【课程研发背景】
随着生成式AI技术的浪潮席卷全球，以人工智能为代表的国产大模型取得了突破性进展，打破了技术垄断，为人工智能领域带来了“斯普特尼克时刻”般的震撼。企业正处在数字化转型的关键时期，迫切需要利用AI等前沿技术来提升效率、优化流程并驱动业务创新。本课程正是在此背景下研发，旨在帮助个人和企业系统性地理解人工智能的核心价值，掌握其应用方法，并探索其在工业、制造业等产业场景下的巨大潜力，将AI从一个“工具”转变为推动企业发展的核心“参谋”与“工程师”。
【课程主要内容】
本课程内容全面，从理论到实践，从个人应用到产业赋能，层层递进：
1.数字化转型的价值分析和方法论介绍
2.人工智能的历史与核心价值：
▪ 追溯人工智能的发展历程，理解大模型的底层逻辑。
▪ 剖析人工智能的技术创新、发展历程及其“涌现”能力，并与其他主流模型进行对比。
▪ 探讨人工智能带来的产业风口与战略价值。
3.产业赋能篇：
▪ 明确人工智能在工业企业中的适用边界与核心能力。
l提出企业应用AI的进阶之路：从知识获取（本地化部署与知识库结合）、业务流程贯通（Agent+工作流）到核心业务创新（知识挖掘与验证）。
▪ 将人工智能定位为企业的“AI参谋”和面向工艺、质量、设备等领域的“AI工程师”。
4.实战案例与未来展望：
▪ 通过客服机器人、ChatBI业务数据分析、精密装备制造质量管理、生产调度助理等多个真实案例，深入展示AI在产业中的具体应用。
l展望具身智能、人形机器人（以宝马工厂Figure02机器人为例）等AI的未来发展方向。
5.个人效率提升和练习：
▪ 讲解人工智能的部署与使用方法，掌握用好AI的三要素与六个能力层级。
▪ 聚焦职场办公的6类核心场景，学习如何利用“人工智能+拓展”范式成为效率达人。
▪ 通过学员根据“人工智能+”方法对各种常见AI工具的应用，输出本部门相关的专业分析报告，并由学员进行分享和讲师点评。
总结AI输出中常见的陷阱，帮助学员成为优秀的AI“指挥官”。
【课程收益】
通过本次课程学习，学员将获得以下三重价值：
1.对于个人：
▪ 提升AI技能：掌握人工智能的核心使用技巧，成为能驾驭AI的职场“效率达人”。
▪ 提高工作效率：能够利用AI辅助设计、分析数据、处理文档，显著提升个人工作产出和质量。
2.对于企业：
▪ 明确转型路径：获得企业引入和应用AI的清晰路线图，了解如何从知识库应用逐步走向业务自动化和核心创新。
▪ 发掘应用场景：通过丰富的行业案例，学习如何将人工智能应用于客服、数据分析、质量管理、生产调度等具体业务，实现降本增效。
▪ 培养AI人才：帮助企业员工建立AI思维，将AI视为解决问题的“参谋”和“工程师”，为企业智能化转型奠定人才基础。
3.对于战略：
▪ 把握技术前沿：不仅理解人工智能这一工具，更能洞察其背后的科技革命意义，把握人工智能的未来发展趋势。
▪ 启发创新思维：学习如何利用AI进行知识挖掘与创新验证，为企业的核心业务创新提供新思路。
【授课方式】现场面授+案例分析+视频演示+课堂互动。
【课程时间】课程1天共6小时。
【课程内容】
第1章 数字化转型的价值和实现方法论
1. 数字化转型的起源：从数字经济到数字化转型
2. 数字化和数字化转型的区别
3. 数字化转型的目标：提质增效和业务转型
4. 数字化转型的三步走：管理信息化、企业数字化、生态智能化
5.数字化转型之五转：转思想/转组织/转文化/转方法/转模式
6. 数字化转型的核心是数据驱动
7. 数字化转型实现过程中面临的挑战
8. 从传统工厂向智能工厂的演进路线
9.案例：西门子成都（SEWC）智能工厂的10年发展之路
10. 案例：国联工业互联网平台赋能建材行业
第2章 人工智能分类和决策式AI
1. 人工智能的发展历程和技术分类
2.决策式AI与生成式AI的对比
3. 光机电软一体化的工业AI质检
4.案例：施耐德电气AI产品缺陷分类
5. AI在工业现场机器人中的应用
6.案例：仓储自主移动机器人AMR、设备巡检机器人等应用
7. AI助力仪器仪表打开智能应用空间
8.案例：“表脸识别”技术低成本改造海量泛在仪表
第3章 生成式AI的原理和趋势
1. 大模型的底层逻辑：只是“像人类一样思考”
2.大模型的“顿悟”能力-“涌现”现象
3. 主流大模型介绍
4.基于Ollama在企业私有化部署DeepSeek及算力选择建议
5. 示例：大模型一体机的配置建议
6.私有化部署和在公有云上调用API的优缺点和选择
7.通过RAG或者微调让DeepSeek学会企业专有知识
8.如何选择RAG还是微调？
9.基于RAG的企业知识库构建和使用
10. RAG知识库安全权限的有效管理控制
11.基于ima助手的个人知识库构建和使用
第4章 大模型赋能产业发展
1. 大模型在工业企业中的适用边界与核心能力
2. 企业的大模型进阶之路：从知识获取到价值创新
3. 知识获取：大模型本地化部署与企业的专业知识库结合
4.业务流程贯通：Agent+工作流实现业务智能自动化
5. 大模型是企业面向工艺过程、制造质量、设备管理等领域的“AI工程师助理”
6. 核心业务创新：利用大模型进行知识挖掘和创新验证
7.案例：以Agent+知识库构建在线客服机器人
8.案例：使用自然语言对话通过ChatBI分析业务数据
9.案例：生产调度助理——大模型+APS
10. 企业用好大模型的4个建议
11. 展望未来的人工智能大模型发展：具身智能/人形机器人
12.案例：宝马工厂正在应用的Figure02机器人
第5章 人工智能应用演练：成为效率达人
1. 用好大模型的三要素和六个能力层级
2.个人应用AI的目标：成为专业领域的效率达人
3.大模型赋能职场办公的6类场景
4.赋能密码：大模型+专业应用=拓展职场应用范式
5. 大模型输出中常见的陷阱
6.学员练习：根据本部门的业务需求，使用相关AI工具组合生成工作报告
7.总结：用好AI的四个基础能力进化
授课老师
李铁军 前西门子中国MES行业总监
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
