本文深入探讨了AI大模型在政府领域的应用变革，从政务服务到政府办公再到城市治理，详细阐述了AI如何通过理解需求、处理规则、参与决策，推动政府从数字化迈向智能化。文章重点介绍了AI在智能咨询、帮办审批、数字员工、城市主动发现与治理、基础设施预测预警等方面的实践案例，揭示AI政府正重构政府运行体系，提升公共服务效率与城市治理能力，标志着政府治理进入新阶段。

你上一次去政务大厅办事，是什么时候？

也许是办理营业执照，也许是更新居住证，也许只是咨询一个政策。

大多数人的体验都差不多：先找入口，再找流程，再准备材料。如果遇到不会的问题，再去咨询窗口、拨打热线，或者在政府网站里反复搜索。

过去十几年，数字政府已经让很多业务搬到了线上，但办事的人都有一个共同感受：流程越来越数字化，办事却没有变得足够简单。

问题出在哪里？

不是系统不够多，而是系统不会思考；不是数据不够多，而是数据不会理解你的需求。

大模型和AI Agent的出现，正在改变这一切。

如果AI开始理解群众需求、理解政府业务，甚至参与城市运行，它最先改变的，会是什么？

AI正在重塑政务服务：从"网上办"到"智能办"

政务服务，是AI进入政府最早、也是最成熟的应用场景。

原因并不复杂。政务服务拥有最庞大的用户群体、最标准化的业务流程，以及最完善的政策知识体系，非常适合大模型进行学习和推理。过去，数字政府解决的是"业务上线"；今天，AI开始解决"服务智能"。它正在让群众从"自己理解流程"，变成"由AI理解需求"。

1. AI让政务咨询从"找政策"变成"问AI"

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AI最先改变的，是政务咨询。

传统政务服务已经积累了大量政策文件、办事指南和法规制度，但这些信息分散在不同系统，群众仍需要花费大量时间搜索、比对和理解。数字政府提供了统一入口，却没有降低获取信息的门槛。

大模型改变的是信息获取方式。群众不再需要知道政策放在哪里，只需要提出问题，AI便能够理解需求，并快速匹配最相关的政策依据和办理要求。

深圳上线全国首个面向公众的AI政务助手"深小i"，注册用户已超过150万，累计服务超过600万人次，智能问答一次解答精准率达到95%。常州推出"小畅"智能客服，实现7×24小时在线服务，让政策咨询从关键词搜索升级为自然语言对话。

对于群众来说，最大的变化不是多了一个聊天机器人，而是获取政务信息第一次变得像与人交流一样自然。

2. AI开始接管办事流程，而不仅仅回答问题

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咨询只是起点，办事才是真正的目的。

过去，群众知道了政策之后，仍需要自己准备材料、选择办理事项、理解审批流程，一个环节出错，就可能重新提交、重新排队。数字政府提供的是办事入口，而AI开始提供办事能力。

上海在"一网通办"平台部署AI帮办智能体，为人工客服实时生成办理建议，目前已在公安、人社、住建、市场监管等多个部门开展试点。广州发布城市级人工智能中枢"穗智政"，建设28个政务智能体，并推出全国首批"政务智能体超市"，不同部门可以按需调用AI能力，快速构建各类政务应用。

从回答"怎么办"，到帮助"怎么办成"，AI开始进入办事流程，政务服务也从信息服务逐渐走向任务服务。

3. AI负责处理规则，人负责处理判断

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随着AI不断理解业务规则，它开始进入审批环节。

审批工作中，大量基础审核具有规则清晰、标准统一的特点，例如材料核验、信息比对、规则匹配等。这类重复性工作，正是AI最擅长处理的场景。

深圳龙岗在部分事项中引入AI辅助审批，系统能够自动识别申请材料、校验基础信息、匹配审批规则，将大量标准化审核工作提前完成，让工作人员把更多时间投入到复杂事项处理和风险判断中。

AI并没有替代审批人员，而是重新定义了人与机器的分工。机器负责处理规则，人负责处理判断，审批工作的重点开始从重复劳动转向专业决策。

从AI咨询到AI帮办，再到AI辅助审批，AI改变的不只是政务服务的效率，更改变了政府与群众之间的连接方式。过去，是群众主动适应政府；未来，政府开始主动理解群众。

不过，窗口服务只是政府工作的一部分。每天真正消耗大量行政资源的，是机关内部的公文起草、会议纪要、政策检索、知识管理和跨部门协同。当AI能够理解群众，它是否也能够理解政府工作人员的工作？

AI正在重塑政府办公：AI开始成为"数字员工"

政务服务直接面向群众，因此最容易感知；而政府内部办公，则是AI落地最快的另一个场景。

政府每天都会产生大量公文、会议、政策、数据和业务流程。这些工作具有知识密集、规则明确、重复性高等特点，与大模型擅长处理的文本理解、知识检索和内容生成能力高度契合。过去，AI更多服务于群众；现在，它开始服务于政府工作人员，成为越来越多机关单位的"数字员工"。

1. AI正在接手重复性的文字工作

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对于很多政府部门而言，公文写作、材料整理、政策解读和信息汇总，占据了大量日常工作时间。

这些工作虽然专业性较强，但其中相当一部分属于标准化内容处理，例如政策检索、公文格式规范、材料初稿撰写、文件归纳整理等。过去，这些工作主要依赖工作人员逐字查阅、逐份整理；如今，大模型能够快速完成资料梳理、内容生成和初稿撰写，大幅缩短前期准备时间。

目前，全国多个地方政府已部署政务办公大模型，广泛应用于公文辅助写作、领导讲话稿生成、政策解读、通知公告等场景。AI并不是代替工作人员写材料，而是承担基础性的文字处理工作，让工作人员把更多时间投入政策研究、内容审核和综合研判。

公文写作开始从"从零开始写"，逐渐变成"基于AI共同完成"。

2. AI正在成为政府的"第二知识库"

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政府工作的另一项挑战，是知识。

政策法规不断更新，业务流程持续调整，一个问题往往涉及多个部门、多项政策和大量历史文件。过去，工作人员需要依靠经验积累，或者在多个系统中反复检索，才能找到准确依据。

大模型正在改变知识获取方式。

通过建设政务知识库，AI能够将法规文件、政策制度、历史案例和业务流程统一组织起来。工作人员只需输入自然语言，就可以快速获得相关政策依据、办理流程和历史案例，大幅提升知识查询效率。

越来越多地方开始建设政务大模型知识库，将AI作为机关工作人员的智能助手。它不仅能够"找到知识"，还能够理解知识之间的关联，帮助工作人员快速形成完整的信息支持。

知识开始从"存储起来"，走向"随时调用"。

3. AI开始成为真正参与工作的"数字员工"

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如果说AI写公文、查政策仍然属于辅助工具，那么智能体的发展，正在让AI进一步成为真正参与工作的"数字员工"。

数字员工并不是一个虚拟形象，而是一类能够独立完成特定任务的智能体。它可以自动接收任务、理解业务规则、调用多个系统，并完成相应流程。

深圳福田区已上线43类AI数智员工，覆盖民生诉求、机关办公、公文处理等多个领域，累计办理社情民意事件超过202万件，群众满意率明显提升。这些数字员工承担的，不再只是单一功能，而是一整类工作。

过去，一个工作人员需要在多个系统之间切换完成任务；未来，一个智能体就可以自动完成信息收集、内容生成、流程流转和结果反馈。

AI开始从"办公工具"升级为"工作伙伴"。

政府办公的智能化，不只是提升机关内部效率，更意味着政府组织开始具备新的运行能力。当越来越多重复性工作交由AI完成，工作人员将更多精力投入到分析、协调和决策，政府组织的运行方式也随之发生改变。

不过，机关办公效率提升，并不等于城市治理能力同步提升。政府真正面对的，不只是内部事务，还有每天发生在城市中的交通拥堵、民生诉求、安全风险和突发事件。当AI走出办公室，它开始面对一个更复杂的对象——整座城市。

AI正在重塑城市治理：从被动响应到主动治理

如果说政务服务连接的是群众，政府办公支撑的是机关，那么城市治理面对的，就是一座城市的实时运行。

传统城市治理大多遵循"发现问题—上报问题—处置问题"的流程，很多时候依赖人工巡查、群众投诉和层层流转，治理模式天然具有滞后性。AI的价值，不仅是让问题处理得更快，更重要的是让城市开始主动感知、主动分析、主动协同，从"被动响应"走向"主动治理"。

1. AI开始让城市主动发现问题

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城市治理的第一步，是发现问题。

过去，城市管理主要依靠人工巡查、视频监控和值班调度。随着城市规模不断扩大，仅依靠人工已经很难实现全天候、全覆盖管理，很多问题往往是在群众投诉后才进入处置流程。

AI正在改变这一模式。

通过融合视频监控、物联网设备、城市信息模型（CIM）等数据，AI能够自动识别异常情况，并第一时间发出预警，让城市具备持续感知运行状态的能力。

深圳宝安打造的"CIM+AI城市治理引擎"，能够对内涝、违停等场景进行智能识别，并自动生成研判结果，实现秒级响应。目前，该系统已累计辅助调度各类事件7000余件。

从依赖人工巡查，到依靠智能感知，AI让城市开始"自己发现问题"。

2. AI正在推动城市治理形成闭环

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发现问题只是开始，真正决定治理效率的，是问题能否快速解决。

传统治理模式下，一个问题往往需要多个部门接力处理，信息流转慢、责任链条长，容易出现重复派单、协调困难等情况。AI则能够根据事件类型自动分派任务、跟踪办理进度，并持续反馈处理结果，让治理过程形成完整闭环。

深圳福田区上线43类AI数智员工，覆盖民生诉求、事件办理等多个场景，累计办理社情民意事件超过202万件，按时办结率达到100%，群众满意率明显提升。

AI不仅提高了事件处理速度，更重要的是让城市治理从"有人处理"走向"持续跟踪、持续优化"。

3. AI正在打破部门之间的"信息孤岛"

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城市治理涉及交通、城管、公安、应急、住建等多个部门，很少有一项问题能够由单一部门独立解决。

过去，各部门拥有各自的信息系统和业务流程，即使实现了数据共享，协同仍然依赖人工沟通和流程流转。AI智能体的发展，正在改变这一协同方式。

广州发布城市级人工智能中枢"穗智政"，建设28个政务智能体，推动多个部门共享AI能力；深圳龙岗打造"龙小二"城市治理智能体，将企业服务、热线办理、城市治理等多个场景连接起来，让不同部门围绕同一事项开展协同处理。

AI开始连接的不只是数据，而是不同部门之间的工作流程。

过去，城市治理强调"信息共享"；今天，更重要的是"能力共享"。当越来越多智能体能够相互协作，城市运行开始从一个个独立系统，逐步演变为一套能够自主协同的智能网络。

从主动发现问题，到形成治理闭环，再到推动跨部门协同，AI正在重塑城市治理的底层逻辑。它改变的不只是政府处理问题的速度，更改变了城市管理的方式。

不过，城市治理解决的仍然是"发生了什么"。随着AI进一步进入交通、能源、排水、燃气等城市基础设施，一个新的变化开始出现：城市不仅能够处理问题，还开始预测问题。

AI正在重塑城市运行：让城市开始主动思考

城市治理关注的是事件，城市运行关注的是系统。

交通是否顺畅、供水是否稳定、燃气是否安全、排水是否正常，这些基础设施共同支撑着一座城市的日常运转。过去，城市运行更多依赖监测和应急处置；随着AI不断融入基础设施，城市开始具备预测、预警和自主优化的能力，运行模式也从"事后响应"逐渐走向"事前预防"。

1. AI正在让城市交通从"经验管理"走向"智能优化"

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交通是AI最早进入城市运行的场景之一。

传统交通管理主要依赖人工经验和固定配时方案。当交通流量发生变化时，往往需要事后调整，治理具有一定滞后性。

AI能够实时分析路网运行状态，预测交通流变化，并动态优化信号配时，让交通管理从"看见拥堵"升级为"预测拥堵"。

上海率先推出交通治堵大模型，在重点拥堵路口开展试点应用。系统能够综合分析道路流量、信号控制等多源数据，对交通运行进行智能优化。试点数据显示，道路平均车速提升12.9%，部分拥堵情况可提前5秒预警。未来，这套系统将逐步覆盖全市1800余个路口。

交通管理开始从依赖经验，转向依赖实时数据和智能决策。

2. AI正在让城市生命线具备"提前预警"能力

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城市运行不仅包括交通，更包括燃气、供水、排水、桥梁等基础设施。

这些设施一旦发生故障，影响往往覆盖整个城市。传统管理方式主要依靠人工巡检和设备报警，很多风险只有在故障发生后才能被发现。

AI正在把管理重心前移。

通过融合传感器、物联网和实时监测数据，AI能够持续分析设备运行状态，提前识别异常信号，并在风险扩大之前发出预警。

广东发布相关方案，提出加快建设城市基础设施生命线安全监测体系，推动燃气、排水等关键设施数据统一接入省级平台，实现风险监测、智能预警和协同处置。

基础设施开始从"发现故障"走向"预测故障"，城市运行也因此拥有了更强的韧性。

3. AI正在让城市管理从"事后处置"走向"事前预防"

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真正成熟的城市，不是处理问题最快，而是让问题尽可能少发生。

AI最大的价值，并不是替代应急处置，而是利用持续感知、数据分析和智能推理，把风险控制在萌芽阶段。

上海黄浦上线交通风险AI预警系统，对高架路口等重点区域进行实时监测，提前识别潜在风险，为管理部门预留干预时间。类似的能力也正在向防汛、防火、环境监测、公共安全等更多场景延伸。

从预测交通，到预测设备，再到预测风险，AI正在让城市运行逐渐具备"主动思考"的能力。

当AI深入交通、能源、水务等城市基础设施，它已经不再是某一个部门部署的一套应用，而开始成为支撑城市运行的底层能力。城市拥有的不只是越来越多的智能系统，而是一个能够持续学习、持续协同、持续优化的"数字大脑"。

这也意味着，AI进入政府已经不再是几个应用场景的创新，而是一场政府运行体系的整体升级。从数字政府到智能政府，再到AI政府，一个新的发展阶段正在到来。

AI政府正在进入系统重构时代

回顾过去二十年的政府数字化发展，可以看到一条清晰的演进路径。

第一阶段，是数字政府。

这一阶段的核心目标是"业务在线"。政府通过建设电子政务平台、一网通办、一网统管等系统，将原本线下办理的业务迁移到线上，解决的是"能不能办"的问题。

第二阶段，是智能政府。

随着大模型进入政务场景，AI开始参与咨询、帮办、审批、办公、治理等具体业务。系统不再只是存储数据、流转流程，而是开始理解语言、分析问题、辅助决策，解决的是"能不能更智能地办"的问题。

第三阶段，是AI政府。

AI的角色正在发生变化。它不再只是某一个系统中的功能模块，而是逐渐成为连接不同部门、不同业务、不同系统的智能中枢。

广州建设政务智能体中枢，深圳发布政务AI应用场景清单，越来越多地方开始从部署一个AI应用，转向建设一套AI能力体系。未来，一个事项可能由多个智能体共同完成，一个部门的能力也能够被另一个部门快速调用，政府运行方式将从"系统协同"迈向"智能协同"。

这意味着，政府数字化的重点正在发生变化。

过去，竞争的是谁拥有更多信息系统；今天，竞争的是谁拥有更强的数据能力；未来，竞争的则是谁拥有更成熟的AI能力体系。

AI改变的不只是某一个岗位、某一个部门，而是在重新定义整个政府的运行逻辑。

写在最后

每一次技术革命，都会推动政府治理方式发生一次升级。

互联网让政府服务从线下走到线上；移动互联网让更多事项实现掌上办理；今天，大模型和AI Agent正在推动政府进入智能化阶段。

从AI咨询、AI帮办到智能审批，从数字员工到城市治理智能体，再到交通优化、风险预测和城市生命线管理，AI已经开始进入政府运行的各个环节。它改变的不只是某一项业务的效率，而是政府组织信息处理、资源协同和公共服务的方式。

数字政府解决的是"在线"。

智能政府解决的是"智能"。

AI政府真正改变的，则是政府的运行方式。

未来，一座城市的竞争力，不仅取决于拥有多少数字化系统，更取决于这些系统能否相互协同、持续学习，并真正服务于城市运行和公共治理。

当城市开始拥有"数字大脑"，AI就不再只是一个技术工具，而正在成为数字时代新的基础设施。

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