台，开放支持基础大模型、行业大模型。 “N”是投资建设 N 个可信智算中心：可信智算中心有望 年内率先落地北京武汉。北京智算中心预计今年 10 月份完成一 期建设，规模为 100P；武汉智算中心下半年启动，规划总规模 超过规模 500P，分 2-3 期完成建设。 “M”是联合生态打造 M 个行业模型：如政务、医疗、金 融、教育、交通等。会议还同时分享了医疗、交通等行业大模 型落地应用。 针对垂直政务领域，实现大模型技术体系全栈优化 基于 70+城市数字化治理实践经验针对政务垂直场景进行全栈优化。星智政 务垂直领域大模型基于政务垂直领域的特点对大模型技术体系进行全栈优化，能 够提供超大规模分布式训练、多框架高性能推理、高性价比算力资源和高效率开 发调试工具。 协同多类型基础大模型，精准对接政务垂直领域多类型、多模态任务。星智 政务大模型同时纳入中国电子云自研模型与合作生态伙伴最先进的大模型，适配 资料来源：中国电子云官方视频号，华西证券研究所整理  数据分类分析及图表生成：针对“今年经济发展任务目标和进度情况？” 这一问题，“小鲸”从数据库中调用数据，从工业投资、规模以上工业产 值增长等维度对数据进行分类分析，生成了城市发展目标与已完成指数 的对比图表，使得城市体征数据清晰的可视化，实现了对政务领域专业 问题的精准回答。 图表 4 数据分类分析及图表生成

GaussDB A 10 年研发 + 大规模商用铸就企业级高可用、 极 致性能、生态丰富的核心竞争力 云 DWS 集群快速发放、计算存储独立扩展、一键升级 扩容 1. 数仓自助申请， 20min 快速发放 2. 支持多规格资源灵活配比 3. 计算、存储按需独立扩展，一键升级扩容 1. 300+ 大客户规模商用案例 2. 国内最大规模金融数仓，业界标杆 3. 企业级高可用、高性能、高扩展的内核能力 企业级高可用、高性能、高扩展的内核能力 HCS 8.0 DWS 统一内核 1. 统一 GaussDB A 企业级内核，统 一 接口、生态共享 2. 极致性能、大规模、跨 AZ 高可用 3. TPC-DS 全球第一 多模数仓 1. 支持 HTAP 混合负载，一库两用 2. 内置时序流引擎，每分钟千万级数据 高速入库、支持规则计算（ 330 ） 3. 支持全文检索，结构化、半结构化数 据关联分析 支持灵活调整节点与磁盘规格，支持灵活创建临时集群，作业运行完自 动销毁 专业 • 开源版大数据集群水平扩展能力有限制，不适合大规模生产 部署 • 使用开源社区大数据产品免费版，未经过大规模商用验证， 无专业团队技术支持 • 具备云厂商提供的多年金融、电信、交通、公共安全等大数据领域的商 用特性，支持集群 >5000 节点规模 • 具备云厂商强大的 Hadoop 内核技术团队（ PMC&Commiters ）的技 术 支撑

计算、存储按需独立扩展， 一键升级扩容 1. 300+ 大客户规模商用案例 2. 国内最大规模金融数仓， 业界标杆 3. 企业级高可用、高性能、高扩展的内核能力 DWS ：统一内核、多模数仓、 Cloud Native 运维、 一键升级扩 容 原 GaussDB A 10 年研发 + 大规模商用铸就企业级高可用、 极 Cloud Native 管理运维 1. 一键式集群申请 自动发放裸金属、虚拟机、网络设施 3. 一键升级扩容， Cloud Native 向导式、 全流程可视化运维 统一内核 1. 统一 GaussDBA 企业级内核，统 一 接口、生态共享 2. 极致性能、大规模、跨 AZ 高可用 3. TPC-DS 全球第一 集群快速发放、计算存储独立扩展、一键升级 扩容 致性能、生态丰富的核心竞争力 华为云 DWS enterprise. huawei. com 自 动销毁 • 开源 版 大数据集群水平扩展能力有限制，不适合大规模生产 部署 • 使用开源社区大数据产品免费版， 未经过大规模商用验证， 无专业团队技术支持 • 具备云厂商提供的多年金融、电信、交通、公共安全等大数据领域的商 用特性， 支持集群 >5000 节点规模 • 具备云厂商强大的 Hadoop 内核技术团队（ PMC&Commiters

，强化政务服务能力。 2023 Meta LLaMa 开源模型推出为行业大模型发展奠基 平衡模型开发成本效益 确保数据安全 广泛场景定制化能力 依托预训练通用大模 型底座进行微调 ，所 需参数规模较低 ，训 练周期较短 支持离线部署和 升 级 ， 可有效保证 数 据安全性 ， 满足 行 业监管要求 通过在通用大模型底 座引入行业特征数据， 实现垂类大模型开发 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键 克服传统 RNN （递归神经网络）模型和 CNN （卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：信通院、 细分维度 政务领域新中标数量 政务领域新中标金额 政务行业 市场表现 政务行业细分营收 —— 硬件设备营收规模（服务器、存储设备、网络设备） 政务行业细分营收 —— 软件产品营收规模（云产品、大数据、人工智能） 政务行业细分营收 —— 人工服务 / 其他服务营收规模（咨询、迁移、集成、运维） 政务行业细分营收 —— 其他收入 政务行业总营收在厂商总营收中占比 政务行业 专业服务能力

，强化政务服务能力。 2023 Meta LLaMa 开源模型推出为行业大模型发展奠基 平衡模型开发成本效益 确保数据安全 广泛场景定制化能力 依托预训练通用大模 型底座进行微调 ，所 需参数规模较低 ，训 练周期较短 支持离线部署和 升 级 ， 可有效保证 数 据安全性 ， 满足 行 业监管要求 通过在通用大模型底 座引入行业特征数据， 实现垂类大模型开发 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键 克服传统 RNN （递归神经网络）模型和 CNN （卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：信通院、 细分维度 政务领域新中标数量 政务领域新中标金额 政务行业 市场表现 政务行业细分营收 —— 硬件设备营收规模（服务器、存储设备、网络设备） 政务行业细分营收 —— 软件产品营收规模（云产品、大数据、人工智能） 政务行业细分营收 —— 人工服务 / 其他服务营收规模（咨询、迁移、集成、运维） 政务行业细分营收 —— 其他收入 政务行业总营收在厂商总营收中占比 政务行业 专业服务能力

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， 进一步提升模型的表达能力和泛化性能；其次，跨模态融合技术将 成为重点，通过整合文本、图像、语音等多种数据形式，构建更加 全面的智能体系；第三，模型训练和部署的效率将大幅提升，通过 优化算法和硬件架构，降低计算成本和能耗；最后，模型的可解释 性和安全性将得到更多关注，确保 AI 技术在实际应用中的透明性 和可信度。 以下是大模型 AI 技术发展趋势的对比分析： 技术维度 当前状态 未来趋势 模型规模 百亿级参数 万亿级参数 数据模态 单模态为主 跨模态融合 训练效率 高成本、长周期 低成本、短周期 技术维度 当前状态 未来趋势 可解释性 黑箱模型居多 透明模型为主 应用场景 单一任务优化 2.1 技术先进性原则 在政务办公大模型 AI 公共支撑平台的建设中，技术先进性原 则是确保平台具备长期竞争力和适应未来需求的核心指导方针。首 先，平台应采用业界领先的技术架构，确保其在处理大规模数据、 高并发请求以及复杂业务场景时具有卓越的性能表现。例如，平台 应支持分布式计算、弹性扩展和微服务架构，以应对政务办公中日 益增长的数据量和业务复杂性。同时，平台应集成最先进的 AI 算

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 的参数规模是 GPT-3 的 10 倍以上 ，达到 （ 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 GPT 系列 （ OpenAI ） 、 Bard （ Google ） 、 DeepSeek 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO

智慧党建竞争分析 6. 智慧党建应用成效 5. 党建平台市场定价 1. 党建平台政策背景 2. 党建平台市场需求 3. 党建平台产品介绍  基层党组织信息化建设需求规模大、增速快、但覆盖率不足，发展空间大。 需求规模大 • 全国 23.2 万个省、市、区 / 县 级组织 部及机关单位已建立党 组织，占机关 单位总数的 99.6% 。 需求增速快 据研究，各级党组织信息化 的需 求数量到 线缴纳； 党内公文管理；基础功能移动端开发（微信公众号）。 2. 工具功能：书记邮箱；民主投票；问卷调查；在线考试；短信通知（可三网短信， 按 条数收费）。 增值 服务 目标客户：中小型企业（党员规模 1000 人以内）及年办公成本 2 万元以下 的基层党组织。 目标客户及价格（ 1 ） 目标客户及价格（ 2 ） 基础型 50 万元 全能型 一事一议 定制 产品 + 增值 服务 工具功能：书记邮箱；民主投票；问卷调查；在线考试；短信通知（可 三网短信，按条数收费）。 云资源 套餐  标准云产品价格  目标客户：市级以上组织部或直属机关、大型企业党组织（党员规模 1000 人以上）  ITO 维护  系统运营  咨询服务  学习资源 目 录 CONTENTS 4. 智慧党建竞争分析 6. 智慧党建应用成效 5. 党建平台市场定价 1

智慧党建竞争分析 6. 智慧党建应用成效 5. 党建平台市场定价 1. 党建平台政策背景 2. 党建平台市场需求 3. 党建平台产品介绍  基层党组织信息化建设需求规模大、增速快、但覆盖率不足，发展空间大。 需求规模大 • 全国 23.2 万个省、市、区 / 县 级组织 部及机关单位已建立党 组织，占机关 单位总数的 99.6% 。 需求增速快 据研究，各级党组织信息化 的需 求数量到 线缴纳； 党内公文管理；基础功能移动端开发（微信公众号）。 2. 工具功能：书记邮箱；民主投票；问卷调查；在线考试；短信通知（可三网短信， 按 条数收费）。 增值 服务 目标客户：中小型企业（党员规模 1000 人以内）及年办公成本 2 万元以下 的基层党组织。 目标客户及价格（ 1 ） 目标客户及价格（ 2 ） 基础型 50 万元 全能型 一事一议 定制 产品 + 增值 服务 工具功能：书记邮箱；民主投票；问卷调查；在线考试；短信通知（可 三网短信，按条数收费）。 云资源 套餐  标准云产品价格  目标客户：市级以上组织部或直属机关、大型企业党组织（党员规模 1000 人以上）  ITO 维护  系统运营  咨询服务  学习资源 目 录 CONTENTS 4. 智慧党建竞争分析 6. 智慧党建应用成效 5. 党建平台市场定价 1

供具体的数据支 持，展示模型在事件响应时间、处理效率以及公众满意度等方面的 显著提升，为决策者提供切实可行的技术参考。 2. 政务城市治理现状分析 当前政务城市治理面临着日益复杂的挑战，城市规模扩大、人 口密度增加、社会需求多样化等因素使得传统治理模式难以应对。 城市治理不仅涉及基础设施维护、交通管理、环境监测等基础领 域，还包括突发事件处理、公共安全、社会服务等复杂问题。随着 城 技 术支撑和保障。 3. DeepSeek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习技术的智能分析系统，专 为复杂场景下的数据处理与决策支持而设计。其核心优势在于能够 高效处理大规模、多维度的结构化与非结构化数据，并通过自动化 的特征提取与模式识别，提供精准的预测与决策建议。该模型采用 多层神经网络架构，结合了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络 （RNN）以及注意力机制（Attention 还采用了多任务学习框架，通过同时优化多个相关 任务（如事件分类、时间预测、区域定位等），进一步提升模型的 泛化能力。 为了确保模型的高效运行，DeepSeek 采用了分布式计算架 构，支持大规模数据的并行处理。例如，在城市治理场景中，模型 可以在短时间内同时分析数千个摄像头采集的视频数据，从而快速 识别潜在问题。此外，模型还集成了轻量化设计，通过剪枝、量化 等技术优化计算资源的使用，确保在边缘计算设备上也能高效运