......................................................................................33 4.1.2 数据预处理与标准化............................................................................................... 1. 引言 随着城市化进程的加速，城市治理面临的挑战日益复杂，传统 的治理模式在处理突发事件、优化资源配置、提升服务质量等方面 逐渐显露出局限性。信息技术的迅猛发展，尤其是人工智能和大数 据技术的成熟，为城市治理提供了新的解决方案。DeepSeek 模型 作为一种先进的深度学习架构，具备强大的数据处理和模式识别能 力，能够有效应对城市治理中的复杂问题。引入 DeepSeek 模型， 随着城市化进程的加速，城市治理面临着前所未有的挑战。传 统的事件处理方式依赖于人工巡查和市民反馈，这不仅效率低下， 而且在面对大量突发事件时往往显得力不从心。为了提升城市治理 的智能化水平，近年来，人工智能技术在城市管理中的应用逐渐成 为研究热点。DeepSeek 模型作为一种先进的人工智能算法，具有 强大的数据处理能力和高效的事件识别能力，将其接入政务城市治 理系统，有望显著提升事件处置的效率和精准度。

1.1.2 人工处理流程的局限性..............................................................12 1.2 DeepSeek 技术优势...........................................................................14 1.2.1 自然语言处理能力....... .....................................................................................22 1.3.1 提升政务处理效率.....................................................................24 1.3.2 优化用户体验............ 67 3.3.2 业务逻辑处理模块.....................................................................69 3.3.3 多轮对话管理模块.....................................................................71 4. 数据准备与处理.............

.......................................................................................44 4. 数据收集与处理................................................................................................... .........................................................................................53 4.2 数据处理................................................................................................... .....................................................................................133 9.2.1 匿名化处理...................................................................................................

技术架构设计......................................................................................37 3.2.1 数据处理层设计.........................................................................40 3.2.2 大模型训练层设计..... 3.1 数据采集与存储.........................................................................50 3.3.2 数据清洗与预处理......................................................................51 3.3.3 数据安全与隐私保护.......... 平台功能模块设计......................................................................................78 5.1 公文处理模块......................................................................................80 5.1.1 自动化公文生成

随着检察机关智慧检务建设的开展，检察机关的音视频信息系统越 建越多、功能越来越强、应用越来越广。这些系统既有以数据处理 为主的业务系统，也有以音视频处理为主的会议系统，由于各个系 统都是独立建设，相互孤立的，音视频监控系统、会议系统、业务 数据处理系统等彼此间不能实现系统间的联动与统一管控。 因此，建设一套集数据处理、音视频处理为一体的可视化云——检 视云成为智慧检务建设的必然。 2.2、检视云的概念 网络高 速对接，提供了快速便捷的业务应用体验，实现信息从看到用的 质变，挖掘可视化数据的最大价值。  检视云可实现本单位各部门以及上下级单位或合作单位音视频的 互联互通与可视化信息资源共享，从而将远程监控、实时指挥、 会议决策、应急处理、业务联动、数据分析统计、信息发布等必 备需求，以最简单灵活的方式实现有机的结合，并在未来可不断 的按照新的需要，扩充平台功能，是智慧检务建设最佳组成方案。  检视云可将多地域的音视频信号连接起来，低带宽高画质的特点 衡技术的先进性与实用性，以有效地解决业务处理需求，为业务工 作提供有力支持为目标。 在整体架构上综合考虑实用和兼顾现有设备以及未来扩展的目的， 采取了成熟、主流的产品和技术，使整个架构在一段时期内保持技 术上的先进，并具有良好的扩展潜力，以适应未来业务的发展和技 术升级的需要。 3.2.2 稳定性原则 平台采用分布式架构消除了系统的集中处理带来的核心瓶颈，各个 15 / 83 采集和输出节点分散处理，统一管理，增强系统容错能力，即使控

运维管理方案......................................................................................87 9.3 故障处理与恢复..................................................................................90 9.4 系统升级与维护 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 支持功能，能够显著提升政务服务的智能化水平。通过 。通过 AI 大模型 的应用，可以实现以下核心目标： 1. 提升服务效率：通过智能问 答、自动化流程处理等功能，缩短用户等待时间，提高业务办理效 率。 2. 优化用户体验：提供个性化、精准化的服务推荐和问题解 答，提升用户满意度和参与度。 3. 降低运营成本：减少人工干 预，降低人力资源投入，实现政务服务的规模化低成本运营。 4. 增强决策支持：通过对海量数据的智能分析，为政府决策提供科学

以大数据思维和技术，提高涉税信息分析水平和利用能力——更强大的数据分析处理能力 4. 推进财税物联网系统，提高税源信息管理能力——系统能力建设 税务管理未来展望 大幅度提升税务管理涵盖面和服务效率： 1. 税源数据的完整性得到大幅度提升 ◎ 由“开票数据”和“申报数据”拓展为 “交易及交易过程数据”和“交易相关数据” 2. 税源信息分析处理方式的变革 ◎ 由 样本抽样数据分析 变革为 全数据（全样本）分析 变革为 多因素相关性动态分析（大数据分析） 3. 税源数据采集和处理的时效性得到大幅度提升 ◎ 采集：由 准实时数据、事后数据为主 提升为 以 实时数据为主 ◎ 处理：由 周期性和专项事务处理为主 提升为 以 敏捷服务响应为主、自助式服务为特色 4. 税务管理与服务模式提升 ◎ 由 固定周期和专项事务处理为主 提升为 以实时快速服务响应 和 动态管理为主 ◎ 由 侧重于结果分析与总结 侧重于结果分析与总结 提升为 过程与结果并重的管理与服务 ◎ 由 事后快速响应处理 提升为 事前准确预测与风险防控 7 • 数据准确，采集高效，信息全面，部署使用便捷 精准、高效、全面、便捷 • 帮助企业提升服务品质和盈利能力 • 为消费者提供定制化的服务，优化消费体验 管理与服务相结合，以服务为先导 • 以交易环节为核心，采集覆盖顾客消费行为、企业营销相关数据，通过数据关联比对甑别作弊，规避偷漏

...... 11 8.6 计算机视觉（CV） ................................................................ 11 8.7 多模态处理 ...................................................................... 12 9 政务大模型安全保障能力 ......... 王珂琛、郭真、马金龙、吴辉扬、徐志坚、顾阳、唐紫浩、罗彬彬、原超、王永霞、高新珉、吴江。 T/ISC 0079—2025 II 引 言 以人工智能大模型为核心的新一代信息技术，凭借其强大的语义理解、多模态处理及智能决策能力， 正逐步成为提升政务效率、优化决策流程、强化城市治理的重要技术支撑。然而，政务大模型在技术标 准统一性、场景适配性、安全可控性等方面仍面临挑战。为进一步规范政务大模型的技术研发与应用实 41867—2022，3.2.25] 3.3 大模型 large-scale model 大规模深度学习模型 large-scale deep learning model 基于大量数据训练得到,具有复杂计算架构,能处理复杂任务,且具备一定泛化性的深度学习模型。 注：大模型的参数有其功能和模态决定，一般不低于1亿规模。大模型训练使用的数据总量受参数 量的影响，达到收敛的大模型的参数量的对数与其训练数据总量的对数成正比。

........................................................................................106 3.7 数据处理和存储系统设计...........................................................................................147 各类报表 针对目前尚未进行结构化数据梳理的业务数据，如 Word、Excel 等形式存储的业务数据； 6 大数据云平台实施方案  图像和音频/视频信息 针对视频监控、人口信息的照片等信息的数据处理。 3、支撑能力建设 支撑内容的建设为应用系统建设提供组件式服务，主要建设： 地理信息平台、数据分析平台、流程管理平台、安全平台等。  地理信息平台 立足市现有城市地理空间信息建设应用基础，从大数据云平台 GIS 等技术，实现对市分散的空 间信息资源整合、共享和充分利用，为大数据云平台工程提供地理 信息与业务数据的在线共享与交换支撑。  数据分析平台 数据分析平台是集数据的目录管理、数据交换、数据处理的分 析与挖掘、数据的可视化展现为一体的综合支撑平台。  流程管理平台 通过对网格化服务管理的梳理，再造社会治理工作流程，将信 任服务、授权服务和工作流等业务流程有机融合紧密结合在一起，

1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿 2023 年 3 月发布的 ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义 和语境规则 。 代表性产品包括 GPT 系列 （ OpenAI ） 、 Bard （ Google ） 、 DeepSeek 、文心一言（百度）等 多模态大模型 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 理解和分析，从而能够更全面地理解和 处理复杂 的数据 。代表性产品包括 DingoDB 多模向量数据 库（九章云极 DataCanvas ） 、 DALL-E(OpenAI) 、 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图