案例摘要
龙政智数以大模型为底座、以数据要素为驱动、以集约化建设为核心，打造政务领域人工智能综合服务平台，遵循“架构统一规划、模型统一部署、算力统一调度、能力统一提供”的“四统一”集约化原则，构建管理中心、训练中心、场景中心三大核心能力，形成“2+9”场景应用模式。在民政低保核验、死亡人员核验、政策解读、社会风险预警、人口流动分析等场景取得显著成效。目前，项目已汇聚4500亿条政务数据，打造60余个高质量数据集，推出60个智能体，覆盖民政、人社、基层治理等10余个民生领域，服务全省22万余名公务人员。
一、实施背景
1.政策要求
党的二十大报告明确提出，要加快建设网络强国、数字中国。国家《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》强调充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展。国务院《关于加强数字政府建设的指导意见》要求全面提升数字政府集约化建设水平。2026年是“十五五”开局之年，也是“数据要素价值释放年”，公共服务智能化升级成为数字政府建设的重中之重。
2.现状痛点
黑龙江省在推进数字政府建设中，面临三大核心难题：
不能用：人工智能建设成本高，各地分散投入，算力资源浪费严重，基层无力承担建设与运维费用。
不会用：技术门槛高，基层缺技术、缺平台、缺人才，通用大模型不会适配、数据不会治理、智能体不会搭建。
不好用：传统应用自上而下推进，与基层日常治理、群众办事场景贴合度不足，功能实用性不强，难以真正嵌入一线工作流程。
3.公共服务短板
在公共服务领域，群众面临政策“看不懂、找不到”、办事“多头跑、重复报”、服务“适配差、缺个性”等突出问题。基层工作者深陷数据填报、公文撰写、人工核验等繁琐事务，消耗超过70%的精力。
在此背景下，黑龙江省政务大数据中心依托全省政务数据汇聚优势和数字政府建设基础，自主研发“龙政智数”政务大模型，用集约化破解资金瓶颈，用标准化降低使用门槛，用场景化解决真实痛点。
二、实施目标
“龙政智数”政务大模型旨在通过“四统一”集约化模式，打造全省统一的政务大模型服务平台。围绕民政、人社、基层治理等民生重点领域，研发出不少于50个智能体，覆盖数据核验、政策解读、公文写作、风险预警、经济分析等高频场景，实现人工智能在政务领域的集约化、规模化、普惠化应用，构建“省钱、省心、省力、省时”的人工智能公共服务新范式，形成可复制、可推广的“龙江模式”，为全国数字政府建设提供样板。
三、建设内容
1.总体架构设计
图一：技术架构图
（1）算力层。采用信创架构，重点抓好两个协同，一是通用模型和轻量模型协同部署，术业有专攻，节省Token，提升质量；二是GPU和CPU协同联动，实施算力异构，降低成本，减少开支。在全国政务领域率先搭建了智能算力调度平台，对全省智能算力弹性调度、按需分配。目前，仅用100P智能算力就支撑了全省应用。
（2）数据层。依托数字政府汇聚的4500亿政务数据、60个高质量数据集，通过两种方式为龙政智数顺畅供给数据。
一是物理供给，数据可用又可见、数据到我家，比如市场监管、社会保障等方面的数据，模型以库表方式调用。
二是逻辑供给，数据可用不可见、数据不搬家，比如税收、电力等方面数据，模型以数据接口和可信空间方式调用。
（3）训练层。把大模型比喻成一匹野马，龙政智数训练层则是给这匹野马戴上Harness（马具），运用Harness这套工程外壳更好地驾驭提示词、上下文、工具调用、反馈循环等共同动作，充分释放大模型能力。
2.构建智能底座
龙政智数由黑龙江省政务大数据中心统筹，在省级层面集中建设龙政智数政务大模型的核心能力基座，创新采用“省级统建、全省共用”的一体化建设模式。省级统建算力、数据、模型、能力四大基座，各地无需自建技术平台，直接通过政务外网调用省级提供的API服务或智能体模板，快速定制本地特色应用。实现了“一次投入、全省受益”，避免13个地市重复建设，让基层单位“零门槛”享受前沿智能服务。
3.跨域数据融合
构建“双原点+双模式”数据汇聚体系，以身份证明和营业执照为信任原点，采用物理集中与逻辑集中相结合方式，汇聚63个部门17种类型共计4500亿条数据。强化数据源头治理，推行统一数据标准，确保数据质量与安全，数据合规率达98%。2024年、2025年，我省先后通过了DCMM、DSMM认证。
4.应用体系建设
依托总体架构，打造管理、训练、场景“三个中心”。
图二：龙政智数“三大中心”
（1）管理中心
立足“四统一”统筹集约模式，监管全省政务领域人工智能建设应用情况，避免出现模型孤岛和资源浪费。2025年4月，建立全省Token监测模型，将Token作为重要指标，对各地各部门应用人工智能活跃度进行评估，开启了政务领域Token产业的标准体系探索。
（2）训练中心
训练中心面向全省各地各部门提供“傻瓜式”智能体开发服务，提供对话式和拖拽式两种方式，非专业人员也能便捷构建智能体。建设人工智能数字孪生工厂，创新“拎数入场、入场成智、成智赋能”模式，形成“三中心、九车间、二十七道工序”的智能体标准化生产流程，实现智能体规模化生产，目前已通过数字孪生工厂生产60个智能体。
（3）场景中心
坚持业务为统领、问题为导向、场景为牵引，形成“2+9”场景应用模式。2是服务群众侧的陪伴类和服务政府侧的随身类两类智能体；9是比数、问数、找数、审数、稳数、写数、析数、解数、构数九大系列智能体。比如：
龙政比数系列：依托数据比对智能体，开展低保、医保、社保等20个场景的数据比对核验。比如低保核验场景，随时批量比对婚姻、死亡、家庭、服刑、经商等9类数据，有效防范资金冒领错发。
龙政审数系列：面向各类业务场景，搭载百万级知识库，支持信息化项目多维度智能评审，自动识别风险、生成评审报告，解决传统评审效率低、标准不统一、政策衔接不及时等问题。
龙政稳数系列：依托群体画像智能体，利用热线投诉、信访、职业、社区矫正、婚姻（含冷静期）等9类数据，为社会群体画像，精准识别社会中可能存在风险的人员，避免个体潜在的“弱信号”演变成危及稳定的“强事件”。
“2+9”场景已全部集成在随身类智能体中，是公务人员的“随身豆包”，搭载了政策解读、数据核验、录音转写等60项功能。目前，全省已有5万名工作人员安装了随身类智能体。
5.安全防护体系
采用多层次安全防护策略，建立统一的模型出口管控机制，对生成内容进行安全检测与敏感信息脱敏。严格限定智能体运行于政务外网环境，采用本地知识库训练与隐私计算技术，构建“数据可用不可见、模型可控可追溯”的安全体系。
四、实施效果
龙政智数每个场景从业务痛点出发，通过实践探索，走出易复制、易落地、易上手的省钱、省心、省力、省时人工智能应用模式。
经济效益：通过“四统一”集约化模式，避免全省13个地市重复建设，仅用100P算力支撑全域应用，大幅降低财政信息化支出。在公共服务场景中，低保核验累计完成24,494轮次，发现存疑数据135,921项，月均避免财政资金损失8,590万元。以“小投入”换来“大收益”，实现公共财政的精准节流与资金安全双重保障。
社会效益：政策解读响应速度提升90%，基层核验效率提升75%，公文撰写时间减少70%，群众满意度提升30%。
“龙政智数”政务大模型先后获得2026数字中国创新大赛“人工智能+治理能力”赛道一等奖、中央网信办“人工智能+政务”规范应用案例、北京大学第四届中国城市治理创新十佳案例奖、国家数据局第四批公共数据“跑起来”示范场景等多项权威荣誉，相关做法被新华社、中国新闻网、经济参考等主流媒体广泛报道。
完成单位：黑龙江省政务大数据中心
完成人：韩石