为什么要学易精系列课？
培训需求
本次培训面向公司内部技术骨干开展，为期 2 天，单日不少于 6 小时，采用高效工作坊学习模式。课程围绕大模型应用和建设、运营优化、具身智能、未来开发方向四大主题展开。
课程要求通过案例分析、方法讲解与实践演练，提升内部技术人员的 AI 应用与开发能力，并优先结合招商局集团大模型应用案例。
课程需突出港口业务中的实际应用价值，帮助学员掌握人工智能在港口业务中实践的必备技巧，而不是停留在泛化热点介绍层面。
课程需要体现讲师对行业特点的理解、领先的授课能力和丰富的实践经验，并在培训前 2 天与采购方沟通确认，支持印制成册。
培训收益
学员能够系统理解企业级 AI 技术应用的主流路径，明确大模型、运营优化、具身智能与未来 AI 方向之间的关系，并建立面向企业场景的技术认知框架。
学员能够结合招商局体系案例和港口业务场景，识别高价值 AI 应用机会，判断不同技术方向的适用条件、实施边界与落地重点。
学员能够掌握从业务问题识别、场景抽象、方案比较到试点设计的基本方法，理解优化算法、求解器、具身智能和大模型在企业中的不同角色与协同方式。
学员能够通过工作坊演练带走 AI 场景识别清单、港口运营优化建模画布、具身智能场景筛选表和企业 AI 路线图初稿，支持后续内部沟通和项目规划。
此次培训讲什么内容？
第一天上午 AI现状、行业案例与大模型应用建设
第一章 AI现状、趋势与企业应用判断框架
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：系统梳理当前 AI 技术格局、热点应用方向、多模态与 Agent 趋势，以及企业在引入 AI 时常见的判断误区。
▪ 本章产生价值（WHY）：帮助技术骨干先建立一套清晰的全景认知框架，避免将课程后续内容割裂理解为几个孤立热点。
▪ 要点：分析 AI 现状、技术演进路径、企业常见应用模式和未来 1 到 2 年值得关注的发展方向。
▪ 输出：形成企业 AI 技术现状认知图谱和趋势观察清单。
第二章 招商局体系大模型应用与企业建设路径
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：结合招商局体系大模型公开案例，讲解企业大模型应用从知识接入、场景选择、流程嵌入到应用建设的关键步骤。
▪ 本章产生价值（WHY）：让学员理解企业级大模型应用的重点不是单纯模型能力，而是集团知识、业务流程和应用场景的融合设计。
▪ 要点：拆解大模型应用建设中的场景优先级、组织协同、知识治理和实施边界。
▪ 输出：形成企业大模型应用建设框架和场景优先级排序表。
第一天下午 运营优化、算法基础与求解器应用
第一章 港口运营优化问题识别与算法基础
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：围绕港口调度、堆场资源配置、作业协同和路径安排等典型业务，讲解如何把业务问题抽象成优化问题。
▪ 本章产生价值（WHY）：让学员理解运营优化不是脱离业务的数学专题，而是企业提升效率、成本和协同质量的重要技术抓手。
▪ 要点：讲解目标函数、约束条件、多目标平衡和经典优化算法的基础思路。
▪ 输出：形成港口运营优化问题拆解表和建模画布初稿。
第二章 求解器原理、选型与场景化应用
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：讲解求解器的基本原理、常见类别、典型使用流程，以及在港口运营优化中的应用方式。
▪ 本章产生价值（WHY）：帮助学员从“知道算法”进一步走到“知道如何求解、如何解释结果、如何判断可落地性”的层面。
▪ 要点：说明 OR-Tools、Gurobi 等公开技术底座在建模求解、结果评估和业务解释中的作用。
▪ 输出：形成求解器选型对照表和港口优化方案解释模板。
第二天上午 具身智能高价值场景与港口业务实践
第一章 具身智能的概念边界与高价值场景识别
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：从具身智能的能力边界出发，分析其与传统自动化、视觉识别和智能机器人方案的区别，并识别高价值应用场景。
▪ 本章产生价值（WHY）：让学员能够判断具身智能“值不值得做、从哪里做起、适不适合本企业”，避免被概念热度牵着走。
▪ 要点：围绕高危险、高重复、高强度、标准化程度高的业务环节分析适配性。
▪ 输出：形成具身智能高价值场景筛选清单。
第二章 港口具身智能案例与导入路径设计
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：结合港口具身智能公开案例，讲解查验、巡检、辅助作业等场景中的应用方式、收益逻辑和实施约束。
▪ 本章产生价值（WHY）：帮助学员把具身智能从技术热点转化为可讨论、可评估、可规划的业务专项方向。
▪ 要点：分析场景价值、软硬件协同、现场流程改造和试点导入路径。
▪ 输出：形成港口具身智能试点导入路径图。
第二天下午 热点应用、经典案例与企业行动工作坊
第一章 热点应用与经典案例实践方案分享
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：回到企业技术团队最关心的问题，系统梳理 AI 热点应用、跨行业代表案例和适合本企业借鉴的方法路径。
▪ 本章产生价值（WHY）：让学员将前面三大模块的知识与更多实践方案连接起来，形成更全面的技术判断和项目设计视角。
▪ 要点：分享典型案例中的价值识别、试点方式、组织协同和成败关键因素。
▪ 输出：形成企业 AI 热点应用机会清单。
第二章 企业 AI 路线图工作坊与成果共创
▪ 本章重点聚焦（WHAT）：组织学员分组完成“AI 场景识别清单、港口运营优化建模画布、具身智能场景筛选表、企业 AI 路线图初稿”的共创演练。
▪ 本章产生价值（WHY）：使培训从知识输入转向成果产出，帮助企业在课程结束后保留可继续讨论和推进的行动基础。
▪ 要点：围绕场景价值、技术路径、实施优先级、试点条件和组织配合完成小组共创。
输出：形成工作坊成果汇报材料和企业 AI 行动建议初稿。
授课老师
曾涛 人工智能与数据分析实战教练
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
