極早期空氣採樣式感煙火災探測報警系統實現瞭超高靈敏度的同時，完全解決瞭誤報警問題，並因此獲得瞭英國女王科技成就獎。其主要措施如下：
灰塵過濾與雙頻振幅灰塵識别技術LDDTM。系統採集來的氣體樣本首先經過過濾器，将粒徑大於20μm的灰塵濾掉，消除其幹擾。在激光探測腔内，煙霧顆粒對激光産生散射，並通過光接收器産生電信号。接收器能夠把煙霧粒子與灰塵大顆粒、水分子團等小顆粒區分開來，在信号處理過程中予以去除，防止誤報警。
ClassiFire人工智能技術。空氣採樣式感煙火災探測報警系統時時刻刻在學習環境（Autolearn），繪制出非火災煙霧濃度分布曲線（正态分布），根據煙霧濃度分布、誤報警概率（從每年一次到每五百年一次共六級）確定報警阈值，並根據環境煙霧的變化不斷做出調整。
空氣採樣式感煙火災探測報警器的前三級報警的阈值由智能軟件設定並不斷調整，以适應環境的變化，消防誤報警。第四級報警要爲氣體滅火等聯動設備提供信号，其阈值由人工設定，以滿足我們的要求。
“混合光學神經網絡”技術。“AissFire”人工智能技術和雙頻振幅灰塵識别技術LDDTM，極大地減少瞭誤報,但在對火災煙霧粒子的識别方面還不夠完善。空氣採樣式感煙火災探測報警系統運用能識别火災煙霧粒子的“混合光學神經網絡”技術，使吸氣式高靈敏度感煙火災探測報警器有瞭質的飛躍。
參照探測器。在空氣採樣式感煙火災探測報警系統網絡中設置一個參照探測器，監測環境的污染情況，其他保護區的探測器根據其受外界環境的影響程度，確定出一個系數，並通過運算消除此影響。