中国信息通信研究院人工智能研究所 人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室 2024年9月大模型落地路线图研究报告 (2024年)版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国信息通信研究院” 。违反上述声明者， 编者将追究其相关法律责任。更名声明 原“集智”蓝皮报告更名为“集智”专题报告。 “集智” 专题报告将聚焦于特定领域或主题的深入探讨，提供更为 专业和集中的内容分析。 前 言 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。