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人工智能正以前所未有的速度重構(gou)(gou)商業(ye)(ye)(ye)版圖,生成式(shi)AI技術(shu)被(bei)全(quan)球權(quan)威研究定義為“21世紀最顛(dian)覆(fu)性(xing)的生產力工具(ju)”。隨著(zhu)近幾年來(lai)AI技術(shu)的進一步發(fa)展,我們已經從(cong)數字化轉(zhuan)型的“淺水區”逐(zhu)步邁向“深(shen)水區”,轉(zhuan)型的戰略性(xing)、系(xi)統性(xing)和(he)(he)復雜性(xing)顯著(zhu)增加。企業(ye)(ye)(ye)不僅需要在技術(shu)方面進行更深(shen)入的整合,還需要在頂層設計、組織結構(gou)(gou)、企業(ye)(ye)(ye)文化和(he)(he)業(ye)(ye)(ye)務模(mo)式(shi)上進行根本性(xing)的重塑――這樣(yang)才能真正觸(chu)及企業(ye)(ye)(ye)戰略和(he)(he)運(yun)營(ying)的核心。
當前AI產業(ye)化(hua)與產業(ye)AI化(hua)雙輪(lun)驅動趨勢顯著,而(er)《2024埃(ai)森哲(zhe)中國企業(ye)數(shu)字化(hua)轉型(xing)指數(shu)》研究報(bao)告表(biao)明,只(zhi)有(you)2%的企業(ye)能(neng)(neng)被(bei)成為(wei)是(shi)重(zhong)塑者。當智能(neng)(neng)助手重(zhong)構辦公流程、AI大模型(xing)顛覆(fu)傳(chuan)統(tong)體系時,大量企業(ye)仍困于(yu)“三座大山”:數(shu)據分散、人(ren)才斷層、場景失焦。
本課(ke)程直擊“技(ji)術爆(bao)發與落地鴻溝(gou)”的核心矛盾,深度融合前(qian)沿趨勢(shi)洞(dong)察(cha)與行業(ye)實戰案(an)例,系(xi)統拆解AI技(ji)術演進(jin)邏輯與商業(ye)融合路徑(jing),為(wei)企業(ye)管理者提供“戰略(lve)定位-場景破局-價值(zhi)閉環”的全周期行動框(kuang)架,在智(zhi)能革命中(zhong)從“焦慮觀望者”升(sheng)級為(wei)“順勢(shi)造浪者”,搶占新(xin)一輪產業(ye)變革的制勝權。
1. 掌(zhang)握全球(qiu)AI技術發展的(de)脈絡(luo)和未來(lai)方(fang)向,提升(sheng)對技術革新(xin)及其商業影響的(de)敏感度,達到能夠預見并(bing)利用AI技術變革為企業帶來(lai)新(xin)機(ji)遇(yu)的(de)目(mu)標;
2. 掌握AI大(da)(da)模型如何推動產(chan)(chan)(chan)業(ye)(ye)升級及傳統產(chan)(chan)(chan)業(ye)(ye)智(zhi)能化(hua)(hua)轉型的機制,提升對企(qi)業(ye)(ye)內外部AI應用的理解力,學習AI大(da)(da)模型重(zhong)構產(chan)(chan)(chan)業(ye)(ye)生態(tai)的雙向邏輯(ji)(AI產(chan)(chan)(chan)業(ye)(ye)化(hua)(hua)+產(chan)(chan)(chan)業(ye)(ye)AI化(hua)(hua));
3. 掌(zhang)握構建(jian)企業(ye)(ye)AI價(jia)值(zhi)鏈地圖(tu)(tu)和制定行業(ye)(ye)落(luo)地圖(tu)(tu)譜的(de)方法(fa),提升將抽象概念轉化(hua)為具(ju)體實(shi)施計劃的(de)能(neng)力(li),達到有效規劃企業(ye)(ye)AI發展路徑(jing),并加速AI在特(te)定行業(ye)(ye)的(de)落(luo)地實(shi)踐的(de)目的(de);
4. 破(po)解(jie)AI落地深(shen)水區的(de)(de)核心(xin)挑(tiao)戰(數據、算力(li)、組織協同),掌(zhang)握克服這些障礙(ai)的(de)(de)有(you)效策略和技(ji)術手段,提升解(jie)決復雜問題和推動(dong)項(xiang)目(mu)成功(gong)的(de)(de)實(shi)操(cao)能力(li),確保項(xiang)目(mu)的(de)(de)順利(li)推進。
第一(yi)講(jiang):AI趨(qu)勢(shi)洞察——技術演(yan)進(jin)與產業變局(ju)
一、技術演(yan)進圖譜
1. 技術(shu)演(yan)進的整體概覽:三(san)級(ji)進階和(he)四大(da)核心技術(shu)
1)發展三(san)階段:決策式AI-生成式AI-具(ju)身智能
2)四(si)大(da)核心技術(shu):大(da)模型、多模態、智能體、邊緣計算
2. 決策式AI到生成式AI
3. 從(cong)生成式AI到具身智(zhi)能
二、產業變革邏輯
1. AI產業化及其(qi)行動實踐(jian)
1)算力:國產化率低(di)與“算力荒”矛盾(dun)
2)數據:量大質低(di)與(yu)有效供給不(bu)足
3)算法:基礎(chu)原創性弱與“套(tao)殼”現象
2. 產業AI化及其行(xing)動(dong)實踐
1)場景功能應(ying)用:跨行業通用化部(bu)署
2)垂直領域應(ying)用(yong):醫療、金融等行業大模型落地
案例(li)分(fen)析:商湯科技“AI大模型(xing)+智能體”全棧技術攻堅與(yu)產(chan)業落(luo)地實踐
三、AI產(chan)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(fan)式突破(po)
2)多(duo)模態統一技術演進
3)超(chao)級智能(neng)體能(neng)力躍遷
2. 應用場景爆發式滲透
1)AI原(yuan)生應用閉環服務崛起
2)傳統(tong)應用AI化生存戰(zhan)
3)IP生態全鏈條智(zhi)能升級(ji)
4)智能硬件場景閉環落地
3. 企業(ye)智能化轉型深(shen)水(shui)區
1)行業(ye)大模(mo)型催生“智(zhi)能鏈主”
2)專(zhuan)有數據驅動經營差異化(hua)
3)人機協(xie)同組織體系重構(gou)
實戰演練:運用《AI價(jia)值鏈定位羅盤》,完成企業AI能力診斷與價(jia)值路(lu)徑規劃。
第二(er)講:行業應用圖譜——AI賦能的五(wu)大場景
一、制造(zao)行業(ye)
1. 預測維護技術路徑
1)數據采集(ji)層:部署工業傳(chuan)感器網絡
2)模型訓練層:開發(fa)LSTM時(shi)序(xu)預(yu)測模型
3)部署驗證層:通過數字(zi)孿(luan)生平(ping)臺實(shi)現(xian)虛實(shi)聯動調試
案例:三一重工「蜂(feng)鳥盒子」預(yu)測性(xing)維護(技(ji)術架構(gou):邊緣(yuan)計算+5G實時回(hui)傳(chuan))
2. 工業大模型(xing)應用
1)模型(xing)(xing)選型(xing)(xing):基于Transformer架構開發垂(chui)直領域大模型(xing)(xing)
2)訓練優(you)化:融合設備日志、工藝參數、專家經驗多(duo)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(rong)行(xing)業
1. 智能投顧算法架構
1)用戶畫像構建:整合資(zi)產/風險偏好(hao)/生(sheng)命(ming)周期三(san)維標簽(qian)
2)策略生成(cheng)層:蒙特卡(ka)洛模擬+多(duo)目標優化算法
3)動態調倉機制:基于市場情緒(xu)指數實時調整組合
2. 風控模型優化路徑(jing)
1)特征工程:構(gou)建反欺詐關(guan)聯圖譜
2)模型(xing)迭代:采(cai)用對抗生成網(wang)絡增強樣本均衡(heng)性
3)決策(ce)解釋:開(kai)發SHAP值可視化(hua)風控報告(gao)系統
案(an)例:平安(an)銀行AI客服(技術亮點:情感分析+多(duo)輪對話管理)
三、醫療行業
1. 醫(yi)療影像AI分析
1)數(shu)據(ju)治理(li):建立(li)DICOM標準影像數(shu)據(ju)庫
2)算法開發:采用3D-CNN架構訓練病(bing)灶分割模型
3)臨床驗證:通過ROC曲線評估敏感性與(yu)特(te)異(yi)性
2. AI加(jia)速藥(yao)物發現
1)靶點篩選(xuan):構建蛋白(bai)質相互(hu)作用知識圖譜
2)分子生(sheng)成:應用強化(hua)學習優化(hua)化(hua)合物設計
3)虛擬(ni)試驗:開發(fa)分子動力學模擬(ni)平臺
案例(li):北京協和(he)醫院AI病理(li)分析(技術突破(po):全切片掃描+細胞級識(shi)別)
四(si)、零售(shou)行業
1. 個性化推薦(jian)算法(fa)
1)特(te)征工程:構建用戶-商品超圖(tu)關系網絡
2)算法(fa)融合:協同過濾+深度學習+知識圖譜多(duo)模型集成
3)實時更新:開發流式計算框架(jia)
2. 供應鏈智(zhi)能調度
1)需(xu)求(qiu)預測:融合天氣/輿(yu)情/歷史銷量多源(yuan)數據(ju)
2)路(lu)徑優化:開發混(hun)合整數規劃算法
3)異(yi)常處置(zhi):構建供應鏈(lian)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(shi)推薦系統(tong))
五、政府行業
1. 智慧政務(wu)流程再造
1)服(fu)務集成:開發(fa)“一網通(tong)辦”統一入口
2)智(zhi)能預審:部(bu)署NLP材料(liao)審查引擎
3)效(xiao)能監察(cha):建立政務服(fu)務“好差評”實時監測系統(tong)
2. 城市治理AI決策(ce)
1)數據融合:構建(jian)城(cheng)市運行指(zhi)標知識(shi)圖譜
2)模擬推演:開發基于Agent的復(fu)雜系(xi)統(tong)仿真平臺
3)應(ying)急(ji)響(xiang)應(ying):部署強化學習動態資(zi)源調度模型
案例:某城(cheng)市(shi)城(cheng)市(shi)大腦建設(城(cheng)市(shi)級數據(ju)中臺+AI決策引擎)
演練:繪制行業AI落地圖譜(要(yao)點(dian):需(xu)求診斷→技術(shu)選型(xing)→路徑設計→風險管控)
第三講:落地方(fang)法論(lun)——從戰略(lve)到(dao)執(zhi)行(xing)
一、戰略規劃:低成本試錯,高價值突圍
1. AI成(cheng)熟度自檢(麥肯錫L1-L5模型(xing))
1)組(zu)織跨部門(men)評估小組(zu)(技(ji)術(shu)/業(ye)務/戰略部門(men)1:1:1配(pei)比)
2)對照L1(認知)-L5(重塑)五級指(zhi)標開展差(cha)距分析(xi)
3)使用《AI成熟度快速診斷表(biao)》量化(hua)評分
4)繪制“現狀能力雷達圖”與“目標熱(re)力圖”
工具:麥肯錫L1-L5模型、《AI成熟度快速(su)診斷表》
2. 資源(yuan)分配(pei):算力、數(shu)據、人才(cai)
1)算力部(bu)署
a短期租用云(yun)算力(評(ping)估AWS/GCP/Ali云(yun)成本(ben)模型)
b中期建設(she)混合云架構(gou)(如特斯拉(la)彈性算力池)
c長期布局邊緣計算節(jie)點
2)數(shu)據治理
a.建(jian)立(li)企業數(shu)據湖架構
b.實施數據清洗SOP
c.搭(da)建聯邦(bang)學習(xi)沙箱環境(如(ru)微眾銀行(xing)FATE框架)
工(gong)具(ju):Trifacta數(shu)據(ju)準備平臺
3)人才建(jian)設
a.內部(bu)AI特戰隊選拔標準(技(ji)術/業務/變革三類人才(cai)配比4:3:3)
b.外部專(zhuan)家引入路徑(高校聯(lian)合實驗(yan)室(shi)/技術供應商駐場(chang))
c.全員AI素(su)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(jing)攻堅:從“盆(pen)景(jing)”到“森林”
1. 價值-可行(xing)性矩陣(縱軸(zhou)價值度、橫軸(zhou)可行(xing)性)
1)腦暴產(chan)出(chu)30+潛(qian)在場景(應(ying)用(yong)六頂思(si)考帽(mao)工具)
2)按價值/可行性(xing)雙維度打(da)分(工(gong)具:Trello場景看板)
3)鎖定“高價(jia)值-高可行”黃金象(xiang)限
2. 最小(xiao)可行產品(MVP)設(she)計(ji)
1)場景(jing)聚焦:選(xuan)擇單(dan)點業務流(如客服(fu)質檢(jian)→智能工單(dan))
2)功(gong)能拆解:剝離非核心(xin)功(gong)能
3)快速(su)驗證(zheng):搭建低(di)代碼原型
4)迭(die)代升級:AB測試數據(ju)驅動(dong)優化
演練(lian):制定(ding)企業AI場景優先(xian)級清(qing)單
三(san)、組織(zhi)激活:避開“上熱中(zhong)溫下冷”陷阱
1. 人(ren)機協同流程設(she)計
1)現(xian)有流程(cheng)斷點診斷
2)智能節點(dian)植(zhi)入(RPA+AI決(jue)策點(dian)設計)
3)角(jiao)色(se)權限重定(ding)義
4)異常處理(li)機制(zhi)建設
5)持續優化閉環(設置每月流程健康度檢(jian)查)
2. 技能(neng)重(zhong)塑:三層能(neng)力模型
1)管(guan)理層:AI戰略決(jue)策力
2)中層:AI-業務翻譯力(li)
3)基層:AI工具(ju)應用力(li)
案例:微軟(ruan)“AI全員培訓(xun)計劃”(培訓(xun)階梯課程(cheng)設置:AI基礎認知→部門(men)專項應用→跨領域創新)
第(di)四講:挑戰與未(wei)來——跨越AI落(luo)地(di)深水區(qu)
一(yi)、核心挑戰應對
挑戰(zhan)一:數據困境
應對措施:
1)數據(ju)資產盤點(dian):建立企(qi)業數據(ju)地(di)圖
2)分級保(bao)護機制:按敏感度實施四(si)級加(jia)密
3)聯邦學習部(bu)署(shu):橫向(跨企(qi)業)/縱向(跨部(bu)門)聯邦架構設計
4)合規審計:嵌入GDPR/DSMM合規檢(jian)查點
挑(tiao)戰二:算力成本優化
應對措施(shi):
1)硬件層:采用混合精度訓練
2)算(suan)法層(ceng):實(shi)施模(mo)型(xing)壓縮
3)架構(gou)層:構(gou)建(jian)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(xian)機制)
2)設計協同激(ji)勵方案(技術(shu)/業務部門KPI互鎖)
3)導入(ru)敏捷協作機制(參考Spotify敏捷部落模型(xing))
案例:國家(jia)電網AI節能調度
二、前沿趨勢展(zhan)望
1. 物(wu)理AI:人(ren)形(xing)機器人(ren)集群
2. 超級應(ying)用:AI Agent重構操作系統
3. 生態(tai)共生:AI大模型與產(chan)業知(zhi)識融合
演(yan)練:國(guo)內企業(ye)普遍(bian)面臨“AI技術(shu)高期待與落地低(di)效能”的剪刀差困境,如(ru)何運用《AI產(chan)業(ye)躍遷(qian)羅盤(pan)》,在6-18個月內完成“戰略校準→場景(jing)爆(bao)破→組織(zhi)進化(hua)”三級跳,實(shi)現從“試點盆景(jing)”到“生態雨林(lin)”的質變突破?
《AI產業(ye)躍遷羅盤》使(shi)用指南:
1)戰略校(xiao)準:PESTEL+SWOT雙(shuang)維定(ding)位
2)場景爆破:應用(yong)TRIZ矛盾矩陣選(xuan)擇突破點
3)組織進化:設計組織韌(ren)性指數(ORI)評估(gu)模型
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