在区DeepSeek政务应用培训会上的讲话
同志们：
在科技迅猛发展的当下，人工智能已成为推动社会进步和经济发展的核心力量。今年春节，杭区“六小龙”火爆出圈，DeepSeek聚焦全球目光，彰显了我国创新活力持续迸发。浙江作为全国数字经济发展的高地，在人工智能领域成果斐然，建立起较为完整的AI生态体系。此次培训会，正是我们借鉴浙江经验，推动XX区政务智能化、产业数字化高质量发展的重要契机。希望大家以此次培训为新起点，学深悟透，学以致用，为XX发展注入新动能。
一、深刻领会，把握人工智能战略意义
（一）洞察时代趋势，顺应科技发展潮流
当今时代，科技革命浪潮汹涌，人工智能作为前沿领域，正重塑着社会的运行模式和经济的发展格局。从全球范围来看，各国纷纷将人工智能列为国家战略重点，加大研发投入，抢占发展先机。据国际权威机构预测，未来五年，全球人工智能市场规模将以每年超20％的速度增长，广泛渗透至金融、医疗、交通等各个行业。在国内，人工智能技术的应用也呈井喷之势，为经济转型升级提供了强大动力。XX区虽地处西部，但不能在这场科技浪潮中掉队，我们必须敏锐捕捉时代脉搏，积极拥抱人工智能，才能在新的发展格局中赢得主动，为经济社会发展开辟新路径。
（二）聚焦政务变革，提升政府治理效能
人工智能与政务领域的深度融合，是提升政府治理效能的关键路径。通过引入人工智能技术，我们能打破传统政务的信息壁垒，实现数据的高效共享和业务的协同办理。以智能审批系统为例，能大幅缩短审批周期，提升审批效率，让群众和企业办事更便捷。在公共服务方面，人工智能可以精准分析群众需求，优化资源配置，提供更加个性化、精准化的服务。同时，借助人工智能的预测分析能力，政府能够提前预判社会问题，制定科学有效的应对策略，实现从被动治理向主动治理的转变，全面提升政府的决策水平和服务质量。
（三）着眼产业发展，推动经济转型升级
人工智能对产业发展的赋能作用日益凸显，是推动经济转型升级的重要引擎。在工业领域，人工智能与制造业的融合，能实现生产过程的智能化控制和优化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。在农业方面，智能农业设备和技术的应用，有助于精准农业的发展，提升农业生产的智能化、精细化水平。此外，人工智能还能催生新的产业业态和商业模式，如智能客服、智能物流等，为经济增长创造新的增长点。XX区正处于产业结构调整和转型升级的关键时期，利用好人工智能技术，将有力推动传统产业的智能化改造，培育新兴产业，构建现代化产业体系，实现经济的高质量发展。
二、强化认识，提升数字政府建设能力
（一）更新思维理念，树立数字治理意识
在数字化时代，我们必须摒弃传统的思维定式，树立全新的数字治理意识。要深刻认识到，数字技术不仅是提高工作效率的工具，更是推动政府治理理念和模式变革的重要力量。一方面，要强化数据思维，将数据视为重要的资产和决策依据，学会运用数据进行分析、预测和决策。另一方面，要树立开放共享的理念，打破部门之间的信息孤岛，促进数据的流通和共享，实现跨部门、跨层级的协同治理。同时，要积极接受新事物，主动学习和掌握数字技术，以适应数字政府建设的新要求。
（二）完善基础设施，筑牢数字政府根基
完善的数字基础设施是数字政府建设的基础支撑。要加大对信息网络、数据中心等基础设施的投入力度，提升网络带宽和覆盖范围，确保数据的高速传输和存储。加快推进政务云平台建设，实现政务数据的集中存储和管理，提高数据的安全性和可靠性。加强物联网建设，推动政务感知设备的广泛部署，实现对城市运行状态的实时感知和监测。此外，还要关注新兴技术的发展，积极探索5G、区块链等技术在政务领域的应用，为数字政府建设提供更强大的技术支持。
（三）加强数据管理，释放数据要素价值
数据是数字政府建设的核心资源，加强数据管理是释放数据要素价值的关键。要建立健全数据管理制度，规范数据的采集、存储、使用和共享流程，确保数据的质量和安全。加强数据标准体系建设，统一数据格式和接口，提高数据的兼容性和可用性。推进政务数据的开放共享，建立数据开放平台，向社会提供有价值的数据资源，激发社会创新活力。同时，要加强数据的分析和挖掘，运用大数据分析技术，从海量数据中提取有价值的信息，为政府决策提供科学依据。
（四）培养专业人才，提供智力人才支撑
人才是数字政府建设的关键因素。要高度重视数字人才的培养和引进，打造一支高素质的数字人才队伍。一方面，要加强内部培训，通过开展专题讲座、业务培训等方式，提升现有干部职工的数字素养和技能水平。另一方面，要加大人才引进力度，吸引一批具有计算机科学、数据分析、人工智能等专业背景的人才加入到数字政府建设中来。此外，还要建立健全人才激励机制，为数字人才提供良好的发展空间和待遇保障，充分调动他们的积极性和创造性。
三、学用结合，争当人工智能应用先锋
（一）主动学习钻研，掌握AI基本原理
人工智能技术发展迅速，我们必须保持学习的热情和紧迫感，主动学习其基本原理和技术知识。要深入了解人工智能的核心算法、模型架构等基础知识，掌握机器学习、深度学习等常用技术方法。通过参加专业培训、学术研讨等活动，拓宽学习渠道，不断更新知识体系。同时，要注重理论与实践相结合，将所学知识运用到实际工作中，通过实践加深
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