“數(shù)據(jù)燃料”助政務(wù)騰飛

【圓桌論壇·大模型應(yīng)用全景掃描】

編者按：在國家治理現(xiàn)代化與數(shù)字中國戰(zhàn)略并行推進(jìn)的關(guān)鍵時(shí)期，政務(wù)大模型正成為驅(qū)動治理效能躍升的重要引擎。政務(wù)場景憑借數(shù)據(jù)資源的權(quán)威性、算力設(shè)施的國產(chǎn)化、業(yè)務(wù)場景的深度耦合三重優(yōu)勢，為大模型構(gòu)建安全可控的落地生態(tài)。本期聚焦底層支撐體系，與業(yè)內(nèi)專家共同探索政務(wù)大模型在數(shù)字治理效能提升與普惠服務(wù)落地等方面的實(shí)踐路徑。

主持人：

本報(bào)記者 張明柳

嘉賓：

博思數(shù)采科技股份有限公司副總裁 陳  旭

國泰新點(diǎn)軟件股份有限公司副總裁 何永龍

浪潮云總經(jīng)理助理               陳  堯

采招云數(shù)智化采購研究中心       宋  軍

“數(shù)據(jù)燃料”助政務(wù)騰飛

——業(yè)內(nèi)專家共議大模型社會價(jià)值

主持人：政務(wù)領(lǐng)域在長期發(fā)展中積累了大數(shù)據(jù)局、公有云建設(shè)基礎(chǔ)等資源。這些既有優(yōu)勢如何助力大模型的應(yīng)用？

何永龍：數(shù)據(jù)是DeepSeek等大模型訓(xùn)練與學(xué)習(xí)的核心底座，其質(zhì)量直接決定模型性能的高度。在推進(jìn)招標(biāo)采購領(lǐng)域數(shù)智化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，國家層面制定了《電子招標(biāo)投標(biāo)辦法》《公共資源交易平臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)范（V2.0）》等一系列從業(yè)務(wù)流程到數(shù)據(jù)治理的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，為高質(zhì)量招標(biāo)采購數(shù)據(jù)生態(tài)筑牢根基，也為大模型深度學(xué)習(xí)招標(biāo)采購領(lǐng)域知識開辟了專屬“高速通道”。在實(shí)踐過程中，一方面數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升有助于咨詢類問題的回答準(zhǔn)確率，有效避免模型“誤判”；另一方面，政府部門積累的大規(guī)模算力為大模型的運(yùn)行提供有力支撐。

招標(biāo)采購業(yè)務(wù)長期積累的豐富數(shù)據(jù)資源，為DeepSeek等大模型的深度應(yīng)用提供了核心“燃料”。這些數(shù)據(jù)覆蓋廣泛，為模型訓(xùn)練提供了全景視角。得益于數(shù)據(jù)來源的權(quán)威性、嚴(yán)格審核流程，其固有的高準(zhǔn)確性與安全合規(guī)性顯著提升了模型輸出的可信度。大數(shù)據(jù)管理部門建立的數(shù)據(jù)分級分類標(biāo)準(zhǔn)明確界定了數(shù)據(jù)的敏感度與使用邊界，為模型在權(quán)限管控下的高效安全學(xué)習(xí)提供了制度保障。尤為關(guān)鍵的是，招標(biāo)采購數(shù)據(jù)持續(xù)更新的動態(tài)特性，確保了模型能夠?qū)崟r(shí)學(xué)習(xí)最新政策導(dǎo)向與業(yè)務(wù)演變，保障輸出內(nèi)容的時(shí)效性與實(shí)用價(jià)值，為招標(biāo)采購服務(wù)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(shè)大數(shù)據(jù)管理局、政務(wù)云平臺和智算中心等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。這些資源從數(shù)據(jù)、算力、數(shù)據(jù)治理三個層面，為DeepSeek等國產(chǎn)大型人工智能模型的落地和規(guī)模應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)底座。

各地建設(shè)的政務(wù)云平臺、人工智能公共算力中心和政務(wù)專網(wǎng)，為大模型的訓(xùn)練與部署提供了安全高效的算力環(huán)境。許多政務(wù)云已部署國產(chǎn)CPU/GPU和信創(chuàng)技術(shù)，能夠支持千億級參數(shù)模型的本地化訓(xùn)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(chǎn)硬件的深度適配，并通過政務(wù)專網(wǎng)的強(qiáng)大算力來推動大模型在政務(wù)場景的應(yīng)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(wù)，即可獲得大模型所需的推理與訓(xùn)練能力，保障模型運(yùn)行高效且成本可控。

政務(wù)系統(tǒng)長期沉淀了龐大的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，覆蓋公共事務(wù)、民生服務(wù)、行政審批、財(cái)稅管理、交通出行、醫(yī)療健康等各領(lǐng)域。這些權(quán)威且更新及時(shí)的政務(wù)數(shù)據(jù)，具備高質(zhì)量和高價(jià)值，可作為大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)及知識庫構(gòu)建的寶貴素材。例如，各地大數(shù)據(jù)平臺通過“聚、通、用”整合了海量數(shù)據(jù)資源，打破了部門間“數(shù)據(jù)圍墻”。這提供了覆蓋廣泛且規(guī)范的數(shù)據(jù)源，有助于提升模型在政務(wù)事務(wù)中的知識掌握和語言理解能力。此外，大數(shù)據(jù)管理部門在保障數(shù)據(jù)安全和隱私合規(guī)方面的經(jīng)驗(yàn)，也為模型訓(xùn)練提供了可靠保障——模型可以在“數(shù)據(jù)不出域”的前提下使用真實(shí)政務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)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(shù)據(jù)治理生態(tài)為大模型持續(xù)優(yōu)化提供了必要條件，使模型能夠更好地貼合政務(wù)業(yè)務(wù)語境。

從海量的數(shù)據(jù)資源到強(qiáng)大的算力環(huán)境，再到完善的數(shù)據(jù)治理體系，政務(wù)領(lǐng)域?yàn)閲a(chǎn)大模型提供了全方位的基礎(chǔ)支撐。依托這一堅(jiān)實(shí)底座，像DeepSeek這樣的本土大模型才能更快融入政務(wù)應(yīng)用場景，規(guī)模化地發(fā)揮“AI公務(wù)員”的價(jià)值，助力政府?dāng)?shù)字化治理邁上新臺階。

陳堯：首先，政府側(cè)具有政務(wù)云的基礎(chǔ)，有全國大數(shù)據(jù)局的支撐能力，各地市大數(shù)據(jù)局整合的社保、醫(yī)療等政務(wù)數(shù)據(jù)具有結(jié)構(gòu)化程度高、領(lǐng)域垂直性強(qiáng)、覆蓋范圍廣的特點(diǎn)，可為大模型訓(xùn)練提供優(yōu)質(zhì)語料。其次，在數(shù)據(jù)治理方面，政務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)在清洗、標(biāo)注、分類、脫敏等方面已形成規(guī)范流程，能快速適配大模型訓(xùn)練需求，減少數(shù)據(jù)準(zhǔn)備成本。公有云的高性能計(jì)算集群和分布式架構(gòu)為大模型訓(xùn)練提供穩(wěn)定支撐，同時(shí)支持彈性擴(kuò)容，能夠應(yīng)對突發(fā)算力需求。最后，基于政務(wù)云已有的容器化、微服務(wù)架構(gòu)，可快速部署輕量化的大模型應(yīng)用（如智能客服、文檔摘要），并通過負(fù)載均衡優(yōu)化響應(yīng)速度。

數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，政務(wù)數(shù)據(jù)涵蓋經(jīng)濟(jì)、民生等多個垂直領(lǐng)域，提供跨行業(yè)、跨場景的全域數(shù)據(jù)，幫助大模型突破通用語料的局限性。此外，政務(wù)系統(tǒng)積累了長期的歷史數(shù)據(jù)，比如十年經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、政策演變記錄等內(nèi)容，可以支持模型學(xué)習(xí)領(lǐng)域動態(tài)規(guī)律，提升模型預(yù)測能力。政府?dāng)?shù)據(jù)更加注重隱私合規(guī)與安全性，政務(wù)數(shù)據(jù)已建立分級分類標(biāo)準(zhǔn)（如公開數(shù)據(jù)、受限數(shù)據(jù)、機(jī)密數(shù)據(jù)等），結(jié)合隱私計(jì)算技術(shù)可在合規(guī)前提下釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。計(jì)算能力方面，政務(wù)云部署國產(chǎn)化算力池，支持千卡級分布式訓(xùn)練，能夠滿足百億參數(shù)模型的訓(xùn)練需求。同時(shí)，通過公有云彈性擴(kuò)展算力+私有云處理敏感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)安全與效率的平衡，降低DeepSeek的訓(xùn)練成本。結(jié)合分布式云節(jié)點(diǎn)，可支持大模型的本地化輕量部署，減少響應(yīng)延遲。業(yè)務(wù)理解方面，借助海量垂直領(lǐng)域知識增強(qiáng)模型專業(yè)性，通過打造知識圖譜構(gòu)建，作為外部記憶庫增強(qiáng)大模型的推理能力，同時(shí)通過提供業(yè)務(wù)專家標(biāo)注的高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)，針對性優(yōu)化模型輸出。

宋軍：政務(wù)大數(shù)據(jù)體系構(gòu)建了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。各級政府通過人口庫、法人庫、信用信息庫等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，沉淀了覆蓋經(jīng)濟(jì)社會全維度的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源，其權(quán)威性、連續(xù)性和規(guī)范性遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。同時(shí)，政務(wù)云平臺構(gòu)建了彈性算力支撐體系。國家電子政務(wù)外網(wǎng)已實(shí)現(xiàn)四級全覆蓋，各地政務(wù)云平臺通過集約化建設(shè)形成規(guī)模化GPU算力池，能夠滿足大模型分布式訓(xùn)練的高并發(fā)需求。更重要的是，政務(wù)場景的深度業(yè)務(wù)理解賦予大模型專業(yè)化能力。政府部門在智慧城市、應(yīng)急管理等領(lǐng)域積累的行業(yè)知識圖譜和業(yè)務(wù)規(guī)則庫，為模型微調(diào)提供了豐富的領(lǐng)域特征。例如，稅務(wù)領(lǐng)域的政策法規(guī)知識庫、社保領(lǐng)域的業(yè)務(wù)流程圖解等結(jié)構(gòu)化知識，能有效解決通用大模型在專業(yè)場景中的“幻覺”問題。這種“數(shù)據(jù)+算力+知識”的三重優(yōu)勢，使得政務(wù)領(lǐng)域成為大模型落地的重要試驗(yàn)場，也為DeepSeek等模型在準(zhǔn)確性、安全性和可解釋性方面的提升提供了獨(dú)特支撐。

  主持人：政務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用大模型具有深遠(yuǎn)影響。您認(rèn)為這一應(yīng)用將帶來哪些社會經(jīng)濟(jì)效益？

何永龍：數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，在智慧招采領(lǐng)域引入大模型，將在社會與經(jīng)濟(jì)層面釋放巨大價(jià)值，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是促進(jìn)構(gòu)建全國統(tǒng)一大市場，通過大模型能力對招標(biāo)（采購）文件進(jìn)行公平競爭審查，提升文件編制的質(zhì)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(chǔ)；二是極大提升了招標(biāo)采購效率，基于大模型打造智能編標(biāo)助手，根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況自動推薦符合項(xiàng)目的資質(zhì)等內(nèi)容，通過大模型構(gòu)建招標(biāo)采購項(xiàng)目的智能評審，促進(jìn)人機(jī)融合提升評標(biāo)質(zhì)效，實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)變；三是交易服務(wù)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(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行法律法規(guī)咨詢、操作引導(dǎo)等，從用戶角度出發(fā)提升各類交易主體的便利性。

陳旭：一是提升公共服務(wù)可及性。大模型驅(qū)動的政務(wù)服務(wù)可實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)在線響應(yīng)和跨地域辦理，使基層群眾也能平等便捷地享受公共服務(wù)。智能問答和政策解讀功能提高了服務(wù)的專業(yè)性和準(zhǔn)確度，讓偏遠(yuǎn)地區(qū)也能獲得高質(zhì)量服務(wù)。二是增強(qiáng)服務(wù)普惠性。自然語言交互降低了數(shù)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(wù)信息和服務(wù)。同時(shí)，城鄉(xiāng)、區(qū)域間因技術(shù)差異導(dǎo)致的服務(wù)落差明顯縮小，數(shù)字服務(wù)更加公平普惠。三是提高政務(wù)運(yùn)行效率、優(yōu)化支出結(jié)構(gòu)。大模型自動處理公文撰寫、表單審核、咨詢答復(fù)等重復(fù)事務(wù)，大幅提升辦事效率。流程提速也減少了人力和時(shí)間成本，節(jié)省的財(cái)政資源可投向基層民生等領(lǐng)域，優(yōu)化支出結(jié)構(gòu)。四是優(yōu)化營商環(huán)境。政務(wù)服務(wù)在大模型賦能下更加便捷透明。企業(yè)和群眾辦事流程簡化、等待時(shí)間縮短，智能政策顧問提供精準(zhǔn)指引（如清晰列出不同企業(yè)類型所需材料），減少跑腿和不確定性。高效透明的服務(wù)增強(qiáng)了市場主體信心，激發(fā)了投資創(chuàng)業(yè)熱情。五是支撐高質(zhì)量發(fā)展。政務(wù)大模型提升了政府治理效能和決策科學(xué)性 。更高效、公平的治理環(huán)境為經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展提供了有力支撐，并推動數(shù)字政府與數(shù)字經(jīng)濟(jì)良性互動。

陳堯：第一，通過大模型整合多部門數(shù)據(jù)，具備實(shí)時(shí)監(jiān)測企業(yè)異常行為或社會風(fēng)險(xiǎn)的條件，可輔助政府提前干預(yù)。在應(yīng)急管理中，大模型結(jié)合歷史案例和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成預(yù)案，能夠提升突發(fā)事件的響應(yīng)速度和處置科學(xué)性。第二，大模型打破傳統(tǒng)服務(wù)的時(shí)間和空間限制，使特殊群體也能便捷獲取政務(wù)服務(wù)，而且多模態(tài)交互技術(shù)支持方言識別和模糊表達(dá)理解，減少因語言或文化差異導(dǎo)致的溝通障礙，提升服務(wù)包容性。第三，降低信息不對稱，促進(jìn)政策透明化。大模型可將復(fù)雜的政策文件轉(zhuǎn)化為通俗易懂的對話式解讀，幫助公眾更直觀理解政策內(nèi)容，還可以通過數(shù)據(jù)可視化，幫助公眾直觀掌握政府決策依據(jù)。

宋軍：通過降低技術(shù)使用門檻和提升公共服務(wù)普惠性，大模型能夠有效緩解城鄉(xiāng)、代際及不同教育背景群體間的數(shù)字能力差異。據(jù)有關(guān)研究機(jī)構(gòu)小范圍的統(tǒng)計(jì)，大模型可降低政府服務(wù)成本約30%，行政審批智能預(yù)審系統(tǒng)上線后單件業(yè)務(wù)處理時(shí)間可大幅度下降，有的可從15分鐘壓縮至3分鐘。更深遠(yuǎn)的社會效益在于，通過AI賦能讓偏遠(yuǎn)地區(qū)居民獲得與城市對等的服務(wù)響應(yīng)速度，如邊遠(yuǎn)地區(qū)和少數(shù)民族地區(qū)應(yīng)用的雙語政務(wù)大模型可使民眾政策咨詢效率提升5倍。這些實(shí)踐表明，政務(wù)大模型不僅是技術(shù)升級，更是實(shí)現(xiàn)數(shù)字包容的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其普惠特性將加速社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公平性進(jìn)程。

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