本文详细阐述AI大模型训练的全部过程，以企业营销为切入点，在经过长达6０天的时间训练出全国首个行业大模型产品并得到了具体应用和落地，在这个过程中学生马晓宇等付出大量的努力和心血，一次又一次梳理内容，分析逻辑架构，但这个时代就是千模大战的时代，时代的机遇属于每个企业。
背景—“AI时代下企业和教育的核心痛点”
以DEEPSEEK为代表的新一代通用蒸馏模型崛起，千行百业的营销发生巨大变革，这场变革不是商业模式的改变，而是底层逻辑的改变、流程的改变和组织的改变，史杰松认为营销业务AI、场景AI、人员AI、产品AI将成为企业的标配。但摆在现实中并不乐观，可能会遭遇以下痛点：
01AI-Powered Marketing Solutions
产品太多企业不知道如何选？
保守估算全球市面上的工具数量在500~1,000种之间（含免费和付费工具），比如： 
但问题是企业在特定行业和应用场景下如何匹配工具，并以最低廉的成本让工具在企业中发挥最大的效能，而不是把工具买到手后就打入“冷宫”，这造成企业人力和财力的巨大浪费，事实证明，企业最大的浪费是在工具软件和人力成本的浪费，有大量的企业尤其是生产型企业的工具软件与线下流程不匹配，久而久之就将软件闲置和搁置，所以如何依据企业业务流程动态调整AI营销策略适时找到工具进行落地是企业刚性需求也是“最后一公里”环节。
02AI-Powered Marketing Solutions
经验性员工离职无法有效交接？企业培训后无法落地？
生产型企业常有经验性强的员工离职后无法交接工作，主观上的意愿就差；再者，企业没有实现操作过程知识化，所以也没有沉淀出自己的知识库，同时在很多企业培训过程也有讲课时激情满满，但过后不了了知的情况，所以史杰松认为在AI时代，特别考验企业没有用AI前的基础，比如员工管理是不是知识化？过程能不能沉淀出相应的标准？这点极为重要，不然企业本身管理混乱这个时候再好的AI工具均无法得到效果。很滑稽的是，很多企业请管理咨询团队舍不得花钱，但他们的企业员工却天天浪费企业资源，因为不会有任何一名员工会心甘情愿地把自己的经验转化为知识并沉淀下来给到公司，所以这个时候“一把手”的执行力和认知就很重要，在企业管理过程中必须要有这个环节，不然企业永远不会训练出自己的私有大模型和垂类知识库，在山东某大型电力设备数字化转型项目中，史杰松将AI企业私有知识库与VR指引结合在一起，展现了无人指导”傻瓜式作业“，具体视频如下：
无独有偶，在营销实践中企业也可以使用虚拟数字人技术，实现数字人1：1的数字复刻，通过数字人+全息仓+知识库大模型实现特定场景的人机对话，这将改变了展示、培训、教育、广告等行业，以下是史杰松在上汽奥迪中具体的应用：
将AI营销大模型接入到数字人，运用营销行业专有知识库获取所需信息和知识问答，通过NLP技术对文本进行解析，利用语音合成技术将知识库的内容以语音的形式呈现给用户，以此与用户进行语音交互。实现数字员工为企业带来效益，为企业降本增效，还可以运用到AR等元宇宙技术，为文旅企业赋能；同时，为实体企业提供出海跨境直播，开辟企业第二增长曲线。
03AI-Powered Marketing Solutions
AI教育主导者和参与者缺少具体的抓手?
AI毫无疑问是学科创新和改革的方向，正如某公立大学商学院院长所讲“任何一门学科都需要一个专属的学生大模型”，史杰松在该院长达400天的教学实践中也证明了这一点，截止到2025年5月已完成了“一书”（AI商业教材）、“一课”（国家AI商业版权课）、“一模型”（AI营销应用大模型，本文所述）以及“一训练”（AI Agent训练平台），以下图是第一批训练开发人员：
在具体落地中也得到学校师生及领导的认可，在2025年4月将实际教学成果进行公开汇报，具体如：《“产教融合落实处，AI营销创新高”—史杰松与学生落地AI商业实践》，通过三批学生不断的验证事实证明产教融合，AI走进商科院校实现师生共创是一个成功的结果。
02
AI商业是如何训练出来的
“春江水暖鸭先知”史杰松老师团队基于LLM大语言模型的开发基础上，在近乎96天的酝酿下，全国第一个AI商业垂类大模型并在全国营销领域率先做出一个新的试点，从“大数据+营销”向“AI+营销”模式转变。在营销领域，基础大模型与垂类多模态大模型具有显著的应用适配性，能够有效解决各类复杂问题及个性的问题，从0到1的过程整体如下：
营销领域范畴的广泛性决定了难以依赖单一的通用大模型来全面、精准地解决所有问题。将基础大模型的广泛通用性与垂类多模态大模型的专业针对性相结合，才能充分满足营销领域复杂多样的需求，为营销活动提供全面、高效、精准的支持。基于此，AI营销垂类大模型以行业内先进LLM为"AI基座"，再灌输营销行业领域知识，通过LLM大语言模型进行优化和训练，训练过程分为增量预训练、指令微调、RLHF等，无疑是行业内最优秀的垂直模型。
AI营销垂类大模型以Meta LLM大语言模型为底层逻辑，用AI理解搜索、分析意图，进行AI计算分析，构建的一个知识检索阅读的营销垂类模型。与通用语言模型相比（比如豆包、KIMI和DeepSeek），AI营销垂直大模型更专注于营销领域的知识和技能，具备更高的领域专业性和实用性，以期在不同的营销场景下解决不同营销工具的使用问题。在实践中发现数据质量极其重要，数据是垂类大模型的核心壁垒，数据投喂与哺育孩童并无差异，投喂的质量最终决定模型的“智商”，史杰松老师团队在数据方面做了大量工作，用近96天时间，整理市场上主流营销工具，总计465个营销工具，4365个节点，包括数字运营支撑、数字化推广、数字化渠道、数字化品牌营销、行业数字解决方案和AI营销等主要营销应用场景，以工具应用场景为主要区分标准，功能为次要区分标准，构建数字化AI营销大脑思维导图如下所示：
当然除了以构建专有知识库的形式将工具网址、使用说明、产品白皮书以及行业内先进论文进行投喂，与此同时史杰松团队现在还开发多模态的内容，比如视频等，最终实现类似于奔驰二手线上交互式体验的结果，具体如下：
在这个过程中不难总结出，一个正确的企业私有大模型应用于企业、教育、客服或展厅的步骤是相同的，共有5步：
01AI-Powered Marketing Solutions
数据准备与清洗
首先，需要收集和整理用于训练知识库的数据。这些数据可以是具体的工具、企业内部的知识文档、行业报告、用户手册等。在数据准备阶段，需对数据进行清洗，包括去除重复项、过滤无效数据、纠正错误信息等，以确保数据的准确性和一致性；
02AI-Powered Marketing Solutions知识库构建
构建知识库后，将知识文档、行业报告、用户手册等信息进行上传，对文档信息进行手动标注和分类，结合RAG技术提升问答系统的精准度和智能化水平；
03AI-Powered Marketing Solutions
模型微调与训练
使用Meta LLM大语言模型进行开放域数据与私有数据混合训练、提示词优化和效果评估与调优，以避免出现AI幻觉；
事实证明DeepSeek在2025年开始已出现了AI幻觉，这个与其投喂的语料有很大关系，因为一个公有大模型一旦接入了外面信息（尤其是百家号、搜狐号等自媒体）相当于”在垃圾堆里找吃的“所以给出的内容极为不准确，属于一本正经的说谎话，因此垂类模型和私有模型的优势就突显出来了。
04AI-Power Marketing Solutions
知识库部署
将训练好的知识库部署到本地服务器或云平台，部署完成后，可以通过API调用或直接使用知识库构建AI助手、客服系统等垂类知识大脑；
05AI-Power Marketing Solutions
持续优化与维护
知识库需要定期更新和维护，以确保其内容的时效性和准确性，可以通过人工审核或自动化工具实现，这个部分往往对企业没有引入AI之前的执行力有一定的要求，在史杰松部署的AI私有大模型的过程中，企业一般都认为已经一步到位，以后只有获取，没有投喂更多新的知识，所以后期的使用效果一定会非常的糟糕，因此所有的AI的背后一定是一种组织行为，而组织的背后一定是“一把手工程”。
03
AI营销垂类大模型的应用效果
2025年是“千模大战”的时代，通用大语言模型已然无法深度解决行业问题，而谁能解决行业痛点的“最后一公里”谁将成“王”，而深度了解企业应用场景，本着场景为“王”，应用为“王”的目的，为了解决行业痛点，为了解决这最后一公里的问题，在史杰松老师团队的共同努力下，开发了国内第一个营销垂类大语言模型，以期在不同应用场景解决不同营销工具的使用，真正实现“端到端”，将使用端到工具端打通，做到为行业赋能，为企业赋能。同时，陈世涛全程把控AI营销垂类大模型从信息收集、筛选、投喂、调试再到底层技术、模型搭建、网站构建等全链路流程，最终呈现出AI营销垂类大模型，历经从0到1，从无到有，从雏形到成品，并以视频的形式呈现：
然而不管是AI的“赋能者”还是“被赋能者”，最核心需要关注的只有AI能解决多少行业痛点？这是科技发展的核心，也是AI技术最本质的价值。通用大模型可以在100个场景中，解决70%-80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求。而相较于KIMI、豆包等通用开源大语言模型，营销垂类大模型作为扎根行业痛点的“最后一公里”，则显得“专业”很多，通过以下问题进行对比分析，用实际效果来证明，营销垂类大模型基于LLM大语言模型是如何给出行业解决方案、企业营销案例和营销工具赋能，真正实现“三有”：有图，有案例，还有行业的解决方案；与通用大模型相比具有无与伦比的优越性：
问题一：如何进行门店引流，吸引更多人进店消费？
▼ AI营销垂类大模型回答
▼ 豆包.ai回答
▼ DeepSeek回答
总结示例问题一：通过对比三个不同模型回答的门店引流方案，分别相较于豆包、DEEPSEEK，毫无疑问AI营销垂类大模型具有无与伦比的优越性。无论是“AI赋能者”还是“被AI赋能者”，其核心价值都在于能否为行业解决痛点问题。而较之于豆包的泛泛而谈和DeepSeek的通用“打法”，AI营销垂类大模型则专业许多，更多定制化方案，不仅提供具体的工具，还提供相对应的应用场景，更重要的是为痛点行业带来解决方案。对于工具方面，垂类模型给出有赞、企迈等数字化软件，同时，还给出微信、企业微信、微信公众号以及视频号、小程序广告等一整套私域客户沉淀的营销闭环方法，以引流、拉新、裂变、留存这一整套新媒体营销方法，为门店带来线上与线下流量，较于DEEPSEEK针对于餐饮、零售、美业等小范围营销推广，AI营销垂类大语言模型则倾向于赋能企业营销全链路，从公域到私域的全流程转化，为企业带来更加精准的客资。
问题二：我做医药行业的，我想要做私域直播怎么办？
▼ AI营销垂类大模型
▼ 豆包.ai回答
▼ DeepSeek回答
总结示例问题二：针对于如何做医药行业，许多人或许会想到向医院、药店做推广，但实际情况远不止如此。同样的，如何做私域直播，如何将医药搬到线上，许多行业内人士或许会为此苦恼。同样将这些问题抛给人工智能，营销垂类大模型与豆包、DEEPSEEK的回答又会有什么不同？很明显，营销垂类大模型受过“专业训练”，回答的内容无法脱离当下趋势—“和AI营销”，是当下能为企业带来最大利润的营销方式，比如使用诺云直播进行私域直播，可以降低直播间被封的风险，同时，更大程度上与用户进行互动，以及通过二维码，将公域用户转到私域，引入企业SAAS系统对私域用户进行管理，用音量带动声量，再将声量转化为销量，将用户转化为更加精准的客资；相较于豆包与DEEPSEEK，豆包则显得空泛，说的都是“有用的废话”，无法落地，针对于当下企业注重于实际落地，根本无法拿到结果；而DEEPSEEK给出的方案则显得好很多，但与垂类大模型相比仍然显得十分落后，相当于鸟铳与火枪之间的差距，无法在当下营销狂热的时代为企业提高竞争力。
问题三：我有很多数据，我不知道怎么整理和决策怎么办？
▼ AI营销垂类大模型回答
▼ 豆包.ai回答
▼ DeepSeek回答
总结问题示例三：对于数据整理，如何更加直观的进行分析，毫无疑问是以数据的形式进行分析。然而面对复杂的数据，在营销领域如何进行分析，如何分析能够为企业带来实际的效益，是每一位决策管理者面临的问题。AI营销垂类大模型针对于营销场景，提出通过ETL对数据进行清洗，确保数据的质量与准确性。同时，运用FineBI对数据进行即时查询，进行透视分析和大屏可视化；运用Tableau提供灵活的AI驱动分析功能，帮助用户发现隐藏的洞察力。相较于豆包的内容空泛、工具缺失、场景通用，无法针对于某一特定应用场景解决问题，是又“空”又“泛”的内容。那么，豆包暂且不论，DEEPSEEK有一定营销场景应用能力，但相较于AI营销垂类大模型“又红又专”的模型来说，确实逊色很多。DEEPSEEK并非是针对于某一特定的营销场景，但只有根据场景来思考问题才能更加精准地解决问题。在当下，企业使用AI更加注重于“应用”和“场景”，而营销垂类大模型针对于特定的营销场景，深度解决营销痛点问题，恰好迎合企业实际需求，受到企业青睐。
