AICMM 人工智能大模型应用能力评估

评估标准

本评估依据团体标准 T/ZGCMCA 028-2025《企业人工智能应用能力成熟度模型与评估》的评估框架，执行企业标准 Q/AICMM S323-2026《人工智能大模型应用能力评估规范》，参考国家标准 GB/T 45288.3-2025《人工智能大模型第3部分：服务能力成熟度评估》。

本文件作为 T/ZGCMCA 028-2025 在大模型应用领域的专项实施规范，从 技术成熟度、运营成熟度、业务融合度、治理合规度 四大维度，对部署、应用或运营大模型的企业进行综合评估，覆盖基座模型选型部署、场景适配、应用开发、推理运营、安全合规全生命周期。

评估旨在为企业大模型应用提供统一、规范、可操作的能力评价标尺，帮助企业解决“选型难、验收难、持续监控难”的困境，推动大模型从技术验证走向规模化价值创造。

评估基本信息

评估依据T/ZGCMCA 028-2025

执行标准Q/AICMM S323-2026

评估对象大模型应用企业

评估维度四大维度

等级体系L1 至 L5

审核方式远程审核为主

证书有效期3 年，每年年审

评估对象

大模型应用企业

部署、应用或运营大模型的各类企业，覆盖基座模型选型部署、场景适配、应用开发、推理运营、安全合规等全生命周期。

大模型产品/服务

提供大模型产品、平台或解决方案的厂商，包括基础大模型、行业大模型和领域大模型的应用产品与服务。

覆盖行业

信息技术、金融服务、工业制造、医疗健康、教育文化、营销零售、交通运输、能源电力等部署或应用大模型的各类行业。

典型应用场景

智能客服、代码辅助、内容生成、数据分析、决策支持等大模型驱动的应用场景。

部署方式

公有云API、私有化部署、混合部署等多种方式，支持不同规模企业的实际需求。

评估价值

证书可用于项目招投标、商务洽谈、客户对接等场景，获证企业信息同步公示于中国招标投标网、中国中小企业信息网等平台。

评估流程

1

评估申请

提交申报材料

2

材料初审

形式审查

3

正式评估

资料评审 + 远程评估

4

结果复核

3名以上专家复核

5

定级授证

颁发证书并公示

核心评价维度

技术成熟度

基座模型选型：建立评估与选型机制，系统评估性能、成本、生态
模型部署与适配：支持公有云、私有云、本地等多种部署方式
提示工程与知识增强：提示词设计优化、RAG知识库构建、多轮对话管理
模型微调与评测：SFT、LoRA等微调能力，模型效果评测体系
推理性能与资源优化：推理延迟优化、量化蒸馏缓存、资源使用监控

运营成熟度

模型运行监控：运行状态监控体系、异常检测与告警
模型迭代与优化：效果评估反馈机制、持续迭代优化、用户反馈收集
版本管理与发布：版本管理机制、灰度发布与快速回滚、发布审批流程
成本管理与优化：成本核算机制、推理成本优化、投入产出比（ROI）评估

业务融合度

场景覆盖与适配：覆盖核心业务场景，定制化适配，跨场景模型复用
业务价值创造：可量化的业务价值，提升效率、服务质量与决策水平
用户满意度与体验：输出质量满足需求，满意度评价机制，持续优化体验

治理合规度

内容安全：输出内容审核机制、有害内容过滤、内容安全应急响应
数据安全与隐私保护：训练和推理数据加密、访问控制与权限管理
合规运营：符合法律法规和行业监管要求，完成算法备案（如适用）
伦理与可信：公平性可解释性、AI伦理审查机制、内容真实性可追溯

评估等级体系

L5 引领级

大模型全面赋能核心业务，具备多模型协同与持续创新能力。多模型协同作业，业务全流程智能化，具备行业引领能力。

L4 创新级

大模型深度融入核心业务，具备自主优化与跨场景协同能力。自建行业大模型应用，具备模型微调和编排能力。

L3 融合级

大模型在多个业务场景规模化应用，成为核心生产力。大模型嵌入核心业务流程，建立RAG知识库和微调能力。

L2 规划级

有组织地推进大模型应用，具备明确的规划与基础部署能力。在1-2个业务场景部署大模型，建立基础提示工程能力。

L1 初始级

已开始探索大模型应用，有初步的使用经验。使用大模型辅助文案撰写、代码补全、信息检索等单点任务。

证书查询

输入证书编号，验证人工智能大模型应用能力评估证书真伪及年检状态

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