130 6.2.1 高并发场景模拟.......................................................................131 6.2.2 响应时间优化..........................................................................134 6.3 用户体验测试...... ................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 超过 200 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 3 分钟 ≤15 秒 智能优先路由+语义匹配优化 知识更新延迟 72 小时 4 ≤ 小时 政策变更实时抓取+自动标引 实施过程中需重点解决三个层面的问题：在技术层面，确保智 能体与现有政

安全审计与监控..................................................................................68 7.4 应急响应与恢复..................................................................................70 8. 性能优化与测试 政府与公 众、企业之间的重要桥梁，承担着提供高效、便捷、透明服务的责 任。然而，传统的政务服务平台在应对复杂业务场景、处理大规模 数据请求、提供个性化服务等方面存在明显不足。例如，人工客服 响应速度慢、信息查询效率低、业务办理流程繁琐等问题，严重影 响了用户体验和行政效能。 在此背景下，引入 AI 大模型技术成为优化政务服务的关键突 破口。AI 大模型凭借其强大的自然语言处理能力、数据分析和决策 “ ” “ ” “ ” “ ” 从 被动响应 向 主动服务 转型，从 单一功能 向 综合智能 升级， 最终打造一个高效、智能、安全的现代化政务服务体系。 以下为关键目标的量化指标： | 目标维度 | 量化指标 | 预期目 标值 | |——————–|———————————|——————| | 服务效率 | 平均响应时间 | ≤30 秒 | | 用户体验

精准调配，避免资源浪费，提高使用效率。  决策支持：DeepSeek 模型能够提供基于数据的决策建议，帮 助决策者做出更为科学、合理的判断。 此外，DeepSeek 模型的引入还能够增强城市的应急响应能 力，提升公共服务质量，进而增强市民的满意度和幸福感。这一技 术的应用，不仅能够解决当前城市治理中的痛点，还能够为未来的 智慧城市建设奠定坚实的基础。通过不断的优化和迭 代，DeepSeek 治理体系中，显著提升城市事件处置的效率和精准度。具体而言， 该模型的应用旨在实现以下几个关键目标：首先，通过深度学习与 大数据分析技术，快速识别和分类城市治理中的各类事件，如交通 拥堵、环境监测异常、公共设施损坏等，从而缩短事件响应时间。 其次，通过预测模型的应用，提前预警潜在的城市问题，如天气变 化对交通流量的影响或节日期间人流高峰的预测，以便相关部门提 前部署资源。此外，该模型还将支持多部门协同工作，通过统一的 智 与扩展性，提出模型更新与优化的策略，确保其能够适应不断变化 的治理需求。 最后，通过实际应用案例与数据对比，总结 DeepSeek 模型在 政务城市治理中的实际效果与潜在价值。文章将提供具体的数据支 持，展示模型在事件响应时间、处理效率以及公众满意度等方面的 显著提升，为决策者提供切实可行的技术参考。 2. 政务城市治理现状分析 当前政务城市治理面临着日益复杂的挑战，城市规模扩大、人 口密度增加、社会需求多样化等因素使得传统治理模式难以应对。

随着信息技术的快速发展，人工智能（AI）在政务领域的应用 逐渐成为提升政府工作效率、优化公共服务的重要手段。当前，各 级政府机构在日常办公、决策支持、公共管理等方面面临着数据量 大、信息处理复杂、响应速度要求高等挑战。传统的办公方式已难 以满足现代化政务管理的需求，亟需引入先进的技术手段来提升整 体效能。 在此背景下，构建一个基于大模型的 AI 公共支撑平台，成为 解决当前政务办公痛点的有效途径。该平台不仅能够实现智能化信 化水平。这一技术的应用已经从实验室逐步走向产业化和商业化， 成为各行业数字化转型的核心驱动力。 在政务办公领域，大模型 AI 技术的引入将极大提升政府部门 的决策效率和服务质量。例如，基于大模型的智能问答系统能够快 速响应公众咨询，提供精准的政策解读；文本生成技术可以辅助公 文撰写，减少人工操作；数据分析模型能够从海量政务数据中提炼 出有价值的信息，为政策制定提供科学依据。大模型 AI 技术的应 用场景正在迅速扩展，包括但不限于以下方面： 多任务协同 大模型 AI 技术的快速发展为政务办公平台的建设提供了坚实 的技术基础。通过引入大模型 AI 技术，可以显著提升政务办公的 智能化水平，优化资源配置，降低运营成本，同时提高政府服务的 响应速度和质量。未来，随着技术的不断成熟，大模型 AI 将在政 务办公领域发挥更加重要的作用，推动政府数字化转型向更高层次 迈进。 1.3 政务办公大模型 AI 应用需求 随着政务数字化转型的深入，传统的办公模式已无法满足日益

高存储资源利用率，满足用户对高性能、高可靠、易运维的诉求。 3.1.6 云备份平台需求 本期自主可控政务平台主要考虑本地备份。 存储备份技术要求：  应支持实例运行的容错机制。支持多实例并行运行，任一实例宕机不会 影响应用可用性，系统自动完成运行实例与数据的恢复；  应支持集中控制的数据备份，应对不同数据实例制定具体的数据备份策 略；  应支持系统提供错误监控机制，对于故障采取自动迁移，采用多份冗余 备 ：补丁管理、安全配置；安全 防护：控制蠕虫/病毒/木马在云计算平台内传播，非法入侵监测； 安全基础设施资源池化：采用安全云技术提升安全基础设施服务效能，构建 安全服务资源池； 应急响应：建立完善的应急响应机制，提高对异常情况和突发事件的应急； （3）数据安全，尤其保障数据信息的 CIA（可用性、保密性和完整性）； 第 35 页 数据隔离：通过虚拟化层安全机制实现虚拟机间存储访问隔离； 安全监控：运用多种技术、手段，收集和分析各类安全事件，并运用实时关 联分析技术、智能推理技术和风险管理技术，实现对安全事件的深度挖掘，快速 做出响应，实现对电子政务云平台安全风险的统一监控和预警处理； 运营安全：制定安全运营策略及安全维护规章要求；制定数据中心运营维护 SLA 指标要求；制定数据中心安全事件应急响应机制及流程，包括安全事件的等 级划分、处理流程、事件上报等规范要求。 采用“分区分域、重点保护”的建设原则，和“综合防御、积极防范”的建设思路，

高存储资源利用率，满足用户对高性能、高可靠、易运维的诉求。 3.1.6 云备份平台需求 本期自主可控政务平台主要考虑本地备份。 存储备份技术要求：  应支持实例运行的容错机制。支持多实例并行运行，任一实例宕机不会 影响应用可用性，系统自动完成运行实例与数据的恢复；  应支持集中控制的数据备份，应对不同数据实例制定具体的数据备份策 略；  应支持系统提供错误监控机制，对于故障采取自动迁移，采用多份冗余 备 ：补丁管理、安全配置；安全 防护：控制蠕虫/病毒/木马在云计算平台内传播，非法入侵监测； 安全基础设施资源池化：采用安全云技术提升安全基础设施服务效能，构建 安全服务资源池； 应急响应：建立完善的应急响应机制，提高对异常情况和突发事件的应急； （3）数据安全，尤其保障数据信息的 CIA（可用性、保密性和完整性）； 第 35 页 数据隔离：通过虚拟化层安全机制实现虚拟机间存储访问隔离； 安全监控：运用多种技术、手段，收集和分析各类安全事件，并运用实时关 联分析技术、智能推理技术和风险管理技术，实现对安全事件的深度挖掘，快速 做出响应，实现对电子政务云平台安全风险的统一监控和预警处理； 运营安全：制定安全运营策略及安全维护规章要求；制定数据中心运营维护 SLA 指标要求；制定数据中心安全事件应急响应机制及流程，包括安全事件的等 级划分、处理流程、事件上报等规范要求。 采用“分区分域、重点保护”的建设原则，和“综合防御、积极防范”的建设思路，

互。 3. 技术可实施性：评估和选择合适的技术框架和大模型，提供可 行的技术路线图，确保系统性能达到预期。 4. 持续优化：建立反馈机制，根据实际应用情况不断迭代与优化 模型，提升服务质量与响应速度。 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。 数据显示，截至 2023 年，全球多个国家和地区的政府部门已 经在不同程度上部署了政务 AI 应用。例如，在智能客服系统 中，AI 可以通过自然语言处理和机器学习技术实现对公众咨询的自 动回复，显著提高了响应速度和服务质量。一些城市还通过智能投 放系统，运用机器学习对公共设施进行实时监控、优化资源配置， 从而提升城市管理的效率。 根据中国信息通信研究院的统计，2022 年，中国政务 AI 市场 规模已达 具体来说，以下几个方面将显著提高工作效率： 1. 自动化文书处理：通过自然语言处理技术，政务法制员大模型 能够自动生成标准化法律文书和报告，减少人工编写的时间。 2. 智能法律咨询：借助大规模的法律知识库，模型可以快速响应 法律咨询请求，提供初步法律意见，从而减轻法制人员的咨询 负担。 3. 精准法律检索：模型具备强大的信息检索能力，能够高效定位 相关法律条款、案例和政策文件，节约查找时间。 4. 数据分析

NetStream NetFlow NetFlow 类型 © 2015 Riverbed Technology. All rights reserved. 15 基于接口 的 连接 / 延迟 / 服 务 器响应 / 带宽利用率等 Enterprise-wide network visibility integrated with server-side performance analysis © 2015 选定协 议的 性能指标 选定协 议的 IP 通讯对 © 2015 Riverbed Technology. All rights reserved. 20 网页性能指标 : 网页错误，网页的响应时间，网页速率，慢网页的数量 核心应用 Web 网页交易性能分析 © 2015 Riverbed Technology. All rights reserved. 21 数据库调用的吞吐率 , INSERT a INTO b… SQL 语句 网络 134 重传 1.3 请求 MBs 17 连接重置 1.2 响应 MBs 6.8 秒 图片 , .js, .css 0.4 秒 页面渲染时间 客户端 URL: http://www.company.com/home

之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接， 有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时，大 模型通过对数据的深度挖掘和分析，解决源于数据共享受阻所导致的信息不对称、 反应不灵敏、响应不及时等接诉困境，使政务服务的业务处理更加流畅高效，极 大强化了政府部门间的整体联动性。 其次，大模型重塑政民互动模式，提升政务服务精准度。 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 线数智化发展进入快车道。一方面，国务院颁布了政务热线的专项指导文件，对 新时期政务热线的定位功能、发展方向、实施方案提出了具体要求，驱动政务热 线提升为企便民服务水平。另一方面，各地政府积极响应中央指示精神，从政务 热线的归并优化工作入手，主动引入数字化和智能化技术，驱动政务热线的升级 优化，涌现出一批优秀实践案例。 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 《意见》对新时期政务热线提出了新定位和新需求。 第一，政务热线是社情民意的“传感器”。政务热线是感知城市、社会和民 情的重要手段，是政府实现有效治理和提升治理能力的重要方式。随着各地实现 多号归并、一号响应、多渠道融合，政府以政务热线为主渠道，整合微信公众号、 官方微博等多渠道诉求以感知民生热点和治理重难点所在。政务热线通过与市民 时刻“即联”，实时捕捉民情动向，及时查堵治理盲点。尤其是在疫情防控期间，

每日新增存储空间： 200MB o 用户数：全市各级管理层和业务人员，共 1000+ 用户 o 数据访问方式： Web 方式 o 每日批量抽取和处理时间： <8 小时 o 查询响应时间：全省集中的数据仓库，查询响应时间 1-5 秒 15 年的厚积薄 发 系统监控管理 运维管理平台 应用安全管理 元数据管理平台 用户数：全省各级管理层和业务人员，共 6000+ 用户 o 数据访问方式： Web 方式 + 客户端 o 每日批量抽取和处理时间： <10 小时 1-5 秒 15 年的厚积薄 发 o 查询响应时间：全省集中的数据仓库，查询响应时间 系统监控管理 运维管理平台 每日新增存储空间： 500MB o 用户数：全省各级管理层和业务人员，共 5000+ 用户 o 数据访问方式： Web 方式 o 每日批量抽取和处理时间： <12 小时 o 查询响应时间：全省集中的数据仓库，查询响应时间 1-5 秒 15 年的厚积薄 发 元数据管理平台 系统监控管理 运维管理平台 应用安全管理