1.AI技术在禁毒工作中的应用逐渐受到关注，如成都凌感科技创始人冯镜洋认为AI+毒品问题治理将是解决禁毒工作中疑难杂症的新抓手。
2.DeepSeek的爆火引发对通用大模型的期待，但禁毒行业专业场景知识匮乏等问题限制了其应用。
3.为此，冯镜洋提出构建禁毒行业专属禁毒大模型，以补齐DeepSeek开源模型没有学到的禁毒专业知识短板。
4.目前，凌感的科研力量主要聚焦于禁毒业务打、防、管、控、建、宣、教系列业务模型的研发。
5.未来，LGGPT禁毒大模型将助力各级禁毒部门构建新时代毒品问题治理新体系建设，建立基层毒品问题治理长效机制。
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随着AI技术的不断突破，利用AI技术推动毒品问题治理得到更多禁毒人的关注。2022年底，ChatGpt刚发布就引发了全国各级禁毒部门对AI技术的广泛关注和积极探索。特别是当下，DeepSeek的爆火激发出大家对通用大模型更多的期待。长期致力于禁毒智能技术研究的成都凌感科技创始人冯镜洋认为，“AI+毒品问题治理”将是解决当前我国禁毒工作中遇到的各种疑难杂症的新抓手和紧固工作高质量发展的新动能。
那么DeepSeek的出现能给当下的禁毒工作带来哪些帮助？能够解决禁毒工作中的哪些突出问题？我们来听听冯镜洋怎么说。
问： AI＋禁毒的模式大约是什么时候出现的？
冯镜洋：AI在禁毒工作的应用是从2015年开始的，最早是应用到毒品预防教育领域，比如采用人工智能技术研发禁毒教育互动装备，把从前传统的人机交互方式转变成体验更加炫酷的自然人机交互方式，比如手势识别、凌空交互等，然后同AR、VR技术相结合，让原本枯燥的毒品预防教育工作变得更加生动有趣。
问：随着AI技术的高速发展，比如DeepSeeK国产开源大模型的发布，AI能力足以赋能千行百业，能否谈一下DeepSeeK在禁毒工作中目前的应用情况？
冯镜洋：去年年底禁毒媒体向我约稿，交流AI技术在禁毒工作中的应用趋势。文章发表后，引发了全国各级禁毒部门对AI技术的广泛关注和积极探索。特别是当下，DeepSeek的爆火激发出大家对通用大模型更多的期待，但是我们发现大家对通用大模型的能力存在过度夸大的现象，特别是在我们的禁毒行业。因为通用大模型普遍存在专业场景的知识匮乏问题，以及对禁毒等特殊行业的敏感词汇刻意回避等问题，根源在于它依赖公开的数据进行训练和检索。可我们禁毒行业涉及公共安全和特殊人群，公开信息少且大多已被脱敏，再加上通用大模型在设计之初就预设了很严格的价值观和道德枷锁，所以在大多数特殊行业，通用大模型可以发挥的能力非常有限，比如禁毒行业，目前只能做一些非常基础的工作，所以构建我们禁毒行业的专属禁毒大模型，补齐DeepSeek开源模型没有学到的禁毒专业知识短板，是让DeepSeek真正为禁毒工作服务的关键。
问：建设禁毒行业的专属行业大模型需要科技企业具备哪些条件？研发现状以及目前遇到的困难有哪些？
冯镜洋：首先禁毒行业大模型的能力同普通的通用大模型相比完全不同，因为它不仅仅为禁毒部门提供禁毒专业知识问答这些基本能力，还需要把AI能力深度融入到禁毒业务打、防、管、控、建、宣、教多个细分场景，形成N个同业务工具深度绑定的应用智能体。比如既有服务基层禁毒工作的“毒品预防教育业务智能体”“吸毒人员管控业务智能体”“涉毒要素管控业务智能体”“药物滥用态势感知风险预警智能体”等等，又有服务决策层的“区域毒品问题治理态势感知辅助决策智能体”。所以建设禁毒行业的专属行业大模型要求更高，难度更大，周期更长，一是需要科技企业具备禁毒专业多场景和跨专业的各类禁毒知识积累，因为禁毒工作涉及社会学、法学、教育学、心理学、医学、生物学、情报学、统计学等多个学科，专业要求非常高，非常考验一个企业的能力和耐心；二是需具有长期服务禁毒工作的实战经验，了解禁毒工作中各个场景的需求，并有快速在DeepSeek能力的基础上构建各禁毒业务场景所需的智能体应用的能力；三是需要科技企业具备对禁毒业务多个场景的落地能力，才能使大模型能在实战反馈中不断训练和调优，更好地赋能禁毒工作各个场景，发挥大模型真正的价值；四是需要科技企业能够链接全球最领先的科技资源和专家资源，获得最新研究成果和支持，不断对行业大模型进行更新迭代。目前国内的禁毒科技公司的研发方向大多数都集中在毒品监测和打击研判两个业务场景，具备禁毒业务打、防、管、控、建、宣、教多个细分场景综合能力的科技企业屈指可数，因为禁毒行业大模型的设计目标是形成区域毒品问题综合治理态势感知辅助决策的AI能力，所以在设计之初需要把打、防、管、控、建、宣、教多个应用智能体进行联动规划，基于以上原因，禁毒行业大模型的研发相比其他行业大模型来讲，有能力参与进来的科技企业数量相对较少。
问：目前凌感的科研力量主要聚焦于哪方面？目前取得哪些进展？下一步有什么规划？
冯镜洋：凌感科技作为业内极少数业务范围涉及打、防、管、控、建、宣、教全场景的禁毒科技企业，当ChatGpt刚问世，我们就在华为的大力支持下，搭建了国内首个全国产化的禁毒行业专属大模型——LGGPT，并将凌感从事禁毒行业十年来在打、防、管、控、建、宣、教禁毒业务全场景中积累和沉淀的丰富业务经验和庞大的知识库，投喂给LGGPT进行训练和推理。经过一年多的不懈努力，已经完成禁毒大模型训练、推理和调优的过程并全面接入DeepSeek，目前凌感科技的科研力量主要聚焦在禁毒业务打、防、管、控、建、宣、教系列业务模型的研发，下一步的规划是联动打、防、管、控、建、宣、教各业务模型，形成关联分析研发“区域毒品问题综合治理态势感知辅助决策模型”。
问：凌感的LGGPT禁毒大模型将聚焦解决禁毒工作的哪些问题？
冯镜洋：LGGPT禁毒大模型针对全国性的一些共性问题，比如毒品滥用往药物滥用转移的常态化大趋势下协助政府利用新技术进行重新链接，破解公安单打独斗的局面，有效夯实政府各职能部门法定责任，激活各成员单位的协同参与，特别是在为基层减负的大背景下，构建多部门协同共治的毒品问题综合治理新格局。
比如区县级议事协调机构裁撤后，依托LGGPT禁毒大模型助力全国各省级禁毒部门利用新技术进行软联通，破解规则机制的硬缺失，重新建立全省的禁毒工作新格局。
面对基层禁毒干警以及社工流动性大导致的禁毒工作能力波动问题，依托LGGPT禁毒大模型助力全国各省级禁毒部门建立区域基层毒品问题治理的长效机制等等。
总的来说，LGGPT禁毒大模型着力于助力各级禁毒部门构建新时代毒品问题治理新体系建设，建立基层毒品问题治理长效机制，为我国禁毒工作高质量发展贡献更多、更强大的AI能力支持。