这篇文章基于《大模型与垂直行业综述》相关内容进行整理与分享。

相比抽象的技术公式，它更像是一张「大模型 × 行业场景」的地图：帮助我们看清各类企业在做什么样的 AI 项目、哪些点适合起步、哪些地方容易踩坑。

一、先判断「场景价值 × 投入成本」⚖️

在讨论任何 AI 项目之前，一个现实的问题是：这个场景值不值得做、现在适不适合做？

一个实用的判断工具，是「业务价值 × 投入成本」的二维框架：

• 纵轴：业务价值

  （从低到高）

• 横轴：投入成本

  （从低到高，包括人力、时间、数据、预算等）

据此可以得到四个象限：

• ✅ 高价值 × 高投入：可以做，但必须算清账；
• 🌱 低价值 × 低投入：非常适合作为练手和起步场景；
• ❌ 低价值 × 高投入：最容易踩坑，应尽量避免；
• 🌟 高价值 × 低投入：理想型机会，可遇不可求。

对于刚开始探索 AI 的团队，更安全的起点通常是左下角的 「低价值 × 低投入」。一开始对复杂高价值场景的把控力往往不够，面对高投入项目也很难准确评估方案和风险。更现实的顺序是：先做得动，再做得好，再慢慢做大。

换句话说，哪怕价值度不算"惊艳"，只要场景实现简单、有真实用户愿意用、可以反复迭代，它就很适合作为前几个 AI 项目。

二、从「有人用的小应用」开始积累经验 🧪

在 AI 项目里，一个常被忽略的事实是：只要有人在用，你就有收获。

• 哪怕每周只有三五个活跃用户，也是真实用户，不是 PPT 里的虚构画像；
• 有真实用户反馈，就有机会持续调整 Prompt、流程、界面和指标设计；
• 这个过程本身，就是可以写进简历、拿出去讲的项目经验。

即便还是学生或个人探索者，也可以用同样的方式练手：选一个低价值但容易实现的小场景做起来，每周约几位固定"体验官"，收集他们的使用体验，坚持两三个月，一个很普通的小应用，也会被慢慢打磨出"专业感"。

系统课程的价值，在于帮助我们搭起一个「基本水平线」，让人能听懂大模型相关的新闻、技术解读和产品发布。但真正拉开差距的，往往是动手做过多少个"小而有人用"的项目。

三、按行业类型看 AI 场景机会（总览）🗺️

从业务视角看，大致可以将企业分成四类，从各自的"典型诉求"出发，寻找 AI 的切入点：

类别	典型组织	核心诉求 / 痛点
To C 企业	零售、电商、教育、旅游、餐饮等	流量、成交、口碑、覆盖、成本
生产型企业	制造、化工、能源、仓储、农产品等	稳定生产、提高效率、降低成本
专业 To B 服务企业	咨询、法律、金融服务、营销、人力、培训等	升级服务、增强竞争力、做出新产品
不愁生存但缺创新的机构	国企、政府部门、基础设施类大公司、医院、学校	效率、响应速度、安全防护、创新能力

下面就沿着这四类，一类一类看 AI 在其中常见的切入方式。

四、To C 企业：流量、成交与内容生产 📣

在金融、科技、零售、餐饮、教育、旅游、房地产、宠物、家居、家电、珠宝、服装、儿童用品等 To C 行业，核心诉求可以概括为：更多流量、更高成交、更好口碑、更大覆盖，以及成本优化。

本质问题是：

如何通过 AI，帮助企业找到更多客户、提升成交率、提高满意度与复购？

4.1 更适合起步的「低价值 × 低投入」场景

这类场景往往不复杂，但非常容易上线见效，例如：

• 内容生产类

  使用大模型和文生图工具生成文案和营销图片，用于海报、详情页、社群运营；

• 数字人视频

  有大量视频触达需求时，优先采购成熟的数字人平台，而不是从零自研整套系统，选型时重点看口型自然度与效果稳定性；

• 对话与评论分析

  对商品评论、客服 / 销售对话、音视频录音做转写、分类、摘要和情绪分析，把"海量文本"变成结构化标签和洞察；

• 模板化文件处理

  ：在统一模板的前提下，用 AI 解析 HR 入职表、财务报销单、订单、过程表格和汇报文档，将"填表 / 抄表 / 对表"从人工迁移到 Agent；

• 系统内简单操作自动化

  ：借助 RPA + LLM，在浏览器或业务系统里完成重复的点击和填写；

• 票据单据识别与入库

  使用 OCR 或多模态 API 识别发票、对账单、报销单，把识别结果接入后续业务流程；

• 简历阅读与面试辅助

  用 AI 辅助筛选简历、提取候选人要点、生成面试提纲，作为 HR 的"智能助手"。

这些场景不一定是公司"天花板级"的业务，但好上手、看得见效果、方便迭代，非常适合作为 To C 企业团队的 AI 入门实践。

4.2 高价值 × 高投入：机会与陷阱并存

更往右上角走，则是高价值、高投入的方向，例如：

• 基于 Stable Diffusion、Flux 等模型微调的营销图片 / 视频生成；
• 覆盖 7×24 在线客服与在线销售的一整套系统；
• 深度结合微信生态（直播、社群、朋友圈）的重营销玩法；
• 基于语音合成和代言人形象的"智能外呼"；
• 面向珠宝、家居等行业的产品创意与效果展示；
• 更智能的可视化和轻量数据分析；
• 内部合规培训、知识库与学习平台。

这些方向具备很高的潜在价值，但在算总账时，要特别注意两个典型风险：

• 自研数字人系统

  单一企业自研一整套系统，研发成本很难和平台厂商（摊薄在上千家客户）竞争；

• 大规模视频行为分析

  在缺乏通用视频基座模型的前提下，上马大规模分析项目，往往难以在投产比上说服业务方。

五、生产型企业：降本与效率优化 🏭

在制造、化工、能源、仓储、农产品等生产型企业里，可以用三个词概括核心诉求：**稳定生产、提高效率、降低成本。**毛利不高的行业，对降本增效天然敏感。

相对容易先做起来的方向包括：

• 在有稳定市场价数据源的前提下，自动抓取原材料、钢材、农产品等价格，用于生成生产 / 采购计划和自动报价草稿；
• 将请假、申请、审批、排产等高度固定的表单做模板化，再用 AI 辅助填写和校对；
• 利用 Web 自动化 + Agent 替代一部分排产、仓储系统中重复且规则清晰的操作。

更高价值但高投入的方向则包括：

• 生产质量检测（缺陷检测）和视觉质检；
• 设备监测、预测性维护、工艺优化；
• 针对价格波动较大的行业构建价格预测模型；
• 原材料与成品的仓储、搬运调度与路径优化。

这类项目一旦做成，价值非常可观，但在模型、硬件与工程上的前期投入同样巨大，"听上去很高级、做起来很贵"的情况在现实中并不少见。

六、专业 To B 服务企业：专家 + AI 的组合拳 👔

在软件外包、咨询、法律、金融服务、营销、人力资源服务、企业培训等行业，业务高度依赖专家个人能力和客户关系，新客户获取往往不容易，更依赖老客户复购。

对这类企业来说，AI 的角色可以概括为两点：

• 用 AI 升级现有产品和服务，提高竞争力；
• 在原有客户群上推出新的 AI 产品 / 服务，获取增量收入。

常见路径包括：

• 围绕专业数据源构建私有知识库，通过爬虫或 API 接入权威数据库，每天更新最新条目，让每位顾问背后都有一套实时更新的"知识后端"；
• 在此基础上，为专家配备专业智能助理，用于查术语、查案例、查法规，审阅文档、生成初稿和要点；
• 使用知识图谱承载更复杂的概念与关系，支持复杂检索与推理；
• 为内部专家打造能自动整理资料、制作表格、生成报告、做初步分析的 Agent，让每位顾问在客户面前显得"有工具、有数据、有准备"；
• 在原有咨询、培训套餐之上，叠加 AI 报告、AI 诊断、AI 助理等增值组件，形成清晰的"升级包"。

当客户反过来提出"帮我做一个 Agent"时，更稳妥的路线通常是：

• 先用 Agent 服务好内部专家，把能力打磨到可用、可复用；
• 在此基础上再包装成对外产品和方案，而不是完全依赖零代码平台去交付复杂业务场景。

七、不愁生存但缺创新的机构 🏛️

这类组织包括：各类国企、事业单位、政府部门，电信运营商、电网、“两桶油”、大型银行，部分垄断型或强势民企，以及大量公立医院、公立学校等。

共性特点是：不愁客户和收入，但对创新不足、竞争力不强高度焦虑。

在低价值 × 低投入象限，可以看到很多现实可行的 AI 场景：

• 使用大模型辅助公文写作和材料整理；
• 将规则清晰的审批与审核交给 Agent 执行，让人从大量重复审核中解放出来；
• 自动生成会议纪要、行动项和提醒并统一归档；
• 对政务、银行、电力、电信、医疗等领域海量投诉和反馈做聚类、提炼和情绪分析。

进一步往右上角走时，则会牵涉到资源调度、异常拦截、风险识别等更复杂的方向，对数据质量、系统接入与安全要求都更高。

在这类机构里，常见的"伪刚需"包括：

• 在缺少明确业务场景的前提下，大规模建设数据中心、统一平台、各种标准；
• 过早投入行业垂直大模型和过度微调，把钱花在模型本身，而不是具体业务场景；
• 在要求极高准确率的数据分析与预测场景里，试图用"多一点点准确率"换取巨额投入，却没有做好投产比评估。

更现实的做法，是先用通用大模型 + RAG + 工具调用，在具体业务流程里做出几个真正能落地的 Agent，再反过来推动平台和基础设施建设。

八、AI 公司与产品生态速记 🧭

如果把当下的 AI 公司按能力方向粗略划分，可以得到一张简化的"行业雷达图"。下面这张表，方便你快速对比不同赛道上的代表玩家：

方向	代表公司（部分）
AI 模型开发与研究	Anthropic, OpenAI, Adept, Cohere, Mistral, Together AI, Hugging Face, LangChain
医疗与药物研发	Abridge, Insitro, Cradle, Owkin
数据管理与分析	Scale AI, Cleanlab, Databricks, Kumo.AI, Pinecone, Weaviate
企业服务与生产力工具	Glean, Hebbia, Sana, Writer, Notion, Tome
图像 / 视频 / 语音生成	Midjourney, Runway, Synthesia, Pika, Photoroom, Leonardo.AI, ElevenLabs
自动化与部署	Anyscale, Baseten, Replicate, Unstructured
客户服务与商业应用	Cresta, Sierra, Rosebud AI

这里不需要对每家公司做详尽研究，更重要的是建立一个直觉：几乎每个细分领域、每条赛道，都有人在持续积累 GenAI 应用经验；多数大厂已经入场，AI2B 场景在国内外同步扩张；AI 对行业与企业的渗透速度很快，机会和问题都会被同时放大。

九、整篇内容的总结 🎯

如果把上面的内容压缩成几句话，大致可以记住这几点：

• 做 AI / Agent 项目时，先用「价值 × 投入」框架定位场景，不要一上来就冲"高价值 × 高投入"；
• 更现实的路线，是优先从 低价值 × 低投入、但有真实用户的小场景 起步，在可控范围内练手；
• 通过这些小项目，可以快速踩坑，提升对方案好坏的判断力，积累可写进简历、可对外讲述的落地案例；
• 当经验和判断力逐步到位，再往"高价值 × 高投入"的复杂场景推进，整体会更稳、更可控。

从行业视角看，这套思路适用于 To C 企业、生产型企业、专业 To B 服务企业以及各类机构型组织。不同类型的企业有不同的典型诉求，但都可以在这张「大模型 × 行业场景」的地图上，找到起步和深化的位置。

十、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。

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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
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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。

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