协同过滤算法 基于SpringBoot的招聘求职面试系统
2026/1/19 20:07:37
本文深入分析国内大模型落地应用现状与趋势，重点介绍智能体平台、多模态基体等技术路径及自然资源等行业案例。文章指出业务认知比技术更重要，建议企业通过AI赋能优势产品、项目定制和共建数据集等推进落地。智能体+多智能体和工作流+提示词工程是主流方向，AI低代码搭建将成为核心落地方向。
💡 思考可以构成一座桥，让我们通向新知识。—— 普朗克
一、背景
1.1 目标范围
国内大模型落地应用
1.2 研究内容 & 方向
1、AI大模型落地应用形式；
2、行业应用情况，包括互联网和当前所在行业；
3、公司AI做什么，提供建议方向；
1.3 政策说明
✨
部级指导：
自然资源部2025GISTC会议上，吴总工提出了【谋划全国启动自然资源行业大模型建设试点】，以“后土”大模型（阿里共研）为部统筹，地方共建智能体的形式进行全国试点建设。
二、当前AI大模型落地应用形式
2.1 整体洞察
B端呈现比较广，按细分行业垂直领域划分。
G端(ToG)面向政府，具有政策性驱动
下图是自然资源部介绍的AI智能体平台。
2.2 LLM基底？微调训练库？多模态基体？LLM应用平台？智能体平台？
1、技术发烧友
🏆
智谱2025年至今，融资超过220多亿RMB，他们在做什么这么值钱的东西 ？？
硅基流动在6月获几个亿RMB的融资，他们做了什么产品？
2、择其善者而从之
大多数单位以应用落地为主，顿悟产品+技术领域+行业设计=应用产品；
🐮
技术以智能体+多智能体为潮流方向。
🐮
Now？？Workflow工作流+Prompt Engineer提示词指令，堆起来？？！！
自主智能体！！多智能体，愈发智能
🍞
国内智能体Agent头部案例1：杭州斑头雁，2025.7月融资亿级RMB，即将发布Nova Agent！创新的学习引擎与容器化智能体架构，旨在推动任务自动化的进程。
三、行业架构及业务应用
3.1 行业业务技术架构
自然资源部的架构
上海规划自然资源局的架构
腾讯云的AI架构
阿里的AI架构
超图的AI架构
北京城规院AI
深圳自规局AI
国地AI
宁波自规局
其他更多待归集
3.2 业务应用【技术驱动层面】
🐮
当前AI落地实现的业务案例有很多，ToB的领导行业主要是金融、零售电商、汽车，ToG的在自然资源行业全国也有很多，大家都看过很多，这里不列举，主要从技术驱动层面来说。
杭州城市大脑智能体平台
360纳米AI
扣子空间\扣子应用智能体
🏕️
AI低代码搭建，将成为继AI工作流多模态后做落地应用的一个核心落地方向。
企业级AI智能体应用开发平台NebulaAI
Dify智能体开发平台
其他
3.3 行业需求
🐮
整理自然资源规划行业的具体案例，梳理不同分类，deepseek ？
案例1：音视频文档报告生成
案例2：Coral AI 专于文档的2人运维智能体，收益7位数美元
案例3：通用垂类智能体落地
案例N：
四、我们可以做什么？能做什么？
4.1 优势产品赋能AI提效
团队提纲挈领，在已有产品上进行AI赋能设计，强化AI加成
🌅
在优势方向深入扩展AI能力
| 优势产品1 | 👍 功能名称一 | 👍 功能名称二 | 👍 功能名称三 | 👍 功能名称四 | 👍 功能名称四 |
| 优势产品 | |||||
| AI强化 |
4.2 结合项目定制
🥇
AI技术迭代更新太快，不适合做通用产品，由项目带，如何解决鸡生蛋还是蛋生鸡问题？
做AI办公、知识库、问数分析、问图决策，当前技术已成熟，大家都能做，没有竞争力？
专项垂直AI业务【客户所需】才能有价值。
4.3 抓行业空缺机遇
🐵
1、共建高质量数据集是个机遇
🦁
2、拥有行业知识的“开源”智能体，订阅制商业收益
eg:行业知识管理、行业信息差、出海
4.4 研发高竞产品
🍞
太难，创意点子+业务整合+研发创新+持续投入=0 or 高爆？
4.5 脑暴梳理业务产品体系
🐮
业务认知产品策划——落地真正的核心不在技术，而在业务
✏️
顶层之言：一家拥有宝贵数据却未能将其应用于人工智能和分析计划的公司，本质上是在迎接颠覆，逆水行舟，不进则退。
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。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 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
- Prompt 攻击和防范
- …
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。