我对 AI 的一点基础认识(一):AI 开发可以再分两层

写在前面 这是一篇"主观认识"系列的开篇。我是一个做了十年游戏 / 客户端开发的工程师,今年才开始认真碰 AI,水平大致在"能调 API、看得懂科普、论文还吃力"的初级阶段。 这个系列不追求严谨,也不打算教别人什么——只是把我自己对 AI 的一些粗浅但真实的认识记下来,既是梳理,也方便以后回看自己当时有多 naive。 第一篇,先聊一个对我来说很重要的"分法":把"AI 开发"再拆成两层。 一、AI 开发可以再分两层:算法侧 vs 应用侧 概念:我以前把"做 AI"想简单了 很长一段时间里,我默认"做 AI" ≈ “训练模型”。直到自己真上手去用 AI 做事,才发现这个词底下其实藏着两条几乎不相交的路: AI 算法(模型侧 / Algorithm side):研究怎么"造出那个会思考 / 会生成的东西本身"。它关心模型架构、训练、微调、推理优化、底层框架(PyTorch / JAX 那一套)、数据和数学。这一侧的产出物是"模型 / 能力"。 AI 应用开发(工程侧 / Application side):拿到现成的、或别人微调好的模型,把它真正塞进产品和工作流里用起来。它关心 API 调用、Prompt 工程、RAG、Agent 编排、向量数据库、评估与线上监控。这一侧的产出物是"能用的功能 / 产品"。 🔧 技术校准(AI 专家视角):这个二分法在业界有对应的说法。研究 / 模型侧常叫 ML Research / Deep Learning;把模型落地成系统的那一侧,近年被 Chip Huyen 等人明确称为 AI Engineering,也叫 Applied ML / ML Engineering。需要注意:两层之间并没有一道墙——微调(fine-tuning)、MLOps、模型压缩这些恰好卡在中间,所以"算法"和"应用"更像光谱的两端,而不是非黑即白。 对比:两条路的难度维度根本不同 AI 算法(模型侧) AI 应用开发(工程侧) 像什么 科研:深、窄、靠硬功 工程:广、快、靠整合 核心门槛 懂模型、懂数学 / 系统 懂产品、懂怎么把模型用出价值 周期 长,迭代慢 短,能快速出 demo 我的位置 门外,只浅尝过 正在摸门 我自己是游戏 / 客户端工程师出身,天然更靠近应用侧:我不需要从零训一个大模型,但我能用"API + RAG"很快把一个知识库变成能对话的东西。一度我因此产生一种错觉——“原来我也能做 AI 了”。后来才意识到,我做的只是应用侧里很薄的一层。 ...

July 10, 2026 · 1 min

2026 下半年学习路线图

为什么要写这个 跨四个领域的并行学习,如果不把路线拆清楚,很容易陷入"什么都想学、什么都推进不动"的状态。这篇路线图不是一份完美计划,而是一张"此刻的自我定位地图"——知道自己站在哪里、下一站去哪里、哪些路暂时不走。 四个领域按目标性质可以粗分为两类:产出驱动型和基础建设型。Unity 自定义渲染管线、UE5 Steam 项目是"先做出东西来再说";GAMES101、OpenGL、机器学习课程则更偏向打基础——短期内不一定出成果,但决定你一年后能走多远。两类要并行,但节奏和验收标准不一样。 一、Unity:自定义渲染管线 目标 从写到跑通一个完整的 SRP(Scriptable Render Pipeline),理解渲染管线是怎么"串起来"的。 拆解 从 Built-in RP 切到 URP,先搞清楚 URP 的 Asset/Renderer/RenderPass 分层 手写一个最简单的自定义管线(不继承 URP,自己写 RenderPipeline 子类),跑通最基本的渲染 往管线里加自己的 Pass:后处理、自定义光照、G-buffer 输出 跟已有的 SRP 教程对标一下差异 这里容易翻车的是"一上来就想做大而全的管线"。正确的姿势是先跑通最简版本——一个能渲染纯色 Cuboid 的自定义管线已经值 60 分了,后面的 pass 是往里插的。 验收 Unity 场景里有一个物体是用你自己的自定义管线渲染的,能切回 Built-in 对比效果。时间不要拖超过两周。 二、UE5:第一个能上架 Steam 的项目 这个目标本身有歧义,需要先拆清楚——“能上架 Steam 程度"不等于"做一个惊天动地的大作”,而是:有完整循环(开始→游玩→结束)、没有崩溃级 bug、有商店页面的最小体量游戏。 方向建议 跟 Unity 的 SRP 学习不太一样——那个偏技术实验,这个偏产品交付。所以项目体量一定要小到能一个人 3-4 个月收尾。具体做什么我不替你做判断,但你心里要有数:如果是俯视角潜行、小型解谜、视觉小说这种 Scope,可行。如果是开放世界第三人称刷刷刷,这里大概率是坑。 技术要点 Gameplay Ability System 如果是目标项目的核心,值得现在就学 上架流程的坑不在游戏本身,在 Steamworks 接入、打包配置、商店图素材、Depot 上传——这些最好提前两周单独排时间 第一次上架建议走 Steam Direct,准备 100 USD 费用 误区 “先做个完整的 Demo 再考虑上架”——不是的。做一些核心玩法后就该跑一遍完整的打包和上架流程(用临时名字),确认这个链路没断,再回头完善内容。上架是另一个技能树,不是游戏开发的自然延伸。 ...

July 10, 2026 · 1 min