HY-MT1.5部署自动化：CI/CD流水线集成模型更新实战案例
2026/1/10 18:25:15
企业AI落地失败常因技术选择不当，而非模型问题。大数据解决规则明确、需规模化计算的问题；机器学习处理规则难写但模式稳定的问题；大模型应对规则无法穷举、需经验判断的问题。成熟AI架构应让三类技术各司其职：大数据作为事实基座，机器学习提升效率，大模型放大经验价值。企业应避免将大模型视为"万能智能"，而应构建分工清晰、互补协同的AI系统。
引言：AI 落地失败，往往不是模型问题
过去两年，几乎所有大型企业都在推动“AI 场景落地”。
投入并不小，算力、模型、平台、团队一应俱全，但现实情况是：
• 能长期稳定运行的场景不多
• 真正进入核心业务流程的更少
• 多数停留在“演示级”“汇报级”“辅助级”
复盘这些项目，真正的失败原因往往并不在于模型不够先进，而在于一个更底层的问题没有被想清楚：
企业到底应该在什么问题上用大数据，在什么问题上用机器学习，在什么问题上用大模型？
这三者被统称为“AI”，但它们解决的是完全不同层次的问题。
如果在认知上混为一谈，在工程上就一定会付出代价。
一、先把话说明白：三类技术解决的是三种“问题形态”
在进入细节之前，先给出一个高度抽象、但非常重要的结论：
• 大数据解决的是：
“规则明确、口径确定、需要规模化计算的问题”
• 机器学习 / 深度学习解决的是：
“规则难写、但模式稳定、目标明确的问题”
• 大模型解决的是：
“规则无法穷举、依赖经验判断、需要推理和生成的问题”
这不是技术优劣之分，而是问题形态的分工。
真正成熟的企业 AI 架构，从来不是“谁更先进用谁”，而是各司其职。
二、大数据：被低估的“最强工程能力”
- 大数据的本质，从来不是“智能”
在很多 AI 讨论中，大数据常常被描述为“前 AI 时代的技术”，甚至被认为是“过渡方案”。
这是一个非常危险的误解。
大数据的核心能力从来不是智能，而是：
确定性执行
它擅长的不是“判断”，而是：
• 规则执行
• 指标计算
• 口径统一
• 结果复现
换句话说，大数据是企业所有智能系统的“事实基座”。
- 什么问题，必须优先用大数据解决？
只要一个问题满足以下条件，大数据永远是第一选择：
• 规则可以被清晰定义
• 计算过程需要可追溯
• 结果需要可审计
• 输出必须稳定一致
典型场景包括：
• 经营分析与经营驾驶舱
• 财务核算、审计、对账
• 电量、电费、线损计算
• KPI 指标体系
• 合规、监管报送
• 规则型风控
这些场景的共同点是：宁可慢一点，也不能错。
- 为什么这些场景不适合大模型？
因为大模型的“概率性输出”与这些场景的工程约束是根本冲突的：
• 同一个问题，不同时间可能给出不同表达
• 推理过程不可完全审计
• 数值计算可靠性不可控
一句话总结：
凡是“算错一次就出事故”的系统，大模型都不应该站在前台。
三、机器学习 / 深度学习：工程世界里的“模式专家”
- ML/DL 解决的不是“理解”，而是“逼近”
机器学习的本质，是用数学模型去逼近一个函数：
输入 → 输出
它并不关心“为什么”，只关心：
• 在给定输入条件下
• 输出是否足够接近真实结果
这决定了它的优势和天花板。
- 适合 ML/DL 的问题长什么样？
可以用“四个是否”来判断：
是否有明确标签？
是否有足够历史样本？
未来是否不会发生剧烈分布变化？
是否有可量化评价指标？
只要其中一条不成立，模型效果就会迅速退化。
- 典型成功场景
在工业、能源、电力、金融领域，ML/DL 已经非常成熟：
• 用电异常识别
• 负荷预测
• 设备故障预测
• 图像识别（缺陷检测）
• 客户分群与画像
这些系统的共同特征是：
• 输入高度结构化
• 输出是数值或类别
• 业务人员不要求模型“解释世界”
- ML/DL 的隐性风险
ML/DL 在企业落地中，最大的问题不是“训不出来”，而是：
• 数据分布一变，效果骤降
• 对边缘场景极不鲁棒
• 很难应对“第一次发生的事”
本质原因只有一句话：
模型学的是历史统计，不是业务理解。
四、大模型：真正解决的是“经验密集型问题”
- 大模型与传统模型的根本差异
如果说 ML/DL 是在学习一个函数，那么大模型是在学习一种能力：
• 语言理解能力
• 知识组织能力
• 推理能力
• 表达与生成能力
它解决的不是“预测”，而是：
“像一个有经验的人一样思考问题”
- 什么样的场景，非大模型不可？
这些场景通常具备高度一致的特征：
• 规则写不全
• 情况组合极多
• 决策依赖经验
• 信息分散在多个系统
• 问题本身是开放式的
例如：
• 运维处置方案生成
• 复杂异常联合诊断
• 工单分析与处理建议
• 跨系统问题定位
• 业务咨询与分析
- 大模型在企业中的正确位置
非常关键的一点是：
大模型不应该直接替代业务系统，而应该增强业务系统。
成熟模式是：
• 大模型负责：
理解、分析、推理、归纳
• 传统系统负责：
计算、校验、执行
• 人负责：
决策与责任承担
一旦让大模型“直接下结论”，风险就会指数级放大。
五、一个完整场景中的三者协同逻辑
以“用电异常处置”为例：
- 大数据
• 计算日电量、同比、环比
• 判断是否触发异常规则
- 机器学习
• 对异常样本进行分类
• 给出异常概率和类型
- 大模型
• 综合历史工单、客户画像
• 分析可能原因
• 生成核查路径与处置建议
这是一个严格分层、不可反转的体系。
六、为什么很多 AI 项目“方向一开始就错了”
常见误区包括：
• 用大模型做报表分析
• 用大模型替代规则系统
• 用大模型直接给结论
• 在数据基础不牢的情况下强上大模型
这些问题，本质都源于一个认知偏差：
把“大模型”当成“万能智能”。
而在工程世界里，没有万能，只有适配。
七、结语：真正成熟的企业 AI，一定是“分工清晰”的
可以用三句话作为全文的总结：
• 大数据是地基，决定系统是否站得住
• 机器学习是工具，决定效率能提高多少
• 大模型是放大器，决定经验能否规模化
真正成功的 AI 落地，不是“ALL in 大模型”，而是：
让每一类技术，做它最擅长的事。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。