报告深入分析了大模型的技术发展、行业应用、落地挑战，并系统性地提出了一套包含诊断、建设、应用、管理等关键阶段的落地路线图。它涵盖了从基础设施、数据资源到算法模型、应用服务，再到安全可信的全方位分析，旨在帮助各行业明晰业务发展需求，设计合理的大模型建设方案，并通过实践案例展示了大模型在实际应用中的潜力和效果。报告不仅展望了大模型的未来发展趋势，还强调了建立健全运营管理体系的重要性，为推动大模型技术的实用化、普惠化发展提供了宝贵的洞见。
报告亮点
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大模型技术能力提升：大模型在感知智能和认知智能方面的能力不断提升，已经开始在多个行业中应用，如金融、工业、教育和医疗等。
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多模态感知与认知能力：大模型能够处理和融合多种模态的信息，如文本、图像和语音，展现出接近人类水平的理解和生成能力。
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行业应用场景：报告详细讨论了大模型在不同行业中的应用场景，包括研发设计、生产制造、经营管理等，并强调了大模型在推动行业数字化转型中的作用。
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落地挑战与路线图：报告识别了大模型在落地过程中面临的挑战，如技术选型、工程实践的复杂性，并提出了一套包括现状诊断、能力建设、应用部署和运营管理的落地路线图。
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管理体系构建：报告强调了建立大模型运营管理体系的重要性，包括基础设施、数据资源、算法模型、应用服务和安全可信五个层面。
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发展趋势展望：报告对未来大模型的发展趋势进行了展望，包括架构优化、行业数字化转型的机遇以及大模型的可信发展。
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实践案例：报告提供了百度智能云千帆大模型平台和讯飞星火认知大模型云服务平台的实践案例，展示了大模型在实际应用中的落地情况。
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