一、政务云平台建设
湖南湘江新区政务云通过部署DeepSeek-R1模型，实现全省首个国产大模型在政务网络的本地化部署。该平台采用全栈国产化方案，依托世界计算·长沙智谷的200P算力集群，日均处理超5000条跨部门政务工单，公文审核效率提升90%。长沙县推出的“DeepSeek+知识图谱”双引擎系统，支持24小时智能语音交互，在民生诉求分拨准确率方面实现从70%到95%的跃升。
二、智慧医疗服务器架构
智慧医疗服务器采用三级部署架构：
- 基础层：配置404GB内存的高性能GPU服务器集群
- 平台层：集成DeepSeek-R1模型的混合专家架构(MoE)
- 应用层：对接电子病历系统与影像诊断设备
湖南省人民医院通过本地化部署实现OA系统深度集成，在肺结节诊断场景中达到95%准确率，CT影像分析效率提升6倍。
三、大模型应用场景
| 领域 | 应用场景 | 效率提升 |
|---|---|---|
| 政务 | 公文处理 | 90% |
| 医疗 | 影像诊断 | 600% |
DeepSeek模型在长沙的部署呈现两大特征：政务场景侧重RAG检索增强技术实现政策精准匹配，医疗领域则通过多模态推理支持病理分析。
四、技术挑战与突破
本地化部署面临三大技术突破：
- 异构计算架构支持多场景并发处理
- 国产GPU实现万亿参数模型推理
- 分级加密保障医疗数据安全
长沙人工智能创新中心通过沐曦GPU与自主算法的结合，使模型训练效率提升3倍，开发成本降低40%。
长沙的实践表明，政务云与智慧医疗的融合部署需构建“算力基建-模型优化-场景适配”的三层体系。国产大模型在保持数据主权的前提下，通过混合架构设计可有效平衡性能与成本，为新型智慧城市建设提供可复制范式。
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