AI应用赋能与能源行业数智化转型升级

AI应用 – 智能革命与能源业务场景重塑先把对象、任务和边界讲清，DeepSeek重新定义AI再帮助团队对齐现场处理口径

2天，12小时 人工智能应用
授课讲师： 张世民 · AI应用及数字化转型实战专家
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适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

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AI应用 – 智能革命与能源业务场…校准目标和边界，明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易：DeepSeek重新定义AI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：人工智能概述及实现要素相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

以DeepSeek为代表的生成式AI的爆发式发展彻底改写了技术应用边界——AI正以超进化姿态渗透到各行各业，迅速成为现象级顶流。其开源策略和低成本算力需求打破了传统AI对高端资源的依赖，推动技术普惠化进程，重构了包括政务、金融、能源、制造、医疗等行业的数智化转型升级路径。 当前，能源行业正处于数字化、智能化转型的关键时期。全球能源市场竞争的加剧，以及能源需求的不断变化和环保要求的日益严格，传统能源业务模式面临诸多挑战。例如，油气开采效率有待提升，煤炭开采过程中的安全监测难度较大；能源供应链协同性不足，导致运输成本较…

近年来，我国人工智能的蓬勃发展正在为各行各业赋能，为企业与个人的发展带来新机遇。在2025年的全国两会上，科技平权与人工智能+再次成为了热议话题。与此同时，政府工作报告中明确指出持续推进人工智能+行动

随着新基建国家战略的推进，数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，将全面推动整个社会数字化进程，促使企业升级转型并探索新机遇

课程时间

2天，12小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组研讨、互动答疑

课程内容重点

01AI应用 – 智能革命与能源业务场景重塑
02DeepSeek重新定义AI
03人工智能概述及实现要素
04DeepSeek突围启示与科技创新
05为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑

课程大纲

AI应用 – 智能革命与能源业务场景重塑

一、DeepSeek重新定义AI
  • 1. 人工智能概述及实现要素
  • 2. DeepSeek突围启示与科技创新
  • 3. 为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑
  • 4. 中国开展人工智能+行动的战略意义
  • 5. AI大模型对能源行业的颠覆性影响
二、AI大模型三项核心能力
  • 1. 图文音影多模态生成解析能力
  • 2. 自然语言处理和逻辑推理能力
  • 3. 商业逻辑洞察和系统输出能力
三、人机协同：从经验主义到AI驱动
  • 1. 提问优化的黄金法则
  • 2. DeepSeek+王炸组合
  • 3. 提示词是与大模型沟通的咒语
  • 4. 调教技巧-避坑指南-使用禁忌
  • 5. 国内外主流大模型解析及优劣势对比
四、DeepSeek驱动智能工作范式
  • 1. 智能对话平台：企业级知识库快速搭建
  • 2. 数据分析套件：Excel小白秒变分析专家
  • 3. RPA流程自动化：重复工作的终结者
  • 4. 知识图谱：让岗位经验不再随人员流失
  • 5. 预测分析：从「事后诸葛」到「未卜先知」
  • 6. 管理者如何拥抱AI技术，重塑企业竞争力
五、AI+能源企业九大场景化应用
  • 1. 高效办公：报表版本多模态秒速处理
  • 2. 市场推广：基于用户画像的精准营销
  • 3. 客户服务：用户体验提升与定制化服务
  • 4. 科学决策：多维度数据分析和风险预警
  • 5. 方案设计：大幅度提升创意效率及质量
  • 6. 技术研发：创新思路引发和模拟仿真验证
  • 7. 生产管理：AI 图像识别技术检测设备状态
  • 8. 物流调度：AI 算法优化运输路线规划
  • 9. 风险管控：模型实时监测和动态评估分析
六、AI时代的新兴机遇和挑战
  • 1. 行业级应用与AI时代岗位分化
  • 2. 大模型及AI未来发展的十大趋势
  • 3. 发现问题的能力比解决问题更重要
  • 4. 用想象力、创造力驾驭，做AI做不了的事
  • 5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶

AI赋能 – 能源企业数字化转型实施策略

一、数字化是能源行业转型必由之路
  • 1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
  • 2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
  • 3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
  • 【案例解析】麦肯锡最新报告：油气煤炭行业数字化水平偏低？
二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
  • 【案例解析】华为数字化工具应用对能源行业的启示
  • 【行动指南】在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？
三、企业数字化变革常见问题
  • 1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
  • 2. 业务层面信息化基础相对薄弱
  • 3. 实施层面技术与业务容易脱节
  • 4. 组织层面人才队伍上储备不足
  • 【案例解析】壳牌数字化转型5项指导原则
四、能源行业数字化运营体系构建1. 基础建设：数字基因六大模块、数字技术平台架构2. 组织建设：数字运营开发流程、数字生态应用场景、数字资产长效机制
  • 3. 人才建设：数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力
  • 【行动指南】如何完善能源基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环
五、数字化转型落地三个要点1. 科技+业务双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实施
  • 【案例解析】中海油打造云游四海系统
六、能源行业数字化转型实践五步曲（数转模型）
  • 1. 数字化转型的战略规划
  • 2. 数字化转型的组织障碍
  • 3. 数字化转型的技术挑战
  • 4. 数字化转型的安全风险
  • 5. 数字化转型的人才培养

AI驱动 – 能源行业思维升级和能力进化

一、用户思维——技术转化能力
  • 1. 傻瓜式、简单可依赖
  • 2. 不要让用户做选择题
  • 3. 需求洞察与痛点捕捉
  • 4. 用户需求VS应用场景
  • 【案例解析】懒人四件套背后的商业逻辑
二、产品思维——业务打磨能力
  • 1. 无痛点，不产品（服务）
  • 2. 做减法，不做加法（功能）
  • 3. 小步快跑，快速迭代（效率）
  • 4. 避免过度的流程设计（机制）
  • 【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
  • 【思考方向】技术部门如何把控需求标准，并完善产品和服务的颗粒度
三、数据思维——数据驱动能力
  • 1. 没有小数据，只有大数据
  • 2. 数据是商业模式关键支点
  • 3. 数字化运营三个核心指标
  • 4. 数据开发应用的四个层面
  • 【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门的数据支撑
四、创新思维——创造性输出能力
  • 1. 否定是创新的开始
  • 2. 创新不是瞎折腾
  • 3. 创新是有中生无
  • 4. 创新是发现更多可能性
  • 【案例解析】从山寨大国到新四大发明
  • 课程回顾、总结、分享和行动
  • 1. 数字化转型是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程，结合所属行业特性和岗位职责，制定个人或团队在企业数字化转型中的具体行动计划
  • 2. 目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、数据驱动和业务创新等方面与原生数字基因企业存在哪些差距，并提出改进措施
  • 3. 基于AI发展趋势，从产品研发、技术升级、渠道拓展、管理变革、客户服务提升、资源整合利用等角度，探索现阶段AI与企业经营相结合的发展路径

讲师介绍

张世民 讲师头像

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家，17年互联网+传统产业经验，曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略，累计授课超4500小时，服务政府、能源、金融等多行业头部客户

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI应用赋能与能源行业数智化转型升级》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？

适合企业各层级管理者、部门骨干、数字化相关岗位人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

深入解读DeepSeek、人工智能+的最新动态，把握能源行业智能化发展脉络，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：1-2天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑，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