电气火灾因其隐蔽性强、蔓延速度快，成为威胁人民群众生命财产安全的重要隐患，我国电气火灾占各类火灾事故比重常年居高不下。传统电气火灾防控设备普遍存在识别不准、响应迟滞、数据协同困难三大痛点，难以实现隐患超前防控。陕西国防工业职业技术学院防患未燃团队立足安全防护刚需，深耕电气火灾智能防控领域，打造“防患未燃——AI多模态电气火灾智能防控预警系统”，以技术创新破解行业难题，争做该领域先行者。

团队突破传统防控设备单一监测的局限，将AI多模态感知技术与边缘计算深度融合，构建起高效、精准的智能防控预警体系。不同于传统设备仅针对单一电气参数的监测模式，团队首创“电-热-声”全息感知模式，创新融合谐波参数、红外微温升信号及超声波声纹三大核心数据，实现对电气线路、用电设备的全方位、多维度监测，精准捕捉线路老化、接触不良、设备过载等隐蔽性隐患。

防患未燃团队在鄠邑区甘亭街道吕公东路辅路发现电线裸露在地上，乱搭电线，小区充电桩超负荷作业等问题

依托边缘计算技术优势，系统采用“本地实时分析+云端协同管控”的架构，可在终端侧快速完成隐患预判与初步分析，大幅降低网络传输压力，有效解决传统防控模式响应迟滞的痛点，为隐患处置争取宝贵时间。同时，通过多模态数据融合算法优化，大幅提升隐患识别准确率，有效避免漏报、误报问题，真正实现电气火灾隐患的超前精准识别与提前预警。

防患未燃团队在吕公寨村对老旧小区村寨的电线电路老化问题进行实践调研

作为扎根职业教育领域的青年团队，防患未燃团队充分发挥专业优势，聚焦工业厂房、校园、居民小区等用电密集型场景，研发的系统适配性强、操作便捷，贴合当下“主动预警、源头防控”的安全防护发展趋势。该项目的研发，不仅彰显了青年学子的创新担当，更为电气火灾防控提供了智能化、精准化的全新解决方案，助力提升全社会用电安全防控水平。

未来，防患未燃团队将持续深耕技术迭代，优化系统性能，完善数据协同机制，推动AI多模态技术在电气火灾防控领域的深度应用，以专业力量筑牢用电安全防线，用青年担当践行“防患未燃”的安全使命，为构建安全、高效、智能的用电环境贡献青春力量。