人工智能大模型赋能港航业与个人效率提升
人工智能大模型赋能港航业与个人效率提升不只补概念，更关注人工智能大模型基础概念、国内外大模型发展及应用现状在真实场景里的判断和取舍
人工智能应用
课程大纲
课程总览
三、大模型在港航业的核心应用场景
- 案例1：-智能闸口（宁波舟山港）
- 案例2：-数字孪生平台（连云港港）
- 案例3：-龙门吊防碰撞（南京港）
- 案例4：-拖轮作业监控（青岛港）
- 案例5：-方舟TaaS大模型（山东港口）
六、综合案例解析
- 目标：2026年建成行业领先的港口大模型，优化8大类60余场景
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业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式
课程定位与主要问题
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进
核心收益
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从人工智能大模型基础概念切入，再对齐国内外大模型发展及应用现状与课后复用方式。
课程内容重点
01人工智能大模型基础概念
02国内外大模型发展及应用现状
03大模型在港航业的核心应用场景
04案例1：-智能闸口（宁波舟山港）
05案例2：-数字孪生平台（连云港港）
讲师介绍
艾钧
企业数字化转型与人工智能应用专家
清华大学博士、副教授，专注企业数字化转型与AI应用，兼具学术与商业实践。阿里云全球认证咨询讲师，年均授课超600课时，累计培养学员近万人，服务电力、金融等多行业头部企业
电力能源金融银行通信政府国企消费品零售互联网科技
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课程差异说明
本课程页面围绕《人工智能大模型赋能港航业与个人效率提升》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 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？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
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
