夜雨聆风尊敬的读者，为了更好的满足您掌握AI动态、学习AI知识、了解AI案例的需求，也方便与AI同行者跨地区、跨行业相互交流合作，我们特别组建了【蛇口梅西的AI学习群】，欢迎您的加入！（请扫码添加管理员微信，备注“AI学习群”申请加入）
我们公司是一家算法技术领先、行业理解深入、出自国内头部高校的AI技术公司，开发实施过多个成功的企业客户案例，也有一款原创的“AI销售助手”产品。如果您有AI技术项目、AI销售管理等方面的需求，也欢迎随时联系我们！
摘自《2025 年“人工智能 +”行业标杆案例荟萃》
申报单位 |蜜度科技股份有限公司
案例概述
本项目基于上海市应急管理局执法总队与蜜度的深度合作，依托人工智能与大数据技术，聚焦应急执法智能化转型与城市安全治理效能提升，打造“双助手”解决方案，实现执法知识智能问答以及安全生产信息实时感知，为城市安全提供全方位技术保障。
需求分析
在城市化进程加速的背景下，城市安全治理面临多重挑战：安全生产事故呈现复杂化特征，应急执法存在知识迭代滞后、跨部门协同效率低、风险预警能力不足等痛点。本项目作为应急管理领域数字化转型的标杆实践，依托上海市应急管理局执法总队与蜜度科技的深度合作，打造“双助手”解决方案。通过人工智能与大数据的深度融合，项目实现了从被动响应到主动预防的治理模式转变，实现执法知识智能问答以及安全生产信息实时感知，为城市安全提供全方位技术保障。
技术创新点
蜜度依托人工智能与大数据技术，聚焦应急执法智能化转型与城市安全治理效能提升，打造“双助手”解决方案。
将通用大模型与自研垂直大模型深度融合，构建具备行业知识增强能力的智能引擎，在以下方向实现突破性应用：
1、知识库配置与扩充服务：
针对应急执法特定领域，如工贸、危化等，提供法律法规和专业术语词库的服务，这可以通过收集领域内的数据库、专业报告等资料来实现。通过这些资料，可以更好的实现领域知识库服务，用于提升分词的准确性和专业性。
根据知识的变化情况，制定相应的更新策略，确保更新的知识能够及时应用到智能问答服务中。
2、领域专业词泛化能力增强服务：
基于语义的泛化：利用语义分析技术，对专业词进行语义扩展，提高模型对不同表达方式的理解和处理能力。
基于统计的泛化：利用统计分析技术，对专业词的使用频率、分布情况等进行分析，找出相关的词汇，进行泛化处理。
3、跨模态检索：
识别文字、图片、音频、视频中涉安全生产事故主要信息，在跨模态检索任务中，特征提取与表示是关键步骤。对于不同模态的数据，需要将其转换为统一的特征向量表示，以便进行相似性度量和匹配。常用的方法有基于深度学习的特征提取和传统的特征工程方法，例如从文本中提取关键词、从图像中提取背景、建筑物、类型特征等，将这些信息转化为机器可理解和计算的数值形式，利于快速比对和检索，有利于发现和连接分散在各种形态信息中的相关数据线索。
4、事件甄别模型：
针对基于互联网社交媒体的实时多模态信息（文本、图片、音频、视频）进行特征提取分析，再剔除无用与干扰信息的同时，提取出突发事件的类型、地点、时间、发生的内容等等有效信息。
5、时空置信度算法：
根据不同信息的发生地点、发生时间、发生类型进行数据聚合，验证事件正确率。
应用效果与落地情况
本项目入选大模型试点单位及先进示范单位，接待总局及各地单位多次参观调研。项目显著强化了基层执法人员法规查询效率，降低内部咨询量；系统接入全国重点单位信息，助力市应急管理局执法总队动态掌握重大安全事故及安全生产信息，逐步实现重大事故“零漏报”，为城市安全治理从“事后处置”向“事前防控”转型提供助力。
效益分析
蜜巢大模型数据智能化的应用，为应急执法相关人员面对庞大的规范体系、高速的变化更新、专业的处理标准、规范的处理方式等问题提供了新的解决途径。满足智能化的建设要求，提高了指挥调度的管理效率与智慧应用；通过大模型的辅助，整体效率提升显著；减轻执法人员的事务性工作压力。
执法人员能够快速获取支持信息，提高了指挥调度的管理效率与智慧应用。
提升法规内容掌握程度：提高执法人员对安全生产法规内容的掌握程度。
减少安全事故：减少因对法规不熟悉导致的安全事故。
增强合规性：帮助企业更好地遵守安全生产法规，降低风险。
提升执法效率：通过智能化工具，辅助提高执法单位的监管执法能力和业务素质。
