课程收益
1. 掌握生成式AI核心概念：领会技艺演进脉络、核心模型架构以及业界适配推演
2. 领会生成式AI技艺核心价值：掌握大模型在钢铁业界的运用推演，突破传统认知边界
3. 构筑情境化落地本领：掌握钢铁生产全流程中生成式AI的六大黄金情境以及施行路径，锁住高炉精进、质量将控、供给链协同等等核心情境的AI赋能办法论
4. 弄懂资料治理链路、构筑资料治理架构：研习资料资产化全生命周期管控办法论和实战抓手，研习钢铁业界资料资产化全流程，包括采集、治理、安全和价值释放
5. 弄懂前瞻业界变革方向：洞察AI+钢铁的未来趋势，布局全流程智能化和业界生态重构
6. 掌握方略施行轮廓：结合华为办法论和字节资料驱动心得，形成可落地的数智化转型路线图
课程大纲
1.1.
生成式
AI
技艺通识和钢铁业界适配推演
1.1.1.
【学识精讲】
·
生成式
AI
的
基本概念
、
特点和技艺跃迁图谱
² 引见生成式机器智能的特点，如创造性、适应性和高效性。
² 和传统机器智能的区别：对比生成式机器智能和传统机器研习、深度研习等等办法的不同之处。
² 回顾生成式机器智能的演进历程。
1.1.2.
【
学识精讲】
· 核心技艺原理精要
²
GAN
的
“博弈论”本质：伪造者和鉴伪者的动态平衡
² 大模型训练三阶范式：预训练（学识注入）
-
微调（情境适配）
-
对齐（价值观校准）
1.1.3.
【
学识精讲
】
· 各流派、分支以及代表货品
² 引见生成式机器智能的主要技艺流派，如语言模型、图像生成技艺、多模态融合技艺等等。
² 拆解各技艺流派的原理和特点以及
代表性货品，如
GPT-4
、文心一言、
DALL
·
E2
等等。
1.1.4.
【
趋势拆解
】
·
2025
年关于机器智能业界演进的一些要害判断
²
China AI
崛起，进击和普惠同时发生
n
AI
进击：
AI
有多元研究方向，技艺路线仍未收敛
u 百家争鸣，大模型架构持续演进，尚未收敛
u
千帆竞技，公司部署的
AI
技艺仍在持续迭代换新
u 万家灯火，执行层面，前方尚是等待探索的星辰大海
n
AI
普惠：技艺下沉到毛细血管，各业界对
AI
认知显著拉升
²
开源和低价：持续重构
AI
生态位和竞合推演
²
公司级软件，
AI Agent
促成公司服务从
“数智化”到“智能化”质变
n 多智能体协同，从“零和博弈”到“正和博弈”
n
Data
勾住
Data
，服务勾住服务，
Agent
勾住
Agent
n 数字劳动力的觉醒，往细里说，革新生产要素，重塑生产关系
²
AI
原生公司，正在重塑商业
DNA
² 人形机器人，往细里说，当下细分市场，中期个人市场，远期星辰大海
²
AI
安全，在实际应用里，从数字世界到物理世界，实操中，安全的边界要始终对齐
AI
的边界
1.1.5.
【
趋势拆解
】
·
AI
重构文明秩序背后的隐忧
² 隐忧一：警惕“加拉帕戈斯现象”
² 隐忧二：繁荣未必增长，运行层面，增长未必分配
²
隐忧三：
AI
普惠并不意味着平等
² 隐忧四：资料洪流的失控隐患
²
隐忧五：世界秩序的改写，
AI
成为方略安全的主轴
²
隐忧六：人机信任和相关制度的构筑是否跟得上
AI
的演进？
²
隐忧七：
AI
对世界“高阶相关性”的领会远超人类，或者将创造出人类不领会的世界
² 隐忧八：人类的价值架构和意义感将怎样重建？
1.1.6.
【
学识精讲
】
· 生成式
AI
的工业进化论
² 技艺代际差异
本领维度
传统
AI
生成式
AI
学识运用
规则库调用
跨领域学识融合
决策模式
条件判断
概率性创造
研习制度
督导研习
自督导研习
² 技艺跃迁三阶段：
n
感知智能（缺陷检测）
→ 拆解智能（故障归因）→ 创造智能（工艺生成）
² 装备制造领域技艺成熟度图谱：
n
已规模化：装置预测性维护（成熟度
85%
）
n
爆发前夜：工艺参数精进（成熟度
65%
）
n
方略储备：货品智能规划（成熟度
45%
）
1.1.7.
【业界拆解】
· 钢铁公司
数智化方略图谱
²
全球业界变革趋势
n
工业
4.0
来由下的技艺代际跃迁路径
n
中国制造
2025
和
"
双碳
"
方略的协同施行轮廓
² 钢铁业界痛点诊断
n 能耗压力
n 质量波动
n 供给链响应滞后等等核心挑战
²
钢铁业界
"
三高三低
"
困局的破局矩阵
1.1.8.
【小组碰头】
· 生成式机器智能未来的演进方向和公司方略布局
1.
生成式机器智能将怎样重塑
当前公司
所在的传统业界
²
碰头题：
结合当前公司的具体业界来由，拆解生成式机器智能对传统业界的冲击和变革。
²
要害词
：
商业模式革新、货品革新、生产流程精进、服务升级
2.
新兴业界中，
有
哪些
细分
领域最有可能因生成式机器智能而迅速崛起，
所在公司
应怎样抓住这些机遇？
²
碰头题：
探讨前述各新兴领域的演进潜力，以及公司能够采取的方略举措
²
要害词
：
投资、携手、内部革新
1.2.
钢铁生产
价值
情境
落地
1.2.1.
【
学识精讲
】
·
数智化转型施行路径和办法论
² 华为数智化转型五阶模型在钢铁业界的适配（架构、流程、组织）
²
三步上线打法：离线开发
→在线指导→全流程将控
1.2.2.
【情境以及实例拆解】
· 智能生产精进
² 高炉数字孪生
n 实例：某某钢
4070m
³高炉炉温预测模型（硅含量预测误差±
0.03%
）
² 轧制参数生成
n 实例：某某
钢热轧工艺参数反推系统（能耗降低
5%
）
1.2.3.
【情境以及实例拆解】
· 质量管控升级
² 多模态缺陷检测
n 实例：某某
钢钢板表面检测大模型（误判率
<0.2%
）
² 工艺缺陷溯源
n 实例：某某钢迁钢连铸坯裂纹生成式诊断系统
1.2.4.
【情境以及实例拆解】
· 装置智能运维
² 预测性维护
n 实例：某某
钢装置故障预警模型（准确率
92%
）
² 维修方案生成
n 实例：基于学识图谱的检修打法自动生成系统
1.2.5.
【情境以及实例拆解】
· 供给链协同革命
² 动态排产系统
n 实例：某某
钢三大基地协同调度（库存周转率
+15%
）
²
区块链
+AI
物流
n 实例：某某钢集团运输成本精进模型
1.3.
资料治理筑基
AI
价值释放
1.3.1.
【
学识精讲
】
· 资料深度运用架构
²
全生命周期治理
n 资料资产管控六要素：采集
-
存储
-
治理
-
运用
-
安全
-
营运
n 工业资料拆解四阶模型：描述
-
诊断
-
预测
-
规范拆解轮廓
²
价值转化办法论
n
资料货品规划：从诉求洞察到
MVP
开发的敏捷路径
n 价值评核三维度：经济价值
/
营运价值
/
本领价值量化模型
1.3.2.
【
业界拆解
】
·
钢铁资料治理架构构筑
²
资料资产全景图规划：鞍钢
"1+N"
平台（
41637
个元资料，自动采集率
91.4%
）
² 治理轮廓：本钢资料管控委员会运作制度（矩阵式管控）
1.3.3.
【情境以及实例拆解】核心实践突破
²
资料质量攻坚
n
多源资料融合：炼钢工序
200+
传感器资料清洗规则
n 指标血缘拆解：某某
钢决策系统
304
个业务指标溯源
²
安全和合规架构
n 五层防护架构：某某钢工业互联网安全防护架构
n
GDPR
启示：欧盟钢铁公司资料跨境流动实例
1.3.4.
【情境以及实例拆解】资料价值释放路径
² 成本精益管控：某某
钢吨钢能耗拆解模型（年降本
2.1
亿）
² 资料货品化探索：某某钢资料交易平台营运模式
1.4.
方略施行和前瞻布局
1.4.1.
【学识精讲】
· 业界变革趋势
²
全流程一体化
AI
工厂：
2035
年规划标的（
100+
智能产线）
²
CPS
系统演进：从单元级到业界链级资讯物理系统
1.4.2.
【学识精讲】
· 方略施行建议
²
组织本领建设：数智化英才
"
三三制
"
练就架构（
30%
内部转型
+30%
校企携手
+40%
外部引进）
²
生态共建路径：工业互联网平台
+
垂直领域大模型开发者社区
1.4.3.
【学识精讲】
· 高管行动清单
²
短期（
0-1
年）：选项
3-5
个高
ROI
情境启动试点
²
中期（
1-3
年）：构筑公司级资料中台和
AI
开发平台
²
长期（
3-5
年）：炼就钢铁业界大脑（
RobotSteel
）
1.4.4.
【学识精讲】
·
组织进化：可持续本领建设
²
组织本领锻造
n
英才四维架构：字节跳动
"
学测用评
"
练就制度
n 变革双螺旋模型：技艺采纳曲线和组织免疫系统协同
²
生态共建制度
n 联邦研习平台：供给链质量资料的安全共享方案
n 工业互联网价值共创：某钢铁智慧高炉的生态伙伴协同模式
1.4.5.
【小组碰头】
·
在当前来由
下，公司
怎样完成组织进化和方略突围
1.
生成式机器智能在拉升生产力中的作用和限度
²
碰头题：
生成式机器智能在拉升生产效率和精进决策上能发挥什么作用？在您的公司中，哪些具体领域适合引入生成式机器智能？
²
要害词
：
预测维护、智能制造、隐患管控、决策支持。
2.
生成式机器智能驱动下的业界转型和组织管控变革
²
碰头题：
引入生成式机器智能会对公司的组织架构和管控流程带来哪些改变？怎样精进现有的管控模式以适应生成式机器智能带来的变化？
²
要害词
：
流程精进、资源管控、主力练就、技艺转型。
2.
注意事项
Ø
在解说技艺细节时，考虑到受众的专精来由，适当调整难度，防止过于深奥的技艺术语
。
Ø
提供实际操作的机会或者实例拆解，支援参训者更好地将理论学识转化为实践本领。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|李檀老师
适合谁听
大中型钢铁制造公司、研究所的中高层管人者、数智化部门核心岗。。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。