2026年6月29日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议，听取人工智能发展情况汇报。此次会议通稿中，"加力推进"四个字格外醒目——从既往"鼓励发展"的政策语态，到此次"加力推进"的明确部署，语态的升级往往意味着资源投入的实质性加码与推进节奏的系统性提速。
会议指出，要"深刻把握人工智能演进趋势，完善支持政策和治理体系，牢牢掌握发展主动权"，将人工智能提升到了关乎"发展主动权"的战略高度。从政务部门视角审视，本次会议释放出三重战略机遇与升级要求：其一，要素保障加码，专项财政补贴、税收优惠及AI项目专项贷款将陆续落地，为地方发展AI产业提供实质性资源支撑；其二，算力基建提速，国家主导的智算集群建设推动算力资源下沉，为县域提供更便捷、低成本的算力服务，但区域间算力竞争亦将加剧；其三，"人工智能+"全面铺开，AI进政府、进产业、进民生场景加速落地，从智能办公到智慧农业、智慧文旅，政务智能化需求将集中释放。
对于深耕政务AI领域的专业机构而言，此次国常会所开启的，是一次政策"东风"的全面到来，更是一段历史性战略机遇窗口的打开。如何抓住机遇、乘势发展，既是地方政府和相关部门的新课题，也是政务AI服务供给方必须回答的能力之问。
本次国常会关于人工智能的部署，可以从四个关键词加以理解。关键词一为"加力推进"：会议明确提出"加力推进人工智能创新突破，加快关键技术攻关和超大规模智算集群建设，强化高质量数据供给，加强人才、资金等要素保障，支持企业开展基础研究和前沿探索"，指向从"量的扩张"转向"质的突破"。关键词二为"人工智能+"：会议提出"深入实施'人工智能+'行动"，首次在国常会层面明确强调"规模化商业应用"，政策重心由"技术研发"转向"技术落地"。事实上，2025年5月18日国务院已印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（以下简称《人工智能+行动的意见》），明确提出"安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用，打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式"，这是国家层面对"人工智能+政务"的首次系统性部署。关键词三为"要素保障"：在资金端，2026年1月科技创新和技术改造再贷款额度增加4000亿元至12000亿元，并将研发投入水平较高的民营中小企业纳入支持范围；央行等三部门已联合发文，将技术改造和设备更新贷款支持范围扩展至人工智能、电子信息、设施农业等14个领域。关键词四为"安全底线"：会议强调守牢人工智能安全底线，完善科技伦理、测试认证等制度规则，构建分级分类的安全监管体系。
与政策部署相呼应，产业底盘已具相当规模。公开数据显示，2025年我国人工智能核心产业规模已超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。在这样一个庞大的产业底盘之上，"加力推进"指向的是关键技术自主可控、智算基础设施规模化布局与高质量数据系统性供给。
然而，人工智能要真正落地，最大场景在县域。我国有2844个县级行政区，每一个县级行政区的政务部门都面临政策对接、项目申报、产业谋划、招商引资、绩效管理等海量事务，这些事务高度依赖专业知识积累，又具有高度重复性与标准化空间——恰是大模型最擅长的领域。但县域落地AI大模型，面临三重结构性困境。困境一为算力中心"建不起、用不起、养不起"：西部某城于2022年开工建设的一座千卡规模智算中心，上架率不足50%，已上架服务器实际利用率不足30%，年运营成本超过3000万元；截至2024年11月，全国已投运智算中心项目近150个，在建和规划建设的近400个，但平均算力使用率仅为30%；更极端的案例是某地投资12亿元建设的智算中心，规划算力规模300P，建成后本地人工智能企业仅3家，年算力需求不足20P，超90%算力长期闲置。困境二为通用大模型"水土不服"，不懂县域、不懂政务，难以精准回应"该项目该报专项债还是超长期特别国债"这类具体政策问题。困境三为政策要求集约部署，县级原则上"复用"而非"自建"——中央网信办、国家发展改革委联合印发的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》明确规定，地市应在省级统一要求下开展部署应用，县级及以下原则上应复用上级的智能算力和模型资源，探索"一地建设、多地多部门复用"的集约化模式，防止形成"模型孤岛"。
实践层面已有可验证的提效样本：以银川市的实践为例，将原有"智能审批"事项接入政务AI助手后，群众通过自然对话提交申请、系统自动核验实现智能审批，办理卫生许可证从原先需3个工作日缩短至3—5分钟；在济南高新区，AI预审已覆盖多个领域，仅需58秒即可生成一份工程审批告知承诺书。这些案例表明，轻量化、场景化的政务AI应用，能够把审批效率从"天"级推向"秒"级。
基于政策导向与县域现实，县域政务AI的落地应当遵循"复用优先、轻量化适配、私有化安全、场景化赋能"的路径，并规避四类常见误区。
第一，坚持复用上级算力与模型资源，不另起炉灶自建大模型。《政务领域人工智能大模型部署应用指引》已明确县级"原则上应复用上级的智能算力和模型资源"。正确的路径，是在复用上级通用底座的基础上，结合本地产业特色、治理需求与政策语境进行轻量化适配与应用，而非投入巨额资金自建智算中心。第二，采用轻量化部署架构，适配县域有限算力条件。通过模型蒸馏、量化压缩等技术手段，模型可在普通服务器甚至边缘设备上稳定运行，2B参数规模的小模型无需高端显卡即可部署在区县政务云节点上，实现毫秒级响应。第三，落实私有化部署，守住数据安全底线。政务数据敏感性决定了县级政府对数据安全的高度关切，《指引》要求"严格落实保密要求，防止国家秘密、工作秘密和敏感信息等输入非涉密人工智能大模型"；支持私有化部署、数据不出县，是政务AI不可逾越的合规红线。第四，聚焦高频场景，以AI智能审批与辅助决策为抓手。在智能审批环节，可循"智能预填预检—智能材料核验—智能审批决策—审批流程智能优化"四步推进，将重复性强、标准化的审批工作由"人脑"转向"电脑"；在辅助决策环节，可依托同类政策实施效果数据、项目案例库与投入产出数据，为产业政策出台、重大项目上马、财政资金分配提供数据驱动的支撑。
需要重点规避的负面清单与误区包括：一是重资产陷阱，县域不应盲目新建智算中心，避免陷入"建得起、用不起、养不起"的困境；二是模型孤岛，避免各部门分散自建、重复建设，应遵循"一地建设、多地复用"的集约化模式；三是数据安全失范，严禁将涉密及敏感信息输入非涉密大模型，必须坚持私有化、内网化部署；四是通用化空转，避免直接套用不懂县域、不懂政务的通用大模型，须以本地化知识底座支撑专业场景。从操作节奏看，县域政务AI落地可按"战略协同—政策培训解码—方向凝练—常态对接全程跟踪"的链条推进，并提前对接上级通用底座的接入条件与知识库复用机制，把政策窗口转化为可落地的治理效能。
当政策"东风"全面吹向政务AI领域，市场供给呈现两类典型玩家：一类是算法强、算力足但不懂政务的AI科技公司，面对"该项目该报专项债还是超长期特别国债"等具体问题往往给出泛泛而谈甚至错误的回答；另一类是懂政策、懂政府但不懂AI的传统政务咨询机构，服务模式仍停留在"人+经验"的手工作坊式，效率与规模存在瓶颈。亿科政通恰好站在两类玩家的交汇点前沿——在AI科技公司中，它深耕政务领域16年，懂政务、更懂AI如何落地；在传统政务咨询机构中，它自主研发了政企大模型和科创大模型并投入使用，用AI把16年的专业经验变成可规模化、可复制、可7×24小时在线的智能服务。
亿科政通的核心能力建立在独有的数据壁垒之上：16年、8150余项项目、6万亿资金服务经验，以及"16年、8150项、2万亿元"所代表的实战积淀，使其政企大模型的知识底座远超依赖公开互联网文本的通用大模型。基于这一底座，亿科政通为县域政务AI落地提供四环节专业支撑：在政策解码环节，依托全链条智库与28万+政策库，精准识别"人工智能+政务"的政策窗口与申报路径；在谋划部署环节，以智研通实现可研初稿10分钟生成、以智审通实现审核效率提升300%+，并结合轻量化部署架构适配县域有限算力；在材料编制与入库环节，以3C+F+EPC+O全链条服务能力，将项目谋划、资金争取与审批优化一体贯通；在落地管护环节，以私有化部署与"一地建设、多地复用"模式，兼顾数据安全与重复投入压减。其支撑能力还涵盖由230人智库与八件套产品矩阵（亿审通、亿访通、亿政通、智研通、智审通、亿城新、智城通、亿城计）构成的数字化闭环。
相较同类供给，亿科政通具有四点相对优势：其一，轻量化而非重资产，不做"大而全"的重型平台，做"小而精"的轻量化工具，让2844个县都用得起、用得好；其二，私有化而非云依赖，支持政务内网独立运行、数据不出县，从根本上消除安全顾虑；其三，场景化而非空转，AI智能审批让各委办局审批从"天"级迈向"秒"级，辅助决策让县域治理从"经验驱动"走向"数据驱动"；其四，全链条而非单点，覆盖"培训+咨询+落地"全流程，并深度融合中央预算内投资、超长期特别国债、地方政府专项债、零碳园区、乡村振兴、存量资产盘活、数字政务等深耕领域，以科技赋能基建，用专业创造价值。
国常会定调"加力推进"之后，接下来的窗口期将是政策细则密集落地、资金渠道加速打开的关键阶段。对于2844个县级行政区而言，谁能在本级通用底座上长出最适合本地产业特色与治理需求的专用能力，谁就能在"人工智能+政务"的赛道上跑得更快。亿科政通以16年政务积淀、8150余项项目经验与自主政企大模型，正站在服务县域经济主战场的最前沿，为地方政府规范项目管理、拓宽投融资渠道、提升治理效能提供专业咨询与数字化赋能。
