政务领域人工智能大模型应用加速推进，《政务领域人工智能大模型部署应用指引》作为首个专项政策文件，从技术创新、场景驱动、运维模式、治理机制四方面规范引导应用。大模型已在内部办公、政务服务、辅助决策、城市治理等场景广泛应用，有效提升政务服务效率和质量。未来将坚持统筹部署、强化示范引领、筑牢安全底线，推动"人工智能+政务"高质量发展，助力政府治理现代化。

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政务领域人工智能大模型应用加速推进

持续释放新动能新潜力

近年来，人工智能大模型技术持续取得突破，推动人工智能实现从判别到生成、从单模态到多模态、从专用到通用的跨越。凭借强大的通用性与适用性，人工智能大模型正日益成为赋能经济社会高质量发展的重要引擎。中国信息通信研究院测算数据显示，2024年我国人工智能产业规模已超9000亿元，同比增长24％。截至2025年9月，人工智能企业数量超5300家，全球占比达15％，形成覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系。政务领域是人工智能大模型应用的重要阵地，探索起步较早、进展较快，呈现需求强烈、场景丰富、创新活跃的特征。

从实践进展来看，我国政务领域大模型落地步伐持续加快、融合程度不断加深，尤其是2025年以来，国产开源大模型的技术突破吸引各地区各部门主动性接入，整体呈现出技术能力加速落地、系统建设不断完善的良好态势。从应用成效来看，大模型被广泛探索应用于内部办公、政务服务、辅助决策、城市治理等多元场景，助力政府加速迈入数智化治理新阶段。统计显示，政务大模型“文本+机器人”分流了近三分之一的人工服务，智能派单和智能预审替代了近一半的人工服务，有效提升了政务服务效率和服务质量。随着智能辅助起草、自动材料审核、实时政策解读和办件流转优化等应用场景拓展，大模型在有效压缩业务环节、减少重复劳动、提升服务质效的同时，使基层工作人员能够更多聚焦高价值环节，推动服务流程优化和治理模式创新，助力政务服务整体向更加高效、智能、便捷的方向发展。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用，打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式。《指引》的出台，有助于进一步规范引导各地政务大模型应用的创新实践，以政府示范引领带动人工智能在经济社会发展更多领域加快普及、深度融合。

《指引》彰显四方面创新导向

推动“人工智能+政务”广泛深度融合

坚持技术创新赋能，深化应用价值释放。数字时代，政府治理呼吁数据驱动的科学决策、高效便捷的公共服务和智能化的社会治理。人工智能大模型在智能交互、决策辅助、智能建模等方面展现出强大的创新能力，与政府治理数智化转型需求高度契合。《指引》确立了以技术创新助力政府治理现代化的鲜明导向，强调以技术深化应用带动治理效能跃升。在总体要求中，《指引》提出充分发挥人工智能大模型在复杂语义理解与推理、多模态内容生成、知识整合与分析等方面的优势，体现出对大模型能力价值的清晰定位和客观评价。在应用场景中，《指引》不仅强调利用知识图谱、检索增强生成、强化学习等技术，还将其与服务、治理、办公、决策等场景需求精准对接，推动人工智能在政府业务场景的广泛覆盖与深度渗透，有效发挥大模型在治理能力重塑中的系统性作用。此外，《指引》面向新兴技术方向，提出鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用，展现出推动技术演进与治理创新协同跃升的前瞻布局。

深化场景创新驱动，推动应用广深并进。场景是连接技术与需求的关键环节，应用场景创新不仅决定着大模型技术潜能释放的深度与广度，也关系到数字政府建设中新服务方式、新治理模式的孕育与推广。《指引》将应用场景创新作为推动大模型与政务领域深度融合的重要抓手。一方面，为有序应用提供广覆盖、可操作的场景体系。《指引》聚焦政务领域共性、高频需求，提出政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策四大类13个具体应用场景，并明确了每个具体场景的技术能力、应用流程、预期成效等。另一方面，为差异化探索预留灵活空间。《指引》提出，可以结合自身实际选择典型场景开展探索应用，进一步激发和释放政府部门能动性。《指引》还要求及时总结推广典型场景和创新应用，推动复用增效，形成可持续的场景创新生态。

强化运维模式创新，助力应用长效落地。相较传统政务信息系统，大模型部署应用技术门槛更高、投入成本更大、运行维护复杂性更强，对建设运维模式提出更高要求。《指引》统筹政务领域大模型部署应用全环节，为构建高效协同、动态更新的建设运行模式指明了方向。第一突出全链条高效协同。在训练数据、模型部署等环节，《指引》充分重视发挥多元主体协同作用。例如，在训练数据环节，提出发挥新闻媒体的内容审核优势，做好政务大模型训练数据内容审核把关。第二突出全流程动态更新。《指引》将迭代优化作为大模型部署应用的关键环节，构建以技术能力突破为牵引、以数据积累更新为支撑、以用户反馈为导向的常态化更新机制，持续推进功能优化和场景应用深化，推动政务领域大模型应用的长效发展与可持续创新。

推进治理机制创新，保障应用稳妥有序。政务场景对信息与服务的权威性、精准性、透明性、公正性有刚性约束，对大模型“幻觉”、数据安全等有更高要求。《指引》通过治理机制创新，推动大模型在政务领域的规范应用，为融合应用深化筑牢根基。第一明确技术辅助定位。《指引》全文多次出现“辅助”，列示的13个应用场景，也基本明确了人工智能大模型的辅助角色。同时还强调，对于代表政务部门面向社会公众和企业提供服务的人工智能大模型应用场景，应严格执行内容审核制度流程，合理采用人工审核、生成内容实时风控、多模型交叉核验等措施，防范模型“幻觉”等风险，维护政务部门公信力。第二推进分类分级治理。《指引》提出，分类分级管理政务大模型涉及数据，构建政务领域人工智能大模型分类分级治理制度，在严守安全底线的同时，推动技术能力在更多政务场景中稳妥落地。

以《指引》为基推动“人工智能+政务”高质量发展

助力政府治理现代化

政务领域大模型应用正不断催生治理理念、运行机制与服务模式的深刻变革。立足新发展阶段，应把握这一关键技术机遇，加速推动大模型与政务领域的深度融合，实现大模型在更宽领域、更大范围、更深层次的安全稳妥有序落地应用，引领驱动治理模式持续创新，助力实现政府治理能力现代化新跃升。

坚持统筹部署，推动数智能力高效复用与普惠共享。遵循《指引》要求，坚持“系统谋划、集约发展，共建共享、高效协同”的原则，推进政务大模型能力底座统一规划、模块化开发和多场景复用，增强跨层级、跨部门、跨区域的一体化集成能力，提升集约化建设水平，为国家治理现代化提供高性能、低成本、易扩展的智能基础支撑。同时，还需防范因新技术加快应用而产生的“智能鸿沟”，积极回应东中西部地区及不同群体在数字能力上的差异，推动政务大模型在设计、部署和服务环节兼顾普惠性和可及性，确保政务智能化提效与公平并重。

强化示范引领，坚持以“用”为核心推动技术落地。政务大模型应通过真实场景验证、技术可行性检验、实践经验积累等方式，为人工智能产业创新与技术落地开拓可行路径。同时，应进一步发挥政府在大模型应用中的示范引领作用，深化政产学研协同，构建从需求提出、技术研发到落地应用的系统性支持体系，实现政务创新应用与人工智能产业发展的齐头并进。在此过程中，相关部门需坚持以实效为导向，明确人机协同边界，避免对新技术误用滥用，杜绝将政务大模型用于应付检查、替代调研或生成形式化报告等形式主义行为，确保政务大模型真正服务于民、赋能政务。

筑牢安全底线，在稳妥有序运行中持续释放创新活力。高水平安全是高质量发展的前提和保障。只有在确保安全的前提下稳妥有序推进政务领域大模型应用，才能形成稳健落地、持续创新的发展格局。应落实《指引》要求，聚焦政务大模型部署应用全流程，构建覆盖事前审核、事中管理、事后反馈的闭环管理和动态监测机制，严格落实数据合法性、算法备案、安全评估等合规要求，确保政务大模型运行过程稳定有序、结果输出真实可靠、创新应用活力持续释放。（作者 中国信息通信研究院院长 余晓晖）

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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