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政务大模型的发展环境持续优化，应用场景不断拓展。从政务服务“一网通办”,到城市治理“一网统管”,再到政府办公“一网协同”,政务大模型凭借其强大的语义分析、数据处理和深度学习能力，在提升信息处理效率、优化服务质量、缩短政策落地时间和决策周期等方面，展现出显著优势，有力地促进了政府治理现代化进程。
然而，如同任何新兴技术的发展历程，政务大模型在落地实践中也面临诸多挑战。从技术层面来看，计算资源与成本居高不下，大模型的训练和推理需要大量高性能计算机、大规模存储和高速网络等资源，不仅投入巨大，获取与管理难度也较大，且训练和推理过程耗时漫长；数据质量和多样性问题突出，模型性能高度依赖高质量、多样化的数据，而获取此类数据需耗费大量人力、物力进行标注和清洗。
从安全与合规角度而言，隐私和安全隐患不容忽视，大模型训练涉及海量敏感信息，一旦泄露或遭滥用，将对个人隐私、企业机密乃至国家安全造成严重威胁；与此同时，政策法规尚不完善，难以在技术快速发展的当下，及时平衡好技术创新与公众利益、社会稳定之间的关系。从应用适配方面，政务大模型需紧密贴合各地复杂多样的政策环境、治理需求以及现有政务系统，如何实现精准适配与高效集成，成为摆在眼前的现实难题。
来源：人民中科研究院
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