2024 年企业 AI 大模型应用落地白皮书

本文主要介绍了 AI 大模型应用落地的需求、痛点、探索路径、成功案例、未来趋势及策略建议等方面，为企业在 AI 大模型应用领域提供了全面的指导和参考。

1、AI 大模型应用落地需求与痛点分析

驱动因素：政策牵引，如 2021 年以来相关政策聚焦安全、技术、应用落地等，营造利好环境；技术突破，深度学习、自然语言处理和多模态等创新技术为大模型提供支撑，提升业务赋能效率；转型需求，企业在数字化转型需求下，利用 AI 大模型提升运营效率和创新能力以应对市场竞争。

落地挑战：数据处理方面，工具不足、缺乏端到端解决方案且面临数据隐私安全难题；算力多元化和模型多样化带来适配困难和成本增加；全流程开发复杂，各环节协同不足，如 RAG 检索准确率低、软硬件适配难、上线后用户体验与安全问题等。

2、AI 大模型落地探索与成功路径洞察

落地尝试：市场上云厂商提供基础算力支持等；传统 AI 应用开发企业注重用户体验和行业理解；新兴大模型应用开发服务企业解决算力和模型适配问题，但现有方案多聚焦单一痛点，缺乏全流程和全方位能力。

能力建设：服务商需具备破解数据瓶颈能力，包括数据预处理、高质量数据提供、安全与扩展支持及全生命周期服务；多元算力适配能力，如支持算力多元化调度、硬件适配和优化方案；多模型匹配和精调能力，根据业务提供不同模型及适配精调；全流程打通及服务能力，涵盖需求梳理到运维各环节及定制化服务。

他山之石：以 Amazon Bedrock 和浪潮信息元脑企智 FPA 为例，前者通过 API 提供模型选择、定制和任务执行功能，后者提供全链路工具支持多元算力和算法调度，助力企业降低门槛、提升效能。

未来趋势预判及策略建议

趋势研判：企业将更关注 AI 大模型投入的 ROI；多模态大模型应用兴起，解决多维度业务问题，在信息丰富度、任务表现和人机交互方面优于单一模态模型；RAG 与知识图谱结合提升复杂查询处理性能，知识图谱能捕捉实体关系、提供上下文理解和个性化推荐；智能体向能力扩展与多智能体协作发展，提高工作效率、创新能力，构建智能生态系统。

**策略建议：企业应聚焦业务需求选模型，优化系统架构；评估数据，确保数据支持模型训练与应用；建立持续学习与迭代机制；探索模型与业务深度融合，优化决策；根据任务性质优化流程；做好技术选型与适配；培养 AI 人才团队。

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