清华大学：DeepSeek政务场景应用与解决方案

政务数字化转型三阶段演进

政务数字化转型经历了三个主要阶段：

• 电子政务 (2000-2015): 以“IT化”为核心，通过技术工具实现政务流程的初步数字化，核心任务是办公自动化、政府网站建设、基础数据库搭建。
• 互联网+政务 (2016-2022): 以“平台化”为突破，推动跨部门协同与在线服务整合，核心任务是打造“一站式”服务平台，推进“一网通办”。
• Al+政务 (2023-至今): 以“智能化”为标志，Al驱动决策与服务的深度变革，核心任务是大模型应用、智能决策支持、人机协同治理。

城市治理应用案例

• 佛山市人工智能应用赋能中心: 赋能中心成功将DeepSeek在国产及主流算力架构上进行了无缝适配，支持城市综合治理、空天一体化管控、交通智能巡检及城市运行辅助决策等多个板块的高效运作。
• 呼和浩特市: 将DeepSeek应用于城市大脑，推进Al智能在城市管理、公共服务、城市运行保障等方面应用。
• 长沙市: 湖南省首个城市级应用CS-DeepSeek落地长沙城市智能安全管理领域，应用于房屋、燃气、交通、自然灾害、公共安全等多个场景。
• 河北省多个城市: 通过DeepSeek技术增强了交通运输专业文本的理解能力，助力智慧交通建设。

便民服务：云链融合语义穿透

• 出生阶段：智能联办服务: 出生登记、医保参保、生育津贴申领等“一链办理”。
• 教育阶段：个性化教育服务: 学区查询、入学资格审核、教育补贴申领、政策精准推送。
• 养老阶段：关怀与健康管理: 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。

数据安全：分层架构智能隔离

• 大模型隐私保护闭环架构: 结合“安全底座+自建算力+服务层+Al能力”的多层级安全架构，形成政务数据处理的新范式。
• 政务安全智能分层模型: 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。
• 敏感数据智能隔离框架: 在确保数据安全的前提下，实现Al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。

DeepSeek+政务应用实操

• 推理模型: 推理模型强化推理、逻辑分析和决策能力，例如DeepSeek-R1、GPT-03。
• 非推理模型: 非推理模型侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，例如GPT-3、GPT-4、BERT。
• Al辅助公文写作: 明确文件类型与目的，收集必要信息与数据，设计Al提示语，Al生成初稿，检查审核，定稿与审批。
• 公文材料撰写及总结: 核心要素包括材料类型、主题/方向/风格、受众对象、政策依据、具体要求、字数/篇幅。
• 脱敏数据库: 经技术处理去除个人隐私、商业秘密等敏感信息的结构化数据集合。
• 多层次对话: 人类写作者与AI工具通过多轮、多维度的交互，逐步细化需求、优化内容的协同创作模式。
• Al共识法: 通过人工智能技术整合多方数据、意见或政策要求，生成符合多方利益平衡的文本方案的方法。
• Al通识法: Al通过语义分析、模式识别和协同过滤算法，在保证合规性的前提下，自动提炼共性需求，形成具有广泛认可度的公文内容。

DeepSeek+政务解决方案

• 技术方案: 模型微调、本地知识库 (RAG)。
• 智能体: 感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统，优势包括自动化与高效性、智能决策支持、多任务协同、数据驱动与学习能力、个性化服务。
• 本地部署的必要性: 数据主权与隐私保障、独立运行与实时响应、个性化需求与适应性优化、自主控制与全流程管理、资源效率与经济性。
• 解决方案: 公文写作、合同协议智能审查、行政执法、就业指导。

Al来了，公务员会失业吗?

• AIGC与空间智能: AIGC技术自动生成内容，RPA自动化管理内容生成的各个环节，实现任务的自动执行。
• 人机共生：复杂任务的自动化工作流: RPA自动化管理内容生成的各个环节，AIGC负责生成具体内容，实现高效、连贯的流程管理。
• 空间智能: 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的丰富性。
• Zeelin: 世界上第一个大规模使用的多模态智能体，实现快速生成研究报告、创作视频内容、设计AI服装等。
• 大语言模型传播偏向规制与风险治理: 以ChatGPT为例，研究大语言模型在不同领域的应用与挑战，以及规制、理解与功能整合等方面的研究现状。