2023政府与公共事业行业智能化架构白皮书

政府与公共事业行业智能化架构白皮书 WHITE PAPER ON ARCHITECTUREFORINTELLIGENTTRANSFORMATION 商标声明 免贵声明 加速政府与公共事业智能化共建数智社会 序言 Accelerating Intelligent Transformation ofPublic Services to Drive Cognitive Society 当前，全球正处于新一轮科技革命和产业变革的加速推进期，网络化、数字化、智能化技术在生产生活中广泛应用，驱动人类社会迈向数智社会新时代。 我们所认知的数智社会是作为农业社会、工业社会、信息社会之后更高阶的社会形态，以人为本，通过AI等新一代信息技术和智能技术驱动，以提高人民的数字利益和构筑美好的数字生活为根本目标。 随着数字化转型深入，社会现实问题解决和个人对美好生活的高追求，对公共服务供给和社会治理寄予更高期待，倒逼政府和公共事业职能做出适当调整，切实推进公共服务普惠化和社会治理精准化。 “两化”的实现，强调跨部门、跨领域、跨地区的互联互通，强调突破时间和空间限制、全时域态势感知，从海量信息中分析并明确问题和发现机会，从而消除公共服务差距，进行公共服务创新，实现社会治理的科学决策和精准施策等。这是一个高度复杂的系统工程，面临多重挑战 华为公共事业已助力100+国家、10000+客户数字化转型成功，并在气象、农业、医疗和教育等领域实现了A/场景落地，推动AI走深向实。此次发布政府与公共事业智能化架构期望与产业共享实践成果，为行业智能化跃升筑牢底座。 面向未来，我们将继续秉承共识、共建、共享、共治、共赢的价值理念，与产业合作共同打造数智社会的新型基础设施，形成数智社会的共同体，加速政府与公共事业智能化，共建数智社会。 CONTENTS目录 1政府与公共事业行业智能化展望 3政府与公共事业行业智能化主要应用场景 3.1.1数字技术是促进全民健康的重要基础153.1.2以健康智能化架构为基，建数字健康中国163.1.3健康智能化架构助力健康中国智慧化升级，18 3.2教育智能化，19 2政府与公共事业行业智能化架构 3.2.1数字技术是智慧教育发展的重要基础3.2.2以人为本打造教育行业智能化架构3.2.3教育智能化架构助力教育高质量发展25 2.1智能化应用 2.2.1 Al2.2.2智能平台 3.3.1全灾种、全周期大应急管理带来的挑战3.3.2实现“点、线、面、体”兼备的应急行业智能化313.3.3应急智能化架构的成功实践， 2.3数字基础设施 2.3.1智能感知2.3.2智能联接2.3.3智能底座Only forpreview 3.4.1财政信息化发展阶段及挑战373.4.2财政智能化建设架构.393.4.3智能化架构的成功实践.41 3.5.1Al迎来战略新机遇，从局部探索走向干行百业453.5.2共建开放、智能、共赢的AI4G智能化473.5.3AI4G的实践与探索.50 4倡议 政府与公共事业行业智能化展望 过去20年，互联网、移动通信、移动互联网开启了数字世界的多样化、多元化，在改变人类生产与生活的同时，也成就了ICT产业的繁荣。未来10年，数字化、智能化、低碳化已是最确定的大趋势，也将成为ICT发展的主线。尤其是随着ChatGPT的发布，人工智能进入“iPhone时刻”，各行各业都在积极推广AI技术大模型的应用，气象大模型、医药大模型、政务大模型等行业大模型在2B领域将给干行百业带来巨大变化。智能化建立在通信网络、计算存储、云服务等基础设施之上，各类智能终端配套应用的智能化，正在渗透到政府、企业的方方面面，几乎没有哪个政府不谈智能化，几乎没有哪个企业拒绝智能化。 “温度”：通过提升教育、医疗健康、政务服务的人性化和关怀，利用数字化手段提高服务效率，实现公平公正的资源分配，注重用户体验和满意度，使之更贴近人们的实际需求，优化公共服务的温度。二是促进协同共创的“广度”：通过跨部门合作、分享资源、引入多元化的参与者，并利用数字化技术，创新服务模式，广泛参与社区治理，共同推动社会、教育和医疗服务的优质发展，促进协同共创的广度。三是提高社会治理的“精度”：在社会治理和公共安全领域通过应用大数据、人工智能等先进技术，实现信息的精确采集和深度分析，以便进行精细化管理， 公共事业作为政府履行社会管理和服务职能的重要组成部分，以满足社会公共需要为基本目标，直接或间接为国民经济和社会生活提供服务或创造条件，涵盖教育、科技、文化、卫生、公共安全、政务、公用设施等重要民生领域。 NTELLIGENCE 推进数字技术与社会治理、社会保障、教育医疗等重要民生领域深度融合，推动政府职能做适当的调整，从过去直接建设和提供公共品转变为引导、管理和规则制定，不断提高公共事业的市场化，进而促进公共服务普惠化，推进社会治理精准化，共建数字社会。公共事业的信息化建设可以分为网络化、数字化、智能化三个波次。网络化以网络建设和基础设施建设为基础，实现数据的采集和汇聚，解决公共事业数据的生成问题。通过IT信息系统，标准化公共事业业务流程，加强各业务部门协同效率，提升公共事业整体管理水平。数字化通过打通系统数据，建立数据关系，解决政府数据孤岛问题。烟窗打通，减负提效，业务系统集成、IT与OT集成，促进由单点、局部创新演进至全局优化。智能化通过构建数据平台，挖掘数据的意义和价值，解决数据资产变现问题。通过数据挖潜，实现公共事业运营管理的优化、商业模式的变革，支撑公共事业向数字化运营转型。 PROSPECTS 提高预警预防和应对能力，提高社会治理的精度。四是提升应急响应的“速度”：在社会治理和公共安全领域通过构建高效的数据及通信网络，利用先进的数据分析和人工智能技术提高预警准确性，强化应急资源的快速调配和协调，以提升应急响应的速度。五是增强基础设施的“强度”：需要增强基础设施的强度，以确保服务的连续性和稳定性，满足社会和经济发展的需求，提高抵御自然灾害和意外事故的能力，从而为公众提供可靠、高效的服务。六是增加态势感知的“密度”：需要增加态势感知的密度，以实时、准确地了解公众需求和社会动态，预测并应对可能的风险和挑战，提高服务的针对性和有效性，从而更好地服务于社会。 政府与公共事业行业智能化架构 实现公共服务普惠化和社会治理精准化，强调基于要素的关联、融合、协同，强调跨部门、跨领域、跨地区的互联互通，强调突破时间和空间限制全时域在线信息采集，从海量信息中分析并明确问题和机会，从而消除区域间、城乡间、人群间的公共服务差距，进行公共服务产品创新，精准地进行社会治理的科学预测和辅助决策等。 下文将对政府与公共事业行业智能化参考架构分层展开介绍。 行业智能化是复杂的系统工程，需要一个通用的系统工程框架来指导。基于在行业智能化实践过程中的总结，华为提出分层开放、体系协同、敏捷高效、安全可信的行业智能化参考架构，联合行业伙伴共同构筑行业智能化的基础设施，使能百模干态的AI大模型，加速干行万业走向智能化。在政府与公共事业领域，基于这些实践与总结，华为推出政府与公共事业行业智能化架构 1.智能应用 首先，在架构分层中，最上面的是面向各行业的智能化应用层。教育智能化、医疗智能化、政务智能化，对应着政府与公共事业领域的三大行业智能化业务。千行万业的智慧应用是智能化的价值呈现，每个个体所能感受到的个性化、主动化服务体验都来自应用。智慧应用的发展关键是探索可落地场景，对准其痛点，通过ICT技术和行业场景AI大模型的结合，快速创造价值。所有这些场景汇聚起来，便能涓滴成河，逐步完成全场景智慧的宏伟蓝图。 2. 智能中枢 在架构分层中，中间的智能中枢由AI和智能平台两部分组成。 人类社会经历了从农业社会到工业社会到信息社会再到智能社会的变迁，历时几干年。蒸汽机的发明，让交通方式实现了从马车到火车的跃迁，推动人类社会从农业时代迈入工业时代；计算机的发明，深刻地改变了生产生活的各个方面，推动人类社会从工业时代迈入信息时代；而人工智能技术的快速发展和广泛应用，将帮助人类加速跨入智能时代，这是一个波澜壮阔的史诗进程，将开启一个与大航海时代、工业革命时代、宇航时代等具有同样历史地位的新时代。 面向未来，各行各业需要更聪明的AI、更普惠的AI，以做到更纵深地感知、超越现实的体验、更精确地探索未知、更准确地模拟现实、数据驱动的业务创新、更高的运营效率。 为了实现上述普惠目标，智能平台必须具备一些关键技术能力 数智融合 在教育行业，个性化教育将变得更为容易。人类训练人工智能的过程，同时也是认识自己的过程，人工智能使得认识人类的智能、人脑的规律变得更加重要，进而重新认识教育、改革教育。未来人工智能将改变人类自己的学习、认知的过程。如人工智能教员通过精细化地分析学生的行为、习惯、能力等，制定个性化的教学内容、计划和教学方式，学生的学习潜力将得到极大的挖掘，接纳新知识更多、更容易。AI为行业的发展注入新的生命力for AlforData，从需要依赖诸多专业人员投入、构建和维护成本始终居高不下的“人力密集型数据治理”，演进据关系图谱构建等特征的“自动化、智能化、交互导航式数据治理”架构；DataforAl，打通数据分析引擎和AI分析引擎，基于统一元数据进行管理，实现一份数据在多个引擎间高速流转，同时通过DataOps和MLOps结合，大幅提升模型训练中数据准备工作的效率。 在自然监测领域，未来人类将环境保护作为重点，将新型科学技术与设备结合人工智能，可有效解决环境恶化带来的温室效应，土壤沙化和盐碱化等各种环境问题的挑战。以大数据为基础，利用模型，可以较好地预测出不同管理措施下的结果，并不断反馈给算法模型，得出更好的治理模式，如精确定位污染源，预测污染扩散等。AI的能力长期持续发展，推理越来越准确，成为行业智能化的有力支撑。 可信、平民化DevOps架构 通过将一系列安全可信措施嵌入到敏捷开发运维模式各环节，构建“DevSecOps流水线”，实现敏捷快速选代与严格质量管控兼顾，并通过低代码/无代码实现更多行业应用资产的沉淀，将行业应用的开发效率再提升一个新台阶，为用户提供敏捷高效的极致体验。 在医疗行业，针对智慧影像、精准医疗和药物研发这三类不同的场景，需要构建不同的场景大模型，进行各自型、行业大模型、场景大模型等类型。不同的厂家投身其中，在各自细分领域持续探索，构筑出百模干态的大模型，为不同应用场景提供多样化的选择。 全方位立体化安全架构模式 服务及架构级重用，构建安全Build-in的云原生应用，并进一步引入可信智能计算服务，通过综合集成运用区块链、软硬件可信执行环境沙箱、联邦训练学习等技术，有效解决跨行业数据隐私保护与流通碰撞、价值挖掘之间的矛盾。 智能平台 /UCA（即易变性、不确定性、复杂性、模糊性）的时代特征，让政府和公共事业加速了数据驱动决策的进程，并呈现出新的特点：在政府治理上更加依赖大量、及时、精细的数据；医疗机构通过云上随时可获取的大数据、A/等技术对医疗数据进行深度分析，大大提升精准医疗的能力；教育科研工作者已经找到了打破数据治理“僵”与“乱”论的方法和路径。这些变化的背后是技术不断发展，智能平台促使数智融合，技术门槛不断降低，让原本普通用户高不可攀的大数据、AI等走下了“神坛”。for 3.数字基础设施 架构分层的下面三层，从底向上分别是智能感知、智能连接和智能底座，代表了数字基础设施。 智能感知 为了能更好地服务于全球范围内的政府和公共事业，推进他们的数字化、智能化改造，同时保障业务高效、可靠、安全，智能平台要解决的主要问题是以“应用为中心”，使各行各业更好地运用数字技术，提升在价值链中的位置，包括应用的现代化改造，提升AI、数据、媒体等新技术创新的易用度，提升基础设施资源的利用率，提升安全防护能力等。 在医疗行业，人类可以依托高度灵敏的生物传感器技术与智能硬件支持，实时跟踪身体各项指标