“數據燃料”助政務騰飛

【圓桌論壇·大模型應用全景掃描】

編者按：在國家治理現代化與數字中國戰略并行推進的關鍵時期，政務大模型正成為驅動治理效能躍升的重要引擎。政務場景憑借數據資源的權威性、算力設施的國產化、業務場景的深度耦合三重優勢，為大模型構建安全可控的落地生態。本期聚焦底層支撐體系，與業內專家共同探索政務大模型在數字治理效能提升與普惠服務落地等方面的實踐路徑。

主持人：

本報記者 張明柳

嘉賓：

博思數采科技股份有限公司副總裁 陳  旭

國泰新點軟件股份有限公司副總裁 何永龍

浪潮云總經理助理               陳  堯

采招云數智化采購研究中心       宋  軍

“數據燃料”助政務騰飛

——業內專家共議大模型社會價值

主持人：政務領域在長期發展中積累了大數據局、公有云建設基礎等資源。這些既有優勢如何助力大模型的應用？

何永龍：數據是DeepSeek等大模型訓練與學習的核心底座，其質量直接決定模型性能的高度。在推進招標采購領域數智化轉型的進程中，國家層面制定了《電子招標投標辦法》《公共資源交易平臺系統數據規范（V2.0）》等一系列從業務流程到數據治理的標準規范體系，為高質量招標采購數據生態筑牢根基，也為大模型深度學習招標采購領域知識開辟了專屬“高速通道”。在實踐過程中，一方面數據質量的提升有助于咨詢類問題的回答準確率，有效避免模型“誤判”；另一方面，政府部門積累的大規模算力為大模型的運行提供有力支撐。

招標采購業務長期積累的豐富數據資源，為DeepSeek等大模型的深度應用提供了核心“燃料”。這些數據覆蓋廣泛，為模型訓練提供了全景視角。得益于數據來源的權威性、嚴格審核流程，其固有的高準確性與安全合規性顯著提升了模型輸出的可信度。大數據管理部門建立的數據分級分類標準明確界定了數據的敏感度與使用邊界，為模型在權限管控下的高效安全學習提供了制度保障。尤為關鍵的是，招標采購數據持續更新的動態特性，確保了模型能夠實時學習最新政策導向與業務演變，保障輸出內容的時效性與實用價值，為招標采購服務智能化升級提供有力支撐。

陳旭：近年來，我國各級政府大力建設大數據管理局、政務云平臺和智算中心等數字基礎設施。這些資源從數據、算力、數據治理三個層面，為DeepSeek等國產大型人工智能模型的落地和規模應用提供了堅實底座。

各地建設的政務云平臺、人工智能公共算力中心和政務專網，為大模型的訓練與部署提供了安全高效的算力環境。許多政務云已部署國產CPU/GPU和信創技術，能夠支持千億級參數模型的本地化訓練推理。各地政府可以依托本地的人工智能公共算力中心，完成DeepSeek-R1等大模型對國產硬件的深度適配，并通過政務專網的強大算力來推動大模型在政務場景的應用，借助已有算力底座，政府部門無需依賴昂貴的外部云服務，即可獲得大模型所需的推理與訓練能力，保障模型運行高效且成本可控。

政務系統長期沉淀了龐大的結構化和非結構化數據資產，覆蓋公共事務、民生服務、行政審批、財稅管理、交通出行、醫療健康等各領域。這些權威且更新及時的政務數據，具備高質量和高價值，可作為大模型預訓練、微調及知識庫構建的寶貴素材。例如，各地大數據平臺通過“聚、通、用”整合了海量數據資源，打破了部門間“數據圍墻”。這提供了覆蓋廣泛且規范的數據源，有助于提升模型在政務事務中的知識掌握和語言理解能力。此外，大數據管理部門在保障數據安全和隱私合規方面的經驗，也為模型訓練提供了可靠保障——模型可以在“數據不出域”的前提下使用真實政務數據進行訓練，既豐富了模型語料，又避免了敏感信息外泄 。綜上，完善的數據治理生態為大模型持續優化提供了必要條件，使模型能夠更好地貼合政務業務語境。

從海量的數據資源到強大的算力環境，再到完善的數據治理體系，政務領域為國產大模型提供了全方位的基礎支撐。依托這一堅實底座，像DeepSeek這樣的本土大模型才能更快融入政務應用場景，規模化地發揮“AI公務員”的價值，助力政府數字化治理邁上新臺階。

陳堯：首先，政府側具有政務云的基礎，有全國大數據局的支撐能力，各地市大數據局整合的社保、醫療等政務數據具有結構化程度高、領域垂直性強、覆蓋范圍廣的特點，可為大模型訓練提供優質語料。其次，在數據治理方面，政務領域的數據在清洗、標注、分類、脫敏等方面已形成規范流程，能快速適配大模型訓練需求，減少數據準備成本。公有云的高性能計算集群和分布式架構為大模型訓練提供穩定支撐，同時支持彈性擴容，能夠應對突發算力需求。最后，基于政務云已有的容器化、微服務架構，可快速部署輕量化的大模型應用（如智能客服、文檔摘要），并通過負載均衡優化響應速度。

數據質量方面，政務數據涵蓋經濟、民生等多個垂直領域，提供跨行業、跨場景的全域數據，幫助大模型突破通用語料的局限性。此外，政務系統積累了長期的歷史數據，比如十年經濟統計、政策演變記錄等內容，可以支持模型學習領域動態規律，提升模型預測能力。政府數據更加注重隱私合規與安全性，政務數據已建立分級分類標準（如公開數據、受限數據、機密數據等），結合隱私計算技術可在合規前提下釋放數據價值。計算能力方面，政務云部署國產化算力池，支持千卡級分布式訓練，能夠滿足百億參數模型的訓練需求。同時，通過公有云彈性擴展算力+私有云處理敏感數據，實現安全與效率的平衡，降低DeepSeek的訓練成本。結合分布式云節點，可支持大模型的本地化輕量部署，減少響應延遲。業務理解方面，借助海量垂直領域知識增強模型專業性，通過打造知識圖譜構建，作為外部記憶庫增強大模型的推理能力，同時通過提供業務專家標注的高質量指令數據，針對性優化模型輸出。

宋軍：政務大數據體系構建了高質量的數據基礎。各級政府通過人口庫、法人庫、信用信息庫等基礎數據庫，沉淀了覆蓋經濟社會全維度的結構化數據資源，其權威性、連續性和規范性遠超互聯網數據。同時，政務云平臺構建了彈性算力支撐體系。國家電子政務外網已實現四級全覆蓋，各地政務云平臺通過集約化建設形成規模化GPU算力池，能夠滿足大模型分布式訓練的高并發需求。更重要的是，政務場景的深度業務理解賦予大模型專業化能力。政府部門在智慧城市、應急管理等領域積累的行業知識圖譜和業務規則庫，為模型微調提供了豐富的領域特征。例如，稅務領域的政策法規知識庫、社保領域的業務流程圖解等結構化知識，能有效解決通用大模型在專業場景中的“幻覺”問題。這種“數據+算力+知識”的三重優勢，使得政務領域成為大模型落地的重要試驗場，也為DeepSeek等模型在準確性、安全性和可解釋性方面的提升提供了獨特支撐。

  主持人：政務領域應用大模型具有深遠影響。您認為這一應用將帶來哪些社會經濟效益？

何永龍：數字經濟蓬勃發展的當下，在智慧招采領域引入大模型，將在社會與經濟層面釋放巨大價值，主要體現在以下幾個方面：一是促進構建全國統一大市場，通過大模型能力對招標（采購）文件進行公平競爭審查，提升文件編制的質量和公平性，清理交易過程中各類不合理限制和壁壘，為打造公平競爭的市場秩序提供基礎；二是極大提升了招標采購效率，基于大模型打造智能編標助手，根據項目實際情況自動推薦符合項目的資質等內容，通過大模型構建招標采購項目的智能評審，促進人機融合提升評標質效，實現從經驗驅動向數據驅動的轉變；三是交易服務的便利性得到提升，降低交易成本,基于大模型的智能助手可以結合實際情況進行法律法規咨詢、操作引導等，從用戶角度出發提升各類交易主體的便利性。

陳旭：一是提升公共服務可及性。大模型驅動的政務服務可實現7×24小時在線響應和跨地域辦理，使基層群眾也能平等便捷地享受公共服務。智能問答和政策解讀功能提高了服務的專業性和準確度，讓偏遠地區也能獲得高質量服務。二是增強服務普惠性。自然語言交互降低了數字技能的門檻，使老年人和殘障人士等弱勢群體更容易獲得政務信息和服務。同時，城鄉、區域間因技術差異導致的服務落差明顯縮小，數字服務更加公平普惠。三是提高政務運行效率、優化支出結構。大模型自動處理公文撰寫、表單審核、咨詢答復等重復事務，大幅提升辦事效率。流程提速也減少了人力和時間成本，節省的財政資源可投向基層民生等領域，優化支出結構。四是優化營商環境。政務服務在大模型賦能下更加便捷透明。企業和群眾辦事流程簡化、等待時間縮短，智能政策顧問提供精準指引（如清晰列出不同企業類型所需材料），減少跑腿和不確定性。高效透明的服務增強了市場主體信心，激發了投資創業熱情。五是支撐高質量發展。政務大模型提升了政府治理效能和決策科學性 。更高效、公平的治理環境為經濟社會高質量發展提供了有力支撐，并推動數字政府與數字經濟良性互動。

陳堯：第一，通過大模型整合多部門數據，具備實時監測企業異常行為或社會風險的條件，可輔助政府提前干預。在應急管理中，大模型結合歷史案例和實時數據生成預案，能夠提升突發事件的響應速度和處置科學性。第二，大模型打破傳統服務的時間和空間限制，使特殊群體也能便捷獲取政務服務，而且多模態交互技術支持方言識別和模糊表達理解，減少因語言或文化差異導致的溝通障礙，提升服務包容性。第三，降低信息不對稱，促進政策透明化。大模型可將復雜的政策文件轉化為通俗易懂的對話式解讀，幫助公眾更直觀理解政策內容，還可以通過數據可視化，幫助公眾直觀掌握政府決策依據。

宋軍：通過降低技術使用門檻和提升公共服務普惠性，大模型能夠有效緩解城鄉、代際及不同教育背景群體間的數字能力差異。據有關研究機構小范圍的統計，大模型可降低政府服務成本約30%，行政審批智能預審系統上線后單件業務處理時間可大幅度下降，有的可從15分鐘壓縮至3分鐘。更深遠的社會效益在于，通過AI賦能讓偏遠地區居民獲得與城市對等的服務響應速度，如邊遠地區和少數民族地區應用的雙語政務大模型可使民眾政策咨詢效率提升5倍。這些實踐表明，政務大模型不僅是技術升級，更是實現數字包容的關鍵基礎設施，其普惠特性將加速社會數字化轉型的公平性進程。

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