1、2024 iResearch Inc.中国政务行业大模型发展洞察2目 录CONTENTS01政务行业大模型发展背景02政务行业大模型发展路径03政务行业大模型发展趋势OverviewInterpretationDevelopment trend3政务行业大模型发展背景Overview0142024.6 iResearch I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

2、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。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。政务行业数据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政务行业大模型定制化开发私有化部署政务场景特征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升级场景应用服务能力构建智能平台将行业大模型能力与政务场景应用

3、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模型特点能力重点52024.6 iResearch I2024.6 iResearch I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。政务行业大模型发展驱动：技术普及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

4、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2017 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键平衡模型开发成本效益广泛场景定制化能力依托预训练通用大模

5、型底座进行微调，所需参数规模较低，训练周期较短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互联网金融政务AIGC 及政务行业大模型逐步在全球各国政务场景中落地确保数据安全支持离线部署和升级，可有效保证数据安全性，满足行业监管要求开源大模型优势国家应用范围美国众议院、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

6、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、卫生部等日本农林水产省、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62024.6 iResearch I2024.6 iResearch I来源：公开资料整理、