某警察学院DeepSeek大模型部署服务采购需求解析

一、项目背景与核心目标

某警察学院作为公安系统人才培养的重要基地，承担着警务技能训练、执法规范化研究及新型犯罪技术研究的职责。随着人工智能技术的快速发展，学院拟通过部署DeepSeek大模型（以下简称DSM）构建智能化教学与科研平台，实现以下核心目标：

1. 教学场景升级：利用DSM的自然语言处理能力，开发虚拟执法对话系统，模拟接处警、审讯等场景，提升学员实战沟通能力。
2. 科研效率提升：通过DSM对海量案件数据、法律法规文本进行语义分析，辅助研究人员快速定位关键信息，缩短研究周期。
3. 执法决策支持：构建基于DSM的案例推理系统，为一线执法人员提供类似案件处理建议，降低执法风险。

二、技术性能需求

（一）模型部署架构

1. 混合云部署方案：
   • 核心推理服务部署于学院私有云环境，确保数据主权
   • 模型训练与优化利用公有云资源，支持弹性扩展
   • 示例架构：

     # 混合云资源调度伪代码
     class CloudScheduler:
     def allocate_resources(self, task_type):
        if task_type == "inference":
            return self.private_cloud.allocate()
        elif task_type == "training":
            return self.public_cloud.allocate(scale=3)  # 3倍算力扩展

2. 硬件配置要求：
   • 推理节点：NVIDIA A100×4（FP16算力≥620TFLOPS）
   • 训练节点：NVIDIA DGX A100集群（8卡配置）
   • 存储系统：全闪存阵列，IOPS≥500K

（二）性能指标

1. 响应延迟：
   • 简单问答：≤300ms（95%分位值）
   • 复杂推理：≤1.2s（含案例检索）
2. 并发能力：
   • 支持500并发用户，单用户会话保持时间≥2小时
3. 模型精度：
   • 法律条文引用准确率≥98%
   • 案例相似度匹配F1值≥0.92

三、安全合规需求

（一）数据安全体系

1. 三级数据隔离：
   • 公共知识库（法律法规、公开案例）
   • 内部教学库（模拟案件、训练数据）
   • 涉密研究库（在研项目、未公开案例）
2. 加密传输方案：
   • 采用国密SM4算法对传输数据加密
   • 示例配置：

     # OpenSSL国密算法配置示例
     openssl enc -sm4-cbc -salt -in input.txt -out encrypted.bin -k PASSWORD

（二）访问控制机制

1. 五维权限模型：
   • 用户身份（学员/教官/研究员）
   • 部门归属（刑侦/网安/治安）
   • 数据敏感级（公开/内部/机密）
   • 时间窗口（教学时段/科研时段）
   • 设备类型（校内终端/移动端）
2. 动态审计系统：
   • 记录所有模型调用日志，包含输入输出摘要
   • 异常行为检测阈值：单用户每分钟请求数＞15次触发警报

四、应用场景开发需求

（一）智能教学系统

1. 虚拟执法实训：
   • 构建包含200+典型场景的对话树
   • 支持多轮次对话状态跟踪
   • 评估指标：沟通有效性（70%）、程序合规性（30%）
2. 自动化报告生成：
   • 从执法记录仪文本中提取关键要素
   • 生成结构化处警报告，误差率≤5%

（二）科研支持平台

1. 法律条文解析：
   • 支持对《刑法》《刑事诉讼法》等200+法条的语义关联分析
   • 示例查询：

     -- 法条关联查询示例
     SELECT clause_id, related_cases 
     FROM law_database 
     WHERE semantic_vector @@ to_tsquery('非法拘禁|限制人身自由');

2. 犯罪模式挖掘：
   • 对10年内的10万+案件进行时空聚类分析
   • 输出高危区域热力图（精度≤500米）

五、运维服务需求

（一）服务水平协议（SLA）

1. 可用性指标：
   • 核心服务：99.99%（年停机时间≤52分钟）
   • 辅助服务：99.95%
2. 故障响应：
   • P1级故障（全系统瘫痪）：15分钟响应，2小时恢复
   • P3级故障（局部功能异常）：4小时响应，24小时修复

（二）持续优化机制

1. 模型迭代流程：
   • 每季度收集5000+条用户反馈
   • 每月进行1次增量训练（使用新案例数据）
2. 知识库更新：
   • 法律法规变更后48小时内完成模型微调
   • 重大新型犯罪模式出现后72小时内纳入训练集

六、实施建议

1. 分阶段部署策略：

   • 第一阶段（3个月）：完成基础环境搭建与核心教学功能上线
   • 第二阶段（6个月）：扩展科研应用模块，接入真实案件数据
   • 第三阶段（持续）：建立模型优化闭环，实现自主进化

2. 供应商能力要求：

   • 具备公安行业项目实施经验（提供至少3个同类案例）
   • 持有信息安全管理体系认证（ISO27001）
   • 提供7×24小时驻场运维团队（至少2名AI工程师）

3. 验收标准：

   • 通过等保2.0三级认证
   • 完成压力测试（模拟1000并发用户）
   • 用户满意度调查得分≥90分

本需求方案通过技术架构、安全体系、应用场景的三维设计，确保DSM部署既能满足当前教学科研需求，又具备未来扩展能力。建议采用”核心系统自建+应用层开发外包”的混合模式，在控制成本的同时保证系统可控性。实施过程中需特别注意数据分类分级管理，建立完善的权限审计机制，确保技术进步与安全合规的平衡发展。