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

2. 掌握AI大模型如何推動產業升級及傳統產業智能化轉型的機制，提升對企業內外部AI應用的理解力，學習AI大模型重構產業生態的雙向邏輯（AI產業化+產業AI化）；

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

4. 破解AI落地深水區的核心挑戰（數據、算力、組織協同），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——技術演進與產業變局

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、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、產業變革邏輯

1. AI產業化及其行動實踐

1）算力：國產化率低與“算力荒”矛盾

2）數據：量大質低與有效供給不足

3）算法：基礎原創性弱與“套殼”現象

2. 產業AI化及其行動實踐

1）場景功能應用：跨行業通用化部署

2）垂直領域應用：醫療、金融等行業大模型落地

案例分析：商湯科技“AI大模型+智能體”全棧技術攻堅與產業落地實踐

三、AI產業發展十大趨勢

1. AGI技術突破與演進

1）self-play RL強化學習范式突破

2）多模態統一技術演進

3）超級智能體能力躍遷

2. 應用場景爆發式滲透

1）AI原生應用閉環服務崛起

2）傳統應用AI化生存戰

3）IP生態全鏈條智能升級

4）智能硬件場景閉環落地

3. 企業智能化轉型深水區

1）行業大模型催生“智能鏈主”

2）專有數據驅動經營差異化

3）人機協同組織體系重構

實戰演練：運用《AI價值鏈定位羅盤》，完成企業AI能力診斷與價值路徑規劃。

第二講：行業應用圖譜——AI賦能的五大場景

一、制造行業

1. 預測維護技術路徑

1）數據采集層：部署工業傳感器網絡

2）模型訓練層：開發LSTM時序預測模型

3）部署驗證層：通過數字孿生平臺實現虛實聯動調試

案例：三一重工「蜂鳥盒子」預測性維護（技術架構：邊緣計算+5G實時回傳）

2. 工業大模型應用

1）模型選型：基于Transformer架構開發垂直領域大模型

2）訓練優化：融合設備日志、工藝參數、專家經驗多模態數據

3）部署策略：通過聯邦學習實現跨工廠知識共享
案例：西門子MindSphere數字孿生（虛實映射→實時優化→自主決策）

二、金融行業

1. 智能投顧算法架構

1）用戶畫像構建：整合資產/風險偏好/生命周期三維標簽

2）策略生成層：蒙特卡洛模擬+多目標優化算法

3）動態調倉機制：基于市場情緒指數實時調整組合

2. 風控模型優化路徑

1）特征工程：構建反欺詐關聯圖譜

2）模型迭代：采用對抗生成網絡增強樣本均衡性

3）決策解釋：開發SHAP值可視化風控報告系統

案例：平安銀行AI客服（技術亮點：情感分析+多輪對話管理）

三、醫療行業

1. 醫療影像AI分析

1）數據治理：建立DICOM標準影像數據庫

2）算法開發：采用3D-CNN架構訓練病灶分割模型

3）臨床驗證：通過ROC曲線評估敏感性與特異性

2. AI加速藥物發現

1）靶點篩選：構建蛋白質相互作用知識圖譜

2）分子生成：應用強化學習優化化合物設計

3）虛擬試驗：開發分子動力學模擬平臺

案例：北京協和醫院AI病理分析（技術突破：全切片掃描+細胞級識別）

四、零售行業

1. 個性化推薦算法

1）特征工程：構建用戶-商品超圖關系網絡

2）算法融合：協同過濾+深度學習+知識圖譜多模型集成

3）實時更新：開發流式計算框架

2. 供應鏈智能調度

1）需求預測：融合天氣/輿情/歷史銷量多源數據

2）路徑優化：開發混合整數規劃算法

3）異常處置：構建供應鏈風險預警知識庫

案例：字節跳動智能營銷（技術架構：大規模分布式推薦系統）

五、政府行業

1. 智慧政務流程再造

1）服務集成：開發“一網通辦”統一入口

2）智能預審：部署NLP材料審查引擎

3）效能監察：建立政務服務“好差評”實時監測系統

2. 城市治理AI決策

1）數據融合：構建城市運行指標知識圖譜

2）模擬推演：開發基于Agent的復雜系統仿真平臺

3）應急響應：部署強化學習動態資源調度模型

案例：某城市城市大腦建設（城市級數據中臺+AI決策引擎）

演練：繪制行業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——從戰略到執行

一、戰略規劃：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/業務/戰略部門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、數據、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（如特斯拉彈性算力池）

c長期布局邊緣計算節點

2）數據治理

a.建立企業數據湖架構

b.實施數據清洗SOP

c.搭建聯邦學習沙箱環境（如微眾銀行FATE框架）

工具：Trifacta數據準備平臺

3）人才建設

a.內部AI特戰隊選拔標準（技術/業務/變革三類人才配比4:3:3）

b.外部專家引入路徑（高校聯合實驗室/技術供應商駐場）

c.全員AI素養提升計劃（參考微軟AI School課程體系）

案例：廣聯達“三步走”戰略

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. 最小可行產品（MVP）設計

1）場景聚焦：選擇單點業務流（如客服質檢→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測試數據驅動優化

演練：制定企業AI場景優先級清單

三、組織激活：避開“上熱中溫下冷”陷阱

1. 人機協同流程設計

1）現有流程斷點診斷

2）智能節點植入（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）持續優化閉環（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戰略決策力

2）中層：AI-業務翻譯力

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→跨領域創新）

第四講：挑戰與未來——跨越AI落地深水區

一、核心挑戰應對

挑戰一：數據困境

應對措施：

1）數據資產盤點：建立企業數據地圖

2）分級保護機制：按敏感度實施四級加密

3）聯邦學習部署：橫向（跨企業）/縱向（跨部門）聯邦架構設計

4）合規審計：嵌入GDPR/DSMM合規檢查點

挑戰二：算力成本優化

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）架構層：構建動態資源調度系統

挑戰三：組織協同壁壘

應對措施：

1）建立AI轉型辦公室（COE+業務單元BP雙線機制）

2）設計協同激勵方案（技術/業務部門KPI互鎖）

3）導入敏捷協作機制（參考Spotify敏捷部落模型）

案例：國家電網AI節能調度

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重構操作系統

3. 生態共生：AI大模型與產業知識融合

演練：國內企業普遍面臨“AI技術高期待與落地低效能”的剪刀差困境，如何運用《AI產業躍遷羅盤》，在6-18個月內完成“戰略校準→場景爆破→組織進化”三級跳，實現從“試點盆景”到“生態雨林”的質變突破？

《AI產業躍遷羅盤》使用指南：

1）戰略校準：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（ORI）評估模型