引擎重构：AI 大模型与智能体驱动的高危重资产业务跃迁实战

重资产与高危行业的数智化生存法则需要明确判断口径，对标业界标杆的智能体生态与数据盘点负责组织练习，核心场景重做与大模型商业实战用于课后复盘

2天 供应链管理
授课讲师： 徐晓仪 · 数智化转型与AI应用实战专家
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团队应用场景和课时安排越具体，数据治理案例、练习和讲师匹配就越准确

适合对象

公司核心高管层、各业务板块一把手及业务骨干、数字化/IT 负责人

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

  • 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
  • 围绕重资产与高危行业的数智化生存法则校准目标和边界，明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易：对标业界标杆的智能体生态与数据盘点安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
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  • 人工复核有抓手：核心场景重做与大模型商业实战相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

当前，全球产业链重构与宏观经济周期的交叠，正将矿服、民爆、防务装备与能化等重资产、高危行业推向极度内卷的存量博弈深水区。企业面临着安全风险零容忍、成本控制触碰极限、海外拓展环境波诡云谲、以及防务产品强监管与高可靠要求的四重挤压。传统依赖堆人力、拼设备、吃经验的管理与运营模式已全面暴露出响应迟缓、边际效益递减的系统性失效

从单点的AI应用试水，到全业务线的智能化重构，横亘着巨大的认知鸿沟与落地壁垒。本课程深度融合华为 AI 落地框架（三层五阶八步）与前沿的智能体（Agent）商业化路径，专为具有重资产、强监管特征的核心业务板块量身定制。课程不仅提供硬核的大模型前沿战法，更联合企业数字化/IT团队，以摸清数据家底、甄别真伪需求、推演落地路径为核心，驱动高管团队跨越技术迷雾，将宏观的 AI 焦虑转化为可度量、可落地的商业效能与利润增长极

课程时间

2天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01生死时速：重资产与高危行业的数智化生存法则
02重塑底座：对标业界标杆的智能体生态与数据盘点
03利刃出鞘：核心场景重做与大模型商业实战
04拨云见日：可行性甄别、阻力化解与百日行动指南

课程大纲

生死时速：重资产与高危行业的数智化生存法则

一、周期极限挤压下的业务痛点与 AI 破局势能
  • 宏观势能：生成式 AI 生产力革命
  • 【互动】痛点投票：盘点利润侵蚀与交付延期的致命因素
  • 传统模式失效：经验断层与数据处理极限
  • 【互动】红黑牌：海外合规与风险把控的经验依赖度辩论
二、业务经验与数字技术的双螺旋变革体系
  • 业务（Biz）与技术（Tech）双向咬合
  • 【案例】某能化企业视觉大模型因脱离真实工况遭废弃的教训
  • 隐性经验向显性算力燃料的转化
  • 【互动】快问快答：海量安监日志与维保台账利用现状评估
  • 【互动】相关性连线：业务挑战与大模型能力匹配
三、【工作坊/实战演练】
  • 场景背景：严苛安全审计与降本指标下的突破口寻找
  • 学员任务：深挖依赖人工经验与高数据并发的核心痛点
  • 输出成果：《高危重资产核心业务断点与高价值 AI 场景挖掘画布》

重塑底座：对标业界标杆的智能体生态与数据盘点

一、引入 4A 架构构建业物融合底座
  • 4. A 架构的顶层对齐
  • 【互动】痛点投票：跨板块数据孤岛打通的最大阻力识别
  • 涉密数据主权与物理隔离红线
  • 【互动】红黑牌：防务测试数据公有云微调的合规底线辩论
二、联合研讨特设：公司信息化基座与数据资产全景透视
  • 公司 IT 基础设施与算力储备现状
  • 四大板块核心数据沉淀与质量评估
  • 【互动】快问快答：最亟需激活的沉睡数据盘点
三、增量定义：从人类辅助到 AI 智能体自治
  • 向 AI 智能体自治的演进路径
  • 【互动】相关性连线：日常业务与 AI 介入深度匹配
四、【工作坊/实战演练】
  • 场景背景：基于数据家底的首批 AI 试点规划
  • 学员任务：划分 AI 业务架构与人机协同严守边界
  • 输出成果：《AI 业务架构重塑与人机权责边界界定矩阵》

利刃出鞘：核心场景重做与大模型商业实战

一、高危与重资产场景的大模型重做战法
  • 视觉大模型与 IoT 融合的实时预警防线
  • 【互动】快问快答：大模型与老专家意见冲突的裁决机制
  • 基于图数据库与 AI 推理的高可靠质量追溯
  • 【互动】痛点投票：防务供应链次品溯源最耗时环节盘点
二、代理工作流（Agentic Workflow）突破海外拓展瓶颈
  • 多智能体协同网络编排打破僵化 BPM
  • 【案例】某装备企业盲目投喂公有云导致机密泄露的合规危机
  • 【互动】红黑牌：紧急状态下违规使用 AI 工具的底线辩论
  • 【互动】相关性连线：海外繁杂任务与特定智能体分工匹配
三、【工作坊/实战演练】
  • 场景背景：超大型项目极高协同复杂度与合规要求挑战
  • 学员任务：跨部门混编设计多智能体协同替代低效人工作业

拨云见日：可行性甄别、阻力化解与百日行动指南

一、最关键战役：需求真伪甄别与技术可行性研讨
  • 拆解 AI 的能力边界与绝对禁区
  • 业务与 IT 联合的三维可行性评估闭环
  • 【互动】快问快答：对非完美 AI 模型的容错与人工标注意愿
二、【工作坊/实战演练】（本次培训核心输出）
  • 场景背景：极高 ROI 且具备落地条件的 AI 项目筛选
  • 学员任务：联合 IT 部门剔除伪需求并推演高优试点场景落地路径
  • 输出成果：《核心业务 AI 赋能可行性甄别与落地路径推演清单》
三、化解组织防线：变革管理与速赢闭环
  • ADKAR 模型化解一线替代恐惧与信任危机
  • 【案例】某重工企业发掘超级用户实现极客文化逆转
  • 【互动】痛点投票：推行 AI 替代初审时的一线抵制因素盘点
  • 【互动】红黑牌：当场废除阻碍数据采集陈旧制度的决心判别
四、制定企业百日 AI 速赢（Quick Win）行动计划
  • 坚守架构先行与痛点切入实施准则
  • 输出跨部门联合权责的里程碑行动表
  • 附录：配套工具包清单
  • 《重资产高危核心业务大模型替代潜力与商业价值评估表》
  • 《业务诉求与现有数据基座/算力支撑双向匹配审查基线》
  • 《基于 ADKAR 模型的一线人员 AI 变革抵触情绪疏导指南》
  • 《高管挂帅 AI+ 赋能项目百日速赢（Quick Win）行动跟进表》

讲师介绍

徐晓仪 讲师头像

徐晓仪

数智化转型与AI应用实战专家

曾任华为数字化战略与架构总监、招商局蛇口集团CDO，拥有27年数字化转型经验。擅长企业数字化转型战略规划、数据治理与AI应用落地，主导过多个亿级回报的数智化项目，具备从顶层设计到场景落地的全链路实战能力

金融银行制造业政府国企互联网科技消费品零售通信
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课程差异说明

本课程页面围绕《引擎重构：，训练AI 大模型与智能体驱动的高危重资产业务跃迁实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度