在應急執法的日常工作中，執法人員小李常常面對危化品管理的復雜挑戰，比如氯化鉀和氯氣的具體管理措施，這些問題往往讓他感到棘手。以往，小李需要耗費大量時間在搜索引擎上，試圖從海量的法律法規中找到準確的答案。然而，由于法律法規的頻繁更新，這一過程不僅耗時費力，而且難以保證信息的準確性和時效性。
如今，這一切發生了翻天覆地的變化。借助“應急執法學習助手”，小李只需簡單輸入問題，屏幕上就會立刻顯示出相關的法律法規條款、操作流程，并附上法條原文作為依據。更令人驚喜的是，該助手還能關聯歷史案例，為小李的執法工作提供了有力的參考。這一創新工具極大地縮短了法律法規的查找時間，將原本需要數小時的任務縮短至幾分鐘內完成。
應急執法工作的數字化轉型是當前的重要趨勢，但這一過程并非一帆風順。執法場景的多樣性、法規知識的高頻更新以及人工培訓與標準化執行的難度，都是擺在面前的嚴峻挑戰。然而，大模型技術的出現為這一難題提供了新的解決方案。
蜜度公司自主研發的蜜巢大模型，結合DeepSeek技術，構建了一個動態更新的應急執法法律、法規知識庫。這一創新使得執法人員的學習模式從傳統的“翻書查法條”轉變為現代的“對話得答案”，極大地提高了工作效率。蜜度還打造了突發事件感知系統的數據大屏，能夠7×24小時不間斷地監測全網信息，實時呈現事件分布和發展趨勢，為應急管理部門提供了精準高效的調度支持。
在事前預防方面，“應急執法情報助手”基于每日20億+的互聯網實時信息流，通過多維度的關聯分析，能夠快速感知包括危化品泄漏、建筑施工事故、消防安全隱患等在內的20余類風險事件。一旦感知到突發事件，大屏將立即顯示關鍵信息并下發預警，幫助相關部門在第一時間啟動應急預案，實現從“被動響應”到“風險先知”的轉變。
在事中處置環節，“應急執法學習助手”通過動態更新的知識庫和新增的“案例推理”功能，能夠支持復雜場景的執法方案生成。例如，在工貿企業安全隱患判定的任務中，執法人員只需提問，系統就能快速提取相關法規并結合事件情形生成結構化指引，實現了“即問即答 + 精準溯源”，大幅提升了執法效率。據測試，該助手提供的回答原文引用準確率超過98%。
在事后回溯方面，大模型技術還能夠實現對指定周期內全網安全生產數據的實時匯聚與深度解析。僅需2分鐘，就能生成一份嚴謹、符合語法和語義規則的專業分析報告，為長效治理提供了有力的數據支持。
