政务AI双城记：从试点突破到全域智能的实践路径

2026年1月18日 互联网

一、政务AI双城实践的背景与核心驱动力

在数字化转型浪潮中，政务服务智能化已成为提升治理效能的关键抓手。厦门与莆田两城通过构建”算力+数据+安全”三位一体的技术底座，为政务AI规模化落地提供了核心支撑。

  1. 统一算力底座的构建价值
    双城均采用分布式算力集群架构，整合GPU、NPU等异构计算资源，形成弹性可扩展的智能算力池。以厦门为例，其政务云平台已部署超500PFlops算力，支持千亿参数级大模型实时推理，为AI应用提供稳定算力保障。这种集中式管理模式较传统分散部署方式，资源利用率提升3倍以上。

  2. 数据治理体系的创新突破
    通过建立”一数一源一标准”的数据治理机制，两城构建了覆盖300余个政务领域的主题数据库。莆田市创新推出的数据血缘分析系统，可自动追踪数据流转路径，确保AI训练数据质量。在民生服务场景中，高质量数据供给使模型预测准确率达到92%以上。

  3. 安全治理体系的立体防护
    采用”零信任+动态加密”技术架构，构建覆盖数据采集、传输、存储全生命周期的安全体系。厦门市政务AI平台部署的智能威胁检测系统，可实时识别API接口异常调用，将安全事件响应时间从小时级压缩至秒级。

二、典型场景的落地方法论

双城实践表明，政务AI规模化落地需遵循”场景驱动-技术适配-持续迭代”的三阶段方法论。

  1. 场景筛选与优先级排序
    建立”影响力-可行性-数据成熟度”三维评估模型，从200余个候选场景中筛选出首批试点。厦门市优先落地的智能客服、行政审批自动核验等场景，均具备高频次、强规则、数据完备等特点。

  2. 技术架构的分层设计
    采用”基础大模型+领域微调+场景精调”的三级架构：

    1. # 示例：政务知识增强微调流程
    2. from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
    4. base_model = "llama-7b"  # 通用基础模型
    5. domain_data = load_gov_domain_data()  # 加载政务领域数据
    6. scenario_data = load_specific_scenario_data("pension_service")  # 加载养老金服务场景数据
    8. # 第一阶段领域适配
    9. domain_model = fine_tune(base_model, domain_data, learning_rate=1e-5)
    11. # 第二阶段场景精调
    12. scenario_model = fine_tune(domain_model, scenario_data, learning_rate=5e-6)

    这种分层设计使模型在保持泛化能力的同时，显著提升特定场景处理精度。

  3. 人机协同的运营模式
    建立”AI预处理+人工复核”的混合工作流，在厦门人社大厅的实践中，AI系统承担80%的常规咨询，人工专员专注处理复杂个案，使单次服务时长从15分钟压缩至3分钟。

三、双城实践的技术创新点

  1. 多模态交互技术的深度应用
    莆田市推出的”AI数智人”集成语音识别、唇形同步、情感分析等技术，在政务服务大厅实现7×24小时多语言服务。测试数据显示，其交互自然度达到4.2分（5分制），较传统语音系统提升60%。

  2. 知识图谱的动态构建技术
    厦门市构建的政务知识图谱包含12万个实体节点、380万条关系边，支持实时政策更新。当新规发布后，系统可在2小时内完成知识库自动更新，确保AI应答合规性。

  3. 边缘计算与中心云的协同架构
    在社区治理场景中，部署边缘AI节点处理实时视频分析，中心云进行复杂事件建模。这种架构使事件响应延迟从秒级降至毫秒级，满足紧急事件处置需求。

四、规模化落地的挑战与应对策略

  1. 跨部门数据共享的破局之道
    通过建立数据使用授权白名单机制，在保障安全前提下实现数据跨域调用。厦门市推出的”数据沙箱”环境，允许AI模型在隔离空间中访问敏感数据，既保护隐私又释放数据价值。

  2. 模型可解释性的工程实现
    采用SHAP值分析、注意力可视化等技术，构建模型决策溯源系统。在人社审批场景中，系统可自动生成包含政策依据、计算过程的解释报告，使AI决策透明度达到监管要求。

  3. 持续运营体系的构建
    建立”场景运营官”制度，每个落地场景配备技术、业务、数据三类专业人员。通过构建AI效能评估指标体系，定期开展模型迭代优化，确保系统持续适应政策变化。

五、未来演进方向

  1. 政务大模型的垂直深化
    研发面向城市治理、民生服务的专用大模型，通过持续预训练技术融入地方政策知识，提升场景适配性。

  2. 数字孪生与AI的融合创新
    构建城市运行数字孪生体，结合AI预测能力实现应急事件模拟推演，提升重大风险防控能力。

  3. 区县一级的智能体普及
    开发轻量化AI工具包，支持街道、社区快速部署智能服务终端，形成”市-区-街道”三级智能服务网络。

双城实践表明，政务AI的规模化落地需要技术架构、治理体系、运营机制的三重创新。随着5G、大模型等技术的深度融合，政务服务正在从”可办”向”好办、智办”演进，最终实现治理能力的现代化跃升。这种转型不仅提升了民生服务温度，更为数字政府建设提供了可复制的实践范本。

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