AI发展下的政府机构各部门职能顶层设计与统筹优化
摘要
智慧城市建设与人工智能技术的深度融合，正推动城市治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“分散管理”向“协同治理”转型，而政府机构职能体系作为城市治理的核心载体，其顶层设计与统筹优化直接决定转型成效。当前我国政府部门职能存在数据孤岛、权责交叉、技术与业务脱节、协同机制缺位等痛点，与智慧城市“全域感知、全网协同、全时响应”的核心需求形成矛盾。本文立足新型智慧城市建设部际协调机制等国家顶层部署，结合数据中台、数字孪生等技术实践，从职能架构重构、协同机制搭建、权责边界明晰、能力体系适配、风险防控兜底五个维度，论证政府部门职能顶层设计的逻辑框架与优化路径，提出“平台统筹、分类赋权、数据融通、智能协同”的职能优化模式，为城市治理体系和治理能力现代化提供理论支撑与实践参考。
关键词
智慧城市；人工智能；政府职能；顶层设计；统筹优化；数据中台；一网统管
一、智慧城市与AI双重赋能下政府职能改革的必然性
智慧城市是以数据为核心生产要素，以新一代信息技术为核心驱动力，实现城市规划、建设、管理、服务全流程智能化的城市发展新形态，其核心要义是打破城市运行的物理边界与信息壁垒，构建“万物互联、数据互通、业务互通”的治理生态。而人工智能技术的迭代升级，为智慧城市注入了“智能研判、自动响应、精准决策”的核心能力，从交通信号灯动态调度到公共安全应急联动，从民生服务“一网通办”到城市风险提前预警，AI正重塑城市治理的全链条流程。国家发改委等25个部门建立的新型智慧城市建设部际协调工作机制，明确将“深化行政体制改革、统筹部门工作合力”作为核心任务，2024年《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》进一步提出，要依托城市运行和治理智能中枢，实现多领域态势全面感知、协同高效处置，这标志着政府职能优化已成为智慧城市建设的核心抓手。
从现实语境来看，传统政府职能体系是基于“条块分割”的管理模式构建，各部门形成独立的业务系统与数据闭环，交通、公安、民政、卫健等部门各自为政，数据标准不一、接口割裂，导致78%以上的城市数字化项目在数据整合阶段遭遇瓶颈。而智慧城市与AI的发展，对政府职能提出了三大核心要求：一是全域数据共享，需要打破部门数据孤岛，实现多源数据标准化融通；二是跨域业务协同，需要突破条块管理限制，实现突发事件的多部门联动处置；三是智能决策支撑，需要推动业务与技术深度融合，实现从“人工审批”到“智能研判”的转型。这种需求与传统职能体系的矛盾，决定了政府机构职能必须进行系统性、顶层化的重构与优化，若仅停留在局部调整或技术叠加层面，将难以适配智慧城市的发展要求，甚至导致“技术空转”“资源浪费”等问题。
与此同时，智慧城市与AI的发展也为政府职能改革提供了有利条件：数据中台技术能够实现数据资产统一管理、按需分发，为跨部门协同筑牢底层支撑；数字孪生技术可以构建城市全要素镜像，为职能优化提供仿真推演工具；RPA机器人、智能决策引擎等AI应用，能够替代标准化、重复性政务工作，释放人力向核心治理职能转移。在此背景下，政府机构职能的顶层设计与统筹优化，既是破解城市治理难题的现实需要，也是顺应技术革命趋势、推进治理能力现代化的必然选择。
二、智慧城市与AI背景下政府职能体系的现存痛点与核心矛盾
我国政府职能体系经过多轮机构改革，已形成较为完善的管理框架，但面对智慧城市建设与AI发展的双重挑战，仍存在诸多深层次痛点，这些痛点本质上是传统治理模式与智能化治理需求的核心矛盾，具体体现在五个方面。
（一）职能架构碎片化，与智慧城市“全域统筹”需求相矛盾
传统政府职能按行业、领域划分，呈现“条块分割、各自为政”的碎片化特征，各部门围绕自身业务构建独立的信息化系统，形成“烟囱式”治理格局。以城市交通治理为例，交通部门负责交通流量调度、公安部门负责道路警情处置、气象部门负责气象预警发布，三者数据系统独立、业务流程割裂，在应对暴雨、拥堵等突发情况时，无法实现数据实时共享与联动处置。这种碎片化架构，与智慧城市“全域感知、全网统筹”的核心需求严重脱节——智慧城市以城市运行管理平台为中枢，需要整合公共安全、规划建设、生态环境等全领域职能，而碎片化职能架构导致城市级智能应用难以落地，即便投入大量资源建设单点智慧系统，也无法形成治理合力，陷入“重建设、轻实效”的困境。
（二）数据治理缺位化，与AI“数据驱动”需求相矛盾
数据是智慧城市的核心资产，也是AI应用的前提基础，但当前政府部门数据治理存在三重缺位：一是数据标准缺位，各部门数据格式、统计口径、更新频率不统一，交通流量数据、人口户籍数据、民生服务数据无法直接对接，导致数据整合成本高、故障率高；二是共享机制缺位，多数部门将数据视为“部门资产”，存在“不愿共享、不敢共享”的心态，即便有共享要求，也多采用“点对点”的临时对接方式，无法实现常态化、自动化共享；三是治理能力缺位，部分部门缺乏专业的数据清洗、建模、安全管理能力，数据质量参差不齐，无法满足AI对高质量数据的需求。这种数据治理缺位，直接导致AI技术难以发挥作用——AI的智能研判、精准决策依赖多源数据的深度融合，数据孤岛的存在让AI沦为“无米之炊”，即便部署先进的AI算法，也只能基于局部数据开展简单应用，无法实现城市级的智能治理。
（三）权责边界模糊化，与协同治理“高效处置”需求相矛盾
智慧城市建设涉及多部门、多层级联动，对权责边界的清晰度要求极高，但当前政府部门权责存在双重模糊：一是横向权责模糊，跨领域事项存在“多头管理”与“无人负责”并存的问题，如城市内涝治理涉及水利、城管、住建、应急等多个部门，出现问题时易相互推诿，应急处置时难以形成统一指挥；二是纵向权责模糊，省市县三级部门在智慧城市建设中的职责划分不明确，部分事项存在“上级包揽过多”或“下级权责脱节”的情况，导致政策落地效率低。同时，AI技术的应用让权责边界进一步模糊，如智能审批系统自动驳回办事申请，责任究竟由技术提供方承担，还是由业务部门承担，目前尚无明确界定。权责边界的模糊，直接导致跨部门协同效率低下，面对突发事件时无法实现“敏捷响应、高效处置”，违背了智慧城市的治理初衷。
（四）技术业务脱节化，与智能治理“深度融合”需求相矛盾
当前政府部门智慧化建设中，普遍存在“技术与业务两张皮”的问题：一是重技术轻业务，部分地方盲目追求技术高端化，投入大量资金建设数字孪生、人工智能平台，但未结合部门核心业务需求进行定制化开发，导致技术系统与业务流程脱节，无法解决实际治理难题；二是重建设轻应用，很多部门建成智慧系统后，仍沿用传统业务流程，工作人员对AI工具使用率低，智能审批、智能研判等功能沦为“摆设”；三是重硬件轻能力，部门缺乏既懂技术又懂业务的复合型人才，无法对智慧系统进行运维优化，系统建成后难以迭代升级，无法适配业务需求的变化。这种技术业务脱节，让智慧城市建设陷入“为智慧而智慧”的误区，AI技术无法转化为治理效能，既浪费了公共资源，也影响了政府治理的公信力。
（五）风险防控滞后化，与智能化治理“安全兜底”需求相矛盾
AI技术与智慧城市的深度融合，在提升治理效率的同时，也带来了新的风险隐患，而当前政府部门风险防控体系明显滞后：一是数据安全风险，跨部门数据共享过程中，居民身份信息、医疗健康信息等敏感数据存在泄露风险，部分部门缺乏数据脱敏、权限管控等安全手段；二是算法安全风险，AI算法的黑箱特性可能导致决策偏差，如智能救助系统误判救助对象、智能交通系统调度失误，而部门缺乏算法审查、算法纠偏的能力；三是治理伦理风险，过度依赖AI可能导致“技术官僚化”，削弱政府部门的公共服务属性，而相关的伦理规范与约束机制尚未建立。风险防控的滞后，不仅可能损害群众合法权益，也可能制约智慧城市与AI的健康发展，成为职能优化过程中不可忽视的短板。
三、智慧城市与AI背景下政府职能顶层设计的核心逻辑与基本原则
政府职能的顶层设计，是立足城市治理全局，对职能架构、权责划分、协同机制、支撑体系进行系统性规划的过程，其核心目标是构建适配智慧城市与AI发展的职能体系。在设计过程中，需遵循五大核心逻辑，筑牢职能优化的理论根基。
（一）核心逻辑：以“治理效能”为导向，实现三大转型
政府职能顶层设计的核心逻辑，是摆脱传统“以部门为中心”的思维，转向“以治理效能为中心”的思维，通过职能重构实现三大转型。一是从“分散管理”向“平台统筹”转型，以城市运行管理平台为中枢，整合各部门职能，打破条块分割，实现城市治理的集中调度、统一指挥；二是从“经验决策”向“数据决策”转型，以数据中台为底层支撑，推动全领域数据融通，让AI算法成为决策辅助工具，实现治理决策的科学化、精准化；三是从“被动响应”向“主动服务”转型，依托AI的感知、研判能力，从“群众跑腿办事”转向“数据主动服务”，从“事后处置问题”转向“事前预防风险”，如通过水电费异常、医疗支出突增等数据主动识别社会救助对象，让治理更具温度。
（二）基本原则一：全域统筹，上下联动
全域统筹是智慧城市建设的核心要求，也是职能顶层设计的首要原则。一方面，要实现横向全域统筹，打破部门壁垒，将公共安全、交通管理、民生服务、生态环境等领域职能纳入城市治理智能中枢，形成“一盘棋”的治理格局；另一方面，要实现纵向上下联动，明确国家、省、市、县四级部门的职责分工，国家层面依托新型智慧城市建设部际协调机制，统筹政策制定、标准统一，省级层面负责统筹推进、资源调配，市县层面负责落地实施、场景应用，形成“顶层设计、分级落实、协同推进”的工作体系，避免出现“各自为政、重复建设”的问题。
（三）基本原则二：数据融通，技术赋能
数据融通是AI应用的前提，也是职能优化的核心支撑，需坚持“数据融通、技术赋能”的原则。一是建立统一的数据标准体系，由政务数据管理部门牵头，制定全领域数据采集、存储、共享的标准规范，实现交通、公安、民政等部门数据的标准化对接；二是搭建城市级数据中台，整合物联网感知数据、业务系统数据、第三方数据，实现数据的统一治理、按需分发，为各部门提供标准化的数据服务；三是推动技术与业务深度融合，围绕部门核心业务需求，定制化开发AI应用工具，如用RPA机器人处理社保资格认证、生育津贴审核等标准化业务，用智能决策引擎支撑应急联动、风险预警，让技术真正服务于业务，而非简单叠加。
（四）基本原则三：权责明晰，分类赋权
清晰的权责边界是协同治理的基础，需坚持“权责明晰、分类赋权”的原则，破解权责模糊难题。一是横向明晰跨部门权责，对城市治理中的跨领域事项，明确牵头部门与协同部门的职责，如城市应急处置以应急部门为牵头单位，公安、消防、医疗等部门为协同单位，建立“牵头负责、协同配合、权责对等”的工作机制；二是纵向明晰层级权责，按照“能放尽放、权责匹配”的原则，将基层能承接的智慧化应用权限下放至区县、街道，同时明确上级部门的指导、监督职责；三是明晰人机权责，划定AI应用的权责边界，对标准化、重复性工作，赋予AI自动处置权，对涉及公共利益、重大决策的事项，明确人工审核的最终决策权，避免“算法越位”。
（五）基本原则四：以人为本，服务优先
智慧城市建设的核心是“以人为本”，政府职能优化也需坚持“服务优先”的原则，将民生需求作为职能设计的出发点和落脚点。一方面，要通过职能优化提升民生服务效率，整合人社、民政、卫健等部门职能，打造“一站式”民生服务平台，实现“婚姻登记-生育登记-新生儿医保”等事项跨部门联办，减少群众办事材料、缩短办理时限；另一方面，要通过职能优化提升民生服务温度，依托AI技术实现精准服务，如为老年人构建健康数字孪生体，联动社区医院实现疾病早筛，为失业人员推送精准的技能培训资源，让智能治理既高效又暖心。
（六）基本原则五：安全兜底，动态优化
面对智能化治理的风险隐患，需坚持“安全兜底、动态优化”的原则，构建全方位的风险防控体系。一是筑牢数据安全防线，采用差分隐私技术、联邦学习框架等手段，对敏感数据进行脱敏处理，建立数据分级分类管理机制，明确数据共享的权限边界；二是筑牢算法安全防线，建立算法审查制度，对涉及民生、公共安全的AI算法进行事前审查、事中监测、事后评估，及时纠正算法偏差；三是坚持动态优化原则，智慧城市与AI技术处于持续迭代中，政府职能体系也需建立动态调整机制，根据技术发展、业务需求、群众反馈，不断优化职能架构、协同机制，确保职能体系始终适配治理需求。
四、智慧城市与AI背景下政府部门职能统筹优化的实践路径
基于顶层设计的核心逻辑与基本原则，结合我国智慧城市建设实践，政府部门职能统筹优化需从“架构重构、机制搭建、能力提升、风险防控、保障支撑”五个维度发力，构建系统完备、科学规范、运行高效的职能体系。
（一）重构职能架构：搭建“中枢统筹、分类履职”的职能体系
职能架构重构是统筹优化的核心，需打破传统条块分割格局，搭建“城市治理智能中枢+专业职能部门+基层执行单元”的三级职能架构，实现“中枢统筹全局、部门专业履职、基层落地执行”。
做强城市治理智能中枢，履行统筹协调职能。依托城市运行管理平台，整合新型智慧城市建设部际协调机制的统筹职能，将公共安全、交通管理、生态环境、应急处置等全领域数据接入中枢，赋予中枢三大核心职能：一是统筹规划职能，牵头制定智慧城市建设规划、数据标准、技术规范，避免部门重复建设；二是调度指挥职能，对城市突发事件、重大事项进行统一调度，推动多部门联动处置，如交通拥堵时同步调度交通、公安部门，实现信号灯动态调整、警情快速处置；三是监测评估职能，通过数字孪生技术构建城市生命体征模型，实时监测城市运行状态，对各部门履职成效进行动态评估，为决策优化提供支撑。
优化专业职能部门，履行核心业务职能。专业职能部门需聚焦核心业务，推动职能从“全流程管理”向“专业化赋能”转型，同时完成三大适配调整：一是剥离通用职能，将数据采集、标准化治理等通用职能移交数据中台，部门不再单独建设数据系统，专注于业务场景应用；二是强化专业职能，如交通部门聚焦智慧交通场景创新，公安部门聚焦智慧安防体系建设，卫健部门聚焦智慧医疗服务优化，推动专业领域的智能化升级；三是新增协同职能，各部门明确专门的协同岗位，对接城市治理智能中枢，落实中枢的调度指令，形成“中枢吹哨、部门报到”的联动格局。
夯实基层执行单元，履行落地服务职能。区县、街道、社区作为基层执行单元，是智慧城市服务群众的“最后一公里”，需优化基层职能配置：一是整合基层力量，将城管、民政、卫健等部门的基层执法、服务人员纳入统一管理，组建综合性的基层治理队伍；二是下放管理权限，将民生服务、轻微执法等事项的办理权限下放至基层，依托智慧终端实现“就近办、马上办”；三是强化技术支撑，为基层配备智能终端、移动执法设备，打通基层与城市治理智能中枢的数据通道，让基层能够实时获取数据、接收指令，提升执行效率。
（二）搭建协同机制：构建“数据驱动、流程再造”的协同体系
跨部门协同难是传统职能体系的突出痛点，需以数据融通为基础，以流程再造为抓手，构建全方位、常态化的协同体系，让多部门协同从“被动响应”转向“主动联动”。
建立数据协同机制，打通跨部门数据壁垒。数据协同是业务协同的前提，需以数据中台为核心，建立“统一采集、统一治理、统一共享”的数据协同机制。一是建立数据共享清单制度，由政务数据管理部门牵头，梳理各部门数据资源，明确必须共享、按需共享、限制共享的数据集，强制要求民生服务、应急处置等领域的数据实现无条件共享；二是建立数据自动共享机制，依托数据中台的实时流处理能力，实现跨部门数据的自动同步、按需分发，如民政部门的婚姻登记数据自动同步至卫健部门，支撑生育登记业务办理，无需人工对接；三是建立数据质量责任机制，明确各部门的数据采集、更新责任，对数据质量不合格、更新不及时的部门进行考核问责，保障数据的准确性、时效性。
建立业务协同机制，再造跨部门业务流程。业务协同的核心是流程再造，需打破传统“串联审批”模式，建立“并联办理、限时办结”的业务协同机制。一是推进“一网通办”流程再造，整合人社、民政、市场监管等部门的办事事项，构建一体化政务服务平台，实现“一次申请、一套材料、一网办理”，如社保转移、企业开办等事项，由平台自动分发至相关部门并联审批，大幅缩短办理时限；二是推进“一网统管”流程再造，针对城市治理中的突发事件，建立“发现-研判-调度-处置-反馈”的闭环流程，由城市治理智能中枢自动发现问题、研判等级，同步调度相关部门处置，处置结果实时反馈至中枢，形成全流程闭环管理；三是推进基层服务流程再造，针对群众的个性化需求，建立“数字社工”响应机制，通过NLP技术解析群众诉求，自动分派至对应部门或基层人员，跟踪办理进度，确保诉求及时响应。
建立考核协同机制，强化跨部门协同动力。协同动力不足的核心是考核机制缺位，需建立“正向激励、反向约束”的考核协同机制。一是将协同履职纳入绩效考核，在部门年度考核中，增加跨部门协同指标，如数据共享率、协同处置效率等，考核结果与部门评优、干部晋升挂钩；二是建立协同免责机制，对跨部门协同中因客观条件限制导致的工作失误，符合免责情形的予以免责，打消部门“不敢协同”的顾虑；三是建立协同表彰机制，对协同履职成效突出的部门、个人进行表彰奖励，营造“主动协同、高效配合”的工作氛围。
（三）明晰权责边界：划定“法定授权、人机分责”的权责清单
明晰权责边界是破解协同难题、防范治理风险的关键，需以法律法规为依据，以清单管理为手段，划定横向、纵向、人机三重权责边界，实现“有权必有责、用权受监督”。
制定横向权责清单，破解跨部门权责模糊。由机构编制部门牵头，结合智慧城市建设需求，梳理跨领域、跨部门事项，制定《智慧城市建设跨部门权责清单》，明确事项名称、牵头部门、协同部门、职责分工、办理时限。对城市内涝治理、应急救援、环境整治等跨部门事项，明确牵头部门的统筹协调责任、协同部门的配合执行责任，避免“多头管理”“无人负责”；对边界模糊的事项，通过立法、规章等形式予以明确，从制度层面固化权责分工。
制定纵向权责清单，破解层级权责脱节。按照“分级负责、权责匹配”的原则，制定《智慧城市建设层级权责清单》，明确国家、省、市、县四级部门的职责。国家层面负责制定政策法规、统一技术标准、统筹部际协调；省级层面负责制定实施方案、调配公共资源、指导市县建设；市级层面负责搭建城市治理智能中枢、推进数据融通、统筹场景应用；县级层面负责落地智慧应用、服务基层群众、收集反馈意见。同时，建立权责动态调整机制，对基层难以承接的权限及时上收，对上级包揽过多的权限及时下放，确保权责匹配。
制定人机权责清单，破解智能治理权责模糊。针对AI应用带来的权责难题，制定《政务AI应用人机权责清单》，划定人机履职边界。一是明确AI的履职范围，对社保资格认证、交通违章识别、材料形式审查等标准化、重复性工作，授权AI自动处置，提高治理效率；二是明确人工的最终责任，对涉及公共利益、人身权利、重大决策的事项，如社会救助审批、行政处罚决定等，AI仅提供辅助研判建议，最终决策权由人工行使；三是明确责任追溯机制，对AI处置失误导致的问题，区分技术提供方、业务部门的责任，技术问题由技术提供方承担，数据问题、审核问题由业务部门承担，实现责任可追溯、可问责。
（四）提升适配能力：打造“技术精通、业务过硬”的能力体系
政府部门履职能力的适配，是职能优化落地的保障，需从“人才培养、技术运维、制度建设”三个方面，打造适配智慧城市与AI发展的能力体系。
培养复合型人才队伍，破解技术业务脱节。技术与业务的融合，核心是人才的融合，需构建“专业技术人才+业务骨干人才”的复合型人才队伍。一是引进专业技术人才，面向大数据、人工智能、网络安全等领域，引进专业人才，充实到数据中台、城市治理智能中枢等核心岗位，负责技术运维、算法优化；二是培训业务骨干人才，对各部门业务人员开展智慧城市、AI技术培训，提升其数据应用、智能工具使用能力，让业务人员能够熟练运用AI工具开展工作；三是建立人才交流机制，推动技术人才与业务人才双向交流，技术人才到业务部门挂职，了解业务需求，业务人才到技术部门轮岗，掌握技术逻辑，破解“技术不懂业务、业务不懂技术”的难题。
强化技术运维能力，破解系统迭代滞后。智慧系统的稳定运行、迭代升级，依赖专业的运维能力，需建立“统一运维、分级负责”的技术运维体系。一是搭建统一运维平台，由城市治理智能中枢牵头，整合各部门智慧系统的运维资源，实现对数据中台、AI算法、业务系统的统一监测、统一维护，及时发现并解决系统故障；二是建立迭代升级机制，定期收集业务部门、基层单元、群众的反馈意见，结合技术发展趋势，对智慧系统、AI算法进行迭代升级，确保系统始终适配业务需求；三是引入社会力量参与，通过政府采购、合作共建等方式，引入第三方技术企业参与智慧系统的运维、升级，提升运维的专业化水平。
完善制度保障能力，破解政策支撑不足。职能优化的落地，需要完善的制度体系支撑，需加快推进智慧城市领域的制度建设。一是加快立法进程，推动出台《智慧城市建设条例》，明确政府部门、企业、公众在智慧城市建设中的权利义务，为职能优化提供法律依据；二是完善标准体系，由国家层面牵头，制定数据共享、算法安全、智能终端等领域的国家标准，统一技术规范，避免地方各自为政；三是完善配套制度，制定数据安全管理办法、政务AI应用管理办法等配套制度，细化职能优化的具体要求，确保各项工作有章可循。
（五）筑牢风险防线：构建“数据安全、算法合规、伦理可控”的防控体系
智能化治理的风险防控，是职能优化的兜底工程，需构建全方位、多层次的风险防控体系，确保智慧城市与AI健康发展。
筑牢数据安全防线，守护群众信息权益。数据安全是智慧城市建设的底线，需从“技术、管理、制度”三个维度筑牢防线。一是技术层面，采用差分隐私技术、动态脱敏技术处理敏感数据，采用联邦学习框架实现“数据可用不可见”，避免数据泄露；建立数据安全监测平台，实时监测数据共享、使用过程，及时发现并处置数据泄露风险。二是管理层面，建立数据分级分类管理制度，将居民身份信息、医疗健康信息等划为敏感数据，严格限制共享范围；建立数据访问权限管理制度，实行“最小权限、按需授权”，明确数据访问的审批流程、使用期限，杜绝越权访问。三是制度层面，落实数据安全责任制，明确各部门的数据安全责任，对数据泄露、滥用等行为严肃追责问责；加强数据安全宣传教育，提升工作人员的数据安全意识。
筑牢算法安全防线，防范算法偏差风险。算法安全是AI应用的核心，需建立“审查、监测、纠偏”全流程管控机制。一是建立算法事前审查制度，对涉及民生服务、公共安全、行政执法的AI算法，在上线前进行合规性、公正性审查，重点审查算法是否存在歧视、偏差，是否符合法律法规和政策要求；二是建立算法事中监测制度，对上线运行的AI算法进行实时监测，跟踪算法的决策结果，及时发现算法偏差；三是建立算法事后纠偏制度，对发现偏差的算法，立即暂停使用，组织技术人员、业务人员进行优化调整，同时对受影响的群众进行补救，确保算法决策公平公正。
筑牢伦理可控防线，坚守智能治理初心。智能治理的本质是为民服务，需建立伦理约束机制，避免“技术异化”。一是树立“以人为本”的伦理导向，在智慧系统、AI算法的设计中，充分考虑老年人、残疾人等特殊群体的需求，保留线下办事渠道、人工服务窗口，避免“数字鸿沟”；二是建立伦理审查机制，组建由技术专家、法律专家、社会公众代表组成的伦理审查委员会，对智慧城市建设中的伦理问题进行审查，如AI监控的范围、智能决策的透明度等；三是保障公众知情权、参与权，公开AI算法的基本原理、决策依据，畅通群众反馈渠道，接受社会监督，让智能治理在阳光下运行。
五、案例佐证：智慧城市与AI背景下政府职能优化的实践样本
我国多地在智慧城市建设中，已开展政府职能优化的实践探索，形成了可复制、可推广的经验样本，为职能顶层设计与统筹优化提供了现实支撑。
（一）深圳：数据中台驱动职能协同，破解数据孤岛难题
深圳依托城市IOC中心，搭建城市级数据中台，整合78个部门的数据资源，推动政府职能协同优化。在民生服务领域，通过数据中台实现低保申请数据的自动核验，民政部门无需人工核查申请人的收入、房产等信息，数据中台自动对接税务、房产、社保等部门数据，实现“数据跑腿”替代“群众跑腿”，审批时效提升85%；在城市治理领域，数据中台整合交通、公安、气象等部门数据，支撑智能交通调度，交通指挥中心可实时获取交通流量、警情分布、气象预警数据，实现信号灯自动调整、拥堵提前预警，跨部门协同处置效率大幅提升。深圳的实践表明，数据中台能够有效打破部门数据孤岛，为职能协同筑牢底层支撑，让跨部门业务从“被动对接”转向“主动联动”。
（二）无锡梁溪区：流程再造推动职能整合，破解民生服务难题
无锡梁溪区以数字孪生技术为支撑，推进民生服务领域的职能整合与流程再造，将婚姻登记、生育登记、新生儿医保等事项纳入跨部门联办流程。此前，群众办理相关事项需分别前往民政、卫健、医保3个部门，提交12份材料，办理时限超过5个工作日；职能优化后，依托数据中台实现部门数据自动共享，群众只需在一个窗口提交1套材料，相关部门并联审批，办理时限压缩至1个工作日。同时，梁溪区组建综合性民生服务队伍，整合民政、卫健部门的基层服务人员，统一对接群众需求，实现“一个队伍、一站式服务”，让职能整合真正惠及群众。
（三）某省会城市：智能中枢统筹职能联动，破解应急处置难题
某省会城市在智慧交通升级中，搭建城市治理智能中枢，统筹交通、公安、气象等部门职能，破解跨部门协同处置难题。此前，城市应对暴雨、拥堵等突发情况时，各部门数据系统独立，交通部门无法获取气象预警、警情数据，公安部门无法获取交通流量数据，协同处置效率低下；搭建智能中枢后，数据中台实现多源数据标准化整合，智能中枢自动研判突发情况等级，同步调度相关部门处置，交通信号灯自动调整、交警实时布控、气象预警精准推送，跨部门协同响应速度提升40%。该案例表明，城市治理智能中枢能够有效统筹部门职能，实现突发事件的敏捷响应、高效处置。
六、结论
智慧城市建设与AI发展，是城市治理体系和治理能力现代化的必然趋势，而政府机构职能的顶层设计与统筹优化，是推动这一趋势落地的核心抓手。本文通过分析当前政府职能体系的现存痛点，明确顶层设计的核心逻辑与基本原则，提出“架构重构、机制搭建、权责明晰、能力提升、风险防控”的统筹优化路径，得出三大核心结论：一是政府职能优化需以“平台统筹”为核心，打破条块分割，构建城市治理智能中枢统领、专业部门协同、基层单元执行的职能架构；二是需以“数据融通”为支撑，搭建城市级数据中台，推动技术与业务深度融合，让数据成为职能协同的核心纽带；三是需以“安全兜底”为底线，构建数据安全、算法合规、伦理可控的风险防控体系，确保智能治理为民服务、安全有序。
从未来发展来看，随着AI技术向通用人工智能迭代，随着智慧城市向“全域数字化、全时智能化”升级，政府职能优化将呈现三大趋势：一是职能边界更加柔性，跨部门、跨领域的协同职能将进一步增加，“刚性条块”将向“柔性协同”转型；二是履职方式更加智能，AI将从“辅助工具”向“核心支撑”转变，更多复杂治理事项将实现智能化处置；三是治理主体更加多元，政府将与企业、社会组织、公众形成协同治理格局，共同参与智慧城市建设。
面对这一趋势，政府部门需以更大的决心推进职能改革，既要立足当前破解数据孤岛、权责模糊等现实难题，也要着眼长远构建适配技术发展的职能体系，让智慧城市建设更有温度，让AI技术更好服务群众，最终实现城市治理体系和治理能力现代化的目标。
【作者介绍】
黄静博士（多领域作者）、教授级高级工程师。担任过联合国工业发展组织中国投资促进处专家、国家商务部投资促进事务局特聘专家等职，是我国首位系统研究投资环境的经济学博士，任多所高校客座教授及多地经济发展顾问。长期致力于区域发展和企业赋能，整合政务、商务资源及新闻媒体并主持重大课题。“带资源的招商引资培训”已开展了近600多专场，培训30多万政府学员。从事招商引资研究3年、协助政府招商引资27年，近年助地方引进数十亿元资金与项目，擅长区域经济、产业研究与招商设计等。
