應(yīng)用領(lǐng)域

數(shù)字政府、智慧城市

方案概述

大模型在自然語(yǔ)言識(shí)別、理解、決策及內(nèi)容生成等方面的顯著優(yōu)勢(shì)和巨大潛力，成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，通過(guò)與千行百業(yè)的結(jié)合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化、高端化、綠色化的跨越式發(fā)展。隨著大模型成為各國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的新領(lǐng)域，國(guó)家、各省市紛紛推出鼓勵(lì)政策，推動(dòng)大模型在政務(wù)、金融、司法、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域的落地應(yīng)用，構(gòu)建更為便捷、智能的業(yè)務(wù)咨詢、輔助決策、數(shù)字助手、影視制作等創(chuàng)新業(yè)務(wù)場(chǎng)景，助力千行百業(yè)的生產(chǎn)力爆發(fā)、業(yè)務(wù)模式升級(jí)，促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)高端高效發(fā)展。

方案亮點(diǎn)

1、在行業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用：基于北明軟件在政務(wù)、金融、司法、交通等行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建數(shù)字助理、業(yè)務(wù)咨詢、城市治理、政策匹配、交通規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)決策等應(yīng)用場(chǎng)景，推進(jìn)大模型在行業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用。
2、多模態(tài)信息融合分析：利用多模態(tài)大模型的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換、圖像識(shí)別、多模態(tài)融合等技術(shù)，改進(jìn)人機(jī)交互、智能匹配、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、自動(dòng)預(yù)警等功能，全面優(yōu)化用戶的體驗(yàn)。
3、豐富的技術(shù)工具和算法：針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，提供RAG、KAG、Chat2BI、流程機(jī)器人等工具，幫助用戶構(gòu)建行業(yè)知識(shí)庫(kù)，彌補(bǔ)基礎(chǔ)大模型在行業(yè)落地中的不足，建立從業(yè)務(wù)感知、分析、推理到行動(dòng)的AI服務(wù)閉環(huán)。
4、與領(lǐng)軍企業(yè)共建大模型服務(wù)生態(tài)：與百度、智譜、華為等大模型領(lǐng)軍企業(yè)建立了戰(zhàn)略合作，將廠商的基礎(chǔ)大模型、算力資源、預(yù)訓(xùn)練能力與行業(yè)業(yè)務(wù)整合在一起，加快大模型在金融、制造、政務(wù)、司法、娛樂(lè)等行業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用。

方案架構(gòu)

大模型在行業(yè)領(lǐng)域落地應(yīng)用架構(gòu)主要包括基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)框架及應(yīng)用場(chǎng)景幾部分：
1、基礎(chǔ)設(shè)施：包括算力、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等設(shè)施，大模型對(duì)算力和存儲(chǔ)要求較高，需要配置專門的GPU服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備。
2、數(shù)據(jù)資源：整合來(lái)自政府網(wǎng)站、社交媒體平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)百科知識(shí)、書(shū)籍、公共數(shù)據(jù)庫(kù)及業(yè)務(wù)系統(tǒng)等各個(gè)渠道、多種類型的行業(yè)數(shù)據(jù)資源并進(jìn)行加工處理，構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，為大模型提供豐富的行業(yè)知識(shí)。
3、大模型及工具：私有化部署多模態(tài)大模型，并結(jié)合向量庫(kù)、檢索增強(qiáng)、知識(shí)增強(qiáng)、應(yīng)用場(chǎng)景Agent、任務(wù)化等技術(shù)工具以及外部的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，構(gòu)建政務(wù)大模型的開(kāi)發(fā)框架，為上層應(yīng)用提供自然語(yǔ)言理解、知識(shí)查詢、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及系統(tǒng)對(duì)接、業(yè)務(wù)可視化等技術(shù)支撐能力。
4、應(yīng)用場(chǎng)景：將模型能力與政務(wù)服務(wù)、城市治理、應(yīng)急指揮、營(yíng)商助企、文化旅游等業(yè)務(wù)相融合，打造“智能客服、智能業(yè)務(wù)助手、智能視頻識(shí)別、事件預(yù)測(cè)預(yù)警、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析、政務(wù)秒批秒辦”等創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景，為用戶帶來(lái)更加便捷化、精準(zhǔn)化、個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)。

業(yè)務(wù)價(jià)值

推進(jìn)大模型在行業(yè)領(lǐng)域的落地，有助于加快AI技術(shù)在行業(yè)領(lǐng)域的深化應(yīng)用，賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模式的智能化升級(jí)。
（1）利用大模型強(qiáng)大的自然語(yǔ)言分析和理解能力，使得業(yè)務(wù)系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)把握并快速響應(yīng)用戶需求，建立起新型的基于自然語(yǔ)言問(wèn)答的人機(jī)交互模式，帶來(lái)了更加人性化、智能化和便捷化的業(yè)務(wù)體驗(yàn)。
（2）利用大模型能夠快速?gòu)暮Ａ康臄?shù)據(jù)中查詢相關(guān)內(nèi)容并生成精準(zhǔn)的答案，代替人工處理大量簡(jiǎn)單、耗時(shí)的信息檢索和分析工作，幫助工作人員將有限的時(shí)間和精力投入到更有價(jià)值的工作當(dāng)中去。
（3）作為統(tǒng)一的服務(wù)入口，大模型通過(guò)對(duì)接各行業(yè)的應(yīng)用系統(tǒng)，并將用戶的需求轉(zhuǎn)化為自動(dòng)化的業(yè)務(wù)處理流程，在各系統(tǒng)間靈活調(diào)用相關(guān)功能和服務(wù)，形成高效互聯(lián)、智能便捷的跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同方式，升級(jí)一站式服務(wù)體驗(yàn)，推進(jìn)跨領(lǐng)域業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
（4）大模型通過(guò)與行業(yè)業(yè)務(wù)相結(jié)合，能夠挖掘出更深層次的知識(shí)關(guān)聯(lián)，充分融入現(xiàn)有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程和服務(wù)方式的優(yōu)化重塑，形成“主動(dòng)式”“個(gè)性化”“智能化”服務(wù)新常態(tài)。

應(yīng)用場(chǎng)景

1、政務(wù)智能客服：基于大模型構(gòu)建政務(wù)智能客服創(chuàng)新應(yīng)用，能夠提供政務(wù)事項(xiàng)咨詢、預(yù)約辦事、輔助填單、閑聊等政務(wù)業(yè)務(wù)服務(wù)。通過(guò)簡(jiǎn)單的問(wèn)答方式，大模型就能快速識(shí)別用戶需求并給出針對(duì)性的答案，靈活應(yīng)對(duì)各類復(fù)雜場(chǎng)景；并結(jié)合對(duì)話過(guò)程挖掘用戶的深層次需求，給出更多的推薦方案或關(guān)聯(lián)問(wèn)題。大模型還能根據(jù)用戶的偏好、語(yǔ)言風(fēng)格調(diào)整回答的語(yǔ)氣和內(nèi)容，帶來(lái)更加個(gè)性化、人性化的服務(wù)體驗(yàn)。
2、政策智能問(wèn)答：基于大模型提供惠企政策的智能問(wèn)答服務(wù)。利用提示詞、搜索增強(qiáng)等技術(shù)，大模型能夠快速?gòu)恼邤?shù)據(jù)庫(kù)中查找到政策要點(diǎn)及關(guān)聯(lián)信息，最終生成精準(zhǔn)、全面的問(wèn)題答案，大大提升企業(yè)獲取政策的便捷性和效率。同時(shí)，通過(guò)一問(wèn)一答的方式，改變傳統(tǒng)的依靠鼠標(biāo)、鍵盤的操作方式，為企業(yè)帶來(lái)更加簡(jiǎn)單、便捷的人機(jī)交互體驗(yàn)。
3、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析：基于大模型創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析工作，提供自然語(yǔ)言問(wèn)答式的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析往往需要在輔助決策系統(tǒng)里預(yù)先設(shè)定好模型并進(jìn)行一系列的參數(shù)配置，通過(guò)輸入查詢條件，才能生成對(duì)應(yīng)的分析圖表，過(guò)程相對(duì)復(fù)雜且圖表樣式不能更改。而利用大模型進(jìn)行產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的系統(tǒng)操作，僅僅通過(guò)對(duì)話的方式，大模型就能夠理解用戶需求并自動(dòng)查詢、分析相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)或已有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，再結(jié)合畫(huà)圖工具快速生成經(jīng)濟(jì)分析圖表，靈活滿足不同用戶的分析需求，將傳統(tǒng)的定制化業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝?、便捷、個(gè)性化的數(shù)據(jù)分析方式。

4、公文助手：基于大模型打造“公文助手”，能夠幫助政府工作人員從海量的歷史文檔中快速查詢想要的文件、會(huì)議紀(jì)要或領(lǐng)導(dǎo)講話內(nèi)容，大大節(jié)省資料查詢和整理時(shí)間，進(jìn)一步提升工作效率；同時(shí)，大模型還能對(duì)多份文檔進(jìn)行分析、整理和提煉總結(jié)，快速生成內(nèi)容摘要或基礎(chǔ)報(bào)告，為工作人員提供總結(jié)性的、更有針對(duì)性的參考資料。
5、城市事件智能識(shí)別：傳統(tǒng)的智能識(shí)別，需要為城市視頻監(jiān)控?cái)z像頭部署固定的AI算法并且只能針對(duì)某一類問(wèn)題進(jìn)行監(jiān)控，監(jiān)測(cè)范圍和內(nèi)容比較有限。而基于多模態(tài)大模型對(duì)城市違規(guī)事件識(shí)別，無(wú)需為攝像頭綁定固定算法，利用大模型已有的知識(shí)能夠快速識(shí)別、精準(zhǔn)研判監(jiān)控中出現(xiàn)的一種或多種違規(guī)行為，如“違法停車、占道經(jīng)營(yíng)、路面垃圾、沿街晾曬、工地違規(guī)作業(yè)、渣土拋灑”等，識(shí)別范圍更廣、速度更快、準(zhǔn)確率更高，也更容易推廣應(yīng)用，大大提升城市整體化治理的效率和智能化水平。

成功案例

深圳市民生警務(wù)人工智能平臺(tái)
湖南省長(zhǎng)沙市政務(wù)一體化平臺(tái)
湖南省長(zhǎng)沙市望城區(qū)政務(wù)人工智能平臺(tái)
山東省濱州市人民檢察院檢務(wù)流程機(jī)器人（數(shù)字檢察官）
河南省舞鋼市智慧城市人工智能平臺(tái)
獲獎(jiǎng)情況：
海量視頻內(nèi)容快速檢索與深度分析的關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用”獲得廣東省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)；
“智能醫(yī)學(xué)影像分析研究及臨床應(yīng)用示范”獲得廣東省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)