烟草行业数字化转型的迫切需求
随着全球化与数字经济的迅速发展，许多传统行业面临着前所未有的挑战和机遇。烟草行业作为一个历史悠久但相对保守的行业，正在经历一场深刻的变革。企业痛点主要集中在以下几个方面：
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
- 市场竞争加剧：随着消费者偏好的变化及新兴市场的崛起，烟草企业的市场份额受到威胁。
- 合规与监管压力：各国对烟草产品的监管愈加严格，企业需要在合规的框架下进行运营。
- 客户需求多样化：消费者对产品的个性化需求日益增加，传统的生产与销售模式难以满足。
- 运营效率低下：许多烟草企业仍依赖传统的人工操作，导致生产效率低下，成本高昂。
在这样的背景下，数字化转型不仅是烟草行业的必然选择，更是提升竞争力、提高运营效率的关键所在。
数字化转型与AI的结合
针对上述行业痛点，数字化转型的核心在于如何有效利用人工智能（AI）和大数据技术来提升决策能力、优化生产流程、改善客户体验。以下是数字化转型的一些重要组成部分：
- 智能制造：通过引入自动化设备与智能化工艺，提高生产效率与产品质量。
- 数据驱动的决策支持：利用数据分析技术，帮助企业做出更为科学的决策。
- 个性化营销：通过大数据分析消费者行为，实现精准营销，提高客户满意度。
- 全链条数字化管理：从原材料采购到产品销售，实现全链条的数字化管理，提高供应链的灵活性和响应速度。
通过这些关键策略，烟草企业能够在激烈的市场竞争中占据一席之地。
如何有效实施数字化转型
尽管数字化转型的价值显而易见，但如何有效实施却是许多企业面临的难题。企业需要从以下几个方面着手：
1. 明确转型目标
在进行数字化转型之前，企业必须明确转型的目标，包括提升财务指标、增强竞争力、提高运营效率和改善客户体验等。明确的目标将为后续的实施提供方向。
2. 建立数字化文化
数字化转型不仅是技术的更新，更是企业文化的变革。企业需要建立起以数据驱动为核心的文化，鼓励员工积极参与数字化项目，推动全员的数字化意识提升。
3. 投资于技术与人才
在数字化转型过程中，技术与人才的投入至关重要。企业应关注最新的AI技术与工具，如机器学习、深度学习等，同时加大对员工培训的投资，确保团队具备必要的技能。
4. 制定科学的实施路径
企业需要根据自身的实际情况，制定科学的数字化转型实施路径，包括短期、中期和长期的目标与计划。在这一过程中，定期评估转型进展并进行调整至关重要。
AI与大模型的应用
AI与大模型在烟草行业的应用潜力巨大，以下是一些具体的应用场景：
1. 生产管理
通过引入AI技术，烟草企业可以实现智能化的生产管理。AI可以帮助企业进行烟叶的病虫害监测、收购优化、生产运营的实时监控等，提升生产效率与产品质量。
2. 智慧物流与供应链管理
在物流与供应链管理中，AI可以通过数据分析优化库存管理、运输路径规划等，提高整体运营效率，降低成本。通过智慧物流，企业能够实现更快速的市场响应。
3. 客户服务与个性化营销
AI技术能够分析消费者的购买行为与偏好，帮助企业实现精准营销。通过个性化推荐，企业不仅能够提升客户满意度，还可以提高销售转化率。
4. 数据分析与决策支持
数据是数字化转型的核心。AI与大数据分析工具能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供强有力的支持。
总结与展望
烟草行业的数字化转型是一个系统性的工程，涉及组织结构、业务流程、技术应用等多个方面。通过有效地利用AI和大数据技术，企业能够应对市场挑战，提高运营效率，满足消费者需求。在这一过程中，企业需要不断学习与适应，以确保在这个快速变化的环境中保持竞争力。
未来，随着AI技术的不断发展，烟草行业的数字化转型将会迎来更多的机遇。企业应保持开放的态度，善于探索与实践，积极应对行业的变革与挑战，推动自身的持续发展与创新。
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