2月17日，唐山海事局交管中心通過本地部署的DeepSeek-R1智慧系統調取實時數據，系統精準反饋施工區船舶動態及氣象條件，標誌著河北海事系統首個DeepSeek-R1大模型的本地化部署正式投入使用。唐山海事局整合海事法規、通航數據、船舶交通管理要求等業務資源，建成基於大模型技術的海事智慧決策系統。該系統已構建包含VTS（船舶交通管理系統）管理、搜救應急、法規諮詢等專業領域的知識圖譜，支持自然語言交互。同時，系統的本地化部署可將所有數據存儲于本地伺服器，在實現離線高效運行、確保數據安全的前提下，實現傳統人工決策效率成倍提升。

　　海事政務諮詢與業務辦理效率大幅提升：船員或船運公司諮詢海事業務時，以往工作人員需在多個系統查找資料，回復效率較低。如今，借助大模型強大的自然語言處理能力和海事知識庫，工作人員輸入諮詢問題後，大模型能快速給出準確詳細的答覆。例如，諮詢船舶檢驗相關手續，大模型可一次性提供檢驗流程、所需材料、辦理地點等全面信息，減少人工查閱資料和溝通的時間成本，提高海事業務諮詢和辦理效率，提升服務對象的滿意度。

　　VTS（船舶交通服務）管理效率大幅增強：通過構建的知識庫，模型可以快速回答VTS操作員關於船舶信息、海上施工許可辦理情況、航道狀況等的查詢，減輕操作員負擔，提升整體管理效率。

　　海上搜救決策支持精準高效：在發生海上險情時，在搜救行動過程中，模型可以根據險情類型快速調用搜救預案，給搜救協調員提供決策建議，根據現場的實際情況，及時調整搜救方案，提高應急處置效率。

　　船舶安全檢查效率大幅提升：在船舶安全檢查過程中，以往需要人工記錄檢查結果並手動關聯相關法規和標準，耗時且容易出錯。應用 DeepSeek-R1 大模型後，檢查人員可以通過語音指令將檢查發現的問題輸入系統，大模型能夠自動關聯相關的安全標準和法規要求，並快速生成檢查要點、處理流程、適用法條，極大地提高了船舶安全檢查的效率和準確性。

　　海事局研發人員使用Ollama+Maxkb實現了本地大模型部署與知識庫搭建。使大模型能快速調取相關海事數據和知識庫信息，為用戶提供更全面、更精準的答覆和解決方案，極大地提高了海事工作的效率和服務品質。下一步，該團隊將面向全局海事業務持續拓展本地化部署內容，以儘早實現海事AI輔助工作的全覆蓋，為人民群眾更高效、更便捷地享受海事服務提供技術支持。

　　近年來，唐山海事局立足國家交通強國戰略和河北向海發展向海圖強的戰略部署，致力於建設高水準“唐山智慧海事”，全力支持和服務保障唐山港航經濟高品質發展，研發“小海”AI語音助理、新一代國産VTS系統、人工智能視頻自動跟蹤系統、智慧鐳射靠離泊輔助系統、錨地電子圍欄提醒系統等一系列智慧海事服務系統，同時組建了渤海水域首個海上公共服務5G通信基站群、實現石油平臺5G網絡覆蓋，推動實現碼頭“雙檔靠泊”，開展“智慧航道”服務平臺建設，大幅提升港口通航能力和航道智慧化水準，為唐山市加快“三個努力建設”“三個走在前列”步伐貢獻了唐山海事力量。（文 徐文龍）