042 AI+工程项目管理之人工智能赋能电力能源工程业务实战｜人工智能应用培训课程

适合对象

电力能源工程项目经理、项目总工、施工经理、计划工程师、现场

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

课程适配与选型边界

这部分用于判断《042 AI+工程项目管理之人工智能赋能电力能源工程业务实战》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

电力能源工程项目经理、项目总工、施工经理、计划工程师、现场

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，以及蔺军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

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
围绕认知篇：AI能帮项目经理做什么梳理关键判断点，避免停留在概念解释
借助启动篇：AI辅助项目策划与目标设定完成一次可复盘的应用演练
输出AI辅助WBS分解与进度计划编制相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

当前，电力能源工程建设企业面临着双重挑战：一方面，火电、送变电、电网工程总承包等传统业务亟需通过AI技术实现提质增效；另一方面，算电协同、虚拟电厂、智能微电网等新业态正在重塑行业竞争格局。而电力能源工程项目经理正面临着前所未有的效率压力。火电项目工期紧、送变电工程点多线长、电网EPC总承包项目专业接口复杂，而项目团队成员能力参差不齐、版本编制占用了大量核心时间、风险识别依赖个人经验——这些日常痛点，恰恰是AI工具最能发挥价值的地方

2025年以来，随着国家人工智能+能源战略的深入推进，一批面向工程管理场景的AI工具已经成熟并开始规模化应用。从项目章程自动生成到WBS智能分解，从设计图纸合规性审查到施工进度偏差预警，从会议纪要一键整理到风险清单自动识别——这些能力不再是概念，而是项目经理触手可得的效率杠杆

本课程旨在帮助企业项目管理人员系统掌握AI赋能工程业务的理论体系与实操方法，在智能化转型浪潮中抢占先机。课程不过多讨论企业如何数字化转型这样的宏观命题，而是更聚焦于一个核心问题：作为一名电力工程项目经理，如何应用AI工具提升工作效能，把日常工作中的重复劳动减到最低，进而把核心精力释放到真正创造价值的事情上

课程时间

1-2天

授课方式

工具解析、应用实操、情景模拟、案例研讨

课程内容重点

01认知篇：AI能帮项目经理做什么

02启动篇：AI辅助项目策划与目标设定

03计划篇：AI辅助WBS分解与进度计划编制

04执行与监控篇：AI辅助进度跟踪、风险识别与报告编制

05收尾与知识沉淀篇：AI辅助验收、复盘与经验复用

06工具实战：五类核心AI工具深度演练

课程大纲

认知篇：AI能帮项目经理做什么

一、项目经理的日常效率瓶颈

二、当前可用的AI工具矩阵（聚焦电力工程场景）

启动篇：AI辅助项目策划与目标设定

一、项目章程与目标声明书的AI辅助生成

二、干系人识别与需求分析的AI辅助

三、项目启动会的AI准备

生成项目章程（关键要素部分）
生成干系人清单（至少10个干系人，含关注点）
生成启动会PPT大纲（8页以内）

计划篇：AI辅助WBS分解与进度计划编制

一、WBS智能分解

二、进度计划编制的AI辅助

三、Project/Excel进度计划的AI生成

实操练习（20分钟）：根据给定的220kV送变电项目背景，完成
使用AI生成项目WBS（至少3层，不少于30个工作包）
使用AI生成关键里程碑清单
使用AI将WBS转换为Excel任务清单（含预估工期）

执行与监控篇：AI辅助进度跟踪、风险识别与报告编制

一、进度跟踪的AI辅助

二、风险识别与应对的AI辅助

三、会议管理的AI辅助

四、问题与待办的AI跟踪

实操练习（20分钟）：根据给定的场景信息，完成
使用AI生成一份项目月报（含进度偏差分析）
使用AI识别项目风险清单（至少10条，含应对建议）
使用AI从会议录音文字稿中提取待办事项

收尾与知识沉淀篇：AI辅助验收、复盘与经验复用

一、验收资料的AI辅助

二、项目复盘报告的AI生成

三、经验库的AI建设

隐性知识的显性化1）专家访谈记录的自动整理2）经验案例的结构化提取
实操练习（10分钟）：根据给定的项目收尾信息，完成
生成竣工报告初稿框架
生成复盘报告初稿

工具实战：五类核心AI工具深度演练

一、工具一：通用大模型（文心一言/通义千问/Kimi）——项目文档全流程

实操：完整走通一个火电项目的版本生成流程

二、工具二：会议AI助手（讯飞听见/通义听悟）——会议效率提升

录音转文字实操
AI纪要提取：决策、待办、要点
会后跟进清单自动生成

三、工具三：文档审查AI（如有条件可演示）——图纸与合同审查

设计图纸合规性检查
合同条款智能审查
变更单的影响分析

四、工具四：智慧工地AI应用（演示）——现场安全管理

违章行为图像识别
进度图像识别对比
风险区域自动预警

五、工具五：数据处理AI（Excel AI/ChatExcel）——数据效率提升

自然语言操作Excel
进度数据的自动分析
资源负荷图快速生成
综合练习（25分钟）：每人完成一个完整的项目AI辅助任务
选择一个真实或模拟的电力工程项目
使用至少3种AI工具完成：项目策划+计划编制+风险识别+报告生成
输出一套完整的项目版本初稿

案例对标：五个项目经理的AI实战故事

内容重点

案例一：某火电扩建项目——用AI把项目章程编制从2天压缩到2小时
项目背景：2×1000MW火电扩建，合同额45亿，工期32个月
工具清单：文心一言+Kimi+Gamma
效率提升：前期策划时间减少60%
案例二：某220kV送变电工程——AI辅助WBS分解与风险识别

实战工作坊：现场完成一个项目的AI赋能方案

一、实战任务设置

二、实战流程

15. 分钟：分工与准备1）明确角色：项目经理、计划工程师、风险负责人、版本负责人2）熟悉项目背景资料3）准备AI工具
20. 分钟：AI辅助版本生成1）各角色同步进行版本编制2）使用AI工具完成各自任务3）整合形成完整版本包
10. 分钟：成果展示与互评1）每组2分钟展示关键成果2）重点展示：AI生成内容+人工调整部分+效率对比

三、成果输出与点评

课程总结与行动指南

一、核心能力回顾

二、回到岗位的30天行动清单

第一周：工具熟悉
注册并熟悉2-3个AI工具账号
试用AI完成一项版本工作
记录效率提升情况
第二周：场景尝试
选择一个高频场景（周报/纪要/风险清单）深度应用
优化提示词，形成自己的模板
邀请团队成员一起尝试
第三周：流程固化
将AI辅助纳入日常工作流程

三、资源分享

四、课后作业（可选）

用AI工具完成一个真实项目（或过去某个项目）的复盘报告，要求
使用AI生成初稿
人工补充经验判断
提交时附上AI应用过程说明（哪些AI生成、哪些人工调整、效率提升多少）

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

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《042 ，训练AI+工程项目管理之人工智能赋能电力能源工程业务实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门《042 AI+工程项目管理之人工智能赋能电力能源工程业务实战》适合哪些企业或学员？

适合电力能源工程项目经理、项目总工、施工经理、计划工程师、现场。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

042 AI+工程项目管理之人工智能赋能电力能源工程业务实战