随着中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，政务大模型已从国家战略布局加速转向地方实践落地阶段。作为数字政府建设的核心引擎，政务大模型能够凭借复杂语义理解、多模态内容生成、知识整合分析等优势，大幅提升政务服务效率、优化社会治理效能、辅助科学决策。但国家层面的顶层设计如何转化为地方可落地、可复制、可推广的实践成果？地方在跟进过程中又该避开哪些误区、抓住哪些关键？本文结合最新政策导向与地方实践案例，为各地政务大模型落地提供全面指引。

一、先明方向：读懂国家推进政务大模型的核心逻辑

地方跟进的前提，是准确把握国家层面推进政务大模型的核心导向——并非盲目追求技术领先，而是以“实用、高效、安全、集约”为核心，推动技术与政务业务深度融合，切实提升治理能力和服务水平。梳理国家相关政策与部署，核心逻辑可概括为“三个明确”：

（一）明确核心定位：坚守“辅助型”，拒绝形式主义

国家层面反复强调，政务大模型的核心定位是“辅助”，而非“替代”。其核心价值在于为政务工作人员提供高效辅助，为公众和企业提供便捷服务，减轻基层负担，而非追求技术噱头或盲目跟风建设。同时，明确要求统筹减负和赋能，避免盲目追求技术领先、概念创新，切实防范“数字形式主义”，确保每一项应用都能解决实际政务痛点。

（二）明确应用边界：聚焦四大场景，优先高频需求

《政务领域人工智能大模型部署应用指引》明确，政务部门可围绕政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策四大类共性、高频需求，因地制宜选择典型场景探索应用。这四大场景涵盖13个具体方向，从智能问答、辅助办理等政务服务，到智能监测、辅助执法等社会治理，再到文书起草、资料检索等机关办公，以及灾害预警、政策评估等辅助决策，为地方落地提供了清晰的场景指引。

（三）明确建设原则：集约共建，防范“模型孤岛”

国家层面明确提出，政务大模型建设要坚持“系统谋划、集约发展，共建共享、高效协同”的原则。鼓励构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化部署模式，依托“东数西算”和全国一体化算力网，统筹推进智能算力基础设施布局，避免各地各部门分散建设、重复投资，防止形成“模型孤岛”。同时，明确地市应在省（自治区、直辖市）统一要求下开展部署，县级及以下原则上复用上级算力和模型资源，不再独立建设。

二、正视现状：地方落地政务大模型的机遇与痛点

当前，政务大模型已进入加速落地期。截至2025年6月，全国320个地区和部门已接入主流大模型，覆盖四大类16个具体场景，其中政务服务类应用占比达64%。青岛、无锡、拉萨等多地已率先探索，形成了一批可借鉴的实践成果，但同时，多数地方在跟进过程中仍面临诸多共性痛点，机遇与挑战并存。

（一）地方落地的三大机遇

1. 政策红利持续释放：国家层面不仅出台《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，还推动相关标准体系建设，明确了部署路径、安全要求和保障措施，为地方提供了清晰的工作导向和基本参照。同时，各地可依托数字政府建设已有基础，享受“东数西算”等国家战略带来的算力支撑，降低建设成本。

2. 实践案例可资借鉴：青岛“1+2+N”集约化建设模式、无锡政务智能体应用矩阵、拉萨高原特色智能审批模式等，分别在城市治理、民生服务、高原政务等领域形成了成熟经验，为各地提供了可复制、可适配的落地样本。

3. 技术应用门槛降低：随着大模型技术的迭代成熟，以及低代码开发平台的普及，地方无需投入大量人力物力进行底层技术研发，可通过复用成熟模型、搭建本地知识库等方式，快速实现场景落地。同时，政产学研用协同创新格局逐步形成，为地方提供了技术支撑和人才保障。

（二）地方落地的四大痛点

1. 认知偏差突出：部分地方存在“重技术、轻应用”“重建设、轻实效”的误区，盲目追求“大而全”，忽视本地政务实际需求，导致模型建成后难以落地应用，沦为“摆设”。还有部分地方对大模型“辅助型”定位理解不到位，过度依赖模型决策，忽视人工复核的重要性。

2. 基础支撑薄弱：一方面，数据资源碎片化严重，各部门数据壁垒未完全打破，数据质量参差不齐，缺乏高质量、标准化的政务数据集，导致模型训练效果不佳，甚至出现“幻觉”问题；另一方面，部分地方算力资源不足，尤其是中西部地区，难以支撑大模型的部署和运行，且算力资源未实现集约化管理，存在浪费现象。

3. 场景落地不精准：部分地方缺乏对本地政务痛点的深入调研，盲目照搬其他地区场景，未结合自身产业特点、治理需求进行适配，导致应用场景与实际需求脱节。例如，部分工业城市未重点布局市场风险预测、辅助执法监管等场景，而部分基层地区过度追求复杂场景，忽视了智能问答、工单分办等基础需求。

4. 保障体系不完善：缺乏专业的技术人才和运营团队，多数地方政务工作人员对大模型的应用能力不足；安全管理制度不健全，未建立完善的安全防护体系，存在数据泄露、模型风险等隐患；同时，缺乏常态化的迭代优化机制和监测评估体系，导致模型应用效果难以持续提升。

三、核心路径：地方跟进政务大模型落地的“五步法”

地方跟进国家层面部署，核心是立足本地实际，将国家政策导向转化为具体实践，避免“一刀切”“照搬照抄”。结合政策要求和地方实践经验，总结出“五步法”，助力地方高效推进政务大模型落地。

第一步：锚定需求，精准规划（避免盲目跟风）

政务大模型落地的核心是“解决问题”，而非“追求技术”。地方首先要开展全面调研，梳理本地政务服务、社会治理、机关办公等领域的高频痛点、难点问题，明确哪些场景可通过大模型实现效率提升、成本降低。

具体而言，可重点把握两点：一是优先选择共性高频场景，如智能问答、辅助文书起草、工单智能分办等，这类场景技术成熟、需求迫切，可快速实现落地见效，积累实践经验；二是结合本地特色打造差异化场景，例如工业城市可重点布局市场风险预测、辅助执法监管场景，高原地区可聚焦政务服务精准触达，基层地区可侧重减轻网格员重复性工作。同时，要制定清晰的落地规划，明确阶段性目标、责任部门和时间节点，避免“无序建设”。

第二步：夯实基础，筑牢支撑（破解资源瓶颈）

基础支撑是政务大模型落地的关键，重点要抓好“数据、算力、人才”三大核心要素，破解资源瓶颈。

1. 推进数据共建共享：依托本地政务数据共享交换平台，打破部门数据壁垒，整合政务服务、社会治理、经济运行等各类数据，建立标准化、高质量的政务数据集。同时，加强数据治理，规范数据采集、存储、使用流程，提升数据质量，避免因数据问题导致模型“幻觉”。严格落实保密要求，防止国家秘密、工作秘密和敏感信息输入非涉密模型，防范数据泄露风险。

2. 统筹算力资源配置：按照“集约发展”原则，依托“东数西算”和全国一体化算力网，统筹推进本地智能算力基础设施布局。有条件的省份可统一部署算力资源，面向下辖地区提供服务；地市和县级层面可复用上级算力资源，避免重复建设。例如，青岛将所有智能算力资源纳入政务云管理平台集中管控，部署96P国产智能算力，有效满足现阶段应用需求。

3. 搭建人才保障体系：一方面，加强本地政务工作人员培训，提升其大模型应用能力和操作水平；另一方面，通过引进、合作等方式，联合高校、企业组建专业技术团队，负责模型部署、迭代优化和安全维护。同时，建立激励机制，鼓励工作人员主动探索大模型应用场景。

第三步：场景落地，试点先行（确保实效可控）

地方落地政务大模型，切忌“全面铺开”，应坚持“试点先行、逐步推广”的原则，降低落地风险，确保应用实效。

1. 选择适宜实施路径：根据场景需求和现有技术基础，审慎选择实施路径。对于智能问答、辅助文书起草等通用性强、数据丰富的场景，可采用市场上成熟且已完成网信部门备案的模型产品和服务；对于辅助执法监管、市场风险预测等专业性强、业务逻辑复杂的场景，可利用领域专家知识和专业数据进行针对性训练，打造垂直模型。

2. 打造试点示范场景：选择1-2个需求最迫切、基础最扎实的场景作为试点，例如政务服务中的“边聊边办”、社会治理中的智能派单等，集中资源打造示范应用。试点过程中，要建立“反馈-优化-迭代”的闭环机制，及时收集工作人员和群众的意见，不断优化模型功能和应用流程。例如，青岛打造的“城管事件智能派单应用”，通过试点优化，单个事件派发时间从60秒缩短至1秒内，准确率达94%以上；拉萨通过试点智能审批，个体工商户办理营业执照耗时从40分钟缩短至5分钟。

3. 逐步推广复制：试点场景成熟后，总结可复制的经验和模式，结合不同部门、不同区域的需求，逐步推广至更多场景。推广过程中，要注重适配性，避免“一刀切”，根据不同场景的特点优化模型参数和应用流程。

第四步：规范管理，防范风险（守住安全底线）

政务大模型涉及大量政务数据和敏感信息，规范管理、防范风险是落地的底线。地方要严格遵循国家相关要求，建立健全全周期管理体系。

1. 落实“辅助型”定位：明确大模型的应用边界，不得替代人工进行重大决策，对于涉及公共安全、民生保障等重大事项，必须经过人工复核，防范模型“幻觉”带来的风险。

2. 健全安全保障体系：建立安全责任制度，明确安全职责和任务，加强模型安全、数据安全和网络安全防护。定期开展安全检测和风险评估，及时发现和处置安全隐患，确保模型稳定运行、数据安全可控。

3. 建立监测评估机制：构建全流程监测评估体系，对模型的应用效果、运行状态、安全风险等进行常态化监测。评估指标应包括效率提升、成本降低、群众满意度等，根据评估结果及时优化模型和应用场景，确保应用实效。

第五步：迭代优化，长效运营（实现持续赋能）

政务大模型的落地不是“一劳永逸”的，需要持续迭代优化，才能适应政务业务的不断变化和技术的快速发展。

1. 建立常态化迭代机制：结合政务业务更新、群众需求变化和技术迭代，定期对模型进行训练优化，更新知识库和模型参数，提升模型的准确性和适用性。例如，无锡政务智能体通过持续更新政务知识库（已达1020万条），不断提升智能问答和辅助办理的精准度。

2. 推动共建共享：积极参与区域协同和行业协同，探索跨区域、跨部门的模型复用和数据共享，避免“重复建设”和“模型孤岛”。省级层面可搭建统一服务平台，整合区域内算力、模型、数据资源，为下辖地区提供服务。

3. 强化经验总结：及时总结本地大模型落地的经验做法、存在问题，形成可推广的模式，同时积极借鉴其他地区的先进经验，不断提升本地政务大模型的应用水平。

四、案例借鉴：3个地方落地范本的核心启示

各地在跟进过程中，可重点借鉴以下3个典型案例的核心经验，结合本地实际灵活适配，避免走弯路。

范本1：青岛——集约化建设，破解重复投资难题

青岛在国内率先打造城市政务大模型统筹建设模式，确立“1+2+N”集约化建设模式（1个顶层方案、2大核心支撑<数据+算力>、N个应用创新），由市大数据局统一建设应用支撑底座，避免各级各部门分散建设。目前已统筹推动83个政务大模型应用上线，覆盖城市治理、民生服务、基层治理等领域。例如，“公众诉求分析应用”使城市管理领域群众诉求解决率、满意率分别同比上升13.4%、7.8%，投诉总量下降8.5%；“劳动仲裁类案同裁”应用使文书生成时间缩短一半，错误率从5%降至2%。

核心启示：地方落地应坚持“统筹集约”，避免重复投资，通过统一底座、集中管控资源，实现模型复用和高效赋能。

范本2：无锡——场景化驱动，打造智能体应用矩阵

无锡构建江苏省首个政务智能体应用矩阵，以“知惠”政务大模型为核心，搭建“模型超市+开发平台+知识库”三位一体技术基座，覆盖14类政务场景，孵化66个智能应用。其核心特点是“需求导向、场景为王”，无论是门户智能体的“一对一”咨询，还是基层AI助手的纠纷调解方案生成，都聚焦群众和企业的实际需求，实现“服务跑在需求前面”。例如，夜间智能咨询服务解决了上班族咨询不便的问题，“AI+BIM”应用大幅缩短审批周期。

核心启示：场景落地要“精准适配”，结合本地需求打造差异化应用，同时搭建灵活的技术基座，降低应用开发门槛，推动多场景协同赋能。

范本3：拉萨——特色化适配，打造高原智慧政务标杆

拉萨结合高原地区特点，将大模型与智能审批系统深度融合，在7县（区）规模化部署智能审批机，构建“智能审查—动态校验—闭环管理”服务体系，实现个体工商户营业执照“零跑腿、零材料、零人工干预”智能审批。通过精准识别20余类证明材料关键字段，实现自动校验，大幅提升审批效率，2025年以来已服务超7342家经营主体，企业满意度达95%以上。

核心启示：地方落地要“因地制宜”，结合本地地理环境、产业特点和政务需求，打造具有本地特色的应用模式，避免照搬照抄。

五、避坑指南：地方落地必避的5个常见误区

结合各地实践经验，梳理出地方跟进过程中最易出现的5个误区，助力各地少走弯路、提高落地实效。

1. 误区一：盲目追求“高大上”，忽视本地实际。避免一味追求最先进的模型技术，忽视本地政务需求和基础条件，导致模型建成后无法落地应用。正确做法：立足本地痛点，选择适配的技术和场景，优先实现“小而美”“小而实”的应用。

2. 误区二：重建设、轻运营。避免只关注模型搭建，忽视后期的迭代优化、人才培养和安全管理，导致模型建成后逐渐闲置。正确做法：建立长效运营机制，加强人才保障和安全防护，定期迭代优化模型。

3. 误区三：数据壁垒未打破，却急于训练模型。避免在数据未整合、质量未提升的情况下，盲目开展模型训练，导致模型准确率低、出现“幻觉”。正确做法：先推进数据共建共享和治理，筑牢数据基础，再开展模型训练。

4. 误区四：忽视安全风险，违规使用数据。避免将涉密数据、敏感信息输入非涉密模型，或未建立完善的安全防护体系，导致数据泄露。正确做法：严格落实保密要求，健全安全保障体系，定期开展安全风险评估。

5. 误区五：过度依赖模型，忽视人工复核。避免将模型决策作为唯一依据，尤其是涉及重大事项时，忽视人工复核的重要性。正确做法：坚守“辅助型”定位，明确模型应用边界，建立“AI辅助+人工复核”的双轨机制。

六、总结：地方跟进，关键在“务实”与“适配”

国家层面推进政务大模型，核心是为了推动政务数字化、智能化转型，提升治理效能和服务水平；地方跟进的关键，不在于“速度快”“规模大”，而在于“务实”与“适配”——立足本地实际需求，夯实基础支撑，精准落地场景，规范管理风险，持续迭代优化。

政务大模型的落地不是一蹴而就的，需要地方政府、部门、企业、高校协同发力，既要紧跟国家政策导向，又要坚持因地制宜、实事求是，避免形式主义和盲目跟风。相信只要抓住“需求导向、集约建设、场景赋能、安全可控”的核心，各地就能逐步实现政务大模型从“试点”到“普及”、从“可用”到“好用”的跨越，真正让技术赋能政务、服务群众，为数字政府建设注入新动能。