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……记者获悉，上海市消防救援局已携手正式开启本地化部署的深度应用工作。此举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。

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。

例如，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。