当前，人工智能技术迅猛发展，大语言模型的应用正逐步从探索尝试阶段向实际应用场景转变。近日，镇江海事局积极探索DeepSeek大数据模型应用于水上应急响应具体场景，以“小切口”撬动“大变革”，推动水上应急响应决策由“信息化辅助”向“智能化决策”迈进。
传统的水上应急响应管理中往往面临着 “数据分散、响应滞后”的管理痛点，如处理水上交通事故、应急指挥等复杂情况需要多部门乃至多组织、多层级协同处置。镇江海事局基于当前火爆的DeepSeek大数据模型，通过本地化部署和垂直场景优化，搭建专业资料库，尝试构建水上智能应急响应决策系统，赋能水上安全应急响应智能决策、快速响应、科学调度等任务。
以船舶溢油突发险情事故为例，通过设置“某时两海轮在长江#110浮水域发生碰撞导致一船燃油泄漏”模拟场景，利用DeepSeek一键生成一份水上突发险情事故应急处置方案，并按照三级处理流程：一是数据获取，从原始设置的模拟突发场景文本中精准提取地点、时间、船舶重要信息、事故当前情况等关键信息；二是算法分析处理，依据既定的应急预案、指导手册等资料数据和规则，实现应急处置方案框架和流程生成；三是结论辅助，通过DeepSeek R1模块的深度思考，结合场景设定发展过程，协助生成初步方案。此外，DeepSeek利用强大的文本、数据分析能力，从构建的资料库中精准分析整合出事故险情响应等级、事发水域所在辖区和相关联的应急力量部署、成员单位组织等信息，并据此按照预案确定响应等级和应急组织体系，针对性提出“接警-信息核实与报告-交通管制-人员救助-溢油控制-船舶救助-环境监测-事故调查-舆情处理”的应急处置步骤和应急保障、终止及后续处置等流程措施，为人工研判决策提供有力支持。
DeepSeek在数据挖掘和深度思考的高性能表现，为数据繁多、因素复杂、情况多变、时间宝贵的应急响应管理提供了强有力的技术支撑，在应急响应迅速、指令传达高效、处置调度科学等多维度带来“最优解”。下一步，镇江海事局将在江苏海事局的指导下，深入挖掘水上智能应急响应决策系统的能力和潜力，不断推动AI技术在更多海事领域的应用落地，为科技赋能提升监管服务质效提供基层实践与创新。
