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。

普通人如何抓住AI大模型的风口?

领取方式在文末

为什么要学习大模型?

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 , 大模型作为其中的重要组成部分 , 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力, 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ,为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前,开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景,其中,应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
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随着AI大模型技术的迅速发展,相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业:
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人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。如果你是技术人,尤其是互联网从业者,现在就开始学习AI大模型技术,真的是给你的人生一个重要建议!

最后

只要你真心想学习AI大模型技术,这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你,但是想学技术去乱搞的人别来找我!

在当前这个人工智能高速发展的时代,AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长,真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料,能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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应届毕业生‌: 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术,期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌: 非技术背景但关注AI应用场景,计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈: 传统开发者(Java/前端等)学习Transformer架构与LangChain框架,向AI全栈工程师转型‌。

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本教程比较珍贵,仅限大家自行学习,不要传播!更严禁商用!

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图,整体分为5个大的阶段:
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07 deepseek部署包+技巧大全

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