智慧民政平台与国家平台互联，与公安、卫计委、 人社、财政等其他单位互通，实现纵横协同！ 纵横协同 建设智慧民政纵横一体化 1+N 平台，实现民政业务与信息化的深度融合！ 智慧民政产品蓝图 基础设施（高速、移动、安全、泛在） 标 准 规 范 体 系 统一 规范 标准 先行 安 全 防 护 体 系 自主 可控 安全 可靠 开放共享 按需调度 弹性扩展 IDC 资源池 云管理 运 维 支 撑 体 系 专业 人员实时监控 站点实时监控 街头救助 移动离站护送 …… 全国救助系统 全国寻亲系统 卫计医疗系统 公安系统 财政系统 微信 / 微博等 媒体 …… 视 频 监 控 平 台 物 联 网 平 台 平 台 层 生活服务 医疗服务 培训服务 安置服务 寻亲服务 离站服务 微服务平台 基础平台 GIS 管理 视频监控 数据管理 流程引擎 …… 系统管理 救助基本数据 设备采集数据 人脸识别：基于人的脸部特征信息，结合现成的大量受 助人员图片库进行身份识别，使用更加便捷、高效，大 大地增强身份甄别能力。 解 决 方 案 • 站内寻亲：入站的受助人员，通过快速查询未能确认家庭联 系情况的，要在 24 小时内登记寻亲。通过给受助人员拍照， 或者上传受助人员照片，系统根据提供的照片，到家人寻亲 图片库中进行比对检索。 • 家人寻亲：亲属主动到救助站，提供所寻人员的照片信息，

iresearch.com.cn 4 以安全合规为基本原则 ，模型支持私有化部署 ，并配置 本 地化团队提供覆盖模型相关各环节的配套服务 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 能力 重点 模型 特点 AIGC 及政务行业大模型逐步在全球各国政务场景中落地 国家 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：信通院、公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2024.6 iResearch Inc. 政企行业 金融行业 通信行业 工业行业 信息化时期 智能化时期 数字化时期 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2024.6 iResearch Inc.

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Models 在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利与支持性文件一并附上。 发布稿 2025-07-18 2025 - 07 - 18 发布 2025 - 08 - 18 实施 发 布 中 国 互 联 网 协 会 T/ISC 0079—2025 目 次 前 言 ................................................................ 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国互联网协会提出并归口。 本文件起草单位：中国信息通信研究院、浪潮云信息技术股份公司、蜜度科技股份有限公司、中电 信数政科技有限公司、上海梦创双杨数据科技股份有限公司、北京百度网讯科技有限公司、阿里云计算 有限公司、湖北楚天云有限公司、南京大数据集团有限公司、中电万维信息技术有限责任公司、天翼云 术有限公司、 广州趣丸网络科技有限公司、深圳市环境水务集团有限公司、杭州余杭大数据经营有限公司、北京电子 数智科技有限责任公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、中国联合网络通信有限公司智能城市研究 院、北京致远互联软件股份有限公司、浙江百应科技有限公司、中国铁塔股份有限公司、武汉烽火集成 信息技术有限公司。 本文件主要起草人：吴佳兴、宋光通、吴宁、宋佳明、栗蔚、徐恩庆、张琳琳、孙宗哲、王昉、田

1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿 2023 训练数据量大 计算资源需求高 参数数量庞大 大模型的设计和训练旨在提供更强大、 更准确的模型性能 ， 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 的大模型 。 它们利用大算力、使 用 海量的开放数据与具有巨量参 数的 深度学习算法，在大规模无 标注数 据上进行训练， 以寻找特 征并发现 规律 ，进而形成可“举一 反三” 的强 大泛化能力 ，可在不 进行微调或少 量微调的情况下完 成多场景任务 ， 相当于 AI 完成 了“通识教育” 行业大模型 L1 是指那些针对特定行业或领域的大 模型 。 它们通常使用行业相关的

也声称在自主研发航天器使用的专属人工智能模型。专属 大模型由政府主导进行训练开发，所有环节均由政府进行把控，符合 安全合规要求。但同时，可能带来较高的开发成本，专属数据的训练 也可能使大模型涌现能力和泛化能力不足，智能化程度有一定折扣。 总的来看，采用哪种部署方式与国情政策、文化背景、技术实力、 部署成本等密切相关。以日本为例，两方面因素推动其采取订阅付费 模式。一是新冠疫情暴露出日本数字社会建设水平低的严峻问题，倒 门，内容上进一步明确了软件采购、安全测试、禁止使用场景等要求， 同时细化各部门监管职责。7 月，美国圣何塞市发布生成式 AI 使用 协议，首次系统提出应用场景的分类分级方法。9 月，加拿大发布联 邦机构使用生成式 AI 的指南，除一般性风险外，还明确过度依赖人 工智能可能会干扰行政判断、扼杀创造力、影响程序公平性等风险。 10 月 30 日，拜登签署《关于安全、可靠和可信的 AI 行政命令》，提 月 8 日就 ChatGPT 使用制定 新规，仅允许议员使用付费版 ChatGPT Plus，因 Plus 版本提供“保护 国会数据等重要隐私”的功能，同时禁止输入未公开文本内容。韩国 国家情报院要求各部门公务员在使用 GPT 系统时，除公开信息不得 输入其他数据。 二是无意识的偏见和歧视。AIGC 工具可能生成歧视性或不具有 代表性的内容，或者包含刻板印象（如与性别、种族和民族等多重交

****单位 办公系统国产密码改造方案 方案设计时间 2020.4 1 国产密码算法背景 2011 年 6 月，工程院多名院士联合上书，建议在金融、重要政府单 位领域率先采用国产密码算法，国务院相关领导作出重要批 示。2011 年 11 月，工信部和公安部通告了 RSA1024 算法被破解的风 险，同时人行起草了使用国产密码算法的可行性报告。国家密码管 理局在《关于做好公钥密码算法升级工作的函》中要求 两种算法都属于分组算法，密钥长度均为 128 位，算法安全保密强 度及相关软硬件实现性能与 AES 相当，其中 SM1 算法不公开，仅以 IP 核的形式存在于芯片中，在市场上来看，SM4 比 SM1 使用更加广 泛。国产摘要算法是 SM3，SM3 主要用于数字签名及验证、消息认证码 生成及验证、随机数生成等，其算法公开。其安全性及效率与 SHA- 256 相当。 非对称算法可以用于身份认证、数字签名、安全密钥交换、数据加 令系统双 因子认证技术，当用户要登录操作系统时，首先要输入原始用户名 和口令，其次还要输入一次性动态口令内容进行二次认证，当用户 在做关键业务操作时，也可以通过要求用户再次输入和此次操作关 联的动态口令进行确认，因此用户登录到系统的口令也是不断地变 “ ” 化的（即所谓的 一次一密 ）。双因子认证比基于口令的认证方法增 加了一个认证要素。 同时为了确保动态口令系统的高可用性，采用双机热备方案，整体

数据分析 数据服务 应用场景 元数据存储 元 数据 实 体存 储 、元 数 据关 系 存储 （ 流向 关 系、 关 联 关系、组合关系） 源系统 业务生产类 生产支撑类 脏 / 冗余数 据 分析报 告 数据质量检 核报告 专项数据质 量检核报告 数据质量检 核规则管理 质 量问 题 定位 数标落地、标准归集制定、 数 据申请 Hadoop Hive HBase 定位和分布、 影响分析、血 统 分析 、比对 分 析、 关 联 度 分析 元数据采集 自动采集管理 手 工采 集 管理 5 数据安全 监控 数据平台 ODS DW 6 数 据 生 命 周 期 外部数据 路透 各业务部门制定明确的各类数据标准及数据 质量管理要求，将相关标准及要求固化到数 据源 头 系统中。 2 . 数据质量问题收集、分析及解决方案制 定： 由业务部门对现有数据质量问题进行广 泛收集与分析，并由大风局配合业务部门将 数据质量问题分类，明确实际质量问题。 3 ．数据质量提升方案执行： 大风局协同业 务部门和征科针对不同数据质量问题的解决 方法制定详细解决方案，并共同落实执行相

员管理工作 • 产品劣势：功能迭代开发周期长，不支持本地定制开发 会议系统厂家 • 产品特点：网动科技、亿联、好视通等，以远程视频会议，支撑党组 织会议和党课学习 • 产品劣势：功能单一，难以支撑全部党务工作，不提供支持本地支持 OA 软件厂家 • 产品特点：致远、泛微、奥远等厂家众多，以政务 OA 系统为核心， 扩展党务工作 • 产品劣势：作为主要竞争对手，以办公为主，集中在电子政务领域

各业务部门制定明确的各类数据标准及数据 质量管理要求，将相关标准及要求固化到数 据源头系统中。 ２ . 数据质量问题收集、分析及解决方案制 定：由业务部门对现有数据质量问题进行广 泛收集与分析，并由大风局配合业务部门将 数据质量问题分类，明确实际质量问题。 3 ．数据质量提升方案执行：大风局协同业 务部门和征科针对不同数据质量问题的解决 方法制定详细解决方案，并共同落实执行相 Stack8.0 起数据仓库 DWS 整合到 FusionInsight 大 数 据品牌内下，原有 GaussDB A 能力全部继承 CSS 搜索服务，索引性能提升 5 倍， 智慧搜索，关键词自动关 联 GES 全新图计算架构，集图挖掘和图 查询于一身，算法丰富，内存计 算性能更优 DAYU 基础版：数据集成和开发 高阶版：基础版 + 数据治理，受 限发布，与专业服务配套销售 DLI 数据湖探索服务，融合河图引擎， 中国人民保险 福建农信 山西农信 云中苏大 西安电子科技大学 国家卫健委 国家医疗保障局 郑州大学第一附属 医院 四川华西医院 湖南省卫生厅 苏州市卫生局 福建省龙岩人民医 院 中国移动 中国联通 中国电信 国家信息中心 北京市 上海市 江苏省 山东省 广西省 深圳龙岗 湖南益阳 浙江嘉兴 国网总部 国网北京电力 国网天津电力