政务大模型：智慧政务新时代，驱动治理数字化转型 头豹词条报告系列

政务大模型：智慧政务新时代，驱动治理数字化转型 头豹词条报告系列 常乔雨 等 2 人 版权有问题？点此投诉 2024-09-26未经平台授权，禁止转载 行业：科学研究和技术服务/科技推广和应用服务/技术推广服务/技术普及综合性企业/综合企业 政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模… 按照功能特性的分类方式，政务大模型行业可以分为… 产业链分析 行业规模 政策梳理 政务大模型行业规模暂无评级报告 政务大模型行业相关政策5篇 AI访谈 摘要政务大模型是应用于政务领域的综合模型，以人工智能技术为核心，通过大数据处理、机器学习等技术手段，为政府提供智能决策支持。该模型在提升政府工作效率、优化公共服务和加强社会治理方面潜力巨大，并在多个领域有广泛应用。市场规模持续增长，受益于技术进步、政策红利和产业链协同发展。未来，市场需求的持续扩大将进一步推动政务大模型行业的发展。 行业定义[1] 政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模型，政务大模型以人工智能技术为核心，包括大数据处理、机器学习、自然语言处理等多种技术手段，对来源于政务系统内部的海量、复杂数据进行分析和挖掘，以提供针对性智能决策支持和解决方案。 政务大模型在提升政府工作效率、优化公共服务和加强社会治理方面展现出巨大的潜力。 行业分类[2] 按照功能特性的分类方式，政务大模型行业可以分为如下类别： 政务大模型行业基于功能特性的分类 术，为政府工作提供了高效、精准的支持。应用场景包括：业务统计分析应用描述：利用大模型对政务领域的海量数据进行深度挖掘和统计分析，揭示数据背后的规律和趋势，为政府决策提供科学依据。报告报表生成应用描述：基于预设的模板和规则，大模型能够自动生成各类政务报告和报表，减少人工编制的工作量，提高工作效率。知识管理与检索应用描述：大模型能够构建政务领域的知识图谱，实现政策文件、规范制度、业务指南等知识的快速检索和共享，提升政府工作的智能化水平。公共服务优化应用描述：通过大模型分析公众需求和行为模式，政府可以更加精准地提供公共服务，满足公众多元化、个性化的需求。 行业特征[3] 政务大模型的行业特征包括“具有丰富的应用场景”“高度定制化与政务相关性”“需要迭代与优化” 1政务大模型具有丰富的应用场景 政务大模型在政府管理、社会治理、公共服务等多个领域具有广泛的应用场景。它可以用于预测政策效果、优化政务流程、提高公共服务水平等。例如，在政务服务领域，政务大模型可以通过智能客服、智能搜索等方式，协助开展各项行政公共服务事宜；在城市治理领域，政务大模型可以汇聚城市交通、环境、社会治安等数据，提供全面的城市治理方案。 2政务大模型是高度定制化与政务相关性的 政务大模型是专门应用于政务领域的大型语言模型，具有鲜明的政务相关特征。它不仅仅是一个通用的深度学习模型，更是在政务数据、政策信息、政务知识等特定数据上进行深度训练和优化的结果。这种高度定制化的特点使得政务大模型能够更好地理解和处理政务领域的专业术语、规范和语义，从而满足政府机构在决策、管理、服务等方面的需求。 3政务大模型需要持续迭代与优化 政务大模型是一个不断迭代和优化的过程。随着政务数据的不断积累和更新，政务大模型需要不断地进行训练和优化，以提高其性能和准确性。同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，政务大模型也 需要不断地进行升级和更新，以适应新的需求和挑战。这种持续迭代和优化的特点使得政务大模型能够保持其领先地位和竞争力。 发展历程[4] 上世纪五十年代至本世纪初，AI大模型行业处于萌芽期中。在此期间，现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生，进入以CNN（卷积神经网络）为代表的传统神经网络模型阶段。2000年至2010年是AI大模型行业的启动期，中国的大模型研究主要聚焦于学术界，为后续的深入探索奠定基础。2006年至2015年AI大模型行业进入高速发展期，政务大模型处于研发阶段，在这一阶段，以Transformer为代表的全新神经网络架构显著提升了大模型技术的性能。2015年至今，政务大模型的应用逐渐普及，政务大模型行业进入成熟期，市场规模不断扩大，应用场景日益丰富。 萌芽期 1956~2000 1956年，计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”概念，标志着AI发展的开始。1980年，卷积神经网络的雏形CNN诞生，为后续的深度学习发展奠定了基础。1998年，现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生，标志着机器学习方法由早期基于浅层机器学习的模型转变为基于深度学习的模型。这一转变对自然语言生成、计算机视觉等领域的深入研究具有开创性意义，也为后续深度学习框架的迭代及大模型发展奠定了基础。 进入以CNN（卷积神经网络）为代表的传统神经网络模型阶段。 启动期2000~2010 2000年，中国科学院计算技术研究所等科研机构率先涉足机器学习与数据挖掘领域，设立相关实验室，为大模型的深入探索铺平了道路。2006随着更多研究机构的加入和一系列技术成果的推出，行业基础逐渐稳固，为后续的发展提供了坚实的支撑。 大模型研究主要聚焦于学术界，为后续的深入探索奠定基础。 高速发展期2006~2015 2013年，自然语言处理模型Word2Vec诞生，首次提出将单词转换为向量的“词向量模型”，使得计算机能更好地理解和处理文本数据。2014年，GAN（对抗式生成网络）诞生，被誉为21世纪最强 大算法模型之一，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。2015年，以百度推出的“海量深度学习技术”为代表，大模型在这一阶段开始展现其在实际应用中的潜力。各大互联网公司纷纷投入研发，推动了大模型技术的广泛应用，为后续产业化打下了基础。 在这一阶段，以Transformer为代表的全新神经网络架构显著提升了大模型技术的性能，为大模型的后续发展奠定了坚实的基础。大模型开始在实际应用中展现其价值，引领行业技术创新潮流。 成熟期2016~2024 2016年，政府机构和大型企业通过政策支持和合作创新，为政务大模型行业提供广阔的市场空间和发展动力。例如，北京、上海、杭州、深圳等地出台了相关政策，推动政务领域大模型应用的落地。2023年中国政务大模型行业市场规模约为49.31亿元人民币。政务大模型行业进入成熟期，市场规模不断扩大，应用场景日益丰富。 产业链分析 政务大模型行业产业链上游为基础技术与设施建设环节，主要作用是关键技术的研发和基础设施的建设；产业链中游为政务大模型的研发与优化环节，主要作用大模型的构建与训练以及大模型的优化；产业链下游为政务大模型的应用与推广环节，主要作用内部应用和公众推广。[7] 政务大模型行业产业链主要有以下核心研究观点：[7] 政务大模型的运行依赖于强大的基础设施和关键技术的持续创新，为其提供了坚实的技术支持和算力保障政务大模型的运行需要强大的基础设施支撑，包括高性能服务器、大容量存储设备等。这些基础设施的建设和运维是政务大模型上游的重要环节。同时，政务大模型上游的核心在于技术的不断创新与突破。大数据处理、云计算、深度学习等关键技术的持续进步，为政务大模型提供了强大的技术支持。据浪潮信息联合IDC发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，2022年中国智能算力规模已达到268.0EFLOPS，预计到268.0EFLOPS，预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算(ZFLOPS)级别，2021-2025年人工智能算力复合增长率将达52.3%。百度、腾讯、阿里等专利申请数量均突破400件，百度、腾讯等专利授权量均突破100件。排名前十位的企业主体总计申请专利达3,800余件，授权专利960余件，分别占中国大模型创新主体专利总数的9.6%和8.7%。 政务大模型通过先进的生成式AI和高效算法，显著提升政府决策支持和公共服务效率，同时推动社会治理创新。 政务大模型在政府决策支持、公共服务优化和社会治理创新等多个领域具有重要影响。生成式AI在政府中的应用将从任务自动化扩展到决策支持，提升公民服务的响应效率10%，提高公务员生产力15%，并减少30%的人工业务流程步骤，实现15%的数据驱动决策提升。在政务大模型的构建过程中，必须收集和处理大量政务数据，并通过复杂的训练过程赋予模型强大的语义分析和深层理解能力。该过程不仅依赖强大的算力支持，还需要高效的算法和模型架构来确保训练的顺利进行。此外，广东省政务服务数据管理局已明确了建设运营体系的六个方面和19项具体工作任务，以推动政务大模型的有效实施和应用。 下游政务大模型精准应用，提升办事效率。 政务大模型在下游的应用极大地提升了公众服务的便捷性。通过智能咨询和在线服务等方式，公众可以更加方便快捷地获取政府服务，提高了办事的满意度和效率。政务大模型的成功应用还离不开技术与政务的深度融合。在研发和应用过程中，需要充分考虑政务工作的特点和需求，将技术成果转化为实际的工作效能。例如，据相关数据，智能客服助手的应用使得12345热线的平均接通时间缩短了30%，用户满意度提升至90%以上。广州市政府基于华为云Stack大模型混合云打造智能导办创新应用，优化2200+政务事项，提供便捷、高效的政务服务。[7] 产业链上游 生产制造端 基础技术与设施的建设 上游厂商 产业链上游说明 基础设施是政务大模型的支撑基石 政务大模型的高效运行依赖于强大的基础设施，包括高性能服务器、大容量存储设备等，这些基础设施的建设和运维构成了政务大模型上游的核心环节。通过构建稳定、高效的基础设施体系，能够确保政务大模型在训练、推理和部署过程中的顺畅运行，从而提升政府工作的效率和服务质量。2022年，中国的智能算力规模已达到268.0 EFLOPS，预计到2026年将迈入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，2021至2025年间人工智能算力的复合增长率将达52.3%。随着AI大模型的快速发展，算力需求呈现爆炸式增长。作为支撑大模型训练、推理和应用的核心基石，政务大模型基础设施的重要性日益凸显。 技术创新是推动政务大模型及整个产业链发展的关键驱动力 政务大模型的上游环节以技术的持续创新和突破为核心，大数据处理、云计算和深度学习等关键技术的不断进步，为政务大模型提供了强有力的技术支撑。这些技术革新不仅提升了数据处理和分析的效 率，还使政务大模型能够更精准地理解和预测复杂的社会现象与政务需求。国内领先企业如百度、腾讯、阿里在AI大模型领域展现出卓越的技术创新实力，涌现出大量专利成果。截至目前，百度、腾讯、阿里的专利申请数量均超过400件，专利授权量也均突破100件。排名前十的企业主体共计申请专利3,800余件，授权专利960余件，分别占中国大模型创新主体专利总数的9.6%和8.7%。数据表明技术创新在推动政务大模型及整个产业链发展的过程中，发挥了至关重要的作用。 品牌端 研发与优化 中游厂商 深圳市腾讯计算机系统有限公司 产业链中游说明 政务大模型通过增强决策支持和个性化服务，显著提升政府服务效率与公众满意度 政务大模型在政府决策支持、公共服务优化和社会治理创新等领域发挥着至关重要的作用。随着生成式AI在政府中的应用逐步从任务自动化扩展至决策支持，其能力得以显著增强，将公民服务响应效率提高10%，公务员生产力提升15%。此外，生成式AI还将减少30%的人工业务流程步骤，并使数据驱动决策的比例增加15%。政务大模型还具有强大的个性化服务功能，能够根据不同用户的需求和偏好提供定制化的服务体验。例如，在政务服务网站上，政务大模型可以根据用户的查询意图提供精准的答案和建议，大幅提升服务的针对性和有效性，进一步增强公众对政府服务的满意度和信任度。 政务大模型的构建依赖于强大的算力、有效的算法架构和全面的发展规划，以实现精准的数据处理和广泛的应用推广 在构建政务大模型的过程中，必须收集和处理大量政务数据，并通过复杂的训练过程，使模