王仕亿-政务AI前置数据治理的新范式.pdf

1、本体驱动的知识工程政务AI前置数据治理的新范式王仕亿|普元信息王仕亿普元信息 AI科学家 上海交大 AI博士后普元信息AI科学家，负责AI（智能体）架构团队，承接上海大数据中心公共数据治理，工商联智能体等项目负责人。擅长集群系统强化学习，AI智能体架构设计。英国曼彻斯特大学博士，上海交通大学AI博士后，研究方向为集群系统与AI强化学习。深耕欧洲工业和科研领域15年，参与西门子数字化工厂建设项目，若干欧盟科研项目。在集群系统、强化学习、数据治理方面的重要期刊和顶级会议中有多篇论文。同时参与多项国际IEEE、国家AI、可信数据集、数据空间等相关标准制定工作。目 录CONTENTSI.背景II.问题

2、/痛点III.解决思路/整体方案IV.具体实现/技术实践V.总结与展望背景PART 01Palantir Ontology：本体论的崛起本体作为组织的决策语义层在 Palantir 的体系中,本体不仅是数据建模工具,更是将数据+逻辑+行动三要素整合的可计算语义层。它驱动着组织的决策行为,实现从认知到执行的完整闭环。数字资产地图Foundry Ontology 构建组织的数字孪生(Digital Twin),将底层数据集、模型与业务流程映射为本体中的对象类型、关系类型与操作类型。三层架构体系语义层：定义业务对象与关系动力层：数据源映射与集成动态层：业务规则与行为驱动核心价值实现规模化语义复用,支

3、持 AI 自动化决策闭环,并具备版本管理与持续演化能力,使本体随业务变动可持续演进。C*社工服务数据整合实践的思考项目背景与挑战C*签订的 AI 合同旨在打破社会护理、儿童教育、特殊教育需求等多个部门之间的数据孤岛。传统政务系统各自为政，导致服务对象信息分散、重复记录、决策效率低下。通过引入本体驱动的语义治理方法，该项目从源头统一数据模型。核心技术路径采用语义本体统一定义儿童监护人教育需求服务记录时间线干预措施等关键实体及其关系。这不是简单的字段匹配或 ETL 转换,而是建立语义层面的统一视图,支持跨系统智能检索与决策支持。前置数据治理理念在服务提供与数据应用之前,即从源头整合语义模型、消弭格

4、式与语义差异,从而提升数据应用效能。统一数据视图整合社会护理、儿童教育、SEND 等多源数据,建立服务对象的 360 度视图,消除信息孤岛。智能检索能力基于本体语义层实现跨系统智能查询,快速定位服务对象历史记录与关联信息。AI 决策支持利用统一语义模型训练 AI 系统,为社工与教育工作者提供智能化服务建议与风险预警。虽然该项目尚处于试点探索阶段,但它标志着政府部门正从只是拥有数据向语义可用+AI 辅助服务的重要转型。关键突破在于采用本体模型+语义对齐而非传统的字段匹配方法。这种前置数据治理模式为其他地方政府的数字化转型提供了重要参考,特别是在社会服务、教育支持等需要多部门协同的复杂场景中。沙特

5、开放政府数据：从数据集开放到语义统一的转变开发 SLOGDO，统一语义开发了沙特链接开放政府数据本体(SLOGDO)，将多个政府数据源（统计、劳工、内政、司法、社保等）映射为 RDF 格式，实现数据语义的统一整合。构建 SLOGDC，赋能数据分析构建了链接开放数据云(SLOGDC)，支持SPARQL 查询，并以“女性驾车”政策话题为例，展现了语义治理在数据分析中的价值。本体驱动，异构数据互联本体统一“组织”、“数据集”、“类别”、“数据条目”等语义类别，使异构数据可整合、可查询、可推理，有效打破数据孤岛。该案例强调，即便在政府开放数据语境中，要实现真正“可用的数据”，也需借助本体/语义层，而非

6、仅靠数据集公开。问题/痛点PART 02当前面临的核心挑战政务系统常见痛点01数据孤岛与碎片化各部门系统独立建设,数据隔离严重,跨部门整合面临体制与技术双重障碍,导致资源难以共享。02异构系统与遗留架构多年累积的旧系统与现代大数据平台、云平台、实时流处理技术兼容性差,升级改造成本高昂。03标准格式语义不统一数据量虽大,但因格式、定义、语义不一致,难以实现统一分析或智能化应用,降低数据利用效率。04基础设施与能力匮乏大数据分析、存储、实时处理能力(包括基础设施、技术工具、专业人才)尚未完全跟上数字化转型需求。核心洞察:真正的挑战不是有没有数据,而是能不能用。政务系统虽积累大量数据,但多数处于静态