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🎯 2025年，对我来说是充满挑战和惊喜的一年。年初的时候，我还在犹豫要不要深入AI领域——毕竟作为一个Java后端开发，AI似乎离我很远。但现在回头看，我很庆幸自己迈出了那一步。这一年，我不仅在技术上有了质的飞跃，更重要的是，我找到了自己在这个AI时代的定位。

年初的迷茫：AI来了，我该怎么办？

说实话，2025年初的时候，我是有些焦虑的。

ChatGPT火了，各种AI工具层出不穷，身边的同事都在讨论大模型、Agent、RAG……而我还在写着CRUD，心里不免有些慌：AI会不会取代我？我该不该转型？

但焦虑解决不了问题。我决定用最笨的方法——亲自去试。

不懂大模型？那就自己部署一个。
不会用AI工具？那就一个个体验过来。
不了解国产技术？那就深入研究。

于是，就有了这一年的探索之旅。

第一个突破：在昇腾NPU上跑通大模型

说起来，我接触昇腾NPU纯属偶然。当时在GitCode上看到有免费的NPU资源可以申请，抱着"试试看"的心态就开始了。

没想到，这一试就停不下来了。

📖 《在昇腾NPU上跑Llama大模型：从零开始的真实测试之旅》

这篇文章记录了我第一次在国产AI芯片上部署大模型的完整过程。说实话，过程并不顺利——环境配置、依赖冲突、算子兼容性问题……每一个坑我都踩了个遍。

但当我看到模型成功加载、开始生成文字的那一刻，那种成就感是无法用语言形容的。

这让我意识到一件事：大模型并没有想象中那么遥不可及，国产AI芯片也没有想象中那么难用。

后来我又写了进阶篇，把模型从Llama-2-7B升级到Llama-3.1-8B：

📖 《昇腾NPU实战进阶：Llama模型升级测评（2.0→3.1性能+4.3%）》

性能提升4.3%，显存增加18%——这些数据背后，是我对国产AI生态越来越深的信心。

最震撼的发现：CANN框架的70万倍加速

如果说部署大模型让我入了门，那么CANN框架的探索则彻底刷新了我对"性能优化"的认知。

📖 《智能制造时序异常检测：CANN加速70万倍的实战之路》

70万倍，你没看错。

从CPU逐条处理的8分钟，到NPU批量执行的0.0006秒。当我第一次看到这个数字的时候，我反复确认了好几遍，生怕是自己算错了。

# CANN加速核心代码示例importaclfrommindx.sdkimportTensor# 初始化ACL资源acl.init()context,_=acl.rt.create_context(0)# 批量数据处理input_tensor=Tensor(batch_data)output=model.infer([input_tensor])# NPU推理，毫秒级完成

这让我深刻理解了一个道理：算法的优化是有天花板的，但硬件加速的潜力是巨大的。

后来我又做了更多CANN相关的实验：

📖 《CANN图像批处理创新实战：让OpenCV加速28倍的秘密》

📖 《构建CANN图像处理工具库：10+操作的高性能实现》

这些探索让我明白：作为开发者，我们不能只会写业务代码，还要懂得如何利用硬件的力量。

从使用者到搭建者：Dify和知识库的探索

用别人的AI平台总觉得不够过瘾，我想自己搭一个。

📖 《从零搭建 Dify AI 平台：一次跌宕起伏的部署之旅》

这篇文章的标题里有"跌宕起伏"四个字，真的不是夸张。Docker镜像拉不下来、端口冲突、内存不足……每一个问题都让我抓狂。

但也正是这些问题，让我对AI平台的架构有了更深的理解。

搭好平台只是第一步，更重要的是如何用好它。于是我又深入研究了知识库的构建：

📖 《Dify 知识库构建实战指南》

📖 《手把手教你如何在n8n上搭建个人知识库》

📖 《n8n + Pinecone + ModelScope：知识库向量查询工作流实战》

现在回想起来，这段经历教会我最重要的一件事：不要只做AI的使用者，要尝试成为AI的搭建者。只有亲手搭建过，才能真正理解AI系统是如何运作的。

AI编程工具大乱斗：我的真实体验

2025年，AI编程工具简直是"神仙打架"。Cursor、Copilot、Trae、CodeBuddy、飞算JavaAI、Augment……每隔几天就有新工具出来。

作为一个"工具控"，我几乎把市面上的主流工具都体验了一遍。

Cursor：零代码的魔法

📖 《零代码，用 Cursor 快速打造个人主页，颜值爆表！》

第一次用Cursor的时候，我是震惊的。不用写一行代码，只需要描述需求，它就能帮我生成一个完整的网页。这还是我认识的编程吗？

Trae：国产AI编程的惊喜

📖 《Trae完整上手指南：从下载到实战项目》

Trae是字节跳动出的AI编程工具，国内版和国外版支持的模型还不一样。让我惊喜的是，它的中文理解能力特别好，对国内开发者非常友好。

CodeBuddy：我心目中的No.1

📖 《CodeBuddy IDE真的比cursor强太多了！》

📖 《用CodeBuddy Code CLI构建现代化Vue待办事项应用的完整实战》

📖 《CodeBuddy助力开发：从想法到落地的全流程体验》

如果让我只推荐一个AI编程工具，我会选CodeBuddy。它不仅能生成代码，还能理解项目上下文，给出的建议非常精准。

飞算JavaAI：Java开发者的福音

📖 《自从用了飞算JavaAI我每天的工作变为了喝茶、赏它》

📖 《项目生成只是前菜，代码优化才是主菜：飞算 JavaAI 再上桌》

作为Java开发者，飞算JavaAI简直是量身定制。它不仅能生成项目，还能分析代码、提出优化建议、生成单元测试。用了它之后，我真的有更多时间喝茶了。

Augment：新秀的实力

📖 《最强AI插件Augment，适配idea、vscode，对标cursor！》

Augment是今年新出的工具，但实力不容小觑。它能无缝集成到IDEA和VSCode中，不用换编辑器就能享受AI加持。

我的感悟是：AI编程工具不是要取代程序员，而是让我们从重复劳动中解放出来，去做更有创造性的工作。

智能体与MCP：AI的新玩法

今年我还深入研究了智能体和MCP协议，这是AI领域非常前沿的方向。

📖 《基于腾讯元器搭建合同发票智能体：知识库+工作流的企业提效实践》

这个智能体能自动分析合同条款、识别风险点，连人工审核容易遗漏的隐晦问题都能发现。AI真的在某些方面超越人类了。

📖 《一文说明 Function Calling、MCP、A2A 的区别！》

📖 《用Playwright MCP让AI帮你完成所有浏览器自动化》

📖 《Cursor + MCP：解锁AI编码的无限可能性》

📖 《我用 TRAE 做了一个不一样的 MySQL MCP》

MCP协议的出现，让AI工具之间的协作变得标准化。这意味着未来的AI应用不再是孤岛，而是可以互联互通的生态。

数字人与AR：让AI"活"起来

AI不仅存在于代码中，还可以"活"在我们眼前。

📖 《基于魔珐星云打造工程监理数字人：从0到1的实战开发指南》

当我第一次看到自己开发的数字人"活"起来，能看、能听、能说的时候，那种感觉真的很奇妙。这不再是科幻电影里的场景，而是我亲手实现的现实。

📖 《基于Rokid CXR-M SDK实现AR智能助手应用：让AI大模型走进AR眼镜》

📖 《基于Rokid CXR-M SDK实现智能眼镜实时翻译应用》

AR眼镜+AI大模型的组合，让我看到了未来人机交互的新形态。解放双手、随时随地获取信息，这才是AI应该有的样子。

AI创作：人人都是创作者

今年我还体验了很多AI创作工具，从图片到视频，AI的创作能力让我大开眼界。

📖 《震撼！Seedream 4.0的实力到底有多恐怖？看完这测评就懂了》

4K超清画质、秒级生成、成本低至0.2元/张。AI正在把创作的门槛降到前所未有的低。

📖 《Doubao-Seed-Code深度测评:一张设计稿生成完整网站》

一张设计稿就能生成完整的响应式网站代码，还原度超90%。设计师和开发者的边界正在被AI模糊。

📖 《你只需输入一句话，MoneyPrinterTurbo直接给你输出一个视频》

📖 《你的声音能被复制？F5-TTS 带你体验"声音版 AI 绘图"》

📖 《Gemini-2.5pro在OCR上表现超神，我的草书都能识别！》

这些工具让我相信：在AI时代，创意比技能更重要。只要你有想法，AI就能帮你实现。

国产数据库：从"能用"到"好用"的蜕变

今年我还深入研究了国产数据库，这是一个让我感触颇深的领域。

金仓KingbaseES：国产替代的实力派

说实话，一开始我对国产数据库是有偏见的——觉得它们只是"能用"，离"好用"还有很大差距。但金仓数据库彻底改变了我的看法。

📖 《换掉Oracle，我选了金仓数据库》

这篇文章记录了我从Oracle迁移到金仓的真实经历。让我惊讶的是，迁移过程比想象中顺利得多，大部分SQL语句几乎不用改动。

📖 《不止于兼容：金仓数据库如何以部署、安全、性能三重革新重塑企业级数据库体验》

📖 《时序数据库选型实战：为什么越来越多企业从InfluxDB迁移到金仓？》

📖 《从MongoDB到金仓：电子证照系统国产化改造的实践与经验》

📖 《KingbaseES助力浙江省人民医院：从LIS单点突破到全栈国产化的信创之路》

📖 《金仓 KReplay：全自动回放技术，让数据库迁移更稳、更快、更智能》

📖 《数据库新选择？KingbaseES在线体验详解》

这些实践让我深刻认识到：国产数据库已经不是"凑合用"的水平了，在某些场景下甚至比国外产品更适合中国企业的需求。

Apache IoTDB：时序数据的国产之光

在物联网和工业互联网领域，时序数据库是刚需。Apache IoTDB作为国产开源的时序数据库，给了我很大的惊喜。

📖 《时序数据库选型实战指南：国产时序数据库Apache IoTDB的技术对比与实践》

📖 《时序数据库选型指南：为什么越来越多企业选择IoTDB》

📖 《时序数据库选型指南：Apache IoTDB快速部署与实战应用》

📖 《从大数据角度看时序数据库选型：Apache IoTDB的实战经验分享》

📖 《从数据洪流到智能决策：Apache IoTDB如何重塑工业物联网的DB+AI新范式》

IoTDB的树形数据模型、高压缩比（可达1:10）、千万级数据点/秒的写入性能，让我看到了国产技术在垂直领域的深厚积累。

技术基础：不忘初心，夯实根基

在追逐AI热点的同时，我也没有忘记夯实技术基础。毕竟，再炫酷的AI应用，最终还是要落地到具体的技术实现上。

Spring Security系列：从零到一的安全之旅

安全是每个系统都绑不开的话题。今年我系统性地学习了Spring Security，并写了一个完整的系列教程：

📖 《从0到1掌握 Spring Security（第一篇）：零配置也能跑！》

📖 《从0到1掌握 Spring Security（第二篇）：把"原理链"讲明白》

📖 《从0到1掌握 Spring Security（第三篇）：三种认证方式，按配置一键切换》

📖 《从0到1掌握 Spring Security（第四篇）：密码加密原理、默认行为与配置选型》

📖 《从0到1掌握 Spring Security（第五篇）：从单体到前后端分离》

📖 《Spring Security（第六篇）：结营篇 —— 完整源码与后续进阶路线》

写这个系列的过程，也是我自己重新梳理知识体系的过程。教是最好的学，这句话真的没错。

Rust入门：拥抱系统级编程

今年我还开始学习Rust，这门被称为"最受程序员喜爱"的语言。

📖 《Rust新手第一课：Mac环境搭建踩坑记录》

📖 《Rust实战：200行代码写一个命令行TODO工具》

📖 《告别浏览器！用Rust打造一键JSON处理神器》

// Rust TODO工具核心代码usestd::fs;useserde::{Deserialize,Serialize};#[derive(Serialize, Deserialize)]structTask{id:u32,title:String,completed:bool,}fnadd_task(title:&str)->Result<(),Box<dynstd::error::Error>>{letmuttasks=load_tasks()?;letnew_task=Task{id:tasks.len()asu32+1,title:title.to_string(),completed:false,};tasks.push(new_task);save_tasks(&tasks)?;println!("✅ 任务已添加: {}",title);Ok(())}

Rust的所有权机制一开始确实让我头疼，但一旦理解了，就会发现它的设计是多么精妙。Rust让我重新思考了内存安全和并发编程。

cpolar内网穿透：让本地服务触手可及

今年我写了大量关于cpolar内网穿透的文章，这是一个非常实用的工具。

📖 《告别开发环境地狱！VSCode Remote-SSH+CPolar让你随时随地编码》

📖 《虚拟机只能在公司用？VMware 加个cpolar在家也能轻松连》

📖 《没公网 IP 也能远程控制！Linux 用 rdesktop+cpolar 轻松搞定》

📖 《旧电脑别扔！Nas-Cab 让 Windows 变私人云》

📖 《不用记命令也能管容器，Portainer+CPolar 让远程运维变简单》

内网穿透解决了一个很实际的问题：如何在没有公网IP的情况下，让本地服务被外网访问。这对于远程办公、个人项目展示都非常有用。

开源贡献：用代码回馈社区

今年我也尝试做了一些开源贡献，虽然规模不大，但这是我迈出的重要一步。

📖 《100% AI 写的开源项目三周多已获得 800 star 了，离谱！》

📖 《打造自己的开源组件：如何将 Starter 发布到 Maven Central？》

📖 《开源一个记账软件，支持docker一键部署》

开源不仅是分享代码，更是一种态度。我从开源社区学到了太多，现在是时候回馈一些了。

感谢CSDN：我的技术成长伙伴

说到这里，我必须真诚地感谢CSDN这个平台。

回顾这一年，我在CSDN上发布了100+篇原创文章，收获了无数读者的点赞、收藏和评论。每一条评论、每一个私信，都是我继续写下去的动力。

CSDN给了我一个展示自己的舞台。在这里，我可以：

• 记录自己的学习历程，形成知识沉淀
• 与志同道合的开发者交流，碰撞思想火花
• 获得官方的认可和推荐，让更多人看到我的内容
• 参与各种技术活动，拓展视野

特别感谢CSDN的编辑团队，他们的专业建议让我的文章质量不断提升。也感谢每一位读者，是你们的支持让我坚持到现在。

CSDN不仅是一个博客平台，更是一个技术人的精神家园。在这里，我找到了归属感。

展望2026：继续在CSDN传播知识

2025年即将过去，2026年正在向我们走来。

新的一年，我有几个小目标：

1. 深耕AI应用落地

AI不能只停留在Demo阶段，我要探索更多AI在实际业务中的落地场景，把技术转化为真正的生产力。

2. 持续输出高质量内容

继续在CSDN上分享我的学习心得和实战经验。我相信，好的内容永远不会过时。

3. 拥抱更多国产技术

国产替代是大势所趋，我会继续关注和研究国产数据库、国产AI芯片、国产操作系统等领域。

4. 参与更多开源项目

开源是技术进步的重要推动力，我希望能在开源社区做出更多贡献。

5. 与读者建立更深的连接

技术博客不应该是单向输出，我希望能与读者有更多互动，一起成长。

2026年，我依然会在CSDN上，用文字记录技术，用代码改变世界。

写在最后

2025年，是我技术生涯中非常重要的一年。

从年初的迷茫焦虑，到年末的从容自信，这一年我经历了太多。我学会了在昇腾NPU上部署大模型，体验了CANN框架70万倍的加速奇迹，搭建了自己的AI平台，评测了各种AI编程工具，探索了智能体和MCP协议，研究了国产数据库……

每一次尝试，都是一次成长；每一篇文章，都是一次沉淀。

如果你问我，2025年最大的收获是什么？

我会说：是找到了自己在AI时代的定位。

AI不是来取代我们的，而是来帮助我们的。作为开发者，我们要做的不是恐惧AI，而是学会与AI协作，让AI成为我们的"超级助手"。

技术的浪潮永远不会停止，但只要我们保持学习的热情，就永远不会被淘汰。

感谢你读到这里。如果这篇文章对你有所启发，欢迎点赞、收藏、评论，你的支持是我最大的动力！

2026年，我们CSDN见！🎉

感谢

感谢你读到这里，说明你已经成功地忍受了我的文字考验！🎉
希望这篇文章没有让你想砸电脑，也没有让你打瞌睡。
如果有一点点收获，那我就心满意足了。

未来的路还长，愿你
遇见难题不慌张，遇见bug不抓狂，遇见好内容常回访。
记得给自己多一点耐心，多一点幽默感，毕竟生活已经够严肃了。

如果你有想法、吐槽或者想一起讨论的，欢迎留言，咱们一起玩转技术，笑对人生！😄

祝你代码无bug，生活多彩，心情常青！🚀