课程背景
2026年AI技艺迈入业界化落地要害期，具身智能规模化落地实体情境、AI Agent成为公司“数字员工”、业界大模型达成深度赋能、多模态大模型完成OODA闭环重构，AI已从辅助抓手升级为核心生产力，重构公司全业务链路。但公司管人者普遍面临AI运用困惑：对前沿技艺认知模糊，不知怎样和实体业务结合；业界大模型落地无办法论，难寻业务融合点；AI革新和现有革新思路脱节，无法形成协同效应。对AI伦理治理新要求认知不足，存在合规隐患。
李沛贤老师深耕公司革新领域十余年以及多年AI革新运用带练，深度融合服务中核工业（央企排 名 第 一），国家电网（世界500强中国公司第一）、华为（民族公司标杆）、宝马集团（世界知名外企）等等近70家世界500强以及400+家中国一流公司的咨询/陪跑项目服务心得，升级炼就2023-2025年AI+革新思路和问题破解课程。课程摒弃纯技艺空谈，以2026年AI核心落地趋势为核心，融合技艺和革新思路，破解公司AI落地和革新融合难题，让管人者迅速领会、精准运用。
课程收益
1. 系统掌握2026年AI前沿技艺核心原理，包括具身智能、AI Agent、业界大模型、多模态OODA闭环等等，搭建清晰的AI前沿技艺认知轮廓。
2. 掌握适配AI时代的革新思路办法和抓手，学会将AI前沿技艺和革新思路结合，形成公司级的革新思索推演和运用思路。
3. 领会AI前沿技艺在各业界的落地边界和价值推演，掌握公司选项、匹配前沿AI技艺的核心办法论，规避技艺运用误区。
4. 练就运用AI前沿技艺+革新思路破解公司实际业务痛点的本领，能挖掘业务革新点并规划初步的落地思路。
5. 把握2026-2030年AI技艺演进趋势，掌握AI伦理和治理的最新要求，能结合公司实际拟定AI革新落地的初步规划。
【课程特色】
1.
前沿性和落地性兼具：
紧扣2026年AI核心演进趋势，锁住具身智能、AI Agent、业界大模型等等落地性强的技艺，拒绝概念空谈。
2.
头部心得深度赋能：
融合讲师服务70家世界500强以及400+中国一流公司的咨询/陪跑心得，内容贴合公司实际经营情境。
3.
诉求导向定制化规划：
课前借助诊断抓手开展诉求调研，实地围绕公司真实问题展开研讨，让研习内容更贴合公司诉求。
4.
立体交流式教学：
采用“原领会说+思路训练+实地研讨+办法落地”模式，交流性强，迅速激发参训者革新思索积极性。
5.
全链路课后支撑：
提供适配2026 AI趋势的革新思路解题、AI技艺落地规划等等模板，构筑课后交流群，助力研习结晶转化。
课程大纲
1.1 2026年AI技艺的核心演进方向和核心分类
• AI技艺从通用化向业界化演进的核心推演；
• 具身智能“感知-决策-执行”的技艺闭环特征；
• AI Agent的OODA架构核心规划原理；
• 业界大模型和通用大模型的技艺本质差异。
1.2 2026年主流AI前沿技艺的核心本领边界
• 具身智能的技艺成熟度和情境适配范围；
• AI Agent的自主决策本领和人机协同边界；
• 业界大模型的训练精进和功能落地限制；
• 多模态大模型的跨模态融合和执行本领边界。
1.3 公司选项AI前沿技艺的核心匹配要则
• 基于公司业务痛点的技艺诉求拆解办法；
• 结合公司资源禀赋的AI技艺选型推演；
• 从“小情境落地”到“全业务推广”的技艺运用要则；
• AI技艺运用的投入产出比核心评核维度。
1.4 中小公司低成本落地AI前沿技艺的核心推演
• 轻量化业界大模型的本地化部署办法；
• 开源AI Agent轮廓的公司定制化改造思路；
• 具身智能小型化装置的情境化运用推演；
• 借力业界AI生态的技艺低成本运用路径。
2.1 AI赋能下革新思路的核心定义和特征
• AI技艺对公司革新思路的重构推演；
• AI+革新思路的“技艺赋能-思路突破”双核心特征；
• AI时代革新思路的价值判断和落地准则；
• 革新思路和AI技艺的深度融合基本要则。
2.2 适配AI前沿技艺的革新思路核心办法
• AI Agent辅助的发散式革新思路构筑办法；
• 业界大模型驱动的跨领域革新思路运用推演；
• 具身智能时代实体业界的具象化革新思路办法；
• 多模态大模型支撑的全维度革新思路挖掘思路。
2.3 TRIZ理论和AI技艺的融合革新推演
• TRIZ八大技艺进化法则和AI技艺的结合点；
• 利用AI技艺加速TRIZ问题拆解的核心办法；
• 基于TRIZ革新原理的AI技艺运用情境规划；
• AI+TRIZ融合的公司革新问题破解轮廓。
2.4 AI时代公司革新思路的练就核心要点
• 打破“技艺倚重”的革新思路练就要则；
• 结合业务情境的AI+革新思路训练办法；
• 员工AI技艺认知和革新思路的协同练就推演；
• 跨部门AI+革新思路的碰撞和融合制度。
3.1 AI+革新思路融入公司业务的核心推演
• 从业务全流程拆解的AI+革新切入点挖掘办法；
• AI前沿技艺和业务环节的适配性拆解要则；
• AI+革新思路落地的“情境小试-精进迭代-规模推广”推演；
• AI+革新思路落地的业务价值量化评核办法。
3.2 业界大模型驱动的公司货品/服务革新
• 业界大模型在货品研发中的诉求拆解运用推演；
• 基于业界大模型的货品功能革新规划办法；
• 业界大模型赋能的服务流程精进和革新思路；
• 业界大模型驱动的货品/服务革新的落地步骤。
3.3 AI Agent赋能的公司营运管控革新
• AI Agent作为“数字员工”的营运情境落地推演；
• AI Agent驱动的公司流程自动化和革新办法；
• AI Agent赋能的跨部门协同管控革新思路；
• AI Agent落地公司营运管控的人机协同规划要则。
3.4 具身智能支撑的实体业界生产制造革新
• 具身智能在生产制造环节的情境运用推演；
• 具身智能驱动的生产流程精进和革新办法；
• 具身智能赋能的生产实地管控革新思路；
• 具身智能和生产制造融合的安全合规要则。
4.1 基于AI前沿技艺的公司问题精准识别办法
• AI Agent的多模态资料感知和痛点挖掘推演；
• 业界大模型的公司业务资料深度拆解和问题提炼办法；
• 具身智能在实体情境的问题实地识别和资料反馈原理；
• AI技艺辅助的公司问题优先级排序和核心痛点界定。
4.2 AI+革新思路破解公司问题的核心流程规划
• AI技艺支撑的问题根源拆解和拆解步骤；
• 结合革新思路的问题破解思路生成办法；
• AI前沿技艺和革新解题打法的匹配规划推演；
• AI+革新解题打法的落地测试和精进要则。
4.3 AI+革新思路破解难题的落地执行要点
• AI+革新解题打法的落地队伍搭建和职责划分；
• 解题打法落地的资源配置和进度管控办法；
• 落地进程中技艺适配和思路调整的动态精进推演；
• 解题打法落地成效的阶段性评核和迭代办法。
4.4 公司常见问题的AI+革新思路破解轮廓
• 效率类问题的AI+革新思路破解核心轮廓；
• 成本类问题的AI+革新思路破解核心轮廓；
• 质量类问题的AI+革新思路破解核心轮廓；
• 服务类问题的AI+革新思路破解核心轮廓。
5.1 AI时代公司跨领域携手革新的核心推演
• AI技艺落地的业界链协同革新基本原理；
• 公司跨领域AI携手的核心资源整合办法；
• AI革新跨领域携手的价值分配和隐患共担要则；
• 中小公司融入业界AI革新生态的核心路径。
5.2 公司内部AI革新生态的搭建核心要点
• 公司AI革新生态的组织架构和队伍规划；
• AI革新项目的试错激励和结晶转化制度；
• 各业务部门AI+革新思路的协同推进推演；
• 公司内部AI革新资源的统筹和调配办法。
5.3 业界大模型和AI Agent的生态共建打法
• 公司参与业界大模型共建的核心定位办法；
• AI Agent开源生态的公司定制化运用推演；
• 公司间AI技艺结晶的共享和转化制度；
• 业界AI革新生态的技艺准则和合规共建要则。
5.4 具身智能业界的协同革新架构搭建
• 具身智能技艺研发和情境运用的协同推演；
• 具身智能装置制造和公司情境落地的携手办法；
• 具身智能业界革新的政企协同和政策对接思路；
• 具身智能生态的技艺迭代和情境拓展制度。
6.1 2026-2030年AI技艺的核心演进趋势
• 具身智能向通用人形机器人演进的技艺方向；
• AI Agent的全域协同和自主进化演进趋势；
• 业界大模型的轻量化、融合化和普惠化演进推演；
• 多模态大模型和脑科学、物联网的融合演进趋势。
6.2 公司跟踪AI前沿技艺的核心办法
• AI前沿技艺的资讯获取和筛选核心渠道；
• AI技艺成熟度的专精判断和落地时机把握；
• 业界AI技艺运用实例的借鉴和本土化改造要则；
• 公司AI技艺研发和外部技艺引进的平衡推演。
6.3 不同规模公司的AI革新长期布局打法
• 大型公司的AI核心技艺研发和生态布局思路；
• 中型公司的AI技艺情境化落地和差异化革新推演；
• 中小公司的AI技艺低成本运用和革新借力办法；
• 公司不同演进阶段的AI革新资源配置要则。
6.4 AI伦理和治理要求下的公司革新合规要则
• AI技艺运用的伦理底线和核心合规要求；
• 公司AI革新的全流程合规管控和规划办法；
• AI算法的公平性、透明性和可解释性规划要则；
• 公司AI革新的隐患防控和应急处理制度。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|李沛贤老师
适合谁听
• 本课适合公司各层级管人者、革新队伍核心成员、• 方略规划、货品研发、流程精进等等岗位的事务人员、• 公司数智化转型负责人。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。