DeepSeek大模型作为国产人工智能技术的代表，近年来在政务服务领域的应用呈现多点开花的态势。通过多地实践，该技术不仅显著提升了政务服务的效率与智能化水平，还推动了政府治理模式的创新。以下从技术应用场景、典型案例及发展趋势三个维度进行深入分析：

一、核心应用场景与技术特点

1. 智能政策咨询与民生服务

2. • 自然语言交互：基于DeepSeek的自然语言处理能力，市民可通过语音或文字直接获取政策解读、办事指南等信息。例如广州12345热线通过该技术实现工单智能分派，减少人工处理时间。
   • 多模态理解：石家庄的“石i民”应用中，系统结合文本、语音等多模态数据，为特殊人群提供个性化服务，如老年人可通过语音交互完成业务办理。

3. 政务流程优化与效率提升

4. • 公文辅助与会议管理：安徽部署的DeepSeek满血版可将2小时会议录音在20分钟内完成转写与摘要生成，效率提升15倍；龙岗区的公文助手支持政策解读、拟办意见生成等功能，缩短行政流程。
   • 资源匹配与决策支持：石家庄的“石i企”应用通过分析企业需求，智能匹配融资、人才等资源，助力企业数字化转型。

5. 城市治理与公共安全

6. • 视频监控智能分析：深圳龙岗区结合23万路摄像头与DeepSeek的“一句话找人”功能，半年内成功找回走失人员300余次。
   • 民意分析与诉求处理：巩义市的“巩小AI”通过情感分析技术，自动分类民生诉求并分拨处理，减少重复工单量。

二、典型落地案例与成效

1. 广州市的“算智一体化”实践

2. • 在政务外网部署DeepSeek-R1和V3 671B大模型，重点应用于民生政策解读和热线工单分派，实现政务需求与企业能力的精准对接。
   • 建成全国首个超大城市数字运维保障中心，构建以数据安全为核心的防护体系，为模型应用提供可信环境。

3. 安徽省的本地化部署标杆

4. • 全国首个省级层面完成DeepSeek满血版本地化部署，推出语音转文字、无差别综窗等16个应用场景，打造“人工智能+政务服务”样板。
   • 通过统一模型管理平台，支持接口调用与知识库共建，形成技术生态闭环。

5. 石家庄的便民惠企创新

6. • 依托人工智能计算中心，将DeepSeek应用于“石i民”“石i企”城市应用，覆盖业务导航、政策匹配等场景，提升政务服务协同化水平。
   • 通过智能分析工具定期反馈业务不足，推动政务服务持续优化。

三、技术发展趋势与挑战

1. 技术融合加速

2. • 软硬件一体化：如政务智能体一体机结合自研AI芯片与DeepSeek模型，算力达153TFLOPS（FP16），问答准确率超95%，落地周期缩短至两周。
   • 多模态能力深化：未来将拓展至教育、医疗等领域，例如通过AI绘画技术生成可视化政策解读材料。

3. 生态化与安全性建设

4. • 模型管理平台化：安徽、广州等地通过统一接口调用与安全监测，构建大模型应用生态。
   • 数据安全强化：广州提出“网络安全为基础、数据安全为核心、密码应用为保障”的三位一体安全体系，石家庄则强调隐私保护与技术伦理。

5. 应用场景拓展方向

6. • 全域感知与决策支持：龙岗区探索城市治理全域感知，计划融合物联网数据实现实时风险预警。
   • 特殊群体服务深化：如通过个性化推荐算法为残障人士定制无障碍办事流程。

四、总结与展望

DeepSeek大模型在政务服务中的应用已从单一功能（如智能客服）向全链条服务延伸，形成“政策咨询-流程优化-决策支持-城市治理”的闭环。其核心价值体现在：

• 效率提升：安徽的会议纪要处理效率提升15倍，龙岗区工单分拨精准度显著提高；
• 服务普惠：通过技术手段缩小数字鸿沟，惠及老年人与残障群体；
• 治理创新：推动政府从“被动响应”向“主动服务”转型，如石家庄的业务优化建议功能。

未来需重点关注数据安全治理与技术伦理规范，同时探索跨区域协同（如长三角政务模型资源共享），以实现更大范围的社会价值。

以下为厦门大学林子雨教授关于**DeepSeek大模型在政务服务领域的应用的详解

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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