准编号：T/CECC 47—2025）正式发布并实施。作为国内领先的数据与人工智能基础软件与应用服务商，袋鼠云（杭州玳数科技有限公司）深度参与了本次团体标准的编写工作，与来自科研机构、行业头部企业及信息化建设单位的多方专家共同完成了该标准的研究与制定。

此次标准的发布，标志着人工智能大模型私有化部署在技术实施与效果评价层面，开始走向更加系统化、规范化、可落地的阶段。

👇🏻扫描下方二维码，即可获取标准全文下载方式👇🏻

一、聚焦“私有化部署”，回应企业真实需求

随着大模型在政务、金融、能源、制造等行业加速落地，企业在实际应用中逐渐形成共识：

大模型并不只是“能不能用”，而是“如何安全、可控、持续地用好”。

相较于公有云 API 调用模式，越来越多企业单位选择将大模型部署在本地数据中心、专有云或受控环境中，以满足对数据安全、业务定制、合规要求和系统稳定性的更高要求。

在这一背景下，《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》围绕模型选型、部署策略、实施流程、运行管理与评价方法等关键环节，给出了可参考、可执行的通用技术指引，为不同行业开展大模型私有化部署提供了重要依据。

袋鼠云在本次标准编写过程中，结合多年企业级数据平台与 AI 落地经验，参与了相关技术框架与实践要点的讨论与完善。

二、标准之外，是袋鼠云长期深耕的 AI 实践

对袋鼠云而言，参与团体标准并非“第一次”，也不是终点。

多年来，袋鼠云始终围绕“让数据真正支撑智能落地”这一核心目标，在人工智能领域持续投入与积累：

• 以数据为底座的 AI 能力体系

• 面向企业场景的大模型私有化实践

• 强调可管可控的 AI 治理能力

• 服务多行业头部客户的真实落地经验

这些长期的一线实践，也正是袋鼠云能够参与本次团体标准的重要基础。

三、以标准为起点，推动 AI 从“可用”走向“可信、可持续”

大模型正在加速进入企业核心业务，但真正的挑战并不在模型本身，而在于数据是否准备好、体系是否可控、能力是否可持续。

《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》的发布，正是从行业层面回应了这一现实问题——让大模型从“能跑起来”，走向“跑得稳、用得久、可评估”。

而在袋鼠云看来，标准落地的关键，不只是模型部署规范，更在于其背后的数据体系是否具备长期支撑能力。

基于多年企业级实践，袋鼠云逐步形成了以多模态数据智能中台为核心的 AI 底座能力，为大模型私有化部署提供持续、可信的数据供给：

• 让数据“先 AI-Ready”，而不是让模型“裸奔上线”
  

• 让模型能力建立在可治理、可审计的数据体系之上

• 让 AI 能力具备持续演进的空间

从行业标准到企业实践，从模型部署到数据底座，袋鼠云始终坚持：AI 的长期价值，必须建立在扎实的数据工程与治理体系之上。

这也是袋鼠云参与本次团体标准的重要出发点——不仅推动“大模型能用”，更推动企业 AI 真正走向可信、可控、可持续。