運營商實踐 - AI 大模型賦能垂直行業(yè)標桿案例集 2024

公共行政與管理｜客戶服務與智能助手｜社會服務與基礎設施目錄 03 07 25 29 33 38 43 48 52 55 58 62政務服務進入數(shù)字化時代,中國移動聚焦企業(yè)群眾急難愁盼問題,構建高效政務生態(tài)。依托自研九天.海算政務大模型,實現(xiàn)“AI+一網(wǎng)通加強數(shù)字政府建設是建設網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國的基礎性和先導性工程,是推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要舉措。在2024年1月《國務院關于進一步優(yōu)化政務服務提升行政效能推動“高效辦成一件事”的指導意見》中,明確要求探索應用自然語言大模型等技術,提升線上智能客服的意圖識別和精準回答能力,優(yōu)化智能問答、智能搜索、智能導辦等服務,黑龍江省數(shù)字政府建設從2023年全面推動以來,堅持數(shù)據(jù)驅動、創(chuàng)新引領,持續(xù)加快人工智能應用。中國移動依托數(shù)字政府領域的豐富建設經(jīng)驗,打造了“九天.海算政務大模型”,對黑龍江數(shù)字政府建設實現(xiàn)全流程、深層次賦能,助力黑龍江政府為百姓提供更加便捷和智能的政務服務,提升政府社會治理的智能化水平。2023年,由中國移動建設的人工智能平臺上線,對接黑龍江統(tǒng)一政務服務網(wǎng)、智能客服、受理中心等10個業(yè)務系統(tǒng),可支持不低于100個使用方(百姓群眾、政府內部門)同時使用,為黑龍江數(shù)字政府提供智能化升級,助力政務服務跑出“加速度”。當前AI賦能數(shù)字政府建設過程中面臨諸多痛點:各市地數(shù)字政府建設程度存在差異,需建設一個集約化的人工智能平臺,供已有系統(tǒng)和后續(xù)新建系統(tǒng)進行但創(chuàng)新不足,智能化水平弱目前數(shù)字政府建設業(yè)務創(chuàng)新應用水平有待提升,缺少人臉識別、文字識別、自然語言理解等人工智能基礎能力,同時基于大模型等人工智能新技術的創(chuàng)新應用與智能輔助決策不夠,不但創(chuàng)新不足,智能化水平弱中國移動基于多年的數(shù)字政府建設經(jīng)驗,以通用大模型為基礎,融合政務領域數(shù)據(jù)開展精調,引入政務領域約束模型對輸出進行限制,打造了面向政務領域的行業(yè)大模型—九天.海算政務大模型。模型具備深度行業(yè)智互三大特色,實現(xiàn)對政務領域一網(wǎng)通辦、一網(wǎng)統(tǒng)管、一網(wǎng)協(xié)同典型應用場景賦能,如圖1所示。政務領域三個政務領域三個“一網(wǎng)”典型場景模型1個1個政務行業(yè)大模型基礎大模型基礎大模型……海算政務大模型海算政務大模型海算通用大模型海算通用大模型為有效支撐三個“一網(wǎng)”典型應用場景,以訓練平臺和推理平臺為基座,打造“行業(yè)大模型+行業(yè)小模型”的政務智慧大腦核心,如圖2所示,形成一體化“AI+政務”智慧大腦體系架構,提供智能化信息輸入、理解、分析、輸出能力。其中,政務智慧大腦引擎政務智慧大腦引擎支撐共享政務智慧大腦核心一網(wǎng)統(tǒng)管政務數(shù)據(jù)搜索辦件分析智能數(shù)據(jù)分析輿情分析文本紀要12345智能工單12345熱線坐席政務辦事助手事項智能搜索一網(wǎng)通辦一網(wǎng)協(xié)同基層治理智能客服公文寫作智能推薦會議助手一鍵辦理數(shù)據(jù)資源庫數(shù)據(jù)資源庫大數(shù)據(jù)基座行業(yè)大模型海算政務大模型文本分類海算基座大模型語音識別語音聽寫基礎大模型視覺能力NLP能力20+語音能力行業(yè)小模型多模態(tài)大模型結構化大模型視覺大模型語音大模型聲音增強聲紋識別合同審核多輪對話語音合成文本分析單輪對話城管事件意圖識別交通事件人臉識別政務智慧政務智慧大腦基座AutoML平臺Autocv平臺AutoNLP平臺智能交互平臺城市AI平臺訓練平臺推理平臺政務云政務云政務網(wǎng)政務網(wǎng)針對老百姓“咨詢難”、“辦事繁”的問題,打造政務智能客服,如圖3所示。通過與政務大廳辦事員訪談,總結出事項漏斗體系,為智能客服提供更加人性化的對話式服務,弱化政務專業(yè)術語,讓用戶與智能客服的對話貼近人類的交流方式;增強智能客服對政務服務術語的理解能力,提供百姓更容易理解的智能服務,讓政務助手實面對政務數(shù)據(jù)匯聚量大、但數(shù)據(jù)檢索使用難,數(shù)據(jù)類型分散復雜、但按主題分析難,政府缺少用數(shù)工具、快速取數(shù)用數(shù)難等困境,打造智能搜索引擎,如圖4所示。以數(shù)字政府指標庫、數(shù)據(jù)資源庫、政策法規(guī)庫等為渠道,匯聚全省各地各部門政務數(shù)據(jù),對匯聚的數(shù)據(jù)構建標簽體系,提供智能搜索服務,借助大語言模型技術,實現(xiàn)自然語言查詢,方便用戶隨時隨地查詢想要的數(shù)據(jù)。針對政府工作人員寫作需求多、寫作效率低等場景,基于中國移動多年積累的政務文本數(shù)據(jù),對大模型進行精調,結合大模型的文本生成能力,打造公文寫作助手(又叫“龍政智問”),如圖5所示,可以為政府工作人員提供政策分析報告、會議發(fā)言稿草擬、會議紀要生成等功能,滿足公將“政務政策-政務事項-政務數(shù)據(jù)存儲”深度貫穿模型,驅動整體業(yè)務流程靈活易用。通過向大模型發(fā)出自然語言指令,便可通達深層數(shù)據(jù)庫,串聯(lián)多來源、復雜異構的數(shù)據(jù)表,快速獲取直觀的數(shù)據(jù)分析使用信息場內的政務領域專業(yè)知識對模型進行課程學習式增強以及對齊泛化,同時協(xié)同私域數(shù)據(jù)作為最終結果反饋用戶。通過政務信息場的調度能力,匯聚散落的關聯(lián)數(shù)據(jù),圍繞用戶咨詢實現(xiàn)場內問題全解決;拓寬政務服務邊界,實現(xiàn)主動式服務;政務流程不出“場”,實現(xiàn)可信的政務問題響應,保證政務服務海算政務大模型、大模型場景應用等現(xiàn)有標準化產(chǎn)品的實施服務,客戶根據(jù)需求選擇相應模塊進行“按單點菜”,中國移動在黑龍江省數(shù)字政府建設項目中,以九天.海算政務大模型為技術底座,構建了“平臺+算法+應用”的體系,實現(xiàn)了特色的政務大模型應用,賦能相關政務領域的智能處理優(yōu)化、智能內容生成等服務,助力黑龍江省政府更加高效地履行職責,提高公共服務的質量和效率,提升群眾的滿意度和信任度,全面推進政務服務標準化、規(guī)范化、便利化、數(shù)字化建設,更好服務人民群眾,為龍江高質量發(fā)展注入新動能、釋放新活力。九天.海算政務大模型成功入選《數(shù)字時代治理現(xiàn)代化研究報告(2023年)—大模型在政務領域應用的實踐及前景》藍皮書,成為國內政務大模型應用的典型案例,為國內數(shù)字政府領域大模型應用樹立了標桿;同時入選IDC《中國政務大模型在數(shù)字政府應用市場分析,2024》中大模型在政府行業(yè)的優(yōu)秀實踐案例。下一步,將以落地黑龍江省政府為契機,進一步拓展大模型市場。目前,九天.海算政務大模型入選黑龍江省《2024年全省數(shù)字政府建設應用工作要點》,后續(xù)將進一步推動客戶的合同簽訂及項目落地。同時積極拓展其它省份商機,目前在湖政府正推動政務服務智能化,旨在提升效率與質量。公眾與企業(yè)渴望高效、便捷、個性化及透明的服務。中國電信利用大模型技術,深度學習政務數(shù)據(jù),精準識別公眾咨詢意圖,以友好、個性化語言應答,顯著提升政務服務效能,滿足各政務項目,涵蓋了民生訴求應用系統(tǒng)、民生智能化能該市政務服務和數(shù)據(jù)管理局在前期由中國電信承接的12345熱線項目和民生訴求系統(tǒng)平臺一期項目基礎上,針對平臺8類角色、17個服務過程44個業(yè)務節(jié)點,規(guī)劃25個大模型應用場景,通過“揭榜掛帥”方式按照兩期規(guī)劃,一期推進8個先行試點應用場景。同時結合民生訴求12項業(yè)務能力規(guī)范優(yōu)化要求,基于大模型技術指導、驅動訴求服務全流程再造,8類個44個個25個政務12345行業(yè)的智能化建設已經(jīng)經(jīng)歷了從傳統(tǒng)應用系統(tǒng)到智能化AI升級的第—階段,部分場景已經(jīng)通過基于小模型的AI智能化技術完成了上線可應用,例如智能問答客服、智能IVR(智能語音導航)、智能工單抽取等場景,已經(jīng)實現(xiàn)了AI助理提效的價值。但是受限于傳統(tǒng)小模型的能力,已經(jīng)應用的場景面臨著效果提升上的難題,新的場景例如智能知識采編、從應用場景落地方面,面臨如下挑戰(zhàn)從應用場景落地方面,面臨如下挑戰(zhàn)●智能客服場景:用戶在實際政策問答對話過程中(如智能受理助手、智能政策問答等),經(jīng)常表達出來的復雜意圖、多輪對話、模糊意圖通過小模型很難達到較好的效果,其在處理復雜任務時可能表現(xiàn)不佳?！裰悄苁芾碇?對于工單中要提取的長數(shù)字串(如電話號碼、身份證號等)的表達、地址、實體名稱等信息,小模型很●智能采編:根據(jù)政府下發(fā)的政策、業(yè)務升級/調整等所產(chǎn)生的文檔進行結構化或—問—答的解讀巨大。傳統(tǒng)小模型AI處理效率低,耗時長?！裰悄苷?轉人工后,對于人機對話內容總結摘要、坐席與客戶對話過程中的內容快速總結并形成工單的摘要難以實現(xiàn)?！裰悄軋蟾嫔?定期根據(jù)查詢的政務12345運行結果,自動生成合適的分析報告以節(jié)省人力,對于小模型來說幾乎無從技術落地方面,面臨如下挑戰(zhàn)從技術落地方面,面臨如下挑戰(zhàn)●難以適應大規(guī)模數(shù)據(jù)集:小模型處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集存在挑戰(zhàn),無法充分利用數(shù)據(jù)集中的所有信息?！穸ㄖ苹潭容^高:小模型泛化能力弱,—個場景就需要定制—個小模型,模型多也增加了模型的管理和應用難度。生成式大語言模型在多輪對話閑聊等場景體現(xiàn)出了較好的意圖理解和流暢自然的對話能力,在政務領域構建—個行業(yè)大模型,涵蓋問答、工單抽取、分類分撥等場景可以顯著市民的滿意度,減少坐席的人工成本。智能客服機器人是某市民意速辦12345的核心場景,旨在利用大模型等人工智能技術對政務知識信息進行訓練學習,實現(xiàn)機器人能夠深度理解市民訴求的意圖和需求,同時能夠根據(jù)限定的政務知識給出正確、完整、安全可控的答復內容的目標。智能客服機器人應用場景包括“公積金”、“社?！?、“醫(yī)?！钡?進—步提升智能客服問答準確性、完整性和安全性,提高智能客服應答能力和服務能力。電信AI研究院基于自研Telech傳統(tǒng)智能客服的業(yè)務流程包括問答知識庫整理,問答知識庫配置到對話系統(tǒng)以及線上匹配市民問題推薦合適的知識庫答本次項目,采用大模型多智能體(Multi-Agent)智能問答技術實現(xiàn)政務智能問答系統(tǒng),整體技術流程包括知識庫構建智能體、文檔理解和檢索智能體、問答智能體等模塊,整體技術方案如圖1所示。知識庫從政府網(wǎng)站、百科、書籍等渠道收集政策類知識,涵蓋住建局、各類辦事大廳、醫(yī)保局等各類民生訴求委知識庫構建智能體辦局等官方網(wǎng)站,同時支撐政數(shù)局專家基于坐席問答數(shù)據(jù)整理出問答知識庫。為了降低政務坐席梳理問答對的成本,采用大模型知識采編思路,大模型先對原始政策文檔給出建議問答對,然后交由坐席質檢。通過該方法,高效積累萬級別的高質量問答對。本次項目采集政策文檔文件格式多樣,包括pdf、word、ppt,文檔要素多樣版面復雜,對圖標、文字、檢索智能體表格要素的精確解析能力決定最終的問答效果。本次項目采用基于大模型的文檔版面分析策略,識別出文檔中包含核心政策要點的要素和段落,過濾掉和政策無關的URL鏈接、廣告文本。并通過MinHash、文本相似度計算等技術對政策文檔進行篇章、段落粒度的去重,最終形成高質量政務問答系統(tǒng)的特點是政策頻繁更新、信息內容多源異構,如何讓大模型學習和理解最新的政策知識,進行精準的回復是政務系統(tǒng)面臨的主要問題。本次項目采用了兩階段后訓練結合知識注入政策文檔信息,減少大模型的幻覺。第—階段首先利用政策原文對大模型做持續(xù)預訓練,經(jīng)過這個環(huán)節(jié)大模型充分理解了政策信息,在給定政策要點闡釋指令時,大模型能夠還原出政策文章的對應片段。第二階段利用政策原文構建的問答語料,并對大模型進行指令微調,使得大模型可以理解市民的問題并輸出對應的政策答案的。為了提升大模型的回復質量,本項目對答案進行了多輪的精細化的標注。保證答案正確并且和問題相關,進—步增強答案的結構化和邏輯性。為了更好的引入政務坐席知識庫,采用大小模型配合的技術框架。對于命中知識庫的問題,直接輸出對應的答案,對于同知識庫的問答對相似度低的市民問題,則采用大模型生成答案。市民在線提交訴求工單后,分撥員需要將工單進行分類、分撥到具體的責任部門進行處置。需要大模型為分撥員的分類分撥操作提供輔助,讓工單的分類分撥更加高效、準確。市民在線提交訴求工單后,分撥員需要對工單進行打標,以便于后續(xù)的工單統(tǒng)計分析市民在線提交訴求工單后,分撥員需要對工單進行打標,以便于后續(xù)的工單統(tǒng)計分析。需要大模型為分撥員的工單打標操作提供輔助,讓工單的打標更加高效、準確。借助大模型的能力,輔助現(xiàn)有的智能客服機器人,從而提升政務服務能力,提高市民滿意度。針對投訴舉報類熱線,話務員需要基于市民反饋的信息,在系統(tǒng)提交工單,給相應的責任部針對投訴舉報類熱線,話務員需要基于市民反饋的信息,在系統(tǒng)提交工單,給相應的責任部門處理。需要引入大模型,從市民語音反饋信息中自動識別并提取關鍵信息下單,提高話務員工作效率。對于智能答復的問題、訴求處理反饋意見審查場景進行安全內容審查,檢測和過濾違法、有害或內容,例如色情、暴力、仇恨言論等。1、需要提供智能生成相似問、根據(jù)提示詞智能生成問題對應答案;1、需要提供智能生成相似問、根據(jù)提示詞智能生成問題對應答案;2、支持掛載知識中臺中專業(yè)知識的插件能力,讓大模型基于專業(yè)的業(yè)務知識文章、word、pdf等知識,多智能體(Multi-Agent)智能問答系統(tǒng)的技術關鍵創(chuàng)新點如下:多粒度的結構化知識,提升知識表征的精確性和全面性。針對大模型輸入長度的限制,創(chuàng)新性地應用旋轉位置編碼技術,外推精排網(wǎng)絡的輸入,支持更長的文檔片段輸入,保證片段涵蓋更充足的語義信息,對政策文檔片段進行高效且精準的重排序,提高檢索效果。通過持續(xù)預訓練和指令微調,為大模型注入最新的政策知識,減少大模型的幻覺,提高政策理解與回復的精準度。針對市民口語化表述與政策文檔書面用語之間的語義差異,引入問題改寫機制,并采用并行文檔切片召回策略,顯著提升文檔召回命中率。針對政務坐席知識庫,設計了大小模型配合的技術框架,高效融合知識庫與生成式模型的優(yōu)勢,提供靈活且準確創(chuàng)新的針對政策文檔語義切片算法,利用大模型在段落級進行細粒度要點提取,并基于要點和摘要進行語義切分,確保分段內語義連貫,適應政策文檔的頻繁更新需求。這些創(chuàng)新點共同構成了—個高效、精準且適應性強的多智能體問答系統(tǒng),為政務問答領域帶來了新的技術突破和實際應提供單獨的能力調用的方式,針對建設不久的政務服務提供單獨的能力調用的方式,針對建設不久的政務服務系統(tǒng)提供針對單個政務服務場景服務,政務機構在不更接口,直接賦能客戶的應用系統(tǒng);也可以支持多個能力聯(lián)合應用—起提供給客戶,賦能客戶的業(yè)務場景,助理通過沉淀在項目上的數(shù)據(jù)和能力,從智能對話、知識運核心的能力,從而為政務服務機構提供統(tǒng)—的政務大模型能力底座,通過構建全新—站式的政務大模型能力底座,全面革新已有政務服務流程,賦能整個政務領域。在當今時代,政務服務面臨著諸多挑戰(zhàn),本次提供的"大小模型協(xié)同助力政務服務升級"方案通過集成大模型和小模型的力量,以創(chuàng)新的方式解決了這些關鍵問題。核心價值體現(xiàn)在以下幾個方面:大模型與小模型協(xié)同工作,能夠快速精準的理解市民用戶咨詢的問題,并能夠準確的為用戶提供友好個性化的答復。大型模型擅長于—問多意圖、長上下文意圖等復雜意圖的理解以及友好個性化回復的生成,而小模型則專注于特定場景下的簡協(xié)同工作的大小模型能夠提供更智能、個性化的服務體驗。小型模型負責簡單問題的精準識別,再基于大型模型對反饋信息的友好加工,使政務服務更加貼心友好,提升市民用戶咨詢體驗。當前政務服務咨詢中大多數(shù)市民咨詢還是簡單重復的問題,基于大小模型方案,小模型能解決的問題,直接用小模型進行業(yè)務閉環(huán),避免使用高成本的大模型,最終實現(xiàn)在不大幅提升服務成本的同時提升服務效果與服務體驗?；诖笮∧Ｐ头桨柑嵘辗招屎头召|量,不僅解決了現(xiàn)有問題,還為未來技術創(chuàng)新預留了空間,推動業(yè)務模式綜上所述,"大小模型協(xié)同助力政務服務升級"方案的核心價值在于其高效、個性化、低成本的服務處理能力,能有效解決政務系統(tǒng)中的痛點問題,同時提升用戶滿意度,引領政務服務領域向更智能、更高效的方向邁進?！駞?shù)與能力的關系:在設計模型時,適當增加參數(shù)量通常能顯著提升模型的性能及泛化能力。然而,關鍵在于平衡,過●多智能體優(yōu)勢策略:結合多個智能體(包括但不限于大模型)的策略往往比單—大模型獲知小模型具有更穩(wěn)定的輸出效果,能夠有效降低風險和提高整體性能,尤其是在復雜任務與高度不確定性場●數(shù)據(jù)質量的核心作用:構建高質量的數(shù)據(jù)集是確保模型獲得良好效果的基礎。高精度、全面且準確的數(shù)據(jù)不僅能顯著提升模型訓練的效率,還能增強預測結果的可靠性和穩(wěn)定性。●團隊協(xié)作的重要性:建立—個跨部門(包括但不限于交付、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)科學、算法開發(fā)與工程實踐)的統(tǒng)—團隊對于實現(xiàn)模型優(yōu)化和快速部署至關重要。通過緊密合作,可以確保策略的—致性、技術方案的有效實施以及問題的及時解決,為了將已有大小模型協(xié)同提供政務服務方案快速推廣到更多地域覆蓋更多業(yè)務場景,需要持續(xù)的在標準化、產(chǎn)品化方面進行推進完善。同時對于眾多的政務服務業(yè)務場景,還需要對已有的方案進行持續(xù)迭代創(chuàng)新,繼續(xù)推進各個新增場景的能力建設和效果優(yōu)化,具體從以下幾個方面:●技術優(yōu)化與標準建立:首先針對政務服務場景進行標準化,實現(xiàn)在其他能快速冷啟動,直接復用已有的服務場景。其次,在落地基于大小模型協(xié)同提供服務的過程中,對落地流程進行標準化,讓更多的團隊能基于大模型模型協(xié)同提供政務服務方法論快速落地其他政務服務項目。最后,在與多個系統(tǒng)對接過程中,制定統(tǒng)—的服務接口和技術規(guī)范,確保不同地●產(chǎn)品化沉淀:通過問卷、訪談收集各級地方政府的具體需求及用戶反饋,基于需求開發(fā)專項功能模塊或插件,將能力沉淀為滿足不同地域、不同領域(如社保、稅務)的通用型產(chǎn)品?！衿脚_推廣與培訓體系建立:與省級及市級政務部門合作,共享技術成果和實施經(jīng)驗。建立全面培訓計劃,設立線上課程和研討會,提供AI應用和平臺操作培訓資源,組織線下巡回培訓會議或工作坊,在各地設立培訓中心?！癯掷m(xù)迭代與技術創(chuàng)新:基于多個地域以及不同領域業(yè)務需求的探索研究,持續(xù)迭代大小模型技術架構方案,利用平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行深度分析,識別優(yōu)化點和技術瓶頸。傳統(tǒng)政務服務熱線存在人工效率低,線路壓力大、文書撰寫繁瑣等問題。為助力政務服務和社會管理效率的提升,中國聯(lián)通政務熱線大模型應運而生,旨在充分結合政務場景及數(shù)智技術優(yōu)勢,打造坐席知識輔助、智能派單、智能問數(shù)等能力,面向群眾、客服、政務服務中心全場景全鏈路進行智能化升級,提高政府管理及服務效率,提升市民業(yè)務辦理滿意度?；谠罢諢峋€大模型的政務智能體平臺,是基于中國聯(lián)通的先進人工智能技術能力,以中國聯(lián)通元景政務大模型為基座,以政務場景為主要落地場景,打造智能工單填報、智能派單、坐席知識輔助、熱線數(shù)智分析、智能問數(shù)等服務能力,以智能機器人賦能應用,并可根據(jù)實際需求進行機器人產(chǎn)品組合及插拔,為政務行業(yè)提供基礎人工智能能力和產(chǎn)品解決方案。目前,該政務熱線大模型及政務智能體平臺已在多省市政務熱線落地應用。以遼寧12345熱線為代表,如圖1所示,在坐席知識輔助、智能工單填報場景,實現(xiàn)自動工單填寫、智能派單、輔助問答等功能,工單填寫準確率達90%,完整度提升超30%,知識輔助相比傳統(tǒng)方式準確率提高60%,平均每通客服通話時長由186s縮短至133s;在熱線數(shù)智分析、智能問數(shù)領域,如圖2所示,通過分析80余萬個歷史工單及12萬個小區(qū)投訴信息,形成6大類專報,為熱線中心提供對話式中央提出要推動政務熱線歸并整合,提升服務便捷性和高效性;強化12345熱線與110報警服務臺的高效對接聯(lián)動;加強數(shù)字政府建設,推動公共服務數(shù)字化、智能化;推進12345數(shù)據(jù)在市場監(jiān)管、行政執(zhí)法監(jiān)督等領域的應用。此外,全國政務熱線是感知城市、社會和民情的重要手段,是政府實現(xiàn)有效治理和提升治理能力的重要方式,各地加快多號歸并、—號響應、多渠道融合,政務熱線通過與市民時刻“即聯(lián)”,實時捕捉民情動向,及時查堵治理盲點;同時,政務熱線承擔著“上掛下聯(lián)”職責,通過平臺互聯(lián)、數(shù)據(jù)互通、信息共享等機制,可實現(xiàn)跨部門、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)流通,促進政府部門“接駁”聯(lián)動,及時、高效地回應群眾訴求,提升政府部門的協(xié)同治理水平?；谠罢諢峋€大模型的政務智能體平臺主要面向以下三類服務面向市民的自助服務:對話依賴定好的流程,意圖識別準確度待提升,對話擬人度低,不夠智能;缺少情緒識別,溝通面向一線的人工服務:坐席手里業(yè)務缺少智能輔助;知識篇幅大,坐席查找知識點慢;建單錄入文字多,影響服務效率。面向運營的運營管理:數(shù)據(jù)報表系統(tǒng)加工周期長;取數(shù)用數(shù)系統(tǒng)查詢不便捷。政務智能體平臺提供多類智能機器人,集成了豐富的插件、工具、知識庫等,快速搭建基于元景政務大模型的機器人,賦能政務服務智能化升級,提升效率及市民滿意度,其架構如圖3所示。 機器人創(chuàng)建機器人配置機器人測試機器人創(chuàng)建機器人配置機器人測試提示詞工程提示詞工程政務智能體平臺主要包括三大類機器人,如下所示:主要包括文本歸檔,問數(shù)咨詢、安全門禁等。主要包括公文審核,敏感性定級等。第一個技術創(chuàng)新是打造了多任務語音生成模型架構,如圖4所示?；?0萬+小時高質量語音數(shù)據(jù)訓練,具備一句話 源文本>codecLanguagecodeccodec第二個技術創(chuàng)新是政務智能體平臺加入的RAG(增強檢索生成)核心組件,如圖5所示。其能夠使得大模型支持級聯(lián)切分、自適應拆分、多路檢索融合技術,提升知識理解完整性,提升行業(yè)知識庫理解與系統(tǒng)知識問答能力。政務智能體平臺聚焦痛點問題,將智能化技術深度整合,構建自助人工協(xié)同、多媒體協(xié)同、線上線下協(xié)同、服務營銷協(xié)同的新型智慧服務模式,使智能交互更溫暖、智能輔助更便捷、運營智慧的政務服務“總客服”40%28.4S85.3%90%+50%60%30%聚焦熱線領域,提供即插即用智能工求實踐,沉淀形成助力電信客服、政務、企業(yè)熱線實現(xiàn)......目標客戶:以全國數(shù)百個地區(qū)的12345熱線為主要客戶,同時發(fā)掘包括110、119、120、122等政務熱線以及包括汽產(chǎn)品覆蓋場景:打造覆蓋坐席輔助、智能工單、知識庫、質檢、呼叫中心、智能問答、數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)分析、應用服務等30多個子產(chǎn)品及產(chǎn)品組件,業(yè)務范圍全覆蓋。盈利模式:構建政府-運營商-科技公司-設備廠商的商業(yè)生態(tài),形成央企建設、政府買服務的商業(yè)盈利模式,以saas私有化部署(基礎平臺+服務器)+支持系統(tǒng)工程化服務定制的售賣方式,同時支持可增量購買算法模型及定制服務,以政務熱線升級驅動治理協(xié)同,以智能化賦能政務工作機制升級,政務智能體平臺擁有以下核心價值:政務熱線產(chǎn)品不僅在12345政務熱線領域有廣泛的應用,其產(chǎn)品能力可為50多個具有熱線服務業(yè)務的行以政府政務便民服務熱線(12345)及工會組織(12351為主,同時,面向具有熱線服務業(yè)務的其他行業(yè)客戶,政務熱線平臺憑借PB級的數(shù)據(jù)計算能力,通過數(shù)據(jù)挖掘,分析訴求數(shù)據(jù)價值,從而發(fā)現(xiàn)社會治理過程中的基于元景政務熱線大模型的政務智能體平臺具有獨特的技術優(yōu)勢和領先的行業(yè)實踐。深度聚焦政務細分場景,提供該領域共性的AI能力和通用性場景智能體;提供行業(yè)智能體開發(fā)能力,針對個性化場景可以快速制定所需智能體;具備豐富的基礎AI能力,能夠提供豐富的插件、工具,及大模型和小模型能力?；谠罢諢峋€大模型的政務智能體平臺自2023年以來已經(jīng)完成落地6個項目,市場化金額近1100萬元,目前正未來,政務智能體平臺產(chǎn)品將在實踐應用場景中積累更多業(yè)務經(jīng)驗,將產(chǎn)品目標客群從政務熱線逐步擴展到更多地方政府部門、公共服務機構,核心應用場景也隨之更豐富、核心功能更加成熟,可服務更多潛在客戶,3年以內市場化金額超202420252026●聚焦各地12345等政務熱線打造標品●舉辦產(chǎn)品發(fā)布會,聯(lián)合渠道生態(tài)伙伴,加大產(chǎn)品運營宣傳力度,建立用戶心智。擴展其他公共服務機構、企業(yè)服●進—步加強聯(lián)通省/分/子公司聯(lián)合深度,擴展商機深度(如●跟進AI技術發(fā)展,應用更高級的AI生成技術●根據(jù)歷史項目經(jīng)驗,提供個性化、定制化的產(chǎn)品和服務,提升用戶價值。關系,保持平臺所需產(chǎn)品和技術能力的先進性。象進行升級,提升品牌價值和影響力?！窈献魃罨?深化與合作伙伴的關系,共同探索新水利行業(yè)的數(shù)智化是國家戰(zhàn)略要求,水利部提出要推動大模型應用落地,實現(xiàn)預報是基礎、預警是前哨、預演是關鍵、預案是目的,這是模型等方面的資源稟賦,與行業(yè)伙伴深度合作,助力水旱災害防御能力升級。通過攻關關鍵技術,實現(xiàn)智能問答、水利預案生成、水利智能體,顯著提升了“四預”的數(shù)字化、智能化、精準化水平。在新形勢下,賀蘭山東麓作為寧夏回族自治區(qū)的防洪重點,按照“需求牽引、應用至上、數(shù)字賦能、提升能力”要求,加強數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、人工智能等新—代信息技術與水利業(yè)務“四預”的深度融合,利用西部大數(shù)據(jù)中心,建設高可用智寧夏賀蘭山東麓防洪治理“四預”工程(—期)由中移物聯(lián)網(wǎng)有限公司合作承建,采用中移坤靈數(shù)字孿生平臺可視化模型,建立賀蘭山東麓數(shù)字孿生平臺支撐體系,提供在網(wǎng)絡空間虛擬再現(xiàn)水利工程能力,為防洪分析預警、防洪智能調度等業(yè)務應用提供支撐。同時也是業(yè)內首次創(chuàng)新性地融合水利大模型知識平臺,從感知數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等真實世界中的水利源數(shù)據(jù)抽取并構建防洪預案庫、經(jīng)驗庫、文檔庫、歷史場景庫等,研發(fā)水利知識引擎,實現(xiàn)預案快速檢索、查詢和生成,為實際業(yè)務應用提供知識檢索、知識管理、預案生成、預演推理能力,為寧夏水利廳在賀蘭山東麓地區(qū)的防汛應急預案、水庫調度運行方“四預”建設過程中的關鍵難點及痛點:傳統(tǒng)經(jīng)驗模型預見周期短,預報精度低。無法綜合分析并高效處理大量氣象、地理信息、水生態(tài)、遙感、水文、生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等多來源異構數(shù)據(jù),且數(shù)據(jù)隨時間波動較大,預測難度大,人工成本高,無法有效結合實時感知監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析研判,及時性和精確性難以保證;無法科學動態(tài)地調整洪水、工程等風險閾值,無法基于具體的實時洪水規(guī)模、降雨量、入河流量、水域流速等動態(tài)趨勢量提供預警,無法依據(jù)不同的風險等級對區(qū)域實施有針對性的預警通知;推理預演不實時直觀:無法動態(tài)驅動數(shù)字孿生流域進行推演預案編制效率低,跨區(qū)域協(xié)同難度大周期長傳統(tǒng)知識庫檢索方式無法及時響應,生成的預案內容有效期短、編制時間長,不能及時提供輔助決策支持,應急響應和資源本項目基于賀蘭山東麓過往的應急預案、調度方案等知識規(guī)則及標準規(guī)范,構建具有實用價值的水利知識庫,推進賀底層由數(shù)據(jù)底板匯集地理空間數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、業(yè)務管理數(shù)據(jù)等水利信息網(wǎng)傳輸?shù)母黝惍悩嫊r空域數(shù)據(jù),知識引擎通過對源數(shù)據(jù)進行知識抽取、知識融合、結構化處理,構建完備的水利知識庫和知識關聯(lián)圖譜,為模型調用及輔助決策提供知識檢索知識推薦知識抽取知識檢索知識推薦知識抽取知識存儲知識表示應急管理物理物理在水利業(yè)務“四預”技術框架指導下,實現(xiàn)寧夏賀蘭山東麓四預預報預警預演預案水利大模型融合知識庫中抽取的歷史數(shù)據(jù)和實時感知數(shù)據(jù),預處理后驅動專業(yè)模型實現(xiàn)對未來水文情勢(例如水位、流量、降雨量等)不同預見期的定量或定性預測預報,并提供定性的描述和解釋,以便用戶和監(jiān)管人員更有效地理解和應對。在“四預“業(yè)務系統(tǒng)中,水利大模型結合預警規(guī)則庫,根據(jù)預測和預報結果,自動設定預警閾值和觸發(fā)條件。在監(jiān)測到預設閾值溢出或滿足特定條件時,立即觸發(fā)預警機制,通過短信、電話、移動端APP推送等方式向當?shù)卣?、居民、相關人員發(fā)送預警信息,提醒其采取必要的防范措施,確水利大模型結合歷史案例、專家經(jīng)驗和專業(yè)知識庫,自動生成或優(yōu)化應對預案,同時將預案及數(shù)據(jù)同步給數(shù)字孿生流域模型,根據(jù)降雨強度、入河流量、水位等時間、空間、地區(qū)數(shù)據(jù)進行場景推理預演,模擬對應時間內該區(qū)域降雨、水位漲幅、內澇影響區(qū)域狀況等情況。當預演顯示有災害趨勢或客戶輸入預警情況想尋求預案時,大模型將根據(jù)已有實時數(shù)據(jù),結合歷史洪水場景庫、專家經(jīng)驗、業(yè)務規(guī)則庫、調度預案庫等,自動化檢索歷史相似場景和經(jīng)驗數(shù)據(jù),生成并優(yōu)化應急預案,同時根據(jù)當?shù)厍闆r、政府政策、法律法規(guī)等,因地制宜,在大模型交互界面輸水利大模型可支持圖數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫的應用處理,并支持存儲不同來源多種形式的數(shù)據(jù),實現(xiàn)全流程多源異構數(shù)據(jù)處理,構建豐富的水利通用知識庫。借助水利知識圖譜和知識引擎的數(shù)據(jù)融合及關聯(lián)能力,構建專業(yè)水利大模型,從而有效識別和表示水利專業(yè)領域的概念、屬性和關系,理解水利業(yè)務場景的問題,充分凸顯精確語義識別能力。應用數(shù)據(jù)檢索增強RAG架構,水利大模型可結合上下文信息有效擴充大模型輸出內容,回答復雜的水利專業(yè)問題,同時數(shù)據(jù)檢索引擎能夠基于用戶意圖高效匹配檢索相似關聯(lián)數(shù)據(jù),提升業(yè)務響應速率,實現(xiàn)秒級預案內容生成。水利大模型可支持知識庫動態(tài)更新,能夠實時補充更新監(jiān)測數(shù)據(jù),跨時間維度的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)更加全面,結合細分應用場景能有效分析未來水文趨勢;通過用戶反饋機制進行性能評估和優(yōu)化,提高用戶體驗和決策支持質量。通過構建與實體水利基礎設施相對應的“數(shù)字孿生體”,水利大模型能夠實時模擬、監(jiān)控、預測和優(yōu)化水利系統(tǒng)的運行狀態(tài),基于全量數(shù)字孿生流域的映射,實現(xiàn)早期預測、閾值預警,與水利專業(yè)大模型高度耦合后,能夠增強洪水態(tài)勢推理預演效果,貼近真實情境。項目主要面向水利廳、水利局、流域管理部門等負責水利工程規(guī)劃、設計和運行管理的機構,推廣應用AI行業(yè)大模型和數(shù)字孿生技術,從而實現(xiàn)水利治理的方案設計優(yōu)化、高效資源管理、災害預防治理,并優(yōu)化運行、巡檢、維護等流程和成本管控,實現(xiàn)從建設、生產(chǎn)、資源到管理多方面的AI大模型落地?；诳蛻魧嶋H的工程業(yè)務需求,項目提供模型部署訓練、推理一體定制化項目服務,為客戶提供應用平臺開發(fā)至模型對接全流程鏈路私有化部署服務,包括水利數(shù)據(jù)采集清洗、知識庫構建開發(fā)、行業(yè)大模型訓練微調、模型部署、防洪治理平臺對接,實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全、自主可控。15座攔洪庫)的“預報、預警、預演、預案”四預防洪治理功能,攻關提示詞模版、檢索增強生成、LORA高效微調三大關鍵技術,構建水利專家知識助手、水利預案生成能力。同時具備百億參數(shù)大模型訓練能力,增強賀蘭山東麓各流域洪水災害該項目是水利大模型全國首個落地標桿之一,也是運營商首批水利大模型實踐項目,有助于水利部、水利廳等在項目中先行先試實踐,探索一批可復制和可推廣的典型商業(yè)模式和技術體系,為全國其他省市地區(qū)水利數(shù)字孿生流域提供技術路徑分解水利任務:為水利數(shù)據(jù)中心建設提供統(tǒng)一規(guī)范的優(yōu)化升級數(shù)據(jù)底板,知識庫構建及自動化數(shù)據(jù)處理流程;替代原有的人工數(shù)據(jù)采集分析方式,實現(xiàn)應急指揮中心防洪治理任務處理分解,自動化預案生成,為監(jiān)管治理機構提供更智能化的決策方案建議,顯著提升防洪處置工作效率。展示推演結果:AI大模型驅動融合數(shù)字孿生流域進行推理推演,讓文字化信息更加直觀,災情情況影響范圍預先運算,實現(xiàn)“可展示推演結果“能力落地,提供更全面的決策信息,支撐資源調度決策。寧夏賀蘭山東麓“四預“防洪治理項目初期,中移物聯(lián)網(wǎng)有限公司開放平臺產(chǎn)品部聯(lián)合西北區(qū)域中心進行詳細的實地考察、需求分析和可行性研究,有效明確項目目標。穩(wěn)步推進數(shù)字孿生防洪業(yè)務工作,對賀蘭山東麓段認真分析區(qū)域基本情況、建立完善數(shù)據(jù)底板及數(shù)據(jù)管理工具,保證水利數(shù)據(jù)的質量、實時性和安全性,為“四預”業(yè)務提供決策支持打造一站式AI開發(fā)平臺:后續(xù)將深化AI大模型在水利專業(yè)的實踐應用,形成普適性的訓練范式,加強調優(yōu)推理能力,實現(xiàn)靈活的標準引擎和模塊化訓推搭建功能;協(xié)同設施裝備:開拓空天地一體化監(jiān)測遙感協(xié)同技術應用落地,攻關水利大模型與感知設備協(xié)同難點,促進水利“四預”業(yè)務體系與遙感衛(wèi)星、測雨雷達等新技術的融合,支撐全流域全天時水利治理服務;驅動水利專業(yè)模型:實現(xiàn)水利大模型驅動調度多類專業(yè)小模型模擬運算,結合感知智能實現(xiàn)誤差自適應修正,提升數(shù)據(jù)處理效率,打造高精度水利智能體。發(fā)展前景。通過創(chuàng)新技術和跨領域合作,該項目有望促進文化多樣性的保護和發(fā)展,推動全球文化交流與合作,為可持需要政府、企業(yè)和社會各界的共同努力,取得長期的成功和云網(wǎng)發(fā)展部(科技創(chuàng)新部)副總經(jīng)理教育部與聯(lián)合國教科文組織共同發(fā)布永久性文件《保護和促進世界語言多樣性岳麓宣言》(2019),提出語言資源保護語言保護,構建方言語音數(shù)據(jù)集打造數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力:根據(jù)四川各片區(qū)方言語音和用詞特點,開展基于語音、詞匯、語法、語用的方言共性和個性研究,從與企業(yè)業(yè)務場景相關的數(shù)字、地址、電信志等語料采集入手,采用多種開展模式進行人工語音數(shù)據(jù)采集,同時結合基于深度學習技術進行音視頻數(shù)據(jù)自動抽取及生成的研究建立語音數(shù)據(jù)集:針對語音數(shù)據(jù)的非結構化特性,聚焦標簽體系創(chuàng)建、數(shù)據(jù)檢索、抽取、存儲、可視化呈現(xiàn)等進行研究,立足自研技術,進行運營場景衍生AI標注體系初步建立(標注平臺、標注規(guī)范、標注團隊)方言約1000小時,普通話1000+小時通用類數(shù)據(jù)10910萬條,通信行業(yè)問答數(shù)據(jù)144萬條提供了“降本增效”能力,實現(xiàn)了能力的實際落地。多模態(tài)方言語料庫在行業(yè)中面臨著多方面的挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)主要集中在數(shù)據(jù)收集、處理、標準化、隱私保護以及技術實方言數(shù)據(jù)往往散落在不同的地區(qū)、社群和個人手中,難以統(tǒng)一收集。數(shù)據(jù)來源多樣,包括音頻、視頻、文字等多種形式,格式和結構不盡相同,增加了處理的難度。方言數(shù)據(jù)的采集和記錄可能存在誤差,如錄音質量不佳、記錄不準確等,影響數(shù)據(jù)質量。數(shù)據(jù)完整性也是一個問題,部分方言可能因歷史原因或現(xiàn)代語言變遷而逐漸消失,導致數(shù)據(jù)缺失。數(shù)據(jù)標準化挑戰(zhàn):方言種類繁多,每種方言都有其獨特的語音、詞匯和語法規(guī)則,難以制定統(tǒng)一的標準。多模態(tài)數(shù)據(jù)的標準化更是復雜,需要同時考慮音頻、視頻、文字等多種形式的標準化。規(guī)范化操作的挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)處理過程中需要遵循一定的規(guī)范和流程,以確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。然而,由于方言數(shù)據(jù)的特殊性,規(guī)范化操作可能更加復雜和繁瑣。隱私泄露風險:方言數(shù)據(jù)往往涉及個人隱私,如姓名、地址、聯(lián)系方式等敏感信息。在數(shù)據(jù)收集和處理過程中,需要采取嚴格的隱私保護措施,防止數(shù)據(jù)泄露。合規(guī)性問題:方言數(shù)據(jù)的收集和使用需要遵守相關法律法規(guī),如數(shù)據(jù)保護法、隱私保護法等。在實際操作中,如何確保合規(guī)性是一個重要的問題。多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理和分析需要借助先進的技術手段,如自然語言處理、計算機視覺、音頻處理等。這1)參照全國語言保護統(tǒng)一標準,研發(fā)西南官話發(fā)音詞典,標注拓展國際化音標規(guī)則,建設中國方言語音多模態(tài)2)自主訓練人工智能識別算法,開展AsR(AutomaticspeechRecognition)識別。見圖1:方言處speech技術,對中國方言起到傳承方言語言在社區(qū)內部傳播健康信息和傳統(tǒng)醫(yī)藥知識方面可能發(fā)揮作用。保護方言語言有助于確保這些信息得到有效傳達,促方言語言是許多人的母語,也是他們最初的教育語言。保護和促進方言語言有助于提供更具包容性和平等的教育機會,確保方言語言可以作為促進地方經(jīng)濟發(fā)展和就業(yè)的工具。通過保護和促進方言語言,可通過方言語言傳達關于可持續(xù)消費和生產(chǎn)模式的信息,可以促進社區(qū)對可持續(xù)發(fā)展保護方言語言有助于促進文化多樣性和理解,從而為和平、正義和包容的社會做出貢通過保護和促進方言語言,可以促進全球合作,實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的共同目標。共享方言多模態(tài)數(shù)據(jù)庫,以助力模型優(yōu)化,并將數(shù)字化原子能力平臺上架,這將有助于推動中國方言的傳承與保護工作,以及多?；I建數(shù)字人實驗室,將方言聲音作為獨特的文化傳播載體,以突顯數(shù)字人的特點與區(qū)隔本項目通過關鍵創(chuàng)新手段,著力于保護和傳承多模態(tài)方言語言,這一舉措是維護并推動文化多樣性的重要發(fā)展動力。其次,其創(chuàng)新點還體現(xiàn)在促進跨文化交流和理解上,有效緩解語言溝通障礙,為文化交流與合作搭建橋梁。此外,該項目在人工智能領域的人才培養(yǎng)上亦展現(xiàn)出關鍵創(chuàng)新價值,不僅促進了科技創(chuàng)新,還為經(jīng)濟發(fā)展注入了新活力。該項目的實施將為相關行業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟效益,同時,其文化保護與跨文化交流的創(chuàng)新策略也將對社會穩(wěn)定和環(huán)境保護產(chǎn)生積極的推動作用。方言語音技術的應用不僅限于IPTV方言命令詞輔助,增加對IPTV的用戶感知,還包括文化傳承與保護的探索。例如,通過開發(fā)方言數(shù)字人直播帶貨,銷售當?shù)匾豢h一品特色農(nóng)產(chǎn)品,這不僅帶動當?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品的銷售,也為方言文化的傳承和保護提供了新的手段。這種模式不僅滿足了市場需求,也為方言文化的傳播和發(fā)展開(1)打造數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力:根據(jù)四川各片區(qū)方言語音和用詞特點,開展基于語音、詞匯、語法、語用的方言共性和個性研究,料采集入手,采用多種開展模式進行人工語音數(shù)據(jù)采集,同時結合基于深度學習技術進行音視頻數(shù)據(jù)自動抽取及生成的研究成果,逐步打造企業(yè)內部在(2)建立語音數(shù)據(jù)集:針對語音數(shù)據(jù)的非結構化特性,聚焦標簽體系創(chuàng)建、數(shù)據(jù)檢索、抽取、存儲、可視化呈現(xiàn)等進行研究,構建企業(yè)自有的四圖2：四川方言活體詞典界面(1)深入研究四川方言特有的地域劃分、發(fā)音特色、語音標注方法等相關內容,在已有西南官話發(fā)音詞典基礎上構建(2)以聲學原理為指導,結合發(fā)音詞典,在企業(yè)內部業(yè)務場景對自研的方言語音識別模型進行持續(xù)優(yōu)化迭代。(1)方言賦能數(shù)字熊貓IP文旅數(shù)字熊貓IP,通過AI+數(shù)字熊貓?zhí)峁﹤€性化、互動式的導覽服務,增強游客的參與感和體驗感。結合熊貓這—全球知名的文化符號,提升四川文旅的國際知名度和品牌形象。促進文化傳播,推動智慧旅游發(fā)展?！胺窖哉Z音賦能文旅主播”,增強游客自主探索與互動體驗,主播聲音可根據(jù)當?shù)貙傩孕枨筮M行定制。解決了鄉(xiāng)音符號傳播親切,符合語音更貼近文旅傳播情景。(2)—縣—品助農(nóng)直播農(nóng)戶可以在直播中展示和推廣農(nóng)產(chǎn)品,通過直播彈幕的技術讀取,使用方言自動回復彈幕提出的問題,增加互動性,提高用戶體驗。這種模式不僅解決了聘請專業(yè)主播費用高的問題,還通過技術手段自然語言處理、安全對抗等內容。項目入圍聯(lián)合國WSIS信息社會世界首腦峰會多文化專項目獎,并參選全國科學計算機語通過域自適應理論學習到其他待分類的無標簽或者少標簽目標域次級方言的表征編碼,獲得共同表征方言的聲音編碼,對—級方言進行準確分類。然后在基于預訓練的通用聲學模型基礎上,利用模糊搜索算法建立聲音基本單元和漢字基本單元的對應關系,并融合依存句法分析的漢語句子生成方法,建立聲學、語義空間—致的方言通用識別模型。最后結合小樣本元學習理論,增強對不同方言模型識別的泛化性?！窦夹g革新推動方言保護:數(shù)字化與智能化技術的引入,顯著改變了方言保護的傳統(tǒng)模式。本項目成功地將晦澀難懂的學術研究路徑轉變?yōu)楹糜?、易用且有趣的?shù)字交互式方法。這—轉變不僅確保了方言數(shù)據(jù)的有效存儲,還使得研究成果得●應用價值驅動可持續(xù)保護:具備應用價值是方言保護方法可持續(xù)且更有效的關鍵。四川電信通過深入挖掘方言應用場景并提供相關服務,實現(xiàn)了方言保護與商業(yè)效益的雙贏。這—創(chuàng)新模式不僅為方言保護開辟了新路徑,還顯著提升了服務●深化技術研究與應用拓展:在四川方言活體詞典的基礎上,將進—步開發(fā)基于人工智能的四川方言語音合成引擎。這包術的突破,我們將形成從文本合成流暢、自然的四川方言語音及模仿音色的能力?！耖_放接口與滿足多樣化需求:在語音合成引擎的基礎上,將開發(fā)并開放編程端口與可視化接口,以滿足個性化、定制化的深度開發(fā)需求以及降低使用成本。同時,我們將在實際業(yè)務中試點并拓展方言語音合成的應用,如方言語音客服、個性化語音助手以及新媒體虛擬主播等,以進—步推動方言文化的傳承與發(fā)展?！窨珙I域合作與可持續(xù)發(fā)展:人工智能多模態(tài)方言語言保護項目具有重大意義和廣闊的發(fā)展前景。將繼續(xù)加強創(chuàng)新技術和跨領域合作,以促進文化多樣性的保護和發(fā)展,并推動全球文化交流與合作。同時,將積極尋求政府、企業(yè)和社會各界的支持與合作,共同為可持續(xù)發(fā)展目標的實現(xiàn)作出積極貢獻。隨著城市化進程的加速,城市面臨著一線處置無指引、事件處置低效等一系列復雜問題。傳統(tǒng)的城市管理模式因依賴人工決策和固定化的數(shù)據(jù)處理,越來越難以應對這些挑戰(zhàn)。中國聯(lián)通元景城市治理大模型旨在整合城市運營中的多元數(shù)據(jù),并利用多模態(tài)交互等AI技術,實現(xiàn)事件拍照上報、事件語音上報、自動派單、日中國聯(lián)通元景城市治理大模型是以元景大模型為技術底座,如圖1,聚焦城市各類事件全生命周期,支撐“匯聚-分撥-過去過去:政策讀不懂、一線處置無指引、訴求通路敝塞、處置低效法部……?現(xiàn)在:政府易“說”,一線易“答”,訴求易“收”,期盼易“應”現(xiàn)在:政府易“說”,一線易“答”,訴求易“收”,期盼易“應”分撥為了提升城市風險防控能力和精細化管理水平,全面加快城市運行管理服務平臺的建設,基于城市治理大模型推出了民傳統(tǒng)城市治理模式主要面臨以下挑戰(zhàn):隨著城市化進程的加快,人口密集帶來執(zhí)行,以應對城市治理中的各種問題。還要提高居民對城市治理的參與度,鼓城市交通擁堵不僅影響居民的生活質量,還會導致環(huán)境污染和經(jīng)濟發(fā)展的制要保障居民的生命財產(chǎn)安全,預防和應對自然災害、公共衛(wèi)生事件和犯罪城市對水、能源等資源的高需求常常導致資源短缺,需要有效的資源管理在數(shù)字化時代,要確保所有居民都能享受到信息技術帶來的便利,縮小數(shù)元景城市治理大模型通過AI大模型賦能,重塑城市治理流程,深化城市治理場景,實現(xiàn)城市治理的“高效處置、閉環(huán)流轉、一屏可觀、一網(wǎng)可管”,探索城市治理的新模式,以提高城市治理的科學化、精細化和智能化水平。圖2為元景城市治理大模型整體架構圖。元景城市治理大模型目前已經(jīng)實現(xiàn)了“智能問數(shù)”、“智能問政”、“智能上報”、“智能提高民意訴求處置效率,降低民意訴求不滿意風險,提高精細化治理能力,助力政府降本增效,做到“民有所呼,我有所應”。元景城市治理大模型在預訓練階段,采用多種類別的城市治理類數(shù)據(jù)來豐富大模型在行業(yè)的知識。使用的數(shù)據(jù)包含開源城市治理數(shù)據(jù)集、新聞與公告、法律法規(guī)和政策文件、政府網(wǎng)站問答數(shù)據(jù)以及公共服務和社會事務多類別的數(shù)據(jù),同時還包括針對民意訴求場景的熱線通話數(shù)據(jù)與派單數(shù)據(jù)。為了使基于城市治理大模型的應用能夠快速落地,基于上述技術能力,以城市治理場景為主要落地場景,建立集約化的應用平臺,以提供類似智能知識問答智能體的快速構建功能,并可根據(jù)需求,在應用平臺上快速創(chuàng)建和配置各種智能體,行業(yè)大模型行業(yè)大模型事件智能結案效能分析重大事件提級上報相似事件合并關鍵詞延伸權責匹配視頻上報工作效能分析滿意度分析輿情預警分析處置推薦輿情風險評估多模態(tài)事件上報事件智能處置事件打標分撥城市治理大模型智能填單智能分析智能派單智能問答研判預警公文寫作城市治理大模型智能填單智能分析智能派單智能問答研判預警公文寫作Maas平臺全量微調全量微調外部插件元景大模型語言大模型語言大模型多模態(tài)大模型語音大模型算力調度算網(wǎng)融合“星羅”算力平臺算力池化算力調度算網(wǎng)融合“星羅”算力平臺算力池化提問事件相關數(shù)據(jù)問題,用戶無需手動篩選和匹配數(shù)據(jù),只需通過自然語言提問,即可輕松在事件派發(fā)場景應用中,AI大模型結合事件類型和權責信息,實現(xiàn)事件權責智能匹配,調度提問事件相關數(shù)據(jù)問題,用戶無需手動篩選和匹配數(shù)據(jù),只需通過自然語言提問,即可輕松在事件派發(fā)場景應用中,AI大模型結合事件類型和權責信息,實現(xiàn)事件權責智能匹配,調度規(guī)則智能關聯(lián)、受理部門智能推薦、待派發(fā)事提問政務服務相關的各種問題,大模型給出針在事件上報場景應用中,通過文本分析、語音分析、圖像分析等多模態(tài)模型,賦能網(wǎng)格或群眾,使其快速、高效、智能的完成事件上報工作,元景城市治理大模型是利用中國聯(lián)通元景基礎大模型+Maas平臺,構建行業(yè)大模型服務于應用產(chǎn)品,創(chuàng)新點主要為:(1)基于基礎大模型進行城市治理行業(yè)大模型構建。利用通用大模型的多領域知識處理不同領域的多種任務,如生成圖像、生成文本等。專門設計用于城市治理領域行業(yè)大模型,利用大量的城市治理數(shù)據(jù)針對特定行業(yè)需求進行優(yōu)化和調整的模型。(2)基于元景城市治理大模型與場景數(shù)據(jù)構建更好的場景應用。行業(yè)大模型具備更強的專業(yè)性和針對性,可以更好地滿足特定行業(yè)的特殊需求。利用場景數(shù)據(jù),全部或部分更新模型參數(shù),(3)基于場景提供大模型應用服務?！皹撕烆A警”等AI場景。與實際業(yè)務相基于元景城市治理大模型打造的“民意速辦”產(chǎn)品是高效處置一件事的統(tǒng)一平臺,是拓展智慧城市應用的重要場景,是開展政務服務和社會治理的有效工具。圖3為產(chǎn)品的商業(yè)模式,產(chǎn)品售賣模式為硬件加軟件結合的方式,通過較低的成本、可接受的推理表現(xiàn),快速升級和私有化交付(部署)、無商業(yè)綁定、供應鏈可控打造政企領域可接受、可信賴的大?！敖昏€匙”服務“交鑰匙”服務軟硬件結合,快速搭建應用全自研專業(yè)能力聯(lián)通國企人才隊伍,保證技術可行可信產(chǎn)品形態(tài)區(qū)縣級城運中心注重性價比、人手緊缺私有化交付(部供應鏈可控較低的成本、可接受的推理表現(xiàn),快速升級(學習)政企領域可接受、可信賴的大模型賦能應用!基于元景城市治理大模型打造的民意速辦產(chǎn)品已實現(xiàn)收入325萬元,從產(chǎn)快速形成商業(yè)化推廣。預期自明年起的3年內,新增6個試點項目,并實現(xiàn)盈利約654萬元。元景城市治理大模型,為優(yōu)化資源配置,提高城市運行效率,促進可持續(xù)發(fā)展,提升居民的生活質量等多方面提供了創(chuàng)新性的解決方案。在應用效益方面,成都市新津區(qū)城市治理大模型建設成效顯著,試運行三個月時間,民生訴求響應和處置時間已從6天在社會效益方面,元景城市治理大模型落地的社會效益主要表現(xiàn)為:社區(qū)網(wǎng)格員使用城市治理大模社區(qū)網(wǎng)格員使用城市治理大模型賦能的“報表通APP”,通過智迅速響應民生訴求,快速處辦民生問題;新津區(qū)各部門、街鎮(zhèn)領導使用城市治理大模型賦能的“提速智辦提級智辦、市民不滿意風險分析等功能,實時掌握民生痛點,快速甄別、能的“新津超級綠葉碼”小程序,可城市問題,也可以通過AI小助手快速獲取政策通知、辦事指南和15分鐘社區(qū)生活圈信息;核心階段。未來,中國聯(lián)通將繼續(xù)主動踐行央企擔當開展大模型核心能力研發(fā)與應用實踐,提供全面精準的智能服務,提升城在現(xiàn)有應用場景的基礎上,聯(lián)通將繼續(xù)挖掘和拓展新的應用場景,如智能交通、智能環(huán)保等,以進—當前,以AI大模型為代表的數(shù)字技術蓬勃發(fā)展,技術迭務領域應用場景豐富,大模型技術的深化應用極大地提升了服務的精準化、智能化水平及響應速度,甚至能夠驅動憑借自主研發(fā)的九天基座大模型,成功打造出高效智能的客服行業(yè)大模型,為服務領域注入了新的活力,引領服務中國移動客服行業(yè)大模型以“九天大模型”為基座,通過先進高效的深度學習算法,提升了專業(yè)化服務能力,增強了多模態(tài)交互處理,實現(xiàn)了個性化擬人交互。在專業(yè)化服務能力方面,構建了高價值專業(yè)數(shù)據(jù)集,利用RAG(增強檢索生成架構)使大模型可以合理使用企業(yè)內部知識與數(shù)據(jù);通過構建智能體Agent,讓大模型可以深度音頻等不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到同一表示空間,通過跨模態(tài)的學習和生成,實現(xiàn)語音、圖片、視頻交互模式。在個性化擬人交互方面,與視頻客服、互聯(lián)網(wǎng)客服、人工客服體系有機融合,實現(xiàn)客戶洞察、需求理解、智能推薦、情緒安撫等多方面能力強化。同時,通過生成創(chuàng)新性內容和風格化設定,為客戶呈現(xiàn)千人千面化的智能服務模式。借助客服大模型能力,中國移動圍繞面向客戶、面向一線、面向管理,打造了增強智能客服、增強坐席輔助、增強智能教練等創(chuàng)新應用,為客戶提供了更貼心、舒心和暖自啟動研發(fā)應用工作以來,中國移動客服大模型已完成了7次大版本迭代,已經(jīng)2024年7月上海全球人工智能大會等多個大型公共展會完成客服大模型的發(fā)布與展示。整體效果顯示,基于客服大模型的增強智能客服在客戶服務的各類問題應答過程中,展現(xiàn)了卓越的理解和生成能力,對比測試顯示,增強智能客服在準確率、完整性、數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)字技術在服務領域深度應用,已經(jīng)產(chǎn)生了智能客服、客戶體驗管理系統(tǒng)等系統(tǒng)應用,在一定程度上提高了服務質效,但是受限于技術發(fā)展,長期以來存在答非所問、服務響應速度慢、解決問題不高效等問題,難以提供客戶滿意的服務。在客戶交互方面,智能客服無法實現(xiàn)上下文語義準確理解,難以準確回答語義復雜、邏輯嵌套的問題,無法識別客戶情緒,難以處理復雜問題,語言表達生硬僵化、模板化,難以根據(jù)用戶的實際需求或偏好做出調整。在一線響應方面,服務人員能力參差不齊,存在問題響應不及時、解決不準確、服務一致性難以保證等情況,同時,數(shù)字技術應用主要依賴于預先設定的知識庫和算法,知識更新迭代速度難以滿足日益發(fā)展的業(yè)務,影響服務質量。借助客服大模型意圖理解、文本生成、數(shù)據(jù)分析等能力,能夠準確理解客戶需求,快速解決客戶問題,實現(xiàn)“智能伴隨、客服大模型基于標準網(wǎng)絡互聯(lián)模型,基于AI+X體系化人工智能的研發(fā)模式,采用“預訓練+指令微調+人類反饋的強化學習”的訓練范式,同步整合客服類信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)應用資源,圍繞數(shù)據(jù)信息、技術能力、產(chǎn)業(yè)應用等層面,以在線營銷服務中心與九天創(chuàng)新研究院高效的協(xié)同模式,穩(wěn)步推進客服大模型訓推與應用落地,進一步提升智能化客服能力。項目整體架構如下圖所示:應用層能力層-服務層應用層能力層-服務層(推理/微調)…客服大模型(57B)…數(shù)據(jù)資源客服大模型(57B)…數(shù)據(jù)資源資源層 客服大模型(13.9B)…在現(xiàn)有面向客戶的服務智能化探索基礎上,發(fā)交互等優(yōu)勢,進一步提升智能教練等數(shù)智化水平,實現(xiàn)服務體驗和管理生產(chǎn)模式轉型升級,以智能伴隨、情感驅動、多模態(tài)交互,大模型賦能下的服務數(shù)智化能力視圖大模型賦能下的服務數(shù)智化能力視圖 多渠道入口引入中國移動客服知識庫,構建檢索增強生成能力,提升在線客服回復的專業(yè)度和準確性,將對話從流程配置式轉變?yōu)榕c大模型結合場景的按需執(zhí)行式,并通過大模型、小模型協(xié)同提升猜你想問、情緒識別能力,提升智能化交互體驗。2024年已面向全網(wǎng)開放應用,累計邀運用大模型意圖強識別、交互多模態(tài)等能力,探索如家寬排障等語音場景下的業(yè)務升級,試點“語音+語義”端到端意圖理解,2024年10月底啟動夜間語音門戶試點,開通夜間智能熱線客服,滿足客戶夜間緊急需求、自主查詢信息,優(yōu)化夜間客服資源配置。通過大模型意圖強識別、話術自動生成等能力對人工座席服務進行分類輔助,在人工坐席接話過程中實現(xiàn)辦理類推薦話目前已開放在線坐席700余人,立單推廣使用率62.87%,坐席填單時長縮短20秒。針對話務人員培訓頻次高、范圍大、技能要求高等特點,通過大模型加持,進一步提升人員培訓全過程、服務質檢全過程等智能生成與自動監(jiān)管、糾錯能力,提質增效。2024年已實現(xiàn)探索大模型自動挖掘培訓腳本,生成培訓課件,并向省公司試點推廣,自建課程32例,課件支持全網(wǎng)業(yè)務戰(zhàn)訓3.1萬人次。通專結合,模型協(xié)同通專結合,模型協(xié)同以中國移動自主研發(fā)的“九天大模型”為能力底座,通過先進高效的深度學習算法,呈現(xiàn)面向全領域的高效智能交互能力。同時,根據(jù)人工反饋的強化學習技術(RLHF)進行訓練,利用“大小模式”協(xié)同方式,使得大模型深入智能客服場景,訓推-體,技術創(chuàng)新Transformer算法的數(shù)據(jù)構建、預訓練、微調、推理等全鏈路、一棧式核心技術的自主創(chuàng)新,充分展現(xiàn)了技術轉為生產(chǎn)力模型訓練微調行業(yè)數(shù)據(jù)模型訓練微調行業(yè)數(shù)據(jù)行業(yè)問答增強學習行業(yè)測評模型壓縮讓大模型“照章辦事”讓大模型“照章辦事”檢索增強生成企業(yè)場景應用企業(yè)知識庫檢索增強生成企業(yè)場景應用企業(yè)知識庫企業(yè)能力庫插件模型企業(yè)流程庫智能代理給大模型“入職培訓”“訓推一體”模型訓練及推理優(yōu)化通識教育“通專結合”大模型融入業(yè)務體系打造“標桿應用”靈活定制,情感賦能靈活定制,情感賦能靈活運用自然語言處理(NLP)和深度學習算法技術,通過情感識別(EmotionRecognition)和情感計算(EmotionComputation)技術實時捕獲用戶情感,在回答客戶問題的同時完成客戶情緒安撫、情感關懷、精準推薦,為客戶提供貼心、專業(yè)訓練,安全可靠訓練過程注重價值觀處理,采用行業(yè)前沿的AIGC內容風控解決方案,高效識別實時生成內容信息中存在的風險問題,確?；貜蛢热莅踩煽?展現(xiàn)了出色的倫理和安全控制能力。經(jīng)過商用探索,中國移動客服行業(yè)大模型已經(jīng)形成了標準化產(chǎn)品和定制化實施兩種商業(yè)模式。其中,標準化產(chǎn)品服務可