全域数据融合 + 智能风险预警：智能化驱动城市精细化治理

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建设背景

大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。

随着数字政府建设纵深推进，城市治理零散化、碎片化的问题处置方式，难以适配现代化城市高效治理、精准服务的核心需求。

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痛点分析

大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。

基层治理存在数据割裂、风险后置、研判粗放、部门脱节、资源错配五大突出短板。

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整体架构设计

大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。

新博科技以政务云算力为底层支撑，融合AI大模型认知能力与城市检测智能体动态感知能力，构建“算力底座-数据中台-算法引擎-功能中心-场景应用”的全层级、解耦式技术体系，兼顾通用智能能力与基层治理专属业务适配性，实现治理数据、智能能力、业务场景的深度融合。

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场景应用实践

场景应用实践

场景一：居民诉求智能聚类与热点精准预警

新博科技依托AI大模型语义聚类能力，自动归集整合12345热线、政务APP、网格上报等多渠道居民诉求，将语义相近、位置相邻、时段集中的零散诉求自动归并为“多人同诉、反复上报”事件。系统自动生成预警信息并推送至对应责任部门，推动治理人员从“接单处置”转向“预判治理”，批量解决同类民生难题，从源头压降诉求重复率。

场景二：公共安全风险全域解析与前置防控

新博科技通过城市检测智能体全域巡查采集安全事件数据，结合AI大模型对事件类型、严重程度、时空分布、处置结果进行智能聚类分析，精准识别城市事故黑点、风险走廊、隐患聚集区域。

场景三：六大高频场景靶向精准治理

基于全量治理数据与AI智能研判能力，聚焦城市运行核心高频场景，构建多维度治理评估体系，实现精细化、靶向化治理升级。

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核心价值

大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。

一、感知机制：从被动受理转向主动预见

打破传统“群众上报、人工发现”的被动模式，自动挖掘潜在风险簇、诉求热点与治理短板，在问题扩散、风险升级前完成预判预警。

二、研判模式：从经验驱动转向数据智驱

基于AI聚类分析、根因溯源、空间挖掘的全量数据研判结果，全景呈现城市治理问题的分布规律、演变趋势与核心成因。

三、处置模式：从分散应对转向源头共治

通过精准识别共性问题、区域顽疾与深层管理漏洞，打破各部门单打独斗、碎片化处置的格局，推动跨部门数据共享、联动调度、协同处置。