AI大模型落地应用研究及建议——32个图梳理

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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。

 

 

 

 

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二、当前AI大模型落地应用形式

2.1 整体洞察

 

 

 

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B端呈现比较广，按细分行业垂直领域划分。

 

 

 

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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。

 

 

 

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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 ？？

 

 

 

 

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硅基流动在6月获几个亿RMB的融资，他们做了什么产品？

 

 

 

 

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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。

 

 

 

 

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🐮

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

 

 

 

 

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🍞

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

 

 

 

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上海规划自然资源局的架构

 

 

 

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腾讯云的AI架构

 

 

 

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阿里的AI架构

 

 

 

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超图的AI架构

 

 

 

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北京城规院AI

 

 

 

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深圳自规局AI

 

 

 

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国地AI

 

 

 

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宁波自规局

 

 

 

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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

 

 

 

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360纳米AI

 

 

 

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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。

 

 

 

 

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企业级AI智能体应用开发平台NebulaAI

 

 

 

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Dify智能体开发平台

 

 

 

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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

 

 

 

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案例2：Coral AI 专于文档的2人运维智能体，收益7位数美元

 

 

 

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案例3：通用垂类智能体落地

 

 

 

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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。

 

 

 

 

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参考文献链接

https://mp.weixin.qq.com/s/3pyZDp_vRWaiYQAyU5z8Iw