当九江市消防救援支队官方微信公众号的AI客服在深夜两点收到一条关于插座冒火花的咨询时，系统在0.8秒内完成了语义分析，从超过200万字的火灾防控知识库中调取相关案例，并生成包含应急处置步骤、安全警示要点及本地维修服务信息的结构化回复。这种实时响应能力的背后，是江西省首个消防专属大模型DeepSeek的技术支撑，其核心参数规模达到671亿，私有化部署于鄱阳湖智算中心的国产化算力集群。
该模型的构建突破了传统消防信息化系统碎片化的局限。技术团队对3000余份消防文档进行深度解析，构建了覆盖建筑火灾动力学、危化品应急处置、森林火险气象耦合等17个专业领域的知识图谱，并引入多模态数据融合技术，将119接警系统、智慧烟感监测网络与城市三维建模数据进行实时关联。在接警调度场景中，系统通过声纹识别技术可将平均通话时长压缩至28秒，警情要素提取准确率达96.7%，相较传统人工记录模式效率提升4.3倍。
九江市消防部门创新的“三位一体”研发机制值得关注。AI智创工作室作为技术枢纽，既承担着对接南昌大学机器学习算法优化的任务，又与九江学院联合开发面向基层指战员的智能训练系统，同时依托电信鄱阳湖智算中心的算力资源，构建起动态更新的灾害推演沙盘。这种产学研用深度融合的模式，使得模型在试运行阶段即成功预测了3起复杂厂房火灾的蔓延路径，为指挥决策提供了分钟级的态势预判。
在应用层面，该模型展现出垂直领域大模型的独特价值。其定制的消防语义理解引擎能精准识别方言报警中的关键信息，在近期处理的427起警情中，成功修正了23起因表述模糊导致的调度偏差。智能办公模块则开发了文书自动生成、执法案例匹配等12项功能，将防火监督员现场检查的文书处理时间从45分钟缩短至8分钟。这种针对性的能力优化，源于对消防业务流程289个关键节点的深度解构与重构。
该项目的技术路线选择具有前瞻性。采用混合云架构部署，既保证了核心数据的本地化安全，又可通过联邦学习机制与周边地市消防模型进行知识共享。在模型训练过程中，创新应用了迁移学习技术，将通用大语言模型的对话能力与消防专业数据库相结合，使得系统在保持自然交互体验的同时，确保专业应答的准确性达到98.2%。这种平衡通用性与专业性的技术路径，为垂直行业大模型开发提供了重要参考。