一、项目背景与核心目标

某警察学院作为国家司法警务人才培养的重要基地，正面临智能化教学、科研创新及警务实战能力提升的迫切需求。DeepSeek大模型凭借其多模态交互、强逻辑推理及领域知识融合能力，成为支撑智慧校园建设的关键技术载体。本次采购的核心目标是通过部署DeepSeek大模型，构建覆盖教学、科研、管理、实战的智能中枢，实现警务知识图谱构建、智能案件分析、虚拟警情模拟等场景的突破性应用。

二、技术架构与部署要求

（一）硬件基础设施

1. 计算资源：需提供GPU集群（建议NVIDIA A100/H100，至少8卡并行）及分布式存储系统，支持千亿参数级模型的实时推理与增量训练。
2. 网络架构：要求万兆骨干网与5G专网融合，确保低延迟（≤50ms）数据传输，满足移动警务终端的实时交互需求。
3. 容灾设计：需部署双活数据中心，支持异地容灾切换，保障系统99.99%可用性。

（二）软件环境与模型适配

1. 基础框架：兼容PyTorch/TensorFlow深度学习框架，支持Docker容器化部署及Kubernetes集群管理。
2. 模型优化：需提供模型量化、剪枝及蒸馏服务，将参数量压缩至原模型的30%-50%，同时保持95%以上精度。
3. 接口标准：开放RESTful API及WebSocket协议接口，支持Python/Java/C++等多语言调用，单接口响应时间≤200ms。

三、安全合规与数据治理

（一）警务数据安全

1. 加密机制：采用国密SM4算法对传输数据加密，存储数据实施AES-256分层加密，密钥轮换周期≤72小时。
2. 访问控制：基于RBAC模型构建权限体系，支持多级审批流程，记录全量操作日志并留存≥180天。
3. 审计追踪：集成SIEM系统，实时监测异常访问行为，触发告警阈值可自定义配置。

（二）合规性要求

1. 等保2.0三级：系统需通过网络安全等级保护三级认证，满足数据完整性、保密性及可用性要求。
2. 警务数据规范：严格遵循《公安数据安全规定》，对涉密数据实施脱敏处理，敏感信息识别准确率≥99.9%。
3. 审计留痕：所有模型训练数据、推理结果及用户操作均需可追溯，支持区块链存证技术。

四、核心应用场景与功能需求

（一）智能教学系统

1. 虚拟警情实训：构建3D模拟犯罪现场，通过自然语言交互引导学员完成勘查、取证、审讯全流程，支持多角色协同演练。
2. 个性化学习路径：基于学员能力评估模型，动态调整训练难度，生成定制化学习报告，错误率分析精度≥90%。

（二）科研创新平台

1. 案件推理引擎：整合刑侦、经侦、网安等领域知识库，支持多维度关联分析，生成证据链可视化图谱。
2. 预测模型开发：提供时间序列分析、图神经网络等工具包，辅助研究犯罪趋势预测、高危人群识别等课题。

（三）警务实战支持

1. 移动警务助手：部署轻量化模型至执法记录仪，实现语音指令识别、证件OCR、危险品识别等功能，离线推理延迟≤1s。
2. 指挥调度系统：接入城市监控摄像头流，实时分析人群密度、异常行为，预警准确率≥85%，支持多级联动处置。

五、实施建议与风险控制

（一）分阶段部署策略

1. 试点验证：首期选择刑侦系、网安系进行功能测试，收集200+条用户反馈，优化模型响应逻辑。
2. 全面推广：二期覆盖全院12个系部，集成至现有教务、OA系统，接口调用量预估5000次/日。
3. 持续迭代：建立月度模型更新机制，纳入最新警务案例与法规，保持技术领先性。

（二）供应商能力要求

1. 行业经验：需提供3个以上政法领域AI项目案例，包含模型部署、数据治理及运维服务全流程。
2. 本地化支持：设立7×24小时运维团队，核心工程师需持有CISP认证，故障响应时间≤30分钟。
3. 知识产权：承诺模型代码、训练数据集无第三方纠纷，提供源代码级交付选项。

六、验收标准与考核指标

1. 功能验收：完成30项核心功能测试用例，通过率100%，包括压力测试（并发用户数≥500）、兼容性测试（支持Chrome/Firefox/Edge）。
2. 性能验收：推理延迟、吞吐量等指标需达到招标文件要求，提供第三方测评报告。
3. 安全验收：通过等保测评及渗透测试，发现高危漏洞数量为0，中低危漏洞修复率100%。

通过上述需求的明确与落地，某警察学院将构建起国内领先的警务智能平台，为培养新时代复合型警务人才、提升社会治安防控能力提供强有力的技术支撑。