中国信通院联合百度智能云发布《大模型平台落地实践研究报告》
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当前以大模型为核心的人工智能技术正加速重塑全球产业格局，成为驱动数字经济高质量发展的核心引擎，企业在大模型落地过程中仍面临多重挑战，制约了大模型从技术研发到商业价值的转化效率，行业亟需一套系统性指引破解落地难题。 中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）联合百度智能云于4月25日在Create2025百度AI开发者大会正式发布《大模型平台落地实践研究报告》。为应对大模型落地的诸多难题，推动大模型规模化应用，本报告聚焦以下三方面为行业提供落地参考：一是提出大模型平台“建、用、管” 三步落地路线，助力企业构建全链路工程化实施体系；二是解析大模型平台技术及关键能力，筑牢行业智能化转型的核心技术基座；三是总结常见行业场景痛点及其解决方案，提炼可复用经验加速大模型价值释放进程。 大模型平台通过“建、用、管”三位一体架构赋能产业应用。“建”模型筑牢大模型落地根基，依托场景化选型评估、异构数据整合与分布式训练优化模型构建，结合自动化调优和云边端适配保障高效部署；“用”模型拓展大模型应用价值，通过API方式高效调用大模型能力，并匹配零代码、低代码应用开发降低技术门槛，以工程优化加速多场景服务落地；“管”模型保障大模型可持续发展，建立动态数据反馈机制实现持续迭代，通过AI资产集中管理、权限控制与用户培训构建全生命周期管理体系。 大模型平台构建了模型开发、模型服务、应用开发以及运营管理的三横一纵落地框架，打通从模型到应用落地的全链路支撑。模型开发层聚焦数据工程与自动化调优工具链，破解多模态数据融合与模型轻量化适配难题；模型服务层通过异构资源调度与标准化API设计，构建高可用、低延时的服务生态，提升跨平台兼容性与安全性；应用开发层依托零代码开发环境与组件化扩展能力，降低技术门槛，加速场景化应用创新，推动大模型从技术研发向规模化落地的无缝衔接。运营管理构建“生产-运营”双轮驱动体系，生产过程管理通过自动化流水线实现模型及应用的持续迭代，运营管理则通过“问题识别-根因追溯-闭环修复”形成敏捷运营链路。 大模型平台聚焦三大核心能力为大模型工程化落地提质增效。一是简化应用开发流程，拖拉拽工作流或自然语言配置等方式构建应用，并基于工具进行一键部署发布，降低技术门槛同时提升开发效率，如某教育产品试题解析效率提升98%。二是提升大模型能力，集训练、调优、测试、集成、分析、优化于一体，结合领域数据提升模型在专有场景的精度，如某互联网电商企业瑕疵商品识别准确率提高90%。三是优化推理服务性能，依托动态资源调度和多种模型压缩工具，提高吞吐量并降低延迟，保障高并发下的服务性能与成本效益。 百度智能云千帆大模型平台这样一站式赋能的平台，正成为当下大模型价值爆发的底座，全方位承载企业智能化转型需求。至今，千帆平台覆盖的客户已经超过40万家，在央企渗透率超过60%，精调模型超过4.5 万个，开发应用超100万个。海量的行业落地实践持续反哺平台迭代，使得其形成了“应用实践、技术优化、能力升级”的正向循环。 此次中国信通院联合百度智能云发布《大模型平台落地实践研究报告》，将推进大模型平台标准，完善能力评估体系，携手各方共筑大模型落地“高速公路”，赋能大模型与千行百业的深度融合。 |
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