DeepSeek政務應用場景與解決方案某著名企業(yè)新聞與傳播學院新媒體研究中心

人工智能學院2025年3月政務數(shù)字化轉型三階段演進電子政務以“IT化”為核心，通過技術工具

實現(xiàn)政務流程的初步數(shù)字化核心任務：辦公自動化、政府網(wǎng)站

建設、基礎數(shù)據(jù)庫搭建互聯(lián)網(wǎng)+政務以“平臺化”為突破，推動跨部門

協(xié)同與在線服務整合核心任務：打造“一站式”服務平

臺，推進“一某著名企業(yè)辦”。AI+政務以“智能化”為標志，AI驅(qū)動決

策與服務的深度變革核心任務：大模型應用、智能決

策支持、人機協(xié)同治理人工智能+政務應用場景AI應用到政務工作的四大方向010203智能政務辦公某省市治理智能民生服務公文寫作智能化城市建設智能化全周期民生服務鏈會議管理智能化交通安全管理智能化教育資源智能匹配填表預審與核驗智能化生態(tài)環(huán)境管理智能化就業(yè)崗位智能推薦合同協(xié)議審核智能化違法建設管理智能化法律咨詢智能問答跨部門協(xié)同智能化應急安全管控智能化養(yǎng)老保障智能服務智能輔助決策經(jīng)濟發(fā)展趨勢預測

公眾輿情發(fā)展研判

社會保障需求預測

政策頒布模擬預測

社會人才流動預測04公文處理：深度訓練

全鏈驅(qū)動垂直領域知識增強框架針對政務文書規(guī)范和行政流程定制的

專業(yè)知識庫和處理規(guī)則，提升模型在

特定領域的適用性。全參數(shù)本地化部署模式通過在政務外網(wǎng)部署全尺寸大模型，實

現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)本地閉環(huán)處理的創(chuàng)新安全架

構。多模態(tài)公文智能處理體系整合文本生成、語義理解和錯誤識別的綜

合處理流程，形成完整的公文全生命周期

管理方法。分布式政務協(xié)同智能網(wǎng)絡跨部門、跨地區(qū)的智能應用協(xié)同機制，

形成可復制推廣的政務智能化標準模式。行政審批：精準識別

極速通辦政策知識智能檢索框架基于語義理解的多維政策信息提

取與智能問答系統(tǒng)，實現(xiàn)政策精

準解讀與自動咨詢服務。行政審批全流程優(yōu)化引擎打通申請、審核、決策、反饋全

環(huán)節(jié)的智能輔助系統(tǒng)，形成閉環(huán)

高效的行政審批新范式。命名實體智能生成體系結合區(qū)域特征和行業(yè)規(guī)范的企

業(yè)名稱自動化構建機制，通過

參數(shù)化輸入實現(xiàn)規(guī)范化輸出。案例推理決策支持模型利用歷史審批數(shù)據(jù)構建的智能

決策參考系統(tǒng)，形成從案例到

裁決的自動化推導鏈路。司法行政：圖譜融通

智能推演法律文書智能分類范式基于深度語義理解的行政復議申

請自動分類系統(tǒng)，構建復雜法律

文本的多維度分類框架。全域司法智能協(xié)同平臺貫通咨詢、辦案、宣傳的一體

化司法智能服務體系，實現(xiàn)司

法行政全流程數(shù)智化升級。法律知識圖譜檢索引擎整合法規(guī)、判例的關聯(lián)式

知識網(wǎng)絡，實現(xiàn)毫秒級精

準法律信息檢索與推理。司法決策輔助生成模型融合案例學習與法理推導的復

議決定書智能生成系統(tǒng)，形成

專業(yè)文書的標準化輸出流程。城市治理：數(shù)據(jù)護城

納什均衡多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析依托

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、GIS（地理信息系統(tǒng)）、

文本數(shù)據(jù)、傳感器網(wǎng)絡等多源異構數(shù)據(jù)，構建

全息某省市動態(tài)監(jiān)測體系。圖神經(jīng)網(wǎng)絡結合

圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）某省市基礎設施、

交通流量、能源分配等關鍵網(wǎng)絡進行拓撲分析，

某省市設施的關聯(lián)性和潛在瓶頸。聯(lián)邦學習+動態(tài)博弈模型基于

跨部門、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)共享，采用

聯(lián)邦學

習

技術在不敏感數(shù)據(jù)的情況下協(xié)同訓練模

型，并結合

動態(tài)博弈

理論，實現(xiàn)多方?jīng)Q策主體

的資源優(yōu)化配置。智能協(xié)同決策系統(tǒng)依托

強化學習（RL）與實時優(yōu)化算法，構建

智能協(xié)同決策系統(tǒng)，針對

突發(fā)事件應急響應某省市資源動態(tài)分配、公共服務智能調(diào)控

等場景，

實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)策略調(diào)整。便民服務：云鏈融合

語義穿透01出生階段：智能聯(lián)辦服務02教育階段：個性化教育服務03養(yǎng)老階段：關懷與健康管理場景功能：出生登記、醫(yī)保參保、生育津貼申

領等“一鏈辦理”。場景功能：學區(qū)查詢、入學資格審核、教育補

貼申領、政策精準推送。場景功能：養(yǎng)老金自動核發(fā)、高齡津貼申領、

健康監(jiān)測預警、社區(qū)服務對接。數(shù)據(jù)安全：分層架構

智能隔離01大模型隱私保護閉環(huán)架構通過本地化部署實現(xiàn)政務

數(shù)據(jù)全周期安全管控，構

建數(shù)據(jù)不出網(wǎng)的智能處理

保障體系。02政務安全智能分層模型結合"安全底座+自建算力

+服務層+AI能力"的多層

級安全架構，形成政務數(shù)

據(jù)處理的新范式。03敏感數(shù)據(jù)智能隔離框架在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，

實現(xiàn)AI能力與政務數(shù)據(jù)的安

全融合，解決數(shù)據(jù)安全與智

能應用的平衡難題。DeepSeek+政務解決方案技術方案混合部署方案：采用不同架構、不同參數(shù)的多家最強大模型混合部署；適應不同計算場景、不同計算規(guī)模的混合算力部署本地知識庫大模型微調(diào)模型蒸餾聯(lián)邦學習邊緣計算混合云部署模型即服務數(shù)據(jù)加密與隱

私保護自動化運維

與監(jiān)控多模態(tài)融合將政務數(shù)據(jù)

存儲在本地，

與大模型結

合，提供實

時查詢和決

策支持。

通過檢索增

強生成

（RAG）技

術，提升模

型回答的準

確性和時效

性。在通用大模

型基礎上，

使用政務領

域的特定數(shù)

據(jù)進行微調(diào)，

使其更適應

政務需求。

微調(diào)可以基

于預訓練模

型，進行全

參數(shù)或部分

參數(shù)調(diào)整。將大型模型

壓縮為更小

的模型，降

低計算資源

需求，同時

保持性能。

適用于資源

有限的環(huán)境，

確保模型在

本地高效運

行。多個政務部

門在不共享

數(shù)據(jù)的情況

下，協(xié)同訓

練模型，保

障數(shù)據(jù)隱私。

模型更新通

過加密傳輸，

確保數(shù)據(jù)安

全。在數(shù)據(jù)源附

近部署模型，

減少延遲，

提升實時性。

適用于需要

快速響應的

場景，如應

急管理。結合公有云

和本地資源，

敏感數(shù)據(jù)存

儲在本地，

非敏感任務

在云端處理。

平衡性能與

安全性。通過API提供模型

服務，政務部門

按需調(diào)用，減少

本地部署的復雜

性。適合資源有限或

技術能力不足的

部門。使用同態(tài)加密、

差分隱私等技

術，確保數(shù)據(jù)

處理和傳輸中

的安全性。

符合政務數(shù)據(jù)

的高安全要求。部署自動化

工具，實時

監(jiān)控模型性

能，及時調(diào)

整和優(yōu)化。

系統(tǒng)穩(wěn)定運

行，減少人

工干預。結合文本、圖

像、視頻等多

模態(tài)數(shù)據(jù)，提

升模型的綜合

處理能力。

適用于需要處

理多種數(shù)據(jù)類

型的政務場景。技術方案：本地知識庫RAG（Retrieval-Augmented

Generation），即檢索增強生成，是一種結合檢索技術和生成模型的技術框架，旨在通過檢索外部知識庫

中的相關信息來增強生成模型的能力。RAG

的核心思想是讓模型在生成答案或文本時，能夠動態(tài)地從大規(guī)模知識庫中檢索相關信息，

從而提高生成內(nèi)容的準確性和相關性。優(yōu)點:1、數(shù)據(jù)安全與隱私保護:所有數(shù)據(jù)（包括檢索和生成過程）都在本地環(huán)境中完成，避免數(shù)據(jù)外流，

符合政府對數(shù)據(jù)安全和隱私保護的高要求。2、動態(tài)知識更新:從本地知識庫中動態(tài)檢索最新信息，確保生成的內(nèi)容基于最新的政策、

法規(guī)或數(shù)據(jù)，而不需要重新訓練整個模型。3、生成內(nèi)容的高準確性與可靠性:本地知識庫中的權威文檔（如政策文件、法規(guī)條文、歷史記錄等），生

成的內(nèi)容更加準確、可靠，減少模型“造”的風險。。技術方案：模型微調(diào)微調(diào)是在預訓練模型的基礎上，通過少量任務特定數(shù)據(jù)對模型進行調(diào)整，使其適應特定應用場景。賦予模型精準和個

性化的能力，同時降低訓練成本。個性化與精準性微調(diào)可以根據(jù)具體需求調(diào)整模型，使

其在特定領域或任務中表現(xiàn)更精準。降低資源消耗微調(diào)只需要少量任務特定數(shù)據(jù)，避免了從

頭訓練模型的高成本（如數(shù)據(jù)收集、計算

資源等）?？焖俚ㄟ^微調(diào)，模型可以快速適應特定任

務（如政策解讀、公文分類等），提

升任務性能。什么是智能體？智能體（Agent）

是一種能夠感知環(huán)境、自主決策并執(zhí)行任務的人工智能系統(tǒng)。在政務場景中，智能體可以通過自動化、智能化的方式

提升工作效率和服務質(zhì)量。優(yōu)勢:自動化與高效性:智能體可以自動執(zhí)行重復性、規(guī)則化的任務，減少人工干預，提

升工作效率智能決策支持：智能體可以根據(jù)預設規(guī)則或機器學習模型，快速

分析數(shù)據(jù)并提供決策建議。多任務協(xié)同：同時處理多個任務，并在不同任務之間進行協(xié)調(diào)，

提升整體工作效率。數(shù)據(jù)驅(qū)動與學習能力:智能體可以通過機器學習不斷優(yōu)化自身性能，

適應新的任務和環(huán)境。個性化服務：根據(jù)用戶需求提供個性化的服務，提升用戶體驗本地部署的必要性數(shù)據(jù)主權與隱私保障數(shù)據(jù)不離開網(wǎng)絡，避免因數(shù)據(jù)

外流導致的安全風險；掌控數(shù)據(jù)的存儲、處理和訪問權限，

數(shù)據(jù)主權和隱私保護。個性化需求與適應性優(yōu)化根據(jù)具體業(yè)務場景進行定制化開發(fā)，

滿足個性化需求；允根據(jù)政策變化或業(yè)務需求

快速調(diào)整模型，提升系統(tǒng)的靈活性

和適應性。獨立運行與實時響應在沒有網(wǎng)絡連接的情況下獨立運行，

保障業(yè)務的連續(xù)性和實時響應能力；

對于應急響應、偏遠地區(qū)辦公等場

景尤為重要。資源效率與經(jīng)濟性長期來看，可以減少對云服務的依賴，降低持續(xù)的使用成本；

更好地利用現(xiàn)有的硬件資源，避免資源浪費，提升整體資源利

用效率。自主控制與全流程管理允部門對模型的開發(fā)、訓練、部署和更新進行全流程管

理，形成閉環(huán)控制模型的透明性和可追溯性，便于審計和監(jiān)管，同時也能根據(jù)實

際反饋不斷優(yōu)化模型性能。本地部署架構圖服務層某省市治理決策分析系統(tǒng)智慧政務服務系統(tǒng)智慧民生管理系統(tǒng)......合同審核智能體12345智能客服公文寫作智能體公務員績效考核智能體......應用層法律知識庫版本比對風險預警智能修訂多模態(tài)交互知識庫管理智能派單

模板庫情緒識別

風格遷移智能校對版本管理多源數(shù)據(jù)采集

三維評估模型智能面談

發(fā)展建議LLMOps

層大模型應用

開發(fā)平臺DifyDeepSeek一體機FastGPTGPU裸金屬服務器集群CozeDbaseGPU算力集群......配置1

：

16*H20+512G內(nèi)存+10T全閃存基座層配置：32*A800+2.5TB內(nèi)存+400TB全閃存計算/存儲/網(wǎng)絡分離式設計配置2

：

1*24GB

4090+768G內(nèi)存+960G全閃存..................解決方案一：公文寫作公文自動擬制信息輸入：

公文基本信息，如標題、發(fā)文單位、主送機關、正文內(nèi)容等模板匹配：

自動匹配公文類型（如通知、報告、請示等）

內(nèi)容生成：

自動生成公文初稿，格式和內(nèi)容符合規(guī)范

智能優(yōu)化：

語言優(yōu)化，確保語句通順、邏輯清晰公文信息摘錄0103公文合規(guī)審查自動審核：對公文內(nèi)容進行自動化審核，符合法律法規(guī)、政策要求和

格式規(guī)范自動檢測：自動檢測錯別字、語法錯誤、敏感詞匯等，并提供修改建

議02公文格式規(guī)范

04關鍵信息識別：

自動識別公文中的關鍵信息，如標題、發(fā)文單位、主

送機關、正文內(nèi)容等信息分類：

將提取的信息進行分類，便于后續(xù)的歸檔和檢索數(shù)據(jù)導出：

將提取的信息導出為結構化數(shù)據(jù)，便于進一步分析和處理。智能檢索：

基于提取的信息進行智能檢索格式識別與優(yōu)化：自動調(diào)整公文格式，確保其符合規(guī)范要求，如字體、

字號、行距、頁邊距等。自動排版：支持自動分頁、段落優(yōu)化、圖表處理等功能。解決方案一：公文寫作公文全場景賦能信息檢索智能寫作公文審校排版優(yōu)化業(yè)務部門起草人員分管領導起草核稿擬辦排版修改起草審批

問詢修改智能起草智能審核智能檢索快速分解任務問責到人智能推薦智能填單智能排版多角度分析解決方案二：合同協(xié)議智能審查效率瓶頸突出合規(guī)風險高發(fā)海量合同處理壓力：政府采購、基建項目等合同數(shù)量龐大，條款復雜，人工逐條審核耗時耗力，項目進度延遲。重復性勞動占比高：合同格式、條款重復性強，但人工仍需逐份核對，無法通過模板化工具批量處理。跨部門協(xié)作低效：法律、財務、業(yè)務部門需聯(lián)合審查，但流程依賴紙質(zhì)傳遞或郵件溝通，信息同步滯后，反饋周期長。法規(guī)動態(tài)更新難追蹤：中央與地方性法規(guī)、行業(yè)標準頻繁調(diào)整，審查人員難以及時掌握最新要求，關鍵合規(guī)點。條款漏洞難以識別：隱性風險、權責失衡等需專業(yè)法律經(jīng)驗判斷，基層人員能力不足疏漏。歷史經(jīng)驗無法復用：過往合同糾紛案例、審查經(jīng)驗分散在個人或部門，未形成結構化知識庫，新審查人員難以快速學習。困境數(shù)據(jù)安全和追溯機制薄弱資源分配與專業(yè)能力不足敏感信息風險：合同涉及財政預算、企業(yè)等敏感數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)本地存儲或郵件傳輸改或。審查過程缺乏透明度：人工修改意見無留痕記錄，爭議發(fā)生時無法追溯審查責任，廉政風險?？缦到y(tǒng)數(shù)據(jù)孤島：合同數(shù)據(jù)分散在OA、財務、檔案系統(tǒng)中，無法統(tǒng)一分析風險趨勢，難以支持決策優(yōu)化。專業(yè)人才短缺：法律、審計復合型人才稀缺，基層部門常由非專業(yè)人員兼任審查，錯誤率居高不下。技術工具落后：依賴Word批注、Excel表格等基礎工具，缺乏智能語義分析、風險預警等技術支持，審查質(zhì)量依賴個人經(jīng)驗。風險預警滯后：問題多在合同履行階段暴露，缺乏事前風險預測能力，被動應對損失。解決方案二：合同協(xié)議智能審查合同上傳與解析智能審查流程審查報告生成數(shù)據(jù)管理與安全用戶上傳合同合規(guī)性檢查匯總審查結果區(qū)塊鏈存證（合規(guī)問題、風險點、建議）OCR技術提取文本標記不合規(guī)條款生成合規(guī)評分風險識別識別模糊條款、權

責失衡、隱性風險關聯(lián)「歷史風險案

例庫」提供相似案

例參考生成結構化報告（支持多種格式導出）權限分級控制NLP解析合同結構一致性檢查合同數(shù)據(jù)庫存儲檢測條款沖突生成一致性報告智能建議生成可視化儀表盤展示（風險分布、合規(guī)趨勢）數(shù)據(jù)加密存儲自動生成修改建議風險等級標注解決方案三：行政執(zhí)法一線執(zhí)法人員面臨的困境和問題執(zhí)法條文繁多且某省市監(jiān)領域涉及的法律法規(guī)數(shù)量龐

大，條文內(nèi)容專業(yè)性強且更新頻繁，一線執(zhí)法人員難以

全面掌握和準確引用，導致執(zhí)法過程中容法條引

用錯誤或遺漏。且查找和引用耗時較長，案件處理效率

低，難以應對日益增長的工單量，導致執(zhí)法人員工作負

擔加重，響應速度下降。案件分類標準模糊：工單分類缺乏清晰的標準，案件分

流效率低下，執(zhí)法人員難以快速判斷案件性質(zhì)及適用法

條，增加了案件處理的時間成本。職業(yè)打假人識別困難：難以準確判斷是否存在惡意投訴，

尤其是當投訴人有系統(tǒng)性投訴行為時；缺乏有效的標準

和方法來界定“惡意”行為；部分投訴人偽裝成普通消

費者，增加了識別的難度；現(xiàn)有證據(jù)采集手段不夠完備，

導致無法有效追溯惡意投訴的真相。AI智能體的核心價值通過智能化、標準化和實時支持，幫助一

線執(zhí)法人員實現(xiàn)執(zhí)法效率提升、資源優(yōu)化

和一線壓力減輕的核心目標。工單分類過濾：自動識別職業(yè)打假人，

分流對應部門，過濾無效工單執(zhí)法流程標準：AI電話首接、適用法條

推薦、處理意見草稿生成。實時決策支持：提供伴隨式執(zhí)法建議，

提升執(zhí)法效率。通過大模型對每個工單案件進行智能化流

程化應對和處理，減少工單前期的處理工

作，實現(xiàn)法條的精準檢索和識別，輔助生

成執(zhí)法意見，減輕執(zhí)法工作的壓力，最終

實現(xiàn)執(zhí)法工作的提速增效。解決方案三：行政執(zhí)法應用大模型訓練法規(guī)案例知識庫沉淀智慧執(zhí)法場景應用根據(jù)執(zhí)法工作特點訓練定制算法和模型利用已有的資料建設適用于智能時代的知識庫將數(shù)據(jù)、模型有機結合起來，針對業(yè)務場景打造適用應用模型微調(diào)算法模型算法集成規(guī)章制度收集知識庫案例庫完善數(shù)據(jù)接入執(zhí)法場景應用執(zhí)法輔助AI執(zhí)法助

手智能體TTS語音模型大語言模型市場監(jiān)管法律

法規(guī)規(guī)章知識庫工單分流規(guī)則知識庫AI電話首接打假人判定ASR語音識別多模態(tài)執(zhí)法證據(jù)分析執(zhí)法文書模板庫執(zhí)法案例數(shù)據(jù)庫適用法規(guī)分析處理建議生成法規(guī)規(guī)章推薦引擎多模態(tài)執(zhí)法證據(jù)對齊AI語音話術庫職業(yè)打假人數(shù)據(jù)庫法律文書生成手持執(zhí)法PDA基礎平臺支撐大模型知識庫智能體市監(jiān)數(shù)據(jù)庫解決方案三：行政執(zhí)法從工單下發(fā)開始，人工智能就在每一個執(zhí)法環(huán)節(jié)給執(zhí)法人員提供即時的輔助和支持，幫助執(zhí)法人員減輕執(zhí)法壓力。用戶發(fā)起工單12345平臺工單下發(fā)AI電話首接補充工單信息工單分析工單信息AI分析職業(yè)打假人識別

適用法條推薦

事件梳理總結執(zhí)法建議生成AI分析研判文書生成輔助執(zhí)法方式手持執(zhí)法終端智慧執(zhí)法平臺執(zhí)法助手……人工復核文件生成解決方案四：就業(yè)指導人社部門就業(yè)指導方面困境和問題數(shù)據(jù)分散，整合難度大：就業(yè)數(shù)據(jù)分散在招聘平臺、

社保系統(tǒng)、企業(yè)直報等渠道，格式不統(tǒng)一，缺乏實時

聯(lián)動。區(qū)域間數(shù)據(jù)壁壘某省市市勞動力流動分析困

難。傳統(tǒng)分析滯后，缺乏前瞻性：依賴人工統(tǒng)計與問卷調(diào)

查，結果滯后1-3個月，難以及時應對突發(fā)性失業(yè)潮

或行業(yè)波動。靜態(tài)數(shù)據(jù)無法預測未來崗位需求變化

（如新能源、AI等新興行業(yè)崛起）。供需匹配低效，結構性矛盾突出：“招工難”與“就

業(yè)難”并存，例如制造業(yè)技工短缺與文科畢業(yè)生過剩

的錯配。職業(yè)某省市場需求脫節(jié)，培訓資源分配不

合理。全維度數(shù)據(jù)融合與實時分析：整合多源數(shù)據(jù)（招聘廣告、社保參保、企

業(yè)用工備案、畢業(yè)生檔案等），構建動態(tài)

就業(yè)數(shù)據(jù)庫。智能預測與預警：通過時序模型預測未來3-6個月行業(yè)崗位

需求趨勢，識別潛在失業(yè)風險區(qū)域/行業(yè)。

結合宏觀經(jīng)濟指標（如GDP增速、產(chǎn)業(yè)政

策）模擬政策干預效果。精準匹配與推薦：構建“崗位-技能-人才”知識圖譜，實現(xiàn)

求職者與崗位的智能匹配（如推薦轉行方

向或技能提升路徑）。動態(tài)優(yōu)化職業(yè)培訓

課程設置，匹配未來緊缺崗位技能需求。

動態(tài)監(jiān)測與可視化決策：生成實時就業(yè)熱

力圖，標注緊缺崗位與過剩崗位。自動生

成多維度分析報告（區(qū)域/行業(yè)/學歷層

次），支持領導快速決策。解決方案四：就業(yè)指導場景AI驅(qū)動的崗位供需分析平臺數(shù)據(jù)中臺政策沙盒模擬動態(tài)預警看板智能招聘匹配與職業(yè)指導系統(tǒng)求職者畫像

企業(yè)端智能用工建議

崗位適配度評分職業(yè)技能培訓AI優(yōu)化器區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉型就業(yè)風險預警風險預警輸出報告多源數(shù)據(jù)融合動態(tài)預警看板語義解析引擎崗位技能圖譜技能遷移分析失業(yè)風險建模AI智能體趨勢預測模型政策模擬沙盒強化學習推薦隱性能力評估再就業(yè)路徑規(guī)劃產(chǎn)業(yè)關聯(lián)挖掘圖數(shù)據(jù)庫構建智能報告生成適配度評分人崗動態(tài)優(yōu)化政策干預模擬培訓需求預測大模型能力就業(yè)數(shù)據(jù)及情況分析適用人群匹配分析跨地區(qū)就業(yè)數(shù)據(jù)綜合分析多維數(shù)據(jù)整合風險及對策倫理法律風險倫理爭議、法律合規(guī)、公眾信任危機、

責任模糊對策：建倫理審查機制：建立AI應用的倫理審

查機制，確保大模型的應用符合社會倫

理和道德規(guī)范。法律法規(guī)完善：制定和完善相關法律法

規(guī)，明確AI在政務應用中的法律責任和

邊界。數(shù)據(jù)安全風險隱私數(shù)據(jù)風險高，威脅公眾信任

或存在境外技術依賴對策：數(shù)據(jù)分級分類：對政務數(shù)據(jù)進行分級分

類管理，明確不同級別數(shù)據(jù)的訪問權限

和使用范圍對敏感數(shù)據(jù)進行脫敏處理，并在傳輸和

存儲過程中采用高強度加密技術可信度風險AI幻覺現(xiàn)象導致政策解讀錯誤，影響政

府公信力模型輸出缺乏可解釋性，難以追溯決策

依據(jù)對策：建立“AI+人工”雙重審核機制，避免

AI幻覺現(xiàn)象導致的錯誤開發(fā)模型決策路徑的可視化工具，幫助

用戶理解模型的決策依據(jù)落地大四步法01

0302

04落地規(guī)劃期：需求對齊職能調(diào)研：梳理高頻、高耗能場景（如信訪分

類、政策咨詢）。可行性評估：明確需定制的模塊（如本地法規(guī)

庫、方言識別）。建設期：模型開發(fā)數(shù)據(jù)基建：清洗數(shù)據(jù)，構建垂直語料庫。

分層開發(fā)：基礎功能（政策問答）+

定制工具。驗證期：小場景試點雙軌測試：人工與AI并行，對比響應速度與準確

性。合規(guī)審查：輸出結果符合政策法規(guī)。擴展期：全鏈條布局系統(tǒng)嵌入：形成“智能分發(fā)-人工復核”閉環(huán)。

制度配套：制定AI使用規(guī)范與責任追溯機制。人工智能+政務未來發(fā)展職業(yè)替代：岌岌可危

VS

欣欣向榮AI職業(yè)替代的邏輯：AI

能力范圍之內(nèi)的職業(yè)岌岌可危，

AI

能力范圍之外的職業(yè)欣欣向榮。AI時代鐵飯碗職業(yè)：高創(chuàng)造性與高情感性的腦力勞動

與體力勞動（機器人未全面普及

前）仍不可撼動。高

創(chuàng)造性產(chǎn)出程度

低信息傳輸、軟件和信息技術服

務業(yè)水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)制造業(yè)科學研究和技術服務業(yè)建筑業(yè)文化、體育和娛樂業(yè)教育金融業(yè)電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)業(yè)

交通運輸、倉儲和某著名企業(yè)業(yè)

軍隊公共管理、社會保障和

織農(nóng)、林、牧、漁業(yè)衛(wèi)生和社會工作

租賃和商務服務業(yè)居民服務、修理和其他服務業(yè)房地產(chǎn)業(yè)社會組宿和餐飲業(yè)和零售業(yè)國際組織采礦住批發(fā)低情感性交互程度高AIGC與空間智能空間智能是機器在三維空間和時間中以三維方式感知、推理和行動的能力，即理解事物在三維空間和時

間（4D）中的位置，事物的交互方式。旨在將

AI

從大型數(shù)據(jù)中心帶出來，放入

3D/4D

世界中，使其理解這

個世界的豐富性?？臻g智能應具備四個關鍵能力：場景理解、物體識別、空間關系推理和交互式感知。——美國國家工程院院士2024年初，中國AI初創(chuàng)企業(yè)VAST發(fā)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

形狀幾何，10秒?成紋理及PBR（基于物理的渲染），

在3D生成任務效果中處于領先地位?？臻g智能線上政務元宇宙VR大廳具身感知具身想象具身執(zhí)行AIGC與具身智能機器人

學習具身概念逐步得到驗證，通用人工智能AGI開始啟程?？蛇_性：基本要素可測量?？蓹z驗性：可用完成任務檢驗?？山忉屝裕嚎赏ㄟ^具身學習推斷概念。?

?機器學

習博弈與

倫理計算機

視覺AI自然語

言處理認知與

推理大模型加入實施方案物體知識庫交互式

物體感知仿真引擎通用物體抓取政務機器人人機共生：復雜任務的自動化工作流將AIGC技術與自動化流程（RPA）相結合，利用AIGC的智能決策、數(shù)據(jù)處理和分析能力，實現(xiàn)任務的自動執(zhí)行，從而達成高效、智能化

的流程管理，推動企業(yè)運營創(chuàng)新與效率提升。內(nèi)

容

生

成

流

程通過RPA自動化管理內(nèi)容生成的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)收集、

處理和內(nèi)容發(fā)布，AIGC負責生成具體內(nèi)容。這使得整個流程

高效、連貫，并減少了人為干預的需求，確保內(nèi)容及時更新

和發(fā)布。動

態(tài)

調(diào)

整RPA實時收集用戶互動數(shù)據(jù)，AIGC根據(jù)這些數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整生

成內(nèi)容，提高內(nèi)容的相關性和用戶滿意度。應

用

場

景在個性化營銷中，RPA和AIGC結合可以根據(jù)用戶行為生成定

制化廣告內(nèi)容；在自動化客服中，系統(tǒng)可以實時調(diào)整回復策

略，提供精準服務。AIGC：人工智能自動生成內(nèi)容01擁有意圖識別、邏輯推理、抽象總結的能力，以適當

的泛化能力生成相關內(nèi)容02RPA：機器人流程自動化把電腦和手機上的有邏輯規(guī)則、重復性的工作交給RPA軟

件機器人來執(zhí)行影刀RPA

yingdaoAIGC（思考決策）RPA（動作執(zhí)行）全智能自動化機器人下方鏈接或左側掃碼進入DeepSeek智庫子