课程背景
当前研发和科技管人人员普遍面临“三高两低”的挑战：
高资讯密度
（论文、专利、技艺准则呈指数级增长）、
高试错成本
（实验验证和代码调试周期长）、
高合规要求
（立项和学识产权管控的规范性），但
低效率抓手链
（倚重传统Office和手工拆解）和
低自动化水平
（重复性劳动占比高）。据工信部“机器智能+”行动指引，未有效运用AI的研发队伍，其革新效率差距将被进一步拉大。
本课采用
“原理认知 → 本领习得 → 情境实战 → 流程固化”
的推演闭环：
1.
认知层
：剖析主流AI抓手的技艺原理和适用边界，破解“什么时候用什么抓手”的问题；
2.
本领层
：训练工程化的Prompt（提示词）规划和校验办法，破解“怎样让AI输出可靠结果”的问题；
3.
实战层
：纵深研发立项、试验拆解、专利论文三大高频情境，开展端到端的实操上手；
4.
固化层
：指导参训者构筑个人以及队伍的AI辅助研发事务流（Workflow）。
参训者将从“被动接受抓手”转变为“主动规划事务流”。短期达成单点差事（如文档撰写、资料清洗）效率拉升30%-50%；中期构筑准则化的AI辅助研发规范；长期助力公司构筑“资料驱动+AI增强”的新质出产力研发架构，降低技艺管控成本。
课程收益
•
掌握技艺选型本领
：熟稔10+款主流研发AI抓手（含代码、资料、文献类）的核心参数和API集成推演，能独立完成抓手选型评核。
•
精通Prompt工程办法
：掌握“定位设定-上下文约束-思路链带出”的提示词架构规划，显著拉升技艺文档和代码的生成准确率。
•
拉升研发立项效率
：能够运用AI抓手在1小时内完成包含技艺路线图、竞品拆解以及预算规划的立项报告初稿。
•
强化试验拆解本领
：熟练采用AI资料拆解抓手开展实验资料的异常检测、归因拆解和可视化图表生成。
•
精进学识产权产出
：掌握利用AI开展专利查重、权利要求书撰写以及科技论文润色的具体操作办法。
•
输出落地执行方案
：每位参训者交付一份针对自身岗位的《AI研发效能拉升行动清单》。
课程大纲
课程导入：数智化转型下的研发新范式
• 现况洞察：从“软件工程”到“AI工程化”，执行层面，研发模式的代际变迁。
• 课程约定：怎样防止AI幻觉导致的技艺决策失误。
• 分组和选题：确定各小组下午实战环节的具体研发课题（如：工业机器人将控系统开发、新药化合物筛选拆解等等）。
学识模块（原理）：
• 大模型技艺底座：解读低代码架构在代码生成中的优势，实操中，以及RAG（检索增强生成）在专利技艺查新中的运用推演。
• 抓手分类矩阵：
◦ 代码类：GitHub Copilot（云端） vs CodeGeeX（本地化部署）；
◦ 学识类：SciSpace（文献阅读） vs ChatDOC（文档拆解）；
◦ 资料类：DataRobot（AutoML） vs Excel Copilot（商业拆解）。
• 选型评核模型：基于TCO（总具备成本）、资料安全等级、API开放度的三维评核法。
实例研讨（实战）：
• 实例拆解：某通信装置商在代码开发中引入AI助手后的效能资料（缺陷率变化、交付周期缩短）。
• 要害结论：AI不是替代工程师，而是替代“低创造性劳动”。
学识模块（办法）：
• 结构化提示词轮廓：Role（专家定位）- Task（具体差事）- Constraint（限制条件）- Few-Shot（示例带出）。
• 代码生成专项：怎样借助“伪代码转译法”拉升复杂算法的生成准确率。
• 技艺文档专项：怎样利用“反向提问法”让AI辅助完善技艺方案的漏洞。
• 幻觉防将控度：引入“交叉验证”和“置信度评分”制度，确保技艺参数的准确性。
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：针对给定的“智能传感器研发诉求”，规划三组不同精度的Prompt，并对比输出结果。
• 上手抓手：Prompt精进迭代表。
• 展示点评：讲师点评各组Prompt的结构完整性以及对输出的影响。
本环节为工作坊形式，参训者自带电脑实操。
情境一：研发立项和技艺管控（针对管控岗）
• 实操差事：利用AI生成《XX项目立项可行性研究报告》。
• 要害动作：输入业界准则（GB/T）+ 市场资料，让AI推导技艺路线图（Roadmap）。
情境二：试验资料处理和拆解（针对研发岗）
• 实操差事：上传一组实验CSV资料，利用AI开展清洗、异常值检测以及可视化。
• 要害动作：采用自然语言指令（NL2SQL）开展复杂资料查询和统计。
情境三：专利挖掘和论文拆解（针对科技管控岗）
• 实操差事：针对特定技艺要害词，利用AI开展专利地图拆解和权利要求书撰写。
• 要害动作：采用语义检索识别现有技艺壁垒，规避侵权隐患。
学识模块（架构）：
• 个人事务流规划：怎样将AI抓手嵌入现有的IDE（VS Code/JetBrains），笔记软件（Obsidian/Notion）以及项目管控抓手（Jira）。
• 队伍协同规范：拟定《队伍AI采用红绿灯规则》（哪些能做、哪些严禁做、哪些需审核）。
• 资料安全和合规：在研发进程中，怎样处理涉密代码和敏感资料的脱敏处理（基于信创环境的本地化部署方案简介）。
沙盘上手/小组碰头：
• 上手主题：《我们队伍的AI落地路线图》。
• 上手标的：结合上午所学，各组绘制未来3个月内在队伍内推广AI抓手的施行路径图（含试点项目、培训规划、隐患预案）。
• 结晶展示：小组呈报，讲师针对可行性开展质询和点评。
七、课程收束和行动规划
• 学识回顾：复盘四大核心模块（抓手-提示词-情境-流程）的要害技艺点。
• 结晶展示：评选最 佳Prompt规划和最 优落地路线图。
• 行动迁移：拟定《24小时速赢规划》——明晰回到事务岗位后，第 一个用AI破解的研发具体问题为何。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 技艺研发序列：软件/硬件工程师、算法工程师、测试工程师、• 科技管控序列：研发项目经理（PM）、货品经理、技艺总监。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。