文｜数智前线 赵艳秋 

DeepSeek带动的新一轮AI大潮中，国内政务市场表现活跃，每周都有新进展。

从事政务应用开发的资深人士杨女士，今年开年以来，几乎六日无休。她所在的应用开发企业，已全面接入DeepSeek，目前与客户打磨的共创项目，也都采用了DeepSeek。

客户和生态的态度发生了巨大转变。之前，大模型应用推进速度，要看客户领导对新技术接受的快慢。现在，客户会积极推进，“很多客户主动找我们去讲课，然后打开场景来看，哪些可以结合AI”。从生态上找过来的企业也很多。“一体机很火，但要落地，客户需要应用。好多硬件厂家找我们做联合应用落地。”

不过，DeepSeek对政务领域的巨大推动，不能简单归结为开源和私有化部署。

“我个人认为，DeepSeek带来的震动是，人们可以自主地使用它。大家突然发现，其实不用拘泥于之前的大模型落地路径，也能用起来。”软通智慧CTO杨旭青说，“DeepSeek到底给我们带来了怎样的变革？很多人认为是工程类变革，但如果换个角度，它之所以能带来这么大的热潮和影响，核心是缩短了各行业AI转型的路径。”

而在政务领域，这种缩短和简化效应，更容易形成催化反应。

 这轮AI激烈地影响到政务

DeepSeek对政务领域的震动很大，从春节到现在，政府部门落地应用的新闻持续不断，影响也极为深远。在深圳龙岗区这个最早部署、应用DeepSeek的政府部门，专门发文，倡导全区积极拥抱DeepSeek，鼓励公务员不仅在工作中，甚至在生活中也要积极运用AI，并将相关情况纳入干部正向报告体系。

以往，任何新技术几乎都是金融行业最早尝鲜，而这次由政务抢先，这其中有一些推动因素。

“从国家政策到两会研讨，都在倡导拥抱AI。在此时代大势下，政府部门要先行先试。”浪潮云山东海若副总经理陈艳清说。

DeepSeek打开了全民的AI意识。很多人在春节期间首次使用它，体验到AI的惊艳效果。大模型性能的提升，本身就提供了很多现成的应用，利用低代码甚至无代码的智能体外壳，便能在行业场景中发挥作用，政务领域便是其中之一。“而且，政务的很多应用，比如写报告，其实打破了智能办公和业务之间的界限。”软通智慧杨旭青分析，这也有力地推动了政务体系快速做出改变。

DeepSeek开源最大好处是可快速、本地化部署，这也与政务应用有很强的共性。

而最为关键的，是AI应用门槛下降，激发了整个生态。近几年政务系统坚持以AI驱动做转型。从去年开始，城市数字化转型都在强调AI中枢搭建和AI场景应用。不过，AI中枢平台建设成本很高，架构也很复杂。但DeepSeek推出后，简化了AI落地路径。

杨旭青以政务问答为例，之前需要政务部门先训练政务问答小模型。如今，DeepSeek已能达到自建平台效果的60%~70%，外挂知识库，能解决另外20%~30%的问题，行业无需再执着于从头训练。各场景能快速落地，让政务行业更容易接纳和认同。而且，落地路径简化，激发大量软硬件服务企业也快速跟上，协助用户展开落地。

此外，AI对地方产业有带动作用。很多城市看到在杭州等地，AI对产业的带动后，也不甘示弱。清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授沈阳发现，各地首先希望AI能推动经济发展与产业升级，例如通过支持智能制造或数字经济来提升本地竞争力。同时，城市管理与治理效率也是重点。

在各地的AI部署，很大程度要靠政数据、大数据局来统筹，由各地大数据产业集团来落地。作为最近一两年才成立的新部门，它们仍在探索履行职责的方式，而这些部门看到，通过政务来牵引产业，是一种有效的模式。

由于上述多种原因，在这轮政务AI落地潮中，各地政府、委办局的态度发生转变。之前，他们抱持谨慎态度。毕竟，涉足的业务场景越多，承担的业务责任也就越大。而今年以来，大家解放了思想。不少地方一次性提出数十个场景。比如，济南市今年计划要做200多个数智员工。大家全都打开场景去看如何与AI结合。

 缩短落地路径，会持续产生影响

不少政务领域的应用服务商发现，DeepSeek推出后，模型落地的门槛在大幅下降。

“之前我们可能要在基础模型上精调，花费很大算力，也要投入很多精力。”华宇资深人士告诉数智前线，“现在这个过程都要省掉了。一些应用，DeepSeek满血版都不需要精调，我可能通过提示词+业务规则就搞定了。”华宇是政务和法院领域一家增值应用服务商。“由于底座大模型的提升，我们在上面也能开发更多的应用场景。”

DeepSeek-R1深度推理也开启了一个新模式，就是呈现整个思考过程，这对政务应用的精准回溯非常关键，让用户能更好理解模型给出结果的依据。

杨旭青以今年亲身经历的一个政务项目中矛盾调解应用举例，像公租房矛盾调解，DeepSeek会告诉社工，根据规章制度，要先联系负责公租房的企业物业。同时，它也提醒社工，考虑到部分企业改制，如果无法顺利找到对应的企业物业，可以转而求助房子所在的居委会。“本来社工对这类复杂流程可能并不熟悉，但DeepSeek的思考过程都告诉了他。”

而这些情况都不需要训练，只要结合一些政务专有知识库，就可以落地。

相比较而言，原来政务系统是按照智能中枢模式去设计的，用户要先有算力、有模型、有MaaS平台、有应用和智能体构建这样一个体系。而在现阶段，用户不用考虑这么复杂的情况，他们可以先选择一体机，算力、模型都有了，只要对接场景，就可以在一些场景中落地。

“政务与医疗或AI for Science不同，它首先是服务于产业、服务于民生、服务于企业的基础服务，因此，也最容易体现DeepSeek缩短技术路径的效益。现在，先外挂知识库，马上就会有一些变化。然后，再通过模型蒸馏，在第二阶段去改进它，这个过程比原来要快很多。”杨旭青强调。

如果按照之前的路径，政务AI转型可能需要两三年，但现在路径缩短，把原来一年干的事情，两个月就干完了。

“DeepSeek带来了落地路径的明显变化。”厦门众数信科创始人兼CEO吴炳坤告诉数智前线，如今，他们先将DeepSeek蒸馏，获得更小参数的模型，来降低算力需求，再通过强化学习而不是之前的微调，将数据训练到模型上去。而模型经过强化学习以后，可以反向指导它的深度推理质量。通过这种方法，一些用户实测，比DeepSeek拿来后直接使用，准确率高出15%~20%，而这些效果还在不断提升。

为什么模型蒸馏今年被广泛提及？华宇人士补充，满血版DeepSeek的算力成本，目前需要几百万元，一般客户承受不了。他们实践发现，32b是目前综合性比较好的模型，阿里也推出了QwQ-32b模型。“当然32b模型没法与满血版比，但适合专属助手，类似安全手册、律所卷宗搜索、报告生成这种。”另一位应用服务商CEO告诉数智前线。

在一台国产算力一体机上，只能部署一个DeepSeek满屏版或千问72b模型，但32b模型，可以部署3~4个。

落地路径简化后，大家在比拼什么？“其实挂了知识库，模型能不能理解，回答准不准，要做一些知识处理，也就是知识检索增强（RAG）。最简单的是做向量化。之后，要不要做深层的数据挖掘，比如构建知识图谱？这其实就考验应用服务商业务的积累了。”

 政务应用会被重构吗？

政务应用的构建，因为智能体在发生变化。“智能体会在很大程度上，改变了以一网统管为代表的政务或城市治理类项目的交付模式。”软通智慧杨旭青说。

原来一网统管的交付，要有数据管理层、AI中智能中枢层、MaaS层、调度层以及应用场景。“而智能体就像一个个小的功能方块。政务领域目前在快速开发各种小方块，比如合同审查、分拨调度、矛盾调解......把这小方块通过API调用或Function Call模式，嫁接到现有系统上。”杨旭青解释。

现阶段智能体的应用模式，并没有重写所有应用。就像不久前引起关注的Manus一样，靠Function Call或API，对接到原系统，保存原系统的流程。

“在这一进程中，现有系统将很快融合诸多新型智能体，实现系统的提升。再往下走，我认为智能体技术会逐步开始重写系统了。”杨旭青说，“这是一件好事。”

聚焦智能体应用落地的吴炳坤观察，智能体落地是分阶段的。

“原来大家做智能体时的一大痛点，是大模型还不够强，用口语化方式告诉它要做什么时，大模型理解不了，智能体执行起来也就很容易翻车。”吴炳坤说，DeepSeek推出深度推理模型后，提高了大模型对指令的遵循准确率，加速了智能体落地过程，但智能体仍处在比较前期的阶段，比如说边聊边办、生成表单或PPT这些办公类场景。我们希望智能体能实现比较复杂的场景，比如多智能体调用，也就是中级应用。

“Manus的重大改变就是多智能体协同。”杨旭青说，未来，如果整个业界趋势是这样的，政务系统必然也会发生很大的重启。比如在共享单车堆积场景下，一张图片、一句话会激发多智能体调度，有调远方摄像头查看的、有分拨的、有派工单的、有跟踪结果的，在事情处理好之后，还有做评价的，这也是政务系统需要的。

“到那时，政务也有可能是一个积极的参与者和改写者，就像现在参与DeepSeek落地一样。”杨旭青说。其实他们已经在智能体上投入一年多，在为政务客户提供DeepSeek部署的同时，也提供智能体平台和数十个现成的智能体。

对于当下政务在这一轮AI落地的进展，杨旭青认为，第一阶段成果呈现已经完成，就是将DeepSeek部署起来，拿出示范性场景和效果。第二阶段是相对复杂的场景，这些场景与政务业务系统的融合度更高。“我们已经看到客户，认真组织研发团队去研发了，两三个月内，我们会看到一些应用，像一些城市一网通办通过DeepSeek提供市民服务。同时，会逐步看到一些多智能体调用的应用，甚至这两个发展会并行。”

“我个人认为，未来两三个月内，我们会看到政务系统不断变革、不断出现新的东西。”他说。