智東西
作者 李水青
編輯 漠影

當下，政務大模型的落地路徑，正在分化出兩條截然不同的跑道：

當不少地方政府選擇以“輕量化”的方式，將DeepSeek等通用模型快速接入政務系統(tǒng)時，上海市規(guī)劃和自然資源局給出了一條更“重”、更深的路線。

近日，由上海市規(guī)劃資源局與商湯大裝置聯(lián)合打造的全國規(guī)劃資源領域首個基礎大模型“云宇星空大模型”（專業(yè)版）上線。這并非一個簡單的對話機器人，而是一個6000億參數(shù)、深度嵌入規(guī)資全業(yè)務系統(tǒng)的行業(yè)大模型：它能調取地圖、做統(tǒng)計，能理解規(guī)劃圖紙、會寫報告，覆蓋從知識檢索、空間分析到?jīng)Q策支撐的完整工作閉環(huán)。

與“把AI接進來”不同，上海選擇的是另一條路徑——把AI裝進去。

在通用模型顯著降低技術門檻之后，政務大模型的競爭焦點，正在從“能不能用”，轉向“好不好用、敢不敢用”。真正的門檻，不再是模型參數(shù)，而在于是否有能力將行業(yè)知識、業(yè)務流程與AI基礎設施進行系統(tǒng)性重構。

云宇星空大模型恰恰提供了一個難得的深度切片。它不是樣板間式的展示，而是一套試圖長期運行、持續(xù)進化的“商品房”級工程，一個政企深度合作打造政務AI的創(chuàng)新試驗。

本文試圖基于對上海市規(guī)劃和自然資源局總工程師莊瀾、商湯大裝置事業(yè)群高級技術總監(jiān)魯琲的深度訪談，拆解這一政務大模型標桿案例背后的聯(lián)合創(chuàng)新邏輯、工程化方法論，遇到的問題，以及對全國政務AI落地的啟示。

一、政務大模型，為何必須“懂行”且“閉環(huán)”？

“AI不是一個簡單的技術變化，和前面的信息化、數(shù)字化有根本不同，它會驅動管理模式和業(yè)務流程發(fā)生顯著變化。”談及年初DeepSeek爆火對政務AI的帶動，莊瀾這樣告訴智東西。

今年國內政務AI市場肉眼可見地表現(xiàn)活躍——深圳龍崗區(qū)發(fā)文鼓勵公務員全面擁抱AI，濟南市計劃打造200多個“數(shù)智員工”，各地以驚人的速度打開AI公文撰寫、市民問答等場景。開源、低門檻、快速見效的“輕量化”路徑，極大地推動了AI的政務普及。

然而，從“工具試用”到“流程重構”，AI從問答寫作進入規(guī)劃、審批、決策等核心業(yè)務深水區(qū)時，能力瓶頸開始浮現(xiàn)。

莊瀾以規(guī)劃與資源管理場景為例談道，真正棘手的問題并不是“查不到答案”，而是：多源異構數(shù)據(jù)如何真正融合？高度依賴“老法師”的專家經(jīng)驗如何沉淀？涉及海量空間要素的復雜決策，能否獲得智能支持？業(yè)務系統(tǒng)之間存在的大量斷點如何連接？等等。

如果只是把通用模型接進來，這些問題并不會自動消失。

魯琲談道：“如果你只是非常簡單的搭個一體機，然后用開源模型簡單地切一些數(shù)據(jù)庫知識庫，效果不會很好?！彼忉專趶碗s的規(guī)資行業(yè)，知識之間存在強關聯(lián)性和優(yōu)先級，“比如總規(guī)和詳規(guī)，詳規(guī)是在總規(guī)的引導下寫的。如果只是把知識扁平化處理，模型天然沒法理解這種關系?！?/p>

正因如此，由上海市規(guī)劃資源局與商湯大裝置聯(lián)合打造的“云宇星空大模型”，從一開始就沒有把自己定位為一個“萬能AI”。

莊瀾強調，其初衷并非替代規(guī)劃師，而是打造一個“規(guī)劃師的AI伙伴”。在整體架構中，它被定義為上海量子城市空間智能模型體系的智能統(tǒng)領——并非行政意義上的統(tǒng)領，而是技術層面的中樞。目標非常明確：把行業(yè)知識、空間數(shù)據(jù)與業(yè)務系統(tǒng)，深度耦合在一個可調度、可演進的智能體系中。

云宇星空大模型試圖做的是讓城市管理從 “靜態(tài)藍圖”走向“動態(tài)適配”。以規(guī)劃領域為例，傳統(tǒng)國土空間管理高度依賴制度規(guī)范與靜態(tài)指標：按人口規(guī)模配置幼兒園、菜場、操場等配套，按技術規(guī)范繪制一張長期有效的藍圖。但在進入存量時代、人口結構快速變化后，這套模式正面臨挑戰(zhàn)。

莊瀾用“15分鐘生活圈”舉了一個具體例子：如果一個區(qū)域老齡化程度變得超過50%，繼續(xù)按既定規(guī)范配置幼兒園，顯然并不合理。真正需要的，可能是按照新情況配置養(yǎng)老、社區(qū)醫(yī)療與適老設施。這意味著，未來的規(guī)劃管理應從“規(guī)則驅動”轉向“數(shù)據(jù)驅動下的自適應調節(jié)”。而這，正是通用大模型難以觸及的深水區(qū)。

政務大模型“敢不敢用”，關鍵在于可信。在這一關鍵點上，上海采取了稍顯“笨重”、卻也最扎實的辦法：讓業(yè)務專家親自下場，構建知識體系。

在云宇星空大模型項目中，上海市規(guī)劃資源局動員全局處長“交作業(yè)”，由一線“老法師”生產高質量問答與思維鏈，最終構建起全國首個規(guī)劃資源領域全貫通語料庫——“坤輿經(jīng)略”。莊瀾對此有一個生動的比喻：“這有點像小朋友自己給自己出考題……但真正考試，還是要找專業(yè)老師?！?/p>

在她看來，業(yè)務深度參與，不只是為了提升模型效果，也是政務大模型規(guī)避風險、確?！叭^正”的前提。這也構成了云宇星空大模型可信基石的第一層。

云宇星空大模型并非一個已經(jīng)跑成熟的“標準答案”。在莊瀾看來，它更像是一場仍在進行中的工程實驗——當政務大模型不再只是“接入”，而是深度嵌入業(yè)務系統(tǒng)時，究竟會遇到哪些真實問題。

二、當大模型能調圖、會統(tǒng)計，政務工作流正在被重構

云宇星空大模型專業(yè)版的核心價值，通過 “問不倒、能調圖、會統(tǒng)計、能識圖、會報告” 五大能力具象化。與多數(shù)政務大模型停留在文本問答不同，云宇星空大模型試圖突破的核心點，在于這種能力結構的變化。

魯琲將其概括為一次“根本變化”——從文本智能，進入時空智能與決策智能的深水區(qū)。

其中， “能調圖” 是區(qū)別于絕大多數(shù)通用模型和輕量級政務助手的 “關鍵跨越” 。“這是當下其他任何一個模型都沒有的能力，它的后臺是一個矢量數(shù)據(jù)庫?！濒敩i談道。通過自然語言，模型可以直接調用二維、三維空間數(shù)據(jù)，如獲取“展示滬派江南水鄉(xiāng)的實景風貌”，實現(xiàn)圖文聯(lián)動分析。這意味著，大模型不再只是“看懂文件”，而是開始“理解城市”。

“會統(tǒng)計”則直面政務數(shù)據(jù)開放與安全的核心矛盾。該功能打通了政務數(shù)據(jù)系統(tǒng)，例如，用戶可以一句話查詢“2024年浦東新區(qū)土地出讓金總額”，并在地圖上高亮顯示相關地塊。在推進過程中，難免遇到部門間數(shù)據(jù)“不敢給”的阻力。上海市規(guī)劃資源局探索出了一條務實路徑：通過明確數(shù)據(jù)使用場景和需求，推動數(shù)據(jù)以 “脫敏處理后產品化” 的方式供給。

再加上“問不倒”、“能識圖”、“會報告”三項能力，云宇星空大模型首次在政務領域形成了一個覆蓋檢索—分析—決策—輸出的完整閉環(huán)。魯琲從技術層面談及了確?！皢柌坏埂钡牧炕晒骸拔覀儤嫿苏麄€上海規(guī)資領域的測試集……在人工問答對里面現(xiàn)在點贊率是95%左右。”其中，專有名詞的準確率達到了98%。相比之下，頭部通用大模型在相同測試集上得分可能只有40%。

不過，在莊瀾看來，這些能力更準確的表述，應當是“已經(jīng)跑通的第一批能力原型”，而非最終形態(tài)?！拔覀儸F(xiàn)在還是很初級的，希望它先從高中生，變成大學生，再慢慢成長為專家。”

在產品形態(tài)上，上海采取了少見的雙版本戰(zhàn)略：

專業(yè)版：部署于政務內網(wǎng)，與“一廳八室”等核心業(yè)務系統(tǒng)打通，直接嵌入專業(yè)人員的工作流，目標是重構日常業(yè)務方式。

公眾版：面向社會開放，嘗試將政府高可信度的空間數(shù)據(jù)能力，以智能接口方式向社會開放。莊瀾透露，其正與一些平臺探討合作，“希望孵化生態(tài)，推動數(shù)據(jù)底座從‘為政府服務’走向‘支撐新質生產力’?！?/p>

短期看，云宇星空大模型試圖釋放的是效率價值。專業(yè)人員不再需要反復查詢系統(tǒng)、手工疊加圖層、撰寫基礎性報告，而是通過幾次簡單的對話獲得初步結果，從而專注于需要經(jīng)驗、創(chuàng)意和綜合判斷的核心決策。

但更重要的是模式層面的變化。通過持續(xù)接入動態(tài)數(shù)據(jù)，規(guī)劃管理正從“靜態(tài)藍圖”，走向動態(tài)監(jiān)測與自適應優(yōu)化。莊瀾提到，其與銀聯(lián)合作的消費數(shù)據(jù)案例，正是一個縮影——通過真實消費行為，反向優(yōu)化商業(yè)布局，而非僅憑經(jīng)驗判斷。

這意味著，大模型時代的城市治理的底層邏輯，正在從“經(jīng)驗驅動”轉向“數(shù)據(jù)與模型協(xié)同驅動”。

要完整實現(xiàn)如此復雜、涉及多系統(tǒng)融合的行業(yè)大模型項目，離不開堅實的技術基礎設施和深度的工程化支持。商湯大裝置在此扮演的角色，遠不止是一個模型提供商或算力供應商。

魯琲提到，商湯大裝置并非簡單提供模型，而是承擔了“從算力、平臺、方案到專家服務”的全鏈路支持。莊瀾用“自帶干糧”來形容項目初期的投入，強調這是一種典型的陪伴式交付。

在技術層面，以下三點尤為關鍵：

模型層：基于商湯多模態(tài)能力，構建“1+6”（基座+垂類）模型體系，實現(xiàn)對文本、圖像與空間數(shù)據(jù)的跨模態(tài)理解與推理，兼顧通用理解與行業(yè)深度。

系統(tǒng)層：創(chuàng)新性地構建了 “智能調度引擎” ，如同一個“AI調度中樞”，根據(jù)復雜指令去協(xié)調時空底板、垂類模型與多智能體，支撐跨系統(tǒng)、跨模態(tài)的復雜決策場景。

工程化層：解決行業(yè)大模型落地中最棘手的定制化開發(fā)、Agent基礎設施構建、高質量行業(yè)數(shù)據(jù)治理與清洗等一系列高復雜、長周期的工程問題。

三、政務大模型“上海實踐”的可復制性何在？

云宇星空大模型項目無疑是特殊的，它背靠上海領先的城市數(shù)字化基底和上海市規(guī)劃資源局前瞻性的業(yè)務積累。然而，其探索過程中形成的范式與方法，仍對全國推進政務大模型建設有參考價值。

首先是一種新型的 “政企共創(chuàng)” 方式，而非簡單的外包交付。

一方面，甲方深度主導：業(yè)務一把手親自參與，業(yè)務專家成為“AI訓練師”，甚至出現(xiàn)“局長批改處長作業(yè)”的場景；另一方面，乙方長期主義：商湯大裝置選擇的不是短期回報，而是高響應度、高配合度的長期投入。

同時，云宇星空大模型也試圖踐行一種新的數(shù)據(jù)觀——從“擁有數(shù)據(jù)”轉向“提供數(shù)據(jù)服務”。

莊瀾反復強調，很多部門混淆了“擁有數(shù)據(jù)”和“使用數(shù)據(jù)”。真正的解決方案，并非簡單共享原始數(shù)據(jù)，而是將數(shù)據(jù)產品化、服務化，按需供給。這一思路，建立在上海市規(guī)劃資源局長期積累的數(shù)據(jù)底座之上。早在2018年，上海就實現(xiàn)了業(yè)務流與數(shù)據(jù)流同步，建成了實時更新、高顆粒度的數(shù)據(jù)庫——這是今天大模型落地的重要前提。

從技術架構看，云宇星空大模型已經(jīng)具備“一地建設、多地復用”的雛形。

其基座模型+智能調度引擎的設計，使規(guī)劃資源智能能力，有潛力向其他部門、其他城市輸出。更重要的是，它被視為一個長期演進工程：從10個知識領域到80個知識領域，從二維調圖到三維空間智能，從“高中生”成長為“博士專家”，試圖建立AI時代系統(tǒng) “持續(xù)學習、共同進化” 的新范式。

結語：打造城市智能基座，上海探索政務大模型新樣板

作為上海探索政務大模型的一個重要試驗，云宇星空大模型不僅打造了一個能調圖、會統(tǒng)計的“規(guī)劃AI伙伴”，還以一種坦誠、深入的方式，將政務大模型走向深水區(qū)所必須面對的數(shù)據(jù)治理、效果可信、業(yè)務融合、持續(xù)運營等現(xiàn)實問題，具象化地呈現(xiàn)了出來。

上海市規(guī)劃資源局的“重裝”模式，正是對這些問題的一套系統(tǒng)性回應草案。它或許不是唯一答案，但其提供的“問題-解決”思路，包括數(shù)據(jù)產品化、人機協(xié)同評估、敏捷共創(chuàng)機制以及長期運營視角，為后來者提供了寶貴的路線圖參照。

當下，政務大模型的落地仍處于初級階段，競爭焦點最終或許還是解決這些深層次、系統(tǒng)性難題的能力之爭，讓AI從政務系統(tǒng)的“華麗外掛”，蛻變?yōu)槌鞘兄卫淼摹爸悄芑薄?/p>