情景模拟：
应急执法人员小李在日常执法中常面临危化品识别难题，以及危化品管理规范与检查措施的困惑，比如：氯化钾如何管理？氯气如何管理？
传统模式下，应急执法人员需通过搜索引擎查询危化品相关法律法规，但由于信息量庞大且更新频繁，难以确保查询结果的准确性和时效性，这导致了查询过程耗时且效率低下。
现在，通过“应急执法学习助手”，小李只需输入问题，屏幕即刻展现相关条款、操作流程，并标注法条原文作为依据，还能关联历史案例，为执法提供有力参考。
这便是蜜度“应急执法学习助手”所带来的效率飞跃，将复杂场景下的法律法规查找时间从小时级缩短至分钟级。
（“应急执法学习助手”手机端）
应急执法的挑战与“破局”新思路
国务院安全生产委员会印发的《安全生产治本攻坚三年行动方案（2024—2026年）》指出，应加快推动安全生产监管模式向事前预防数字化转型。
当前，应急执法工作的数字化转型仍面临三大挑战：执法场景复杂多变（危化品、工贸等领域场景差异显著）、法规知识高频迭代（每年新增或修订法规超百部），以及人工培训与标准化执行难统一。
而大模型技术的出现，为破局提供了新的思路。
蜜度自主研发的蜜巢大模型，融合DeepSeek技术，支持构建动态更新的应急执法法律、法规知识库，让执法学习从“翻书查法条”转变为“对话得答案”。
同时，蜜度打造了突发事件感知系统的数据大屏，实现7×24小时不间断地感知全网信息，实时呈现事件分布和发展趋势，从而有效辅助应急管理部门进行精准高效的调度。
1.事前预防：从“被动响应”到“风险先知”
“应急执法情报助手”基于每日20亿+互联网实时信息流，通过关键词、地理位置、时间戳的多维度关联，快速感知20余类风险事件（如危化品泄漏、建筑施工事故、消防安全隐患等），并支持自定义事件分类（如“安全生产事故”与“消费投诉”）。
一旦感知到突发事件，大屏将立即显示事件发生时间、详情等关键要素，并下发预警，帮助相关部门在第一时间启动应急预案。
2.事中处置：智能问答助力提升执法效率
“应急执法学习助手”现已实现应急执法领域相关法律法规、合规指引等知识库的动态更新，并新增“案例推理”功能，支持复杂场景执法方案生成。
例如，面对工贸企业安全隐患判定这类复杂任务，执法人员只需提问，系统即可快速提取《工贸企业重大事故隐患判定标准》等法规，结合事件情形生成“法规说明－判定建议”的结构化指引。
“应急执法学习助手”所提供的回答原文引用准确率超98%，实现“即问即答 + 精准溯源”，大幅提升了执法效率。
3.事后回溯：数据分析赋能长效治理
除“双助手”外，大模型还可实现对指定周期内全网安全生产数据的实时汇聚与深度解析，仅需2分钟即可生成严谨、符合语法和语义规则的专业分析报告。
