经理啊，最近申报危险货物可把我折腾坏了！那些复杂的法规和名录，查起来太费劲了，还有很多是英文版，我都快愁死了！

　　别发愁啦！我最近发现了个超厉害的“神器”——“火眼查危”AI 智能体，在“海事通”微信小程序里就能用。不管是查货物性质，还是找相关管理规定，都特别方便，就跟带了个专属的智能工具书似的！

　　真有这么神奇？那是不是我以后申报就不用像搞科研一样复杂啦？能给我详细说说不？

　　当然能！它不仅能快速查到最新的中英文国际公约、国内法规，而且回答问题又准确又智能。之前我查一些复杂的货物信息，自己翻资料、翻译得花老长时间，现在用这个智能体，几秒钟就能搞定！你用了肯定满意！

　　哇，听起来太棒了！我得赶紧试试，要是真这么好用，以后申报工作可就轻松多啦！

　　2025年4月24日，“海事通”微信小程序正式上线了一个聪明的知识库——“火眼查危”AI智能体。这标志着海事危险货物信息查询正式进入AI时代。无论是海事执法人员，还是货物托运人、承运人、“两员”，所有注册用户都可以在查询货物性质和相关管理要求时，享受海量工具书的电子化、智能化带来的巨大便利。

　　“火眼查危”AI智能体基于腾讯AI智能工作台ilot 搭建，主要内容包括——

　　《船舶载运危险货物安全监督管理规定》（中华人民共和国交通运输部令2024年第14号）；以及防污条例、港口危险货物安全管理规定等。

　　包括《污染危害性货物名录》、《国家危险货物名录》、《危险化学品分类信息表》等等。

　　包括《GB 40163-2021 海运危险货物集装箱装箱安全技术要求》等已经生效实施的国标、行标，还包括将于2025年5月1日实施的《JT/T 1543-2025 船舶载运锂电池安全技术要求》。另外，CCS的《散装运输危险化学品船舶构造与设备规范》等船检部门的规范，也被置于知识库里充实相关内容。

　　既有将货物商品名称、俗名与正确运输名称进行关联的《危险货物俗名-PSN对照表》，也有国内外其他与船载危险货物相关的知识切片，进一步丰富了智能体的宽容度和智能度。

　　智能体目前的核心功能，在于货物名录的智能查询。在此基础上增加的技术资料，进一步提升和扩展了这一核心功能。

　　1. 由于有了 TDG 和《测试和标准手册》等技术文件，用户可以问更加底层的规定，更好理解相关要求的来龙去脉。例如，“锂电池的外壳需要做哪些试验？”“易自燃固体的判断依据是什么？”

　　2. 有了 IMDG，相当于你将免费的最新版规则随身携带，可以询问其所规定的所有内容，智能体会将原本晦涩难懂的语言翻译得更加易于理解，也会综合上下文给你结论。比如，你可以尝试询问“特殊规定961是什么？”“农药和油漆能不能放在一个集装箱里运输？”相信立刻就能体会到，比自己阅读规则要轻松不少。

　　3. 由于加入了《船舶载运危险货物应急反应措施》(EmS指南)，特定危险货物的火灾应急、泄漏应急措施也能方便找到，这为涉危事故险情的处置提供了快速的搜索渠道。

　　从第一部分“智能体知识库的内容”就能预判，“火眼查危”AI智能体的能力边界，主要在于判断某种物质以特定形式在海运环节是否属于危险货物。由于“俗名对照表”和AI的智能加持，用户甚至可以直接问俗名和商品名，而不必拘泥于正确运输名称（PSN）。

　　1. AI 并非万能，由于其自身的原理和固有缺陷，其回答正确率不可能是100%的，只能作为参考。智能体的回答会标注出处，对于涉及货物定性的，用户均应进一步核实。

　　2. 点击输入框的左下角可以切换模型。DeepSeek是明星大语言模型了，大家都很熟悉，选择 R1 和 V3 都可以，也可以两种都试试。默认的Huanyuan（混元模型）的效果就稍微差一些。

　　3. 提问的时候应该尽量描述准确。举个例子，当你输入“润滑油”并提交时，智能体会根据IBC规则来考虑，指出其PSN应为“基础油”。而当你询问“集装箱运输润滑油是否属于危险货物？”时，它会回答“在现有文档内容范围内，无法对该问题作出明确答复。建议参考具体润滑油的物理化学特性（如闪点、成分等）及IMDG Code或其他危险货物清单的最新规定，以确定其分类。”因此，必须在提问时确定范围，才能保证智能体给出你所想要的答案。

　　4. 由于该智能体的定位是危险货物名称的综合查询，即便加入了相关的资料提升能力边界，但也不宜包罗万象，失去焦点。假如询问“危险货物谎报瞒报如何处罚？”智能体确实会引用知识库里一些法律法规给出回答，但是实际情况远不是“危险货物谎报瞒报”这几个字所能概括的：这种危险货物还是不是危险化学品？违法行为发生在内河水域还是沿海？谎报瞒报的行为发生在托运人还是其他环节？都需要具体情况具体分析。火眼金睛的齐天大圣也说自己不擅水战、不怕火却也怕烟，大圣尚不能八面玲珑，AI智能体的使用当然也应该扬长避短才是。

　　5. AI 的功能虽然强大，但是AI 模型是通过分析海量数据中的模式来生成回答的，而非真正理解内容含义，这导致它可能将无关信息或错误数据按逻辑拼接，优先保证表述流畅性而非事实准确性。同时，训练数据的不完整、偏差或噪声，以及模型在复杂推理时的概率估算局限，进一步加剧了这种现象。因此，AI 生成的内容不具备法律效力，仅能作为一个聪明但不完美的工具书助手。

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