近年来，我国政务领域数字化转型加速推进，人工智能大模型与数据共享成为提升政务服务、社会治理、机关办公和决策支持效能的两大核心驱动力。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻党的二十大精神，确保 AI 大模型在政务领域的安全、规范、有效应用成为全局性任务。
这一总体要求决定了后续所有技术选型、平台建设和治理措施必须围绕政治方向、数据安全和公共利益展开。本文将从政策框架、应用场景、技术路径和未来挑战四个维度，系统分析当前发展现状与趋势。
01 系统规范的政策框架
2025年《政务数据共享条例》的颁布标志着政务数据管理进入法治化新阶段。该条例首次以行政法规形式确立数据分类分级、全生命周期管理等规则，与早期《政务信息资源共享管理暂行办法》（2016年）形成迭代关系。
从 2016 年的探索到 2025 年条例的正式实施，政务数据共享治理经历了“制度‑技术‑生态”的三轮驱动。每一步都在解决前一步的痛点：从缺乏统一规范，到数据资产化，再到安全闭环与高效流通。
数治网在《从“跑断腿”到“一网通”：我国政务数据的共享创新与治理突围》一篇中认为，数据共享是起点，安全是底线，应用是目标，未来需进一步优化分类分级规则，扩大授权运营场景，让政务数据真正成为普惠民生、激活经济的核心引擎。
与此同时，《政务领域人工智能大模型部署应用指引》明确AI大模型在政务服务、社会治理等场景的“辅助型”定位，强调安全底线与集约化部署原则。两项政策共同构成“AI+数据”的双轮驱动体系，例如要求省级单位统一搭建AI服务平台，并与政务数据平台融合，避免重复建设。
02 全域协同的应用场景
1. 政务服务
智能问答系统整合政策库与办事指南，如广州海珠区通过身份证号关联40余项数据，为特殊群体提供精准服务。政策推送采用“算法找人”模式，浙江通过数据高铁实现80%政策秒级匹配，企业补贴申领时间从3天缩短至2小时。
- 智能问答：通过自然语言交互，为群众提供政策解释、办事指南等即时答案，降低人工客服压力。
- 辅助办理：在业务办理环节，模型自动填充表单、校验材料，提高办理效率。
- 政策精准推送：依据用户画像和需求，推送相关政策信息，实现“一对一”服务。
2. 社会治理
成都“智慧蓉城”平台实时分析21亿条数据，自动识别孤寡老人需求并触发社区服务。
- 智能监测巡检：利用视频、传感器数据，模型实时识别异常行为，提前预警。
- 辅助执法：在执法现场提供法律条文、案例参考，帮助执法人员快速决策。
- 市场风险预测：通过大数据分析，预测行业风险，指导监管部门提前介入。
3. 机关办公
AI辅助文书起草功能在基层试点中减少30%重复性工作，如自动生成会议纪要、检查报告。智能分办系统对工单自动分类派发，深圳某区试点显示任务处理时效提升40%。
- 文书起草：模型根据模板和历史文档自动生成公文草稿，减轻基层干部负担。
- 资料检索：在海量政务文档中快速定位所需信息，提高工作效率。
- 智能分办：依据业务类型和工作负荷，自动分配任务，实现资源最优配置。
4. 辅助决策
灾害预警结合卫星、传感器等多源数据，预测准确率提升60%，应急响应效率提高50%。通过四大类、13 项典型场景形成了“服务‑治理‑办公‑决策”的完整闭环，确保 AI 大模型在政务全流程中发挥作用。
- 灾害预警：结合气象、地质等多源数据，模型预测自然灾害并提供应急方案。
- 应急处置：在突发事件中，模型快速生成处置预案，辅助指挥中心决策。
- 政策评估：通过仿真模型评估政策实施效果，为决策提供量化依据。
- 智能评审：在项目审批、招投标等环节，模型辅助审查材料，提升公正性。
03 生态融合的技术路径
1. 部署规范与平台建设
模型选择与定制
- 通用模型：适用于语言理解、文本生成等基础功能，成本低、部署快。
- 垂直定制模型：针对特定业务如税务、公安进行微调，提升准确率和业务匹配度。
统一算力与平台
- “东数西算”与全国一体化算力网：通过跨区域算力调度，避免算力碎片化，实现资源共享。
- “一地建设、多地复用”平台模式：在核心城市建设统一的 AI 平台，其他地区通过接口复用，降低重复投入。
- 统一服务平台：提供模型调用、数据治理、审计日志等统一接口，形成标准化服务链。
数据基础设施
- 高质量政务数据集：通过数据清洗、标注和质量检测，构建覆盖全业务的知识库。
- 元数据管理：利用 AI 自动标注元数据，提升数据检索和治理效率。
- 安全闭环：采用同态加密、区块链等技术，实现数据在使用过程中的不可见性和可追溯性。
2. 运行管理与安全治理
辅助型定位
模型仅提供参考建议，必须在风险提示后由人工复核，防止盲目依赖。
内容审核与风控
- 分类分级治理：依据数据敏感度划分等级，制定相应的访问控制和审计策略。
- 应急预案：建立模型异常、数据泄露等突发事件的快速响应机制。
- 日志审计：全链路记录模型调用、数据访问和决策过程，确保可追溯。
保密要求
坚持“涉密不上网、上网不涉密”原则，所有涉及国家秘密的数据必须在专网或离线环境中运行，防止信息外泄。
持续迭代
通过用户反馈、业务需求和技术升级，形成常态化迭代机制，确保模型能力随业务发展同步提升。
3. 保障措施
组织实施
- 国家标准制定：发布政务人工智能大模型技术规范，统一技术指标。
- 经费保障：设立专项资金，支持平台建设、模型研发和人才培养。
- 市场化采购：通过公开招标、竞争性磋商，引入优秀企业和创新方案。
监测评估
- 全流程安全测评：在模型上线前后进行渗透测试、隐私评估。
- 实时监控：监控模型性能、资源使用和安全事件，及时发现异常。
- 效能评价：定期评估模型对业务的提升幅度，形成量化报告。
培训宣传
理论‑技术‑应用三位一体的培训体系，提升干部和公众的数字素养。
04 未来挑战与突破方向
我们认为，企业数据归属、跨域数据定价等仍需细化规则，当前浙江正试点数据资产入表制度。部分基层单位存在“重建设轻应用”问题，需加强AI工具实操培训，如开发表单预填等“小而痛”功能。构建“国有数据公司+市场化服务”混合运营体系，参考福建16个应用场景的开放模式。
- 统一指导、分层部署：坚持政治方向，采用统一平台、统一算力、统一治理，防止模型孤岛和资源浪费。
- 场景化落地：先聚焦高频共性场景如智能问答、文书起草，快速验证效果后再向细分业务扩展。
- 安全与保密为底线：全链路安全治理、分类分级管理、严格保密纪律是所有部署的前提，必须贯穿技术选型、平台建设和运营管理。
- 数据是核心资产：高质量政务数据集与知识库是模型能力提升的根本，需持续治理、共享、复用，并通过法规和技术手段保障其安全。
- 人才与文化建设：加强数字化人才培养，提升干部对 AI 与数据的认知，营造创新、合规、协同的工作氛围。
结语
随着 AI 大模型技术的快速迭代与政务数据共享治理的制度完善，未来政务数字化将进入“智能化、协同化、可持续”的新阶段。数治网可以预见：
- 智能决策将更精准：通过多源数据融合和模型预测，政策制定将更具前瞻性。
- 服务体验将更便捷：群众办理业务的全流程将实现“一键式”完成，满意度显著提升。
- 治理效率将更高效：实时监测、快速预警和自动化执法将大幅降低社会治理成本。
- 数据价值将实现最大化：在安全合规的前提下，数据资产化运营将为公共服务提供持续的资金和技术支持。
政务数字化已进入“深度用数”阶段，未来需以《数字中国建设整体布局规划》为纲，通过政策牵引、技术赋能与场景创新三结合，最终实现从“跑断腿”到“一网通”的治理质变。
为此，数治网院iDigi现已推出“数字ABC”政务数据系列微课AG001《我国政务数据共享与治理的现状和发展路径》，一起详细探讨我国政务数据共享与治理的现状、体系核心环节、技术支撑创新方向、典型地区特色路径、面临的挑战与对策、实践与价值释放以及未来发展展望等。
本系列微课将陆续上线：
- AG002-《政务数据共享条例》深度解析：从制度创新到基层落地
- AG003-政务数据共享治理：5A法则框架与创新实践
- AG004-数字政府建设：政务大数据体系架构与地方创新
- AG005-政务大数据一体化平台建设与治理
同时，为深入落实条例中有关明确数据共享原则、优化目录管理、强调安全保障等亮点，特别推出以下“数字ABC”政务数据系列微课AG101-107：
- AG101-政务数据特征、治理与应用场景
- AG102-政务数据通用框架体系解析
- AG103-政务数据资源目录从架构设计到实施
- AG104-政务数据资源目录编制规范与实务
- AG105-政务云数据资源目录编制与国标落地
- AG106-政务地理空间数据资源与跨部门共享
- AG107-政务数据资源体系化管理与应用实践
欢迎政企、院校及协会在文末扫码@老邪 获取先开设后付费机会，更好地共同推动政务数据建设，实现安全共享与价值释放，提升政府数字化治理能力。
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附：政务数据共享治理的演进
| 时间 | 关键事件 | 重要意义 |
|---|---|---|
| 2016 | 《政务信息资源共享管理暂行办法》 | 初步探索数据共享机制，为后续制度化奠定基础。 |
| 2020 | 将数据列为生产要素的政策突破 | 正式确认数据资产属性，开启数据价值化进程。 |
| 2025‑08‑01 | 《政务数据共享条例》正式施行 | 首部行政法规，明确全生命周期管理、分类分级规则、同态加密+区块链安全闭环。 |
| 2025 以后 | 各地示范项目陆续落地 | – 湖北“大数据平台”累计 250 亿条数据，构建全流程治理。 – 福建“一体化平台”实现 800 亿条跨域数据流通，办理时限从 3 天降至 2 小时。 – 成都、杭州、厦门等城市部署“城市大脑”“数据高铁”，实现秒级/分钟级数据共享与实时分析。 |
| 持续 | 技术创新与治理深化 | – “分布式云+云边协同”解决算力不均。 – AI 大模型用于元数据标注、质量检测、风险预测。 – 隐私计算（同态加密、联邦学习、差分隐私）保障数据可用不可见。 – “授权运营+收益分成”模式探索数据资产化运营。 |
来源：
本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
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