电梯已成为现代城市生活中不可或缺的垂直交通工具。截至2025年底，全国电梯保有量已突破1200万台，年增长率约8%。随着电梯保有量的持续增长和老旧电梯的逐年增多，电梯安全监控和应急救援面临巨大压力。传统的电梯故障管理模式以事后报修为主，乘客被困后只能通过紧急电话报警，救援响应时间长、信息不对称等问题突出。电梯智能监控系统的出现，正在推动电梯安全管理向实时感知、智能预警、快速响应转型。
智能监控系统架构
电梯智能监控系统通常由终端采集设备、通信网络和云平台三部分组成。终端设备包括电梯运行数据采集模块、门区传感器、振动传感器、温度传感器、AI摄像头等，实时采集电梯的运行参数和环境信息。数据通过4G/5G或NB-IoT网络传输至云平台。云平台利用AI算法对数据进行实时分析，实现故障诊断、异常预警、困人自动识别和救援调度等功能。
在困人识别方面，AI智能监控系统已经相当成熟。系统通过分析电梯运行曲线、门区信号和载重数据，可以自动判断电梯是否发生非停困人故障，并在30秒内发出警报。相比传统的乘客手动按紧急按钮报警，自动识别的优势在于：即使乘客因恐慌或受伤无法报警，系统也能自动触发救援；同时，系统可以精确提供电梯编号、所在位置、轿厢内人数等信息，帮助救援人员快速到达。
预测性维护的实践
智能监控的更高价值在于预测性维护。AI系统通过对电梯运行数据的长期监测和分析，可以识别出潜在的故障前兆。例如，开关门时间的逐渐变长可能预示着门机系统老化；运行振动的增大可能与导轨磨损或导靴调整不当有关；制动器释放和抱闸时间的微小变化可能是制动衬垫磨损的早期信号。系统在这些隐患发展成故障之前发出预警，指导维保人员提前干预。
某一线城市的电梯应急处置平台接入了超过30万台电梯的智能监控数据。平台运行数据显示，AI系统平均每月发出预警信息约5000条，经维保人员确认的有效预警率达到85%以上。预测性维护的推行使全市电梯故障率下降了约35%，平均困人救援时间从原来的30分钟缩短至12分钟以内。尤其在老旧电梯管理方面，智能监控系统有效弥补了设备老化带来的安全风险，为老旧电梯更新改造争取了时间窗口。
AI视觉监控的深度应用
2026年，AI摄像头在电梯智能监控中的应用进一步深化。轿厢内的AI摄像头不仅可以识别电动自行车进梯（通过语音劝阻和门控联动有效预防电动车入梯），还能识别乘客晕倒、摔倒、长时间遮挡门等异常行为并自动报警。在电梯外部，AI摄像头可以识别候梯厅的异常情况，如乘客扒门、撞击候梯厅门等危险行为，及时播放语音警示。这些功能对于提升电梯公共安全水平具有重要意义。
展望未来，电梯智能监控将与城市智慧治理平台深度融合，电梯运行数据将成为城市安全大数据的重要组成部分。同时，基于联邦学习等隐私计算技术，多家电梯企业和监控平台可以在不泄露各自数据的前提下联合训练AI模型，提升故障预测的准确性。对于电梯使用单位和监管部门而言，建设智能监控系统不是可选项，而是提升电梯安全治理能力的必答题。更多电梯智能监控技术，欢迎关注电梯窝。