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。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

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面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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