， 以应对更复杂、 更庞大的数据集或任务。 大模型通常能够学习 到 更细微的模式和规律 ，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测 。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的 场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力 ，能够理解更复杂的语意和语 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 文本 、 图像 、音频等多模态数据 。这类模型结 合 了 NLP 和 CV 的能力， 以实现对多模态信息 的综合 理解和分析，从而能够更全面地理解和 处理复杂 的数据 。代表性产品包括 DingoDB 多模向量数据 库（九章云极 DataCanvas ） 、 DALL-E(OpenAI) 、 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 先显式地写出推理的中间步骤。这就像 人 类解决复杂问题时会先把思考过程写 下来 一样 推理模型的核心 也就是说 ，如果模型在回复你之前有一 长 串的思考过程（这个过程必须可以显示输 出） ，探索了很多不同的路径之后给出 答 案 ，那么有这个能力的大模型就是推 理大 模型。推理模型的核心在于处理那 些需要 多步骤逻辑推导才能解决的复杂 问题 推理大模型 推理大模型的概念大规模传播应该开始于

和美 国国家科学委员会等机构大幅削减对 AI 的投资，使得 AI 研究陷入低谷。 发展历程 - 第一次低 谷 专家系统基于知识整理出来的规则，进行逻辑推理，来模拟和 延伸人类专家的决策能力，解决复杂的问题。 3. 人工智能的历史 发展历程 - 第二次高潮阶 段 第二次高潮阶段（ 1980 年 -1987 年） 3. 人工智能的历史 第二次低谷阶段（ 1987 年 -1993 年） - （符号主义）在实际应用中遇到能力瓶颈，如应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难等； 同时， 80 年代个人电脑技术革命使得通用 PC 性能超越 AI 专用计算机，导致 AI 硬件市场崩溃。 此外，专家系统维护更新复杂且成本高昂，使得市场和用户兴趣减退。 最终，战略计算促进会和 DARPA 等机构削减了对 AI 的资助， AI 研究因此进入第二次低谷阶段。 发展历程 - 第二次低谷阶 段 █ 第三次高潮阶段（ 窄（弱）人工智能 通用人工智能 超级人工智能 小结 03 人工智能硬件基础，包括 GPU （图形处理单元） 、 TPU （张量处理单元）等专 门 为 AI 计算优化的芯片，能够高效处理大量数据和复杂的算法。 1. 人工智能的关键技术 机器学习 深度学习 强化学习 智能芯片技术 基础算法技术 二 、关键技 术 计算机视觉 自然语言处理 语音处理 多模态分析推理技术 1. 人工智能的关键技术

制员大模型，借助先进的自然语言处理(NLP)能力和机器学习算 法，助力法律法规的智能解读、咨询服务及文书自动生成等功能， 以适应新时代对政务服务的高要求。 当前，政务工作面临着信息量巨大、法律法规复杂多变的问 题。随着社会的快速发展，公共事务的处理需要更加精准快速，同 时公众对政务服务的期望也在不断提升。传统的人工处理方式已无 法满足日益增长的需求，尤其是在政策解读、法律咨询等领域，往 技术的应用正是其中的一项重要内容。  政策支持力度增强：中央及地方政府相继出台一系列政策，鼓 励使用新兴技术以提高政府服务的智能化和精准性。  应用场景日益丰富：政务 AI 的应用从最初的智能问答逐渐扩 大到复杂的决策支持、风险预警、信息分析等领域。  数据开放与共享提升：各级政府部门推动数据资源的整合与开 放，使得 AI 能够获取更多的数据支撑，进一步提升其应用效 果。  市场竞争愈发激烈：随着技术的成熟，多个企业开始在政务 一 AI 法制员大模型 能够成为推动法治进程的重要工具，提高行业的透明度和公信力。 1.2.1 提高政务法制工作的效率 在当前信息化快速发展的背景下，政务法制工作面临着日益增 多的法律事务、复杂的政策环境和压力巨大的工作负担。为了更加 高效地处理这些事务，提高法制工作的整体效率，政务 AI 法制员 大模型应运而生。该模型的设计旨在通过智能化手段，优化日常法 制工作的各个环节，从而提升工作效率和质量。

人力资源配置矛盾日益凸显。政务服务窗口人员年均处理 2.4 万件标准化事项的同时，还需应对 9 类非标场景，导致培训成本增 加 35%。某省会城市测算显示，引入智能问答系统后，常规咨询处 理时效从 8 分钟缩短至 40 秒，但复杂场景转人工率仍高达 45%， 暴露出现有系统的认知局限。 数据安全与合规要求形成双重约束。根据《政务信息系统整合 共享实施方案》技术要求，各级平台需实现 100%等保 2.0 三级认 证，但实际达标率仅 在语义理解与多轮对话方面，采用动态注意力机制和上下文记 忆增强技术，政务场景下的长文本解析准确率达到 92.3%，较传统 NLP 模型提升 37%。典型表现为：可准确识别”低保申请材料不齐 全但符合容缺受理条件”等复杂政务表述，支持连续 5 轮以上的政 策问答交互而不出现语义漂移。某省级政务平台实测数据显示，对 2,000 字以上的政策文件进行要点提取时，关键信息捕获完整度达 89%，较传统方法节省 65%的人工复核时间。 万条政务场景语料）。这 种能力有效解决了传统政务系统中关键词匹配导致的误判问题。 多轮对话管理 采用状态跟踪（State Tracking）和对话策略优化技术，系统可支 持长达 20 轮次的复杂业务咨询对话。典型应用场景包括： - 跨部门事项办理（如企业开办涉及市场监管、税务、社保等多系 统） - 分条件流程引导（根据用户户籍、企业类型等属性动态调整材料 清单） 测试数据显示，相较规则引擎方案，对话完成率从

引言 随着城市化进程的加速，城市治理面临的挑战日益复杂，传统 的治理模式在处理突发事件、优化资源配置、提升服务质量等方面 逐渐显露出局限性。信息技术的迅猛发展，尤其是人工智能和大数 据技术的成熟，为城市治理提供了新的解决方案。DeepSeek 模型 作为一种先进的深度学习架构，具备强大的数据处理和模式识别能 力，能够有效应对城市治理中的复杂问题。引入 DeepSeek 模型， 不仅可以提 提升预期：  数据采集：通过多源数据融合技术，确保数据的全面性与时效 性。  模型训练：采用分布式计算框架，提升训练效率与模型精度。  系统集成：与现有政务系统无缝对接，降低实施成本与复杂 度。 此外，文章还将分析 DeepSeek 模型在长期运维中的可持续性 与扩展性，提出模型更新与优化的策略，确保其能够适应不断变化 的治理需求。 最后，通过实际应用案例与数据对比，总结 DeepSeek 显著提升，为决策者提供切实可行的技术参考。 2. 政务城市治理现状分析 当前政务城市治理面临着日益复杂的挑战，城市规模扩大、人 口密度增加、社会需求多样化等因素使得传统治理模式难以应对。 城市治理不仅涉及基础设施维护、交通管理、环境监测等基础领 域，还包括突发事件处理、公共安全、社会服务等复杂问题。随着 城市化进程的加快，城市治理的精细化和智能化需求日益迫切。 在传统治理模式下，事件处理往往依赖人工巡查和市民举报，

应用领域 人工智能技术 • 人工智能技术是人类在咯用和改造机器的过程中所掌握的物质方法 ，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等 传统意义上的 AI 技术， 同时还包括具备智能信息处理的海量数据、超复杂性、实时性等暂时还未触及的智能技术 20 世纪 50 年代到 70 年代初 ，人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力 ，机器就能具有智能 ，人工智能研究处于“推理期”。当人们意识到人类 之所以能够判断、决策 提高分析师寻找相关产品的效率。 4 、根据适合性、 可行性、 可接受性、 独特性和完整性的标准 ， 监测人类的行为。 机器会发现不同于人类工作 者的信息 ， 甚至识别数据所体现中的行为特质 ， 而这些细节可能因为报告的复杂性被人类分析者所忽视。 5 、人类在经验、 直觉、 心理学、 交战规则和现实世界动态背景方面具备优势之处 ，这都是计算机生成的行动 方案所无法解释的。 通过比较人类行动方案和机器行动方案 ， 可以找出最佳行动方案。 预测的模型）之后 ，运筹学可实现模型的进一步拓展 ，建立从规律到决 策的完整解决方案。另外 ，在运算效率至关重要的复杂问题解决中 ，参 数往往决定了模型在工业实践中是否可用 ，在求解模型参数时 ，运筹学 的思想也会主力算法优化 ，寻找最好参数。

随着信息技术的快速发展，人工智能（AI）在政务领域的应用 逐渐成为提升政府工作效率、优化公共服务的重要手段。当前，各 级政府机构在日常办公、决策支持、公共管理等方面面临着数据量 大、信息处理复杂、响应速度要求高等挑战。传统的办公方式已难 以满足现代化政务管理的需求，亟需引入先进的技术手段来提升整 体效能。 在此背景下，构建一个基于大模型的 AI 公共支撑平台，成为 解决当前政务办公 单一，缺 乏智能化的支持，无法满足现代政务处理中对大数据分析、智能决 策支持等高级功能的需求。 在现代政务办公中，数据安全性和隐私保护是重中之重。然 而，现有的安全防护措施往往不足以应对日益复杂的网络安全威 胁，如数据泄露、黑客攻击等问题频繁发生，严重威胁政务数据的 安全。同时，由于缺乏统一的标准和规范，各部门在数据管理和信 息系统建设上各自为政，导致系统兼容性差，难以实现跨部门、跨 技术在自然语言处理、计算机视觉、语音 识别等领域取得了突破性进展，成为推动人工智能发展的重要引 擎。大模型 AI 技术以海量数据和强大算力为基础，通过深度学习 框架构建具有高泛化能力的模型，能够处理复杂的任务并提升智能 化水平。这一技术的应用已经从实验室逐步走向产业化和商业化， 成为各行业数字化转型的核心驱动力。 在政务办公领域，大模型 AI 技术的引入将极大提升政府部门 的决策效率和服务

借助数字化工具提升政府办公效率 ，强化对外 政务服务、公共管理能力， 各行业全面上云、用数 ，社会整体数字化进程 加速。综合政务场景丰富化、内容复杂化 ，政 府需通过更多智能化工具实现高效、精准管理 15% 22% 23% 27% 37% 37% 38% 40% 41% 43% 45% 由内向外——由于政务大模型仍处在初期阶段 ，其对外服务效果有待进一步检验。相较于立刻广泛投入到对外公共管理 ，政务大 模型当前更聚焦于政府内部工作流程。随着模型能力的完善与提升 ，逐步将大模型对外推广到更复杂的外部业务场景。 • 由点及面——当前政务大模型建设更多集中在一线及新一线城市 ，主要得益于其政府预算相对更充足、整体数字化发展水平较高， 为政务大模型落地提供了经济与技术基础 ，也为检验政务大模型的有效性提供了多样场景 ，有利于总结共性需求、发现特性差异， 政务行业大模型建设策略 从上到下 以公文类内容相关的政务办公为主 ，逐步延 展至交互类较频繁的政府服务类场景 ，如政 务数字人、智能办事助手等 ，最后拓展至智 慧城市等复杂政务场景 优先在财政预算较为充足 ，数字化基础设施 较为完善的城市推进政务行业大模型建设 ， 打造标杆案例 ，构建可复用的技术能力 ， 逐 步推广到其他区域 进而打造标杆案例 ，为日后更广泛的推行奠定基础。

借助数字化工具提升政府办公效率 ，强化对外 政务服务、公共管理能力， 各行业全面上云、用数 ，社会整体数字化进程 加速。综合政务场景丰富化、内容复杂化 ，政 府需通过更多智能化工具实现高效、精准管理 15% 22% 23% 27% 37% 37% 38% 40% 41% 43% 45% 由内向外——由于政务大模型仍处在初期阶段 ，其对外服务效果有待进一步检验。相较于立刻广泛投入到对外公共管理 ，政务大 模型当前更聚焦于政府内部工作流程。随着模型能力的完善与提升 ，逐步将大模型对外推广到更复杂的外部业务场景。 • 由点及面——当前政务大模型建设更多集中在一线及新一线城市 ，主要得益于其政府预算相对更充足、整体数字化发展水平较高， 为政务大模型落地提供了经济与技术基础 ，也为检验政务大模型的有效性提供了多样场景 ，有利于总结共性需求、发现特性差异， 政务行业大模型建设策略 从上到下 以公文类内容相关的政务办公为主 ，逐步延 展至交互类较频繁的政府服务类场景 ，如政 务数字人、智能办事助手等 ，最后拓展至智 慧城市等复杂政务场景 优先在财政预算较为充足 ，数字化基础设施 较为完善的城市推进政务行业大模型建设 ， 打造标杆案例 ，构建可复用的技术能力 ， 逐 步推广到其他区域 进而打造标杆案例 ，为日后更广泛的推行奠定基础。

了不错的成绩。随后我国各大城市纷纷开通政府热线，1986 年广州市建立了我 国第一个 110 报警平台。中央部委与地方政府也陆续开通了 12315、12348 等百 余条热线。但是由于热线号码数量庞杂，对于市民来说过于复杂，难以记忆，无 法提高政务资源利用率，因此在 1999 年，国家信息产业部正式启用了政府热线 号码 12345。此后，各地市政府相继将市长热线与其他部门的专线合并，成立城 市 12345 政务热线。 人类进行服务，实 现智能接线应答、智能转派、智能回访等，从而释放劳动力资源，降低用工成本。 例如，智能派单系统可以有效应对海量工单，第一时间快速、精准地推送到相应 委办单位，并且通过一单多派，复杂诉求亦可推送多个部门联合处理。同时，这 3 孟天广,黄种滨,张小劲.政务热线驱动的超大城市社会治理创新——以北京市“接诉即办 ”改革为例[J]. 公 共管理学报,2021, 18(02):1-12+164 清华数据治理研究中 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研 14 北京 12345 微信公众号等渠道，增加了“助残辅助类型”标识，进一步提升了适 老助残服务的精准性。此外，对于复杂多样的民情民意，“接诉即办”改革坚持 贯彻十九大报告要求和北京市委市政府的工作理念，建立了“七有”“五性”的 民生诉求监测评价指标体系，并将其所涉及的 12 项民生大类事项作为改革重点， 持续深化改革。