兩個月的奇跡:DeepSeek如何加速政務的技術革新
文章深入探討了DeepSeek如何在短短兩個月內,通過降低技術門檻、優(yōu)化部署流程和提升模型推理能力,幫助政務領域實現(xiàn)從智能辦公到復雜場景治理的全面升級。政務系統(tǒng)的未來,正在因這場技術革新而發(fā)生深刻變革。
大家突然發(fā)現(xiàn),DeepSeek讓人們不拘泥于之前的大模型落地路徑,也能用起來。
DeepSeek帶動的新一輪AI大潮中,國內政務市場表現(xiàn)活躍,每周都有新進展。
從事政務應用開發(fā)的資深人士楊女士,今年開年以來,幾乎六日無休。她所在的應用開發(fā)企業(yè),已全面接入DeepSeek,目前與客戶打磨的共創(chuàng)項目,也都采用了DeepSeek。
客戶和生態(tài)的態(tài)度發(fā)生了巨大轉變。之前,大模型應用推進速度,要看客戶領導對新技術接受的快慢。現(xiàn)在,客戶會積極推進,“很多客戶主動找我們去講課,然后打開場景來看,哪些可以結合AI”。從生態(tài)上找過來的企業(yè)也很多。“一體機很火,但要落地,客戶需要應用。好多硬件廠家找我們做聯(lián)合應用落地?!?/p>
不過,DeepSeek對政務領域的巨大推動,不能簡單歸結為開源和私有化部署。
“我個人認為,DeepSeek帶來的震動是,人們可以自主地使用它。大家突然發(fā)現(xiàn),其實不用拘泥于之前的大模型落地路徑,也能用起來?!避浲ㄖ腔跜TO楊旭青說,“DeepSeek到底給我們帶來了怎樣的變革?很多人認為是工程類變革,但如果換個角度,它之所以能帶來這么大的熱潮和影響,核心是縮短了各行業(yè)AI轉型的路徑?!?/p>
而在政務領域,這種縮短和簡化效應,更容易形成催化反應。
01 ?這輪AI激烈地影響到政務
DeepSeek對政務領域的震動很大,從春節(jié)到現(xiàn)在,政府部門落地應用的新聞持續(xù)不斷,影響也極為深遠。在深圳龍崗區(qū)這個最早部署、應用DeepSeek的政府部門,專門發(fā)文,倡導全區(qū)積極擁抱DeepSeek,鼓勵公務員不僅在工作中,甚至在生活中也要積極運用AI,并將相關情況納入干部正向報告體系。
以往,任何新技術幾乎都是金融行業(yè)最早嘗鮮,而這次由政務搶先,這其中有一些推動因素。
“從國家政策到兩會研討,都在倡導擁抱AI。在此時代大勢下,政府部門要先行先試?!崩顺痹粕綎|海若副總經理陳艷清說。
DeepSeek打開了全民的AI意識。很多人在春節(jié)期間首次使用它,體驗到AI的驚艷效果。大模型性能的提升,本身就提供了很多現(xiàn)成的應用,利用低代碼甚至無代碼的智能體外殼,便能在行業(yè)場景中發(fā)揮作用,政務領域便是其中之一。“而且,政務的很多應用,比如寫報告,其實打破了智能辦公和業(yè)務之間的界限?!避浲ㄖ腔蹢钚袂喾治?,這也有力地推動了政務體系快速做出改變。
DeepSeek開源最大好處是可快速、本地化部署,這也與政務應用有很強的共性。
而最為關鍵的,是AI應用門檻下降,激發(fā)了整個生態(tài)。近幾年政務系統(tǒng)堅持以AI驅動做轉型。從去年開始,城市數(shù)字化轉型都在強調AI中樞搭建和AI場景應用。不過,AI中樞平臺建設成本很高,架構也很復雜。但DeepSeek推出后,簡化了AI落地路徑。
楊旭青以政務問答為例,之前需要政務部門先訓練政務問答小模型。如今,DeepSeek已能達到自建平臺效果的60%~70%,外掛知識庫,能解決另外20%~30%的問題,行業(yè)無需再執(zhí)著于從頭訓練。各場景能快速落地,讓政務行業(yè)更容易接納和認同。而且,落地路徑簡化,激發(fā)大量軟硬件服務企業(yè)也快速跟上,協(xié)助用戶展開落地。
此外,AI對地方產業(yè)有帶動作用。很多城市看到在杭州等地,AI對產業(yè)的帶動后,也不甘示弱。清華大學新聞學院、人工智能學院雙聘教授沈陽發(fā)現(xiàn),各地首先希望AI能推動經濟發(fā)展與產業(yè)升級,例如通過支持智能制造或數(shù)字經濟來提升本地競爭力。同時,城市管理與治理效率也是重點。
在各地的AI部署,很大程度要靠政數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)局來統(tǒng)籌,由各地大數(shù)據(jù)產業(yè)集團來落地。作為最近一兩年才成立的新部門,它們仍在探索履行職責的方式,而這些部門看到,通過政務來牽引產業(yè),是一種有效的模式。
由于上述多種原因,在這輪政務AI落地潮中,各地政府、委辦局的態(tài)度發(fā)生轉變。之前,他們抱持謹慎態(tài)度。畢竟,涉足的業(yè)務場景越多,承擔的業(yè)務責任也就越大。而今年以來,大家解放了思想。不少地方一次性提出數(shù)十個場景。比如,濟南市今年計劃要做200多個數(shù)智員工。大家全都打開場景去看如何與AI結合。
02 縮短落地路徑,會持續(xù)產生影響
不少政務領域的應用服務商發(fā)現(xiàn),DeepSeek推出后,模型落地的門檻在大幅下降。
“之前我們可能要在基礎模型上精調,花費很大算力,也要投入很多精力。”華宇資深人士告訴數(shù)智前線,“現(xiàn)在這個過程都要省掉了。一些應用,DeepSeek滿血版都不需要精調,我可能通過提示詞+業(yè)務規(guī)則就搞定了?!比A宇是政務和法院領域一家增值應用服務商?!坝捎诘鬃竽P偷奶嵘覀冊谏厦嬉材荛_發(fā)更多的應用場景。”
DeepSeek-R1深度推理也開啟了一個新模式,就是呈現(xiàn)整個思考過程,這對政務應用的精準回溯非常關鍵,讓用戶能更好理解模型給出結果的依據(jù)。
楊旭青以今年親身經歷的一個政務項目中矛盾調解應用舉例,像公租房矛盾調解,DeepSeek會告訴社工,根據(jù)規(guī)章制度,要先聯(lián)系負責公租房的企業(yè)物業(yè)。同時,它也提醒社工,考慮到部分企業(yè)改制,如果無法順利找到對應的企業(yè)物業(yè),可以轉而求助房子所在的居委會?!氨緛砩绻@類復雜流程可能并不熟悉,但DeepSeek的思考過程都告訴了他?!?/p>
而這些情況都不需要訓練,只要結合一些政務專有知識庫,就可以落地。
相比較而言,原來政務系統(tǒng)是按照智能中樞模式去設計的,用戶要先有算力、有模型、有MaaS平臺、有應用和智能體構建這樣一個體系。而在現(xiàn)階段,用戶不用考慮這么復雜的情況,他們可以先選擇一體機,算力、模型都有了,只要對接場景,就可以在一些場景中落地。
“政務與醫(yī)療或AI for Science不同,它首先是服務于產業(yè)、服務于民生、服務于企業(yè)的基礎服務,因此,也最容易體現(xiàn)DeepSeek縮短技術路徑的效益?,F(xiàn)在,先外掛知識庫,馬上就會有一些變化。然后,再通過模型蒸餾,在第二階段去改進它,這個過程比原來要快很多。”楊旭青強調。
如果按照之前的路徑,政務AI轉型可能需要兩三年,但現(xiàn)在路徑縮短,把原來一年干的事情,兩個月就干完了。
“DeepSeek帶來了落地路徑的明顯變化。”廈門眾數(shù)信科創(chuàng)始人兼CEO吳炳坤告訴數(shù)智前線,如今,他們先將DeepSeek蒸餾,獲得更小參數(shù)的模型,來降低算力需求,再通過強化學習而不是之前的微調,將數(shù)據(jù)訓練到模型上去。而模型經過強化學習以后,可以反向指導它的深度推理質量。通過這種方法,一些用戶實測,比DeepSeek拿來后直接使用,準確率高出15%~20%,而這些效果還在不斷提升。
為什么模型蒸餾今年被廣泛提及?華宇人士補充,滿血版DeepSeek的算力成本,目前需要幾百萬元,一般客戶承受不了。他們實踐發(fā)現(xiàn),32b是目前綜合性比較好的模型,阿里也推出了QwQ-32b模型。“當然32b模型沒法與滿血版比,但適合專屬助手,類似安全手冊、律所卷宗搜索、報告生成這種。”另一位應用服務商CEO告訴數(shù)智前線。
在一臺國產算力一體機上,只能部署一個DeepSeek滿屏版或千問72b模型,但32b模型,可以部署3~4個。
落地路徑簡化后,大家在比拼什么?“其實掛了知識庫,模型能不能理解,回答準不準,要做一些知識處理,也就是知識檢索增強(RAG)。最簡單的是做向量化。之后,要不要做深層的數(shù)據(jù)挖掘,比如構建知識圖譜?這其實就考驗應用服務商業(yè)務的積累了?!?/p>
03 政務應用會被重構嗎?
政務應用的構建,因為智能體在發(fā)生變化。“智能體會在很大程度上,改變了以一網(wǎng)統(tǒng)管為代表的政務或城市治理類項目的交付模式。”軟通智慧楊旭青說。
原來一網(wǎng)統(tǒng)管的交付,要有數(shù)據(jù)管理層、AI中智能中樞層、MaaS層、調度層以及應用場景。“而智能體就像一個個小的功能方塊。政務領域目前在快速開發(fā)各種小方塊,比如合同審查、分撥調度、矛盾調解……把這小方塊通過API調用或Function Call模式,嫁接到現(xiàn)有系統(tǒng)上?!睏钚袂嘟忉尅?/p>
現(xiàn)階段智能體的應用模式,并沒有重寫所有應用。就像不久前引起關注的Manus一樣,靠Function Call或API,對接到原系統(tǒng),保存原系統(tǒng)的流程。
“在這一進程中,現(xiàn)有系統(tǒng)將很快融合諸多新型智能體,實現(xiàn)系統(tǒng)的提升。再往下走,我認為智能體技術會逐步開始重寫系統(tǒng)了?!睏钚袂嗾f,“這是一件好事?!?/p>
聚焦智能體應用落地的吳炳坤觀察,智能體落地是分階段的。
“原來大家做智能體時的一大痛點,是大模型還不夠強,用口語化方式告訴它要做什么時,大模型理解不了,智能體執(zhí)行起來也就很容易翻車。”吳炳坤說,DeepSeek推出深度推理模型后,提高了大模型對指令的遵循準確率,加速了智能體落地過程,但智能體仍處在比較前期的階段,比如說邊聊邊辦、生成表單或PPT這些辦公類場景。我們希望智能體能實現(xiàn)比較復雜的場景,比如多智能體調用,也就是中級應用。
“Manus的重大改變就是多智能體協(xié)同?!睏钚袂嗾f,未來,如果整個業(yè)界趨勢是這樣的,政務系統(tǒng)必然也會發(fā)生很大的重啟。比如在共享單車堆積場景下,一張圖片、一句話會激發(fā)多智能體調度,有調遠方攝像頭查看的、有分撥的、有派工單的、有跟蹤結果的,在事情處理好之后,還有做評價的,這也是政務系統(tǒng)需要的。
“到那時,政務也有可能是一個積極的參與者和改寫者,就像現(xiàn)在參與DeepSeek落地一樣?!睏钚袂嗾f。其實他們已經在智能體上投入一年多,在為政務客戶提供DeepSeek部署的同時,也提供智能體平臺和數(shù)十個現(xiàn)成的智能體。
對于當下政務在這一輪AI落地的進展,楊旭青認為,第一階段成果呈現(xiàn)已經完成,就是將DeepSeek部署起來,拿出示范性場景和效果。第二階段是相對復雜的場景,這些場景與政務業(yè)務系統(tǒng)的融合度更高?!拔覀円呀浛吹娇蛻?,認真組織研發(fā)團隊去研發(fā)了,兩三個月內,我們會看到一些應用,像一些城市一網(wǎng)通辦通過DeepSeek提供市民服務。同時,會逐步看到一些多智能體調用的應用,甚至這兩個發(fā)展會并行?!?/p>
“我個人認為,未來兩三個月內,我們會看到政務系統(tǒng)不斷變革、不斷出現(xiàn)新的東西?!彼f。
文|趙艷秋?????? 編|?;?
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