《科创板日报》5月3日讯（记者黄心怡）今年以来，DeepSeek大模型火爆出圈，其如何赋能政务？
《科创板日报》记者获悉， 扬州市 政务云率先部署“满血版”DeepSeek-R1-671B，成为 江苏省 内首批部署的城市之一。目前， 扬州市 数据局、海关、水利局、城管局、医保局等多个部门单位都接入了DeepSeek大模型，主要应用在智能客服、智慧审查、办公协同、辅助分析决策等方面。
扬州市 数据局相关责任人向《科创板日报》记者称，在数据局的统筹推进下，全市各政府部门正在积极探索AI如何赋能业务，而高质量的数据是影响应用落地的关键。
▍ 扬州市 政务云部署“满血版”DeepSeek
江苏省 扬州市 数据局于去年3月挂牌成立，已形成了“数据局— 大数据 集团— 大数据 管理中心”三位一体的协同机制，通过一系列机制举措，让数据“供得出、流得动、用得好”。
扬州市 数据局相关责任人表示，在“三位一体”的协同机制下，数据局施展统筹协调作用， 大数据 管理中心提供技术支撑，夯实数字基础设施底座， 大数据 集团专注市场化运营，推动 数据要素 价值释放，从不一样的偏重点共同形成联动机制。
《科创板日报》记者实地探访发现， 扬州市 大数据 管理中心已部署10台昇腾AI一体机，成功运行DeepSeek-R1-671B大模型，为各政务部门的 人工智能 应用创新提供算力支持。
在其它资源方面， 扬州市 政务云接入了160余家单位、420余个业务系统，CPU总量达到7万多核、内存173TB，存储容量超6300TB。2024年启动的 信创 政务云已投入使用，目前支撑23个单位的30余项业务，未来将逐步实现存量全面的替代升级。
▍大模型如何赋能政务？
扬州市 正推进 人工智能 技术在政务服务领域的深度应用，通过大模型技术赋能多个政务场景，以提高服务效能。
在 扬州市 智慧政务 大厅，政务服务由传统大厅“集成化”模式向零人工“智慧化”模式转型升级，为市民提供7天24小时“不打烊”的政务服务。
其中，智能政务问答小助手覆盖了政府信息公开、政务服务和热点回应等领域。为了保证问答质量，小助手收集整理涵盖了服务服务、政策文件、寄语市长、知识库等各类信息8万余条。上线短短半年时间里，小助手访问量超9万余次，答复咨询提问2万余条，提升了政务服务效率和公众满意度。
现场职员向《科创板日报》记者记者演示了政策咨询、事项办理的过程。好比输入问题“满足什么条件才能并入医疗救助对象？”小助手会列出并入医疗救助对象的具体条件，如家庭经济状况、疾病种类等，并提供政策文件的链接地址，方便用户查询。
后续， 扬州市 政务云还将深化技术应用，包含接入DeepSeek模型算法，进一步优化问答的准确性和智能化水平，并丰富智能问答的场景，逐步推出智能解读、智能导办、事项直达和智能问数等功能。
扬州市 公共资源交易中心则在推进公共资源交易与AI的融合。其中，“AI+服务”的“评标智能管控”系统，基于大模型推理、 机器视觉 分析、 物联网 、 云计算 等技术，结合"扬小易"数字人，对评标现场的不良行为进行实时分析、监测，锁定非法言行。
“扬小易”数字人对评审进程中的专家言论进行智能监测。当专家说出疑似倾向性言论，“扬小易”数字人第壹时间发出警示，要求专家保持独立评审。而这些分析预警信息也同步发送到后台，让监管职能部门对其进行核查处理，有效维护了评标过程的公平公正。
扬州市 12345政务服务便民热线于今年4月完成了DeepSeek大模型部署和智能体平台建设。通过智能体开发平台，可以快速搭建和使用 扬州市 12345医保职能辅助助手，为市民解答医保相关问题，处理高频的医保咨询。
扬州市 政务综合服务中心和 扬州市 中小企业发展服务中心联合缔造的"一企来办"（易申报）平台通过构建企业库、资质库和政策的标签库，运用大模型和AI智能体技术，把晦涩难懂的政策条款转化为研发投入占比等量化条件，可自动识别企业资质并智能推荐适配政策项目，认真解决了企业在政策申报进程中遇到的各类难题。
好比，在“一企来办”（易申报）平台上的AI智能体上输入某家企业后，系统会自动分析该企业属于日化行业，具备国家级高新技术企业、省级 专精特新 小巨人企业等资质标签，从而把这家企业匹配至 扬州市 工业高质量发展的关键核心攻关技术和重点产业技术申报项目。
▍高质量数据的缺乏阻碍了应用落地的步伐
在推进AI大模型落地政务服务的进程中，也存在很多难点。 扬州市 数据局相关责任人向《科创板日报》记者表示，首要难题是基础设施支撑能力不足。
“模型应用对算力资源的切实需求量极大，同时需要多种模型协同支撑不同部门的业务需求，这就需要建立统一的算力资源管理和调度体系，以提升资源运用效率。”
需求场景与大模型如何适配也成为瓶颈之一。虽然大模型技术日趋成熟，但如何将其能力转化为解决实际问题的智能体应用，仍需持续探索。"模型仅是工具，无法直接提供具体的服务，需要针对具体部门需求，构建一个个的精准化细分领域的智能体。"相关责任人强调。
在 数据安全 方面，政务数据的特殊性造成了应用挑战。由于涉及大量个人和企业敏感信息，务必在确保 数据安全 的条件下，推进模型应用。这要求建立完善的数据治理和安全保证机制。
而最为基本的挑战来自数据质量。"模型性能的优劣很大水平上决定于训练数据的质量。"该责任人指出，"当前各地AI应用推进速度受限，主要因素在于高质量数据集的匮乏。从数据收集、标注到数据库建设，整个数据治理过程耗时费力，这直接影响了应用落地的效率。"