近日，中国计算机用户协会数字政务分会2025年会在北京召开，全面复盘“十四五”数字政府建设经验并指引未来方向。
在此次会议中，拓尔思（300229）作为住房城乡建设部历史文化遗产监测重点实验室共建单位，凭借“城乡历史文化保护系统智能应用实践”项目荣获数字政府治理应用奖项。该项目直击城乡历史文化保护中数据分散、人工监管效率低等痛点，为住建领域的数智化升级提供了有益参考。
城乡历史文化保护涉及对象广、管理链条长，传统管护模式已难以适配当下精细化、常态化的管理要求。拓尔思（300229）依托自身在大数据与人工智能（885728）领域的技术积累，从数据治理、模型搭建、场景应用三大维度着手，打造一体化智能解决方案：
数据为基：打通孤岛，构建行业统一数据底座
历史文化名城、街区、建筑等各类信息分散在不同部门与系统中，形成数据孤岛，数据标准不统一、无法互联互通，既难以支撑全域统筹管理，也制约了后续智能化分析与应用落地。
对此，拓尔思（300229）以数据治理为首要抓手，运用语义解析、数据标准化、向量化处理等技术，对多源异构数据进行深度整合与规整，搭建城乡历史文化保护高质量行业数据集。同时根据数据属性，采用批量处理、动态增量、实时推送等方式，实现数据自动解析、入库与更新。
目前平台已汇聚近两年超200万条核心数据，全面覆盖全国各级历史文化保护对象，建成“可评、可控、可追溯”的标准化数据管理体系。不仅打破数据壁垒，更打造出国家级行业数据基座，为大模型训练、行业应用及标准制定筑牢根基。
模型为器：自研垂域大模型，筑牢安全内核
传统政务办公缺少专属智能模型支撑，通用模型无法适配历史文化保护专业场景；加之政务网络环境封闭，外部AI工具存在安全隐患，AI能力难以在内部系统落地复用。
拓尔思（300229）团队基于DeepSeek-R1模型完成蒸馏与领域专项微调，定制训练住建历史文化保护专用垂域大模型，并采用本地化部署模式，适配封闭网络运行环境。搭配AI技能库与智能工作流引擎，实现AI能力跨系统、跨平台灵活编排与复用，搭建起稳定、安全、可扩展的核心AI引擎。
专属大模型深度贴合行业业务逻辑，解决了通用模型“水土不服”问题。本地化部署方式严守政务数据安全（885942）底线，模型能力可灵活赋能各类业务场景，为全流程智能化应用提供坚实技术保障。
业务驱动：五大应用，实现人机协同高效履职
传统工作高度依赖人工巡查、纸质上报，监管覆盖面窄、周期（883436）长、成本高；跨层级文件研读、材料比对、成效评估、报告撰写等工作流程繁琐、耗时费力，面对网络舆情也无法做到快速发现、及时研判，决策缺少高效支撑。
拓尔思（300229）依托数据底座与AI模型能力，项目落地舆情监测、智能问答、智能写作、智能比对、智能评估五大场景化应用。系统可自动抓取全网舆情、预判风险并输出处置建议；支持口语化多轮问答，快速查询资料并溯源；一键生成各类工作报告与文稿；精准识别材料差异、完成多维量化评估。
智能化应用全面重构工作模式，原本需要半年完成的跨层级文件研读与报告撰写，如今数分钟即可生成初稿；耗时数小时的人工检索，升级为分钟级智能问答。监测模式从人工抽查转向智能精准监测，实现舆情全流程自动化管理。工作人员得以从重复事务中解放，专注于文化价值挖掘、遗产活化利用等高价值工作。
整套智能应用体系落地后，有效简化一线人员工作流程、提升整体运转效率，同时构建起“技防+人防”相结合的现代化监测模式。这套经过实战检验的实施路径，也可为国内同类政务数字化项目提供成熟、可借鉴的实践范式。
未来，拓尔思（300229）将持续深耕大数据与人工智能（885728）技术，不断迭代优化数智化解决方案，以扎实的数字能力探索更多应用可能，全力赋能各行各业数字化创新与高质量发展。
