在数字政府2.0建设和基层治理现代化的时代背景下，杭州市滨江区聚焦“人少事多、权责不对等”等基层治理痛点，依托一体化智能化公共数据平台和城市大脑能力，与新华三深度携手，联合打造“滨小治”基层智治助手。该平台遵循浙江省“四横四纵两端”总体架构设计，构建基础设施层、数据资源层、应用支撑层和应用呈现层的“四层一体”技术体系，并通过“大模型+小模型”的多模共治架构和“通识知识+专业领域知识+历史案例库”的知识共享构建，形成覆盖日常工作、矛盾调解、事件处置、数据分析和群众服务的“9+1”核心功能矩阵。

文章分别从治理背景、技术架构、功能内容和实践成效四个维度，系统梳理“滨小治”基层智治助手的建设实践，总结其在减负赋能、提质增效和优化基层治理生态方面的经验做法，并对持续迭代和复制推广路径进行展望，为AI赋能基层治理提供可借鉴的经验。

1 时代背景：AI赋能基层治理的必然选择

作为全国数字经济高地，杭州市滨江区经济发展速度快、创新企业密集、人口结构多元，基层治理呈现出“人少事多、任务繁杂、权责不对等”等现实特点。一线社工既要面对高频次的群众诉求和矛盾纠纷，又要应对大量繁杂的事务性工作，传统依靠人工经验、分散系统和线下流程的治理模式，已难以适配数字时代对“精准治理、精细服务、精确决策”的新要求。

在数字政府2.0、“实战实效、集约高效、减负赋能”建设目标的牵引下，滨江区委社会工作部、滨江区社会治理中心主动把握人工智能技术加速演进的战略机遇，携手新华三深度探索以大模型、知识库、智能体等新一代AI技术重塑基层治理流程，打造贯通数据、业务和场景的基层智慧治理赋能平台——“滨小治”基层智治助手，以期为全国基层治理现代化提供可复制可推广的实践范例。

2 技术架构：构筑“有底座、有中枢、有入口”的智能体系

图1 “滨小治”基层智治助手技术架构

“滨小治”基层智治助手总体技术架构遵循浙江省“四横四纵两端”的数字化改革总体架构设计，充分衔接浙江省一体化公共数据平台和杭州城市大脑滨江平台相关能力，在此基础上结合社区既有业务系统与应用基础，形成“统一底座、集中支撑、多端触达”的整体架构。

2.1 “四层一体”的系统架构

基础设施层：面向大模型训练和推理需求，提供国产高性能算力、专网联接和云资源池等基础能力，为模型运行、安全防护和弹性扩展提供可靠保障，实现底座算力的可控、可管、可持续。

数据资源层：围绕基层治理“业务流”，构建跨部门、跨层级、跨系统的数据汇聚与共享体系，通过数据归集、数据加工、数据入库和数据应用四个环节，形成统一的支撑性数据基座。一是以问题和需求为导向，梳理数据需求、数据来源和责任部门，依托IRS等渠道建立常态化数据归集通道，推动基层治理数据“应归尽归”；二是基于统一数据标准，对原始数据进行清洗、校验和结构化加工，提升数据质量；三是围绕政策文件、典型案例、业务流程等构建主题知识库，动态更新迭代；四是基于数据底座构建算法模型和领域大模型，为上层业务应用提供分析研判和智能服务能力。

应用支撑层：作为系统的智能中枢，通过构建智能体管理与赋能平台、知识管理与服务平台、数据融合与治理平台及AI工具与组件平台，全面封装核心AI与数据能力。该层提供可视化的智能体编排与多模型调度能力，集成动态更新的向量化知识库与语义检索服务，并依托高质量的数据治理体系，为上层应用提供可复用、专业可靠的智能化支撑，成为驱动系统智慧运行的“核心引擎”。

应用呈现层：作为统一交互门户，构建覆盖PC端、浏览器插件端和移动端的全场景应用矩阵，将底层AI能力精准投送至网格走访、矛盾调解、事件处置等具体工作现场。PC端承载综合性、深度性功能，满足办公与分析需求；插件端在政务系统和网页中提供“即点即用”的智能辅助；移动端则突出“随身携带、随时可用”，支撑外出走访、应急处置等场景，实现基层工作“随时随地、按需获取”的智能服务全覆盖。

2.2 “大模型+小模型”的多模共治架构

在模型体系上，“滨小治”基层智治助手采用以通用大模型为基础、若干专项场景小模型协同的多模共治架构。整体上以DeepSeek等国产大模型作为通用推理底座，结合法律法规、矛盾调解、数据分析等领域的专业小模型，形成“大模型+小模型+知识库”的融合使用模式。一方面利用通用大模型的理解与生成能力，支撑自然语言交互和复杂任务拆解；另一方面通过ChatLaw等法律大模型、百业灵犀等行业模型以及自研微调模型，强化在基层治理细分场景中的专业性和可靠性，在保证安全可控的前提下，实现“既聪明又懂行”的业务智能体。

图2 “滨小治”基层智治助手多模共治架构

3 应用内容：“9+1”核心功能矩阵重塑基层治理流程

围绕基层治理的全流程需求，“滨小治”基层智治助手面向网格管理、矛盾调解、事件处置、统计分析和群众服务等多个场景，构建了PC页面版、插件版和手机端三端协同的应用形态，形成“9+1”核心功能矩阵，既服务一线社工日常工作，也为部门决策提供数据支撑和参考。

（1）工作报告智能生成助手

通过打通工作报告智能生成助手与基层智治系统的数据通道，“滨小治”基层智治助手能够自动汇聚网格员日常走访、事件采集、隐患排查等多源数据，结合时间、区域和主题维度进行智能整理与归纳，自动生成结构清晰、要点突出的工作报告。这一功能帮助网格员从重复性文字撰写中解放出来，既便于个人回顾总结、查漏补缺，也为街道、社区开展量化考核和工作分析提供依据。

（2）法律法规助手

在基层矛盾调解、政策咨询等场景中，社工往往面临法律条文多、专业门槛高的难题。法律法规助手基于ChatLaw大模型及本地法规知识库，能够根据用户提出的问题快速匹配相关法律条款和地方性规定，完成初步法律风险评估，并以通俗易懂的语言进行条文解读和适用说明，相关查询速度较传统方式提升约60%。在提升服务群众专业性的同时，也有效降低了基层工作人员的法律学习成本。

（3） 矛盾调解助手

依托百业灵犀大模型，“滨小治”基层智治助手对近三年矛盾纠纷调解案例进行结构化整理与深度学习，构建矛盾调解助手，能够自动提取矛盾双方的核心诉求、争议焦点和情绪特征，智能分析涉及的法律法规与政策依据，并结合相似历史案例生成多套调解方案建议。该助手为一线社工提供“案头参考+话术辅助”，有助于提高调解成功率和群众满意度，推动“小事不出网格、矛盾就地化解”。

（4）事件处置助手

事件处置助手以全区历史事件及相关机制文件为训练集，通过预训练与微调，构建集事件关联分析、派遣建议、处置策略和经验复盘于一体的智能工具。系统能够根据事件类型、紧急程度、空间位置和历史办理情况，自动生成更为精准的派单建议，并给出处置流程提示及注意事项，事件分派准确率提升10%以上，整体处置效率提升约15%。同时，系统对处置过程进行留痕和结构化沉淀，为后续经验复用和机制优化提供依据。

（5）智能问数助手

依托对事件、人口、企业、物联、房屋等多源数据的综合训练和建模，“滨小治”基层智治助手提供自然语言驱动的智能问数功能。基层工作人员只需用“日常话语”提出问题，如“最近三个月某小区高频重复投诉的主要类型有哪些”，系统即可自动完成数据查询、统计分析和可视化呈现，综合查询速度较传统表格方式提升20%以上，显著降低了数据分析门槛，推动基层治理从“凭经验”向“看数据、用数据”转变。

（6）在线翻译助手

面向滨江区涉外企业多、国际人才集聚的特点，在线翻译助手支持中英文等多语种互译，可在涉外政策解读、外籍人员服务、跨境沟通等场景中提供实时翻译建议，帮助基层工作人员快速理解和输出多语言文本，提升服务的国际化和精细化水平。

（7）活动策划助手

活动策划助手围绕社区治理、文明创建、群团服务等主题，根据社区人群结构、场地条件和既有活动经验，提供活动主题设计、流程编排、宣传文案和物资清单等“一揽子”建议，帮助社工快速形成可执行的活动方案，既节约策划时间，又有助于提升活动参与度和群众获得感。

（8）文章写作助手

文章写作助手为基层在信息报送、典型经验总结、宣传报道等方面提供辅助支持，能够根据要点提纲自动生成初稿，或对用户输入的材料进行结构优化、语言润色和标题建议，显著提升材料撰写质量与效率，使基层干部有更多精力投入一线服务和走访调研。

（9）工作日报助手

针对基层日常填报频次高、内容繁杂的问题，工作日报助手通过对接业务系统数据和个人工作记录，自动汇总当日任务完成情况、问题清单和后续计划，生成格式规范、要素齐全的工作日志。该功能既方便个人留痕备查，也为上级单位了解一线工作负荷和运行态势提供客观依据。

（10）AI外呼数字社工

作为“+1”功能，AI外呼数字社工将语音识别、智能对话与任务调度深度融合，通过自动外呼方式完成重点人群走访、政策告知、安全提醒等工作。系统可根据任务清单自动生成拨打计划，与目标群体完成语音交互并实时记录识别通话内容，以结构化形式呈现通话结果，供社工按需筛查和跟进。在试点运行中，AI外呼已完成近两万人的拨打任务，拨打成功率达到约87%，显著提高了通知、预警和回访工作的覆盖面与及时性，实现“机器干前半程、人工抓重点”的协同模式。

4 示范成效与经验启示

自2024年底在全区67个社区推广使用以来，“滨小治”基层智治助手已累计服务1700余名基层工作人员，查询调用次数超过7万次，围绕政策咨询、业务办理、矛盾调解、数据统计等方面答复各类问题逾54407项，有效支撑了社区日常治理工作。AI外呼数字社工已自动完成近两万人次的外呼任务，成功率达87%，并实现结果自动汇总与分析，不仅显著减轻了人工拨打的重复性劳动，也为精准识别重点风险人群、动态掌握群众诉求提供了新路径。

从实践效果看，“滨小治”基层智治助手带来了三方面的积极变化：一是减负增效更明显。通过工作报告智能生成、日报自动汇总、材料写作辅助等功能，大量重复性事务性工作被算法接手，一线社工将更多时间用于入户走访、纠纷调解和服务群众；二是业务办理更专业。法律法规助手、矛盾调解助手和事件处置助手为一线提供了“随身智库”，使政策解释更准确、调解方案更规范、事件处置更有章可循；三是决策支撑更科学。智能问数和多维统计分析能力，让基层治理从“凭经验拍板”向“用数据说话”转变，帮助街道、社区更精准地识别风险点、发现场景需求和优化资源配置。

从建设经验看，“滨小治”基层智治助手呈现出若干值得总结的启示：一是坚持问题导向，把握“人少事多”的痛点，将AI能力嵌入具体业务流程而非简单“堆技术”；二是坚持数据安全与可控可管，在本地部署、权限分级和审计追溯等方面形成可复制的制度体系；三是坚持迭代优化，通过试点先行、小步快跑、边用边改的方式，让系统在真实场景中打磨成熟。

总体来看，“滨小治”基层智治助手的构建，是滨江区顺应人工智能发展趋势、推动基层治理现代化的一次系统性探索。实践表明，以大模型为代表的新一代AI技术，只有与业务场景深度融合、与数据治理体系协同演进，才能真正从“技术炫技”走向“实战实效”，为基层减负赋能、为群众带来实实在在的获得感。未来，滨江区还将继续围绕智能体体系化建设、数据要素价值释放和应用场景纵深拓展等方向，持续优化模型能力与知识库体系，丰富乡村治理、社会心理服务、基层应急管理等新场景应用，推动“滨小治”基层智治助手从试点社区走向全区推广，并在更大范围内复制推广成功经验，在构建共建共治共享的社会治理新格局中发挥更加重要的支撑作用。