能发展的重要引 擎。大模型 AI 技术以海量数据和强大算力为基础，通过深度学习 框架构建具有高泛化能力的模型，能够处理复杂的任务并提升智能 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 型、边缘计算、区块链等，推动其在政务场景中的应用。通过技术 合作与联合研发，提升平台的技术能力与服务水平。例如，与高校 及科研机构合作开展技术攻关，解决实际应用中的难点问题；与领 先企业合作引入成熟的商业化解决方案，加速技术的落地与推广。 此外，平台应积极参与行业标准制定，推动相关技术的标准化 与规范化发展。通过参与国内外标准组织的工作，提升平台的影响 力与话语权，为行业生态的健康发展贡献力量。 加速卡等，其成本应根据平台 规模和使用场景进行合理配置，可采用分阶段采购的方式以降低成 本压力。软件系统方面，需考虑操作系统、数据库管理系统、AI 框 架及定制化开发费用，其中 AI 框架的选择应结合开源与商业化方 案，权衡成本与性能。数据资源的成本主要包括数据采集、清洗、 标注及存储费用，应根据数据量及其复杂度进行估算，建议采用云 存储与本地存储相结合的方案以提高性价比。 人力资源成本是项目的重要组成部分，包括

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 42 代至 3.0 版本，完成了生成式人工智能备案及中国信通院“政务服务大模型应用 能力要求”首批评估，并在多个行业实现商业化落地，赋能政务热线、政务智能 问答等政企 20+核心应用场景，展现出“自主安全双引擎，应用丰富落地强”的 特点。 【案例实施】 目前，蜜度打造 20+核心应用场景，已率先在政务热线管理、政务智能问答、

KVM 平台可对接多种类型的存储系统，如本地磁盘、商业化 SAN 存储设备、NFS 及分布式存储系统，分别解决虚拟化计算在不同应用场景 下的数据存储需求。 • 本地磁盘：服务器上的本地磁盘，通常采用 RAID 条带化保证磁盘数据安 全。性能高，扩展性差，虚拟化环境下迁移较为困难，适用于高性能且基 本不考虑数据安全业务场景。 • 商业化存储：即磁盘阵列，通常为软硬一体的单一存储，采用 RAID

PaaS 平台访问的集中授权和访问控制，以及通过命令 和图像等方式对管理员和开发人员的行为进行全程审计。 应用交付系统：负责对 PaaS 平台中的多个 Router 进行负 载均衡和应用加速，并提供商业化报表分析，详细了解用户访 问行政审批中心云的业务情况。同时，建议将 Cloud Foundry 中的多个 Router 部署到不同的物理服务器中，防止因服务器故 障导致无法访问行政审批中心云服务。