大模型落地路线图研究报告

　　近年来，大模型技术能力不断创出新高，产业应用持续走深向实，显著加快人工智能通用化、实用化、普惠化发展进程。大模型兼具理论研究和产业应用双重价值，已成为当前科技前瞻布局和创新研发的焦点，受到国际社会高度关注。系统梳理大模型应用落地的共性需求和关键要素，给出现状诊断、能力建设、应用部署、运营管理等落地路线作为参考，将进一步促进大模型赋能千行百业，为打造新质生产力和推进新型工业化开辟新路径。

    　　本报告重点梳理了大模型应用落地遵循的诊断、建设、应用、管理四个重要阶段，归纳总结出能力分析、需求挖掘、方案设计、研发测试、应用开发、效能评估、运维监测、运营管理八个关键步骤。基于需求拉动、问题驱动、创新推动原则，研究分析在每一步骤中基础设施层、数据资源层、算法模型层、应用服务层、安全可信层应重点关注的发展要素和亟待解决的核心问题。现状诊断阶段，通过分析大模型技术能力、梳理大模型应用场景、评估大模型发展基础，帮助应用方明晰业务发展和转型需求。能力建设阶段，设计契合应用方战略规划和业务需求的大模型建设方案，通过系统性研发和测试手段筑牢大模型技术底座。应用部署阶段，给出专用大模型优化部署和智能应用定制开发等参考模式，并构建出覆盖大模型设计开发、定制优化、部署运营等全生命周期的应用效能评估体系。

    　　运营管理阶段，面向大模型平台和服务给出运维监测和运营管理的参考模式，给出实时监测、动态追踪和预警机制等具体方法，指出建立健全大模型运营管理体系的原则和要点。

    　　未来，大模型有望持续为新一轮人工智能阶跃式发展注入强大动能，进一步助力人工智能实现技术能力不断融合创新、应用场景持续纵深拓展、产业生态加速转型升级、治理体系趋于完善稳健。

    　　本研究报告对大模型应用落地的研究和理解还有待加强，报告中如有不足之处，还请各方专家读者不吝指正。

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