综合历史火灾数据、气象数据、地理信息数据，建立火灾风险预测模型，为火灾预防提供有力支持；通过火灾现场收集的实时信息，为指挥人员提供救援决策建议……近日，记者获悉，上海市消防救援局已携手DeepSeek正式开启本地化部署的深度应用工作，旨在全面提升应急救援效能，为韧性安全城市建设贡献消防力量。

DeepSeek-R1国产化大模型推出后，迅速掀起了各行各业的智能化应用热潮。该模型具备强大的自然语言处理、多模态融合以及复杂任务推理能力，能够处理文本、图像、代码、传感器数据等多种类型的数据，在自然语言处理、图像识别、代码生成等多个领域展现出卓越的性能。在技术上，该模型采用混合专家架构（MoE）和高效训练策略,既显著提高了模型的灵活性和效率，又大幅降低了推理成本。

上海消防敏锐地捕捉到这一技术机遇，并未急于开发通用模型的简单问答应用，谋定而后动，邀请多位专家反复研究论证，考虑到数据隐私与安全、性能与实时性以及定制化与扩展性的现实需求，最终拟定了以实战需求为导向，以提升业务能力为目标的实践路径，决定以DeepSeek本地化部署模式进行深度应用。

在专家们看来，灭火救援是十万火急的事情，DeepSeek的本地化部署可以提供更稳定的性能和低延迟响应，以提高救援效率。而且，消防救援工作涉及大量敏感数据，如火灾事故现场信息、人员信息等，本地化部署可以确保数据存储在本地服务器上，更好地实现数据传输处理过程中的网络和数据安全。

此外，本地化部署还可以根据自身需求对DeepSeek模型进行调整和定制，使其能够更准确地进行火灾风险预测、救援资源调度等深度应用。

目前，在与中国移动通信集团上海有限公司合作的基础上，上海消防已携手DeepSeek对3类场景开展了深度应用。

在日常办公类政务应用场景中，DeepSeek的自然语言处理和数据分类分析能力将大显身手，通过快速分析文本数据，精准识别警情关键信息，为科学高效决策提供有力支持。

在数据治理专项工作应用场景中，DeepSeek的深度学习和数据分析算法将为数据分类标注、清洗去重、关联整合等三大主攻方向提供强大助力，将分散在不同系统和部门的数据进行有效融合，为消防业务提供全面、准确的数据支持。

在网络安全AI智能体应用场景中，DeepSeek 的数据分析和模式识别能力将被应用于训练“网络安全智能体”，及时识别异常行为和潜在的入侵威胁，有效防止网络攻击对消防业务造成影响。

目前，DeepSeek 本地化部署应用已在上海消防多个场景取得积极进展，未来通过定制化训练，建立消防知识图谱，有望成为破解消防领域难点痛点问题的科技利器。

对于消防领域的AI应用而言，消防知识图谱犹如大厦之基，能够大幅提升科学决策的效率。通过DeepSeek本地化部署建立的消防知识图谱，能够将分散的数据整合成一个有机整体，通过知识关联和推理技术，为消防救援决策提供全面、准确的信息支持。

在火灾风险预测与评估中，知识图谱可以综合考虑历史火灾数据、气象数据、地理信息数据等因素。其中，历史火灾数据提供了过去火灾发生的规律和趋势，气象数据反映了不同天气条件对火灾的影响，地理信息数据则展示了火灾发生地点的地形、地貌、人口分布等情况。通过对这些多源数据的整合和分析，知识图谱能够生成更准确的风险预测模型，帮助消防救援部门提前制定针对性的预防措施。

在智能救援指挥与调度中，知识图谱可以实时分析火灾现场的信息，如火势大小、蔓延方向、烟雾扩散范围、被困人员位置等，并结合消防救援资源的分布情况，为指挥人员提供决策建议。例如，当火灾现场有多个着火点时，知识图谱可以根据不同着火点的火势大小、周边环境、消防设施分布等因素，分析出每个着火点的危险程度和救援优先级，为指挥人员提供先控制主要着火点、合理分配消防力量、利用周边消防设施进行灭火等决策建议。

同时，知识图谱还可以根据救援资源的实时状态，如消防车辆的位置、消防人员的工作状态等，优化救援调度方案，确保救援资源能够及时、准确地到达火灾现场，提高救援效率。

在日常生活中，消防设施的正常运行是保障城市消防安全的基础。通过在消防设施上安装传感器,实时采集消防设施的运行数据，如消防栓的水压、消防泵的运行参数等，消防知识图谱通过数据分析，可以提前提醒维护人员进行保养，避免设备故障导致的消防安全隐患。

在消防宣传教育与培训方场景中，消防知识图谱通过对不同受众群体的年龄、职业、文化程度等信息的分析，还可以为不同受众群体定制个性化的消防宣传教育内容。

上海市消防救援局信息通信处负责人表示，在智能化浪潮席卷全球的今天，DeepSeek本地化部署应用将助力消防业务实现更高效、更智能、更安全的发展，为保护人民生命财产安全提供更坚实的科技支撑，为上海韧性安全城市建设贡献消防力量。