用“開(kāi)源鑰匙”開(kāi)啟政務(wù)數(shù)智化試驗(yàn)田

【圓桌論壇·大模型應(yīng)用全景掃描】

編者按 政務(wù)智能化面臨數(shù)據(jù)安全與場(chǎng)景適配雙重挑戰(zhàn)，DeepSeek以“開(kāi)源+雙輪架構(gòu)”破局，借“生成+推理”穿透垂直場(chǎng)景，用全棧國(guó)產(chǎn)化部署筑牢安全防線。本期業(yè)內(nèi)專(zhuān)家從技術(shù)、安全、落地等維度，解析DeepSeek如何以“開(kāi)源鑰匙”開(kāi)啟“本土智治”，在合規(guī)與適配間走出“攻守之道”，為政務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)與安全平衡的國(guó)產(chǎn)方案。

用“開(kāi)源鑰匙”開(kāi)啟政務(wù)數(shù)智化試驗(yàn)田

——業(yè)內(nèi)專(zhuān)家共議DeepSeek政務(wù)落地“攻守之道”

主持人：

本報(bào)記者 張明柳

嘉賓：

博思數(shù)采科技股份有限公司副總裁 陳  旭

國(guó)泰新點(diǎn)軟件股份有限公司副總裁 何永龍

浪潮云總經(jīng)理助理               陳  堯

采招云數(shù)智化采購(gòu)研究中心       宋  軍

主持人：DeepSeek憑借哪些核心技術(shù)與架構(gòu)創(chuàng)新，成為垂直領(lǐng)域大模型應(yīng)用的新標(biāo)桿？

何永龍：DeepSeek在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域引發(fā)高度關(guān)注，核心在于其精準(zhǔn)解構(gòu)了垂直領(lǐng)域中“規(guī)則體系、數(shù)據(jù)要素與決策鏈條”的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。其“內(nèi)容生成+邏輯推理”雙輪驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，不僅拓展了通用模型的能力邊界，更是構(gòu)建了透明化、可審計(jì)的決策機(jī)制。在招標(biāo)采購(gòu)領(lǐng)域，隨著數(shù)智化建設(shè)的縱深推進(jìn)，兼具招采專(zhuān)業(yè)深度與業(yè)務(wù)邏輯的垂直領(lǐng)域大模型也逐步成為剛需，而DeepSeek在各行業(yè)的成功實(shí)踐已為招標(biāo)采購(gòu)行業(yè)樹(shù)立了標(biāo)桿。

陳旭：DeepSeek創(chuàng)新采用“生成+推理”融合架構(gòu)，突破傳統(tǒng)大模型“黑箱”局限。其邏輯推理準(zhǔn)確率高于ChatGPT-4，且能輸出逐步推導(dǎo)過(guò)程。例如，在政策解讀場(chǎng)景中，DeepSeek-R1不僅給出結(jié)論，還附帶推理鏈條，使決策過(guò)程可追溯，契合政務(wù)領(lǐng)域?qū)I決策合規(guī)性的嚴(yán)苛要求。相較之下，ChatGPT基于單一Transformer架構(gòu)，參數(shù)規(guī)模雖大但推理過(guò)程不可解釋?zhuān)y以滿(mǎn)足政務(wù)場(chǎng)景對(duì)透明度的需求。

陳堯：DeepSeek通過(guò)多頭潛在注意力（MLA）、多令牌預(yù)測(cè)（MTP）等技術(shù)，在數(shù)學(xué)、代碼、自然語(yǔ)言推理等任務(wù)中表現(xiàn)卓越。以公文處理為例，其語(yǔ)義理解與生成能力可提升效率30%以上，為數(shù)字政府建設(shè)提供核心技術(shù)支撐。

主持人：“生成+推理”融合架構(gòu)在政務(wù)等場(chǎng)景中具備哪些獨(dú)特優(yōu)勢(shì)？

何永龍：DeepSeek-R1通過(guò)“生成+推理”雙引擎的原生協(xié)同與閉環(huán)進(jìn)化，準(zhǔn)確性和可解釋性需求內(nèi)化為其核心能力。推理引擎作為“邏輯錨點(diǎn)”和“規(guī)則衛(wèi)士”，在生成前、中、后進(jìn)行深度介入與驗(yàn)證，確保輸出嚴(yán)格基于事實(shí)與規(guī)則；同時(shí)，其推理過(guò)程的結(jié)構(gòu)化顯性化輸出，徹底打破了傳統(tǒng)大模型的黑箱困境。相較于依賴(lài)統(tǒng)計(jì)概率和通用知識(shí)的ChatGPT等模型，DeepSeek實(shí)現(xiàn)了預(yù)防性糾錯(cuò)、過(guò)程可審計(jì)、決策可溯源的質(zhì)變，為構(gòu)建可信、可靠、透明的招標(biāo)采購(gòu)領(lǐng)域智能應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

陳旭：DeepSeek基于6710億參數(shù)的MoE（混合專(zhuān)家）架構(gòu)，包含256個(gè)專(zhuān)家模塊，每次僅激活8個(gè)，實(shí)現(xiàn)高效知識(shí)利用。其模型分支V3側(cè)重對(duì)話(huà)生成，通過(guò)指令微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化互動(dòng)體驗(yàn)；R1側(cè)重邏輯推理，結(jié)合鏈?zhǔn)剿季S（CoT）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的逐步分解。例如，在政策解讀時(shí)，R1會(huì)自動(dòng)關(guān)聯(lián)歷史版本、相關(guān)法規(guī)及執(zhí)行案例，確保輸出與政策意圖一致，同時(shí)附帶推理步驟，增強(qiáng)可信度。

陳堯：針對(duì)簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)場(chǎng)景，使用DeepSeek生成式模型，依賴(lài)高質(zhì)量政務(wù)語(yǔ)料（政策文件、辦事指南等）訓(xùn)練，確保內(nèi)容合規(guī)性；針對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景，使用DeepSeek推理模型引入思維鏈技術(shù)，對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行多輪事實(shí)核查與因果鏈驗(yàn)證，例如在解讀政策時(shí)，自動(dòng)關(guān)聯(lián)歷史版本、相關(guān)法規(guī)及執(zhí)行案例，確保輸出與政策意圖一致。通過(guò)以上“生成+推理”雙能力方案，盡可能定向使用不同類(lèi)型模型擅長(zhǎng)能力，降低幻覺(jué)問(wèn)題。同時(shí)，使復(fù)雜模型推理過(guò)程盡可能顯化，降低用戶(hù)幻覺(jué)感覺(jué)。

主持人：DeepSeek怎樣實(shí)現(xiàn)中文公文生成的嚴(yán)謹(jǐn)性和語(yǔ)境貼合度遠(yuǎn)超通用模型？

何永龍：DeepSeek憑借根植中國(guó)土壤的獨(dú)特基因，展現(xiàn)出顯著的本土化優(yōu)勢(shì)。在招標(biāo)采購(gòu)領(lǐng)域，專(zhuān)業(yè)政策術(shù)語(yǔ)以及業(yè)務(wù)的依賴(lài)表述較為常見(jiàn)。我們通過(guò)對(duì)大模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使其對(duì)招標(biāo)采購(gòu)行業(yè)復(fù)雜且動(dòng)態(tài)更新的法規(guī)體系能夠做到精準(zhǔn)理解。相較于ChatGPT等通用模型，其在中文場(chǎng)景處理上更具優(yōu)勢(shì)，能避免國(guó)際通用模型常有的“水土不服”現(xiàn)象。

陳旭：DeepSeek訓(xùn)練語(yǔ)料涵蓋政策文件、法律條文、官方信函等，針對(duì)中國(guó)特色政務(wù)文本進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)調(diào)優(yōu)，確保措辭符合制度與文化語(yǔ)境。DeepSeek生成的中文內(nèi)容措辭嚴(yán)謹(jǐn)、貼合語(yǔ)境，在政策解讀、智能寫(xiě)作等任務(wù)中表現(xiàn)專(zhuān)業(yè)。例如，用戶(hù)反饋其公文生成能力可直接用于正式文件起草，中文表達(dá)力優(yōu)于通用模型。反觀ChatGPT，雖具有多語(yǔ)言能力，但因訓(xùn)練語(yǔ)料側(cè)重不同，在處理中文公務(wù)場(chǎng)景時(shí)往往不夠地道，術(shù)語(yǔ)理解準(zhǔn)確率較DeepSeek低。

陳堯：DeepSeek基于海量中文語(yǔ)料訓(xùn)練，支持方言及口語(yǔ)化表達(dá)轉(zhuǎn)換，并引入思維鏈技術(shù)強(qiáng)化邏輯推理，使其在政策術(shù)語(yǔ)解析、民眾訴求分析等場(chǎng)景中更精準(zhǔn)，增強(qiáng)政府與群眾溝通的親和力。

宋軍：DeepSeek的設(shè)計(jì)使之既能流暢生成自然語(yǔ)言，又能逐步推理分解問(wèn)題，輸出帶有清晰推理鏈條的答案。此外，DeepSeek還通過(guò)領(lǐng)域知識(shí)融合，將政務(wù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和業(yè)務(wù)流程嵌入模型，使其在處理政務(wù)任務(wù)時(shí)更加得心應(yīng)手。在實(shí)際應(yīng)用中，DeepSeek的這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)得到了充分體現(xiàn)。例如，在智能問(wèn)答系統(tǒng)中，它能夠提供準(zhǔn)確、詳細(xì)的政策解讀；在公文生成與審核任務(wù)中，它能夠生成符合規(guī)范的公文，并進(jìn)行嚴(yán)格的格式和內(nèi)容檢查。

主持人：開(kāi)源策略在降低成本和推動(dòng)創(chuàng)新等方面有哪些助力？

何永龍：作為國(guó)產(chǎn)模型代表，DeepSeek以堅(jiān)定開(kāi)源策略打破僵局，將模型權(quán)重、訓(xùn)練框架及數(shù)據(jù)管道全面開(kāi)源，賦予用戶(hù)充分自由度，大幅降低使用成本，使開(kāi)發(fā)者與企業(yè)能以較低成本進(jìn)行模型微調(diào)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)。同時(shí)，DeepSeek的開(kāi)源促進(jìn)了人工智能行業(yè)對(duì)底層技術(shù)的理解、掌握和自主創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，是構(gòu)建安全可控、具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的國(guó)產(chǎn)AI的關(guān)鍵路徑。這種開(kāi)放的創(chuàng)新模式，也在加速人工智能大模型在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用與落地。

陳旭：作為國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的模型，DeepSeek采用開(kāi)源策略，公開(kāi)模型與算法，縮小開(kāi)源與閉源性能差距，構(gòu)建繁榮AI生態(tài)圈，契合國(guó)家信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略。同時(shí)，支持本地化部署，數(shù)據(jù)完全自主可控，符合信息安全與數(shù)據(jù)合規(guī)要求。這種模式大幅降低政務(wù)用戶(hù)使用AI的成本與門(mén)檻——訓(xùn)練費(fèi)用僅為ChatGPT的十分之一，推理算力需求為五分之一，且通過(guò)蒸餾技術(shù)解決數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題，加速各行業(yè)應(yīng)用落地。

主持人：如何利用開(kāi)源特性低成本實(shí)現(xiàn)本地化適配？

何永龍：大模型輸出內(nèi)容的精準(zhǔn)性至關(guān)重要。一方面，不僅需緊密貼合地方業(yè)務(wù)實(shí)際；另一方面，更要確保表述嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范、通俗易懂。這一特性要求必須以行業(yè)的專(zhuān)業(yè)語(yǔ)料對(duì)大模型進(jìn)行深度強(qiáng)化訓(xùn)練，使其真正成為懂政策、熟流程、通業(yè)務(wù)的“行業(yè)專(zhuān)家”。為此，我們公司系統(tǒng)性梳理了招標(biāo)采購(gòu)領(lǐng)域的全場(chǎng)景知識(shí)圖譜，覆蓋公平競(jìng)爭(zhēng)審查規(guī)則、智能輔助評(píng)標(biāo)評(píng)審體系、政策法規(guī)解讀等核心業(yè)務(wù)模塊。通過(guò)構(gòu)建結(jié)構(gòu)化、本地化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，在響應(yīng)需求前大模型可自動(dòng)觸發(fā)多維檢索機(jī)制：先基于行業(yè)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行內(nèi)容匹配與邏輯校驗(yàn)，再結(jié)合地方特色數(shù)據(jù)完成本地化校準(zhǔn)，最終輸出兼具政策合規(guī)性、業(yè)務(wù)適配性與表達(dá)準(zhǔn)確性的專(zhuān)業(yè)結(jié)果。

陳堯：政務(wù)系統(tǒng)的場(chǎng)景差異性要求大模型具備靈活適配能力。DeepSeek的開(kāi)源特性免除模型采購(gòu)費(fèi)用，使資金可重點(diǎn)投入本地化適配。例如，在公文寫(xiě)作場(chǎng)景中，不同地區(qū)對(duì)公文格式、政策引用的要求存在差異，DeepSeek支持快速微調(diào)，結(jié)合本地知識(shí)庫(kù)優(yōu)化輸出。

宋軍：DeepSeek通過(guò)垂直領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練與敏捷微調(diào)能力，為政務(wù)高頻場(chǎng)景提供專(zhuān)業(yè)化、可定制的AI模型支持。特別是DeepSeek針對(duì)政務(wù)高頻需求（如政策解讀、表格填寫(xiě)、公文生成）預(yù)訓(xùn)練專(zhuān)業(yè)模型，并支持快速微調(diào)。這種“開(kāi)箱即用”的特性，使其成為政務(wù)智能化的“即插即用”型工具。也為政務(wù)服務(wù)開(kāi)辟了新的服務(wù)空間，為公眾提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

主持人：在政務(wù)場(chǎng)景中，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全與自主可控雙重保障？

陳旭：DeepSeek支持完全部署于本地服務(wù)器與政務(wù)內(nèi)網(wǎng)，不依賴(lài)外部云服務(wù)，滿(mǎn)足敏感業(yè)務(wù)“網(wǎng)絡(luò)隔離”需求。例如，遼寧省鞍山市已在政務(wù)云信創(chuàng)環(huán)境下完成DeepSeek模型本地部署。不少央企和政務(wù)部門(mén)甚至實(shí)現(xiàn)了DeepSeek從底層國(guó)產(chǎn)芯片到模型框架的全棧適配，達(dá)成軟硬件自主可控。這種部署模式使政務(wù)部門(mén)可在離線或內(nèi)網(wǎng)條件下使用模型，避免數(shù)據(jù)上傳云端的泄漏風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)不受網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)影響，在應(yīng)急指揮等場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)99.99%的可用性。

ChatGPT依賴(lài)云端服務(wù)，數(shù)據(jù)需傳輸至第三方，政務(wù)機(jī)構(gòu)無(wú)法掌控流向，且持續(xù)API付費(fèi)成本高昂。DeepSeek在政務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)與外網(wǎng)隔離。諸如“原始數(shù)據(jù)不出域、數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”等安全原則在實(shí)際部署中得到貫徹。DeepSeek還便于結(jié)合現(xiàn)有政務(wù)系統(tǒng)實(shí)行權(quán)限管控和日志審計(jì)——機(jī)構(gòu)可限定僅授權(quán)用戶(hù)訪問(wèn)模型，并記錄問(wèn)答內(nèi)容以供監(jiān)管審查。與此同時(shí)，各地普遍將本地業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)接入DeepSeek構(gòu)建政務(wù)知識(shí)庫(kù)，即將本機(jī)關(guān)的文件材料等加工后“投喂”給模型，以提供領(lǐng)域定制知識(shí)。這種私有化+本地知識(shí)庫(kù)方式在最大程度上保證了安全性，也提升了模型回答的針對(duì)性和運(yùn)行效率。

陳堯：私有化部署支持模型訓(xùn)練、微調(diào)及交互全流程在內(nèi)網(wǎng)完成，結(jié)合權(quán)限管控與日志審計(jì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域”與“操作可追溯”。例如，某政務(wù)部門(mén)通過(guò)限定僅授權(quán)用戶(hù)訪問(wèn)模型，并記錄問(wèn)答內(nèi)容，確保敏感信息流轉(zhuǎn)可控。

宋軍：DeepSeek的數(shù)據(jù)安全防護(hù)系統(tǒng)是依據(jù)國(guó)家網(wǎng)信辦聯(lián)合國(guó)家發(fā)展改革委等七部門(mén)聯(lián)合公布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》的要求而構(gòu)造的。該系統(tǒng)有三重防護(hù)：一是物理隔離。原始數(shù)據(jù)全程在內(nèi)網(wǎng)處理存儲(chǔ)，不與外網(wǎng)交互；二是權(quán)限管控。結(jié)合政務(wù)系統(tǒng)現(xiàn)有權(quán)限體系，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)訪問(wèn)分級(jí)管理；三是知識(shí)本地化：對(duì)接本地政務(wù)知識(shí)庫(kù)，定向“投喂”政策文件與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，提升回答精準(zhǔn)度的同時(shí)避免敏感信息外溢。這種“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”模式，更具有中國(guó)特色，既符合監(jiān)管要求，又能通過(guò)內(nèi)容過(guò)濾規(guī)則定制，滿(mǎn)足不同政務(wù)場(chǎng)景的合規(guī)需求。

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