AI大模型企业落地指南

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，大模型技术已成为推动各行各业变革的重要力量。为了帮助企业管理者和技术人员更好地理解和应用这一前沿技术，本书精心编排多个篇章，从基础概念到实战应用，全面系统地介绍 AI 大模型的相关知识。 概念普及篇（第 1～2 章）简要概述人工智能与大模型的基本概念及其对社会经济的广泛影响。 企业落地准备篇（第 3～4 章）介绍企业大模型应用落地的常见形式，评估 AI 能力边界，解析大模型落地的必备要素，梳理公司已有的业务链条，寻找 AI 落地场景，并细化落地方案。 企业落地步骤篇（第 5 章）聚焦大模型具体落地步骤以及大模型安全、算法备案和内容版权等相关内容。 大模型原理篇（第 6～7 章）深入剖析大模型等的基础原理和应用原理，旨在提升模型性能。 应用开发篇（第 8～9 章）通过丰富的实战案例生动展示大模型在企业中的实际应用效果。 未来展望篇（第 10 章）预测 AI 技术的发展趋势，并深入分析这些趋势对社会经济产生的深远影响，为企业决策者提供前瞻性的思考角度。 本书适合企业高管及负责人、技术部门负责人及一线 IT 工程师阅读，旨在帮助读者全面了解大模型技术，把握科技发展的先机。

贾利阳 清华大学硕士研究生毕业，曾就职于百度、高途教育、美团等知名企业，历任技术负责人、集团CTO等核心职位，现任国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟专家委员。拥有十余年大数据、AI与云计算领域的实战经验，持有多项技术发明专利。研究方向涉及企业AI落地规划与实施、中台化建设、技术管理体系搭建及企业战略制定等。迄今为止，已为多家国内外企业提供AI技术培训、技术架构咨询及数字化转型解决方案等专业服务。 王奇 北京航空航天大学国家重点实验室硕士研究生毕业，获得专利15项，出版技术专著一部。拥有十余年人工智能算法研究与工程落地经验，曾任职于阿里巴巴、360、高途教育、滴滴等知名公司，历任算法专家、算法平台负责人等核心岗位。擅长人工智能大模型算法在工业场景中的落地应用，深度参与并主导多个月活跃用户数达千万级的产品算法研发与全链路落地项目。

第 1 章 AI 与大模型概述 03 1.1 什么是 AI 03 1.2 AI 基本原理简述 03 1.3 AI 应用场景 05 1.4 大模型概述 07 1.4.1 大模型概念介绍 07 1.4.2 提示词 11 1.4.3 大模型与传统 AI 的区别 12 1.4.4 AI、AIGC、AGI 的区别 13 1.4.5 大模型发展历程 14 1.4.6 大模型的基本特点与原理 15 1.4.7 大模型领域的著名定律 Scaling Law 17 1.4.8 大模型企业生态架构 18 1.4.9 智能体 20 第 2 章 大模型的商业价值 22 2.1 企业靠大模型才能解决的业务痛点 22 2.2 大模型应用场景介绍 24 2.2.1 个人生活与工作 24 2.2.2 企业应用 26 2.3 大模型在企业中的应用与价值 30 2.3.1 更好的用户体验 30 2.3.2 提升企业收入 31 2.3.3 提高生产效率 33 2.4 企业为何务必关注和拥抱 AI 技术 34 2.4.1 提升竞争优势 34 2.4.2 行业大势所趋 34 2.4.3 客户需求在不断升级 35 2.4.4 提升科技含量 36 2.4.5 数据驱动业务增长 36 二、企业落地准备篇 第 3 章 大模型落地准备工作 41 3.1 企业大模型应用落地的常见形式 41 3.1.1 员工个人办公使用 41 3.1.2 与企业数字化系统相集成 42 3.1.3 用 AI 原生方式重构企业数字化系统 42 3.1.4 嵌入物联网设备 44 3.1.5 催生新的超级个体形态 44 3.2 大模型现有的能力边界 45 3.2.1 大模型现有的能力边界与瓶颈 45 3.2.2 大模型未来提升方向 48 3.3 大模型落地的必备要素 50 3.3.1 数据 50 3.3.2 算力 51 3.3.3 模型 53 3.3.4 人才 54 3.4 全面梳理公司已有的业务链条，寻找 AI 落地场景 56 3.4.1 选取产品与 AI 的创新结合点 56 3.4.2 用 AI 替代低效重复的业务环节 57 3.4.3 对标同行业或跨行业友商的 AI 方案 59 第 4 章 大模型落地方案解析 61 4.1 根据不同预算和企业规模选择合适的落地方案 61 4.1.1 使用公有云大模型 61 4.1.2 与外部厂商合作 64 4.1.3 内部微调大模型 66 4.1.4 大模型 + RAG 69 4.1.5 从 0 到 1 自研大模型 70 4.2 评估大模型落地整体预算投入 72 4.2.1 数据投入 72 4.2.2 算力投入 72 4.2.3 技术投入 73 4.2.4 人力投入 73 4.3 衡量 AI 落地的投入产出比 73 三、企业落地步骤篇 第 5 章 大模型落地全流程 77 5.1 数据预处理 77 5.1.1 具体要求 77 5.1.2 数据采集 79 5.1.3 数据标注 79 5.1.4 数据清洗 80 5.2 大模型评测 81 5.3 大模型与企业应用无缝衔接 84 5.4 部署上线 85 5.5 效果评估与数据反馈闭环 87 5.6 大模型迭代 88 5.7 大模型安全建设 89 5.8 大模型算法备案 91 5.8.1 进行大模型算法备案的必要性 91 5.8.2 算法备案合规的要点 91 5.8.3 算法备案的流程 94 5.8.4 国内已通过备案的大模型产品 95 5.9 大模型内容的版权问题 95 5.9.1 大模型输出内容的版权问题 95 5.9.2 训练数据集的知识归属和付费问题 96 四、大模型原理篇 第 6 章 大模型基础原理 99 6.1 大模型原理及基础概念 99 6.1.1 大模型的定义 99 6.1.2 大模型基础结构 100 6.1.3 大模型参数训练方式 102 6.2 大模型基座 Transformer 106 6.2.1 背景介绍 107 6.2.2 Transformer 的基本结构 107 6.3 扩散模型 111 6.3.1 扩散模型背景介绍 111 6.3.2 扩散模型定义 114 6.3.3 扩散模型实现文生图 115 6.3.4 扩散模型应用场景和前景分析 117 6.4 多模态大语言模型 118 6.4.1 背景介绍 119 6.4.2 多模态大语言模型训练过程 120 6.4.3 多模态大语言模型评估 123 6.5 推理大模型 124 6.5.1 背景介绍 125 6.5.2 DeepSeek-R1 核心原理 127 6.5.3 DeepSeek-R1 训练过程 130 6.5.4 DeepSeek-R1 历史意义 132 第 7 章 大模型应用原理 134 7.1 大模型微调原理 134 7.1.1 大模型微调定义 134 7.1.2 大模型微调应用场景 135 7.1.3 大模型微调方法总结 136 7.2 大模型量化技术 141 7.2.1 量化的技术原理 142 7.2.2 量化过程 143 7.2.3 量化算法 144 7.3 AI Agent 146 7.3.1 背景介绍 146 7.3.2 什么是 AI Agent 147 7.3.3 AI Agent 的组成部分 147 7.3.4 AI Agent 的挑战与展望 149 五、应用开发篇 第 8 章 企业大模型应用实战 153 8.1 企业基于提示工程解决业务问题 153 8.1.1 零样本提示 154 8.1.2 少样本提示 156 8.1.3 思维链提示 157 8.1.4 任务分解 159 8.2 企业如何构建私有垂域大模型 159 8.2.1 开源大模型 160 8.2.2 构建垂域大模型的方式 162 8.2.3 企业构建垂域大模型的步骤 164 8.3 企业如何构建 AI Agent 167 8.3.1 AI Agent 开发框架介绍 168 8.3.2 AI Agent 的开发和部署 174 第 9 章 企业大模型落地案例 179 9.1 B2C 电商平台企业大模型应用落地案例 179 9.2 CRM 企业大模型落地案例 181 9.3 科技公司基于大模型构建智能音箱任务型对话系统 183 9.3.1 智能音箱简介 183 9.3.2 智能音箱对话系统 184 9.3.3 基于大语言模型构建智能音箱对话系统 185 9.4 Runway 公司基于大模型引领图像、视频变革 187 9.4.1 Runway 公司简介 187 9.4.2 Runway 公司基于大模型的产品案例 188 9.4.3 Runway 公司重塑工作流 192 9.4.4 影视公司基于 Runway 公司的工具制作 AI 电影 193 六、未来展望篇 第 10 章 未来展望 199 10.1 大模型的当前发展阶段 199 10.2 AI 未来发展趋势 201 10.3 具身智能 202 10.4 未来新型企业组织架构 204 10.4.1 未来新型人机协作方式 204 10.4.2 未来新型企业组织架构 205 10.5 AGI 206 10.6 人类社会的终极形态 208