摘要：在超大特大城市治理现代化进程中，12345热线正经历从“受理窗口”向“治理智能体”的范式变革。本文基于北京、上海、广州等超大城市实践探索，融合福建等地创新经验，系统提出构建“城市治理智能体”的理论框架、技术路径与制度保障，为人工智能时代热线高质量发展提供解决方案。

关键词：12345热线、城市治理智能体、人工智能+

一、跃迁趋势

构建“人工智能+12345热线”的“城市治理智能体”，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要抓手，是数字政府建设向纵深发展的关键标志，更是超大城市应对复杂性、不确定性、模糊性治理挑战的必然选择。这一变革不仅是技术层面的升级迭代，更是治理理念、制度架构、价值逻辑的系统性重塑。

图1 构建“人工智能+热线”的“城市治理智能体”的战略价值

（一）顶层设计加速12345热线向智能化升级

近年来，党中央、国务院将12345政务服务便民热线定位为感知民情、优化服务、辅助决策、提升治理能力的关键基础设施。党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确提出，“提高市域社会治理能力，强化市民热线等公共服务平台功能”，标志着12345热线正式从“事务性服务平台”上升为“社会治理现代化的重要支点”。国务院办公厅于2025年6月印发《关于进一步规范和提升12345热线服务的意见》（国办函〔2025〕66号），强调“在确保安全的前提下，稳妥有序运用大数据、人工智能大模型等新技术，丰富拓展12345热线平台功能”，以及“依托全国一体化政务大数据体系加强12345热线数据库建设，推动诉求数据跨部门跨层级依法有序共享，强化数据挖掘分析和动态监测，为科学决策、精准施策、政策评估等提供支持”，为全国热线智能化转型提供了制度保障与技术路线图。

（二）三重现实矛盾凸显热线智能化转型的紧迫性

随着城镇化进程加速和市民权利意识觉醒，社会诉求呈现高频次、多元化、突发性、关联性特征，12345热线作为最贴近群众的治理触角，正面临三重结构性矛盾。

1.规模与效能矛盾：人海战术的边际效益递减

12345热线受理量日益增长，传统“人海战术”遭遇瓶颈，大量话务员陷入“接—录—转”机械循环，复杂诉求的跨部门协调、历史遗留问题的反复流转、情绪化沟通的耗时耗力，使得单纯依靠人力扩张的治理模式难以为继。

2.数据与知识矛盾：沉睡热线数据的唤醒困境

热线每日产生海量的结构化与非结构化工单数据，但多数地区仍停留在“台账式管理”阶段，缺乏系统化的标注、关联和挖掘。标签体系粗放、分类维度单一、标准不一，导致数据难以转化为可计算、可分析、可复用的治理知识。大量蕴含民情民意、风险信号、政策盲区的“数据富矿”处于沉睡状态，无法为城市治理提供精准的决策支持。

3.响应与预判矛盾：被动治理的时空滞后性

当前热线运作仍以“群众投诉—部门处置”为基本逻辑，面对系统性风险、群体性事件、季节性高峰时，往往陷入“事后灭火”的困境。然而，许多问题具有明显规律性（如冬季供暖不足、开学季学位紧张、节假日景区拥堵），因缺乏有效的风险感知模型与前置干预机制，往往“疲于灭火”，陷入“投诉—整改—再投诉”的恶性循环，群众获得感难以实质性提升。

（三）大模型技术成熟落地，为热线智能化跃迁提供关键支撑

2024年以来，以DeepSeek为代表的国产大模型技术加速在政务热线场景落地，展现出从“辅助工具”到“智能体”的质变潜力。大模型强大的语义理解能力、上下文推理能力、多轮对话管理能力以及知识生成能力，能够真正理解诉求人“说了什么”背后的“想要什么”。多地已率先将大模型深度融入12345热线全链条，实现从“接诉”到“智治”的实质性突破。

二、体系架构

（一）概念界定：从工具平台到治理中枢的范式跃迁

城市治理智能体（Urban Governance Agent）并非传统意义上的“智能客服”或“自动化流程工具”，而是一个以人工智能大模型为核心引擎、以12345热线数据为感知主干、深度融合城市运行多源异构数据，具备“交互—感知—认知—决策—进化”五阶闭环能力的数字化治理中枢。其本质是从“接诉即办”到“未诉先办”的治理范式革命，是从“数据资产中心”再到“治理智库”的价值跃升，是从“被动响应”到“主动治理”的机制重构。

其中，包含三个核心要义。一是技术底座的大模型化。不同于传统热线依赖规则引擎和关键词匹配，“城市治理智能体”以千亿级参数的大语言模型为认知核心，具备语义理解、逻辑推理、知识生成和持续学习的类人智能，能够处理非结构化文本、语音、图像等多模态数据，实现从“人工定义规则”到“模型自主学习”的技术跨越。二是数据融合的多源化。突破热线数据单一来源局限，构建“热线+网格+物联网（IoT）+政务+舆情”的五维数据融合体系，形成城市运行的“数字孪生体”，为智能体提供全域感知的数据养料。三是能力进化的闭环化。智能体不是静态系统，而是具备自我进化能力的“生命体”。通过“感知输入—认知理解—决策输出—执行反馈—学习优化”的闭环机制，每一次交互都成为模型迭代的训练样本，实现从“人适应系统”到“系统适应人”、从“版本更新”到“实时进化”的能力跃迁。

（二）五维架构模型构建闭环智能治理体系

“城市治理智能体”的架构设计遵循“分层解耦、能力内聚、接口开放”原则，构建相互支撑、动态协同的五层体系。

图2 “城市治理智能体”五维架构模型

1.交互层：智能服务入口——让群众“诉得便、办得快”

交互层是智能体的“运动系统”和“语言中枢”，作为与公众直接接触的界面，聚焦提升服务体验与效率。该层重构四大服务场景：智能语音，实现语音识别、语音合成和智能导航，支持方言识别和情感化播报。智能填单，语音自动转写+关键信息抽取（如地址、事项、紧急程度），工单结构化率超95%。智能派单，基于权责清单与历史规律，自动匹配责任单位，减少人工干预。智能回访，AI外呼评估满意度，识别“表面满意、实际未解决”的隐性问题。

2.感知层：多源数据融合——构建城市民情“全息图”

感知层是智能体的“感觉器官”和“周围神经系统”，突破单一热线数据局限，整合城市运行的全域感知资源。该层构建五类数据融合机制：热线数据，是核心感知源，包括语音、文本、工单、评价等全量信息。网格数据，来自基层治理员的巡查上报，补充热线未覆盖的物理空间。物联网（IoT）数据，来自城市传感器、摄像头、气象站等物联设备，提供环境状态感知。政务数据，包括人口、法人、空间地理等基础库，以及各业务系统的办理数据。舆情数据，来自社交媒体、新闻评论、网络论坛、短视频平台等网络空间，捕捉市民情绪倾向、热点话题和潜在风险，实现“线上+线下”立体感知。

3.认知层：知识引擎驱动——让机器“听得懂、想得清”

认知层是智能体的“大脑颞叶”和“海马体”，负责知识存储、语义理解和关联推理。该层整合四大技术模块：大语言模型，作为认知底座，实现自然语言理解、意图识别和文本生成。知识图谱，构建“问题—部门—政策—案例”的关联网络，支持复杂推理和路径推荐。多模态理解，融合语音、文本、图像、视频等信息，实现全模态感知。情感计算，识别用户情绪状态，自动触发安抚策略或升级机制。

4.决策层：智能智库赋能——让治理“看得远、谋得准”

决策层是智能体的“大脑前额叶”，承担高级认知功能。该层构建四大智能引擎：趋势预测，运用时间序列分析和因果推断，预测未来7—15天的诉求热点和突发风险。政策模拟，输入拟出台政策文本，基于历史数据预测可能引发的诉求类型、量级和区域分布，评估政策风险。资源优化，基于诉求预测和部门负荷，智能调配执法力量、服务资源和应急物资。风险评估，实时监测群体性事件苗头、极端天气响应、基础设施故障等风险信号，分级预警。

5.进化层：自学习自优化——让智能体“越用越聪明”

进化层位于架构最顶端，是智能体的“大脑皮层”和“神经系统”，建立“人机协同反馈闭环”，实现持续进化。人工修正反馈，座席或办理单位对AI派单、标签、建议的修正，自动进入训练集。效果反哺机制，政策实施后，监测相关诉求变化，验证治理成效。跨域知识迁移，成功治理经验（如某市电动车棚建设）可被其他城市智能体调用复用。

（三）核心能力矩阵实现系统性跃升

“城市治理智能体”不是对传统热线的“功能叠加”，而是能力维度的全面升维，通过构建主动感知、深度理解、前瞻决策、闭环执行、持续进化的自适应治理生态，实现从“被动响应”到“主动智治”、从“工具辅助”到“治理伙伴”的根本性转变。

一是全域感知，主动触达。打破“市民拨打—热线接听”的被动响应逻辑，深度融合“热线+网格+物联+舆情”等多源数据，构建覆盖物理空间与数字空间的立体化民情感知网络，实现从“等人诉”到“主动察”的转变。

二是语义洞察，知识沉淀。完善依赖个体经验的粗放分类，依托大模型与知识图谱，对诉求进行语义级解构，精准识别核心诉求、关联政策与潜在风险，将碎片化对话转化为结构化的治理知识资产。

三是智能预判，资源前置。优化凭记忆派单的经验模式，基于权责清单与历史数据，动态预测问题演化路径与高发区域，推动执法力量、服务资源和应急保障提前部署，实现“未诉先办”。

四是闭环执行，责任穿透。突破人工跟踪易漏失、推诿难追责的困境，通过智能流程自动化、BPM引擎与区块链存证技术，实现工单全生命周期自动流转、超期实时预警、责任全程锁定，确保“事事有回音”。

五是持续进化，协同共治。克服静态知识库更新滞后瓶颈，在保护隐私前提下，融合多源数据训练模型，结合迁移学习机制，推动“一地创新、多地复用”，形成“越用越聪明、越治越高效”的自适应治理生态。

表1 “城市治理智能体”核心能力矩阵

三、实施路径

（一）分阶段推进的“四步走”战略

智能体建设是系统工程，需遵循“由浅入深、由点到面”的规律，分阶段推进。每个阶段结束前进行“压力测试”和“效果评估”，达标后方可进入下一阶段，并建立“回滚机制”，对不适应的功能及时调整，保持技术架构的开放性，支持持续迭代升级。

1.筑基期：夯实数据根基，筑牢智能底座

聚焦数据治理与标准体系建设，制定统一的数据质量规范和标签体系框架，明确语义层级标准。通过建立高质量、结构化的数据基础，有效解决数据碎片化、标准不一等问题，为后续智能化应用提供可靠支撑，显著提升数据可用性与治理规范性。

2.赋能期：引入大模型能力，实现智能辅助提效

部署大模型核心能力，上线智能语音识别、工单自动填单、诉求智能派单等辅助功能，并同步开展培训，推动话务员角色从信息录入向审核研判转变，提升受理响应速度与服务一致性，使高频咨询类诉求实现高效直办。

3.融合期：优化人机协同机制，构建智能决策支撑

将人工智能深度融入业务流程，优化“人机协同”工作模式，建成覆盖各部门职责的权责知识图谱，通过智能识别复杂、跨域诉求，精准推荐处置路径，提升派单精准度与协同效率，推动热线从“事务处理平台”向“治理支持中枢”转型。

4.跃升期：迈向主动治理，驱动制度性变革

全面推动热线从“响应式”向“预测式、预防式”治理跃迁，构建城市运行的动态感知与智能推演能力。提前识别高频共性问题并联动资源前置干预，由“事后处置”转向“源头防控”，推动民生诉求在群众未诉前得到化解。

图3 “城市治理智能体”建设阶段

（二）构建“三层智能”的技术架构

1.数据智能层：打造城市治理“数据底座”

数据是智能体的“血液”，数据质量决定智能体能力上限，因此须构建“采存管用”全链条数据治理体系。

一是多源数据融合治理。打破“数据孤岛”，实现“横向到边、纵向到底”的数据整合。横向整合12345热线、110/119/120应急热线、水电气暖公共服务、城管执法、生态环境等各个部门数据，形成城市运行“一张图”。纵向打通国家、省、市、县、乡五级数据，实现跨层级联动。同步建立数据质量评估与隐私保护机制，确保“进得来、管得住、用得好”。例如，上海依托“一网统管”三级平台构建覆盖市、区、街镇、网格、村居楼宇的五级数字化指挥系统，打造国内首个超大城市运行数字体征系统，实现“1+16+16+216”跨层级互联互通和“直达一线”的扁平化调度指挥。

二是构建智能标注的标签体系。标签体系是连接原始数据与智能应用的“桥梁”。传统标签是静态、扁平的，智能体标签是动态、立体的。基础标签层包括时间、地点、人物、事件等客观要素，由AI自动提取。语义标签层包括核心诉求、潜在需求、关联政策、相似案例等，由大模型理解生成。治理标签层包括问题根源（系统性/偶发性/政策性/执行性）、责任主体、风险等级、解决路径等，由知识图谱推理得出。

2.业务智能层：重构“人机协同”业务流程

一是智能受理，从“人工记录”到“AI辅助”。依托大模型与语音识别技术，在通话过程中实时将语音转化为高准确率文字，并自动提取时间、地点、事件主体、诉求类型等关键要素，通过深度语义理解，精准识别市民真实意图。同时，结合情感计算技术，对愤怒、焦虑等高敏情绪自动预警，提示优先转接资深坐席。话务员角色从“边听边记”的信息录入员，转变为“审核确认+复杂处置”的专业服务者，既提升了工单结构化率与受理效率，又保留了人在共情沟通、政策解释中的不可替代价值，真正实现“机器提效、人工提质”的人机协同新范式。

表2 “城市治理智能体”业务智能层智能受理模式

二是智能派单，从“经验派单”到“精准匹配”。大模型结合诉求内容、地理位置、历史办理记录，智能推荐承办单位，对边界模糊事项，采用“AI预判+人工确认”双保险机制。例如，郑州依托“AI小郑”大模型，通过统一电子地图、组织架构、派单目录和运转流程，创新“一键派、商定派、指定派”三派模式，智能派单占比超85%。

三是智能办理，从“单兵作战”到“协同治理”。深化“街乡吹哨、部门报到”机制，对跨区域、跨层级、跨部门的“三跨”问题，实现一键发起、多方响应。推动“四网融合”，政务业务网、城市物联网、视频监控网、基层网格数据深度融合，支撑现场处置。构建“平急结合”响应模式，日常各司其职，遇极端天气、公共安全事件时，系统自动切换至应急状态，实现“雪停路净”“停水即修”等快速响应。

3.决策智能层：赋能“未诉先办”的智库支撑

一是实时态势感知，实现城市运行的“数字体检”。生成“民情日历/月历”，动态展示诉求热力分布、趋势变化、情绪走向。部署风险预警模型，对群体性事件、基础设施故障、极端天气影响等提前7–15天预警。

二是智能分析报告，从“周月报”到“秒生成”。运用大模型的文本生成能力，自动撰写《民情日报》《城市体检报告》等，包含问题描述、数据分析、典型案例、对策建议、政策依据，供领导决策参考。利用DeepSeek等模型深度推理办理意见与回访内容，识别“形式办结、实质未解”问题。

三是前瞻推演精准施策，打造政策落地的“智能导航”。通过构建数字仿真环境，对拟出台政策进行多情景推演，预判其在不同区域、人群和时段可能引发的民生诉求与社会反应，自动生成风险提示与优化方案，实现从“经验决策”向“模拟—优化—执行”闭环治理跃升。

（三）筑牢智能体可持续运行的保障体系

城市治理智能体的长效运行，不仅依赖技术先进性，更需组织领导、流程再造、激励相容与安全合规等多维保障协同发力，构建“人—制—技—安”深度融合的可持续生态。

在组织领导方面，强化顶层设计与统筹协调是智能体建设落地见效的根本保障。坚持高位统筹推进，由主要领导牵头，将热线智能化纳入数字政府和城市治理现代化整体布局。强化跨部门协同机制，明确数据共享、权责划分、资源调配等关键事项的决策权限与执行路径，破除“条块分割”壁垒，确保核心要素有效保障，为智能体从“试点探索”迈向“全域推广”提供坚强组织支撑。

在流程再造方面，构建全周期闭环治理机制是实现治理范式跃迁的核心路径。打造“感知—认知—决策—执行—进化”全周期治理链，依托“热线+网格+舆情”多源感知网络提前识别风险，智能实现精准派单与协同处置，建立基于多维评价与知识沉淀的反馈学习机制，推动个案解决向系统治理跃升，真正实现流程从“以事为中心”向“以治为中心”转型。

在激励相容方面，重塑人才价值与职业生态是激发内生动力的关键支撑。重构绩效考核与职业发展体系，引导一线人员从“普通接线员”向高价值角色转型，将数据质量贡献、治理建议采纳、类案解决成效、人机协同效能等纳入核心考核指标，打通专业能力与职业晋升通道，使话务队伍既有“用武之地”，也有“成长之阶”，形成技术赋能与人才成长良性互促的内生动力。

在安全合规方面，将数据安全与算法伦理贯穿智能体建设始终。建立健全数据分级分类与隐私保护制度，确保敏感信息“可用不可见”，设置人工兜底与算法熔断机制，对重大民生、高情绪或低置信度场景强制转人工，保障群众选择权与服务公平性。强化算法透明度与伦理审查，杜绝“黑箱决策”和隐性歧视，确保智能体始终在法治轨道和公共价值指引下稳健运行。

四、实践案例

（一）北京12345将升级为智能体，构建城市民情指数

北京将落实热线数智化发展行动计划，研发“北京12345”智能体，构建城市民情指数，推进智能客服、智能坐席、智能职场建设。同时聚焦业委会管理、社会保险等11个“每月一题”专项治理，推出智能咨询、“边聊边办”等交互式办事服务，上线“京通”App和“入京通”涉外服务平台，深化数据要素市场化配置改革，探索AI驱动的城市主动治理运行机制。

（二）上海12345热线以大模型+数据驱动打造“未诉先办、同题共答”的城市治理新范式

上海12345市民服务热线深度融合大模型与大数据技术，设立80余个“大模型智能专席”，实现工单秒级生成、精准分派，智能派单准确率超九成。通过挖掘千万级诉求数据，构建城市运行“神经中枢”，提前预警台风积水、寒潮风险等隐患，推动从“解决一个问题”向“解决一类问题”转变。同时，强化基层赋能、明责确权和部门协同，探索大城善治“同题共答”，守好政务服务“第一线”、当好政民互通“连心线”、牵好辅助决策“智慧线”。

（三）广州12345打造大模型“智能座席”，工单分得准、办得快

广州12345热线深度融合DeepSeek等大模型技术，构建人机协同智慧服务新模式，实现语音智能转写、诉求精准提取、数据自动标注及办理情况深度分析，为部门优化提供科学参考。此前该热线已融合ASR、智能知识库等技术，使市民等待时长缩短43%、工单转派准确率达97%。数字广州创新实验室紧跟技术迭代，目前已适配超150种大模型，持续以人机协同模式提升民生服务效能。

（四）济南12345热线打造“人工+智能”融合模式，以大模型赋能主动治理与民生保障

济南市12345热线以大模型等数字技术为支撑，构建“人工智能专席”，实现民意地图实时更新、数据报告自动生成、智能座席辅助填单，工单一次转办成功率提升至99.65%。推行“人工+智能”融合服务，智能机器人7×24小时值守，大模型实时分析语音内容并推荐转派单位，创新“未呼先应”机制，依托舆情监测每月筛查8000余条信息主动治理，智能回访系统完成44万件保密工单自动化回访，线上渠道日均服务超5万人次，实现从“被动接诉”向“主动治理”转变，为城市治理现代化注入新动能。

（五）福建12345热线全流程智能化，打造政务服务智慧“总客服”

福建省12345热线平台自全省“一张网”建成以来，诉求量保持稳中有升，成为政府与群众之间的重要“连心桥”。通过AI赋能接诉、批转、办理、回访、质检、督办六大环节，实现工单自动填写、智能派单、重复诉求归并、90%以上回访自动化及全流程智慧监管，并构建统一数据标准体系，深度挖掘民情数据，助力社会治理与经济社会高质量发展。

（六）黑龙江12345政务服务便民热线结合DeepSeek辅助智能化能力提升

黑龙江省12345政务服务便民热线依托DeepSeek大模型，创新“AI+政务服务”模式，打造智能信息摘要、智能工单生成、智能分类归口、智能派单四大能力，实现关键要素自动提取、工单填写时间缩短至45秒以内、归口分类5秒内完成、派单准确率大幅提升，工单处理效率提升37%—50%，下一步将持续深化“AI+政务服务”融合创新，推动政务服务由“能办”向“好办、智办、快办”跃升。

五、数治远见

面向未来，在数字化转型纵深推进背景下，“城市治理智能体”将沿着三大趋势持续演进。

一是技术趋势，从“单点智能”走向“系统智能”。多模态大模型将融合文本、图像、视频、传感器数据，实现“看、听、说、理解”一体化。如，市民上传一张道路塌陷的照片，智能体可自动识别位置、评估险情、调度救援，无需人工描述。数字孪生技术将12345诉求实时映射到三维城市空间，构建城市运行的虚拟映射，支持政策实施的沙盘推演和风险预演，实现“所见即所治”，在数字孪生环境中模拟极端天气、重大活动、政策调整等场景，预判对城市运行的影响，优化应对预案。因果推断与反事实模拟技术将突破相关性分析的局限，区分“相关性”与“因果性”，揭示问题产生的深层机理，实现从“知其然”到“知其所以然”的跨越，通过因果图模型识别“问题根源—中间变量—表面现象”的传导链条，真正找到治理根因，为精准施策提供科学依据。

二是治理趋势，从“市民热线”升级为“城市治理智能体”。12345不再仅是一个电话号码，而将成为城市运行的感知神经、决策中枢与执行末梢。包括以下三大特征，全域感知，整合热线、网格、物联、舆情、政务等全量数据，实时监测城市“生命体征”。智能中枢，基于大模型和知识图谱，自动识别异常、诊断问题、生成方案、调度资源。人机共生，AI处理标准化、程序化任务，人类专注于创造性、情感性、复杂性工作，形成“1+1>2”的协同效应。

三是价值趋势，从“民生服务”拓展为“民主参与”新载体。热线所汇聚的亿级民声，是全过程人民民主最真实、最鲜活的表达。未来，智能体将进一步开放数据接口，支持人大代表、政协委员、社区组织基于脱敏数据开展议题调研，通过AI辅助生成“民意提案”，推动“群众点单—政府接单—社会评单”的良性循环，由此成为连接政府与市民的数字民主桥梁，让“人民城市人民建”从理念走向实践。

“城市治理智能体”不是冷冰冰的算法机器，而是一个“有温度、有智商、有进化能力”的“城市生命体”。当技术之光与人文之光交相辉映，当数据之力与制度之力协同发力，我们有理由相信，未来的城市将更聪明、更温暖、更宜居，人民群众的获得感、幸福感、安全感将更加充实、更有保障、更可持续。