本文分析了2025年中国大模型落地应用现状，重点关注自然资源行业。文章探讨了智能体与多智能体作为主流技术趋势，以及AI低代码搭建的核心落地方向。通过分析行业架构与业务应用案例，提出了团队应结合优势产品进行AI赋能，抓住行业空缺机遇，如共建高质量数据集和开发行业知识智能体。强调业务认知比技术本身更重要，为AI落地提供实践指导。
💡 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
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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
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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
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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。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。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。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
- ✅AI产品经理入门资料
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
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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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