近期，广东省特种设备检测研究院中山检测院（以下简称中山特检院）将DeepSeek大模型技术应用于电梯紧急报警装置的通话录音智能分析领域，成功实现电梯困人事件的自动识别。此举，显著缩短了人工审核录音的时间，有效提升了应急响应效率，为电梯安全运行构筑起坚实的技术防线。

　　电梯一键报警装置作为乘客遭遇困人故障时的求救渠道，其通话录音需通过人工逐一核查以确认事件性质并启动救援。然而，随着电梯保有量的持续增长，传统人工检测模式面临双重挑战：一是录音文件数量激增导致处理耗时过长；二是紧急状况下对判断的时效性与精准度提出了更高要求。针对这些难题，中山特检院创新性引入DeepSeek大模型技术，构建起基于智能语义分析与情绪识别的报警通话解析系统。该系统通过深度解析自然语言特征，结合预设关键词库（如“被困”“电梯故障”“紧急求助”等）与语音情绪特征（如急促、慌张等），实现了困人事件的自动化甄别，并同步生成标准化事件报告。

　　此次技术应用，是人工智能在特种设备安全领域的成功实践，不仅显著提升了应急处置效能，更为电梯物联网建设与智慧监管体系升级提供新思路。下一步，中山特检院将聚焦模型优化升级，计划融合视频监控数据、传感器数据等多维度数据源，构建更全面的电梯安全预警及应急体系。