从全球看，数智化治理已成为国家竞争力的重要维度。我国致力于推动国家治理体系和治理能力现代化，早在“十四五”规划中就明确提出“加快数字化发展，建设数字中国”的战略目标。今年发布的“十五五”规划纲要更是将“深入推进数字中国建设 提升数智化发展水平”单独成篇，强调要“加快数智技术创新，深化拓展‘人工智能+’，赋能经济社会发展和治理能力提升”。
伴随着数字经济的蓬勃发展，国家高新区的治理模式也经历了深刻的变革，高新区的治理模式主要经历了四个阶段的演进。
信息化时期（1987—2002年）。1987年，原国家计委所属的计算中心、预测中心和信息管理办公室合并，组建国家经济信息中心，全面负责国家信息系统规划与建设工作。1993年，国务院成立国家经济信息化联席会议，以加强信息化工作的统一领导，推进信息化工程实施。以此为标志，我国迈入政府信息化建设的新阶段。这一时期，中关村、东湖高新区等国家高新区纷纷开始建设园区门户网站，初步搭建园区的业务信息系统。
例如，1997年北京试验区网站开通，2000年海淀园“数字园区”电子政务网上办公系统上线，实现了几十项审批职能的网络化操作。这一时期的信息化建设，使高新区的管理开始向更加现代化、透明化方向发展，也为政府与企业、企业与企业之间的交流合作提供了新的平台。
电子政务时期（2003—2018年）。2002年国家电子政务建设指导意见出台，各地推进“互联网+政务”。高新区凭借体制灵活性，加快建设一体化政务服务平台，助力优化“小政府、大服务”模式。
以东湖高新区为例，2018年推出“一窗式”政务服务新模式，整合72项事中事后监管清单，将10个单位7条专线“一网融合”，实现了“一张清单、一窗受理、一次告知、一网通办、一窗出证”，极大地提升了政务服务的便捷性和效率。
数字政府时期（2019—2022年）。2019年党的十九届四中全会首次提出“推进数字政府建设”，将其提升至国家顶层设计。
这一阶段，部分高新区开始探索将机器学习、知识图谱等技术与业务需求融合，在经济调节、市场监管、环境保护、社会治理等领域实现精准感知与精准反馈，为园区决策提供了智能、科学的依据。中关村、张江高新区、杭州高新区等一流园区，均以建设数字园区为目标，不断完善“云、网、端”等信息化基础设施，推动信息技术广泛渗透到经济社会的各个领域。
数智治理时期（2023年至今）。2023年以来，以生成式人工智能、大语言模型为代表的技术快速突破，国家高新区的治理范式正加速从“数据驱动”向“智能协同”深刻转型。数字政府阶段侧重于“数据汇聚—平台搭建—业务上网”，核心是人对工具的运用；而数智治理阶段的核心特征是大模型嵌入多元治理场景、智能体开始承担原本需要人来完成的判断与执行环节。治理范围也从政务服务延伸至产业治理、城市治理等领域，呈现出“全场景渗透、全流程嵌入”的态势。
不少国家高新区已率先启动数智治理探索。如中关村于2023年发布自研城市治理大模型“如如大模型”，构建“训推用”一体化工具链，支撑垂类大模型及智能体的搭建落地，在政策精准推送、企业诉求智能应答等场景投入应用。此外，部分高新区还将大模型应用于产业链风险预警、企业创新能力评估、城市事件自动识别等场景，推动治理从“被动响应”向“主动感知与智能预判”转变。
据工信部2026年“推动国家高新区高质量发展”新闻发布会介绍，目前国家高新区集聚了全国约一半的人工智能领域独角兽企业和上市企业，培育了大模型、具身智能等重点新赛道，成为人工智能产业的关键载体和重要聚集区，也为“数智治理”的先行先试提供了丰厚的产业土壤与技术底座。
数智化治理改革要真正落地，不能停留于理念层面。对于高新区而言，关键在于将数字技术嵌入具体的治理场景，形成一套可操作、可复制的实践框架。
（一）建立数字政府管理服务架构
高新区在大数据管理机构设置上，已形成多种模式。第一种是单独设立数据管理职能部门，如东湖高新区政务服务与大数据管理局、广州高新区（黄埔区）政务服务和数据管理局。第二种是在已有职能部门内设数据管理科室，如宁波高新区工信局内设大数据科、杭州高新区（滨江区）发改局内设数据资源科。第三种是设立大数据中心等事业单位，如苏州工业园区大数据管理中心。第四种是成立数字化平台公司，如武汉光谷数字产业集团。
与此同时，随着数智治理的深入推进，部分高新区开始探索适应人工智能时代的新型组织安排。如武汉东湖高新区在全省率先推行首席数据官制度，由分管委领导任区级首席数据官，各部门负责同志兼任部门首席数据官并组建信息化专班，统筹推进数据共享与融合创新。
在运行机制上，高新区积极探索数字技术在政府管理服务中的广泛应用，通过推进决策信息资源系统的建设，整合多源数据资源，不断拓展动态监测、统计分析等应用场景，从而提升政府决策的科学化水平。通过推进“一网协同”平台建设，实现党政机关、企事业单位横向连接，推动政府组织从分散化向整体化、从层级化向扁平化转变。
如杭州高新区推进六大系统建设，打破部门壁垒，形成了“区级系统平台横向融合，特色应用纵向齐放”的数字治理格局。同时，借助数字化服务平台，对行政权力事项运行流程进行固化，推动行政审批、行政执法、公共资源交易全流程数字化运行，促进行政权力规范透明运行。
（二）搭建数智化服务平台和应用场景
企业服务平台。高新区通过构建企业创新积分评价、企业遴选与挖掘、政企对接服务等场景，打造了线上线下一体化的企业服务体系。企业创新积分评价是其中一大亮点，这是一种基于定量评价、精准化支持中小企业技术创新的新型政策工具。如广州高新区搭建了创新积分信息平台，涵盖数据采集、计算、积分查询、积分分析等功能，支持查询6000余家参评企业积分，形成企业创新“画像”，为精准服务和培育提供了重要支撑。
对企业遴选与挖掘的场景同样重要。这一场景主要依托线上平台，按成长梯度挖掘高价值企业，从而实现对园区企业分层分类、优中选优、精准支持的目标。如合肥高新区利用大数据为存量企业精准画像，成都高新区发布“金熊猫”科技型企业创新榜单。目前，部分高新区开始探索引入大模型技术，对企业专利文本、招聘信息、融资新闻、招投标公告等公开信息进行语义理解与多维关联分析，辅助识别具有高成长潜力的“隐形冠军”与“潜在独角兽”，推动企业挖掘从“被动等申报”向“主动发现”升级。
产业大数据平台。搭建此类平台可以汇聚高新区企业个体数据，对园区产业进行深度分析挖掘与应用，形成产业层面的认识和洞察，同时也为招商工作提供有力支撑。产业全景洞察是其中的典型代表，其主要从产业链和空间分布两个角度展开，标识本地产业链布局，明确强链、补链环节，为推动产业集群化发展提供支撑。如杭州高新区发布产业链创新图谱，其中包含“产业全景图”“产业链图谱”“产业技术协同”“优势企业培育”等板块，企业只需在线提交需求描述，系统便能智能匹配全球专利技术和相关高校院所、企业等解决方案，实现一键式的需求对接。产业精准招商方面，如贵阳高新区搭建的“大数据精准招商安商云平台”，建立了产业链全景图和现状图、招商项目库和目标企业库、资金池和人才池，为招商引资工作提供了重要的决策数据支撑。
部分高新区在产业大脑既有框架上叠加大模型能力，拓展产业链治理的智能化维度。例如成都高新区2025年上线制造业智改数转公共服务平台，通过本地化部署DeepSeek-R1并结合自建知识库，为企业提供智能化政策解读、精准技术咨询及数智券申领问答等一站式服务，成为全国首个深度融合AI大模型与产业服务的区域性公共服务平台。
经济大数据平台。此类平台通过整合工信、发改、市场监督、税务和统计等多个政府部门的数据，并结合互联网数据和企业数据等外部信息，形成一个统一的经济指标数据底座，不仅对经济运行提供监测与决策支持，还可以为政府的宏观调控和微观管理提供坚实的数据支撑。如合肥高新区在2020年开发了全国首个区域经济大数据平台，搭建了经济运行在线分析、经济数据预测等多个模型，实现了58项市级经济运行考核指标的可视化管理和实时监测。
在此基础上，部分高新区开始探索将大模型能力嵌入经济运行分析环节，推动从“指标可视化监测”向“智能诊断与趋势预判”延伸，例如对经济运行数据进行多维度关联分析、自动识别异常波动的结构性原因并生成含政策建议的分析报告，为宏观经济调度提供更深度的决策支撑。
政务服务场景。很多国家高新区围绕企业和群众需求，部署一网通办、政务服务事项集成化办理、审批服务改革等场景，通过流程优化、数据共享、联审联办等方式，让企业和群众享受到更加便捷、舒心的服务。如青岛高新区通过“行政审批智能登记”小程序，与“秒批”智能审批系统结合，实现企业开办、注销全过程“掌上办”，设立全程电子化率达94%以上。施工许可申请材料90%以上免提交，申请表单70%以上免填写。
近年来，大模型在国家高新区政务服务环节的接入率快速提升。如常州国家高新区在创意产业园推动“小新”智能预审助手上线，基于DeepSeek模型梳理业务表单与审查要点，实现审批流程沙盘推演与实时纠偏；乌鲁木齐高新区（新市区）联合企业搭建“DeepSeek+高新事”数字政务智能模型，率先在涉外事项中构建7×24小时人机协同服务模式。
（三）探索数字经济治理制度创新
当前，我国数据要素市场建设仍处于初期，确权、定价、流通、监管等制度尚不健全。同时，AIGC、大模型、元宇宙等新业态对市场准入和监管造成冲击，传统政策工具呈现“内卷”态势，往往难以满足企业爆发式增长的需求。因此，探索产业制度创新以适应数字经济的健康持续发展显得尤为重要。
国家高新区近年来发挥“改革试验田”优势，围绕数据要素价值转化、首席数据官制度、包容审慎监管等方面，探索并形成了一批具有示范意义的数字经济产业制度创新经验。
如杭州高新区承接国家“数据二十条”先行先试任务，围绕数据收集与获取、数据加工与使用、数据流通与合规评估、管辖与监管等关键环节，探索形成了“三数一链”的框架和数据要素治理体系（三数指数据交易场所、数联网、数据发票，一链指区块链跨链互认机制），为塑造数据要素产业制度优势提供了有力支撑。
（一）杭州高新区：数智化治理改革样板
杭州高新区作为国家高新区和浙江省数字经济第一区，具备与生俱来的改革创新基因。近年来，在民生、政务服务、社会治理、科技创新及产业治理等领域开展了数智化改革。其主要做法包括：
一是打造一体化智能化公共数据平台。借助区内企业新华三集团的技术能力，搭建了区级一体化智能化公共数据平台，打破部门壁垒，归集4个部门500余万条数据，归集率达100%。这一举措不仅提升了公共数据的流通效率，还促进了跨系统、跨部门、跨业务的有效协作，形成了“区级平台横向融合、特色应用纵向齐放”的数字治理格局，为党政智治、数字政府、数字经济、数字社会、数字文化、数字法治等系统的建设提供了有力支撑。
二是率先推进数字政府建设。在浙江省率先开展行政服务中心“去中心化”改革，探索“最多跑一次”“智能秒办”“无感审批”等应用，推动500余项事项线上“一网通办”。率先开展知识产权数字化改革，上线“知识产权大脑”，构建浙江省知识产权区块链公共存证平台，以专利数据为核心和索引，有效关联企业人才等数据，提供高价值专利培育运营、科技金融、专利智能审查等在线服务。
三是积极探索产业创新数字化治理新模式。搭建经济主体大数据平台，对全区经济运行和市场主体情况进行实时监测和研判分析。推出企业“e服务上马石”，导入产业政策、金融产品、服务机构等资源，助力企业解决融资难、找房难、经营成本高等问题。此外，推进“未来工厂+产业大脑”建设，依托企业揭榜建设数字安防、生物医药产业大脑，推进产业链数字化治理；依托“中国视谷”产业载体与海康威视、大华、新华三等龙头企业优势，推动视觉AI、工业大模型等技术与产业治理场景的结合。
四是加快数字社会建设。依托城市大脑平台建设，充分激发释放区内数字企业技术和产品优势，赋能社会民生事业便利化。如交通场景，打造“全域智慧交通治理”平台，充分挖掘停车资源，采用交通综合治理和交通智能引导等措施，有效缓解道路拥堵问题。民生应用场景，积极探索虚拟仿真、3D打印、物联网等先进技术进入教育领域，建成数字科技馆、机器人实验室、VR虚拟教室等情景互动项目。
（二）成都高新区：人工智能大模型赋能产业治理与政务服务加速突破
成都高新区近年来将数智化治理作为“智慧高新”建设的核心主线，以全栈国产化人工智能算力平台托底，推动企业服务中心、公安分局、市场监管局、行政审批局等条线部门承接垂直场景落地。2025年全区人工智能产业规模突破900亿元，聚集相关企业700余家，134个模型算法通过国家生成式人工智能服务备案。其主要做法包括：
一是推动“天府蓉易享”平台在区内落地，升级智能匹配能力。“天府蓉易享”是四川省、成都市联合打造的惠企政策直达快享主平台，成都高新区企业服务中心在企业服务侧推动了该平台在区内的落地。2025年2月完成DeepSeek大模型在区级侧的本地化部署与测试，在通用模型基础上融入成都高新区惠企政策数据，形成垂直模型。通过政策标签库与企业画像库的“双向匹配”，当企业达到特定发展阶段时自动推送“瞪羚企业培育”“专精特新认定”等政策包，实现从“企业找政策”向“政策找企业”的深化 。
二是发布场景创新清单，落地“智问智办”。2025年9月，发布《2025年成都高新区城运领域场景创新清单》，其中“智问智办”场景基于政务服务大模型意图理解与语义推理能力，结合政务办事政策、政民互动知识、办事指南构建政务知识库，提供即问即答、即问即办功能。同期建成全栈国产化人工智能算力平台，为政务、教育、医疗、自动驾驶等提供普惠公共算力 。
三是在市场监管、公安等领域探索“AI+治理”。成都高新区市场监管局推出企业登记“智慧问答+人工应答”服务，智能客服机器人实现7×24小时应答，自2023年10月上线以来，咨询电话响应率提高约60个百分点，24小时重复来电率明显下降。成都高新公安在全省率先将DeepSeek大模型接入部署并服务警务工作，依托分局数据服务平台，持续汇聚公安、政务、社会资源及互联网等多源数据，通过业务知识灌输形成专业知识库，支持溯源分析，辅助警务决策。
面向未来，国家高新区的数智化治理改革重点在于，围绕培育新产业新赛道培育、提升产业科技创新能力等高新区发展重点，加快产业数字化转型、园区服务数字化和治理数字化，探索“AI+治理”的制度突破与场景创新，形成可复制推广的高新区经验。
强化数智治理系统谋划。一方面，高新区应强化数据驱动高质量发展的治理理念，把数智化治理提升至“一把手工程”高度，确保从顶层设计到基层执行都高度重视数字化转型。着力提升干部职工在数据分析、大模型应用、智能体运维等方面的能力，培养“懂业务、懂数据、懂AI”的复合型人才，为人机协同的治理新生态提供人才保障。另一方面，高新区应联合专业机构，研究制定数智化治理改革的总体方案、行动计划和产业政策措施，围绕“基础层（数字基础设施）—平台层（数智化平台）—应用层（数字场景）—制度层（产业政策）”进行系统部署，特别应在平台层加强统筹规划，明确大模型的部署方式、数据安全保障机制、模型迭代更新机制等，避免各自为政、重复建设。
积极探索应用场景建设。国家高新区应发挥其人工智能产业和场景应用资源优势，重点围绕产业促进、科技创新、企业服务等方面，部署一批特色化数智场景应用，推动大模型、智能体、数字人等技术的应用。
——产业促进方面，加快开展“人工智能+制造”应用，支持智能工厂梯度建设，推动工业机器人等智能制造装备规模化部署；引导龙头企业实施供应链协同数字化改造，面向上下游开放应用场景、共享技术能力。同时，依托工业互联网平台和产业大脑，对企业的技术需求、融资需求、市场拓展需求进行智能识别与精准匹配，提升产业服务的组织效率。
——科技创新方面，部署“AI+药物研发”“AI+材料研发”“AI+灾害预警”等“AI for Science”场景，为企业、高校院所等提供高性能计算、大模型训练等算力服务，降低科研团队AI应用门槛、优化科学研究范式。建设技术成果与产业需求智能匹配平台，探索技术合同的数字化管理与履约跟踪，提升成果转化全流程的透明度和可追溯性。
——企业服务方面，在涉企高频事项中推动“AI预审”“智能秒办”“免申即享”等场景应用，建立企业诉求的智能分派与跟踪闭环，实现政策的主动推送与智能解读，推动企业诉求一键提交、办理全程可见。同时，探索“信用+监管”模式，基于企业信用画像实施差异化监管，对守信企业无事不扰、对高风险企业重点监管。
——人才服务方面，运用数字化手段提升人才工作的组织效率，让人才“引得进、落得下、留得住”。依托大模型主动识别与园区产业方向相匹配的高层次人才和团队，为靶向引才提供信息支撑；探索人才政策的“智能匹配”与“免申即享”，当人才达到相应认定条件时，系统自动推送适配的人才公寓、创业扶持、子女入学等政策信息；依托人才大数据平台实现人才认定、补贴发放、项目申报等事项的并联办理，压缩人才落地的制度性成本。
——金融支撑方面，依托企业创新积分等多维数据，形成园区企业的可信数字画像，为银行、风投、担保等金融机构提供授信与投资决策的参考依据，降低银企信息不对称。依托数据交易平台与知识产权公共服务平台，为数据资产质押融资、知识产权证券化等创新金融工具提供数字化治理支撑。同时，推动园区、金融机构、第三方数据服务商之间的数据合规共享，建立企业融资风险的联合监测与预警机制，提升科技金融的风险管控能力。
——绿色发展方面，依托数字化能碳管理中心等载体，推动重点用能企业碳排放数据的实时采集与动态追踪，形成园区碳排放在线监测一张网，对能耗数据开展诊断分析，识别高耗能环节并提出节能改造建议；探索建设源网荷储一体化智能调度场景，对光伏发电、储能充放、生产用电进行协同优化，提升园区“双碳”治理能力。
深入推进数字经济治理制度创新。一方面，有条件的高新区应紧密围绕数字经济时代高成长高技术企业的需求，围绕数据开放流通、权限授予、新技术早期验证等方面，探索符合新经济跨界融合、颠覆式创新特点的准入和监管制度。另一方面，可以围绕数据确权、定价、流通、收益分配、隐私保护等“堵点”展开研究实践。头部高新区要持续发挥先行先试作用，例如，可以探索建立完善的数据确权体系，明确数据的归属和权益；制定合理的数据定价机制，促进数据资源的优化配置；推动数据流通和共享，打破信息孤岛，实现数据的互联互通。
特别地，随着大模型、智能体等人工智能技术在治理场景中的深度嵌入，人工智能治理本身也成为制度创新的新课题。高新区应率先探索人工智能技术的应用规范，明确人工智能辅助决策的边界、算法审核与问责机制、数据隐私保护要求、智能体行为准则等，为人工智能技术的规模化、可持续应用提供制度保障。
End
