2025年大模型平台落地实践研究报告.pdf
这份报告探讨了大模型平台在不同领域的应用与发展，并提出了相应的策略和框架。
**一、大模型平台发展概述**
* **政策驱动与产业需求：** 大模型技术作为先进生产力，在政策支持下快速发展。政策包括技术攻坚、产业落地和标准规范，市场对大模型的需求旺盛。
* **面临的挑战：** 大模型落地面临顶层规划、技术壁垒、运营管理等问题。
* **平台作用：** 大模型平台通过“建模型、用模型、管模型”全链条支撑体系，化解技术转化与工程化应用难题。
**二、大模型平台落地策略与路径**
* **落地原则：** 战略引领、因地制宜、标准化、开放协同、安全性、持续改进。
* **落地步骤：** 评估诊断、方案制定、部署实施、持续优化。
**三、大模型平台关键能力建设**
* **模型开发层：** 数据工程（数据采集、清洗、标注、回流）、模型调优（调优工具、评估、闭环优化）、模型交付（压缩、部署、异构硬件适配）和提示词工程。
* **模型服务层：** 基础架构、模型优化、适配性、资源管理、部署能力、测试、风险验证、流程闭环、发布管理、服务查找。
* **应用开发层：** 应用构建（代码态、低代码态、零代码态）、能力扩展（组件库、知识库、记忆能力）、应用调试和发布及运营。
**四、实践案例分析**
* **互联网电商：** 梦饷科技的“爱库存超级助手”利用大模型优化客服和销售。
* **金融行业：** 泰康保险集团构建知识图谱，提升效率。
* **教育行业：** 考试宝利用大模型实现智能考试系统。
* **企服行业：** WPS AI 提升办公效率。
* **智能硬件：** 酷旗科技将大模型应用于智能家居等。
* **制造行业：** 山东省港口集团实现智能化。
**五、总结与趋势**
* **大模型平台的关键作用：** 支撑行业转型与变革。
* **发展趋势：** 大模型能力持续拓展，安全性、可信度将提升。应用开发生态将更加开放。
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