当前，大模型技术正从单点突破迈向系统化、工程化发展新阶段，大模型平台作为支撑数据治理、模型训练、推理服务及资源调度的核心基础设施，已成为决定大模型产业落地效率与质量的关键底座。随着行业应用不断深入，平台能力的标准化、规范化水平直接影响着大模型技术的迭代速度、服务稳定性与产业生态协同效率，构建统一的大模型平台技术标准体系，对于夯实人工智能产业发展根基、推动大模型规模化应用具有重要意义。
近日，工业和信息化部发布2026年第18号公告，正式批准由中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）牵头制定的《人工智能 关键基础技术 大模型数据处理平台技术要求》等大模型平台系列行业标准，涵盖大模型数据处理、模型训练、模型推理、计算资源调度和计算资源运维等核心领域，其中4项将于2026年11月1日正式实施。本次发布的标准覆盖了大模型全生命周期的核心平台环节，填补了国内大模型平台领域系统性标准的空白，为大模型平台的研发、建设、评估与选型提供了权威依据，将有效引导产业规范发展，提升我国大模型基础平台的整体技术水平与服务能力。
五项标准主要内容如下：
YD/T 7114—2026《人工智能 关键基础技术 大模型数据处理平台技术要求》规定了大模型数据处理平台的功能和性能方面的技术要求，旨在规范大模型数据处理全流程技术标准，提升数据处理效率和数据质量，降低大模型开发与落地成本，涵盖数据接入、数据处理、数据管理、数据供给四大核心环节，包含多模态多格式数据引入、数据加工与质量评估、数据存储优化与追溯管理、数据服务访问与性能保障等关键能力，并配套全流程安全保障技术，确保数据来源合规、内容合规、安全防护与访问可控。
YD/T 7170-2026《人工智能 关键基础技术 大模型训练平台技术要求》规定了大模型训练平台的功能要求与性能指标，旨在规范大模型训练全流程技术标准，提升训练效率、稳定性与易用性，降低大模型训练与落地成本，涵盖训练准备、模型训练、训练评估、AI资产管理四大核心环节，包含数据配置与模型选型、预训练与微调全流程管控、训练效能量化评估、数据与模型全生命周期资产管理等关键能力。
YD/T 7170-2026《人工智能 关键基础技术 大模型推理平台技术要求》规定了大模型推理平台的功能要求与性能指标，旨在规范大模型推理部署全流程技术标准，提升推理吞吐、稳定性与易用性，降低大模型推理部署与落地成本，涵盖模型部署、模型推理、平台服务与管理三大核心环节，包含多格式模型部署与分布式部署、多维度推理优化与效果调控、推理效能量化评估、服务监控弹性扩缩容等关键能力。
《人工智能 关键基础技术 大模型计算资源调度平台技术要求》(报批中) 规定了大模型计算资源调度平台的功能要求和性能指标，旨在打造高效率、高可靠、可扩展的大模型计算资源供给，有效应对不同业务场景的需求。涵盖资源管理、资源调度和运营管理三大核心环节，包含计算、存储、网络资源可靠纳管，调度决策，决策优化，服务稳定性等关键能力。
YD/T 7170-2026《人工智能关键基础技术 大模型计算资源运维平台技术要求》规定了大模型计算资源运维平台的各项技术要求，旨在规范大模型算力运维平台建设标准，提升算力资源运行可靠性、运维管控能力与可视化水平，降低大模型训练推理业务的运维风险，涵盖配置管理、监控、告警、运维、可视化、系统管理六大核心环节，包含异构资源统一配置、软硬件与业务全维度监控、分级告警处置、业务与容灾流程运维、多场景可视化呈现、平台权限安全管控等关键能力。
此前，中国信通院依托人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室、中国人工智能产业发展联盟AI Infra工作组，已围绕大模型训练、模型推理、计算资源调度等平台方向开展标准试点和技术评估，对平台功能、性能及稳定性等能力进行验证，帮助技术提供方客观识别能力差距、优化产品建设，并为大模型平台选型、项目建设和验收积累实践经验。
中国信通院人工智能研究所将持续推进大模型工程化、人工智能基础设施标准化研究与技术评估工作，围绕5项行业标准的落地实施，进一步推动标准试点应用、宣贯推广和符合性验证。下一步，将重点开展以下工作：
一是宣贯推广。面向大模型平台研发方、建设运营方和应用方，组织开展标准解读、专题培训和产业交流，推动行业准确理解数据处理、模型训练、模型推理、资源调度和资源运维等方面的功能与性能要求，形成统一的大模型平台建设和评价依据。
二是试点应用。围绕数据处理、模型训练、推理服务、资源调度及运维管理等典型场景，遴选代表性企业开展标准应用试点，积累标准实施经验，验证标准适用性与可操作性，推动大模型平台能力在实际业务中落地提升。
三是开展符合性验证。为加强大模型平台能力建设，提升平台产品与服务规范化水平，依据该系列标准的符合性验证工作将同步启动，欢迎有意向的企业咨询参与，共同推动我国大模型平台技术高质量发展。
本文来源：中国信通院
