..........................................................................................116 8.3 持续改进机制............................................................................................... 性。  模型训练：采用分布式计算框架，提升训练效率与模型精度。  系统集成：与现有政务系统无缝对接，降低实施成本与复杂 度。 此外，文章还将分析 DeepSeek 模型在长期运维中的可持续性 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 联网、大数据分析等，但在实际应用中仍存在诸多不足。以某沿海 城市为例，尽管其已部署了大量智能摄像头和传感器，但由于数据 整合和分析能力不足，许多潜在问题未被及时发现和处理。例如， 某区域的空气质量数据异常持续了三天，但直至市民投诉后才被发 现和处理，错过了最佳的干预时机。 在应对突发事件方面，现有系统的联动性和协同性较差，各部 门之间的信息共享和协作机制不完善。以某次暴雨灾害为例，由于 气象、交

10.3 用户反馈与改进................................................................................99 10.4 持续优化与更新..............................................................................101 11. 项目进度与里程碑 3 技术前沿跟踪..................................................................................151 15.4 持续优化与创新..............................................................................152 1. 项目背景与目标 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 息，为政策制定提供数据支撑。例如，基于 AI 的预测模型可准确 评估政策实施效果，辅助制定更精准的民生服务策略。 为确保技术落地的可持续性和可扩展性，项目还将构建完善的 AI 模型训练和更新机制。通过建立标准化的数据集、训练环境和评 估体系，保障 AI 模型的性能始终处于行业领先水平。同时，平台 将支持多场景、多领域的模型适配，确保技术能够快速响应未来政

.....................................................................................192 13.2.1 数据持续收集................................................................................................. 用户友好性：系统需具备易于使用的界面和操作流程，以便于 不同层级的政务工作人员和公众用户进行高效的交互。 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 ， 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 120 亿元，同比增长超过 25%。预测显示，未来五年该 市场将以每年 20%的速度持续增长。这表明，政务 AI 正逐步成为 政府工作创新的重点。 政务 AI 发展的现状呈现出以下几个方面的特点：  政府数字化转型加速：各地政府纷纷加大对数字化建设的力 度，政务 AI 技术的应用正是其中的一项重要内容。

192 9.2.1 运行数据定期分析...................................................................195 9.2.2 用户反馈持续收集...................................................................198 9.3 迭代优化计划............... 9.3.1 功能扩展方向..........................................................................202 9.3.2 性能持续优化..........................................................................204 10. 风险与应对措施....... 技术升级路径.................................................................................253 12.1.1 模型持续优化........................................................................254 12.1.2 新功能扩展........

技术升级与迭代..............................................................................196 10.1.1 大模型持续优化.....................................................................199 10.1.2 新技术引入........... AI 的建设需结合地方实 际需求，分阶段推进。初期可通过试点项目验证技术可行性，逐步 扩展至更多政务场景。同时，建立完善的技术支持体系和培训机 制，确保政府工作人员能够熟练运用 AI 工具。通过持续优化和迭 代，政务办公大模型 AI 将成为推动政府数字化转型的核心引擎， 为公众提供更高效、便捷的服务。 1.3.1 效率提升需求 随着政务办公复杂度的增加，传统的工作模式已难以满足高效 击情况下数据不丢 失、服务不中断。同时，数据传输过程中应使用安全的通信协议 （如 TLS 1.3），防止数据在传输过程中被窃取或篡改。为进一步 增强数据安全性，平台还应引入零信任安全架构，通过持续验证和 动态访问控制机制，减少内部威胁和外部攻击的风险。 数据分类分级管理是另一个重要环节。根据《数据安全法》的 要求，政务数据应按照敏感程度进行分类分级，并针对不同等级的 数据制定相应的保护措施。例如：

改革。推动更多服务事项一网通办，做到企业开办全程网上办理。放宽小微企业、个体工 商户登记经营场所限制，便利各类创业者注册经营、及时享受扶持政策。完善社会信用体系。以公正监管 维护公平竞争，持续打造市场化、法治化、国际化营商环境。 4 国家颁布相关政策，持续推进政务服务优化 初步顶层设计 落实平台建设 • 《国务院关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设的指导意见》（国发 〔 2018 〕 27 号） • “ 放管结合、优化服务改革推向纵深的关 键环节 “ 吸收地方和部门依托平台创新建设经验以 减材料、减环节、减时限、减次数”为目标， “ 逐步推进 一网通办” 2016 2016 2018 2019 详细技术指南 持续优化服务 • “ 《国务院办公厅关于印发 互联网 + ” 政务服务 技术体系建设指南的通知》（国发〔 2016 〕 108 号） • 《国务院关于在线政务服务的若干规定》（国 令〔 2019 证照获取接口 材料获取接口 支付接口 物流接口 业务 中台 事项管理 办件服务 电子 证照 材料中 心库 统一 物流 统一 支付 集成接口、流程运行 主题、表单、流程编排 现网综合政 务服务平台 持续梳理优化 事项梳理 情形梳理 表单梳理 材料梳理 流程梳理 一体机 精细化梳理配置模块 11 “ ” 一件事 政务服务系统架构 “ 一件事”政务服务系统 现网政务系统 服务 门户 网上服务门户

央国企信创数字化转型总体需求 分析 建立数字化管控机制及组织 保障体系 持续赋能 ，做好数字化人才 建设 采用国产化技术实现安全可控 采用信创基础软硬件技术产品 ，构 建基于内生安全的安全自主可控体 系 建立支撑央国企信息化建设的标 准体系 为数字央国企建设的全面推进夯 实基础 业务 需求 支撑三大核心能力构建 持续赋能 ，提升能力的价值， 打造能力使用的生态 数智 需求 标准 险工作环境加快推进无人化、远程化操作； . 全产业链协同 ，高效运营。 . 智能制造为主要转型方向 ，持续推进两化 融合工作； . 基于数字孪生 ，加强设计制造数字化协同； . 重资产企业加强设备全生命周期管理 ，利 用物联网技术、利用机器大数据。 . 清洁能源持续发展； . 整个能源产业从产能扩展转向智能 发展 ，如智能炼化、发电； . 战略 自身 特点 战略 指导 36 n 通过数智融合的信创中台的有力支撑 ，构建有效强大的央国企中台能力 ，实现业务、技术和数据的有机统 一 ，从而促进央国企管理和运营全面数字化 ，持续为各业务部门赋能 Ø 通过不同阶段信息化资产的积累 ，沉淀公共微服务能力 ，最终形成强大的央国企中台支撑 Ø 以微服务化改造 ，实现业务解耦 ，支持业务应用的快速定制开发和业务创新 ，实现应用快速灵活应变

央国企信创数字化转型总体需求 分析 建立数字化管控机制及组织 保障体系 持续赋能 ，做好数字化人才 建设 采用国产化技术实现安全可控 采用信创基础软硬件技术产品 ，构 建基于内生安全的安全自主可控体 系 建立支撑央国企信息化建设的标 准体系 为数字央国企建设的全面推进夯 实基础 业务 需求 支撑三大核心能力构建 持续赋能 ，提升能力的价值， 打造能力使用的生态 数智 需求 标准 险工作环境加快推进无人化、远程化操作； . 全产业链协同 ，高效运营。 . 智能制造为主要转型方向 ，持续推进两化 融合工作； . 基于数字孪生 ，加强设计制造数字化协同； . 重资产企业加强设备全生命周期管理 ，利 用物联网技术、利用机器大数据。 . 清洁能源持续发展； . 整个能源产业从产能扩展转向智能 发展 ，如智能炼化、发电； . 战略 自身 特点 战略 指导 36 n 通过数智融合的信创中台的有力支撑 ，构建有效强大的央国企中台能力 ，实现业务、技术和数据的有机统 一 ，从而促进央国企管理和运营全面数字化 ，持续为各业务部门赋能 Ø 通过不同阶段信息化资产的积累 ，沉淀公共微服务能力 ，最终形成强大的央国企中台支撑 Ø 以微服务化改造 ，实现业务解耦 ，支持业务应用的快速定制开发和业务创新 ，实现应用快速灵活应变

描述每个微调模型的目的、功能和适用场景； 这有助于其他团队成员了解模型的设计思路，以便在后续维护和优化过程中做出相应的调整； f) 应具备政务大模型持续改进运营能力，建立一个反馈机制，收集用户和团队成员对微调模型的 意见和建议。根据这些反馈，持续改进模型，提高其准确性和实用性。 6.2.5 模型训练与精调 a) 应具备大模型精调、调优功能，，包括且不限于对全量或部分参数、数据批量大小、模型层级 后，用于下一次的模型优化训练，持续提升模型输出准确度； b) 应支持模型压缩，可通过量化、稀疏化等方法在尽量减少精度损失的前提下，降低算力资源占 用，提高推理速度； c) 应支持对政务大模型进行指令微调，使其能够更好地理解和执行用户指令，可通过构建指令对 的训练数据集，并使用高效微调、全量微调等方法进行微调，从而提升政务大模型在多种应用 场景下的智能交互体验； d) 应具备灾难性遗忘防治能力，确保模型在持续学习过程中不会忘记先前知识，可通过输出保留 先前学到的知识、对比测试、迁移学习测试、长期训练与验证、用户满意度调查或模型自我评 估等方法进行验证； e) 应具备大模型幻觉处理能力，可通过利用外挂知识库等方法去减轻大模型幻觉影响，采用自动 化事实检查、人工审核、建立反馈机制或持续更新知识库等方法去验证，从而避免政务大模型 在生成回答时出现不准确或不合理的情况； T/ISC 0079—2025 6 f) 应支持强化学习的训练方法，以实现模型在政务场景中的智能决策与优化；

5 （三）部署方式多元，尚无统一路径 ............................................................ 14 （四）配套措施全面，力度持续强化 ............................................................ 17 三、各国加快政务领域大模型应用规范 ............ 年中国人工智能政府行业应用渗透度为 52%，仅次 于互联网行业（83%）和金融行业（62%）。1据国家发展改革委官方 披露，我国政府数据资源占全国数据资源的比重超过 3/4，将为大模 型训练和持续更迭提供丰富的基础燃料。2另一方面，随着数字政府 建设深入，政务服务的普惠化便利化水平不断提升，线上线下服务量 随之激增，迫切需要运用新的技术手段解决政府回应能力不足问题。 以 12345 政务服务热线为例，2020-2022 现求职者和岗位的双向精准推荐，还能针对岗位为求职者生成个性化 简历摘要。 5. 强化国防科技实力 美国已探索大模型技术在国防安全、航空航天两类重大国家科技 创新项目中的应用。 美国国防部持续推进对大模型在国防安全领域应用的监测和探 索。2023 年 1 月，美国国防部信息系统局将生成式人工智能技术列 入 2023 年年度技术观察名单中，以提高国防部对新技术在改善情报、 作战规划以及行政业务流程等方面潜力的认知。6