DeepSeek 每个人都可以读懂的大模型科普报告（政府篇） DeepSeek 大模型赋能政府数字化转 型 厦门大学 林子雨 副教授 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 3 月 9 日 国 内 高 校 大 数 据 教 学 的 重 要 贡 献 者 团队负责人 ：林子雨 副教授 年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 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 境 。这使得它们能够产生更准确、 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 1.1 大模型的概 念 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、

AI 赋能数字党建解决方案 新 一 代 智 慧 党 建 平 台 为 基 层 减 负 增 效 政策背景 现状 & 问题 解决方案 产品优势 运营服务 客户案例 23 年 4 月 积极完善“互联网 + 党建”制度机制， 注重运用信息技术手段推进和改 进党建工作，增 强党建工作的时 代性实效性。 党 的 工 作 就 覆 盖 到 哪 里 网 络 发 展 到 哪 里 ， 习 近 平 《中华人民共和国网络 安全法》 《中华人民共和国数据安全法》 《信息安全技术移动互联网应用程序 夜校”将 走 进辖区内的工业园区，推动技术普惠。 浙江 · 宁波市 2025-05-27 宁波交警“鹰智”大模型构建“通识问答 + 知识 中枢 + 智能问数 + 以文搜图”四维赋能体系， 助力在法规检索、警情分析、数据研判、精 准查缉以及事故追逃等场景实现高效应用。 江苏 · 审计厅 2025-06-04 大语言模型智能分析平台初步实现了大语言 模型本地部署、法规制度智能查询、审计知

人工智能就是把人的智能转移到人造的 机器中，让机器来具备了感知、思考、 决策的能力。 2. 什么是人工智能？ 人工智能基本概念 1950 年，图灵在论文《计算机器与智能》中提出图灵测试，将机器智能定义为 “若 机器能通过自然语言对话让人类无法区分其与人类，则具备智能” 。这一测试方法 至今仍是衡量 AI 智能水平的重要标准，例如 ChatGPT 等大模型均以通过类似测 试为目标。 图灵通过图灵测试与图灵机构 考为现代 AI 技术提供了方法论与伦理基础。尽管他未亲历 AI 的爆发式发展，但 其思想至今仍是技术突破的核心驱动力。 阿兰 · 图灵 (1912-1954)—— 现代计算机的奠基人，人工智 能之父。 图灵与人工智能 图灵测试 - 成为判定机器智能的标 准 1956 年 6 月，达特茅斯会议并没 有 得出什么重要的结论或宣言，但是 提出了“人工智能（ Artificial Intelligence 指的是在特定领域或任务上表现出智 能 的系统 , 例如语音识别或图像识别。 通用人工智能 (AGI): 也称为强人工智能 , 指的是具有广泛认知能力的系统 , 能够像 人 类一样在多个领域和任务上表现出智能。 超级人工智能 (Superintelligent AI): 指的是在所有领域都远远超过人类智能的系 统。 人工智能的 分类 ( 按智 能程度分类 ) 人工智能的分类 1

统一平台架构，实现业务重构 与资源整合，打通信息孤岛， 优化业务流程，实现业务应用 层面的升级 技术升级 促进信创体系与云计算、大数据、 人工智能等新一代信息技术相融合 体验升级 将移动互联网的使用模式引入到信 息系统建设中，实现部署简单高效、 升级方便及时、操作灵活易用，实 现用户体验层面的升级 在完成党政信创任务的同时，同步实现了应用、技术、体验等多维度升级，提升了电子政务安全可控水平 带动并形成了以“信创 建设完整的国产化生态，包括基础软硬件、 信息资源、应用系统、安全和 IT 管控等 全替代：面向全国，生态完整 HN 云： 50 节 点 T J 云： 20 节 点 从无到有 从“不可用” 到“基本可用” 从“基本可用” 到“基本好用” 从“基本好用” 到“智能高效” GX 云： 900 节点  随着信创领域软硬件产品功能和性能的升级，下一阶段的发展必定是利用云计算、大数据等新兴技术，不断拓 宽信创的边界，创造更大的价值 如何适应 发展趋势 ? 总体需求分析 业务 发展 支撑和驱动央国企战略管控 围绕人、财、物和信息等共性资 源，构建央国企范围综合服务平 台，提高行政管理工作效率 支撑三大核心能力构建 持续赋能，提升能力的价值， 打造能力使用的生态 运维 需求 统筹建设数据中心、网络和云平台 按照集约化建设原则，实现资源共 享，根据央国企商密和国密信息安 全要求，构建相应的网络基础设施 采用国产化技术实现安全可控

统一平台架构，实现业务重构 与资源整合，打通信息孤岛， 优化业务流程，实现业务应用 层面的升级 技术升级 促进信创体系与云计算、大数据、 人工智能等新一代信息技术相融合 体验升级 将移动互联网的使用模式引入到信 息系统建设中，实现部署简单高效、 升级方便及时、操作灵活易用，实 现用户体验层面的升级 在完成党政信创任务的同时，同步实现了应用、技术、体验等多维度升级，提升了电子政务安全可控水平 带动并形成了以“信创 建设完整的国产化生态，包括基础软硬件、 信息资源、应用系统、安全和 IT 管控等 全替代：面向全国，生态完整 HN 云： 50 节 点 T J 云： 20 节 点 从无到有 从“不可用” 到“基本可用” 从“基本可用” 到“基本好用” 从“基本好用” 到“智能高效” GX 云： 900 节点  随着信创领域软硬件产品功能和性能的升级，下一阶段的发展必定是利用云计算、大数据等新兴技术，不断拓 宽信创的边界，创造更大的价值 如何适应 发展趋势 ? 总体需求分析 业务 发展 支撑和驱动央国企战略管控 围绕人、财、物和信息等共性资 源，构建央国企范围综合服务平 台，提高行政管理工作效率 支撑三大核心能力构建 持续赋能，提升能力的价值， 打造能力使用的生态 运维 需求 统筹建设数据中心、网络和云平台 按照集约化建设原则，实现资源共 享，根据央国企商密和国密信息安 全要求，构建相应的网络基础设施 采用国产化技术实现安全可控

...................................................................................856 13.7、 空调、太阳能、新风、送排风管理............................................................857 13.7.1、 空调智能控制............ ............................................................................857 13.7.2、 热水锅炉（太阳能）系统......................................................................858 13.7.3、 新风系统............. 及智慧服务扩展出“互联网+”为框架，具备“分析”能力的行政审 批中心。 1.1.1、 集约化 “集成联动、互联互通、节约资源、数据共享”的“集约化”管 理理念，实现了行政审批中心管控系统从自动，到智能，再到 智慧的跨越式发展。  研判分析  分析数据  预测预警 42 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利  系统联动三维展示 1.1.2、

. . . . . . 13 2.应用成效表现优异，数字履职稳步提升 . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . 16 3.西部地区强基赋能，提质增效弯道超车 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.AI大模型掀起浪潮，数字政府跃迁升级 . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.数据价值不断释放，数据共享亟待提升 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 5.数字履职能力增强，场景赋能尚未完善 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 四、评估区域分类概览 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 ( 一 ) 需求导向优化供给，聚焦痛点补齐短板 . . . . . . . . . . . . . . . 44 ( 二 ) 深化数据价值赋能，加强场景布局建设 . . . . . . . . . . . . . . . 44 ( 三 ) 优化统筹管理组织，推动制度落地执行 . . . . . . . . . . . . . .

谱华章、科大讯飞、商汤科技、中国科学院自动化研究所、阿里云、 360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭 州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地，政务热线、智 能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大 模型的快速发展，预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、 政务服务提供中，成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需 要强 https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202303/t20230317_1351341_ext.html。 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 2 等核心能力，能大幅缓解超大城市热线咨询激增带来的服务压力。3 AIGC 时代数字政府建设也将面临新的变革机遇。其一，改变现 有人机互动模式，推动“互联网+政务服务”向“智能+政务服务”演 进升级。在服务需求 “繁文缛节”中解放 出来，投入到前瞻性、全局性、创新性的工作之中，更多地扮演回应 复杂问题的综合协调者和最终决断者。其三，形成“模型即服务 （MaaS）”的新型服务形态，与传统的 IaaS（基础设施即服务）、 PaaS（平台即服务）、SaaS（应用即服务）一起成为政务云平台的构 成要素，共同为“一网通办”“一网统管”“一网协同”等上层政务 应用系统赋能，改变现有数字政府建设格局。 二、全球掀起政务领域大模型应用浪潮

.................................................................................... 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁.......................................................2 （一）政务热线的发展历程.................... 二、大模型驱动政务热线的创新趋势.............................................................................7 （一）政务热线的新定位：从“接诉即办”到“治理枢纽”.................................8 （二）技术融合下的服务升级——以北京接诉即办为例.................................. ...37 案例三 蜜巢多领域政务服务大模型应用..............................................................41 案例四 大模型赋能辽宁“热线+网格”融合治理.................................................46 案例五 慧泽大模型助力数字政务建设.................

，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 ，除了推理能力外 ，还需要知识 ，人工智能在 20 世纪 70 年代进入了“知识期” ，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前 ，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前 进展 ，专家发现人类知识无穷无尽 ，且有些知识本身难以总结后交给计算机 ，于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。发展 到 20 世纪 80 年代 ，机器学习真正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷 ，深度学习模型以及 AlphaGo 增强学习的雏形 - 感知器 - 均在这 个阶段得以发明。随后由于早期的系统效果的不理想 ，美国、英国相继缩减经费支持 ，人工智能进入低谷。 情绪控制技术直接控制指挥人员或使其失能。 丧失 “制智权”将导致极大被动 ， 即使具有信息优势和能量优 势 ，也会因为人机协同失调、 自主决策失灵、 作战体系认知速度和效能落后 ，导致整体作战效能大幅降低。 战争的本质和规律受到全面深刻的影响 人工智能的发展和军事应用 ，后续还将在战争伦理、 交战规则等上带来更强更多的冲击 ，全面而深刻地影响战争的 本质和规律。 军事智能发展必将会催生出认知战、 失能战等非杀伤性作战手段