一、大模型发展情况概述

（一）全面提升多模态感知能力，推进认知智能走深向实 

（二）大模型场景落地百花齐放，擘画智能应用生态蓝图 

（三）技术选型与工程实践掣肘，亟需开展落地路线研究 

二、诊断大模型能力基础

（一）评估大模型能力发展现状，深入挖掘业务转型需求 

（二）梳理人财物要素就绪情况，系统评估人工智能基础 

（三）挖掘各类软硬件资源需求，统筹规划业务发展目标 

三、筑牢大模型技术底座

（一）剖析大模型关键落地路线，科学确立技术选型原则 

（二）设计大模型智能系统架构，制定科学有效解决方案 

（三）系统研发大模型技术底座，全面开展功能性能测试 

四、革新大模型应用范式

（一）参照业务场景个性化需求，定制化调优专用大模型 

（二）开发大模型原生智能应用，实现大小模型协同赋能 

（三）构建全链路效能评估体系，形成诊建用评有效闭环 

五、构建大模型管理体系

（一）梳理国内外模型治理要点，明晰运营管理体系价值 

（二）实时监测大模型运行过程，确保高效稳定提供服务 

（三）建立健全大模型管理体系，保障业务高效稳定开展 

六、大模型发展趋势展望

（一）探索大模型架构优化方案，带动技术应用双重涌现 

（二）紧抓行业数字化转型机遇，全方位打造新质生产力 

（三）加强引导大模型可信发展，对齐人类偏好及价值观