在人工智能技术日新月异的今天，以大模型为核心的技术浪潮正以前所未有的速度重塑全球产业生态，成为推动数字经济迈向高质量发展的强劲动力。然而，企业在尝试将大模型技术转化为商业价值的过程中，仍面临重重挑战，这无疑减缓了技术从研发到市场应用的步伐。针对这一困境，行业迫切需要一套全面的指导方案，以破解大模型落地的难题。
近日，中国信息通信研究院携手百度智能云，在备受瞩目的Create2025百度AI开发者大会上，联合发布了《大模型平台落地实践研究报告》。该报告旨在通过三大核心方面，为行业提供切实可行的落地路径：首先，它提出了大模型平台的“建设、应用、管理”三步走战略，帮助企业构建一套完整且高效的工程化实施体系；其次，深入剖析了大模型平台的关键技术及核心能力，为行业的智能化转型奠定了坚实的技术基础；最后，总结了多个行业场景中的痛点问题及其解决方案，提炼出可复制推广的经验，以加速大模型价值的释放。
具体而言，大模型平台通过“建设、应用、管理”三位一体的架构，全面赋能产业应用。在“建设”阶段，平台通过场景化选型评估、异构数据整合与分布式训练等技术手段，构建出高效稳定的大模型，并通过自动化调优和云边端适配，确保模型能够高效部署。在“应用”阶段，平台提供API接口，使大模型能力得以便捷调用，同时结合零代码、低代码应用开发，降低技术门槛，加速多场景服务的落地。而在“管理”阶段，平台通过建立动态数据反馈机制，实现模型的持续迭代，并通过AI资产的集中管理、权限控制与用户培训，构建起全生命周期的管理体系。
大模型平台还构建了包含模型开发、模型服务、应用开发以及运营管理的三横一纵落地框架，打通了从模型到应用的全链路支撑。在模型开发层，平台通过数据工程与自动化调优工具链，解决了多模态数据融合与模型轻量化适配的难题。在模型服务层，平台通过异构资源调度与标准化API设计，构建了高可用、低延时的服务生态，提升了跨平台兼容性与安全性。在应用开发层，平台依托零代码开发环境与组件化扩展能力，降低了技术门槛，加速了场景化应用的创新。而运营管理则构建了“生产-运营”双轮驱动体系，通过自动化流水线实现模型及应用的持续迭代，形成了敏捷的运营链路。
大模型平台还聚焦于三大核心能力，以提升大模型工程化落地的效率与质量。首先，通过简化应用开发流程，平台使得应用开发变得更加直观和高效，如某教育产品的试题解析效率提升了98%。其次，平台集训练、调优、测试、集成、分析、优化于一体，结合领域数据，提升了模型在专有场景的精度，如某互联网电商企业的瑕疵商品识别准确率提高了90%。最后，平台通过优化推理服务性能，依托动态资源调度和多种模型压缩工具，提高了吞吐量并降低了延迟，确保了高并发下的服务性能与成本效益。
百度智能云的千帆大模型平台，正是这样一款一站式赋能的平台，它正逐步成为大模型价值爆发的基石，全方位满足企业智能化转型的需求。截至目前，千帆平台已覆盖超过40万家客户，在央企中的渗透率超过60%，精调模型超过4.5万个，开发应用超过100万个。这些丰富的行业落地实践，不断反哺平台迭代，形成了“应用实践、技术优化、能力升级”的良性循环。
此次中国信通院与百度智能云联合发布的《大模型平台落地实践研究报告》，不仅将推动大模型平台标准的制定和完善能力评估体系，更将携手各方共同构建大模型落地的“高速公路”，促进大模型与各行各业的深度融合，为数字经济的发展注入新的活力。
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