随着海南自由贸易港建设的全面提速，海南省消防安全监管领域的新挑战愈发突出，一方面，火灾隐患多样、成因复杂，与之配套的监管业务流程环节多、需填报的各类表单数量大；另一方面，传统人工录入模式效率低下、差错率高，二者形成明显矛盾。这一矛盾不仅成为制约火灾防控效能提升的核心瓶颈，还严重影响了监管工作的响应速度与精准度。
消防监督检查现场
为破局立新，海南省消防救援总队率先引入多模态AI视觉计算模型，创新打造消防监督检查专用大模型，构建“隐患识别—表单回填—风险预警—裁量决策”全流程智能闭环，以技术革命推动消防监督迈向智能化、精准化新阶段，通过技术、机制、数据、安全四个方面的创新，显著提升消防监督的智能化水平。
省消防救援总队聚焦核心技术攻关，突破关键领域瓶颈，实现多模态融合与业务深度耦合，可自动提取消防监督检查图像信息并结构化回填法律文书，显著提升执法效能。同时，建立了“AI智能识别+人工专业复核”双轨工作模式，AI大模型自动处理图像、填充数据，人工进行专业复核，兼顾AI高效性与人力专业性，大幅提升火灾隐患识别效率与准确率，为隐患排查提供双重可靠保障。
AI辅助监督检查
此外，省消防救援总队还构建动态更新的消防隐患数据库。通过前端巡查采集的隐患信息，按照“隐患、类型、违法行为”等维度精准标注分类，并针对巡查中未被模型识别的新型隐患图像，进行持续标注与反馈，形成“采集—标注—模型迭代—更精准采集”闭环，确保数据库的“鲜活有效”。
图片标注及审核系统
截至目前，AI赋能监督检查成效显著，已构建涵盖11大类、28个细项的消防隐患图像数据库，样本总量超万张，识别准确率超90%。据统计，通过AI赋能，法律文书录入时间减少83%，生成效率提升66%，支持多类执法文书智能生成，覆盖监督检查、举报投诉、行政处罚等6大类业务。以技术创新破解传统监管痛点，为各行业部门消防监管人员及承接乡镇消防执法赋权人员减轻执法负担，强化共治力量，具有极大推广使用价值。
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关键词： 海南“人工智能+政务”优秀案例
