课程简介
不止基础AI认知，结合落地实战提炼四步AI产品从0-1量产设计体系，覆盖场景挖掘、价值判级、模型选型、方案设计全流程。同步吃透当下最前沿的多Agent智能体+Skill技能库+Loop闭环迭代工业AI核心能力，摆脱传统AI单点试用，真正具备商业化、规模化AI产品落地能力。
目标收益
培训对象
适合产品、运营、以及市场和数据分析和管理人员
课程大纲
| 模块一：B端如何做出高价值可用的AI产品 |
引：星巴克紧急叫停库存管理工具说明AI产品成功落地关键 一、2025年中国企业级AI典型落地成功案例 1.企业级行业解决方案宏观图谱 2.头部标杆复盘：京东供应链&工业AIGC规模化落地图谱 拆解京东从“AI噱头”到“全链路投产”的完整路径：覆盖供应链预测、仓储调度、物流分拣、工业质检、内容生产、商家智能助手全场景，对比通用AI与产业AI的落地差异，为赛意提供最佳对标实践 3.京东供应链落地应用的四大卡点 3.1挑战一：不实用 3.2挑战二：用不上 3.3挑战三：成本高 3.4挑战四：不会用 二、AI产品成功的关键 要素一：高价值可落地场景 要素二：将客户需求转化为可落地、可评估和可归因的评测体系 要素三：数据集 三、2026年AIGC产品发展趋势 案例：京东零售 |
| 模块二：如何找到AI最有价值的落地场景 |
一、B端AI场景落地黄金法则AIGC能做什么，不能做什么 二、一线大厂和工业制造AI高价值场景挖掘方法论：高频+高损耗+强结构化数据 三、四大工业标杆案例深度拆解 案例：亿纬锂能优化工艺生产参数，提高产能 案例：华星光电智能智检降低人工成本，提高产品质量 案例：三一重工设备健康管理 案例：HIK ROBOT 3D分拣机器人 四、基于成本、商业价值可客户价值评估AI场景落地价值 五、AI产品落地优先级 1.方法论：京东工业从竞争壁垒、业务价值和落地难度等进行优先级评估 案例：京东物流全链条优先级落地量化评估 五、分组讨论：利用场景方法论和AI落地的评估体系找到自己业务高价值可落地的AIGC场景 |
| 模块三：AIGC产品设计与迭代实战 |
一、步骤一：AI专属需求挖掘，找到隐性AI增量机会 核心工具：AI全链路挖掘客户需求 二、步骤二：需求分析与智能决策——大厂AI场景价值筛选与优先级排序 1. 核心方法论：AI场景四象限判断法（大厂独创落地模型） 以「业务价值高低」「AI落地难度高低」双维度，将所有需求划分为四大象限，精准决策做与不做、先做后做： 1）高价值、低难度：优先量产落地（标杆场景） 2）高价值、高难度：战略储备、分步迭代 3）低价值、低难度：轻量化快速上线、补齐体验 4）低价值、高难度：直接放弃，杜绝技术自嗨 2. 全维度可行性评估体系 解决核心问题：这个场景值不值得用AI做？该用什么AI方案做？ 1. 业务可行性：是否替代人工、是否降本提效、客户是否愿意付费、是否形成差异化壁垒 2. 技术可行性：数据是否充足、场景是否可标准化、结果是否可量化 步骤三：AI模型精准选型——「三看一测」标准化方法论 告别盲目堆模型、盲目上大模型，B端工业AI精准选型黄金标准： 三看 1. 看场景属性：结构化数值预测、视觉识别、文本生成、知识问答、流程自动化，匹配对应模型体系 2. 看数据底座：数据量大小、数据质量、结构化程度、是否具备行业私有数据 3. 看落地成本：算力成本、标注成本、运维成本、迭代成本、商业化收益 一测 小范围POC灰度测试：快速验证模型准确率、适配度、落地效果，避免大规模投入后落地失败，适配工业项目交付风控要求。 步骤四：AI产品全流程方案设计（B端AI产品核心能力） 1. AI产品 vs 传统软件PRD核心差异 传统PRD侧重功能、界面、流程；AI-PRD侧重能力、效果、准确率、幻觉管控、迭代机制、指标体系，重点解决工业AI可解释性、稳定性、可靠性、合规性问题。 2. 模型微调与能力落地：需求分析智能助手搭建 基于行业私有知识库（赛意工业案例、工艺知识、交付体系、行业方案），通过针对性微调，打造专属需求分析助手，实现客户痛点自动拆解、需求智能归类、方案智能匹配、风险智能识别。 3. AI意图识别体系搭建（工业场景核心难点突破） 针对工业用户提问模糊、行业术语专业、场景复杂的痛点，搭建标准化意图体系：意图分类、实体抽取、上下文关联、歧义消解。 配套输出：工业AI标准意图模板 4. AI产品架构标准化绘制方法论 分层搭建工业AI产品架构：数据层→知识库层→模型层→能力服务层→业务应用层→交付运维层，适配赛意平台化、组件化、可复用的产品架构逻辑。 三、 多Agent智能体链路设计（2026前沿趋势） 1.突破单一大模型能力瓶颈，设计多Agent协同链路 案例：京东工业多agent产品设计 2.agent产品设计难点：工具错调、漏掉 3.Skill技能体系：工业AIGC落地的核心能力底座 3.1 Skill是多Agent落地的核心支撑，区别于通用AI话术能力，是工业场景专属可调用、可复用、可标准化的专业技能库，解决Agent“懂流程、不懂专业”的核心短板。 3.2 落地标准设计：每个Skill明确适用场景、输入条件、输出标准、校验规则、行业边界，做到调用精准、输出可控、结果可追溯 4. Loop循环迭代机制：AIGC工业落地的优化闭环 4.1 校验Loop：Agent输出成果后，自动触发工业知识库校验、工艺逻辑校验、合规规则校验，修正AI幻觉、专业错误 4.2 迭代Loop：沉淀优质工业输出成果、客户项目案例、落地反馈，反向迭代Skill技能库与模型能力，越用越精准 4.3 流程Loop：针对未达标、有漏洞的输出结果，自动回流重处理、重拆解、重校验，形成完整闭环，杜绝漏项、错项 四. AI记忆模块优化设计（2026前沿趋势） 1.分层记忆系统设计 2.记忆落地常见难点：记忆覆盖和记忆冲突 |
| 模块四：基于客户需求建立AI场景落地黄金法则高质量可定位评测体系 |
一、AI时代新的评估体系：将客户需求转化为可量化可评测体系 1.AI时代和传统价值评估的不同，对业务的价值，让领导认同价值 2.大厂业务-产品-技术-运营的四位一体评测体系 案例：京东工业评测体系落地四步，准确率+召回率+合理性+相关原因以及性能指标 3.评测体系落地的常见难点以及解决方案 二、高质量评测集准备 案例：京东工业 |
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模块一：B端如何做出高价值可用的AI产品 引：星巴克紧急叫停库存管理工具说明AI产品成功落地关键 一、2025年中国企业级AI典型落地成功案例 1.企业级行业解决方案宏观图谱 2.头部标杆复盘：京东供应链&工业AIGC规模化落地图谱 拆解京东从“AI噱头”到“全链路投产”的完整路径：覆盖供应链预测、仓储调度、物流分拣、工业质检、内容生产、商家智能助手全场景，对比通用AI与产业AI的落地差异，为赛意提供最佳对标实践 3.京东供应链落地应用的四大卡点 3.1挑战一：不实用 3.2挑战二：用不上 3.3挑战三：成本高 3.4挑战四：不会用 二、AI产品成功的关键 要素一：高价值可落地场景 要素二：将客户需求转化为可落地、可评估和可归因的评测体系 要素三：数据集 三、2026年AIGC产品发展趋势 案例：京东零售 |
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模块二：如何找到AI最有价值的落地场景 一、B端AI场景落地黄金法则AIGC能做什么，不能做什么 二、一线大厂和工业制造AI高价值场景挖掘方法论：高频+高损耗+强结构化数据 三、四大工业标杆案例深度拆解 案例：亿纬锂能优化工艺生产参数，提高产能 案例：华星光电智能智检降低人工成本，提高产品质量 案例：三一重工设备健康管理 案例：HIK ROBOT 3D分拣机器人 四、基于成本、商业价值可客户价值评估AI场景落地价值 五、AI产品落地优先级 1.方法论：京东工业从竞争壁垒、业务价值和落地难度等进行优先级评估 案例：京东物流全链条优先级落地量化评估 五、分组讨论：利用场景方法论和AI落地的评估体系找到自己业务高价值可落地的AIGC场景 |
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模块三：AIGC产品设计与迭代实战 一、步骤一：AI专属需求挖掘，找到隐性AI增量机会 核心工具：AI全链路挖掘客户需求 二、步骤二：需求分析与智能决策——大厂AI场景价值筛选与优先级排序 1. 核心方法论：AI场景四象限判断法（大厂独创落地模型） 以「业务价值高低」「AI落地难度高低」双维度，将所有需求划分为四大象限，精准决策做与不做、先做后做： 1）高价值、低难度：优先量产落地（标杆场景） 2）高价值、高难度：战略储备、分步迭代 3）低价值、低难度：轻量化快速上线、补齐体验 4）低价值、高难度：直接放弃，杜绝技术自嗨 2. 全维度可行性评估体系 解决核心问题：这个场景值不值得用AI做？该用什么AI方案做？ 1. 业务可行性：是否替代人工、是否降本提效、客户是否愿意付费、是否形成差异化壁垒 2. 技术可行性：数据是否充足、场景是否可标准化、结果是否可量化 步骤三：AI模型精准选型——「三看一测」标准化方法论 告别盲目堆模型、盲目上大模型，B端工业AI精准选型黄金标准： 三看 1. 看场景属性：结构化数值预测、视觉识别、文本生成、知识问答、流程自动化，匹配对应模型体系 2. 看数据底座：数据量大小、数据质量、结构化程度、是否具备行业私有数据 3. 看落地成本：算力成本、标注成本、运维成本、迭代成本、商业化收益 一测 小范围POC灰度测试：快速验证模型准确率、适配度、落地效果，避免大规模投入后落地失败，适配工业项目交付风控要求。 步骤四：AI产品全流程方案设计（B端AI产品核心能力） 1. AI产品 vs 传统软件PRD核心差异 传统PRD侧重功能、界面、流程；AI-PRD侧重能力、效果、准确率、幻觉管控、迭代机制、指标体系，重点解决工业AI可解释性、稳定性、可靠性、合规性问题。 2. 模型微调与能力落地：需求分析智能助手搭建 基于行业私有知识库（赛意工业案例、工艺知识、交付体系、行业方案），通过针对性微调，打造专属需求分析助手，实现客户痛点自动拆解、需求智能归类、方案智能匹配、风险智能识别。 3. AI意图识别体系搭建（工业场景核心难点突破） 针对工业用户提问模糊、行业术语专业、场景复杂的痛点，搭建标准化意图体系：意图分类、实体抽取、上下文关联、歧义消解。 配套输出：工业AI标准意图模板 4. AI产品架构标准化绘制方法论 分层搭建工业AI产品架构：数据层→知识库层→模型层→能力服务层→业务应用层→交付运维层，适配赛意平台化、组件化、可复用的产品架构逻辑。 三、 多Agent智能体链路设计（2026前沿趋势） 1.突破单一大模型能力瓶颈，设计多Agent协同链路 案例：京东工业多agent产品设计 2.agent产品设计难点：工具错调、漏掉 3.Skill技能体系：工业AIGC落地的核心能力底座 3.1 Skill是多Agent落地的核心支撑，区别于通用AI话术能力，是工业场景专属可调用、可复用、可标准化的专业技能库，解决Agent“懂流程、不懂专业”的核心短板。 3.2 落地标准设计：每个Skill明确适用场景、输入条件、输出标准、校验规则、行业边界，做到调用精准、输出可控、结果可追溯 4. Loop循环迭代机制：AIGC工业落地的优化闭环 4.1 校验Loop：Agent输出成果后，自动触发工业知识库校验、工艺逻辑校验、合规规则校验，修正AI幻觉、专业错误 4.2 迭代Loop：沉淀优质工业输出成果、客户项目案例、落地反馈，反向迭代Skill技能库与模型能力，越用越精准 4.3 流程Loop：针对未达标、有漏洞的输出结果，自动回流重处理、重拆解、重校验，形成完整闭环，杜绝漏项、错项 四. AI记忆模块优化设计（2026前沿趋势） 1.分层记忆系统设计 2.记忆落地常见难点：记忆覆盖和记忆冲突 |
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模块四：基于客户需求建立AI场景落地黄金法则高质量可定位评测体系 一、AI时代新的评估体系：将客户需求转化为可量化可评测体系 1.AI时代和传统价值评估的不同，对业务的价值，让领导认同价值 2.大厂业务-产品-技术-运营的四位一体评测体系 案例：京东工业评测体系落地四步，准确率+召回率+合理性+相关原因以及性能指标 3.评测体系落地的常见难点以及解决方案 二、高质量评测集准备 案例：京东工业 |
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