政务大模型：智慧政务新时代，驱动治理数字化转型 头豹词条报告系列

Leadleo.com 政务大模型：智慧政务新时代，驱动治理数字化转型头豹词条报告系列 胡 常乔雨等2人 2024-09-26未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 科学研究和技术服务/科技推广和应用服务/技术推广服务/技术普及 综合性企业/综合企业 行业： 行业定义 政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模… AI访谈 行业分类 按照功能特性的分类方式，政务大模型行业可以分为… AI访谈 行业特征 政务大模型的行业特征包括“具有丰富的应用场景”… AI访谈 发展历程 政务大模型行业 目前已达到4个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 政务大模型行业规模暂无评级报告 AI访谈SIZE数据 政策梳理 政务大模型行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 AI访谈数据图表 摘要政务大模型是应用于政务领域的综合模型，以人工智能技术为核心，通过大数据处理、机器学习等技术手段，为政府提供智能决策支持。该模型在提升政府工作效率、优化公共服务和加强社会治理方面潜力巨大，并在多个领域有广泛应用。市场规模持续增长，受益于技术进步、政策红利和产业链协同发展。未来，市场需求的持续扩大将进一步推动政务大模型行业的发展。 行业定义[1] 政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模型，政务大模型以人工智能技术为核心，包括大数据处理、机器学习、自然语言处理等多种技术手段，对来源于政务系统内部的海量、复杂数据进行分析和挖掘，以提供针对性智能决策支持和解决方案。 政务大模型在提升政府工作效率、优化公共服务和加强社会治理方面展现出巨大的潜力。 [1]1：https://blog.csdn.… 2：CSDN 行业分类[2] 按照功能特性的分类方式，政务大模型行业可以分为如下类别： 政务大模型行业基于功能特性的分类 政务咨询类大模型 一种能够提供政务咨询服务的智能系统。应用场景主要包括以下几个方面：政策咨询：用户可以通过政务咨询类大模型了解最新的政策动态、政策解读和政策影响等，为自身的决策提供参考。业务办理咨询：在办理政务业务时，用户可能会遇到各种问题，政务咨询类大模型能够提供详细的业务办理指南和咨询服务，帮助用户顺利完成业务办理。法律咨询：政务咨询类大模型还可以提供法律咨询服务，帮助用户了解相关法律法规、法律条文和法律程序等，为用户的合法权益提供保障。 辅助办理类大模型 它专门用于辅助政务服务的办理过程，通过自动化和智能化手段提高办理效率和准确性。应用场景主要包括以下：无差别综合窗口助手：在政务服务中心的综合窗口，通过大模型技术提供全流程的辅助服务，包括咨询、引导、填表、审核等，实现“一窗受理、集成服务”。关联事项智能办理：对于存在关联关系的政务服务事项，大模型能够自动识别并推荐相关事项，实现事项的并联审批或串联审批，减少用户跑动次数和等待时间。 城市治理类大模型 一种能够全面感知、智能分析、精准决策的智能系统。在多个应用场景中发挥着重要作用，包括但不限于：城市管理：通过大模型实现对城市基础设施、公共设施等的智能监测和管理，提高城市管理效率。基层治理：在社区、街道等基层单位，大模型可以辅助处理居民诉求、调解纠纷等，提升基层治理水平。城市安全：利用大模型进行安全风险评估、预警和应急响应，保障城市安全。民生诉求：针对市民的各类诉求，大模型可以提供快速、准确的响应和解决方案，提升民生服务水平。法治政府：在法治政府建设中，大模型可以辅助决策、执法和监督，提高政府工作的透明度和公正性。 政务大模型分类 机关运行类大模型 一种集成了大量数据和算法的智能系统，能够模拟和辅助政府机关在日常运行中的各种复杂任务。应用场景主要包括：公文处理：利用自然语言处理技术，实现公文的自动分类、摘要生成、校对修改等功能，提高公文处理的效率和准确性。政策制定：通过对政策文件、规范制度等材料进行分级分类、标签化处理，形成海量知识库，辅助政策制定和修订工作。决策支持：基于大模型的逻辑推理、数学计算等能力，通过智能问答、数据分析等方式，为政府决策提供全面、科学的参考依据。知识管理：构建政府机关的知识图谱，实现政策、法规、案例等知识的快速检索和共享，提升公务人员的专业素养和工作能力。 辅助决策类大模型 是一种能够自动处理和分析海量数据，从中提取有价值的信息和洞见，为决策者提供科学的决策依据的智能模型。应用场景包括：政策制定与评估政策分析：大模型可以分析历史政策数据、社会经济数据等，为政策制定者提供政策效果预测、潜在影响评估等分析报告。基于复杂的数据模型和算法，大模型能够模拟不同政策方案下的社会经济变化，帮助政策制定者选择最优方案。资源分配与优化资源配置：大模型可以根据区域发展、人口分布、资源需求等因素，为政府提供资源配置的优化建议。在预算编制过程中，大模型可以分析历史预算数据、政府支出效率等，为政府提供合理的预算分配方案。风险评估与预警经济风险评估：大模型可以实时监测经济指标，预测经济趋势，为政府提供经济风险评估和预警。通过分析社交媒体、新闻报道等数据源，大模型可以识别社会热点、舆论走向，为政府提供社会风险预警。 专业工具类大模型在政务领域的应用日益广泛，这些模型通过深度学习、自然语言处理、数据挖掘等先进技 专业工具类大 模型 术，为政府工作提供了高效、精准的支持。应用场景包括：业务统计分析应用描述：利用大模型对政务领域的 海量数据进行深度挖掘和统计分析，揭示数据背后的规律和趋势，为政府决策提供科学依据。报告报表生成应用描述：基于预设的模板和规则，大模型能够自动生成各类政务报告和报表，减少人工编制的工作量，提高工作效率。知识管理与检索应用描述：大模型能够构建政务领域的知识图谱，实现政策文件、规范制度、业务指南等知识的快速检索和共享，提升政府工作的智能化水平。公共服务优化应用描述：通过大模型分析公众需求和行为模式，政府可以更加精准地提供公共服务，满足 公众多元化、个性化的需求。 [2]1：https://baijiahao.b… 2：https://www.ah.go… 3：新京报，安徽省人民政府 行业特征[3] 政务大模型的行业特征包括“具有丰富的应用场景”“高度定制化与政务相关性”“需要迭代与优化” 1政务大模型具有丰富的应用场景 政务大模型在政府管理、社会治理、公共服务等多个领域具有广泛的应用场景。它可以用于预测政策效果、优化政务流程、提高公共服务水平等。例如，在政务服务领域，政务大模型可以通过智能客服、智能搜索等方式，协助开展各项行政公共服务事宜；在城市治理领域，政务大模型可以汇聚城市交通、环境、社会治安等数据，提供全面的城市治理方案。 2政务大模型是高度定制化与政务相关性的 政务大模型是专门应用于政务领域的大型语言模型，具有鲜明的政务相关特征。它不仅仅是一个通用的深 度学习模型，更是在政务数据、政策信息、政务知识等特定数据上进行深度训练和优化的结果。这种高度 定制化的特点使得政务大模型能够更好地理解和处理政务领域的专业术语、规范和语义，从而满足政府机构在决策、管理、服务等方面的需求。 3政务大模型需要持续迭代与优化 政务大模型是一个不断迭代和优化的过程。随着政务数据的不断积累和更新，政务大模型需要不断地进行训练和优化，以提高其性能和准确性。同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，政务大模型也 启动期2000~2010 2000年，中国科学院计算技术研究所等科研机构率先涉足机器学习与数据挖掘领域，设立相关实验 室，为大模型的深入探索铺平了道路。2006随着更多研究机构的加入和一系列技术成果的推出，行业基础逐渐稳固，为后续的发展提供了坚实的支撑。 大模型研究主要聚焦于学术界，为后续的深入探索奠定基础。 高速发展期2006~2015 2013年，自然语言处理模型Word2Vec诞生，首次提出将单词转换为向量的“词向量模型”，使得 计算机能更好地理解和处理文本数据。2014年，GAN（对抗式生成网络）诞生，被誉为21世纪最强 需要不断地进行升级和更新，以适应新的需求和挑战。这种持续迭代和优化的特点使得政务大模型能够保持其领先地位和竞争力。 [3]1：搜狐网 发展历程[4] 上世纪五十年代至本世纪初，AI大模型行业处于萌芽期中。在此期间，现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生，进入以CNN（卷积神经网络）为代表的传统神经网络模型阶段。2000年至2010年是AI大模型行业的启动期，中国的大模型研究主要聚焦于学术界，为后续的深入探索奠定基础。2006年至2015年AI大模型行业进入高速发展期，政务大模型处于研发阶段，在这一阶段，以Transformer为代表的全新神经网络架构显著提升了大模型技术的性能。2015年至今，政务大模型的应用逐渐普及，政务大模型行业进入成熟期，市场规模不断扩 萌芽期1956~2000 1956年，计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”概念，标志着AI发展的开始。1980年，卷积神经 网络的雏形CNN诞生，为后续的深度学习发展奠定了基础。1998年，现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生，标志着机器学习方法由早期基于浅层机器学习的模型转变为基于深度学习的模型。这一转变对自然语言生成、计算机视觉等领域的深入研究具有开创性意义，也为后续深度学习框架的迭代及大模型发展奠定了基础。 进入以CNN（卷积神经网络）为代表的传统神经网络模型阶段。 大，应用场景日益丰富。 [4]1：https://baijiahao.b… 2：澎湃新闻，搜狐网 产业链分析 [13 大算法模型之一，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。2015年，以百度推出的“海量深度学习技术”为代表，大模型在这一阶段开始展现其在实际应用中的潜力。各大互联网公司纷纷投入研发，推动了大模型技术的广泛应用，为后续产业化打下了基础。 在这一阶段，以Transformer为代表的全新神经网络架构显著提升了大模型技术的性能，为大模型的后续发展奠定了坚实的基础。大模型开始在实际应用中展现其价值，引领行业技术创新潮流。 成熟期2016~2024 2016年，政府机构和大型企业通过政策支持和合作创新，为政务大模型行业提供广阔的市场空间和 发展动力。例如，北京、上海、杭州、深圳等地出台了相关政策，推动政务领域大模型应用的落地。2023年中国政务大模型行业市场规模约为49.31亿元人民币。 政务大模型行业进入成熟期，市场规模不断扩大，应用场景日益丰富。 政务大模型行业产业链上游为基础技术与设施建设环节，主要作用是关键技术的研发和基础设施的建设；产业链中游为政务大模型的研发与优化环节，主要作用大模型的构建与训练以及大模型的优化；产业链下游为政务大模型的应用与推广环节，主要作用内部应用和公众推广。[7] 政务大模型行业产业链主要有以下核心研究观点：[7] 政务大模型的运行依赖于强大的基础设施和关键技术的持续创新，为其提供了坚实的技术支持和算力保障政务大模型的运行需要强大的基础设施支撑，包括高性能服务器、大容量存储设备等。这些基础设施的建设和运维是政务大模型上游的重要环节。同时，政务大模型上游的核心在于技术的不断创新与突破。大数据处理、云计算、深度学习等关键技术的持续进步，为政务大模型提供了强大的技术支持。据浪潮信息联合IDC发布的 《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，2022年中国智能算力规模已达到268.0EFLOPS，预计到268.0EFLOPS，预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算(ZFLOPS)级别，2021-2025年人工智能算力复合增长率将达52.3%。百度、腾讯、阿里等专利申请数量均突破400件，百度、腾讯等专利授权量均突破100件。排名前十位的企业主体总计申请专利达3,800余件，授权专利960余件，分别占中国大模型创新主 体专利总数的9.6%和8.7%。 政务大模型通过先进的生成式AI