企业智能化转型培训：掌握大模型应用与AI战略价值

人工智能在企业转型中的重要性及应用

在当今快节奏的商业环境中，企业面临着越来越多的竞争压力和市场变化。这使得企业需要不断创新，以提高效率和降低成本。人工智能技术的迅速发展为企业提供了新的解决方案，尤其是基于大模型的应用，正在成为企业转型的催化剂。通过深入了解和应用这些技术，企业不仅能够优化流程，还能提升决策的智能化水平，从而实现更高的业务价值。

魏凌睿：智能加速：AI驱动业务革新——DeepSeek为代表的大模型企业级应用

【课程背景】近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在许多领域得到了广泛应用。2023年，基于大模型的各种应用横空出世， 迅速成为了企业工作中降本提质增效的一种重要手段。大模型连接业务系统，为业务系统智能化提供了统一解决方案。近期，DeepSeek的出现，更通过极致优化创新拉低了企业应用大模型的成本，加速大模型跑步进入企业。国内企业正处于数智化转型的关键时期，大模型的应用尤其关键。本课程将围绕企业级AI应用展开，重点介绍AI技术尤其是大模型如何助力企业智能化变革、供应链优化及企业管理数字化，特别是DeepSeek在企业中的前沿应用，帮助员工深度理解AI在企业中的战略价值。【课程收益】深入理解人工智能技术及其在企业的应用趋势掌握企业级大模型应用（以DeepSeek为重点）的方法及案例识别AI在行业的潜在应用场景并形成可落地的解决方案掌握AI Ready的企业转型策略【课程时间】 1天，6小时/天； 【课程对象】  企业员工【课程方式】  讲授+案例分析+答疑辅导课程大纲一、人工智能现状和应用（AI到底是什么？有哪些AI？DeepSeek是什么？怎么用的？）人工智能的发展历程人工智能的方向计算智能感知智能行为智能认知智能及大模型混合智能类脑智能人工智能目前的应用领域计算机视觉的现状及应用计算机语音的现状及应用自然语言处理的现状及应用+大模型的出现背景及现状数字孪生与元宇宙的现状及应用数字人的现状及应用其他企业的AI应用现状示例DeepSeek大模型简介技术特点与ChatGPT的区别适用场景二、大模型应用方法（大模型企业应用的规划）大模型应用基础要素重构生命周期重构流程重构价值链重构DeepSeek在企业的深度应用案例智能生产：从数据分析到工艺优化供应链管理：实时调度与优化设备健康管理与预测性维护大小模型协同应用实现智能化场景大模型应用路线通用模型/行业模型/场景模型通用大模型部署：开源大模型和本地知识库的构建演练行业知识增量训练（垂直场景的应用）正视大模型的问题大模型项目实施五步法大模型Agent应用创新企业如何进行AI Ready 高层中层全员实战训练：DeekSeek本地部署+知识库本地部署应用                 企业如何设计DeepSeek大模型底座+智慧场景（小模型）的协同机制三、企业应用人工智能的关键（大模型如何落地企业）1、人工智能融入制造企业的方法大模型成为智能中枢大模型与工业大数据双向驱动大模型支持工业知识沉淀和传承并行模式融合网络化、数字化与智能化手段进行升级生产制造与供给服务体系的智能化打造利用AI促进研发生产与运营效率的提升2、人工智能应用场景设计研发设计产品辅助设计智能评审与反馈数字孪生/仿真优化生产流程其他营销市场调研与分析个性化推荐与客户体验内容创作与广告投放客户服务与互动其他生产智能排产设备管理/预测性设备维护事故预警质量管控生产工艺优化仓储配送其他其他运营管理环节供应链管理需求预测销售管理物流管理客户服务其他3、人工智能应用的管理/机制保障结合企业战略规划应用AI技术构建碳硅并举的组织架构与管理体系AI和组织变革工作结合的场景设计创新绩效管理和激励机制课程中案例分析：     路径分析： AI融入企业路径分析——精益化到自动化到互联到智能的智能制造之路     框架分析： 人工智能平台体系/数智化服务体系国内知名制造业工业大脑赋能智能制造某全球头部制造企业AI质检某智能制造AI算法服务+工艺仿真某精密制造企业智慧设备健康管理产品体系基于大数据和AI技术的智慧客户生态圈、运营生态圈和管理生态圈的打造某数字化标杆企业的数智化之路信息系统一致化数据和AI驱动的C2M工业互联网某标杆灯塔工厂基于机器视觉的现场管理基于AI知识图谱的设备管理基于工业机理建模的能源管理基于视觉技术和AI算法的工艺革新智能物流人机协同数字孪生

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企业面临的痛点与挑战

许多企业在数字化转型的过程中，常常会遇到以下几个关键问题：

• 数据孤岛问题：企业内部的数据往往分散在不同的系统中，缺乏有效的整合，导致决策依据不足。
• 流程低效：传统的业务流程往往依赖人工操作，效率低下，容易出错，无法快速响应市场变化。
• 人才缺乏：企业在应用先进技术时，往往缺乏相应的技术人才和管理经验，使得技术落地困难。
• 技术更新慢：技术的快速发展使得企业难以跟上步伐，导致技术应用滞后于行业标准。

在这些挑战面前，企业需要找到切实可行的解决方案，以应对复杂的市场环境。人工智能，尤其是大模型的应用，正是企业解决这些问题的重要工具。

人工智能及大模型的应用价值

人工智能的核心在于通过算法分析大量数据，从中提取有价值的信息，并支持决策。大模型作为一种先进的AI技术，具有以下几个显著优势：

• 数据处理能力强：大模型能够处理海量数据，快速识别出潜在的趋势和模式，为企业提供实时的数据分析支持。
• 智能化决策：通过深度学习和强化学习，大模型能够模拟人类决策过程，自动优化业务流程，提升决策效率。
• 易于集成：大模型可以与已有的业务系统无缝集成，帮助企业实现智能化转型，降低应用成本。
• 灵活的应用场景：大模型可以根据不同行业和业务需求，进行定制化的应用，满足企业的多样化需求。

如何实现大模型的成功应用

为了帮助企业成功应用大模型，企业需要明确以下几个关键步骤：

1. 确定应用目标与场景

企业首先需要明确希望通过大模型解决哪些具体问题。例如，改善供应链管理、提升客户体验或优化生产流程等。通过设定明确的目标，企业可以更有针对性地进行技术选型和资源配置。

2. 数据整合与清洗

在应用大模型之前，企业必须确保其数据源的质量和完整性。通过对不同数据源的整合与清洗，消除数据孤岛现象，为模型训练提供高质量的数据基础。

3. 基础设施建设

企业需要建立适合大模型运行的技术基础设施，包括计算能力、存储能力和网络环境等。这不仅有助于提升模型的运行效率，还能保证数据的安全性。

4. 人才培养与团队建设

企业在应用大模型时，必须关注人才的培养和团队的建设。通过培训和引进专业人才，确保企业具备足够的技术能力和管理经验，以应对大模型应用带来的挑战。

5. 持续优化与迭代

大模型的应用并不是一蹴而就的，企业需要在实践中不断进行优化与迭代。通过持续的反馈机制，调整模型参数和算法，使其始终保持最佳的运行状态。

企业如何实现AI Ready转型

在数字化转型过程中，企业需要提升整体的AI Ready水平。AI Ready不仅仅是技术的应用，更是一种文化和理念的转变。企业可以通过以下几个方面实现AI Ready转型：

• 高层领导支持：企业的高层领导需要充分认识到AI技术的重要性，并为AI转型提供战略支持和资源保障。
• 跨部门协作：AI的应用涉及多个部门，企业需要建立跨部门的合作机制，确保技术的有效落地。
• 创新文化：企业应鼓励员工创新，营造开放的氛围，促进新技术的探索和应用。
• 绩效管理与激励机制：通过建立合理的绩效管理体系，激励员工在AI转型过程中发挥积极作用。

总结

在数字化转型的浪潮中，企业面临着诸多挑战，而人工智能和大模型的应用为企业提供了强有力的解决方案。通过有效地应用这些技术，企业不仅能够优化内部流程、提升运营效率，还能在激烈的市场竞争中保持领先地位。

企业在实施大模型的过程中，需要关注从目标设定、数据整合到技术基础设施建设等多个方面，确保技术的有效落地。同时，提升AI Ready水平，营造创新文化，将有助于企业在未来的转型中取得更大的成功。

综上所述，人工智能和大模型的应用不仅具有广泛的行业适用性，而且能够为企业创造显著的商业价值。在数字经济时代，企业只有紧跟技术发展的步伐，才能在不断变化的市场环境中立于不败之地。