智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程

本课程面向与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人,围绕人工智能应用中的实际工作场景展开,用于判断《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》是否匹配当前企业内训需求

1天,6小时 人工智能应用

适合对象

与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人

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

课程适配与选型边界

这部分用于判断《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》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

适合对象

与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人

业务问题

正文与课纲结构达到标准课程页候选要求

训练重点

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

选型判断

建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验,以及泰丰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
  • 围绕不忘初心——带着高度学AI明确判断口径和处理优先级
  • 用从心到脑——带着深度学AI安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
  • 带走从手到脚相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

2025 年是 "十四五" 智能建造与新型建筑工业化发展规划的关键年,住建部《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》明确要求建筑业数字化转型。当前全球工程领域正经历第四次工业革命,麦肯锡报告显示 AI 技术可提升项目效率 20-35%,但我国建筑企业数字化渗透率仅为 12%,远低于制造业 35% 的水平

然而,目前工程项目管理在应用 AI 技术方面仍存在一些问题

技术认知不足:许多工程项目管理人员对 AI 人工智能技术的了解有限,不清楚其在项目管理中的具体应用场景和价值,导致无法充分利用 AI 技术提升管理效能

课程时间

1天,6小时

授课方式

两个五位一体= 内容逻辑(图一)、 表达方式(图二)

课程内容重点

01不忘初心——带着高度学AI
02从心到脑——带着深度学AI
03从手到脚
04风控合规——你和AI:谁会把谁带到沟里
05砥砺前行

课程大纲

课程总览

内容重点
  • 开课小菜

不忘初心—带着高度学AI

一、AI 认知
  • AI 与 AGI 概念
  • (1)AI 定义及特点:DeepSeek的本性真面目
  • (2)AGI 内涵与能力
  • (3)两者差异与联系:谁才是趋势
  • 科幻大片:人类最后的几个月
  • AI 主流模型
  • (1)国外知名模型介绍:DeepSeek的竞争对手
  • (2)国内优秀模型分析
  • (3)各模型优缺点对比:国内、国际AI赛道全视野
  • AI 影响剖析
二、企业转型
  • DeepSeek与企业转型
  • (1)技术革新驱动因素
  • (2)市场需求变化导向
  • (3)企业的借势发展:DeepSeek的顺风车
  • 应对策略探讨
  • (1)跨界竞争应对方法
  • (2)企业转型具体措施
  • (3)行业合作与创新模式
  • 经营分析:从杜邦分析模型看AI与企业经营
  • 重要提示:AI不仅是术,别把AI学LOW了

从心到脑—带着深度学AI

一、工程管理逻辑——AI的基础与智能体的铺垫
  • 基本逻辑框架
  • (1)启动策划阶段要点
  • (2)实施控制阶段策略
  • (3)收尾复盘阶段总结
  • 项目实施过程
  • (1)勘察设计流程与要点
  • (2)招标采购管理方法
  • (3)施工管控关键环节
  • 项目控制目标与要素
  • (1)进度质量安全目标
三、咒语逻辑与公式——与AI的对话规则+PLUS
  • 咒语逻辑基础
  • (1)从 0 开始的咒语构建
  • (2)咒语的核心逻辑原理
  • (3)咒语在工程中的应用
  • 咒语公式介绍
  • (1)背景需求约束公式
  • (2)身份任务要求公式
  • (3)其他常用咒语公式
  • 咒语应用案例
  • (1)工程管理问题求解

从手到脚

一、DeepSeek的部署与使用
  • (1)本地部署的流程:转圈的困扰与屏蔽的故事
  • (2)接入部署的途径:接入的路径与偷懒的大模型
  • (3)免费模型使用说明
  • 办公
  • 工具:AI与WPS/WORD/EXCEL
二、DeepSeek赋能进度管理——工程管理的命脉
  • 进度分析与预测
  • (1)重要性与局限性
  • (2)延误原因分析方法
  • (3)DeepSeek 预测模型
  • 进度保障与优化
  • (1)风险识别与评估
  • (2)预警功能与指标设定
  • (3)优化策略与方案制定
  • 进度赋能案例
  • (1)工程进度计划编制实例实操
三、DeepSeek赋能资源与成本管理——工程管理的核心
  • 资源管理逻辑
  • (1)重要性与目标设定
  • (2)价值最大化原则
  • (3)资源保障与协调
  • 成本管控要点
  • (1)基本方法与流程
  • (2)数据采集与分析
  • (3)成本预测与纠偏
  • DeepSeek 赋能应用
  • (1)资源调配与分析
四、质量与安全管理
  • 质量管理现状与AI应用
  • (1)现状问题与发展趋势
  • (2)AI 技术质量监控
  • (3)质量检测与预警机制
  • 安全管理难点与AI应用
  • (1)重要性与面临困难
  • (2)风险识别与智能分析
  • (3)安全管理软件应用
  • 案例:现场管理与指令单
  • (1)安全隐患识别与整改
五、AI赋能办公
  • 办公与工程 AI 项目实战模拟
  • 设定模拟项目背景与目标
  • 分组进行项目策划与执行模拟
  • 运用所学 AI 技术完成项目任务
  • 办公流程推进中的 AI 应用
  • 版本处理流程的 AI 应用(word、excel、ppt)
  • 会议组织与安排的 AI 辅助节点
  • 工作任务分配与跟踪的 AI 关键节点

风控合规—你和AI:谁会把谁带到沟里

一、AI 局限分析
  • 数据依赖性问题
  • (1)数据偏差影响结果
  • (2)数据覆盖不全风险
  • (3)数据质量保障措施
  • 逻辑推理局限
  • (1)因果推理能力不足
  • (2)复杂逻辑处理困难
  • (3)物理常识理解缺陷
  • 伦理与安全风险
  • (1)算法偏见与歧视
二、莫名的大模型排名:用魔法考验魔法
  • 综合性能评估
  • (1)性能活跃度指标
  • (2)数据质量与分析能力
  • (3)工程建设适用性
  • 不同版本排名
  • (1)R1 版本模型对比
  • (2)V3 版本模型分析
  • (3)豆包模型特点评估:做错了的课件
  • 排名参考意义
  • (1)选择模型的依据

砥砺前行

一、AI 神器特点:谁的娃长得像谁
  • (1)中文理解处理能力
  • (2)多模态交互功能
  • (3)知识图谱增强服务
二、AI 分类与发展
  • 生成式与决策式 AI
  • (1)功能与输出结果差异
  • (2)应用场景对比分析
  • (3)评估指标与性能表现
  • DeepSeek 应用拓展
  • (1)DeepSeek频频被吊打
  • (2)知识库与智能体、还还还有MCP:用实例展示给你看
  • (3)应用发展趋势展望:纷纷上马的央企的背后和前方到底是什么?
  • 优先绞杀中层管理者
  • (1)中层管理者挑战分析
三、学要死学,用要活用
  • 1. 大模型避坑指南
  • (1)数据安全风险
  • (2)版权红线风险
  • (3)认知惰性风险
  • 2. 拥抱AI该有的标准姿势:DeepSeek热的冷思考
  • 3. 工程人的术与道
  • 4. AI的文字版科幻大片
  • 结语小视频:《脚下的路》
  • 课后专题作业
一、企业中高层(三选一):
(一)战略洞察型作业
(二)管理创新型作业
(三)风险前瞻型作业
二、企业中基层(三选一)
(一)业务实操优化型作业
(二)工具融合创新型作业
(三)风险防控实践型作业
  • 陪跑训练计划
  • 企业中高层
(一)战略研讨月会
(二)标杆企业参访
(三)专家深度辅导
  • 企业中基层
(一)周度案例分享会

讲师介绍

泰丰 讲师头像

泰丰

工程管理与产业运营专家

现任陕西紫元产业控股有限公司总经理,拥有20余年工程管理与产业运营经验。擅长产业园区开发与运营、工程项目全流程管控及AI赋能工程管理,累计授课400余场,服务学员1.7万余人,致力于通过数字化工具助力企业实现管理提效与业务转型

房地产建筑工程政府国企电力能源交通基础设施
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课程差异说明

本课程页面围绕《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》适合哪些企业或学员?

适合与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人。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