——《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》政务领域应用解读
2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），明确将政务领域作为人工智能技术落地的核心场景之一。随后，中央网信办、国家发展改革委联合发布《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称《指引》），为政务大模型的安全有序推进提供了操作框架。本文结合政策文本与实践案例，从部署原则、场景方向、运行管理、实施路径四大维度，解析政务大模型如何成为数字政府建设的新引擎。
一、部署原则：四大导向筑牢政务智能根基
《指引》确立了政务大模型部署的核心原则，旨在平衡技术创新与安全规范：
· 系统谋划、集约发展：强调避免“模型孤岛”，推行“一地建设、多地复用”模式。例如，省级统筹智能算力与模型资源，地市及以下复用上级能力，降低重复建设成本。
· 以人为本、规范应用：明确大模型的“辅助型”定位，禁止盲目追求技术领先。要求编制应用规范，防范“数字形式主义”，确保技术服务于治理效能提升。
· 共建共享、高效协同：依托全国一体化政务数据共享体系，推动跨部门数据与模型资源互通。例如，通过“政产学研用”协作，引入企业技术优势，构建开放生态。
· 安全稳妥、务求实效：建立全流程安全责任制度，严格防范数据泄露、模型“幻觉”等风险。同时，以效能评估为核心，避免“为技术而技术”的形式化应用。
二、场景方向：四大领域释放智能治理价值
《意见》与《指引》聚焦政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策四大场景，推动技术与业务深度融合：
· 政务服务：覆盖智能问答、材料预审、政策解读等高频需求。例如，通过大模型实现“7×24小时”智能客服，分流30%以上人工咨询量；自动审核办件材料，压缩审批时限50%。
· 社会治理：应用于城市监测、应急响应、执法辅助等领域。例如，结合多模态数据（视频、文本、传感器），实现城市交通拥堵、环境污染等问题的智能预警与处置。
· 机关办公：赋能公文写作、会议纪要生成、文件流转等环节。例如，大模型辅助起草政策文件，自动生成会议摘要，减少基层重复劳动。
· 辅助决策：通过数据分析与预测模型，支持宏观政策制定、经济运行监测。例如，基于政务数据训练的模型可模拟政策实施效果，为决策提供科学依据。
三、运行管理：全周期机制保障可持续应用
政务大模型的长效运行需建立动态管理体系：
· 迭代优化机制：将模型更新纳入常态化工作，结合用户反馈、数据增量持续调优。例如，定期更新政务知识库，提升模型回答准确性。
· 安全防护体系：落实数据分级分类管理，严禁涉密信息输入非涉密模型；采用“人工审核+多模型交叉核验”机制，防范生成内容风险。
· 效能评估标准：建立“应用前后对比”的量化评估体系，重点考核效率提升、成本降低、群众满意度等指标，确保技术应用实效。
四、实施路径：从顶层设计到基层落地的协同推进
政务大模型的落地需分层分类推进：
1. 顶层统筹：省级层面制定部署规划，整合算力、数据资源，构建统一技术底座。
2. 分级应用：地市在省级框架下开展场景试点，县级及以下复用上级模型，避免“小而散”建设。
3. 数据支撑：深化政务数据治理，通过清洗、标注提升数据质量，为模型训练提供可靠“燃料”。
4. 生态培育：鼓励企业参与政务大模型建设，通过购买服务、联合研发等方式，激发市场活力。
结语：政务大模型的部署应用，不仅是技术赋能的过程，更是政府治理理念与模式的革新。通过《意见》与《指引》的协同推进，我国政务领域正逐步构建“安全可控、集约高效、服务为民”的智能治理体系，为国家治理现代化注入新动能。