数据回传：实现施工现场智慧工地相关信息的实时回传。 数据分析：通过后台算法对回传数据进行智能分析，为政府监管提供数据支撑。 远程应急指挥：在遇到突发状况时，通过监控指挥中心远程快速应对，减少损失。 智慧安监平台（ 13 个子系统） 数据分析与展示 数据 大屏 项目 基础 数据 分析 安全 监督 业务 分析 项目 现场 人员 分析 项目 隐患 排查 分析 扬尘 管控 视频 监控 危大 工程 实时 监测 项目管理 状态，并进行分析统计；对拥有施工许可证却未进行密钥申 请的项目予以预警提醒。 密钥自主申请 密钥申请审批 密钥发放跟踪 密钥未激活预警 通过对接密钥的发放实现对辖区内项目的管控 密钥申请审核 项目基础信息显示 新增项目 实时自动更新项目 政府监管平台汇总、展示辖区内所有项目信息，信息包 括：项目名称、所属分区、施工许可证、是否已对接、 项目状态；对项目密钥申请进行审核；支持新增项目。 项目管理─辅助政府单位审核申请密钥对接的项目 为：未领取密钥的项目、领取未激活的项目、领取已激活 的项目，便于政府人员查看、汇报。 密钥激活统计─辅助政府单位管理项目密钥激活状态 显示各项目检查记 录 提供 APP 隐患检查功 能 跟踪记录检查后续状 态 实时同步隐患检查记 录 由监管人员进行项目现场检查，检查方式通过政府端 APP 安全隐患检查功能完成，检查任务由相关人员下发 给检查人员，指定项目进行检查，提供项目导航功能， 检察人员可通过导航功能到达项目地点进行相关检查并

.........................................................................................51 5.1.1 实时数据监测............................................................................................... 力，能够有效应对城市治理中的复杂问题。引入 DeepSeek 模型， 不仅可以提升事件处置的效率和准确性，还能够为决策者提供更为 科学、实时的数据支持。 在实际应用中，DeepSeek 模型能够通过以下几个方面显著提 升政务城市治理的效率：  事件检测与预警：通过实时监控城市运行数据，DeepSeek 模 型能够在事件发生前进行预警，从而提前采取预防措施，减少 损失。  资源优化配置：利用模型对历史数据的分析，可以实现资源的 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。 首先，DeepSeek 模型能够通过实时数据流分析，快速识别城 市中的异常事件。例如，交通拥堵、环境污染、公共设施损坏等问 题，可以通过模型的分析得到及时预警和处理。这种自动化的处理 方式不仅能够减少人工干预的成本，还能够在事件发生的初期就采

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 提升为 过程与结果并重的管理与服务 警 数 据 标 准 数 据 质 量 元 数 据 数 据 安 全 流程 调度 平台 …… 数据 管控 平台 流 程 调 度 层 数 据 管 控 层 数据 产生层 数据交 换层 实时数 据查询 客户管理 财务管理 …… 外部用户 贴源数据区 …… 内部管理分析 内部用户 历 史 归 档 数 据 区 IT 人员 风险管理 Page 12 大数据分析平台总体架构——数据产生层 源以 SFTP 协议批 量传输数据文件  在线访问：开发 Java 或 C 应用，调 用大据源 API ，或 以网络平台爬虫方 式抓取源系统非结 构化、半结构化数 据  组件以实时和批量 两种模式实现下列 功能：  数据采集  数据传输到数据交换 平台（接口服务器） NAS 指定目录  存储数据到数据平台 大数据区指定 HDFS 目录  定时抽取用户访问

60%以上，具体表现为材料自动核验、智能填表、规则实时校验 等功能的落地。某试点城市的前期测试数据显示，智能体可将营业 执照变更业务的处理时长从 90 分钟压缩至 22 分钟。其次，构建 7×24 小时智能问答系统，准确率需达到 92%以上（参照现有金融 行业智能客服标准），分流 50%的人工咨询量。最后，建立动态知 识库更新机制，确保 3000 余项政策条款的关联关系能随法规变动 实时调整，政策解读一致性需保持 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 能体与现有政务云平台的无缝对接，特别是与统一身份认证、电子 证照库等核心系统的数据互通；在业务层面，需要梳理出占业务总 份为跨部门重 复材料；其次是知识管理断层，政务服务知识库更新滞后实际政策 变更平均达 17 天，导致 30%的咨询需二次转接；再者是决策支持 不足，85%的政务数据仍停留在事后统计阶段，未能实现实时态势 感知。某直辖市 2024 年政务服务评估报告指出，群众对”智能服 务”的满意度仅为 68 分，显著低于其他数字化服务指标。 技术债务积累导致运维成本持续攀升。典型地市级政务云平台 每年需投入约

大模型的数据分析与挖掘能力，优化政务平台 的业务流程。通过对平台历史数据的深度学习和实时数据的动态分 析，识别业务流程中的瓶颈和低效环节，提出优化建议并自动生成 改进方案。例如，在审批流程中，AI 可智能预测审批时间，优先处 理紧急事项，同时优化资源分配，提升整体效率。 此外，项目将推动政务数据的智能化应用，支持政府决策科学 化。通过整合全省政务数据资源，AI 大模型能够实时分析社会经济 运行状态、民生需求变化等关键指标，生成可视化报告和预警信 务的效率和用户体验。例如，市民在办理社保、税务等业务时，无 需再频繁拨打热线或在多个页面中徘徊，AI 助手能够实时提供一站 式服务，减少等待时间和操作复杂性。 其次，AI 大模型的部署将推动政务数据的深度挖掘与利用。通 过对海量政务数据的分析，AI 能够识别出潜在的社会问题、经济趋 势和民生需求，为政府决策提供科学依据。例如，通过对交通数据 的实时分析，政府可以及时调整交通管理策略，缓解城市拥堵；通 过对医疗数据的智能分析，可以优化医疗资源配置，提升公共卫生 快速获取所需信息。 - 智能审批：AI 可以辅助审批流程，自动识别 材料中的关键信息，减少人工审核的工作量，加快审批速度。 最后，AI 大模型的引入还将提升政府的社会治理能力。通过对 社会舆情、公众反馈等数据的实时监控与分析，政府可以及时发现 社会热点问题，制定针对性措施，维护社会稳定。例如，在疫情防 控期间，AI 可以通过对社交媒体数据的分析，快速识别出疫情传播 的关键节点，帮助政府制定精准的防控策略。

村居 建立 1 个级基础平台，预留集成 N 个业务应用 的能力，实现民政业务与信息化的深度融合！ 深度融合 各级民政机构使用同一个平台，结合多种技术手 段确保数据采集全面、准确，数据传输实时、安 全，实现上下联动！ 上下联动 智慧民政平台与国家平台互联，与公安、卫计委、 人社、财政等其他单位互通，实现纵横协同！ 纵横协同 建设智慧民政纵横一体化 1+N 平台，实现民政业务与信息化的深度融合！ 全面，数据上报实时、准确， 同时实现大数据应用。 通过网络技术和安全技术， 实现对网络和数据的安全。 民政应用 - 智慧救助 02 救助业务现状分析 安置能力 风险管控能力 寻亲能力 救助三大挑战 物业 教育 云计算 2.0 绿化 交通 智能化 医疗 总结：支撑能力落后管理思路  对救助站的实时 监控能力不足  对救助站救助人 员的实时掌握度 不够 实时监控待加强 ） 入站管理 站内管理 离站管理 档案管理 寻亲管理 未保管理 安置管理 死亡管理 案件移交 监控终端 大厅自助寻亲 大屏可视化 大屏监控 移动端（ APP/ 微信） 人员实时监控 站点实时监控 街头救助 移动离站护送 …… 全国救助系统 全国寻亲系统 卫计医疗系统 公安系统 财政系统 微信 / 微博等 媒体 …… 视 频 监 控 平 台 物 联 网 平 台

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 式云节点，完成多 个房间大屏的互通互动，所有显示单元可进行统一管理，所有信号 源都可被调取到任意显示单元上，完成画面拼接、漫游、叠加、任 意开窗等控制。在决策处理过程中可随意调取相关业务数据及实时 监控信息，作为决策依据，高效判定、决策指挥。 3.4.6 实现全部信号可视化管理 检视云采用统一的信息传输和控制总线技术，将复杂、多元、异构 的各类设备及输入输出数据进行统一转换、统一传输、统一调度， 多屏幕共享、联动与镜像显示信号  实时信号源预览回显，全可视化调度  支持跑马灯动态流动显示，跑马灯文字自定义  自定义预案，一键切换，定时切换  云端管理，大屏分区域管理，多用户分权限同步操作  所有信号源录播管理、回放点播、直播观看  智能控制管理环境量及设备状态  按需定制化使用客户端 3.5.3 综合数据展示  GIS 等高分图形点对点动态显示  与业务数据直接对接，实时监控数据

huawei. com 总 局 u Huawei confidential u 3 采购中心 采购处 全业务领域覆盖，全业务流程打通， 收集全部关联数据 按月、季度报表分析，变为实时展示、实时分析 通过机器学习提升纳税人行业划分、建立防增值税专用发 票暴力虚开等算法模型。 按行业、地域、业务分析，变为以纳税人为核心精确画像 1 风险纳税人定期计算、 定期推送 申报、征收 指标预警 2 3 4 税务大数据应用发展趋势：全量、实时、智能、精准 事前 事中 事后 收入核算 标签画像分析算法模 型 数据驱动业务（智能 提示） 决策一包（分析） & 决策二包（风险） 业务报表 实时风控（开票阻断） 业务报表 4 粗放到精细转变 1 离散到全量数据 3 人工到智能转变 2 周期到实时转变 风险事件事中提示、 快速阻断 明确事后应对的风 险事件 enterprise. huawei. com u Huawei confidential u 4 纳税 信用 风险 缺乏统一治理， 数据资产不清， 质量不高 • 在数据治理工具、数据治理专业服 务和数据服务能力上不足

公文处理：利用文本生成和语义分析技术，自动化生成、审核 和归档公文，提升办公效率。  数据挖掘：结合大数据技术，对政务数据进行深度挖掘，发现 潜在规律，为决策提供支持。  舆情监测：通过实时分析社交媒体和新闻数据，及时发现舆情 热点，辅助政府进行舆情管理。 从技术发展趋势来看，大模型 AI 的未来发展将呈现以下几个 方向：首先，模型的规模将继续扩大，参数数量将呈指数级增长， 进 能够对政务数据进行深度挖掘和分析，帮助政府机构从海量信息 中提取关键洞察，为政策制定和执行提供科学依据。例如，通过自 然语言处理（NLP）技术，AI 可以自动分析政策文件、公众反馈和 舆情数据，生成实时报告，辅助决策者快速响应社会需求。其次， 在政务服务领域，大模型 AI 可以实现智能问答和自动化流程处 理，大幅提升服务效率和用户体验。例如，通过构建智能客服系 统，政府机构能够 24 小时响应公众咨询，减少人工干预，降低运 的加密 算法，对存储和传输中的数据进行端到端加密，确保数据在静止和 动态状态下的安全性。同时，建立多层次的身份认证和权限管理机 制，确保只有经过授权的人员才能访问特定数据。此外，平台需部 署实时监控和日志审计系统，对数据访问行为进行全程记录和追 踪，确保异常操作能够被及时发现和处置。 在数据存储和传输方面，平台应采用分布式存储架构，结合冗 余备份和容灾机制，确保在硬件故障或网络攻击情况下数据不丢

采购处 … … 税务大数据应用发展趋势：全量、实时、智能、精准 金税一期 1994 - 1996 金税二期 1998 - 2013 金税三期 &“ 互联网 +” 2013 - 2020 业务报表 收入核算 业务报表 收入核算 统计分析 指标预警 决策一包（分析） & 决策二包（风险） 标签画像分析算法模 型 实时风控（开票阻断） 数据驱动业务（智能 提示） 快速阻断 事中 明确事后应对的风 险事件 事后 风险 管理 纳税 信用 1 1 离散到全量数据 全业务领域覆盖，全业务流程打通，收集全部关联数据 2 周期到实时转变 按月、季度报表分析，变为实时展示、实时分析 3 人工到智能转变 通过机器学习提升纳税人行业划分、建立防增值税专用发 票暴力虚开等算法模型。 4 粗放到精细转变 按行业、地域、业务分析，变为以纳税人为核心精确画 精确画 像 税务大数据 数 据 源 数 据 应 用 运营运维 数据汇聚 数据管理 数据服务 数据割裂，外部数据整合不足， 智能化应用不足 • 批量数据汇聚，无法满足实时数据 汇聚业务需要； • 纳税人相关数据分散在各个模块的 不同数据表里，没有整合和关联 • 政府其他部门数据和互联网第三方 数据整合不足 缺乏统一治理，数据资产不清， 质量不高 • 在数据治理工具、数据治理专业服