各位数字政府建设的伙伴们，重磅消息来了！

2025年10月10日，国家互联网信息办公室正式发布了《政务领域人工智能大模型部署应用指引》。这是国家层面首个专门针对政务大模型应用的规范性文件，标志着政务AI应用正式进入"有章可循"的新阶段。

原文链接：《政务领域人工智能大模型部署应用指引》https://www.cac.gov.cn/2025-10/10/c_1761819469929310.htm

📋 为什么要出台这个指引？

近年来，从北京的"慧政"到广西的"智桂通"，从上海的免申即享系统到深圳的政务GPT，各地政务大模型应用如雨后春笋般涌现。但在快速发展的同时，也暴露出一些问题：

• 数据壁垒难打通：各部门数据"各自为政"
• 安全隐私风险：政务数据泄露不容小觑
• 模型可靠性参差不齐：有的"一本正经胡说八道"
• 缺乏统一标准：建设各搞各的，重复投入

这份指引的出台，正是为了解决这些痛点，让政务AI应用既"跑得快"又"跑得稳"。

🎯 指引的核心内容解读

一、明确了"三大原则"

1. 安全可控优先

• 政务数据必须在"安全围栏"内使用
• 涉密信息严禁用于训练公开大模型
• 建立数据分级分类管理机制

解读：这相当于给政务AI戴上了"安全紧箍咒"。以往一些地方为了追求效果，直接把政务数据喂给公有云大模型，这种做法今后要杜绝。

2. 业务场景适配

• 不是所有政务工作都需要大模型
• 要根据实际需求选择合适的技术方案
• 避免"为了AI而AI"的形式主义

解读：政务大模型不是"万能药"。比如简单的表单填写，用传统信息系统就够了，非要上大模型反而是资源浪费。

3. 统筹集约建设

• 省级层面统一规划部署
• 避免"一个部门一个模型"
• 鼓励共建共享、能力复用

解读：这一条直击当前痛点。据政务大模型应用产业链剖显示，目前不少地方存在重复建设问题，指引要求"握指成拳"，提升资源利用效率。

二、规范了"四大环节"

📊 需求论证阶段

要做什么：

• 评估业务场景是否适合应用大模型
• 明确性能指标和安全要求
• 进行技术经济可行性分析

怎么理解：不是所有政务场景都适合大模型。比如：

• ✅ 适合的：政策咨询问答、公文辅助写作、舆情分析
• ❌ 不适合的：简单数据统计、固定流程审批

🏗️ 模型选型阶段

关键要求：

1. 优先选用国产自主可控模型
2. 通过算法备案和安全评估
3. 满足政务领域特定性能要求

实践案例：

• xx市计算中心推出政务参政议政建言大语言模型智能问答助手，可实现基于法律法规、相关制度等文本数据的基本问答功能，并对不同来源的文件进行分析、总结。
• "智桂通"平台完成数字基座平台的人工智能模型升级迭代，实现与多个行业成熟模型融合，为用户提供智能决策、智能搜索等服务体验。
• 政务云平台成功完成DeepSeek-R1人工智能大模型及RAG应用的本地化部署，探索在政务服务领域的应用，为营商环境优化提供支撑。

解读：这释放了明确信号——政务领域要用"自己人"的技术，确保数据主权和供应链安全。

三、划定了"安全红线"

🔐 数据安全

严格要求：

• 涉密数据物理隔离
• 敏感数据脱敏处理
• 数据传输加密存储
• 访问权限严格管控

案例警示：某地曾将包含个人身份信息的政务数据直接用于公有云模型训练，造成数据泄露风险。指引明确禁止此类行为。

🛡️ 模型安全

防范重点：

• 防止模型幻觉：建立知识库溯源机制
• 避免算法偏见：多样化训练数据集
• 防范恶意攻击：输入输出内容过滤

实践经验：广西"AI邕智答"通过构建权威知识库，将智能派单准确率提升至96%以上，有效降低了模型幻觉问题。

⚖️ 合规要求

必须通过：

• 算法备案
• 安全评估
• 伦理审查（涉及重要决策时）

💡 典型应用场景解读

场景一：智能政务问答

应用案例：XX市12345热线

• 引入DeepSeek技术，实现人机交互智能问答
• 平均通话时长缩短约50秒
• 智能派单准确率达96%以上

指引要求：

• 知识库需基于权威政策文件构建
• 回答内容必须可溯源
• 无法回答时应转人工处理

场景二：政策文件辅助生成

应用案例：xx市政府"智云AI公文写作"

• 基于"BotGPT"大模型
• 提供AI生成、润色、校对等功能
• 内置权威数据库和范文库

指引要求：

• 生成内容仅供参考，需人工审核
• 不得完全依赖AI生成重要文件
• 保留完整的生成记录和审批流程

场景三：城市治理决策支持

应用案例：xx市政务大模型

• 对接市民热线数据
• 构建跨域知识图谱
• 提供全域政务"决策智库"

指引要求：

• 重大决策需人工复核
• 建立决策追溯机制
• 定期评估决策效果

⚠️ 常见误区提醒

❌ 误区一：“越大越好”

错误认知：参数量越大的模型效果越好
正确做法：根据实际场景选择合适规模的模型，小而精的专用模型往往更适合政务场景

❌ 误区二：“一劳永逸”

错误认知：模型部署上线就万事大吉
正确做法：建立持续运维机制，根据反馈不断优化

❌ 误区三：“全盘外包”

错误认知：完全依赖供应商，内部不懂技术
正确做法：培养自主能力，确保关键环节可控

📌 总结与展望

《政务领域人工智能大模型部署应用指引》的发布，标志着政务AI应用从"野蛮生长"进入"规范发展"新阶段。这份指引不是限制创新，而是为创新"保驾护航"。

对政务部门而言，要把握好三个关系：

• 创新与安全的关系
• 效率与质量的关系
• 自主与合作的关系

对技术供应商而言，要做到三个坚持：

• 坚持国产自主创新
• 坚持安全合规底线
• 坚持实际应用导向

未来，随着全国一体化政务大数据体系的构建完善，政务大模型将在更多场景发挥价值。但始终要记住：技术是手段，服务人民才是目的。

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