烟草行业数字化转型的必然趋势
随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）和大数据的应用已成为各行业转型的关键动力，烟草行业同样面临着巨大的数字化转型挑战。在这一背景下，企业需重新审视自身的发展策略，以应对市场环境的变化和消费者需求的多样化。
课程背景：
随着科技的发展，人工智能（AI）和大数据正在改变各个行业的发展模式，烟草行业也不例外。在数据驱动的新经济时代下，烟草行业的数字化转型已经成为必然。本课程将深入讲解如何利用AI和大模型进行烟草行业的数字化转型，通过实例分析和实践操作，帮助学员掌握这一新兴技能。
课程收益：
1. 理解并掌握AI与大模型的基本理论和应用方法；
2. 学会如何运用AI与大模型进行数据分析和决策支持；
3. 了解烟草行业的数据转型策略和方法；
4. 学习到最新的AI技术和工具，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；
5. 能够根据具体的工作场景，设计和实施AI与大模型的解决方案。
课程时长：2天
课程大纲：
第一单元：企业数字化转型（2小时）
1. 数字经济与产业数字化
2. 产业数字化：数字技术与实体产业融合性发展
3. 烟草企业数字化转型的目标：财务指标、竞争力、效率、客户体验
4. 烟草企业数字化转型的内容：
（1）工业：数字工厂与智能制造
（2）商业：智慧物流、数字化营销、数字化专卖管理
5. 烟草企业数字化转型路径设计
6. 烟草企业数字化转型落地要素
（1）一把手数字化战略性认知
（2）数字化文化与组织变革
（3）数字化系统
第二单元：AI、大数据、云计算赋能烟草行业数智化转型的原理及应用（4小时）
1. 数字化转型的关键——科学决策
2. 科学决策的基础：数据分析与智能决策
3. 数据分析三要素：业务模型、大数据技术与工具
4. AI建模三要素：算法、数据与算力
5. AI——业务模型建模
（1）AI的起源
（2）AI算法建模的两大分支：机器学习与神经网络学习
（3）AI算法的发展：分析性AI与生成式AI
（4）生成式AI、GPT与AIGC
6. 大数据技术——数据的采集、处理、集成、管理、资产化与可视化
（1）大数据的特点
（2）数据采集、传输与存储：手工、互联网、物联网、5G与光纤、云计算
（3）数据治理与数据安全：大数据平台建设
（4）数据管理与数据可视化：数据分析
7. 算力——云计算
（1）定义与评估算力
（2）算力的价值和意义
（3）影响算力高低的因素
8. AI在烟草行业的应用
（1）工业（智能制造）：烟叶种植、病虫害防护、烟叶收购、不适用烟叶处理、溯源分析、烟叶复烤生产运营、卷包数据采集、原辅材料跟踪、防差错管理、设备管理、智慧工艺系统、产品研发管理、卷烟及滤棒全自动化、智能化物理检测管控系统等
（2）商业：智慧物流、智慧仓储、数字化供应链、数字化营销（货源投放、品牌培育、客户管理）、智慧厅店等
（3）专卖：执法工具箱、违法预警、溯源、RPA处理
第三单元：AI的发展——AI大模型（2小时）
一、AI大模型介绍
1.大模型的诞生
2.大模型的指导思想
3.大模型的技术主要技术原理
4.影响大模型发展的关键要素
5.国内外大模型的发展现状
6.大模型的发展趋势
二、AI大模型+应用
1.制约AI大模型应用的关键要素
（1）算法
（2）数据：通用数据、专业数据（行业、领域）
（3）算力
2.目前国内外AI大模型主要应用方向
（1）算法：
Transformer模型、多模态模型、扩散模型、EfficientNet系列、强化学习、网络学习
（2）数据：通用数据AIGC、行业数据、企业/个人私有数据源（知识库）
（3）算力：GPU、分布式计算训练网络、云边结合、硬件AI化
3.目前在产业的应用
（1）通用：各类算法+通用AIGC大模型
（2）行业：行业大模型
（3）企业：私有化本地化部署大模型
三、AI大模型+烟草
1. AI大模型+烟草+通用=AIGC+烟草
（1）主要应用：内容生成（文本、图片、视频、音频等）
（2）主要应用场景
Ø 市场调研：数据收集（上游原材料、下游用户需求、外部市场舆论等）
Ø 生产管理：质量控制（基于图像识别）
Ø 客户服务：内容撰写、帮助文档、宣传稿件
Ø 内部办公：写作、表格整理、PPT创作、短视频生成、公文写作
2. AI大模型+私有数据+本地化部署+agent=企业知识库
（1）应用场景：全业务流程所涉及到的相关内容生成
（2）借助低代码、无代码技术可以实现个性化的本地化应用开发
（3）借助RPA技术，可以实现大模型聚合下的自动化调用
【案例】ollama、扣子agent、移动磐匠agent等相关
第四单元：AI大模型赋能提升办公效率（3.5小时）
一、国内外通用大模型工具介绍
1. 国外：GPT、ollama、LaMDA、Titan
2. 国内：文心一言、kimi、讯飞星火
3. 相关网址导航、账号注册及应用说明
二、提示词输入技巧
1三分钟快速掌握文心一言基础指令技巧
（1）指令（Prompt）基本格式
（2）一条优秀的指令词=参考信息+动作+目标+要求
（3）指令词构造示例
2.一条好的指令=任务+参考信息+输出要求+示例+本次输入+输出项
1. 多轮优化、步步精进
2. 复杂任务、分而治之
3. 常见的几类高阶应用技巧
l 特定指令
l 指令模板
l 示例模式
l 代理模式
l 混合模式
三、应用：
1. 文本生成（以kimi和文心一言为例）
（1）常见的文案类型：公文、新闻资讯、新媒体图文、办公、文稿、诗词、剧本、脚本、评论、演讲稿等
（2）文案创作必须要掌握的结构化思维（结构）
（3）文案创作必须要明确的内容优质的标准（内容要求）
（4）明确文案创作的要素：IP人物（风格、角色、文风）、主题（解决什么问题、目标）、内容（场景、格式）
（5）复合标准的示例与范式
（6）评论家与自我审查机制
（7）文案创作的示例演示
2. 图片生成（以文心一格为例）
（1）图片的基本功能：创意化表达创作者的思想
（2）图片生成的基本要素构成：人物、主题、故事、色彩、形状、风格、景别、构图、画风、应用场景
（3）图片优质与否的判定标准
（4）文心一言提示词与其生态内大模型插件的对照
（5）图片生成的常见场景
l 利用文心一言生成设计图
l 利用文心一言实现图片的优化和后期处理
l 创意营销图片生成
l 个性化图片素材的生成
3. Ppt生成（以AIPPT为例）
(1) 智能大纲生成
(2) PPT大纲修正
(3) PPT智能生成
4. 短视频生成（以即梦、度加为例）
(1) 国内外AI生成视频软件解析
(2) 国内外文本/图片生成视频成品类型
(3) AI生成视频，五步走
Ø 短视频项目周期：选题-策划-脚本-素材-剪辑
Ø 第一步：选题，借助NLP大模型提供更多参考
Ø 策划，依托长文本解读能力，架构整体框架与创意
Ø 脚本，依托文本大模型，生成相关口播稿
Ø 素材，借助AI工具，生成视频
Ø 视频集成与剪辑
第五单元：课程总结与未来展望（0.5小时）
1. 课程回顾与总结
2. AI与大模型未来发展趋势预测
3. 烟草行业数字化转型的前景与挑战
4. 学员提问与互动交流
烟草行业的传统模式面临着诸多痛点，如生产效率低下、市场需求变化快、客户体验不足等，这些问题不仅影响了企业的市场竞争力，还可能导致利润的流失。因此，企业迫切需要借助现代技术来提升自身的运营效率和市场响应能力。
企业痛点分析
烟草行业的数字化转型不仅是技术上的变革，更是对传统商业模式的彻底颠覆。以下是当前行业面临的一些主要痛点：
- 生产效率低：传统生产模式往往依赖人工，导致生产流程缓慢、出错率高，无法满足市场对快速交付的需求。
- 市场响应能力不足：在快速变化的市场环境中，企业需要能够迅速调整生产和营销策略，传统方法难以实现快速反应。
- 客户体验欠佳：消费者对于产品的个性化需求日益增加，传统销售渠道难以提供个性化的服务，导致客户满意度下降。
- 数据孤岛现象严重：企业内部存在大量的数据，但这些数据往往分散在不同的系统中，缺乏有效的整合与分析，无法为决策提供支持。
行业需求与转型方向
为了解决上述痛点，烟草行业需要围绕以下几个关键方向进行数字化转型：
- 提升生产智能化水平：通过引入智能制造技术，提升生产设备的自动化和信息化程度，推动生产流程的优化。
- 构建数据驱动的决策支持体系：利用大数据分析技术，实时监控市场动态和消费者行为，支持企业快速决策。
- 增强客户互动与体验：通过数字化营销手段，提升与客户的互动，满足消费者个性化需求，从而提高客户忠诚度。
- 整合内部数据资源：通过建立统一的数据管理平台，打破数据孤岛，实现数据的集成与共享，提升数据分析能力。
数字化转型的解决方案
针对烟草行业的具体需求，企业可以通过以下几种方式进行数字化转型：
- 人工智能驱动的智能制造：利用先进的AI技术对生产流程进行优化，实现预测性维护、智能调度等功能，提高生产效率。
- 基于大数据的市场分析：通过数据挖掘和分析，企业可以更好地洞察市场趋势和消费者需求，制定精准的市场策略。
- 数字化营销与客户管理：利用数字化工具进行客户管理与营销活动，提供个性化的产品推荐与服务，提升客户满意度。
- 云计算与数据管理：借助云计算技术，企业可以实现数据的集中存储与处理，提高数据安全性和访问效率。
课程对企业数字化转型的支持
在数字化转型过程中，企业需要具备相关的知识和技能，以有效地实施转型战略。这方面的学习与培训显得尤为重要。通过系统的学习，企业可以掌握以下核心能力：
- 理解AI与大模型的基本理论：掌握人工智能及大模型的基本概念和应用方法，为后续的实际操作打下基础。
- 数据分析与决策支持能力：学习如何运用AI技术进行数据分析，从而为企业决策提供科学依据。
- 行业转型策略的掌握：了解烟草行业的数字化转型策略，能够制定适合企业的转型方案。
- 最新技术与工具的应用：学习机器学习、深度学习、自然语言处理等前沿技术，以提升企业的技术竞争力。
- 设计与实施解决方案的能力：根据企业的具体工作场景，能够设计并实施AI与大模型的解决方案，推动企业的数字化转型进程。
核心价值与实用性总结
综上所述，烟草行业的数字化转型不仅是应对市场挑战的必然选择，也是提升企业竞争力的重要途径。企业通过学习与掌握现代科技手段，能够有效解决当前面临的诸多痛点。
这一培训课程提供了系统的理论知识与实操技能，帮助企业在数字化转型中更好地应对挑战、把握机遇。通过学习，企业不仅能够提升生产效率、优化市场响应能力，还能提升客户体验，实现数据驱动的智能决策。
在激烈的市场竞争中，唯有不断学习与适应，企业才能立于不败之地。数字化转型并非一蹴而就，而是一个持续的过程。通过系统的培训与实践，企业将能够在新的商业环境中找到属于自己的发展路径。
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