投资建设集团（甲方业主单位）及下属实体企业相关管理人员 建
投资建设集团及其实体企业的AI落地实战指引
本课程面向投资建设集团（甲方业主单位）及下属实体企业相关管理人员 建，围绕人工智能应用中的实际工作场景展开，用于判断《079 AI赋能工程项目管理：投资建设集团及其实体企业的AI落地实战指引》是否匹配当前企业内训需求
授课讲师：
蔺军 · 工业数智化实战专家
适合对象
投资建设集团（甲方业主单位）及下属实体企业相关管理人员 建
课程定位与主要问题
《079 AI赋能工程项目管理：投资建设…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接
课程适配与选型边界
这部分用于判断《079 AI赋能工程项目管理：投资建设集团及其实体企业的AI落地实战指引》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度
正文与课纲结构达到标准课程页候选要求
课程内容应围绕人工智能应用相关问题识别、方法训练和案例复盘展开，实际取舍可按企业需求和课时安排确认
建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，以及蔺军的授课方向来判断是否匹配
本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，应优先查看相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕开篇｜战略共识与政策抓手明确判断口径和处理优先级
- 用技术架构与核心引擎安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走AI五大核心场景深度实战相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
2026年是我国十五五规划的开局之年，也是住建部等13部门联合印发的《关于全面推进智能建造发展的指导意见》所确立的智能建造全面推广元年。全国两会政府工作报告明确提出深化拓展人工智能+深化数据资源开发利用等一系列与建筑业数智化转型息息相关的部署。从造房子迈向造产业链，从人海战术转向智能建造，AI赋能业务创新应用已成为工程建设行业的时代命题。作为地方投资建设集团及其下属建工企业、咨询企业、建材企业的中高层管理人员与项目团队，如何把握政策窗口期，将AI技术真正落地到项目管理的具体业务场景中，已经成为决定企业未来竞争力的关…
课程时间
1天
授课方式
专题讲授与政策解读相结合：每讲政策内容与业务应用同步讲解；案例剖析与分组研讨相结合：每讲穿插小组研讨与案例复盘；互动体验与工作坊实战相结合：设置5轮以上互动环节，包含1…
课程内容重点
01开篇｜战略共识与政策抓手
02技术架构与核心引擎
03AI五大核心场景深度实战
04标杆案例深度复盘
05挑战应对与行动指南
06现场实战工作坊——AI工程项目管理落地方案设计（50分钟）
课程大纲
开篇｜战略共识与政策抓手
一、从国家战略到行业变局：2026年政策信号解读
二、从汗水建造到智能建造：三大范式转换
- 竞争格局转换：科技企业跨界入局，建筑企业面临代工化风险
- 【互动场景1（破冰互动）】分组研讨与政策卡片对标（15分钟）
- 每组3分钟闪电发言分享核心观点
技术架构与核心引擎
一、AI赋能项目管理技术体系全景图
二、BIM+AI的核心融合路径
- 【互动场景2】技术选型权衡演练（10分钟）
- 给出三种项目场景：大型基建项目、房建EPC项目、老旧小区改造项目
- 学员就应该优先部署哪一层AI能力进行小组快速辩论
- 讲师点评各场景的不同技术优先级
AI五大核心场景深度实战
内容重点
- 场景一：进度管理与智能调度
- 实践案例：某大型项目基于AIoT实现4D进度可视化管理
- 产出
- 工具：项目AI进度健康度评估表（学员现场填写自评）
- 场景二：成本控制与工程造价
标杆案例深度复盘
内容重点
- 案例一：｜中国能建葛洲坝集团：人工智能+专项行动三年实施方案
- 公司背景与战略定位：中国能建融光大模型底座支撑
- 四大突破方向：管理模式升级、业务精益运营、过程智能管控、安全智能防控
- 三级监督体系：公司督查、单位自查、项目核查
- 实战启示：如何从0到1突破系统推进AI
挑战应对与行动指南
一、实施AI赋能项目管理的六大核心挑战
- 数据基础薄弱与数据孤岛问题——BIM模型精度不足、数据标准不统一
- 人才结构性短缺——既懂建筑又懂AI的复合型人才极为紧缺
- 投入产出周期长，决策层信心不足
- 组织变革阻力——传统层级管理模式与数据驱动模式冲突
- 供应链协同难度高——参建各方数据共享意愿不足
- 法规与标准体系尚不完善——AI审图结果的合规效力认定等问题
二、分层破局：针对六类企业的差异化行动策略
- 施工总包企业：以智慧工地全覆盖为切入点，渐进拓展数字员工应用
- 工程咨询企业：以AI辅助造价咨询和图纸审查为突破口，提供AI增值服务
- 建材生产企业：以智能工厂改造和碳效AI试点为切入点
三、四步走行动实践指南
- 第一步：战略重塑——想清楚我是谁
- 重新定义企业角色：不仅是建造商，更是智慧空间的构建者和城市数据服务商
- 制定企业3—5年AI赋能数字化转型规划
- 第二步：夯实基础——把业务装进系统里
- 完善BIM模型精度，统一数据格式标准
- 全面部署物联网传感器+AI视频分析终端
- 建立企业级数据治理体系
- 第三步：场景切入——找到AI落地的最先一公里
- 从高频、痛点、可量化的场景起步
- 建议优先级：安全监控>成本算量>进度预警>供应链匹配
课程收尾与总结
内容重点
- 全天核心知识点回顾
- （五朵金花：政策趋势、技术架构、五大场景、五家标杆、行动指南）
- 提供《AI赋能项目管理行动实践指南》全套工具包
现场实战工作坊—AI工程项目管理落地方案设计（50分钟）
内容重点
- 环节一：分组选定实战课题（5分钟）
- 环节二：三轮迭代、层层深入（30分钟）
- 第一轮——方案初构
- 每组围绕所选课题设计初始方案（包含需求分析、场景选择、预期产出三大板块）
- 使用提供的《AI赋能项目落地画布》模板，填入方案要点
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《079 AI赋能工程项目管理：投资建设集团及其实体企业的，训练AI落地实战指引》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门《079 AI赋能工程项目管理：投资建设集团及其实体企业的AI落地实战指引》适合哪些企业或学员？
适合投资建设集团（甲方业主单位）及下属实体企业相关管理人员 建。如果需求还停留在主题了解阶段，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？
正文与课纲结构达到标准课程页候选要求。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，并结合人工智能应用相关问题识别、方法训练、案例演练和行动复盘来判断深度是否匹配
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选课意图，避免只按泛主题词判断
课程是否一定提供工具、模板或清单？
页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训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方案为准
