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》

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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