政務大模型來了！新政策發(fā)布后，你真的看懂了嗎？從“能不能用”到“怎么用”，這篇文章結(jié)合實戰(zhàn)經(jīng)驗，提煉出三條干貨啟示，幫你少走彎路、看清方向。

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中央層面首次發(fā)布面向政務領域的大模型專門指引——《政務領域人工智能大模型部署應用指引》。（以下簡稱：指引）

文件由中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)改委等部門聯(lián)合發(fā)布，明確了政務大模型的應用場景、部署規(guī)范、運行管理與安全要求。

這意味著政務大模型的建設，正從“試點探索”進入“有章可循、可復制”的落地階段。

作為長期在政務服務一線工作的產(chǎn)品經(jīng)理，我更關注的是另一層問題：

政策落地之后，我們到底能做什么？ 是繼續(xù)沿用舊的系統(tǒng)思路做“智能客服”，還是要從組織、流程、數(shù)據(jù)底層重新設計一套“能干活”的智能體系？

接下來這篇文章，我將結(jié)合這份政策的要點，談談政務服務領域在大模型時代的三點啟示。

01 政策導向與核心要解決的問題

這份《政務領域人工智能大模型部署應用指引》，我認為最大的意義不在于“技術怎么做”，而在于它首次明確了：

政務大模型不只是一個智能工具，而是一種新的治理能力。

文件提出，要“圍繞高頻事項、重點服務、治理場景”推進大模型部署，強調(diào)模型要能理解政務語義、支撐業(yè)務辦理、輔助決策分析。

這其實是從根本上回答了一個問題——國家為什么要在政務領域用大模型？

在我看來，答案有三層含義：

第一，解決服務碎片化的問題。過去幾年，各地上線了無數(shù)智能客服、事項助手、咨詢機器人，但用的人少、問不準、答不全。

根源不在模型，而在政務語義體系沒有統(tǒng)一。而這次《指引》明確提出要構建“統(tǒng)一語義底座”和“知識組織體系”，說明國家希望通過大模型來打通不同部門之間的語言壁壘——讓“群眾的話”能直接被“政府系統(tǒng)”理解。

第二，解決智能服務“不長腦子”的問題。傳統(tǒng)智能客服靠知識庫和規(guī)則驅(qū)動，一旦政策變動、材料更新就要人工維護。而《指引》提出“模型持續(xù)學習機制”和“安全可控運行體系”，意味著未來政務智能體要具備自主學習與持續(xù)演進的能力。

換句話說，系統(tǒng)不再是死的，而要“越用越聰明”。

第三，解決數(shù)據(jù)可用與安全的平衡問題。過去很多地方推AI，推到最后卡在“數(shù)據(jù)出不來”。《指引》強調(diào)數(shù)據(jù)安全、模型安全、算法可控，提出“分層部署、按需調(diào)用”的機制，這其實是為政務大模型畫了一條“安全紅線”，也為產(chǎn)品落地提供了新的設計思路——既要能算，又要敢用。

從這三點看，《指引》已經(jīng)不只是一個政策，而是一份“路線圖”——它告訴我們未來政務服務的智能化，不是做出更會聊天的機器人，而是構建一個能理解政務邏輯、能執(zhí)行政務流程、能保障安全底線的智能體系。

02 從業(yè)者的新機會：從系統(tǒng)建設到智能治理

這次《指引》的發(fā)布，對很多地方政府來說，意味著“終于有章可循”；但對我們這些在一線推動項目落地的人來說，它更像是一個“重新定義角色”的分水嶺。

過去，我們建設系統(tǒng)； 現(xiàn)在，我們要建設的是能思考的服務體系。

我認為，這對政務服務領域的從業(yè)者來說，是一次真正的機會轉(zhuǎn)變——從“做系統(tǒng)的人”，變成“做智能治理的人”。

第一，從流程自動化到智能指引

過去，我們在政務服務中做的“智能化”，往往只是流程自動化：材料自動校驗、表單自動填充、事項自動派發(fā)。而《指引》里提到的“智能問答、知識抽取、場景推理、輔助決策”等能力，實際上是讓系統(tǒng)具備“理解”的能力。

這意味著——未來政務產(chǎn)品的核心競爭力，不再是接口多、功能全，而是能否讓群眾少走一步。

比如，我之前在做智能導辦的時候，發(fā)現(xiàn)群眾問的永遠不是系統(tǒng)能回答的。他不會問“我要辦理居住證登記”，而是問“我在北京打工，能落戶嗎？”

這類意圖理解、政策判斷、路徑推薦的問題，正是大模型能接手的部分。從這個角度看，智能導辦、智能咨詢、個性化辦事路徑推薦，會是未來幾年最容易落地、最容易出成果的方向。

第二，從數(shù)據(jù)管理到知識治理

另一個明顯的機會是知識的重構。政務信息不是沒有數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)太分散、太不標準。

不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)值看似一致，字段定義卻完全不同：一個系統(tǒng)里的“申請人名稱”，另一個系統(tǒng)叫“用戶姓名”；有的用身份證號做唯一標識，有的用手機號；當我們想把這些數(shù)據(jù)結(jié)合起來服務模型時，才發(fā)現(xiàn)根本無法對齊。

這也是為什么，很多地方的大模型項目最后只能停留在“智能問答”層面——因為底層數(shù)據(jù)無法被結(jié)構化、無法互通，自然也無法被模型真正理解和調(diào)用。

《指引》中多次提到“構建政務知識體系”“加強語義標注與本體建設”，其實就是在解決這個問題：不再僅僅是“把數(shù)據(jù)管好”，而是要讓數(shù)據(jù)變成知識，讓知識能被模型使用。

這意味著數(shù)據(jù)治理的重心，正在從“管理表”轉(zhuǎn)向“治理邏輯”。

未來的競爭，不是數(shù)據(jù)誰多，而是誰能把政務語言標準化、結(jié)構化，讓智能系統(tǒng)聽得懂、用得上。

在我看來，這將是未來幾年政務產(chǎn)品經(jīng)理和數(shù)據(jù)治理團隊最大的機會。誰能先打通這層“語義壁”，誰的智能體就能先“開口說話”。

第三，從項目交付到能力建設

最后一個機會，是角色的轉(zhuǎn)變。以前做政務信息化，更多是按項目、按任務推進；而在大模型時代，《指引》提出要“建立常態(tài)化模型運行機制”，這意味著我們要做的不再是“一次性交付”，而是“持續(xù)運營”。智能服務的價值，不在上線那天，而在上線后的每一次學習、優(yōu)化和反饋。

這對政務產(chǎn)品經(jīng)理提出了一個全新的要求：你不僅要懂業(yè)務，還要懂模型、懂語料、懂數(shù)據(jù)反饋。

未來的政務智能項目，不會再有明確的終點，而是一個持續(xù)優(yōu)化、逐步智能化的過程。這背后，正是屬于新一代政務從業(yè)者的機會。

03 落地的現(xiàn)實挑戰(zhàn)：從試點到體系化建設

如果說《指引》給了方向，那么真正的難點在于——從文件到現(xiàn)場，中間還隔著一條很寬的“落地鴻溝”。

很多地方都在做試點，但能做到體系化應用的，屈指可數(shù)。原因不在技術，而在體系。我自己在參與項目的過程中，也切身感受到，政務大模型的落地至少要跨過四道坎。

第一，技術層：模型有了，能力卻用不起來

不少地方花了大力氣接入大模型，但落地后發(fā)現(xiàn)：問得再多，還是那幾句答案。

究其原因，是模型與業(yè)務脫節(jié)——系統(tǒng)會“答話”，但不會“辦事”。比如群眾問“我辦殘疾人證需要帶什么材料”，模型可以回答；但如果問“我能不能在線直接申辦”，就卡殼了，因為背后的辦件邏輯、事項狀態(tài)、部門流程都沒有打通。

這類問題，不是模型本身解決的，而是要在模型之上構建流程級的能力層。換句話說，大模型只是“大腦”，還需要能調(diào)用系統(tǒng)、執(zhí)行任務的“手腳”。

這一點，《指引》中提到的“業(yè)務協(xié)同與流程支撐能力”，正是提醒各地要把智能體設計成“能干活”的角色，而不是“能聊天”的客服。

第二，數(shù)據(jù)層：知識斷層依舊存在

數(shù)據(jù)依舊是老問題?，F(xiàn)在政務數(shù)據(jù)共享的口號喊了很多年，但共享≠可用。

最大的問題在于：不同部門對數(shù)據(jù)的定義、質(zhì)量要求、更新頻率都不一樣。哪怕數(shù)據(jù)共享上去了，也因為不標準、沒語義、缺標簽，導致模型無法識別。

我見過不少地方在試點階段能跑通，但一旦規(guī)模化就卡死。根本原因是知識底座沒打牢，數(shù)據(jù)不是“真知識”。

解決之道，必須回到《指引》的核心要求：構建政務知識體系，形成統(tǒng)一的語義框架，讓每條數(shù)據(jù)、每個字段都有清晰的定義和上下文。

只有這樣，大模型才能“接上業(yè)務神經(jīng)”，而不是被困在數(shù)據(jù)孤島里。

第三，安全層：從技術防護到治理責任

政務數(shù)據(jù)特殊，涉及大量個人隱私與政務決策信息，安全問題自然是首要紅線。《指引》中明確提出了“分層部署、按需調(diào)用、模型可控”的原則，這其實是在為政務AI建立安全治理體系。

但在實際落地中，最大的問題不是“有沒有安全措施”，而是安全責任劃分不清：

• 模型出錯是誰的責任？

• 是否可以調(diào)用外部模型？

• 算法權重、數(shù)據(jù)流向如何審計？

這些問題看似技術，其實是治理。要真正落地安全機制，就需要在項目初期明確“責任邊界”與“可解釋路徑”，把安全作為體系內(nèi)能力，而非外部約束。

否則，一旦出現(xiàn)風險，項目馬上被叫停。

第四，組織層：機制與人仍是決定因素

最后一層，也是最關鍵的一層，是組織。政務項目的推進，不僅是技術問題，更是機制與人之間的配合問題。

許多地方的試點之所以難以推廣，是因為智能項目的推進仍然依賴個別部門的推動，沒有形成跨部門的“智能共建機制”。

而《指引》其實給出了思路：要建立跨層級、跨部門的協(xié)同體系，讓模型運行、知識維護、服務優(yōu)化形成閉環(huán)。

這意味著未來政務產(chǎn)品經(jīng)理的角色也要升級——不僅僅是“做系統(tǒng)”，而是要成為“連接部門與智能體系的橋梁”。這也是大模型落地能不能做深、能不能長期做下去的關鍵所在。

最后的話

這幾年，政務信息化經(jīng)歷了三個階段：從“上系統(tǒng)”，到“用數(shù)據(jù)”，再到如今的“建智能”。但走到今天我們越來越發(fā)現(xiàn)：真正的挑戰(zhàn)從來不在技術上，而在怎么讓技術融入治理。

這次《政務領域人工智能大模型部署應用指引》的發(fā)布，是一個清晰的信號：政務大模型不只是“AI+政務”的技術疊加，而是一次治理方式的升級。

它要求我們重新理解“服務”這件事——不再只是提高辦事效率，而是讓政府的知識、流程、數(shù)據(jù)、決策都能被智能理解和協(xié)同。

我個人的感受有三點： 第一，在政務系統(tǒng)里推動智能化，不是一場技術競賽，而是一場體系重構。 第二，系統(tǒng)要能長成“會思考的服務”，數(shù)據(jù)要能被組織成“能用的知識”，而推動這一切的人，正是像我們這樣的產(chǎn)品經(jīng)理、架構師、業(yè)務骨干。 第三，我們既要懂業(yè)務，也要懂智能，更要有耐心——因為智能治理不是一蹴而就的事，而是一場持續(xù)的建設。

未來的政務服務，如果能做到讓群眾的每一次咨詢、每一次申請，都能被“理解、響應、執(zhí)行”，那才算真正的智能。

那時候，我們就不再是做信息化系統(tǒng)的人，而是推動治理進化的人。

本文來自公眾號：柳星聊產(chǎn)品 作者：柳星聊產(chǎn)品

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