近期，DeepSeek AI大模型的火爆“出圈”引發(fā)了全網(wǎng)熱議，其發(fā)布的推理模型R1以及千億參數(shù)模型V3憑借超低訓(xùn)練成本，在國內(nèi)外掀起一陣AI熱潮，各行各業(yè)都在探索其應(yīng)用價值。

伏泰深耕城市治理數(shù)字化領(lǐng)域 20 年，積累了上千個項目的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)經(jīng)驗。憑借前瞻性眼光，積極擁抱前沿科技，構(gòu)建了一套全棧式AI大模型，涵蓋100+城市治理領(lǐng)域。當(dāng)Deepseek與城市治理行業(yè)大模型產(chǎn)品實現(xiàn)API接入后，大模型應(yīng)用能力可在多個維度實現(xiàn)顯著躍升。

實時性進(jìn)化

從“靜態(tài)預(yù)訓(xùn)”到“動態(tài)智庫”

傳統(tǒng)模型依賴靜態(tài)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，面對政策變化、突發(fā)事件時，無法及時獲取最新信息。

接入DeepSeek 后，可整合政策文件、IoT 傳感器數(shù)據(jù)、歷史事件庫等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)知識庫，確保信息實時更新。運(yùn)用稠密向量檢索技術(shù)優(yōu)化檢索器，實現(xiàn)語義級精準(zhǔn)匹配，融合檢索結(jié)果，輸出包含推演過程、預(yù)測結(jié)果、決策建議等一系列內(nèi)容，為城市治理提供全面有價值的參考。

處理城市內(nèi)澇場景為例：

Q:某區(qū)域遭遇2小時50mm/h降雨連續(xù)會產(chǎn)生易澇點嗎？

模型接入實時降雨量、地下管網(wǎng)模型等動態(tài)數(shù)據(jù)，輸入即時環(huán)境狀態(tài)，結(jié)合歷史暴雨強(qiáng)度、易澇點分布等歷史數(shù)據(jù)，以及城市排水規(guī)劃、應(yīng)急響應(yīng)條例等政策，快速提取關(guān)聯(lián)信息。通過分析該區(qū)域排水標(biāo)準(zhǔn)、地形、管網(wǎng)淤積、地表硬化率等因素，科學(xué)推算出“持續(xù)15分鐘將形成35cm積水，建議開啟6號強(qiáng)排泵站”的結(jié)論，有效提升城市應(yīng)急能力。

專業(yè)性進(jìn)化

從“通用助手”到“領(lǐng)域?qū)＜摇?/span>

通用模型在垂直領(lǐng)域知識方面存在欠缺，處理專業(yè)問題時，準(zhǔn)確率較低。

借助 DeepSeek 強(qiáng)大的能力，城市治理模型得以深入物理學(xué)、化學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等多科專業(yè)領(lǐng)域，如同匯聚各行各業(yè)的頂尖專家，最大限度地檢索行業(yè)專屬知識庫，從而大幅增強(qiáng)生成結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。

污染溯源場景為例：

Q:某河道監(jiān)測點 COD 突增，有哪些嫌疑污染源？

模型依據(jù)污染物質(zhì)譜數(shù)據(jù)等專業(yè)知識，對污染物來源進(jìn)行精準(zhǔn)分析，將嫌疑源與典型特征分類對應(yīng)。同時，基于水力學(xué)知識實時反向模擬擴(kuò)散路徑，推理給出“重點嫌疑對象”及“檢查排查優(yōu)先級”，提升污染溯源準(zhǔn)確率，加快事件處置速度。

自治性進(jìn)化

從“人工干預(yù)”到“AI代理”

過去，大模型在運(yùn)行的部分流程中，仍對人工干預(yù)和反饋存在依賴。

利用DeepSeek大語言模型的推理能力，能夠自主對復(fù)雜的人類任務(wù)進(jìn)行目標(biāo)規(guī)劃、任務(wù)拆解、工具調(diào)用、過程迭代，并在沒有人類干預(yù)的情況下完成任務(wù)。

環(huán)衛(wèi)街道清掃作業(yè)場景為例

Q:請安排清掃某街道10平方公里？

模型先進(jìn)行意圖識別指令解析，提取區(qū)域面積、作業(yè)類型等關(guān)鍵詞，利用多輪對話強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）機(jī)制自動追問缺失條件：商業(yè)區(qū)保障等。隨后，將指令拆解為最小化能耗、確保全域覆蓋、高峰路段規(guī)避等多目標(biāo)優(yōu)化問題，自動生成設(shè)備配置方案。通過物聯(lián)中控平臺與設(shè)備通信，下發(fā)任務(wù)指令并實時接收設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，獨立完成從任務(wù)接收到執(zhí)行監(jiān)控的全流程，提升城市環(huán)衛(wèi)作業(yè)智能化水平。

成本優(yōu)化進(jìn)化

從 “高耗低效” 轉(zhuǎn)向 “高效低耗”

城市治理領(lǐng)域存在上萬路視頻監(jiān)控、百萬級工單數(shù)據(jù)的處理需求，本地服務(wù)器算力有限且高昂成本，嚴(yán)重制約了復(fù)雜模型的訓(xùn)練與應(yīng)用落地。

DeepSeek 采用混合專家（MoE）機(jī)制和知識蒸餾、量化技術(shù)等模型壓縮算法，提升訓(xùn)練效率，降低算力門檻。其自動化強(qiáng)化學(xué)習(xí)使城市治理行業(yè)垂直大模型能快速迭代更新，適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展變化。

垃圾分類工作場景為例：

Q:如何高運(yùn)算實時處理監(jiān)控設(shè)備數(shù)據(jù)和投訴工單信息，依據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)高頻次迭代?

接入DeepSeek后，針對 7 大類垃圾設(shè)立專用識別通道，壓縮模型輕量化，減少算力消耗。每次分類作業(yè)后，模型將實際分類情況與預(yù)測結(jié)果比對，反饋至知識庫，形成 “數(shù)據(jù) - 決策 - 反饋” 良性閉環(huán)，持續(xù)優(yōu)化分類效果。在新小區(qū)垃圾分類系統(tǒng)搭建時，借助已有模型經(jīng)驗，避免重復(fù)開發(fā)，為城市治理可持續(xù)發(fā)展注入動力。

在 AI 大模型如何應(yīng)用于城市治理中，伏泰已給出答案：通過全棧式模型體系，并將其深度融入城市生命線、水務(wù)水利、無人環(huán)衛(wèi)、垃圾分類等諸多實際場景，切實推動城市治理的智能化變革。而 DeepSeek 的加入，更為這一進(jìn)程注入新的活力，帶來無限進(jìn)化可能。

未來，伏泰將持續(xù)探索城市治理大模型與各類前沿技術(shù)的深度融合，從更實時、更專業(yè)、更智能化、更可持續(xù)四大維度不斷優(yōu)化，與 AI 攜手共塑城市美好生活。