大模型落地应用：揭秘自然资源行业AI转型之路，抢占先机！

本文深入探讨了国内大模型在自然资源行业的落地应用从政策背景、当前应用形式、行业架构及业务应用等多个维度进行分析。文章指出AI大模型在B端和G端均有广泛应用并以智能体平台为发展趋势。同时文章强调AI低代码搭建和专项垂直AI业务的重要性并提出了企业应如何结合自身优势、抓住行业机遇、研发高竞产品等建议助力企业在大模型时代实现AI转型。 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✨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。NowWorkflow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NebulaAIDify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2Coral 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。结语抓住大模型时代的职业机遇AI大模型的发展不是“替代人类”而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作却催生了更多需要“技术业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言想要在这波浪潮中立足不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具更要深入理解目标行业的业务逻辑如金融的风险控制、医疗的临床需求成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。无论是技术研发岗如算法工程师、研究员还是业务落地岗如产品经理、应用工程师大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情紧跟技术趋势就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。最近两年大模型发展很迅速在理论研究方面得到很大的拓展基础模型的能力也取得重大突破大模型现在正在积极探索落地的方向如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向大模型应用工程师年包50w属于中等水平如果想要入门大模型那现在正是最佳时机2025年Agent的元年2026年将会百花齐放相应的应用将覆盖文本视频语音图像等全模态如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线这个学习路线的具体内容如下第一节提示词工程提示词是用于与AI模型沟通交流的这一部分主要介绍基本概念和相应的实践高级的提示词工程来实现模型最佳效果以现实案例为基础进行案例讲解在企业中除了微调之外最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升第二节检索增强生成RAG可能大家经常会看见RAG这个名词这个就是将向量数据库与大模型结合的技术通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果这一部分主要介绍RAG架构与组件从零开始搭建RAG系统生成部署RAG性能优化等第三节微调预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配那就需要通过微调来提升模型的性能能满足定制化的需求这一部分主要介绍微调的基础模型适配技术最佳实践的案例以及资源优化等内容第四节模型部署想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践那就需要部署模型部署分为云端部署和本地部署部署的过程中需要考虑硬件支持服务器性能以及对性能进行优化使用过程中的监控维护等第五节人工智能系统和项目这一部分主要介绍自主人工智能系统包括代理框架决策框架多智能体系统以及实际应用然后通过实践项目应用前面学习到的知识包括端到端的实现行业相关情景等学完上面的大模型应用技术就可以去做一些开源的项目大模型领域现在非常注重项目的落地后续可以学习一些Agent框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用