前 言 当前，生成式人工智能大模型成为各行各业关注重点和热议话题。 以 ChatGPT、Bard 为代表的大模型是人工智能技术的一次飞跃，代表 着 AI 技术从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁。政务领域涉及 大量内容生产及人与人交互环节，与生成式 AI 大模型高度的信息收 集、文本总结、智能交互能力契合度较高，是未来生成式 AI 大模型 应用的肥沃土壤。 自大模型工具出现以来，全球各国纷纷探索新技术在政府治理中 个国家相继出台政府机关（公务员）使用生成式 AI 的临时指南，通过明确使用原则、框定场景范围、建立监管规范等规 避技术风险，推动应用趋向合规。但由于技术尚处于快速发展阶段， 治理政策的模糊性仍然存在：一方面尚未形成有关政府应用人工智能 技术的完善风险治理框架；另一方面，场景分类分级和全流程监管规 范较为粗糙，无法实现新技术应用行为的全覆盖。 我国政务领域大模型应用尚处于起步探索阶段。经梳理统计，国 内至少有 ........................................................................ 43 图 目 录 图 1 生成式人工智能的产业影响波次顺序 .............................................................. 4 图 2 新加坡 Pair 公务员文书写作系统

........8 1.1.1 传统政务系统效率瓶颈..............................................................10 1.1.2 人工处理流程的局限性..............................................................12 1.2 DeepSeek 技术优势........ ..........................263 1. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，政务系统面临服务效率提升与智 能化升级的双重需求。当前政务服务平台普遍存在流程冗长、人工 处理占比高、响应速度慢等问题。以某省行政审批局 2023 年数据 为例，平均单项业务处理时长达到 48 小时，其中 70%的时间消耗 在材料初审、规则核对等重复性工作上，工作人员日均处理咨询量 92%以上（参照现有金融 行业智能客服标准），分流 50%的人工咨询量。最后，建立动态知 识库更新机制，确保 3000 余项政策条款的关联关系能随法规变动 实时调整，政策解读一致性需保持 98%以上准确度。 关键效能提升指标如下： 维度 现状基准值 目标值 实现路径 业务处理时效 48 小时 ≤18 小时 智能预审+自动化流程触发 人工干预率 85% ≤30% 规则引擎+多模态文档理解 服务响应速度

大语言模型、使“千亿参数”模型成为现实后 ，以 ChatGPT 为代表的基于大模型底座开发的 AIGC 应 用 出现 ，引发了人工智能与传统行业融合的新一轮热潮。近期， LLaMa 模型的开源有效降低了模型开发技术难度和开发成本 ， 使开发 者可以基于预训练大模型底座进行微调构建行业垂类模型 ，使行业定制化模型成为可能。在以大模型为代表的人工智能技 术加速迭 代的背景下 ，全球各国均积极尝试在政务领域中内容生产、人人交互、信息总结、公文整理等相关环节引入大模型能力 ，利用云数智工具实现业务创新和降本增效；政务行业亦与时俱进 ，加速数字化建设 ， 利用政务云等数字化平台助力政府内部管理效率不断提升 ，外部服务场景更加丰富。当前 ，大模型技术驱动新一轮人工智能升级 浪 潮 ，各传统行业正积极尝试引入大模型工具。随着大模型等人工智能技术逐步在各行业渗透 ，传统数字化场景将进一步丰富 ， 各产 业间的结合也将愈加紧密。为此 ，数字政府的管理和服务功能也需要与大模型融合 ，利用专业的行业大模型工具 《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》 2023.05 《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（ 2023—2024 年）》 2023.06 《关于加快中关村科学城人工智能大模型创新发展的若干措施》

大语言模型、使“千亿参数”模型成为现实后 ，以 ChatGPT 为代表的基于大模型底座开发的 AIGC 应 用 出现 ，引发了人工智能与传统行业融合的新一轮热潮。近期， LLaMa 模型的开源有效降低了模型开发技术难度和开发成本 ， 使开发 者可以基于预训练大模型底座进行微调构建行业垂类模型 ，使行业定制化模型成为可能。在以大模型为代表的人工智能技 术加速迭 代的背景下 ，全球各国均积极尝试在政务领域中内容生产、人人交互、信息总结、公文整理等相关环节引入大模型能力 ，利用云数智工具实现业务创新和降本增效；政务行业亦与时俱进 ，加速数字化建设 ， 利用政务云等数字化平台助力政府内部管理效率不断提升 ，外部服务场景更加丰富。当前 ，大模型技术驱动新一轮人工智能升级 浪 潮 ，各传统行业正积极尝试引入大模型工具。随着大模型等人工智能技术逐步在各行业渗透 ，传统数字化场景将进一步丰富 ， 各产 业间的结合也将愈加紧密。为此 ，数字政府的管理和服务功能也需要与大模型融合 ，利用专业的行业大模型工具 《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》 2023.05 《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（ 2023—2024 年）》 2023.06 《关于加快中关村科学城人工智能大模型创新发展的若干措施》

厦门大学大数据教学团队 1. 大模型： 人工智能的前沿 2. 大模型产品 3. 大模型的行业应用 4. 政府部门本地部署大模型 5. DeepSeek 大模型在政务服务领域的应 用 6. DeepSeek 大模型在政府工作中的应用 7. 智能体的政务应用 8. AIGC 与政府应用实践 目录 厦门大学大数据教学团队作品 1. 大模型：人工智能的前 沿 1.1 大模型的概念 1.2 2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿 2023 年 3 月发布的 GPT-4 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 1.2 大模型的发展历 程 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展对算力的需求演变 人工智能 机器学习 深度学习 人工智能包含了机器学习 ，机器学习包含了深度学习 ，深度学习可以采用不同的模型 ， 其中一种模型是预训练模型 ，预训 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型

清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据 清华数据治理研究中 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研 1 前言 随着人工智能技术的迅猛发展，DeepSeek 大模型的横空出世，为各行业带 来了前所未有的变革机遇。DeepSeek 凭借其高性能、低成本的特点，不仅打破 了传统技术的局限，更在算力、成本和时间上实现了重大突破。这一创新技术的 特别是在政务热线中，DeepSeek 发挥了重要作用。以 12345 政务服务热线为例， 通过接入 DeepSeek，热线系统拓展了智能文本机器人应答、智能辅助填单、智 能工单分类和智能工单转派等功能，充分展现了人工智能大模型在提升政府服务 效能方面的巨大潜力。 就目前而言，对 DeepSeek 的探索和应用仍处于起步阶段，未来需要深入探 索大模型工具在更多政务场景中的创新应用。同时，利用大模型工具开发更多智 转型。 本报告梳理了 DeepSeek 在政务热线及其他政务场景中的应用现状与成效， 分析了其技术优势与面临的挑战，期望通过深入观察与研究，为政务热线的智能 化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持 续创新与深入发展，助力构建高效、智能、便民的政务服务新模式。 清华数据治理研究中心 据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心

命运，提高党的领导水平、执政水平、拒腐防变、抵御风险能力。 1 9 2 1 - 2 0 2 1 智慧党建是指通过利用信息技术手段，实现党的建设数字化、智能化和现代化， 提高党的建设质量和效果。 智慧党建以互联网、大数据、人工智能等信息技术为基础，以党组织、党员和群 众的需求为导向，以信息化平台为支撑，以数字化、智能化、可视化为手段，实 现党建工作的全面感知、智能分析、精准执行和有效评估。 智慧党建的定义 提高党的建设质量和效果 提高数据共享和利用效率，为党组织的各项工作提供更加 便捷高效的支持。 数字化 智慧党建将进一步推动党的建设数字化，实现党组织和党 员信息的数字化管理，提高党组织的管理效率和决策水平。 智能化 通过人工智能等技术手段，实现党建工作的智能化分析、 预测和评估，提高党组织的科学决策水平和精准执行能力。 移动化 随着移动互联网的普及，智慧党建将进一步推动移动化办 公，实现党组织工作的随时随地处理，提高工作效率和响 党建工作走过场，难以提升党组织的凝聚力 • 年底各种报表难以报齐 • 组织关系转接麻烦 • 学习活动太枯燥，人工签到太麻烦 • APP 太多，办公、党建、纪检应用未整合 • 公出期间无法收党费，出差期间无法参加组织活 动 全国多省市党建工作调研发现：当前工作明显存在效率慢、查询难、人工成本高等问题 党员痛点 党委需求 • 规范支部各项工作，加强党建宣传 • 提高支部的凝聚力、党员归属感

命运，提高党的领导水平、执政水平、拒腐防变、抵御风险能力。 1 9 2 1 - 2 0 2 1 智慧党建是指通过利用信息技术手段，实现党的建设数字化、智能化和现代化， 提高党的建设质量和效果。 智慧党建以互联网、大数据、人工智能等信息技术为基础，以党组织、党员和群 众的需求为导向，以信息化平台为支撑，以数字化、智能化、可视化为手段，实 现党建工作的全面感知、智能分析、精准执行和有效评估。 智慧党建的定义 提高党的建设质量和效果 提高数据共享和利用效率，为党组织的各项工作提供更加 便捷高效的支持。 数字化 智慧党建将进一步推动党的建设数字化，实现党组织和党 员信息的数字化管理，提高党组织的管理效率和决策水平。 智能化 通过人工智能等技术手段，实现党建工作的智能化分析、 预测和评估，提高党组织的科学决策水平和精准执行能力。 移动化 随着移动互联网的普及，智慧党建将进一步推动移动化办 公，实现党组织工作的随时随地处理，提高工作效率和响 党建工作走过场，难以提升党组织的凝聚力 • 年底各种报表难以报齐 • 组织关系转接麻烦 • 学习活动太枯燥，人工签到太麻烦 • APP 太多，办公、党建、纪检应用未整合 • 公出期间无法收党费，出差期间无法参加组织活 动 全国多省市党建工作调研发现：当前工作明显存在效率慢、查询难、人工成本高等问题 党员痛点 党委需求 • 规范支部各项工作，加强党建宣传 • 提高支部的凝聚力、党员归属感

王鲁、苗子聪、何煦、何宁宁、李存冰、李照川、石园、 王珂琛、郭真、马金龙、吴辉扬、徐志坚、顾阳、唐紫浩、罗彬彬、原超、王永霞、高新珉、吴江。 T/ISC 0079—2025 II 引 言 以人工智能大模型为核心的新一代信息技术，凭借其强大的语义理解、多模态处理及智能决策能力， 正逐步成为提升政务效率、优化决策流程、强化城市治理的重要技术支撑。然而，政务大模型在技术标 准统一性、场景适配性 障五大维度制定此标准，明确模型开发、知识管理、多 轮交互、数据安全等核心要求，旨在构建技术统一、安全可信、场景适配的政务大模型能力框架。本标 准的实施将为数字政府智能化转型提供技术基准，促进政务领域人工智能技术的健康发展。 T/ISC 0079—2025 1 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求 1 范围 本文件规定了政务大模型通用技术与应用支撑能力要求，包括五方面：一是政务大模型生产，二是 凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 41867—2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T42018—2022 信息技术 人工智能 平台计算资源规范 GB/T 45288.1—2025 人工智能 大模型 第1部分：通用要求 GB/T 45288.3—2025 人工智能 大模型 第3部分：服务能力成熟度评估 3 术语和定义 3.1 模型优化 model optimization

使能政务申请秒级审批，显著提升民众体验 利用人工智能技术，构建智能识别和智能审批能力，实现系统自动受理，自动数据比对，比对通过的办件， 秒批办结，减轻工作人员审批工作量，缩短群众办事时长 ① 对市民 / 企业：秒办秒 结 传统审批模式 • 缩短办事时长 提高群众体验 预审 材料确认 受理 材料分派 审批 材料审核 办结 审批结果 申请 出证 人工 • • 降低办事成本 秒批秒办 秒批秒办 智能审批 ② 对公务员：智能审批 即时 减少审批工作量 智能申请 表单 / 材料辅助录入 • • OCR 对申报材料进行识别，代替人工自动校 出件 复核 & 监管 验申办信息，系统根据规则自动审核 提升即时办结率 18 “ ” 秒批秒办 政务服务系统业务流程 证照领取 申报 受理审批 发证 结办 情形选择 材料签章 提交申报 系统秒批 表单填写 & 材料上传 APP 秒办 政务 服务 应用 办事指南 事项配置 好差评 ④ 业务管理模块 委办局自建 智慧 应用 业务审批系统 ③ 配置管理模块 审查要点配置 审批规则配置 机器学习 统计分析 人工复核 委办局 1 业务审批 系统 现网综合 政务服务 平台 委办局 2 业务审批 系统 委办局 … 业务审批 系统 支撑 现网 系统 辅助 审批 链接 / 运营枢纽 枢纽 统一身份认证