立足辖区实际，深入分析电动车安全治理过程中存在的痛点难点问题，借助AI科技，创新“人防+技防”双管齐下的管理模式，积极探索行之有效的电动车入户治理新模式。如今玉塘街道创新引入科技力量实行24小时监测预警，通过在试点出租屋楼栋入户大门安装电动车入户监视报警系统，以AI赋能实现全天候、全时段精准排查。

  据消防部门不完全统计，80%的电瓶车火灾都发生在充电过程中，而充电时发生火灾致人伤亡的案例中，有90%发生在门厅、过道及楼梯间等场所。针对电瓶车违规入户行为屡禁不止，且存在重大安全风险隐患的工作实际，玉塘街道网格事务部深入分析人力巡查费时费力，存在片面性、偶然性、滞后性等问题，创新引入科技力量实行24小时监测预警，通过在试点出租屋楼栋入户大门安装电动车入户监视报警系统，以AI赋能实现全天候、全时段精准排查。

  据悉，当检测到电瓶车入户的违反相关规定的行为时，该系统将自动识别预安装在电瓶车的RFID标签，随即触发报警发出红色警告，并语音劝告用户不可将电瓶车推入室内，同时通过平台向saas客户端发出报警信息。管理人员可根据报警信息精准排查，并通过saas客户端可视化实时监测、历史回溯等数据来进行分析预防。若没有识别到电瓶车的RFID标签，人工智能AI分析技术将自动监测视频图像中的电梯间、楼道、走廊等区域，判断是否有电动车进入。

  此外，玉塘网格事务部还联合在电瓶车集中充电站同步安装热成像检测仪，当监测到电动车充电温度过高，或有起火冒烟时，及时触发报警系统，管理人员便可第一时间前往事发地排查处置。

  截至目前，玉塘街道已在田寮社区第17小分格部分试点出租屋安装投用电动车入户监视报警系统。下一步，玉塘街道将总结试点经验，持续推动电动车入户监视报警器安装工作，同时完善辖区充电桩、停车棚等配套设施建设，加大飞线充电治理力度，为辖区居民营造一个安全有序的生活生产环境。