课程背景
在全球机器智能技艺加速突破和业界智能化浪潮交汇的来由下，公司正经历一场由“数智化”向“智能化”的深刻跃迁。以大模型，生成式AI、智能体为代表的AI技艺正走向业界一线，重塑研发、生产、供给链、营销、服务等等全价值链。外部环境上，竞争对手借助AI生态迅速构筑差异化优势，买方诉求日益个性化、实时化；内部现实中，公司普遍面临AI本领碎片化、情境落地难、投入产出比低、合规隐患高、组织适配弱等等结构性挑战。在此来由下，公司AI转型已经不是技艺升级的简单延伸，而是一场涉及方略、组织、技艺、资料和生态的系统性变革。
许多公司在推进AI驱动数智化转型进程中普遍面临多重挑战：
• 认知不清，将数智化转型等同技艺采购或者试点，缺乏方略整体布局
• 缺失顶层蓝图规划、落地情境和清晰路径，导致方向不明、资源错配
• 技艺和业务“两张皮”，项目推进受阻，就一线经验说，难以产生实质性的商业价值
• 项目投入高，见效慢，难以量化业务价值，规模化运用困难
• 组织信念和转型要求不匹配，缺乏专精英才，转型阻力大
本课正是在这一现实来由下规划，旨在支援公司参训者系统掌握AI驱动制造公司数智化转型的整体思路、办法轮廓和落地路径，结合业界标杆实例拆解、价值情境推演等等办法，使不同层级的参训者都能够清晰领会AI赋能数字转型办法路径和实战落地情境，带出参训者将通用办法论内化为适用于自身公司的决策抓手，从而在公司内形成上下同欲、协同一致的转型共识和行动合力。
课程收益
• 洞悉公司AI驱动数智化转型的本质内涵和方略价值，升级认知思路
• 掌握从数智化方略设定、蓝图规划到价值情境落地的转型规划办法
• 借助真实情境研讨，带出参训者将课程理论和公司实际结合，即学即用
• 对标业界领 先公司的AI转型实战心得和最 佳实践，规避常见陷阱
• 弄懂支撑AI驱动数智化转型的数智技艺架构以及其运用情境
课程大纲
1.0 导入：你日常事务中用过哪些AI
1.1 全球AI革命：技艺、经济和方略三重拐点
1.2 中国公司现实面临的“三重压力”
1.3 方略高地：数智化转型对公司演进的核心价值
1.4 数智化转型的本质定义和核心内涵
1.4.1 数智化转型“为何”vs“不为何”
1.4.2 官方和业界共识视角下的数智化转型定义
1.5 AI驱动公司数智化转型的“四项基本要则”
1.6 AI重构公司“三大增长支柱”
1.7 机器智能的本质内涵和本领模型
1.7.1 机器智能的定义和内涵
1.7.2 机器智能的核心本领
1.7.3 AI智能本领层级模型
1.8 AI技艺演进历程和典型运用
1.8.1 推演推理和专家系统以及其典型运用
1.8.2 统计机器研习以及其典型运用
1.8.3 深度研习和感知智能以及其典型运用
1.8.4 大模型和认知/生成式智能/智能体以及其典型运用
1.9 课堂交流：描述公司AI运用现况和瓶颈
2.1 公司AI驱动数智化转型办法和进程
2.1.1 公司数智化转型方略设定
2.1.2 现况和成熟度评核
2.1.3 AI业务价值情境选项
2.1.4 顶层蓝图规划规划
2.1.5 施行路线图规划
2.1.7 项目施行和持续营运
2.2 实例拆解：迈瑞医疗数智化转型和生态协同实践
2.3 为何必须系统规划公司AI情境
2.4 AI价值业务情境识别办法论
2.5 公司AI情境识别的四大来源
2.6 公司 AI情境识别和筛选排序的办法
2.6.1 全域扫描挖掘潜在 AI 情境
2.6.2 精准识别和筛选有效情境
2.6.3 多维度评核模型科学筛选
2.6.4 优先级排序确定落地节奏
2.6.5 确保情境识别和排序科学性
2.7 课堂交流答疑
3.1 制造业全景AI情境拆解轮廓说明
3.1.1 制造公司业务域划分
3.1.2 AI情境价值层级
3.1.3 AI情境拆解颗粒度
3.2 公司全价值链高价值AI情境深度拆解
3.2.1 经营决策：智能方略规划和市场预测
3.2.2 经营决策：智能经营决策支持系统
3.2.3 货品研发：AI驱动的货品规划和仿真精进
3.2.4 货品研发：智能材料和工艺研发
3.2.5 供给链：智能供应商评核和隐患管控
3.2.6 供给链：诉求驱动的智能采购和库存精进
3.3 课堂交流答疑
4.1 公司全价值链高价值AI情境拆解
4.1.1 生产制造：AI驱动的智能排产和调度
4.1.2 生产制造：智能质量检测和根因拆解
4.1.3 生产制造：装置预测性维护（PdM）
4.1.4 仓储物流：智能仓储精进
4.1.5 仓储物流：智能运输和配送调度
4.1.6 营销销售：智能买方洞察和学术支持
4.1.7 售后服务：智能客服和不良经过监测
4.2 情境落地的"三阶推进"节奏规划
4.2.1 验证阶：小范围资料验证
4.2.2 试点阶：单点闭环运行
4.3.3 推广阶：准则化复制迭代
4.3.4 要害将控点
4.3 实例拆解：联影医疗高端装备智能制造和质量追溯实践
4.4 课堂交流问答
5.1 Gartner数字技艺演进成熟度曲线解读
5.2 数智化技艺底座的“六大核心支柱”
5.2.1云计算：“弹性算力基石”
5.2.2 海量资料：“核心资料引擎”
5.2.3机器智能:“智能决策大脑”
5.2.4物联网（IoT）:“物理世界感知神经”
5.2.5数字孪生:“物理世界仿真引擎”
5.2.6 RPA:“流程自动化手脚”
5.3 AI转型的技艺支撑平台底座建设
5.3.1 技艺平台建设核心要则
5.3.2 AI技艺平台架构五层架构
5.3.3 技艺平台底座分阶段建设施行
5.4 AI技艺平台建设要害保障措施
5.5 实例剖析：联影医疗公司级AI平台（uAI）建设实践
6.1 沙盘上手主题引见：从情境到方案
• 识别AI赋能的高价值业务情境
• 拟定课落地的AI项目方案和施行路径
6.2 上手内容和环节
6.2.1 沙盘推演：来由锚定和规则约束
• 情境输入：锁住本公司真实业务痛点
• 标的设定：量化指标和验收准则
• 资源边界：预算/人员/资料/时间四维约束
6.2.2 方案构筑：五步准则化规划办法
• 步骤一：痛点量化和问题界定
• 步骤二：技艺路径和流程嵌入
• 步骤三：资料就绪度和系统集成评核
• 步骤四：分阶段施行和里程碑规划
• 步骤五：价值量化和投资回报评核
6.2.3 结晶输出：方案路演和迭代固化
• 交付物：输出《AI试点项目初步规划方案》》
• 路演互评：分组方案路演，各组交叉点评、讲师点评指导
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|张荣兴老师
适合谁听
• 公司董事会成员、高级管控层（CEO/COO/CTO/生产副总/事业部负责人）、• 数智化转型、IT部门负责人以及核心主力、AI项目负责人以及成员、• 营销。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。