课程收益
1. 掌握AI 在科研全链条的核心运用办法，能运用 AI 抓手高效完成文献检索调研、综述报告撰写、实验规划精进和学术写作等等事务，拉升科研效率。
2. 领会AI 驱动科研范式变革的底层推演，明晰人机协同在跨学科研究（如氢能 + 化工，风光储一体化）中的作用制度，具备借助 AI 达成技艺革新的初步本领。
3. 熟稔电力科研情境下的AI 抓手和实例，能结合华为资料治理办法论和字节生成式 AI 心得，破解实际科研中的资料处理和智能拆解问题。
清晰认知人机共生时代科研人员的核心价值定位，识别AI 运用中的伦理、技艺可靠性等等挑战，形成可持续的科研本领演进思路
课程大纲
1.1.
上午：
AI
赋能科研全链条
-
从效率拉升到智能支撑（
3
小时）
1.1.1.
第一章
开篇：
AI
重塑科研生产力的时代来由（
30
分钟）
² 电力科研的现况和痛点：结合能建电力规划院科研情境，拆解传统科研模式在文献处理、实验规划、跨学科研究中的效率瓶颈。
² AI 技艺革命和科研变革：
概述生成式
AI、资料挖掘、智能建模等等技艺对科研范式的影响，明晰 AI 赋能科研的核心价值。
² 课程脉络和研习标的：
引见课程整体轮廓，说明怎样借助本课掌握
AI 在科研全链条的运用办法和实践路径。
1.1.2.
第二章
AI
驱动文献事务流：从海量文献到深度洞察（
60
分钟）
² 智能文献检索和筛选：解说基于大语言模型的文献精准检索办法，结合氢能、储能领域实例，演示怎样迅速定位核心文献。
²
文献综述的
AI 辅助：
引见生成式
AI 抓手在文献归纳、看法提炼、综述轮廓搭建中的运用，输出结构化综述初稿。
² 文献管控和学识沉淀：
结合华为资料治理思路，解说
AI 抓手怎样达成文献资料的分类、标签化管控和学识图谱构筑。
1.1.3.
第三章
AI
助力科学发现：假设、实验和验证的智能升级（
60
分钟）
²
科学假设的
AI 生成：
基于多源资料（如业界报告、实验资料），演示
AI 怎样挖掘隐性关联，辅助生成储能系统精进、氢能技艺集成等等研究假设。
² 实验规划的智能精进：
以覆冰气象还原、光伏基地直流发电参数精进为例，解说
AI 建模和仿真抓手怎样拉升实验规划的科学性和效率。
²
实验结果的
AI 验证：
引见资料驱动的结果验证办法，如用机器研习算法拆解实验资料，验证假设的可靠性，减少人工拆解误差。
1.1.4.
第四章
AI
赋能学术写作：从初稿到定稿的高效输出（
30
分钟）
²
学术论文的
AI 辅助创作：
结合字节生成式
AI 心得，演示 AI 在摘要、引言、结论等等部分的写作辅助，拉升内容推演性和专精性。
² 格式规范和智能校对：
解说
AI 抓手在文献引用规范、语法纠错、图表生成等等方面的运用，确保论文符合学术要求。
1.2.
下午：范式革命和人机共生
-
定位、挑战和实践（
3
小时）
1.2.1.
第五章
范式革命：
AI
驱动科研新范式（
60
分钟）
² 从心得驱动到资料驱动：
拆解
AI 怎样促成电力科研从传统心得决策转向资料密集型研究，如绿色低碳能源技艺的 AI 精进路径。
²
跨学科突破的
AI 引擎：
以可再生能源制氢
+ 绿色化工为例，解说 AI 怎样整合能源、化工等等跨学科资料，支撑技艺集成革新。
² 电力科研新范式实例：
拆解能建院新能源一体化项目（如日喀则萨迦风光储项目）中
AI 驱动的规划和运行精进实践。
1.2.2.
第六章
人机协同：科研生态中的定位重构（
60
分钟）
² 人机协同的核心推演：
明晰
“人类定义问题 + AI 强化本领” 的协同模式，阐述科研人员在标的设定、价值判断、革新方向上的主导作用。
² 电力科研中的人机分工：
结合储能将控系统研发、氢能规划等等情境，拆解人类科研者和
AI 的优势互补点（如人类的业界洞察和 AI 的算力支撑）。
² 协同本领的练就路径：
解说怎样拉升
AI 抓手运用本领、资料解读本领和跨领域协同本领，适应人机共生科研生态。
1.2.3.
第七章
未来挑战：机遇、隐患和化解（
45
分钟）
² AI 科研的核心挑战：
拆解技艺可靠性（如
AI 模型误差）、资料安全（科研资料隐私）、伦理规范（结晶归属）等等要害问题。
² 电力业界的特殊隐患：
探讨
AI 在电力系统仿真、碳汇研究等等情境中的运用限制和隐患规避办法。
²
可持续演进打法：提出科研人员的本领升级方向（如
AI 素养、跨学科思路）和公司的 AI 科研支撑架构建设建议。
1.2.4.
第八章
实操和收束：
AI
科研抓手实战和课程回顾（
45
分钟）
² 抓手实操上手：
选取
1-2 款核心 AI 抓手（如文献拆解抓手、实验规划辅助抓手），结合电力科研实例开展实地操作演示和操练。
² 课程核心要点回顾：
梳理
AI 在科研全链条的运用办法、范式变革推演和人机协同要害结论。
² 答疑和交流：
解答参训者实际科研中遇到的
AI 运用问题，收集课程反馈和后续研习诉求。
2.
注意事项
²
技艺术语转化：
在解说技艺细节时，考虑到参训者的专精来由，适当调整难度，防止过于深奥的技艺术语，并根据参训者所在业界、岗位属性做适当的技艺术语转化。同时防止泛泛而谈技艺原理，所有概念都锚定贴合参训者业界的实际业务情境。
²
实例本地化：每个模块至少
1个本地实例
，增强代入感。
² 抓手实用性：所有模板都可编辑，课后发送电子版。
²
时长将控：每个三级学识点解说不超过
10 分钟，穿插交流（提问 / 沙盘）保持注意力
。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|李檀老师
适合谁听
能建电力规划院 科研人员。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。