本文由百度智能云与中国信通院联合编写，详解大模型平台通过"建、用、管"三维体系解决企业技术转化、场景适配和效率提升难题。提出四步落地框架和三层核心架构，结合互联网、金融、教育等行业案例验证平台价值，并展望多模态演进等未来趋势，为企业智能化转型提供实用参考。

以大模型为核心的人工智能技术正深刻改变人类生产生活方式，对全球经济、社会及文明进程产生深远影响。然而，企业在应用大模型时，常陷入技术选型难、场景应用复杂、建设指引缺失等困境。大模型平台作为连接技术与应用的桥梁，已从单一训练工具演变为集模型训练、推理部署、服务供给、应用开发、运营管理于一体的综合性基座。它通过系统性解决“技术转化、场景适配、效率提升”三大难题，成为推动大模型从研发迈向规模化落地的关键力量。本报告由百度智能云与中国信通院联合编写，旨在为企业提供实用参考，助力大模型高效、有价值地赋能产业变革。

1、大模型平台发展概述：政策与需求的双重引擎

在我国大模型技术快速发展中，政策驱动与市场需求形成双重引擎。国家层面，“十四五”规划将智能化列为数字中国建设重点，2025年初国家自然科学基金委员会发布《可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划指南》，国资委深化“AI+”专项行动，工信部推动标准化体系建设。地方政策如北京《推动“人工智能+”行动计划》、上海“模塑申城”方案、深圳先锋城市计划，均聚焦技术前沿与应用牵引。行业政策覆盖制造、教育、医疗等领域，例如工信部《人工智能+制造行动计划》推动“通用大模型+行业大模型”结合，教育部赋能教育行动提升数字素养。

市场需求同样旺盛。IDC预测，2024-2028年全球AI支出将以29.0%年均复合增长率攀升至6320亿美元。国内大模型解决方案市场规模持续上升，预计2028年达211亿元。企业应用快速升温，2024年大模型中标项目数量和金额是2023年的十倍，月均增长40%，其中近六成采购方为大型央国企，集中在运营商、金融和能源行业。场景分布呈现“微笑曲线”：高附加值的研发设计和营销运营率先发力，降本增效价值明确；而生产制造等低附加值场景因落地路径模糊成为蓝海。

然而，挑战不容忽视：顶层规划模糊导致应用边界认知不清；技术壁垒高筑，如训练需高质量数据（医疗数据标注成本高昂）、调优复杂、部署兼容性差；运营管理缺失，包括数据闭环构建难、版本控制体系弱化。大模型平台通过“建、用、管”三维体系化解这些难题——"建模型"筑牢落地根基，"用模型"拓展应用价值，"管模型"保障可持续发展。

2、大模型平台落地策略与路径：四步走框架

大模型平台落地遵循战略引领、因地制宜、标准化、开放协同、安全性、持续改进六大原则。企业需结合自身AI基础、技术实力和资源状况，制定合理策略。落地过程分为四步：评估诊断、方案制定、部署实施、持续优化。

评估诊断阶段，企业需从场景、技术、基础设施、安全四维度定位自身能力。通过梳理业务需求和技术储备，综合研判智能化等级：L1（借助外部云平台）、L2（部分私有化）、L3（私有化微调）、L4（定制化重训）、L5（全栈自研）。例如，多数企业处于L2-L3级，适合采购平台实现私有化部署。

企业智能化能力等级分为五级：L1（初始级）依赖外部支持，L2（基础级）部分私有化，L3（进阶级）实现私有化微调，L4（优秀级）定制化重训，L5（卓越级）全栈自研。

方案制定阶段，基于能力等级选择建设方案：L1企业采用公有云全栈平台，L2企业结合公有云服务与私有应用开发，L3企业私有化部署平台提供多样化服务，L4企业定制化优化垂类模型，L5企业自主研发高扩展性系统。

部署实施阶段，精细规划资源与时间，采购软硬件，严谨测试平台稳定性。例如，通过准确性、安全性评估后，组织培训赋能，试点运行再推广。

持续优化阶段，构建监控指标体系，收集用户反馈与业务数据，驱动迭代升级。落地框架由三层组成：模型开发层（数据工程、模型调优）、模型服务层（加速、测试、管理）、应用开发层（构建、扩展、调试），每层可独立或集成服务。

大模型平台落地框架包括模型开发层、模型服务层和应用开发层，形成全链路支撑。

3、大模型平台关键能力建设：三层核心架构

大模型平台的核心能力聚焦模型开发层、模型服务层和应用开发层，化解技术瓶颈。

模型开发层解决数据处理与调优难题。数据工程支持多源异构数据集成与标注优化，结合回流机制动态更新数据集；模型调优提供自动化工具，如强化学习框架，提升行业适配性；模型交付通过量化、蒸馏等压缩技术实现多端部署；提示词工程预置模板并在线优化内容质量。例如，医疗领域数据清洗耗时可通过平台标准化流程显著缩短。

模型服务层确保服务稳定与高效。模型服务加速优化推理延迟与资源利用率，支持弹性计费；模型服务测试基于多指标（响应时延、吞吐量）对比评估风险；模型服务管理通过审核机制保障规范性；模型服务运营实时监控调用量，实现故障自修复。

应用开发层降低开发门槛。应用构建提供代码态（完整SDK）、低代码态（拖拽式工作流）、零代码态（自然语言创建Agent）三种方式；能力扩展集成组件库（如搜索工具）、知识库（多格式数据接入）、记忆功能（变量记录）；应用调试支持实时预览；发布及运营一键部署多环境，结合用户反馈迭代优化。

行业实践显示，截至2025年3月，全球涌现70余款大模型平台工具，其中开发子平台占比30%，应用开发子平台占30%。代表产品如百度智能云千帆平台3.0，集成模型开发、服务与应用工具，支持DeepSeek等模型调用；微软Azure AI Studio提供端到端开发链路；亚马逊AWS Bedrock通过无服务器架构简化部署。

百度智能云千帆平台3.0架构涵盖模型开发、服务与应用层。

微软Azure AI Studio整合超1800个预训练模型。AWS Bedrock平台简化模型部署。

4、实践案例分析，行业价值爆发

大模型平台在互联网、金融、教育等领域落地，形成“技术基础+场景适配+价值闭环”模式。

互联网电商案例：梦饷科技旗下爱库存面临大模型缺乏行业知识、单一智能体支撑不足问题。基于百度千帆平台构建“爱库存超级助手”，通过RAG知识外挂提升智能体准确性。在智能客服场景，问题解决率超70%；瑕疵商品识别准确率达90%，客户满意度显著提升。

金融行业案例：泰康保险集团利用平台搭建知识-工具-模型底座，接入9个场景知识库。在知识构建中，自动挖掘数据形成知识点，知识查询效率提升50%。应用覆盖总子公司，语言交互实现高效搜索。

泰康保险场景示例展示统一知识网络。

教育行业案例：考试宝平台用户增长导致运营成本高、体验差。基于大模型平台构建试题解析应用，成本从每题1.5元降至0.03元，效率提升1000倍；用户日均使用时长减少40%，付费用户增长率达100%。

企服与制造案例：金山办公WPS AI接入大模型优化内容创作，文档制作时间大幅缩短；山东港口通过平台构建智慧运营助手，车辆调度匹配率提升，数据预处理耗时缩短。

5、总结与趋势

大模型平台通过“建用管”体系化解落地难题，三层框架支撑规模化应用。当前，平台产品达70余款，行业案例验证降本增效价值。未来趋势聚焦四方面：

• 技术方面：大模型向多模态、具身智能演进，平台将提供更强大训练与推理加速能力，支持多Agent应用。Gartner预测，2026年超80%企业将使用生成式AI API。
• 应用方面：数据飞轮驱动企业级应用爆发，单Agent向多Agent协作跃升，形成新生态。
• 生态方面：平台开源开放，降低开发门槛，通过标准体系促进互联互通。
• 安全方面：健全保障体系成核心，Gartner指出，2026年实施风险管理企业可过滤80%错误信息，提升决策准确性。

大模型平台不仅是技术落地的工程化基座，更是产业智能化转型的加速器。从政策红利到实战案例，它证明AI价值在于“高效、精准、可持续”。企业应抓住评估诊断、方案定制、能力建设三步走机遇，拥抱开放生态与安全框架，让大模型真正赋能千行百业，共绘数字经济高质量发展蓝图。

6、报告截图

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