AI软件的类型及开发

AI 软件并非单一的工具，根据其应用功能、技术架构以及智能化程度，可以划分为不同的类别。其开发过程也与传统软件有显著差异，更强调数据循环和概率评估。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。商务合作加WX：muqi2026

一、 AI 软件的分类

目前主流的 AI 软件主要可以从以下三个维度进行分类：

1. 按功能用途分类（最直观）

• 生成式 AI (Generative AI)： 创建新内容，如文字（ChatGPT）、图片（Midjourney）、代码（GitHub Copilot）或视频（Sora）。

• 预测式 AI (Predictive AI)： 基于历史数据预测未来趋势，常用于金融股票预测、销量预估、设备故障预警。

• 感知与识别类 (Perception & Recognition)： 赋予机器“看”和“听”的能力，如人脸识别、语音转文字（ASR）、自动驾驶中的避障系统。

• 决策与代理类 (Agentic AI)： 不仅能回答问题，还能自主拆解任务并调用工具执行，如 AI 智能体（AI Agents）自动帮用户订票或处理复杂财务报表。

2. 按技术领域分类

• NLP（自然语言处理）： 文本翻译、情感分析、聊天机器人。

• CV（计算机视觉）： 图像分割、目标检测、视频监控。

• 推荐系统： 抖音的短视频分发、电商的“猜你喜欢”。

二、 AI 软件的开发流程

AI 软件开发是一个高度实验性的过程。传统软件是“逻辑驱动”（如果 A 则 B），而 AI 软件是“数据驱动”（给大量 A 和 B，让机器自己找规律）。

1. 准备阶段：数据是燃料

• 数据采集： 收集原始数据。

• 数据标注： 给数据打标签（例如在成千上万张图片中手动标出“猫”）。

• 数据预处理： 清洗脏数据，将非结构化信息（如声音、图像）转化为模型能读懂的向量。

2. 研发阶段：模型是引擎

• 模型选择： 是直接调用大模型 API（如 OpenAI 的 GPT），还是自建专用小模型（如用 PyTorch 训练一个图像识别模型）。

• 训练与调优： 调整参数，通过大量的算力（GPU）让模型在数据中学习。

• 提示工程 (Prompt Engineering)： 如果是基于大模型开发，这步至关重要——通过编写高效的指令让 AI 输出更精准的结果。

3. 部署与监控阶段：维护是关键

• RAG (检索增强生成)： 将公司内部的私有文档接入 AI 软件，防止 AI “一本正经地胡说八道”。

• 模型监控： 监控模型是否出现“幻觉”或“性能衰减”，并根据新数据定期更新模型。

三、 技术栈参考 (Tech Stack)

💡 建议

如果您是初创项目，建议优先尝试 “API + RAG（私有数据检索）” 的模式进行快速开发，而不是从零开始训练模型，这样可以节省 90% 的研发成本。