前 言 当前，生成式人工智能大模型成为各行各业关注重点和热议话题。 以 ChatGPT、Bard 为代表的大模型是人工智能技术的一次飞跃，代表 着 AI 技术从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁。政务领域涉及 大量内容生产及人与人交互环节，与生成式 AI 大模型高度的信息收 集、文本总结、智能交互能力契合度较高，是未来生成式 AI 大模型 应用的肥沃土壤。 自大模型工具出现以来，全球各国纷纷探索新技术在政府治理中 技术等变革以适应新的治理挑战，同时加快政务领域大模型应用规范。 2023 年以来，韩国、新加坡、美国、英国、澳大利亚、新西兰、日本、 加拿大、丹麦等 9 个国家相继出台政府机关（公务员）使用生成式 AI 的临时指南，通过明确使用原则、框定场景范围、建立监管规范等规 避技术风险，推动应用趋向合规。但由于技术尚处于快速发展阶段， 治理政策的模糊性仍然存在：一方面尚未形成有关政府应用人工智能 里云、 360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭 州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地，政务热线、智 能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大 模型的快速发展，预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、 政务服务提供中，成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需 要强化前瞻部署，主动应对新技术变革带来的机遇和挑战，从战略、

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 GPT-4 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 1.1 大模型的概 念 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 1.2 大模型的发展历 定义推理模型 在 OpenAI 的官网上 ， OpenAI 定义推理 模 型是在回答之前进行思考 ， 并在回复用 户 之前 ，在内部生成一长串的思维链过 程。 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

.............................................. 10 8.1 交互式问答 ...................................................................... 10 8.2 生成式 BI ...................................................... ........ 11 8.4 数据定期更新能力 ................................................................ 11 8.5 文案生成 ........................................................................ 11 8.6 计算机视觉（CV） ........ 宜具备根据需求弹性扩展或缩减推理服务资源的能力，支持同时部署和管理多个政务大模型， 提高资源利用效率。 T/ISC 0079—2025 5 6.2.3 模型选择与配置 a) 应支持多种通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案过的大模型的选择和配置，以满足 政务大模型的需求； b) 应支持可以根据具体任务选择合适的模型。 6.2.4 模型管理 a) 应支持创建、存储和管理多个自研大模型的模型库；

。 ④ 同步录音录像系统：该系统按照自侦案件办理的要求建设的，主 要对自侦案件办理过程中讯问程序进行同步录音录像，此系统没有 是线下独立运行的，有固定式和便携式两种设备。我市两级院都建 设了固定的同步录音录像场所，还配备了便携式的设备，但由于检 察机关已经没有侦查权，此系统也失去了应用的场景。 1.1.2 即将建设的音视频系统 ① 检委会会议系统（涉密网）：该系统是高检院统一规划设计，基 同步录音录像系统：该系统按照自侦案件办理的要求建设的，主 8 / 83 要对自侦案件办理过程中讯问程序进行同步录音录像，此系统没有 是线下独立运行的，有固定式和便携式两种设备。我市两级院都建 设了固定的同步录音录像场所，还配备了便携式的设备。 1.2.2 正在建设的音视频系统 ① 检委会会议系统（涉密网）：该系统是高检院统一规划设计，基 于涉密网的全国四级检察院上下级院联网的视频会议系统。目前我 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、 12 / 83 云视频等应用方向发展，以分布式云互联为基础，集云互联、信息 交互、大数据应用于一体的综合可视化云——检视云应远而生。 2.3、检视云的特点  检视云有效的解决了传统解决方案的难题，使用云节点建立可视 化信息的基础互联网络，利用服务层可实现与不同业务系统的快

自动化审批流程.........................................................................42 2.2.3 数据智能分析与报告生成..........................................................45 3. 技术方案设计............................ 5000+政务知 识点的动态更新体系，配合多源知识校验算法，政策法规类问答准 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 测试数据显示，相较规则引擎方案，对话完成率从 62%提升至 89%，平均对话轮次减少 3.8 轮。 文本结构化处理 通过联合实体识别（NER）和关系抽取技术，可自动从非结构化文 档（如政策文件、办事指南）中提取关键信息，生成机器可处理的 标准化数据。以行政许可事项为例： 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

.........................................................................................26 2.2.1 生成模型................................................................................................. .........................................................................................99 7.2 文书生成模块................................................................................................. ....................................................................................104 7.2.2 文书自动生成...................................................................................................

2011201220132014201520162017201820192020202120222023202420252026 分类 V3 R1 模型定位 通用型大语言模型 专为复杂推理任务设计，强化在数学、 代码生成和逻辑推理领域的性能。 参数规模 671B DeepSeek-R1671B 满血版 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 科研、算法交易、代码生成等复杂 任务 性能优势 DeepSeek-R1 在数学、代码、自然语言推理等任务上，具有更高的生成 质 量、更快的生成速度、更强的逻辑推理。 成本优势 训练成本低，推理成本更低。硬件资源需求降低。 开源生态 模型，完全开源，不限制商用，无需申请。 7B\8B : 智能客服、轻量级对话助手、编程辅助工具 14B : 知识问答、长文本内容分析与生成、企业级复杂任务 务 ( 合同分析、报告生成 ) 32B: 高精度专业领域任务 ( 医疗问诊建议、法律条文解读 ) 。 70B: 高复杂度生成任务 ( 数学分析、创意写作、算法设计、 金融预测等 ) 671B : 任意复杂场景。 近些年大模型技术 兴起

模型训练策略......................................................................................65 4.3.1 分布式训练.................................................................................68 4.3.2 模型优化与调参 ....................................................................................80 5.1.1 自动化公文生成.........................................................................82 5.1.2 公文审核与批阅......... 智能会议安排.............................................................................90 5.2.2 会议纪要自动生成......................................................................92 5.3 决策支持模块...............

务的智能化交互。通过智能问答、语音识别、文本生成等技术，为 用户提供全天候、高精度的政务服务咨询和业务办理支持。例如， 用户可通过语音或文字描述需求，平台能够自动匹配相关业务并引 导完成操作，减少人工干预，降低沟通成本。 其次，利用 AI 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 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 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 答、 政策解读的精准推送以及业务办理的智能引导，极大地提高政务服 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

一件事网上服务 专区 一件事主题分类更明确、服务更清晰，服务查询更快捷 基本信息、办理步骤、流程、申请材料、窗口信息等多事项联办理指南 移动端 智能导办 自助终端 情形引导问答，明确办事人场景，在线生成办事项清单，指导网上申报 好差评 整体满意度、办理指南满意度、办事时长 满意度、线上线下办事服务评价 政务网专题页 小程序 H5 页面 13 ② 统一受理，实现审查要点自动提醒，办件分拨流程可视化编 减少办件预审人员对业务的依赖度 ① 精细化 受理情形 办件预审 统一受理 办件分拨 大厅申报 ② 审查要 点知识库 智能提醒 数字平台：统一事件服务 （流程调度） 分拨 分拨 … 分拨流程拖 拽式编排， 统一办结 A 部门系统 B 部门系统 N 部门系统 快速灵活匹配 多事项审批各 种流程模式 统一结办 14 ③“ ” 一件事 精细化事项梳理：四减、提升效率 “ ” 进行套餐主题梳理，以用户视角为中心，以办 查方式及要求，形成 可视化样例，便于窗口和审批部门工作人员对照审查。 材料梳理 为提供产品化套餐服务，支撑办件自动分发，根据服务主题梳理套餐内各事项相互依赖关系，形成环节清 晰、部门协作的套餐式服务流程，并结合政务服务事项所涉及运行系统，理清事项数据流向。 流程梳理 15 “ ” 一件事 服务示例 人才认定申报 部门审批 办结 部门为中心 • 缺少线上办理系统 • 串联办理