當前，人工智能（AI）技術在全球范圍內迅猛發展，成為推動經濟和社會變革的重要力量。新一代AI相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等整體推進，正在引發鏈式突破，推動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。

在這種技術變革浪潮下，公共政策的研究、制定和實施等，必須把握AI技術賦能的戰略窗口期，有力應對各種風險挑戰，才能更好地推動AI賦能公共決策質效提升。

蓬勃發展

人工智能（AI）技術作為引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，呈現出蓬勃發展的態勢。

從全球來看，發達國家AI戰略“搶占先機”。美國、歐洲、日本等發達國家和地區紛紛將AI作為國家戰略，投入大量資源開展研發和應用。美國在AI領域的投資領先全球，擁有頂尖的AI實驗室和模型；歐盟制定了“EU AI Strategy”，支持AI技術的發展、部署和合理使用；日本推出了“Society 5.0”倡議，旨在利用AI和其他新興技術推動經濟增長和社會發展。OpenAI（開發了ChatGPT）、Google DeepMind（開發了Genie）等國際機構持續突破生成式人工智能（GenAI）技術邊界，廣泛應用于金融、醫療、教育、交通、工業等領域。

從國內來看，AI大模型“百家爭鳴”。我國高度重視AI技術的發展，將其列為“新基建”的重要組成部分，2017年國務院就制定出臺了《新一代人工智能發展規劃》，提出到2030年力爭成為世界主要AI創新中心的目標。今年以來，國產開源大模型DeepSeek以其強大的深度學習能力和廣泛應用場景迅速成為科技焦點；目前國內字節跳動“豆包”、阿里“通義千問”、月之暗面“KIMI”等大模型已躋身全球第一梯隊，國內大模型競爭已進入白熱化階段。2024年，全球GenAI專利數量迎來爆發式增長，新增專利數達到4.5萬件，與過去十年總和相當。其中，產生自中國的數量達到2.7萬件，占比61.5%，首次位居全球第一。

從落地項目來看，AI場景應用“多點開花”。目前，以GenAI為代表的大模型產業持續火爆，AI落地應用進展迅速，已誕生一批示范性的落地項目。在金融領域，廣發證券“廣發智投”接入百度“文心一言”，實現投研報告自動生成。在醫療領域，聯影智能AI醫療影像輔助診斷系統已覆蓋全國2000余家醫療機構。在工業領域，海爾卡奧斯COSMOPlat首創專家算法庫模型調度實現智能參數推薦，將注塑機行業設備能耗降低5%-10%、節拍提升4%-9%，整體生產效益大幅優化。

在公共服務領域，深圳市福田區上線70名“AI數智員工”，通過240個政務場景終端的精準解析，量身定制個性化智能體，工作效率提升效果顯著。其中，公文格式修正準確率超95%；民生訴求分撥準確率從70%提升至95%；“AI招商助手”企業分析篩選效率提升30%，分析時間縮至分鐘級等。從安徽來看，AI賦能“乘勢而上”。AI產業是安徽重點部署的11個新興產業之一。近年來，安徽立足AI產業“雙招雙引”和“一核兩地多點”產業布局，全省產業發展呈現良好態勢。引進了智象未來、踏歌智行、中科星圖、芯動聯科等一批產業重大項目，涌現出科大訊飛、華米科技、埃夫特等細分賽道的領軍企業，培育出酷哇科技、訊飛醫療、仁潔智能、大有時空、悠跑科技等一批獨角獸、潛在獨角獸企業。合肥人工智能、智能語音集群分別入選國家首批戰略性新興產業集群和先進制造業集群，全省智能機器人產業規模和企業數量穩居全國第一方陣。在AI場景應用方面，安徽省數據資源局在“皖政通”平臺推出本地對話、公文起草、公文糾錯、無差別綜窗助手等創新場景應用，提升工作效率，增強行政效能；合肥市政務OA平臺成功接入DeepSeek大模型，為用戶提供便捷的政策咨詢、公文寫作輔助功能。

重塑效應

AI正在快速改變許多行業的基本面貌和發展生態，呈現“人機共治”趨勢。就公共政策領域而言，AI技術將有助于重塑公共政策研究、制定、實施組織流程，顯著提升公共政策質效。

一是提升研究效率。傳統公共政策研究、制定通常需要耗費大量時間和人力進行數據收集和分析，政策制定周期長，而AI可以大幅提升信息搜集、資料查閱、數據加工、政策比對等方面的工作效率，使公共部門能從繁瑣的信息梳理和文本處理中解放出來，投身于實踐調查和創造性思維培養，推動深層次改革創新。

二是拓寬研究領域。傳統的政策決策往往較多地依賴于經驗判斷、專家意見和有限的歷史數據，而AI技術可以通過對海量數據和信息的比對分析，發現潛在的規律和趨勢，識別復雜系統中的隱性關聯，為政策制定提供更加全面和科學的依據，提高公共政策的系統性。

三是模擬政策效果。AI技術能夠通過模擬和預測，幫助公共部門研判政策實施效果和可能遇到的問題，進而提前進行動態調整，提高政策的精準性、有效性。如清華大學成功構建了基于大模型的“大型社會模擬器AgentSociety”，可精確模擬社會輿論傳播、認知觀點極化、公眾政策響應等。

融合障礙

AI技術應用于公共政策領域雖有“替代”和重塑效應，但兩者深度融合仍存在一定現實困境。

從內容來看，缺乏原創性。AI功能雖然強大，但其機理是通過核心算法分析海量數據進行學習和創作，生成的需求內容是對現有信息的重新組合和排列，通常是“表面化”的，缺乏原創思維和個人創作表達。對個性化、專業化程度較高的細分領域進行推理和創作的精準性，尚不能滿足需求，亟需開展針對性的模型設計和訓練。

從人員來看，復合型人才不足。一方面，AI技術開發人員懂信息技術，但往往缺乏對公共政策的深入了解和實踐經驗，難以將技術有效應用于政策研究、制定、實施的具體場景中；另一方面，公共管理部門人員熟悉行業政策，但因技術門檻較高，難以充分掌握和利用AI技術進行工作。兩者一定程度上存在供需錯配，造成“盲人摸象”和“自說自話”。

從效果來看，?數據應用不充分。在公共政策領域，當前的AI技術主要應用于政務服務領域，以提升行政效率。但在公共政策研究、制定等深度應用需求方面，需要涉及大量專業數據的訓練，而現有的通用大模型訓練數據基本來自網絡，難以獲取大量產業、行業及企業內部數據，導致AI技術在公共政策領域存在應用程度不高、實施效果不好、回答精度不夠等問題。

擁抱變革

AI既是公共管理部門轉型的“催化劑”，也是檢驗其創新能力的“試金石”，唯有主動擁抱技術變革，方能在AI時代不斷提高治理能力，提升公共服務水平。

首先，構建新型決策支持模式。AI更適合承擔“輔助角色”，處理數據篩選、情景模擬等基礎工作，而核心的價值權衡、最終決策仍需人類主導。要聚焦數字政府建設，圍繞各單位實際需求，加快引入DeepSeek等大模型，以AI技術賦能政務服務，有效提升智能化、精準化水平。建立人機協同決策機制，通過技術改進、制度設計和跨部門協作，探索“人類中心+AI增強”的公共管理新模式，在公共政策研究、制定過程中，善于運用大模型技術開展數據分析和效果預測。

其次，加快培養復合型人才。打造學習型組織，定期開展業務培訓和學術交流，引導幫助現有工作人員接受并熟練掌握AI賦能技術，提出專業化的模型設計與訓練需求。提升人才數字化素養，探索建立“政策研究員+技術專家”結對模式，組建AI技術與公共政策深度融合研究小組。強化與高校、研究院所和AI企業的交流合作，推動AI新技術在公共政策領域的實時更新、深入應用。

第三，推動“AI+平臺”有機融合。各行業主管部門沉淀了海量數據和信息，為公共政策研究提供了豐富的基礎資源。如工信領域的“安徽工業大腦”監測中心匯集了從宏觀經濟到微觀企業的多維度信息，重點產業鏈“一鏈一策”研究匯集了全省相關產業的全鏈條信息。要結合DeepSeek等大模型的強大推理分析能力，與現有平臺系統實現有機融合，構建各細分領域專屬知識模型，對數據進行深度挖掘和智能分析，快速識別潛在的經濟趨勢、產業瓶頸和政策影響等，輔助政策研究制定，助力安徽省經濟社會高質量發展。

（作者單位：安徽省工業和信息化研究院，上海大學機電工程與自動化學院）