在数字化转型的浪潮中，政务大模型被寄予厚望，然而，其在实际应用中所面临的挑战与矛盾却鲜为人知。尽管大模型技术被广泛认为是提高政府决策效率和服务质量的关键，但其在数据隐私、资源消耗和政策适应性方面的困境，却构成了一个不容忽视的悖论。
一、大模型概念和定义
大模型，这一深度学习领域的巨舰，以其庞大的参数量和复杂的架构，展现出了前所未有的通用性和效率。它们通过在海量数据集上的预训练，能够处理从计算机视觉到自然语言处理的多种任务，其能力之广，令人惊叹。
政务大模型，作为人工智能技术在政府服务领域的延伸，正逐渐成为提升治理效能的重要工具。这些模型，依托于先进的大语言处理技术，不仅具备深入的语义分析能力，还能够进行复杂的逻辑推理，从而在多个层面助力政府机构的智能化转型。
政务大模型能够在以下三个方面发挥关键作用：
1. 政务服务的优化：通过一网通办的方式，简化了民众与企业办理政务事项的流程，提高了服务的便捷性和响应速度。
2. 城市治理的智能化：利用一网统管的模式，加强了城市管理的实时监控和快速响应，提升了城市治理的智能化水平。
3. 政府办公的协同：通过一网协同的工作机制，加强了不同政府部门间的信息共享和流程协调，提高了政府办公的效率。
二、大模型特征分析
在人工智能的广阔领域中，大模型以其独特的特征和能力，成为推动技术进步的关键力量。这些模型不仅依赖于AI的内在属性，还具备一系列显著的特点，这些特点已被众多专家和学者广泛研究和总结。以下是对大模型五个核心特征的精炼描述，以及它们在政务领域的应用：
大模型的五个核心特征：
1. 规模宏大：大模型由数十亿参数构成，模型体量可达数百GB甚至更多，这种庞大的规模赋予了模型强大的表达和学习能力。
2. 性能卓越：它们展现出超凡的学习能力和泛化能力，在自然语言处理、图像识别、语音识别等多种任务中均有出色的表现。
3. 多任务学习：大模型能够同时学习并执行多种NLP任务，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等，从而获得更广泛的语言理解能力。
4. 训练需求大：训练这些模型需要巨大的数据量，通常涉及TB甚至PB级别的数据集，以充分发挥其参数规模的优势。
5. 资源密集：大模型的训练需要大量的计算资源，如成百上千的GPU，以及从几周到几个月的时间投入。
政务大模型的特定应用：
政务大模型在服务于政府机构和官员的事务性工作和管理工作中，展现出其独特的政务相关特征：
1. 服务政务：以先进的大语言模型技术为基础，优化政务工作流程，提高政府决策的科学性和效率，增强公共服务能力。
智能决策支持：利用大模型进行数据分析和预测，辅助政府制定更科学、合理的政策，提升决策水平。
资源优化管理：运用大模型优化公共资源管理，实现资源的精准分配和高效利用，促进可持续发展。
智能公共服务：通过大模型提升公共服务的质量和效率，满足民众的多元化需求，实现“一网通办”。
2. 一城一策：考虑到我国各地政府政策的差异性，政务大模型需针对不同行政层级和地区进行差异化训练和配置，以适应各自的政策环境和治理需求。
差异化模型训练：为每个地区定制模型训练，以满足其独特的政策和治理需求。
灵活配置与调整：大模型需要具备灵活的配置和调整能力，以适应城市变化和新需求，确保政务服务的及时性和准确性。
多维数据融合：整合各级政府的多维数据，为政务大模型提供全面的信息基础，支持精准决策。
3. 场景丰富：政务大模型的应用场景广泛，包括城市管理、公共安全、环境保护、教育卫生等，实现全场景的智能化治理。
一网统管：通过整合各领域数据，实现全局性信息管理，为城市治理提供全面方案。
一网协同：通过跨部门、跨层级的协同机制，实现信息共享和协同决策，提高治理效能。
一网通办：提供智能客服、搜索、公文写作等工具，协助行政公共服务的高效开展。
政务大模型的发展，不仅需要技术上的突破，还需要政策、法规和数据管理的同步进化，以确保其在提升政府服务质量和效率方面发挥最大潜力。
三、政务大模型应用的产业链剖析
政务大模型的产业链从底层算力到行业解决方案提供商，涵盖了多个层面。然而，这一产业链在资源配置、数据质量和法规遵循等方面面临着一系列挑战。
四、各省市政务大模型典型应用案例
从北京的智能问答助手到上海的免申即享系统，再到深圳的政务GPT大模型，各省市的政务大模型应用案例展示了大模型在提升政府服务效率和质量方面的潜力。但同时，这些案例也暴露了在实施过程中需要克服的问题。
表 5 各省市政务大模型典型应用案例
| 城市 | 应用领域 | 内容 |
| 北京 | 一网通办 | 北京市计算中心推出政务参政议政建言大语言模型智能问答助手。智能问答助手可实现基于法律法规、相关制度等文本数据的基本问答功能，并能对不同来源的文件（如政府报告、政策法规等）进行分析、总结，归纳出大意并给出依据来源（数据溯源）。并且，智能问答助手可以通过大模型实现某一主题提案与参照文本（如同一主题舆情）语义层面相似度分析，得出提案与社情民意“同频共振”的程度。 |
| 一网统管 | 海淀区一网统管接诉即办工程项目由北京百度网讯科技有限公司，基于百度文心一言大模型对现有的“接诉即办”平台业务进行持续优化，支持领导通过对话式交互随心指挥调度，直观动态查看事件态势的文字、图表等多模态的分析数据，并智能生成事件分析报告，提升调度效能；实现工单100% 响应，提升大部门间的横向办件能力；实现对考核成绩的预测和分析，提升区考核成绩，打造海淀区城市治理新名片。 |
| 一网统管 | 蜜度文修是蜜度自研的国内首个智能校对领域大语言模型。它以大语言模型（LLM）为技术底座，通过运用高质量数据学习多种特色子任务，大幅度提升中文校对和润色能力的智能化程度。在新闻出版、媒体稿件、政府公文等专业领域，蜜度文修能够辅助专业用户提高校对质量、提升校对速度、降低差错率，为新时代语言文字工作高质量发展赋能。 |
| 一网协同 | 由北京中科汇联科技股份有限公司研发的政务服务大模型——慧政。除智能政务问答外还包含人力资源、写作、翻译、助手四大类别分类下的 18个应用供用户选择，包括新闻内容撰写、翻译助理、社交媒体文案助理、战略咨询顾问等应用，根据需求定制搜索选择所需应用，添加至工作区，这一智能分类与定制策略不仅提升了政务问答、新闻撰写、多语言沟通等领域的效率，也为政府部门在日常工作中带来更精细、智能的支持，拓展了政务服务的可能性。 |
| 公文写作 | 新华妙笔AI 由新华通讯社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室和北京信工博特智能科技有限公司共同开发。该应用基于“BotGPT”大模型，拥有AI 生成、AI 润色、AI 校对、AI 续写、AI 灵感等写作功能以及文件分享、团队空间、单位管理、人员邀请、审阅批注等协作功能，以及学习库、范文库、模板库、素材库等专业权威数据库。可自动和辅助写材料人员完成重复性、标准化、简易创新类的内容创作。 |
| 北京瑞莱智慧科技有限公司基于行业大模型打造政策撰写助手，通过大模型辅助的政策撰写工具，帮助政策制定人员提升效率、扩大参考面、逐渐固化知识经验、提升规范性，从而最终提升政策的管理水平，促进政府治理流程优化和模式创新。 |
| 智慧城市 | 该应用由中国科学院自动化研究所和中铁建设集团有限公司共同开发。在智慧城市领域，基于“紫东太初”多模态大模型和跨模态通用人工智能平台，联合研发建筑工程全闭环智能应用系统，形成项目地图索引、风险快速传达、自动回复等功能，赋能工程方案设计、技术文件审核等多个阶段场景，大大提升建筑行业智能化水平。 |
| 该应用由中关村科学城城市大脑股份有限公司和科大讯飞（北京）有限公司共同开发。面向城市治理领域智能化管理需求和国产化自主可控的安全需求，有效打通科大讯飞“星火”基础大模型和中科大脑公司“如如ChatTT”行业大模型，针对城市治理数据资源访问和应用受限、城市治理服务模型通用泛化能力弱以及人工智能时代下的信息安全等问题，在如如ChatTT 基础上，完成城市治理大模型的国产化改造并示范应用，加速城市智能化建设，全面提升城市治理能力。 |
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| 上海 | 一网通办 | 基于循道政务大模型的免申即享系统示范应用由上海卓繁信息技术股份有限公司开发。引入大模型技术，将原来全部人工处理的基本信息梳理、数据需求梳理、数据治理分析等环节优化为大模型处理，人工确认的方式，并充分发挥大模型强大的自然语言理解能力和生成能力技术，精准理解用户的数据需求，解读政策，智能地生成数据需求的语句脚本。进一步加速了数据产品的交付，提高了数据治理的效率，降低了对数据专业人才的需求，减少了数据治理成本，提高了数据的质量和可用性。 |
在上海“一网通办”政务事项办理中，上海通办信息服务有限公司引入大模型，优化事项办理体验：
1. 智能化业务办理。利用大模型技术，智能提取办理过程中的业务信息，并关联业务上下文场景，形成更加智能化的业务办理体验。
2. 个性化服务推荐。大模型技术能够分析客户的行为模式和偏好，在此基础上提供个性化的服务推荐。
3. 申办流程智能化。大模型通过智能条件预检、智能表单与材料预审、辅助智能审核，提升事项办理过程中的自动化和流程优化，提高整体办理体验。 |
| 一网协同 | 蜜度校对通由上海蜜度科技股份有限公司基于自研智能校对领域大语言模型——文修大模型研发而成。搭载了文修的蜜度校对通在保障响应速度的基础上，从文字标点差错校对、知识性差错校对与内容导向风险识别的三大类型中，整合化地提供 27 类细分方向的审校服务；并能够在尊重稿件原意的前提下，修正用词不当、句式杂糅等问题，让句子表达更流畅，实现对句子的润色功能。为新闻出版、媒体稿件、政务公文等专业领域带来工作模式迭代与效率提升，为新时代语言文字工作高质量发展注智赋能。 |
| 智能客服 | 上海通办信息服务有限公司在上海“随申办”小申智能客服系统中，中引入了大语言模型技术，优化政务客服体验：
1、通过大语言模型技术，实现了政务服务中沟通与对话的智能化。相较于传统的AI 对话系统，大语言模型在智能性方面取得了显著突破。通过对政务服务数据的模拟训练，大语言模型能够模仿人类的语言互动方式， 根据问题反馈提供相应的智能回复，并支持基于上下文进行连贯的多轮会话，提高了政务客服的整体体验。 |
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| 2、提升答案回复的友好性。大语言模型训练专注于政务领域的知识生成模型，以提升答案回复的友好性，使得智能客服系统能够以更自然、易懂的方式回答用户的问题，增加了用户与政务服务平台的互动友好度。 |
| 深圳 | 一网统管 | 云知声携手深圳市龙华数据有限公司,以山海大模型为底座,率先开发出深圳首个面向行业垂直领域的 AI 产品——“龙知政”政务GPT 大模型,成为聚焦特定领域的大模型落地实践项目。 |
| 一网协同 | 福田区政府借助华为盘古大模型，已经在政府服务、城市治理、政府办公等方面实现政务创新。如在政务服务方面推出智慧助手小福，掌握包括12345 热线、政策法规、办事流程等海量政务知识，可解决政务热线在问题拆解、多重意图理解、政务政策关联等方面的难题。在政务办公方面， 上线了办公助手，实现公文智能撰写、校对、签批、督办，全流程智能化，提升办公效率。 |
| 广州 | 一网通管 | 白云区城管局与华为云合作探索华为云盘古政务大模型在城市治理领域的创新应用，并成立政务大模型实验室，对占道经营、垃圾堆积、城中村治理等城市 治理典型场景展开探索。政务大模型将助力白云智慧城管系统提升图片、文本等数据的分析精度及速度， 实现城市管理事件自动立案、自动审核预结案，加速 白云区建设告警推送、互联互通、快速反应的城市运 行管理中心，全面赋能城市应用智能升级。 |
| 福州 | 一网通办 | 腾讯云与福建大数据集团联合研发基于大语言模型的智慧政务平台—“福建智力中心”,并打造互动式 政务大模型应用“小闽助手”,为广大福建市民提供零距离、高质量、7X24 小时管家式政务的办事体验。 |
| 西安 | 智慧城市 | “秦岭·秦川交通大模型”结合西安当地海量开放场景下的交通生态数据、中科视语自研的原创先进算法以及西安未来人工智能计算中心昇腾AI 的强大算力，为路网监测、应急指挥、养护管理、公众出行等智慧交通全场景带来数智化变革。 |
| 贵州 | 智能客服一网统管 | 天翼云政务大模型“慧泽”是天翼云在贵阳市人民政府政务场景和数据支持下，推出的首个天翼云行业大模型，为市民和政府工作人员提供专业、高效、个性化的政务服务。 |
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| “慧泽”能够提供包括意图理解、检索查询、提炼总结、内容生成、逻辑推理、任务驱动等能力，可以应用于政务咨询客服、政策制定辅助、会议助手等场景，大大提高办公效率，减轻工作人员的负担。 |
| 江苏 | 智能客服一网通办 | 新点软件AI 大语言模型打造“边聊边办”创新服务应用场景，提升政务服务事项网上办理深度。边聊边办通过排队聊天实现基本信息了解，申请人可以与数字人进行聊天咨询。对能够对上传材料进行智能审核。智能客服方面，新点软件的大模型产品依靠自身的政务数据优势，能够实现精准回答，大幅提升办件和咨询效率。 |
本文摘编自中移集智发布的《政务大模型产业图谱研究报告》。
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