人工智能赋能先进制造业

课程大纲

第一章技术前沿：AI重构制造业底层逻辑

1.1 生成式AI：从辅助工具到创新引擎

AIGC颠覆传统设计流程
ChatGPT驱动的工艺知识重组
生成式与决策式AI融合范式

1.2 大模型：工业场景的认知革命

工业大模型训练方法论
多模态数据融合的实时决策
端侧轻量化部署技术突破

1.3 人机协同：新型生产力关系构建

数字孪生与物理系统双向映射
工业机器人群体智能进化
自适应人机交互界面设计
行业案例
湛江钢铁全流程AI冶炼系统
全球首个实现一键KR脱硫→一键转炉→一键连铸全AI控制
KR处理周期缩短1min/炉，脱硫剂消耗降低15%

第二章场景革命：AI穿透制造全价值链

2.1 智能研发：从经验驱动到数据驱动

参数化衍生设计
跨学科知识图谱构建
虚拟仿真加速验证

2.2 极致生产：动态优化与零缺陷制造

自进化排产算法
微米级视觉质检
能耗-良率动态平衡

2.3 智慧供应链：全局最优资源配置

需求预测准确率提升
弹性物流网络构建
区块链驱动的可信溯源
行业案例
宝钢超高强钢智能工厂
全球首条98%自动化冷轧产线，缺陷识别准确率>90%
吉帕钢研发周期缩短40%，填补6项国际空白

第三章战略跃迁：构建AI赋能的制造新生态

3.1 企业转型路径图

数字化转型→认知智能化→生态平台化
组织架构敏捷重构
复合型人才培育体系

3.2 全球竞争新格局

美德工业4.0最新战略
东亚产业集群协同模式
技术标准与数据主权博弈

3.3 可持续发展范式

绿色制造碳足迹追踪
工业元宇宙赋能循环经济
伦理风险防控框架
行业案例
西门子工业元宇宙平台
全球首个覆盖设计-生产-服务的数字主线系统
设备故障预测准确率提升至92%
课程总结
注：课程内容综合全球最新研究成果与标杆实践，包含等权威文献的深度解析

适合对象

中车株洲所首任干部（战略决策层与技术管理层）

课程定位与主要问题

《人工智能赋能先进制造业》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

现场问题更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
改善动作更具体：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
标准执行有抓手：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
复盘跟进有依据：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点

课程背景与交付信息

全球制造业正经历以AI为核心的第四次工业革命，生成式AI、大模型、多模态技术加速渗透制造全流程。中国制造业亟需通过AI实现从规模扩张向质量跃升转型，构建全球竞争力。本课程结合国际前沿技术趋势与本土标杆案例，深度解析AI赋能的创新路径与战略机遇

授课人

哈佛大学梅森高级研究员郑科博士（CFA）

课程时间

2小时

授课方式

实体讲课（前沿理论、全球案例） - 案例分析（标杆企业深度拆解）

课程内容重点

01技术前沿：AI重构制造业底层逻辑

021 生成式AI：从辅助工具到创新引擎

03AIGC颠覆传统设计流程

04ChatGPT驱动的工艺知识重组

05生成式与决策式AI融合范式

讲师介绍

郑科

宏观经济分析与AI金融科技应用专家

哈佛MPA与斯坦福MBA，CFA持证人，20年金融科技跨界实战专家。曾任世行特约研究员及多所高校实践教授，擅长将宏观经济洞察、AI前沿技术与金融实务深度融合，主导多个国家级重大项目，为政府与金融机构提供战略咨询与数字化转型培训

金融银行政府国企互联网科技房地产制造业

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课程差异说明

本课程页面围绕《人工智能赋能先进制造业》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

中车株洲所首任干部（战略决策层与技术管理层）。

学习这门课可以获得什么收益？

识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用- 实体讲课（前沿理论+全球案例） - 案例分析（标杆企业深度拆解），强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配