课程大纲
第一天｜
AI 赋能科技革新
◆ 【上午】约 3.5 小时
首讲：
AI 时代的商业新推演——公司主的认知升级
（约
1.5 小时）
本讲锁住「看清趋势，判断机会」，支援公司主构筑
AI 商业影响的全景认知，不被噪音带跑。
• AI 技艺演进的商业意义：从抓手到生产要素的跨越
•
大模型能做什么、不能做什么
——公司主的理性边界
• 科技革新的三层结构：效率革新、模式革新、品类革新
• AI 机会扫描矩阵：识别本业界的高价值切入点
•
中小公司的
AI 节奏感：什么时候跟、什么时候等等、什么时候自己做
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教学方式
讲授
+ 实地扫描交流，参训者对照自身业界填写机会初稿
次讲：构筑革新差事基座
——RBTO 万能轮廓实操
（约
1 小时）
本讲进入操作层，支援公司主掌握「高管级
AI 指令架构」，让 AI 成为科技革新进程中真正可用、好用的协同抓手，而非随机输出机器。
•
为何公司主用
AI 做革新研究总拿到废话？——指令质量决定革新洞察质量
• RBTO 轮廓在科技革新情境中的拆解：
–
Role（定位）
：为
AI 设定革新专精身份（如：技艺趋势拆解师、竞品革新评审、用户研究专家）
–
Boundary（边界）
：圈定革新研究范围，防止
AI 跨界泛化、脱离业界实际
–
Task（差事）
：精准下达革新研究指令（如：拆解某技艺在本业界的
3 个可落地运用情境）
–
Output（验收）
：预设革新输出准则，要求
AI 给出可执行方案而非概念描述
•
科技革新情境实练：用
RBTO 轮廓完成「竞品技艺路线拆解」和「新技艺用户适配性研究」
•
实地对比：改造前
vs 改造后的革新研究指令成效演示
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教学方式
讲授
+ 实地动手改写指令，小组对比革新研究输出结果
三讲：进阶调教
——用「挤牙膏」思路逼出 AI 的科技革新洞察
（约
1 小时）
本讲进入高阶提示词操作，支援公司主用系统性办法从
AI 中挖出真正有价值的科技革新判断，而非表面趋势罗列。
• 5 Why 穿透法：从「技艺现象」追溯到「革新机会根因」
–
示例：为何同行引入了
AI 视觉检测，良品率却没有拉升？——5 层追问找到真正的革新卡点
•
元提示词打法：命令
AI 自动生成科技革新领域的「灵魂 3 问」，主动框定革新诊断边界
–
让
AI 结合具体业界，自动追问「技艺可行性 / 用户接受度 / 商业转化路径」三个维度
– AI 对自身革新建议提出质疑和迭代，防止方向性错误
•
「挤牙膏」完整事务流：
RBTO 轮廓 × 5 Why × 元提示词三层叠加，系统挖掘科技革新机会
•
情境实练：用该事务流完成一份「本公司
AI 辅助科技革新机会诊断报告」
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教学方式
讲授
+ 全程实地操作，每人完成一份属于自身业界的革新机会诊断初稿
◆ 【下午】约 3 小时
四讲：绝对推演防御
——用批判性思路挤掉科技革新中的 AI 水分
（约
3 小时）
本讲直击公司主在科技革新决策中的核心焦虑：
AI 给出的技艺判断、市场预测、革新方向，我怎么知道是真的、是对的、是值得投入的？训练公司主成为科技革新方向的「方略审稿人」。
• AI 在科技革新研究中最常见的三类失真：技艺乐观偏差、竞品资讯滞后、诉求错位幻觉
•
搭建「科技革新方略审稿室」
——双模型事务流实操：
– 执行者模型：负责生成技艺趋势报告、革新方案、竞品拆解（开放思路）
– 审稿人模型：负责质疑技艺可行性、挑战市场假设、压力测试投入回报（批判思路）
– 实地演示：两个模型协同完成一份「新技艺引入可行性报告」的初稿和审稿批注
•
科技革新底线防御
5 步法（反向思索轮廓）：
1. 前提追问：这个技艺判断倚重哪些假设？这些假设在我们业界成立吗？
2. 反例测试：有没有同类公司引入该技艺却失败的实例？原由于何？
3. 利益追溯：谁在促成这个技艺方向？供应商、咨询方还是真实市场诉求？
4.
时间校验：这个革新窗口在
12 个月后还存在吗？我们有没有先行者优势？
5. 行动逼问：倘若这个方向是对的，我下周应该启动哪个最小可验证动作？
•
综合运用：用防御轮廓审核「
AI 给出的科技革新路线图」和「技艺趋势预测报告」
•
整合收尾：
RBTO × 推演防御——公司主科技革新决策的 AI 协同完整闭环
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教学方式
讲授
+ 双模型实地演示 + 个人反向思索操练 + 小组交叉审稿
第二天｜从洞察到落地
◆ 【上午】约 3 小时
五讲：看透科技革新的系统底牌
——从「罗列技艺现象」到「识别革新制度」
（约
3 小时）
本讲核心命题：
AI 天然擅长罗列技艺趋势，但公司主需要的是找到科技革新的真正杠杆点——那个牵一发而动全身的要害变量。本讲训练公司主用 AI 穿透现象层，直达革新的制度层。
• AI 的科技革新研究陷阱：为何 AI 给出的技艺拆解总是「看起来周全、用起来没用」
• 科技革新商业重构三步动作：
–
第一步
——重划革新战场边界
：教
AI 跳出业界惯性定义，重新框定科技革新的竞争空间
– 示例：从「做工业软件」到「做制造资料资产」；从「卖装置」到「卖装置的技艺进化本领」
–
第二步
——提取可观测的革新经营变量
：禁止抽象词，实操中，强制
AI 只输出可被测量、可被追踪的革新指标
– 禁止输出：「拉升研发效率」「增强革新本领」
–
要求输出：「新货品从立项到
MVP 的周期从 X 周缩短至 Y 周」「技艺复用率从 A% 拉升至 B%」
–
第三步
——补齐科技革新的因果链条
：找出革新停滞或者革新失败反复发作的真凶，区分技艺症状和组织根因
–
示例：某公司引入
AI 抓手三次都未落地，表面是技艺问题，根因是资料治理缺失和激励制度错位
• 实地实练：以「中小公司科技革新停滞」为实例，完整走通三步动作
•
两天完整作战架构收尾：
RBTO × 推演防御 × 制度洞察的科技革新综合运用
• 产出物：每位参训者形成「自身公司科技革新要害变量清单」，就一线经验说，作为下午工作坊的核心输入
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教学方式
讲授
+ 实例演示 + 小组拆解操练 + 个人产出
◆ 【下午】约 2.5 小时
工作坊：技艺驱动的货品革新画布
核心定位：以上午产出的「科技革新要害变量清单」为起点，用三个递进式革新抓手，将两天的
AI 洞察系统转化为一份可立即推进的货品革新方案。
分组方式：
4—6 人混合小组，带出师全程带领，结束时每组产出一份可展示的货品革新方案。
Session 1：用户访谈——听懂用户对科技革新「没说出口」的真实期望
（约
40 分钟）
•
科技革新的最大陷阱：技艺领先但用户不买单
——诉求和技艺错位的典型实例
• 用户访谈的核心要则：不问「你需要什么技艺」，要问「你上次由于这个问题损失了什么」
• 科技革新情境下的访谈规划：挖掘用户对新技艺的真实感知、采用障碍和隐性期望
•
抓手实操：参训者两两配对，围绕「一个本公司真实的技艺革新情境」完成
10 分钟结构化访谈
• 带出师提炼：从访谈素材中萃取「驱动科技革新采纳的高价值用户洞察」
Session 2：价值主张画布——让科技革新本领精准对接用户真实诉求
（约
50 分钟）
•
价值主张画布的两侧：用户画像（技艺采用痛点
/ 期望收益 / 核心差事）× 价值地图（痛点缓解 / 收益创造 / 技艺货品服务）
•
科技革新的适配推演：怎样将
AI 或者新技艺本领，翻译成用户语言的可感知价值
• 中小公司的填画要则：资源有限时，锁住「技艺优势和用户痛点的最强交叉点」而非周全铺开
•
小组共创：结合
Session 1 的访谈洞察，完成本组公司科技革新货品的价值主张画布
• 小组互评：用「用户真的会由于这个技艺改变行为吗？」开展交叉质疑
Session 3：技艺驱动货品革新画布（TDPIC）——将科技革新洞察系统化为可执行方案
（约
40 分钟）
为何有了价值主张还不够：科技革新从「想清楚」到「做得成」需要一套系统轮廓。
• TDPIC 七格画布结构拆解：
6.
核心技艺本领
：我们具备或者可获取的要害技艺
/ AI 革新本领为何？
7.
标的用户痛点
：用户在科技革新采纳进程中最迫切、未被满足的诉求为何？
8.
技艺价值主张
：我们的技艺方案怎样创造独特并且难以复制的用户价值？
9.
革新情境规划
：具体的技艺货品
/ 服务形态、交付方式和采用情境
10.
竞争壁垒
：技艺护城河的构筑路径
——资料积累、算法迭代、生态绑定、品牌信任
11.
资源
·携手·行动路径
：技艺革新所需要害资源
/ 携手伙伴 / 30—90—180 天革新里程碑
12.
商业模式和
ROI
：科技革新的收益来源
/ 成本结构 / 投入回报预估
•
填画要则：以
Session 1 的用户洞察为地基，就一线经验说，以 Session 2 的价值主张为核心，七格之间形成革新推演的内在自洽
•
小组共创：以本组公司的科技革新货品为对象，完整填写
TDPIC 七格画布
•
结晶路演：各组
3 分钟展示，讲师重点点评「技艺本领和用户价值的匹配度」以及「革新路径的可执行性」
工作坊收尾
•
三抓手整合复盘：用户访谈
→ 价值主张画布 → TDPIC 七格画布的科技革新完整落地链路
•
两天研习结晶串联：
AI 认知构筑 → 革新指令抓手 → 推演防御 → 制度洞察 → 科技革新货品落地的完整闭环回顾
•
每位参训者填写「
30 天科技革新行动承诺卡」：明晰回去后第一个要启动或者验证的革新假设
• 同伴研习网络构筑：跨业界参训者结成革新对子，课后互相追踪科技革新行动进展
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|姚瑞军老师
适合谁听
公司、银行负责人、部门主管、和一线各岗位。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。