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吴大有:AI赋能企业数字化转型

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AI赋能企业数字化转型课程大纲
一、课程背景  
1. 技术驱动变革  
  全球AI技术加速渗透,中国AI产业规模预计2027年突破万亿,垂直领域模型占比超70%。  
  企业面临效率提升、成本优化、全球化竞争等多重挑战,AI成为新质生产力核心驱动力。  
2. 行业转型需求  
  制造业、零售业、汽车等传统行业亟需通过AI实现智能化升级(如智能质检、供应链优化、用户个性化服务)。  
  出海企业需应对本地化适配、数据合规、多语言支持等复杂场景,AI技术提供差异化解决方案。  
3. 政策与生态支持  
  国家“十四五”规划强化AI与实体经济融合,地方政府推动产业智能化试点。  
  开源生态(如DeepSeek)与技术工具(如腾讯元宝)降低企业AI应用门槛。
二、课程目标  
1. 认知升级  
  理解AI技术层级(感知→认知→慧知)及核心能力(多模态交互、动态决策)。  
  掌握AI在研发、生产、供应链、营销等全链路的赋能场景与商业价值。  
2. 策略构建  
  学习企业AI转型路径:从试点到深化的三阶段模型(数据准备→场景落地→生态协同)。  
  制定符合行业特性的AI战略,平衡技术投入与业务收益。  
3. 实战能力  
  掌握低代码工具(如腾讯元宝)快速部署AI应用,实现业务流程自动化。  
  规避数据隐私、技术迭代等风险,建立合规治理体系。  
三、课程时长及交付形式:1天(6小时),理论讲解+行业案例+工具实操+分组研讨
四、课程大纲  
模块一:AI技术演进与企业转型机遇(1.5小时)  
1. 技术发展脉络  
  从OCR到生成式AI:解析感知→认知→慧知的技术跃迁。  
  中国AI产业图谱:309个备案模型聚焦制造、零售、金融等垂直领域。  
2. 转型核心价值  
  效率提升案例:AI质检单线年省120万人力,智能排产优化仓储成本15%。  
  新质生产力实践:康师傅全链路数字化、云鲸AI洗地机海外收入占比45%。  
模块二:行业场景拆解与解决方案设计(2小时)  
1. 智能制造场景  
  生产端:视觉大模型缺陷检测(准确率+40%)、数字孪生工厂远程运维。  
  供应链端:动态需求预测(库存积压降20%)、AI物流路径规划(成本-12%)。  
2. 零售与用户运营  
  智能推荐系统:亚马逊AI驱动年增300亿美元销售额。
  多语言内容生成:AI生成阿拉伯语营销视频,突破地域壁垒。  
3. 出海企业专项  
  合规管理:AI追踪碳排放(Crystal S.A.S案例)、宗教文化适配策略。  
  本地化工具:低代码平台快速部署多语言客服与智能选品系统。  
模块三:AI落地实施路径与工具实战(2小时)  
1. 三阶段转型模型  
  试点阶段:选择高价值场景(如质检/客服),部署AI中台打通ERP/MES数据。  
  推广阶段:全业务线扩展(智能排产、动态定价),目标效率提升20%+。  
  深化阶段:构建行业知识图谱,驱动产品创新与生态合作。  
2. 工具与团队搭建  
  低代码平台实战:腾讯元宝定制问答助手、DeepSeek开源模型训练。  
  组织变革:设立“AI训练师”角色,培养业务+技术复合型团队。
模块四:风险管理与未来趋势(0.5小时)
1. 风险应对  
  数据安全:分级权限+审计日志,满足《数据安全法》与GDPR要求。
  技术迭代:建立模型月度更新机制,引入多模态技术优化场景。  
2. 趋势前瞻  
  技术融合:AI+区块链实现供应链透明化,多模态AI赋能虚拟试衣/试驾。  
  竞争格局:生成式AI重构内容生产,中小企业借开源生态普惠出海。  
课程总结  
通过“技术认知-场景设计-组织适配”闭环,帮助企业构建数据驱动的智能决策体系,实现从局部优化到全局转型的跨越,最终形成“AI即业务”的核心竞争力。  

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