安全牛最近公开发布了一份技术报告《企业级AI大模型落地实战技术应用指南（2025版）：数据筑基，可信赋能》，如下：

这份报告系统性地描绘了中国企业在2025年AI大模型落地的全景图，报告有176页，我粗略翻了一遍，大致总结归纳了几点供参考。

1、宏观态势与政策驱动

• 从“顶层设计”到“强制落地”

  政策重心已从早期的鼓励和规划，转向对落地执行的强制性要求，明确了责任主体和硬性指标。

• 安全标准“全链条覆盖”

  安全标准体系已从单一环节扩展到覆盖数据、算法、内容、系统、治理的全生命周期，旨在构建无死角的安全防护网。

• 行业标准“场景化定制”

  不再追求通用标准，而是聚焦金融、医疗、政务等行业的具体需求，制定精准的行业应用标准。

• 国际话语权提升

  中国在AI标准制定中，正从参与者转变为规则的输出者，积极向国际组织输出中国方案。

2、落地挑战与核心痛点

• 技术层面

  模型存在“幻觉”、偏见、可控性差等先天缺陷，难以完全消除。

• 数据层面

  行业数据分散、质量参差、隐私合规限制严重，是制约行业应用的“无米之炊”。

• 应用层面

  存在“需求与能力不对齐”、“项目预期不明确”等问题，导致“为用而用”，ROI不明确。

• 安全与合规层面

  数据安全、隐私保护、内容合规、算法偏见、责任归属等风险突出，是企业落地的“高压线”。

• 人才与生态层面

  缺乏既懂AI又懂业务的复合型人才，生态竞争激烈，技术与业务融合困难。

3、关键成功要素与实践路径

• “一把手工程”与业务主导

  高层支持和业务部门的深度参与是项目成功的关键。

• “小步快跑”与“最小闭环验证”

  建议从高价值、小切口的场景入手，快速验证价值，再逐步扩展。

• 构建“可信AI”系统

  将风险管理、伦理审查、可解释性、责任追溯等理念贯穿始终，是企业级落地的基石。

• 重视知识库建设

  构建企业级AI知识库是实现知识沉淀和智能决策的核心基础设施，其权限管理是重中之重。

• 拥抱“人机协同”

  AI不是替代，而是赋能。应重新定义岗位职责，让人类专注于高价值的决策、创意和情感沟通。

4、未来发展趋势

• 技术趋势

  轻量化、垂直优化、可信AI。

• 产品方案趋势

  软硬一体、SaaS化、生态集成。

• 市场趋势

  政策驱动、行业渗透、生态分化。

5、“可信AI”是未来竞争的终极壁垒，而非仅仅是合规要求

当前，企业在AI落地时，往往将“可信AI”视为一项需要额外投入的合规成本。然而，从长远来看，它将成为企业构建核心竞争力的终极壁垒。一个在安全、伦理、可解释性方面表现卓越的企业，不仅能规避法律风险，更能赢得客户、合作伙伴和监管机构的深度信任。这种信任是建立长期客户关系、吸引顶尖人才和获得政策倾斜的基石。因此，企业应将“可信AI”从一项“成本中心”转变为“价值中心”，投入资源进行系统性建设，这将是未来十年企业数字化转型的分水岭。

6、“AI知识库”是企业数字化转型的“操作系统”，其权限管理是其中的核心

报告将知识库的重要性提升到了前所未有的高度。我认为，一个构建完善的AI知识库，其作用远超一个简单的问答系统。它将成为企业内部的“操作系统”，整合并打通企业内部的各类数据孤岛（如CRM、ERP、OA），实现知识的统一管理和智能调用。而知识库的权限管理，是这个“操作系统”的“安全内核”。传统的基于角色的访问控制（RBAC）在AI时代已显乏力，必须升级为基于上下文感知的动态权限模型。这意味着，系统需要能理解用户的身份、意图、当前所处的业务场景，并据此动态调整知识的可见性。例如，一个普通员工在查询客户信息时，系统应能自动屏蔽其无法访问的敏感字段，而无需人工干预。这种精细化的权限管理，是保障企业数据安全、防止内部泄露的唯一有效手段。

7、开源模型”与“私有化部署”并非简单的二选一，而是构建“混合AI生态”的关键

报告中引用了李开复和辛顿的观点，分别代表了对开源和闭源模型的乐观与谨慎。我认为，未来的趋势并非简单的替代，而是构建一个“混合AI生态”。企业可以利用开源模型（如DeepSeek）作为基础，利用其低成本、高可控性的优势，快速构建和迭代自己的核心业务能力。同时，对于涉及核心机密或高价值数据的场景，则必须采用私有化部署，确保数据不出域。这种混合模式，既能利用开源生态的活力和成本优势，又能通过私有化部署牢牢掌握核心资产，实现风险与收益的最优平衡。企业需要做的，是建立一套灵活的架构，能够无缝地在这两种模式之间进行切换和集成。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

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。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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】

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术

实战专家亲授，让你少走弯路

一对一学习规划，职业生涯指导

• 真实商业项目实训
• 大厂绿色直通车

人才库优秀学员参与真实商业项目实训

以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调

大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

文中涉及到的完整版的大模型 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】