每天被五花八门的AI新闻淹没，所有都是关于成式AI，Deepseek，Gemini-3，Agent、AI应用、AI画图、AI写作、人工被替代、AI板块的股票，奥特曼想做AI硬件… 只有想不到，没有做不到。

可我不是个吃瓜群众，作为一个在数据/AI领域工作了6年的人，又想搭上生成式AI这趟车，需要先从广度上仔细先看看AI世界的全貌，这样才能找到一个合适自己、且具备优势的位置深入发展，而不至于每天被新闻卷着走，心力交瘁，但只学会了些Fancy的工具，以及获得侃大山的话题。

如果你跟我有同样的感觉，那么请继续往下看

01 广义的AI都包括什么

从AI可以做的事的类型上分，可以分为两大类：判别式AI和生成式AI。

• 判别式AI 像一位“鉴别者”或“法官”。它的核心任务是区分、分类和判断。比如，判断一封邮件是不是垃圾邮件，一张图片里是不是猫，一段语音在讲什么。
• 生成式AI 像一位“创造者”或“艺术家”。它的核心任务是创造、合成和生成。比如，写一篇全新的文章，画一幅不存在的画，创作一首音乐。

在LLM爆发之前，我做过的所有项目都是判别式AI，比如预测一个客户是不是会流失、他可能对什么产品感兴趣、申请贷款的人是不是可能违约等等。

02 AI领域包括很多很多的分支，他们有错综复杂的关系

对于我们这些【not吃瓜群众】and【not数据科学家】的半专业人士，至少要搞清楚这些概念才不会闹笑话、犯错误。

记得一两年前有人提出，以前用机器学习实现的需求都可以用大模型再做一遍。现实的讲，出于ROI考虑不会全都重做一遍，甚至做新需求时，我们也会建议只在必要的地方用大模型。

03 生成式AI一路发展过来的主流故事线大概是这样的

可以说，LLM是基于深度学习中的“Transformer”架构，在海量文本数据上训练出的超大规模模型。它是NLP领域当前最耀眼的明星。多模态模型则是建立在LLM能力之上，试图融合多个AI领域（如NLP和CV）的更高级形态。现在人们讲生成式AI/GenAI/Generative AI, 通常就是指大语言模型（LLM）和多模态模型（Multimodal Model）了。

04 现在生成式AI技术落地发展成什么样子了？

• 往日常生活中说，我妈都跟豆包里的AI老姐妹聊个没完
• 任何一个APP，要是没有个AI总结、AI优化、AI聊天框，那都没脸见人
• 扣子空间、蚂蚁灵光都是可以根据用户需求自动写代码实现
• AI漫剧已经形成完整的产业链，并已经开始出海
• 图片生成技术已经在电商行业广泛应用
• 制造业、金融、物流、教育、医疗、零售、电商等B端场景，都看到各种落地案例，各个企业虽然预算有限，但还是愿意投入AI能力建设
• 更不用说AI已经上升到国家战略层面，开始重视AI代替人工造成的就业问题

05 四层产业链框架

以上都是大众看到的结果，但不管是创业、找工作还是炒股票，咱都得有个研究框架才能找准位置，不能哪有热点往哪看。我并没有找到权威统一的定义，但经过研究理解，我觉得大致可以分为4层。

• 基础层（AI基础设施）- AI产业的“水电煤”

• 算力芯片：GPU（英伟达、AMD）、ASIC、FPGA等

• 云计算平台：AWS、Azure、谷歌云、阿里云等

• 数据服务：数据采集、标注、治理

• 技术层（AI核心能力） - 提供具体的AI技术能力

• 算法模型：LLM，多模态模型、专用算法
• 框架与工具：TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle
• 开发平台：低代码开发工具、全代码开发工具、智能平台

• 应用层（AI产品与解决方案）- 将AI技术转化为具体产品

• 垂直行业：智能制造、医疗、金融、教育、自动驾驶…
• 通用工具：智能客服、内容生成、代码助手…

• 终端层（AI落地场景）- AI技术以实体形式服务于人

• 机器人：工业机器人、服务机器人
• 智能汽车：自动驾驶、智能座舱
• 物联网设备：智能家居、穿戴设备
• …

06 AI应用与AI Agent

对于大部分中小公司来说，机会都在应用层。我个人所参与过的项目也都处在这一层。虽然看起来技术含量没有模型层那么高，但非常关键。如果它做不好，前面投入大量资金做的模型、研发的芯片都没办法真的变现。

在这一层中，有两个非常关键的概念：AI应用与AI Agent。很多时候大家都混着用，好像也有不同的理解。比如，有人认为智能体是AI应用的高级形态；有人认为智能体是连接底层 AI 技术与实际应用场景的桥梁。

我觉得还是有必要讨论清楚，否则无论自己思考还是跟别人讨论，都容易迷失。经过调查研究，再加上我自己的理解，下面这个说法我比较认同

- 从“应用”到“范式”的转变

与其争论智能体是不是一种应用，不如将其看作一种新的设计理念。基于这种理念，开发者可以构建出从简单问答机器人到多智能体协同系统等各种复杂程度的AI应用。因此，未来的AI应用很可能普遍采用智能体的架构来实现。

- 在技术栈中的核心位置

智能体通常位于“LLM等基础模型之上、具体行业应用之下” 的关键位置。它通过MCP（模型上下文协议）等标准化接口调用各种工具和能力，将通用的AI技术转化为解决特定业务问题的价值。

• 用户触点

用户使用AI的场景绝不只是在电脑、手机上与AI对话，还可能通过电脑、手机、眼镜、冰箱、汽车甚至未来的机器人交互。从目前的技术发展趋势看，这背后都可能需要有N个智能体完成人类的任务，但AI应用的形态需要想象力。

07 AI应用的产品经理与传统应用的产品经理区别还挺大的

最后再回归到我自己这个AI产品经理的角色，具体来说是AI应用产品经理，如果只是在传统应用中加上些AI的对话框，恐怕走不远，需要看到未来AI应用会发展成什么形态。

如果未来Agent真的成为了AI应用的一种范式（我觉得大概率会是），那这个产品经理，除了本来就必须的技术理解力、需求挖掘能力和商业闭环能力，思维方式、工作重点、专业技能都要有很大的转变。因为他将承担三重角色：

• 人类需求的翻译者: AI 目前还做不到完全的“懂你”。AI产品经理的核心能力是挖掘人类用户的真实模糊需求，将其拆解为 AI 可以理解并执行的任务，并清晰地界定人类与 AI 的协作边界——哪些事 AI 做，哪些事必须人来确认。
• Agent的架构师:这是与传统产品经理最大的区别。他不再只是画 UI 界面，而是在设计一个“会思考的系统”。他需要设计 Agent的思考链路、定义它的工作流、配置它可调用的工具以及它能查阅的数据权限。你设计的是逻辑，而非仅仅是页面。
• **人机协同的设计师:**多模态大模型（Multimodal Models）的出现，彻底打破了传统软件“菜单+点击”的交互桎梏，为人机交互带来了无限可能。AI 产品经理必须思考：在特定的需求场景下，人类应该以何种形态与 AI 连接？是基于自然语言交互，还是语音、视觉甚至手势？你需要设计“对话的艺术”——定义用户该如何向 AI提问、AI 如何通过多轮对话引导澄清意图。你的工作不再是堆砌功能按钮，而是根据场景去设计人与 AI 的沟通范式。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！