《AI赋能与业务融合》1.5天课纲

《AI赋能与业务融合》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

2026年，全国备案大模型已突破860个，国产AI芯片本土市场份额突码41%，人工智能正从「技术概念」全面走向「生产力工具」。大模型、智能体（Agent）、数字员工等技术的快速演进，正在重塑每一个行业的价值链。企业不再讨论「要不要做AI」，而是「如何快速找到高价值场景并落地」。然而，多数企业在AI落地过程中面临三大核心挑战：一是找不到高价值场景，AI项目停留在「技术秀」阶段；二是数据基础薄弱，大模型缺乏高质量的「燃料」；三是信创环境下技术栈适配复杂，安全合规要求高。如何打通「场景识别-数据准备-技术选型-安全落地」的全链路，成为企业智能化转型的关键命题。

本课程专为通信、交通、能源、制造等重资产行业的中高层管理者和技术骨干设计，以跨行业的前沿视野和标杆案例，帮助学员打开思路，系统掌握AI赋能业务的方法论、数据工程能力、国产化AI体系建设路径以及智能体时代的数字员工实践，最终形成可落地的行动方案。

课程将以AI赋能与业务融合为切入点，帮助学员理解大模型到智能体的整体演进脉络是什么？AI+业务高价值场景该如何识别，如何将业务痛点转化为可落地AI路线图？数据AI Ready要做哪些事情？掌握从单点智能体到多智能体协作演进的路径是什么？使学员学之解惑，学之能用。

【课程收益】

- 建立AI大模型时代的系统性认知，理解从大模型到智能体Agent的技术演进脉络与产业影响

- 掌握AI+业务高价值场景识别方法论，能够将业务痛点转化为可落地的AI优先级路线图

- 掌握数据工程在大模型落地中的核心作用，学会构建企业知识库与数据治理体系

- 深入了解国家信创政策与自主可控战略，把握信创产业发展的最新趋势与政策红利

- 掌握国产化AI技术栈全貌，包括国产芯片、操作系统、数据库、AI框架的选型与适配

- 理解安全可信国产智能体的架构设计，掌握私有化部署与数据不出域的实践路径

- 洞察数字员工3.0的核心能力与落地路径，掌握从单点智能体到多智能体协作的演进方法

- 通过沙盘演练形成可带回企业的AI落地行动方案，明确下一步实施优先级与关键里程碑

【课程特色】

跨行业标杆案例驱动 + 方法论工具实操 + 信创全栈实战 + 沙盘推演输出行动方案

【课程对象】

- 企业中高层管理者（总经理、副总经理、事业部负责人）

- 信息化/数字化/IT部门负责人及核心骨干

- 技术研发、数据管理、系统架构相关技术骨干

- 战略规划、运营管理、业务创新部门负责人

- 信创工作推进负责人及项目管理人员

【课程时间】

1.5天（9小时）

【课程大纲】

一、AI赋能业务全景与趋势认知

1、人工智能发展全景：从大模型到Agent时代

- 大模型技术演进路线：GPT、通义千问、文心一言、DeepSeek等主流模型能力对比

- 2026年大模型生态格局：全国备案大模型突破860个，开源与闭源并行发展

- 从「对话式AI」到「自主式AI」：智能体Agent的崛起与产业意义

- 多模态大模型、具身智能、世界模型等前沿方向

2、AI+业务场景的全球趋势与跨行业洞察

- 通信行业：AI驱动的网络自优化、智能运维AIOps、卫星通信+AI融合

- 交通航运：智慧港口自动化调度、智能船舶航线优化、海洋牧场智能监测

- 制造业：预测性维护、数字孪生、AI质检替代人工

- 能源行业：电网智能调度、新能源功率预测、设备全生命周期管理

- 金融行业：智能风控、AI投研、数字人客服

3、大模型时代企业面临的新机遇与新挑战

- 机遇：效率革命、成本重构、商业模式创新、新质生产力培育

- 挑战：技术选型焦虑、数据基础薄弱、人才储备不足、安全合规压力

- 央企智算中心专项投入255亿元，AI服务器采购量翻倍

案例讲解：全球标杆企业AI重构业务

某国际航运集团利用AI优化全球航线调度，年节省燃油成本超2亿美元

某通信运营商通过AIOps实现网络故障自愈，运维效率提升60%

某能源央企基于大模型构建智能巡检系统，替代70%人工巡检工作

课堂研讨/练习：AI趋势认知共创

分组讨论：本行业未来3年最可能被AI改变的3个业务环节

二、AI+业务高价值场景识别方法论

1、高价值场景识别框架

- 价值-可行性四象限矩阵：快速锁定优先落地场景

- 场景识别的三层漏斗：业务痛点层、AI适配层、资源匹配层

- 避免「技术自崩」：从业务价值出发而非从技术出发

2、场景评估的五个核心维度

- 业务价值维度：收入增长、成本节约、效率提升、风险降低的量化评估

- 技术可行性维度：当前AI技术成熟度、是否需要定制化开发

- 数据就绪度维度：数据量、数据质量、数据标注、数据流通性

- 组织准备度维度：团队能力、流程适配、变革意愿

- 投入产出比维度：TCO成本测算、ROI预期、回收周期

3、从「痛点清单」到「优先级路线图」

- 痛点收集与结构化梳理方法

- AI场景优先级排序工具：ICE评分模型

- 制定90天快速验证计划：MVP思维在AI项目中的应用

案例讲解：跨行业高价值场景识别实践

某大型制造企业如何通过系统方法论从120个AI想法中筛选出8个高价值场景

某港口集团识别「智能箱位预测」场景，堆场利用率提升25%

某通信企业识别「智能客服+工单」场景，客户满意度提升35%

课堂研讨/练习：高价值场景识别实战演练

学员分组使用「价值-可行性矩阵」工具，识别自身企业的高价值AI场景

三、支撑AI大模型落地的数据工程

1、数据是AI的燃料：为什么大模型落地卡在数据上

- 大模型对数据的新要求：从「有数据」到「有好数据」

- 企业数据现状诊断：数据孤岛、数据质量差、缺乏标注、知识未结构化

- 数据工程的核心价值链：采集、清洗、标注、存储、治理、应用

2、企业数据治理与AI数据准备

- 面向AI的数据治理框架：数据标准、数据质量、数据安全三位一体

- 非结构化数据处理：文档、图片、音视频的智能解析与结构化

- 数据标注体系：人工标注、半自动标注、主动学习策略

3、知识库建设：从文档到结构化知识

- 企业知识库的架构设计：RAG（检索增强生成）技术原理

- 知识库建设五步法：盘点、清洗、切片、向量化、检索优化

- 知识图谱与大模型的协同：让AI不仅「会回答」更「懂业务」

4、数据质量、数据安全与数据合规

- 数据质量评估六维度：准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性、有效性

- 数据安全分级分类与隐私保护：脱敏、加密、访问控制

- 《数据安全法》《个人信息保护法》对企业AI应用的核心约束

案例讲解：从「数据沉睡」到「数据驱动AI」

某通信运营商构建统一数据中台，支擑10+大模型应用场景

某装备制造企业通过知识图谱+大模型，设备故障诊断准确率达92%

某能源企业建立数据治理体系，数据可用率从45%提升至88%

四、国产化AI体系建设与信创实践

1、国家信创政策与自主可控战略解读

- 信创产业全景：芯片、操作系统、数据库、中间件、应用五层架构

- 2026年最新政策要点：

• 央企智算中心2027年底完成信创改造

• 新建机房国产硬件采购比例不低于75%

• 采购国产算力设备最高30%专项补贴

• 七部委算力建设行动方案核心内容

- 信创产业规模预计突码2.8万亿元，国产化替代进入深水区

3、安全可信国产智能体

- 私有化部署架构：数据不出域、模型本地化运行

- 全栈适配与兼容性验证：从芯片到应用的端到端适配

- 安全合规体系：等保2.0、密评、数据安全审查

- 国产智能体在政企场景中的差异化优势

案例讲解：政企单位信创环境AI落地实践

某省级政务云完成全栈信创改造，AI政务服务覆盖200+事项

某央企研究院基于昇腾+MindSpore构建私有化大模型，研发效率提升40%

五、智能体时代下的数字员工3.0实践

1、数字员工演进：从RPA 1.0到数字员工3.0

- RPA 1.0时代：规则驱动的自动化，只能做重复性工作

- AI Agent 2.0时代：具备理解与推理能力的智能助手

- 数字员工3.0时代：感知、决策、执行、自学习四位一体

- 数字员工3.0 vs 传统IT系统的本质区别

2、智能体架构与核心能力

- 核心架构：大模型 + 知识库 + 工作流 + 工具调用

- 感知能力：多模态输入理解（文本、语音、图像、视频）

- 决策能力：任务分解、规划推理、动态调整

- 执行能力：API调用、系统操作、跨平台协作

- 自学习能力：反馈闭环、持续优化、经验积累

3、企业级智能体落地路径

- 第一阶段：单点智能体——聚焦单一场景快速验证

- 第二阶段：多智能体协作——跨部门流程自动化

- 第三阶段：智能体平台——企业级AI能力中台

- MCP协议与A2A协议：智能体互联互通的标准框架

案例讲解：数字员工在多场景的实践

某通信企业部署智能运维数字员工，告警处理效率提升80%，年均节省人力成本超500万

某制造企业部署供应链数字员工，库存周转率提升30%，缺料率下降60%

某大型集团部署HR数字员工，招聘筛选效率提升5倍，员工满意度提升25%

课堂研讨/练习：数字员工场景设计

分组设计一个适合自身业务的数字员工方案

明确：解决什么问题、需要什么能力、如何接入现有系统、预期ROI