1. 掌握全球AI技術發(fā)展的脈絡和未來方向，提升對技術革新及其商業(yè)影響的敏感度，達到能夠預見并利用AI技術變革為企業(yè)帶來新機遇的目標；

2. 掌握AI大模型如何推動產(chǎn)業(yè)升級及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的機制，提升對企業(yè)內(nèi)外部AI應用的理解力，學習AI大模型重構(gòu)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的雙向邏輯（AI產(chǎn)業(yè)化+產(chǎn)業(yè)AI化）；

3. 掌握構(gòu)建企業(yè)AI價值鏈地圖和制定行業(yè)落地圖譜的方法，提升將抽象概念轉(zhuǎn)化為具體實施計劃的能力，達到有效規(guī)劃企業(yè)AI發(fā)展路徑，并加速AI在特定行業(yè)的落地實踐的目的；

4. 破解AI落地深水區(qū)的核心挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)、算力、組織協(xié)同），掌握克服這些障礙的有效策略和技術手段，提升解決復雜問題和推動項目成功的實操能力，確保項目的順利推進。

第一講：AI趨勢洞察——技術演進與產(chǎn)業(yè)變局

一、技術演進圖譜

1. 技術演進的整體概覽：三級進階和四大核心技術

1）發(fā)展三階段：決策式AI-生成式AI-具身智能

2）四大核心技術：大模型、多模態(tài)、智能體、邊緣計算

2. 決策式AI到生成式AI

3. 從生成式AI到具身智能

二、產(chǎn)業(yè)變革邏輯

1. AI產(chǎn)業(yè)化及其行動實踐

1）算力：國產(chǎn)化率低與“算力荒”矛盾

2）數(shù)據(jù)：量大質(zhì)低與有效供給不足

3）算法：基礎原創(chuàng)性弱與“套殼”現(xiàn)象

2. 產(chǎn)業(yè)AI化及其行動實踐

1）場景功能應用：跨行業(yè)通用化部署

2）垂直領域應用：醫(yī)療、金融等行業(yè)大模型落地

案例分析：商湯科技“AI大模型+智能體”全棧技術攻堅與產(chǎn)業(yè)落地實踐

三、AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢

1. AGI技術突破與演進

1）self-play RL強化學習范式突破

2）多模態(tài)統(tǒng)一技術演進

3）超級智能體能力躍遷

2. 應用場景爆發(fā)式滲透

1）AI原生應用閉環(huán)服務崛起

2）傳統(tǒng)應用AI化生存戰(zhàn)

3）IP生態(tài)全鏈條智能升級

4）智能硬件場景閉環(huán)落地

3. 企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型深水區(qū)

1）行業(yè)大模型催生“智能鏈主”

2）專有數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)營差異化

3）人機協(xié)同組織體系重構(gòu)

實戰(zhàn)演練：運用《AI價值鏈定位羅盤》，完成企業(yè)AI能力診斷與價值路徑規(guī)劃。

第二講：行業(yè)應用圖譜——AI賦能的五大場景

一、制造行業(yè)

1. 預測維護技術路徑

1）數(shù)據(jù)采集層：部署工業(yè)傳感器網(wǎng)絡

2）模型訓練層：開發(fā)LSTM時序預測模型

3）部署驗證層：通過數(shù)字孿生平臺實現(xiàn)虛實聯(lián)動調(diào)試

案例：三一重工「蜂鳥盒子」預測性維護（技術架構(gòu)：邊緣計算+5G實時回傳）

2. 工業(yè)大模型應用

1）模型選型：基于Transformer架構(gòu)開發(fā)垂直領域大模型

2）訓練優(yōu)化：融合設備日志、工藝參數(shù)、專家經(jīng)驗多模態(tài)數(shù)據(jù)

3）部署策略：通過聯(lián)邦學習實現(xiàn)跨工廠知識共享
案例：西門子MindSphere數(shù)字孿生（虛實映射→實時優(yōu)化→自主決策）

二、金融行業(yè)

1. 智能投顧算法架構(gòu)

1）用戶畫像構(gòu)建：整合資產(chǎn)/風險偏好/生命周期三維標簽

2）策略生成層：蒙特卡洛模擬+多目標優(yōu)化算法

3）動態(tài)調(diào)倉機制：基于市場情緒指數(shù)實時調(diào)整組合

2. 風控模型優(yōu)化路徑

1）特征工程：構(gòu)建反欺詐關聯(lián)圖譜

2）模型迭代：采用對抗生成網(wǎng)絡增強樣本均衡性

3）決策解釋：開發(fā)SHAP值可視化風控報告系統(tǒng)

案例：平安銀行AI客服（技術亮點：情感分析+多輪對話管理）

三、醫(yī)療行業(yè)

1. 醫(yī)療影像AI分析

1）數(shù)據(jù)治理：建立DICOM標準影像數(shù)據(jù)庫

2）算法開發(fā)：采用3D-CNN架構(gòu)訓練病灶分割模型

3）臨床驗證：通過ROC曲線評估敏感性與特異性

2. AI加速藥物發(fā)現(xiàn)

1）靶點篩選：構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用知識圖譜

2）分子生成：應用強化學習優(yōu)化化合物設計

3）虛擬試驗：開發(fā)分子動力學模擬平臺

案例：北京協(xié)和醫(yī)院AI病理分析（技術突破：全切片掃描+細胞級識別）

四、零售行業(yè)

1. 個性化推薦算法

1）特征工程：構(gòu)建用戶-商品超圖關系網(wǎng)絡

2）算法融合：協(xié)同過濾+深度學習+知識圖譜多模型集成

3）實時更新：開發(fā)流式計算框架

2. 供應鏈智能調(diào)度

1）需求預測：融合天氣/輿情/歷史銷量多源數(shù)據(jù)

2）路徑優(yōu)化：開發(fā)混合整數(shù)規(guī)劃算法

3）異常處置：構(gòu)建供應鏈風險預警知識庫

案例：字節(jié)跳動智能營銷（技術架構(gòu)：大規(guī)模分布式推薦系統(tǒng)）

五、政府行業(yè)

1. 智慧政務流程再造

1）服務集成：開發(fā)“一網(wǎng)通辦”統(tǒng)一入口

2）智能預審：部署NLP材料審查引擎

3）效能監(jiān)察：建立政務服務“好差評”實時監(jiān)測系統(tǒng)

2. 城市治理AI決策

1）數(shù)據(jù)融合：構(gòu)建城市運行指標知識圖譜

2）模擬推演：開發(fā)基于Agent的復雜系統(tǒng)仿真平臺

3）應急響應：部署強化學習動態(tài)資源調(diào)度模型

案例：某城市城市大腦建設（城市級數(shù)據(jù)中臺+AI決策引擎）

演練：繪制行業(yè)AI落地圖譜（要點：需求診斷→技術選型→路徑設計→風險管控）

第三講：落地方法論——從戰(zhàn)略到執(zhí)行

一、戰(zhàn)略規(guī)劃：低成本試錯，高價值突圍

1. AI成熟度自檢（麥肯錫L1-L5模型）

1）組織跨部門評估小組（技術/業(yè)務/戰(zhàn)略部門1:1:1配比）

2）對照L1(認知)-L5(重塑)五級指標開展差距分析

3）使用《AI成熟度快速診斷表》量化評分

4）繪制“現(xiàn)狀能力雷達圖”與“目標熱力圖”

工具：麥肯錫L1-L5模型、《AI成熟度快速診斷表》

2. 資源分配：算力、數(shù)據(jù)、人才

1）算力部署

a短期租用云算力（評估AWS/GCP/Ali云成本模型）

b中期建設混合云架構(gòu)（如特斯拉彈性算力池）

c長期布局邊緣計算節(jié)點

2）數(shù)據(jù)治理

a.建立企業(yè)數(shù)據(jù)湖架構(gòu)

b.實施數(shù)據(jù)清洗SOP

c.搭建聯(lián)邦學習沙箱環(huán)境（如微眾銀行FATE框架）

工具：Trifacta數(shù)據(jù)準備平臺

3）人才建設

a.內(nèi)部AI特戰(zhàn)隊選拔標準（技術/業(yè)務/變革三類人才配比4:3:3）

b.外部專家引入路徑（高校聯(lián)合實驗室/技術供應商駐場）

c.全員AI素養(yǎng)提升計劃（參考微軟AI School課程體系）

案例：廣聯(lián)達“三步走”戰(zhàn)略

二、場景攻堅：從“盆景”到“森林”

1. 價值-可行性矩陣（縱軸價值度、橫軸可行性）

1）腦暴產(chǎn)出30+潛在場景（應用六頂思考帽工具）

2）按價值/可行性雙維度打分（工具：Trello場景看板）

3）鎖定“高價值-高可行”黃金象限

2. 最小可行產(chǎn)品（MVP）設計

1）場景聚焦：選擇單點業(yè)務流（如客服質(zhì)檢→智能工單）

2）功能拆解：剝離非核心功能

3）快速驗證：搭建低代碼原型

4）迭代升級：AB測試數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化

演練：制定企業(yè)AI場景優(yōu)先級清單

三、組織激活：避開“上熱中溫下冷”陷阱

1. 人機協(xié)同流程設計

1）現(xiàn)有流程斷點診斷

2）智能節(jié)點植入（RPA+AI決策點設計）

3）角色權限重定義

4）異常處理機制建設

5）持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)（設置每月流程健康度檢查）

2. 技能重塑：三層能力模型

1）管理層：AI戰(zhàn)略決策力

2）中層：AI-業(yè)務翻譯力

3）基層：AI工具應用力

案例：微軟“AI全員培訓計劃”（培訓階梯課程設置：AI基礎認知→部門專項應用→跨領域創(chuàng)新）

第四講：挑戰(zhàn)與未來——跨越AI落地深水區(qū)

一、核心挑戰(zhàn)應對

挑戰(zhàn)一：數(shù)據(jù)困境

應對措施：

1）數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點：建立企業(yè)數(shù)據(jù)地圖

2）分級保護機制：按敏感度實施四級加密

3）聯(lián)邦學習部署：橫向（跨企業(yè)）/縱向（跨部門）聯(lián)邦架構(gòu)設計

4）合規(guī)審計：嵌入GDPR/DSMM合規(guī)檢查點

挑戰(zhàn)二：算力成本優(yōu)化

應對措施：

1）硬件層：采用混合精度訓練

2）算法層：實施模型壓縮

3）架構(gòu)層：構(gòu)建動態(tài)資源調(diào)度系統(tǒng)

挑戰(zhàn)三：組織協(xié)同壁壘

應對措施：

1）建立AI轉(zhuǎn)型辦公室（COE+業(yè)務單元BP雙線機制）

2）設計協(xié)同激勵方案（技術/業(yè)務部門KPI互鎖）

3）導入敏捷協(xié)作機制（參考Spotify敏捷部落模型）

案例：國家電網(wǎng)AI節(jié)能調(diào)度

二、前沿趨勢展望

1. 物理AI：人形機器人集群

2. 超級應用：AI Agent重構(gòu)操作系統(tǒng)

3. 生態(tài)共生：AI大模型與產(chǎn)業(yè)知識融合

演練：國內(nèi)企業(yè)普遍面臨“AI技術高期待與落地低效能”的剪刀差困境，如何運用《AI產(chǎn)業(yè)躍遷羅盤》，在6-18個月內(nèi)完成“戰(zhàn)略校準→場景爆破→組織進化”三級跳，實現(xiàn)從“試點盆景”到“生態(tài)雨林”的質(zhì)變突破？

《AI產(chǎn)業(yè)躍遷羅盤》使用指南：

1）戰(zhàn)略校準：PESTEL+SWOT雙維定位

2）場景爆破：應用TRIZ矛盾矩陣選擇突破點

3）組織進化：設計組織韌性指數(shù)（ORI）評估模型