杂，接 线员往往难以精准定位最合适的办理部门，另一方面部门间业务流整合困难，各 部门在承接政务热线转办诉求后无法形成有效联动。四是在许多地区，各部门各 层级间数据共享度低，信息传递不畅通，对最新政策的更新步骤不统一7①,这使 得需要多部门参与回应的诉求难以形成统一明确的答复。在此情况下，市民的诉 求在不同部门会得到差异化回应，严重降低办理效率。 第二，政务服务热线与紧急事件求助热线的衔接工作仍存在挑战。在政务热 而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 工单的处理效率直接影响政务热线的服务质量。大模型支持工单智能生成、 29 分类与转派，避免人工填写和筛选的低效问题。通过智能算法，系统能够识别市 术，显著提升了需求文件 审核效率和准确性，降低了沟通成本。实现了对招标文件的系统性智能审核，确 35 保其合规性，提升了招标过程的公平性。通过构建高质量知识库和智能问答功能， 系统能够及时更新政策内容，提供精准的政务服务。此外，采用国产化大模型， 确保数据安全和自主可控，推动了智慧政务的高效发展。 1.降低沟通成本，提升需求文件审核效率。在需求文件编制过程中，代理机 构与采购人往往需

杂，接 线员往往难以精准定位最合适的办理部门，另一方面部门间业务流整合困难，各 部门在承接政务热线转办诉求后无法形成有效联动。四是在许多地区，各部门各 层级间数据共享度低，信息传递不畅通，对最新政策的更新步骤不统一7①,这使 得需要多部门参与回应的诉求难以形成统一明确的答复。在此情况下，市民的诉 求在不同部门会得到差异化回应，严重降低办理效率。 第二，政务服务热线与紧急事件求助热线的衔接工作仍存在挑战。在政务热 而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 3.工单智能化处理 工单的处理效率直接影响政务热线的服务质量。大模型支持工单智能生成、 29 分类与转派，避免人工填写和筛选的低效问题。通过智能算法，系统能够识别市 术，显著提升了需求文件 审核效率和准确性，降低了沟通成本。实现了对招标文件的系统性智能审核，确 35 保其合规性，提升了招标过程的公平性。通过构建高质量知识库和智能问答功能， 系统能够及时更新政策内容，提供精准的政务服务。此外，采用国产化大模型， 确保数据安全和自主可控，推动了智慧政务的高效发展。 1.降低沟通成本，提升需求文件审核效率。在需求文件编制过程中，代理机 构与采购人往往需

方式。然而， 它们的快速和广泛传播往往超过了许多政府应对的能力。 《2025年技术与创新报告：包容性人工智能与发展》 调查复杂的人工 智能领域，旨在帮助决策者制定促进包容性技术进步的科学、技术和创 新政策。 人工智能的使用有潜力加速实现可持续发展目标，但如果分布不均且缺 乏伦理监督和透明度，其扩散可能会加剧现有的不平等。报告分析了在 从开发到采用的所有阶段所需的必要要求和政策，以促进可持续发展的 而非替代人类能力，并有助于维持发展中国家的竞争 力。 三个关键杠杆点——三个可能导致人工智能变革级 联的关键杠杆点是基础设施、数据和技能。这些为评 估一个国家应对人工智能的准备工作、制定有效的产 业和创新政策，以及加强全球人工智能治理和合作提 供了基础。 前沿技术可能会侵 蚀发展中国家低成 本劳动力的比较优 势 政策焦点 7 2 版权所有 © Gorodenkoff - Shutterstock

1、数据准确性方面：首先，在处理能源领域历史事件、人物事迹等内容时可能出现不准确的情况，如对一些能源领域重要人物的生平、 贡献等信息存在误判，会影响知识传递和基于这些知识的决策。其次，能源行业发展迅速，新技术、新政策、新数据不断涌现。 DeepSeek可能无法及时获取和更新最新的能源数据和信息，导致在处理与时效性相关的能源问题时，给出的结果滞后或不准确。 2、逻辑推理方面：1）复杂逻辑处理能力有限，能源系

医院管理者转向 AI 系统寻求助力， 形成了提效主导下的 AI 购置动力。 诸如此类的场景还有很多，尤其是当医疗机构逐步完成政策定下的基础要求，他们开始 主动需求智能化升级，提升竞争力。在没有新政策出台的前提下，提效主导下的 AI 购 置动力将逐步取代政策主导下的 AI 购置动力，引导医疗 AI 的未来发展路径。 1.3 部分主体对于医疗 AI 的购置态度 通过 20 余位医生/行业专