政务智能体时代：从“人找服务”到“服务找人”的跃迁

在深圳，一位年过60刚刚退休的李阿姨，面对公积金提取时犯了难。八类提取政策、15到20种的提取组合场景，每一种选择背后都是不同的利息损益……

但这一次，“政务智能体”基于她的退休状态、存款余额、贷款和身体状况，自动评估利息最大化路径与风险应对能力，推荐出最划算的提取方式，并全程无感办结。

智能体+Skill能力的结合，就像为每一位市民配备了一位专属的政务顾问，以“一人一策”的方式弥合了公众认知与复杂政策之间的鸿沟，实现了真正意义上的精准服务。

华为政务一网通军团副总裁夏国环

这个案例，是8月27日的贵阳数博会上华为政务一网通军团副总裁夏国环在“数智融合与政务创新发展大会”的主题分享中提出的，他以此为例展示了“智能体+Skill”如何以“一人一策”的方式，弥合公众认知与复杂政策之间的鸿沟。

这种变化，正是智能体时代带来的独特印记，它让人工智能不再只是辅助工具，而成为能够自主完成任务的主体，同时加速融入医疗、教育、制造，乃至政务服务等细分领域。

01

三个问题

叩开智能体时代的大门

无疑，智能体时代的到来，正引发一场覆盖政府、企业与个人服务的全方位变革。

在政府侧，我们看到治理模式正从“人找服务”转变为“服务找人”；在企业端，招商与政策服务正从标准化推送升级为基于企业画像的精准匹配；在个人服务领域，像深圳李阿姨这样的普通市民，则成为这场变革中最直接的受益者。

中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯

中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯也指出，中国发展AI最大的优势正是场景和数据优势，当前模型能力已具备赋能实际生产的基础。

而当智能体从单点试验走向规模化落地，深层的结构性挑战则开始浮现。华为政务一网通军团副总裁夏国环在贵阳数博会上抛出了三个问题：“数字化时代的架构如何向智能化时代架构演进？智能体时代如何携手伙伴和客户共同创新？基于结果和价值，如何推进智能体的规模落地？”

首先，看架构演进之问。过去十余年，政务数字化建立在“云网数智”的五层堆叠架构之上，SaaS、PaaS、IaaS各司其职，分层清晰但却层级割裂。而智能体的运行逻辑完全不同，它需要穿透所有层级，实时调用算力、数据、模型与业务能力。

如果在旧架构上“打补丁”，智能体就只能停留在问答机器人的层面，无法真正实现自主决策与任务执行。答案在于将AI能力视为贯穿所有层级的血液，而非捆绑在某一个层级上的插件，唯有打破边界，实现AI能力的横向穿透，才能支撑起智能体时代的敏捷响应。

其次，看协同创新之问。智能体时代的创新不能是每个企业的闭门造车，当开源模型让技术门槛大幅降低，当AI Coding让普通公务员也能参与智能体开发，创新的主体正在加速扩展到“生态共同体”。

深圳今日人才信息科技有限公司联合创始人郎明

深圳今日人才信息科技有限公司联合创始人郎明表示，2025年初公司第一个政务样本点落地后，已从深圳出发，覆盖全国近30个核心省市区，落地政务五大核心板块共200多个细分场景，下沉到街道、社区等基层单元。这一成果离不开深圳福田区开放近30个委办局共200多个场景供团队打磨训练。

这种变化要求的是开放接口、共享标准与联合运营的新模式，而非传统的项目交付逻辑。而华为所倡导的开放架构，正是为了降低伙伴介入的门槛，让懂业务的人能用AI工具解决自己的痛点，而非等待漫长的定制开发。

最后是规模落地之问。智能体的价值不在于“有没有”，而在于“有没有用”。就如夏国环所强调的，“以价值锚定场景，以结果验证成效，才能打通智能体从试点到规模化的落地路径。”

实际上，这三个问题的提出，将焦点从智能体能做什么延伸到了智能体如何真正在业务场景中落地。而政务服务领域，恰恰是检验这三个问题答案的最佳试验场。

02

三个阶段

智能体重写政务服务的底层逻辑

客观地说，政务服务之所以成为智能体落地的前沿阵地，有两个方面的驱动力。

一方面是源于政策层面的牵引，“十五五”规划将数智治理能力现代化作为核心目标，已有多个省域和重点城市全面推进相关政策落地；另一方面则源于业务层面的迫切需求，政务服务覆盖人群最广、规则最复杂、容错率最低，传统数字化手段在效率提升上已逼近天花板，亟需新的能力范式实现突破。

从落地节奏看，政务智能体的演进速度也快得惊人。2024至2025年的单点试点阶段，以深圳“深小i”为代表，还只能基于大模型和业务知识库做被动式静态知识检索；到了2025至2026年的多点深化阶段，单Agent已能进行局部编排，并可以完成简单的任务拆解和工具调用，南山的招商助手、广州的AI公务员是这一阶段的典型样本；而从2026年起，全域渗透阶段开启，多Agent全域协同成为核心特征，跨层级、跨部门的自主分工调度让“全流程自主闭环”从概念走向现实。

黑龙江省政务大数据中心党委书记、主任张海军给出了有说服力的数据：“龙政智数”大模型依托昇腾算力搭建三层架构，可通过三种模式快速开发智能体，开发周期从两个月压缩至三天，目前已在政务、产业、跨境服务等领域落地百余个智能场景；深圳市龙岗区政务服务和数据管理局副局长席炜分享的“龙小二”城市治理智能体，则在台风“红霞”防控、占道经营等实践中，完成了从被动处置向事前预判、全域防控的转变。

当然，要适应这种变化，技术架构的重构是重中之重。智能化时代的新架构从传统云架构的五层被压缩为三层：底层是AI原生基础设施，实现智算网存一体化与存算分离；中间层是MaaS与Token服务，将传统PaaS的资源配置逻辑升级为模型能力供给逻辑；顶层则是面向多样化场景的智能体应用。架构的跃迁，让AI能力不再是被调用的“功能”，而是贯穿所有层级的能力。

当架构的桎梏被打破，政务服务智能体带来的变化就更加一目了然，在市民端，最显著的变化是从 “智能问答” 迈向 “一聊就办”。以深圳的公积金智能提取为例，面对李阿姨那样的复杂情况，智能体不再是被动的信息提供，而是主动的分析和办理，真正实现了“一人一策”。

同样的变化也在向企业服务和公务员办公延伸。夏国环在演讲中指出，在重庆、西安等地的实践中，企业服务智能体正在从“接诉即办”走向“未诉先办”，系统不仅即时回应企业诉求，还通过语义聚类分析挖掘共性问题的成因。以某市月度诉求1125件为例，政策咨询类占比24%、要素保障类占比20%，系统能够针对共性问题做多维度剖析，精准定位成因，自动生成对策建议，并自动生成工单智能交办给对应部门办理，全程跟进处置反馈。

这代表着智能体的价值已经超越了“应答”，延伸到“发现”和“解决”，它开始具备在运行中主动识别系统性问题、批量化解同类矛盾的能力。

03

三重支撑

托起政务智能体规模化的力量

当政务智能体从试点走向规模落地，我们也不禁会思考：这场进化需要什么样的支撑力量？答案不在单一的技术突破，而在底座能力、适配能力与开放生态的系统性重构。

第一，为什么需要新一代城市AI底座？因为智能体的核心驱动力是算力与算法，而传统政务云往往偏重通算与存储，难以满足大模型训练与推理对智算资源的高并发、低延迟需求。同时，本地化部署的政务云在算力扩展性上存在瓶颈，且难以便捷地引入MaaS等公共云上的模型服务。

正因为如此，夏国环提出，要打造“政务云+公共云”混合架构的新一代城市AI底座，既保障核心数据不出域的安全合规，又借助公共云上的政务智能服务专区实现算力普惠与模型赋能，为各类政务智能体的开发与运行提供了肥沃的土壤。

第二，为什么需要智能体适配改造？因为，政务系统历经多年信息化建设，沉淀了大量的存量系统，这些系统往往基于X86架构、传统数据库或特定中间件开发。在自主创新的政策推动下，迁移适配本就是难题，而在迁移过程中融入AI能力，更是难上加难。

因此，华为提出适配改造智能体，利用AI Coding技术，能够在无源码场景下完成Java二进制无损迁移，在有源码场景下自动转换SQL与配置，并将原本天级别的优化改造压缩至小时级，极大地降低了党政系统智能化升级的门槛和难度。

第三，除了技术底座与改造工具，更深远的变化在于组织与机制。正如夏国环所强调的，“AI时代将牵引业务重构、架构重构、商业模式以及组织机制的系统性变革”。

传统的项目制建设、按开发量计价、条块分割的矩阵管理，在追求持续运营、以效果定价、鼓励协同创新的AI时代显得格格不入。智能体的落地，本质上是一场生产工具的革新，它必然要求生产关系随之调整。如何建立以AI为核心、鼓励创新、充满活力的原生组织，是这场变革中最艰难但也最具决定性的升级。

“数智赋能政务创新联盟”正式成立

如夏国环所说，“预测未来最好的方式就是创造它。”2026数博会上，“数智赋能政务创新联盟”正式成立，从算力筑基、数据赋能到智能体落地，政企研多方力量正在汇聚，打通技术、场景、数据、生态壁垒，共同推动政务智能化从单点创新走向体系化、规模化协同发展。华为正躬身入局，以开放的心态、务实的技术与坚定的投入，去重塑每一个办事流程、每一次人机交互，为政务服务插上智能体的翅膀。