各地級以上市人民政府，省政府各部門、各直屬機構(gòu)：

　　《廣東省加快數(shù)字政府領(lǐng)域通用人工智能應(yīng)用工作方案》已經(jīng)省人民政府同意，現(xiàn)印發(fā)給你們，請認真貫徹執(zhí)行。執(zhí)行中遇到的問題，請徑向省政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局反映。

　　廣東省政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局 

　　2023年12月21日

　　廣東省加快數(shù)字政府領(lǐng)域通用人工智能應(yīng)用工作方案

　　為貫徹國家發(fā)展新一代人工智能決策部署，落實《廣東省加快建設(shè)通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新引領(lǐng)地的實施意見》，將數(shù)字技術(shù)廣泛應(yīng)用于政府管理與服務(wù)，全面深化“數(shù)字政府2.0”建設(shè)，有力支撐廣東全面數(shù)字化發(fā)展，制定本方案。

　　一、總體要求

　　堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導(dǎo)，全面貫徹黨的二十大精神，深入貫徹落實習近平總書記關(guān)于人工智能的系列重要論述精神，按照省委“1310”具體部署，錨定“走在前列”總目標，著力激活改革、開放、創(chuàng)新“三大動力”，搶抓通用人工智能發(fā)展重大戰(zhàn)略機遇，加快與數(shù)字政府業(yè)務(wù)融合創(chuàng)新，打造數(shù)字政府領(lǐng)域通用人工智能應(yīng)用創(chuàng)新引領(lǐng)地，全面賦能經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展，為廣東在推進中國式現(xiàn)代化建設(shè)中走在前列提供有力支撐。

　　到2023年底，政務(wù)大模型體系初步建立，公共數(shù)據(jù)資源普查基本完成，產(chǎn)業(yè)生態(tài)初步構(gòu)建，試點場景取得積極成效。

　　到2024年底，政務(wù)大模型體系基本健全，智能算力資源實現(xiàn)統(tǒng)籌供給調(diào)度，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)要素供給不斷強化，各領(lǐng)域場景應(yīng)用日益豐富。

　　到2025年底，政務(wù)大模型體系日益豐富完善，打造粵港澳大灣區(qū)“數(shù)據(jù)特區(qū)”，數(shù)字政府領(lǐng)域通用人工智能應(yīng)用實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

　　二、主要任務(wù)

　　（一）統(tǒng)籌優(yōu)化布局智能算力資源。

　　1.強化訓(xùn)練算力供給。實施算力伙伴計劃，加強政企合作，加快歸集現(xiàn)有訓(xùn)練算力，增強可共享算力。聯(lián)合算力伙伴建設(shè)訓(xùn)練算力平臺，打造數(shù)字政府通用人工智能算力賦能中心，為各級政府部門提供多元化優(yōu)質(zhì)普惠訓(xùn)練算力。

　　2.構(gòu)建推理服務(wù)算力網(wǎng)絡(luò)。建立政務(wù)算力共享資源池，編制政務(wù)算力資源共享服務(wù)目錄，構(gòu)建全省政務(wù)算力資源一體化調(diào)度機制。加強政務(wù)數(shù)據(jù)中心高速網(wǎng)絡(luò)連接。充分發(fā)揮全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)粵港澳大灣區(qū)國家樞紐節(jié)點韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群作用，強化全省算力、存力、算法、網(wǎng)絡(luò)寬帶等資源協(xié)同調(diào)度。

　　3.推進算力共享和交易。依托廣東省算力資源發(fā)布共享平臺，發(fā)布智算、超算類產(chǎn)品，構(gòu)建算力交易市場運營機制。開展算力“匯聚、發(fā)布、共享”一體化可信交易服務(wù)，打造互聯(lián)互通的算力、大模型、算法交易服務(wù)體系。

　?。ǘ?gòu)建政務(wù)大模型體系。

　　4.統(tǒng)籌建設(shè)政務(wù)大模型。嚴格落實《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等有關(guān)規(guī)定，建立健全政務(wù)大模型研發(fā)及應(yīng)用標準，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集對大模型進行初始訓(xùn)練，在可信環(huán)境下構(gòu)建政務(wù)通用大模型。提供自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等基礎(chǔ)公共能力和模型微調(diào)、模型推理等服務(wù)，打造新型數(shù)字政府基礎(chǔ)設(shè)施?；谛袠I(yè)數(shù)據(jù)集開展相應(yīng)領(lǐng)域的政務(wù)行業(yè)大模型訓(xùn)練，形成具有行業(yè)和地區(qū)特色的大模型創(chuàng)新應(yīng)用體系。

　　5.強化大模型技術(shù)研究。圍繞數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)、推理部署等環(huán)節(jié)，研究高效的數(shù)據(jù)清洗治理技術(shù)，構(gòu)建政務(wù)專屬知識庫。探索模型架構(gòu)創(chuàng)新及大規(guī)模自監(jiān)督學習技術(shù)，提升模型在通用場景的泛化能力。研發(fā)無感標注和高效部署等技術(shù)，提升場景應(yīng)用適配性，形成模型算法自迭代、自進化技術(shù)體系。

　　6.打造政務(wù)大模型一體化管理平臺。構(gòu)建政務(wù)大模型管理中樞平臺，規(guī)范整合大模型推理接口和微調(diào)接口，打通算力平臺和“一網(wǎng)共享”平臺，實現(xiàn)政務(wù)大模型、算力、存力和訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)一調(diào)度管理，保證政務(wù)數(shù)據(jù)不出域、調(diào)用過程可追溯和計量、使用問題閉環(huán)可控。

　?。ㄈ娀瘍?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)要素供給。

　　7.深入實施公共數(shù)據(jù)資源普查。開展第二輪公共數(shù)據(jù)資源普查，摸清公共數(shù)據(jù)資源底數(shù)，匯聚文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)中文數(shù)據(jù)，建設(shè)高質(zhì)量中文語料庫。建立中文數(shù)據(jù)目錄分類分級管理機制，加強政務(wù)數(shù)據(jù)分類管理和分級保護。各地公共數(shù)據(jù)主管部門負責本地區(qū)公共數(shù)據(jù)普查工作，各級政務(wù)部門按照職能規(guī)定、權(quán)責清單和核心業(yè)務(wù)，全量梳理履職過程中產(chǎn)生、采集和管理的公共數(shù)據(jù)。

　　8.開展數(shù)據(jù)標注和訓(xùn)練。以應(yīng)用需求為導(dǎo)向，開展公共數(shù)據(jù)標注攻堅行動，持續(xù)提升公共數(shù)據(jù)標注質(zhì)量，確保公共數(shù)據(jù)標注的合規(guī)性、一致性和安全性?；谡?wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)模擬訓(xùn)練環(huán)境，圍繞政務(wù)服務(wù)、區(qū)域治理、民生實事、鄉(xiāng)村振興等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用需求，探索認定一批機構(gòu)經(jīng)授權(quán)在可信場所進行模型訓(xùn)練。

　　9.構(gòu)建優(yōu)質(zhì)多模態(tài)中文數(shù)據(jù)集。打造公共性、公益性數(shù)據(jù)共享空間，構(gòu)建面向行業(yè)的高質(zhì)量中文語料數(shù)據(jù)庫，推動典型行業(yè)數(shù)據(jù)匯集、訪問、共享、處理和使用?；陔[私計算等技術(shù)搭建可信數(shù)據(jù)標注和模型訓(xùn)練環(huán)境，鼓勵在金融、教育、醫(yī)療、智能制造等行業(yè)創(chuàng)新聯(lián)合訓(xùn)練場景，降低訓(xùn)練成本，提高模型訓(xùn)練速度和精度。鼓勵在依法設(shè)立的數(shù)據(jù)交易機構(gòu)開展數(shù)據(jù)流通、交易。探索打造數(shù)據(jù)訓(xùn)練空間，促進跨領(lǐng)域、跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合。

　　10.打造粵港澳大灣區(qū)“數(shù)據(jù)特區(qū)”。加快推進“數(shù)字灣區(qū)”建設(shè)，探索數(shù)據(jù)跨境雙向流通機制。發(fā)揮橫琴粵澳深度合作區(qū)、深圳前海和河套、廣州南沙等地區(qū)改革先行地制度優(yōu)勢，探索打造粵港澳大灣區(qū)“數(shù)據(jù)特區(qū)”，著力打通業(yè)務(wù)鏈條、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)流通堵點。發(fā)揮港澳制度和資源優(yōu)勢，依托灣區(qū)企業(yè)整合資源，共建共治共享、共營數(shù)據(jù)可信流通基礎(chǔ)設(shè)施，建立灣區(qū)范圍內(nèi)數(shù)據(jù)流通規(guī)則體系和運營機制，提供存儲、共享、交換、訓(xùn)練、加工、交易等服務(wù)。引進境外高質(zhì)量數(shù)據(jù)，建立樣本數(shù)據(jù)融合訓(xùn)練機制，推動“數(shù)據(jù)特區(qū)”人工智能創(chuàng)新場景先行先試。

　?。ㄋ模┩七M政務(wù)大模型多行業(yè)場景應(yīng)用。

　　11.加快政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域示范應(yīng)用。依托政務(wù)通用大模型對廣東政務(wù)服務(wù)網(wǎng)、“粵系列”政務(wù)服務(wù)平臺等進行智能化升級改造，為企業(yè)群眾提供全時在線更加精準、高效的問答、搜索服務(wù)。打造多模態(tài)政務(wù)數(shù)字人服務(wù)，調(diào)優(yōu)政策庫、熱點知識庫、招商引資地圖庫等重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)惠企利民政策精準匹配、及時推送、表單秒批、免審即享。深化個人、法人數(shù)字空間建設(shè)，探索數(shù)字身份和擴展現(xiàn)實（XR）政務(wù)大廳應(yīng)用，根據(jù)服務(wù)對象個性化需求提供混合現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實的政務(wù)服務(wù)。

　　12.推動政府治理創(chuàng)新場景應(yīng)用。經(jīng)濟治理方面，基于全省經(jīng)濟治理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，不斷豐富跨部門跨層級經(jīng)濟治理數(shù)據(jù)，依托“粵經(jīng)濟”平臺，探索運用經(jīng)濟算法模型在經(jīng)濟運行監(jiān)測、分析研判、政策仿真等場景創(chuàng)新應(yīng)用，為各級政府領(lǐng)導(dǎo)提供經(jīng)濟治理輔助決策支撐?；鶎又卫矸矫?，通過多模態(tài)智能感知、智能預(yù)警、智能預(yù)測分析、智能調(diào)度分撥和智能任務(wù)監(jiān)督，形成發(fā)現(xiàn)、預(yù)警、處置、反饋的監(jiān)管治理閉環(huán)。智慧城市方面，探索人工智能與城市大腦、城市物聯(lián)感知、智慧交通、環(huán)境智能監(jiān)測、智慧社區(qū)等場景創(chuàng)新，提升城市管理水平和居民生活質(zhì)量。

　　13.探索政府運行管理輔助應(yīng)用。在粵政易上線AI應(yīng)用超市，充分利用大模型推理型文本類數(shù)據(jù)的閱讀理解、文本摘要、邏輯推理和生成創(chuàng)作的能力，為公文撰寫、會議記錄、資產(chǎn)盤點、項目監(jiān)督、黨建協(xié)同等工作提供支撐，輔助政府內(nèi)部流程優(yōu)化。探索通用人工智能在政務(wù)數(shù)字資源管理、政務(wù)信息化項目審核等方面的輔助應(yīng)用。

　　14.推動人工智能場景開放。基于政務(wù)行業(yè)大模型，積極探索通用人工智能在教育、醫(yī)療、交通、金融等行業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。加快推動人工智能場景開放，常態(tài)化發(fā)布人工智能場景清單，進一步推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

　　15.賦能“百縣千鎮(zhèn)萬村高質(zhì)量發(fā)展工程”。推動政務(wù)通用大模型在縣域發(fā)展場景中的多模態(tài)學習，創(chuàng)新大模型涉農(nóng)場景應(yīng)用，精準助力農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展和“數(shù)字鄉(xiāng)村”建設(shè)，賦能百縣千鎮(zhèn)萬村高質(zhì)量發(fā)展工程落地見效。

　　（五）培育開放共贏的發(fā)展生態(tài)。

　　16.建立政務(wù)大模型聯(lián)合實驗室。聯(lián)合頭部企業(yè)共同組建數(shù)字政府通用人工智能聯(lián)合實驗室，打造數(shù)字政府領(lǐng)域通用人工智能應(yīng)用的“試驗田”“孵化器”，搭建政務(wù)可信環(huán)境，打造政務(wù)大模型集聚地。依托聯(lián)合實驗室，推動相關(guān)理論研究，加快制定政務(wù)大模型標準體系與建設(shè)規(guī)范，開展政務(wù)大模型技術(shù)驗證和應(yīng)用研究。

　　17.構(gòu)建政務(wù)大模型測評體系。建立政務(wù)大模型測評標準，構(gòu)建多模態(tài)、多維度的基礎(chǔ)模型測評平臺。加強測評結(jié)果應(yīng)用，為各地各行業(yè)部門使用大模型提供參考。建立政務(wù)大模型測評管理機制，確保評估過程公正透明，防止評估結(jié)果濫用和誤導(dǎo)。

　　（六）打造可持續(xù)發(fā)展的建設(shè)運營體系。

　　18.健全政務(wù)大模型服務(wù)模式。統(tǒng)籌建設(shè)政務(wù)大模型基礎(chǔ)底座，制定大模型使用管理實施細則，明確預(yù)算標準和政務(wù)信息化項目立項要求，各地各部門結(jié)合實際按需購買算力、數(shù)據(jù)標注等服務(wù)。

　　19.探索多元商業(yè)化合作模式。基于數(shù)據(jù)交易所打造數(shù)字政府通用人工智能專區(qū)，建立專區(qū)運營制度，探索用于產(chǎn)業(yè)發(fā)展、行業(yè)發(fā)展的公共數(shù)據(jù)有條件、有償使用，推動形成基于貢獻的商業(yè)化合作模式。

　　三、保障措施

　?。ㄒ唬┘訌娊M織領(lǐng)導(dǎo)。省政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局牽頭會同省有關(guān)單位，組建數(shù)字政府通用人工智能應(yīng)用工作專班，統(tǒng)籌推進數(shù)字政府通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的各項工作，協(xié)調(diào)解決創(chuàng)新發(fā)展中的重大問題。各地、各部門原則上不再單獨建設(shè)政務(wù)大模型，要按照省統(tǒng)一部署積極探索人工智能技術(shù)與數(shù)字政府業(yè)務(wù)融合創(chuàng)新，相關(guān)工作情況及時報送省政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局。

　?。ǘ┘訌娰Y金和政策支持。建立以財政資金引導(dǎo)、多元社會資本參與的市場化建設(shè)運營模式。積極爭取國家重大專項資金支持，充分發(fā)揮省級科技專項資金作用。在政務(wù)大模型應(yīng)用、政務(wù)大模型聯(lián)合實驗室等方面出臺相關(guān)政策和舉措，形成多維度政策支撐體系。

　?。ㄈ┘訌娙瞬疟Ｕ稀３浞职l(fā)揮粵港澳三地高校、科研院所和數(shù)字化龍頭企業(yè)資源集聚優(yōu)勢，加強人工智能領(lǐng)域產(chǎn)學研合作和人才培養(yǎng)計劃。加快開展專家資源和培訓(xùn)課程儲備，形成一批針對政府部門和參建企業(yè)的培訓(xùn)計劃和課程，提升專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量。完善人工智能、大數(shù)據(jù)等工程技術(shù)人才職稱評價體系。定期開展“數(shù)字灣區(qū)”和數(shù)字政府相關(guān)活動，圍繞通用人工智能等新技術(shù)開展研討交流，營造良好社會氛圍。

　?。ㄋ模┘訌姲踩Ｕ?。結(jié)合數(shù)字政府本質(zhì)安全體系建設(shè)和信創(chuàng)工作要求，加強人工智能內(nèi)生安全、零信任防護等建設(shè)。增強數(shù)據(jù)安全保障能力，建立數(shù)據(jù)分類分級保護基礎(chǔ)制度，健全數(shù)據(jù)監(jiān)測預(yù)警和應(yīng)急處置體系。探索營造穩(wěn)定包容的監(jiān)管環(huán)境，根據(jù)風險等級、應(yīng)用場景、影響范圍等具體情境，實施分級、分類、差異化監(jiān)管。