你好小伙伴，我是沐棠，很荣幸继续和你一起在“沐棠数智观”探索关于数字经济的那些事儿。

掌上③聊完谁在养平台，今儿我们说说平台上的智能面孔。之前做对标调研，我把候选城市的平台挨个打开过一遍，隔了几个月再打开，发现一件有意思的事：各家首页的C位齐刷刷换了人，搜索框旁边都坐上了一个AI助手，有名字、有形象、会聊天。项目讨论会上，随之而来一个问题被摆上桌面，我们是不是也得自研一个政务大模型？

这个问题其实很大，需要花得钱更多，答错了就是个吞金兽。

一、先把一个AI助手拆成三层

看政务AI，热闹在第一层，门道在后两层。我把一个政务AI助手拆成三层看：模型底座层、知识层、流程办理层。底座决定它聪不聪明，知识层决定它懂不懂本地的事，流程层决定它能不能真把事办成。三层叠起来，才是一个能用的助手，拆开看，各家的差距在哪一层，一目了然。

二、四个样本，四种走法

深小i，市级自建知识层的样板。2025年2月22日，深圳在i深圳App上线试运行AI政务助手深小i，全国首个面向公众的实用型政务服务大模型。它的“米缸”很实在，超200万字的专业知识图谱，9万余份政策文件、68万余条问答对话做语料，上线初一次精准解答率接近90%。底座策略更清醒，方案写明可适配多个通用大模型，不把自己绑死在某一家身上。到2025年12月，深小i入选全国首批通过中国信通院效能测评的7个政务智能体，据当时的报道，问答精准率94.3%，累计服务近百万用户。深圳自建的不是模型，是知识层。

贵人智办，省级统筹底座的样板。贵州2025年5月8日上线，由贵州大数据集团自研的“魔树工厂”平台加本地化部署的DeepSeek搭起来，同年8月成为国内首个通过中央网信办生成式人工智能大模型备案的政务服务综合智能体。444个高频事项、7个“一件事”实现边聊边办，智能审批改造118个事项，高频事项审查压缩到2分钟。最关键的是省级统筹、集约建设，免费供各级政务服务部门使用，市县不用各自掏钱另起炉灶。掌上②聊的分工论，在AI时代提前演了一遍，智能底座往上收，市县轻装上阵。

京京，入口出厂配置的样板。京通App今年6月22日正式上线，接入1400余项全市政务服务及公共服务事项，AI智搜和智能体京京是出厂标配，搜索、问答、办理一件事里完成，京京还有个专属形象，在屏幕侧边陪着用户走。AI从后补的丁，变成了出厂的件。

小申和杨小通，市区两级嵌入的样板。上海市政府办公厅2025年4月印发方案，给智能客服小申定下解决率80%的目标，圈定520个高频事项推动AI应用。区一级没有另起炉灶，2026年1月，杨浦区正式上线了“杨数浦”平台，智能体杨小通直接嵌进随申办杨浦旗舰店，过去长护险的申请要填44个字段，现在则只需市民两句大白话、2轮对话就能提交。市里出平台，区里出智能体，嵌进去，不重建。

三、泼一盆冷水

热闹看完，泼一盆冷水。上海市质协用户评价中心今年10月中旬发布的一份调查显示，87.3%的市民接触过公众服务AI应用，91.7%认可它便捷高效，但政务、医疗、金融、法律四个领域的信任度都只有70分左右。短板在哪？近六成公众在寻求人工服务时体验不佳，入口隐蔽、排队时间长，还有12.9%的人表示基本找不到人工入口。

这个数字值得每个准备上AI助手的平台多看两眼。AI答得再快，用户卡住的时候找不到人，前面攒下的好感就会一次清零。

四、自研还是借底座，这笔账这么算

回到开头那个问题，要不要自研一个大模型。把四个样本摆在一起，三层各自算账。

模型底座层，没有人去从零炼。深圳可适配多个通用大模型，贵州本地化部署DeepSeek，北京结合各委办局数据做设计。底座的正确姿势都是借，是适配，是把多家模型放在可选的位置上。

知识库层，必须自己攒。深圳的68万条问答语料，贵州把全省5000多项标准事项的办事指南做了通俗化整理，这些都是要让群众的大白话能换来标准化的答。这层没有捷径，攒多厚，助手就有多懂你这座城。

流程办理层，改造深度是有刻度的。青岛市行政审批局2025年在企业开办、交通运输、安全生产等10个重点领域上线17个边聊边办AI场景、涉及83个事项，跑出平均智能预填率71%、材料免提交率87%、一次申报通过率90%。这三个数字，就是流程层的成绩单。

你看，三笔账算完，市级平台砸钱自研大模型基本走不通，借底座、建知识层、改流程才是正解。钱花在哪一层，决定了三年后这个助手是资产还是摆设。

2025年10月，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》，写明地市应在省里统一要求下开展部署，县级及以下原则上复用上级的智能算力和模型资源，探索“一地建设、多地复用”，防止形成“模型孤岛”，还要求落实大模型的“辅助型”定位、避免盲目追求技术领先。由此来看，贵州的省级统筹、上海的市区嵌入等等，各家平台的四种走法看着是各自探索，实际是国家指引的落地赛跑。

五、项目观察：被问“要不要自研”时，我的三问

项目里被问到这个问题时，我用三问来回答。第一问，知识积累够不够喂一个助手。本地的事项清单、历史办件记录、咨询投诉记录，有没有沉淀成可用的语料，答不上来就先补课，看看可以通过哪些渠道尽快建起知识库，比如国家政策法规、各部门信息解读、12345的现有库等等都可以尝试对接整合。第二问，先改哪20个高频事项的流程。把办件量排个序，从前往后挑出最值得边问边办的事项，先改流程再谈模型，要不顺序反了钱就白花了。第三问，人工兜底通道藏不藏得住。用户卡住的时候，三秒内能不能找到人，上海那份调查里70分的信任度，丢分大多丢在这。

三问答完，平台该走哪条路，自己就浮出来了。

六、两个想岔了的念头

念头一，AI助手就是客服升级，买个机器人装上就行。

买到的是模型，装不上的是知识层和流程改造。深小i上线前，深圳光语料就备了9万余份政策文件、68万余条问答对话。没有这层米缸，再聪明的模型也只能说正确的废话。

念头二，别人上了我们不上就是落后。

首页多一个AI入口不难，难的是它答得准、办得成、兜得住。上海那份调查摆在那，信任度只有70分。匆忙上线一个半生不熟的助手，透支的是三证明里最贵的那一条——对用户的证明。不上线丢的是面子，上砸了丢的则是信任，面子能挣回来，信任却很难。

七、结语

回到开头那个问题，答案其实不是上不上，而是拿什么上。掌上①问生死，②问格局，③问谁在养，这一篇问AI这场仗怎么打。模型层的热闹会过去，知识层和流程层的积累会留下，这跟整个系列的判断是同一个，载体上的花样年年换，沉下来的资产才是硬货。下周三，我们再围绕流量的情况，说说政务APP注册量不小、打开率不高这个魔咒怎么破。

我是沐棠，一位具有十余年政府智库服务经验，如今转型专注数字经济赛道的咨询顾问。写这个系列，不是为了证明我懂了，而是为了记录自己从看功能到看底层的认知迭代，希望给处在数字化转型阶段的同行提供参考。

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