基于大模型的陆边口岸智慧管理问题研究

李扬

2025届 公共管理专业

中文摘要：我国拥有21000多公里的陆地边界线，陆边口岸作为国家对外开放的重要门户，在促进边疆经济发展、推动跨境交流合作和维护国家安全稳定中承担着日益关键的战略功能。近年来，随着跨境流动规模持续扩大，口岸管理任务呈现多元化、高频化趋势，传统管理模式在信息协同、资源整合、应急响应与服务供给等方面逐渐暴露出效能瓶颈。面对这一现实挑战，新一代人工智能技术，特别是具备跨语言、跨模态深度语义理解与生成能力的大语言模型（LLMs），为推动口岸治理模式的智能化、集约化与协同化变革提供了全新技术路径。

本研究选取西藏自治区典型陆边口岸为案例，结合现场调研与深度访谈内容，运用扎根理论识别影响大模型采纳与应用的关键因素，构建适用于边境治理场景的理论分析模型。在此基础上，设计了以口岸智能助手、智能监管、智能决策为核心的“1+3+N”大模型应用场景体系，明确模型在边境治理中的嵌入逻辑与任务功能。进一步地，为科学评估大模型的应用成效，研究引入信息系统成功模型（ISSM）与技术接受模型（TAM），从系统性能与用户感知双维度构建五维评估体系，结合德尔菲法、层次分析法与模糊综合评价方法，对高校自研口岸大模型系统开展多维度绩效测评。

评估结果表明，大模型在提升口岸通关效率、优化旅客服务体验、增强风险感知与知识推送等方面具有明显优势，但仍在数据安全保障、组织适应能力、多部门协同机制等方面仍存在一定障碍。为此，研究从大模型功能定位、技术部署适应性、组织与人才承载能力、隐私保护机制及多元协同生态五个方面，系统提出构建边境智慧治理的优化策略，推动技术、组织与制度的深度融合。研究旨在为我国陆地边境口岸的智能化升级提供理论支持与实践范式，同时为大模型在垂直领域治理中的规范应用与机制创新提供参考借鉴。

关键词：陆边口岸，智慧管理，大语言模型，指标体系构建