近期，DeepSeek AI大模型的火爆“出圈”引发了全网热议，其发布的推理模型R1以及千亿参数模型V3凭借超低训练成本，在国内外掀起一阵AI热潮，各行各业都在探索其应用价值。
伏泰深耕城市治理数字化领域 20 年，积累了上千个项目的业务和数据经验。凭借前瞻性眼光，积极拥抱前沿科技，构建了一套全栈式AI大模型，涵盖100+城市治理领域。当Deepseek与城市治理行业大模型产品实现API接入后，大模型应用能力可在多个维度实现显著跃升。
传统模型依赖静态预训练数据，面对政策变化、突发事件时，无法及时获取最新信息。
接入DeepSeek 后，可整合政策文件、IoT 传感器数据、历史事件库等多源异构数据，构建动态知识库，确保信息实时更新。运用稠密向量检索技术优化检索器，实现语义级精准匹配，融合检索结果，输出包含推演过程、预测结果、决策建议等一系列内容，为城市治理提供全面有价值的参考。
处理城市内涝场景为例：
Q:某区域遭遇2小时50mm/h降雨连续会产生易涝点吗？
模型接入实时降雨量、地下管网模型等动态数据，输入即时环境状态，结合历史暴雨强度、易涝点分布等历史数据，以及城市排水规划、应急响应条例等政策，快速提取关联信息。通过分析该区域排水标准、地形、管网淤积、地表硬化率等因素，科学推算出“持续15分钟将形成35cm积水，建议开启6号强排泵站”的结论，有效提升城市应急能力。
通用模型在垂直领域知识方面存在欠缺，处理专业问题时，准确率较低。
借助 DeepSeek 强大的能力，城市治理模型得以深入物理学、化学、统计学等多科专业领域，如同汇聚各行各业的顶尖专家，最大限度地检索行业专属知识库，从而大幅增强生成结果的科学性和可靠性。
污染溯源场景为例：
Q:某河道监测点 COD 突增，有哪些嫌疑污染源？
模型依据污染物质谱数据等专业知识，对污染物来源进行精准分析，将嫌疑源与典型特征分类对应。同时，基于水力学知识实时反向模拟扩散路径，推理给出“重点嫌疑对象”及“检查排查优先级”，提升污染溯源准确率，加快事件处置速度。
过去，大模型在运行的部分流程中，仍对人工干预和反馈存在依赖。
利用DeepSeek大语言模型的推理能力，能够自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代，并在没有人类干预的情况下完成任务。
环卫街道清扫作业场景为例
Q:请安排清扫某街道10平方公里？
模型先进行意图识别指令解析，提取区域面积、作业类型等关键词，利用多轮对话强化学习（RLHF）机制自动追问缺失条件：商业区保障等。随后，将指令拆解为最小化能耗、确保全域覆盖、高峰路段规避等多目标优化问题，自动生成设备配置方案。通过物联中控平台与设备通信，下发任务指令并实时接收设备运行状态，独立完成从任务接收到执行监控的全流程，提升城市环卫作业智能化水平。
城市治理领域存在上万路视频监控、百万级工单数据的处理需求，本地服务器算力有限且高昂成本，严重制约了复杂模型的训练与应用落地。
DeepSeek 采用混合专家（MoE）机制和知识蒸馏、量化技术等模型压缩算法，提升训练效率，降低算力门槛。其自动化强化学习使城市治理行业垂直大模型能快速迭代更新，适应业务发展变化。
垃圾分类工作场景为例：
Q:如何高运算实时处理监控设备数据和投诉工单信息，依据分类标准高频次迭代?
接入DeepSeek后，针对 7 大类垃圾设立专用识别通道，压缩模型轻量化，减少算力消耗。每次分类作业后，模型将实际分类情况与预测结果比对，反馈至知识库，形成 “数据 - 决策 - 反馈” 良性闭环，持续优化分类效果。在新小区垃圾分类系统搭建时，借助已有模型经验，避免重复开发，为城市治理可持续发展注入动力。
在 AI 大模型如何应用于城市治理中，伏泰已给出答案：通过全栈式模型体系，并将其深度融入城市生命线、水务水利、无人环卫、垃圾分类等诸多实际场景，切实推动城市治理的智能化变革。而 DeepSeek 的加入，更为这一进程注入新的活力，带来无限进化可能。
未来，伏泰将持续探索城市治理大模型与各类前沿技术的深度融合，从更实时、更专业、更智能化、更可持续四大维度不断优化，与 AI 携手共塑城市美好生活。