厂商售前方案库 · Vendor Playbook
政府业务 AI 智能化改造
场景方案库
以中央网信办《政务领域人工智能大模型部署应用指引》官方四大类 13 个场景为主轴，叠加条线扩展场景，给出可直接进标书的技术路线、部署形态、报价结构、验收指标与不可承接清单。
PART 00
政策与市场底盘
政务 AI 不是自由市场。谁能建、建在哪一级、用什么模型、能承诺什么，都被 2025 年 10 月那份指引写死了。先把规则读懂，再谈场景。
硬规则 01 · 建设层级红线
县级及以下不再独立建设政务大模型
"地市应在省（自治区、直辖市）统一要求下开展部署应用，县级及以下原则上应复用上级的智能算力和模型资源开展应用和服务，不再独立进行政务大模型建设和部署。"《政务领域人工智能大模型部署应用指引》三、规范部署
翻译成销售动作
- 算力与平台的钱在省、在地市。省级要搭"政务领域人工智能大模型统一服务平台"，与政务云管理平台、政务应用和组件管理平台融合共建，形成资源"一本账"。这是单体金额最大的标，也是最难进的门。
- 区县只能卖场景与应用。再向区县推"建一个你们自己的政务大模型"，方案在合规性初审就会被否。区县的正确姿势是"复用省市模型 + 本地知识库 + 场景智能体"，报价结构里不能再出现 GPU 服务器。
- "模型孤岛"是评审专家的高频质询词。指引明确要探索"一地建设、多地多部门复用"的集约化部署模式。方案里必须有复用机制章节——否则等着被问。
- 省级中标 = 拿到全省渠道。省平台一旦落地，下辖地市与区县的应用层项目天然倾向同一技术栈。省级项目哪怕毛利为负也值得打，这是政务 AI 最强的卡位逻辑。
硬规则 02 · 模型选型二分法
通用场景必须用已备案模型，垂直模型只在专业场景才被允许
"对于智能问答、辅助文书起草等通用性较强、数据资源丰富的场景，需采用市场上成熟，并已完成网信部门备案的模型产品和服务。对于辅助执法监管、市场风险预测等专业性较强、业务逻辑复杂的场景，可利用领域专家知识和专业数据进行针对性训练，打造垂直模型。"《政务领域人工智能大模型部署应用指引》三、规范部署
翻译成报价结构
- 通用场景卖不动"自研模型"。智能问答、文书起草这类场景，客户只会为工程能力付钱——知识治理、RAG 效果、拒答机制、审核流程。基础模型是采购项不是研发项，硬报"模型训练费"会被砍。这类项目毛利来自复用率，不来自单价。
- 垂直模型的合法生存区只有两类：辅助执法监管、市场风险预测。这是指引点名的两个场景，也是唯一能光明正大报训练费、领域数据标注费、专家知识工程费的地方，毛利结构显著优于通用场景。医保基金审核、税务风险扫描、信用监管都归在"市场风险预测"项下。
- 备案是投标资格，不是加分项。所用基础模型必须已完成网信部门算法备案与安全评估。投标前核对备案清单与备案主体名称是否与投标人一致——转售未备案模型是废标风险。
硬规则 03 · "辅助型"定位与内容管控
系统永远是辅助，责任永远在人——这决定了合同能承诺什么
"落实人工智能大模型'辅助型'定位……应在政务大模型应用界面显著位置设置风险提示，明确告知大模型服务的局限性，做好大模型输出内容标识。"《政务领域人工智能大模型部署应用指引》四、运行管理
- 面向公众的场景必须有三道内容闸。指引要求"人工审核、生成内容实时风控、多模型交叉校验"，并"确保输出内容不超出业务范围"。方案里没有代答/拒答机制设计的，技术分会丢。
- 输出内容标识是强制的。《人工智能生成合成内容标识办法》2025-09-01 施行，显式标识（界面可感知）+ 隐式标识（文件元数据含服务提供者名称/编码、内容编号），配套强制性国标同步实施。交付物里要有标识能力的测试报告。
- "涉密不上网、上网不涉密"要落到工程上。指引要求加装保密"护栏"，防止国家秘密、工作秘密和敏感信息输入非涉密大模型。这是一个可以单独报价的产品模块，也是内网项目的必答题。
- 对抗攻击防护写进了运行管理。要求识别并拦截提示词注入、资源消耗攻击。安全网关不是选配。
- 合同措辞的底线：准确率、召回率可以承诺；"审批结果正确"、"决策无误"不能承诺。所有验收指标都应表述为辅助环节的效率与命中指标，最终决定权在办事人员。
政策时间轴
从"要不要做"到"怎么做"到"智能体怎么管"，三年走完。当前处在第三阶段：能力可用已不是问题，可控可审计才是。
2022-12-09
最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见
最高人民法院 · 法发〔2022〕33 号
确立五项原则：安全合法、公平公正、辅助审判、透明可信、公序良俗。"辅助审判原则"明确 AI 不得代替法官裁判，辅助结果仅可作参考，用户有权随时退出与 AI 的交互。
对厂商：司法条线的能力边界由此确定，类案检索、文书辅助可做，量刑建议只能"参考"，裁判文书自动生成不可承接。
2024-01-05
"数据要素×"三年行动计划（2024—2026 年）
国家数据局等十七部门
十二个重点行业的数据要素价值释放路径，政务服务与城市治理均在列。
对厂商：数据供给侧的立项依据，"数据治理 + AI 应用"打包立项的政策抓手。
2025-03-14
人工智能生成合成内容标识办法（2025-09-01 施行）
网信办、工信部、公安部、广电总局
显式标识与隐式标识双轨。隐式标识须写入文件元数据，含生成合成属性信息、服务提供者名称或编码、内容编号。配套强制性国标《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》同步实施。
对厂商：交付清单里必须有标识模块与合规测试报告，尤其是文书起草、数字人、图像视频生成类场景。
2025-08-26
国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见
国务院
六大重点行动：科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作。"人工智能+治理能力"提出开创社会治理人机共生新图景，有序推动市政基础设施智能化改造升级，提升城市运行智能化水平，安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用；并强化 AI 在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用。
对厂商：顶层立项依据。所有政务 AI 方案的第一页都应引这一条，各地"人工智能+"实施方案是未来两年的预算来源。
2025-10-10
政务领域人工智能大模型部署应用指引
中央网信办、国家发展改革委
首个政务大模型专项文件。五章：总体要求、应用场景、规范部署、运行管理、保障措施。定义四大类 13 个应用场景，确立集约化建设层级、模型选型二分法、"辅助型"定位、内容审核与安全责任制度、"部署—应用—评估—优化"闭环。
对厂商：本方案库的主轴，也是标书的通用语言。技术方案的场景命名应逐字对齐这 13 个名称。
2026-05-08
智能体规范应用与创新发展实施意见
国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部
按应用场景和潜在影响开展智能体分级治理。敏感领域和重点行业由网信部门联合行业主管部门确定开放场景，实行备案、检测、问题产品召回等管理措施；生活娱乐、日常办公等低风险领域通过合规自测、信息报告、分发平台管理、行业自律治理。明确用户对智能体自主决策享有知情权和最终决策权，执行操作不得超出用户授权范围；提出"规则内嵌、行为围栏"技术要求，推进智能体标准体系与智能体互联协议（AIP）。
对厂商：政务 Agent 属敏感领域，走备案+检测+召回路径。凡是能替用户"执行"的智能体，都要做授权范围声明、二次确认节点与全量操作留痕。这是 2026 年新增的必答题。
2026 年度
国家数据局 2026 年数字经济与数字社会发展工作要点
国家数据局
2026 年定调"数据要素价值释放年"，八项任务含数字中国规划、一体化数据市场培育、数据基础设施、数据赋能 AI 发展等；推动各地建立健全公共数据授权运营价格形成机制，建立全国统一数据产权登记制度；实施强基扩容、应用赋能等六大专项行动，形成满足 AI 就绪度要求的高质量数据集。
对厂商："AI 就绪度数据集"是 2026—2027 年新增的独立预算科目，可与模型应用分包立项，且毛利高于纯应用开发。
市场现状：热度、结构与算力底座
20.8 亿元
2024 年中国政务大模型及应用市场规模
IDC
2197 条
2025 年 1—9 月政务 + 大模型招标公告（2024 全年 937 条）
公开招标统计
1630 条
同期中标公告（2024 全年 856 条）
公开招标统计
41% ›› 38%
单项目软件占比首次反超硬件（讯飞金华婺城约 3.85 亿元项目）
公开中标信息
≈1/3
政务大模型对人工咨询服务的分流比例
网信办专家解读
≈50%
智能派单与智能预审对人工服务的替代比例
网信办专家解读
三个结构性判断
- 市场从"建平台"转向"填场景"。招标量一年翻倍以上，但单项目金额中枢在下移，软件与服务占比在上升。硬件集成商的日子会越来越难，能沉淀场景资产的厂商赢面更大。
- 竞争格局分层清晰。IDC 口径下 2024 年政务大模型及应用市场浪潮、华为、百度居前三，大汉软件、开普云分列四五；2025 年上半年中标呈现向三大运营商集中的趋势。省级平台是华为/运营商/浪潮的主场，条线应用与区县场景是中小厂商的生存区。
- 国产算力已是默认项而非加分项。昇腾 910B 系列在党政一体机与运营商智算中心中占国产 AI 加速卡部署的较大份额（行业估算 45%—55%），DeepSeek、Qwen、GLM 等主流模型均已完成昇腾推理适配；2025 年国产 AI 加速卡整体份额约 41%，2026 年国产 GPU 份额有望首次过半。投标时的正确表述是"已完成信创全栈适配并提供适配证明"，而不是把国产化当卖点。
谁掏钱、买什么、大概多少钱
| 层级 | 典型采购方 | 能买什么（合规范围内） | 单项目金额区间 | 打法要点 |
|---|---|---|---|---|
| 省级 | 省数据局 / 省大数据中心 / 省政府办公厅 | 统一服务平台、智算资源池、政务数据集与知识库、全省共性场景、标准规范编制 | 2000 万 — 2 亿 | 卡位战。平台标决定未来三年全省技术栈，可接受低毛利换渠道 |
| 地市 | 市数据局 / 市大数据中心 / 市营商环境局 | 市级节点、本地知识库、重点场景建设、与省平台对接 | 300 万 — 3000 万 | 主战场。金额与决策周期最平衡，场景复用率最高 |
| 区县 | 区数据局 / 区政务服务中心 / 街镇 | 仅应用与场景：本地知识库、场景智能体、运营服务。不得含独立模型与算力建设 | 30 万 — 300 万 | 走量。必须产品化，项目制在这个价位必亏 |
| 条线厅局 | 公安、医保、税务、自然资源、市场监管、应急等 | 垂直模型、专业数据标注、条线业务系统 AI 化改造 | 200 万 — 5000 万 | 高毛利区。垂直模型可正当报训练费，但需业务专家储备 |
金额为公开中标信息与行业估算综合区间，非成本口径，落地前须按自身交付成本结构校准。
一个可引用的真实预算锚点
- 北京市 2026 年政务领域大模型应用服务支撑采购项目：第一包"政务大模型共性基础平台运营服务" 393.13 万元，第二包"政务云服务租赁" 2801.87 万元。
- 同项目公布的算力限价：FP16 算力 15,794 元 / PFLOPS / 月；政务云扩展服务最高限价 20.62 万元。这是目前少见的公开算力单价锚点，可用于反推客户预算与竞标价格带。
PART 01
场景全景图
主轴是网信办官方四大类 13 场景——这是标书、评审专家和客户领导共用的语言，技术方案的章节名应当逐字对齐。副轴是条线扩展场景，它们在申报时需挂靠到 13 个官方场景之一，方案库标注了挂靠关系。
筛选
优先级矩阵：客户价值 × 交付确定性
横轴是能不能干成（数据可得性、技术成熟度、验收可量化程度），纵轴是值不值得干（预算规模、复购与复用潜力）。带朱砂外环的是红海场景——需求真实但价格战激烈，靠成本结构而非技术取胜。
政务服务类
社会治理类
机关办公类
辅助决策类
红海场景
坐标为相对定位而非测量值；四角标签是趋势标记，不是严格分类边界。评分依据公开中标信息与交付经验的综合判断。
四象限的打法差异
| 象限 | 场景 | 商业角色 | 打法 |
|---|---|---|---|
| 现金牛 高确定性 | 辅助文书起草、智能问答、资料检索、智能分办 | 入场券与现金流 | 极致产品化，按席位/按调用量收费，交付周期压到 4—8 周。单项目毛利低，靠复用率和续费率赚钱 |
| 灯塔 高价值 · 中确定性 | 辅助办理与智能预审、辅助执法监管、应急处置、智能辅助评审 | 标杆与利润 | 集中最强交付资源做 1—2 个样板，拿可量化成效数据反哺全国复制。垂直模型在此区间可正当报训练费 |
| 红海 高确定性 · 强竞争 | 智能监测巡检、政策服务直达快享 | 规模与占位 | 不要谈技术先进性，谈单路成本、算法数量、复用已有摄像头存量。带硬件的项目注意毛利陷阱 |
| 慎入 低确定性 | 政策评估、市场风险预测（无数据授权时）、灾害预警（无历史灾情库时） | 陪跑或战略投入 | 先做数据可得性尽调。数据拿不到就别投标——这类项目的失败几乎全部死在数据授权而非算法 |
PART 02
重点场景深挖
12 个深挖场景覆盖官方 13 个场景的全部（灾害预警与应急处置合并）。每个场景按统一的 12 项模板展开，可直接拆解进技术方案与商务报价。报价区间为公开信息与行业估算，非成本口径。
PART 03
产品化底座：1 个底座 + N 个场景智能体
指引明确要求"推进模块化开发和多场景复用"。这句话既是合规要求，也是厂商唯一的毛利出路——政务 AI 的项目制单价正在下行，只有把 70% 的交付物变成可复用组件，才能在区县级 30—300 万的价位带上活下来。
参考架构
应用层
场景智能体
场景智能体
智能问答智能预审政策直达文书助手智能分办执法辅助风险扫描评审辅助领导问数
管控层
合规与安全
合规与安全
内容安全网关代答 / 拒答策略多模型交叉校验生成内容标识保密护栏提示词注入拦截全量操作留痕与审计人工接管队列
智能体层
编排与工具
编排与工具
任务编排引擎工具 / API 注册中心授权范围声明二次确认节点多轮状态管理业务系统连接器
模型层
已备案通用基础模型（多模型路由）垂直模型（执法 / 风控）向量与重排模型OCR / 语音 / 视觉模型昇腾 · 海光 · 通用 GPU 适配层
知识层
可信知识库知识治理流水线时效性与版本管理知识图谱切分与索引策略库评测集与回归基线
数据层
政务数据共享交换数据分类分级与台账AI 就绪度数据集物联感知与视频流业务系统库表
六个必须做成产品的组件
| 组件 | 解决什么 | 为什么必须产品化 | 复用率 |
|---|---|---|---|
| 知识治理流水线 | 把红头文件、办事指南、法规、历史工单变成可检索的可信知识：清洗、切分、抽取、时效标注、冲突检测、失效下架 | 每个政务 AI 项目 60% 以上的工作量在这里。手工做一次是项目，做成流水线才是产品。指引要求"打造可信知识库，确保数据源的权威性、准确性和时效性" | 95% |
| 评测与幻觉治理 | 场景评测集自动构建、准确率/拒答率/引用命中率回归、上线前安全测评、线上抽检 | 指引要求"上线前对模型算法、生成内容、应用功能、配置环境、挂接数据、漏洞风险等进行充分测试验证"。没有评测体系就无法验收，更无法在客户质疑时自证 | 90% |
| 内容安全网关 | 输入输出双向管控、多模态识别、敏感词与语义双引擎、代答拒答、提示词注入与资源消耗攻击拦截 | 2026 智能体新规下的强制项，且是可独立报价的安全模块，能挂靠等保与密评预算 | 95% |
| 智能体编排与围栏 | 任务编排、工具注册、授权范围声明、二次确认节点、操作留痕 | 《智能体规范应用与创新发展实施意见》要求"规则内嵌、行为围栏"，用户享有最终决策权。凡能"执行"的智能体都要有这一层 | 85% |
| 权限与审计 | 用户身份识别、按岗位的数据可见范围、全量会话与操作日志、定期审计报表 | 指引明确要求"做好用户身份识别和权限管理"、"定期对日志记录进行审计"。政务客户对此的敏感度高于功能本身 | 90% |
| 效果度量看板 | 调用量、分流率、采纳率、拒答率、人工接管率、办件时长变化、满意度 | 指引要求形成"部署—应用—评估—优化"闭环。这块看板是续费谈判的唯一筹码——没有数据就只能被压价 | 85% |
从项目制到产品制的毛利账
| 模式 | 首个项目 | 第 2—5 个同类项目 | 第 6 个以后 |
|---|---|---|---|
| 纯项目制 | 毛利 25%—35% | 毛利 25%—35%（不改善） | 价格战下降至 15% 以下 |
| 底座 + 场景包 | 毛利 10%—20%（含底座投入摊销） | 毛利 45%—55% | 毛利 55%—65%，可承接 30 万级区县单 |
行业估算模型，用于说明结构差异，非具体财务预测。
PART 04
售前作战手册
分层打法
| 客户 | 真正的痛点 | 开场话术锚点 | 决策链 | 常见否决点 |
|---|---|---|---|---|
| 省数据局 / 大数据中心 | 要向省政府交"人工智能+"答卷，但怕建成模型孤岛、怕出内容事故 | "指引要求省级建统一服务平台、形成资源一本账。我们的方案重点在怎么让地市和区县真复用起来，不是再建一套。" | 局领导定方向，处室定技术，专家评审定分数，财政定盘子 | 复用机制说不清；安全责任边界模糊；与既有政务云 / 应用组件平台的融合方案缺失 |
| 市数据局 / 营商环境局 | 要出可对外宣传的成效数字，又不能被上级说重复建设 | "我们先做一个能上简报的场景，用可量化的分流率和办件时长说话，再复制到其他委办局。" | 分管副市长关注亮点，局长关注不出事，处长关注能不能按期上线 | 成效指标不可量化；上线后无人运营；与省平台对接方案不清晰 |
| 区县政务服务中心 | 窗口人手不够、12345 工单压不下来、上级要求接入但没预算 | "复用市里的模型，你们只出知识库和场景配置。三十万级的预算，六周上线。" | 中心主任基本可拍板，走区级财政小额采购或框架协议 | 报价里出现服务器；周期超过一个季度；要求区里自己整理知识库 |
| 条线厅局 | 业务量大、专业性强、通用模型根本不懂他们的规则 | "这是指引点名可以做垂直模型的场景。我们的差异化在规则库和领域数据，不在参数量。" | 业务处室是真正的需求方与验收方，信息中心只管合规与集成 | 厂商没有业务专家，讲不出他们的规则细节；数据出不来；触碰执法责任边界 |
标书要点：把指引写进技术方案
- 场景命名逐字对齐官方 13 个名称。评审专家拿的是指引原文，你写"智能客服"他找不到对应项，你写"智能问答"他直接给分。
- 专设"集约化与复用"章节。说明如何复用上级算力与模型、如何避免模型孤岛、如何纳入省统一服务平台的资源一本账。这是 2025 年 10 月后新增的高频评分项。
- 专设"安全与合规"章节，逐条对应指引第四章。安全责任制度、用户身份识别与权限管理、内容审核三重机制、风险提示与内容标识、分类分级治理、应急处置预案、对抗攻击检测处置、日志管理与定期审计、保密护栏与"涉密不上网"、上线前安全测评。逐条应答，不要合并。
- 附备案与适配证明。基础模型的算法备案编号与备案主体、信创全栈适配证明、等保测评结论。这些是资格性材料，缺一项即废标风险。
- 验收指标写成辅助环节指标。参考写法：智能问答"知识库覆盖问题的首答准确率 ≥ 90%，引用可溯源率 100%，超范围问题拒答率 ≥ 95%"。不要写"答复准确率 ≥ 99%"这种无边界承诺。
- 把评估闭环写成一个可交付物。指引要求"部署—应用—评估—优化"闭环与动态评估评价体系。提供效果度量看板 + 季度评估报告，既是加分项，也是续费入口。
- 智能体类项目补充授权与围栏说明。2026 年后凡涉及自动执行的方案，需说明授权范围、二次确认节点、用户最终决策权的实现方式，以及备案与检测的配合计划。
常见异议与应答
| 客户说 | 真实顾虑 | 应答 |
|---|---|---|
| "它要是答错了，出了舆情谁负责？" | 怕问责，这是政务客户的第一顾虑，高于一切功能诉求 | 不要辩解准确率。直接讲三层防线：知识库范围内才答、超范围强制拒答、面向公众的答复走人工审核或实时风控 + 多模型交叉校验，并按指引在界面显著位置设风险提示与内容标识。再补一句：系统是辅助定位，最终答复由工作人员确认发出，责任链条不变。 |
| "我们已经有政务云和一网通办了，为什么还要建这个？" | 怕被审计说重复建设 | 强调融合而非新建：按指引要求与政务云管理平台、应用组件管理平台融合共建，纳入统一资源一本账；本项目是在既有系统上叠加能力层，不新增独立入口。 |
| "开源模型免费，我们自己搭一套不行吗？" | 预算紧，也确实见过失败案例 | 承认模型确实不贵。把成本结构摊开：真正的成本在知识治理（占 60%+）、评测体系、内容安全合规、备案与测评、以及上线后的持续运营。自建团队第一年做一个场景的人力成本通常高于采购三个场景。再问一句：知识库谁来维护？这个问题客户答不上来。 |
| "必须全国产化，你们支持吗？" | 信创目录考核 | 直接给适配证明清单，不要展开讲技术。表述为"已完成昇腾/海光全栈适配并提供第三方适配证明"，同时说明模型侧 DeepSeek、Qwen、GLM 等主流开源模型的国产卡推理适配现状。 |
| "能不能让 AI 直接把审批做了？" | 领导要"秒批"的宣传效果 | 可以做智能预审 + 自动核验 + 符合条件的免审即办，但审批决定权保留在人或规则引擎，不由大模型作出。区分清楚：大模型做材料理解与要素抽取，规则引擎做符合性判定，人做最终签发。这样既能拿到"秒批"的宣传数据，又不越界。 |
| "上一家上线三个月就没人用了。" | 怕又买一个摆设 | 这是最好的机会。承诺提供效果度量看板与季度评估报告，把使用率、分流率、采纳率写进合同的持续服务条款，用运营指标而非功能清单交付。 |
反面清单 · 不承接 / 不承诺
越过这条线，赢单也是负债
- 不由大模型作出行政处罚决定、行政许可决定、行政强制决定。可做证据梳理、要素抽取、文书辅助与合规性提示，决定权必须在执法人员与法定程序。
- 不承接裁判文书自动生成、自动量刑裁决。最高法法发〔2022〕33 号确立辅助审判原则：无论技术发展到何种水平，AI 不得代替法官裁判，辅助结果仅可作参考。
- 不把涉密、工作秘密、敏感个人信息输入非涉密大模型。指引明确"涉密不上网、上网不涉密"，要求加装保密护栏。涉密环境的项目走独立涉密资质通道，不能与非密项目混做。
- 不承诺"零幻觉""100% 准确"。合同里的准确率必须限定在明确的评测集与业务范围内，并写明拒答与人工接管机制。
- 不做面向公众的无人工复核内容自动发布。包括政策解读稿、答复函、公开通报的自动对外发布。
- 不承接以 AI 输出作为唯一依据的资金拨付、资格取消、信用惩戒。此类场景 AI 只能产生线索与预警，处置须经人工复核与法定程序。
- 不做绕过备案的模型转售。所交付的基础模型必须已完成算法备案与安全评估，备案主体需与合同履约主体关系清晰。
- 不承接超出授权范围的智能体自动执行。2026 年智能体新规明确用户享有知情权与最终决策权，智能体执行操作不得超出授权范围。跨系统写操作必须设二次确认节点。
POC 快速验证包
政务客户的 POC 不是比技术，是比"你懂不懂我的业务"。用两周时间证明三件事：知识治理能力、拒答能力、可量化。
| 阶段 | 时长 | 动作 | 交付物 | 成功判据 |
|---|---|---|---|---|
| D1—D3 数据尽调 | 3 天 | 盘点客户可提供的知识源：办事指南、政策文件、历史工单、法规库。确认时效性与权威版本，识别缺口 | 数据可得性清单与风险提示 | 能拿到至少一个完整业务域的权威知识源。拿不到就应该在这里止损 |
| D4—D8 知识入库 | 5 天 | 跑知识治理流水线：清洗、切分、时效标注、冲突检测。构建 200—300 题的场景评测集，由客户业务处室出题 | 可信知识库 + 客户出题的评测集 | 评测集由客户方认可，不是厂商自己出题自己答 |
| D9—D12 效果调优 | 4 天 | 检索策略、重排、提示词与拒答阈值调优，跑回归 | 评测报告（准确率 / 引用命中率 / 拒答率 / 越界率） | 范围内首答准确率 ≥ 85%，越界问题拒答率 ≥ 90% |
| D13—D14 汇报 | 2 天 | 现场演示，重点演三类：能答对的、答不了会拒答的、有陷阱会溯源的 | 演示 + 评测报告 + 正式方案建议 | 业务处室愿意为其背书。敢当场演示拒答的厂商，比演示无所不能的厂商更容易赢 |
PART 05
附录
政策文件索引
| 文件 | 发布机关 | 时间 | 对厂商的含义 |
|---|---|---|---|
| 政务领域人工智能大模型部署应用指引 | 中央网信办、国家发展改革委 | 2025-10-10 | 核心作战文件。四大类 13 场景、建设层级、模型选型、安全运行管理的全部依据 |
| 国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见 | 国务院 | 2025-08-26 | 顶层立项依据，六大重点行动含"人工智能+治理能力" |
| 智能体规范应用与创新发展实施意见 | 国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部 | 2026-05-08 | 政务 Agent 属敏感领域，走备案—检测—召回；授权范围与最终决策权是新增必答题 |
| 人工智能生成合成内容标识办法 | 网信办、工信部、公安部、广电总局 | 2025-03-14 发布 2025-09-01 施行 | 显式 + 隐式双标识强制要求，配套强制性国标同步实施 |
| 生成式人工智能服务管理暂行办法 | 网信办等七部门 | 2023-07 公布 | 指引明确要求遵守，算法备案与安全评估的直接依据 |
| 最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见 | 最高人民法院 · 法发〔2022〕33 号 | 2022-12-09 | 司法条线能力边界：辅助审判原则，AI 不得代替法官裁判 |
| "数据要素×"三年行动计划（2024—2026 年） | 国家数据局等十七部门 | 2024-01-05 | 数据治理与 AI 应用打包立项的政策抓手 |
| 2026 年数字经济发展和数字社会发展工作要点 | 国家数据局 | 2026 年度 | "数据要素价值释放年"；AI 就绪度高质量数据集成为独立预算科目 |
| 北京市全面深化"一网通办"推进政务服务数智化发展行动计划（2026—2027 年） | 北京市 | 2026 年 | 地方落地范本，可作为向其他省市提案时的参照系 |
数据来源与口径说明
可核实的公开数据（页面中标注了出处的数字）：
- 四大类 13 个场景的名称与定义 — 中央网信办官网发布的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》全文。部分媒体转载将"智能分办"误写为"智能办公"，本方案库以网信办原文为准。
- 市场规模 20.8 亿元、厂商排名 — IDC《2024 年中国政务大模型及应用市场》口径。另有"2024 年 AI+政务服务市场 25.4 亿元"的不同口径，二者统计范围不同，不可直接比较。
- 招标与中标数量、软硬件占比、项目金额 — 公开招标与中标公告统计。
- 分流比例、替代比例、AI 产业规模 — 中央网信办发布的专家解读文章。
- 12345 热线成效（辽宁派单准确率 > 90%、响应时间 −30%；桂林 2026 年 3 月 AI 直转工单 3408 件占 16.51%、准确率 92.22%；盐城准确率 +7 个百分点）、智能预审成效（南宁良庆区材料预审 20—30 秒 / AI 审批 10 秒、平均提速 90% 以上；珠海与广西工程建设施工许可核验时间 −70% 以上、数据异常检出率 +50%）、无人机巡检成效（广州白云单机场日巡约 15 平方公里、效率提升 2 倍以上、建筑废弃物识别准确率 81%；无锡"空一张网"整合 500 余架无人机、13 种算法、81 个治理场景、服务 26 个部门）、医保智能审核成效（2023 年追回与拒付 26.72 亿元） — 均为地方政府或主流媒体公开报道，属单点案例，不代表行业平均水平。
- 北京市 2026 年政务领域大模型采购包预算与算力限价 — 公开招标文件。
标注为"行业估算"的数据：各场景的报价区间、交付周期、人力模型、算力估算、毛利结构、复用率、成熟度与竞争烈度评分，均为基于公开中标信息的综合判断，非厂商成本口径，使用前须按自身成本结构与区域市场行情重新校准。优先级矩阵中的坐标为相对定位，不是测量值。