大模型落地路线图研究报告（2024年）

大模型落地路线图研究报告（2024年）报告从现状诊断、能力建设、应用部署、运营管理四个阶段着手，围绕基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信五个层面全方位分析大模型在落地过程中的关键问题与解决思路，探索适合大模型的最佳落地路线。

【目    录】

一、大模型发展情况概述

（一）全面提升多模态感知能力，推进认知智能走深向实 

（二）大模型场景落地百花齐放，擘画智能应用生态蓝图 

（三）技术选型与工程实践掣肘，亟需开展落地路线研究 

二、诊断大模型能力基础

（一）评估大模型能力发展现状，深入挖掘业务转型需求 

（二）梳理人财物要素就绪情况，系统评估人工智能基础 

（三）挖掘各类软硬件资源需求，统筹规划业务发展目标 

三、筑牢大模型技术底座

（一）剖析大模型关键落地路线，科学确立技术选型原则 

（二）设计大模型智能系统架构，制定科学有效解决方案 

（三）系统研发大模型技术底座，全面开展功能性能测试 

四、革新大模型应用范式

（一）参照业务场景个性化需求，定制化调优专用大模型 

（二）开发大模型原生智能应用，实现大小模型协同赋能 

（三）构建全链路效能评估体系，形成诊建用评有效闭环 

五、构建大模型管理体系

（一）梳理国内外模型治理要点，明晰运营管理体系价值 

（二）实时监测大模型运行过程，确保高效稳定提供服务 

（三）建立健全大模型管理体系，保障业务高效稳定开展 

六、大模型发展趋势展望

（一）探索大模型架构优化方案，带动技术应用双重涌现 

（二）紧抓行业数字化转型机遇，全方位打造新质生产力 

（三）加强引导大模型可信发展，对齐人类偏好及价值观