跑站事由发生  对救助人员出入 站管理有待加强  对救助人员的身 体健康管理能力 有待加强 人员管理待加强 数据不准确  数据统计、上报 不准确  虽然有系统，但 各种数据上报仍 然采用人工上报 模式 智慧救助解决方案 云基础设施层（政务云）、采集设备层（指纹、人脸、图像、位置等） 应 用 层 PC 端（ WEB ） 入站管理 站内管理 离站管理 档案管理 寻亲管理 救助管理机构制定车辆使用管理制度，确定专人，维护车辆 和车内设备，严格规范救助车使用和出行程序，建立救助车 出行登记制度。 应用场景 解决方案 • 卫星定位系统（ GPS ）：系统提供救助车动态监管功能，管 理车辆信息，记录救助车出车事由及路线计划，采用安装在 救助车上的 GPS 设备，采集车辆实时定位信息。 • 地理信息系统（ GIS ）：将车辆的实时定位信息与电子地图 相结合，在地图上实时展现车辆信息，实现动态监控。 预存管理 入住缴费 退住结算 消费登记 费用流水 费用管理 人事管理 费用管理 库存管理 平台提供了标准化、规范化的机 构管理功能，利用信息化手段进 行计费、收费、库存、人事的管 理，避免养老院收费遗漏，库存 避免出错，且方便评估员工绩效 运营管理 基础能力 4 ：准确直观的统计分析能力 老人类别统计 老人年龄统计 护理级别统计 老人出入统计 老人信息详情 老人统计

党建工作。要加强社会组织党的 建设，探索加强新兴业态和互联 网党建工作。 习近平在中央军委党的建设 会议上的讲话 : 全面加强新时代我军党的领 导和党的建设工作，是推进 党的建设新的伟大工程的必 然要求，是推进强国强军的 必然要求。 智慧党建平台 落实中央党建要求，构建智慧党建平台 党的十九大会议主题 ◼ 如何将“互联网 +” 与党建工作有机融合促进信息化和服 务化协同推进，有效提升党建工作效能，是一项重要的时 依托资深的省市级党校专家团队精心制作的高质量、全方位党建内容库 5000+ 套题库 全国及本地专家资源库 来源于党章、十八大、十九大等各类文献和领导讲话 学习原著 10+ 篇 来源于《习近平谈治国理政》、《十九大报告》、《习近 平新时代中国特色社会主义思想三十讲》等 学习图解 10+ 篇 来源于人民网、党建网、光明网、求是网等 红色 VR 教育基地 红色马栏、红色安吴、梁家河等 Confidential

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数 据 专 题 地 理 数 据 地 理 空 间 数 据 服 务 产 品 数 据 库 农 业 气 象 服 务 产 品 数 据 服 务 产 品 的 元 数 据 库 气 象 观 测 数 据 基 础 地 理 数 据 系 统 运 空间大数据分析技术，结合行业部门数据实时对灾害区域进行影响分析，精准分析出影响多少水田、影响 多 少旱地、有多少学校、多少个发电站、多少人口，等等。 对灾害发生区域的孕灾环境、承灾体、抗灾能力一目了 然。 下垫面类 型 抗灾能力 基础统计 面积、人 口、 GDP 孕灾环境 承载体 r33 主要建设内容 2 ：基于 GIS 预警信息靶向发布页 面 发布对象 GIS 分 业务——实现从数据 到产品，从信息到管理的无缝隙覆盖。 纵向覆盖省、市、县三级业务——实现从指导到反馈，从宏观到微 观的全局视角管理。既涵盖气象业务 ，也涉及气象管理——实现管 理、业务高效衔接，相互支撑。 一体化平台（智慧气象整体解决方案） P70 监测预警 观测数据 产品制作 产品展示 P71 以环境气象数据和业务为基础，进行京津冀及周边地区空气质 量预报、空

ERNIE 1.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 预训练模型 文心一言 ChatGPT 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产 品 语言大模型 是 指 在 自 然 语 言 处 理 （ Nat u ral La ng uage Processing ， NLP ）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 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像 人 类解决复杂问题时会先把思考过程写 下来 一样 推理模型的核心 也就是说 ，如果模型在回复你之前有一 长 串的思考过程（这个过程必须可以显示输 出） ，探索了很多不同的路径之后给出 答 案 ，那么有这个能力的大模型就是推 理大 模型。推理模型的核心在于处理那 些需要 与业务收益的平衡关系 ， 是 规 避技术盲目投入、 实现可 持续 智能化转型的核心前提。 例如 有的行政审批的智能化 应用中 ， 人工智能系统虽将部 分环节处 理时间大幅压缩 ， 但因需额外 增设人工复核岗位 ， 实际综合 成本不降反升 三是准确评估数据载体的安全 边界 ， 筑牢数据安全防线。 DeepSeek 的应用依赖于海量

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 网络高速发展所带来的前所未有的新观念、新体验、新技术，云的应用方式亦从最初的云存储 向云数据库、云分析、云计算、云推送、云视频等应用方向发展，以分布式云互联为基础，集云互 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，即使控制服务器宕机，系统仍能够按已部署运行，确保系 统即使在多种环境下能够稳定运行。 3.2.3. 可扩展性原则 充分考虑目前业务工作对信息系统的需要，强调系统的可扩展性，充分考虑在结构、容 统一管理、统一维护、统一调度，更易使用 检视云平台提供统一的资源管理能力，可以对全院各种视频会议资源、视频监控资源、显 示大屏资源、会议室资源、KVM 资源等进行集中管理，建立资源台账，对各种资源情况一目了 然，同时检视云平台提供运维管理能力，可以实现各种资源的在线巡检、状态监测、性能评 估、故障知识库等多种功能，使运维工作有章可循、有据可依，检视云平台还提供了对音视频 资源的可视化调取功能，更易于使用。

清华数据治理研究中心 清华数据 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 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了 进行分析和比较，探究群众诉求的时空分布规律。三是颗粒缩放，政府在数智化 技术的支撑下可以实现对特定区域的“放大”和“缩微”（譬如点位、小区、社 区、街道、市辖区、全市，甚至是跨区域），从而更加精细和精准地理解社会治 理问题的集聚和离散状态。 第二，政务热线是协同治理的“接驳器”。政务热线承担着“上挂下联”的 职责，可与政府部门（含同级政府职能部门和上下级政府）“接驳”联动，及时、 高效地回应群众诉求。政务热线 各地政务热线发展提供了重要的启示。 一是在感知社情民意方面。“接诉即办”改革以 12345 热线作为主渠道，通 过归并全市 64 条热线电话、建立网络和移动端等多个渠道，全年全天候快速受 理群众来电，以实现对民情民意的全面感知、对全体市民的全面覆盖。自 2019 年以来，“接诉即办”改革建设并整合了政务微信、微博、网站、“北京通” APP、人民网“领导留言板”、国家政务服务投诉与建议等

www.iresearch.com.cn 19 情感分析 • 传统的智能客服仅支持关键词 触 发或固定对话流程，难以理 解方 言、口语化的提问，对用 户意图 的理解机械化 • 采用一问一答形式，不具有上 下 文理解能力，针对复杂、模 糊问 题难以提供有针对性的解 决方案 • 政务坐席人员需要掌握大量的 法 基于海若基模型构建了具有黑龙江特色的“龙政 数智”大模型体系 ，赋能数据“构 - 找 - 问 - 写 - 比 - 审 - 解”的全应用流程。海若政务大模型在整合黑龙省数据资源的基础上，借助自 然 语言转 SQL 的能力，实现数据了智能查询、智能分析和展示。针对公文编写、项目评审等场景中政府工作耗时耗力的痛点 ，海 若政 务大模型面向黑龙江省业务需求提供办公助手 ，帮助工作人员高质量、高效

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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。 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 急 响应工作延误，造成了严重的社会影响。这表明，政务城市治理亟 需一种高效、智能的解决方案，以提升事件处理的效率和准确性。 针对上述问题，引入 DeepSeek 模型可以有效提升政务城市治 理的智能化水平。DeepSeek 模型具备强大的数据处理和分析能 力，能够实时监控城市运行状态，快速识别和预警潜在问题。通过 深度学习算法，模型可以从海量数据中提取有价值的信息，生成精 准的决策支 部门的协同治理平台，提升政府应对复杂事件的能力。 以下为某城市在引入 DeepSeek 模型前后的治理效率对比： 治理指标 传统模式（平均处理 时间） 引入 DeepSeek 模型（平均处 理时间） 效率提升 （%） 公共设施损坏 处理 48 小时 12 小时 75% 交通事件响应 60 分钟 15 分钟 75% 环境异常发现 72 小时 6 小时 91.7% 通过引入 DeepSeek