武汉某条街，一名燃气巡检员刚提交完当天的最后一份检查记录。几分钟后，后台的"燃气检查稽核数智专员"发出一条异常预警——同一张门头照片在不同检查记录里出现过两次；其中一张照片的拍摄定位偏离实际检查地点；远距离连续检查间隔时间不足。系统自动输出了异常清单、判定依据，直接推送到稽核员的工作台。
这背后，不再是过去那种"靠人盯平台、靠人工抽查"的模式，而是一组数字政通（300075）的"数智专员"在24小时盯着海量检查记录跑。类似的场景，正在中国越来越多的城市悄悄发生。
2026年4月27日，数字政通在北京举办“数据为基，安全为本——eGovaAgent政通智能体暨城市治理高质量数据集发布会”，把“AI+城市治理”的下一步路径摆上桌面。半年来，公司带着eGovaAgent走访多省市相关部门，广东、武汉等地的项目已经在真实业务中跑起来，更多省市也表达了浓厚兴趣。
这篇文章想说的，是同一个问题的两面：发布会上画的那张蓝图，是什么？已经“跑起来”的部分，又长什么样？
01
4月的北京：eGovaAgent是什么？
4月的发布会有一个不太常规的开场。
主持人数字政通市场和战略合作部总监王芳与数字人“政小芳”实现了一场虚实交融的开场对话——“城市是活的，治理是流动的”。
这句话也是发布会想传递的核心理念：AI不应只是一个“对话工具”，它应该成为城市治理流程里真正能听懂指令、拆解任务、闭环执行的“数智专员”。发布会的主角，正是eGovaAgent政通智能体。
（一）三层架构：从一项AI技能，到一个“AI政务部门”
数字政通高级副总裁赵明明在发布会上系统阐述了eGovaAgent的能力构成。其核心是“业务技能—数智专员—行业场景”三层架构：
底层：业务技能包—工单智能受理、文书自动生成、异常行为识别、燃气安全检查等专业能力，配套合规风控（流程审核、数据安全、内容审核等）。
中间层：数智专员—按真实岗位“翻译”出AI角色：座席员、督办员、派单员、燃气检查稽核员、智能巡检专员……一个数智专员，对应一个真实业务岗位。
上层：五大行业智能体—AI政务热线服务中心、AI城市安全运行中心、AI网格化监督指挥中心、AI城市更新服务中心、AI执法监督中心。
eGovaAgent把一个庞大的政务部门，拆成一组组能7×24小时工作的AI同事。它们各司其职，又互相协同，构成一个虚拟的 “AI城市运行中心”。
计划到年底，eGovaAgent将累计建成194项专业技能，覆盖13个核心业务场景，落地100余名数智专员——其中排水监管与城市管理占比超46%，城市生命线工程在精细化监管的积累尤为丰富。
（二）数据为基，安全为本
高质量数据集，是数字政通未来10年AI能力建设的核心战略方向。本次发布会一次性公布了10余个行业的高质量数据集建设成果，覆盖文本、图像、多模态等数据类型；同时联合华为云、中移系统集成、中国联通智能城市研究院、海康威视（002415）、清环水务、中数博通6家行业领军伙伴，共同发起成立 “城市治理高质量数据集AI生态联盟”。
政务场景不能“裸奔”。eGovaAgent采用服务端集中部署+容器化隔离+严格权限管控的安全架构，与市面上常见的本地化部署智能体形成对比：
（1）运行在容器化环境中，与宿主机物理文件完全隔离；
（2）最小权限原则进行细粒度授权；
（3）操作全程留痕，可随时回放、审查、溯源；
（4）技能、插件、场景能力上线前经过多级审核。
这不是锦上添花，是政务AI的底线。
02
不只是蓝图：广东与武汉的真实落地
发布会上的理念听起来很完整，但更值得说的是——它已经在哪些地方真正跑起来了。
（一）广东：让全国最大的12345诉求库“开口说话”
广东省12345政务服务便民热线，是全国服务量最大的省级热线平台——数字政通累计已支撑全省近1亿万件诉求的高效分析。
但服务量大有一个隐藏成本：海量文本数据本身，并不会自动变成治理洞察。
每天、每周、每月，热线接到的市民诉求里到底反映了什么问题？哪些是普遍性矛盾？哪些是新出现的苗头？哪些和最新政策直接相关？过去的做法是——靠人工读、靠经验归类、靠层层审核出报告。专题分析周期长、口径不统一、覆盖不全。
数字政通在广东项目里做的，不是替代业务系统，而是给海量诉求装上一套“AI阅读和分析”的能力。具体体现在三个层面：
智能标签系统：让海量诉求"自动归位"
依托热线标签大模型，把过去依赖人工经验的工单打标工作，升级为AI自动识别与标注。
实际效果有两个明显改变：
标注更收敛：大模型输出的标签结果高度集中于预设标准体系，避免不同坐席、标注员风格各异、标签发散；
标注更精准：能准确识别复杂诉求语义。比如“市民反映小区周边夜间施工持续扰民，多次反映后问题仍反复”这类同时包含场景、过程和处置反馈的信息，系统能够更准确匹配到“施工噪声扰民”等具体问题，而不是笼统归入一般性投诉。
标签体系是后续一切分析的"地基"。地基对了，上面才立得起东西。
数据分析：把诉求变成可决策的洞察
在标签体系之上，数字政通数据运营分析团队结合多个省市热线项目的实践经验，逐步形成了一套“AI辅助识别+人工专业研判”的分析方法，并在此基础上持续沉淀数据运营分析agent的能力底座。
自动归纳热点：识别同一时间窗口内诉求的频次、占比、同环比变化，输出高发问题清单；
自动识别共性：把分散的个案诉求聚合成共性矛盾，提示哪些是单点偶发、哪些是系统性问题；
自动对齐政策：如某地发布义务教育招生范围征求意见稿后，系统迅速从热线诉求中识别出与学区划分、入学安排相关的集中关切，辅助有关部门及时沟通、优化方案。
辅助的专题报告：让分析流程更高效、更稳定
过去做一个专题分析报告——从需求沟通、底单筛选、工单打标、数据统计、维度归纳、初版撰写到佐证补充，是一个反复返工的过程：
关键词没配好 → 底单不准 → 重新捞；
打标不一致 → 统计失真 → 重新标；
维度搭错 → 章节散乱 → 重新搭。
借助“需求澄清员、标注质检员、数据分析员、报告撰写员”等AI协同——底单筛选、打标纠偏、维度归纳、初稿生成在同一条链路上连续完成，让人工分析师把更多精力留在专业研判、政策解读和建议提炼上。
（二）武汉：让燃气检查的“造假行为”无处藏身
如果说广东模式解决的是“接得快、派得准、办得好”，那么湖北武汉项目解决的是另一个老大难，燃气安全检查，到底有没有真做？
过去几年多起重大燃气事故，事后复盘的原因都触目惊心：补登台账、伪造巡线记录、检查照片重复使用、隐患降级上报。问题不在“有没有检查”，而在“检查没有真做、没有做到位”。
面对每天动辄上万条检查记录、海量图片，传统人工抽查很难发现这些隐蔽问题。eGovaAgent 在武汉项目里，专门部署了一个 “燃气检查稽核数智专员”：
每天定时筛查当天检查记录，并行调用15项异常行为识别技能，覆盖3大类燃气隐患检查场景：
检查内容异常：记录对象与实际被检对象不一致 / 图片重复使用 / 填报内容与需检内容不匹配；
隐患信息异常：重大隐患降级 / 现场隐患漏记 / 隐患频发区长期"零隐患"上报；
检查行为异常：定位偏离实际位置 / 拍摄时间偏离上报时间 / 单次检查耗时不足 / 远距离连续检查。
武汉项目接入的数据规模——非居民日常检查1500+/日，随瓶安检12000+/日，入户安检 12700+/日，覆盖466万居民用户。
试用阶段已有4个明显改变：
1. 统一入口：日常 / 专项 / 随瓶 / 入户检查统一接入智能体；
2. 筛查前置：人工抽查变成智能体先跑一轮异常识别；
3. 依据直出：同步输出异常清单、判定依据、重点疑点；
4. 闭环前移：从"只发现异常"变成派单整改、履职评价直接接上。
最关键的是——燃气稽核数智专员的智能识别准确率已达90%。这意味着监管侧的能力，第一次有可能跟上海量检查数据的产生速度。
03
多地共鸣：AI+城市治理的方向正被广泛认可
发布会之后，数字政通的技术与业务团队就“AI+城市治理”方向先后与多地相关部门进行了深入交流：
江苏，与省住建部门多轮专题交流“AI+建筑垃圾”全流程智能监管方案；淮安市城管部门针对智能体赋能事件闭环处置进行了积极探讨。
黑龙江大庆，围绕运管服平台升级、城市生命线安全监管思路与无人机巡检方案展开深入沟通，大庆市相关负责人现场提出“各科室要深入挖掘业务与AI结合的潜力，拥抱技术变化趋势”。
陕西，在全国市长研修学院培训会上，数字政通系统分享“工程改造+数字化赋能+机制保障”的城市生命线安全工程建设思路；在西安市数据局一网统管培训会上分享如何运用AI技术为基层减负；
四川内江，面向综合执法系统全体领导干部举办 “AI智能体驱动城市治理”专题培训。
这些交流不是“完成式”，而是“进行式”。但每一次汇报、每一次培训、每一次现场对话，都在回答同一个问题：
当AI真正走进城市治理一线，它能解决什么、改变什么、走多远？这也是eGovaAgent接下来要持续作答的题目。
04
结语
从一场北京的发布会，到广东、武汉的真实落地，再到多地交流中收获的关注与回响。
eGovaAgent走过的，不是抽象的AI路线图，而是中国城市治理真实的肌理。
未来，数字政通将持续加大AI技术研发与场景创新力度，让智能体更懂城市、更懂治理、更懂民生，为推进城市治理现代化、服务国家“AI+”战略贡献更多力量。
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