近期不少朋友加我咨询AI相关的应用落地，同时也有企业的一些项目需求落地咨询。我认为接下来企业私有部署DeepSeek大模型以及做模型微调会是一个主流需求点，同时定制化智能体落地的需求量也会非常大。

我借助DeepSeek预测了一下未来一到两年各中小企业将会在哪些方面落地AI应用。以下内容来自DeepSeek，大家做参考。

一、营销与客户运营的智能化

1. 精准营销与动态定价中小企业将借助AI工具分析用户行为数据，实现广告精准投放、客户画像构建及个性化推荐。例如，利用生成式AI快速生成营销文案、短视频脚本，结合动态定价模型优化促销策略（如零售业的实时调价）。
2. 智能客服与私域流量管理基于大模型的智能客服系统将替代传统人工客服，处理高频重复性问题，并通过情感分析提升用户体验。同时，AI将辅助企业构建私域流量池，自动化运营社群和会员体系，提升复购率。

二、生产流程与供应链优化

1. 智能制造与质量检测在制造业中，AI将渗透到设备预测性维护、生产线异常检测等场景。例如，华为“盘古工具箱”提供的预训练模型可快速部署AI质检方案，降低中小企业自研成本。
2. 供应链智能预测AI通过分析历史销售数据和市场趋势，优化库存管理和物流调度。例如，动态调整原材料采购计划、预测订单峰值，减少供应链断链风险。

三、办公自动化与内部管理提效

1. 文档处理与知识管理生成式AI将用于自动化生成会议纪要、合同草拟、报告分析等，如腾讯混元大模型支持的办公套件。中小企业可通过低代码工具快速搭建内部知识库，实现信息高效检索与共享。
2. 人力资源管理AI在招聘筛选、员工培训、绩效评估等环节的应用将普及。例如，基于岗位需求自动匹配简历，或通过虚拟导师提供个性化技能培训。

四、垂直行业的场景化解决方案

1. 医疗与健康服务AI在基层医疗机构的辅助分诊、病历生成及影像分析中将加速落地。中小企业可开发轻量化工具，帮助小医院提升诊断效率，缓解资源不足问题。
2. 教育个性化与资源下沉针对K12和职业培训，AI将提供自适应学习路径规划和内容推荐，解决教育资源分布不均的痛点。例如，通过情绪识别技术调整教学节奏，提升学生参与度。
3. 金融风控与普惠服务中小金融机构利用AI进行信用评估、反欺诈和智能投顾，降低服务门槛。例如，基于用户行为的实时风险评估模型。

五、智能硬件与终端应用创新

1. 低成本AI硬件普及深圳华强北等地的平价AI设备（如翻译耳机、智能摄像头）将推动中小企业在安防、跨境贸易等场景的应用。例如，外贸企业利用AI翻译工具拓展海外市场。
2. AIoT与边缘计算结合中小企业可部署智能传感器和边缘计算设备，实现工厂能耗监控、零售门店客流分析等实时决策，减少对云端算力的依赖。

六、政策驱动下的普惠化与生态协同

1. 政府场景开放与资源支持深圳等城市开放政务、城市治理等领域的AI应用场景（如“i深圳”平台优化），中小企业可参与开发定制化解决方案。政府发放的“普惠算力券”和低成本数据中心将进一步降低技术门槛。
2. 产业链协同与生态共建头部企业（如华为、腾讯）通过开源工具链和标准化模块（如工业质检、能耗优化），推动中小企业快速接入AI生态，形成“大厂技术+细分场景”的合作模式。

趋势背后的关键驱动力与挑战

• 驱动力：

• 1. 技术普惠化：大模型工具链成熟（如百度“试验沙盒”）、算力成本下降；
  2. 政策引导：多地政府推动AI场景开放与产业扶持计划；
  3. 市场需求：中小企业降本增效需求迫切，尤其在竞争加剧的经济环境下。

• 挑战：

• 1. 认知与人才缺口：需加强企业主对AI场景的理解，培养复合型人才；
  2. 数据安全与合规：跨境数据流动、隐私保护需符合法规要求。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】