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《政务大模型发展研究报告（2025年）》

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当DeepSeek遇上数字政府，一场智能化变革正在加速到来

在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已经成为推动各行各业变革的重要力量。而在政务领域，一场以“大模型+政务服务”为核心的智能化转型正在全国范围内加速推进。

近日，由清华大学、北京邮电大学、中国信通院等多家权威机构联合编制的《政务大模型发展研究报告（2025年）》正式发布。这份报告系统梳理了政务大模型的发展趋势、建设框架、实践路径以及典型应用场景，为数字政府建设提供了全面指引。

一、新趋势：大模型加速政务数智化转型创新

人工智能大模型的五大发展趋势

行业大模型蓬勃发展，加速与产业深度融合

当前全球通用人工智能模型格局已基本收敛。美国基础大模型形成“3+2”格局——OpenAI、Anthropic、谷歌加上xAI和Meta，五家占据超90%市场份额。国内“百模大战”局面也已收敛至DeepSeek、文心一言等少数几家。

在此背景下，行业大模型正成为AI产业应用的主战场。截至2025年3月，我国备案登记的大模型超550个，其中90%以上都是垂直领域大模型。落地应用模式包括提示词工程、检索增强、大模型微调和预训练四种主要方式。

高质量数据需求日益迫切

随着模型参数增加，训练数据量持续飙升。2017年Transformer模型训练数据约20亿词元，2020年GPT-3达到3740亿词元，而2024年Meta的Llama3.3则在大约15万亿词元上训练。大语言模型训练数据集大约每8个月翻一番，对高质量专业数据集的需求日益迫切。

智能算力需求持续增长，单位成本持续下降

大模型快速发展使模型训练计算量年增4-5倍，训练数据集规模年增50倍。2024年美国AI和云计算公司资本支出总规模超3000亿美元，主要用于构建十万卡以上规模的算力基础设施。

成本方面，达到GPT-3.5水平的AI模型查询成本，18个月内降幅达99.65%。硬件性能每年增长43%，成本每年下降30%，能效每年改善40%。

开源路线展现生命力

全球最大AI开源模型社区Hugging Face已聚合超51万个开源大模型、23万个数据集。2025年DeepSeek的爆火并宣布免费开源，加速了全球模型开源进程。例如，非洲多国利用DeepSeek R1低成本训练医疗诊断模型，成本仅为传统方案的5%。

智能体展现初步潜力

2025年被业界视为“智能体元年”。不同于Copilot，Agent无需持续人类干预，可自主规划完成端到端任务。百度文心智能体平台已汇聚15万企业和80万开发者；微软组建的企业AI智能体生态联盟，已有超10万家组织通过Copilot Studio创建或编辑过AI助理。

国内外政务大模型推进情况

主要发达国家抢先政策布局

英国自2019年起陆续发布《公共部门构建和使用人工智能指南》《英国政府生成式人工智能框架》《英国政府人工智能行动指南》；美国国土安全部2025年发布《公共部门生成人工智能部署手册》，白宫管理与预算办公室发布关于联邦机构使用AI的修订政策；加拿大、新西兰、新加坡、日本、韩国等也相继出台相关政策。

发达国家共同关注：积极引导使用、明确应用场景（集中于智能问答、智能搜索、政策服务等）、明确管控原则、建立使用指南。

我国各级政府积极探索取得成效

DeepSeek的出现极大降低了政务大模型私有化部署门槛。截至2025年6月30日，宣布政务系统接入DeepSeek的地区和部门达320个，省（自治区、直辖市）覆盖率达到100%。

成效显著：广东省政务服务网迭代升级，用户诉求识别率提升至95%以上；深圳福田区政务大模型使公文处理效率提升90%，审核时间缩短90%；城市治理从“治理”向“智理”升级。

政务大模型面临的主要问题

技术层面：大模型技术复杂且迭代快，落地应用难度大，对专业团队和经验要求高，建设投入巨大。

数据层面：数据质量参差不齐，政务数据孤岛普遍存在，影响模型性能和准确性。

应用层面：大模型“幻觉”可能损害政府权威性和公信力，内部逻辑难解释，权责界定复杂。

安全层面：面临内容安全、数据安全、个人隐私保护等挑战，算法透明度和可解释性亟待提升。

机制层面：建设模式不清晰，面临低效浪费、建而不用风险，算力资源建设分散难复用。

二、新思路：政务大模型建设的框架和原则

政务大模型部署应用总体框架

政务大模型建设涉及算力、数据、模型、应用、场景、安全、管理等多个维度，可归结为三个层面：

政务大模型构成：包括基础支撑（算力、数据）、模型能力（模型、知识库）、应用服务（检索增强、模型微调、智能体构建）。

支撑体系：包括制度规范、安全保障、监测评估三个方面。

政务场景：包括政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策四大类型。

部署应用的五项原则要求

场景化驱动：需求牵引，推动落地和应用

聚焦政务治理实际问题，提供面向关键场景的智能支持。以高频使用、标准化程度高、对响应时效有明确要求的业务场景为优先切入点。建立“需求-应用-反馈”闭环体系，推动分级分类应用部署。

集约化建设：统一标准，提升资源利用率

构建共建共享、集约高效的发展格局。以整合存量资源、推动共建共享为核心，加快推进基础设施集约化，形成“基础设施整合—平台能力共建—上层应用协同”的全链条发展路径。

特色化发展：因地制宜，打造差异化优势

各地立足发展定位与资源禀赋，聚焦本地优势领域打造示范性强、可复制推广的精品应用场景。加强本地化语料采集与训练优化，拓展“政务大模型+产业智能”融合应用。

辅助型定位：明确边界，强化人机协同

坚持“辅助为主、决策为辅”的核心定位，明确模型是“智能助手”而非“权威裁决者”。在制度建设中明确权限管理、操作流程和责任追溯机制，确保模型运行的安全性、透明度与可控性。

持续性迭代：构建闭环，推动长效化发展

建立持续优化机制，通过系统采集用户交互记录、错误纠正行为、反馈意见等高质量数据，推动模型训练与微调。建立以场景反馈为核心的闭环机制，持续提升模型适应性。

多元协同的政务大模型建设体系

“以政府引导为核心”的政企合作：以北京为代表，组建多角色参与的政务服务大模型创新应用联合体，采取“赛马+开门测试+后续私有化部署”方式推进。

“以企业产品为核心”的政企合作：企业发布针对政务领域的大模型产品，政府以购买服务形式快速实现应用。如微软Azure OpenAI服务为美国政府客户提供服务，埃森哲发布FedGPT供美国联邦机构使用。

三、新模式：政务大模型实践的路径和方法

统筹谋划建设部署

坚持统筹集约发展思路：明确职责分工，建立跨部门协调机制；开展整体规划，探索一地建设、多地多部门复用模式；做好制度建设，明确应用方式和边界；制定标准规范，解决数据多源异构难题。

合理选择部署环境与资源：根据应用场景、数据资源、使用对象综合考量，选择适宜的网络环境、算力和模型资源。

四种典型建设部署模式：地方集约化建设、分级建设统一管理、垂直模型训练与部署、互联网资源按需调用。

建设高质量政务数据集

体系规划阶段：构建政务知识索引，搭建层次化知识架构；锚定政务智能场景，构建政务数据集资源地图；搭建政务数据标准体系。

工程建设阶段：建立政务数据工厂模式，推动规模化生产；探索前沿技术路线（合成数据、智能化标注、思维链数据）；构建政务数据生态协作机制。

质量监测阶段：量化评估模型和工具，构建科学评估基准；建立动态评估机制，贯穿事前事中事后全流程；持续优化闭环，建立数据与模型的反馈联动。

科学开展模型建设

政务知识库构建：包括数据治理与规范化、知识处理与提取、知识库管理与更新、基于检索增强的智能生成应用四大环节。

模型训练与优化：涉及模型底座与算力资源选择、训练数据集的构建与准备、模型微调策略与优化方法。参数高效微调（如LoRA、QLoRA）成为常用方案。

构建政务视角的智能应用

政务智能体概述：由自然语言理解模块、任务拆解与执行规划模块、政务知识库接口、业务系统集成模块、智能工具链协同模块构成。

政务智能体构建：夯实多元驱动的技术底座；构建高质量、全覆盖的政务知识库；推动与政务业务的深度融合；构筑坚实可靠的安全保障。

政务智能体应用演化路径：前端助手型智能体 → 流程嵌入型智能体 → 决策辅助型智能体 → 调度中枢型智能体。

完善一体化安全保障体系

总体安全治理与责任框架：确立安全责任体系；数据分类分级与保密管理；备案与合规审查；用户协议与隐私政策告知。

算力与数据安全：计算安全要求（国产化AI芯片、本地化处理）；语料安全要求（动态更新、多级校验、安全防护）；知识安全要求。

模型与应用安全：模型全流程可信认证；可信的模型运行与交互；内容生成安全要求。

应急响应与处置：预案制定与演练；事件处置与溯源；安全退出与数据销毁。

科学开展全过程监测评估

内评估（面向全生命周期）：规划期评估功能设计与部署规划；建设期评估功能建设效果；运营期评估运行性能及应用效果。

外评估（面向用户满意度）：委托第三方检测机构，从建设模式、数据支撑、功能实现、用户体验、制度机制、安全保障等维度评估。

四、新场景：政务大模型应用的场景与探索

总体实践进展

部委层面：中国地震局发布“谛听”地震波大模型；国家药监局印发药品监管AI应用场景清单；国家卫健委等发布卫生健康行业AI应用场景参考指引。

地方层面：截至2025年6月，320个地区和部门宣布政务系统接入DeepSeek，覆盖全部省份。四川、广东等地数量最多。

应用场景分布：政务服务类占64%（智能问答、辅助办理、政策解读等）；机关办公类占17%（公文写作、资料检索、智能分办等）；社会治理类和辅助决策类相对较少。

典型场景详解

政务服务类：智能问答（江西多地、贵州“小贵”、威海“小威智答”）；辅助办理（漳州“候喜”、柳州AI数智助手、吉林市智能交互终端）；政策解读（广州“政策计算器”、中山“政策解读助手”）；政策直达直享（重庆“AI+企业码上服务”、聊城“政策快享”）；营商环境优化（深圳信用AI助手、梅州“梅小度”、秦皇岛智能审批助手）；文旅服务（黑龙江“一键玩龙江”、黄山AI旅行助手）。

社会治理类：智能监测巡检（泉州AI智巡系统、武汉城市治理AI平台）；辅助执法监督（成都非现场执法智能辅助平台、北京检四分院法律监督AI、宁波海关智能通关系统）；市场风险预测（湖北市场监管局公平竞争审查系统、西安公安智慧警务）。

机关办公类：公文写作（沈阳合法性审查AI、湛江“文书智造工坊”）；资料检索（温州“鹿小数”AI政务平台、济宁城市管理知识库）；智能分办（珠海12345智能工单转派、台州市热线智能分派）。

辅助决策类：灾害预警（河北水利防汛AI、宜兴“天机镜”城市安全监测、新疆昌吉应急系统）；应急处置（四川环境应急AI助手、南京“宁安晴”应急管理大模型）；政策评估（泉州人大规范性文件备案审查AI）；辅助评审（江苏发改委项目评审AI助手、衡阳财政监督智能体）。

五、新未来：政务大模型发展的展望与建议

注重需求导向，强化场景牵引：坚持以人民为中心，锚定出发点和落脚点；梳理应用场景需求，明确“用什么，怎么用”；推进试点示范，做到“稳妥有序、循序渐进”；强化底线思维，确保“可管可控、可信可用”。

强化条块协同，夯实数据基础：推动行业数据整合与标准化统一；构建政务专属训练语料库；完善政务知识图谱与知识库；健全共建共享共用机制。

统筹资源部署，强化系统支撑：建设统一纳管的政务智能算力平台；完善“采-调-用-评”一体化运行数据服务体系；建立模型资源池与能力开放机制；推进绿色低碳的模型训练策略。

强化改革创新，完善运行机制：健全统筹协调机制；完善制度规范体系；关注人机协同配合；健全动态评估机制。

协同多元主体，汇聚创新合力：强化政企协作；支持高校科研深耕；健全试点示范机制；拓展社会参与路径；加强人才培养储备。

政务大模型正成为推动数字政府建设、提升政务服务效能的核心引擎。随着DeepSeek等大模型的广泛应用，政务服务正从“能办”向“好办”转变，机关办公从“效率”向“效能”跃迁，城市治理从“治理”向“智理”升级。在统筹集约、安全可控的前提下，政务大模型将为提升民生福祉、推进国家治理现代化提供强大技术支撑。

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