在数字经济高速迭代的当下，物流行业正面临从“规模扩张”向“效率深耕”的转型关键期，高效协同与精准履约已成为企业在激烈竞争中站稳脚跟的核心壁垒。过去依赖人工经验的传统物流管理模式，在订单量爆发式增长、客户需求日益个性化的趋势下，逐渐暴露出资源浪费、时效波动等短板。而以数据驱动为核心的AI智能体，凭借其强大的预测、调度与优化能力，正成为打破行业瓶颈、推动物流产业智能化升级的核心引擎。顺丰科技作为物流科技领域的先行者，率先将AI智能体深度融入物流运营全流程，通过构建“全链路智慧管理框架”，实现了从订单预判到末端交付的精细化管控，为行业树立了智能化转型的标杆。

一、顺丰全链路智慧管理框架：三大核心环节的AI深度赋能

顺丰打造的全链路智慧管理框架，并非单一环节的技术叠加，而是围绕物流运营的“事前准备-事中调度-事后优化”逻辑，精准覆盖订单进入前、订单进入后、收派能力与资源管理三大核心场景，通过AI智能体的动态协同，实现物流效率与服务质量的双重提升。

1. 订单进入前：AI前置预判，筑牢“未雨绸缪”的资源基础

传统物流模式中，“订单来了再准备”的被动响应方式，往往导致旺季运力不足、淡季资源闲置的问题。顺丰通过AI智能体的前置决策能力，将管理节点前移，在订单正式进入系统前便完成资源布局，从源头规避运营风险。

• 多维度数据预测，实现“需求可视化”：AI智能体整合了近3年行业周期性数据（如电商大促、节假日消费规律）、区域经济活跃度、客户历史订单偏好、甚至天气与交通路况等动态信息，构建了多因子预测模型。通过该模型，系统不仅能精准预测未来1-7天的订单总量，还能细化到不同品类（如生鲜、电子产品）的订单占比、高需求区域分布，以及客户对“次日达”“当日达”等时效服务的偏好比例，为资源准备提供“精准导航”。
• 前瞻性资源规划，打造“弹性供给池”：基于前置预测结果，AI智能体进一步转化为可落地的资源方案：在人力层面，提前识别运力缺口区域，联动人力资源部门启动临时人员招募与岗前培训，并通过排班算法生成“高峰弹性排班表”（如在订单峰值时段增加早晚班衔接）；在场地与设备层面，智能规划分拣中心的仓位分配（如为生鲜订单预留冷链专区）、网点快递柜的投放密度，甚至提前调配干线运输车辆的路线与停靠站点，确保订单进入时，人、车、场、货已处于“随时待命”的最优状态。

2. 订单进入后：实时动态调度，破解“瞬息万变”的运营难题

订单正式进入系统后，物流环节面临的最大挑战是“不确定性”——突发订单增减、交通拥堵、客户地址临时变更等情况，都可能导致原计划失效。顺丰的AI智能体通过实时计算与动态调整能力，让调度决策紧跟实际情况变化，保障履约效率。

• 分钟级时效预测，实现“进度可追溯”：与订单进入前的中长期预测不同，此时AI智能体聚焦“实时数据迭代”：通过对接网点扫码设备、快递员APP、运输车辆GPS等终端，实时采集订单的揽收进度、在途位置、分拣节点流转信息，并结合实时交通数据（如高德地图拥堵指数）、网点作业饱和度，动态更新每一笔订单的揽收完成时效与末端派送时效。例如，若某区域突发交通管制，系统会立即将该区域订单的派送时效预测从“2小时内”调整为“3.5小时内”，并同步推送至客户APP与快递员终端，实现“时效透明化”。
• 智能资源调度，做到“供需精准匹配”：基于实时时效预测与资源状态（如快递员当前剩余订单量、车辆载重情况、分拣中心待处理包裹数），AI智能体通过“多目标优化算法”（兼顾时效、成本、资源利用率）进行动态调度：在路径规划上，为快递员生成“最优派送路线”（避免重复绕路，同时优先匹配顺路订单）；在资源分配上，若某网点突然出现订单激增，系统会自动从邻近网点调派闲置快递员或车辆支援，避免局部积压；在分拣环节，智能调整分拣机的运转速率，优先处理时效要求高的订单，确保“急单快转”。

3. 收派能力与资源管理：以“人”为核心，构建“闭环式”优化体系

快递员（即“小哥”）是物流末端服务的核心载体，其收派能力与管理效率直接影响客户体验。顺丰的AI智能体并非“替代人工”，而是通过“赋能+管理”双路径，提升小哥作业效率与管理精细化程度，并形成“数据反馈-策略优化”的闭环。

（1）收派能力：AI协同作业，让小哥“省时又省力”

• 任务智能评估与协同：AI智能体根据小哥的历史作业数据（如日均派送量、不同区域熟悉度、大件/生鲜订单处理经验），结合当前订单的时效要求、包裹重量体积、派送地址（如是否有电梯、是否为偏远小区），对每笔任务的“预估时长”与“作业难度”进行评级。对于难度较高的任务（如大件家电配送），系统会自动匹配有相关经验的小哥，并通过APP推送“最优搬运路线”“客户收货时间偏好”等信息；若小哥临时遇到问题（如客户无法收件），AI还会实时推荐“附近临时寄存点”或“改派方案”，减少无效沟通成本。
• 动态任务调整与资源匹配：在小哥作业过程中，AI会实时监控区域订单变化：若某区域突然新增紧急订单，且附近小哥运力充足，系统会在征得小哥同意后，智能分配顺路订单，避免“空跑”；若某小哥因车辆故障无法作业，系统会立即将其未完成订单转接给邻近小哥，并调整后续任务分配，确保服务不中断。

（2）管理效率：数据驱动决策，让管理“精准且高效”

• 精细化绩效与线索输出：AI智能体通过数据分析，为管理人员提供多维度的绩效视图：不仅能查看网点整体的订单完成率、时效达标率，还能细化到单个小哥的“日均有效派件量”“客户投诉率”“异常订单处理效率”等指标。同时，系统会自动识别管理中的“异常线索”，例如某小哥连续多日时效不达标，系统会分析是否因“负责区域订单密度过高”或“路线规划不合理”，并向管理人员推送“调整该小哥负责区域”或“优化路线”的建议，避免管理依赖“经验判断”。
• 全流程监控与闭环复盘：系统通过GPS、APP打卡、订单扫码等数据，对区域任务执行情况进行“全程可视化监控”，管理人员可实时查看小哥作业进度、车辆在途状态，及时发现延误风险并干预。每日/每周结束后，AI会对历史数据进行复盘分析：总结订单高峰时段、高投诉区域、资源浪费节点等问题，并生成“优化报告”（如“每周一上午9-11点为订单高峰，建议增加早班小哥数量”）。这些复盘结果会反哺到“订单进入前”的预测与资源规划环节，持续优化管理策略，形成“监控-分析-优化-再监控”的闭环管理。

通过AI智能体对三大核心环节的深度赋能，顺丰不仅实现了物流全链路的效率提升——据公开数据显示，其订单预测准确率提升至95%以上，末端派送效率提升约20%，还通过精细化管理降低了15%的资源浪费率。这一实践证明，AI智能体已成为物流行业从“传统运营”向“智慧运营”转型的关键抓手，而顺丰科技的探索，也为更多物流企业提供了可借鉴的智能化升级路径。

二、AI Agent：运营决策的智能演进

在智慧物流体系中，AI Agent（AI智能体）扮演着核心角色，它不仅是单一功能的工具，更是能够进行自主决策、协同工作的智能大脑。

1. AI Agent核心作用与解决方案

AI Agent是一种基于大模型与小模型协同的解决方案，其核心用途在于：

• 垂域AI模型：通过对特定领域知识进行分析，实现精准化结果输出和定制化的物流决策，例如针对特定场景的时效预测。
• AI智能体：它能够进行客户意图识别、自然语言理解，并通过信息索引和调用小模型，实现通用知识与领域知识的融合，形成强大的通用理解与交互能力。

2. 大小模型协同优势

这种大小模型协同的架构，充分利用了各自的优势：

• 大模型：提供需求理解和模型编排能力，如同一个高级管理者，能够理解复杂任务并进行任务拆解。
• 小模型：提供深度专业知识，能够针对特定问题进行精准的分析和决策优化，如同具备专业技能的专家。

3. AI决策演进与挑战

AI决策并非一蹴而就，而是在不断演进中应对挑战

• 需求预测：最初，AI专注于单个领域的预测，如多维度时间、多维度空间和多维度品类的预测。
• 场景规划：随后，AI能力扩展到场景级规划，如对场站、运力和路网进行规划，将单点预测结果进行整合。
• 运力资源匹配：进一步演进为动态匹配，在订单进入后，AI能够实时进行车辆调度、仓位管理和集散中心资源调度，将规划转化为实际行动。
• 运力调度：最终，AI实现了全链路的动态调度，将运力、货物和人员进行实时协同，达到最优的整体效率。

三、营运AI决策演进、挑战

垂域AI模块将车辆调度从传统的人工经验驱动，提升到智能决策的水平。其核心目标是实现车辆运力的统一调度，通过综合考虑车辆的实时位置、车型、吨位、成本和司机等多重因素，为每个运力需求匹配最合适的车辆资源。

在引入AI之前，车辆调度面临着诸多挑战：

• 运力需求多：车辆类型和计费方式繁多，资源供给复杂。
• 人工调度依赖经验：过度依赖人工经验，难以保证每次调度的最优性。
• 调度过程不透明：管理难度大，运行成本高。

为解决这些痛点构建了可视化调度工作台，并引入引路牌和运筹优化模型。这种解决方案旨在实现统一接入、资源统一调度和成本的最优分配，最终达成调度透明化、合规化和资源应用尽用的目标。

技术创新在于将历史数据与AI大模型相结合，实现从归纳到生成的飞跃。

• 模型训练：AI模型通过学习历史数据，能够识别最优调度方案的特征。
• 最优调度策略生成：基于这些特征，AI大模型能够为新的调度需求实时生成最优的解决方案，并自动识别和调用可用的资源，以确保每次调度都是最优的。

AI智能体（AI Agent）代表着前沿的探索方向。它不仅仅是一个单一功能的AI模型，而是一个具备自主决策和行动能力的复杂系统。AI智能体的核心是大语言模型（LLM），但它还整合了记忆模块、工具调用和规划逻辑等组件，能够独立完成多步骤的复杂任务。

1. 大模型与智能体：从“单兵”到“协同”

• 大语言模型（LLM）：LLM是AI智能体的大脑，它的核心能力是理解和生成自然语言。它可以独立完成简单的任务，比如知识问答、创意写作或代码补全。它就像一个能力出众的“单兵作战”专家。
• AI智能体：AI智能体则将LLM的能力进行了集成和扩展。它能够根据任务需求，调用外部工具（如API），利用记忆模块（数据库）存储和调用信息，并基于规划逻辑来分解任务并执行。这使得AI智能体能够完成更复杂的任务，比如个人数字助理、科研Agent或游戏NPC。

2. 智能体能力提升点：记忆力是关键

要让AI智能体真正具备智能，**记忆能力（Memory）**至关重要。这指的是智能体存储、保留和回忆信息的能力。AI智能体的记忆可以分为两种类型：

类型	人类	智能体
短期记忆	持续时间较短的记忆，例如，记住一个电话号码直到拨打完毕。	在当前任务执行过程中所产生的记忆，通常使用模型的上下文窗口来直接存储和调用。
长期记忆	持续时间较长的记忆，像知识、技能、习惯，比如骑自行车或打字。	长期记忆是长时期保留的信息，一般是指外部知识库，通过向量数据库来存储和检索。

3. 检索增强生成（RAG）：为智能体注入“长期记忆”

为了让AI智能体能够拥有强大的长期记忆，顺丰采用了检索增强生成（RAG）技术。RAG的核心思想是在生成答案之前，先从外部知识库（Vector Database）中检索相关信息，然后将这些信息与用户查询一起作为上下文输入给大语言模型。

RAG的工作流程如下：

1. 用户查询（Query）：用户提出一个问题。
2. 嵌入（Embedding）：查询被转化为向量表示。
3. 检索（Retrieval）：AI智能体在向量数据库中搜索与查询最相关的文档或信息。
4. 上下文增强（Augmentation）：检索到的相关信息作为额外的上下文与原始查询一同送入LLM。
5. 生成（Generation）：LLM结合所有信息，生成最终的答案。

四、AI智能体技术探索

AI智能体正从简单的执行工具，进化为具备规划和决策能力的智能大脑。这一核心能力被称为Planning，它让AI智能体能够像人类一样，针对待解决的具体问题，进行任务拆解和行动方案制定。

人类与AI的规划流程对比

人类在面对一个复杂任务时，通常会遵循一套思考和执行的流程：

1. 思考如何完成任务：首先在大脑中构思一个总体方案。
2. 寻找可用工具：然后调动手头所有的资源和工具。
3. 拆解任务：将大任务拆解成可管理的子任务。
4. 执行并反思：在执行过程中，不断反思和学习，积累经验。
5. 判断何时终止：在执行完毕或达到目标时，判断任务完成。

AI智能体也遵循类似的规划流程，但其背后是由**LLM（大语言模型）**驱动的：

1. 大模型提示工程：通过精心设计的LLM提示词，引导智能体产生初步的规划思维。
2. 子任务拆解：利用LLM将复杂的任务拆解成更小、更可控的子任务，确保每个步骤都清晰明确。
3. 反思和完善：通过LLM对子任务执行结果进行反思和总结，从中吸取教训，并完善未来的执行步骤，持续提升任务的完成质量。

核心技术：让AI像人类一样思考

为了赋予AI智能体强大的规划能力，探索了两种核心技术：思维链（CoT）和ReAct（推理+行动）。

思维链（CoT） 是一种相对成熟的提示技术，其核心是要求大模型将复杂的推理过程一步步地展示出来。

• 当面对一个复杂问题时，如果直接让LLM输出结果，它的表现可能不佳。
• 但当要求它“一步步思考”时，LLM会像人类一样，将思考过程拆分成多个步骤，然后逐步推导出最终答案。
• 这种技术显著提升了LLM在处理复杂推理任务时的表现。

ReAct（推理+行动）

ReAct是一种更高级的框架，它将**推理（Reason）和行动（Act）**结合起来，让智能体能够更好地与外部环境进行交互。

• 推理：AI智能体像CoT一样，通过内部推理来决定下一步该做什么。
• 行动：然后，它会调用外部工具或API来执行行动，并从环境中获得观察结果（Observations）。
• 循环：AI智能体将观察结果反馈给推理模块，据此更新其下一步的行动计划，形成一个持续的**“思考-行动-观察”循环**。

这种模式让AI智能体能够动态地应对变化，寻找参考资料，并更正自己的错误，从而在复杂的物流运营场景中，提供更精准、更可靠的决策支持。

在顺丰的AI智能体技术体系中，**工具模块协同能力（Tool）**是关键一环。它让AI智能体不仅仅局限于语言模型的内部知识，而是能像人类一样，利用外部工具来完成更复杂的任务。

Function Call：让AI学会调用工具

Function Call 是实现AI智能体与外部工具交互的核心机制。其工作流程如下：

• 提出问题：用户向AI智能体提出一个问题或指令。
• 模型判断：大语言模型（LLM）会首先判断，这个问题是否可以通过其内部知识直接回答。
• 调用工具：如果无法直接回答，模型会识别出需要调用的外部工具（Function），并生成调用该工具所需的参数（Arguments）。
• 执行并返回：这个调用请求会被发送给**工具（Tool）**执行。工具执行完毕后，会将结果返回给LLM。
• 生成答案：LLM根据工具返回的结果，结合其自身知识，生成最终的答案。

这个过程就像一个“助手”：当它自己不知道如何完成任务时，它会知道该找谁（哪个工具），该提供什么信息（参数），并将得到的结果进行整合，最终给出完美的解决方案。

MCP（模型上下文协议）：大规模协同工作台

为了让AI智能体能够高效、安全地调用多种外部工具，使用了**MCP（模型上下文协议）架构。MCP构建了一个统一的客户端-服务器（client-server）**工作台，使得大模型能够轻松地与各种外部工具和数据源进行通信。

• 客户端：MCP客户端（client.py）是调用LLM的核心接口，它将用户的请求和相关数据发送给服务器。
• 服务器：MCP服务器（MCP server）接收请求，并与LLM hosts（如Claude）进行交互。
• 外部服务：同时，MCP服务器还可以调用各种远程服务（Remote services），如邮件、日历等，以及访问本地数据源（Local data sources），从而实现了大模型对外部工具和数据的统一管理和调用。

业务到产品的转化

AI智能体的应用首先要从业务痛点出发，将其转化为可解决的产品功能。

• 业务场景：深入理解物流运营的业务场景，如路线规划、运力调度等。
• 感知与规划：智能体通过其感知模块（感知业务场景）和规划模块（分解任务）来理解问题。
• 决策与反馈：智能体进行决策并输出运营结果，再将结果反馈给业务，形成增强可解释性和增强应用性的闭环。

此外在AI智能体落地过程中，大模型与垂域模型的协同至关重要。

• 大模型/微调：大模型负责快速理解业务需求和宏观规划。它通过输入数据、参数选择、规则设置、目标权重等环节，将复杂的任务进行分解。
• 垂域模型：分解后的子任务由垂域AI模型来处理。这些模型经过专业训练，能够提供精准的决策，例如在路径规划中，垂域模型能够根据具体约束条件，输出最优路线。

五、AI智能体：智能决策方案

用户对话窗口：智能决策助手

AI智能体通过对话窗口，扮演着智能决策助手的角色，其核心价值在于：

• 资讯与制定：用户可以通过对话形式，直接获取关于航空异常调度的资讯，并制定具体的调度方案。这意味着AI不再是信息的单向输出者，而是能够与人共同协作，提供定制化服务。
• 解释与维护：AI智能体能够解释其决策的依据，让用户理解方案的合理性。同时，它还具备即时维护能力，在发现问题或情况变化时，能够快速生成新的、更优的解决方案。

价值点：这种智能助手模式，使得人能够通过对话进行异常方案的咨询和制定，并因此快速理解、及时维护，大大提升了工作效率。

AI智能体在实际业务场景中的落地并非易事，尤其是在垂域物流领域。核心要解决的问题之一，是如何在通用场景和专业场景之间，找到AI能力的最佳平衡点。

智能体构建的立体架构

• 应用层：这是AI Agent与实际业务场景的交汇点。它旨在通过降低门槛、提升效率，以及辅助决策和解释，来降低物流运营的成本。
• 智能体工程层：该层是连接大模型与实际应用的桥梁，包含了构建AI Agent所需的核心能力，如：

• 提示词工程：通过精心设计的提示词，引导大模型产生所需的行为。
• 知识库建设：建立专业的知识库，确保AI决策的准确性和可靠性。
• 工具链建设：整合各种工具和API，使得AI Agent可以调用外部资源来完成任务。
• UI/UX交互：设计直观的用户界面，让AI Agent可以更好地与人进行交互。

• 垂域基础模型层：这是整个系统的基石，由自研的垂域AI模型和大语言模型（LLM）组成。这些模型负责处理核心的物流任务，如陆运/航空网络规划、资源调度和时效预测。

AI Agent的场景应用：从感知到执行的闭环

AI Agent系统面向不同的业务场景，提供有针对性的解决方案，其核心是实现从“感知-决策-执行”的闭合。

• 感知（业务输入）：AI Agent首先需要感知业务需求，这包括接收来自数据分析、问题求解和用户操作等不同渠道的输入信息。
• 决策（AI Agent决策）：在接收到信息后，AI Agent会进行规划和决策。例如，它可以自动识别异常事件（如航班延误），并结合外部知识库，快速进行异常诊断和资源调度。
• 执行（运营结果）：AI Agent的决策最终转化为具体的运营结果，并与业务系统进行联动，自动完成任务的执行，如航空资源调度和执行。

AI Agent工作流设计

AI Agent工作流借鉴了人类的思考过程，将其分解为清晰的步骤，确保决策的准确性和可控性。

• 用户查询：首先，用户通过Bot或API发起查询，描述业务需求。
• 意图识别：AI Agent的意图识别模块会分析用户意图，判断其属于哪个业务场景，并决定需要调用哪个模型。
• 参数提取：然后，参数提取模块从用户查询中识别出关键参数，为后续的模型调用提供数据支持。
• 模型调用：AI Agent将提取出的参数发送给后台的垂域AI模型进行计算。
• 方案展示：模型计算出结果后，AI Agent将方案可视化并展示给用户。
• 运营闭环：在整个流程中，系统会实时监控运营情况，运行监控模块可以根据异常情况，及时触发异常应对机制，再次进行参数提取和模型调用，确保决策的持续优化。

多智能体协同服务

多智能体协同模式解决了单一AI Agent能力有限的问题。以线路规划和智能体服务为例，整个流程可以由多个AI Agent共同完成：

• 任务分发：当用户提出一个复杂查询时，运营助手Agent会首先接收请求，并进行意图识别。
• 协同工作：它会根据任务类型，将部分任务分发给专业的子Agent，例如问题诊断Agent。
• 问题诊断：问题诊断Agent会调用数据库查询工具（如MySQL查询），对数据进行分析，识别出问题所在。
• 决策和返回：当子Agent得出结论后，会将结果返回给运营助手Agent，由其进行整合，并生成最终的可视化方案。

LLM幻觉优化：提升决策的可靠性

大语言模型（LLM）的不稳定性和幻觉问题是其在企业级应用中面临的核心挑战，因为生产系统要求100%准确的方案。

• 预先限制：在调用大模型之前，通过预先定义的业务约束来限定其发挥，避免其产生“天马行空”的幻觉。
• CoT+角色化：采用思维链（CoT）技术，引导大模型进行逐步推理，并为其设置角色提示词（如“你是一个专业的物流调度员”），以确保其输出更符合业务场景。
• 多轮对话：通过ReAct框架（推理+行动）进行多轮对话，让AI Agent在执行任务过程中，能够动态地进行反思、寻找参考资料，并修正自己的错误，提升决策的准确性。

大模型运行速度优化

大模型在处理复杂请求时，由于模型参数量巨大，经常会出现响应慢、延迟高的问题。这直接影响了实时决策的效率。解决方案是构建一个大小模型协同的工作流框架。

• 大模型优化：采用私有部署和模型剪枝等技术，将大模型进行轻量化处理，使其能在高峰期快速响应。
• 预处理和混合架构：

• 任务分解：将复杂的请求分解为多个简单任务，分流到不同模型，避免单个大模型成为瓶颈。
• 业务规则：基于业务规则调用大批量服务处理引擎，而非大模型，以处理通用、重复性高的任务。
• 数据检索：利用向量数据库等技术，快速检索和提取所需数据，减少大模型的计算负担。
• 层次结构：构建大模型-小模型-工具的层次结构，让每个模块各司其职，协同工作。

智能体测试：确保决策的可靠性

为了保证AI智能体输出的方案在实际应用中可靠，构建了一套完整的智能体测试体系，涵盖从基础性能到业务功能的全面测试。

• 功能测试：通过模拟业务场景，验证AI智能体的功能是否正常，如业务交互流程、数据准确性等。
• 性能测试：评估AI智能体的响应速度、并发量等性能指标，确保其在业务高峰期也能稳定运行。
• 稳定性测试：通过压力测试、边界测试等，检查AI智能体在极端情况下的表现。

未来展望：AI Agent的进化之路

AI Agent的落地面临着从通用AI到垂域AI的挑战，尤其是在数据安全、业务理解和泛化能力方面。应对之道是持续深耕领域知识（Know-how），并构建**“业务-产品-算法”**的闭环，确保AI技术与业务流程的紧密结合。

AI Agent解决方案并非单一技术，而是由一套复杂且协同的技术体系支撑。

• 大小模型协同：大语言模型（LLM）负责理解、规划和编排，而垂域小模型则负责提供深度专业的知识和精准的计算。这种协同模式有效解决了大模型的“幻觉”和不稳定性问题。
• 多智能体协作：将AI Agent从单兵作战升级为协同作战，多个具备不同专长的小型AI Agent协同工作，共同完成复杂任务。例如，**“运营助手Agent”和“问题诊断Agent”**的协作，实现了从问题识别到解决方案生成的无缝衔接。
• 智能体测试：为了确保AI Agent的可靠性，需要建立了严格的测试体系，涵盖功能、性能和鲁棒性等多个维度。同时，AI Agent的运行速度通过模型优化和混合架构得到显著提升。

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。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？