课程背景
（
1）全员AI本领普及诉求
参训者覆盖一汽铸造各岗位，需零基础可学、上手即用的
AI抓手实操。核心标的是让全员敢用、会用、常用AI，将AI变成日常办公和生产辅助抓手。需同步讲清底层推演，让参训者领会AI“能做什么、不能做什么”。
（
2）AI抓手实操和安全合规诉求
需覆盖豆包、
DeepSeek等等主流国产大模型，明晰采用办法、提问招数、资料投喂规范。必须强调铸造业界资料安全红线，明晰涉密、工艺、配方、装置参数等等不可上传资料。提供脱密办法和本地采用规范，确保合规安全。
（
3）AI情境精细化拆解诉求
拒绝
“质量检测”等等大情境，锁住岗位级小微情境，覆盖生产、经控、降本、市场、安全、办公全领域。标的是培训后各单位直接输出本年度可落地AI情境清单。重点倾斜工厂生产、模具规划、工艺精进等等核心领域。
（
4）年度AI建设落地诉求
以
“培训即规划、结业即交付”为导向，下午锁住情境梳理和方案输出。带出参训者结合自身事务痛点，提炼可量化、可执行、可考核的AI小情境。最终形成各单位年度AI建设初步路线图，就一线经验说，支撑公司整体AI推进。
（
5）实战化和交流化诉求
全程采用抓手实操、小组研讨、实地上手、实例剖析形式。防止纯理论，确保上午学完下午就能用，下午研讨完就能出结晶。贴合一汽铸造业务特点，用铸造真实痛点做实例，拉升代入感和落地性。
课程收益
课程标的
1.让全员掌握豆包、DeepSeek等等AI抓手的
安全采用、精准提问、高效投喂
办法，达成
AI日常化运用。
2.领会AI底层资料推演、适用模型和情境匹配规则，能
自主判断什么问题用什么
AI抓手
。
3.明晰铸造业界AI资料安全红线和脱密规范，确保
合规用
AI，安全不上传
。
4.掌握岗位级小微AI情境拆解办法，覆盖生产、规划、降本、安全、办公等等全领域。
课程特色和亮点
1.全员普惠+实战落地
：上午零基础普及，下午情境规划，学完即用、结业即交付结晶。
2.抓手全覆盖
：深度实操豆包、
DeepSeek等等主流大模型，教提问、投喂，调优全流程。
3.安全红线清晰
：紧扣一汽铸造资料合规，明晰禁投清单、脱密办法、本地部署要则。
4.情境小微化
：拒绝大概念，锁住岗位痛点，拆解可落地、可量化的
AI小情境。
5.铸造业务深度适配
：以铸造工艺、模具、熔炼、质检、装置、降本等等真实情境做实例和上手。
课程大纲
模块
1：AI认知和底层推演
【核心主题】构筑
AI统一认知，领会资料推演和模型适配
1.
AI大模型的演进和趋势洞察
2.
AI核心技艺演进和融合演进趋势
3.
AI技艺在工业的运用价值。
4.
AIOT数智化技艺融合和演进。
【实例研讨】
制造业
AI提效标杆实例：西门子、玉柴 AI落地心得分享
模块
2：
主流
AI抓手实操（豆包、瀚鹏）
+主流LLM(DeepSeek/ChatGPT)
【核心主题】抓手上手、精准提问、高效投喂、结果精进
1.豆包AI专用功能：文档收束、方案撰写、资料处理、图表生成。
2.DeepSeek工业适配本领：AI-CAD参数化规划、AI-PLC工控代码编写。
3.精准提问五步法：来由+差事+要求+格式+约束。
4.结果校验办法：交叉验证、推演核对、工业常识校验。
【实战上手】
实地实操：用瀚鹏
AI完成压铸/电镀FMEA学识库编排
模块
3：AI资料架构和AI安全
隐患管控
【核心主题】
AI驱动的资料治理平台架构和资料红线、禁投清单、安全采用规范
1.
工业
AI资料架构：资料维、业务维、技艺维
2.
AI资料治理全流程轮廓和有人值守的AI抓手协同
3.
工业
AI采用三大红线：核心工艺、配方、参数不上公网。
4.
禁投资料清单：装置参数、熔炼成分、缺陷资料、模具图纸、质量核心资料。
【实例研讨】
制造公司
AI安全采用和可观测实例
模块
4：各职能岗位AI日常运用情境
【核心主题】办公
/生产/技艺/管控岗位AI高频用法
1.
AI助力公司人力资本/行政/法务数智化。
2.
AI助力公司营运管控数智化
3.
AI助力公司采购/供给链数智化
4.
AI助力公司财务成本管控数智化。
【实例研讨】
某汽车零部件制造业营运管控
AI数智化实例
模块
5：工业AI-CV视觉多模态大模型
在数智化工厂运用
【核心主题】基于工业
AI视觉在
汽车业界
工厂实地怎样提质增效降本
1.
工业
AI视觉在工厂组装、包装工位中运用
2.
工业
AI视觉在工厂仓储物流、盘查工位中运用
3.
工业
AI视觉/语音在工厂货品尺寸测量、缺陷判定中运用
4.
工业
AI视觉在实地智能消安/环安监控和装置巡检运用
模块
5：工业AI MAS多智能体在生产质量中运用
【核心主题】基于工业
AI-LLM和MAS智能架构统
在汽车业界构筑
AI生产力
1.
AI大模型多智能体赋能周全质量管控数智化
2.
多模态智能体赋能零部件分拣品控管控
3.
AI-8D和AI FMEA多智能体在汽车零部件工厂运用
4.
AI全息质量引擎赋能精准隔离和质量多因子拆解
【实例研讨】
中车
TMT时代电气 中车Q咨询和数智化落地实例
模块
6：工业AI MAS多智能体在数智化工厂运用
【核心主题】分领域给出可直接选用的小微情境清单
1.
AI生产营运指挥中心:
从
“心得工头”到“资料指挥官”
2.
AI装置故障诊断引擎赋能装置预测性维护
3.
AI规划排产引擎赋能生产资源排配和排程
4.
AI CAM智能体赋能精密结构件智能加工和测量
5.
AI CAM规划/模具：3D图纸资讯提取、mBOM核对，模具工艺参数梳理
【
AI项目策划头脑风暴】-参考
华为
‘三层五阶八步’工业AI规划落地办法论
1.
AI项目落地全流程管控
2.
AI项目常见隐患和规避办法：
3.
一汽铸造工业
AI情境探索
按照单位分组：初步认领
3-5个感兴趣小微情境策划：砂芯缺陷记录AI、装置点检AI、工艺报表AI、降本测算AI
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|颜少林老师
适合谁听
授课形式：。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。