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发布日期：2025/7/18
2022年6月印发的《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》中对数字政府的定义有明确表述：将数字技术广泛应用于政府管理服务，推进政府治理流程优化、模式创新和履职能力提升，构建数字化、智能化的政府运行新形态，充分发挥数字政府建设对数字经济、数字社会、数字生态的引领作用，促进经济社会高质量发展，不断增强人民群众获得感、幸福感、安全感，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。2023年7月13日公布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》第二十二条对生成式人工智能技术做出定义，即具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。
通过上述定义，生成式人工智能（AIGC）对数字政府建设的理论赋能，本质上是重构政府运行的底层逻辑，通过技术理性与治理价值的深度融合，推动政府从“经验驱动、科层分割、被动响应”的传统范式向“数据驱动、协同共生、主动预见”的智能治理范式跃迁。具体而言：在决策模式转型上，AIGC依托海量知识理解与智能推理能力，将社会问题的模糊性转化为可量化、可验证的数字孪生实验，使决策从局部经验依赖转向全局数据驱动；在公共服务升级中，AIGC通过多模态交互与精准需求画像，取代“千人一面”的粗放供给，重塑“千人千面”的个性化适配逻辑；在治理结构创新层面，AIGC穿透传统科层边界，以算法为纽带重构“政府—企业—公众”的协同网络。更深层的理论突破在于，AIGC通过行政流程自动化再造与数据要素动态激活，解决了技术赋能与制度张力的矛盾。一方面，AIGC将公文审核、执法文书生成等规则明确型的行政事务自动化处理，释放人力至高价值领域；另一方面，借助隐私计算、联邦学习等技术，在保障“数据可用不可见”的前提下训练模型，破解数据安全与利用的二元对立，实现安全发展的治理均衡。
各级政府部门在推动AIGC项目建设进程中均发挥着重要作用，且发起建设的项目各有侧重与特色。国家级政府部门基于宏观战略布局与引领全国数字化发展的使命，省级政府部门结合区域发展特性与产业优势，积极探索AIGC的创新应用。如四川省人民政府指导开展相关工作，于2025年3月19日发布“智谱诸葛大模型”。该模型依托四川特色产业与政务民生场景需求建立数据体系，覆盖文旅、民生、政务、教育、金融等多个核心场景，助力区域产业智能化升级与公共服务水平提升。市级及区县级政府部门着眼于基层治理与便民服务的实际需求，大力推进AIGC项目落地。2025年2月8日，深圳市龙岗区政务服务和数据管理局在政务外网部署上线DeepSeek-R1模型，随后福田区上线70名“AI公务员”，覆盖公文处理、民生服务等240个政务工作场景，有力提升了政务服务效率与质量。
地方政府私有化部署DeepSeek全流程解析
上述DeepSeek以及豆包、Kimi和通义千问均属于AIGC（人工智能生成内容）的典型应用。其基于大语言模型（LLM）技术，能够根据用户输入生成文本、图像、代码等多种形式的内容，符合AIGC的核心定义。根据公开资料汇总，以地方政府私有化部署DeepSeek为例，整体流程可梳理如下：
1.需求分析与规划
地方政府私有化部署DeepSeek，一方面，要详细梳理政务服务流程，通过问卷调查、访谈等方式，广泛收集政务工作人员及民众对政务服务智能化的需求，另一方面，需充分考量政务外网的架构特点、网络带宽、数据存储与传输能力等技术条件，评估DeepSeek模型在现有政务外网环境中的适配性与可扩展性，确保模型运行稳定且高效。同时，要严格遵循网络安全法、数据安全法、个人信息保护法、《互联网政务应用安全管理规定》等规定，保障数据安全与隐私，明确数据使用边界与权限管理，对涉及个人信息、敏感政务数据的处理制定严格规范，从源头上规避法律风险。此外，还需结合当地政务服务发展战略与财政预算，制定合理的实施计划，分阶段、分重点推进部署工作，确定短期实现基础功能上线，长期达成全面智能化升级的目标，为后续各环节工作奠定坚实基础。
2.数据准备与治理
在地方政府私有化部署DeepSeek的整体流程里，数据准备与治理环节极为关键。首先，要开展全面的数据收集工作，广泛汇聚各类政务相关数据，既有可能涵盖人口信息、企业登记数据、经济统计数据等结构化数据，也可能囊括民众通过12345热线反馈的诉求、政务新媒体平台上的群众留言等非结构化数据。其次，对收集到的数据进行细致清洗，运用数据清洗工具和算法，去除重复、错误、不完整的数据，保证数据的准确性与完整性。同时，依据相关法律法规和政务数据管理规范与标准，对数据进行严格的分类分级，明确敏感数据与普通数据的界限。涉及个人隐私、国家安全等敏感数据，要采取更为严格的保护措施。在数据标注方面，应组织专业团队针对不同的政务应用场景，如智能客服、公文生成、政策解读等，对数据进行精准标注，为DeepSeek模型的训练提供高质量的标注数据，使其能够更好地理解和处理政务业务。此外，建立完善的数据存储管理体系，依托政务外网的安全存储设备，按照分类分级结果对数据进行有序存储，保障数据存储的安全性与稳定性，同时便于后续数据的快速检索与调用，以支撑DeepSeek模型在政务服务中的高效运行。
合规风险
该环节存在多维度风险。其一，数据采集环节可能因过度追求“应归尽归”而超越法定职责边界，部分部门以“提升治理效能”等宽泛目的采集数据，违反个人信息保护法第三十四条“履行法定职责所必需”的要求，形成越权汇集甚至滥用的风险。在“郑州部分村镇银行储户被赋红码”事件中，疫情防控部门之所以能够对储户赋红码，正是因为与疫情防控事务无关的金融管理领域的储户信息被汇集并且被滥用。其二，数据清洗与标注过程中，若未严格核实数据准确性，可能导致“数据污染”，错误的户籍或信用数据经模型训练后衍生出误导性结论，引发决策失误。其三，个人信息整合存在隐私风险，分散的敏感数据（如医疗、金融信息）被汇集后，若未按数据安全法进行分类分级保护，可能因数据库遭攻击或内部违规访问导致大规模泄露。其四，数据治理责任归属模糊，提供机关与利用机关可能因数据合法性、安全性问题相互推诿，如数据衍生过程中出现“马赛克效应”时，难以界定错误源头，形成“数字避责”漏洞。其五，技术操作层面，若采用“原始数据脱敏共享”而非“可用不可见”的接口模式，可能放大数据操控风险，违背“数据不出域”的安全原则，增加隐私泄露与权力滥用的可能性。
3.技术选型与平台搭建
从计算基础设施来看，需考虑选用适配政务外网环境、具备强大算力且符合安全标准的设备。选用高性能服务器，其计算能力要能满足DeepSeek模型复杂运算需求，同时应使用国产服务器，契合数据主权与安全要求，避免使用境外设备带来的潜在风险。在存储系统方面，要确保存储容量能满足大量政务数据的存储需求，并且具备高可靠性与数据备份机制，以保障数据安全，如采用分布式存储系统，实现数据的冗余存储与快速恢复。存储系统需严格遵循数据安全法，对不同敏感级别的数据进行分类存储与加密保护。从开发工具的角度评估，应选择成熟、稳定且安全的工具，确保开发过程的高效性与代码质量，开发工具需通过安全认证，防止引入安全漏洞，开源开发工具需经过严格审查后才能应用于政务项目开发。在框架方面，要选择与DeepSeek模型兼容性好、能支持政务业务场景扩展的框架，以提升系统的可扩展性与稳定性。人工智能（AI）框架包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、多模态处理等框架。政府私有化部署DeepSeek时，需根据其技术特性与政务业务需求综合选择框架。DeepSeek作为大语言模型，核心依赖自然语言处理框架，但政务场景常涉及诸如政策文档图像识别、语音咨询处理等多模态需求，因此可能需结合深度学习通用框架与细分领域框架，形成通用框架支撑底层计算与专用框架处理垂直任务相结合的技术架构。举例说明，在12345热线智能回复中，既需自然语言处理框架实现语义理解，也可能借助计算机视觉框架处理工单附件中的图像信息。
合规风险
私有化部署DeepSeek在选择人工智能（AI）框架过程中，法律合规与技术风险并存。法律合规层面，首先，框架的知识产权归属和使用授权需严格审查，若选用未经合法授权的开源框架或存在使用限制的商业框架，可能违反著作权法和计算机软件保护条例，引发侵权纠纷；其次，依据数据安全法第二十一条数据分类分级保护和个人信息保护法第三十六条数据本地化存储要求，政务大模型的框架设计与部署必须确保数据主权与安全。若未严格遵循国产化替代政策，采用未通过安全审查的国外主流框架，可能导致训练数据、中间态数据或模型参数在传输、存储过程中存在跨境流动风险，违反数据安全法第三十一条重要数据出境安全评估及个人信息保护法第四十条个人信息出境限制的规定；再者，如果未遵循国家发布的AI框架安全标准可能面临监管处罚。技术风险方面，一是框架与政务外网基础设施所使用的国产芯片、操作系统等软硬件的适配性问题，若框架无法与现有环境兼容，将导致算力资源浪费、系统运行不稳定，甚至出现服务中断；二是框架自身的安全漏洞隐患，代码中的缓冲区溢出、算法后门可能被恶意攻击者利用，造成数据泄露或系统瘫痪；三是技术生态依赖风险，若过度依赖某一框架的特定技术生态，当该框架停止更新维护或供应商出现问题时，政务服务系统的迭代升级将面临困境，被迫投入大量成本进行技术重构，影响服务连续性和用户体验。
4.模型训练与优化
该环节，首先要基于政务业务场景需求，精心筛选与准备适配的训练数据，涵盖政策法规条文、历史政务咨询问答记录、政务流程说明等各类政务相关数据，对上述数据进行清洗、标注等预处理，确保数据质量上乘且符合模型训练要求。训练时，可运用迁移学习策略，先利用DeepSeek已有的预训练模型，再针对政务领域进行微调，使其能精准契合政务服务场景，例如对政策解读、智能客服等特定任务进行优化训练。同时，要持续监测训练过程，根据模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等，动态调整训练参数，像学习率、迭代次数等，以提升模型效果。此外，还可采用对抗训练等技术，增强模型的鲁棒性与泛化能力。
合规风险
此环节存在诸多法律合规与技术风险。法律合规方面，依据《互联网信息服务深度合成管理规定》，需确保训练数据来源合法合规，若涉及个人信息，必须严格遵循个人信息保护法的相关规定，保障个人隐私。同时，具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案和变更、注销等手续，并进行安全评估。若未按规定执行，将面临相应处罚。技术风险层面，训练数据质量不佳，如存在错误标注、数据偏差、数据缺失等问题，会导致模型性能下降，出现“垃圾进，垃圾出”的情况，使模型在政务服务场景中给出错误或不准确的结果。而且，训练过程可能出现过拟合或欠拟合现象，过拟合会使模型对训练数据过度依赖，泛化能力差，无法很好地处理新的政务业务场景；欠拟合则导致模型学习能力不足，不能有效捕捉数据特征。此外，模型训练对算力要求极高，若政务外网的计算资源不足，会致使训练效率低下、时间过长，甚至可能中断训练，影响项目推进。
5.测试与试点运行
该环节，需优先选择高频、低风险场景（如公文核验、政策问答）进行小范围验证，通过A/B测试对比人工与AI处理的准确率，并针对模型幻觉问题建立“红队攻击”机制，模拟恶意提问检验输出可靠性。同时需验证技术适配性，包括国产化环境下的算力负载与响应延迟。
合规风险
该环节面临多重法律合规与技术风险。法律层面，若测试过程中未对用户数据进行脱敏处理，可能违反个人信息保护法；若生成内容存在误导性信息，可能引发行政诉讼风险，如智能回复中错误引用已废止的政策条款。技术层面，模型在复杂场景下的泛化能力不足可能导致服务失效，如遇到非结构化的方言投诉工单时无法准确理解语义；算法偏见问题可能引发公平性质疑，例如在企业扶持政策推送中对小微企业存在权重歧视。此外，网络攻击风险不容忽视，如恶意用户通过对抗样本攻击诱导模型输出违规内容，因未进行对抗性测试，导致AI客服被诱导生成涉敏言论。
6.运维与持续改进
在该环节，需要组建稳定且专业的运维团队，负责对系统的日常监控，密切关注系统的运行状态，监测服务器的CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况，确保系统在正常负载下稳定运行；此外，运维团队还需实时跟踪网络流量，及时发现并解决网络拥堵、延迟等问题，保障数据传输顺畅。定期对DeepSeek模型进行性能评估，通过设定一系列关键性能指标，如响应时间、准确率、召回率等，利用模拟真实场景的测试数据来检测模型性能是否达标。若发现模型在某些业务场景下的准确率出现下滑，如在政策咨询场景中对新出台政策解读的错误率上升，需要及时对模型进行微调优化，通过补充最新的政策数据进行二次训练，调整模型参数以提升其性能。另一方面，要建立用户反馈收集机制，通过线上问卷、线下访谈等多种方式，广泛收集政务工作人员及民众在使用过程中的意见与建议，比如用户反馈智能客服回复的内容过于笼统，缺乏针对性，可以依据这些反馈对模型的回复策略进行优化。持续关注行业动态与技术发展趋势，当出现更先进的算法或技术时，及时评估其对政务服务的适用性，若有必要则对DeepSeek进行技术升级，如引入新的优化算法提升模型训练效率。同时，要定期组织运维人员与相关技术人员参加专业培训，提升其技术能力与业务水平，以更好地应对运维过程中出现的各种问题。
合规风险
法律层面，随着数据保护法律体系的日益完善，若在运维过程中对用户数据的存储、使用、传输等环节操作不当导致数据泄露、滥用，相关责任主体将面临严重的法律后果，不仅可能引发公众信任危机，还会使大模型的运营主体面临巨额罚款等处罚。技术风险方面，模型的性能退化是常见风险，随着时间推移与业务场景的变化，模型可能逐渐无法适应新的需求，如对新出现的复杂业务流程理解与处理能力不足，导致服务质量下降。系统故障也不容忽视，硬件故障（如服务器硬盘损坏）、软件漏洞（如操作系统或框架的安全漏洞）、网络攻击（如DDoS攻击）等都可能导致系统瘫痪，影响政务服务的正常开展，造成服务中断，给民众带来不便。
政务服务上线AIGC项目所需时间因项目规模、复杂程度及地区差异有所不同。据公开资料汇总，从数据准备与治理环节开始，该环节需收集、清洗、标注海量政务数据，若涉及多部门数据整合，协调过程复杂，通常需1—3个月。技术选型与平台搭建阶段，要评估各类技术方案、搭建适配政务外网的平台，考虑到安全性与稳定性要求，耗时约2—4个月。模型训练与优化环节，基于政务数据对AIGC模型进行训练和持续调优，可能需1—6个月，复杂业务场景下的模型优化耗时更久。测试与试点运行阶段，全面测试系统功能、性能及稳定性，在小范围试点收集反馈，这一过程大概持续1—3个月。运维与持续改进则是长期工作，贯穿项目全生命周期。整体评估，一个中等规模政务服务AIGC项目从启动到初步上线，大致需要6—12个月；大型复杂项目可能超过12个月。
从公示的中标（成交）公告来看，该类项目报价区间跨度较大。小型政务AIGC应用项目，如基层政府部门引入简单AIGC智能客服辅助咨询，涉及的功能相对单一，数据量较小，报价可能在几十万元到一两百万元。而中型项目，如部分城市构建涵盖多领域政务服务的AIGC平台，实现智能审批、政策解读等功能，报价通常在几百万元到数千万元，如北京经开区项目涵盖8大应用场景及统一平台建设，招标金额约4551万元。大型的市级乃至省级政务服务AIGC项目，因覆盖范围广、业务复杂、对数据安全及性能要求极高，涉及大规模数据中心建设、高性能算力支撑、复杂模型定制等，报价可达亿元级别。深圳市龙华区人工智能项目（一期），投资匡算金额为1.96亿元。综上，AIGC项目的财务成本差异主要受项目功能需求、数据处理规模、技术实现难度、安全保障要求以及供应商成本利润等多种因素影响。
各地区各部门短时间、集中式部署DeepSeek等AIGC平台，不排除可能带来财力浪费与资源闲置问题。DeepSeek作为拥有通用基座、可垂直拓展的混合大模型，在专业政务场景预训练对数据需求极大，本地部署对算力需求也很高。若各自为政地部署，不仅可能造成重复建设与资源浪费，甚至会制造新的数字泡沫，导致资源的不合理利用，无法真正实现技术赋能政务服务的目标。2024年起，国家推动政务大模型建设向集约化发展，明确要求省级政务云平台作为算力枢纽，统筹辖区内大模型部署，避免重复建设和资源浪费，中央网信办发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》强调数据主权和安全可控，要求政务大模型优先采用国产化算力和本地化部署，通过政务云实现“数据不出域”。因地方需求差异、技术瓶颈和管理滞后，分散部署风险仍存在，需通过强化标准执行和生态协同逐步解决。
尽管当前各地区各部门集中部署AIGC平台存在资源统筹的挑战，但这一过程本质上是政务数字化转型的必经探索阶段。从长远看，规模化实践正为政务智能治理积累宝贵经验：一方面，各地在私有化部署中形成的本地化方案，正通过政务信息共享平台转化为可复制的标准化模块，为全国统一的政务AI体系奠定基础；另一方面，算力与数据需求的集中释放，正倒逼政务云基础设施升级，国产服务器厂商基于政务场景优化的异构计算方案、分布式存储系统在多地政务云的落地，反而加速了信创技术体系的成熟。更重要的是，政务领域对AIGC的深度应用，正在打破传统科层制下的数据壁垒——当不同部门基于统一大模型框架开展试点时，客观上推动了人口、企业、民生等跨领域数据的合规流通，这种“以用促通”的模式，恰是破解政务数据碎片化的关键一步。正如智慧城市建设初期也曾面临重复建设质疑，但最终通过顶层设计与协同整合实现了价值跃迁，AIGC在政务领域的规模化部署，同样会在实践中逐步优化资源配置，让技术赋能从“单点突破”走向“系统重构”，最终以局部探索的试错成本换取国家治理现代化的质变机遇。
部分参考案例
参考资料
1.《王锡锌：政务数据汇集的风险及其法律控制》，《华东政法大学学报》2024年第3期，2024-11-26，https://fzzfyjy.cupl.edu.cn/info/1035/16770.htm
2.《四川接入GLM打造省级基座大模型“智谱诸葛大模型”》，四川观察，2025-03-19，https://www.toutiao.com/article/7483500284807873074
3.《写公文、当客服、“防返贫”：当政务系统接入DeepSeek》，南方周末，2025-03-24，https://www.toutiao.com/article/7485251862313173567
4.《河南发出首张大模型备案牌照》，河南省人民政府门户网站，2024-06-12，https://www.henan.gov.cn/2024/06-12/3006539.html
5.《警惕本地部署DeepSeek被“偷家”！漏洞跟它密不可分》，南方都市报，2025-03-18，https://www.toutiao.com/article/7483085127371784745
6.《启明星辰MAF筑牢AI安全防线：Probllama漏洞与ComfyUI投毒事件揭示AI时代攻防新风险》，启明星辰集团，2025-3-5，https://news.10jqka.com.cn/20250305/c666485967.shtml
7.《北京经开区政务大模型服务平台和重点应用场景建设项目招标公告》，北京经济技术开发区营商环境建设局，2025-4-25，http://kfqgw.beijing.gov.cn/zwgkkfq/tzgg/202504/t20250425_4074963.html
8.《保障中心：部署开展Deepseek等大模型赋能防汛保障支撑工作》，广东省水利厅，2025-02-27，http://slt.gd.gov.cn/csdt/content/post_4673385.html