以大数据为基础的自然语言理解、 图像图形认知、 生物特征识别 技术 ，让人类走上了第二级台阶。 认知智能： 机器能够理解人类的思维 ，像人类一样进行思考、 推理、 判断与决策。 以深度学习算法为驱动的知识挖掘、 知识图谱、 人工神经网络、 决策树技术 ，让人类努力向第三级台阶迈进。 人机融 合式增强型智能 ：将人类擅长的感知、 推理、 归纳、 学习 ，与机器擅长的搜索、 计算、 存储进行优势互补、 双向闭 环互动。 业务方案 的应用 基础设施 计算 大数据分 析套件 公共安全 监控系统 军事作战 指挥系统 舆情态势 感知 安全保密系统 时空大数据 用户画像 数据治理 知识图谱 优势 能力 存储 网络 数据采集传输 Data Transfer - Minos 数据治理 Data Govern - Dayu 交互式数据分析与挖掘 Analysis 表 数据治理 Dayu 联邦式数据管理 元数据可查询 数据安全 XX 大数据基础套件鲁班 - 数据治 理 3.4 知识图谱的技术运 用 千百年来 , 作战指挥决策主要依靠指挥官个人的经验、 判断和直觉。 信息网络技术的 发 展极大地丰富了战场信息 , 淡化了战争 “迷雾” , 但它并未改变传统的指挥决策模式。 而大数

好填 好报 秒批 秒办 千人 千面 安全 快捷 智能问答、主动推送 自然语言处理 AI 机器学习 语音识别 个性推荐 精准搜索、知识关联 知识图谱 语音识别搜索 知识组织 千人千面、安全快捷 人物画像 知识图谱 图像分析 视频识别 地图服务 智能办理、监管 区块链 人脸识别 OCR 自动抓取 语音分析 视频分析 愿景目标 办事人更方便、更安全，政府服务更高效、更可靠 智慧政务“ 1+1+1” 架构 办事人 政府 基础设施 计算 网络 存储 一 体 化 业 务 平 台 政 务 大 脑 视频图像分析 OCR 文字识别 语音识别 / 合成 自然语言处理 知识图谱 AI 平台 防伪识别 可信开放鉴证 可信身份认证 可信电子证照 节点自营自管 区块链平台 可信数据接入 智能客服 智能问答 智能搜索 智能推荐 数字人 VR/AR 地图服务 …… 怎么联系你们啊？ （静默） 可以啊，尽快介绍吧。 服务门户 智能搜索、智能推荐，政务服务信息“一键搜、主动推” 知识图谱为搜索引擎提供更高层级的知识关联能力 面向办事人与政府服务人员，一键即搜、千人千面 方 案 特 色 复杂关联搜索：二手房过户后银行多久放款给卖家？ 图谱搜索： 传统搜索： 如当事人提交申请资料齐全

• 资源登记 • 目录管理 • 供需管理 • 运营监管 政策库 政策分类、政策库、政策图谱 … 专题库 企业全景 政务服务 身故人员 消费投诉 平台 公共数据开放平台 疫情防控 宏观经济 金融服务 财源保障 局 用 厅 应 网协同 一 智能 中台 市政务数据平台总体架 构 共享交换平台 AI 模型库 （感知 / 认 知） 知识图谱 平台 物联共享管理平台 视频共享管理平台 AI 算法仓 AI 平台 服务 管理 数据 来源 数据 归集 数据 交换 • 数据目 录 • 数据质 量 • 数据模 应用库 16 政策内容智能解读、 提取关键要素、 构建知识图谱 60+ 搜索维度、 NLP95% 以上符合率、 2s 响应时间 6w+ 政策标注、 1W+ 样本训练、 10+ 专属 AI 模 型 80%+ 政策匹配率 强化基础支撑能力： 构建政策库 - 核心特 性 4 政策匹配推荐 2 基础 AI 模型设 计 知识图谱 智能搜索 3 1 数据自动分级 数据自动分类

确率稳定在 91%以上。特别在跨部门业务协同场景中，可自动关联 住建、社保等 6 大系统的 124 类数据字段，生成完整办事指南的耗 时从 40 分钟缩短至 3 分钟。知识图谱构建效率对比实验表明，在 建立市级人才引进政策图谱时，DeepSeek 所需标注量仅为传统方 法的 18%。 在系统适配性层面，提供灵活的部署方案组合：支持私有化部 署的轻量化版本可在 8 核 CPU/32G 内存环境下实现 该技术使某市住建局审批事项的材料审核时间从平均 45 分钟 缩短至 8 分钟，准确率达到政务领域要求的 99.5%以上。同时支持 动态更新知识库，当政策法规变更时，系统可在 24 小时内完成知 识图谱的增量更新。 1.2.2 大数据分析与决策支持 DeepSeek 在大数据分析与决策支持领域的技术优势，为政务 系统提供了从数据治理到智能决策的全链路赋能能力。其核心价值 体现在以下三方面： 90%以上高频政务服务事项的智能问答 与流程引导，用户咨询响应时间从平均 30 分钟缩短至 2 分钟内， 降低人工坐席 60%的重复性工作负荷。 2. 建立动态知识库更新机 制，确保政策法规变更后 12 小时内完成知识图谱同步，审批材料 智能预审通过率提升至 85%。 技术架构优化 构建分层式 AI 中台架构，关键指标包括： 技术指标 基准值 目标值 并发处理能力 50 请求/秒 300 请 求/秒 意图识别准确

宜设立政务知识的更新机制，确保知识的实时性。 6.1.3 政务知识图谱构建 a) 宜支持基于政务知识资源库，构建政务领域的知识图谱，知识图谱宜涵盖政务实体（如政府部 门、政务事项、政策文件等）及其关系（如隶属关系、业务关联关系等）； b) 知识图谱的数据来源宜具有多样性，包括但不限于政务数据库、文档资料、新闻报道等，且应 确保数据的准确性和时效性； c) 知识图谱的构建过程宜具备可追溯性，记录知识抽取、融合、推理等环节的关键信息，便于后 理等环节的关键信息，便于后 续的审计和优化； T/ISC 0079—2025 4 d) 宜支持对知识图谱进行可视化展示，使用户能够直观地了解政务知识之间的关联关系，辅助决 策分析； e) 知识图谱宜具备动态更新能力，能够根据政务知识资源库的更新及时调整和完善图谱内容，以 反映政务领域的最新情况。 6.2 模型开发 6.2.1 数据采集处理 6.2.1.1 数据收集 a) 应支持常见

在娱乐媒体领域的应 用 文本生成是生成式 AI 最早应用的领域之一，已经在对话机器人、内容续写、新闻稿撰写、诗歌小说创作等领域具有广泛的应用。 对话机器人：包括问答型机器人、闲聊型机器人、任务型机器人、知识图谱型机器人、多轮对话机器人，在智能客服场景中 能够显著降低企业人力成本。 新闻稿撰写：在全球范围具有广泛的应用，很多新闻机构使用 AI 生成稿件，尤其是体育、天气、股市交易变动、公司业绩报 道等结构性新闻报道。 DeepSeek 大模型 的强化学习能力 , 系统可通过多跳推理 ( 最多 5 层 ) 发现隐蔽关联。例如在电信诈骗案件侦办中 , 模型能同时分析通话记 录、资金流水与基站定位数据 , 自动构建嫌疑人关系图谱并推导作案链条。 风险防控 : 预测预警 , 主动出击 部署时序神经网络 (LSTM+Transformer) 构建风险预测模型 , 整合交通流量、人流密度、舆情指数等多源数据。在节假日 安保场景中 技术的结合已从单点工具应用转向系统性变革，未来需在技术迭代、法规完善和伦理治理三方面协同推进，实现“数 据 驱动决策、 AI 赋能实战”的智慧警务新范式。 小结 大数据智能 语义网络、知识图谱自动化及自我博弈系统。把人工智能 10 和 2 .0 技术混合在一起， 会产生新的大数据智能化的各种各样的技术。 跨媒体智能 结合视觉、语言等多种数据源进行综合分析和推理 群体智能 人机混合

画 像 展 现 服务管理 服务检索 服务配置 服务发布 服务监控 标 签 服 务 个人配置 宽表指标维护 字典值管理 展示脱敏配置 标签 展示 集市展示 列表展示 图谱展示 标签历史 更新 配置 对象搜索 画像展现 标签操作 标签备注 条件筛选 运算配置 展示配置 结果保存 1 、零散信息聚合 化 通过对零散的信息进行汇聚加工，形成标签，让零散的信息得到汇聚 同 时，支撑数据共享变现； 方案价值 1 、标签全生命周期管 理 通过标签管理平台，提供标签开发、发布、更新、下线全生命周期管 理功能； 2 、标签可视化 支持标签的可视化，集市、列表和图谱三种展示方式进行标签展示 和 具体的标签详情和历史查看，友好的交互体验； 3 、标签应用 标签画像功能，自定义配置显示字段，快速定位个体特性 群体分筛选，结合标签快速筛选结果，迅速定位特征群体 智能办税 • 新开业户智能 核税票 • 智能申报表格 生成 • 智能资料审核 • 人脸识别 智能政策服务 • 政策精准推送 • 税务知识图谱 智能咨询 • 智能客服 • 热点预测、报 告生成 • 智能质检 • 知识图谱 智能稽查 • 精准选案 • 打虚打骗 • 精准核查 云 Stack Ascend 310 Ascend 910 昇腾 鲲鹏 云平台 AI

时，支撑数据共享变现； 解决方案 1 、标签全生命周期管理 通过标签管理平台，提供标签开发、发布、更新、下线全生命周期管 理功能； 2 、标签可视化 支持标签的可视化， 集市、列表和图谱三种展示方式进行标签展示和 具体的标签详情和历史查看，友好的交互体验； 3 、标签应用 标签画像功能 ， 自定义配置显示字段，快速定位个体特性 群体分筛选，结合标签快速筛选结果，迅速定位特征群体 更新配置 组合标签 标签收 藏 标签展 示 关联配 置 主体配 置 服务监控 服务发布 服务配置 服务检索 智能搜索 规则标 签 图谱展示 列表展示 集市展示 版本 管理 更新 配置 enterprise. huawei. com u Huawei confidential u 22 一站式 AI 开发平台 部署推理 告生成 • 智能质检 • 知识图谱 视频 / 图像 / 人脸 • 精准选案 • 打虚打骗 • 精准核查 • 政策精准推送 • 税务知识图谱 自然语言处理 汇聚存储 数据治理 数据分析 数据服务 应用场景 知识图谱 语言处理 对话机器 人 智能 问答

待 时 间 大 幅 缩 短 了 28% ，工单直派准确率更是超过 90% ，极 大地提高了政务热线的处理效率 和准确性 n 智能政务咨询与审批服务 （ 1 ） 个性化政策匹配 基于知识图谱技术 ， DeepSeek 可生成定制化流 程 清单（如无锡数字人“小运”） ，政策匹配精度 超 90% ，并支持复杂政策的多层级解读。 山东 泰安推 出的 “政策翻译官” ，则将复杂的法规内容 DeepSeek 可以理解用户意图， 更精准地检索政府内部文库、 政策法规库、案例库等 ，并支 持多轮对话式搜索 ，快速定位 所需信息 DeepSeek 可以自动构建政 府 知识图谱 ，将分散的知识点关 联起来 ，形成结构化的知识 网 络 ，并进行知识挖掘和分 析， 辅助政府进行政策制定、风险 研判、趋势预测等 DeepSeek 可以自动生成会 议 纪要 南昌市政务服务和数据管理局案例深化 : 南昌 试点 DeepSeek + 政务办公平台 ，文库搜索 是 核心应用之一 ， 旨在提升信息检索效率 多地政府知识图谱建设探索 : 一些地方政府已 经开始探索建设政务知识图谱 ， 用于辅助政 策 制定、 产业分析等 预计使用 DeepSeek 智能知识管理系统后 ， 信 息检索时间缩短 60% 以上 ，决策效率提升 30% 以上

实现智能法律咨询系统，公众可通过简单的自然语言提问获取 法律法规解答，进而提升信息透明度和便捷性。  支持智能文书自动生成，减少传统文书撰写周转时间，提高政 务文书处理效率。  建立法律法规知识图谱，为政策解析和决策支持提供数据支 撑。 本项目的实施将显著提升政务服务的现代化水平，促进政务透 明化、规范化和智能化，与国家治理现代化的目标相一致，推动法 治政府的建设。 项目的成功执行需要整合多方资源，明确合作、协调机制。技 AI 法制员大模型，以提高 政府法律事务处理的效率和准确性，推动法治政府建设。具体目标 可归纳如下： 首先，通过整合现有法律法规、政策文件、案例分析等资源， 构建一个覆盖广泛、信息丰富的知识图谱，确保模型具备扎实的法 律基础。 其次，开发智能问答系统，使用户能够通过自然语言查询与法 律相关的信息，系统能够快速识别并提供准确的回答，降低公众对 法律信息获取的门槛。 第三，建立智能文书生成模块， 架 构）对预处理后的数据进行训练。 o 通过迁移学习，针对特定的法律领域进行模型细化，提 升模型在特定背景下的表现。 3. 知识图谱构建模块： o 建立法律知识图谱，将法律条款、案例和相关条文之间 的关系进行可视化，方便模型进行推理和引用。 o 知识图谱不仅有助于提高模型对复杂法律概念的理解， 还有利于实现不同领域间的跨域查询。 4. 应用策略与接口模块： o 为用户提供多种使用接口，如