工程建设企业董事长/总经理、总工程师、项目经理、数字化/信息化部门负责人、技术质量安全管理人员
009 人工智能大数据在工程领域的应用
围绕人工智能应用的实际工作场景，《009 人工智能大数据在工程领域的应用》以时局与方向——2026年政策红利与行业新趋势等课程模块作为选型线索，帮助工程建设企业董事长/总经理、总工程师、项目经理、数字化/信息化部门负责人、技术质量安全管理人员，核对内训目标、课时安排和交付要求
授课讲师：
蔺军 · 工业数智化实战专家
适合对象
工程建设企业董事长/总经理、总工程师、项目经理、数字化/信息化部门负责人、技术质量安全管理人员
课程定位与主要问题
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
课程适配与选型边界
这部分用于判断《009 人工智能大数据在工程领域的应用》是否适合当前人工智能应用培训需求，重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作
《009 人工智能大数据在工程领域的应用》的训练重点包括时局与方向——2026年政策红利与行业新趋势、智造新工具——关键技术体系与实施路径等，实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认
建议将《009 人工智能大数据在工程领域的应用》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验，以及蔺军的授课方向进行区分
这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配；如果仍在了解主题概念，可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出，以沟通后的课程安排为准。
核心收益
- 对齐范围变化、进度节点和协同责任，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕时局与方向—2026年政策红利与行…明确判断口径和处理优先级
- 用场景实战—五大核心应用领域深度拆解…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走他山之石—五个标杆企业案例复盘：提…相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
2026年是十五五规划的开局之年，也是AI+行动从概念验证走向商业闭环的关键一年。刚刚发布的政府工作报告明确提出深化拓展人工智能+，强调推动智能体和规模化应用，促进新一代智能终端与实体经济的深度融合。十五五规划纲要草案亦指出，要充分发挥我国应用场景广阔的优势，推进模芯云用协同创新，抢占人工智能产业应用的制高点
对于工程建设行业而言，标志着数字化转型进入了深水区。过去的数字化建设主要集中在人防+技防的信息化阶段，而在新的政策与技术浪潮下，行业正面临着从点状创新向雨林式规模应用的跨越。以DeepSeek为代表的生成式AI、多模态大模型与无人机、机器人等硬件终端的结合，正在深刻重塑工程领域的生产关系和作业模式。从生成式设计、智能审图，到现场的无人化巡检与AI质检，再到基于大数据的全生命周期决策，一场围绕数据驱动、智能决策的变革已全面展开
然而，在技术与产业的融合过程中，多数企业仍面临如何将通用大模型转化为垂直领域生产力、如何解决老旧设备改造与数据孤岛、以及如何培养复合型人才等现实挑战。本课程通过深入解读最新政策精神，深层剖析行业标杆的实战案例，旨在帮助工程建设企业管理者与技术骨干掌握AI落地的核心逻辑、实施路径及避坑策略，从战略规划到战术执行，全方位提升新业态下企业的数智化核心竞争力
课程时间
1天
授课方式
政策解读、技术解构、案例研讨、场景模拟演练、实战工具分享
课程内容重点
01时局与方向—2026年政策红利与行业新趋势：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
02场景实战—五大核心应用领域深度拆解：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
03他山之石—五个标杆企业案例复盘：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
04挑战与破局—规模化落地的四大制约及应对：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
课程大纲
时局与方向—2026年政策红利与行业新趋势
二、行业痛点的智能化解决方案图谱1. 传统工程管理的盲区：经验依赖、信息滞后、协同困难2. 新技术带来的破局点：生成式设计、全域感知、数据决策
场景实战—五大核心应用领域深度拆解
内容重点
- 讨论：在你的项目中，哪些质量检验点最容易被AI替代？
他山之石—五个标杆企业案例复盘
一、央企转型样本：国家管网集团的AI+雨林生态1. 背景：从盆景到雨林的战略转型2. 实施：800多个应用场景的挖掘与1000多个行业数据集的建设3. 挑战应对：针对定制化需求高的…
二、制造业突围：新钢集团的百景落地计划1. 路径：成立AI研究院， 55人技术骨干的快速整合2. 实践：覆盖60个应用场景+40个自研智能体，涵盖配煤、排产、质检
- 3. 人才策略：以赛促学与内外结合的培养模式
四、监理行业破局：温州筑诚的数智指挥舱1. 创新点：全省交通监理行业首个数智指挥舱2. 技术体系：六大核心算法（自动航线规划、自动分析推送等）支撑的AI监理员3. 应用成效：减员、…
五、政府业主引领：深圳龙华区建筑工务署智慧监管1. 体系构建：空地协同-智能识别-数据决策三位一体2. 数据验证：高处作业风险识别准确率78.67%，涂饰工程识别率达80%3. 机…
挑战与破局—规模化落地的四大制约及应对
一、技术与产业的融合鸿沟1. 问题：通用方案水土不服，业务痛点转不成技术需求2. 对策：实施AI+场景闭环示范工程，组建供需协同创新联合体
二、部署成本与老旧设备改造1. 问题：老旧设备无传感器，改造成本高2. 对策：轻量化大模型本地部署策略；利用算力券政策降低门槛
三、数据供给的质与量困境1. 问题：数据孤岛、治理不规范、跨行业流通难2. 对策：建立企业级数据治理体系，推动AI-Ready高质量数据集建设
四、复合型人才短缺1. 问题：既懂业务又懂AI的人才极度匮乏（全国缺口数十万）2. 对策：依托华为ICT学院等外部资源；内部建立AI宣贯培训+实战竞赛机制
行动指南—制定你的企业AI+路线图
一、实战工作坊：企业AI应用场景画布1. 分组研讨：利用提供的《高价值场景识别卡》，每组选定本企业1-2个潜在应用
三、资源工具箱与政策申报指引1. 开源模型与平台资源（DeepSeek、华为昇腾社区等）2. 2026年重点政策申报方向：国家级AI+全链条改造示范、算力券申领指南
- 课程总结与答疑
- 课程核心要点回顾
- 结语：在不确定的市场中，抓住确定的数智化浪潮
- 互动答疑
讲师介绍
蔺军
工业数智化实战专家
浙江大学工学博士，正高级工程师。21年工程管理及12年数智化实战经验，主导3家龙头企业数智化转型，擅长智能建造与大型工程全周期管理，兼具深厚学术背景与丰富一线实战成果
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《009 人工智能大数据在工程领域的应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门《009 人工智能大数据在工程领域的应用》适合哪些企业或学员？
《009 人工智能大数据在工程领域的应用》适合工程建设企业董事长/总经理、总工程师、项目经理、数字化/信息化部门负责人、技术质量安全管理人员。如果需求还停留在人工智能应用主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题？
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点？
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《009 人工智能大数据在工程领域的应用》当前呈现的核心模块包括时局与方向——2026年政策红利与行业新趋势、智造新工具——关键技术体系与实施路径等
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同课程定位，避免只按泛主题词判断
课程配套材料和练习产出如何确认？
页面中如提到练习产出或配套材料，只表示沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程安排为准
