课程背景
当前混凝土业界正面临生产效率瓶颈、配比精进倚重心得、质量将控难度大以及碳减排压力加剧等等核心挑战。传统生产方式难以满足高端建筑项目对混凝土强度，耐久性和环保指标的极 致要求，业界亟需借助垂直领域大模型技艺达成智能化升级。
本次课程将从AI技艺演进历程和核心范畴切入，系统拆解从机器研习到深度研习、强化研习，再到生成式大模型以及垂直领域运用的全链路技艺演进。课程将深度结合混凝土业界特性，融入国产和国外技艺栈对比拆解、开源模型选型指南、智能体平台搭建方案，以及AI价值情境地图开发办法论。同时针对业务专家的参与诉求，详解高质量资料架构和学识工程施行路径，借助"资料工程五步法"和"学识工程三步法"赋能业务队伍深度参与AI建设。
课程借助技艺溯源、生态拆解、办法论赋能和实战实例融合，助力公司精准规划大模型施行路径，拉升工艺水平，构筑技艺护城河。
课程收益
1. 系统掌握AI技艺演进脉络：从机器研习到垂直大模型的完整技艺图谱和核心原理
2. 具备技艺选型和生态将控本领：掌握国内外技艺栈对比拆解、开源模型特性和智能体平台选型要点
3. 掌握情境规划和办法论抓手：学会AI价值情境地图开发办法，掌握资料工程和学识工程施行轮廓
4. 熟稔混凝土业界AI情境：掌握配比精进、强度预测、碳足迹追踪等等核心情境的落地推演和施行要点
5. 具备业务-技艺协同本领：明晰业务专家在AI建设中的参与事项和贡献方式
6. 获得跨业界对标和迁移本领：借助制造业界深度实例+办法论迁移轮廓，拉升方案复用本领
课程大纲
课程导入：AI技艺演进和垂直领域变革机遇
1. AI技艺演进全景图谱：从机器研习到智能体的演进历程
a. 机器研习和海量资料时代：统计研习和特征工程
b. 深度研习革命：神经网络和端到端研习
c. 强化研习和RAG：决策精进和学识增强
d. 大模型时代：生成式AI和基础模型
e. 智能体生态：自主决策和抓手调用
f. 垂直大模型：业界学识和领域适配
2. 混凝土业界痛点墙拆解：强度离散性大、配比倚重心得、碳核算缺失、定制化诉求攀升
3. 垂直大模型的变革推演：从"老师傅心得"到"资料+机理双驱动"
4. 标杆公司成效：配比成本降本12%、28天强度预测误差减少60%，单产线年减碳200吨
学识模块：
1. 国内外技艺栈全景对比：开发轮廓、算力设施、生态成熟度
a. 国外技艺栈：PyTorch+TensorFlow+OpenAI生态（优势：生态成熟；劣势：合规隐患）
b. 国产技艺栈：华 为昇腾+百度飞桨+智谱AI（优势：自主可控。劣势：生态完善中）
2. 主流开源大模型特性拆解：
a. LLama系列：通用本领均衡，社区生态充实
b. ChatGLM：中英双语精进，推理效率突出
c. 百川Baichuan：长文本处理优势，具体来看，商用友好
d. 专精模型：CodeX（代码），ChemLLM（化学）
3. AI智能体开发平台对比：
a. AutoGPT：自主差事分解和执行
b. LangChain：抓手调用和事务流编排
国内平台：Dify、Coze零代码搭建
抓手：技艺选型评分卡、合规隐患评核表
a. 实例：某建材公司基于ChatGLM构筑质检学识问答系统
次讲：AI价值情境规划和资料学识架构
学识模块：
1. AI价值情境运用地图开发办法：
a. 情境挖掘四维度：痛点强度、资料基础、ROI价值、施行难度
b. 优先级排序矩阵：业务价值vs技艺可行性
c. 情境卡片编写规范：输入-输出-价值度量
2. 高质量资料架构构筑：
a. 资料质量五维准则：准确性、完整性、一致性、时效性、相关性
b. 资料工程五步法：采集-清洗-标注-增强-治理
c. 业务专家参与事项：准则拟定、质量校验、情境标注
3. 架构化学识构筑办法：
a. 学识工程三步法：学识抽取-学识建模-学识运用
b. 混凝土业界学识架构：材料特性、工艺参数、规范准则
业务专家核心贡献：心得规则提炼、学识图谱构筑、成效验证
抓手：情境价值矩阵、资料质量评核表、学识贡献清单
实例：某混凝土公司基于工艺学识库的配比推荐系统
学识模块：
1. 配比精进和强度预测：材料特性建模、环境参数补偿，强度早期预测
2. 生产线智能管控：装置故障预警、能耗实时精进、无人化调度
3. 碳足迹追踪和绿色认证：全链路碳核算、低碳配方推荐
抓手：情境-技艺匹配矩阵、ROI测算模型
实例：
a. 某集团混凝土配比精进项目：成本降低9.5%，强度准则差下降40%
b. 某标杆公司窑炉AI控碳系统：年减碳200吨，环保评级拉升至AAA
实战工作坊（分组任选）：
差事A：混凝土配比精进模型方案规划
• 输入参数：水泥标号，骨料参数、环境温湿度
• 输出要求：精进算法选型+资料诉求清单
差事B：产线碳核算和精进路径规划
• 输入资料：实时能耗资料+配方工艺参数
• 输出要求：碳核算模型架构+施行路线图
差事C：AI价值情境地图开发
• 输入资源：公司痛点清单+现有资料资产
• 输出结晶：情境优先级矩阵+3个月施行规划
• 输出交付：公司AI运用蓝图+业务-技艺协同方案
结语：从"试点"到"量产"——垂直大模型落地指南（可选）
成功核心：总工牵头、业务深度参与、资料学识共建、敏捷迭代
未来趋势：低碳配方研发加速、跨公司资料协同、新型材料AI研发
备注：课程中技艺生态对比、情境开发办法、资料学识工程模块可根据公司数智化基础灵活调整深度，业务专家参与环节可采用事务台交流模式强化实践。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
混凝土公司总工程师、技艺研发负责人、生产质量管控主管、数智化转型队伍、业务专家代表。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。