“库房附近发生警情预警，请值班人员前往处置！”1月4日，快递网点工作人员小王手机上的电信火情AI监测系统发出提醒，他立即跑到报警点查看情况，原来是有员工离开时忘记拔电池充电器插头，系统发出了报警提示。

近日，鄞州邮政管理局将姜山两家重点快递网点作为电信火情AI监测系统试点，在快递分拣区、仓储区、充电区等关键区域安装智能监测设备，构建全天候、高精度的火情防控体系，实现了快递行业“科技赋能、主动预警”消防安全治理。

快递行业作为连接生产生活的物流枢纽，网点货物密集、电气设备集中、作业流程连续，传统消防安全管理面临诸多瓶颈。人工巡检易受时段等因素影响，存在盲区和漏检风险。传统烟感、温感设备响应滞后，在高大货架、密集堆垛等场景下，容易因“烟囱效应”错失火情初期处置的黄金时间，且误报率较高，易导致防控麻痹。

此次试点的火情AI系统，通过“高清摄像头+边缘计算+云端平台”架构，实现了三大核心突破：依托深度学习算法，可精准识别火星、烟雾等初期火情特征，响应速度提升10倍以上；结合多角度布控与热成像技术，实现货架间隙、堆垛底部等隐蔽区域全覆盖，彻底消除盲区。

“过去网点防火全靠‘人盯人’，遇到节假日货物积压，安全隐患更是让人提心吊胆。”参与试点的宁波中彤物流有限公司25路快递网点负责人表示，AI系统上线后，不仅实现24小时不间断“站岗”，还能通过APP、短信、声光报警等多渠道同步推送预警信息，附带火点精准坐标与现场画面，让工作人员在火情初期就能快速处理。据测试数据显示，试点系统已成功识别多起电器发热、货物阴燃等潜在风险。

鄞州邮政管理局相关负责人表示，此次两个试点网点为宁波中彤物流有限公司25路和宁波钰乐物流服务有限公司8路，通过实战化测试验证AI火情系统在快递场景的适配性，积累设备选型、点位布局、联动处置等关键经验，为后续制定行业统一标准提供实践支撑。