非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据，例如在资源分配、政策制定和风险评估等方面提供智能 化支持。  多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 预训练模型，具备强大的语义理解、推理和生成能力，能够有效支 撑政务领域的智能问答、政策解读、文档生成等场景。然而，由于 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难以直接满足政务需求。因此，针对政务场景进行大模型的 微调，使其更好地适应业务需求，成为当前亟待解决的问题。 政府部门在日常工作中需要处理大量的法律法规、政策文件、 办事流程等文本数据，这些数据具有以下特点： - 专业性高：涉及 策文件通常包含多层次的逻辑关系和相互关联的内容。 - 动态更新 快：随着政策的变化和修订，相关数据需要及时更新。 - 隐私与合 规要求严格：政务数据涉及公民隐私和国家安全，必须确保处理的 合规性和安全性。 为了应对这些挑战，本方案旨在通过对 DeepSeek 政务大模型 进行领域适配性微调，使其能够更精准地理解政务文本、生成合规 的政策解读、提供智能的决策支持。具体背景如下： - 技术需求： 政

2 目录 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 ................................................. 4 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 .................................................. 4 二、AI 赋能央企数智化转型市场规模 ...................... 赋能央企数智化转型发展概况 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 主要结论：政策上聚焦场景、算力、数据治理三方面。场景方面专注能源、制造等央 企的垂类场景（如智能巡检、预测性维护等）。算力方面将加快建设智算中心，以国产算 力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025 年央企 AI 相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环， 年顶层设计阶段，政策明确 AI 发展战略定位，将三维支撑纳入央企中长期规划重点，划 定能源、制造等重点应用领域，提出算力基础设施建设与数据治理的总体方向。2024 年深 化部署阶段，国资委启动“AI+”专项行动，发布首批 40 个战略性高价值场景清单，引导 央企加速数据中心向智算中心转型，推动行业数据产业共同体组建，明确三维支撑的具体 实施路径。2025 年落地推进阶段，政策聚焦成效强化，扩大高价值场景覆盖至超

4 总结展望 汇报提纲 03 实 践 探 索 02 总 体 设 计 04 总结展望 01 基本概况 CONTENT S 山 nmm 而皿业 mml 宁波市政策 口 2024 年 7 月，市经济和信息化局印发《宁波市加快推进人工智能高质量发展高水平应用实 施方案》 ( 征求意见稿 ), 深入实施我市数字经济创新提质“一号发展工程” , 抢抓通用人 、智能计算先行地、场景应用示范地。 建成高质量数据集 10 个；培育有全国影响力的垂直大模型 5 个，打造人工智能创新试点应 用 30 个以上。 省市相关部门发布人工智能相关政策 浙江省政策 口 2024 年 10 月，省发展改革委发布《浙江省“人工智能 +” 行动计划 (2024—2027 年 ) 》全 面实施“人工智能 +” 行动计划， 加快推动大模型深度嵌入千行百业，到 影像视频智能解译、国土空间规划和实施监督、国土空间用途 管制等方面予以应用。 事项 语料分类 自然资源 部 重庆 武汉 浙江 深圳 基础语料 数据 办事指南 408 126 104 政策法规 5405 219 82 107 47 公开报告 577 文献期刊 基础知识 48 26 规划文本 19 293 技术标准 33 10 2 总计 6472 219 218 504 16

项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政 流程等多个领域。 - 利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 可视化展示，为政策制定和决策提供数据支持。 - 建立一套完整的 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 捕捉文本中的长期依赖关系，从而提升模型的语义理解和生成能力。 在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 适应特定的政务需求，例如政策解读、法规咨询、公共服务指南等。 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 还集成了以下功能：  多语言支持：通过多语言预训练和跨语言迁移学习，模型能够 处理多种语言的电子政务数据，满足不同地区和用户的需求。  动态知识更新：模型支持在线学习和增量更新，能够及时吸收 最新的政策法规和政务信息，确保知识库的时效性和准确性。 通过上述核心技术，DeepSeek 模型能够在电子政务领域的知 识库构建和信息检索任务中表现出色，为政府部门提供高效、智能 的解决方案。 1.2

本轮eVTOL的产业加速并非偶然，而是中国市场四大关键发展要素同步推进的结果： 政策层面中央和地方大力支持，监管逐步从特殊豁免向常态审批转变，关键的基础设施加 速落地，产品及产业链供给能力日益完善。政策支持、监管放宽、基础设施建设与产业链 发展等四大要素协同发力，为中国eVTOL产业的起飞积蓄势能，中国也有望成为全球首批 实现规模化应用的市场之一。 1.3.1 政策端——中央和地方大力支持低空经济发展 自2021年以来 自2021年以来，中国政府围绕低空经济及eVTOL出台了一系列相关政策。2021年2月， 中共中央、国务院印发《国家综合立体交通网规划纲要》，首次将“低空经济”的概念写入 国家规划。2023年年底，中央经济工作会议进一步提出“打造生物制造、商业航天、低空 经济等若干战略性新兴产业”。2024年到2025年，“低空经济”连续两年被写入政府工作 报告中，被视为“新质生产力”的重要发展方向。 2024年年底，国家发 展规划，提出有关政策建议，协调有关 重大问题等。低空司的设立标志着低空经济产业已被纳入中央政府的常态化治理范畴，其 管理层级与战略定位进一步明确。这不仅体现了国家层面的高度重视，也为跨部门政策资 源的统筹协调提供了保障，为行业发展奠定了政策持续性基础。 在国家政策的引领下，各地方政府的行动也在加速推进。截至目前，已有超过20个省 市出台支持低空经济发展的专项规划与配套激励政策，多个城市设立了明确的eVTOL发展

中周期示意图 图 6 ：长周期示意图 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 短周期 判定核心：基于美林时钟、周期叠加、 货币信用、信贷库存、政策组合等框架， 结合综合通胀指标，研判近月股债强弱 应用价值：对短期股票盈利与估值提 供指引，捕捉交易机会，把握市场短期 波动节奏 中周期 判定核心：关注“资产价格”向“内 在价 值”回归的路径，分析经济周期、企业盈 国信周期框架：统筹短、中、长，多维视角指引资配 美林时钟框架（工业增加值 +PPI ）：经济增长周期和通货膨胀周期 货币信用框架（货币政策目标 + 信用脉冲）：关注的两大因素为货币周期和信用周期 财政货币框架（货币政策力度指数 + 财政政策力度指数）：关注的两大因素为货币政策周期和财政政策周 期 信贷库存框架（票据余额增速 + 贷款余额增速）：类比实体库存周期从金融角度来刻画库存周期的波动 产能库存嵌套框架（ 合通胀指标，两者对股票价格的指引映射到两个不同的维度——盈利和估值。当基本面（综合景气指标） 上行时，经济上行的背后往往是企业盈利的改善，对应股价上行；当价格（综合通胀指标）下行时，往往预示着货币政策的宽松，利率下行，这会改善股票的估值，对 应股价上行。从价值投资的角度，我们往往更为关注盈利，其代表了企业的业绩、长期竞争力 研究发现，综合景气指标对行业盈利增速有领先性，表现为领先正相关，这与经

60 4.2.2 数据更新与删除协议..................................................................62 4.3 数据共享与开放政策...........................................................................64 4.3.1 数据共享规则........ 不健全等。因此，省级可信数据空间的建设不仅能促进数据的整合 与共享，也能提升政府服务能力和社会各界对数据的信任。 省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 府、企业、社会组织与公众。各方应共同制定数据共享政策，建立 健全数据共享标准体系，划定数据使用及共享的边界，提高数据使 用效率。通过建立数据资产管理系统，实现对数据资源的清晰梳理 和有效分类，确保数据的可用性、可共享性和安全性。 以下是省级可信数据空间建设方案的几个核心要素： 随着技术的进步，省级可信数据空间将为各类社会经济活动提 供有力的支持，推动各级政府的数字化转型，提高社会治理与服务 的科学化、智能化水平。在此基础上，相关部门也应持续关注新技 术的发展动态，及时调整和完善数据共享的政策和技术措施，确保 省级可信数据空间的长效运作与可持续发展。 1.1 背景与意义 在数字经济高速发展的背景下，数据作为新的生产要素，其价 值逐渐被广泛认同。对于省级政府而言，实现数据资源的高效整

速度缓慢，农产品生产与市场信 息服务滞后，农村管理效率较低；  大数据的分析、加工，进而反哺 农业农村的能力有待加强。 大数据基础设施不够完善 大数据应用水平不足 数据基础薄弱 相关政策背景 国家发展改革委、中央网信办《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》（ 2020 年 4 月发布） 1 、搭平台，构建多层联动产业互联网平台。 促进产业数据中台应用，向中小微企业 工作总抓手 1. 2018 年 1 月党中央、国务院发布《关于实施乡村振兴战略的意见》 2. 总体要求：按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求，建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系。 3. 提升农业发展质量，培育乡村发展新动能：夯实农业生产能力基础、实施质量兴农战略、构建农村一二三产业融合发展体系、构建 农业对外开放新格局、促进小农户和现代农业发展有机衔接； 央行 推动新技术在农村金融领域的应用推广：规范互联网金融在农村地区的发展，积极运用 大数据、区块链等技术，提高涉农信贷风险的识别、监控、预警和处置水平。在有效做 好风险防范的前提下，逐步提升发放信用贷款的比重。 相关政策背景 1 、建立健全农业农村数据采集体系、天空地一体化观测网络、农业农村基础数据资源体系。 促进农业生产经营数字化转型，提升管理服务的数字化水平，大幅提升农业数字经济比重， 完善乡村数字治理体系。

药企、械企多方的供需逻辑，分析先驱者们的实战案例，为 AI 企业下一步的布局、选 品、研发、商业化提供参考建议。 核心观点 1. 伴随 AI 应用的持续扩展与需方对于 AI 认知的不断加深，“提效”取代“政策”成为需方 购置 AI 的主要动力。如今，医疗 AI 企业已突破 1-2 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 AI 的配置动力？.....................................................................................1 1.1 政策主导下的 AI 购置动力....................................................................................... ........... 60 图表目录 图表 2 图表 1 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（上）..............................................1 图表 2 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（下）..............................................2 图表 3

.........................................................................................84 5.3.2 政策文件语义解析............................................................................................. ....214 17. 政策支持与资源对接.....................................................................................................................................................216 17.1 智慧城市政策衔接........... 中，用户常混合使用法律条文（如 《社会保险法》第 58 ” 条 ）与 口语化表达，现有系统意图识别错误率超过 30%，需依赖人工二次 处理。 高并发下的稳定性缺陷 公共服务场景存在明显的流量波峰（如政策发布时段），但多数系 统在并发请求超过 500QPS 时，响应延迟从 2 秒骤增至 8 秒以上。 某省医保平台在集中缴费期因语音系统崩溃，单日投诉量增加 120%。 数据安全与合规风险 语