陳新忠：DeepSeek等大模型在政務領域的應用

基于大模型的AI強調用大模型支撐應用場景建設，在外部用互聯網的海量數據訓練出通用大模型，在政務領域內部利用通用大模型訓練政務領域的垂域模型，實現模型適配業務并支撐應用場景建設，用戶的使用情況會不斷反饋到模型中，從而進行模型調優

人工智能在政務領域的應用背景

當前，我國在人工智能領域做出諸多部署。習近平總書記指出，新一代人工智能為經濟社會發展注入了新動能，正在深刻改變人們的生產生活方式；同時，在今年政府工作報告中李強總理對人工智能應用做出新部署，提出“持續推進‘人工智能＋’行動，支持大模型廣泛應用”；特別是在今年兩會上，“人工智能＋”成為繼2014年“互聯網＋”、2020年“數字化轉型”后的重大議題。

浙江省在政務領域的人工智能實踐可以從三個維度來回顧。從技術維度看，以2013年世界互聯網大會烏鎮峰會的“互聯網＋”為標志，歷經“互聯網＋”到“云計算”“大數據”再到“人工智能”“DeepSeek”的變遷。從電子政務維度看，電子政務實現從“信息化”到“數字化”再到“智能化”的不斷躍遷，開啟數字政府2.0時代。從改革維度看，早期浙江通過建設“四張清單一張網”，初步實現推動政府服務從線下到線上遷移，打造了“一網通辦”；隨后以“最多跑一次”改革為突破口，推動政務信息的公開與共享，打造“浙里辦”等平臺；從2021年開始，浙江以數字化改革為引領，構建“整體智治”的政務新模式，并積極探索人工智能等新技術應用，推動電子政務向智能化、精準化方向發展。

DeepSeek等大模型在政務領域的實踐

傳統政務領域AI解決方案通常采用大數據技術，基于海量數據建設大數據處理、分析平臺，從而支撐應用場景建設。而基于大模型的AI強調的則是用大模型支撐應用場景建設，在外部用互聯網的海量數據訓練出通用大模型，在政務領域內部利用通用大模型訓練政務領域的垂域模型，實現模型適配業務并支撐應用場景建設，用戶的使用情況會不斷反饋到模型中，從而進行模型調優。

以2023年浙江省政府辦公廳牽頭組建專班專題研究充電樁布局課題為例。浙江預計將12萬個充電樁部署到90個縣區，利用浙江省人口數據及預測增量、新能源車保有量及增長情況、新能源車下鄉政策優惠狀況和農村地區充電樁報裝比率等，對全省新能源車未來5—10年間新能源車總體保有量進行預測；在此基礎上，根據現有充電站點數據、新能源車充電樁利用數據、交通路網數據和環境業態數據等，從需求和供給兩側出發，對全省各地區充電點位及其資源配置進行預測，得出最優充電點位數量，最終得出“推薦點位一張圖”，這是一個典型的利用傳統AI對海量數據進行計算的案例。

2023年ChatGPT橫空出世后，浙江嘗試對大模型AI展開探索，圍繞ChatGPT開展政務大模型研究，但由于模型能力、數據安全及費用等各種原因，最終并未實現成功部署。但也有較為成功的實踐案例，如每日互動以政策及時精準“投送”到企業為突破口，以“政策—企業”智能精準匹配為切入點，運用大語言模型予以理解和檢索增強技術（RAG）構建企業信息理解、政策解讀、政策匹配和政策評估四大模型，實現數字賦能政策精準直達企業。

在DeepSeek大模型上線之前，市面上的大模型主要問題體現在兩大方面。一是計算資源需求高，訓練和推理需要大量計算資源，成本高昂，對硬件（GPU、TPU等）要求高；二是部署與維護復雜，模型規模大，部署和優化復雜，需要持續更新和維護，成本高。DeepSeek的火爆打破了人們以往的四個認知：一是AI領域中國相對美國差距很大，且差距會持續拉大；二是受美國芯片限制，中國難以發展AI；三是AI的競爭主要是訓練成本間的競爭，而非推理；四是今后AI領域的大突破都會發生在美國，而非中國或其他國家。DeepSeek的優勢則在于：一是模型開源，推理邏輯透明；二是算法優化，采用更高效的訓練和推理算法，減少計算資源的消耗；三是硬件適配，針對特定硬件進行優化，提升計算效率，用國產芯片也能有不錯的表現；四是使得大模型在政務云平臺本地化部署成為可能。

當前，DeepSeek等大模型在浙江省政務領域的應用主要有以下幾方面：一是智能體應用，基于一體化智能化公共數據平臺和全省政務云大模型服務平臺，開發“辦小通”“辦小知”智能問答應用；二是智能分辦、擬辦，利用AI自動提取關鍵信息，并結合歷史數據和擬辦規則自動生成擬辦意見；三是“民意直達”“順風耳”，構建智能分析研判模型分析群眾、企業、基層的困難訴求和期盼建議，識別經濟社會發展中的系統性、趨勢性問題；四是智能文稿，基于DeepSeek大模型搭建智能文稿應用，提供提綱生成、文稿寫作、潤色、擴寫、提煉等能力。

圖2是全國人工智能在政務場景的五類應用情況。而人工智能在政務場景的未來發展需要注意以下幾個問題：一是要還數據“自由”，要突破系統界限，實現數據自動獲??；二是關注平臺能力，業務需求和大模型技術的結合需要新思路和新辦法；三是目前大模型幻覺嚴重，導致內容不準確、不可靠，容易引發誤導性決策；四是建設創新生態需要“技術要素、市場要素、實施要素”反復迭代。無論在任何模型下，政務的目標都是解決問題，其終極形態是要有自己的智能體，用自己的私有數據來解決問題。

（本文根據浙江數字經濟百人會執委，浙江省人民政府辦公廳副主任、黨組成員陳新忠在“AI進化論——如何推動DeepSeek賦能千行百業”圓桌會上現場發言整理摘編。）