樂鳥故障電弧探測器對低壓配電系統（400V）引起的火災、人身觸電、系統故障、L/N線對地線、L線對N線等發生的故障電弧或者電設備接觸不良進行監控報警。故障電弧會產生電火花直接引燃物體然后產生火災。主要應用于住宅交流低壓配電系統、工業的交流低壓配電系統、醫院交流低壓配電系統、商業交流低壓配電系統等場所中。

故障電弧探測器能實時顯示電流、電壓值、故障電弧數量；故障電弧次數報警值也可針對不同的應用場所在國標內設置。也有手動自檢、設置功能，在智慧消防中*。

當然建設智慧消防，很大程度上取決于消防大數據時代是否來臨。

人工智能，簡單點說就是機器智能，機器具有學習能力，而機器學習的前提是有大量的數據，沒有大量的數據作為支撐，人工智能智能就會止于空談。

大數據信息處理，主要分為四個環節——產生、傳輸、存儲與處理，每個環節都有技術上的突破，才能說是真正的大數據時代，才會有智能的產生。

比如說人臉識別、Google翻譯，都是在收集大量的數據之后，工程師們編輯出一套可靠的數據模型，然后才實現的人臉識別和自動翻譯。

此外，數據區別于信息，地球圍繞太陽運轉，這只是一個信息，而數據是一個記錄的過程，通過一些列的數據，可以推導出一些東西。

如，消防管理部門擁有多維、異構、實時、海量的消防大數據資源，包括人員(消防救援隊伍、社會消防力量等)、場所(高層樓宇、商業綜合體、地下建筑、出租房等)、企業單位(高危單位、重點單位、化工企業等)、物品(危化品、易燃易爆物品等)、環節(電器線路、消防設施、疏散通道等)、水源(消火栓、天然水源等)、巡查信息等多種數據。

另外，包括規劃、住建、國土、民政、通信、交通、氣象、供水、公an等相關部門的數據，需要對相關數據資源進行收集、融合，構建全面、實時、標準的消防大數據資源體系，為進行基于大數據方法的“智慧消防”建設提供良好基礎。

雖然，在消防領域記錄了很多信息，但并不是所有的信息都能稱之為數據。只有掌握大量的、有效的消防數據，把它們放在特定的、行之有效的數學模型中，才能夠讓數據發揮效用，讓數據、機器具有智能。