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 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”） ，预训练大语言模型的典型代表包括 OpenAI 的 GPT 和百度的文心 ERNIE ， ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型产 品， 预训练大模型 预训练 大语言模型 预训练大语言模型 GPT 文 心 ERNIE 1.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 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 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

时代数字政府建设也将面临新的变革机遇。其一，改变现 有人机互动模式，推动“互联网+政务服务”向“智能+政务服务”演 进升级。在服务需求端，通过拟人化交流、类人化互动，大模型能够 增强问询系统对用户自然语言和问询上下文的理解能力，自动精准抽 取用户需求，提高回复准确性和办事成功率；在服务供给端，能够实 现对服务引导、咨询等重复性工作的取代或智能辅助，大规模替代和 优化政务服务前端人力劳动，减轻服务压力。其二，革新内容生产方 提示瞬间收集大量信息，深度学习算法还可使大模型对信息进行分类 和聚类，实现对分散信息的组织和总结，为公务人员提供匹配度高、 整合度高的信息，成为公务员的“智能问询助手”。具体来看，公务 人员可使用大语言模型等工具开展资讯收集、政策研究、招投标标准 了解等方面的知识检索。例如，爱尔兰农业部利用 ChatGPT 检索处 理技术和软件有关问题。英国、韩国和澳大利亚推荐其政府工作人员 在政策调研、信息收集中使用 为，效率提高最明 7 横须贺市经营企划部，《ChatGPT 应用实证结果报告》，2023 年 6 月。 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 7 显的场景是创建 VBA 和编程代码知识。8 二是助力内部文书写作自动化。政府公文写作是内部事务中任务 量大、机械性高、有“模板”可循的事项之一。大模型及其衍生产品 在经过高质量语料库训练后，能胜任内容校对、资料整合、摘要总结

信息输入节点机（BQ-I06D-S） 1 路 H.265/H.264 高清编码器集图 像编码、可编程中控应用等功 能于一体。该系统采用 A7@ 600MHz 高性能处理器，Linux 操作系统，全功能高清数字和模拟 输入输出接口，可灵活应对各种应用需求。 硬件架构  集图像编码、可编程中控等功能于一体；  支持 3G-SDI/HDMI/DVI/VGA/YPbPr/CVBS 全功能信号输入； 任何字体，都能在 IPAD 平板、安卓平板上正确显示（不需制作图 片）。 9. 编程设计平台可自动生成各种 3D 按钮（不需设计图片）；也支 持图片按钮，支持 PNG、WMF、ICO、GIF 图片的透明效果，可实 现任意形状的按钮，各种效果的界面。 10.设计平台采用先进的软件技术，不需使用任何电脑语言进行编程， 不需使用各种复杂的逻辑模块与宏，以方便施工、后期维护及升级。 11.程序设 技术参数：  控制通讯：以太网(TCP/IP)，10/100M 自适应，TCP SERVER 方 式，也可定制为 UDP 方式。  处理器：嵌入式 ARM 处理器。  红外口：6 路。每路独立可编程的红外发射接口，支持控制多台 71 / 83 相同或不同的红外设备，支持控制 DVD、电视机、空调、投影机等 所有红外遥控设备； 红外学习器：内置，支持超长码识别。主机内置红外学习器，自动

以满足现代化政务管理的需求，亟需引入先进的技术手段来提升整 体效能。 在此背景下，构建一个基于大模型的 AI 公共支撑平台，成为 解决当前政务办公痛点的有效途径。该平台不仅能够实现智能化信 息处理，还能通过深度学习、自然语言处理等技术，提供辅助决 策、自动化办公、数据挖掘等功能。以下是具体的需求分析： 1. 信息处理需求：政府机构每天需要处理海量的文档、数据和信 息，包括公文流转、会议记录、政策解读等。传统的手工处理 效处理和智能分 析，提高决策支持能力，并通过统一标准和安全策略，加强数据安 全和隐私保护，最终实现政务办公的现代化转型。 1.2 大模型 AI 技术发展趋势 近年来，大模型 AI 技术在自然语言处理、计算机视觉、语音 识别等领域取得了突破性进展，成为推动人工智能发展的重要引 擎。大模型 AI 技术以海量数据和强大算力为基础，通过深度学习 框架构建具有高泛化能力的模型，能够处理复杂的任务并提升智能 文撰写，减少人工操作；数据分析模型能够从海量政务数据中提炼 出有价值的信息，为政策制定提供科学依据。大模型 AI 技术的应 用场景正在迅速扩展，包括但不限于以下方面：  智能客服：通过自然语言理解技术，实现 7*24 小时的智能咨 询服务，减少人工客服的工作负担。  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

互联网大数据采集系统基于云计算分布式技术架构，采用 聚合搜索引擎、海量数据存储管理、自然语言处理等技术，攻 克互联网信息碎片化、数据量巨大、数据格式标准不统一等技 术难点，实现互联网海量数据采集和结构化转换，形成统一的 高价值结构化数据库。 97 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 技 术 能 力 自然语言 处理 聚合搜索 引擎 海量数据 管理  中文分词 中文分词 正文抽取  新词识别  无关信息过滤  7× ２４小时全网采集  多种语言采集  覆盖主流知名网站  HDFS分布式文件系统  海量数据并行挖掘  通用数据接口 基于上述技术的系统架构图如下： 系统提供采集强大稳定的采集功能，并提供采集规则配置 98 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 采集任务调度、采集任务监控、采集内容管理等丰富全面的管 面的管 理功能。系统数据采集具有覆盖范围广、采集准确性高、运行 稳定性强、资源占用率低等四个特点：  网站覆盖度广。系统采集范围覆盖国内外数万家主流网 站，支持多语言采集。  采集准确性高。系统利用先进的自然语言智能处理技术， 精准识别采集目标，过滤无关链接和广告等垃圾数据。  运行稳定性强。系统采用先进的云计算分布式架构，保 证了采集进程 7×２４小时稳定运行。  资源

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 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 务场 景时，传统的信息化手段难以有效应对。为此，引入 AI 大模型技 术成为提升政务服务智能化水平的关键路径。 AI 大模型凭借其强大的自然语言处理、数据分析和预测能力， 能够为政务平台带来以下显著优势： - 智能问答与咨询：通过自然 语言理解技术，实现用户问题的快速响应与精准解答，减少人工客 服压力。 - 个性化服务推荐：基于用户行为与偏好数据，提供定制 化的政务服务推荐，提高用户满意度。 AI 大模型技术深度融入全省一体化政务平 台，全面提升政务服务的智能化水平，优化用户体验，提高行政效 率，并为政府决策提供数据支持。具体目标包括以下几个方面： 首先，依托 AI 大模型强大的自然语言处理能力，实现政务服 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

DeepSeek-R1-Distil-Qwen-15B 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 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 智能问数 + 以文搜图”四维赋能体系， 助力在法规检索、警情分析、数据研判、精 准查缉以及事故追逃等场景实现高效应用。 江苏 · 审计厅 2025-06-04 大语言模型智能分析平台初步实现了大语言 模型本地部署、法规制度智能查询、审计知 识智能共享、业务数据智能分析等多项功能， 提升了审计工作的效率与质量。 山东 · 青岛市 2025-06-11

系统平台设计应采用面向服务的体系结构（SOA)，可根据用户 需求进行松散耦合，应用组件进行分布式部署、组合和使用。接口 应是采用中立的方式进行定义的，独立于实现服务的硬件平台、操 作系统和编程语言，从而加快开发并更加可靠地交付新的增强后的 业务服务。 2.3.2.2 J2EE 技术 JavaEE 是目前建立日趋复杂的电子政务系统的首选支撑平台。 因此项目系统应采用 JavaEE 技术、B/S 格式，在系统的内、外部接口中，所有数据都采用 XML 方式进行交 换，提高系统的开放性和可扩展性。 2.3.2.6 WebService 技术 系统接口应采用 Web Service 封装，保障系统之间的对接能够 在不同的语言编写程序上能够稳定运行。 2.4 平台部署设计 我市“互联网+政务服务”平台遵循平台总体架构，省级平台、市 级平台分级独立建设，通过省、市两级政务服务数据交换共享平台， 实现省、市两级平台数 题提示，用户可以直 接选择。 3.1.3.2.1.8相似问题引导 智能地将所有与用户问法相类似的问题推送出来，供用户选择 查询其中最确切的问题。 3.1.3.2.1.9自然语言识别与自动回复 提供自然语言识别与寒暄式自动回复，能智能识别拼音和常见 的拼写错误形式，并提示用户。 3.1.3.2.1.10富文本回复 提供图片、音频、视频、超链接、附件、地图等多种形式回复， 让机器人

应链攻击风险，保障整体系统可信性。 6.4 应用服务组装 6.4.1 应用管理 a) 应支持整合与处理来自不同领域、不同层面的知识，从而更好地满足来自多样化场景的需求。 将专业领域的知识与通用语言建模能力相结合，为用户提供高质量的内容和服务； b) 应预置政务场景大模型应用模板，如政策文件、政务问答、政务要素等，模板中需预置行业大 模型，大模型需具备政务行业属性，以实现快速构建政务大模型应用能力，同时支持用户自定 识别服务。 a) 应具备理解用户目的能力，意图识别服务能够通过对用户输入的文本进行分析，理解用户的意 图，从而为后续的对话处理提供明确的方向； b) 应具备自然语言交互的能力，意图识别服务可以支持自然语言交互，用户可以使用自然语言进 行提问和查询，无需特定格式或关键词，使得对话更加自然和便捷； c) 应具备多轮对话支持的能力，意图识别服务可以支持多轮对话，可以在对话过程中动态地调整 意图识别结果，从而更好地引导对话过程； 意图识别结果，从而更好地引导对话过程； d) 应具备强大的后端知识库，意图识别服务通常与强大的后端知识库相结合，可以提供更加全面 和准确的信息和服务； e) 宜具备自我学习和优化的能力，意图识别服务可以通过机器学习和自然语言处理技术进行自我 学习和优化，不断提高对话系统的效率和准确性。 6.4.2.2 检索组件 检索组件允许用户高效地查询和获取文档中的关键信息，提升信息获取的效率，进而提升工作和决 策的效能。 a)

情 况及数据情况，提交数据系统现状调研报告。 5.3.5.3 迁移设计 迁移设计主要包括数据迁移概要设计、数据迁移详细设计、迁移系统概要设计、 迁移系统详细设计。迁移设计阶段采用统一的建模语言，建立和规划业务模型、 业务过程模型和数据模型，参照现有系统做出基本的系统模型，并由此抽取出 第 99 页 未来系统的建设框架和规范，确定业务流程和数据存储在不同系统的分工和分 布，以此为基 技术分析可以通过应用实现架构、编程语言两方面考虑。 从实现架构角度看，B/S 架构应用只需要改造服务器端应用程序。C/S 架构需要 同时考虑客户端和服务器端的应用程序改造。 从编程语言角度看，如下图所示，编译型语言开发的应用，编译后程序运行时 不依赖语言环境，不需要重新编译，直接使用编译的结果就行。这类应用需要 基于 Linux Arm 版编译器在国产平台进行重新编译。解释型语言开发的应用， 即程 即程序一边由相应语言的解释器“翻译”成机器语言，一边执行。这类应用需要在 国产平台上运行对应语言的构建工具、解释器。另外，若原应用使用 Windows 专有技术开发，用户需要考虑选择 Linux 平台技术方案进行替代。 第 122 页 6.2应用迁移 6.2.1 业务数据迁移 大多数业务系统数据保存在数据库中。用户要面对将原来运行在 x86 平台的业 务 数 据 库 （ 比 如 Oracle