AI与新能源行业产业认知及精准招商实务
人工智能产业画像与趋势认知需要明确判断口径，人工智能产业链的三大层级负责组织练习，算力、算法、数据的产业支撑架构用于课后复盘
0.5天 经营分析
课程大纲
一、人工智能产业画像与趋势认知
一、人工智能产业画像与趋势认知要点拆解
- 人工智能产业链的三大层级
- 1. 基础层：算力、算法、数据的产业支撑架构
- 2. 技术层：机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术领域
- 3. 应用层：AI+制造AI+医疗AI+金融等垂直场景落地
- 苏州工业园区AI产业生态与政策红利
- 1. 园区AI产业规模：1900家企业、1200亿元产值的产业集群
- 2. 大模型与智能体产业方向与3+N人工智能应用体系
- 3. OPC新政：10个以上标杆社区、100万平方米空间、10亿元青创基金群
- 人工智能产业变革对产业空间的新需求
- 1. AI+时代从技术概念走向产业与城市空间的深度融合
二、人工智能企业需求洞察与选址逻辑
二、人工智能企业需求洞察与选址逻辑要点拆解
- 研发型AI企业（轻资产）的空间核心诉求
- 1. 研发团队对办公环境品质与灵活工位的首要需求
- 2. 实验室与测试空间对层高、承重、电力稳定的基本要求
- 3. 展厅与演示空间对展示效果与客户接待的功能需求
- 算力与硬件型AI企业（重资产）的空间硬性指标
- 1. 服务器机房对层高（6米以上）、承重（0.8吨以上）的强制性要求
- 2. 中试线与小型产线对厂房参数的适配要求（首层高度、跨度）
- 3. 算力部署对电力容量（双回路供电、备用电源）与算电协同的持续需求
- AI企业选址的软件需求与决策因素
- 1. 产业生态：从看租金到看邻居的选址逻辑变迁
三、人工智能行业招商策略与实战方法
三、人工智能行业招商策略与实战方法要点拆解
- 产业链靶向招商与产业生态赋能招商
- 1. 产业链靶向招商：按图索骥锁定AI产业链各环节目标企业
- 2. 产业生态赋能招商：以产业生态吸引企业，从拼政策转向拼生态
- 3. 应用场景开放招商：以场景吸引AI企业落地
- AI企业招商的沟通技巧与关键话术
- 1. 从推介空间转向推介生态的沟通范式转换
- 2. 精准识别AI企业不同发展阶段（初创/成长/成熟）的差异化诉求
- 3. 用产业数据与成功案例增强招商说服力
- AI企业招商中的常见误区与应对
- 1. 避免一刀切推介：区分算法型、硬件型、应用型企业的不同需求
四、人工智能企业服务与续租能力提升
四、人工智能企业服务与续租能力提升要点拆解
（一）、AI轻资产企业（算法、软件、应用）的续租关键因素
- 灵活扩租与工位弹性对续租的影响
- 1. 团队规模快速变化下的空间弹性需求（从工位到单间到整层）
- 2. 共享会议室、路演厅等配套资源的可及性
- 3. 租期灵活性（短租、长租转换）对初创企业的重要作用
- 产业生态与人才配套的黏性作用
- 1. 上下楼就是上下游的集群效应对续租的正面影响
- 2. 人才招聘、技术交流、投融资对接等增值服务的吸引力
- 3. 同行标杆企业的留存带来的锚定效应
- 轻资产企业的服务触点与续租预警
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景
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，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕人工智能产业画像与趋势认知校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：人工智能产业链的三大层级安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起人工智能产业画像与趋势认知、人工智能产业链的三大层级和算力、算法、数据的产业支撑架构，先把可落地路径说清楚。
授课方式
讲师讲授、 案例解析、 小组研讨、 互动问答 课程模型
课程内容重点
01人工智能产业画像与趋势认知
02人工智能产业链的三大层级
03基础层：算力、算法、数据的产业支撑架构
04技术层：机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术领域
05应用层：AI+制造AI+医疗AI+金融等垂直场景落地
讲师介绍
于哲权
国企转型与资产盘活实战专家
对外经贸大学金融硕士，CFA二级及法律职业资格持有者。18年国企转型、资产盘活及工程投建运实战经验，擅长以产业+工程+资本三位一体视角赋能国企转型，主导多个百亿级项目重组与海外EPC项目，具备深厚的投融资与工程管理复合背景
政府国企建筑工程交通基础设施公共事业
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课程差异说明
本课程页面围绕《AI与新能源行业产业认知及精准招商实务》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？
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景。
学习这门课可以获得什么收益？
明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕人工智能产业画像与趋势认知校准目标和边界，明确课堂重点动作。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按0.5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？
课程主要采用讲师讲授 + 案例解析 + 小组研讨 + 互动问答 课程模型，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
