政务行业大模型概念、发展驱动、核心价值及发展趋势分析

通用大模型基座结合政务行业数据，服务政务业务场景的专业模型。

1.政务行业大模型概念界定

政务行业大模型是在通用大模型基础上结合政务行业专属数据和政务行业业务场景特征、为政务领域专业定制的专属行业大模型。 • 在部署模式上，政务行业大模型一般需要支持私有化部署，以满足政务数据安全性与合规性要求； • 在开发能力上，政务行业大模型需要具备定制化开发能力，以更好地适应不同政务场景的特殊要求； • 在服务能力上，政务行业大模型需要配备本地化服务团队，以支持政务行业大模型的调优和长期维护。

2.政务行业大模型发展驱动

自从Google提出Transformer大语言模型、使“千亿参数”模型成为现实后，以ChatGPT为代表的基于大模型底座开发的AIGC应用 出现，引发了人工智能与传统行业融合的新一轮热潮。近期，LLaMa模型的开源有效降低了模型开发技术难度和开发成本，使开发 者可以基于预训练大模型底座进行微调构建行业垂类模型，使行业定制化模型成为可能。在以大模型为代表的人工智能技术加速迭 代的背景下，全球各国均积极尝试在政务领域中内容生产、人人交互、信息总结、公文整理等相关环节引入大模型能力，推动政务 创新，强化政务服务能力。

在数字化浪潮下，各个产业加速数字化转型，利用云数智工具实现业务创新和降本增效；政务行业亦与时俱进，加速数字化建设， 利用政务云等数字化平台助力政府内部管理效率不断提升，外部服务场景更加丰富。当前，大模型技术驱动新一轮人工智能升级浪 潮，各传统行业正积极尝试引入大模型工具。随着大模型等人工智能技术逐步在各行业渗透，传统数字化场景将进一步丰富，各产 业间的结合也将愈加紧密。为此，数字政府的管理和服务功能也需要与大模型融合，利用专业的行业大模型工具，提升数字政府能 力，为更精准地处理繁杂的政务内容和更有效地实现政务职能打下基础。

面对国内日益升温的“行业+大模型”趋势，我国各地政府也不断出台各类政策，规范和引导大模型相关产业的健康、有序发展，为 大模型落地实践提供政策保障。同时，面对全球逐步扩大的“大模型+政务”态势，我国各地政府也通过政策形式，明晰大模型在政 务领域的适用场景和服务范围，逐步在政务办公、政府服务、公共管理等场景开展试点，与云服务厂商、运营商、人工智能技术商 共同合作，打造标杆案例。政务大模型建设既是发展中国人工智能产业的关键组成，也是实现政务治理革新的有效工具。

3.政务行业大模型的核心价值

政务行业大模型在通用大模型的基础上整合了政务领域的专业知识，能够深入理解政务场景中的专业术语、法规政策和业务流程。 无论在政府内部办公或对外服务过程中，都可以利用政务行业大模型进行快速的知识检索和内容的自动生成，在一定程度上缓解了 政府知识管理和运用的痛点、难点。不仅实现了对内的降本增效，更提升了对外的服务体验，在提升政府网透明度、建设服务型政 府方面发挥着重要的作用。此外，大模型技术的引入降低了数据应用的门槛，通过增强业务数据洞察、数据驱动开发的能力，政务 行业大模型将有望驱动政府的数字化转型与创新。

4.政务行业大模型发展趋势

 整合算力与数据资源，强化模型技术能力，构建跨场景政务综合解决方案 。政务行业大模型建设仍处于初期，大模型服务的政务场景和应用范围较为有限。为进一步提升政务大模型服务能力，需要完善底层 基础设施建设，提升算力调度效率和数据调度能力，为政务行业大模型加速迭代提供资源保障。在应用层面，联合更多专业生态合 作伙伴，围绕政务场景，构建专属应用，不断提升政务行业大模型与政务场景贴合度。在平台层面，将大模型能力与技术平台打通， 构建智能基座，打造智能化基础设施。最后，依托政务行业大模型，构建跨行业的超级解决方案，将政务行业大模型能力与更广泛 的民生产业链接，充分释放政府公共管理职能，实现数智化高效管理。

 以大模型为核心，聚合内外各类生产要素，构建新型人工智能产业基地 。为满足政务行业大模型的安全合规要求，以及保证政务行业大模型的服务质量，政务行业大模型建设需要依靠很多本地化和线下服 务支持。从资源配置角度，云厂商可以和政府合作，以大模型为核心构建人工智能产业基地，进一步实现本地数据中心、云中心资 源集中，开发团队、服务团队集中，生态伙伴集中，实现对资源的统一管理和监督，以及各类资源叠加发挥“乘数效应”从而提升 管理效率和资源利用效果。从产业发展角度，依托人工智能产业中心，构建大模型训练及发展基地，有助于推动政务行业大模型的 快速迭代，构建完整的政务行业大模型创新体系，完善的标准化大模型应用模式，为打造可复用、可推广的政务行业大模型解决方 案奠定基础。