全国一体化算力网调度：政务 AI 规模化应用的算力底座如何搭建

当政务服务从“数字化”向“智能化”加速跨越政务AI正从单点试点走向规模化落地——从拉萨的智能审批机高效办结营业执照到青岛的83个政务大模型应用覆盖城市治理全场景再到银川依托算力实现95%以上高频政务服务“全程网办”政务AI的规模化应用本质上离不开稳定、高效、可调度的算力底座支撑。全国一体化算力网调度的核心价值就是打破算力资源“孤岛”让东中西部算力供需精准匹配为政务AI规模化应用提供“随取随用、按需分配”的算力保障。但现实中政务AI算力需求的多样性、复杂性与算力资源布局失衡、调度不畅、安全不足等问题形成鲜明对比如何搭建适配政务AI规模化应用的算力底座成为当前数字政府建设的关键课题。本文结合全国多地真实实践、具体数据和典型案例拆解算力底座搭建的核心路径与实操要点。一、先明确政务AI规模化应用到底需要什么样的算力底座政务AI与消费级AI不同其规模化应用对算力的核心需求集中在“稳定、协同、安全、普惠”四大维度且不同场景的算力需求差异显著这也是搭建算力底座的前提的核心——脱离政务场景实际需求的算力建设只会陷入“建而不用”的困境据调研部分东部地区千卡规模智算中心上架率不足50%已部署服务器实际利用率甚至低于40%。1. 算力需求的“多样性”从通用到智能覆盖全场景政务AI的应用场景贯穿“服务、治理、监管”全链条不同场景对算力类型、算力规模的需求差异极大需实现通用算力、智能算力、超级算力的协同供给高频民生服务场景如社保转移、营业执照办理、政务咨询等需中等规模通用算力支撑要求低时延通常≤5ms保障群众办事“秒级响应”。例如银川市民办理社保转移在自助终端5分钟办结背后是政务算力平台打通40余个部门数据壁垒依托稳定通用算力实现数据实时调取与校验。复杂治理场景如城市管理智能派单、应急事故辅助决策、公众诉求分析等需大规模智能算力支撑用于大模型训练与推理。例如青岛“城管事件智能派单应用”单个事件派发时间由60秒缩短至1秒内智能派单比例达99%以上准确率达94%以上背后是96P国产智能算力的持续支撑。重大政务场景如跨区域数据协同、政务大数据分析、风险预警等需超级算力与跨区域算力调度能力保障海量数据PB级快速处理。例如拉萨依托DeepSeek大模型开展审批数据智能分析上线至今已完成智能分析2213件为风险预警提供算力支撑。2. 核心诉求破解“三大痛点”支撑规模化落地当前政务AI算力应用的痛点正是算力底座搭建需重点解决的问题结合多地实践数据可清晰看出痛点一算力布局失衡供需错配。近60%算力资源集中在东部但AI需求分散在全国西部地区因网络延迟和调度机制不完善难以高效调用东部算力同时部分地区盲目建设智算中心未充分调研政务需求导致算力闲置而部分基层政务AI场景却面临算力不足。例如湛江市为解决这一问题专门面向全市征集AI算力需求谋划建设规模不低于300P的市公共智能算力中心确保算力建设与需求精准匹配。痛点二调度效率低下跨域协同不足。不同部门、不同地区的算力资源独立部署缺乏统一调度平台导致“东部算力闲置、西部算力紧张”“部门算力冗余、基层算力短缺”。例如此前部分地区政务AI大模型训练需调用异地算力因调度机制不完善传输时延超过20ms严重影响训练效率。痛点三安全保障不足适配政务需求。政务数据涉及国家秘密、群众隐私算力底座需满足“数据传输安全、存储安全、调度安全”但部分地区算力平台缺乏分级防护机制难以抵御新型网络攻击甚至出现因安全漏洞导致政务数据泄露的风险。绵阳市游仙区通过部署量子安全专线为政务数据传输穿上“量子铠甲”有效解决了这一痛点。二、核心路径四大维度搭建政务AI算力底座可落地、可复制结合《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》要求以及拉萨、青岛、宁夏、湛江等地的实践经验政务AI规模化应用的算力底座搭建需围绕“布局、调度、安全、生态”四大维度发力每一步都需依托真实需求和具体数据支撑避免“空中楼阁”。1. 布局锚定“东数西算”构建“全国协同本地适配”的算力节点算力布局的核心是“因地制宜、供需匹配”既要依托全国一体化算力网的国家枢纽节点又要结合本地政务AI需求构建“核心节点边缘节点”的分层布局实现“算力跟着需求走”。核心实践案例宁夏湛江宁夏作为全国唯一同时拥有全国一体化算力网络枢纽节点、国家新型互联网交换中心的“双中心”省区依托自身冷凉干燥、绿电充足的优势打造“绿色算力之都”定位为承接东部非实时性政务算力需求如政务数据备份、离线分析同时支撑本地政务AI场景。目前银川依托宁夏算力枢纽实现95%以上高频政务服务“全程网办”算力平台打通40余个部门数据壁垒为政务AI应用提供稳定支撑。宁夏规划到2027年底实现数字经济规模达到2700亿元左右、占经济总量40%以上算力底座成为核心支撑。湛江市则立足本地AI渗透之城建设需求先征集全市政务、企业等各类AI算力需求再谋划建设规模不低于300P的市公共智能算力中心同时出台算力优惠政策择优选择第一批应用场景给予一年智能算力免费试用并提供算力券、模型券、训力券等支持确保算力布局与需求精准匹配避免“建而不用”。关键要点① 核心节点依托国家八大算力枢纽聚焦跨区域、大规模政务AI场景如全国政务数据协同、重大风险预警② 边缘节点部署在地市、区县聚焦高频民生服务场景降低时延≤5ms③ 结合本地资源禀赋如西部地区侧重绿电算力东部地区侧重低时延智能算力。2. 调度搭建统一平台实现“算力调度智能化、按需分配精准化”全国一体化算力网调度的核心的是“统一调度、协同联动”需搭建国家级、省级、市级分级调度平台打破算力“孤岛”实现“算力可调度、需求可对接、资源可共享”这也是政务AI规模化应用的关键支撑。核心实践案例青岛拉萨青岛采用“12N”政务大模型集约化建设模式由市大数据局统一建设政务大模型应用支撑底座将部署在市政务云的96P国产智能算力全部纳入政务云管理平台集中管控实现算力统一调度、按需分配。针对不同政务AI场景调度平台可自动匹配算力资源例如“劳动仲裁类案同裁”应用需中等规模智能算力支撑调度平台可快速分配算力推动文书记录错误率从5%降至2%生成时间从3-5天缩短至1-3天效率提升1倍“应急事故调查辅助决策智能应用”需大规模算力支撑调度平台可联动跨区域算力资源实现相似事故案例推荐准确率达90%以上。拉萨则在高新区搭建DeepSeek政务大模型应用场景将大模型与智能审批系统深度融合通过算力调度平台实现“AI自动审批人工复核”双轨机制。目前拉萨已在7县区规模化部署智能审批机接入DeepSeek大模型个体经营者办理营业执照全流程平均耗时从40分钟缩短至5分钟2025年以来已服务超7342家经营主体为线下窗口分流约1/5的人工服务降低人工成本约20%智能审批材料核验效率提升20%企业满意度达95%以上。关键要点① 搭建分级调度平台国家级负责跨枢纽节点调度省级负责省内跨区域、跨部门调度市级负责本地算力调度② 实现“算力池化”将分散的算力资源整合为统一算力池支持按需调用、弹性扩容③ 建立调度算法模型结合政务AI场景的时延、算力规模需求自动匹配最优算力资源例如1ms时延城市算力网、5ms时延区域算力网、20ms时延跨国家枢纽节点算力网的分层实现。3. 安全构建“全流程防护体系”适配政务数据安全需求政务AI的核心是数据算力底座的安全直接决定政务数据的安全需构建“传输安全、存储安全、调度安全、应用安全”全流程防护体系同时满足等保三级及以上要求抵御各类网络攻击和数据泄露风险。核心实践案例绵阳市游仙区绵阳市游仙区在全市率先完成电子政务外网量子专线加载部署依托西南首个城市级量子城域网采用量子网关加密专线技术在不改变现有网络架构、不影响业务正常运行的前提下为政务外网骨干链路加载融合量子密码PQC与国密算法的加密能力实现政务数据“端到端”全方位量子安全防护有效抵御未来量子计算机对传统加密体系的威胁。此次升级延续“五统一”集约化思路相比传统改造模式节省资金超过60%实现“零感知”升级安全等级却实现质的飞跃为政务AI算力底座提供了可复制的安全方案。关键要点① 传输安全采用量子加密、SSL加密等技术确保政务数据在算力调度、传输过程中不泄露、不篡改② 存储安全对政务数据进行分级分类存储核心数据采用加密存储定期备份结合“东数西算”实现异地灾备③ 调度安全建立算力调度权限分级管理机制明确不同部门、不同人员的调度权限防止越权调度④ 应用安全对政务AI应用进行安全测评定期开展漏洞扫描和渗透测试及时修复安全隐患。4. 生态联动政企协同破解“技术、人才、成本”三大难题算力底座的搭建不是单一部门的事需联动政府、运营商、科技企业、科研机构构建协同生态破解技术瓶颈、人才短缺、成本过高的问题支撑政务AI规模化、可持续发展。核心实践案例青岛宁夏青岛成立青岛市“人工智能政务”实验室发布首批标杆场景及政务场景机会清单吸引科技企业参与政务AI算力底座建设形成“政府主导、企业参与、产学研协同”的生态模式。目前青岛已统筹推动各级各部门83个政务大模型应用上线相关经验入选山东省数字政府综合改革重点任务试点及山东省人工智能大模型“百景智能”典型应用场景。宁夏则加大人才引育力度出台专项扶持政策同时推动算力与能源、农业、政务深度融合拓展高端应用场景应对人才短缺、高端应用不足等制约。此外宁夏试点绿电直供、就近消纳打造“风光—算力”一体化闭环建设降低算力运行成本同时探索碳汇互认结算推动东西部国家枢纽节点间碳汇补偿实现绿色算力与成本控制的双赢。关键要点① 政府主导出台政策引导、规范算力底座建设明确政务AI算力需求统筹算力资源布局② 企业参与鼓励运营商、科技企业提供算力设备、调度技术、安全服务如中国移动Scale-Across技术实现百公里外算力调度效率达本地98%支撑政务AI跨区域算力调度③ 产学研协同联合高校、科研机构开展核心技术攻关培养算力调度、政务AI相关人才破解人才短缺难题④ 成本控制通过绿电直供、算力共享、政策补贴等方式降低算力建设和运行成本让基层政务AI也能“用得起、用得好”。三、实践启示算力底座搭建需避开“三大误区”坚持“三个导向”结合全国多地实践政务AI规模化应用的算力底座搭建不是“越大越好”“越先进越好”而是要“适配需求、实用高效”需避开三大误区坚持三个导向。1. 避开三大误区误区一盲目追求“大算力”忽视需求匹配。部分地区盲目建设大规模智算中心未充分调研本地政务AI需求导致算力闲置如部分东部地区千卡规模智算中心利用率低于40%造成资源浪费。误区二只重建设忽视调度和运维。部分地区建成算力节点后缺乏统一调度平台和专业运维团队导致算力无法高效调用甚至出现设备故障影响政务AI应用运行如某中部城市智算中心曾因液冷系统故障停机12小时影响政务AI平台正常运行。误区三忽视安全适配照搬通用算力安全方案。政务数据的特殊性决定了算力底座的安全需高于通用算力场景部分地区照搬互联网算力安全方案未结合政务需求构建分级防护体系存在数据泄露风险。2. 坚持三个导向需求导向以政务AI规模化应用需求为核心先明确场景、再布局算力如湛江先征集算力需求、再建设算力中心确保供需精准匹配。协同导向打破部门、区域壁垒推动算力、数据、算法协同如青岛通过统一调度平台实现算力与政务数据、AI模型的深度融合提升应用效率。可持续导向兼顾绿色低碳、成本可控、人才支撑如宁夏打造绿色算力集群降低运行成本青岛构建协同生态破解人才难题确保算力底座长期稳定运行。