Google DeepMind 用 Gemini 做的 PlanAssist 扩到英国 15 个地方政府：试点中规划审查耗时最多降 58%

核心背景与行业痛点

英国政府的目标是到 2029 年建成 150 万套新住房，但地方规划审批长期积压。阁楼改造、加建、温室这类住宅类（householder）申请通常不复杂，却占到规划官员高达 70% 的工作量。Google DeepMind 与英国政府、Google Cloud 和 Faculty 合作开发 PlanAssist，就是想把这部分重复性审查交给 AI 先做一遍。

架构亮点与底层机制

PlanAssist 基于 Gemini 构建，按四步处理一份申请：先校验申请文件和建筑图纸是否齐全；再对照文物保护等场地限制（如树木保护令）以及地方和国家规划政策逐条检查；然后检索此前是否有居民反对等意见；最后生成带完整引用的评估报告草稿，由官员编辑后作出决定。它是辅助工具而非决策者，每份评估都要经合格规划官员审阅批准。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

自 6 月起在 Barnet、Camden、Dorset 三地试点。DeepMind 称住宅类评估的官员平均耗时下降 58%，超过 70% 的报告无需修改即被批准；英国政府称配合新规可把常规申请处理时间从 8 周减半到 4 周。以上均为官方/厂商口径，官方未公布样本量、测量方法或独立第三方评估。

开发者实战落地与开箱指南

这是大模型进入政府业务流程的一个具体样本：做法不是让 AI 直接给结论，而是「校验 → 规则比对 → 检索历史 → 带引用草稿 → 人工终审」。做企业或政务 Agent 的团队可以借鉴这种结构，把每条结论都挂上可核查的出处，并用「无需修改通过率」衡量草稿质量。PlanAssist 不对外售卖，接下来 12 个月的 Beta 结果将决定 2027 年能否推广到全英格兰。