白酒产业数字化与AI大模型应用

【课程背景】

随着信息技术的飞速发展，产业数字化已成为推动经济社会发展的新引擎。数字技术正深刻改变着各行各业的运作模式和服务形态。特别是近年来，人工智能（AI）技术的突破性进展，为产业数字化提供了强大的智力支持和创新动力。AI大模型，作为人工智能领域的前沿技术，具备强大的数据处理能力、深度学习能力和自然语言理解能力。AI大模型的出现，为产业数字化带来了新的机遇和挑战，它要求从业者不仅要掌握传统的业务知识，还要具备数据科学、机器学习等跨学科的能力。

本课程旨在培养学员在产业数字化背景下，运用AI大模型解决实际问题的能力。课程将结合理论讲解、案例分析、实践操作等多种教学方式，帮助学员深入理解AI大模型的基本原理和应用场景，掌握使用AI大模型进行数据分析、业务优化和创新发展的方法和技能。

【课程收获】

1. 深入理解产业数字化的内涵和发展趋势，明确AI在推动产业升级中的作用和价值

2. 掌握AI大模型的基本原理和核心技术

3. 通过实际操作，学习如何将AI应用于不同的工作场景中，解决实际业务问题，提高决策效率和创新能力。

4. 培养学员的数据思维和算法思维，提升从数据中洞察商业机会和潜在风险的能力。

5. 拓展学员的视野和思维方式，激发创新思维，为未来的职业发展奠定坚实基础。

【课程对象】中高层管理干部

【课程时长】2天（含实操训练）

【课程大纲】

一、数据赋能产业智能化变革大背景

1. 中国式现代化建设亟待各类产业升级

2. 酒水产业升级的要求：提效降本、绿色安全

3. 产业数字化、智能化变革成为白酒产业升级的方向和路径

4. 产业智能化的具体表现

二、数据赋能产业智能化的基础原理与新技术下的战略机遇

1. 酒水产业智能化的核心要求：提效降本、绿色安全

2. 提效降本、绿色安全依托科学决策

3. 科学决策，需要摆脱经验主义，走向数据决策

4. 数据决策需要三大要素

（1）决策模型

（2）实时大数据

（3）强大的算力支持

5.大模型、智算、超算的战略机遇解读

三、数据决策三要素（AI、大数据、算力技术前沿及发展趋势）

1.决策模型——AI

（1）AI的诞生和目的

（2）AI为什么可以抗衡个人经验

（3）AI是如何构建业务模型的

（4）AI在构建业务模型的发展趋势

Ø 分析性AI

Ø 生成式AI大模型

（5）生成式AI大模型

Ø 生成式AI与分析性AI的区别

Ø 大模型与GPT

Ø 通用AIG与行业大模型

Ø 白酒快消零售业大模型和大模型服务商

2.大数据——大数据技术与数据基座

（1）大数据的4V特征

（2）数据治理——4V特征下，大数据如何才能成为有价值的数据

Ø 数据获取、数据传输、数据集成、数据管理、数据可视化、数据挖掘

（3）数据分析，在AI模型的加持下，实现数据结果呈现

Ø 数据分析的模型

Ø 数据分析的基础

Ø 数据智能化分析

（4）数据资产，让数据参与到整个能源电力产业协同效率提升中

Ø 数据资产的形成

Ø 大数据平台

Ø 数据中台

3.算力——云计算、智算、超算

（1）算力的定义

（2）算力与芯片的关系

（3）算力的发展现状及趋势

（4）基础算力

Ø 通用型CPU、云计算。边缘计算

（5）智能算力

Ø GPU、FPGA、ASIC等AI芯片

Ø 智算主要应用领域：AI训练、语音、图像和视频的处理

（6）超算算力

Ø 超级计算机集群

Ø 超算主要应用领域：行星模拟、药物分子设计、基因分析

四、AI产业应用：（分析性AI+产业大模型应用）

1. AI产业云服务商(含AI大模型服务商）

（1）华为阿里腾讯百度（盘古大模型、通义大模型、混元大模型、飞浆大模型）

（2）三大通讯运营服务商

（3）垂直行业软件集成服务商

2. 应用

（1）产品创新：C2M，借助需求数据，敏捷性创新产品

【案例】元气森林的产品创新

（2）智能制造：IMS，依托ERP、MES、PLM等系统数据展开智能化精细化排产

【案例】上海清美面包的定制化生产

（3）数字化供应链：ILS，依托智能物联数据和AI建模，实现智慧物流体系

【案例】上海洋山港码头智慧物流

（4）品牌与市场：基于目标用户数据展开品牌细分与精准市场营销

【案例】瑞幸咖啡的精准市场投放

（5）消费者体验：依托消费者数据展开个性化场景设计

【案例】成都大悦城基于用户数据展开个性化场景搭建

（6）渠道数字化管理：依托渠道数据分析，展开对渠道的精细化管理赋能

【案例】美的D2C的渠道数字化与数据分析

（7）用户运营：基于SCRM数据，展开对用户的精细化运营和RPA智能化运营

【案例】中国移动的客户数据分析在用户运营方面的应用

五、AI在AIGC领域的应用（实操训练）

1. AIGC的大模型：ChatGPT、Sora、Pika及国内大模型

2. AIGC的应用领域

（1）办公提效（图文、公文、数据分析、ppt制作等）

（2）自媒体

（3）企业培训

（4）客服机器人

3. AIGC大模型实践

（1）国内大模型工具文心大模型简介

（2）借助文心大模型进行内容生成和场景应用

4. AIGC工具生成内容（以文心大模型为例）

（1）三分钟快速掌握文心一言基础指令技巧

Ø 指令（Prompt）基本格式

Ø 一条优秀的指令词=参考信息+动作+目标+要求

Ø 一条好的指令=任务+参考信息+输出要求+示例+本次输入+输出项

Ø 复杂课题的处理技巧

l 多轮优化、步步精进

l 复杂任务、分而治之

l 常见的几类高阶应用技巧：特定指令、指令模板、示例模式、代理模式、混合模式

（2）四步生成高质量内容

Ø 明确主题：借助文心一言多种方法明确内容创作主题

Ø 架构框架：以结构化思维构建内容框架体系

Ø 内容生产：以指令（prompt）生成内容

Ø 内容装饰：优化润色实现内容的快速迭代

（3）应用实战——办公效率类

Ø 文案创作类

Ø 图片设计类

Ø 数据处理类

Ø 短视频类

Ø 公文写作类

【任务】通过简单的基础指令完成营销文案、销售数据、创意图片等的生成

【任务】借助文心一言生成特定的文件、图片

六、企业落地要领

1. 数据赋能产业智能化变革的关键要素

（1）战略重视

（2）相关的推进部门或小组

（3）相关资源：人才、资金和技术

（4）基础支撑体系

Ø 人才支撑：项目团队与项目小组

Ø 技术支持：搭建整体数智化技术基座

（5）项目管理

2. 技术支持的主要核心工作

（1）整体中台系统的搭建

（2）一体化大数据平台和数据资产管理平台建设

（3）强化技术中台AI和数据中台的建设

（4）·AI大模型MaaS和Daas的应用

3. 创新组织文化，鼓励创新性应用的落地

（1）创新整体组织文化

（2）进行组织架构变革

（3）以项目为抓手，展开应用，实现产业智能化升级