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DeepSeek如何賦能政務,揚州樣本來了

2025-05-05 简体 HK SG TW

今天小編分享的科技經驗:DeepSeek如何賦能政務,揚州樣本來了,歡迎閱讀。

《科創板日報》5 月 3 日訊(記者 黃心怡)今年以來,DeepSeek 大模型火爆出圈,其如何賦能政務?

《科創板日報》記者獲悉,揚州市政務雲率先部署 " 滿血版 "DeepSeek-R1-671B,成為江蘇省内首批部署的城市之一。目前,揚州市數據局、海關、水利局、城管局、醫保局等多個部門部門都接入了 DeepSeek 大模型,主要應用在智能客服、智慧審查、辦公協同、輔助分析決策等方面。

揚州市數據局相關負責人向《科創板日報》記者稱,在數據局的統籌推進下,全市各政府部門正在積極探索 AI 如何賦能業務,而高質量的數據是影響應用落地的關鍵。

▍揚州市政務雲部署 " 滿血版 "DeepSeek

江蘇省揚州市數據局于去年 3 月挂牌成立,已形成了 " 數據局—大數據集團—大數據管理中心 " 三位一體的協同機制,通過一系列機制舉措,讓數據 " 供得出、流得動、用得好 "。

揚州市數據局相關負責人表示,在 " 三位一體 " 的協同機制下,數據局發揮統籌協調作用,大數據管理中心提供技術支撐,夯實數字基礎設施底座,大數據集團專注市場化運營,推動數據要素價值釋放,從不同的側重點共同形成聯動機制。

《科創板日報》記者實地探訪發現,揚州市大數據管理中心已部署 10 台昇騰 AI 一體機,成功運行 DeepSeek-R1-671B 大模型,為各政務部門的人工智能應用創新提供算力支持。

在其他資源方面,揚州市政務雲接入了 160 餘家部門、420 餘個業務系統,CPU 總量達到 7 萬多核、内存 173TB,存儲容量超 6300TB。2024 年啟動的信創政務雲已投入使用,目前支撐 23 個部門的 30 餘項業務,未來将逐步實現存量系統的替代更新。

▍大模型如何賦能政務?

揚州市正推進人工智能技術在政務服務領網域的深度應用,通過大模型技術賦能多個政務場景,以提升服務效能。

在揚州市智慧政務大廳,政務服務由傳統大廳 " 集成化 " 模式向零人工 " 智慧化 " 模式轉型更新,為市民提供 7 天 24 小時 " 不打烊 " 的政務服務。

其中,智能政務問答小助手覆蓋了政府信息公開、政務服務和熱點回應等領網域。為了保證問答質量,小助手收集整理涵蓋了辦事服務、政策檔案、寄語市長、知識庫等各類信息 8 萬餘條。上線短短半年時間裡,小助手訪問量超 9 萬餘次,答復咨詢提問 2 萬餘條,提升了政務服務效率和公眾滿意度。

現場工作人員向《科創板日報》記者記者演示了政策咨詢、事項辦理的過程。比如輸入問題 " 滿足什麼條件才能納入醫療救助對象?" 小助手會列出納入醫療救助對象的具體條件,如家庭經濟狀況、疾病種類等,并提供政策檔案的鏈接地址,方便用戶查詢。

後續,揚州市政務雲還将深化技術應用,包括接入 DeepSeek 模型算法,進一步優化問答的準确性和智能化水平,并豐富智能問答的場景,逐步推出智能解讀、智能導辦、事項直達以及智能問數等功能。

揚州市公共資源交易中心則在推進公共資源交易與 AI 的融合。其中,"AI+ 服務 " 的 " 評标智能管控 " 系統,基于大模型推理、機器視覺分析、物聯網、雲計算等技術,結合 " 揚小易 " 數字人,對評标現場的不良行為進行實時分析、監測,鎖定違法違規言行。

" 揚小易 " 數字人對評審過程中的專家言論進行智能監測。當專家說出疑似傾向性言論," 揚小易 " 數字人第一時間發出警示,要求專家保持獨立評審。而這些分析預警信息也同步發送到後台,讓監管部門對其進行核查處理,有效維護了評标過程的公平公正。

揚州市 12345 政務服務便民熱線于今年 4 月完成了 DeepSeek 大模型部署和智能體平台建設。通過智能體開發平台,可以快速搭建和使用揚州市 12345 醫保職能輔助助手,為市民解答醫保相關問題,處理高頻的醫保咨詢。

揚州市政務綜合服務中心和揚州市中小企業發展服務中心聯合打造的 " 一企來辦 "(易申報)平台通過構建企業庫、資質庫和政策的标籤庫,運用大模型和 AI 智能體技術,把晦澀難懂的政策條款轉化為研發投入占比等量化條件,可自動識别企業資質并智能推薦适配政策項目,切實解決了企業在政策申報過程中遇到的各類難題。

比如,在 " 一企來辦 "(易申報)平台上的 AI 智能體上輸入某家企業後,系統會自動分析該企業屬于日化行業,具備國家級高新技術企業、省級專精特新小巨人企業等資質标籤,從而把這家企業匹配至揚州市工業高質量發展的關鍵核心突破瓶頸技術以及重點產業技術申報項目。

▍高質量數據的缺乏阻礙了應用落地的步伐

在推進 AI 大模型落地政務服務的過程中,也存在不少難點。揚州市數據局相關負責人向《科創板日報》記者表示,首要難題是基礎設施支撐能力不足。

" 模型應用對算力資源的需求量極大,同時需要多種模型協同支撐不同部門的業務需求,這就需要建立統一的算力資源管理和調度體系,以提升資源利用效率。"

需求場景與大模型如何适配也成為瓶頸之一。雖然大模型技術日趨成熟,但如何将其能力轉化為解決實際問題的智能體應用,仍需持續探索。" 模型僅是工具,無法直接提供具體的服務,需要針對具體部門需求,構建一個個的精準化細分領網域的智能體。" 相關負責人強調。

在數據安全方面,政務數據的特殊性帶來了應用挑戰。由于涉及大量個人和企業敏感信息,必須在确保數據安全的前提下,推進模型應用。這要求建立完善的數據治理和安全保障機制。

而最為根本的挑戰來自數據質量。" 模型性能的優劣很大程度上取決于訓練數據的質量。" 該負責人指出,"當前各地 AI 應用推進速度受限,主要原因在于高質量數據集的匮乏。從數據采集、标注到數據庫建設,整個數據治理過程耗時費力,這直接影響了應用落地的效率。"

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