中国政务行业大模型发展洞察

微信扫码，打开到小程序

中国政务行业大模型发展洞察 ©2024 iResearch Inc. CONTENTS 目录 03 政务行业大模型发展趋势 Development trend 2 01 政务行业大模型发展背景 Overview 02 政务行业大模型发展路径 Interpretation 01 政务行业大模型发展背景 Overview 政务行业大模型概念界定 通用大模型基座结合政务行业数据，服务政务业务场景的专业模型 政务行业大模型是在通用大模型基础上结合政务行业专属数据和政务行业业务场景特征、为政务领域专业定制的专属行业大模型。 • 在部署模式上 ，政务行业大模型一般需要支持私有化部署 ，以满足政务数据安全性与合规性要求； • 在开发能力上 ，政务行业大模型需要具备定制化开发能力 ，以更好地适应不同政务场景的特殊要求； • 在服务能力上 ，政务行业大模型需要配备本地化服务团队 ，以支持政务行业大模型的调优和长期维护。 政务行业大模型 定制化开发 私有化部署 基于现有大模型底座 ，在数据层借助政务领域通用 / 专有数 据 ，结合业务场景特点 ，对模型进行个性化定制 升级场景应用服务能力 将行业大模型能力与政务场景应用结合 ，进一步提升政府 办公、政务服务、公共管理等场景智能化能力 ，提升政府 管理及服务效率 通用大模型 大语言模型 视觉大模型 语音大模型 多模态大模型 构建智能平台 将大模型能力下沉 ，与云基础设施、大数据、开发平台 等 更多功能性组建结合 ，提升数字化基础设施运行效率 政务行业数据 政务场景特征 ©2024.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 4 以安全合规为基本原则 ，模型支持私有化部署 ，并配置 本 地化团队提供覆盖模型相关各环节的配套服务 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 能力 重点 模型 特点 AIGC 及政务行业大模型逐步在全球各国政务场景中落地 国家 应用范围 众议院、国防部、国家航空航天局（ NASA ）、卫生与公共服务部、 总务管理局，以及 8 个州、市、县等 加拿大 公务人员使用大模型产品进行办公 英国 财政大臣使用 ChatGPT 撰写演讲稿 丹麦 首相使用 ChatGPT 撰写演讲稿 葡萄牙 司法部、 112 政府紧急热线 爱尔兰 农业部、交通部 罗马尼亚 总理使用类 ChatGPT 的 AI 助手 澳大利亚 内政部 新加坡 科技研究局、劳动力局、卫生部等 农林水产省、东京都、福岛县、神奈川县横须贺市、北海道当别町 等 韩国 首尔 120 茶山呼叫中心 印度 电子和信息技术部、教育部 马来西亚 科学、技术和创新部 柬埔寨 数字政府委员会 阿联酋 迪拜水电局、电信和数字政府监管局、国家政府门户网站 卡塔尔 国家政府门户网站 以色列 总统使用 ChatGPT 撰写会议致辞 预训练大模型技术加速迭代，全球各国积极尝试将大模型应用于政务领 域 自从 Google 提出 Transformer 大语言模型、使“千亿参数”模型成为现实后 ，以 ChatGPT 为代表的基于大模型底座开发的 AIGC 应 用 出现 ，引发了人工智能与传统行业融合的新一轮热潮。近期， LLaMa 模型的开源有效降低了模型开发技术难度和开发成本 ， 使开发 者可以基于预训练大模型底座进行微调构建行业垂类模型 ，使行业定制化模型成为可能。在以大模型为代表的人工智能技 术加速迭 代的背景下 ，全球各国均积极尝试在政务领域中内容生产、人人交互、信息总结、公文整理等相关环节引入大模型能力 ， 推动政务 创新 ，强化政务服务能力。 2023 Meta LLaMa 开源模型推出为行业大模型发展奠基 平衡模型开发成本效益 确保数据安全 广泛场景定制化能力 依托预训练通用大模 型底座进行微调 ，所 需参数规模较低 ，训 练周期较短 支持离线部署和 升 级 ， 可有效保证 数 据安全性 ， 满足 行 业监管要求 通过在通用大模型底 座引入行业特征数据， 实现垂类大模型开发 依托通用大模型，结合行业专有数据进行训练及微调的各类行 业大模型加速落地 2017 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键 克服传统 RNN （递归神经网络）模型和 CNN （卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：信通院、公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2024.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn ©2024.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 5 …… 金融 政务 互联网 开源大模型优势 美国 日本 政务行业大模型发展驱动：需求升级 政务智能化进程加速 ，业务场景深度与广度持续提升 ，需要大模型支持 在数字化浪潮下 ，各个产业加速数字化转型 ，利用云数智工具实现业务创新和降本增效；政务行业亦与时俱进 ，加速数字化建设 ， 利用政务云等数字化平台助力政府内部管理效率不断提升 ，外部服务场景更加丰富。当前 ，大模型技术驱动新一轮人工智能升级 浪 潮 ，各传统行业正积极尝试引入大模型工具。随着大模型等人工智能技术逐步在各行业渗透 ，传统数字化场景将进一步丰富 ， 各产 业间的结合也将愈加紧密。为此 ，数字政府的管理和服务功能也需要与大模型融合 ，利用专业的行业大模型工具 ，提升数字 政府能 力 ，为更精准地处理繁杂的政务内容和更有效地实现政务职能打下基础。 借助信息化技术 ，打造电子政务 平台 ，提升政府内部办公效率 借助云计算底座及大数据平台 ，构建数字政府， 借助数字化工具提升政府办公效率 ，强化对外 政务服务、公共管理能力， 各行业全面上云、用数 ，社会整体数字化进程 加速。综合政务场景丰富化、内容复杂化 ，政 府需通过更多智能化工具实现高效、精准管理 15% 22% 23% 27% 37% 37% 38% 40% 41% 43% 45% 25% 15% 41% 24% 14% 43% 21% 13% 47% 17% 9% 46% 9% 9% 43% 16% 4% 42% 12% 8% 42% 7% 11% 40% 12% 8% 45% 9% 4% 3.8% 3.8% 4.2% 4.2% 12.8% 6.0% 4.5% 5.3% 政务行业 零售行业 医疗行业 能源行业 汽车行业 交通行业 政企行业 金融行业 通信行业 工业行业 信息化时期 智能化时期 数字化时期 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2024.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn ©2024.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 6 各行业企业对 AIGC 类产品应用现 状 21.9% 28.2% u 正在积极应用 u 正在探索 u 既未应用也未探索 u 不 确定 2023 年中国行业大模型分布 医疗 金融 科研 教育 政务 法律 工业 工业 营销 媒体 其 他 5.3% 2023.03 《 2023 年上海市全面深化“一网通办”改革工作要点》 2023.05 《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》 2023.05 《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（ 2023—2024 年）》 2023.06 《关于加快中关村科学城人工智能大模型创新发展的若干措施》 2023.07 《杭州市人民政府办公厅关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见》 2023.08 《“赣服通” 6.0 版建设工作方案》 2023.10 《人工智能算力券实施方案（ 2023—2025 年）》 2023.10 《安徽省通用人工智能创新发展三年行动计划（ 2023—2025 年）》 2023.11 《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（ 2023-2025 年）》 2023.11 《打造通用人工智能产业创新和应用高地若干政策》 面对国内日益升温的“行业 + 大模型”趋势 ，我国各地政府也不断出台各类政策 ，规范和引导大模型相关产业的健康、有序发展 ，为 大模型落地实践提供政策保障。同时 ，面对全球逐步扩大的“大模型 + 政务”态势 ，我国各地政府也通过政策形式 ，明晰大模型在政 务领域的适用场景和服务范围 ，逐步在政务办公、政府服务、公共管理等场景开展试点 ，与云服务厂商、运营商、人工智能技术 商 共同合作 ，打造标杆案例。政务大模型建设既是发展中国人工智能产业的关键组成 ，也是实现政务治理革新的有效工具。 大模型相关政策及在政务领域重点内容 上述地方政府所发布的关于人 工智能产业及大模型行业相关 政策均有覆盖大模型在政务领 域相关应用内容 ，为政务大 模 型的落地实践提供指导和 规范， 并明确了政务大模型所 适用的 范围 ，主要包括政府 办公、政 务服务、公共管理 等领域 政务行业大模型发展驱动：政策鼓励 政务大模型建设是发展国家人工智能产业的关键内容 ©2024.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 7 政策重点 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 政策名称 发布时间 政务行业大模型的核心价值 发挥在自然语言理解和生成方面的优势，促进服务型、创新型政府建设 政务行业大模型在通用大模型的基础上整合了政务领域的专业知识 ，能够深入理解政务场景中的专业术语、法规政策和业务流程。 无论在政府内部办公或对外服务过程中 ，都可以利用政务行业大模型进行快速的知识检索和内容的自动生成 ，在一定程度上缓解 了 政府知识管理和运用的痛点、难点。不仅实现了对内的降本增效 ，更提升了对外的服务体验 ，在提升政府网透明度、建设服务 型政 府方面发挥着重要的作用。此外 ，大模型技术的引入降低了数据应用的门槛 ，通过增强业务数据洞察、数据驱动开发的能力 ， 政务 行业大模型将有望驱动政府的数字化转型与创新。 政务行业大模型的核心价值 数据驱动 • 业务洞察：盘活非结构 化数据，支持利用自然 语言进行数据资产查询， 从海量的数据中提取出 有价值的信息 • 应用开发：利用大模型 辅助或主导开发流程， 降低应用开发的门槛， 向数据驱动的开发范式 转变，提高开发效率 体验增强 基于对自然语言和上下文 的理解能力，通过拟人化 交流方式，优化人机交互 体验 • 需求理解：基于对公众 口语化提问的意图识别， 输出更精准的回答 • 个性服务：通过多轮对 话了解公众的需求和偏 好，提供个性化的服务 通过整合政务领域专业知 识，可以将政府工作人员 从繁琐的重复性工作中解 放出来 • 快速检索：支持在庞 大 的数据集中进行快 速检 索，筛选出符合 需求的 相关答案 • 自动生成：改变传统 的 内容生产方式，替 代部 分会议纪要、公 文撰写 等工作 ©2024.6 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 8 降本增效 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 “ 由上到下，由内至外，由点及面”，循序渐进推动政务大模型建设 政务行业大模型建设以安全、稳定、可靠为基础 ，整体建设路径呈现如下特征： • 从上到下——以政务行业应用为基础 ，在内容生成类、人机交互类业务场景引入大模型能力 ，保证大模型的即用能力 ，并逐步将 大模型能力下沉 ，与数据平台等联通 ，构建智能平台底座。 • 由内向外——由于政务大模型仍处在初期阶段 ，其对外服务效果有待进一步检验。相较于立刻广泛投入到对外公共管理 ，政务大 模型当前更聚焦于政府内部工作流程。随着模型能力的完善与提升 ，逐步将大模型对外推广到更复杂的外部业务场景。 • 由点及面——当前政务大模型建设更多集中在一线及新一线城市 ，主要得益于其政府预算相对更充足、整体数字化发展水平较高， 为政务大模型落地提供了经济与技术基础 ，也为检验政务大模型的有效性提供了多样场景 ，有利于总结共性需求、发现特性差异， 政务行业大模型建设策略 从上到下 以公文类内容相关的政