本课程聚焦人工智能在制造业全价值链的深度应用，涵盖研发、生产、供应链、营销及管理场景。通过解析三一、海康、顺丰等标杆案例及Deepseek等大模型实战技巧，帮助企业管理者掌握AI技术体系与数据治理策略，设计落地路线，实现降本增效与组织重构，推动企业从传统制造向智能化转型
制造企业董事长、总经理及高层管理人员、负责数字化转型的副总经理及CIO/CTO、智慧产业相关部门负责人及业务骨干、希望利用AI优化流程与降低成本的管理者
AI技术与具体业务场景适配困难，存在碎片化现象，难以形成规模化效应 缺乏清晰的AI导入路线图，导致试点项目众多但整体价值产出有限 数据治理基础薄弱，数据质量不高，制约了AI模型的效果与泛化能力 既懂制造工艺又懂AI技术的复合型人才稀缺，内部推广阻力大 对AI投入成本与数据安全风险存在顾虑，决策层缺乏信心 传统组织架构与管理模式难以适应AI驱动的高效协同需求
当前人工智能在工业领域的应用日益广泛，已成为提高生产效率、降低运营成本、优化产品质量的关键驱动力。从预测性维护到智能制造，从质量控制到供应链管理，AI技术正在重塑制造业的核心竞争力
在中美博弈与技术竞争的大背景下，AI大决战开启了人类效率提升的新时代。垂直AI应用的深化与工业大模型的普及，使得业务+AI与数据+AI成为企业获取价值的新路径
然而，许多制造企业在AI落地过程中面临技术与场景适配碎片化、数据安全顾虑以及复合型人才短缺等挑战。本课程旨在系统梳理AI技术体系，结合行业标杆案例，为企业提供可复制的数字化转型实践指南
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线下讲授
人工智能AI与数字化实战专家
人工智能AI与数字化实战专家，曾任徐工汉云首席技术专家。擅长AI+工业互联网应用及数字化工厂规划，主持参与27个大型数字化工厂项目，致力于推动企业数字化转型与一线管理数字化赋能
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