积极探索政府治理数智化新路径

从算力集群到算法迭代，从数据要素到智能应用，以数据为关键要素，以智能为核心驱动的数智化，正以前所未有的深度和广度重塑生产生活方式，重新定义中国经济的运行逻辑。“十五五”规划纲要强调，把握数字化、网络化、智能化发展大势，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。提高政府治理数智化水平，不仅是技术层面的升级，也是政府治理理念、职能转变和运行机制的深层次变革，是优化公共服务供给、推动经济社会高质量发展的战略选择。

数智化是实现国家治理体系和治理能力现代化的有力支撑

党的二十大报告明确提出，我国到2035年要“基本实现国家治理体系和治理能力现代化”。习近平总书记强调，“要全面贯彻网络强国战略，把数字技术广泛应用于政府管理服务，推动政府数字化、智能化运行，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑”。我们必须顺应数智化趋势，创新治理理念、模式、手段，强化科技支撑，不断提升政府治理数智化水平。

数智化是提升政府履职能力的“加速器”。数智化显著提升政府信息处理能力与决策科学化水平，政府通过集成和分析海量数据，深入洞察经济趋势、公众健康状况等，制定更具前瞻性和精准度的政策；数智化实现行政许可事项“机审秒批”，推动政务服务从“人工跑件”到“数据验真”的质变跃升。

数智化是优化政务服务的“催化剂”。数智化使政务服务更加智慧便捷、公平普惠，优化政务服务的逻辑，在不改变政务服务“以人民为中心”的本质要求前提下，通过技术手段降低服务获取门槛、缩短响应周期、提升精准度，显著加速服务效率提升、服务过程优化，丰富了公众参与基层治理的途径。

数智化是推动经济高质量发展的“助推器”。数智化是新质生产力的“底座”与“引擎”，是驱动新质生产力跃升的第一推动力，为经济高质量发展提供重要支撑。一方面，提升信息透明度，有效打通数据要素运行堵点，便于企业及时了解相关政策，提高全要素生产率；另一方面，构建数智化“一窗式”模式，有效简化行政审批程序，提升政府办事效率，为企业营造了更好的营商环境。

数智化是促进社会公平正义的“调节器”。数智化有助于精准识别民意，实现民情汇聚、政策回应、服务落地的闭环治理，使政府更准确地发现社会治理中存在的问题，科学制定社会治理政策。同时，借助数智化平台促进治理过程公开透明，保障治理行为程序正当，从而形成实体公正、程序正当、全程留痕、社会共治的现代化法治范式。

提升政府治理数智化水平面临的挑战

由于历史积累不足、创新生态不完善、教育体系与产业需求脱节以及地缘政治影响等各种原因，我国政府治理数智化面临技术、应用、制度和人才等四大维度的系统性挑战。

在技术上，“卡脖子”难题制约数智化发展。我国数智化关键核心技术对外依存度高，高端芯片、工业控制软件、核心元器件、基础算法、EUV光刻机等300多项与数智产业相关的关键技术和材料仍然受制于人，底层技术突破缓慢，形成技术路径依赖，底层技术逻辑面临国际标准重构风险，AI框架仍主要沿用国外框架，开源生态多建立在国外原生框架之上，国内机构和开发者严重依赖国外代码托管平台。

在应用上，数实融合程度偏低、深度不足，应用落地面临障碍。在AI应用方面，95%的人工智能解决方案最终未能成功投入生产环境，技术与具体行业业务流程的深度融合存在严重障碍。制造业人工智能模型训练缺乏大量高质量、规范化的标注数据，人机协同的信任障碍也制约了AI技术的广泛应用，人工智能决策过程不透明、推理逻辑难以被理解和解释，关键领域“数据孤岛”现象普遍，跨部门壁垒限制数据整合。政务数据缺乏统一的数据标准与全流程数据治理体系，不愿共享、不敢共享、不会共享三重壁垒相互交织，形成“数据孤岛”“数据烟囱”，严重影响效率。

在制度上，数据基础制度规则建设滞后，安全监管框架不完善。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》已提出探索数据产权结构性分置制度，但实施细则仍不完善，政务数据所有权、使用权、管理权权属模糊，导致“谁都管、谁都不管”的困境；数据流通定价机制缺乏统一的评估标准和交易规则，导致数据要素市场发育迟缓，增加数据流通成本；数据安全与隐私保护问题日益凸显，数据保护中的责任划分与争议解决机制不健全，各部门往往因担心数据共享中的隐私泄露等风险，害怕承担责任而“不敢共享”数据；人工智能的“算法黑箱”妨碍决策透明度与可解释性；部分决策者数据素养不足，容易导致对技术输出的误读或过度依赖。

在人才上，复合型人才短缺，数字素养教育体系不健全。数智化发展复合型人才供需失衡，呈现“高端稀缺、基层难转”的结构性矛盾，体现在“算法深度×工程落地×场景理解”的复合能力不足，跨学科知识融合困难，实践经验与产业需求脱节，高校课程更新滞后于技术迭代，导致毕业生技能与企业需求不匹配。涵盖数字身份管理、安全防护、权利意识、使用素养与创造力等多个维度的教育体系不完善，理论知识未能与实践需求同频对接，产教融合生态体系薄弱。

提升政府治理数智化水平的价值取向

治理数智化本质是治理，而非技术本身，技术的先进性只有体现在为人民可感知的便利、公平与尊严，才具有真正价值。若偏离以人民为中心的发展思想，再精密的算法也可能成为形式主义的工具，再庞大的数据平台也可能沦为资源浪费的“数字盆景”。唯有坚持党的全面领导，坚持以人民为中心的价值取向和根本原则，始终将人的需求、人的权利、人的发展置于核心位置，才能保证政府治理数智化沿着正确的轨道前行。

党的全面领导是提升政府治理数智化水平的根本遵循。治理数智化不是单纯的技术工程，而是国家治理体系和治理能力现代化的组成部分，涉及政治方向、价值取向、制度保障等根本性问题，直接关系执政合法性与国家长治久安。提升政府治理数智化水平的本质是通过技术手段重构治理逻辑，其政治属性决定必须锚定正确方向，服务于国家治理的根本目标。同时，治理数智化系统的复杂性，要求跨域协同，防范技术异化风险，应对系统性安全挑战，只有依靠党的统筹力和党的战略定力才能做到。无数的实践证明，只有依靠党的集中统一领导，将党的领导贯穿数字政府建设的全过程和各环节，才能避免陷入技术至上主义或碎片化治理的误区，确保治理数智化始终沿着正确的政治方向前进，服务于国家发展大局。

以人民为中心是提升政府治理数智化水平的价值导向。治理数智化的核心目标不是技术本身的先进性，而是通过技术手段提升公共服务质量、促进社会公平、增进人民福祉。坚持以人民为中心作为价值导向，意味着治理数智化的设计、实施与评估必须以满足人民真实需求为出发点，而非单纯追求技术效率或数字指标。治理数智化如果脱离人民需求，过度追求平台数量、用户注册量等量化指标，导致开发大量可用性差、重复建设的系统，公众需反复下载App、填写相同信息，反而增加办事负担，容易陷入“技术至上”的形式主义误区。技术理性必须服从价值理性，即算法设计、数据采集等环节需以保障公民权益为前提，避免将人简化为“数据变量”而忽视其主体性。人民是治理数智化合法性的根基，治理数智化若仅由技术专家或行政系统单向推动，可能因脱离群众实际需求而丧失公信力。只有将人民参与嵌入治理全流程，才能确保治理行为获得广泛认同。

增强人民群众的获得感、幸福感、安全感是检验政府治理数智化成效的标准。政府治理数智化水平的提升需要根据一定的标准进行实践检验，一要看成果共享的普惠性，是否体现为全民可及的公共服务优化，是否实现了“数据多跑路、群众少跑腿”，是否具有为特殊群体提供“数字反哺”的“数智温度”，是否避免了“数字鸿沟”扩大，是否设计了适老化界面、语音交互功能等，确保老年人、残障人士平等享受服务。二要看需求响应的精准性如何，是否解决了人民群众的急难愁盼，能否实现从“被动响应”转向“主动服务”，是否精准识别“一老一小”、新就业群体等不同人群的差异化需求。

坚守安全与伦理底线、破除形式主义是提升政府治理数智化水平的内在要求。数据安全是国家整体安全的重要组成部分，是人民权益的保障。治理数智化必须严格限制个人信息收集范围，通过数智化技术实现“数据可用不可见”，防范隐私泄露风险；算法需嵌入公平性约束，在训练模型时主动纠偏历史数据中的结构性不平等，避免技术加剧社会分化。治理数智化要聚焦真实需求，以解决实际问题为导向，而非追求技术炫酷，避免“为数字化而数字化”，始终以人民满意度作为评价标准，将群众体验纳入考核体系，确保治理数智化成效由人民“阅卷”。

提升政府治理数智化水平的路径

提升政府治理数智化水平是一项复杂的系统工程，需要深化数智技术全流程应用，发展泛在可及、智慧便捷、公平普惠的数智化政务服务，以制度规则化、技术数智化、业务协同化、数据业务化、服务主动化为核心路径，系统性重构治理逻辑与技术应用，实现从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动响应”向“主动治理”的转型。

制度规则化，从技术驱动转向制度驱动。政府治理数智化需要以制度创新为根基，健全法律法规和标准体系，避免陷入“重技术、轻规则”的误区。深化人工智能赋能安全治理，提升感知预警、指挥决策、精准管理和即时响应能力。针对AI决策的法律效力、电子印章的法律地位、数据权属、共享规则、安全标准、数据跨境流动等问题，加快立法进程，提供法律依据，明确权责边界，破解“找不到、要不来、管不住”的梗阻，筑牢安全防线，建立全方位的安全防护体系，防范数据泄露、网络攻击等风险，确保关键信息基础设施安全。

技术数智化，深化人工智能与场景融合应用。人工智能是数智化转型的核心引擎，需聚焦安全可控与精准适配。安全稳妥有序推进政务领域人工智能大模型部署应用，分类分级推进技术落地，防范“算法幻觉”风险；加强核心技术攻关，攻克“卡脖子”难题，确保贴合业务逻辑与规范，筑牢安全可控底座，保障核心数据“不出域、可追溯”，平衡技术创新与安全底线，保障数智化既安全又快捷。

业务协同化，构建整体智治生态。政府治理数智化需要突破“单点应用”局限，实现跨层级、跨部门、跨业务的系统性协同，推动以技术融合、业务融合、数据融合为纽带，打通纵向管理层级与横向部门壁垒，形成治理合力。完善覆盖全国的一体化在线政务服务平台，强化数据“一表通”和公共应用支撑体系建设，推进政务数据跨部门跨层级跨地区共享利用。建设统一智能中枢，整合分散的“城市大脑”“一网统管”等平台，避免重复建设。强化多元主体共治，政府发挥政务中台功能，联动企业、社区、公众参与规则制定与系统优化，避免政府治理数智化沦为技术部门的“独角戏”。

数据业务化，释放数据要素价值。数据需从“资源沉淀”转向“业务赋能”，实现从“业务数据化”到“数据业务化”的质变。深化数据源头治理，建立高频公共数据归集责任制，提升数据真实性与实时性；构建场景化数据链，围绕“高效办成一件事”需求，打通跨部门数据流，将数据供给与业务闭环衔接；探索数据要素市场化，在保障安全前提下，推动公共数据授权运营，激活数据在产业规划、风险预警等领域的主动治理价值。

服务主动化，以需求导向重塑治理逻辑。政府治理数智化需从“政府供给”转向“群众需求”驱动，探索构建精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的服务新模式。通过数据预测群众潜在需求，变被动响应为主动干预，实现精准化、普惠化、人性化；弥合“数字鸿沟”，针对老年人、残障群体保留线下服务通道，开发语音交互、亲属代办等功能，确保技术有力度、服务有温度；聚焦高频刚需场景，优先在社保、医疗、企业服务等领域打造“一网通办”标杆应用，以“小切口”推动治理效能整体提升。

政府治理数智化的本质是以技术为手段、以制度为保障、以人本为归宿的系统性变革，避免陷入“重建设轻运营”“重技术轻制度”的误区，通过制度与技术双轮驱动，实现政府治理从“效率提升”到“模式创新”的跃迁，最终让数智化成果切实转化为群众可感可及的获得感。

（作者系北京师范大学政府管理研究院名誉院长）