夜雨聆风
政务数智化转型发展研究报告(82页pdf)
政府数智化转型发展研究报告
一、全球政府数智化转型的三大时代特征
全球政府数智化转型与新一轮科技革命、治理体系变革深度交织、协同演进，已成为各国提升国家治理能力、增强国际竞争力的核心抓手。这一转型既依托人工智能、大数据、云计算等技术创新的迭代赋能，又响应公共服务优化、行政效率提升、风险防控强化的治理需求，是推动政府运作模式、服务形态、治理架构系统性重构的综合工程，更是重塑全球数字治理格局的关键力量。从发展脉络看，全球政府数智化已历经“基础信息化-数字服务普及-智慧治理探索”三个阶段，正迈入“全域数智化协同治理”的新阶段。相较于以往，当前全球政府数智化转型突出三个核心特征：一是战略引领系统化，二是技术赋能深度化，三是治理体系协同化。
（一）战略引领系统化：顶层设计与落地机制双向发力
战略引领系统化体现为各国将数智化转型上升为国家核心战略，打破部门碎片化推进格局，构建“顶层规划-法规保障-落地推进”的全链条闭环体系，确保转型工作有序衔接、高效落地。
1. 战略规划层面
主要经济体纷纷出台中长期专项路线图，明确阶段性转型目标、核心任务与资源保障，形成靶向发力的推进格局。欧盟发布《2025-2030 数字政府路线图》，将 AI 深度应用、跨域数据整合、跨境政务服务通办列为三大核心方向，同步配套《数字欧洲计划》投入专项资金，精准破解区域发展不均衡问题。美国政府效率部（DOGE）牵头推行“人工智能优先”国家战略，不仅将 AI 全面融入政务决策、公共服务、风险管控等核心环节，还建立跨部门 AI 工作协调机制，要求联邦各部门每年将不低于 8% 的 IT 预算投入 AI 相关项目，同时联动国防部、商务部搭建政务 AI 技术共享平台，实现算法、模型、数据资源的跨部门复用。英国、澳大利亚等国同步迭代更新国家人工智能计划，英国将政府数智化纳入国家技术主权建设核心范畴，重点布局政务大模型研发、国家数据图书馆建设，计划 2028 年前实现中央政府决策 AI 辅助覆盖率 100%。澳大利亚聚焦民生服务与基层治理，提出 2027 年前完成州级政务系统全量数字化改造，推动教育、医疗、社保等领域数智化服务下沉至社区。
2. 法规保障层面
各国加快完善数智化转型制度框架，通过立法明确权责边界、技术标准与风险底线，为转型工作筑牢制度根基。欧盟通过《AI 法案》《数据法案》形成“技术创新激励+风险刚性管控”的双轨规制体系，《AI 法案》将生成式 AI、政务决策 AI 等纳入高风险范畴，明确准入审批流程、全生命周期风险评估要求及违规惩戒措施，《数据法案》则赋予个人与企业对设备数据的合法访问权，规范政府与企业间的数据共享规则，破解数据壁垒问题。美国出台《确保人工智能国家政策框架》，针对州级 AI 监管标准不一、碎片化严重的问题，成立 AI 监管协作委员会，推动形成统一的监管底线，同时明确政府 AI 系统研发、测试、应用的全流程规范，要求涉及公众利益的 AI 应用必须提前公示算法原理。新加坡、爱沙尼亚等国家，通过专项立法确立“数字优先”原则，新加坡《数字政府法案》强制要求所有新增政务服务必须以数字形态为首要载体，2026 年前完成存量线下服务的数字化迁移，同时明确跨部门数据互通的技术标准与安全规范。爱沙尼亚则将数据跨境流动、数字身份安全等内容纳入《电子政务法》修订范畴，为其“数字公民”服务体系的全球化拓展提供法律支撑。
3. 落地推进层面
多国摒弃分散化执行模式，构建集约化、协同化推进机制，强化资源整合与实操能力建设。沙特阿拉伯推行“全政府一体化”（Whole-of-Government）专项计划，对原有 817 个政务服务平台进行系统性整合，精简至 550 个核心平台，重点打通各部门数据接口与服务流程，聚焦民生服务、企业服务两大领域实现统一入口、统一标准、统一运维。英国组建专门的数字政府执行团队，打破传统公务员招聘壁垒，通过薪资体系对接私营部门、建立短期挂职交流机制等方式招揽核心技术人才加入。欧盟通过“AI 工厂”“欧洲数据空间”等功能性载体，推动成员国协同落实转型任务，“AI 工厂”为成员国提供政务领域 AI 场景应用孵化、测试与适配服务，帮助中小成员国降低技术研发成本，“欧洲数据空间”整合医疗、能源、交通等跨域数据资源，为区域协同治理提供数据支撑，形成“核心国引领、中小国协同”的区域合力。
（二）技术赋能深度化：核心技术与基础设施协同迭代
技术赋能深度化体现为政务场景与核心技术的全维度深度融合，同时以基础设施集约化建设为重要支撑，筑牢数智化转型的硬件与数据底座，推动技术红利转化为治理效能。
1. 政务大模型规模化应用
政务大模型的规模化、场景化应用成为核心趋势，各国聚焦民生服务、公共管理等高频政务场景精准发力，持续突破效率瓶颈与服务边界。法国 Services Publics+ 平台搭载定制化政务 AI 引擎，集成自然语言处理、用户画像分析等技术，既能为民众提供 7×24 小时个性化咨询响应，精准匹配社保、税务、户籍等服务需求，又能自动标记服务流程中的堵点、痛点问题并反馈至管理部门，为服务优化提供数据支撑，推动平台服务满意度较传统模式提升 40%。据不完全统计，截至 2025 年底，80% OECD 国家的中央政府部门已完成政务大模型部署，覆盖行政审批、政策解读、政务客服、公共安全预警等关键场景，部分国家还实现了大模型与基层政务网点的联动，打通技术落地“最后一公里”。
2. 基础设施集约化升级
在基础设施层面，算力与数据底座的集约化建设提速升级，有效破解传统模式下资源分散、重复建设、成本高企、数据孤岛等难题。欧盟专项打造“欧洲高性能计算联合企业”，布局 10 个世界级超算中心并构建算力调度网络，其算力规模可支撑大规模政务大模型训练、气候变化模拟、重大公共卫生事件预警等复杂治理场景的运算需求，同时通过算力共享机制，为欧盟成员国尤其是中小国家提供低成本算力服务。英国启动政府数据中心整合计划，拟将目前分散在各部门的数百个数据中心逐步整合为 10~12 个标准化政府云节点，统一技术标准、运维规范与安全防护体系，预计不仅能降低 30% 以上的运维成本，还可提升数据跨部门流转效率与存储安全性。新加坡构建一体化“智慧国操作系统”，整合交通、能源、民生、环保等多领域数据资源，搭建统一的数据收集、传输、分析与应用平台，实现城市治理从“被动响应”向“主动预判”转变，显著提升城市运行效率。
3. 数字身份体系演进
数字身份体系作为数智化转型的基础支撑，正朝着跨境互认、全域覆盖、安全便捷的方向加速演进，为政务服务线上化、跨境化提供核心保障。欧盟全力推进统一数字身份系统（EUDI Wallet）建设，依托区块链加密技术保障身份信息安全，计划 2026 年底前实现成员国间跨境身份互认、电子证明通用，覆盖跨境就业、学术交流、医疗保障、商业贸易等场景，打破区域内政务服务的地理壁垒。英国 GOV.UK Wallet、新加坡 SingPass 等本土数字身份平台持续迭代升级，不断拓展服务边界，不仅整合驾照、护照、社保凭证等各类证件，还实现与电商平台、金融机构、医疗机构的安全联动，达成“一次认证、全网通行”，其中新加坡 SingPass 用户覆盖率已达 99%，支撑 90% 以上的政务服务线上办结，大幅降低民众与企业的办事成本。
（三）治理体系协同化：多元参与与风险防控动态平衡
治理体系协同化体现为打破传统政府单一主体包揽的运作模式，摒弃部门封闭化、碎片化治理格局，构建多元共治良性生态，实现治理资源高效整合、治理效能持续提升。
1. 多元协同机制深化
多元协同机制不断深化拓展，通过联动政府、企业、高校、科研机构等各类主体，形成优势互补、协同发力的转型合力，推动技术创新与治理需求深度对接。欧盟通过 Horizon Europe 科研创新计划资助企业、高校与科研机构联合开展政务 AI 技术研发，重点聚焦智能审批、公共安全预警、生态环境监测等核心场景，建立“研发、测试、落地、迭代”全链条成果转化机制，已推动 50 余项政务 AI 技术实现规模化应用，大幅缩短技术从实验室到治理场景的落地周期。英国推行“政府即平台”创新模式，由政府搭建统一的政务数据底座与技术接口平台，主动开放非涉密政务数据与基础服务能力，鼓励科技企业、社会组织及公众参与附加应用开发，形成“政府提供基础支撑、社会力量创新赋能”的生态格局，催生涵盖民生咨询、企业开办、交通出行等多个领域创新服务。巴西通过 Conecta Gov.br 一体化政务平台，整合数千项联邦、州、市三级政务服务，创新将电子采购流程与绿色能效标准深度绑定，明确要求政府采购项目优先选择节能低碳产品与服务，同时通过 AI 算法对采购全流程进行合规性监管，提升了采购效率与透明度，推动治理效能与绿色发展目标协同推进。
2. 风险防控体系完善
风险防控体系持续迭代完善，筑牢数智化转型的安全防线，实现创新活力与风险管控的动态平衡。各国普遍强化对 AI 等核心技术应用的硬约束监管，构建全流程、多层次的风险防控网络。欧盟《AI 法案》作为全球首部综合性 AI 监管法规，明确将生成式 AI、政务决策 AI、医疗诊断 AI 等纳入高风险范畴，不仅强制要求开发者标注生成内容来源、开展全生命周期风险评估，还细化了风险评估的核心指标，包括算法透明度、数据合规性、潜在影响范围等，同时设定严格的违规惩戒机制。美国、澳大利亚、加拿大等 12 国联合建立跨境 AI 治理沙箱机制，设定明确的测试范围、准入条件与安全底线，允许企业与政府部门在受控环境中测试政务 AI 创新应用，既为技术迭代提供了灵活空间，又能提前排查数据泄露、算法偏差等潜在风险，目前该沙箱已完成智能税务申报、跨境身份核验等 20 余个场景的测试工作。
3. 隐私保护与公平治理
隐私保护与公平治理成为数智化转型的核心价值导向，各国从制度设计与技术创新双维度发力，保障转型成果惠及各类群体。技术层面，多国广泛应用联邦学习、同态加密、差分隐私等隐私增强技术，在不泄露原始数据的前提下实现数据共享与协同分析，例如欧盟在医疗数据跨域协作中采用联邦学习技术，让各成员国医疗机构在本地保留数据所有权的同时，共同训练疾病预警 AI 模型，实现数据“可用不可见”。制度层面，欧盟对《通用数据保护条例》进行扩展修订，新增 AI 系统隐私设计条款，要求所有政务 AI 系统在研发初期必须融入隐私保护理念，遵循数据最小化原则，严禁过度收集个人信息。美国加州出台《数字公平法案》，明确界定政府 AI 系统算法歧视的判定标准，禁止在社保发放、公共服务分配、执法监管等场景使用存在种族、性别、地域歧视的算法，同时建立算法审计机制，要求政府定期公开 AI 系统的运行逻辑与决策依据，接受社会监督。
4. 区域协同与国际标准共建
区域协同与国际标准共建成为全球政府数智化转型的重要趋势，各国通过组建区域联盟、参与国际规则制定，争夺数字治理话语权。欧盟牵头构建“数字主权联盟”，联合 27 个成员国及冰岛、挪威等关联国家，共同制定 AI 伦理、数据跨境流动、数字身份认证等领域的区域标准，推动形成与美国相抗衡的数字治理体系。美日印澳“四方安全对话”将数字合作列为核心议题，重点推进成员国间数字身份互认、跨境数据流动规则协调，计划 2027 年前实现四国商务人员数字身份跨境通用，简化跨境贸易与商务往来流程。OECD 牵头发布《政府 AI 治理原则》，涵盖透明性、问责性、公平性、安全性四大核心维度，为全球政府 AI 应用提供重要框架参考。
二、我国政府数智化转型的“五化”格局
“十四五”时期，我国政府数智化转型始终立足社会主义现代化建设全局，以数字中国战略为引领，深度融合国家治理体系和治理能力现代化需求，紧密衔接新质生产力培育要求，形成了“制度引领、技术赋能、价值导向、资源联动、安全可信”的独特发展路径。这一转型既是激活数据要素潜能、打通数字经济与实体经济融合堵点、培育经济增长新动能的核心抓手，也是优化政务服务供给、提升治理精准度与效率、增进民生福祉的关键举措，更是推动政府治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“分散治理”向“协同治理”、从“被动服务”向“主动赋能”系统性变革的综合工程。当前，我国政府数智化转型突出五大核心方向，分别是数字治理机制系统化、数字基础底座集约化、AI+场景应用规模化、数据应用实践规范化、安全能力提升立体化，五者相互支撑、协同递进，构建起覆盖顶层设计、基础设施、场景应用、价值转化、安全保障的全方位转型格局，为推进中国式现代化提供坚实数字支撑。
（一）数字治理机制系统化：构建统筹协同的制度体系
数字治理机制系统化体现为以制度建设为根基，强化顶层统筹与层级联动，构建“中央统筹、地方落实、跨域协同、政企联动”的全链条治理体系，破解传统治理中的碎片化、条块分割、权责不清等难题。
1. 国家层面持续强化数字治理建设
顶层统筹层面，明确数字中国、数字经济、数字社会规划和建设的牵头责任单位，以党建引领数智化转型工作高质量发展。通过召开企业家、专家座谈会，广泛吸纳各方智慧，形成问计于民、科学决策、闭环落实的工作机制。2025 年以来，中共中央办公厅、国务院办公厅密集出台多项配套政策，形成覆盖数智化转型各关键领域的政策矩阵：既有聚焦数据要素核心的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，明确数据共享、开放、授权运营的制度规则与实施路径，锚定“2025 年公共数据要素作用初步显现”的目标；有围绕政务服务优化的配套部署，将“高效办成一件事”改革纳入全域数智化转型重点，明确跨部门、跨区域协同的硬性要求；同时同步出台数据安全治理、政企协同机制等补充政策，形成“要素激活、服务优化、安全保障”三位一体的政策支撑体系，为全国数智化转型划定整体方向、明确实施边界。
2. 各地规划先行高位推进数字治理
地方层面紧扣两办系列政策导向，形成“有统筹、能落实、务创新”的分层推进格局，通过配套制度搭建、机制创新、试点先行等一系列动作，推动政策红利落地转化。
省级层面普遍出台数智化转型实施意见与配套细则，整合政务服务、数据管理、安全保障等多领域职责。成立由“一把手”牵头的工作领导小组，将政策落实成效纳入绩效考核核心指标，细化考核权重与闭环管理流程。如北京深化全国市场监管数字化试验区建设，完善企业“服务包”“服务管家”机制，通过政策、数字、热线“三送”服务衔接企业需求。贵州持续深化“高效办成一件事”改革，拓展“贵人服务”品牌内涵，升级公共资源交易“全省一张网”，推动政策与地方产业需求深度适配。
市县及基层层面聚焦政策落地“最后一公里”，开展多样化创新实践。多数地市结合区域治理需求，优化政务服务流程，在企业开办、社保办理、不动产登记等高频领域推行“一件事一次办”升级动作，压缩跨部门办理环节 30% 以上。“一表通”系统建设加速推进，切实减轻基层“表哥”“表姐”填表报数的负担，在更大范围、更深程度上提升了基层治理数智化水平。如江西深化“三通一码”服务矩阵，建立全省统一诉求受理平台，拓展“高效办成一件事”覆盖范围。青海构建“四横四纵两端”网络体系，深化“一网通办”“一网统管”应用，以基层实践反哺政策优化，形成中央政策引领、地方因地制宜创新的良性互动格局。
3. 跨域协同紧密推动数字治理落地
跨域协同与政企联动机制在各地实践中持续深化，逐步打破部门与区域壁垒，构建开放共赢的转型生态。跨部门协同方面，各地以“高效办成一件事”要求为抓手，依托一体化公共数据平台，完善政务数据共享责任清单，推动跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务数据共享和业务协同，优先打通民生服务、公共治理等领域数据壁垒。目前，全国多数省份已实现高频政务数据“应享尽享”，跨部门业务办理环节平均压缩 30% 以上，部分民生事项实现“一件事一次办”全流程闭环。跨区域协同方面，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等重点区域，紧扣区域数据协作部署，建立公共数据共享协同与利益调节机制，推进电子证照、政务服务事项跨区域互认通用，培育区域数据要素市场，助力全国一体化数据市场发展。
（二）数字基础底座集约化：筑牢全域转型的能力支撑
数字基础底座集约化围绕“一体化布局、多维度赋能”目标，统筹推进政务智能云、算力、网络、共性基础设施四大板块建设，构建“集约高效、互联共享”的技术支撑体系，为政府数智化转型夯实硬件根基。各地紧扣政策要求，联动企业深化基础设施整合升级，推动资源优化配置与效能提升，为上层场景应用与数据价值转化提供坚实支撑。
1. 云底座集约化升级
各地正积极探索符合区域实际的政务智能云建设路径，完成从“资源供给型”向“服务赋能型”的功能升级。《国家电子政务发展报告（2014-2024 年）》显示，全国 31 个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团，以及 95% 的地市已建成政务云。随着省级政务云平均承载业务系统数量不断提高，传统政务云以“存储备份、基础算力供给”为主服务模式局限性不断凸显，需要通过资源整合、技术迭代、场景赋能三大动作，破解传统云资源分散、运维低效、智能能力不足等痛点，向“智能调度、数据协同、赋能决策”的智能云模式转变。在国家推动算力基础设施发展和数据要素市场化等相关政策推动下，根据中国信息通信研究院测算，2024 年我国政务云市场规模达到 1189.4 亿元，预计未来将会保持相对平稳发展态势。
各地探索实践呈现差异化推进态势，既有对存量系统的智能化改造，也有全新智能云平台的试点搭建。如北京海淀区以高性能算力与安全环境为底层保障，为模型训练推理提供强劲算力与工程加速能力，并以成熟工具链与服务体系，支撑智能应用快速构建、安全部署与高效运行。河南鹤壁则以“一朵云”建设为抓手，在整合 146 个政务信息系统上云基础上，对 30 余个低效传统云应用进行“瘦身调优”，打通跨部门算力调度通道。
2. 算力资源精准布局
“十四五”期间，我国算力发展逐步摆脱“重规模、轻效能”的粗放模式，转向“精准供给、场景赋能、生态协同”的高质量阶段。各地立足自然禀赋与政策优势，在推进区域算力枢纽建设的同时，聚焦城市治理、政务服务、产业升级需求，开展差异化城市级算力基础设施探索，以高速网络为纽带串联分散节点，推动算力落点成线、串网赋能，形成“区域算力为支撑、城市算力为节点”的联动格局。
西部城市依托清洁能源、地理气候等先天禀赋，以规模化算力节点为核心，打造区域算力服务枢纽，支撑全国算力网络运转。东部城市立足需求密集、政策红利优势，以精细化布局为核心，构建“边缘算力+智算中心+跨域调度”的城市算力生态，聚焦高效服务落地。
多地城市立足自身定位，开展差异化探索，推动算力网络下沉赋能基层治理。杭州聚焦数字经济优势，以城市大脑为核心，在各区、县（市）布局 80 余个边缘算力节点，构建“市级智算中心+区级边缘节点”架构，支撑智慧交通、智慧城管实时算力需求，联动长三角算力枢纽实现动态调度，政务数据处理效率提升 50% 以上。成都依托成渝算力枢纽，在天府新区建设城市级智算中心，搭建“政务算力专区”，为全市政务系统提供一体化算力服务，同时在乡镇、街道部署轻量化算力节点，打通算力服务“最后一公里”，基层政务事项办理时效平均压缩 30%。武汉、郑州则聚焦政务服务集约化需求，整合分散算力资源搭建市级统一算力服务平台，实现政务系统算力“一网统管、按需分配”，避免重复建设，运维成本降低 25%-30%，为中西部城市算力基建提供可复制经验。
3. 共性平台统建营用
各地以政务共性能力平台建设为抓手，打破传统政务应用“部门自建、各自为战”的碎片化格局，通过应用集约化改造整合通用能力、建立常态运营机制保障长效运转，构建“能力复用、应用集成、运维规范”的政务服务支撑体系。
聚焦应用集约化改造。各地以政务共性能力平台为载体，整合复用通用能力、精简冗余应用，实现政务服务提质增效与成本管控的双重目标。通过将身份认证、电子签章、数据校验、表单生成等高频通用能力，从分散业务系统中剥离并集成至共性能力平台，形成“平台供能、应用调用”的集约化模式，破解重复建设、技术壁垒、数据孤岛等痛点。
常态运营机制建设探索落地。各地立足“统筹高效、权责清晰、可持续运转”目标，探索形成多元化运营模式，筑牢平台长效运转根基。组织保障上，多数省份成立由政务数据管理部门牵头的运营工作专班，明确平台建设、运维、安全等各环节责任，建立“省级统筹、市县协同”的层级运营体系，将平台运营成效纳入政府绩效考核，倒逼责任落实。
能力迭代与安全管控机制同步完善。各地建立基于业务需求的能力迭代机制，通过常态化征集政府部门、企业、群众诉求，定期更新迭代共性能力模块，同时将安全管控贯穿平台运营全流程，集成数据脱敏、访问控制、安全审计等技术手段，建立跨部门安全协同机制，定期开展安全演练与风险评估。
（三）AI+场景应用规模化：赋能服务与治理提质增效
随着数字治理改革向纵深推进，政务服务面临着提升效率、优化体验、精准决策等多方面的挑战。近年来，各地方积极推进人工智能、区块链、大数据、隐私计算等新技术的建设和应用，提高政务服务数字化、智能化水平。人工智能大模型凭借强大的语言理解、生成和逻辑推理能力，为政务服务的变革带来新契机，逐渐成为推动政务数字化转型的关键力量。AI+场景应用规模化以“民生导向、精准赋能、全域覆盖”为核心，推动人工智能技术与政务服务、城市治理、乡村振兴、公共安全、应急管理等重点场景深度融合，实现从“单点试点”向“全域普及”、从“辅助支撑”向“核心驱动”的跨越。
1. 融合化落地不断加速，政策支持加深
近年来，我国陆续出台一系列指导意见及通知，持续加强对人工智能产业发展和技术创新的统筹指导，规范与推动人工智能应用建设，以实现 AI 与实体经济的深度融合。2024 年 5 月，国家数据局等四部委联合印发《关于深化智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的指导意见》，鼓励发展基于人工智能等技术的智能分析、智能调度、智能监管、辅助决策，全面支撑赋能城市数字化转型场景建设与发展。2024 和 2025 年政府工作报告连续强调要推进“人工智能+”行动，与我国新质生产力培育战略形成深度耦合。我国正以人工智能等前沿技术突破为支点、制度创新为保障、青年人才为先锋，加速构建开放协同的人工智能创新生态，推动技术攻关与应用场景双向奔赴，为高质量发展锻造关键引擎，在全球科技革命浪潮中开辟中国人工智能发展的新境界。
2. 试点性验证不断涌现，场景应用深融
政务领域在大模型选型策略上呈现出显著的异构化特征，需要针对垂直行业场景的差异化需求，遴选与领域特性相适配的模型能力，进行个性化部署。从部署省份覆盖广度看，全国省级行政区 100% 覆盖，体现政务大模型战略布局的全面性与均衡性。从东部地区的北京、广东，到西部边疆的新疆、西藏，以及中部地区的河南、湖南，区域覆盖呈多层级、无盲点特征。东部沿海与中西部省份部署数量接近，但东部沿海地区呈现出多场景、深融合的应用生态。此外，多地区通过“AI+文旅”“AI+基层”“AI+安全”等特色场景切入，如黄山 AI 旅行助手、新疆克拉玛依市“基层治理 AI 社工数字人”、昌平“回天大脑”接入 DeepSeek 应用、宜兴市“天机镜”城市安全生命体 AI 大模型，探索差异化路径，展现技术下沉的灵活性与适应性。
3. 产业渗透度不断深化，创新突破频现
政务大模型应用场景覆盖多个层面，包括洞察、治理、兴业、惠民等。其中洞察、治理更倾向于服务数字政府自身能力建设与提升；兴业、惠民更倾向于服务数字经济开拓与数字社会发展。同时，在数字生态、数字文化等领域，政务大模型也不断与各场景结合，形成有序的大模型赋能全场景，服务于数字中国全面发展要求。
一方面，数字政府、数字经济与数字社会发展相对成熟有序，易于通过通用数字化能力如服务、治理、协同进行大模型重构，成为当前政务大模型落地的典型应用。另一方面，数字生态、数字文化等也不断通过产业数字化、数字产业化产生“双向融合、共同奔赴”的良好势头。
（四）数据应用实践规范化：激活政务数据的核心价值
“十四五”时期，各地以政务数据共享应用为核心，聚焦数据资源扩充、质量管控、依法共享三大关键环节，扎实推进各项实践落地，逐步构建“源头可控、质量合格、共享有序、应用高效”的政务数据共享应用体系，切实发挥政务数据在优化政务服务、提升治理效能中的支撑作用。
1. 丰富政务数据资源，夯实共享应用基础
各地依据《政务数据共享条例》中“应归尽归、按需共享”原则，明确政务数据归集范围、责任主体与更新频次，全面推进跨部门、跨层级、跨区域政务数据归集整合，同步完善政务数据资源目录，确保数据资源全覆盖、可追溯。浙江对照条例要求，梳理形成省级政务数据资源目录，完成全省 58 个省级部门、11 个地市及所有县（市、区）政务数据全量归集，重点整合人口、法人、电子证照、信用信息等基础核心数据，为全省政务服务与治理场景提供全量数据支撑。广东依托“粤治慧”平台，累计归集省级部门政务数据超 100 亿条，联动 21 个地市实现政务数据纵向贯通、横向协同，全面覆盖社保、医保、不动产、市场监管等高频服务领域，筑牢“粤省事”“粤商通”等平台的数据根基。北京、上海同步拓展数据归集维度，将政务数据与教育、医疗等公共服务领域数据依法关联整合，进一步丰富政务数据资源储备。
2. 保障政务数据质量，筑牢合规应用底线
各地落实《政务数据共享条例》要求，建立“源头管控、过程校验、末端考核”全流程质量治理机制，明确数据质量标准与纠错流程，确保政务数据真实、准确、完整、鲜活。北京制定政务数据质量治理实施细则，对照条例规定细化数据质量指标，对归集的政务数据开展标准化处理与常态化质量核查，针对身份证号、地址、联系方式等关键字段建立自动纠错与人工复核双重机制，数据准确率稳定保持在 99% 以上，同时将数据质量纳入部门绩效考核，倒逼质量责任落实。江苏依据条例要求构建省级政务数据质量治理平台，制定 800 余项政务数据地方标准，对法人、信用等核心数据进行统一编码与格式转换，建立数据更新联动机制，实现数据变更实时同步，从源头杜绝数据不一致、滞后等问题。贵州针对基层政务数据质量短板，开展专项治理行动，按照条例规范完成 120 余个县级政务系统数据清洗优化，有效解决数据“失真、失效、重复”等问题，提升基层政务数据质量。
3. 依法共享政务数据，释放数据应用价值
明确政务数据共享类型，搭建安全可信的共享通道，规范共享申请、审批、调用全流程，推动政务数据在合规前提下高效复用。跨部门共享方面，上海依托“一网通办”数据共享平台，按照条例明确的共享权限，实现公安、市场监管、税务、民政等 28 个部门高频政务数据依法互通共享，支撑企业开办、不动产登记等 400 余项事项“一窗受理、并联审批”。跨区域共享方面，京津冀三地依据跨区域共享规范，建立政务数据共享协同机制，完成身份证、户口本、营业执照等 13 类高频电子证照数据依法共享互认，支撑异地就医结算、跨省企业开办等场景落地。长三角地区同步推进政务服务数据跨省共享，实现户籍迁移、社保转移等 30 余项事项“跨省通办”，打破地域数据壁垒。此外，多地建立政务数据共享安全管控机制，明确数据调用边界与责任，确保共享数据全程可追溯、可监管，保障政务数据共享安全合规。
（五）安全能力提升立体化：三维化筑牢安全保障体系
“十四五”时期，我国以安全可信为核心，聚焦智能化防护、生态化兼容、流程化嵌入三大方向，扎实推进安全保障体系建设，各地通过差异化实践形成成熟落地成果，构建起适配数智化转型的全链条安全防线，为政务数据、基础设施及业务应用保驾护航。
1. 智能化防护落地见效，助力动态监测精准处置
各地依托 AI、大数据等技术，建成智能化安全监测平台，实现对政务数据流转、系统运行的全时段动态管控。北京搭建政务数据安全态势感知平台，整合多部门监测数据，运用 AI 算法对异常访问、数据泄露等风险进行实时研判，实现风险预警从“事后处置”向“事前预判”转变，大幅提升安全事件响应效率。浙江部署智能化安全审计系统，对政务系统操作全程留痕、智能溯源，完成对全省高频政务应用的安全审计全覆盖，精准定位违规操作行为，筑牢数据流转安全防线。
2. 生态化兼容稳步推进，夯实可信可管安全底座
各地以政务系统为核心，推进软硬件生态兼容改造与安全适配，推进重点领域安全可信实践。上海实现市级政务云平台安全可信改造全覆盖，优选芯片、操作系统及安全软件，构建“硬件、软件、服务”一体化信息技术应用创新安全体系，同步完成存量政务系统的迁移适配与安全加固。广东聚焦政务核心业务系统，完成税务、社保等重点领域生态化改造，通过搭建安全测试平台，实现组件的安全兼容性验证，保障业务连续稳定运行。贵州则深化安全生态建设，推动本地政务系统与安全厂商协同适配，形成可复制的区域安全可信落地模式。
3. 内生化安全深度榫合，内嵌制度与业务全流程
各地把安全管控融入政务运行各环节，通过制度规范与流程优化，实现安全与业务协同推进。江苏将政务数据安全指标纳入部门绩效考核体系，明确数据采集、共享、使用各环节安全责任，建立“谁主管、谁负责”的闭环管理机制。山东在政务审批流程中嵌入安全校验节点，对涉及敏感数据的业务事项，自动触发安全审核流程，未经合规校验不得进入下一环节，从源头防范数据泄露风险。北京制定政务数据全生命周期安全流程规范，将安全审查、风险评估嵌入数据归集、治理、共享等关键环节，形成“业务开展必合规、安全管控不缺位”的常态化机制。
三、数智驱动创新发展范式，绘就新时点治理新蓝图
“十五五”新时点，我国政府数智化转型进入纵深突破的关键阶段，需以系统思维创新发展新范式。这一进程中，提升政府履职数智化水平是核心方向，锚定决策、监管、服务、治理的精准高效目标。夯筑政务智能云体系是核心支撑，聚焦构建安全可信、集约高效的技术底座。推动数据价值化是关键引擎，聚焦破解数据供给、流通、应用、安全的全周期堵点。推进政务大模型场景拓展是创新载体，重点实现技术与业务的深度融合、全域覆盖。规范化实现标准促能促优促善是重要保障，着力以刚性规则引领转型高质量发展。五大维度相互赋能、有机统一，共同构成新时点我国政府数智化转型“五位一体”建设路径新蓝图，为推进国家治理体系和治理能力现代化注入动力。
（一）持续提升政府履职能力数智化水平
“十五五”时期是推进国家治理体系和治理能力现代化的关键阶段，政府履职能力提升需牢牢把握“数智化转型深化、智能化应用升级、协同化治理增效”的核心方向。数智化作为破解履职痛点、提升治理效能的核心抓手，其应用需锚定“决策科学精准、监管协同高效、服务便捷普惠、治理精细智能”四大目标，全面支撑经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环保等核心履职领域升级。在政策导向层面，将数据赋能、协同治理、可信可控、普惠共享等核心原则贯穿履职数智化转型全流程。在技术应用层面，顺应“人工智能+政务”深度融合趋势，推动数智技术从单点应用向全流程、全领域渗透，实现从“数字化支撑”向“智能化驱动”的质效跃迁；在场景适配层面，聚焦基层履职减负、跨域协同壁垒、服务精准度不足等突出问题，构建“业务场景牵引、技术平台支撑、数据要素赋能”的一体化数智履职体系，全面提升政府履职的前瞻性、精准性和高效性。数智化赋能不仅为政府履职提供技术工具升级，更推动治理理念、治理模式、治理流程的系统性变革，为“十五五”时期政府履职能力现代化提供“技术赋能+制度创新”的双重支撑。
1. 聚焦核心履职领域，构建场景化转型体系
立足政府核心履职职能，以场景化需求为牵引，推动数智技术与履职业务深度融合，重点突破经济调节、市场监管、社会治理、公共服务四大领域的数智化升级，形成“一领域一方案、一场景一应用”的精准赋能格局。需坚持问题导向与目标导向相结合，既应破解当前履职中的堵点难点，又应着眼高质量发展需求，强化各领域数智应用的协同联动，实现履职效能的整体提升。
赋能经济调节精准化，提升宏观治理效能。构建覆盖经济运行全周期的数智监测分析体系，整合工业、商贸、财税、金融、就业等多领域核心数据，建立标准化经济治理基础数据库，实现数据“一次采集、多方复用”。搭建政企协同数智平台，畅通政策精准推送与企业诉求快速响应通道，通过数据画像实现企业分层分类管理，精准匹配扶持政策，助力传统产业转型升级和新兴产业高质量发展。建立区域经济协同监测机制，运用大数据技术强化跨区域经济运行联动分析，为区域协调发展战略实施提供数据支撑。
赋能市场监管智能化，营造公平竞争环境。推动监管事项清单数字化管理，整合市场准入、行政执法、信用评价等监管数据，为市场主体建立动态信用画像，实施差异化监管。推广非现场监管、物联感知、穿透式监管等新型监管手段，重点加强食品药品、特种设备、安全生产、平台经济等重点领域全链条数字化追溯监管，弥补传统监管短板。运用区块链技术完善监管执法过程存证固证，保障执法公正透明。依托 AI 技术实现违法违规行为智能识别、自动预警，提升监管执法的精准性和效率。建立跨部门、跨区域监管协同机制，通过数据共享打破监管壁垒，实现监管信息互通、执法结果互认，形成全方位、多层次、立体化监管体系。
赋能社会治理精细化，筑牢基层治理根基。坚持和发展新时代“枫桥经验”，构建线上线下融合的矛盾纠纷化解数智平台，整合网上信访、网上调解、智慧法律援助等服务资源，实现矛盾纠纷源头预防、排查预警、多元化解的全流程数字化管理。建设基层治理数智中枢，整合综治、公安、民政、应急等基层数据资源，开发基层治理风险预警模型，对社会治安、公共安全、矛盾纠纷等风险隐患实现动态感知、提前预警。推广基层治理模式，构建“县-乡-村”三级联动的基层数智治理平台，整合政务服务、民生保障、环境监测等基层履职事项，为基层干部提供“一站式”数智工具，切实减轻基层负担。运用物联网、视频监控等技术强化社会治安防控体系数字化建设，提升公共安全保障能力。
2. 强化数智化支撑体系，夯实履职能力基础
以数据要素为核心，构建全域协同的数据资源体系。健全政务数据治理制度和标准体系，明确数据采集、汇聚、共享、开放、应用的全流程管理规范，提升数据质量。深化全国一体化政务大数据体系建设，推动跨层级、跨部门、跨地域、跨系统、跨业务的数据共享协同，重点突破民生服务、公共安全、生态环保等领域的数据壁垒。建立公共数据授权运营机制，在保障安全的前提下，有序开放公共数据资源，引导社会力量参与数据开发利用，催生新产业、新业态、新模式。强化数据安全全生命周期管控，落实数据分级分类管理要求，运用隐私计算、数据加密等技术保障数据安全有序流动，筑牢数据安全防线。
以技术创新为驱动，构建智能高效的算力支撑体系。优化算力资源布局，构建“核心算力+边缘算力”的分级算力保障体系，满足不同履职场景的算力需求。深化政务智能云平台建设，统建政务专用大模型、智能算法库等共性智能能力，为各领域履职应用提供轻量化、标准化的技术支撑。推动新技术融合应用，鼓励基层履职场景的技术创新试点，形成可复制、可推广的技术应用模式。建立技术适配验证机制，推进中试平台建设应用，确保新技术应用与政务业务需求精准匹配，保障应用效果。
3. 健全保障机制，推动数智化转型长效发展
完善制度保障体系。制定政府履职数智化转型专项规划，明确转型目标、重点任务、实施步骤和保障措施。健全法律法规和制度规则，完善数智化履职的标准规范，推动治理法治化与数字化深度融合。建立跨部门协同推进机制，明确各部门职责分工，形成工作合力，统筹推进数智化转型各项任务落地。
强化人才队伍建设。建立分层分类的数字素养提升培训体系，针对领导干部、业务骨干、基层人员开展精准化培训，提升全员数字意识和数字技能。通过“内培外引”相结合的方式，培育一批兼具政务业务知识、数智技术能力的复合型人才队伍，支撑数智化转型技术研发和应用落地。建立人才激励机制，鼓励干部职工积极参与数智化创新实践，激发人才创新活力。
建立考核评价机制。构建以履职效能提升为核心的数智化转型考核评价体系，制定涵盖数据共享成效、应用创新水平、服务群众满意度、基层减负实效等维度的量化考核指标。引入第三方评估机构开展独立评估，客观评价数智化转型成效。建立闭环管理机制，持续优化数智化履职方案，推动政府履职数智化水平不断提升。
（二）核心夯筑政务智能云体系支撑能力
政务智能云建设需将安全可信、全生命周期安全管控、多级协同治理三大核心要求贯穿规划、建设、运维、迭代全流程，主动顺应“云数智”深度融合的行业趋势，推动从传统的资源承载平台向智能能力输出引擎跃迁。通过软硬件协同优化、算法模型嵌入、数据闭环流转，实现从“基本可用”到“高效好用、智能赋能”的质效升级。聚焦政务服务、城市治理、应急管理、民生保障等多元复杂场景需求，构建具备弹性伸缩、故障自愈、灾备冗余的韧性架构，严格落实数据“可用不可见、可控可追溯”的安全原则，全面筑牢数字政府建设的安全可信底座。政务智能云不仅为各类政务应用提供从底层硬件到上层服务的全栈技术支撑，更通过跨层级算力统筹、跨部门数据融通、跨场景智能赋能，有效破解长期存在的跨域协同壁垒，为政府治理体系和治理能力现代化提供“基础设施硬支撑+数据要素活引擎+智能服务软实力”的一体化核心支撑。
1. 打造云数智协同的全栈智能服务体系
响应“人工智能+”行动推进要求，以全栈安全可信为根本前提，以智能算力精准调度为核心抓手，系统构建覆盖 IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）全层级的智能服务能力体系，重点实现资源按需动态分配、技术能力按需调用、政务服务按需交付的核心目标，全面提升政务服务效率与治理精准度。立足于政务业务实际需求，强化各层级能力的协同联动，夯实底层基础设施根基，同时提升上层智能服务效能，形成“基础稳固、平台赋能、服务精准”的全栈发展格局。
强化云网智深度融合，夯实算力统筹的 IaaS 能力底座。主动对接全国一体化大数据中心协同创新体系布局，结合区域政务需求特点，采用“一云多芯、异构兼容”的先进架构，全面兼容鲲鹏、飞腾、海光等主流芯片，整合通用计算算力与 GPU/DPU 异构智能算力资源，构建“省级核心算力池+市级节点算力池+县级边缘算力节点”的分级分类算力资源体系，实现算力资源的梯次配置与全域调度。积极运用 SDN、IPv6+ 高速组网等新一代网络技术，建设低时延、高可靠、广覆盖的云网协同网络，重点满足跨部门数据共享、跨区域业务协同、跨层级指令传达的网络承载需求，实现政务业务应用系统的毫秒级快捷访问，构筑统一管控、弹性伸缩的云网资源和服务能力体系。
聚焦智能赋能核心，完善共性支撑的 PaaS 能力平台。基于容器编排平台构建完全兼容 Kubernetes 规范的微服务架构，整合分布式服务框架、高并发消息队列、分布式关系型数据库、非结构化数据存储等核心中间件服务，配套建设服务注册中心、配置中心、熔断降级机制，保障政务应用的快速部署、弹性扩展与稳定运行。重点建设政务智能中枢，统建异构算力调度引擎、政务专用大模型本地部署平台、行业知识库构建与管理系统等 AI 基础能力组件，形成标准化、可复用的算法模型与控件库，支撑上层应用快速集成智能能力。
锚定数据驱动导向，提升场景化的 SaaS 服务能力水平。以“数据赋能业务、服务贴近民生”为核心，构建覆盖数据目录管理、标准化数据接口、智能数据标签、主题数据聚合等全类型的数据服务体系。聚焦民生服务、市场监管、经济运行、应急管理等重点领域，精准开发场景化 SaaS 应用解决方案，建立健全 SaaS 服务准入评审、绩效评估与动态退出机制，组建由业务专家、技术专家、群众代表组成的评审团队，从安全性、兼容性、易用性、经济性等维度开展综合评估，优先推广与民生紧密相关、社会需求迫切、应用成效显著的服务应用，推动政务服务模式从“人找服务”向“服务找人、精准推服务”转变。
2. 筑牢全生命周期的安全可信保障体系
以网络安全等级保护三级认证与商用密码应用安全性评估双重要求为刚性底线，全面落实安全可信发展要求，系统构建覆盖物理环境、网络边界、主机系统、数据资产、应用程序、管理体系的六维立体防护体系，形成“事前预防、事中管控、事后追溯”的全生命周期安全防护链条，全面提升政务智能云的安全可信运行水平，为政府核心业务保驾护航。
规范全流程采购与准入管理。严格执行财政部、工业和信息化部联合印发的数据库、操作系统、通用服务器等七项基础软硬件政府采购需求标准，将安全可靠测评要求全面纳入采购需求制定、招标评审、履约验收、售后服务全流程，明确要求乡镇以上党政机关及所属事业单位在采购相关基础软硬件时，优选通过国家安全可靠测评、符合适配要求的产品。以资产全生命周期管理为抓手，建立政务智能云核心技术产品准入目录动态管理机制，明确产品的技术参数、兼容标准、安全要求、服务规范等核心指标，对云平台核心组件、中间件、安全设备、终端设备等关键产品实施“入库评审、动态抽检、退出清退”管理，从源头防范供应链安全风险与技术兼容风险。
强化异构生态兼容能力建设。积极探索“多元异构、统一纳管”的融合发展模式，依托独立第三方多云管理平台，实现对不同架构、不同品牌硬件资源的集中管控与统一调度，向上层应用提供标准化、一致性的云服务接口，消除“技术孤岛”与“资源壁垒”。高标准搭建适配验证中心，配备专业适配测试团队与全流程测试工具链，开展芯片、操作系统、数据库、中间件、应用软件的全链路适配测试与兼容性验证，建立涵盖“硬件、操作系统、数据库、中间件、应用软件”的全栈兼容互认生态清单，保障存量政务应用平滑迁移、新增应用快速部署。重点推进专业类应用生态兼容改造攻坚，按照“先通用后专业、先非核心后核心”的推进策略，确保改造过程中业务不中断、数据不丢失、服务不降级。
落实数据安全全生命周期管控措施。健全政务数据分级分类管理机制，明确核心数据、重要数据、一般数据的划分标准与识别流程，对涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的敏感个人信息和核心业务数据实施重点保护。运用多源数据比对、数据血缘分析、数据质量稽核等技术开展常态化数据质量校核，明确各领域权威数据源，建立数据质量问题整改闭环机制，提升数据准确性、完整性与时效性，从源头降低数据安全风险。针对政务大模型应用场景，建设安全围栏与数据沙箱环境，对大模型训练数据进行严格的安全审核与脱敏处理，对输入 prompt 实施过滤管控，对输出内容开展智能审核，防范生成式 AI 带来的虚假信息、数据泄露等安全风险，确保大模型应用合规可控。
3. 建立建管运联动一体化长效运营机制
推动构建覆盖前期咨询设计、中期建设实施、后期运维保障与持续迭代优化的全周期运营管理体系，通过专业化运营、智能化管控、协同化推进，全面提升政务智能云资源利用率、服务响应效率与业务支撑效能，确保建设成果充分转化为治理效能。
构建数据驱动的智能化运营模式。通过智能探针、数据采集网关等技术手段开展资源普查与实时动态监测，建立算力资源“一本账”管理机制，精准掌握算力资源的分配、使用、闲置情况，实现算力资源的集约调度、动态调整与优化配置。深度推动“数网云”一体融合发展，为政府决策、业务办理、监管执法提供精准的数据支撑。
实施精细化、智能化运维管理。高标准搭建智能化运维管理平台，集成 AI 故障诊断、智能告警分析、自动化运维脚本等核心功能，运用机器学习算法实现故障根因自动分析、潜在风险提前预警、常见问题自动修复，将故障处理模式从传统的“被动响应”全面转为“主动防控”，大幅提升故障处理效率。建立科学的云资源优化评估体系，依托《政务云资源效能评价方法》标准，围绕降本增效与业务保障的核心目标，发挥评价的导向作用，引导政务云管理方强化统筹规划、使用方提升资源使用效率、服务方增强服务供给能力，常态化评估平衡资源投入与业务价值产出。通过资源弹性伸缩、闲置资源智能清理、负载均衡动态调整、存储资源分级归档等手段，持续优化资源配置，实现降本增效目标。同时，常态化开展云上应用稳定性测试与安全合规检查，全面提升云上业务运行稳定性与云安全合规能力，确保政务服务持续可靠。
健全多级协同保障体系。立足“全国一盘棋”思路，构建“国家-省-市-县”四级协同管理架构，依托统一的多云管理平台实现资源的多级监管、数据的跨级流通与服务的标准化接口对接，打破层级壁垒。建立跨部门协同推进机制，组建跨部门工作专班，定期召开联席会议，协调解决建设运营中重点难点问题，形成协同推进合力。完善全维度服务质量评价体系，制定涵盖资源可用性、服务响应时效性、数据安全性、业务支撑有效性、用户满意度等维度的量化评估指标，引入第三方机构开展独立评估。
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