2025智变A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International编写组（排名不分先后）本书由国际数据和人工智能管理协会牵头完成，参与起草的人员如下：马欢：国际数据和人工智能管理协会、DAMA中国主席沈飞：贝壳找房效率工程中心负贵人，国际数据和人工智能管理协会理事吴大有：国际数据和人工智能管理协会、DAMA中国理事王连印：中国网络安全审查技术与认证中心原党委书记、副主任，研究员王钰：中国安能集团信息化处副处长高级工程师孟维强：中国节能环保集团有限公司大数据信息中心高级业务经理王凡：陕西水务发展集团智能数据有限公司总经理助理，高级工程师李祥宝：百联全渠道电子商务有限公司大数据部高级总监，博士李小青：西安市高层次领军人才，博士张珂杰：杭州趣链科技CEO助理，高级工程师刘源：Altair大中华及东盟地区董事总经理；博士李明：北京三维天地科技股份有限公司数据管理事业群副总裁张旭：用友高端业务群首席数据官王鹤涵：前小米/用友应用架构专家，斑码A!科技CTO谷文哲：深圳竹云科技有限公司执行总裁助理吴应美：贝壳找房效率工程中心产品专家巩诗航：贝壳找房效率工程中心产品专家版权声明：本书版权归国际数据和人工智能管理协会所有，并受法律保护。转载或其他方式使用本书文字或观点，应注明来源。如有意合作，请联系专家团队：(+86)13585834213。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第2页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International目录前言智变的定义与使命5白皮书目标.5第一章技术突破与行业重塑1.1大模型技术突破：让机器“既博学又专精”1.2 Agent技术：从“回答者”到“执行者”1.3行业影响：技术穿透性创新…1.4效率革命的底层逻辑.9第二章智能化转型的三大核心挑战…1021战略驱动：顶层设计与生态协同的双向赋能.102.2技术攻坚：技术架构的平稳落地102.3组织进化：人才-组织-文化闭环第三章A全流程生态：政企协同的伙伴网络123.1三层生态体系：分工与协同.123.2生态协作模式3.3推进A|落地的三步走…13第四章A|应用四层能力体系154.1能力升级：A1能力演进四维跃迁模型.154.2场景渗透：四层能力体系触点184.3价值跃迁：政府与央国企的差异化演进路径19第五章场景战略：双维定位与选择方法论215.1双维定位：价值-难度九宫格的"战略沙盘”.215.2场景自评：A1应用十问模型5.3A应用成熟领域实践…25第六章实施路径：五步穿透法266.1场景锚定一聚焦高价值突破点266.3智能体开发—领域知识注入6.4工程打磨—跨越“可用”到“好用”鸿沟27A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第3页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International6.5持续运营一构建自我进化能力.276.6五步穿透法价值总结…28第七章系统集成：四层融合模式297.1四层融合模式…7.2四类模式对比与选型建议297.3实施指引.…30第八章关键技术：A!落地的核心能力构建318.1技术选型与适配：平衡效能与成本318.2关键应用技术：A1落地的“三把钥匙”338.3工程化护航：从技术到价值的最后一公里.35第九章未来趋势：代际跃迁与组织重构379.1无处不在的A:从Chat到Agent模式，AI融入所有业务流程379.2十倍变革：A1驱动治理和运营效率大幅提升9.3软硬一体：通过更多硬件、端侧计算来拓展A能力379.4数字员工：30%规则性岗位被A1替代，催生A1训练师等新角色9.5治理现代化：精准施策与风险预警9.6产业生态化：跨行业协同与系统优化389.7服务人本化：“无感智能”成为未来服务标准38第十章挑战与应对策略.4010.1数智基座筑基工程.4010.2组织变革破局与人才激活…10.3完善A1治理框架，强化安全、合规与伦理保障后记：智变时代的生存法则.42核心原则：以确定性应对不确定…42行动号召：共建智能化时代的新秩序42面向未来：以主动变革赢得新周期A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第4页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International前言智变的定义与使命在数字技术深度渗透的今天，人工智能(A)正推动一场从“数字化”向“智能化”的不可逆跃迁。这一过程被定义为“智变”一一它并非简单的工具替代，而是通过A!技术重构政府治理模式与央国企产业逻辑的系统性变革。智变的核心内涵在于：●技术穿透性：以大模型、智能体(Agent)、检索增强生成(RAG,Retrieval--Augmented Generation)为代表的技术突破，使AI从辅助工具升级为决策中枢：●业务重构性：通过流程再造、模式创新，实现效率的指数级提升：●生态协同性：打破数据孤岛，构建跨部门、跨产业的智能协同网络。对政府与央国企而言，智变的使命是双重的：●政府侧：以A!驱动治理现代化，从“经验决策”转向“数据决策”，从“被动响应”升级为“风险预判”：·央国企侧：以A1重构产业竞争力，从“规模扩张”转向“质量跃迁”。这一进程与“十四五”规划提出的数字化转型、数据要素市场化配置等战略深度协同，同时嵌入“东数西算”“新基建”等国家级工程，成为实现治理现代化和产业升级的核心路径。白皮书目标本书旨在构建“战略·场景·技术·生态”四位一体的实施框架，解决政府与央国企智能化转型的三大核心挑战：●战略层：厘清A!应用优先级，避免“为AI而AI”的资源错配；●技术层：突破国产化替代、工程化部署等技术瓶颈：●组织层：化解数据孤岛、人才缺口、文化抵触等落地阻力。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第5页共44页DAMA国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International针对政府与央国企共性痛点，提出场景选择价值-难度九宫格及“A!十问”评估模型、五步穿透实施法及系统集成四层融合模式，重点突破从零起步、场景选择、关键技术及人才需求，帮助决策者：·识别高价值场景（如智能审批、产业链预警），快速实现速赢：●构建“咨询-软件-服务”协同生态，降低试错成本；●培育“A!指挥官+工程师+训练师”人才梯队，夯实长期竞争力。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第6页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International第一章技术突破与行业重塑人工智能技术正经历从“工具辅助”到“自主决策”的质变，其核心驱动力是大模型技术的突破与Agent(智能代理)架构的成熟。1.1大模型技术突破：让机器“既博学又专精”大模型如同一位“通才型学霸”，通过海量数据训练获得广泛的知识基础。以DeepSeek为例，其参数量超过千亿级，能够理解并生成复杂的政策文件、技术报告甚至编程代码。●高效推理与轻量化设计：通过架构优化，如DeepSeek-R1采用的MLA注意力机制和MOE稀疏结构，显存占用降至传统模型的5%-13%，推理速度提升3倍以上。这使得大模型能在手机、工业机器人等边缘设备上实时运行，推动AI向生产一线渗透。●多模态融合与逻辑推理：国产模型如Kimi支持20万汉字长文本输入，并结合视觉、语音等多模态数据，实现跨场景分析。同时，模型逐步从“概率生成”转向“逻辑推理”，DeepSeek-R1在国际数学竞赛中得分反超GPT-4,展现复杂任务解决能力。1.2 Agent技术：从“回答者”到“执行者”如果说大模型是“大脑”，Agent则是具备“手脚”的智能体。AI智能体通过“感知-规划-记忆-行动”闭环，己实现从“被动响应”到“主动规划”的跨越。例如，vivo PhoneGPT能基于用户意图自动操作手机应用，完成订餐、发短信等任务，错误率较传统脚本降低75%。其演进路径可分为四阶段：●chat:像博学的朋友，有问必答：●Assistant:像图书管理员，快速检索知识库；●Copilot::像副驾驶，提供实时建议；●Agent:像全能管家，自动完成任务。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第7页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International1.3行业影响：技术穿透性创新人工智能技术正在深刻改变多个行业的运作模式与效率。·在政务领域，自然语言处理与知识检索技术可自动化处理政策咨询与解读，大幅降低人工服务需求。·制造业中，视觉识别与预测分析技术能实时监测生产质量，减少缺陷检测成本并优化产线管理。●能源行业通过设备健康度预测模型，提前预警故障风险，显著提升电网运行稳定性与维护效率。●交通管理借助多模态数据融合与边缘计算，动态调整信号控制策略，有效缓解城市拥堵问题。·医疗领域结合影像分析与临床知识库，辅助医生提升诊断精度，减少漏诊误诊风险。这些技术突破正推动传统业务流程向智能化、自动化方向升级，为行业效率提升与模式创新提供底层支撑。行业技术应用典型场景效率提升政务政策语义理解+RAG政策理解与解读人工客服减少80%制造视觉质检+时序预测生产线缺陷实时检测质检成木降低60%能源知识图谱+强化学习电网设备健康度预测非计划停电减少40%交通多模态融合+边缘计算城市交通信号动态优化通行效率提升25%医疗医学影像分析+临床知识库肺癌CT影像辅助诊断漏诊率下降35%A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第8页共44页DAMA国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International1.4效率革命的底层逻辑大模型技术突破为行业应用提供底层支撑，而Aget的自主决策能力则推动业务模式重构。(1)规则性任务自动化通过A!技术对标准化流程进行端到端重构，将人工干预环节压缩至关键决策节点，推动审批类事务从“人审”转向“机审为主、人核为辅”模式。(2)复杂决策智能化依托多智能体协同框架，整合供应链、市场、环境等多维度数据，推动决策机制从“经验驱动”升级为“数据+算法”驱动的动态优化闭环。(3)服务体验无感化构建跨部门数据共享中枢与智能预审引擎，实现服务流程的“零感知触发、无人工介入”闭环，本质是以数据流动性替代传统材料提交的物理交互。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第9页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International第二章智能化转型的三大核心挑战政府和央国企通过战略锚定高价值场景、技术国产化攻坚、组织敏捷化重构，系统性布局A!技术跃迁。未来需进一步强化政策穿透力、生态协同深度，以及人才长效培育机制，以实现从“工具级应用”到“业务级创新”的质变。组织层技术层战略层2.1战略驱动：顶层设计与生态协同的双向赋能1.政策穿透与高价值场景错定(1)国务院国资委将A1列为央企“十五五”规划核心任务，明确聚焦“战略意义强、经济收益高、民生关联紧”的场景，并通过政策文件明确实施路径。(2)国家战略通过算力基建、数据要素开放等撬动市场活力，同时依托市场反馈优化政策设计。(3)采用“价值-难度”九宫格模型划分场景优先级，实现资源精准投放。2.生态共建与区域协同(1)构建“1+N”联合创新体，联合龙头民企、科研机构深化合作，形成产学研用深度融合的生态体系。(2)区域层面推进“A+优势产业”转化，如能源、制造等领域的技术联动。2.2技术攻坚：技术架构的平稳落地1.算力与模型国产化()硬件层：集中攻关大模型、基础算法等“根技术”，推动芯片、框架等底层技术自主可控。(2)模型层：自研行业大模型，覆盖全模态推理能力，突破国际技术封锁。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第10页共44页DAMA国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International2.开发平台与应用协同(1)工具链：推广国产工具链替代海外平台，完善技术标准与安全体系：(2)场景穿透：建立“四个基于”实施标准（实际需求、场景、数据、商业闭环)，避免技术悬浮，推动技术从实验室向生产力转化。2.3组织进化：人才组织-文化闭环1.多层次人才培育体系(1)实施“揭榜挂帅”机制，培养领军人才，推动校企共建算力共享平台和交叉学科课程。(2)建立数字化素养积分制，将技术应用与晋升考核挂钩。(3)复合型人才：推动“行业+A”交叉课程，组建“行业专家+Al科学家”双导师团队：(4)普惠教有：推广A!通识教育，开发“数字技能护照”记录终身学习轨迹，匹配企业需求。2.数据治理与组织敏捷化(1)构建三级数据治理架构，推动数据互联互通，提升结构化数据覆盖率。(2)设立首席数据官(CDO)与首席AI官(CAIO),打破技术与业务壁3.容错文化与全员参与机制(1)建立“A!创新试错基金”，允许合理失败率，鼓励基层提案纳入晋升考核。(2)推动“前中后台+智能中枢”模式，缩短决策链条，实现敏捷化转型。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第11页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International第三章AI全流程生态：政企协同的伙伴网络3.1三层生态体系：分工与协同政府与央国企的A!落地并非单打独斗，而是需要咨询、软件、服务三类伙伴形成“铁三角”协作伙伴参与，咨询伙伴解决“为什么做”，软件伙伴解决“用什么做”，服务伙伴解决“如何做好”。以下是三类伙伴的核心分工：层级核心角色关键能力典型代表咨询与系统AI战略制定、场景筛选、埃森哲、德勒、集成伙伴业务流程再造华为政企咨询软件伙伴技术底座开发平台、模型训练、数据工程、华为ModelArts、.百度提供者数据治理服务伙伴场景落地场景解决方案、行业知识沉淀、科大讯飞智慧城市、商执行者端到端交付与持续运营汤科技行业解决方案1.咨询与系统集成伙伴：从战略到场景的“导航仪”(1)核心任务：>战略规划：制定3年AI转型路线图，明确优先级场景：>场景设计：将业务需求转化为技术方案；>工程导入：确保国产化技术栈适配。(2)交付成果：A!战略白皮书、场景优先级清单、国产化技术适配方案。2.软件伙伴：技术底座的“工具箱”(1)核心能力：>模型训练：提供行业大模型训练平台：>~智能体开发：低代码智能体生产线：>数据工程：多模态数据湖与隐私计算能力。(2)典型交付：A1开发平台、预训练平台、多模态数据湖。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第12页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International3.服务伙伴：最后一公里的“施工队”(1)核心价值：>场景落地：将技术方案转化为可运行系统：>持续运营：提供模型迭代、故障响应、用户培训等全生命周期服务：>知识沉淀：构建行业知识库。(2)交付成果：定制化AI应用、运营SLA协议、行业知识库。3.2生态协作模式1.政府侧政策牵引+生态招标，构建“咨询-开发-运营”一体化服务链。(1)政策牵引：发布《A!场景开放清单》，明确数据共享规则；(2)联合招标：以“咨询+软件+服务”组合包招标：(3)一体化服务：中标联盟内部分工（咨询方设计架构、软件方提供平台、服务方开发应用)。2.央国企侧联合头部企业共建行业大模型。(1)需求众筹：联合行业头部企业提炼共性需求；(2)模型共建：软件伙伴提供基座模型，企业注入行业数据：(3)成果共享：通过行业协会分配模型使用权。3.3推进A1落地的三步走政府与央国企可通过以下三步高效推进A!应用落地，依托三类伙伴的分工协同，实现从规划到规模化复用的全链路闭环：1.第一步：战略启动一明确目标场景与资源投入由咨询与系统集成伙伴主导，结合业务痛点和政策要求，完成顶层设计与资源规划：(1)场景筛选：通过“价值-难度”九宫格（参考第四章方法论），锁定3-5个高优先级场景。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第13页共44页DAMA国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International(2)资源统筹：制定预算分配方案，明确国产化技术栈要求。(3)交付成果：咨询伙伴输出《A!战略优先级报告》，包含场景清单、技术路线图、国产化适配方案，经高层审批后形成执行纲领。2.第二步：技术落地一部署平台并开发应用软件伙伴提供技术底座，服务伙伴完成场景开发，快速实现从0到1的突破：(1)平台部署：软件伙伴搭建国产化A1开发平台，提供预训练模型、数据湖工具和智能体开发平台。(2)应用开发：服务伙伴联合业务部门，针对选定场景开发智能应用。(3)交付成果：可运行的A!试点系统。3.第三步：规模推广一复制场景并持续优化由服务伙伴主导运营迭代，软件伙伴提供工具支持，实现从单点突破到全面渗透：(1)场景复制：基于已验证的标杆场景，横向扩展至同类业务。(2)持续进化：建立“数据反馈→模型迭代→效果评估”闭环机制。(3)交付成果：覆盖更多目标业务的A!应用网络，并形成《行业知识库》《AI运营规范》等长效资产。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第14页共44页国际数据和人工智能管理协会Data and Al Management Association International第四章AI应用四层能力体系人工智能从工具性辅助到生态级协同的演进，形成“能力升级-场景渗透-价值跃迁”的螺旋式发展格局。4.1能力升级：A1能力演进四维跃迁模型A!能力体系从的能力升级，本质是交互深度、决策权重、信息密度、协同范围的四维突破，划分为chat一Assistant-→Copilot-一Agent四大演进阶段。1.交互深度：从单轮对话到多模态自主决策A1交互能力的进化遵循“信息传递→知识调用→流程嵌入→生态协同”的闭环路径：(1)Chat阶段：基于自然语言处理(NLP)实现单轮文本交互，解决标准化信息查询（如政务咨询、福利查询），技术核心为预训练语言模型。(2)Assistant阶段：引入RAG(检索增强生成)技术，通过向量数据库和知识图谱实现多轮精准问答，动态更新知识库。(3)Copilot阶段：嵌入业务流程的半自动化协同，采用微调框架优化规则引擎，实现各类业务效率提升，周期缩短。(4)Agent阶段：多模态自主决策，整合文本、图像、语音输入生成结构化指令，支持跨系统任务闭环。2.决策权重：从人工主导到智能体自主决策人工介入比例呈现阶梯式下降：(1)100%人工(Chat):Al仅提供数据支持，如传统政务热线，智能客服回复问题后，后台流程需人工全程处理。(2)50%-70%人工(Assistant):AI建议+人工审核，例如某市应急模型辅助决策准确率提升至89%。(3)30%-50%人工(Copilot):人机协同审批，AI承担重复性工作，如某央企HR简历初筛效率提升6倍。A!赋能政府与央国企智能化转型白皮书第15页共44页