AI应用赋能与能源行业数智化转型升级

可选交付版本

不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。

AI应用赋能与能源行业数智化转型升级推荐版本

适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。

AI应用赋能与能源行业数智化转型升级（AI版） AI版

可作为备选学习方案，适合在行业场景、授课时长或模块侧重点上灵活调整。

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

工具会用但流程接不上、结果不好验时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任

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

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

为什么这个页面会展示多个版本？

这些版本属于同一门课程的不同交付版本，页面保留推荐版本作为课程主轴，其他版本用于说明时长、行业场景或模块侧重点差异