政务大模型落地应用实施指南

为全面落实党中央及国务院的战略部署，规范并推动人工智能大模型在政务领域的深入应用，全面提升政务数字化与智能化治理及服务能力，特制定本指引。本指引旨在为各级政务部门提供大模型部署应用的工作方向与基础参考，并将依据实践进程，结合大模型发展的新态势与新要求，实施动态更新。

一、总体要求

坚持以新时代中国特色社会主义思想为指引，深入贯彻党的二十大及二十届二中、三中全会精神，全面践行网络强国战略思想，完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹兼顾高质量发展与高水平安全。坚持系统规划、集约发展，以人为本、规范应用，共建共享、高效协同，安全稳健、注重实效，有序推进人工智能大模型的技术、产品及服务在政务领域的部署、应用与持续优化。充分释放大模型在复杂语义理解推理、多模态内容生成、知识整合分析等方面的优势，为公职人员提供高效辅助，为公众及企业提供便捷服务，驱动政务创新，提升治理效能，优化服务管理，辅助科学决策。

二、应用场景

政务部门应围绕政务服务、社会治理、机关办公及辅助决策等环节的共性高频需求，因地制宜、结合实际，选取典型场景开展人工智能大模型探索应用。主要参考场景如下：

（一）政务服务类

1.智能问答。聚合本地区、本部门及本领域的业务资源与知识库数据，运用自然语言理解、检索增强生成及知识图谱等技术，提供便捷的在线政务咨询服务。强化对公众诉求的精准理解，实时生成参考答复，协助解决公众疑问，提升信息获取的便利度。

2.辅助办理。整合办事指南、常见问题、用户评价及历史办理记录等数据，借助智能匹配与自动化处理技术，提供智能导办、个性化引导、表单预填、辅助审核、进度查询及提醒等一站式政务辅助服务。协助工作人员高效审核材料，支撑公众与企业便捷办理事项。

3.政策服务直达快享。构建政策服务知识库，细化政策要求、标签、推送条件及申兑流程等内容，利用“政策找人”“政策找企业”算法模型，深化公众与企业需求分析，实现政策智能匹配，推动惠民惠企服务主动精准送达及一站式办理。

（二）社会治理类

4.智能监测巡检。利用无人机、视频监控、智能传感器等设备及计算机视觉技术，对视频、图像及物联感知数据进行实时分析。协助工作人员实时监测房屋、道路、燃气、桥梁、供水排水、供热及综合管廊等基础设施，及时发现异常行为、环境问题或设施故障，自动识别潜在风险隐患，即时发出提醒，并根据异常情况及严重程度提供处置建议，提升监测巡检效率。

5.辅助执法监管。采用语音识别、视频分析、知识图谱及逻辑推理等技术，辅助执法人员实时录入案件信息、穿透式发现线索、生成案件报告、快速检索法律依据与司法解释、查询类似典型案例等。提供针对性办案建议，提高执法监管的效率和规范性。

6.市场风险预测。运用生成式时间序列分析模型和异常检测算法等，对各类市场数据进行监测与深度分析，捕捉经济指标波动及异常情况，预测潜在市场风险，研判对经济社会的影响及走势，及时发布预警，为政府管理和社会治理提供支撑。

（三）机关办公类

7.辅助文书起草。利用大语言模型的生成能力，通过构建本地知识库和预设模板，为工作人员提供写作建议及文书起草辅助，对格式和内容进行检查、校对与优化，提升工作效率，减轻基层负担。

8.资料检索。利用知识图谱构建和信息检索技术，精准理解工作人员检索需求，实现政务信息的快速检索、精准定位、多维度排序、智能关联及对比分析，提升资料检索的效率与准确性。

9.智能分办。运用自然语言理解和多模态识别技术，构建多维度任务分类与分办规则，对来文、来电、工单等任务进行自动识别、准确分类、辅助填写及优先级排序，实现辅助分发与智能派单，提高任务分办效率。

（四）辅助决策类

10.灾害预警。对卫星、地面传感器、地质监测站及预报预警、灾害风险普查等多源、多维、多模态数据进行大数据关联与综合分析研判，识别异常波动，预测可能发生的自然灾害，提前发出预警，协助政务部门及时采取有效措施，减轻灾害风险，减少损失。

11.应急处置。利用强化学习等技术，分析研判社会公共安全等突发事件的性质、特点、危害、影响范围、发展趋势及公众反应，及时发现并预警风险隐患。基于突发场景与力量资源分布，快速模拟应急处置方案效果，提供科学合理的处置建议，优化救援资源配置，提升应急响应速度与效率。

12.政策评估。利用大模型的推断分析与数据挖掘能力，对公众反馈、市场反应、经济指标及社会满意度等进行分析，构建多维度指标，评估政策目标实现程度、影响力及潜在问题，支撑政策制定部门优化政策。

13.智能辅助评审。利用自学习泛化认知、类人化评审推理、多模态智能解析等能力，对照相关要求开展项目评审。对项目文件内容深度扫描、智能解析，提出评审意见建议，辅助提升项目评审的效率与科学性。

三、规范部署

政务部门应结合工作实际与场景特点，充分论证大模型的应用需求、实施路径及功能设计，选择适宜的部署模式，统筹推进实施，促进共建共享，提升建设管理效能。

（一）合理选择实施路径

政务部门应根据不同场景需求与现有技术基础，审慎选择大模型实施路径。对于智能问答、辅助文书起草等通用性强、数据资源丰富的场景，须采用市场成熟且已完成网信部门备案的模型产品与服务。对于辅助执法监管、市场风险预测等专业性强、业务逻辑复杂的场景，可利用领域专家知识与专业数据进行针对性训练，打造垂直模型。在确保安全、不泄露国家秘密、工作秘密及敏感信息的前提下，充分利用互联网算力与模型资源，开展政务领域大模型部署应用。鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。

（二）统筹集约开展部署

政务部门应以统筹集约方式开展大模型部署，依托“东数西算”及全国一体化算力网，统筹推进智能算力基础设施布局，实施集中统一的安全管理与体系化技术防护，规避“碎片化”安全风险。有条件的中央和国家机关部门、省（自治区、直辖市）可统一部署智能算力资源与大模型，面向下属单位或地区提供电子政务外网环境下的大模型服务。地市应在省级统一要求下开展部署，县级及以下原则上应复用上级智能算力与模型资源开展应用服务，不再独立建设部署政务大模型。

（三）探索实现统管复用

政务部门应探索构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化模式，统筹推进大模型部署，防止形成“模型孤岛”。省（自治区、直辖市）应搭建政务大模型统一服务平台，并与政务云管理平台、应用及组件管理平台融合共建，将区域内电子政务外网智能算力、大模型、数据集等资源纳入统一管理，形成要素资源“一本账”，支撑运行监测，提供资源申请与调度服务，推动高效复用。国家行业主管部门按业务需求探索细分领域垂直大模型的统一训练与构建，加强与省级协同部署，深化跨层级、跨地域的行业智能化赋能。垂直管理部门应强化模型、算力、数据等资源的统筹部署管理，避免浪费。

（四）持续夯实数据基础

政务部门应加强政务数据治理，持续提升数据质量，加快构建客观反映公共政策、制度规范、业务流程和治理实效的高质量政务数据集与知识库，支撑大模型优化训练。对大模型涉及数据实施分类分级管理，加强训练数据、微调数据及知识库管理，建立台账并详细记录数据