政务领域垂直大模型的战略意义 - 政务大模型作为核心技术支撑，推动政府服务从"信息化"向"智能化"跃迁 [1] - 通过AI赋能提升政府决策科学性、服务精准性和应急响应能力 [2] - 打通政务数据孤岛，实现跨部门、跨层级数据智能融合与应用 [2] 数据资源与特点 - 企业工商数据量达18,000万+，企业商标数据4,590万+，企业版权数据1,000万+，企业专利数据10,000万+ [3] - 产业政策数据100万+，资质资金数据1,500万+，产业链数据20,000+，材料数据20,480GB+ [3] - 数据覆盖企业、政策、专利、产业，促进通用大模型对垂直行业的应用 [3] 核心技术架构 - 基础层：基于国产算力的政务通用大模型底座 [3] - 领域层：针对政策解读、民生服务、市场监管等场景的专项模型 [3] - 应用层：面向具体业务场景的轻量化微调模型 [3] 关键技术创新 - 多模态政务知识处理技术 [4] - 基于隐私计算的联邦学习框架 [4] - 政策文本结构化解析引擎 [4] - 政务事理图谱构建技术 [4] 典型应用场景 - 智能政策服务：政策精准匹配与推送、申报条件智能预审、政策效果模拟推演 [4] - 城市治理优化：多源舆情智能分析、城市风险预警预测、资源配置优化建议 [10] - 便民服务升级：政务咨询7×24小时智能应答、办事材料自动生成与核验、个性化服务推荐 [10] 科策云的核心业务 - AI产品线：依托亿级参数大模型技术，在中文续写、理解、逻辑拆解及政策分析、企业评价等方面具有国际领先水平 [7] - 政企产品线：提供查政策、查企业、查产业等功能，覆盖政策多维度画像、企业商业数据、产业链图谱等 [8][9] 技术实现与优势 - 大模型采用Transformer改良版基座，具备强大并行处理能力，通过预训练、微调、人类反馈优化交互体验 [7] - 前端采用Nuxt.js框架提升加载速度，后端采用Laravel框架支持高效开发 [11] - 大数据治理系统实现非阻塞数据治理，实时监控与事件驱动机制确保信息及时更新 [8] 未来发展方向 - 政务垂直大模型将推动"数据驱动决策、智能赋能服务"的新型治理模式 [6] - 持续优化AI产品线和政企产品线，提升大模型性能和应用范围 [11]