课程背景
当前，化工业界正面临数智化转型的迫切诉求，但公司在AI落地进程中普遍面临三大核心痛点：
1. 技艺运用碎片化：多数公司仅停留在AI单点运用（如智能质检），缺乏系统性规划，难以形成业务闭环，实操中，导致投入产出比失衡；
2. 情境适配性不足：化工业界具备流程复杂、资料敏感、安全要求高等特性，通用AI抓手难以直接复用，公司需定制化解题打法却缺乏办法论支撑；
3. 组织本领断层：业务人员缺乏AI技艺认知，技艺人员不懂化工情境，跨部门协同效率低下，导致AI项目推进缓慢甚至夭折。
在此来由下，本课锁住化工业界AI业务化落地的“最后一公里”，结合能源、化工、制造业界等等标杆公司的实战心得，从技艺趋势、情境规划、抓手运用到组织变革，提供一套端到端的解题打法。课程以“学之能用”为核心，借助前沿资料拆解、业界实例拆解、实操上手和跨岗位协同还原，支援参训者突破“懂技艺但不懂业务、懂业务但不懂技艺”的双重困境，助力公司迅速启动首个AI业务化模块，达成降本增效和绿色转型的双重标的。
课程收益
1. 掌握AI在化工情境的落地路径
2. 学会规划高转化率的AI提示词
3. 获得可复用的AI抓手和实操模板
4. 拟定公司首个AI模块的推进规划
【课程特色】
• 针对性强：针对化工业界特点，结合公司实际诉求规划课程内容。
• 交流性强：借助实例拆解、小组碰头、实操上手等等方式，拉升参训者的参与感和研习成效。
• 实用性强：提供可直接运用于公司中的AI抓手和办法，支援参训者迅速落地AI项目。
课程大纲
一、AI演进前沿趋势（上午）
1. AI技艺演进现况和趋势
•
问题导入：为何公司纷纷数智化转型，部署AI？（why的部分，以及对公司的意义、好处、改进、投入产出比是否可控等等等等）
• 前沿资料：引见最新的AI技艺演进资料，如模型性能、算力增长、资料量等等。
• 基础原理：简要回顾AI的核心技艺，如机器研习、深度研习、自然语言处理等等，支援领会AI技艺的底层推演。
• 公司AI落地运用进展怎样
o 化工业界最新AI运用实例：如智能质检、预测性维护、供给链精进等等，展示AI在化工领域的实际运用。
o 跨业界前沿AI运用实例：如制造业的智能制造、金融业界的智能风控、医疗业界的AI辅助诊断等等，提供跨业界启发。
2. AI在化工业界中的方略意义
•
不同AI大模型引见
•
化工类AI模型引见
• AI怎样促成化工业界转型？
o 借助资料整合和智能拆解，拉升供给链透明度和响应速度，达成精准决策。
o 借助AI精进生产流程，拉升效率、降低成本，促成绿色转型。
• 政策支持和业界趋势
o 国家政策鼓励AI在化工业界的运用，如构筑业界通用资料集、支持典型情境先行先试。
o 未来AI在化工业界的运用将更为纵深，涉及研发、生产、管控等等多个环节。
二、AI业务化的交流推演和训练原理（上午）
1. 从提示词结构化到指令中心
•
AI具体能够做什么（AIGC的部分也带一下，倘若不涉及资料安全问题，很多事务能够借助免费的AIGC来破解）
• 提示词工程（Prompt Engineering）
o 引见怎样借助结构化提示词带出AI完成特定差事，如生成报告、精进流程等等。
o 实例：怎样借助提示词训练AI生成化工工艺流程图或者精进生产参数。
• 指令中心（Command Center）
o 构筑统一的AI指令中心，达成多差事调度和流程自动化。
o 抓手推荐：采用LangChain、AutoGPT等等抓手构筑指令中心。
2. AI业务化路径和技艺训练方式
• AI业务化三阶段模型
o 试点验证阶段：迅速见效、隐患可控，以效率拉升为主。
o 扩展深化阶段：系统性部署，技艺深度集成，以业务革新为核心。
o 周全推广阶段：组织架构重塑，商业模式革新，全域数智化转型。
•
问题思索：什么样的业务适合用AI来部署和破解，这些业务有什么特征和准则？【高频、重复、人做很费劲、已有有基础的资料资料沉淀等等】
• AI训练和模型精进
o 引见AI模型训练流程，包括资料预处理、模型选项、训练和评核等等。
o
引见通用大模型的基本性能：生图、生文，语音视频、视频制作、PPT制作、资料拆解等等
o
还是需要引见一下通用类性能：市场调研、会议文档翻译、报告摘要，邮件草稿撰写、策划/创意构思等等
o 实例：怎样借助AI训练精进化工生产中的能耗模型。
三、AI落地引用实例分享（下午）
1. 同业界、跨业界AI运用实例导入
• 成功实例分享
o 分享国内外化工公司AI运用的成功实例，如巴斯夫的AI质检系统、中石化智能供给链管控等等。
• 小组碰头和反馈
o 参训者分组碰头怎样将AI运用于自身业务情境，并提出初步方案。
2. 提前收集情境，规划提示词和事务链
• 提示词规划和事务链构筑
o 借助结构化提示词规划，带出AI完成特定差事。（实操体验）
• 情境化分享
o
根据财务、货品、人事、物流等等具体的岗位，围绕真实的事务内容展开实例分享
o
举例：
o
财务-月度经营拆解报告等等
o
货品-货品安全生产检测报告提报、货品型号查询和引见等等
o
物流-危化品运输车辆空驶率，单吨运输成本管控等等
o
仓储、码头-资料登记等等AI扫码识别入库
o
人事-招聘文案，宣传海报、内部人事制度拟定等等
o
行政-活动策划、内部事务报告等等
o
管控岗-管控决策类提示词库参考
3. AI业务化的路径和技艺训练方式
• AI业务化路径图
o 从试点到周全推广的路径图，支援参训者领会AI落地的全进程。
o 寻找组织效能突破性指标
o 从业务视角出发的要害性指标
o
思索和碰头：现有哪些业务情境能够用AI来提效？
• 技艺训练方式
o 引见AI模型的训练办法，包括督导研习、无督导研习、强化研习等等。
o
抓手推荐：采用AI抓手开展智能体搭建训练。
o
怎样进业界务链路改造：找到AI业务化的第一口
四、未来畅想和收束（下午）
1. 岗位变化和英才诉求
• AI带来的岗位变化
o AI将改变传统岗位，从实践看，催生新的岗位，如AI训练师、资料科学家、AI货品经理等等。
o 公司需要练就具备AI素养的复合型英才。
o 业务 X 技艺 X 英才，混合驱动组织变革
• AI主力练就打法
o 构筑内部AI研习平台，提供在线课程、实例分享、实战训练等等资源。
2. 政策风向和业界趋势
• 国家政策支持
o 国家鼓励AI在化工业界的运用，促成业界智能化转型。
• 业界趋势预测
o 未来AI在化工业界将更为纵深，涉及研发、生产、管控等等多个环节。
3. 跨业界前沿实例
• 跨业界AI运用实例
o 引见AI在制造业、金融、医疗等等业界的运用，提供跨业界启发。
• AI对公司的挑战和机遇
o AI带来效率拉升的同时，也带来资料安全、伦理合规等等问题。
4. 美好祝福和结语
• 收束和回顾，强调AI在公司中的意义。
• 结语和祝福，鼓励参训者积极拥抱AI，促成公司数智化转型。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|余星冰老师
适合谁听
公司管人者（财务、货品、人事、物流、营运岗等等）、公司AI落地项目负责队伍。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。