提前做好计划准备、扎实推进模型部署、持续优化迭代三大阶段对企业建设全方 位的大模型业务落地能力、实现AI转型至关重要。具体来看：
首先明确初始意愿。企业高管在了解AI大模型解决方案时切忌盲目跟从技术潮 流，而是需要从企业整体的层面明确落地AI大模型的原始驱动力，分析与AI结合 的可能性、行动路线并做好预期收益的管理： 战略驱动：即企业可能没有明确的AI+场景落地计划，但考虑企业的发展环 境、行业趋势、竞争态势，有必要将大模型落地作为战略性规划的一环。从 战略布局出发，分析内外部发展环境，盘点企业内部资源和能力，制定场景 试点策略，制定筛选场景的标准和路径。 业务驱动：企业已经有了非常明确的业务场景，迫切地需要引入大模型的能 力来进行应用场景的改造，以实现降本增效、提升效率、优化体验等目标； 执行切实可行的业务分析策略，了解场景现状、预期目标、数据的就绪度、 梳理业务流程；深入探索业务场景结合点和需求程度，将大模型解决方案与 特定的业务环境、业务流程或业务需求紧密联系起来。
其次剖析目标任务，了解就绪度。在确定需求和目标后，从资源盘点、流程梳 理、能力自查三个方面来考虑并拆解目标，充分参考了解大模型落地所需的企业 资源投入，制定详细周密的时间和建设计划： 一是资源盘点，在最短时间内梳理内部资源，如数据资源、算力资源，并分 析资源整合的可能性和优先级，确定可为AI大模型的落地提供完备的后续支 撑；了解是否数据充足、治理水平如何、是否有大量未清洗数据、是否需要 外部购买数据、有无数据获取渠道、算力资源如何购买以及计费方式；
二是流程梳理，AI的搭建、应用并不是点对点的数据传输，在模型调优、模 型管理、查询调用、内容生成的过程中，均涉及企业、部门、团队内外的多 个组织方和参与方，只有明晰AI执行的过程方式，才可以更好地进行开发建 设和运营管理； 三是能力自查，大模型的建设需要大量专业人才和业务人才共同合作，因此 企业应重点考虑评估人才资源基础和经验知识储备，制定研发创新的人才投 入形式，是否需要低代码、轻量化的开发平台，以及是否需要外部合作来进 行定制化开发。
最后，搭建跨部门团队确保大模型落地的推进。大模型是对企业人员、市场、产 品、业务场景的赋能，不仅仅是“底座”“中台”等概念；其需求的提出和最终 实现均来源于使用方，而非仅靠数据部门、科技部门的采购开发就可以落地。企 业应充分获得高级管理者的支持，搭建跨部门协作团队，制定人、财、物资源的 管理和监管制度，确保资源的即时响应和快速供给，实现资源的有效整合和优化 配置，从而推动大模型在企业的深入融合和高效运行。
模型部署是最核心的落地环节，将直接影响企业应用AI大模型的实现效果，因此 需要按照科学的路径进行开发建设。此过程包括如下重点步骤： 资源投入计划：明确开发AI大模型落地过程中所需要的专业人才、资金投 入、数据准备和管理，以及业务领域所需的知识经验； 模型选择：结合具体的需求从模型精度、效果、参数规模、场景匹配度来筛 选适合自身的模型； 效果预测：预测AI大模型上线后的实际效果，包括准确率、用户体验、响应 时间、TPM、RPM（TPM：Tokens Per Minute每分钟Tokens数量； RPM：Requests Per Minute每分钟请求数）；
应用建设路径：规划AI大模型的建设周期、落地具体场景、覆盖使用广度、 垂直场景应用深度； 算力准备：考虑推理与计算成本和使用方式，以及购买的规模、服务的选择； 开发平台搭建：为AI大模型的应用率先搭建好底层开发平台，覆盖LLMOps 全流程，接入丰富的Agent工具链、API管理服务和数据引擎平台；可以重 点考虑提供低代码、全流程大模型开发能力的厂商； 模型接入方式：即考虑模型接入和部署应用的方式，包括云端接入、API管 理、线下部署；面向简易快速上线以及企业级、部门级应用定制化开发，挑 选可以提供多产品选择的服务； 效果调优：即提升模型效果使其更满足自身业务需求，主要可通过Prompt 工程、RAG增强检索生成、有监督调优、基于人类反馈优化等； 性能安全测试：即在模型上线前确保性能稳定和安全可信；应用上线：即考虑应用上线范围和管理，包括跨平台、系统部署、跨数据源 生成、多版本管理。
AI大模型在应用测试和效果评估后可正式上线，但这并不是整个流程的结束，企 业还应重点考虑模型的可成长性。随着使用量和使用方向的增多，应进一步开展 调优训练和知识管理，达到“越用越好”的效果。因此，模型的部署完成并非终 点，企业仍需持续关注并致力于大模型在三个关键层面的迭代与优化：智能体应 用效能的提升、跨业务领域的拓展应用，以及对企业整体战略规划的对内和对外 的影响： 智能体优化，即针对基于大模型的智能体的能力和水平的持续提升。 对于开发上线的AI智能体应用，企业可以持续提升模型的精度、改善用户体 验，例如通过AB测试评估调优后的效果，并针对在应用服务过程中遇到的工 具缺失、流程混乱、数据管理困难、场景需求升级等问题进行优化完善，以 保证其发挥最大的价值和效果。
业务扩展，即将已成功的基于大模型的应用扩展至相关或更复杂的业务领域 以挖掘更多的价值。 横向业务拓展：在实际应用AI大模型中，企业往往会首先选择1-2个易于 落地、急需改善的场景进行项目试点，当完成项目上线并评估可持续投资 后，可结合积累的技术、开发、流程、管理经验，共享同一套平台、工具 和资源，进一步将模型应用到其他场景中，服务不同的人员，打通、管理 更多的数据和实践经验。 纵向场景延伸：知识管理、对话问答、查询分析是AI大模型最先落地的 场景，随着模型的升级和应用需求的加深，企业应考虑将小范围、简单任 务扩展至多层次、复杂任务，打造可以同时满足多个任务的智能体，探 索、扩大大模型的服务深度和边界。
战略规划，即从企业整体的视角评估大模型部署落地后对企业整体竞争力的 改变，同时关注其对IT基础设施的影响。 持续关注企业对外的差异化竞争优势：当AI大模型应用上线后，企业应 重点考虑竞争环境，了解其他企业与AI的结合深度和布局计划，评估、 判断自身企业在当前和未来的竞争力和优势对比，从而制定、明确AI大 模型下一轮的投资和开发计划，以促进应用和产品的迭代，形成长期差异 化竞争优势。 对内关注企业整体数字化基础设施的能力：大模型上线后，企业IT基础设 施面临一系列的变化，包括计算资源需求、服务器负载、存储空间、数据 管理、安全性和隐私保护等。因而企业需要关注现有IT系统的升级和优 化，以确保大模型的高效运行。
