.......................................................................................197 12.2.1 试点阶段................................................................................................. 14. 试点方案.............................................................................................................................................................................219 14.1 试点业务范围选择 .....221 14.2 试点数据准备.......................................................................................................................................................223 14.3 试点效果评估............

7.3 试点实施...........................................................................................104 7.3.1 选定试点城市与项目................................................................107 7.3.2 试点实施与监测 20%。 其次，在运营调度方面，一家大型城市轨道交通组织使用 AI 大模型进行了智能调度的试点。该模型整合了客流量预测、实时交 通状况和天气变化等多种因素，通过优化算法制定最优的列车发车 时刻和运行计划。数据表明，在实施该智能调度系统后，列车准点 率提高了 15%，乘客满意度上升了 10%。在试点期间，该公司还 及时调整了高峰时段的列车频率，进一步缓解了客流压力。 在乘客服务方面，AI 第三步是选择适合的 AI 技术和模型架构。根据应用场景的具 体需求，可以考虑使用深度学习、机器学习或自然语言处理等技 术。模型选择的标准应包括预测准确性、计算效率和可扩展性。此 阶段可以进行小范围的试点实验，以评估不同模型的有效性。 完成模型选择后，进行模型的训练与优化。使用预处理后的数 据集进行模型训练，并通过交叉验证等方法调整模型参数，以提升 模型的预测能力。此时，应优先关注模型的过拟合和欠拟合问题，

...........................................................................................84 4.1 试点阶段................................................................................................. ........................................................................................177 9.1.1 试点场景上线............................................................................................... OCR、语音通话记录） 2. 智能体部署：通过 API 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 闭环优化：利用强化学习机制，每周更新用户行为数据模型，确 保预测偏差率低于 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至

..........................................................................63 6.1.1 案例一：某省中小学人工智能教育试点....................................66 6.1.2 案例二：某市中小学人工智能课程实施....................................68 以缩小城乡教 育差距，促进教育资源的均衡分配，推动教育公平。 此外，本研究还将通过数据分析和案例研究，揭示人工智能技 术在中小学教育中的应用效果与挑战。例如，通过对某地区中小学 人工智能应用试点项目的评估，分析其在提升学生学习兴趣、改善 教师教学效果等方面的具体成效。同时，本研究还将探讨人工智能 技术在教育应用中可能面临的伦理问题、数据安全风险等挑战，并 提出相应的政策建议。 总之 信息技术与教育教学的深度融合，强调智能化、个性化和创新性。 在 2.0 “ ” “ 时代初期，教育信息化的重点逐渐从 硬件建设 转向 软 ” “ ” 件应用 和 数据驱动 。2018 年至 2020 年，教育部推动了一系列 试点项目，旨在通过人工智能、大数据、云计算等新兴技术，提升 教育教学的质量和效率。例如，智能教室、在线学习平台、个性化 学习系统等应用逐渐普及，教师和学生的信息化素养也得到了显著 提升。 2020

案例分析与推广........................................................................................177 9.1 试点医院实施案例............................................................................179 9.1.1 实施过程.. 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 1. 知识检索效率提升：智能体可在 内完成包含 DICOM 影像、LIS 检验数据、HIS 医嘱信 息的综合分析；第三，安全合规框架下的模型迭代机制，必须满足 等保 2.0 三级要求，实现数据脱敏准确率 99.99%且审计日志全留 存。某试点医院的压力测试表明，当并发问诊量达到 1500 人次/小 时时，系统推理延迟需稳定控制在 800ms 以内，这对知识蒸馏和 模型量化提出了严苛要求。 2.1 医疗系统的痛点分析 当前医疗系统

...........................................................................................84 5.4 试点运行与优化.............................................................................................. 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： 首先是自动化数据采集与清洗，通过智能体对接财务系统、银行对 账单和税务平台，实现多源异构数据的实时归集与标准化处理，解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示，采用智能体 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 特征，智能体可自动标记异常交易模式，其检测准确率在测试环境

机构为补充的多层次养老服务体系”的精神，落实 2016 年政府工作 报告中提出的“开展养老服务业综合改革试点”的要求，民政部、财政 部印发了《关于中央财政支持开展居家和社区养老服务改革试点工 作的通知》（民函〔2016〕200 号，以下简称《通知》），拟选择 某某市市等 26 个城市开展居家和社区养老服务改革试点，巩固居家 和社区养老服务在养老服务体系中的基础地位，满足绝大多数有需 求的老年人在家或社区享受养老服务的愿望。 《通知》要求，通过搭建平台、购买服务、公办民营等方式， 支持和鼓励社会力量参与管理运营，形成一批服务内容全面覆盖、 社会力量竞争参与、人民群众普遍认可的居家和社区养老服务成功 经验。《通知》强调，试点资金要重点支持建设居家和社区养老服 务信息平台，探索多种模式的“互联网+”居家和社区养老服务等重点 领域。 随着经济的快速发展和人民生活水平的日益提高，某某市市人 口老龄化、高龄化的趋势日益严峻。截至目前，全市 既可有效解决目前存在的突出矛盾，又能极大提升全市养老服务总 体能力和服务水平。本项目对某某市养老项目定位、提升全市养老 服务总体水平具有深远影响。 根据全国居家和社区养老服务改革试点、山东省社区治理暨养 老服务创新实验区试点确定的实验任务和某某市市委市政府、民政 局有关落地实施方案进度安排，多个区县已建设或正在建设养老服 务信息平台。但面临一个突出问题是呼叫接入混乱，以 12349 为接 入码实现统一接入、属地转接处理需求突出。

在智慧城市建设运营方面， 将持续探索通过创新投融资、 项目管理、服务外包和商业运营等市场化运作机制和模式， 选 取具备一定经济效益、不涉及政府信息安全、需要长效化运营 的服务项目作为智慧城市民营资本开放试点， 为民营资本积极 参与智慧城市建设奠定良好的制度环境， 助力推进新型智慧 —5— 城市的建设运营模式创新。 二、 发展现状 (一)信息基础日趋完善，支撑能力稳步提升 全市基础网络、政务云等信息基础设施建设取得显著成效， 政务自助终端。积极推进工程建设 项目审批制 度 “ 三个全覆盖” 改革， 依托“ 多规合一” 业务协同 平台， 审批时 限压缩至 100 个工作日以内， 成为全国工程建 设项目“ 多规合一 ” 业务协同 5 个试点城市之一， 整体提升无锡 营商环境。 —7— ( 四 ) 公共服务能力提升，民生体验逐步增强 公共服务基础能力较好， 在教育、医疗、养老等领域信息 化建设初具成效。打造统一的城市服务入口， 个以上； 工业互联网方面， 加快推动面向行业或技 术 领域的平台建设， 鼓励重点企业自建自用， 有序推动跨行业 跨 领域平台建设， 丰富完善工业互联网产业生态供给资源池， 持 续开展智能制造试点示范工作， 建设一批智能化重点项目， 加 大推进“企业上云”， 培育一批省星级上云企业； 产业服务平 台 方面， 建成市级产业监测平台及企业综合服务云平台， 优化 无 锡市营商环境。

DeepSeek 智能体技术旨在实现三个核心目标：首先，通 过自然语言处理与机器学习技术，将高频标准化业务的处理效率提 升 60%以上，具体表现为材料自动核验、智能填表、规则实时校验 等功能的落地。某试点城市的前期测试数据显示，智能体可将营业 执照变更业务的处理时长从 90 分钟压缩至 22 分钟。其次，构建 7×24 小时智能问答系统，准确率需达到 92%以上（参照现有金融 行业智能客服标准），分流 的跨部门数据交换仍需通过人工导出/导入完成 2. 智能处理能力缺 失：自然语言理解、图像识别等 AI 技术应用率不足 15%，导致 95%的群众咨询需人工应答 3. 流程自动化水平低：RPA 技术仅在 18%的省级单位试点应用，约 72%的常规审批仍需人工逐条核对 典型业务场景效率对比表： 业务类型 传统处理耗时 理想处理耗时 效率差距 企业执照变更 5 工作日 0.5 工作日 90% 社保跨省转移 20 自然日 第三，推出场景化服务向导功能。针对复杂事项（如企业开办、 工程审批），智能体将分解为可视化流程图，并支持分步骤动态引 导。例如在企业注册场景中，系统会基于统一社会信用代码自动预 填 35%的字段，同时通过问答方式补充剩余信息。试点数据显示， 该功能使企业申报材料准备时间从 3 个工作日压缩至 4 小时以内。 最后，构建无障碍服务体系。通过 DeepSeek 的多模态能力， 提供语音交互、大字号界面、方言识别等适配功能。特别针对老年

流程仍依赖人工对接民航部门，单次任务准备时间长达 2-3 小时，制约监管效率提升。 自然资源 xxx 项目建设方案 10 自然资源 xxx 项目建设方案 （二）技术应用现状分析 在技术应用领域，xx 市已开展无人机巡查试点， 重点针对耕地保护区、生态红线区实施月度航拍，累计获取 影像数据 5000 + 平方公里，识别疑似违法图斑 200 余例， 较传统人工巡查效率提升 5 倍以上。同时，初步整合卫星遥 感数据（分辨率 xx 市自然资源 低空监管体系成为守护资源、精准治理的强大工具。 三、项目建设路径 本次项目采用 “试点先行 — 全域推广 — 迭代升 级” 的建设路径，确保建设符合实际需求，资源合理利用， 最终实现 xx 市自然资源低空监管体系的全面落地与长期高 效运行。 （一）建设思路 采用 “试点先行 — 全域推广 — 迭代升级” 的建设 方式，是综合考量技术、经济、风险等多维度因素后，为保 障 xx 技术成熟度：从局部验证到全面适配 自然资源 xxx 项目建设方案 50 自然资源 xxx 项目建设方案 试点先行是技术适配性的 “试验田”。在自然资源 监管复杂场景中（如山区地形测绘、城市建筑密集区巡查） 无人机设备性能、AI 算法精度、平台稳定性等技术要素需 经过实战检验。例如，试点阶段可测试某型号无人机在多雾 天气下的影像采集清晰度，或验证 AI 模型对耕地 “非粮化” （如大棚种植非粮食作物）的识别准确率。若直接全域推广