同志们：
在科技飞速发展的当下，人工智能已深度融入社会各领域，深刻改变着人们的生产生活方式。公安工作作为维护_的关键力量，如何借助科技手段提升工作效能，是我们面临的重要课题。今天，我们齐聚于此，召开DeepSeek深度应用警企专题座谈会，旨在探索如何将DeepSeek大模型更好地应用于公安业务，以科技赋能公安工作，提升XX公安的现代化水平。接下来，我讲几点意见。
一、深化思想认识，筑牢科技兴警根基
（一）把握时代脉搏，顺应科技发展潮流。当今时代，科技革命和产业变革深入推进，大数据、人工智能、云计算等新技术日新月异。从国际形势看，全球警务智能化转型加速，先进国家纷纷将前沿科技应用于警务领域，提升警务效能与安全防范能力。据相关研究报告显示，在一些发达国家，人工智能辅助警务决策系统已使犯罪预测准确率提升30％以上。从国内发展态势看，我国高度重视数字中国建设，将科技创新作为国家发展战略的核心。公安工作作为国家治理体系的重要组成部分，必须紧跟时代步伐，积极拥抱科技变革。我们要深刻认识到，科技兴警是公安工作适应时代发展的……略…… 以存储和管理海量的警务数据，制约了DeepSeek大模型的训练和优化。我们必须加大对基础建设的投入，更新硬件设备，提升网络带宽，扩大数据存储容量，为模型应用提供坚实的基础支撑。
（二）数据质量不高，影响模型分析精度。数据是人工智能的基础，数据质量的高低直接影响模型的分析精度和应用效果。目前，XX公安在数据采集、录入、整合等环节还存在一些问题。数据采集渠道较为分散，缺乏统一的标准和规范，导致数据格式不一致、信息不完整。部分民警在数据录入过程中不够严谨，存在错录、漏录等现象，影响了数据的准确性。同时，不同业务系统之间的数据共享和整合难度较大，形成了信息孤岛，无法为模型提供全面、准确的数据支持。我们要加强数据质量管理，建立完善的数据采集、录入、审核机制，规范数据标准，提高数据质量。加强数据整合与共享，打破信息壁垒，构建统一的警务数据资源库，为模型分析提供高质量的数据。
（三）人才储备不足，限制科技应用创新。科技应用离不开专业人才的支撑。当前，XX公安队伍中既懂公安业务又懂科技知识的复合型人才相对匮乏。部分民警对新技术、新应用的理解和掌握程度不够，在实际工作中无法充分发挥DeepSeek大模型的优势。同时，由于缺乏专业的技术人才，在模型的维护、优化和二次开发等方面存在困难，难以根据实际工作需求对模型进行定制化改进。我们要加强人才队伍建设，通过内部培训、外部引进等方式，培养和吸引一批具有专业知识和实践经验的科技人才。鼓励民警参加各类科技培训和学术交流活动，拓宽视野，提升能力。建立科技人才激励机制，为人才成长和发展创造良好环境，推动科技应用创新。
（四）应用场景有限，未充分发挥模型优势。虽然我们已经开始探索DeepSeek大模型在公安工作中的应用，但目前应用场景还相对有限，主要集中在一些传统业务领域，如案件侦破、情报分析等。在社会治理、公共服务等方面的应用还不够深入，未能充分发挥模型的智能辅助决策、风险预警等优势。例如，在社区治安防控方面，我们尚未充分利用模型对社区人员流动、治安隐患等数据进行分析，实现精准防控。在交通管理方面，对模型在智能交通疏导、事故预测等方面的应用研究还不够。我们要进一步拓展应用场景，深入挖掘公安工作各领域的需求，探索模型在社会治理、公共服务等方面的创新应用，充分发挥其优势，提升公安工作的整体水平。
三、明确重点任务，推进科技深度融合
（一）强化基础建设，夯实科技应用根基。一是加大硬件设施投入。积极争取上级支持，加大对计算机设备、服务器、存储设备等硬件设施的更新换代力度。为基层民警配备高性能的办公设备，满足日常工作和模型运算需求。按照公安部相关标准，建设先进的数据中心，提高数据存储和处理能力。二是提升网络通信能力。优化公安网络架构，加大网络带宽扩容力度，确保数据传输的高速、稳定。推进5G技术在公安工作中的应用，实现移动警务终端与指挥中心的实时通信，提高现场执法和应急处置效率。加强网络a全防护，建立健全网络a全保障体系，确保公安网络和数据的安全。三是完善数据资源体系。加强数据采集工作，拓宽数据采集渠道，整合公安内部各业务系统数据，同时积极与政府部门、企事业单位等开展数据共享合作，获取更多外部数据资源。建立数据质量_机制，加强数据清洗、审核和更新，确保数据的准确性、完整性和时效性。构建统一的数据资源库，实现数据的集中管理和共享应用。
（二）优化数据管理，提升数据质量水平。一是规范数据采集流程。制定统一的数据采集标准和规范，明确数据采集的内容、格式、方式和责任部门。加强对数据采集人员的培训，提高其业务水平和责任意识，确保采集的数据符合要求。建立数据采集质量监督机制，对数据采集工作进行定期检查和评估，及时发现和纠正问题。二是加强数据录入审核。建立严格的数据录入审核制度，明确数据录入人员和审核人员的职责。数据录入人员要认真核对录入数据，确保数据准确无误。审核人员要对录入数据进行严格审核，发现错误及时退回修改。加强对数据录入和审核工作的考核，将数据质量与个人绩效挂钩，提高数据录入和审核的质量。三是推进数
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