1.现状诊断:剖析大模型发展现状剖析大模型发展现状是明晰业务需求、促进企业数字化转型的必要前提。在能力分析阶段，报告梳理了基础资源、人才团队、战略规划等大模型建设要素，给出了大模型应用能力就绪度的评估框架。在需求分析阶段，报告全面分析了基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信等大模型发展需求。通过统筹规划大模型所需各类资源，总结出需求分析的关键维度和要素。
2.能力建设:筑牢大模型技术底座夯实大模型技术底座是建设技术能力、构建生态要素的重中之重。在方案设计阶段，报告重点分析了基础软硬件选型、数据集构建、模型选型和设计、应用服务、风险控制等方案设计原则，总结出模型生态、模型优化、模型部署、型规模等主要选型方案。在研发测试阶段，报告梳理了模型研发、功能验证和性能测试等关键过程，并给出了构建大模型训练推理平台、高质量数据集、算法模型资产、应用服务平台以及风险控制体系的核心思路。
3.应用部署:革新大模型应用范式
革新大模型应用范式是打造原生应用、融合业务场景的关键所在。在应用开发阶段，报告给出了面向业务场景需求定制开发基于大模型原生应用的主要思路。在效能评估阶段，报告构建出了覆盖基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信等层面的大模型应用成熟度评估体系，形成了诊断、建设、应用和评估的有效闭环。
4.运营管理:构建大模型管理体系构建大模型管理体系是监控业务风险、优化管理能力的核心任务。在运行监测阶段，报告给出了监测基础设施运行状态、数据链路和漂移、算法模型运行情况以及应用服务运行状态的解决思路。在运维管理阶段，报告持续构建并完善了基础设施运营管理体系、数据治理体系、算法模型治理体系、应用服务运营管理体系以及安全可信体系，最终形成五位一体的大模型运营管理体系。