如何防止形成“模型孤岛”

去年以来，政务大模型的部署呈现“遍地开花”之势。然而，热火朝天的表象之下，一个隐忧也浮出水面：部门各自为战、重复建设，算力资源分散、模型能力单一、数据难以共享。

《政务领域人工智能大模型部署应用指引》明确指出，应以统筹集约的方式开展部署，防止形成“模型孤岛”。如何避免“一窝蜂”上AI，防止出现碎片化AI和“模型孤岛”，这是政务智能化推动过程中面临的重要命题。

从北京、深圳等地的实践探索来看，政务AI中台或是破题的关键。

三个痛点

中台并非新概念。在此之前，政务数字化已经在建中台了。最典型的是“数据中台”和“业务中台”。传统中台解决的是数据打通的问题，而AI中台解决的是智能化分析与决策的问题。AI中台并不是推翻传统中台，而是在传统中台的基础上“长”出来的。

什么是AI中台？是指将人工智能能力从分散、重复、各自为政的“项目式”建设中剥离出来，整合成一个可复用、可共享、可规模化的共性能力平台。它将算力、模型、数据、安全等共性能力集约化地封装为标准化服务，让AI能力像水电一样，成为组织内部可按需调用的公共服务。

AI中台应用非常广泛，目前已在金融、制造、医疗、零售、能源等多个行业实现规模化落地。具体到政务领域，政务AI中台的出现，并非技术概念的追逐，而是对现实痛点的回应。

痛点一：重复建设，资源浪费。目前，各地政务智能化，大都是单点部署式。即某个地区或某个部门直接采购或部署一个大模型，用于解决特定的业务问题，如公文写作、智能客服等。这种“散装”模式的优点是速度快、门槛低，但缺点同样明显，不同部门各自为政、重复开发功能相近的系统，既造成投资浪费，也导致运维力量分散。

痛点二：能力单一，难以兼顾复杂需求。现有模型往往侧重于快速响应或深度推理中的某一方面，难以兼顾复杂的政务需求。一个部门需要的可能是公文写作能力，另一个部门需要的是视频分析能力，第三个部门需要的是多语言交互能力。如果每个部门都自己去部署不同的模型，不仅成本高昂，更难以实现能力的协同与融合。

痛点三：数据孤岛，知识难以共享。政务数据分散在各个部门，彼此隔离，难以形成高质量的知识库来支撑大模型的训练和推理。AI中台则可以通过统一的数据治理和知识运营，将分散的数据资产整合为可被智能应用调用的“知识底座”。

AI中台可以很好地破解上述三个痛点，其核心价值就在于“集约”，将算力、模型、数据、安全等共性能力集中建设、统一管理，从而集约资源。各部门无需重复建设自己的AI基础设施，只需在中台上“开发”或“租用”自己需要的智能应用。

同时，还可以降低门槛，加速AI落地。没有中台时，每个部门要引入AI能力，都需要经历技术选型、模型部署、数据训练、安全评估等全套流程，周期长、成本高、风险大。有了中台之后，AI能力被封装为标准化、模块化的服务，各部门“开箱即用”，且省去了后续维护和迭代升级的麻烦。

三种路径

从实践来看，北京经开区是较早探索政务AI中台的地区。2024年6月，北京经开区“亦智政务大模型服务平台”正式上线，该平台采用国产自主可控框架，是典型的政务AI中台实践。

北京经开区利用“大部制”体制优势，探索了“大中台、小应用”建设模式。在此之前，北京经开区已建成“四链共治”的业务中台体系，即通过“政务链”“治理链”“企业链”“身份链”四大业务中台，横向串联各领域数字应用，纵向支撑多元场景构建，沉淀了大量数据资源和共性组件。这一业务中台基础，为后续AI中台的快速落地提供了数据、接口和流程的“预制件”。

“亦智”平台按照“1门户+3中心+3引擎”架构建设：一个平台门户，模型训练中心、知识运营中心、应用开发中心三个能力中心，以及数字人引擎、制式文档引擎、视觉大模型引擎三个支撑引擎。

平台具有多模型纳管、知识库运营、智能体汇聚、一站式监管、即插式调用、国产化适配六大核心特点，实现“统算力、统模型、统知识、统应用、统标准”的“五统”机制，可以为全区提供统一的模型微调、推理、知识中枢等服务。该平台入选国家数据局城市全域数字化转型典型案例。

深圳的探索更为深入，形成“市区联动、区级突破”的格局，市级层面搭建统一底座，各区在中台上各展所长，展现出“一区一特色”的创新生态。

早在2024年，深圳市政务服务和数据管理局就在政务云环境建立了专门的华为昇腾智算专区，并推进人工智能通用支撑平台建设，为各区各部门提供统一的智能算力底座和中台服务支持。2025年2月，深圳基于已建成的智能算力专区和人工智能中台，快速完成DeepSeek满血版模型的部署。2026年3月，深圳印发《深圳市深入推进“人工智能+政务服务”工作方案》，明确提出到2027年实现全市政务服务大模型应用统一纳管率100%。

区级层面，宝安区秉持“小场景，成体系，大牵引”思路，打造全区AI中台，集成语音识别、OCR图文识别、自然语言处理（NLP）、视频分析算法、知识图谱等5大类基础能力。龙岗区更进一步，建成“政务智能体百千万共创平台”，面向全体公职人员，让零基础的网格员也能在半天内搭建出自己的AI工具。该平台已孵化智能体超4200个，初步形成“全员共创、全域赋能”的政务AI创新生态。

2026年6月，全国首个省级政务智能中枢——湾擎·省级政务智能中枢在广州正式上线试运行，标志着广东政务智能建设从体系搭建全面步入统筹运营、实战应用新阶段。

目前，“湾擎”中枢已建立“需求征集—集中评估—联合开发—测试验证—迭代优化”的全流程闭环机制，首批示范场景覆盖智能办公、智慧监管、消防应急、民生服务等10余个重点领域。平台已接入超20款成熟智能体应用，沉淀覆盖国家、省、市、区县级的标准化知识点517万条、政策语料库知识点超3.7亿条，为广东全省公职人员提供“即开即用、一站赋能”的智能办公服务。

上述三地代表了三个不同层级和三种不同的建设路径。但殊途同归，政务AI中台核心目标都是破解“模型孤岛”，让政务AI从“各自为战”走向“统建共用”，从“散装智能化”走向“集约化智治”。

三个转变

如何打造政务AI中台？从架构设计来看，通常分为五层：基础设施层，即底层算力与数据支撑；模型服务层，负责主流大模型的统一纳管与调度；知识服务层，负责政务知识的采集、清洗、向量化等；应用开发层，提供应用工具，让业务人员无需深入技术细节即可调用AI能力或搭建自己的智能应用；安全保障层，包括保障数据安全、防范风险等。

从未来趋势看，政务AI中台建设，绝非一次性的技术采购或系统上线，而是一个系统性工程，尤其要注重“三个转变”。

一是变“中台”与“中枢”。二者虽一字之差，内涵却大不相同。中台的核心功能是技术能力的集约化供给，算力、模型、API等谁来调用就给谁。而中枢在此基础上增加了统筹协调、生态培育和战略引领的职能。

传统中台是一个“服务提供者”，各部门提出需求，中台提供能力。而中枢则应升级为“治理协调者”，主动识别各部门的智能化需求，统筹资源配置，协调跨部门、跨层级的智能协同。

中台思维的逻辑是“我提供工具，你来用”；中枢思维的逻辑是“我们一起解决问题”。中枢应深度嵌入政务业务流程，与业务部门共同定义场景、优化流程、迭代能力。这意味着中枢的建设团队不能“躲在技术部门里”，而应主动走向一线，与政策制定者、窗口服务人员、城市管理者并肩工作。

中台提供的往往是孤立的AI能力，一个OCR接口、一个问答机器人、一个文档生成工具等。而中枢追求的是“系统智能”，让多个智能体之间能够相互感知、协同工作、共同完成复杂的跨部门任务。这需要中枢具备智能体编排与协同调度的能力，让分散的AI能力聚合为整体的治理智慧。

二是变“工具”为“生态”。传统中台把用户当作“使用者”，技术部门开发能力，业务部门调用能力。生态思维则把用户当作“共创者”，让最懂业务的人成为AI应用的创造者。

实现这一转变的关键在于“低门槛”。当AI应用开发的门槛从“写代码”降低到“搭积木”，每一位业务员都可以将自己对业务流程的理解转化为AI应用。千万个“微创新”汇聚起来，就形成了中台持续进化的不竭动力。这需要中台提供完善的开发工具链、模板库、测试环境和部署通道。

政务AI中台的生态不应局限于政府部门内部，还应有序引入企业、科研机构等第三方力量。通过开放标准接口、提供开发环境、建立合作机制，让社会力量参与到政务AI应用的创新中来。当然，这一开放必须建立在严格的安全审查和权限管控基础之上。

三是变“盆景”为“风景”。目前，少数发达地区和少数业务部门，政务AI应用走在前面，就好像是一个个“盆景”。而“盆景”再美也只是盆景，“风景”才是治理现代化的真正目标。

对此，应采取分级分类的推广策略。省级中枢负责提供基础能力和标准规范，市级负责承上启下和区域特色应用，县级及以下原则上复用上级能力、聚焦场景适配。同时，不同领域也有不同的推进节奏，优先在需求迫切、数据基础好、成效易量化的领域率先突破，逐步向复杂领域延伸。

“三个转变”意味着政务AI中台建设，不是一次性的技术工程，而是一场持续的组织进化。它考验的不仅是技术能力，更是统筹协调的智慧、培育生态的耐心和系统变革的定力。

（作者单位：广州工商学院大健康与管理学院）