........................................................... 13 1.5.1 系统设计的前瞻性与阶段性 ................................................ 13 1.5.2 数据资源的标准性与完整性 V3.0 1.5 项目建设原则 1.5.1 系 统设计的前瞻性与阶段性 随着社会经济的发展，信息系统建设基础设施和技术手段也将不断升级， 食药监管行业的信息化发展规划应具有分阶段实施的可行性和可扩充性。 本期项目建设是市场监管信息化建设的首期建设。随着技术和需求的不 断的变化，本阶段项目建设的系统设计需要具有适当的前瞻性，并充分考虑 到未来技术发展方向和需求变化方向，以保障系统设计能够支撑食药监管行

确保系统的规范性， 系统建设过程和系统软 硬件、网络、终端等必 须符合国家及行业相关 技术标准及规范。 应充分考虑未来 5 年内 技术的方向。系统设计 中，在确保系统成熟可 靠的前提下，需具备一 定的先进性与前瞻性。 遵循以人为本的原则。 全力提升工作效率，提升 使用感知，真正为税务外 勤稽核人员减负。 1 为了有效利用投资应 充分保障系统设计的 实用性，以完成为 业务需求为首要目标， 避免盲目建设造成的

/05 4.计算机周报 20250329：AI 新阶段的关键： 国产 AI 算力与多模态大模型-2025/03/29 5.计算机周报 20250323：计算机行业 2025 年一季度业绩前瞻-2025/03/23 行业动态报告/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 2 目录 1 DeepSeek 火爆出圈，AI+政务迎来落地良机

统，涉及十多个部门，预计每日处理数据级别达亿级，民政行业 整合能力第一。 三 整合性——强 民政大数据综合平台 房管所 车管所 公积金部门 ….. …. ….. ….. ….. 其他 41 /75 页 三 前瞻性——远 硬件 保证三年 内不过时 采购标准化产品 可维护性强 其他 软件 采用先进大数据 应用技术 标准规划减少重 构并预留接口 其他 工程 考虑机房装修 拓展可能性 考虑机房网

能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大 模型的快速发展，预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、 政务服务提供中，成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需 要强化前瞻部署，主动应对新技术变革带来的机遇和挑战，从战略、 业务、组织、风险多个层面对大模型技术形成充分认知，加快探索适 合我国的政务大模型开发和应用可行路径，加速政府治理现代化。 优化政务服务前端人力劳动，减轻服务压力。其二，革新内容生产方 式，实现会议记录、文书撰写等部分行政活动的自动化替代，消解不 必要的行政负担，让政府人员尤其是基层人员从“繁文缛节”中解放 出来，投入到前瞻性、全局性、创新性的工作之中，更多地扮演回应 复杂问题的综合协调者和最终决断者。其三，形成“模型即服务 （MaaS）”的新型服务形态，与传统的 IaaS（基础设施即服务）、 PaaS（平台即服

团队负责人 ：林子雨 副教授 年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 2013 年至今 ， 11 年专注于大数据教学 团队特点： 眼光前瞻、 紧跟技术、 创新实干、 执行力 强 影响力高： 多项指标在国内高校大数据教学领域领 先 • 教材数量 • 教材占有率 • MOOC 课程学习人数 • 师资培养 • 教学研讨会

云数据推送平台已实现了 主要零售及金融业务系统 数据清洗、整合，为未来 智慧税务大数据数据平台 提供了丰富的数据源。 通过数据平台和 BI 应用建设，智慧税务大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进 行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力 采购管理系统 查看职能部门的 业务经营情况 查看职能部门的 业务经营情况 Page 9 大数据分析平台建设预期收益

府工 作人员的工作效率以及精准度。同时，此项技术的应用也有助于增 强公众对于政府工作的信任与认可，使政务服务更具人性化和便捷 性。 目标明确，项目不仅要满足当前的政务需求，还需具备一定的 前瞻性和扩展性。通过建立政务 AI 法制员大模型，我们期望能 够：  提升法律法规的检索效率与准确性  实现政策文件的自动化分类与解读  提供智能化的法律咨询，满足公众对政务信息的需求  通过以上策略的落实，政务 AI 法制员大模型的建设将在改善 政务效率、提升服务质量的同时，为法律服务与政务透明化的发展 开辟新的路径。这一项目不仅是对当前工作方式的改进，也是对未 来智能政府构建的前瞻性探索。 1.1.1 政务 AI 的发展现状 在过去几年中，政务 AI 的应用逐渐成为提升政府工作效率和 公共服务质量的重要工具。随着人工智能技术的快速发展，各类 AI 算法、机器学习和自然语言处理技术逐步被引入到政府部门的日常

事件处置过程中信 息不对称，影响决策的准确性和及时性。 此外，现有的事件处置系统往往缺乏智能化的技术支持，无法 有效利用大数据和人工智能进行事件预测和趋势分析。这导致事件 处置策略的制定缺乏前瞻性，难以预防和减少潜在问题的发生。同 时，由于缺乏统一的标准和规范，不同地区和部门的事件处理方法 差异较大，影响了整体治理效果的一致性和公平性。 以下是一些具体的局限性： - 响应速度慢：人工干预的流程复

模型或数据处理工具。 在技术选型方面，平台应优先选择经过大规模验证的成熟技 术，确保系统的稳定性和可靠性。同时，平台应紧跟技术发展趋 势，逐步引入创新技术，如联邦学习、边缘计算、区块链等，以提 升平台的前瞻性和竞争力。例如，联邦学习可以在保证数据隐私的 前提下，实现跨部门、跨区域的协同建模，显著提高模型的准确性 和泛化能力。 为确保技术先进性的可持续性，平台应建立完善的技术更新机 制，包括定期 总之，技术先进性原则是政务办公大模型 AI 公共支撑平台建 设的核心指导方针。通过采用领先的技术架构、集成先进的 AI 算 法、确保技术兼容性和可扩展性、建立技术更新机制以及保障系统 安全性，平台将具备卓越的性能、灵活性和前瞻性，能够有效支撑 政务办公的智能化和数字化转型。 2.2.2 安全可靠性原则 在政务办公大模型 AI 公共支撑平台的建设过程中，安全可靠 性原则是确保平台顺利运行和长期稳定服务的核心。首先，平台必