“我們依托宜搭低代碼開發平臺，在釘釘里搭建了AI助手，又結合本地化部署接入Deep Seek，打造了‘臨小安’。它主要包含文件即時搜索、在線問答、隱患識別等功能……”會議室內，臨海市煙草專賣局（分公司）安全管理員王博華正在向基層安全員們介紹安全監管AI小工具的功能與用法。為了更好地推動安全工作數字化轉型，臨海煙草依托Deep Seek AI大模型打造了“臨小安”AI安全監管工具，為安全管理工作賦能增效。

語音交互“問一問”，檢查“有質量”

如何提升基層安全員專業素質？如何加強基層安全監管效率？面對當前安全工作中存在的難點，提高安全工作效率，加強風險管控，臨海煙草積極探索，堅持問題導向，聚焦“好用、管用、實用”，緊抓AI新機遇，將AI與安全工作相結合，讓安全工作更加“智能”。

“如果我們在日常檢查過程中碰上問題，是不是能夠直接問‘小安’？”市區網點安全員鄭建鋒聽著王博華的講解，也掏出了手機，打開了釘釘中“臨小安”的對話框。“當然了，我們讓‘小安’學習了60多個安全相關的文件制度，接入了Deep Seek，實現了在線問答的功能，安全方面的問題都可以找‘小安’！”王博華晃了晃手機，高興地說道。“那我試試”，鄭建鋒立馬發出了提問：“‘小安’，二氧化碳滅火器檢查需要注意什么？”“二氧化碳滅火器的檢查標準如下：一是壓力檢查。二氧化碳滅火器的壓力顯示保持在綠區內……”字幕跳動之間，二氧化碳滅火器的檢查要點與注意事項躍然“屏”上。

（圖為王博華指導安全員使用“臨小安”問答功能）

圖片識別“拍一拍”，風險“易發現”

除此之外，為了加強風險識別，進一步深化前置性風險防控，結合Deep Seek深度學習以及及時問答功能，在AI工具內接入“通義千問AI大模型”，利用其“視覺理解”功能實現圖片風險識別。

“我們發現，在基層安全檢查過程中，大家經常會擔心風險隱患發現不夠全面，有了‘臨小安’就不用擔心這個問題了。比如，我們想知道食堂灶臺一般存在哪些風險隱患，就可以拍張照片給‘小安’”，王博華一邊說著一邊向“臨小安”發送了一張食堂灶臺的圖片。隨著“小安”的深度思考，通風、電器安全、管道連接等方面的安全提醒一條接著一條跳了出來。大田網點安全員蔡建敏結合照片對著“小安”生成的提示仔細琢磨了一下，樂了：“嘿，它真的能‘看懂’圖片，這風險點比我想的還全面，有了‘臨小安’，安全工作質效真是大大提升！”

（圖為“臨小安”圖片風險識別功能）

智能統計“算一算”，結果“更清晰”

借助“臨小安”，臨海煙草進一步推動了安全工作從線下到線上的全流程轉化。依托AI大模型，結合低代碼技術，可以通過安全AI助手生成充電樁檢查表、機房檢查表等多個電子表單，并且依托安全AI助手，發送指令，精準、即時向各基層網點安全員推送檢查任務以及相應的表單，基層網點安全員收到任務后，開展安全檢查并線上填寫表單，同時上傳定位、手寫簽名以及照片，確保檢查到位，從而形成“檢查-上傳-歸檔”線上檢查閉環。

（圖為用“臨小安”開展線上檢查）

在此基礎上，“臨小安”還具備智能分析工作。王博華欣喜地表示：“對我而言，有了‘臨小安’安全工作也更加省力了。借助Deep Seek的數據分析功能，在大家檢查完畢后，‘小安’能夠讀取檢查表單的數據，進行深入分析，還能根據需要生成報表。”只見王博華隨即發出了指令：“小安，幫我統計一下這一周的檢查結果。”不一會兒，一張涵蓋檢查時間、風險點、執行率、檢查情況等內容的檢查結果表單就生成了。

“臨小安”的研發是近年來臨海煙草數字化轉型的一個縮影，為了進一步推動數字化轉型，探索AI本地化部署，臨海煙草聚焦重點領域、關鍵問題、核心業務，積極構建多場景下的“AI+”應用，開展“‘AI’技能提升計劃”，打造了對標數字工具、“閑置資產云平臺”等多個AI工具。下階段，臨海市煙草專賣局（分公司）將繼續加快數字化轉型步伐，努力為“智治臨煙”提供有效的信息化支撐和解決方案。