AI产品经理必须知道的AI四大框架层：基础层、技术层、工具层、应用层

AI产品经理不是“懂点技术”就够了，更需要理解技术背后的系统逻辑。本文系统拆解AI的四大框架层——基础层、技术层、工具层、应用层，帮助产品人建立从底层到落地的认知地图，在技术快速演进中保持战略清晰与执行力。

一、人工智能基础三要素：技术落地的核心支撑

1. 算力基础：构建 AI 发展的 “数字基建”

算力是人工智能发展的根基，如同电力之于工业时代，为各类 AI 应用提供不可或缺的计算动力。智算中心作为算力的集中承载平台，正成为城市数字化转型的关键基础设施。以武汉人工智能计算中心为例，其一期项目提供 100P 的算力，相当于每秒可进行 10000 万亿次浮点运算，极大地推动了当地科研创新、产业升级以及智慧城市建设。通过整合各类计算资源，智算中心实现了算力的规模化供给，为 AI 算法训练、大数据分析等提供强大支撑。

在智算软件平台方面，阿里云凭借飞天操作系统，将全球数百万台服务器整合成一台超级计算机，实现了算力的弹性调度与高效利用。在天猫 “双 11” 期间，阿里云通过弹性计算技术，为天猫提供超 100 万核 CPU 资源支撑，不仅保障了购物高峰期的系统稳定，还将弹性成本节省了 25% 以上 。这种灵活的算力调配能力，使得企业能够根据业务需求动态调整计算资源，降低运营成本，提高资源利用率。

智能服务器作为算力网络的关键节点，承载着 AI 任务的实际运算。H3C UniServer R5300 G6 服务器专为 AI 应用场景设计，具备强大的计算性能和灵活的扩展能力。它搭载了高性能的处理器和高速内存，能够快速处理海量数据，满足深度学习模型训练和推理的需求。同时，其灵活的 I/O 扩展能力，可支持多种类型的 AI 芯片和存储设备，为不同规模的 AI 项目提供了可靠的硬件支持。

AI 芯片是算力的核心驱动力，英伟达的 GPU 在深度学习领域占据主导地位。以英伟达 A100 芯片为例，其采用了先进的架构和制程工艺，具备高达 19.5 TFLOPS 的单精度浮点计算能力，相比前代产品性能大幅提升。在自然语言处理、计算机视觉等复杂任务中，A100 芯片能够加速模型训练和推理过程，显著提高效率。此外，国产 AI 芯片也在迅速崛起，华为昇腾 910 芯片在性能和生态建设方面取得了显著进展，为我国 AI 产业的自主可控发展提供了有力支持。

智能云服务则将算力以服务的形式交付给用户，腾讯云通过其遍布全球的数据中心，为企业提供了便捷的云计算服务。腾讯云的弹性云服务器支持按需配置计算资源，用户可以根据业务需求灵活调整服务器的规格和数量。同时，腾讯云还提供了丰富的 AI 服务，如语音识别、图像识别等，企业可以通过调用这些服务快速实现 AI 应用的开发和部署，降低技术门槛和开发成本。

2. 数据基础：激活 AI 的 “生产要素”

数据是 AI 的 “燃料”，优质的数据能够驱动模型学习和优化，实现更精准的预测和决策。向量数据库作为存储和管理向量数据的新型数据库，为 AI 应用提供了高效的数据存储和检索能力。以 Zilliz 的 Milvus 为例，它是一款分布式向量云原生数据库，能够提供数百亿条向量数据的毫秒级查询。在图像识别应用中，Milvus 可以将图像特征转化为向量并存储，当用户进行图像搜索时，能够快速检索出相似的图像，大大提高了搜索效率。

AI 基础数据服务致力于提升数据的质量和可用性。通过数据清洗、标注、脱敏等预处理操作，将原始数据转化为适合模型训练的高质量数据。例如，在自动驾驶领域，大量的图像和传感器数据需要进行标注，以识别道路、车辆、行人等目标。专业的数据标注公司通过人工标注和自动化工具相结合的方式，为自动驾驶模型训练提供准确的标注数据，确保模型能够准确理解和处理复杂的路况信息。

数据集是 AI 训练的基础素材，公开数据集如 ImageNet、CIFAR-10 等，为 AI 研究提供了丰富的样本。ImageNet 包含了超过 1400 万张标注图像，涵盖了 2 万多个类别，是计算机视觉领域研究和模型评估的重要基准。企业私有数据则具有更高的商业价值，能够为企业提供独特的竞争优势。例如，金融机构通过分析客户的交易数据和信用记录，可以建立个性化的风险评估模型，实现更精准的风险管理和客户服务。

数据治理是确保数据质量和安全的关键环节。通过建立数据标准、元数据管理、数据质量管理等体系，解决数据孤岛和安全合规问题。例如，某大型企业通过实施数据治理项目，建立了统一的数据标准和数据目录，实现了数据的跨部门共享和流通。同时，通过数据加密、访问控制等安全措施，保障了数据的安全性和隐私性，为企业的数字化转型奠定了坚实的数据基础。

3. 算法基础：驱动 AI 的 “智能引擎”

算法是 AI 实现智能的核心，它赋予模型学习和理解数据的能力。CNN（卷积神经网络）和 RNN（循环神经网络）是两种经典的深度学习算法，在计算机视觉和自然语言处理领域发挥着重要作用。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动提取图像的特征，实现图像分类、目标检测等任务。以 AlexNet 为例，它在 2012 年的 ImageNet 图像分类竞赛中取得了突破性的成绩，证明了 CNN 在图像识别领域的强大能力。RNN 则擅长处理序列数据，如文本、语音等，通过隐藏层的循环连接，能够捕捉序列中的时间依赖关系，实现语言翻译、语音识别等任务。

AI 算法框架为算法开发提供了便捷的工具和平台，TensorFlow 和 PyTorch 是目前最受欢迎的两个开源框架。TensorFlow 由谷歌开发，具有强大的分布式计算能力和完善的模型部署工具，适合大规模工业应用。PyTorch 则以其动态图机制和简洁的 API 而受到科研人员的青睐，便于快速迭代和实验。在实际应用中，开发者可以根据项目需求选择合适的框架。例如，在开发一个工业级的图像识别应用时，由于对模型的稳定性和可扩展性要求较高，可以选择 TensorFlow；而在进行学术研究或快速原型开发时，PyTorch 的灵活性则更具优势。

除了经典算法和框架，深度强化学习、迁移学习等前沿算法也在不断推动 AI 技术的发展。深度强化学习通过让智能体在环境中不断尝试和学习，实现最优决策，在游戏、机器人控制等领域取得了显著成果。例如，OpenAI 的 Dota 2 机器人通过深度强化学习，能够在复杂的游戏环境中战胜人类职业选手。迁移学习则利用已有的知识和模型，快速适应新的任务和领域，减少了对大量标注数据的依赖。例如，在医疗影像诊断中，可以利用在自然图像上预训练的模型，通过迁移学习快速实现对医学图像的分析和诊断。

二、人工智能技术层：通用能力的模块化构建

1. AI 开发与开放平台：技术赋能的 “操作系统”

在人工智能技术层中，AI 开发平台和开放平台扮演着至关重要的角色，它们就像是人工智能领域的 “操作系统”，为各类应用的开发和部署提供了基础支撑和便捷工具。

阿里云 AI 开发平台以其全面的功能和强大的性能，成为众多企业进行 AI 应用开发的首选。该平台提供了从数据处理到模型部署的全流程工具链，涵盖了数据标注、模型训练、优化、评估以及部署等各个环节。在数据标注方面，阿里云提供了智能化的标注工具，能够利用预训练模型辅助标注，提高标注效率和准确性。例如，在图像标注任务中，通过智能标注工具，可以快速识别图像中的物体并进行标注，大大缩短了标注时间。在模型训练阶段，阿里云支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，同时提供了弹性计算资源，企业可以根据模型的复杂程度和训练数据的规模，灵活调整计算资源，实现高效的模型训练。

海康威视开放平台则专注于安防领域，将自身在视频监控、图像识别等方面的核心技术以 API 接口的形式对外开放，为安防行业的开发者提供了便捷的开发途径。通过该平台，开发者可以轻松获取海康威视的视频结构化算法，实现对视频中的目标物体进行识别、分类和跟踪。例如，在智能安防监控系统中，利用海康威视开放平台的 API，可以实时监测视频画面中的人员、车辆等目标，一旦发现异常行为，如闯入禁区、徘徊等，系统能够及时发出警报。这种开放平台的模式，不仅降低了安防行业的开发门槛，还促进了安防领域的创新和发展，吸引了众多开发者基于海康威视的技术进行二次开发，形成了丰富的安防应用生态。

2. 关键技术领域：细分场景的深度突破

除了开发平台和开放平台，人工智能技术层还包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉和智能语音等多个关键技术领域，这些技术在各自的细分场景中取得了显著的突破和应用。

华为云机器学习平台基于自动机器学习（AutoML）技术，为企业提供了智能化的模型开发服务。AutoML 技术能够自动搜索最优的模型架构、超参数配置和训练算法，大大减少了人工调参的工作量和时间成本。在图像分类任务中，华为云机器学习平台可以通过 AutoML 技术，快速找到最适合的卷积神经网络架构和参数设置，实现高精度的图像分类。同时，该平台还支持大规模分布式训练，能够处理海量的数据，满足企业在实际应用中的需求。

百度知识图谱通过对海量数据的挖掘和分析，构建了庞大而复杂的知识网络，实现了对知识的结构化表示和高效管理。在智能搜索领域，百度知识图谱能够帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图，提供更加精准和相关的搜索结果。当用户搜索 “苹果” 时，百度知识图谱不仅能够返回苹果公司的相关信息，还能提供苹果这种水果的营养价值、产地等知识，为用户提供了全方位的信息服务。此外，百度知识图谱还在智能问答、推荐系统等领域有着广泛的应用，通过对用户问题和行为的分析，结合知识图谱中的知识，为用户提供准确的答案和个性化的推荐。

谷歌在自然语言处理（NLP）领域一直处于领先地位，其研发的各种 NLP 技术和模型，如 BERT、GPT 等，推动了自然语言处理技术的快速发展。谷歌的 NLP 技术能够实现对多语言文本的理解、生成和翻译，突破了语言之间的障碍。在谷歌翻译中，利用先进的神经网络机器翻译技术，能够快速准确地将一种语言翻译成另一种语言，支持的语言种类多达上百种。同时，谷歌还在语音识别、语义理解等方面取得了显著进展，使得机器能够更好地理解人类的语言，实现更加自然和流畅的人机交互。

商汤科技作为计算机视觉领域的领军企业，其研发的计算机视觉算法在复杂光照、动态场景等环境下仍能保持高准确率。商汤科技的算法能够实现对图像和视频中的目标物体进行精确的检测、识别和跟踪，在智能安防、自动驾驶、智慧城市等领域有着广泛的应用。在智能安防监控中，商汤科技的计算机视觉算法可以实时监测视频画面中的人员、车辆等目标，通过对目标的行为分析，实现对异常行为的预警和报警。在自动驾驶领域，商汤科技的计算机视觉技术能够帮助车辆识别道路、交通标志和障碍物，为自动驾驶提供了重要的技术支持。

科大讯飞在智能语音交互领域有着深厚的技术积累和丰富的应用经验，其研发的智能语音技术实现了 “听得准、说得顺、理解深” 的自然交互体验。科大讯飞的语音识别技术能够准确识别不同口音、语速和语言环境下的语音内容，将语音转化为文本。在智能客服系统中，利用科大讯飞的语音识别和自然语言处理技术，客服机器人能够准确理解用户的问题，并给出准确的，提高了客服效率和用户满意度。同时，科大讯飞还在语音合成、语音唤醒等方面有着领先的技术，能够实现自然流畅的语音合成和快速准确的语音唤醒。

三、人工智能大模型层与工具层：智能化的 “核动力”

1. 通用与垂直大模型：从 “通用智能” 到 “专业能手”

大模型层作为人工智能技术的 “大脑”，正引领着行业从 “感知智能” 向 “认知智能” 迈进。通用基础大模型通过海量数据训练，具备强大的泛化能力，能够处理多种复杂任务；垂直行业 / 领域大模型则专注于特定领域，针对行业痛点提供定制化解决方案，实现更精准、高效的应用。

商汤科技在视觉大模型领域深耕多年，通过对千亿级图像数据的训练，实现了物体识别、场景理解等任务的高精度执行。以其推出的 SenseImage 大模型为例，它不仅能够准确识别图像中的各类物体，还能通过跨模态融合技术，将图像信息与文本、语音等其他模态信息相结合，实现对场景的更深入理解。在智能安防领域，SenseImage 大模型可以实时分析监控视频中的图像，快速识别出异常行为，如人员闯入、物品遗留等，并及时发出警报。同时，通过与语音交互系统的结合，用户可以通过语音指令查询特定时间段内的监控画面，实现更加便捷的操作体验。

阿里云的通义千问多模态大模型整合了图文音视频等多种数据，能够理解和生成跨模态的内容。在智能客服场景中，通义千问可以同时处理用户的文字咨询和上传的图片，为用户提供更全面、准确的解答。当用户咨询某款产品的使用方法时，不仅可以通过文字描述问题，还能上传产品照片，通义千问能够根据图片信息快速定位产品型号，并结合文字问题，提供详细的使用说明和故障排除建议。此外，通义千问还支持视频内容的理解和生成，在视频创作领域，用户可以通过简单的文字描述，让通义千问生成相应的视频脚本和素材，大大提高了视频创作的效率。

科大讯飞的星火语音大模型在语音识别、合成和理解方面取得了显著突破。通过对大量语音数据的学习，星火语音大模型能够准确识别不同口音、语速和语言环境下的语音内容，实现高精度的语音转文字。在语音合成方面，星火语音大模型采用了先进的神经网络架构，能够合成出自然流畅、富有情感的语音。在智能语音助手场景中，星火语音大模型不仅能够准确理解用户的语音指令，还能根据用户的情绪和语境，提供个性化的和服务。当用户情绪低落时，智能语音助手会用温暖、安慰的语气与用户交流，为用户提供心理支持和建议。

小鹏汽车在自动驾驶领域推出了 “小鹏世界基座模型”，这是一个拥有 720 亿参数的超大规模自动驾驶大模型 。该模型以大语言模型为骨干网络，使用海量优质驾驶数据进行训练，具备强大的视觉理解能力、链式推理能力和动作生成能力。在自动驾驶过程中，“小鹏世界基座模型” 能够实时分析摄像头画面和导航数据，准确识别道路、交通标志、车辆和行人等目标，并通过链式推理，预测目标的行为和意图，从而做出合理的驾驶决策，如加速、减速、转弯等。通过引入强化学习机制，该模型能够不断自我进化，有效应对复杂多变的驾驶场景，提升自动驾驶的安全性和可靠性。

OpenAI 作为大模型领域的先驱，其推出的 GPT 系列大模型在自然语言处理领域具有广泛的应用。GPT 大模型开放平台通过 API 接口，为中小企业和开发者提供了便捷的大模型调用服务。中小企业可以通过调用 GPT 的 API，快速实现智能客服、文本生成、语言翻译等功能，无需投入大量的研发资源和算力。例如，一家小型电商企业可以利用 GPT 的 API 开发智能客服系统，自动用户的常见问题，提高客户服务效率；一家内容创作公司可以使用 GPT 的 API 生成新闻稿件、产品介绍等文本内容，提升创作效率和质量。

2. 工具与生态：降低技术使用门槛

工具层和生态建设是人工智能大模型落地应用的关键环节，它们为开发者和企业提供了便捷的开发工具和丰富的应用场景，促进了大模型技术的普及和创新。

飞书智能助手作为一款典型的 AI Agents 应用，通过自然语言对话交互，实现了任务自动化和智能协作。在办公场景中，用户可以通过与飞书智能助手对话，快速完成会议安排、文件查找、信息统计等任务。当用户需要安排一场会议时，只需向飞书智能助手发送语音指令，如 “下周五下午三点安排一场部门会议，张三、李四参加”，智能助手即可自动查询参会人员的日程安排，选择合适的会议室，并发送会议。同时，飞书智能助手还能与其他办公应用进行集成，实现数据的共享和交互，提高办公效率和协作能力。

模型平台 / 模型服务为大模型的托管、推理和优化提供了一站式解决方案。以华为云 ModelArts 为例，它提供了模型训练、部署、管理和监控等全生命周期服务。开发者可以将自己训练好的大模型上传到 ModelArts 平台，进行模型的托管和版本管理。在模型推理阶段，ModelArts 提供了高效的推理引擎，能够快速响应用户的请求，实现模型的实时推理。同时，ModelArts 还支持模型的优化和调优，通过自动超参数调整、模型压缩等技术，提高模型的性能和效率。

AI 开源社区（如 Hugging Face）汇聚了全球众多开发者和研究人员，促进了技术共享与协作。在 Hugging Face 社区，开发者可以共享自己的模型代码、数据集和训练经验，也可以下载和使用其他开发者开源的模型和工具。这种开放、共享的生态环境，加速了大模型技术的创新和发展。例如，在自然语言处理领域，Hugging Face 上开源的 BERT、GPT-2 等模型，为众多研究者和开发者提供了重要的研究基础和工具，推动了自然语言处理技术的快速发展。同时，社区还提供了丰富的教程和文档，帮助初学者快速上手大模型开发，降低了技术门槛。

工具层和生态建设通过提供便捷的开发工具、高效的模型服务和开放的社区环境，降低了大模型技术的使用门槛，促进了技术的普及和创新，为人工智能的广泛应用奠定了坚实的基础。

四、人工智能应用层：技术价值的场景化释放

1. AI + 金融：度小满的 “技术反诈防线”

在金融领域，AI 技术的应用正深刻改变着传统的业务模式和风险防控手段。度小满作为金融科技领域的佼佼者，通过自主研发的 AI 技术，为金融安全筑起了一道坚实的防线。

度小满自主研发的防深伪检测系统融合多模态识别技术，通过视频动态特征、图像纹理分析及音频同步校验，精准识别 AI 换脸、人脸合成等深伪攻击。该系统的核心算法 “纹理敏感模型” 能够捕捉高频面部噪声与细微纹理差异，在千分之一误报率下，准确率超 99%，已通过中国信通院优秀级评估。这一技术的应用，为度小满在信贷审批、身份验证等关键业务环节提供了强大的安全保障。在信贷审批过程中，防深伪检测系统能够对用户提交的身份信息进行实时检测，有效防止诈骗分子利用 AI 换脸技术进行身份冒用，确保了信贷资金的安全。2024 年，度小满通过该系统累计拦截诈骗 3200 余人次，避免损失 1.76 亿元，成为金融安全的 “智能卫士”。

2. AI + 零售：京东云的 “智能电商生态”

京东云作为京东集团的技术服务品牌，在 AI + 零售领域展现出强大的创新能力和应用实力。其推出的 Oxygen 架构整合多模态大模型与智能体技术，打造了 “AI + 电商” 全链路解决方案，为电商行业的智能化转型提供了新的思路和方法。

Oxygen 架构中的 OxygenRec 语义推荐模型实现了用户需求的深度理解，通过对用户浏览历史、搜索关键词、购买行为等多维度数据的分析，精准把握用户的购物意图，为用户提供个性化的商品推荐。OxygenVLM 多模态大模型则为用户带来了全新的购物体验，它能够生成商品的 3D 展示与虚拟试穿体验，让用户在购物过程中更加直观地感受商品的特点和效果，提升了购物决策效率。对于中小商家，京东云的 AI 经营助手通过 AI 照相馆、创意海报生成等工具，帮助他们零成本实现数字化营销。这些工具能够自动生成高质量的商品图片和宣传海报，有效吸引用户的注意力，提升商品的销量。京东云基于国产芯片的 AI 引擎优化了算力调度，推动零售场景算力成本降低 40%，为电商企业的可持续发展提供了有力支持。

3. AI + 泛安防：海康威视的 “智能物联网络”

海康威视作为安防行业的领军企业，在 AI + 泛安防领域取得了显著的成果。其研发的观澜大模型构建了 “视觉 + 语言” 多模态融合能力，为安防监控带来了革命性的变化。

海康威视的文搜存储系统支持自然语言检索监控视频，用户只需通过 “一句话搜索”，就能快速定位目标场景，检索效率提升 80%。这一功能极大地提高了安防监控的响应速度和处理效率，在城市治理、工业安全等领域发挥了重要作用。视觉大模型摄像机集成了边缘计算能力，能够在复杂天气（如雨雾、强光）中实现精准检测，误报率下降 90%。通过对监控画面中的目标物体进行实时分析和识别，该摄像机能够准确判断周界入侵、异常行为等情况，并及时发出警报。海康威视结合光纤感知、X 射线识别等多模态数据，构建了 “端边云” 协同的智能安防体系，实现了安防监控的智能化、网络化和集成化，定义了安防行业智能化新标杆。

4. 其他垂直领域：技术渗透的 “乘数效应”

除了金融、零售和泛安防领域，AI 技术在医疗、工业、交通等垂直领域也发挥着重要作用，展现出巨大的应用潜力。

在医疗领域，联影智能影像诊断技术利用 AI 技术对医学影像进行分析和诊断，辅助医生快速、准确地发现病变和疾病。联影自主研发的医疗专用多模态大模型 “元智（uAI NEXUS）”，融合了文本、影像、视觉与语音等多种数据模态，实现了对医疗场景的高效适配。该影像大模型可在单次胸部 CT 扫描中，实现对 37 种胸部常见疾病的精准检出，综合平均 AUC 值达 0.92，较此前行业最优模型（AUC 约 0.76）提升超过 10% ，为疾病的早期诊断和治疗提供了有力支持。

在工业领域，小米的智能质检技术通过 AI 算法对生产线上的产品进行实时检测和分析，快速识别产品缺陷和质量问题，提高了生产效率和产品质量。小米自建的智能工厂采用 AI + 制造模式，以 AI、工业互联网、大数据、云计算等为基础，实现高度的自动化和智能化。小米行业首创 AI 质检技术，自研 X-Eye 智能质检系统，能代替人眼识别并指出缺陷，准确率 > 99.9%，效率提升数十倍 ，有效降低了生产成本和次品率。

在交通领域，百度萝卜快跑自动驾驶技术通过 AI 算法和传感器融合，实现了车辆的自动驾驶和智能调度，提高了交通效率和安全性。萝卜快跑的自动驾驶系统能够实时感知周围环境，对路况、交通信号和其他车辆进行准确判断，并做出合理的驾驶决策。截至目前，萝卜快跑已在多个城市开展自动驾驶运营服务，为人们的出行提供了更加便捷、高效的选择。

AIoT 与人机交互技术则重塑了设备连接方式和用户体验。在智能家居领域，小米通过 AI 与跨设备协同能力，实现了智能门锁、灯光、空调、窗帘、安防摄像头等各类智能设备的深度互联与智能联动，为消费者提供了便捷高效的智能家居体验。在教育领域，好未来利用 AI 技术实现了个性化学习，根据学生的学习情况和特点，为学生提供定制化的学习方案和辅导，提高了学习效果和效率。在游戏领域，三七互娱通过智能 NPC 等技术，提升了游戏的趣味性和挑战性，为玩家带来了更加沉浸式的游戏体验。

本文由 @而立与拾遗 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。

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