集約化模式破解政務大模型落地難題

■ 本報記者 張明柳

近日，《政務領域人工智能大模型部署應用指引》正式出爐，政務大模型的高效落地成為行業關注焦點。《中國政府采購報》記者走進浪潮人工智能模型工廠，通過實地參觀，采訪浪潮集團執行總裁、總工程師，浪潮云董事長肖雪，探討政務大模型能否依托集約化工廠實現快速落地，如何將模型開發從“手工作坊”升級為“現代工業”，以全流程標準化、多維度集約化，破解政務場景下算力不足、成本偏高、效率偏低等落地難題。

記者在現場看到，浪潮人工智能模型工廠并非單一生產單元，而是一個以“九大單元”為核心架構的完整生產體系，涵蓋數據車間、模型車間、評測中心、集成車間、客戶服務中心等。目前，工廠已沉淀75道標準工序、180套專業工具，實現數據、算力、算法的全面布局。這種架構設計，恰好契合政務大模型“區域覆蓋廣、場景需求雜、安全要求高”的特點，為政務場景量身打造了落地路徑。

從生產流程來看，政務大模型落地的每一步都可以依托集約化實現高效推進。數據車間通過篩選標注高質量政務數據，解決政務數據“散、亂、雜”的問題，為模型訓練打下基礎；模型車間基于預處理后的數據，以8道工序完成調優訓練，精準匹配政務領域如12345熱線應答、基層治理“一表通”等具體需求；評測中心再通過7道工序嚴格校驗，確保模型符合政務服務的準確性、合規性要求；最終由集成車間完成設備、技術與場景的集成，將模型落地到政務終端、政務系統中，形成“數據—訓練—評測—落地”的閉環。

集約化帶來的成效，在政務場景中尤為顯著。肖雪告訴記者，過去政務領域開發一個定制化模型，依賴人工編程，周期長達90人天；如今依托工廠的算力集約、算法集約與人力集約，模型開發周期壓縮至20人天左右，成本降低50%以上，整體效率提升75%。更關鍵的是，標準化生產擺脫了對高端AI工程師的單一依賴，通過“工廠化作業”，即使是基礎技術人員也能參與政務模型開發，緩解了政務領域AI人才短缺的困境。

針對政務場景“區域集中、安全敏感”的特性，浪潮人工智能模型工廠還創新了靈活的服務模式，兼顧集約化與安全性。對于省級、市級等區域級政務需求，采用集中訓練模式，依托通用算力中心實現全省政務模型的統一開發、統一部署，比如山東省已計劃以該工廠為核心，推進全省政務人工智能應用推廣；對于數據安全要求極高、不便集中訓練的政務場景，則通過“邊緣+中心”訓推分離、工廠租賃等模式，為政務部門提供專屬資源池與獨立通道，既保證數據不泄露，又能享受工廠的標準化生產能力。

客戶服務中心的“全生命周期管理”，進一步保障了政務大模型的長期落地價值。肖雪介紹，政務場景的需求并非一成不變，比如12345熱線會隨政策調整新增咨詢內容，基層治理場景會出現新的統計維度，此時客戶經理會協調工廠對模型進行反復迭代。目前12345政務熱線模型已完成6次優化，始終匹配最新政務服務需求，這種“持續服務”而非“一次性交付”的模式，解決了政務大模型“落地即過時”的問題。

肖雪表示，浪潮人工智能模型工廠的核心定位是政務大模型落地的“基礎設施”，而非單一的模型供應商。目前工廠已服務全國220個城市的政務業務，未來還將在2025年底前建成智能體工廠與訓練場，進一步完善政務人工智能產業鏈。通過這種集約化、標準化的工廠模式，政務大模型不再是“高不可攀的技術”，而是能快速適配區域治理、民生服務、政務辦公等多場景的“實用工具”，真正實現從“技術研發”到“政務賦能”的快速轉化。

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