31个省全部启动、至少400个项目落地、政务服务类占比46%——政务AI已经从“要不要做”变成了“怎么做”。中国信通院这份报告用数据描摹了政务AI的发展现状:上海智能问数让数据分析从3天缩短到5分钟,北京京办覆盖76万政务用户,黑龙江50个智能体解决了3.45万个业务问题。但数据的另一面是挑战——场景选择缺依据、资源底数不清、技术适配需磨合。
总体规模:31省启动、400个项目、政务服务占46%
报告给出了政务AI发展的三个关键量化判断。从覆盖范围看,31个省(区、市)和新疆生产建设兵团均已启动政务智能体相关探索,全国范围内的应用布局初步成形。从项目规模看,已有至少400个政务智能体项目进入宣传推介阶段,覆盖省级统筹平台建设、市级重点应用场景部署、区县级试点示范探索等多个行政层级。从应用分布看,政务服务类应用在四大场景中占据主导地位,占比约为46%,是当前落地最为集中的方向。
这四个数据共同勾勒出政务AI的发展阶段:政务智能体的应用推广已从早期个别地区的零星试水,转变为全国性、多层级、宽领域的系统性推进格局。但报告同时指出,当前应用集中于政务服务领域,社会治理、机关办公、辅助决策三大领域合计占比约54%,其中辅助决策类应用占比最低,总体处于探索阶段。这种分布格局反映了政务业务的高规范性与高责任属性——越是接近决策核心的场景,对智能体的推理能力、数据安全保护机制、决策结果可解释性的要求就越高,落地的门槛也就越高。
这四个数据共同勾勒出政务AI的发展阶段:政务智能体的应用推广已从早期个别地区的零星试水,转变为全国性、多层级、宽领域的系统性推进格局。但报告同时指出,当前应用集中于政务服务领域,社会治理、机关办公、辅助决策三大领域合计占比约54%,其中辅助决策类应用占比最低,总体处于探索阶段。这种分布格局反映了政务业务的高规范性与高责任属性——越是接近决策核心的场景,对智能体的推理能力、数据安全保护机制、决策结果可解释性的要求就越高,落地的门槛也就越高。
标杆实践:上海、北京、杭州、黑龙江四地领跑
报告收录了四个具有代表性的政务AI实践案例,分别代表了不同维度的探索路径。
上海“智能问数智能体”聚焦数据分析效率提升。上线前,业务人员需依赖数据工程人员通过编写SQL查询语句或多系统跨平台取数,单次数据分析平均耗时1至3个工作日;上线后90%以上的分析需求可由业务人员通过自然语言自主完成,平均响应时间缩短至3至5分钟,整体效率提升约95%。这是政务AI在“数据服务”场景中的典型突破。
北京政务全场景一体化智能办公平台“京办”是机关办公领域的标杆。平台已实现全市“16+1”区、114家市级单位、超1.2万家法人单位覆盖,注册用户76万,日活超50%、月活超70%,市级用户日活近80%,每周处理消息1.2亿条、文档200万人次,支撑全国两会等重大政务活动。平台已推广部署至上海、河北、山东等14个省市、3家国央企及3家高校,实现跨区域复制。
杭州政务模型训练场是集约化建设的典范。坚持“全市一个场”的集约化要求,完成13个区县市训练站支撑体系建设,累计开通训练场账号1300余个。已培育上线杭小育、杭小应、小灵光等20个特色智能体,沉淀数据集30个、知识库500个,涵盖应急管理、市场监管、人社、普法、医疗等8个领域语料库。“杭小育”成功入选“医学人工智能创新与实践典型案例”,全国仅8例。
黑龙江“龙政智数”是省级统建的标杆。贯通省、市、县、乡、村五级,汇聚数据总量超518亿条,开发九大系列智能场景、50余个政务智能体。2025年以来累计解决业务问题34529个,服务覆盖4838.7万人次,基层数据调用量同比提升89.6%,电子证照核验准确率达99.5%。成为AI赋能省级数字政府建设的标杆实践。
上海“智能问数智能体”聚焦数据分析效率提升。上线前,业务人员需依赖数据工程人员通过编写SQL查询语句或多系统跨平台取数,单次数据分析平均耗时1至3个工作日;上线后90%以上的分析需求可由业务人员通过自然语言自主完成,平均响应时间缩短至3至5分钟,整体效率提升约95%。这是政务AI在“数据服务”场景中的典型突破。
北京政务全场景一体化智能办公平台“京办”是机关办公领域的标杆。平台已实现全市“16+1”区、114家市级单位、超1.2万家法人单位覆盖,注册用户76万,日活超50%、月活超70%,市级用户日活近80%,每周处理消息1.2亿条、文档200万人次,支撑全国两会等重大政务活动。平台已推广部署至上海、河北、山东等14个省市、3家国央企及3家高校,实现跨区域复制。
杭州政务模型训练场是集约化建设的典范。坚持“全市一个场”的集约化要求,完成13个区县市训练站支撑体系建设,累计开通训练场账号1300余个。已培育上线杭小育、杭小应、小灵光等20个特色智能体,沉淀数据集30个、知识库500个,涵盖应急管理、市场监管、人社、普法、医疗等8个领域语料库。“杭小育”成功入选“医学人工智能创新与实践典型案例”,全国仅8例。
黑龙江“龙政智数”是省级统建的标杆。贯通省、市、县、乡、村五级,汇聚数据总量超518亿条,开发九大系列智能场景、50余个政务智能体。2025年以来累计解决业务问题34529个,服务覆盖4838.7万人次,基层数据调用量同比提升89.6%,电子证照核验准确率达99.5%。成为AI赋能省级数字政府建设的标杆实践。
五大挑战:场景、资源、技术、制度与安全
报告以审慎的态度指出了政务AI当前面临的五大挑战。在场景评估方面,当前部分地区的场景选取仍依赖经验判断或技术驱动逻辑,缺少基于业务价值、技术可行性、数据就绪度、风险可控性等维度的系统性评估工具,导致部分项目“为建而建”,投入与实际业务需求脱节。
在资源底账方面,部分单位尚未建立完整的信息化资产动态台账,对服务器算力、存储容量、数据资产规模等核心资源缺乏准确掌握。底数不明直接导致新建项目在申报阶段难以开展科学的资源配置测算,申报不足与过度申报两种情形并存。在技术适配方面,政务业务具有流程刚性、规则精确、责任明确等特征,与大模型技术在确定性输出、可解释推理、边界行为控制等方面的固有局限之间存在矛盾,技术能力与业务需求之间的适配差距需要通过知识工程、流程编排、人机协同等方式弥合。
在制度供给方面,政务AI的推广应用涉及数据权属界定、隐私保护合规、决策责任归属、服务内容标准化、绩效考核评价等制度层面的系统安排,当前制度供给节奏与技术应用的快速迭代之间存在一定适配性差距。在安全合规方面,当前部分应用在输入过滤、输出审核、权限管控、日志追溯、应急处置等安全保障机制方面的建设尚不完善,算法偏见防控、生成内容审核、调用权限精细化管理等方面的制度建设与技术能力建设均需纳入整体规划统筹推进。
在资源底账方面,部分单位尚未建立完整的信息化资产动态台账,对服务器算力、存储容量、数据资产规模等核心资源缺乏准确掌握。底数不明直接导致新建项目在申报阶段难以开展科学的资源配置测算,申报不足与过度申报两种情形并存。在技术适配方面,政务业务具有流程刚性、规则精确、责任明确等特征,与大模型技术在确定性输出、可解释推理、边界行为控制等方面的固有局限之间存在矛盾,技术能力与业务需求之间的适配差距需要通过知识工程、流程编排、人机协同等方式弥合。
在制度供给方面,政务AI的推广应用涉及数据权属界定、隐私保护合规、决策责任归属、服务内容标准化、绩效考核评价等制度层面的系统安排,当前制度供给节奏与技术应用的快速迭代之间存在一定适配性差距。在安全合规方面,当前部分应用在输入过滤、输出审核、权限管控、日志追溯、应急处置等安全保障机制方面的建设尚不完善,算法偏见防控、生成内容审核、调用权限精细化管理等方面的制度建设与技术能力建设均需纳入整体规划统筹推进。
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