课程总览
一、聚焦问题：AI智算价值与发展方向
- 1. （1）理论导入：介绍AI/DeepSeek技术如何改变各行业的现状。（引用2025年第一季度AI技术报告）
- （2）激活旧知：回顾学员现有的关于AI的知识和经验
- 2. （1）观点呈现：探讨政企客户关心的AI智算价值和发展方向
- 3. 政企客户AI转型的真实挑战
- （1）理论导入
- （2）引导激活
- 小组头脑风暴：列出近半年接触客户最常质疑的3个AI问题
- 点评要点
- 1. 价值模糊：70%的政企客户认为AI投入难以量化（来源：IDC 2023），缺乏清晰的ROI评估模型
- 2. 技术适配难：硬件选型与业务场景错配，导致算力资源浪费（如某政务云项目因服务器配置不当，成本超支40%）
二、为解决问题提供引导：技术与硬件视角
- 1. （1）理论导入：深入讲解AI应用建立的技术基础及硬件需求
- （3）小组讨论议题：根据您的业务场景，讨论合适的AI硬件配置方案
- 2. （1）观点呈现：解析不同行业对AI硬件的不同要求
- （2）案例：某医疗行业使用定制化AI硬件加速数据分析。（2024年数据）
- （3）小组讨论议题：分享您所在行业对于AI硬件的特殊需求
- 3. 跨行业案例
- 制造业：某企业通过AI动态调度200+边缘计算节点，良品率提升12%
- 政务案例：某省会城市通过AI优化交通调度，年减少拥堵经济损失（举例）
三、提供案例，并解析
- 1. （1）展示几个成功的AI项目案例，包括技术实现、硬件选型等细节
- （2）案例：某金融机构如何通过AI优化风险管理流程。（2023年数据）
- 2. AI实操演示（电脑端+手机端）
- 3. 需求挖掘工具演示
- 观点：80%的AI需求隐藏在客户的KPI压力中（如降低政务投诉率）
四、课堂练习或小组讨论
- 1. （1）现场共创：让业务经理模拟与政企客户的对话，介绍AI/DeepSeek解决方案
- 小组
- 讨论：列出政企客户最常质疑AI的3个问题（如数据安全、ROI周期）
- 共创产出：小组提交《政企AI常见异议清单》+应对话术框架
- （2）老师点评：针对每个小组的表现进行反馈，指出优点与改进建议
- （3）角色扮演：结合实际案例，进一步深化理解
- 每组分别接受其他组客户角色挑战，优化应对策略
五、融会贯通
- 1. （1）小组间相互反馈：鼓励学员之间互相评价彼此提出的AI解决方案
- （2）老师综合点评：总结课程重点，强调AI技术在不同领域的应用潜力
- （3）展望未来：探讨AI技术发展的新趋势及其对企业的影响
