一、总体目标

以提升党政机关的数字化、智能化水平为核心，通过构建先进的 AI 基础设施，推动人工智能技术在政务领域的广泛应用，实现政务服务的高效化、精准化和智能化，助力政府治理体系和治理能力现代化。

二、基础设施建设

（一）算力基础设施

1. 智能算力中心建设

    项目规划与选址：结合地区经济发展水平、产业需求和地理环境等因素，合理规划省级重大 AI 智算算力中心的选址。例如，云南武定产业园区的 10 亿级 AI 智算算力中心项目，充分考虑了当地能源供应充足、气候适宜等优势，以降低运营成本并提高设备运行效率。

    硬件设备选型与采购：根据算力需求，选择高性能的服务器、加速卡等硬件设备。与国内外知名硬件厂商合作，确保设备的先进性、可靠性和兼容性。同时，考虑设备的扩展性，以应对未来算力需求的增长。

    数据中心建设与运维：建设高标准的数据中心，包括机房基础设施（供电、制冷、消防等系统）、网络设施和安全防护设施。建立专业的运维团队，制定完善的运维管理制度，确保数据中心的稳定运行。采用智能化运维工具，实时监控设备状态，及时发现并处理故障。

2. 液冷解决方案

    液冷技术研发与应用：与科研机构和企业合作，开展液冷技术研发，提高液冷系统的冷却效率和可靠性。在数据中心建设中，优先采用液冷技术，降低数据中心的能耗。例如，采用浸没式液冷技术，将服务器浸泡在特殊的冷却液中，实现高效的散热。

    液冷系统设计与优化：根据数据中心的布局和设备配置，设计合理的液冷系统。优化冷却液的循环路径和流量分配，确保各设备的散热效果均衡。同时，考虑液冷系统的安全性，防止冷却液泄漏对设备造成损害。

    液冷系统运维与管理：建立液冷系统的运维团队，定期对液冷系统进行检查和维护。监测冷却液的温度、压力等参数，及时发现并处理异常情况。制定液冷系统的应急预案，确保在突发情况下能够迅速采取措施，保障数据中心的正常运行。

（二）大数据基础设施

1. 公共数据资源库建设

    数据采集与整合：依托国家数据共享交换平台、数据开放平台等公共基础设施，广泛采集政府治理、公共服务、产业发展、技术研发等领域的数据。通过数据清洗、转换和加载等技术手段，将分散的数据整合到统一的数据仓库中，形成结构化的数据资源库。

    数据存储与管理：采用分布式存储技术，确保数据资源库的高可用性和可扩展性。建立数据备份和恢复机制，保障数据的安全性和完整性。同时，建立数据质量管理机制，定期对数据进行质量评估和优化，提高数据的准确性和可靠性。

    数据共享与应用：制定数据共享政策和规范，明确数据共享的范围、方式和权限。通过数据共享平台，实现不同部门之间的数据共享和协同应用。鼓励政府部门和企业基于数据资源库开展大数据分析和应用创新，为政府决策、社会治理和经济发展提供数据支持。

2. 数据安全与管理

    数据安全防护体系建设：采用先进的加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。建立数据访问权限控制机制，根据用户的角色和职责，授予相应的数据访问权限。同时，采用数据防篡改技术，确保数据的完整性和真实性。

    数据安全管理与审计：建立数据安全管理制度，明确数据安全管理的责任和流程。定期对数据安全进行审计，检查数据访问和使用情况，及时发现和处理数据安全问题。同时，加强对数据管理人员的培训，提升其数据安全意识和处理能力。

    数据安全应急响应：制定数据安全应急预案，明确在数据泄露、篡改等安全事件发生时的应急响应流程和措施。建立应急响应团队，定期开展应急演练，提高应对数据安全事件的能力。在安全事件发生后，及时采取措施进行应急处置，降低数据安全事件的影响。

三、应用场景建设

（一）政务服务

1. AI 智能体应用

    智能体功能开发与优化：在政务平台上线 AI 智能体，如南方 AI 智能体“AI 企业政策助手”及“权威政策 AI 助手”，实现政策咨询、办事服务、智能办公、公文写作等功能。根据用户反馈和使用情况，不断优化智能体的功能和性能，提高智能体的准确性和响应速度。

    智能体推广与应用：通过宣传推广和培训活动，提高政府部门和企业对 AI 智能体的认知度和使用率。鼓励政府部门将 AI 智能体应用于日常办公和政务服务中，提高工作效率和服务质量。同时，收集用户使用过程中的问题和建议，及时进行改进和优化。

    智能体安全保障：建立 AI 智能体的安全保障机制，确保智能体在运行过程中不会泄露用户数据和隐私。采用数据加密、访问控制等技术手段，保障智能体的数据安全。同时，加强对智能体的监管和审计，防止智能体被恶意利用。

2. 智能办公公共服务平台

    AI 服务组件开发与集成：利用 AI 服务组件为部门应用提供人脸识别、文字识别、图像识别、视频识别、语音识别、自然语言理解等人工智能基础能力。根据部门应用的需求，开发和集成相应的 AI 服务组件，实现智能办公功能。

    平台功能优化与升级：根据用户反馈和使用情况，不断优化智能办公公共服务平台的功能和性能。提高平台的稳定性和可靠性，确保用户在使用过程中不会出现系统故障和数据丢失等问题。同时，根据技术发展和用户需求的变化，及时对平台进行升级和扩展，增加新的功能和服务。

    平台安全保障与管理：建立智能办公公共服务平台的安全保障机制，确保平台的数据安全和用户隐私。采用数据加密、访问控制、身份认证等技术手段，保障平台的安全性。同时，加强对平台的监管和审计，防止平台被恶意攻击和利用。

（二）基层治理

1. AI 工具应用培训

    培训课程设计与实施：面向基层干部职工开展 AI 大模型基础知识与应用能力专题培训，帮助干部掌握 AI 工具应用技能，为基层治理现代化注入新动能。设计针对性的培训课程，包括 AI 基础知识、工具使用方法、实际案例分析等内容。通过线上和线下相结合的方式，开展培训活动，提高培训效果。

    培训效果评估与反馈：建立培训效果评估机制，通过考试、实践操作等方式，评估基层干部职工对 AI 工具应用的掌握程度。根据评估结果，及时调整和优化培训课程和内容，提高培训质量。同时，收集基层干部职工在使用 AI 工具过程中的问题和建议，及时进行反馈和改进。

    培训资源建设与共享：建立 AI 工具应用培训资源库，包括培训教材、视频教程、案例分析等资源。将培训资源进行整合和共享，方便基层干部职工随时学习和使用。同时，鼓励基层干部职工将自己在实践中积累的经验和案例进行分享，丰富培训资源库的内容。

2. 智能体开发与应用

    智能体开发平台建设：基于党政机关、企事业单位自有数据和业务流程快速开发垂直化本地知识库，建设自主可控的“AI 智能体”。搭建智能体开发平台，提供数据采集、标注、训练、部署等一站式服务，降低智能体开发的门槛和成本。

    智能体应用推广与优化：鼓励党政机关和企事业单位将 AI 智能体应用于基层治理中，实现智能整理数据、生成图文等功能。通过宣传推广和示范应用，提高智能体在基层治理中的应用率和影响力。同时，根据用户反馈和使用情况，不断优化智能体的功能和性能，提高智能体的实用性和可靠性。

    智能体安全保障与管理：建立 AI 智能体的安全保障机制，确保智能体在运行过程中不会泄露用户数据和隐私。采用数据加密、访问控制等技术手段，保障智能体的数据安全。同时，加强对智能体的监管和审计，防止智能体被恶意利用。

（三）决策支持

1. 可视化党建大数据平台

    数据采集与整合：从海量党务大数据中提炼有价值信息，包括纪检监察、活动管理、党员管理等数据。通过数据采集、清洗、转换等技术手段，将分散的数据整合到统一的数据仓库中，形成结构化的数据资源库。

    可视化平台设计与开发：根据党务数据的特点和决策需求，设计可视化党建大数据平台。采用先进的可视化技术，如地理信息系统（GIS）、图表可视化等，将党务数据以直观的方式展示出来。同时，提供数据查询、筛选、分析等功能，方便用户对数据进行深入挖掘和分析。

    平台功能优化与升级：根据用户反馈和使用情况，不断优化可视化党建大数据平台的功能和性能。提高平台的稳定性和可靠性，确保用户在使用过程中不会出现系统故障和数据丢失等问题。同时，根据技术发展和用户需求的变化，及时对平台进行升级和扩展，增加新的功能和服务。

2. 智慧纪检监察平台

    数据收集与整理：收集整理线索并形成关联数据，为案件查办奠基。通过数据挖掘和分析技术，从海量数据中提取有价值的信息，为纪检监察工作提供数据支持。

    智能分析与决策支持：利用人工智能技术，对收集到的数据进行智能分析，提供参考意见。例如，通过机器学习算法，对案件数据进行分类和预测，为纪检监察人员提供决策支持。

    电子档案管理：形成电子档案，以可视化方式呈现案件数据、处分数据等，为党组织决策提供数据支撑。建立电子档案管理系统，确保档案的安全性和完整性，方便用户查询和使用。

四、人才培养与技术合作

（一）人才培养

1. 人工智能专题培训

    培训课程设计：针对党政机关和事业单位干部，围绕人工智能概述、常见 AI 工具的使用等开展人工智能基础知识培训。设计系统的培训课程，包括理论讲解、实际操作、案例分析等内容，确保培训的全面性和实用性。

    培训方式选择：采用线上线下相结合的方式开展培训。线上培训通过视频教程、在线课程等形式，方便干部随时随地学习；线下培训通过集中授课、实践操作等形式，提高培训的互动性和实效性。

    培训效果评估：建立培训效果评估机制，通过考试、实践操作等方式，评估干部对人工智能知识的掌握程度。根据评估结果，及时调整和优化培训课程和内容，提高培训质量。

2. 技术培训与自主学习

    技术培训计划制定：党组织应定期组织技术培训，制定详细的培训计划，明确培训目标、内容、时间安排等。邀请行业专家和技术骨干进行授课，确保培训的专业性和权威性。

    自主学习资源提供：鼓励党务人员进行自主学习，提供丰富的学习资源，如专业书籍、学术论文、在线课程等。建立学习交流平台，方便党务人员之间进行交流和讨论，分享学习心得和经验。

    学习成果应用与考核：鼓励党务人员将所学知识应用到实际工作中，通过项目实践、技术创新等方式，提高工作效率和质量。同时，建立学习成果考核机制，将学习成果纳入干部考核评价体系，激励干部积极学习和应用新技术。

（二）技术合作

1. 引入第三方技术服务商

    技术服务商选择：与专业的第三方技术服务商合作，选择具有丰富经验和先进技术的服务商，确保技术合作的质量和效果。通过公开招标、竞争性谈判等方式，选择合适的技术服务商。

    合作项目实施与管理：明确合作项目的目标、范围、进度安排等，制定详细的合作方案。建立项目管理团队，负责项目的实施和管理，确保项目按时、按质完成。定期召开项目进度会议，及时解决项目实施过程中出现的问题。

    合作成果评估与应用：建立合作成果评估机制，对合作项目的技术成果进行评估和验收。根据评估结果，及时总结经验教训，优化合作模式。将合作成果应用到实际工作中，提高工作效率和质量。

2. 与高校和科研机构合作

    合作项目开展：共同研发符合党建工作需求的 AI 技术，开展合作项目。例如，与高校和科研机构合作开展 AI 技术在党建领域的应用研究，开发智能党建系统、党员教育平台等应用。

    人才培养与交流：建立人才培养与交流机制，通过联合培养、实习实践、学术交流等方式，培养高素质的 AI 人才。邀请高校和科研机构的专家教授为党务人员授课，提高党务人员的专业技术水平。

    合作成果推广与应用：将合作成果进行推广和应用，提高 AI 技术在党建领域的应用水平。通过举办技术研讨会、成果展示会等形式，向其他党组织和单位推广合作成果，促进技术交流和合作。

五、安全保障

1. 数据安全防护体系建设

    加密技术应用：采用先进的加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。例如，采用对称加密算法和非对称加密算法相结合的方式，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

    访问控制机制建立：根据用户的角色和职责，授予相应的数据访问权限。采用基于角色的访问控制（RBAC）机制，确保用户只能访问其权限范围内的数据。同时，建立访问控制日志，记录用户的访问行为，便于事后审计和追溯。

    数据防篡改技术应用：采用数据防篡改技术，确保数据的完整性和真实性。例如，采用数字签名、哈希算法等技术，对数据进行签名和校验，防止数据被篡改。

2. 数据安全管理与审计

    数据安全管理制度建立：建立数据安全管理制度，明确数据安全管理的责任和流程。制定数据安全策略、数据分类分级管理制度、数据访问控制制度等，确保数据安全管理的规范化和制度化。

    数据安全审计实施：定期对数据安全进行审计，检查数据访问和使用情况，及时发现和处理数据安全问题。采用数据安全审计工具，对数据访问日志进行分析和审计，发现异常访问行为及时报警和处理。

    数据管理人员培训：加强对数据管理人员的培训，提升其数据安全意识和处理能力。定期组织数据安全培训，邀请行业专家进行授课，讲解数据安全法律法规、技术手段、管理方法等内容，提高数据管理人员的专业素质。

3. 数据安全应急响应

    应急预案制定：制定数据安全应急预案，明确在数据泄露、篡改等安全事件发生时的应急响应流程和措施。预案应包括事件报告、应急处置、恢复重建、调查处理等环节，确保在安全事件发生时能够迅速采取措施，降低事件的影响。

    应急响应团队组建：建立应急响应团队，团队成员应包括技术专家、安全管理人员、法务人员等，具备丰富的应急响应经验和专业技术能力。定期组织应急演练，提高应急响应团队的实战能力。

    应急处置与恢复：在数据安全事件发生后，立即启动应急预案，采取措施进行应急处置。例如，切断数据访问权限、恢复数据备份、修复系统漏洞等。同时，对事件进行调查处理，总结经验教训，优化数据安全防护体系。

通过以上方案，可以为党政机关构建一个先进、高效、安全的AI基础架构，推动人工智能技术在政务领域的广泛应用，提升政府的治理效能和服务水平。