2025政务大模型发展研究报告

新趋势：大模型加速政务数智化转型创新

• 人工智能大模型发展趋势：行业大模型蓬勃发展，与产业深度融合；高质量数据需求日益迫切，成为决定模型能力的核心要素；智能算力需求持续增长，单位成本持续下降；智能体展现初步潜力，推动大模型创新应用；开源路线展现生命力，加速技术普及和应用。
• 政务领域大模型推进情况：主要发达国家抢占先机，进行政策布局和引导，推动大模型在政务领域的应用；我国各地方政府积极开展探索，取得初步成效，DeepSeek等开源大模型的出现，极大降低了政务大模型私有化部署的门槛。
• 政务大模型面临的主要问题：技术层面，大模型技术复杂且更新迭代快，落地应用难度大；数据层面，数据质量参差不齐，数据孤岛现象普遍存在；安全层面，隐私和安全隐患不容忽视，算法透明度和可解释性面临挑战；机制层面，建设模式仍不清晰，面临低效浪费、建而不用等风险。

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：从技术维度看，包括基础支撑（算力、数据）、模型能力（模型、知识库）和应用服务（检索增强、模型微调、智能体构建等）三个层次；从支撑体系维度看，包括制度规范、安全保障、监测评估三个方面；从政务场景维度看，包括政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策四大类型。
• 政务大模型部署应用的原则要求：场景化驱动，需求引领导向应用；集约化建设，统一标准提升资源利用率；特色化发展，因地制宜打造差异化优势；辅助型定位，明确功能边界强化人机协同；动态化迭代，构建闭环推动长效化发展。

新模式：政务大模型实践的路径和方法

• 结合基础与特色，统筹谋划大模型建设部署：坚持统筹集约的发展路线，合理选择部署环境和资源，典型的建设模式包括地方统一建设部署、分级建设统一管理、垂直模型训练与部署、互联网环境中的政务大模型服务。
• 按照阶段与领域，建设高质量的政务数据集：体系规划阶段，构建高质量政务数据集认知框架；工程构建阶段，打造高质量政务数据集生产体系；质量监测阶段，构建高质量政务数据集全流程管控机制。
• 把握需求与效果，科学开展政务大模型建设：政务知识库构建，确保数据的权威性、准确性、时效性和合规性；模型训练与优化，提升模型在政务场景下的准确性与专业相关性。
• 融合场景与流程，构建政务视角的智能应用：政务智能体构建，通过自然语言理解、任务拆解与执行规划、政务知识库接口、业务系统接口、智能工具链协同等模块，实现政策解读、数据分析和智能办理等复杂任务的自动化处理；政务智能体应用，从简单的前端辅助工具逐步深化为贯穿业务全流程乃至决策层的智能中枢。
• 强化责任与风险，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、备策与合规审查、用产协议与隐私政策告知；算力与数据安全，确保算力基础设施的自主可控，构建安全语料库；模型与应用安全，对模型训练、部署、运营全流程实施可信认证，防范恶意用户攻击；内容生成安全要求，确保生成内容的安全性、准确性、可追溯性、合规性；应急响应与处置，制定详细的安全事件应急预案，实现从源头管控到全过程审计的闭环防护机制。
• 注重成效与规范，科学开展全过程监测评估：基本理念与评估原则，需求导向、客观公正、安全可控、动态持续；面向全生命周期的监测评估，包括规划期、建设期、运营期等阶段；面向用户满意度的评估评价，包括应用情况、用户体验以及后续完善方向。

新场景：政务大模型应用的场景与探索

• 总体实践进展：探索应用情况，部委层面主要聚焦智能问答、智能搜索、政务服务等场景；地方层面应用场景更加多元，主要集中在智能问答、智能搜索、政务服务、办事引导、城市管理、营商环境优化和应急管理等方面。
• 政务服务类典型场景：智能问答，提供多语言、多渠道的智能咨询，实时解答公众疑问；辅助办理，提供一站式辅助办理服务，提升办事效率和用户体验；政策解读，将复杂的政策条款转化为通俗易懂的语言、图片、音视频等形式，帮助公众和企业更好地理解政策；政策直达直享，实现政策精准匹配最需要的服务对象；营商环境优化，通过整合经济、法律、政务等多维度数据，构建智能化的营商环境优化体系；文旅服务，通过整合景区资源、文化数据、用户偏好等信息，构建智能化的文旅服务，提升游客体验。
• 社会治理类典型场景：智能监测巡检，通过计算机视觉等技术，能够对监控视频、图像数据等进行实时分析，自动识别异常行为、环境问题或设施故障；辅助执法监督，通过语音识别、视频分析等技术，为执法人员提供实时支持，提升执法效率和规范性；市场风险预测，通过异常检测算法，能够对各类市场数据进行深度分析，预测可能出现的市场风险。
• 机关办公类典型场景：公文写作，自动生成和优化公文，智能分类分派任务，会议记录的智能整理与总结，从而大幅提升办公效率；资料检索，通过智能检索技术，大大提升检索效率；智能分办，实现任务的智能分办，提高任务处理速度和准确性。
• 辅助决策类典型场景：灾害预警，利用大数据和人工智能技术，对气象、地质、环境等多源数据进行综合分析和研判，提前预测可能发生的自然灾害，并及时发出预警信息；应急处置，对事件的性质、影响程度和发展趋势进行分析，为政府部门提供科学的处置方案建议，优化救援资源配置，提高应急响应的速度和效率；政策评估，通过对政策实施效果的分析，评估政策目标的实现程度、政策影响力和潜在问题，为政策制定部门提供优化建议；辅助评审，利用人工智能大模型自学习泛化认识、类人化评审推理、多模态智能解析等能力，对照有关要求开展项目评审，对项目文件内容进行深度扫描、智能解析提出评审意见建议，辅助提高项目评审效率和科学性。

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，安全稳妥有序推进政务大模型落地应用：坚持以人民为中心，错定“出发点、落成点”；梳理应用场景需求，明确“用什么，怎么用”；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，推进高质量政务数据集共建共享共用：加快行业数据整合与标准化统一，构建政务专属训练语料库，提升大模型语义理解能力。
• 统筹资源部署，强化系统支撑，实现政务大模型部署运行的集约高效：建设统一纳管的政务智能算力平台，完善“采-调-月-评”一体化运行数据服务体系。
• 强化改革创新，完善运行机制，健全政务大模型良性发展的制度规范：健全统筹协调机制，完善制度规范体系，建立模型资源库与能力开放机制，推进绿色低碳的模型训练策略，关注人机协同配合，加强风险防控与伦理规范，健全动态评估，推动制度规范与技术发展同步更新，健全试点示范机制，打通协同创新应用链条，拓展社会参与路径，提升政府公信力与政务透明度。
• 协同多元主体，汇聚创新合力，开创融合联动的政产学研用新格局：强化政企协作，推动模型研发提质增效；支持高校科研深耕，加快理论探讨与技术突破；加强人才培养储备，重视多方协作的队伍建设。