▲第十九届智慧城市大会在天津成功召开
▲李德仁 2023年度国家最高科学技术奖获得者，中国科学院院士，中国工程院院士，武汉大学教授
▲童庆禧 中国科学院院士，国际欧亚科学院院士，北京大学数字中国研究院原院长，中国科学院空天信息创新研究院研究员
▲郭仁忠 中国工程院院士，国际欧亚科学院院士，第十九届智慧城市大会组委会主席、深圳大学智慧城市研究院院长、教授
▲张兵 自然资源部总规划师
过去十年，各级政府单位投入大量资源建设信息化系统——审批平台、监管系统、网格化管理、政务大数据平台……系统越来越多，数据越来越全。
但进入 AI 时代，一个普遍存在的痛点凸显：
“数据都在系统里，但 AI 很难快速找到业务部门需要的答案。”
为什么？因为系统认识数据，但 AI 不认识业务。
•大模型能回答“安全生产检查的法规是什么”，但不知道“连续两次整改不到位的工地”意味着什么风险等级；
•大模型能统计“工单数量”，但看不出某类投诉在某个街道突然增多背后反映的治理盲区。
从市场监管到应急管理，从环保监测到教育督导，几乎所有政务 AI 实践都面临同一个瓶颈：能对话，但不懂业务；能查数据，但不会基于业务规则做推理。
在人工智能领域，“本体（Ontology）”就是把业务逻辑翻译给机器听的字典和语法书。它重点解决三个核心问题：
•业务里有哪些“实体”：企业、个人、审批、许可、处罚、检查、投诉……
•这些实体之间是什么“关系”：企业 ➔ 申请 ➔ 许可；检查 ➔ 发现 ➔ 隐患；处罚 ➔ 关联 ➔ 企业；
•这些关系遵循什么“规则”：项目必须先取得施工许可才能开工；企业被吊销执照后不能再次申请。
当这些定义被结构化之后，AI 就不再是对着政务术语“盲猜”，而是拥有了一张清晰的政务知识地图。
用一句通俗的话说：让 AI 从“认识字”，升级为“懂政务”。
当 AI 理解了政务运行的底层逻辑，能力边界将大幅扩展：
•领导决策：从“看报表”到“看洞察”
过去：业务科室从多个系统导数据、做表格、写分析，一份报告耗费数天。
现在：基于本体建模，AI 能自动理解“哪些指标异常”意味着什么风险，主动提示哪个指标偏离了正常区间、可能的原因及重点关注区域，生成带判断的洞察报告。
•监管执法：让 AI 成为“业务助手”
一线执法人员在现场需要确认企业违规记录、同类案子处理经验、适用法规。AI 助手可实时秒级提供，并主动提醒：“这家企业属于高频违规，建议重点核查。”
•群众服务：从“模板回复”到“精准解答”
针对“半夜施工怎么办”“开餐饮店需要办哪些证”等口语化诉求，基于本体建模的 AI 能理解背后的政务实体与办事流程，给出精准解答，而不是冷冰冰地回复“请拨打热线”。
•跨部门协同：打通“数据孤岛”的真正路径
无需物理打通数据，只要在语义上统一业务概念即可跨系统推理。例如：环保部门的“排污许可”与市场监管部门的“营业执照”建立关联后，AI 就能自动判断“哪些企业有营业执照但没有排污许可”。
智慧城市大会的评选传递了明确信号：评判标准已从“上了多少系统、接入了多少数据、有没有大屏”，转向“AI 能不能解决实际问题、减轻基层负担、提前发现风险”。
政务 AI 正在从“能对话”走向“懂业务”。这条落地路径可概括为四步：
1数据治理：把分散在各系统的数据整合、清洗、标准化；
2本体建模：把政务业务逻辑转化为 AI 可理解的知识结构；
3大模型推理：基于知识结构，让 AI 主动发现问题、给出建议；
4智能体应用：在具体场景中，让 AI 成为公职人员的“数字新员工”。
【 结语 】
政务 AI 的关键，不在于“有没有 AI”，而在于“AI 懂不懂政务”。
从“是什么”到“为什么”再到“怎么做”——这正是政务 AI 从展示工具走向工作伙伴的完整路径，而本体驱动的智能体，正是这条路径上的必然方向。
本文基于第十九届智慧城市大会相关内容整理。优锘科技作为智能问数和本体建模的技术提供方，将持续赋能政务 AI 深度落地。
