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1、DeepSeek政务应用场景与解决方案清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心人工智能学院双聘教授 新媒沈阳 团队 2025年3月政务数字化转型三阶段演进电子政务以“IT化”为核心，通过技术工具实现政务流程的初步数字化核心任务：办公自动化、政府网站建设、基础数据库搭建互联网+政务以“平台化”为突破，推动跨部门协同与在线服务整合核心任务：打造“一站式”服务平台，推进“一网通办”。AI+政务以“智能化”为标志，AI驱动决策与服务的深度变革核心任务：大模型应用、智能决策支持、人机协同治理人工智能+政务应用场景AI应用到政务工作的四大方向公文写作智能化会议管理智能化填表预审与核验智能化合同协议审核智能化跨
2、部门协同智能化城市建设智能化交通安全管理智能化生态环境管理智能化违法建设管理智能化应急安全管控智能化全周期民生服务链教育资源智能匹配就业岗位智能推荐法律咨询智能问答养老保障智能服务经济发展趋势预测公众舆情发展研判社会保障需求预测政策颁布模拟预测社会人才流动预测01020304智能政务办公智能城市治理智能民生服务智能辅助决策公文处理：深度训练 全链驱动垂直领域知识增强框架针对政务文书规范和行政流程定制的专业知识库和处理规则，提升模型在特定领域的适用性。多模态公文智能处理体系整合文本生成、语义理解和错误识别的综合处理流程，形成完整的公文全生命周期管理方法。全参数本地化部署模式通过在政务外网部署全尺
3、寸大模型，实现敏感数据本地闭环处理的创新安全架构。分布式政务协同智能网络跨部门、跨地区的智能应用协同机制，形成可复制推广的政务智能化标准模式。行政审批：精准识别 极速通办命名实体智能生成体系结合区域特征和行业规范的企业名称自动化构建机制，通过参数化输入实现规范化输出。案例推理决策支持模型利用历史审批数据构建的智能决策参考系统，形成从案例到裁决的自动化推导链路。行政审批全流程优化引擎打通申请、审核、决策、反馈全环节的智能辅助系统，形成闭环高效的行政审批新范式。政策知识智能检索框架基于语义理解的多维政策信息提取与智能问答系统，实现政策精准解读与自动咨询服务。司法行政：图谱融通 智能推演全域司法智能
4、协同平台贯通咨询、办案、宣传的一体化司法智能服务体系，实现司法行政全流程数智化升级。司法决策辅助生成模型融合案例学习与法理推导的复议决定书智能生成系统，形成专业文书的标准化输出流程。法律文书智能分类范式基于深度语义理解的行政复议申请自动分类系统，构建复杂法律文本的多维度分类框架。法律知识图谱检索引擎整合法规、判例的关联式知识网络，实现毫秒级精准法律信息检索与推理。城市治理：数据护城 纳什均衡依托 物联网（IoT）、GIS（地理信息系统）、文本数据、传感器网络等多源异构数据，构建全息化的城市动态监测体系。多模态数据融合分析基于 跨部门、跨区域的数据共享，采用 联邦学习 技术在不泄露敏感数据的情况
5、下协同训练模型，并结合 动态博弈 理论，实现多方决策主体的资源优化配置。联邦学习+动态博弈模型结合 图神经网络（GNN）对城市基础设施、交通流量、能源分配等关键网络进行拓扑分析，识别城市设施的关联性和潜在瓶颈。图神经网络依托 强化学习（RL）与实时优化算法，构建 智能协同决策系统，针对 突发事件应急响应、城市资源动态分配、公共服务智能调控 等场景，实现基于数据驱动的动态策略调整。智能协同决策系统便民服务：云链融合 语义穿透场景功能：出生登记、医保参保、生育津贴申领等“一链办理”。01出生阶段：智能联办服务场景功能：学区查询、入学资格审核、教育补贴申领、政策精准推送。02教育阶段：个性化教育服务
6、场景功能：养老金自动核发、高龄津贴申领、健康监测预警、社区服务对接。03养老阶段：关怀与健康管理数据安全：分层架构 智能隔离通过本地化部署实现政务数据全周期安全管控，构建数据不出网的智能处理保障体系。大模型隐私保护闭环架构结合安全底座+自建算力+服务层+AI能力的多层级安全架构，形成政务数据处理的新范式。在确保数据安全的前提下，实现AI能力与政务数据的安全融合，解决数据安全与智能应用的平衡难题。0102政务安全智能分层模型03敏感数据智能隔离框架DeepSeek+政务解决方案技术方案本地知识库大模型微调模型蒸馏联邦学习边缘计算混合云部署模型即服务数据加密与隐私保护自动化运维与监控多模态融合将政
7、务数据存储在本地，与大模型结合，提供实时查询和决策支持。通过检索增强生成（RAG）技术，提升模型回答的准确性和时效性。在通用大模型基础上，使用政务领域的特定数据进行微调，使其更适应政务需求。微调可以基于预训练模型，进行全参数或部分参数调整。将大型模型压缩为更小的模型，降低计算资源需求，同时保持性能。适用于资源有限的环境，确保模型在本地高效运行。多个政务部门在不共享数据的情况下，协同训练模型，保障数据隐私。模型更新通过加密传输，确保数据安全。在数据源附近部署模型，减少延迟，提升实时性。适用于需要快速响应的场景，如应急管理。结合公有云和本地资源，敏感数据存储在本地，非敏感任务在云端处理。平衡性能与
8、安全性。通过API提供模型服务，政务部门按需调用，减少本地部署的复杂性。适合资源有限或技术能力不足的部门。使用同态加密、差分隐私等技术，确保数据处理和传输中的安全性。符合政务数据的高安全要求。部署自动化工具，实时监控模型性能，及时调整和优化。系统稳定运行，减少人工干预。结合文本、图像、视频等多模态数据，提升模型的综合处理能力。适用于需要处理多种数据类型的政务场景。混合部署方案：采用不同架构、不同参数的多家最强大模型混合部署；适应不同计算场景、不同计算规模的混合算力部署技术方案：本地知识库优点:1、数据安全与隐私保护:所有数据（包括检索和生成过程）都在本地环境中完成，避免数据外流，符合政府对数据
9、安全和隐私保护的高要求。2、动态知识更新:从本地知识库中动态检索最新信息，确保生成的内容基于最新的政策、法规或数据，而不需要重新训练整个模型。3、生成内容的高准确性与可靠性:本地知识库中的权威文档（如政策文件、法规条文、历史记录等），生成的内容更加准确、可靠，减少模型“胡编乱造”的风险。RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一种结合检索技术和生成模型的技术框架，旨在通过检索外部知识库中的相关信息来增强生成模型的能力。RAG 的核心思想是让模型在生成答案或文本时，能够动态地从大规模知识库中检索相关信息，从而提高生成内容的准确性和相关性。技术方案
10、：模型微调微调是在预训练模型的基础上，通过少量任务特定数据对模型进行调整，使其适应特定应用场景。赋予模型精准和个性化的能力，同时降低训练成本。微调只需要少量任务特定数据，避免了从头训练模型的高成本（如数据收集、计算资源等）。通过微调，模型可以快速适应特定任务（如政策解读、公文分类等），提升任务性能。微调可以根据具体需求调整模型，使其在特定领域或任务中表现更精准。降低资源消耗个性化与精准性快速迭代什么是智能体？优势:自动化与高效性:智能体可以自动执行重复性、规则化的任务，减少人工干预，提升工作效率智能决策支持：智能体可以根据预设规则或机器学习模型，快速分析数据并提供决策建议。多任务协同：同时处理
11、多个任务，并在不同任务之间进行协调，提升整体工作效率。数据驱动与学习能力:智能体可以通过机器学习不断优化自身性能，适应新的任务和环境。个性化服务：根据用户需求提供个性化的服务，提升用户体验智能体（Agent）是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统。在政务场景中，智能体可以通过自动化、智能化的方式提升工作效率和服务质量。本地部署的必要性数据不离开内部网络，避免因数据外流导致的安全风险；掌控数据的存储、处理和访问权限，数据主权和隐私保护。数据主权与隐私保障根据具体业务场景进行定制化开发，满足个性化需求；允许政府根据政策变化或业务需求快速调整模型，提升系统的灵活性和适应性。个性化需求与
12、适应性优化在没有网络连接的情况下独立运行，保障业务的连续性和实时响应能力；对于应急响应、偏远地区办公等场景尤为重要。独立运行与实时响应长期来看，可以减少对云服务的依赖，降低持续的使用成本；更好地利用现有的硬件资源，避免资源浪费，提升整体资源利用效率。资源效率与经济性允许政府部门对模型的开发、训练、部署和更新进行全流程管理，形成闭环控制模型的透明性和可追溯性，便于审计和监管，同时也能根据实际反馈不断优化模型性能。自主控制与全流程管理本地部署架构图服务层智慧民生管理系统智慧政务服务系统智慧城市治理决策分析系统法律知识库合同审核智能体12345智能客服公文写作智能体风险预警 大模型应用 开发平台Di
13、fyFastGPTCozeDbase应用层公务员绩效考核智能体版本比对智能修订多模态交互智能派单知识库管理情绪识别模板库智能校对风格迁移版本管理多源数据采集三维评估模型智能面谈发展建议GPU算力集群计算/存储/网络分离式设计配置：32*A800+2.5TB内存+400TB全闪存GPU裸金属服务器集群配置1：16*H20+512G内存+10T全闪存DeepSeek一体机基座层LLMOps层.配置2：1*24GB 4090+768G内存+960G全闪存.解决方案一：公文写作公文自动拟制信息输入：公文基本信息，如标题、发文单位、主送机关、正文内容等模板匹配：自动匹配公文类型（如通知、报告、请示等）内
14、容生成：自动生成公文初稿，格式和内容符合规范智能优化：语言优化，确保语句通顺、逻辑清晰公文合规审查自动审核：对公文内容进行自动化审核，符合法律法规、政策要求和格式规范自动检测：自动检测错别字、语法错误、敏感词汇等，并提供修改建议公文信息摘录关键信息识别：自动识别公文中的关键信息，如标题、发文单位、主送机关、正文内容等信息分类：将提取的信息进行分类，便于后续的归档和检索数据导出：将提取的信息导出为结构化数据，便于进一步分析和处理。智能检索：基于提取的信息进行智能检索格式识别与优化：自动调整公文格式，确保其符合规范要求，如字体、字号、行距、页边距等。自动排版：支持自动分页、段落优化、图表处理等功能
15、。公文格式规范03010204解决方案一：公文写作公文全场景赋能起草核稿拟办起草审批问询排版业务部门起草人员分管领导修改修改信息检索智能写作公文审校排版优化智能推荐智能审核智能填单智能起草智能检索智能排版快速分解任务问责到人多角度分析解决方案二：合同协议智能审查效率瓶颈突出海量合同处理压力：政府采购、基建项目等合同数量庞大，条款复杂，人工逐条审核耗时耗力，易导致项目进度延迟。重复性劳动占比高：合同格式、条款重复性强，但人工仍需逐份核对，无法通过模板化工具批量处理。跨部门协作低效：法律、财务、业务部门需联合审查，但流程依赖纸质传递或邮件沟通，信息同步滞后，反馈周期长。合规风险高发法规动态更新难追
16、踪：中央与地方性法规、行业标准频繁调整，审查人员难以及时掌握最新要求，易遗漏关键合规点。条款漏洞难以识别：隐性风险、权责失衡等需专业法律经验判断，基层人员能力不足易导致疏漏。历史经验无法复用：过往合同纠纷案例、审查经验分散在个人或部门，未形成结构化知识库，新审查人员难以快速学习。数据安全和追溯机制薄弱敏感信息泄露风险：合同涉及财政预算、企业商业秘密等敏感数据，传统本地存储或邮件传输易遭篡改或泄露。审查过程缺乏透明度：人工修改意见无留痕记录，争议发生时无法追溯审查责任，易引发廉政风险。跨系统数据孤岛：合同数据分散在OA、财务、档案系统中，无法统一分析风险趋势，难以支持决策优化。资源分配与专业能力
17、不足专业人才短缺：法律、审计复合型人才稀缺，基层部门常由非专业人员兼任审查，错误率居高不下。技术工具落后：依赖Word批注、Excel表格等基础工具，缺乏智能语义分析、风险预警等技术支持，审查质量依赖个人经验。风险预警滞后：问题多在合同履行阶段暴露，缺乏事前风险预测能力，被动应对损失。困境解决方案二：合同协议智能审查审查报告生成智能审查流程合同上传与解析用户上传合同区块链存证合规性检查数据加密存储权限分级控制OCR技术提取文本NLP解析合同结构合同数据库存储标记不合规条款汇总审查结果数据管理与安全生成合规评分风险识别识别模糊条款、权责失衡、隐性风险检测条款冲突关联历史风险案例库提供相似案例参考
18、一致性检查生成一致性报告自动生成修改建议智能建议生成风险等级标注生成结构化报告可视化仪表盘展示（合规问题、风险点、建议）（风险分布、合规趋势）（支持多种格式导出）政务OA系统对接一线执法人员面临的困境和问题AI智能体的核心价值 执法条文繁多且复杂：市监领域涉及的法律法规数量庞大，条文内容专业性强且更新频繁，一线执法人员难以全面掌握和准确引用，导致执法过程中容易出现法条引用错误或遗漏。且查找和引用耗时较长，案件处理效率低，难以应对日益增长的工单量，导致执法人员工作负担加重，响应速度下降。案件分类标准模糊：工单分类缺乏清晰的标准，案件分流效率低下，执法人员难以快速判断案件性质及适用法条，增加了案件
19、处理的时间成本。职业打假人识别困难：难以准确判断是否存在恶意投诉，尤其是当投诉人有系统性投诉行为时；缺乏有效的标准和方法来界定“恶意”行为；部分投诉人伪装成普通消费者，增加了识别的难度；现有证据采集手段不够完备，导致无法有效追溯恶意投诉的真相。通过智能化、标准化和实时支持，帮助一线执法人员实现执法效率提升、资源优化和一线压力减轻的核心目标。工单分类过滤：自动识别职业打假人，分流对应部门，过滤无效工单 执法流程标准：AI电话首接、适用法条推荐、处理意见草稿生成。实时决策支持：提供伴随式执法建议，提升执法效率。通过大模型对每个工单案件进行智能化流程化应对和处理，减少工单前期的处理工作，实现法条的精
20、准检索和识别，辅助生成执法意见，减轻执法工作的压力，最终实现执法工作的提速增效。解决方案三：行政执法应用智慧执法场景应用法规案例知识库沉淀大模型训练AI执法助手智能体模型微调根据执法工作特点训练定制算法和模型利用已有的资料建设适用于智能时代的知识库将数据、模型有机结合起来，针对业务场景打造适用应用执法场景应用处理建议生成打假人判定AI电话首接法律文书生成适用法规分析手持执法PDA执法文书模板库知识库AI语音话术库职业打假人数据库执法案例数据库市场监管法律法规规章知识库算法模型ASR语音识别大语言模型法规规章推荐引擎多模态执法证据分析多模态执法证据对齐TTS语音模型算法集成规章制度收集案例库完善
21、 基础平台支撑大模型知识库智能体工单分流规则知识库数据接入执法辅助市监数据库解决方案三：行政执法手持执法终端智慧执法平台执法助手用户12345平台发起工单工单下发AI电话首接补充工单信息职业打假人识别适用法条推荐工单分析事件梳理总结工单信息AI分析执法建议生成文书生成文件生成AI分析研判人工复核辅助执法方式从工单下发开始，人工智能就在每一个执法环节给执法人员提供即时的辅助和支持，帮助执法人员减轻执法压力。解决方案三：行政执法人社部门就业指导方面困境和问题AI的核心价值 数据分散，整合难度大：就业数据分散在招聘平台、社保系统、企业直报等渠道，格式不统一，缺乏实时联动。区域间数据壁垒导致跨省市劳动
22、力流动分析困难。传统分析滞后，缺乏前瞻性：依赖人工统计与问卷调查，结果滞后1-3个月，难以及时应对突发性失业潮或行业波动。静态数据无法预测未来岗位需求变化（如新能源、AI等新兴行业崛起）。供需匹配低效，结构性矛盾突出：“招工难”与“就业难”并存，例如制造业技工短缺与文科毕业生过剩的错配。职业培训与市场需求脱节，培训资源分配不合理。全维度数据融合与实时分析：整合多源数据（招聘广告、社保参保、企业用工备案、毕业生档案等），构建动态就业数据库。智能预测与预警：通过时序模型预测未来3-6个月行业岗位需求趋势，识别潜在失业风险区域/行业。结合宏观经济指标（如GDP增速、产业政策）模拟政策干预效果。精准匹
23、配与推荐：构建“岗位-技能-人才”知识图谱，实现求职者与岗位的智能匹配（如推荐转行方向或技能提升路径）。动态优化职业培训课程设置，匹配未来紧缺岗位技能需求。动态监测与可视化决策：生成实时就业热力图，标注紧缺岗位与过剩岗位。自动生成多维度分析报告（区域/行业/学历层次），支持领导快速决策。解决方案四：就业指导解决方案四：就业指导场景区域产业转型就业风险预警智能招聘匹配与职业指导系统AI驱动的岗位供需分析平台AI智能体数据中台产业关联挖掘失业风险建模技能迁移分析政策干预模拟再就业路径规划培训需求预测强化学习推荐适配度评分人岗动态优化隐性能力评估语义解析引擎职业技能培训AI优化器趋势预测模型动态预警
24、看板图数据库构建政策模拟沙盒智能报告生成多源数据融合动态预警看板求职者画像岗位适配度评分 大模型能力就业数据及情况分析适用人群匹配分析跨地区就业数据综合分析岗位技能图谱风险预警输出报告多维数据整合政策沙盒模拟企业端智能用工建议风险及对策伦理争议、法律合规、公众信任危机、责任模糊对策：建伦理审查机制：建立AI应用的伦理审查机制，确保大模型的应用符合社会伦理和道德规范。法律法规完善：制定和完善相关法律法规，明确AI在政务应用中的法律责任和边界。伦理法律风险隐私数据泄露风险高，威胁公众信任或存在境外技术依赖对策：数据分级分类：对政务数据进行分级分类管理，明确不同级别数据的访问权限和使用范围对敏感数据
25、进行脱敏处理，并在传输和存储过程中采用高强度加密技术数据安全风险AI幻觉现象导致政策解读错误，影响政府公信力模型输出缺乏可解释性，难以追溯决策依据对策：建立“AI+人工”双重审核机制，避免AI幻觉现象导致的错误开发模型决策路径的可视化工具，帮助用户理解模型的决策依据可信度风险落地大四步法4.扩展期：全链条布局系统嵌入：形成“智能分发-人工复核”闭环。制度配套：制定AI使用规范与责任追溯机制。3.验证期：小场景试点双轨测试：人工与AI并行，对比响应速度与准确性。合规审查：输出结果符合政策法规。03042.建设期：模型开发数据基建：清洗数据，构建垂直语料库。分层开发：基础功能（政策问答）+定制工具
26、。1.规划期：需求对齐职能调研：梳理高频、高耗能场景（如信访分类、政策咨询）。可行性评估：明确需定制的模块（如本地法规库、方言识别）。0102落地人工智能+政务未来发展职业替代：岌岌可危 VS 欣欣向荣科学研究和技术服务业建筑业信息传输、软件和信息技术服务业教育金融业制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业房地产业国际组织农、林、牧、渔业采矿业文化、体育和娱乐业卫生和社会工作水利、环境和公共设施管理业居民服务、修理和其他服务业军队租赁和商务服务业公共管理、社会保障和社会组织交通运输、仓储和邮政业住宿和餐饮业批发和零售业创造性产出程度注：行业类型参考国家统计局国民经济行业分类高低高低情感性交互程度
27、AI职业替代的逻辑：AI 能力范围之内的职业岌岌可危，AI 能力范围之外的职业欣欣向荣。AI时代铁饭碗职业：高创造性与高情感性的脑力劳动与体力劳动（机器人未全面普及前）仍不可撼动。AIGC与空间智能 2024年初，中国AI初创企业VAST发布3D生成大模型Tripo 1.0，9月推出Tripo 2.0，目前可做到10秒生成形状几何，10秒成纹理及PBR（基于物理的渲染），在3D生成任务效果中处于领先地位。空间智能是机器在三维空间和时间中以三维方式感知、推理和行动的能力，即理解事物在三维空间和时间（4D）中的位置，事物的交互方式。旨在将 AI 从大型数据中心带出来，放入 3D/4D 世界中，使其
28、理解这个世界的丰富性。空间智能应具备四个关键能力：场景理解、物体识别、空间关系推理和交互式感知。美国国家工程院院士李飞飞空间智能线上政务元宇宙VR大厅具身概念逐步得到验证，通用人工智能AGI开始启程。可达性：基本要素可测量。可检验性：可用完成任务检验。可解释性：可通过具身学习推断概念。AIGC与具身智能AI计算机视觉自然语言处理认知与推理机器人学习博弈与伦理机器学习具身感知具身想象具身执行实施方案大模型加入物体知识库交互式物体感知仿真引擎通用物体抓取人形机器人政务机器人人机共生：复杂任务的自动化工作流内容生成流程通过RPA自动化管理内容生成的各个环节，包括数据收集、处理和内容发布，AIGC负责
29、生成具体内容。这使得整个流程高效、连贯，并减少了人为干预的需求，确保内容及时更新和发布。动态调整RPA实时收集用户互动数据，AIGC根据这些数据动态调整生成内容，提高内容的相关性和用户满意度。应用场景在个性化营销中，RPA和AIGC结合可以根据用户行为生成定制化广告内容；在自动化客服中，系统可以实时调整回复策略，提供精准服务。将AIGC技术与自动化流程（RPA）相结合，利用AIGC的智能决策、数据处理和分析能力，实现任务的自动执行，从而达成高效、智能化的流程管理，推动企业运营创新与效率提升。01拥有意图识别、逻辑推理、抽象总结的能力，以适当的泛化能力生成相关内容AIGC：人工智能自动生成内容02把电脑和手机上的有逻辑规则、重复性的工作交给RPA软件机器人来执行影刀RPA RPA：机器人流程自动化AIGC（思考决策）RPA（动作执行）全智能自动化机器人
