政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告報(bào)告編寫工作組2025年11月 人工智能大模型是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，是當(dāng)前世界科技競(jìng)爭的制高點(diǎn)。以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視我國新一代人工智能發(fā)展，習(xí)近平總書記在二十屆中共中央政治局第二十次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，要充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢(shì)，堅(jiān)持自立自強(qiáng)，突出應(yīng)用導(dǎo)向，推動(dòng)我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發(fā)展。國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》(國發(fā)〔2025〕11號(hào)),明確要求推動(dòng)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各行業(yè)各領(lǐng)域廣泛深度融合。政務(wù)領(lǐng)域在我國信息化發(fā)展進(jìn)程中一直發(fā)揮著先導(dǎo)和引領(lǐng)作用，政務(wù)大模型作為人工智能與政務(wù)深度融合的產(chǎn)物，已成為提升政務(wù)服務(wù)效能、創(chuàng)新社會(huì)治理模式、推動(dòng)政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型的重要力量，開啟了電子政務(wù)創(chuàng)新發(fā)展的全新范式。2025年10月，中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委聯(lián)合印發(fā)的《政務(wù)領(lǐng)域人工智能大模型部署應(yīng)用指引》,為人工智能時(shí)代發(fā)展電子政務(wù)、提升國家治理能力、帶動(dòng)全社會(huì)人工智能創(chuàng)新應(yīng)用提供了方向與路徑。本報(bào)告正是在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生，旨在系統(tǒng)剖析政務(wù)大模型的實(shí)踐路徑與方法，為政當(dāng)前，政務(wù)大模型的發(fā)展環(huán)境持續(xù)優(yōu)化，應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展。從政務(wù)服務(wù)“一網(wǎng)通辦”,到城市治理“一網(wǎng)統(tǒng)管”,再到政府辦公“一網(wǎng)協(xié)同”,政務(wù)大模型憑借其強(qiáng)大的語義分析、數(shù)據(jù)處理和深度學(xué)習(xí)能力，在提升信息處理效率、優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、縮短政策落地時(shí)間和決策周期等方面，展現(xiàn)出顯著優(yōu)有力地促進(jìn)了政府治理現(xiàn)代化進(jìn)程。然而，如同任何新興技術(shù)的發(fā)展歷程，政務(wù)大模型在落地實(shí)踐中也面臨諸多挑戰(zhàn)。從技術(shù)層面來看，計(jì)算資源與成本居高不下，大模型的訓(xùn)練和推理需要大量高性能計(jì)算難以在技術(shù)快速發(fā)展的當(dāng)下，及時(shí)平衡好技術(shù)創(chuàng)新與公眾利益、社會(huì)穩(wěn)定之間的關(guān)系。從應(yīng)用適配方面，政務(wù)大模型需緊密貼合各地復(fù)雜多樣的政策環(huán)境、治理需求以及現(xiàn)有政務(wù)系統(tǒng)，如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)適配與高正是洞察到政務(wù)大模型發(fā)展過程中的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，本報(bào)告匯聚眾多專家學(xué)者、行業(yè)從業(yè)者的智慧與 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告.經(jīng)驗(yàn)，對(duì)政務(wù)大模型展開全方位探討。在內(nèi)容架構(gòu)上，本書開篇深入闡釋政務(wù)大模型的概念內(nèi)涵、技術(shù)原理與獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為讀者搭建起理解這一新興事物的知識(shí)框架；繼而詳細(xì)梳理國內(nèi)外政務(wù)大模型的發(fā)展現(xiàn)狀，通過豐富的案例分析，展現(xiàn)其在不同政務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用成效與創(chuàng)新實(shí)踐；隨后，針對(duì)政務(wù)大模型建設(shè)與發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、場(chǎng)景應(yīng)用、安全保障等，展開深度剖析，提出系統(tǒng)性、我們期望本報(bào)告能夠成為一本具有重要參考價(jià)值的工具書，為投身于政務(wù)大模型建設(shè)與應(yīng)用的工作促進(jìn)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的深度交流與合作，共同推動(dòng)政務(wù)大模型技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展；成為一盞照亮政務(wù)智能化轉(zhuǎn)型征程的明燈，為政府部門科學(xué)決策、高效施政提供有力支撐，最終實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)質(zhì)量與社會(huì)治理水平的飛躍提升，讓廣大民眾享受到數(shù)字時(shí)代在報(bào)告過程中，盡管我們竭盡全力確保內(nèi)容的準(zhǔn)確性、全面性與前瞻性，但鑒于政務(wù)大模型領(lǐng)域發(fā)展日新月異，書中難免存在不足之處，懇請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。希望本報(bào)告能引發(fā)更多關(guān)于政務(wù)大模型 1 4 6 9(一)政務(wù)大模型部署應(yīng)用總體框架 9 21 23 31 43(三)社會(huì)治理類典型場(chǎng)景 45 48 地應(yīng)用 共用 高效 (四)強(qiáng)化改革創(chuàng)新，完善運(yùn)行機(jī)制，健全 附件：政務(wù)大模型典型場(chǎng)景案例 1.行業(yè)大模型蓬勃發(fā)展，加速與產(chǎn)業(yè)深度融合基本形成“3+2”的格局，其中“3”是指OpenAI(背靠微軟)、Anthropic(背靠亞馬遜)和谷歌，“2”是指xAI和Meta,這2025年預(yù)計(jì)會(huì)繼續(xù)收斂。在這一背景下，礎(chǔ)大模型作為應(yīng)用端內(nèi)容生成的外掛知識(shí)截至2025年3月，在我國備案和登記的大模型超過550個(gè)，其中90%以上都是垂直2.高質(zhì)量數(shù)據(jù)需求日益迫切，成為決定模型能力的核心因素工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量也在持續(xù)增加。2017年發(fā)布并被廣泛認(rèn)為引發(fā)了大語言模型革命的Transformer模型，是在大約20億個(gè)詞元的基礎(chǔ)上訓(xùn)練出來的。到2020年GPT-3175B(ChatGPT的基礎(chǔ)模型之一) 2025年 是在約3740億個(gè)詞元上訓(xùn)練出來的。相比之下，Meta的旗艦大語言模型，即2024年夏天發(fā)布的Llama3.3,則是在大約15C萬億個(gè)詞元上訓(xùn)練出來的。根據(jù)EpochAI的最新研究，大語言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模大約每8個(gè)月翻一番。目前公開、可用的數(shù)據(jù)基本已被用于大模型訓(xùn)練，對(duì)新的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，特別是高質(zhì)量專業(yè)數(shù)據(jù)集的需求日益迫切。訓(xùn)煉數(shù)據(jù)集規(guī)模訓(xùn)煉數(shù)據(jù)集規(guī)模(詞元-對(duì)數(shù)刻度)M3.智能算力需求持續(xù)增長，單位成本持續(xù)大模型的快速發(fā)展與應(yīng)用，使得模型訓(xùn)練計(jì)算量年增長達(dá)4—5倍、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模年增長50倍、訓(xùn)練檢查點(diǎn)存儲(chǔ)規(guī)模年增長約10倍。在新增算力市場(chǎng)上，超過50%的新需求由AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)生。2024年，美國AI和云計(jì)算公司的資本支出總規(guī)模超過3000億美元，其中微軟云、谷歌云、亞馬遜云、Meta等公司的資本支出都超過了500億美元，主要用于采購大量最先進(jìn)的GPU和AI芯片，并構(gòu)建十萬卡以上規(guī)模、更高效率的算力基礎(chǔ)設(shè)施。 亞馬遜云AWS20萬-40萬自研卡印第安納州北部預(yù)計(jì)2025年投入使用微軟云Azure預(yù)計(jì)10萬H1002024年底建成OpenAIGPT模型10萬+TPU愛荷華州&俄亥俄州2025年擴(kuò)展到30萬谷歌Gemini模型路易斯安那州2024年12月開工建設(shè)Llama模型成本方面，人工智能變得更加高效、經(jīng)濟(jì)和易用。以達(dá)到GPT-3.5水平的人工智能模型查詢成本為例，成本已從2022年11月的每百萬詞元20美元，降至2024年10月的每百萬詞元0.07美元，18個(gè)月內(nèi)降幅達(dá)99.65%。根據(jù)任務(wù)類型不同，大語言模型的推理價(jià)格年降幅約在88.9%至99.9%不等。硬件層面，硬件性能正以每年43%的速度增長，每1.9年實(shí)現(xiàn)翻倍。其成本每年下降30%,而能效則以每年40%的幅度持續(xù)改善，模型開源通過“集眾智、采眾長”的發(fā)展模式，促進(jìn)AI技術(shù)競(jìng)爭和發(fā)展。各行各業(yè)無需從頭訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，基于開源模型迅速開發(fā)形成專屬模型應(yīng)用。全球最大的AI開源模型社區(qū)HuggingFace上，聚合了超過51萬個(gè)開源大模型、23萬個(gè)數(shù)據(jù)集，極大地降低了人工智能技術(shù)門檻。隨著2025年我國DeepSeek的爆火，并宣布免費(fèi)開源，加速了全球模型開源進(jìn)程。OpenAI也隨后宣布向所有用戶開放ChatGPT搜索功能，免費(fèi)無限使用。這些開源進(jìn)展讓AI更加“平民化”。例如，非洲多個(gè)國家利用DeepSeekR1低成本訓(xùn)練醫(yī)療診斷模型，成本僅為傳統(tǒng)方案的5%。5.智能體展現(xiàn)初步潛力，推動(dòng)大模型創(chuàng)新智能體(Agent)的落地應(yīng)用，成為加速AI商業(yè)化的重要突破口。2025年1月，OpenAICEO奧特曼表示“2025年可能會(huì)看到第一批Agent加入勞動(dòng)力大軍，并對(duì)公司生產(chǎn)力產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響”。中國工程院院士鄔賀銓在/2025年ICT行業(yè)趨勢(shì)年會(huì)上表示，2025年不僅是智能體的元年，也將是AI終端持續(xù)的人類干預(yù)，可根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)自主規(guī)劃和完成端到端的任務(wù)，AI將從被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)執(zhí)行轉(zhuǎn)變。智能體在提升企業(yè)競(jìng)爭力、創(chuàng)新商業(yè)模式和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)方面，將展現(xiàn)更大的應(yīng)用價(jià)值。例如，美國企業(yè)ArtisanAI開發(fā)的“AI銷售代表”,能以高質(zhì)量、個(gè)性化的服務(wù)通過LinkedIn、郵件等方式聯(lián)系潛①資料來源：互聯(lián)網(wǎng)資料整理。2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告.在客戶，并能根據(jù)人類銷售員提供的指導(dǎo)來優(yōu)化寫作風(fēng)格，以獲得更好的用戶回應(yīng)。當(dāng)前，率先推出Agent的AI原生企業(yè)，已展現(xiàn)出強(qiáng)勁的營收增長勢(shì)頭。百度文心智能體平臺(tái)已匯聚15萬企業(yè)和80萬開發(fā)者；京東云言犀平臺(tái)支持企業(yè)快速部署行業(yè)專用智能體；過10萬家組織通過其CopilotStudio創(chuàng)建或編行政策布局和引導(dǎo)，推進(jìn)人工智能大模型在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。英國在2019年6月，就由政府?dāng)?shù)字服務(wù)部(GDS)和人工智能辦公室(OAI)聯(lián)合發(fā)布了《公共部門構(gòu)建和使用人工智能指南》①,希望公共部門了解人工智能并抓住其中的機(jī)遇。2024年1月，英國中央數(shù)字與數(shù)據(jù)辦公室發(fā)布《英國政府生成式人工智能框架》②,制定了十項(xiàng)核心原則，用于指導(dǎo)政府和公共部門中生成式人工智能的應(yīng)用。2025年2月，英國政府?dāng)?shù)字服務(wù)部(GDS)了《英國政府生成式人工智能框架》,幫助公共部門更好地理解人工智能能夠做什么、不能做什么,以及如何減輕它帶來的風(fēng)險(xiǎn)，為政府和公共部門提供安全、有效、負(fù)責(zé)任使用人工智能的技術(shù)指導(dǎo)。同時(shí)，開始集中提供面向公共部門的人工智能資源④,包括人工智能課程、案例等，并組建跨政府部門的人工智能實(shí)踐社區(qū)，每月召開一次會(huì)議進(jìn)美國國土安全部(DHS)2025年1月發(fā)一個(gè)系統(tǒng)性框架，旨在幫助政府官員負(fù)責(zé)任地使用生成式AI技術(shù)，以改善公共服務(wù)。2025年4月，美國白宮管理和預(yù)算辦公室 (OMB)發(fā)布關(guān)于聯(lián)邦機(jī)構(gòu)使用人工智能和聯(lián)邦采購的兩項(xiàng)修訂政策，強(qiáng)調(diào)通過創(chuàng)新、治理和公眾信任加速聯(lián)邦政府對(duì)人工智能的使用?,并推動(dòng)政府高效采購人工智能⑦,以消除美國在人工智能領(lǐng)域發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)地位的①Aguidetousingartificialintelligenceinthepublicsector.https④Artificialintelligenceresourcesforthepublicsecto⑥https://w/wp-content/uploads/2025/02/M-25-21-Accelerati 新趨勢(shì)：大模型加速政務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新也相繼出臺(tái)了面向政務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能開發(fā)使用的專門政策，用于指導(dǎo)和規(guī)范各政府表：部分國家政務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能部署應(yīng)用相關(guān)政策國家發(fā)布時(shí)間發(fā)布部門英國公共部門構(gòu)建和使用人工智能指南2019年6月智能辦公室(OAI)英國政府生成式人工智能框架2024年1月2025年2月英國政府?dāng)?shù)字服務(wù)部(GDS)美國公共部門生成人工智能(GenAI)部署手冊(cè)2025年1月美國國土安全部(DHS)人工智能應(yīng)用2025年4月2025年4月2023年9月公共服務(wù)臨時(shí)生成式AI指南2023年7月政府首席數(shù)字官(GCDO)公共服務(wù)AI框架②2025年1月政府首席數(shù)字官(GCDO)公共服務(wù)負(fù)責(zé)任的生成式AI指南③2025年2月政府首席數(shù)字官(GCDO)數(shù)據(jù)的咨詢指南2024年3月2024年10月新加坡最高法院日本2023年6月日本個(gè)人情報(bào)保護(hù)委員會(huì)以下共同關(guān)注重點(diǎn)：一是積極引導(dǎo)使用，人工智能大模型作為一項(xiàng)新技術(shù)，積極的政策導(dǎo)向至關(guān)重要，發(fā)達(dá)國家普遍通過政策文件鼓勵(lì)和支持應(yīng)用。二是明確應(yīng)用場(chǎng)景，當(dāng)前普遍集中于智能問答、智能搜索、精準(zhǔn)政策服務(wù)、市民熱線服務(wù)及公文寫作等。三是明具有一系列潛在風(fēng)險(xiǎn)，國外各國在厘清數(shù)據(jù)安全、隱私泄露、歧視偏見等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的基 礎(chǔ)上，提出相應(yīng)的管控原則，避免技術(shù)濫用和失控。四是建立使用指南，引導(dǎo)公務(wù)人員如何高效利用人工智能大模型。如英國政府的《英國政府人工智能行動(dòng)指南》,加拿大政府的《聯(lián)邦機(jī)構(gòu)使用生成式人工智能的指南》等。2.我國各級(jí)政府積極開展探索，取得初步2025年之前，我國政務(wù)領(lǐng)域的大模型應(yīng)用并不普遍，主要原因是私有化成本高、推理能力不強(qiáng)、應(yīng)用受限。DeepSeek的出現(xiàn)，極大降低了政務(wù)大模型私有化部署的門檻，為生成式人工智能在政務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供了可能。目前，以DeepSeek為首的大模型以開源生態(tài)、高效算力、超強(qiáng)推理、國產(chǎn)適配和超低成本部署的核心優(yōu)勢(shì)，全面為政務(wù)大模型部署應(yīng)用按下加速鍵。一是助力政務(wù)服務(wù)從“能辦”向“好辦”轉(zhuǎn)變。大模型技術(shù)與政務(wù)咨詢系統(tǒng)結(jié)合，能政府內(nèi)部檢索、公文寫作、辦文辦件等方面，能夠輔助公務(wù)人員提升辦公效率，提供工作效能。例如，深圳福田區(qū)推出的政務(wù)大模型修正準(zhǔn)確率超過95%,審核時(shí)間縮短90%,錯(cuò)誤率控制在5%以內(nèi)。三是賦能城市從“治理”向“智理”升級(jí)。將大模型引入政務(wù)領(lǐng)域，能夠有效提升政府決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，推動(dòng)政府管理的智能化和精細(xì)化。一方面，人工智能大模型可以動(dòng)態(tài)應(yīng)對(duì)城市多元治理主體的數(shù)字治理需求，實(shí)時(shí)捕捉和充分理解公眾在數(shù)字空間中的意見、偏好、需求，運(yùn)用算法推薦系統(tǒng)為公眾提供其所需的政策信息和公共資源。另一方面，人工智能大模型可以提升城市數(shù)字治理過程中的整體韌性和安全性，識(shí)別城市運(yùn)行系統(tǒng)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和脆弱環(huán)節(jié)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)，提高城市應(yīng)急響應(yīng)和危機(jī)管理能力。夠提高對(duì)用戶自然語言和問詢上下文的理解能力，自動(dòng)精準(zhǔn)抽取用戶需求，提高回復(fù)準(zhǔn)確性和辦事成功率。例如，廣東省2024年初啟動(dòng)政務(wù)服務(wù)網(wǎng)迭代和優(yōu)化升級(jí)，基于通用大模型開發(fā)上線政務(wù)AI智慧服務(wù)模型，上線2個(gè)月內(nèi)提供搜索、問答服務(wù)累計(jì)超過40萬次，日均服務(wù)6250次，用戶的服務(wù)訴求識(shí)別率提升到95%以上，搜索引擎命中率提升到99%以上。二是輔助機(jī)關(guān)辦公從“效率”向“效能”躍遷。大模型及其衍生產(chǎn)品能勝任內(nèi)容生成、資料整合、摘要總結(jié)、辦件分發(fā)等任務(wù)，在(三)政務(wù)大模型面臨的主要問題盡管人工智能大模型技術(shù)在政務(wù)領(lǐng)域機(jī)遇巨大，且已初步取得顯著進(jìn)展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)和問題。一是在技術(shù)層面，大模型技術(shù)復(fù)雜且更新迭代快，落地應(yīng)用難度大。大模型的技術(shù)復(fù)雜性強(qiáng)，體現(xiàn)在大模型的訓(xùn)練和部署過程中，需要處理大量的數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)復(fù)雜的算法、優(yōu)化模型性能等，同時(shí)大模型技術(shù)本身的更新迭代速度也很快。這要求大模型技術(shù)的實(shí)現(xiàn)與部署需要專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和豐富的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，但在政務(wù)實(shí)踐中往往比較欠缺。此外， 大模型的訓(xùn)練和部署需要大量的計(jì)算資源，如GPU、CPU和云服務(wù)器等，導(dǎo)致了高昂的成本，建設(shè)投入巨大。因此，如何綜合考慮各種實(shí)際情況，將大模型與政務(wù)工作緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)大模型的落地應(yīng)用，是大模型應(yīng)用響大模型性能和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)是大模型的血液，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是確保大模型準(zhǔn)確、高效運(yùn)行的關(guān)鍵。然而，當(dāng)前的政務(wù)數(shù)據(jù)往往存在不完整、不準(zhǔn)確、不及時(shí)等問題，導(dǎo)致大模型無法獲得足夠有價(jià)值的信息，從而影響其性能表現(xiàn)。當(dāng)前各地區(qū)各行業(yè)政務(wù)數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍存在，各部門之間、各地區(qū)之間的數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通，造成大模型無法全面此外，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊也會(huì)對(duì)大模型的性能產(chǎn)生負(fù)面影響，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致大模型做出錯(cuò)誤的判斷和預(yù)測(cè)，甚至可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。因此，如何確保政務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和及時(shí)更新，是大模型在政務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用面臨的重要挑戰(zhàn)。三是在應(yīng)用層面，大模型“幻覺”可能損害政府權(quán)威性和公信力。政務(wù)場(chǎng)景要求公共部門提供權(quán)威、精準(zhǔn)的信息和服務(wù)，而生成式人工智能輸出的內(nèi)容可能偏離事實(shí)，或由于對(duì)提問的語義理解能力有限，知識(shí)供給范圍較小且存在陳舊知識(shí)，生成內(nèi)容存在一定誤導(dǎo)性等問題。同時(shí)，大模型內(nèi)部的運(yùn)行邏輯和推理過程難以解釋，無法追溯其背后的邏輯和依據(jù)，使其在應(yīng)用過程中如何界定模型開發(fā)方、模型使用方、監(jiān)管方等各方權(quán)責(zé)成為一個(gè)復(fù)雜的問題，很容易導(dǎo)致責(zé)任推諉和監(jiān)管漏洞。這也是不少地方和部門不敢在政務(wù)場(chǎng)景使用大模型的原因，需要后續(xù)對(duì)政務(wù)大模型進(jìn)行針對(duì)性地優(yōu)化調(diào)整，并明確其應(yīng)用場(chǎng)景和模式，推動(dòng)政務(wù)大模型的實(shí)際四是在安全層面，面臨內(nèi)容安全、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)。政務(wù)數(shù)據(jù)往往涉及公民個(gè)人信息、企業(yè)信息、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)如何安全高效地為大模型供給政務(wù)數(shù)據(jù)仍是探索中的重要話題。同時(shí)，政務(wù)領(lǐng)域的大模型應(yīng)用還面臨著算法透明度和可解釋性的挑戰(zhàn)，如果公眾難以理解大模型的決策依據(jù)，可能導(dǎo)致公眾信任度降低。此外，大模型的政務(wù)應(yīng)用還需兼顧倫理道德的考量，如公平、正義等，否則可能導(dǎo)致決策結(jié)果不符合社會(huì)主流價(jià)值觀，或是在無形之中造成了對(duì)某些群體的歧視等問題。遵守政策法規(guī)也是政務(wù)領(lǐng)域決策的基本要求，但各類政策法規(guī)體系比較復(fù)雜，大模型決策過程可能難以充分兼臨低效浪費(fèi)、建而不用等風(fēng)險(xiǎn)。目前，政務(wù)大模型部署應(yīng)用中的算力資源建設(shè)分散，難以復(fù)用，存在資源浪費(fèi)現(xiàn)象。一方面，由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃和指導(dǎo)，各地政府和部門往往各自為戰(zhàn)，很多城市都有智算中心的建設(shè)2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告力孤島”。這種分散建設(shè)不僅增加了財(cái)政負(fù)擔(dān)，而且降低了資源利用效率。另一方面，C雖然大模型在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大，但在實(shí)際操作中相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景的開發(fā)并不充分，存在技術(shù)與實(shí)際政務(wù)需求脫節(jié)的情況。一些大模型未能緊密結(jié)合政務(wù)工作的具體場(chǎng)景，導(dǎo)致“只建不用”的現(xiàn)象發(fā)生，使得許多政務(wù)大模型項(xiàng)目成為“面子工程”,缺乏實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 二新思路：政務(wù)大模型建設(shè)的框架和原則政務(wù)大模型的部署應(yīng)用與傳統(tǒng)政務(wù)系統(tǒng)具有顯著區(qū)別。從部署角度來講，既有鮮明的大模型技術(shù)特征，又要和政務(wù)領(lǐng)域的特定要求做好銜接；從應(yīng)用角度來講，既可在各類政務(wù)場(chǎng)景中發(fā)揮作用，又具有明顯的功能復(fù)用性。為確保政務(wù)大模型規(guī)范有序發(fā)展，必須構(gòu)建一套科學(xué)合理的總體框架，明確部署應(yīng)用的原則要求，處理好建設(shè)運(yùn)營中的政企協(xié)作關(guān)系，推動(dòng)政務(wù)大模型部署應(yīng)用取得(一)政務(wù)大模型部署應(yīng)用總體框架面向不同的政務(wù)需求、基礎(chǔ)條件，政務(wù)大模型有著不同的實(shí)踐路徑選擇。但無論建設(shè)部署模式如何，都涉及算力、數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用、場(chǎng)景、安全、管理等方面的內(nèi)容，可以歸結(jié)為政務(wù)大模型構(gòu)成、支撐體系、政務(wù)場(chǎng)景3個(gè)維度。如下圖所示：政務(wù)大模型構(gòu)成政務(wù)大模型構(gòu)成視覺語音大模型大模型多模態(tài)公開專用規(guī)劃置模型與全全評(píng)估面向全生命周期的監(jiān)測(cè)評(píng)估(內(nèi)評(píng)估面向用戶滿息度的評(píng)估評(píng)價(jià)應(yīng)用服務(wù)模型能力基礎(chǔ)支撐大語言圖：政務(wù)大模型部署應(yīng)用總體框架2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告政務(wù)大模型構(gòu)成是從技術(shù)維度對(duì)政務(wù)大模型建設(shè)部署核心工作和關(guān)鍵模塊的解構(gòu)，其中，基礎(chǔ)支撐是政務(wù)大模型部署應(yīng)用的基礎(chǔ)保障，包括算力、數(shù)據(jù)兩大類核心資源。從當(dāng)前建設(shè)發(fā)展的實(shí)際情況看，政務(wù)大模型的算力資源主要是部署在政務(wù)外網(wǎng)上的智算資源，統(tǒng)籌部署和分散部署的情形同時(shí)存在；部分不涉及敏感內(nèi)容，完全運(yùn)行在互聯(lián)網(wǎng)上的政務(wù)大模型，也有直接利用互聯(lián)網(wǎng)算力資源的情形。而數(shù)據(jù)是政務(wù)大模型部署應(yīng)用能否取得實(shí)效的核心要素，需在現(xiàn)有政務(wù)數(shù)據(jù)歸集、治理等工作的基礎(chǔ)上，面向大模型建設(shè)實(shí)際，開發(fā)高質(zhì)量政務(wù)數(shù)據(jù)集。政務(wù)數(shù)據(jù)集又可以根據(jù)提供方式不同，分為公開政務(wù)數(shù)據(jù)和專用政務(wù)數(shù)據(jù)。模型能力是政務(wù)大模型部署應(yīng)用的核心，包括模型和知識(shí)庫兩類核心資源。面向政務(wù)領(lǐng)域的不同需求，可以采用大語言模型、視覺大模型、語音大模型、多模態(tài)大模型等多種模型資源進(jìn)行政務(wù)大模型構(gòu)建。目前在政務(wù)大模型的部署和應(yīng)用過程中，往往會(huì)采用外掛知識(shí)庫的形式，提升政務(wù)大模型的實(shí)際應(yīng)用效果。應(yīng)用服務(wù)是政務(wù)大模型能力的集中體現(xiàn)，包括檢索增強(qiáng)、模型微調(diào)、智能體構(gòu)建，以及政務(wù)大模型應(yīng)用服務(wù)管理等多項(xiàng)工作。適用于不同場(chǎng)景的具體政務(wù)大模型，正是在應(yīng)用服務(wù)的支撐下有序部署應(yīng)用的必要手段，包括制度規(guī)范、安全保障、監(jiān)測(cè)評(píng)估3個(gè)方面。其中，制度規(guī)則是政務(wù)大模型部署應(yīng)用取得實(shí)效的基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等內(nèi)容。安全保障是助力政務(wù)大模型長期穩(wěn)妥運(yùn)行的關(guān)鍵支撐，包括算力與數(shù)據(jù)安全、模型與應(yīng)用安全、應(yīng)急響應(yīng)與處置等內(nèi)容。監(jiān)測(cè)評(píng)估是保證政務(wù)大模型部署應(yīng)用成效的重要手段，包括面向全生命周期的監(jiān)測(cè)評(píng)估(內(nèi)評(píng)估)、面向用戶滿意度的評(píng)估評(píng)價(jià)(外評(píng)估)等不同方式。政務(wù)場(chǎng)景是政務(wù)大模型部署應(yīng)用、釋放機(jī)關(guān)辦公、輔助決策4大類型。在政務(wù)服務(wù)為公眾提供便捷、精準(zhǔn)的政務(wù)服務(wù)；在社會(huì)治大模型可為政務(wù)決策提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持和(二)政務(wù)大模型部署應(yīng)用的原則要求政務(wù)大模型的核心價(jià)值不在于打造通用型、全能化的技術(shù)平臺(tái)，而在于聚焦政務(wù)治理的實(shí)際問題，提供面向關(guān)鍵場(chǎng)景的高效智能支持。建設(shè)工作的出發(fā)點(diǎn)應(yīng)立足于對(duì)政務(wù)業(yè)務(wù)全流程的深入理解和關(guān)鍵需求的精準(zhǔn)識(shí)別，確保技術(shù)應(yīng)用契合實(shí)際、精準(zhǔn)賦能。在對(duì)響應(yīng)時(shí)效有明確要求的業(yè)務(wù)場(chǎng)景為優(yōu)先切入方向。同時(shí)，要科學(xué)把握政務(wù)服務(wù)中“輔 助決策”與“自動(dòng)處理”的合理邊界，明確大模型在不同業(yè)務(wù)流程中的角色定位。特別是在涉及公共安全、財(cái)政決策、重大審批等敏感領(lǐng)域，更應(yīng)強(qiáng)化人機(jī)協(xié)同機(jī)制，堅(jiān)守技術(shù)輔助的原則，嚴(yán)防其對(duì)法定職責(zé)的替代與在應(yīng)用機(jī)制上，應(yīng)建立“需求一應(yīng)用—反饋”的閉環(huán)體系，將用戶反饋、系統(tǒng)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)績效納入模型持續(xù)優(yōu)化流程，推動(dòng)模型能力還應(yīng)因地制宜、分類施策，充分考慮地區(qū)治理模式、部門職責(zé)劃分和服務(wù)對(duì)象特征，推動(dòng)“分級(jí)分類”應(yīng)用部署，切實(shí)避免“一刀切”和“模式套用”,實(shí)現(xiàn)差異化推進(jìn)、精準(zhǔn)化政務(wù)大模型的開發(fā)與部署涉及高強(qiáng)度的算力投入、復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理、持續(xù)的模型訓(xùn)練及覆蓋全生命周期的安全保障，具有建設(shè)成本高、技術(shù)門檻高、運(yùn)維要求高的顯著特不僅將導(dǎo)致算力資源、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和專業(yè)人力的嚴(yán)重浪費(fèi)，還容易引發(fā)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、能力差異大、安全難協(xié)同等問題，進(jìn)而制約整體建設(shè)成效和政務(wù)服務(wù)效能。為破解碎片化困境，應(yīng)加快構(gòu)建共建共享、集約高效的發(fā)展格局，推動(dòng)政務(wù)大模型資源配置向集約化、構(gòu)建涵蓋技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)流程、安全保障等維度的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，夯實(shí)高質(zhì)量發(fā)展的制度基礎(chǔ)。在實(shí)施路徑上，應(yīng)以整合存量資源、推動(dòng)共建共享為核心，加快推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施集約化，整合分散的算力、網(wǎng)絡(luò)及公共支撐能力，構(gòu)建統(tǒng)一的底層支撐平臺(tái)。在此基礎(chǔ)上，聚焦政務(wù)效能提升和治理能力現(xiàn)代化目標(biāo)，推動(dòng)協(xié)同辦公、智能審批、綜合服務(wù)等重點(diǎn)業(yè)務(wù)深度融合，打通數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)能力共享和應(yīng)用層創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)，形成“基礎(chǔ)設(shè)施整合—平臺(tái)能力共建—上層應(yīng)用協(xié)同”的全鏈條發(fā)展路徑。通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、共享能力、片化工具拼接”邁向“系統(tǒng)化協(xié)同平臺(tái)”,構(gòu)筑起支撐政府跨層級(jí)、高效率、智能化運(yùn)行的堅(jiān)實(shí)數(shù)字底座。特色化發(fā)展是政務(wù)大模型實(shí)現(xiàn)差異化突破與可持續(xù)價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵路徑。各地應(yīng)立足發(fā)展定位與資源稟賦，科學(xué)規(guī)劃應(yīng)用場(chǎng)景，深化本地知識(shí)體系融合，拓展跨領(lǐng)域協(xié)同邊界，在國家統(tǒng)一戰(zhàn)略框架下，探索一條因地制宜、錯(cuò)位發(fā)展、協(xié)同共贏的高質(zhì)量建設(shè)路徑。鑒于各地在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政務(wù)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、社會(huì)服務(wù)需求及技術(shù)基礎(chǔ)方面存在明顯差異，推動(dòng)政務(wù)大模型建設(shè)走特色化發(fā)展之路尤為必要。各地可聚焦本地優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域，打造示范性強(qiáng)、可復(fù)制推廣的精品應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)以點(diǎn)帶面、梯次推進(jìn)的創(chuàng)新格局。應(yīng)優(yōu)先圍繞急需解決的核心政務(wù)問題，建設(shè)具有引領(lǐng)性的標(biāo)桿場(chǎng)景工程，作為驅(qū)動(dòng)模型深度融入政務(wù)業(yè)務(wù)的突破口。為提升模型對(duì)本地語言風(fēng)格、方言表達(dá)、政策術(shù)語與治理邏輯的精準(zhǔn)理解和友好互動(dòng)體驗(yàn)，應(yīng)加強(qiáng)本地化語料采集與訓(xùn)練優(yōu)化，增強(qiáng)模型親和2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告力與實(shí)用性。同時(shí)，要積極拓展“政務(wù)大模型+產(chǎn)業(yè)智能”的融合應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)模型能力向區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)治理等領(lǐng)域延伸，實(shí)現(xiàn)技術(shù)溢出與附加值釋放。鼓勵(lì)具備技術(shù)能力、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)或政務(wù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)的地區(qū)牽頭，聯(lián)合周邊區(qū)域組建跨域協(xié)作體，推動(dòng)功能協(xié)機(jī)制化的協(xié)同發(fā)展格局，打造具有示范引領(lǐng)作用的政務(wù)大模型聯(lián)合創(chuàng)新高地。4.輔助型定位：明確邊界，強(qiáng)化人機(jī)間政務(wù)大模型在應(yīng)用中必須堅(jiān)持“輔助為主、決策為輔”的核心定位原則，明確其在政務(wù)流程中扮演的是“智能助手”而非“權(quán)威裁決者”的角色。這一定位不僅體現(xiàn)了對(duì)當(dāng)前技術(shù)能力邊界的理性認(rèn)識(shí)與尊重，更彰顯了對(duì)行政權(quán)力運(yùn)行機(jī)制與公共安全責(zé)任的高度敬畏。在大模型的建設(shè)、部署與運(yùn)行全過程中，應(yīng)從制度層面強(qiáng)化“人機(jī)協(xié)同”的核心理念，結(jié)合不同政務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，科學(xué)界定其輔助職能與使用邊界，確保其在合理授行政審批等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中被誤用、濫用或過度依賴。政務(wù)大模型不應(yīng)替代公務(wù)人員的專業(yè)釋放人力資源、推動(dòng)科學(xué)治理的重要技術(shù)支撐。為確保該定位落地見效，需在制度建設(shè)中明確權(quán)限管理、操作流程和責(zé)任追溯機(jī)制，確保模型運(yùn)行過程的安全性、透明度與可控性。通過構(gòu)建系統(tǒng)完善的治理機(jī)制與制度保障體系，推動(dòng)人機(jī)協(xié)同的深度融合，政務(wù)大模型將真正成為提升政府治理能力與服務(wù)水平的有力工具，實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能與行政責(zé)任的5.持續(xù)性迭代：構(gòu)建閉環(huán)，推動(dòng)長效化政務(wù)大模型并非一次性建設(shè)完成的靜態(tài)工程，而是一個(gè)需持續(xù)演進(jìn)的復(fù)雜系統(tǒng)。隨著政務(wù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的拓展、政策導(dǎo)向的調(diào)整、技術(shù)能力的升級(jí)以及公眾需求的變化，模型的能力邊界、適配范圍與部署方式也需不斷迭代更新。為確保其長期有效性與先進(jìn)性，必須構(gòu)建健全的持續(xù)優(yōu)化機(jī)制，通過系統(tǒng)采集用戶交互記錄、錯(cuò)誤糾正行為、反饋意見等高質(zhì)量數(shù)據(jù)，推動(dòng)模型訓(xùn)練與微調(diào)，實(shí)現(xiàn)以用促訓(xùn)、以訓(xùn)促優(yōu)；同時(shí)，動(dòng)態(tài)維護(hù)政務(wù)知識(shí)庫，確保模型知識(shí)與政策法規(guī)同步更新。應(yīng)建立以場(chǎng)景反饋為核心的閉環(huán)機(jī)制，在政務(wù)服務(wù)和社會(huì)治理等關(guān)鍵場(chǎng)景中，采集用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)評(píng)估與技術(shù)指標(biāo)，形成“問題識(shí)別一能力優(yōu)化—迭代部署”的閉環(huán)鏈路，持續(xù)提升模型對(duì)多變業(yè)務(wù)場(chǎng)景與治理需求的適應(yīng)性。此外，還需健全標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估與安全風(fēng)控體系，構(gòu)建覆蓋準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、安全性等多維指標(biāo)的綜合評(píng)估體系，結(jié)合紅隊(duì)測(cè)試等手段，對(duì)新版本模型進(jìn)行穩(wěn)定性驗(yàn)證與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，確保演進(jìn)過程可量化、可控化。在完善制度、先進(jìn)技術(shù)平臺(tái)與高效運(yùn)行流程的共同支撐下，政務(wù)大模型方能真正實(shí)現(xiàn)“用得起、用得好、用得久”的目標(biāo)，持續(xù)賦能數(shù)字政府建設(shè)。 (三)多元協(xié)同的政務(wù)大模型建設(shè)體系大模型具有極強(qiáng)的技術(shù)性，且投資大，想要構(gòu)建真正有用、好用的政務(wù)大模型，必須整合政府、市場(chǎng)、社會(huì)多方力量，促使多方協(xié)作的良性互動(dòng)。北京、廣東、深圳等地方前期在政企合同共同打造政務(wù)大模型方面開以北京市為例，選擇了“以政府引導(dǎo)為核心”的政務(wù)大模型政企合作模式。由北京市政務(wù)服務(wù)管理局作為主要負(fù)責(zé)部門，組建包括牽頭部門、業(yè)務(wù)部門、試點(diǎn)地區(qū)、大模型企業(yè)、算力支撐企業(yè)、數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)、第三方測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)等多角色參與的政務(wù)服務(wù)大模型創(chuàng)新應(yīng)用聯(lián)合體。政府側(cè)提供政策支持和應(yīng)用場(chǎng)景，企業(yè)側(cè)提供技術(shù)支持和解決方案。2023年7月，北京市在"2023全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)——人工智能高峰論壇”上發(fā)布了政務(wù)咨詢、政策服務(wù)、接訴即辦、政務(wù)辦事等四個(gè)方面的通用人工智能大模型應(yīng)用場(chǎng)景需求，并組織百度、阿里、智譜等企業(yè)及公積金、交管、市場(chǎng)監(jiān)管和不動(dòng)產(chǎn)登記等4個(gè)部門共同參與，以“先期‘賽馬’和開門測(cè)試+后續(xù)私有化部署”的方式進(jìn)行專業(yè)領(lǐng)域政務(wù)大模型的構(gòu)建與優(yōu)化，推動(dòng)AI大模型在北京政務(wù)大模型的應(yīng)用特點(diǎn)、能力邊界以及與業(yè)務(wù)的結(jié)合方式。其中，政務(wù)咨詢是大語言模型較為契合的應(yīng)用，既可以相對(duì)快速地進(jìn)行能力匹配，便于推動(dòng)，又能夠比較好地檢驗(yàn)?zāi)Ｐ湍芰?。但由于大模型廠商較多，先期無法確定哪個(gè)最適合，因此采取了“賽馬”和開門測(cè)試的機(jī)制，在政務(wù)咨詢場(chǎng)景確定了3家大模型。同時(shí)，政府業(yè)務(wù)復(fù)雜多樣，在各部門同步推動(dòng)，難度大，因此采取模型與部門結(jié)對(duì)的方式，選取了4家試點(diǎn)單位中的高頻北京住房公積金管理中心百度&阿里&智譜北京市公安局公安交通管理局阿里&智譜北京市市場(chǎng)監(jiān)督管理局百度北京市規(guī)劃和自然資源委員會(huì)北京市規(guī)劃和自然資源委員會(huì)海淀分局阿里&智譜北京市形成了一系列的創(chuàng)新機(jī)制和策略，一是政府與企業(yè)創(chuàng)新聯(lián)合體的機(jī)制。北京市政府與企業(yè)之間建立了創(chuàng)新聯(lián)合體機(jī)制，通過政府的政策引導(dǎo)與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力相結(jié)合，共同推動(dòng)大模型技術(shù)的應(yīng)用。這種2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告.機(jī)制不僅加速了技術(shù)的本地化進(jìn)程，還為城市治理提供了有力的技術(shù)支撐。通過政策激勵(lì)和項(xiàng)目合作，形成了政企雙方互利共贏的二是小切口落地策略。在大模型技術(shù)的推廣應(yīng)用中，北京市采用了“小切口落地”策略，即通過具體、可操作的小規(guī)模項(xiàng)目先行實(shí)施，來探索和完善大模型技術(shù)的應(yīng)用。這種策略強(qiáng)調(diào)開放性和系統(tǒng)性，保證了技術(shù)的靈活性和擴(kuò)展性，同時(shí)避免了對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)造成干擾。三是模型群與綜合體的設(shè)計(jì)框架。針對(duì)政務(wù)服務(wù)的多樣化需求，北京市提出了構(gòu)建模型綜合體”。這些模型群能夠協(xié)同工作，高效率的智能服務(wù)系統(tǒng)，極大提升了服務(wù)智署模式，允許在維持技術(shù)多樣性的同時(shí)，利用不同模型廠商的優(yōu)勢(shì)。這種模式增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，為未來技術(shù)的升級(jí)和2.“以企業(yè)產(chǎn)品為核心”的政企合作傳統(tǒng)政務(wù)信息化系統(tǒng)是基于明確需求進(jìn)而基于生成式人工智能技術(shù)的政務(wù)大模型應(yīng)用則能夠面向不確定的、臨時(shí)性的需求給出快速響應(yīng)。同時(shí)，大模型是在使用中不斷優(yōu)化演進(jìn)的，政務(wù)大模型應(yīng)用也需要持續(xù)、高頻次地迭代升級(jí)。真正有效的政務(wù)大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用需要海量算力資源，不是一家政府機(jī)構(gòu)能單獨(dú)承受的。如果投入不足則政務(wù)大模型建設(shè)必然流于形式，而各地方各部門分別投入則會(huì)產(chǎn)生重復(fù)建設(shè)和資源浪費(fèi)。這些特征決定了政務(wù)大模型不能再采用傳統(tǒng)的工程項(xiàng)目制建設(shè)模式和資金使用政策，更適合采用購買服務(wù)的方式獲取所需的政務(wù)大模在這方面，部分國外政務(wù)大模型的部署應(yīng)用方式值得我們研究借鑒。以美國為例，微軟作為美國聯(lián)邦政府領(lǐng)域的重要服務(wù)商，發(fā)布了AzureOpenAI服務(wù)，為政府客戶提供GPT-3、GPT-4及Embeddings等服務(wù)，支撐埃森哲也發(fā)布了專供美國聯(lián)邦政府機(jī)構(gòu)使用建和總結(jié)文本內(nèi)容，包括總結(jié)演講信息、撰寫政策文件及法案草稿、生成選民回應(yīng)草案這些做法可以歸結(jié)為“以企業(yè)產(chǎn)品為核心”的政務(wù)大模型政企合作模式。主要是企業(yè)基于自身理解和政務(wù)領(lǐng)域的建設(shè)積累，研究和發(fā)布針對(duì)政務(wù)領(lǐng)域的大模型產(chǎn)品，并進(jìn)行建設(shè)部署、對(duì)外提供服務(wù)。政府則以購買服務(wù)的形式快速實(shí)現(xiàn)大模型在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，并不承擔(dān)前期的建設(shè)投入和后期的更新迭代任務(wù)，但可以通過政企協(xié)作模式，提供政務(wù)數(shù)據(jù)集以供大模型訓(xùn)練、優(yōu)化使用。在這一過程中，大模型企業(yè)部署、訓(xùn)練、持續(xù) 優(yōu)化各自的政務(wù)大模型，并會(huì)同相關(guān)經(jīng)營主體開發(fā)提供有針對(duì)性的應(yīng)用服務(wù)；各地方各部門按需調(diào)用，并按使用情況付費(fèi)；相關(guān)建設(shè)開發(fā)和維護(hù)運(yùn)營單位，按貢獻(xiàn)分享收益。通過引入市場(chǎng)化的產(chǎn)品和服務(wù)競(jìng)爭機(jī)制，構(gòu)設(shè)、提升政務(wù)服務(wù)效能的新引擎。但是，在實(shí)踐中仍面臨建設(shè)模式分散、數(shù)據(jù)治理復(fù)雜、亟須系統(tǒng)化的路徑與方法指引。推進(jìn)政務(wù)大模型規(guī)范有序發(fā)展建設(shè)，需要統(tǒng)籌考慮政務(wù)大模型的建設(shè)部署思路、高質(zhì)量政務(wù)數(shù)據(jù)集建設(shè)、模型訓(xùn)練與智能體應(yīng)用路徑，以及全鏈條安全保障體系和全過程監(jiān)測(cè)評(píng)估機(jī)制等，充分發(fā)揮政務(wù)大模型對(duì)其在機(jī)關(guān)辦公、政務(wù)服務(wù)、社會(huì)治理等場(chǎng)景的賦能作用，最終實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)智能化水平提升，更好地滿足公眾和企業(yè)的需求。(一)結(jié)合基礎(chǔ)與特色，統(tǒng)籌謀劃大模型1.堅(jiān)持統(tǒng)籌集約的發(fā)展思路政務(wù)大模型不同于以往的電子政務(wù)系統(tǒng)，其功能往往具有很強(qiáng)的復(fù)用性，如果采用傳統(tǒng)電子政務(wù)部門主導(dǎo)、分散建設(shè)的模式，會(huì)帶來明顯的資源浪費(fèi)，影響建設(shè)投入效果。因此，政務(wù)大模型的建設(shè)部署應(yīng)堅(jiān)持統(tǒng)籌集約的整體思路，結(jié)合各地方、各部門的不同一是明確職責(zé)分工。建立跨部門協(xié)調(diào)機(jī)科技等部門間的協(xié)同合作，統(tǒng)籌推進(jìn)政務(wù)大模型建設(shè)部署。明確信息化部門與業(yè)務(wù)部門之間的職責(zé)邊界，對(duì)于通用性較強(qiáng)的場(chǎng)景由信息化部門統(tǒng)籌建設(shè)部署，對(duì)于專業(yè)性強(qiáng)、業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜的場(chǎng)景，充分調(diào)動(dòng)業(yè)務(wù)部門力部門協(xié)作機(jī)制，做好整體規(guī)劃設(shè)計(jì)，統(tǒng)籌開展工作，避免重復(fù)建設(shè)與資源浪費(fèi)。結(jié)合自身需求和特點(diǎn)，選取典型政務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行生成探索構(gòu)建一地建設(shè)、多地多部門復(fù)用的集約化建設(shè)部署模式，以全局思維、系統(tǒng)思維統(tǒng)籌推進(jìn)政務(wù)大模型建設(shè)，防止形成“模型孤三是做好制度建設(shè)。明確生成式人工智能在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用方式和邊界，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求和場(chǎng)景編制面向公務(wù)人員的生成式人工智能提示指南、應(yīng)用規(guī)范和制度體系，落實(shí)“輔助型”定位，提升實(shí)際使用效能。加快建立涵蓋政務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能部署應(yīng)用全流程的管理體系，明確技術(shù)要求與操作指南，及時(shí)解決部署與應(yīng)用過程中的問題， 四是制定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)是政務(wù)大模型規(guī)?；涞氐幕?。通過制定科學(xué)合理的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)政務(wù)數(shù)據(jù)、政務(wù)大模型、政務(wù)智能體、工具平臺(tái)、政務(wù)系統(tǒng)幾類對(duì)象提出要求，可有效解決政務(wù)數(shù)據(jù)多源異構(gòu)導(dǎo)致強(qiáng)化安全合規(guī)要求，防范數(shù)據(jù)泄露與算法風(fēng)險(xiǎn)，確保大模型應(yīng)用的公平性、透明性和可政務(wù)大模型可應(yīng)用于政務(wù)服務(wù)、社會(huì)治理、機(jī)關(guān)辦公、輔助決策等不同類型的應(yīng)用場(chǎng)景，有的面向社會(huì)公眾和企業(yè)提供對(duì)外服務(wù)，有的面向政府工作人員、領(lǐng)導(dǎo)干部提供內(nèi)部的工作支撐。因此，政務(wù)大模型建設(shè)部署的環(huán)境和要求不能一概而論。應(yīng)結(jié)合其應(yīng)用場(chǎng)景、涉及的數(shù)據(jù)資源、面向的使用對(duì)象等進(jìn)行綜合考量，選擇適宜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，以往往涉及大量個(gè)人隱私、商業(yè)秘密等敏感內(nèi)容，因此各地區(qū)、各部門對(duì)于使用了敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，或者要利用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用的政務(wù)大模型，應(yīng)在電子政務(wù)外網(wǎng)環(huán)境中進(jìn)行部署。對(duì)于部署應(yīng)用過程中涉及國家秘密的，應(yīng)當(dāng)制定政務(wù)大模型保密管理制度，由保密主管部門做好審核把關(guān)，規(guī)范全流程保防止國家秘密、工作秘密和敏感信息等輸入非涉密人工智能大模型，防范敏感數(shù)據(jù)匯聚、關(guān)聯(lián)引發(fā)的泄密風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于數(shù)據(jù)與模型均可放置于互聯(lián)網(wǎng)的政務(wù)場(chǎng)景，如完全依托公開的辦事指南、政策文件提供服務(wù)等的智能問答大模型等，應(yīng)優(yōu)先考慮在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行建設(shè)部署，打造互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的政務(wù)大模型服型一體機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)智算集群、政務(wù)云智算資源等多種形式。各地區(qū)、各部門應(yīng)統(tǒng)籌智能算力需求，堅(jiān)持“一盤棋”的思路，依托“東數(shù)西算”和全國一體化算力網(wǎng)，統(tǒng)籌推進(jìn)智實(shí)現(xiàn)智算資源的彈性調(diào)配與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景在高峰與低谷期的算力需求。對(duì)于安全等要求較高的場(chǎng)景，經(jīng)充分評(píng)估后確有需要的，可采用單獨(dú)購買部署一體機(jī)的模式進(jìn)行建設(shè)和應(yīng)用。對(duì)于數(shù)據(jù)與模型均可放置于互聯(lián)網(wǎng)的場(chǎng)景，應(yīng)優(yōu)先考慮以購買服務(wù)的方式調(diào)用互聯(lián)網(wǎng)算力資源，減少硬件設(shè)直接使用通用大模型、通用大模型配合外掛政務(wù)知識(shí)庫、訓(xùn)練形成的政務(wù)垂直大模型等不同形式，應(yīng)結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景和需求進(jìn)行選擇。對(duì)于公文寫作輔助、政策解讀等通用性較強(qiáng)、數(shù)據(jù)資源豐富的場(chǎng)景，應(yīng)優(yōu)先考慮直接應(yīng)用市場(chǎng)上成熟的通用模型產(chǎn)品和服務(wù)，2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告.或通過檢索增強(qiáng)、上下文學(xué)習(xí)等方式，配合專門的政務(wù)知識(shí)庫使用通用大模型，使其適配政務(wù)領(lǐng)域特點(diǎn)。對(duì)于執(zhí)法助手、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等專業(yè)性突出、業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜的場(chǎng)景，可利用領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)與專業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行針對(duì)性地訓(xùn)練或微調(diào)，打造專門的智能體或垂直模型。同時(shí)也要充分考慮垂直模型的一地建設(shè)、多地多部門復(fù)用，避免重復(fù)訓(xùn)練投入和資源浪費(fèi)。際積極開展政務(wù)大模型的建設(shè)部署，整體看存在四種建設(shè)部署模式。省級(jí))統(tǒng)一購買智算資源、部署人工智能大模型，面向下轄地方和部門提供電子政務(wù)外網(wǎng)環(huán)境下的生成式人工智能服務(wù)。所提供的服務(wù)既可以有基礎(chǔ)性的通用大模型，也可以有結(jié)合本地特色與共性需求訓(xùn)練調(diào)整后的政務(wù)大模型。下轄地方和部門可以直接使用上級(jí)平臺(tái)提供的模型能力，也可以基于自身特色數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)庫配合模型進(jìn)行使用。該模式能夠?qū)崿F(xiàn)資源的集約共用，降低整體建設(shè)部署和迭代維護(hù)成本，提高建設(shè)管理效率，快速滿足地方和部門使用生成式人工智能的部門A模型知識(shí)地市A知識(shí)庫地市B省級(jí)統(tǒng)籌部署算力和基礎(chǔ)模型…圖：省級(jí)集約化建設(shè)部署示意署(如省市兩級(jí)分建)的地方，可通過政務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能統(tǒng)一服務(wù)平臺(tái)，對(duì)全省范圍內(nèi)的政務(wù)外網(wǎng)智算、政務(wù)大模型、政務(wù)數(shù)據(jù)集等資源進(jìn)行統(tǒng)一納管。政務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能統(tǒng)一服務(wù)平臺(tái)可與原有的政務(wù)云管理平臺(tái)、政務(wù)應(yīng)用和組件管理平臺(tái)等融合共建。對(duì)算力、模型、數(shù)據(jù)等要素進(jìn)行全生 新模式：政務(wù)大模型實(shí)踐的路徑和方法命周期監(jiān)測(cè)管理，形成要素資源“一本賬”,支撐政務(wù)大模型相關(guān)資源的申請(qǐng)和調(diào)度。以省市兩級(jí)分建為例，該模式下市級(jí)可復(fù)用省級(jí)的政務(wù)大模型進(jìn)行部署，也可結(jié)合自身需求監(jiān)測(cè)管理一服通用天模，省級(jí)天模；垂直天模訓(xùn)練八訓(xùn)練八訓(xùn)練_部門/地方知識(shí)庫服務(wù)調(diào)用資源申請(qǐng)務(wù)平臺(tái)模型下發(fā)監(jiān)測(cè)管理圖：省市分級(jí)建設(shè)統(tǒng)一管理示意三是垂直模型訓(xùn)練與部署。對(duì)于專業(yè)性強(qiáng)，需要訓(xùn)練人工智能垂直大模型的政務(wù)場(chǎng)景，可采取“一地建設(shè)，多地多部門復(fù)用”的模式，由專業(yè)部門或地方按照需求開展訓(xùn)練與部署。該模式集中優(yōu)勢(shì)資源進(jìn)行人工智能垂直大模型的訓(xùn)練與微調(diào)，再通過分布式部署實(shí)現(xiàn)跨地域、跨場(chǎng)景的智能化賦能。在集中訓(xùn)練環(huán)節(jié)，重點(diǎn)解決模型、算力、專業(yè)政務(wù)數(shù)據(jù)集的兼容適配與安全合規(guī)框架問題。在模型復(fù)用環(huán)節(jié)，重點(diǎn)解決算力評(píng)估、知識(shí)2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告.部門或地方按照專業(yè)需求進(jìn)行訓(xùn)練部署+(微調(diào))圖：垂直模型訓(xùn)練與部署示意四是互聯(lián)網(wǎng)資源按需調(diào)用。對(duì)于數(shù)據(jù)與模型均可放置于互聯(lián)網(wǎng)的政務(wù)應(yīng)用，各地區(qū)、各部門經(jīng)充分評(píng)估后可以直接選擇互聯(lián)網(wǎng)通用大模型服務(wù)進(jìn)行接入，快速滿足政務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能應(yīng)用需求。也可以構(gòu)建可公開的政務(wù)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，基于互聯(lián)網(wǎng)算力和模型資源，采用自主訓(xùn)練、引入專業(yè)廠商訓(xùn)練等多種形式，打造互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的政務(wù)大模型服務(wù)。該模式對(duì)于前期基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運(yùn)行維護(hù)投入要求較低，便于迅速普及生成式人工智能應(yīng)用，并且可以充分利用互聯(lián)網(wǎng)大模型的快速迭代優(yōu)勢(shì)，持續(xù)提升服務(wù)多元主體按照政務(wù)多元主體按照政務(wù)需求進(jìn)行訓(xùn)練部署互聯(lián)網(wǎng)通用大模型服務(wù)+部門/地方知識(shí)庫圖：互聯(lián)網(wǎng)資源調(diào)用示意 (二)按照階段與領(lǐng)域，建設(shè)高質(zhì)量的政隨著政務(wù)大模型的落地應(yīng)用進(jìn)程加快，高質(zhì)量政務(wù)數(shù)據(jù)集建設(shè)已進(jìn)入快速發(fā)展階段。國家及地方紛紛出臺(tái)相關(guān)政策促進(jìn)政務(wù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)建設(shè)發(fā)展。國家層面，2025年6月3日，國務(wù)院發(fā)布《政務(wù)數(shù)據(jù)共享?xiàng)l例》,推進(jìn)公共數(shù)據(jù)共享開放，釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值。地方層面，廣東省通過“開放廣東”平臺(tái)發(fā)布數(shù)據(jù)集，溫州市發(fā)布《2025年公共數(shù)據(jù)高質(zhì)量開放工作方案》,要求新增無條件開放數(shù)據(jù)集不少于100個(gè)。同時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)加高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南、分類模式、質(zhì)量評(píng)測(cè)規(guī)范等正在推進(jìn)中。為推進(jìn)高質(zhì)量政務(wù)數(shù)段需以政務(wù)知識(shí)索引構(gòu)建、政務(wù)場(chǎng)景地圖繪制、政務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系搭建為核心，推動(dòng)數(shù)一是構(gòu)建政務(wù)知識(shí)索引，搭建層次化知識(shí)架構(gòu)。政府需結(jié)合政務(wù)服務(wù)特性，提煉核心知識(shí)節(jié)點(diǎn)，搭建層次化知識(shí)架構(gòu)。例如，在民生服務(wù)領(lǐng)域，以社保辦理、醫(yī)療教育為公共安全構(gòu)建體系。將既有政務(wù)數(shù)據(jù)資源與政務(wù)知識(shí)索引為政務(wù)智能化應(yīng)用提供結(jié)構(gòu)化路徑，工作人員可依托索引快速調(diào)用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，推動(dòng)政務(wù)數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)政務(wù)創(chuàng)新的智能生產(chǎn)力，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到政務(wù)服務(wù)能力資源地圖。深入拆解政務(wù)智能場(chǎng)景，如政務(wù)服務(wù)的在線智能審批、城市運(yùn)行的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警等，明確各場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的核心數(shù)據(jù)類型與質(zhì)量要求，形成數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)方案。全面梳理內(nèi)部政務(wù)數(shù)據(jù)資源，盤點(diǎn)數(shù)據(jù)目錄清單，清晰標(biāo)注數(shù)據(jù)類型(如人口信息、企業(yè)注冊(cè)數(shù)據(jù)等)、存儲(chǔ)狀態(tài)(實(shí)時(shí)政務(wù)數(shù)據(jù)、歷史歸檔數(shù)據(jù))及權(quán)屬關(guān)系。通過繪制政務(wù)數(shù)據(jù)集務(wù)數(shù)據(jù)地圖導(dǎo)航”能力。三是搭建政務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，指導(dǎo)全周期數(shù)據(jù)集建設(shè)。圍繞政務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)、應(yīng)用等全周期活動(dòng)，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)結(jié)合政務(wù)服務(wù)流程管理要求，保障數(shù)據(jù)生產(chǎn)的規(guī)范化與數(shù)據(jù)質(zhì)量。明確政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)(如數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率、完整性、時(shí)效性),規(guī)范自動(dòng)化/人工檢測(cè)流程，建立政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理組織規(guī)范，確保質(zhì)檢環(huán)節(jié)有章可循，提升政務(wù)數(shù)據(jù)的可靠性。在政務(wù)智能化應(yīng)用端，制定數(shù)據(jù)與政務(wù)智能模型的對(duì)接針對(duì)政務(wù)數(shù)據(jù)工具平臺(tái)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、存儲(chǔ)等技術(shù)工具的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，保障工具的兼容性與易用性。通過覆蓋政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)、質(zhì)檢、應(yīng)用、技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)體系，實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)工程全鏈條的標(biāo)準(zhǔn)化管理，減少政務(wù)部門間、技術(shù)開發(fā)方與政務(wù)服務(wù)提供方的協(xié)作誤2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告2.工程建設(shè)階段：打造高質(zhì)量政務(wù)數(shù)據(jù)集打造高質(zhì)量政務(wù)數(shù)據(jù)集生產(chǎn)體系需從政務(wù)數(shù)據(jù)工廠模式構(gòu)建、前沿技術(shù)應(yīng)用、政務(wù)數(shù)據(jù)生態(tài)協(xié)作三大方向協(xié)同發(fā)力，以技術(shù)驅(qū)一是建立政務(wù)數(shù)據(jù)工廠模式，推動(dòng)規(guī)模化生產(chǎn)。政務(wù)數(shù)據(jù)工廠模式以標(biāo)準(zhǔn)化、流水線作業(yè)為核心，重構(gòu)政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程。政府可參照工業(yè)制造邏輯，將政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)拆每個(gè)環(huán)節(jié)制定精細(xì)化操作規(guī)范。例如，在人口數(shù)據(jù)生產(chǎn)中，明確采集工具參數(shù)、清洗過濾規(guī)則、標(biāo)注分類標(biāo)準(zhǔn)及質(zhì)檢抽檢比例，形成“輸入—處理—輸出”的標(biāo)準(zhǔn)化流水線。同時(shí)，引入自動(dòng)化工具提升生產(chǎn)效能，如開錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；搭建智能政務(wù)標(biāo)注平臺(tái)，通過預(yù)設(shè)標(biāo)簽?zāi)０?、自?dòng)推薦標(biāo)注結(jié)果，減少人工操作成本。這種模式不僅實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)的規(guī)?；瘮U(kuò)張，更通過流程管控降低人為誤差，確保政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定性，為政務(wù)智限。前沿技術(shù)的應(yīng)用是提升政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量與創(chuàng)新性的關(guān)鍵。其一，合成數(shù)據(jù)技術(shù)模擬真實(shí)政務(wù)場(chǎng)景生成稀缺數(shù)據(jù)，解決政務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)術(shù)借助小樣本學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)等AI算法，輔其三，深度推理思維鏈數(shù)據(jù)聚焦政務(wù)智能模型的邏輯可解釋性，采集記錄數(shù)據(jù)推理過程三是構(gòu)建政務(wù)數(shù)據(jù)生態(tài)協(xié)作機(jī)制，整合外部資源力量。政務(wù)數(shù)據(jù)生態(tài)協(xié)作機(jī)制通過引入外部資源，擴(kuò)大政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)生態(tài)。建立開放合作體系，引入專業(yè)第三方政務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)安全等維度設(shè)定評(píng)估指標(biāo)，定期對(duì)服務(wù)商進(jìn)行考核，篩選優(yōu)質(zhì)合作伙伴，淘汰不達(dá)科研機(jī)構(gòu)合作探索政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)新技術(shù)，與上下游政務(wù)部門、企業(yè)共建政務(wù)數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，共同優(yōu)化政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。通過政務(wù)數(shù)據(jù)生態(tài)協(xié)作，政府突破自身資源局限，在保障政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)規(guī)模的同時(shí)，借助外部專業(yè)力量提升政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)的專業(yè)性與創(chuàng)新性，3.質(zhì)量監(jiān)測(cè)階段：構(gòu)建高質(zhì)量政務(wù)數(shù)據(jù)集化評(píng)估奠定技術(shù)基礎(chǔ)，動(dòng)態(tài)機(jī)制實(shí)現(xiàn)過程把 控，持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)推動(dòng)迭代升級(jí)，三者協(xié)同一是量化評(píng)估模型和工具，構(gòu)建科學(xué)評(píng)估基準(zhǔn)。量化評(píng)估模型與工具是政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管控的技術(shù)基礎(chǔ)，政府需針對(duì)政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)精細(xì)化量化指標(biāo)體系。例如，覆蓋率為核心指標(biāo)，通過計(jì)算標(biāo)注結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的匹配度量化質(zhì)量；在政務(wù)數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，以錯(cuò)誤數(shù)據(jù)過濾率、完整性提升率衡量工具效能。同時(shí)，引入自動(dòng)化評(píng)估工具，開發(fā)集成式政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)平臺(tái)，內(nèi)置AI算法自動(dòng)掃描數(shù)據(jù)缺失值、異常值，生成可視化報(bào)告。如利用AI檢測(cè)模型快速校驗(yàn)政務(wù)文本語義一致性、圖像標(biāo)注準(zhǔn)確性，替代人工抽檢，提升評(píng)估效率與精準(zhǔn)度，為政務(wù)數(shù)饋聯(lián)動(dòng)。持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)以政務(wù)智能模型效果為導(dǎo)向，形成政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量提升循環(huán)。政府需搭建反饋評(píng)價(jià)體系，將政務(wù)智能模型訓(xùn)練、應(yīng)用結(jié)果反向傳導(dǎo)至政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。其中，對(duì)模型生成的原始數(shù)據(jù)，應(yīng)依據(jù)其價(jià)值屬性進(jìn)行分類處理和存儲(chǔ)管理。例如，若政務(wù)智能模型分析模型性能指標(biāo)(準(zhǔn)確率、召回率等)與政數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程(調(diào)整標(biāo)注規(guī)則、升級(jí)清洗算法),形成“模型反饋—質(zhì)量診斷—流程優(yōu)化”的閉環(huán)。通過持續(xù)迭代，政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量與政務(wù)智能模型性能相互促進(jìn)，推動(dòng)政務(wù)數(shù)據(jù)集體系向更高質(zhì)量演進(jìn)，確保政務(wù)人工智能應(yīng)用基于后全流程。動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制以時(shí)序化管理實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量全程把控。事前規(guī)劃，在政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)前明確質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與流程，制定政務(wù)從源頭控制政務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)質(zhì)量。事中監(jiān)控，在生產(chǎn)過程中部署實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，追蹤標(biāo)注進(jìn)度、清洗效果，對(duì)超標(biāo)的錯(cuò)誤率即時(shí)預(yù)警，觸發(fā)人工復(fù)核，避免問題累積。事后復(fù)盤，在生產(chǎn)完成后系統(tǒng)性復(fù)盤，對(duì)比質(zhì)量目標(biāo)與實(shí)際結(jié)果，分析偏差原因。如針對(duì)政務(wù)智能定位漏洞并形成改進(jìn)方案，實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)(三)把握需求與效果，科學(xué)開展政務(wù)大在政務(wù)智能服務(wù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)共享利用與流嫁接，而是通過聚合具備政務(wù)視角的知識(shí)體系，重塑內(nèi)容生成邏輯，精準(zhǔn)聚焦并優(yōu)化通用大模型能力，使其更契合垂直政務(wù)場(chǎng)景的實(shí)際需求。政務(wù)大模型的建設(shè)應(yīng)立足于通用大模型，協(xié)同推進(jìn)“政務(wù)知識(shí)庫構(gòu)建”和“模型微調(diào)優(yōu)化”兩條路徑，全面提升其在政務(wù)語義理解、政策邏輯推理和業(yè)務(wù)規(guī)則執(zhí)行等方面的適政務(wù)知識(shí)庫是保障大模型輸出內(nèi)容準(zhǔn)確性2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告與可信度的核心基礎(chǔ)，其核心在于持續(xù)提供構(gòu)建高質(zhì)量的政務(wù)知識(shí)庫需要從以下幾個(gè)關(guān)鍵方面著手，確保數(shù)據(jù)的權(quán)威性、準(zhǔn)確性、時(shí)效性和合規(guī)性，為智能政務(wù)應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)一是政務(wù)數(shù)據(jù)治理與規(guī)范化。高質(zhì)量的政務(wù)知識(shí)庫需充分整合來自各級(jí)政府部門公開發(fā)布的政策文件、服務(wù)指南等權(quán)威數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合經(jīng)授權(quán)的內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，反映本地區(qū)域特性與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，形成多源融合、結(jié)構(gòu)清晰的知識(shí)體系。在數(shù)據(jù)獲取方面，可借助政務(wù)公開平臺(tái)等渠道，確保公開數(shù)據(jù)具備廣覆蓋、高時(shí)效的特點(diǎn)。而對(duì)于各部門內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，需在合法合規(guī)的前提下，通過安全授權(quán)機(jī)制引入政務(wù)知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的深度融合。構(gòu)建后的知識(shí)庫應(yīng)廣泛覆蓋政務(wù)服務(wù)、社會(huì)治理、機(jī)關(guān)辦公、輔助決策等關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景，為政務(wù)智能體提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，提升模型對(duì)政務(wù)問題的理解與應(yīng)答能力。例如，“南方AI智能體”匯聚了廣東省、市、縣三級(jí)政府的百萬量級(jí)政務(wù)數(shù)據(jù)，并形成本地化的專屬知識(shí)庫。深圳寶安政務(wù)知識(shí)庫已覆蓋全區(qū)14個(gè)領(lǐng)域、20個(gè)行業(yè)3萬余條政務(wù)服務(wù)知識(shí)，并整合了60多種原子能已經(jīng)在民生訴求、企業(yè)服務(wù)、政務(wù)辦公、社會(huì)治理等31個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景展開落地。二是政務(wù)知識(shí)處理與提取。政務(wù)知識(shí)庫的構(gòu)建通常采用文檔解析與向量化嵌入技術(shù)，將海量、異構(gòu)的政務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的向量索引，為后續(xù)的檢索增強(qiáng)(檢索增強(qiáng)簡稱RAG)奠定基礎(chǔ)。部分地區(qū)還探索構(gòu)建政務(wù)知識(shí)圖譜，以實(shí)現(xiàn)更深層次的知識(shí)關(guān)聯(lián)與推理。例如，深圳已梳理包括企業(yè)開辦、社保、公積金、戶政、出入境、人才服務(wù)等在內(nèi)的6個(gè)高頻領(lǐng)域超200萬字的知識(shí)圖譜，涉及84部法律法規(guī)、190部政策文件、227類事項(xiàng)、632種業(yè)務(wù)情形、2693條通用知識(shí)、1063條規(guī)則知識(shí)。經(jīng)實(shí)測(cè)，“深小i”在政務(wù)辦事領(lǐng)域，一次解答精準(zhǔn)率接近90%,已遠(yuǎn)超人工客服的服務(wù)能力；廣州天河區(qū)政務(wù)和數(shù)據(jù)局推出“天慧助”系統(tǒng)，內(nèi)置大規(guī)模商事登記領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜，同時(shí)還覆蓋稅務(wù)解答準(zhǔn)確率超99.99%;深圳福田區(qū)通過搭建數(shù)智融合平臺(tái)，歸集匯聚近十年各類政務(wù)數(shù)據(jù)1.2億條，構(gòu)建覆蓋政策法規(guī)、辦事指南、歷史案例等專屬知識(shí)圖譜。在大量數(shù)據(jù)的支撐下，以大語言模型為智慧中樞，通過嵌入務(wù)知識(shí)庫建設(shè)也離不開持續(xù)的運(yùn)營與動(dòng)態(tài)管理。政務(wù)知識(shí)庫并非一次性構(gòu)建完成，而是一個(gè)需要不斷更新、治理和優(yōu)化的全生命周識(shí)庫運(yùn)營”列為六大核心能力之一，統(tǒng)一知識(shí)采集更新服務(wù)機(jī)制，有效支持模型精調(diào)與知識(shí)增強(qiáng)應(yīng)用。深圳市寶安區(qū)則通過AI輔助， 實(shí)現(xiàn)政策文本的標(biāo)準(zhǔn)化錄入與數(shù)字化解析，累計(jì)智能打標(biāo)超過198萬次，大幅提升了知識(shí)治理效率與數(shù)據(jù)質(zhì)量。四是基于檢索增強(qiáng)的智能生成應(yīng)用。政務(wù)知識(shí)庫的核心價(jià)值在于為大模型提供權(quán)威、可驗(yàn)證的外部知識(shí)支撐，有效抑制“幻覺”現(xiàn)象，術(shù)則為政務(wù)知識(shí)庫的深度融合與智能應(yīng)用提供了高效、可信且安全的技術(shù)路徑，成為構(gòu)建智能政務(wù)系統(tǒng)的重要支撐。在生成回答前，系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先從知識(shí)庫中檢索相關(guān)的政策法規(guī)與辦事指南等權(quán)威資料，并將其與用戶問題共同輸入大模型，作為語義上下文參考，顯著增強(qiáng)生成內(nèi)容的真實(shí)性、可溯性與邏輯一致性。RAG架構(gòu)支持完全私有化部署，保障敏感政務(wù)數(shù)據(jù)不出本地，符合政務(wù)系統(tǒng)對(duì)信息安全的高標(biāo)準(zhǔn)要求。同時(shí)，其支持多維度語義檢索與復(fù)雜查詢，可融合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，適用于跨領(lǐng)域、跨層級(jí)的政務(wù)場(chǎng)景。與增量預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)方式部知識(shí)提升內(nèi)容生成質(zhì)量，顯著降低建設(shè)成本和算力消耗。此外，政務(wù)知識(shí)庫的應(yīng)用也不再局限于文本檢索，杭州市創(chuàng)新地將POI數(shù)據(jù)、規(guī)劃圖紙乃至“土地碼”等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融入知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)了空間信息的綜合查詢與聯(lián)動(dòng)。政務(wù)知識(shí)庫+大模型回復(fù)2.模型訓(xùn)練與優(yōu)化政務(wù)大模型微調(diào)是指在通用大模型基礎(chǔ)上，結(jié)合高質(zhì)量政務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，對(duì)模型進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，調(diào)整參數(shù)權(quán)重，從而提升模型在政務(wù)場(chǎng)景下的準(zhǔn)確性與專業(yè)相關(guān)性。經(jīng)過微調(diào)的模型能夠更精準(zhǔn)地體現(xiàn)政務(wù)語言風(fēng)格和專業(yè)術(shù)語，廣泛應(yīng)用于政務(wù)公文撰寫、報(bào)告生成等場(chǎng)景。具體而言，政務(wù)大模型微參數(shù)微調(diào)通用大模型政務(wù)數(shù)據(jù)集利用高質(zhì)量政務(wù)語料對(duì)通用大模型進(jìn)行精細(xì)化微調(diào)與能力增強(qiáng)，構(gòu)建具備政策理解與業(yè)務(wù)適配能力的政務(wù)大模型。問題回復(fù)2025年 政務(wù)大模型發(fā)展研究報(bào)告一是模型底座與算力資源選擇。模型訓(xùn)練的首要任務(wù)是需要確定模型基座，各地通常會(huì)選擇DeepSeek、文心、ChatGLM等技術(shù)成熟的國產(chǎn)大模型作為基座，利用本地化的政務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。例如，呼和浩特市賽罕區(qū)率先完成DeepSeek-R1大模型本地化部署與適配，整合了21個(gè)部門的1400余條涉企及自然人業(yè)務(wù)知識(shí)用于模型訓(xùn)練。百色市右江區(qū)以開源大模型為基座，將歷年積累的海量工單轉(zhuǎn)派結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，在本地進(jìn)行精細(xì)化模型微調(diào)和部署。北京市海淀區(qū)基于ChatGLM基座大模型，通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、文旅數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、強(qiáng)化安全審核策略，構(gòu)建如如文旅大模型，使得模型在文旅領(lǐng)域能力具有一定優(yōu)勢(shì)。大模型的訓(xùn)練與微調(diào)同樣需要強(qiáng)大的算力支持，各地政府正通過建設(shè)或接入公共算力平臺(tái)來解決這一問題。例如，北京“亦智”平臺(tái)利用了北京亦莊人工智能公共算力中心資源；連云港市交通局依托電信算力平臺(tái)進(jìn)行模型微調(diào)；南京城市算力網(wǎng)平臺(tái)支持私有數(shù)據(jù)微調(diào)、知識(shí)庫搭建等深度定制服務(wù)。二是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與準(zhǔn)備。模型微調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量也提出了較高要求，而政務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本身是一個(gè)動(dòng)態(tài)迭代的過程，需要根據(jù)模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)不斷優(yōu)化與調(diào)整。政務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋政策法規(guī)、辦具有結(jié)構(gòu)多樣、語義復(fù)雜等特點(diǎn)。通過充分挖掘相關(guān)部門積累的真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建貼合實(shí)際、質(zhì)量可靠的政務(wù)數(shù)據(jù)集，為模型提供精準(zhǔn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。例如，北京市經(jīng)開區(qū)12315利用“亦智”搭建的投訴舉報(bào)智能客服場(chǎng)景，通過對(duì)80萬工單和63萬條法律法規(guī)等數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以精準(zhǔn)高效解決企業(yè)投訴舉報(bào)問題，提升企業(yè)辦事體驗(yàn)。而福州市長樂區(qū)的“樂小i”助手學(xué)習(xí)了上萬份企業(yè)開辦、社保、醫(yī)保等領(lǐng)域的政策文件及線下綜合窗口辦理事項(xiàng)的辦事指南、本地化事項(xiàng)及常見問答形成的常見問題知識(shí)庫。江蘇無錫市城市安全管理助手利用應(yīng)急、消防條線上的案例、法規(guī)等數(shù)據(jù)和知識(shí)庫，對(duì)DeepSeek模型進(jìn)行微調(diào)。三是模型微調(diào)策略與優(yōu)化方法。在技術(shù)路徑上，模型微調(diào)主要分為全參數(shù)微調(diào)與參數(shù)高效微調(diào)兩類。其中，參數(shù)高效微調(diào)(如LoRA、QLoRA、PrefixTuning等)因其對(duì)計(jì)算資源需求較低、性能損失較小，成為政務(wù)模型微調(diào)中的常用方案。此外，還可以結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)、知識(shí)蒸餾等方法，在提升模型性能的同時(shí)保障數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)穩(wěn)定性。各地政務(wù)部門通常會(huì)結(jié)合自身的數(shù)據(jù)條件、業(yè)務(wù)以構(gòu)建更契合本地化需求的政務(wù)大模型。例如，廣西12345熱線在DeepSeek模型基礎(chǔ)上開展了輕量化模型微調(diào)。貴州貴陽通過對(duì)DeepSeek-R1-32B模型進(jìn)行為期4個(gè)月的微輕量化技術(shù)的低秩分解等技術(shù)難題，使其回答效果與官方的671B頂配模型持平。江蘇無錫發(fā)布的“城市安全管理助手”,更是創(chuàng)新性地利用近90萬字的應(yīng)急、消防案例法規(guī)數(shù) 據(jù)對(duì)DeepSeek模型進(jìn)行微調(diào)，使模型輸出更符合安全員和網(wǎng)格員的使用情景，減少了二次開發(fā)復(fù)雜度。(四)融合場(chǎng)景與流程，構(gòu)建政務(wù)視角的智能應(yīng)用隨著人工智能技術(shù)在政務(wù)領(lǐng)域的持續(xù)深入，政務(wù)大模型正加快由底層能力平臺(tái)向垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景的落地轉(zhuǎn)化。其中，“政務(wù)智能體”作為大模型能力與政務(wù)流程深度融合的關(guān)鍵載體，通過嵌入具體場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)智能協(xié)同，展現(xiàn)出良好的業(yè)務(wù)適應(yīng)性與廣闊的應(yīng)用前景，正日益成為推進(jìn)智能政務(wù)建設(shè)的有效路徑與重要形態(tài)。1.政務(wù)智能體概述政務(wù)智能體是政務(wù)大模型與政務(wù)業(yè)務(wù)深度融合的產(chǎn)物，其依托大模型在自然語言理解、任務(wù)拆解與執(zhí)行規(guī)劃等方面的能力，結(jié)合政務(wù)知識(shí)庫與業(yè)務(wù)系統(tǒng)，通過與政務(wù)工具鏈的深度協(xié)同，實(shí)現(xiàn)政策解讀、數(shù)據(jù)分析和智能辦理等復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)化處理，顯著提升政務(wù)智能化務(wù)實(shí)用”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化。前端助手型智能體流程嵌入型智能體意圖判斷決策規(guī)劃政務(wù)智能體通常由以下幾個(gè)核心模塊構(gòu)一是自然語言理解模塊，負(fù)責(zé)解析用戶輸入的自然語言，識(shí)別意圖和關(guān)鍵信息，支持多輪對(duì)話和上下文理解，為后續(xù)任務(wù)執(zhí)行提供準(zhǔn)確語義基礎(chǔ)。二是任務(wù)拆解與執(zhí)行規(guī)劃模塊，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，將復(fù)雜的政務(wù)任務(wù)拆解為多個(gè)可執(zhí)行子任務(wù)，并規(guī)劃執(zhí)行順序，保證流程的合理性與高效性。三是政務(wù)知識(shí)庫接口，連接權(quán)威、結(jié)構(gòu)化的政務(wù)知識(shí)庫，支持快速檢索和調(diào)用相關(guān)政策法規(guī)、辦事指南及業(yè)務(wù)規(guī)范，確?；卮鸬臏?zhǔn)確性與合規(guī)性。 四是業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成模塊，與政務(wù)內(nèi)部系統(tǒng) (如審批系統(tǒng)、數(shù)據(jù)平臺(tái)等)無縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與自動(dòng)化操作，推動(dòng)業(yè)務(wù)流程的智能化。五是智能工具鏈協(xié)同模塊，整合多種智能體處理效率。2.政務(wù)智能體構(gòu)建政務(wù)智能體可以從基座模型、政務(wù)知識(shí)庫、融通政務(wù)業(yè)務(wù)及安全保障四個(gè)方面著手構(gòu)建。一是夯實(shí)多元驅(qū)動(dòng)的技術(shù)底座。為了靈活、高效地運(yùn)用大模型能力，避免單一模型的技術(shù)局限性，采用多模型驅(qū)動(dòng)已成為一種重要選擇。例如，杭州余杭區(qū)和南京雨花臺(tái)區(qū)在構(gòu)建智能體時(shí)集成了DeepSeek和通義系列等多種大模型，為政務(wù)智能體應(yīng)用提供更加多元和可靠的模型能力。二是構(gòu)建高質(zhì)量、全覆蓋的政務(wù)知識(shí)庫。政務(wù)智能體的有效運(yùn)行依賴于對(duì)政策、流程與業(yè)務(wù)規(guī)范的精準(zhǔn)理解。這就要求將分散、碎片化的政務(wù)信息系統(tǒng)性整合，構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)更新、全面覆蓋的知識(shí)支撐體系，作為智能體任務(wù)執(zhí)行與智能推理的核心基礎(chǔ)，確保其在多樣化場(chǎng)景中的準(zhǔn)確響應(yīng)與專業(yè)表現(xiàn)。例如，西安雁塔區(qū)“雁小政-DeepSeek政務(wù)服務(wù)智能體”整合了全區(qū)30余個(gè)區(qū)級(jí)部門、8個(gè)街道辦事處以及230余個(gè)社區(qū)(村)信息，搭建了個(gè)性化政務(wù)知識(shí)庫，并接入DeepSeek大模型，基本實(shí)現(xiàn)全領(lǐng)域、全周期共1332項(xiàng)政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)多維度、全覆蓋的精準(zhǔn)匹配。三是推動(dòng)與政務(wù)業(yè)務(wù)的深度融合。政務(wù)智能體要實(shí)現(xiàn)真正落地，關(guān)鍵在于其能否深度融入政務(wù)業(yè)務(wù)體系，接入并調(diào)用已有的“政務(wù)工具鏈”,在實(shí)際流程中承擔(dān)起“協(xié)辦員”余杭超級(jí)智能體”與浙江政務(wù)協(xié)同總平臺(tái)“浙政釘”以及各層級(jí)各部門業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度聯(lián)通，其孵化的“AIPPT”應(yīng)用能直接嵌入聯(lián)動(dòng)余杭OA辦公平臺(tái)，將原本需要半天到一天的工作量縮短至幾分鐘。四是構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)可靠的安全保障。隨著政務(wù)智能體深度參與各類政務(wù)處理環(huán)節(jié)，其安全性已成為系統(tǒng)可持續(xù)運(yùn)行的關(guān)鍵保障，必須構(gòu)建全生命周期的安全保障體系，確保智能體可靠、合規(guī)地運(yùn)行。例如，黃埔政務(wù)服務(wù)大模型智能體采用國產(chǎn)RISC-V開源指令集架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從芯片層到應(yīng)用層的完全自主可控，并依托通過國家級(jí)生成式人工智能服務(wù)備案的九州大模型安全合規(guī)體系，打造了政務(wù)服務(wù)AI賦能的安全標(biāo)桿，交互應(yīng)用界面上相對(duì)固定的位置標(biāo)有“本服務(wù)內(nèi)容由人工智能生成，回答內(nèi)容僅供參考”文字提示，符合《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》的相關(guān)規(guī)定。3.政務(wù)智能體應(yīng)用政務(wù)智能體的應(yīng)用呈現(xiàn)出清晰的演化路徑，主要從簡單的前端輔助工具，逐步深化為貫穿業(yè)務(wù)全流程乃至決策層的智能中樞。一是前端助手型智能體。智能體主要以智能客服、虛擬助理等形式嵌入政務(wù)門戶網(wǎng)站或App,提供政策咨詢、業(yè)務(wù)引導(dǎo)等基礎(chǔ)服務(wù)， 中牟新區(qū)“小牟幫辦”政務(wù)服務(wù)智能體接入微信公眾號(hào)和政務(wù)服務(wù)大廳查詢機(jī)提供7x24二是流程嵌入型智能體。智能體開始具備例如，北京豐臺(tái)的綜合窗口助手即此階段的代表，它能幫助工作人員快速理解問題并提預(yù)警，服務(wù)對(duì)象從辦事群眾拓展至政府工作四是調(diào)度中樞型智能體。在這一高級(jí)階段，智能體作為任務(wù)調(diào)度的核心，能夠通過例如，杭州余杭區(qū)“AI余杭”的目標(biāo)正是打造一個(gè)高效能的“超級(jí)智能體”,它能夠串(五)強(qiáng)化責(zé)任與風(fēng)險(xiǎn)，完善一體化安全政務(wù)大模型作為數(shù)字政府建設(shè)的重要技術(shù)支柱，其安全性不僅關(guān)系到政務(wù)數(shù)據(jù)的保護(hù)，更直接影響系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，以及公眾對(duì)政府智能服務(wù)的信任與接受度。因此，必須摒棄“孤點(diǎn)防護(hù)”與“局部加固”的傳統(tǒng)安全思維，要建立覆蓋“計(jì)算、語料、模型、知識(shí)、場(chǎng)景與生成”等全鏈條要素的一體化安全保障體系，實(shí)現(xiàn)從源頭管控到全過程審查的閉環(huán)防護(hù)機(jī)制，切實(shí)筑牢政務(wù)智能化發(fā)展的安在滿足各項(xiàng)具體安全維度要求的基礎(chǔ)上，政務(wù)大模型的建設(shè)與運(yùn)營應(yīng)首先確立宏觀層面一是安全責(zé)任體系確立。應(yīng)建立清晰的政務(wù)大模型安全責(zé)任體系，明確各參與方(如建設(shè)單位、運(yùn)營單位、技術(shù)提供方、數(shù)據(jù)提供方等)的安全職責(zé)與義務(wù)。針對(duì)模型的開發(fā)、部署、運(yùn)維、更新、下線等全生命周期，指定責(zé)任主體，確保安全責(zé)任落實(shí)到人，形成權(quán)責(zé)對(duì)等、分工明確、協(xié)同聯(lián)動(dòng)的安全管理格局。二是數(shù)據(jù)分類分級(jí)與保密管理。嚴(yán)格按照國家和行業(yè)關(guān)于數(shù)據(jù)安全、個(gè)人信息保護(hù)及保密工作的相關(guān)法律法規(guī)，對(duì)政務(wù)大模型所涉及的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)(包括用戶輸入數(shù)據(jù)、模型中間生成數(shù)據(jù)、知識(shí)庫數(shù)據(jù)、模型輸出數(shù)據(jù)等)進(jìn)行分類分級(jí)管理。針對(duì)不同密級(jí)、不同敏感程度的數(shù)據(jù)，實(shí)施貫穿數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理、交換、銷毀全生命周期的差異化保密管理，制定并實(shí)施相應(yīng)的訪問控制策略、存儲(chǔ)加密要求和脫敏處理規(guī)范，嚴(yán)防數(shù)據(jù)泄露、篡改和濫用。三是備案與合規(guī)審查。政務(wù)大模型的上線運(yùn)行須遵循國家及地方關(guān)于人工智能服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)等相關(guān)備案管理規(guī)定。在模型上線前，必須完成向國家及地方主管部門的備 案，并通過全面的安全評(píng)估與合規(guī)性審查。建立持續(xù)的監(jiān)督機(jī)制，確保模型迭代、數(shù)據(jù)更新、服務(wù)變更等始終符合法律法規(guī)與倫理規(guī)范。晰、詳盡的用戶協(xié)議和隱私政策，明確告知用戶政務(wù)大模型的功能邊界、數(shù)據(jù)收集范圍、使用目的、存儲(chǔ)方式、用戶權(quán)利以及潛在風(fēng)險(xiǎn)。保障用戶的知情權(quán)和選擇權(quán)，規(guī)范用戶行為，明確服務(wù)提供方與用戶之間的權(quán)利義務(wù)。2.算力與數(shù)據(jù)安全政務(wù)大模型的可靠運(yùn)行與安全輸出，依賴于堅(jiān)實(shí)的安全基座，包括自主可控的計(jì)算環(huán)境，高質(zhì)量的訓(xùn)練語料，以及權(quán)威準(zhǔn)確的外部知識(shí)。一是計(jì)算安全要求。政務(wù)服務(wù)涉及公民隱私、國家安全等核心數(shù)據(jù)，須確保算力基礎(chǔ)設(shè)施的自主可控。應(yīng)采用國產(chǎn)化AI芯片體系及全棧國產(chǎn)化算力解決方案。政務(wù)大模型訓(xùn)練推理全流程必須實(shí)現(xiàn)本地化處理，嚴(yán)格保障數(shù)據(jù)不出域、算力不受制，筑牢國產(chǎn)算力安全底座。二是語料安全要求。政務(wù)大模型的語料質(zhì)量直接關(guān)系到信息安全與輸出可靠性，須構(gòu)建“動(dòng)態(tài)更新一多級(jí)校驗(yàn)—安全防護(hù)”三位一體的安全語料庫建設(shè)機(jī)制。首先，建立動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，對(duì)接政府公報(bào)、政策發(fā)布平臺(tái)等權(quán)威信源，設(shè)置定期強(qiáng)制更新規(guī)則，解決數(shù)據(jù)時(shí)效性不足帶來的政策理解錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)。驗(yàn)機(jī)制，防范誤導(dǎo)性內(nèi)容。最后，強(qiáng)化安全防護(hù)，運(yùn)用偽造內(nèi)容識(shí)別、對(duì)抗樣本檢測(cè)等技術(shù)，防范語料庫遭受投毒攻擊，有效應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)污染等安全威脅。三是知識(shí)安全要求。鑒于政務(wù)服務(wù)場(chǎng)景對(duì)知識(shí)精準(zhǔn)度、政策權(quán)威性、決策可追溯性的特殊安全要求，須打造具備完善安全機(jī)制的政務(wù)知識(shí)庫，從知識(shí)生產(chǎn)、管理、運(yùn)營、應(yīng)用全流程實(shí)施安全治理。首先，確保知識(shí)源安全，通過對(duì)數(shù)據(jù)源頭嚴(yán)格管控，為每個(gè)知識(shí)節(jié)點(diǎn)強(qiáng)制關(guān)聯(lián)政策文號(hào)、發(fā)布日期、簽發(fā)機(jī)關(guān)等元數(shù)據(jù)，形成知識(shí)數(shù)字指紋，并建立面向權(quán)威部門的政策文件庫動(dòng)態(tài)更新機(jī)制。其次，保障內(nèi)容安全，從安全過濾、沖突消解、質(zhì)量評(píng)估三個(gè)維度構(gòu)建動(dòng)態(tài)化知識(shí)安全治理閉環(huán)，并從準(zhǔn)確性、完整性、時(shí)效性三個(gè)維度定期開展安全評(píng)估。最后，確保操作安全，從加密存儲(chǔ)、訪問控制、行為監(jiān)控、審計(jì)溯源四個(gè)維度構(gòu)建全鏈路知識(shí)防護(hù)體系，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)查詢、修改、刪除等所有操作。3.模型與應(yīng)用安全模型本身是政務(wù)服務(wù)的核心引擎，其構(gòu)建過程的安全性、部署后的可靠性以及運(yùn)行中的可審計(jì)性至關(guān)重要。一是模型安全要求。政務(wù)大模型的應(yīng)用不需對(duì)“訓(xùn)練—部署—運(yùn)營”全流程實(shí)施可信認(rèn)證。訓(xùn)練階段，運(yùn)用數(shù)據(jù)脫敏、差分隱私、對(duì)抗學(xué)習(xí)等算法，構(gòu)建數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與算法透明化的雙重防線。部署階段，建立涵蓋功能安全、內(nèi)容安全、價(jià)值觀對(duì)齊、紅隊(duì)攻擊等多維度的安全評(píng)測(cè)體系，對(duì)擬部署模型進(jìn)行全面的安全評(píng)估。運(yùn)營階段，構(gòu)建動(dòng)態(tài)化 審計(jì)機(jī)制，對(duì)模型行為、推理過程、知識(shí)調(diào)用等進(jìn)行全程記錄，實(shí)現(xiàn)可查詢、可審計(jì)、二是可信的模型運(yùn)行與交互。政務(wù)大模型應(yīng)防范惡意用戶的敏感性、誘導(dǎo)性、攻擊