项目编号： 智慧政务城市治理接入 DeepSeek 模型 高效处置事件可行性 设 计 方 案 目录 1. 引言......................................................................................................................................... 事件识别与处理流 程。 接下来，文章将重点探讨 DeepSeek 模型在实际政务场景中的 部署方案与技术路径。包括数据采集与预处理、模型训练与优化、 系统集成与运维等关键环节。为确保方案的可行性，将提供详细的 技术实施步骤与风险评估，并结合实际数据支持的效率提升预期：  数据采集：通过多源数据融合技术，确保数据的全面性与时效 性。  模型训练：采用分布式计算框架，提升训练效率与模型精度。 断等突 发情况的处理流程，确保在问题发生时能够快速恢复服务。 “ ” 最后，模型的部署与集成应遵循 最小化部署、逐步扩展 的原 则。初期可以选择一个或多个典型场景进行试点部署，验证模型的 可行性和效果。根据试点结果，逐步扩大模型的部署范围，最终实 现全市范围内的全面覆盖。通过这种渐进式的部署策略，可以有效 降低实施风险，确保模型在政务城市治理中的成功应用。 综上所述，DeepSeek

评估事件影响范围及后果，制定恢复计划。恢复计划应包括数据修 复、系统重建、功能验证等步骤，确保平台在最短时间内恢复正常 运行。同时，需对事件进行复盘，分析事件原因，优化应急预案， 防止同类事件再次发生。 为确保方案的可行性，需定期开展应急演练与培训。演练应模 拟真实场景，覆盖不同级别的安全事件，确保所有相关人员熟悉应 急流程与操作步骤。培训内容应包括应急响应基础知识、工具使用 技能及案例分析，提升团队整体应对能力。 外，定期开展用 户调研，深入了解用户需求的变化，确保模型的优化方向与用户期 望一致。 技术更新是保持模型竞争力的关键。密切关注 AI 领域的最新 研究成果和技术趋势，评估其应用于政务场景的可行性。例如，引 入更高效的算法架构、优化计算资源分配、提升模型的可解释性 等。同时，建立与高校、科研机构或行业领先企业的合作关系，获 取技术支持或参与技术研讨会，保持技术前沿性。 为保障优化与更 1 个 月。 2. 技术方案设计与评审 基于需求文档，完成 AI 大模型的技术架构设计，包括数据接 入、模型训练、接口开发等关键模块。组织专家评审会，对技 术方案进行评估与优化，确保方案的可行性与先进性。预计完 成时间为第 2 个月。 3. 数据准备与预处理 完成政务数据的采集、清洗与标注工作，确保数据的质量与安 全性。同时，建立数据管理与更新机制，为模型训练提供稳定 的数据支持。预计完成时间为第

大数据产业发展公司、贵阳 市大数据办等有关专家参与，先后召开 3 次 专家咨询会，逐一对顶层设计、功能需求、 建设内容、技术架构、数据库设计、数据清 洗迁移等进行细化和论证 为保证建成后的平台发挥作用，提高方案 的可行性和针对性，先后多次就方案内容 征求我部有关处室、 9 个市（州）党委组 织部、贵安新区党工委政治部意见，并根 据专家和有关方面意见，反复对方案进行 修改完善，形成定稿后提请部务会议审议 通过。

大数据产业发展公司、贵阳 市大数据办等有关专家参与，先后召开 3 次 专家咨询会，逐一对顶层设计、功能需求、 建设内容、技术架构、数据库设计、数据清 洗迁移等进行细化和论证 为保证建成后的平台发挥作用，提高方案 的可行性和针对性，先后多次就方案内容 征求我部有关处室、 9 个市（州）党委组 织部、贵安新区党工委政治部意见，并根 据专家和有关方面意见，反复对方案进行 修改完善，形成定稿后提请部务会议审议 通过。

9:00-11:00 的并发量是平峰 时段的 4.8 倍，需针对性设计弹性算力调度策略。 2.1.2 痛点问题优先级排序 在政务系统智能化升级过程中，痛点问题的优先级排序需基于 业务影响范围、实施成本、技术可行性三个维度进行量化评估。通 过实地调研 10 个省级政务平台后发现，高频痛点呈现以下分布特 征： 1. 业务阻塞型问题（需立即解决） o 跨部门数据孤岛导致并联审批超时（占比 38%案例） o 多终端界面不兼容（分辨率适配失败率 18%） o 语音交互识别准确率不足（方言场景下仅 76%） 优先级判定矩阵采用 5 分制加权评分，其中业务影响权重 50%，实施成本 30%，技术可行性 20%： 痛点类型 业务影响(2.5) 实施成本(1.5) 技术可行性(1.0) 总分 跨部门数据孤岛 4.8 3.2 3.5 8.93 政策解读误差 4.5 2.8 4.1 8.42 表格重复填报 3.7 4.0 4.3 7 Done） 标准严禁进入下一阶段。建立跨部门协同机制，每周向政务信息化 领导小组提交双周报，关键决策点需经联席会议审议。 5.1.1 原型开发与测试 原型开发与测试阶段是验证智能体核心功能可行性与政务场景 适配性的关键环节。本阶段需在 4 周内完成最小化可行产品 （MVP）的快速迭代，重点解决技术路径选择与业务逻辑闭环问题。 开发团队需基于前期需求分析结果，构建以下核心模块原型：

权利义务可监督 层级透明可监管 权利监管 变严 办公人员效率性提高 办公人员积极性提高 办公人员沟通性提高 民政厅综合业务信息平台 31 /75 页 二 实施阶段 第一阶段 需求调研，可行性研究报告等。 第二阶段 统一业务标准流程、数据标准化 规范、用户操作规范标准规范等 第六阶段 公共服务系统对外试运行并及时 完善 第四阶段 整合目前已经完成的相关业务流程， 综合办公系统的建设

与法律文本的标注 和模型训练。此外，项目会关注数据安全与隐私保护，确保用户信 息的安全性与合法性。 通过全面的需求调研与技术方案设计，本项目将紧密结合实 际，确保政务 AI 法制员大模型的可行性和高效性，真正成为政务 工作中的智能助手，从而提升治理能力，增强公众满意度。 1.1 项目背景 在数字化转型加速的背景下，政府机构的工作方式正逐渐向智 能化、高效化转变。政务工作涉及大量的法律法规、政策文件、案 析支持。因此，模型应具备以下能力： 1. 法律咨询： 能够基于用户的问题，提供即时的法律意见和建 议，辅助政务人员进行合法合规的决策。 2. 案例分析： 提供类似案例的分析与比较，帮助政务人员评估 不同政策实施的可行性和潜在风险。 此外，政务 AI 法制员大模型还应具备一定的学习和适应能 力，以跟踪最新的法律法规变化，并及时更新数据。具体需求包 括： 1. 实时更新： 定期自动抓取最新的法律法规及政策文件，保持 等，方便用户进行保存和分享。 通过上述功能的设计，文书撰写模块能有效提升政务工作效 率，减少人工输入错误，确保政务法律文本的高质量与合规性。这 将极大地增强政务 AI 法制员系统在实际应用中的可行性和专业 性。 4. 数据收集与处理 在政务 AI 法制员大模型的设计方案中，数据收集与处理是至 关重要的环节。一个高质量的模型需要依赖大量的、准确的数据来 进行训练和验证，以确保其能够有效地支持政务决策和法律合规工

要先到实地登高实测，确定摄像范围无遮挡物，能监控到预想 的范围。  摄像机应避免直对强光，不能逆光安装。  应掌握所选监控点一天内的光照情况，根据光照情况提出对摄 像机指标的参考意见，便于适用。  考虑通信和电力供应可行性。 2.3.5. 监控点的选点原则 监控点的选点原则为：“覆盖全区，满足重点、次重点，兼顾一般，统筹未 来规划”。 出入口及楼层 200 万 1/2.7”CMOS ICR 日夜型半球型网络摄像机；最小照度

月，工程院多名院士联合上书，建议在金融、重要政府单 位领域率先采用国产密码算法，国务院相关领导作出重要批 示。2011 年 11 月，工信部和公安部通告了 RSA1024 算法被破解的风 险，同时人行起草了使用国产密码算法的可行性报告。国家密码管 理局在《关于做好公钥密码算法升级工作的函》中要求 2011 年 7 月 1 日以后建立并使用公钥密码的信息系统，应当使用 SM2 算法；已 经建设完成的系统，应尽快进行系统升级，使用

的字段级统计分析。 6、综合分析 重要性元数据分析，分析实体和所参与处理过程的使用频度和 使用程度； 任务分析，通过分析元数据的变更情况，自动生成变更任务列 表，根据任务相关负责人的确认情况，确定任务可行性。 3.5.4.1.4.4元数据管理功能 1、用户管理 95 大数据云平台实施方案 用户管理模块可对元数据管理系统可对使用用户设置不同类的 角色，并对不同角色设置不同的用户权限。 2、权限管理 通过业务调研对业务用户进行访谈以掌握其业务中的痛点，同时也 可以为今后实施方案的设计提供思路。但并不能仅作业务调研，之 后还必须对相应的数据进行探察，以了解数据资源情况以及数据质 量，为项目启动的可行性提供决策参考。通过详细说明业务问题、 140 大数据云平台实施方案 数据情况和业务资源，可以更快的明确数据挖掘的业务目标。 社会和云大数据平台一期项目的数据挖掘业务目标主要包含以 下几个方面： 证数据挖掘的有效性和可执行性，对表级数据进行更细致的筛选， 在字段级别保证数据的有效性和准确性，只有在字段级做到准确的 审核，特别是数据字段的数据质量问题得到解决，才能保证数据挖 掘的有效性和可行性。 3、数据转换 数据转换是数据挖掘最重要的阶段之一，通常需要花费大量的 时间。在前期阶段投入足够的精力可以将对这一阶段的投入降至最 低，但仍需花费大量的精力为建模准备。 数据转换通常包含以下任