《“AI安全” 促进数字化转型—网络安全与数字化、AI科普》

《“AI+安全” 促进数字化转型》

网络安全与数字化、AI科普

主讲：孙灵平老师

【课程背景】当前，我国正全面推进网络强国建设，数字经济持续健康发展，日益成为驱动高质量发展的关键引擎。各行各业都在加速数字化、智能化转型升级，各类办公系统、生产系统、工控设备、核心数据资产陆续上线投用。但很多企业，普遍存在一个共性问题：重系统建设、轻安全防护，重AI应用、轻风险认知。

很多企业信息化团队、在岗运维人员，只关注系统能否正常跑、业务能否正常做，却长期忽视员工不规范办公、终端安全漏洞、IT与OT网络边界防护缺失等隐性隐患。往往一场普通的员工误操作、一次简单的钓鱼攻击，就会引发内网沦陷、工控系统中毒、生产线全面停机，给企业造成巨大的产能损失与经济损耗。

与此同时，AI技术飞速迭代，国内外大模型、AI智能体技术全面落地，但多数制造业从业者对行业AI发展现状、主流模型差异、智能体应用场景完全一知半解。看不懂技术趋势、分不清模型优劣、不会落地应用，成为企业智能化升级的最大阻碍。更关键的是，很多企业盲目跟风引入各类AI工具，完全忽视数据泄露、违规使用、权限失控等合规风险，给企业埋下巨大的安全隐患。安全无底线、转型无思路、AI无认知，已经成为制约制造业高质量发展的三大核心痛点。

本次课程立足制造业真实场景，摒弃晦涩专业理论，以问题为导向、以实操为核心，从网络安全基础、数字化转型科普、主流AI大模型解析、AI智能体前沿应用四大维度，做体系化、通俗化科普培训，帮助学员筑牢安全底线、理清转型思路、吃透AI前沿技术，助力企业安全、稳步、高效推进数字化智能化升级。

【课程收益】 建立安全思维：了解制造业网络安全核心常识，纠正员工不良办公习惯，建立全员常态化安全防护意识

明晰转型逻辑：厘清信息化、数字化、智能化三者区别与演进关系，掌握制造业数字化转型的价值与现存痛点

掌握模型差异：熟悉国内外AI发展现状，精准区分DeepSeek、OpenClaw、Gemini三大主流模型的特点、优势与适配场景

吃透前沿应用：掌握AI智能体核心概念、运行逻辑、行业场景，了解Data Agent、Coze、Google AgentSpace主流平台技术能力

规避行业风险：识别数字化建设、AI工具落地中的安全隐患与合规风险，掌握制造业轻量化、安全化落地管控方法

【课程对象】企业信息化负责人、运维管理人员、数字化建设骨干、普通员工

【课程时间】0.5天（6小时/天）【课程大纲】一、筑牢网络安全底层根基1. 网络安全基础核心认知

一起制造业安全事件引入课程

网络安全三大核心要素：保密性、完整性、可用性核心释义

常见网络安全威胁：恶意软件、网络钓鱼、DDOS攻击、内部威胁

当前网络安全形势：攻击面持续扩大，攻击效率大幅提升，威胁影响复合化

企业安全防护体系：技术层面、管理层面、人员层面

2. 全员安全意识与办公行为规范管控

企业员工高频危险办公行为盘点：弱口令通用、私接外接设备、点击陌生链接附件、私自安装非正规软件、违规外发内部资料、私开远程访问通道

标准化办公安全体系：终端使用、文件传输、外网访问、离岗锁屏、账号权限分级管理规范

3. 网络安全合规底线核心科普

《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》企业核心合规底线要求

网络安全三同步核心内涵：同步规划、同步建设、同步使用基础落地认知

案例：制造业员工误点钓鱼邮件，引发生产网全线瘫痪真实警示案例

过渡：网络安全的风险在数字化转型进程中尤为突出

二、数字化转型核心逻辑1. 数据化转型工作

数据化转型核心内涵：技术驱动、业务重构、组织变革

数字化转型关键领域：运营数字化、营销数字化、产品数字化、管理数字化

数字化转型实施路径：战略规划、试点验证、规模推广、持续优化

2. 制造业数字化转型价值与行业痛点

转型核心价值：助力生产提质、运营降本、风险防控、数据资产沉淀

行业普遍痛点：重建设轻安全、数据孤岛突出、系统零散杂乱、运维体系不健全

3. 数字化建设与网络安全协同落地思路

网络安全三同步机制嵌入数字化转型项目全生命周期管理理念

数字化建设与安全防护协同规划、同步落地实操思路

三、AI赛道如何精准布局？解析国内外主流大模型差异与趋势1. 国内外AI产业发展现状与行业趋势

国内AI产业政策导向、技术迭代节奏、企业商业化落地现状

海外AI技术发展方向、产品迭代优势、国内外应用场景差异

2. 三大主流大模型核心特点与横向对比

全球AI发展态势：技术突破、应用落地、竞争加剧、产业格局

主流大模型对比分析：

DeepSeek（国产大模型）：主打代码开发、数据分析能力，支持私有化部署，适配制造业内网安全落地场景

Gemini（谷歌大模型）：多模态交互能力突出、超长上下文处理、综合研判能力强，适配复杂业务场景分析

OpenAI：OpenAI 公司推出的一系列生成式预训练大语言模型。用户可通过多种渠道体验或使用 GPT 模型，具体方式取决于应用场景和个人需求

‌‌3. 企业大模型落地误区与安全风险管控

通用大模型企业应用核心风险：数据泄露、Prompt注入、权限滥用、合规失控

制造业大模型轻量化、安全化、合规化落地基本原则

四、AI如何自主赋能？读懂智能体核心能力与前沿应用1. AI智能体（Agent）核心概念与运行逻辑

AI智能体核心定义：具备感知、规划、工具调用、自主执行、闭环处理的全流程智能能力

传统对话大模型与AI智能体的本质区别：被动问答交互 VS 主动任务执行

2. 制造业AI智能体核心落地场景

生产运维场景：生产数据智能分析、自动化报表生成、设备异常智能预警

办公管理场景：企业文档智能治理、工单自动流转、运维工作智能辅助提效

3. 主流AI智能体平台核心能力科普

Data Agent：专注数据全流程处理，实现数据采集、清洗、分析、可视化报表自动化

Coze（扣子）：低代码智能体搭建平台，支持企业快速定制轻量化智能应用，落地门槛低

Google AgentSpace：前沿多智能体协同平台，支持多智能体联动编排、复杂任务协同处理

4. 智能体技术前沿与企业落地管控建议

当前AI智能体技术迭代方向、行业前沿发展趋势解析

制造企业循序渐进落地智能体的风险规避、合规管控、分步实施思路

龙虾应用及安全风险分析

五、课程核心复盘与落地答疑1. 课程核心知识点系统复盘

网络安全是发展底线、数字化是转型根基、AI智能体是增效核心

守住网络安全红线、主动尝试AI提效工具

2.安全、数字化、AI融合发展逻辑梳理

数字化项目建设贯穿安全防护要求

AI应用从身边做从工作做起

3. 现场问题答疑、企业个性化落地思路交流

我们有哪些重复工作可以用AI代替？