一张图看懂人工智能架构！从零入门AI必读 - 文章 - 开发者社区

大家好，我是老杜，是一名资深架构师。

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导语：如何看懂AI

我想要学习AI的时候，网上找了一下都没有特别理想的架构图，我们都知道学习一项新的技术，不能从小看大，要从大看小，有了大致的概念以后，再去细分领域钻研，那么肯定能对你了解整个体系有很大的帮助，能够加快你学习的进度。我梳理了一份人工智能架构图，根据我所了解的，以及AI补充，将整体架构分为基础设施层、数据层、底层基础层、核心技术层、大模型层、系统架构层、应用层、安全与伦理这几大板块。

高清架构图

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基础设施层

提供计算和存储支持，适应边缘与云端需求。

算力

GPU

NVIDIA H100, A100

TPU

Google TPU v5

边缘芯片

Intel Loihi, NVIDIA Jetson

数据存储

云存储

AWS S3, Google Cloud Storage

版本控制

DVC, Git LFS

数据湖

Delta Lake, Hadoop HDFS

云与边缘服务

AWS SageMaker, Azure ML, 阿里云PAI

边缘

Edge Impulse, OpenVINO Toolkit

数据层

支持AI的核心数据处理和知识管理。

数据采集与清洗

采集

IoT传感器, API, Scrapy爬虫

清洗

异常检测, 缺失值填补(KNN), 去噪(Autoencoder)

实时流

Kafka, Flink

多模态数据处理

类型

图像(RGB、深度), 语音(MFCC), 文本(Tokenization)

融合

多传感器融合, 知识图谱嵌入

动态更新

增量数据流, 选择性学习

数据标注与隐私

标注

主动学习, 弱监督, Prodigy

隐私

差分隐私, 联邦学习数据标注

底层基础层

3.1 符号人工智能（Symbolic AI）

定义: 基于逻辑规则、符号表示和推理，模拟人类的高层次认知。
核心原理:

使用符号表示知识
逻辑推理或规则系统进行决策
强调可解释性和显式知识表示

核心技术:

专家系统: MYCIN
逻辑编程: Prolog, Datalog
知识表示: 语义网络、框架、ontologies(OWL)
自动推理: 一阶逻辑推理、SAT求解器

主流工具与示例:

工具: Prolog, Cyc, SPARQL, Z3
示例: DeepMind AlphaCode, Claude 3.5

应用场景: 法律推理, 医疗诊断, 知识图谱查询
挑战: 知识获取瓶颈, 泛化能力有限

3.2 神经符号人工智能（Neuro-Symbolic AI）

定义: 结合ML的神经网络与符号AI的逻辑推理，兼顾数据驱动和可解释性。
核心原理:

神经网络提取低层次特征
符号系统进行高层次推理
集成方法包括符号嵌入、神经逻辑编程、知识图谱增强

核心技术:

符号嵌入: TensorLog
神经逻辑编程: Logic Tensor Networks
因果推理: DoWhy, CausalML
知识图谱增强: GraphSAGE, TransE

主流工具与示例:

工具: DeepMind Neuralogic, TensorLog, PyReason
示例: Claude 3.5, DeepSeek R-1, Grok 3

应用场景: 可解释诊断, 法律合规性检查, 知识驱动QA
挑战: 神经-符号对齐, 计算复杂度

3.3 进化计算（Evolutionary Computation）

定义: 受生物进化启发，通过迭代优化搜索解空间。
核心原理:

基于种群的搜索算法，模拟自然选择
不依赖梯度优化，适合非连续、非微分问题
强调全局优化

核心技术:

遗传算法(GA): 基因交叉和变异
进化策略(ES): CMA-ES
遗传编程(GP): 树形程序结构
神经进化: NEAT

主流工具与示例:

工具: DEAP, EvoJAX, PyGAD
示例: Google AutoML, DeepSeek R-1

应用场景: 神经架构搜索(NAS), 超参数优化, 机器人控制
挑战: 计算成本高, 收敛速度慢

3.4 知识表示与推理（KRR）

定义: 研究如何用结构化方式表示知识并进行推理。
核心原理:

形式化表示存储知识
基于逻辑或概率推理推导
强调语义一致性和可扩展性

核心技术:

知识图谱: RDF, SPARQL, TransE
Ontology工程: OWL, Protégé
概率推理: 贝叶斯网络, 马尔可夫逻辑网络
规则推理: SWRL, Datalog

主流工具与示例:

工具: Neo4j, Protégé, Stardog, SPARQL
示例: Grok 3, DeepSeek R-1, Wikidata

应用场景: 语义搜索, 智能问答, 企业知识管理
挑战: 知识规模化, 动态更新

3.5 概率模型与贝叶斯方法

定义: 利用概率分布建模不确定性，适用于小数据场景。
核心原理:

概率论和统计推断建模联合分布
贝叶斯定理更新后验概率
适合不确定性建模

核心技术:

贝叶斯网络: 动态贝叶斯网络, HMM
概率图模型: 马尔可夫随机场, CRF
变分推理: VAE, 变分贝叶斯
蒙特卡洛方法: MCMC, 粒子滤波

主流工具与示例:

工具: PyMC, Stan, Edward, TensorFlow Probability
示例: DeepSeek R-1, Qwen 2, Grok 3

应用场景: 风险评估, 异常检测, 序列标注
挑战: 计算复杂度, 先验选择

3.6 模糊逻辑与不确定性推理

定义: 处理不精确或模糊的知识，通过模糊集建模不确定性。
核心原理:

模糊集表示部分真值
模糊规则(IF-THEN)推理
人类直觉建模

核心技术:

模糊集与隶属函数: 三角隶属, 梯形隶属
模糊规则系统: Mamdani, Sugeno推理
模糊控制: 模糊PID控制器
模糊神经网络: 结合ML的模糊推理

主流工具与示例:

工具: scikit-fuzzy, FuzzyLite, MATLAB Fuzzy Toolbox
示例: Qwen 2, DeepSeek R-1

应用场景: 智能控制, 决策支持, 机器人导航
挑战: 规则设计复杂, 泛化能力有限

3.7 机器学习

定义: 通过数据训练模型，识别模式并预测或决策。
核心原理:

数据驱动算法训练模型
损失函数优化参数
特征工程和超参数调优

核心技术:

监督学习: 回归, 分类
无监督学习: 聚类, PCA
强化学习: 奖励优化
深度学习: 多层神经网络

主流工具与示例:

工具: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
示例: LLaMA, Gemini

应用场景: 图像识别, NLP, 推荐系统
挑战: 数据需求大, 计算密集, 解释性差

核心技术层

4.1 自然语言处理（NLP）

定义: 分析和生成人类语言，理解文本或语音。
核心原理:

统计模型或神经网络处理语言
词嵌入和注意力机制捕捉语义
上下文理解，多语言环境

核心技术:

词嵌入: Word2Vec, BERT
序列建模: RNN, Transformer
文本生成: GPT, T5

主流工具与示例:

工具: NLTK, Hugging Face Transformers, spaCy
示例: Grok, Qwen

应用场景: 聊天机器人, 机器翻译, 文本分类
挑战: 语义歧义, 多语言支持, 数据标注难度

4.2 视觉处理

定义: 分析图像或视频，识别对象和模式。
核心原理:

卷积神经网络提取特征
图像分割和目标检测
实时处理，复杂场景

核心技术:

CNN
目标检测: YOLO, Faster R-CNN
图像生成: GAN

主流工具与示例:

工具: OpenCV, TensorFlow, PyTorch
示例: Claude, DeepSeek

应用场景: 自动驾驶, 面部识别, 医疗影像
挑战: 计算资源需求高, 光照变化影响, 标注数据稀缺

4.3 强化学习

定义: 通过试错和奖励优化决策。
核心原理:

马尔可夫决策过程建模
Q学习或策略梯度优化动作
探索与利用平衡

核心技术:

Q学习: Q-Table, Deep Q-Network
策略梯度: REINFORCE, PPO
多智能体RL: MARL

主流工具与示例:

工具: OpenAI Gym, Stable-Baselines, Ray
示例: Grok, Kimi

应用场景: 机器人导航, 游戏AI, 资源管理
挑战: 训练时间长, 奖励函数设计难, 泛化性不足

4.4 推荐系统

定义: 分析用户行为，预测兴趣并提供个性化建议。
核心原理:

协同过滤或内容相似性建模
矩阵分解和深度学习优化推荐
用户反馈，动态偏好

核心技术:

协作过滤: UserCF, ItemCF
内容推荐: TF-IDF, 神经网络
混合推荐: Wide&Deep, BERT4Rec

主流工具与示例:

工具: Surprise, LightFM, TensorFlow Recommenders
示例: Gemini, LLaMA

应用场景: 电商推荐, 流媒体, 社交媒体
挑战: 冷启动问题, 隐私保护, 实时更新难度

4.5 模型优化技术

定义: 通过调整参数提升性能。
核心原理:

梯度下降优化损失函数
正则化防止过拟合
计算效率，资源限制

核心技术:

梯度下降: SGD, Adam
剪枝与量化: 模型压缩
知识蒸馏: 从大模型转移知识

主流工具与示例:

工具: TensorRT, ONNX, PyTorch Lightning
示例: Claude, Qwen

应用场景: 移动设备部署, 边缘计算, 实时推理
挑战: 性能与精度平衡, 优化复杂性, 跨平台兼容性

4.6 时间序列分析

定义: 处理时序数据进行预测。
核心原理:

自回归和移动平均建模
傅里叶变换提取周期性
趋势和噪声分离

核心技术:

ARIMA
LSTM
Prophet

主流工具与示例:

工具: Statsmodels, Prophet, TensorFlow Time Series
示例: DeepSeek, Grok

应用场景: 股票预测, 天气预报, 需求预测
挑战: 数据噪声干扰, 长期预测精度低, 计算复杂性

大模型层

🌍 国际主流大模型（国外）

模型名称	开发者	是否开源	官方文档链接
Llama3 / Llama3.1	Meta	是	https://www.llama.com/docs/get-started4

(https://www.llama.com)

🇨🇳 国内主流大模型（中国）

模型名称	开发者	是否开源	官方文档链接
Qwen / 通义千问系列	阿里巴巴	部分开源	https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/quick-start
ERNIE Bot / 文心一言系列	百度	否	https://wenxin.baidu.com/
HunYuan / 混元系列	腾讯	否	https://cloud.tencent.com/product/hunyuan
Pangu / 盘古系列	华为	部分开源	https://www.huaweicloud.com/product/pangu.html
星火大模型	科大讯飞	否	https://xinghuo.xfyun.cn/
Baichuan / 百川系列	百川智能	是	https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-7B
DeepSeek	DeepSeek	否	https://www.deepseek.com/
Minimax	Minimax	否	https://minimax.chat/
GLM / ChatGLM 系列	智谱AI	是	https://chatglm.cn/
MOSS	复旦大学	是	https://moss.fastnlp.top/
WuDao 2.0	智源研究院	是	https://wudaoai.cn/
LingYue	小米	否	https://www.mi.com/
Yi	商汤科技	否	https://www.sensetime.com/cn
X-Distill	字节跳动	否	https://www.bytedance.com/
HuaHua	小鹏汽车	否	https://www.xiaopeng.com/

系统架构层

支持AI模型高效运行的框架和基础设施。

服务架构

微服务（MCP）

技术: FastAPI, gRPC, Consul
应用: 推理服务, 数据流处理

模型推理

框架: Triton Inference Server, ONNX Runtime
技术: 动态批处理, 模型分片

Serverless

平台: AWS Lambda, Google Cloud Functions
应用: 事件驱动推理

分布式系统

分布式训练

数据并行: PyTorch DDP, Horovod
模型并行: DeepSpeed ZeRO, Megatron-LM
流水线并行: PipeDream, GPipe

分布式推理

技术: 负载均衡(Nginx), 模型分片
工具: Ray Serve, Kubernetes

边缘架构

框架: TensorFlow Lite, OpenVINO
优化: 量化(INT8), 剪枝(Weight Sparsification)

应用层

AI技术在实际场景中的落地应用。

行业应用

AIGC（AI生成内容）

文本: GPT-4, LLaMA
图像/视频: DALL·E 3, Video Diffusion Models
音乐: MusicLM, Jukebox

科学计算

分子建模: AlphaFold 3, GNN
气候模拟: 深度学习预测模型

AI运维（AIOps）

异常检测: Isolation Forest, Autoencoder
资源优化: PPO强化学习调度

智能交互系统

智能体（Agent）

对话: RAG, Chain of Thought
任务: 多模态任务规划

领域特定智能

医疗: ResNet疾病预测, YOLOv8影像分析
金融: LightGBM风控模型, LSTM交易预测

多模态交互

技术: CLIP, Whisper
应用: 智能客服, 多模态搜索

边缘智能应用

实时推理

边缘诊断: TinyML
智能摄像头: YOLOv8-Tiny

低功耗优化

模型剪枝: Channel Pruning
混合精度推理

安全与伦理

8.1 对抗性防御模块

保护对象: ML, NLP, CV, RL
作用: 防御对抗性攻击，确保模型鲁棒性。
核心技术:

对抗训练
输入净化
防御性蒸馏

工具与示例:

工具: ART, CleverHans
示例: Grok 3, DeepSeek R-1, Qwen 3

应用: 自动驾驶图像识别, 对话系统

挑战: 新攻击类型, 计算成本

8.2 隐私保护模块

保护对象: ML, NLP, CV, 推荐系统, 时间序列分析
作用: 防止训练数据或用户数据泄露。
核心技术:

差分隐私
联邦学习
同态加密
安全多方计算

工具与示例:

工具: PySyft, TensorFlow Privacy, CrypTFlow
示例: DeepSeek R-1, Qwen 3, Claude 3.7

应用: 电商用户数据保护, 医疗影像隐私

挑战: 精度损失, 计算复杂度

8.3 模型安全模块

保护对象: ML, NLP, CV, RL
作用: 防止模型窃取、篡改或滥用。
核心技术:

模型水印
访问控制
后门检测

工具与示例:

工具: TensorFlow Model Security, OpenMined
示例: Claude 3.7, Grok 3, DeepSeek R-1

应用: 商业对话模型保护, 人脸识别模型防窃取

挑战: 水印移除, 后门检测复杂性

8.4 内容过滤模块

保护对象: NLP, CV
作用: 检测和过滤有害或不道德输出。
核心技术:

文本分类
图像审核
规则过滤

工具与示例:

工具: Perspective API, Hugging Face Content Moderation
示例: Grok 3, Mistral Pixtral

应用: 社交媒体对话, AIGC内容审查

挑战: 上下文理解, 文化差异

8.5 偏见检测与缓解模块

保护对象: ML, NLP, 推荐系统
作用: 识别和减少模型偏见。
核心技术:

偏见检测
数据平衡
后处理

工具与示例:

工具: AIF360, Fairlearn, What-If Tool
示例: Qwen 3, Claude 3.7, DeepSeek R-1

应用: 公平电商推荐, 招聘文本分析

挑战: 多维度偏见, 公平性定义争议

8.6 可解释性模块

保护对象: ML, NLP, CV, RL
作用: 解释模型决策，增强透明性。
核心技术:

特征重要性
注意力可视化
神经符号AI

工具与示例:

工具: SHAP, LIME, InterpretML
示例: DeepSeek R-1, Grok 3, Qwen 3

应用: 对话系统透明性, 医疗影像诊断

挑战: 复杂模型解释困难, 计算成本

8.7 价值观对齐模块

保护对象: NLP, 推荐系统
作用: 确保模型输出符合人类伦理。
核心技术:

RLHF
宪法AI
伦理约束

工具与示例:

工具: TRL, Anthropic Constitution
示例: Claude 3.7, Grok 3

应用: 对话机器人, 内容推荐

挑战: 价值观多样性, 过度约束

8.8 伦理审计模块

保护对象: 所有核心技术（ML, NLP, CV, RL, 推荐系统, 时间序列分析）
作用: 评估技术合规性，确保可信赖。
核心技术:

审计框架
风险评估
合规监控

工具与示例:

工具: Model Cards, AI Fairness 360
示例: xAI API, Claude 3.7, DeepSeek R-1

应用: 企业AI部署, 公共政策分析

挑战: 全球标准不统一, 审计成本

写到最后

有了大的概念以后，再回首AI是不是感觉没有那么神秘了，当然AI领域的知识远不是这张图能够概述的，后面我们将一点点拆解其中的知识来分享学习。

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