从认知到实践—AI赋能水电（电力）行业启程之旅

课程大纲

揭开AI的面纱：AI到底是什么？

一、从听说到看清：AI的三大核心逻辑

什么是人工智能——一个很会找规律的助手
比喻：AI像一位记忆力超强、不知疲倦的实习生
三个关键能力：识别模式、预测趋势、生成内容
AI为什么聪明——数据、算力、算法三驾马车
简单解释机器学习：从教到自学习
举例：AI如何从海量历史水文气象数据中学会预测来水
当前主流AI技术能做什么、不能做什么
能：分类、聚类、回归、生成、推荐、识别
不能：真正理解因果关系、拥有情感、自主意识
互动破冰：你认为下面哪些事AI现在就能做？（列出5个电力场景选项）

二、AI发展现状与趋势——从炫技到落地

全球AI发展简况：大模型、多模态、边缘AI
通用大模型（ChatGPT类）与行业小模型的区别
举例：电力行业大模型与水电专用小模型
中国人工智能+行动与电力行业政策
国家能源局关于智能电站、智慧水电的指导意见
行业趋势：从自动化电站到无人值班、少人值守再到认知智能
对未来3-5年的关键预判
AI将成为电厂员工的标准办公工具
简单重复性工作被替代，需要更多懂AI的业务专家

AI如何改变经济社会与电力行业？

一、AI重塑社会运行的典型场景

办公领域：文档生成、会议纪要、PPT制作
客服领域：智能问答、工单自动分派
工业领域：缺陷检测、设备故障诊断

二、聚焦电力：AI正在改写哪些老问题？

发电侧：来水预测、梯级优化调度、新能源功率预测
输电侧：线路巡检图像识别、无人机自动查障
配电侧：故障定位、负荷预测
用电侧：需求响应、虚拟电厂
案例快闪：某水电集团利用AI将流域洪水预报精度提升，增发电量2%

水电行业AI实践案例与未来畅想

一、智能电站建设与数字化转型

全厂数字孪生：从3D建模到实时数据驱动的透明电厂
案例：某水电站数字孪生平台实现设备状态可视化巡检
智能巡检机器狗/无人机自主巡检
实操演示：巡检图像自动识别渗漏、表计读数、异物

二、智慧运维：从计划检修到预测性维护

振动分析+AI：水轮机轴承故障提前7天预警
油液监测与剩余寿命预测
互动环节：现场用AI小工具模拟分析一组振动数据（工作坊前奏）

三、大坝安全监测与流域安全

多源数据融合（变形、渗流、降雨、地震）的AI预警模型
案例：某高坝利用AI发现常规统计方法无法识别的异常变形模式

四、班组管理与经营业务效率提升（重点聚焦员工身边事）

人力资源管理
AI辅助简历筛选、岗位胜任力画像
智能排班优化：考虑技能、疲劳度、休假规则
培训管理
个性化学习路径推荐
AI生成岗位问答题库、虚拟仿真实训
现场演示：输入水轮发电机组检修安全规程，AI生成5道考题
行政后勤管理
智能食堂备餐预测（根据加班人数动态调整）
车辆调度与通行证AI审批

五、安全管理与合规

人员违章行为AI视频分析（未戴安全帽、闯入禁区、睡岗）
两票（工作票、操作票）智能审核：语义识别与危险点自动提示
应急演练剧本AI生成与评估

AI使用的边界、风险与安全红线

一、技术边界：AI不是万能的

AI也会一本正经地胡说八道——幻觉问题
案例：AI编造不存在的标准条款或设备参数
数据质量决定输出质量——垃圾进垃圾出

二、网络安全与保密风险（电厂特别关注）

通用AI工具（如云端大模型）的数据外泄风险
严禁输入：涉密图纸、内部规程、员工隐私、未公开的生产数据
演示：截屏对比——同样问题在联网版和本地化部署版的区别
内部AI系统的访问权限分级管理原则
钓鱼攻击新手法：AI生成逼真领导的语音/文字指令

三、合规管理

《数据安全法》《个人信息保护法》对使用AI的要求
电力行业关键信息基础设施运营者的特殊责任
AI生成内容是否需要标注？哪些场合严禁使用AI直接生成？

四、防止AI依赖与认知退化

人机回环机制：关键决策必须有人工确认
定期开展无AI盲测演练，保持员工基本判断力
互动提问：班组里哪些工作可以放心交给AI，哪些绝对不能？

常用AI工具实操：每个人都能上手的效率助手

一、通用AI工具全家福（适合电厂员工）

实操演示：输入帮我用表格对比状态检修和计划检修的优缺点
图像与文档处理类：WPS AI、讯飞听见（会议录音转文字并总结要点）
现场演示：上传一张仪表盘照片，AI读取并记录数值

二、工作坊

使用AI工具（云端测试环境，无涉密数据）完成任务
现场点评：好结果与翻车案例对比，强化边界意识

三、快速分享：学员代表2分钟展示原来AI可以这样帮我

行动实践指南：从今天开始你的AI之旅

一、个人层面：三步开启AI赋能

第一步：选定1-2个高频低风险场景（如写周报、查资料、做翻译）
推荐场景清单：公文草拟、制度查询、数据整理、会议纪要
第二步：每天花15分钟人机协作练习
具体做法：先自己写初稿，再用AI优化，对比差异，学习提示词技巧
第三步：建立个人提示词库
示例：针对运行值班、维护消缺、安全监督等不同岗位的提示词模板

二、班组/部门层面：小步快跑，建立标杆

发起AI金点子活动：每个季度收集本岗位的AI应用创意
建立内部AI应用案例库（脱敏后）
定期组织AI+业务半小时分享会

三、电厂层面：体系化推进建议

安全先行：明确哪些数据严禁输入外部AI，部署本地化轻量级AI助手
激励措施：将AI应用效果纳入合理化建议奖、QC小组活动

四、互动答疑与工具资源包发放

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

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

理解人工智能的基本逻辑与核心能力，消除对AI的黑箱恐惧
提示与校验更稳定：AI在电力行业及水电场景中的典型应用案例，建立AI+岗位的联想能力
流程复用更容易：AI使用的安全边界、合规风险与保密要求，避免盲目使用

查看更多收益收起更多收益

学会使用至少3类通用AI工具（大语言模型、图像生成、数据助手）提升日常工作效率
场景边界更清楚：现场工作坊，产出一份我岗位上的AI应用灵感清单
获得一份可立即上手的《电厂员工AI赋能行动实践指南》

课程背景与交付信息

随着人工智能技术进入成熟应用期，国家大力推进人工智能+行动，电力行业数字化转型与智能电站建设已成为有助于趋势。水电企业面临安全生产、运维效率、经营管理等多重挑战，AI技术正逐步渗透到流域调度、设备预测维护、安全监测、班组管理、行政后勤等各个环节。然而，大部分员工对AI仍存在神秘感或距离感，不清楚AI能做什么、不能做什么，更不知道如何将AI与自身岗位工作结合。本课程作为水电、电力行业企业业务培训课，旨在面向全员进行一次大规模AI科普，破除认知壁垒，激发创新意识，为后续深度业务应用奠定可信基础

课程时间

0.5-1天

授课方式

专题讲座、案例演示、互动提问、工作坊。注重分层教学，对管理层侧重战略与风险，对骨干侧重技术与应用，对一线员工侧重工具与效率

课程内容重点

01揭开AI的面纱：AI到底是什么？

02从听说到看清：AI的三大核心逻辑

03什么是人工智能——一个很会找规律的助手

04比喻：AI像一位记忆力超强、不知疲倦的实习生

05三个关键能力：识别模式、预测趋势、生成内容

讲师介绍

蔺军

工业数智化实战专家

浙江大学工学博士，正高级工程师。21年工程管理及12年数智化实战经验，主导3家龙头企业数智化转型，擅长智能建造与大型工程全周期管理，兼具深厚学术背景与丰富一线实战成果

建筑工程钢结构桥梁工程智能制造航空航天

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课程差异说明

本课程页面围绕《从认知到实践—AI赋能水电（电力）行业启程之旅》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？

理解人工智能的基本逻辑与核心能力，消除对AI的黑箱恐惧；掌握AI在电力行业及水电场景中的典型应用案例，建立AI+岗位的联想能力。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按0.5-1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？

课程主要采用专题讲座+案例演示+互动提问+工作坊。注重分层教学，对管理层侧重战略与风险，对骨干侧重技术与应用，对一线员工侧重工具与效率，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