课程总览
内容重点
- 课程导入：AI技术演进与垂直领域变革机遇
- AI技术发展全景图谱：从机器学习到智能体的演进历程
- 机器学习与大数据时代：统计学习与特征工程
- 深度学习革命：神经网络与端到端学习
- 强化学习与RAG：决策优化与知识增强
大模型技术发展趋势与建材行业创新应用
大模型技术生态与选型指南先把对象、任务和边界讲清，混凝土行业垂直大模型核心场景解构再帮助团队对齐现场处理口径
授课讲师：
冰洋 · 数字化转型与AI智能体实战专家
课程大纲
大模型技术生态与选型指南
内容重点
- 知识模块
- 国内外技术栈全景对比：开发框架、算力设施、生态成熟度
- 主流开源大模型特性解析
- LLama系列：通用能力均衡，社区生态丰富
- ChatGLM：中英双语优化，推理效率突出
混凝土行业垂直大模型核心场景解构
内容重点
- 知识模块
- 配比优化与强度预测：材料特性建模、环境参数补偿、强度早期预测
- 生产线智能管控：设备故障预警、能耗实时优化、无人化调度
- 碳足迹追踪与绿色认证：全链路碳核算、低碳配方推荐
- 工具：场景-技术匹配矩阵、ROI测算模型
企业级AI实施工作坊（可选）
内容重点
- 实战工作坊（分组任选）
- 任务A：混凝土配比优化模型方案设计
- 输入参数：水泥标号、骨料参数、环境温湿度
- 输出要求：优化算法选型+数据需求清单
- 任务B：产线碳核算与优化路径规划
适合对象
混凝土企业总工程师、技术研发负责人、生产质量管理主管、数字化转型团队、业务专家代表
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法
核心收益
- 系统掌握AI技术演进脉络：从机器学习到垂直大模型的完整技术图谱与核心原理
- 具备技术选型与生态把控能力：掌握国内外技术栈对比分析、开源模型特性与智能体平台选型要点
- 掌握场景规划与方法论工具：学会AI价值场景地图开发方法，掌握数据工程与知识工程实施框架
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- 熟悉混凝土行业AI场景：掌握配比优化、强度预测、碳足迹追踪等核心场景的落地逻辑与实施要点
- 具备业务-技术协同能力：明确业务专家在AI建设中的参与事项与贡献方式
- 获得跨行业对标与迁移能力：通过制造行业深度案例+方法论迁移框架，提升方案复用能力
课程背景与交付信息
当前混凝土行业正面临生产效率瓶颈、配比优化依赖经验、质量控制难度大及碳减排压力加剧等核心挑战。传统生产方式难以满足高端建筑项目对混凝土强度、耐久性和环保指标的极致要求，行业亟需通过垂直领域大模型技术实现智能化升级
本次课程将从AI技术发展历程与核心范畴切入，系统解析从机器学习到深度学习、强化学习，再到生成式大模型及垂直领域应用的全链路技术演进。课程将深度结合混凝土行业特性，融入国产与国外技术栈对比分析、开源模型选型指南、智能体平台搭建方案，以及AI价值场景地图开发方法论。同时针对业务专家的参与需求，详解高质量数据体系与知识工程实施路径，通过"数据工程五步法"和"知识工程三步法"赋能业务团队深度参与AI建设
课程通过技术溯源、生态解析、方法论赋能与实战案例融合，助力企业精准规划大模型实施路径，提升工艺水平，构建技术护城河
课程时间
1天，6小时
授课方式
总工工作坊(四阶进阶式:认知重塑-方法导入-案例解构-路径规划)、业务协同工作台
课程内容重点
01大模型技术生态与选型指南
02混凝土行业垂直大模型核心场景解构
03企业级AI实施工作坊（可选）
讲师介绍
冰洋
数字化转型与AI智能体实战专家
数字化转型与AI智能体实战专家。北航硕士，前华为/腾讯架构师。擅长企业架构顶层设计、AI智能体工程及数据治理，主导多个千万级标杆工程，致力于将前沿技术转化为可落地的生产力工具
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《大模型技术发展趋势与建材行业创新应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 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？
混凝土企业总工程师、技术研发负责人、生产质量管理主管、数字化转型团队、业务专家代表。
学习这门课可以获得什么收益？
系统掌握AI技术演进脉络：从机器学习到垂直大模型的完整技术图谱与核心原理；具备技术选型与生态把控能力：掌握国内外技术栈对比分析、开源模型特性与智能体平台选型要点。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1天，6小时安排，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？
课程主要采用总工工作坊(四阶进阶式:认知重塑-方法导入-案例解构-路径规划)+业务协同工作台，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
