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《2025政务大模型发展研究报告》聚焦人工智能大模型赋能政务数智化转型核心命题，系统梳理全球及我国政务大模型的政策布局与应用成效，包括320个地区和部门接入DeepSeek等实践成果。报告深入剖析技术、数据、安全、应用、机制层面的关键挑战，明确“场景化驱动、集约化建设”核心原则与数据集建设、模型训练、政务智能体应用等实践路径，重点展现政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策四大类典型场景创新，还结合《政务领域人工智能大模型部署应用指引》要求，对未来协同共建、安全有序发展提出系统性建议，为“人工智能+”政务落地提供实践参考。
1.全球和国内的政务大模型，在发展趋势和政策布局上有哪些不一样的地方？
全球范围内，政务大模型更偏向基础模型收敛整合，同时加速向垂直领域落地，开源生态和智能体爆发成为显著趋势。国外政策多以“引导+规范”为主，英美等国出台专项指南，明确应用场景边界与风险管控标准。国内则呈现开源模型降低应用门槛、多地快速部署的鲜明特征，政策体系以《政务领域人工智能大模型部署应用指引》为核心，叠加《“人工智能+”行动》相关要求，地方层面已有320个地区和部门接入DeepSeek，重点聚焦政务服务、城市治理等实效场景，推动技术落地与治理效能提升。
2.政务大模型落地实践中，主要会遇到哪些核心难题？对应的解决办法有哪些？
核心难题集中在四个方面。数据层面常面临质量参差不齐、孤岛化严重的问题；技术上，高额的算力成本是不少地区推进的阻碍；安全方面，政务敏感数据泄露风险不容忽视；应用中，模型“幻觉”可能影响政务公信力。针对性解决路径已较为清晰，数据端需构建“体系规划-工程建设-质量监测”的高质量数据集体系；技术端可采用集约化算力部署与参数高效微调技术降低成本；安全端要搭建全链条安全保障体系筑牢防线；应用端则通过RAG技术结合人工复核机制，有效抑制模型“幻觉”。
3.政务大模型主要用在哪些场景？要让它顺利落地，关键的保障措施有哪些？
核心应用场景可分为四大类，其中政务服务占比最高达64%，机关办公占比17%，其余两类是社会治理和辅助决策。具体来看，智能问答、政策找人、数智员工辅助文书起草、灾害预警、城市智能监测巡检等都是典型应用形态。要实现顺利落地，关键需强化五大保障。以需求为导向的场景牵引是核心，跨部门数据共建共享是基础，集约高效的资源配置能避免重复建设，完善的制度规范与伦理约束可防范风险，而政产学研用协同创新的生态格局，则能为技术迭代和场景深化提供持续动力。
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