政府 × 大模型：别先谈参数，先把“公共价值”落地

先说做toG结论：“政府 × 大模型”，谈的从来不是“模型多先进”，而是“怎么把一件公共服务的事讲通、做稳、写成可复用的范式”。

政府场景的第一性问题

多数政务类应用，本质是“Prompt 工程 + RAG”，甚至很多场景并不需要微调，更谈不上炫技的 MCP、A2A；只要需求清楚、数据规整，开发工作量尽量1-2周内能闭环。

技术并不神秘，这恰恰提醒我们：项目成功与否，关键在“价值叙事”——你怎么把这件事讲给政府听，讲到他的痛点里去。

那政府的痛点是什么？企业买产品看 ROI，能省钱赚钱就加码；政府的“目标函数”完全不同——履职、服务、稳定、落实政策、形成标杆。

这套目标决定了两件事：第一，技术先进不等于有用，合规、稳态、可复制更重要；第二，沟通顺序必须换一种讲法：不是“我有一个很厉害的模型”，而是“这项能力如何帮助你落实上级指引，怎样让群众少跑腿、窗口少扯皮、风险少外溢”。

政府“本质上是后期大众，却要伪装成早期采用者”。

翻译成人话就是：日常运转要稳，最好有大厂背书、服务全包、一键可用；但在对外宣传时，又需要讲出“我们在全国率先做了某某示范”的高度。

所以供应商既要用“后期大众的方式”压低上手难度与风险，又要能“用早期采用者的语言”去塑造战略与政绩叙事。两手都要硬。

政府场景的四大方向

政府场景可以归结为四个方向：政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策。别把它当目录看，这更像是一条从“可见体验”往“治理能力”递进的路径。

第一步，群众能感知：政务服务。

最容易起跑的，是智能问答、辅助办理、政策直达。

背后逻辑很朴素：把本地事项库、政策库、历史工单、评价数据整合起来，用自然语言理解 + RAG 做一个“能听懂人话、能给到步骤、还能预填表单”的导办助手。

落地讲法也要按“群众使用顺序”来写：先多渠道接入（电话、网站、App、社交），再说能听懂并多轮对话，再说数据安全与个性化，随后才是知识库更新、情绪识别、人工转接，最后再提可访问性与自我学习。

顺序为什么重要？因为对 G 来说，“顺着用户旅程讲故事”比“按技术栈罗列组件”更有效。报告写作要沿着“从易感知到可治理”的路径，别一上来摇晃术语树。

其中“政策服务直达快享”是一个高频抓手：把政策标签、申领条件、兑付流程拆成结构化要素，做“政策找人/找企业”的匹配推送，让“看不懂、找不到、跑多次”成为历史。这类场景，很容易写成“惠民、惠企”的主题案例，也更容易被评审采纳。

第二步，政府能“看见”：社会治理。

这里拿“无人机/视频/传感器 + 视觉分析”的场景为例子。它包含了监测巡检、“辅助执法”的语音录入与法规检索、“市场风险预测”的时间序列与异常检测。

它们有一个共性：把“离散、碎片、异构”的线索，变成“可穿透、可关联、可预警”的线索。换成运营语言，就是“从单点处理，走向态势感知”

这类指引会持续利好“低空经济、监控、计算机视觉”等相关链条。政府项目之外，能源、安防、环保都能复用这套能力，形成跨域打法。

第三步，机关能“省力”：办公提效。

从公文起草、资料检索、智能分办，到 12345 热线的自动填单、知识/工单推荐、群诉识别、风险预警——这类场景的价值并不在“产生了多优美的文字”，而在“把重复性劳动标准化，把复杂件流转透明化”。

从识别诉求、归口分派、话术建议、同类案参照，再加报表自动化，基层的“量”才能被消化，才有余力处理“难”。这些点，既接地气又可度量，非常适合写进阶段性成效报告。

第四步，治理能“前置”：辅助决策。

例如灾害预警、应急处置、政策评估、智能评审——这已经从“服务体验”跨进了“公共治理能力”。这里不再是“生成一段答案”，而是“把多源数据关联起来，进行研判、推演与取舍”。

到这一步我们可以称为“改革的深水区”：上一阶段的很多项目停在“数字大屏”；真正的第二步，是把“辅助驾驶”落到具体流程里，让“依据数据做决策”成为常态。

它难在组织与机制，但只要试点跑通，一线部门的感知会非常强烈：预警更早、响应更快、评估更准、评审更稳。

toG是把"全面产品"交付到桌面上

为什么 toG 项目常常“技术难度不高，但单子很大”？答案是toG交付的是“全面产品（whole product）”。

技术只是“通用产品”，真正决定成交与复用的，是外环——数据治理、知识库编织、权限与合规、运维与培训、报告与评估、试点与复盘、背书与流程。

你得把这整个“可落地、可复盘、可汇报”的一揽子方案交上去，才是政府视角的“产品”。

落地怎么做？

政府侧会围绕“读懂指引—访谈对齐—定方向—招投标—上线实施—写报告”走一遍；供应商侧要把“资质与背书、技术与应用的解释力、对政策价值的翻译能力、报告素材的供给能力、以及稳定的交付能力”一并准备好。

尤其是“报告素材”这件事，很多团队低估了它的战略意义——你不是“写一个项目报告”，而是在“制造一个可被政策扩散采用的样板”。

还有一个容易被忽视的细节：叙述顺序。

应用需求的撰写要按用户使用顺序铺陈：入口在哪、能否多轮、隐私怎么守、复杂件如何转人工协同、弱势人群如何可达、系统是否自学习……

这不是文笔问题，是“是否让评审在三分钟内建立信任”的问题。技术栈可以放附件，主文要把“群众怎么用、部门怎么省、风险如何控、政策如何落”讲顺。

别被大屏困住

很多给政府做项目的公司或团队，往往会陷入数字化大屏的陷阱里。数字化大屏不是不做，这是肯定要做的，但是不要仅限于为做而做。

我们可以把数字化做一个三阶段的总结：1.0 是“仪表盘”，数据用来反馈；2.0 是“辅助驾驶”，用模型推导关键决策点；3.0 才谈“智能驾驶”。

现实里，很多地方停在 1.0 的“看见”，没走到 2.0 的“会用”。背后不仅是技术原因，更有“央地关系”的博弈：数据上行越充分，地方的腾挪空间越小；但不走向“以数据为依据的辅助决策”，大屏就是新的形式主义。

大模型时代的机会，恰恰是用“数智一体”的方法，让数据不只是“显示”，而是“驱动”。这也是为什么“辅助决策”被称作“风暴中心”。

下面是一条做政府项目的可执行闭环：

用政务语言定义价值：把需求翻译成“履职、服务、稳定、标杆”的指标语言，再对应公众体验、部门效率、风险防控三条线搭建目标树。

用工程语言降低不确定性：坚持“Prompt 结构化 + RAG 可测”，知识库分块、向量化与命中率评测要可量化，安全与合规内嵌到流程。

用叙事语言做成样板：试点选择“用户可感 + 部门受益 + 风险可控”的交集，按“使用顺序”写报告，形成“9+4 功能与效果评价”的标准化包，方便复制。

用生态语言放大边际：围绕社会治理与辅助决策，把无人机/视频/时序数据等多模态接入做成“能力平台”，把 12345 的分办类案、群诉预警做成“方法平台”，为跨域扩展埋钩子。

结语：属于我们的政绩工程

政府项目的难，不在“把一个 Demo 跑通”，而在“把一件公共服务的事，做成可复制的公共产品”。

技术的锋利要收一收，流程的稳态要铺开来，报告的叙事要抬上去。

群众看到的是“找得到、问得清、办得快”；一线看到的是“量能消化、难能闭环”；决策层看到的是“政策有抓手、治理有进展”。

当这三层视角被同一套“大模型 + 数据治理 + 场景方法论”连起来，一座城市才真的“从数字化的屏，走到了智能化的事”。

这，大概也是我们这代技术人，最值得投入的“政绩工程”。