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。
近日，中国信息通信研究院（简称'中国信通院'）发布《大模型落地路线图研究报告（2024 年）》。本报告旨在为企业、政府及科研机构提供一套可执行的大模型落地实施指南。
一、背景与意义
随着生成式人工智能技术的爆发，大模型已不再局限于实验室研究，而是逐步走向产业核心。然而，企业在落地过程中普遍面临技术门槛高、成本不可控、场景匹配难等挑战。本报告基于大量行业调研与技术实践，构建了标准化的落地路线图，帮助组织降低试错成本，提升智能化转型效率。
二、核心框架：四大阶段
1. 现状诊断
在启动大模型项目前，企业需对自身数字化基础进行全面评估。这包括数据资产的质量与规模、算力基础设施的储备、现有业务流程的标准化程度以及团队的技术储备。通过建立评估指标体系，识别当前能力与目标之间的差距，明确优先级的切入点。
2. 能力建设
能力建设是落地的基石，主要涵盖以下三个维度：
- 数据工程：构建高质量的数据集，进行清洗、标注和脱敏处理，确保训练数据的合规性与多样性。
- 模型选型与微调：根据业务需求选择合适的基座模型，利用 LoRA、P-Tuning 等技术进行领域适配微调，平衡效果与成本。
- 平台搭建：部署模型推理服务，集成向量数据库支持 RAG（检索增强生成），构建统一的 AI 中台以支撑多场景调用。
3. 应用部署
将模型能力嵌入具体业务场景是关键环节。常见的部署模式包括：
- API 集成：通过标准接口将大模型能力接入现有 ERP、CRM 或办公系统。
- 嵌入式 Agent：开发智能助手，直接参与任务执行，如代码生成、文档摘要、客服问答等。
- 边缘侧部署：针对低延迟、高隐私要求的场景，探索轻量化模型在终端设备的运行。
4. 运营管理
模型上线并非终点，持续的运营保障至关重要。重点包括：
- 效果监控：建立反馈机制，追踪用户满意度、响应准确率及幻觉率。
- 成本控制：优化 Token 消耗，采用缓存策略与混合精度推理降低算力开销。
- 安全合规：落实内容过滤、权限管理及数据隐私保护，确保符合相关法律法规要求。
三、关键技术路径
在大模型落地过程中，以下技术路径具有普适性参考价值：
- RAG 架构：结合外部知识库，解决大模型知识滞后与幻觉问题，特别适用于垂直领域的问答系统。
- Agent 编排：通过工具调用与规划能力，使模型具备自主完成任务的能力，如自动执行数据分析流程。
- 多模态融合：整合文本、图像、语音等多种模态数据，提升交互体验与理解深度。
- 模型压缩：利用量化、剪枝等技术，在保持性能的前提下减少模型体积，加速推理速度。
