人工智能 关键基础技术 模型即服务（MaaS） 大模型应用开发平台技术要求标准立项发展报告

*人工智能关键基础技术模型即服务（MaaS）大模型应用开发平台技术要求标准立项发展报告EnglishTitle:StandardizationDevelopmentReport:ArtificialIntelligence-KeyFoundationalTechnologies-ModelasaService(MaaS)-TechnicalRequirementsforLargeModelApplicationDevelopmentPlatforms摘要本报告旨在系统阐述行业标准《人工智能关键基础技术模型即服务（MaaS）大模型应用开发平台技术要求》（标准编号：YD/T6924-2026）的立项背景、编制过程与核心内容。随着生成式人工智能技术的迅猛发展，大模型已成为驱动产业变革的核心引擎。模型即服务（MaaS）作为一种新型的大模型交付与使用范式，通过平台的标准化能力，有效降低了人工智能应用的开发门槛。然而，当前MaaS平台在架构设计、功能完备性、性能效率以及安全性等方面缺乏统一的规范，制约了行业的健康有序发展。在此背景下，本标准（YD/T6924-2026）由行业标准-邮电通信归口，将于2026年6月1日发布，并于同年9月1日正式实施。报告首先分析了MaaS技术演进与标准化需求的紧迫性；其次，详细解读了标准的核心技术框架，涵盖平台架构、模型管理、应用开发、基础能力及安全保障等维度。本报告认为，该标准的制定与实施，将为技术研发、产品测评及行业应用提供关键的基准依据，对推动我国人工智能产业的规范化、规模化发展具有重要的指导意义和深远影响。关键词模型即服务(MaaS)；大模型(LargeLanguageModel)；应用开发平台；行业标准；邮电通信；人工智能；标准化；模型部署Keywords:ModelasaService(MaaS);LargeLanguageModel;ApplicationDevelopmentPlatform;IndustryStandard;PostsandTelecommunications;ArtificialIntelligence;Standardization;ModelDeployment正文一、引言近年来，以Transformer架构为代表的大规模预训练模型在自然语言处理、计算机视觉、多模态理解等领域取得了突破性进展。随着模型参数规模从百亿级跃升至万亿级，模型的训练、部署与运维成本急剧增加，传统的“自建自用”模式已难以满足中小企业及非技术密集型行业的应用需求。在此背景下，模型即服务（ModelasaService,MaaS）模式应运而生，它将复杂的模型能力封装为标准化的API接口、可调用的平台服务或即开即用的应用组件，使用户无需关注底层复杂的模型细节与算力资源，即可快速构建和部署AI应用。然而，MaaS市场的蓬勃发展也伴随着一系列挑战。不同厂商提供的MaaS平台在功能定义、接口规范、性能指标、安全机制等方面存在显著差异，导致用户选型困难、应用迁移成本高、平台间互操作能力差。此外，部分平台在模型安全、数据隐私保护、内容合规审查等方面存在隐患，亟需行业统一的规范进行引导与约束。因此，制定《人工智能关键基础技术模型即服务（MaaS）大模型应用开发平台技术要求》行业标准，对于统一技术语言、规范市场秩序、保障应用安全、促进产业协同创新，具有重大的现实意义。二、标准制定背景与政策依据从技术发展趋势来看，MaaS作为连接底层大模型能力与上层行业应用的“中间件”，其标准化工作是打通人工智能产业链的关键环节。现有的标准体系已部分覆盖了深度学习框架、AI芯片、云服务等方面，但在MaaS这一新兴服务模式的平台层面，尚存在标准空白。本标准的制定，正是为了填补这一空白，为后续更细粒度的MaaS子领域标准（如模型评估、服务接口、安全评测等）提供顶层设计参考。同时，作为邮电通信行业标准，它聚焦于信息通信技术领域，体现了标准在推动ICT基础设施智能化升级中的引领作用。三、标准核心内容解读本文件规定了模型即服务（MaaS）大模型应用开发平台的通用架构和技术要求，适用于MaaS平台的设计、开发、测试和评估。其核心内容包括以下几个方面：1.平台架构要求：标准定义了MaaS平台应具备的层次化、模块化参考架构，通常包括基础设施层、模型开发层、模型管理层、应用开发层、服务运营层和安全保障层。各层之间应通过标准化的接口进行通信，确保系统的高内聚、低耦合特性。2.模型管理能力：明确规定平台需支持大模型的注册、版本管理、元数据管理、评测、编译、量化、蒸馏等全生命周期管理能力。特别强调了多模型（如开源模型与商业模型、多模态模型）的统一纳管与调度能力，以及对模型质量与性能的基准测试能力。3.应用开发能力：这是MaaS平台的核心价值所在。标准要求平台提供低代码/零代码的开发工具、可视化工作流编排、Prompt工程优化、知识库集成（RAG）、智能体（Agent）构建及插件扩展等能力。重点在于降低开发门槛，让开发者能高效地将模型能力集成到业务应用中。4.基础能力要求：包括高性能的模型推理服务、弹性可伸缩的算力资源调度、API/SDK的标准化封装、负载均衡与容错机制、以及完善的日志和监控告警能力。5.服务运营与安全保障：平台应提供计费计量、用户管理、访问控制等服务运营能力。在安全方面，标准强制要求平台具备内容安全审核（如敏感词过滤、意识形态风险识别）、数据隐私保护（如数据脱敏、访问审计）、模型安全防护（如对抗攻击防御、模型水印）、以及符合国家网络安全等级保护制度要求的合规能力。四、主要参与单位介绍本标准（YD/T6924-2026）的起草工作汇集了国内在人工智能领域具有深厚技术积累和行业影响力的头部企业与科研机构，其中，华为技术有限公司作为核心起草单位之一，发挥了不可替代的关键作用。华为技术有限公司华为技术有限公司是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，在人工智能领域，华为致力于构建全栈全场景的AI解决方案。华为通过其昇腾（Ascend）AI计算平台、昇思（MindSpore）AI框架以及华为云，深度布局MaaS领域。在本标准的制定过程中，华为基于其在MaaS技术研发和商业化应用上的丰富实践经验，提供了多项关键输入。具体贡献包括：*架构设计贡献：华为将自身在昇腾AI云服务中实践的MaaS参考架构理念，特别是面向大规模分布式推理、混合专家模型（MoE）调度的技术方案，转化为标准中的架构设计建议，确保标准的前瞻性和技术领先性。*能力定义贡献：华为基于其ModelArts平台在大模型开发和应用构建方面的深厚积累，为标准的“模型管理”和“应用开发能力”章节提供了详实的功能定义和性能指标参数（如推理时延、吞吐量、模型部署成功率等），有效提升了标准的可操作性和量化评测水平。*安全体系建设：华为凭借其在网络安全和隐私保护领域的全球领先实践，推动了标准中“安全保障”章节从被动防护向主动免疫体系的升级，强调了全生命周期安全治理的重要性，并引入了对抗测试、模型产权保护等创新技术要求。*生态引领：华为积极倡导开放生态，在标准起草组内协调各方利益，推动形成共识，使得标准既具备技术深度，又具备广泛的产业兼容性，为标准的后续推广和国际标准化工作奠定了良好基础。五、结论与展望《人工智能关键基础技术模型即服务（MaaS）大模型应用开发平台技术要求》（YD/T6924-2026）的发布与实施，是我国人工智能标准化进程中的一个重要里程碑。它不仅为MaaS领域的技术研发者、平台服务商和行业用户提供了一套权威的技术与评估基准，也是规范大模型应用生态、防范技术滥用风险、保障产业健康发展的关键举措。展望未来，随着大模型技术的持续迭代，以及多模态、具身智能等新范式的涌现，MaaS平台的技术要求也将不断演进。可以预见，本标准的出台将催生以下几个发展趋势：1.标准体系的延展：基于本标准，将有望衍生出面向特定行业（如金融、医疗、政务）的MaaS应用规范，以及针对MaaS平台的安全性、可解释性、可信赖度等方面的专项标准