某国际大都市政府的数字化机构
某国际大都市政府设立的数字化机构，基于 Dify 企业版，为该大都市政府及辖下 62 个区市运营一套共享生成式 AI 平台。
该平台由机构在境内自主托管，坚持开源优先与自托管原则。各机构工作区相互隔离，同时通过专门的共享层，将经过验证的应用沉淀为可供其他区市复用的数字公共资源。
目前，平台已有三类场景投入生产：文档 Workflow 提效、内部数据问答，以及业务专属助手。
阅读完整案例某大都市政府如何基于 Dify 企业版为 62 个区市运营共享 AI 平台
已在生产环境中落地
62
个区市，共用一个 Dify 平台
3
类场景在 Dify 落地
14M
名市民，由共用 Dify 的行政区服务
23+39
特别区＋ 39 市町村，同一平台共建共享
来源：某国际大都市政府数字化机构的 Dify 企业版部署案例
行业
现状与挑战
面临的约束
公共部门做事，面对三重硬约束。其一，数据主权没有商量余地：市民档案、内部政策、运营数据，都必须留在受控、且通常在境内的设施里。其二，采购按多年周期规划，选平台是一项长期承诺，而供应商锁定正是卡住采购的环节。其三，同一政策领域往往由多个机构并行管辖，同一类 AI 需求在一个政府体系里反复出现，每个部门又各自从头做一遍。
AI 扮演的角色
所以问题不是要不要用 AI，而是一套共享环境能否一次性支撑整个政府。在 Dify 上它做三件事：在本辖区内自托管，受监管数据不出境，开源底座让你不被任一家供应商绑定；在同一平台上给每个机构一个相互隔离的工作区，不必各自采购；把一个部门搭好的好应用，变成下一个能直接复用的资产一次构建，跨机构共享。
典型落地模式
- 自主可控的本地部署
- Dify 企业版跑在公共机构自有的基础设施上，且在本辖区之内。开源底座之所以关键，是因为锁定会卡住采购；本地部署之所以不可或缺，是因为受监管的公共数据不能离境。数据主权不再是一个勾选项，而是平台的搭建方式。
- 一套平台，每个机构一个工作区
- 由一个中央机构运营共享平台，各机构、局处、市镇各拥有一个工作区，数据和应用归自己所有。账算法就此翻转从“每个机构各自采购一套 AI 环境”，变成“一套共享平台服务所有人”，而各部门又互不干扰。
- 跨机构复用，写进设计
- 公共部门的应用多半解决共性问题文档工作流、内部政策问答、业务助手。一次搭好、跨机构共享，省下的功夫是整个政府体量的，而不止一个部委。平台把“共享”当成一项能力，而非事后补丁。
- 自主可控的本地部署
- Dify 企业版跑在公共机构自有的基础设施上，且在本辖区之内。开源底座之所以关键，是因为锁定会卡住采购；本地部署之所以不可或缺，是因为受监管的公共数据不能离境。数据主权不再是一个勾选项，而是平台的搭建方式。
- 一套平台，每个机构一个工作区
- 由一个中央机构运营共享平台，各机构、局处、市镇各拥有一个工作区，数据和应用归自己所有。账算法就此翻转从“每个机构各自采购一套 AI 环境”，变成“一套共享平台服务所有人”，而各部门又互不干扰。
- 跨机构复用，写进设计
- 公共部门的应用多半解决共性问题文档工作流、内部政策问答、业务助手。一次搭好、跨机构共享，省下的功夫是整个政府体量的，而不止一个部委。平台把“共享”当成一项能力，而非事后补丁。