AI辅助研发全景与文献检索进阶一、工程研发中的AI能力地图
AI辅助研发全景与文献检索进阶一、工程研发中的AI能力地图要点拆解
- 识别当前场景中的关键问题和目标对象
- 梳理可复用的方法工具、沟通话术和执行步骤
- 形成课后可跟进的行动清单或优化建议
从检索到决策，让AI成为研发日常的第二大脑
AI辅助研发全景与文献检索进阶一、工程研发中的…会打开第一轮讨论，AI辅助技术文献检索实操与传统检索的痛点负责把练习结果接到后续工作
授课讲师：
蔺军 · 工业数智化实战专家
课程大纲
AI辅助技术文献检索实操
AI辅助技术文献检索实操要点拆解
- 梳理AI辅助技术文献检索实操要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解AI辅助技术文献检索实操要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出AI辅助技术文献检索实操要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
传统检索的痛点
传统检索的痛点要点拆解
- 梳理传统检索的痛点要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解传统检索的痛点要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出传统检索的痛点要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
关键词局限、语言障碍、综述耗时
关键词局限、语言障碍、综述耗时要点拆解
- 梳理关键词局限、语言障碍、综述耗时要的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解关键词局限、语言障碍、综述耗时要的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出关键词局限、语言障碍、综述耗时要应用清单、质量检查表和迭代计划
主流AI检索工具对比
主流AI检索工具对比要点拆解
- 梳理主流AI检索工具对比要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解主流AI检索工具对比要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出主流AI检索工具对比要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进
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，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕AI辅助研发全景与文献检索进阶一、…梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助AI辅助技术文献检索实操完成一次可复盘的应用演练
- 输出传统检索的痛点相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
课程背景与交付信息
随着制造企业数字化转型进入深水区，以大型制造企业为代表的行业标杆已率先在智能装备、质量管控、运维辅助等领域引入AI技术，如基于大模型的交互平台、AI质检官、3D打印快速迭代等。然而，多数工程技术人员面对AI工具时存在工具多、方法少、不敢用的困境：文献检索仍依赖关键词堆砌，方案构思缺少AI辅助的对比筛选，代码与公式生成处于零散尝试阶段，数据安全与合规更是一大盲区。本课程旨在帮助工程研发人员建立系统化的AI赋能方法，从会查到会用，从能用到善用，真正将AI融入日常研发工作流
课程时间
1天
授课方式
理论讲授、案例剖析、现场实操、互动问答、分组工作坊
课程内容重点
01AI辅助研发全景与文献检索进阶一、工程研发中的AI能力地图
02AI辅助技术文献检索实操
03传统检索的痛点
04关键词局限、语言障碍、综述耗时
05主流AI检索工具对比
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《130 AI赋能工程研发：从检索到决策，让AI成为研发日常的第二大脑》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
这门课适合哪些学员参加？
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进。
学习这门课可以获得什么收益？
看清工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准；围绕AI辅助研发全景与文献检索进阶一、…梳理关键判断点，避免停留在概念解释。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1天安排，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？
课程主要采用理论讲授+案例剖析+现场实操+互动问答+分组工作坊，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
