人工智能(AI)产业通常划分为基础层、技术层、应用层三级架构。这种分层结构体现了从底层资源支撑到核心能力开发，再到场景落地的完整产业链逻辑。『制造前沿』本文详细分析人工智能产业链全景图，从底层芯片到场景落地，一文看懂产业格局。

01.AI基础层全景

基础层为AI开发与运行提供底层资源和平台的支撑层，核心要素为算力、算法、数据（“三驾马车”）。

人工智能的基础层支持分为硬件和软件。其中，人工智能直接相关的硬件部分包括计算芯片、网络设备、存储设备以及信息收集设备四大类；直接相关的软件部分则包括操作系统、开发测试分析工具与AI算法框架三类。

来源：制造前沿

基础层是人工智能技术运行的基石，其计算速度、存储效率、运行稳定性、带宽效率等直接决定了人工智能的效能释放，因此近年来中国大力发展基础设施的建设，通过加大在基础设施的投资以避免卡脖子、性能制约等影响人工智能深度落地的因素。

来源：弗若斯特沙利文，头豹研究院

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，**底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。**受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相对薄弱。

具体而言，在 AI 芯片领域，在计算芯片领域，英伟达的GPU在生态系统和计算能力上均大幅领先于中国的芯片，特别是在生态建设方面，中国厂商的芯片目前无法绕过多层生态枷锁；

在存储芯片领域，三星和美光两大存储巨头的产品在性能、性价比等多个维度上也显著领先中国的存储芯片， 导致中国厂商在性价比和性能稳定性方面短期内难以大幅替代国产存储芯片。

在软件层面，依赖程度更加严重。AI算法框架方面，尽管百度的飞桨在Github的点赞率一度进入前五，但在实际的高强度开发中，超过70%的中国开发者仍倾向于使用Pytorch、TensorFlow、Keras等国际领先的算法框架库。

在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术(SDN)、开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；

在智能传感器领域，欧洲(BOSCH，ABB)、美国(霍尼韦尔)等国家或地区全面布局传感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品，但整体产业布局单一，呈现出明显的短板。

在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数据助推算法算力升级和产业落地，但在数据开发分析方面，Oracle和微软的数据库及分析软件仍是中国各大企业的常用工具，占比达59%。 超过74%的受访者表示切换到国产数据库难度大，因国产数据库在数据处理速度和并发处理能力方面仍存在不足。

02.AI技术层全景

AI技术层是指基于基础层资源，通过算法模型开发实现感知、认知与决策能力的技术层。

来源：弗若斯特沙利文，头豹研究院

2023年大模型技术爆发前，人工智能涵盖计算机视觉、智能语音、知识图谱、自然语言处理和机器学习五大分支。大模型技术的兴起促进AI技术的融合，推动多模态智能应用的发展。尽管当前超过70%的AI应用仍依赖传统技术，但随着算力成本降低和技术进步，基于多模态大模型的综合性人工智能有望成为主流，推动更高效的智能服务。

来源：制造前沿

计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

03.AI应用层全景

应用层以底层技术能力为主导，切入不同场景和应用，提供产品和解决方案。受益于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等技术的快速发展，人工智能已广泛地渗透和应用于诸多垂直领域。2024年，人工智能行业应用拓宽至金融、制造、医疗、教育、游戏等12个细分行业，推动市场规模增长， 预计到2070年将达到13,461亿元。

来源：制造前沿

来源：弗若斯特沙利文，头豹研究院

从融合深度上，由于场景复杂度、技术成熟度和数据公开水平的不同，而导致各场景应用成熟度不同。例如，政策导向和海量数据助推下AI+安防、金融和客服领域有较为深入的应用，医疗和教育领域是产品或服务单点式切入尚未形成完整的解决方案。而由于基础设施复杂和数据获取难度大，AI+制造业处于边缘化。此外，Al+农业国内尚未产生成熟产品。

应用层是我国人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。

整体来看，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看，我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基础理论方面尚显薄弱。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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