课程简介
课程定位：本课程不是技术深度研讨会，而是从战略视角和商业价值出发，帮助管理者理解AI大模型技术如何重塑行业格局、创造商业价值，并为企业制定AI战略提供框架性思考。
目标收益
核心培训目标
1.建立认知框架：帮助管理者建立对AI大模型技术生态的系统性理解，掌握关键概念和技术边界
2.洞察行业影响：分析大模型在不同行业的应用场景和转型机会，识别企业自身的AI应用切入点
3.把握商业机遇：探索基于大模型的新型商业模式和价值创造方式，启发创新思维
4.规避潜在风险：了解AI技术应用的伦理挑战和治理框架，制定负责任的AI战略
5.规划实施路径：为企业引入AI大模型技术提供方法论指导和实施路线图
培训对象
本课程专为企业中高级管理人员设计，特别适合以下人群：
企业高管团队：CEO、CTO、CDO等决策层，需要了解AI大模型对企业战略的影响
业务部门负责人：市场营销、产品研发、客户服务等部门主管，探索AI赋能业务的可能性
数字化转型领导者：负责企业数字化和智能化转型的项目负责人
创新管理者：企业创新中心或研发中心负责人，寻找技术驱动的商业创新机会
课程大纲
| 模块一：AI大模型技术全景与生态体系（90分钟） |
1.1 全球大模型生态体系 国际主流大模型：GPT系列、Claude、Gemini技术特点比较。 中国大模型阵营：DeepSeek、通义千问、文心一言、豆包等对比分析。 开源生态：LLaMA、DeepSeek、Qwen、Gamma等开源模型。 1.2 AI大模型技术演进与核心突破 从规则系统到深度学习：AI技术发展简史。 大模型革命：Transformer架构的关键突破。 大模型创新：DeepSeek R1蒸馏模型破局。 多模态能力：文本、图像、音频、视频的统一处理。 1.3 大模型关键技术解析 预训练与微调：基础模型与领域适配. 提示工程（Prompt Engineering）：与AI高效对话的艺术。 RAG（检索增强生成）：解决知识更新与领域适应问题。 智能体（Agent）系统：自主规划与多工具协作。 教学方法：技术全景图讲解+主流模型Demo演示+小组讨论"我们企业最需要哪种类型的大模型" |
| 模块二：行业应用与价值创造（120分钟） |
2.1 跨行业应用模式分析 内容生成：营销文案、产品描述、个性化内容创作。 知识管理：企业知识库问答、文档智能处理。 客户交互：智能客服、销售助手、个性化推荐。 流程自动化：合同分析、报告生成、数据分析。 2.2 重点行业深度案例 金融行业：智能投顾、风险控制、反欺诈、合规审查。 医疗健康：辅助诊断、医学文献分析、患者教育。 制造业：设备预测性维护、工艺优化、质量检测。 零售电商：个性化推荐、电商直播、智能客服。 教育行业：个性化学习、智能测评、数字讲师。 2.3 价值创造评估框架 效率提升：自动化重复性工作，释放人力资源。 体验增强：个性化、即时化、智能化的客户体验。 创新可能：新产品、新服务、新商业模式的孵化。 决策支持：数据驱动的洞察与预测能力。 教学方法：行业案例视频展示+分组研讨"我们行业最具潜力的3个AI应用场景"+价值评估工具练习 |
| 模块三：商业模式创新与实施路径（90分钟） |
3.1 大模型驱动的商业模式创新 产品智能化：从静态产品到智能服务的转变。 服务个性化：大规模定制成为可能。 平台生态化：基于AI的开放平台与开发者生态。 数据资产化：从业务副产品到核心资产的转变。 3.2 企业AI转型实施框架 成熟度评估：企业AI准备度诊断模型。 场景选择：高价值、高可行性应用场景识别方法。 技术路线：自建、合作还是采购的决策框架。 组织适配：技能提升、流程再造与文化转型。 3.3 成本收益分析与风险管理 投资回报测算：直接收益与间接价值评估。 常见失败原因与规避策略。 治理框架：AI应用的内部控制与审计机制。 教学方法：商业模式画布练习+AI成熟度自评+实施路线图小组作业 |
| 模块四：前沿趋势与战略思考（60分钟） |
4.1 技术前沿与未来趋势 多模态大模型：文本、图像、视频的统一理解与生成。 自主智能体（Agent）：具备规划与工具使用能力的AI系统。 人机协同：AI作为"同事"而不仅仅是工具。 4.2 战略机遇与挑战 行业重构：哪些行业将被彻底改变。 竞争优势：如何建立AI时代的核心竞争力。 人才战略：AI时代的关键人才与组织能力。 社会影响：就业、教育、伦理的长期思考。 4.3 行动倡议与资源网络 下一步行动：个人学习计划与企业试点项目。 关键资源：技术供应商、研究机构、行业社区。 持续学习：知识更新机制与专家网络建设。 教学方法：趋势雷达图练习+战略研讨会+个人行动计划制定 课程特色与教学方法 |
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模块一：AI大模型技术全景与生态体系（90分钟） 1.1 全球大模型生态体系 国际主流大模型：GPT系列、Claude、Gemini技术特点比较。 中国大模型阵营：DeepSeek、通义千问、文心一言、豆包等对比分析。 开源生态：LLaMA、DeepSeek、Qwen、Gamma等开源模型。 1.2 AI大模型技术演进与核心突破 从规则系统到深度学习：AI技术发展简史。 大模型革命：Transformer架构的关键突破。 大模型创新：DeepSeek R1蒸馏模型破局。 多模态能力：文本、图像、音频、视频的统一处理。 1.3 大模型关键技术解析 预训练与微调：基础模型与领域适配. 提示工程（Prompt Engineering）：与AI高效对话的艺术。 RAG（检索增强生成）：解决知识更新与领域适应问题。 智能体（Agent）系统：自主规划与多工具协作。 教学方法：技术全景图讲解+主流模型Demo演示+小组讨论"我们企业最需要哪种类型的大模型" |
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模块二：行业应用与价值创造（120分钟） 2.1 跨行业应用模式分析 内容生成：营销文案、产品描述、个性化内容创作。 知识管理：企业知识库问答、文档智能处理。 客户交互：智能客服、销售助手、个性化推荐。 流程自动化：合同分析、报告生成、数据分析。 2.2 重点行业深度案例 金融行业：智能投顾、风险控制、反欺诈、合规审查。 医疗健康：辅助诊断、医学文献分析、患者教育。 制造业：设备预测性维护、工艺优化、质量检测。 零售电商：个性化推荐、电商直播、智能客服。 教育行业：个性化学习、智能测评、数字讲师。 2.3 价值创造评估框架 效率提升：自动化重复性工作，释放人力资源。 体验增强：个性化、即时化、智能化的客户体验。 创新可能：新产品、新服务、新商业模式的孵化。 决策支持：数据驱动的洞察与预测能力。 教学方法：行业案例视频展示+分组研讨"我们行业最具潜力的3个AI应用场景"+价值评估工具练习 |
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模块三：商业模式创新与实施路径（90分钟） 3.1 大模型驱动的商业模式创新 产品智能化：从静态产品到智能服务的转变。 服务个性化：大规模定制成为可能。 平台生态化：基于AI的开放平台与开发者生态。 数据资产化：从业务副产品到核心资产的转变。 3.2 企业AI转型实施框架 成熟度评估：企业AI准备度诊断模型。 场景选择：高价值、高可行性应用场景识别方法。 技术路线：自建、合作还是采购的决策框架。 组织适配：技能提升、流程再造与文化转型。 3.3 成本收益分析与风险管理 投资回报测算：直接收益与间接价值评估。 常见失败原因与规避策略。 治理框架：AI应用的内部控制与审计机制。 教学方法：商业模式画布练习+AI成熟度自评+实施路线图小组作业 |
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模块四：前沿趋势与战略思考（60分钟） 4.1 技术前沿与未来趋势 多模态大模型：文本、图像、视频的统一理解与生成。 自主智能体（Agent）：具备规划与工具使用能力的AI系统。 人机协同：AI作为"同事"而不仅仅是工具。 4.2 战略机遇与挑战 行业重构：哪些行业将被彻底改变。 竞争优势：如何建立AI时代的核心竞争力。 人才战略：AI时代的关键人才与组织能力。 社会影响：就业、教育、伦理的长期思考。 4.3 行动倡议与资源网络 下一步行动：个人学习计划与企业试点项目。 关键资源：技术供应商、研究机构、行业社区。 持续学习：知识更新机制与专家网络建设。 教学方法：趋势雷达图练习+战略研讨会+个人行动计划制定 课程特色与教学方法 |
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