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AI趨勢分析與產業應用

【課程編號】:NX45147

【課程名稱】:

AI趨勢分析與產業應用

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【所屬類別】:戰略管理培訓

【培訓課時】:1天

【課程關鍵字】:AI培訓,趨勢分析培訓

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課程背景:

人工智能正以前所未有的速度重構商業版圖,生成式AI技術被全球權威研究定義為“21世紀最顛覆性的生產力工具”。隨著近幾年來AI技術的進一步發展,我們已經從數字化轉型的“淺水區”逐步邁向“深水區”,轉型的戰略性、系統性和復雜性顯著增加。企業不僅需要在技術方面進行更深入的整合,還需要在頂層設計、組織結構、企業文化和業務模式上進行根本性的重塑――這樣才能真正觸及企業戰略和運營的核心。

當前AI產業化與產業AI化雙輪驅動趨勢顯著,而《2024埃森哲中國企業數字化轉型指數》研究報告表明,只有2%的企業能被成為是重塑者。當智能助手重構辦公流程、AI大模型顛覆傳統體系時,大量企業仍困于“三座大山”:數據分散、人才斷層、場景失焦。

本課程直擊“技術爆發與落地鴻溝”的核心矛盾,深度融合前沿趨勢洞察與行業實戰案例,系統拆解AI技術演進邏輯與商業融合路徑,為企業管理者提供“戰略定位-場景破局-價值閉環”的全周期行動框架,在智能革命中從“焦慮觀望者”升級為“順勢造浪者”,搶占新一輪產業變革的制勝權。

課程收益

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。

課程對象:

中高層管理者、業務核心骨干

課程方式:

理論講解+案例分析+實戰演練+互動答疑

?課程大綱:

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

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

焦老師

焦波老師 AI與數字化轉型實戰專家

? 多項專業級資質認證

高級生成式AI應用工程師(百度)

AIGC高級工程師(工信部)

高級工程師(上海市人社局)

數據治理工程師(DAMA China)

? 19年數字化轉型與AI應用實戰經驗

現任:上海國屬數科企業丨政府人工智能與數字化轉型咨詢顧問

曾任:金山辦公(上市公司)丨總裁室顧問、數字辦公部總監

曾任:麥肯錫(全球領先的管理咨詢公司)丨數字化轉型專家顧問

曾任:北高峰資本&坤湛科技丨聯合創始人/商業化和解決方案負責人

曾任:浩鯨云計算科技(全球領先的數字化技術提供商)丨解決方案總監

擅長領域:AI+辦公應用、數字化轉型、組織架構變革、解決方案架構……

? 跨行業AI轉型領航者,賦能20多家企業實現數字化轉型,實現千億級商業價值

——賦能AI辦公創新:為金山辦公設計“AI+協作”戰略新范式,促進市值突破2000億;

——賦能智能制造升級:為小米智能制造搭建協同辦公平臺,實現研發周期壓縮15%;

——賦能新零售轉型:為永輝超市實施全渠道體驗優化,優化庫存管理滯銷率降低18%;

——賦能智慧社區升級:為萬科集團打造AI社區平臺,物業運維成本降低30%;

——賦能數字政府建設:參與浙江、上海多地政府“三網”項目,促進政府數字化轉型;

——賦能智慧司法建設:為最高法構建AI“法律大腦”大模型,案件處理效率提升顯著;

——賦能運營商智慧運營:服務全球80多個國家100多家電信運營商,成功建設客服系統;

……

實戰經驗:

焦波老師擁有19年數字化轉型與AI應用實戰經驗,歷經CT、IT、DT發展并將其帶入產業,以其系統的架構思維、跨界的創新實踐,在數字化轉型與AI產業化融合領域形成獨特方法論,從頂層設計到場景落地,從生態構建到商業閉環,深度把握企業數字化轉型痛點與價值增長路徑,擅長定制“架構設計+場景創新+商業變現”三位一體的AI賦能解決方案。

? 智領轉型:“頂層架構設計+場景化智能中臺”,打造政府與企業數字化轉型標桿

——任職麥肯錫咨詢公司期間,作為大中華區引入的首位數字化總架構師,構建數字化轉型基礎框架體系,有效支撐多個政府、央國企、以及頭部民企數字化轉型成功落地,幫助客戶實現從戰略引領貫穿業務架構、組織架構、IT架構全面變革升級。

——任職金山辦公期間,構建“數字化+協作”第二發展曲線戰略,參與最高法“法律大腦”、北京經信局“私域大模型”等5個行業級AI解決方案設計,促進公司市值從800億到2000億跨越式增長,推動山東數字政府項目成果在3個省級單位復制推廣。

? AI產業化攻堅:“生態化運營+端到端商業閉環”,實現技術價值規模化變現

——在坤湛科技(高榕2000萬美金投資、阿布扎比8億美金LP)創業期間,搭建覆蓋“咨詢-規劃-建設-運營”的全周期團隊能力體系,打下國企/政府雙樣板工程,帶領團隊斬獲3億級戰略項目,實現AI解決方案在智能制造、政務等場景的商業化破冰。

——任職浩鯨云計算科技期間,從0到1搭建AI產品線,組建阿米巴模式實現商業化落地,建成公司首個全功能SaaS產品,創新設計co-branding聯合運營模式,帶動AI產品線累計營收突破10億元。

部分項目經驗:

服務企業名稱項目名稱項目內容項目成果

內蒙聯通智能客戶服務為客服中心建設智能熱線、在線服務,以及機器人外呼、預測式人工外呼能力人力成本降低50%,客戶體驗各指標綜合提升30%,FCR、AHT均大幅改善。

小米智能制造智能制造協同辦公平臺構建研發與生產協同系統,實現跨部門數據互通與流程優化研發周期縮短12%,賦能制造業安全與效率雙提升

永輝超市新零售數字化轉型優化到家/到店雙線融合模式,升級多端用戶體驗;AI驅動庫存管理與SKU優化用戶月活提升超20%,滯銷率降低18%,庫存周轉效率顯著改善

北京同仁堂全業態數字化升級構建數字中臺打造圍繞“人、貨、場”的全域數字化銷售和服務體系打造大健康領域數字化轉型標桿,實現傳統業務與現代科技深度融合

華潤集團數字化辦公體系重構重構OA系統與業務流程,推動全場景線上化協同運營效率提升15%,成為央國企數字化轉型典范

最高人民法院司法AI“法律大腦”建設開發法律文書自動生成、案例智能檢索等AI工具,覆蓋100+法院試點法官辦案效率提升20%,書記員事務性工作減少30%

萬科集團智慧社區AI平臺建設集成物聯網設備與AI算法,打造物業智能服務體系(報修/安防/能源管理等)業主滿意度達95%,物業運維成本降低30%,建立行業服務新標準

新加坡StarHub全渠道客戶聯絡中心產品建設電信對客服務系統,包含呼叫中心、多媒體客服、外呼營銷等通過智能化降低坐席人力成本30%,坐席提效50%。

盧森堡Post客戶接觸管理產品建設建立客戶接觸數字檔案,實現全渠道客戶360°畫像,提升客戶體驗賦能全渠道客戶服務體驗綜合指標提升20%以上。

印尼SmartFren下一代BSS全網升級電信業務支撐系統包括CRM、CC、Self-Service全網替換。支撐用戶量雙倍增長的系統承載容量和高可靠。

主講課程:

《政府數字化轉型實務》

《守正創新,構建業務增長第二曲線》

《領導者數字化轉型的深度思考與實踐》

《AI辦公革命:讓AI成為你的24小時效率搭檔》(DeepSeek版)

《AI加持下數字化轉型對于企業發展的“破與立”》

《AI時代下數據驅動運營管理》

《AI時代下制造業數字化轉型實務》

《AI趨勢與產業應用》

授課風格:

前瞻視野:融合政策趨勢、技術演進與商業邏輯,提供戰略洞察;

深度實戰:基于20+行業20年AI、數字化轉型實戰案例總結,拆解落地難點與破局點;

工具賦能:輸出AI、數字化實用示例、方法論工具模型、數據治理框架等實用工具包;

高互動性:采用沙盤推演、場景化實際操作演練,強化學員掌握和應用。

部分服務客戶:

阿里云、阿里淘寶、科大訊飛、金山辦公、平安集團、小米、永輝超市、星巴克、北京同仁堂、中國移動、中國聯通、中國電信、中國電子集團、華潤數科、上海市華建集團、深圳市特建發深信投、上海市數據局、北京市經信局、山東省大數據局、最高法及各地高院、青島市大數據發展管理局、銀川市大數據管理局、杭州市政采云、萬科、南京垠坤集團等

部分客戶評價:

“焦波老師是中國電子云在企業數字化辦公與AI融合領域的重要合作伙伴,在“數字CEC”戰略項目推進過程中,焦老師負責的數字化智慧辦公云解決方案為我們提供了從技術選型到跨部門協同的完整經驗,為我們在集團內推廣和全國市場拓展提供了重要方法支撐。”

——中國電子云 總裁 馬總

“在深圳深信投推進企業轉型升級戰略研討系列會議上,焦老師設計的《業務增長第二曲線》課程直擊傳統企業轉型痛點,他提出的‘AI+產業生態’重構思路,幫助我們快速鎖定數字化運營與新能源、大算力賽道的創新機會。

——深圳特區建發深信投 董事長 陳董

“焦老師從浩鯨時期孵化的AI產品線至今仍是公司重要營收來源,他開創的‘產品+品牌聯合’商業模式創新,為浩鯨科技在新產品的全球化拓展提供了重要方法。”

——浩鯨科技 董事長 鮑董

“在麥肯錫中國能力中心建設過程中,焦老師不僅輸出了系統化的數字化轉型能力框架,更通過實戰案例教學,顯著提升了團隊對數字化和AI技術商業化落地的認知深度,這種‘戰略+實操’雙驅動的培養模式極具價值。”

——麥肯錫 中國能力中心總監 戴總

“垠坤集團作為多元化產業集團,業務面綜合、復雜且周期長,焦老師設計的‘政策-技術-資本’三位一體推進模式,顯著縮短了項目從規劃到落地的周期,為集團聚焦主業核心與多元平衡發展提供了重要依據。”

——南京垠坤集團 執行總裁 沈總

“焦波是阿里云A100戰略中少有的‘懂技術、通行業、強執行’的專家,他主導的‘大集成,集大成’方法策略實現了阿里云能力與企業需求的精準對接,這種生態化思維正是行業稀缺資源。”

——阿里云 數字云運營總裁 楊總

“焦波不僅是技術領袖,更是團隊賦能者。在中興軟創期間,他創建的聯絡中心人工智能實驗組培養了為公司培養了一批人才,這種‘硬技術+軟文化’的結合,至今仍是公司人才體系的標桿。”

——中興軟創 人力資源總經理 金總

部分證書:

生成式AI應用工程師(高級)數據治理工程師(DAMA China)

AIGC高級工程師高級工程師

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