政务大模型济济一堂 ——IDC发布中国政务大模型在数字政府应用市场分析报告
北京，2024年3月27日
大模型是当前最热的技术和话题之一，其热度主要源于其强大的能力、广泛的应用前景以及不断的技术突破。大模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。政务大模型作为在基础大模型基础上进行微调而成的专用模型，更加贴合政府行业的需求和特性，为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。IDC预测，到2027年政府中生成式AI的应用将由任务自动化扩展到决策支持，将公民服务响应能力提高10%，公务员生产力提高15%。
IDC 于近日发布了《中国政务大模型在数字政府应用市场分析，2024》（Doc# CHC51580224，2024年3月。请点击文章左下角“阅读原文”获取完整报告）报告。此次市场洞察首先分析了采用大型模型的挑战，例如信任、隐私、安全、技术、成本和合作伙伴，并进一步探讨了政务大模型的应用场景、供应商能力布局以及生成式人工智能在政务行业应用的未来展望，报告最后对技术供应商提出了建议。
数字政府大模型应用场景
IDC调研分析显示，政府更多的是期望大模型在降低政务服务中的人工介入、提升作业效率和数据洞察方面带来新的变化。大模型在政府行业有丰富的应用场景，当前各政务大模型解决方案供应商积极和一些数字化走在前面的政府机关合作，落地具体应用场景。大多数还处在试点阶段，还需要一个积累和迭代的过程。当前政务大模型覆盖的场景主要包括政务服务、城市治理和政府办公三大场景。
政务大模型落地实践
本研究选取了部分大模型的政府行业的优先实践参考，从收集到的案例数量来看，大模型在政府行业中作为内部辅助工具占比较高，其次是面向公众提供服务。
IDC政务大模型厂商图谱
参与政务大模型建设的主要包括两类厂商：一类是在政务垂直领域面向市民和公务员，优化政务流程、提高公共服务水平等能力，以及提升办公效率的大模型厂商；另一类是提供基础大模型的厂商，在广泛的大数据上进行预训练而形成的通用大模型工具或运营平台。
行业大模型与模型服务是满足特定行业需求，利用行业数据优化设计和训练的模型。政务大模型在基础大模型的基础上，通过引入政务领域的数据和知识进行模型微调，更好地适应政务场景而成。当前主要场景是政务服务、城市治理和政府办公。
通用基础大模型具有广泛的知识和通用的智能处理能力，技术上包括大语言模型、视觉大模型、多模态大模型等。大语言模型具备语言理解和生成能力，可执行广泛的任务，包括机器翻译、文本总结、对话系统等。视觉大模型对图像进行处理和分析，包括目标检测、图像分割、图像分类等，广泛应用于人脸识别、违章停车等城市场景。多模态大模型结合文本、图像、音频的多个模态信息，实现多种类型数据的综合理解和分析，适用于需要跨模态信息交互的任务，如文生图、文生视频等等。
政务大模型落地之路
政务应用将基于大模型进行重构，利用大模型替换原有能力、重塑原有业务流程，改善应用功能，提高产品体验。比如进行海量数据的快速处理，如各类业务数据地址关联，以及知识图谱里的实体、关系提取、人机问答界面等。
MaaS（model as a service）为政务场景提供服务，大模型将和IaaS、PaaS、SaaS一样成为政务基础架构的一部分，成为政务云的基本构成要素，政府机构可以以云服务的方式按需使用模型服务，无需担心模型的维护和更新问题。
多模态融合，未来政务大模型的建设会更侧重多模态数据的深度融合，涵盖语言、图像、声音等多样化的数据类型，旨在提供更为全面、精准的智能服务，从而进一步提升政务工作的效率与质量。
加强高质量数据集建设，通过完善的数据治理体系，确保数据的质量、安全和可靠，支撑政务大模型的训练、推理，实现更加精准的决策和预测。
分析师观点
IDC中国助理研究总监孙吉峰表示，大模型在政府行业目前处于试点测试阶段，旨在提升市民体验、城市治理效率和政府办公效率，各大厂商分别开发大模型产品，一方面配合政府部门对外提供公众服务，另一方面对内将大模型集成到原有产品或交付流程中，可以预见大模型将在数字政府中无处不在。
IDC中国更多数据要素市场相关研究：
IDC TechAssessment：中国政府数据要素化技术评估，2024（即将发布）
IDC PeerScape：中国数字政府数据要素市场图谱及领导者实践，2024（即将发布）
IDC MarketScape：中国数字政府一体化大数据管理平台2024年厂商评估（即将发布）
IDC Perspective：中国数字政府数据要素流通市场分析，2023（IDC # CHC49922723，2023年3月）
IDC MarketShare：中国数字政府一体化大数据管理平台市场份额，2022（IDC # CHC49922823，2023年6月）
如需进一步了解与此研究相关的信息或关注其他相关项目研究，请与IDC中国助理研究总监 孙吉峰（邮箱：jisun@idc.com）联系。
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本文中的内容和数据均来源于IDC所发布的报告，所有内容及数据均为我公司所有。未经IDC书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、发表或引用。
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