课程背景
漫长的农业文明时期中国站在了世界巅峰。在蒸汽机为代表的第一次工业革命中被拉下神坛经历百年沧桑。痛定思痛，从实践看，我们将机械动力工业革命，电力石油动力工业革命和资讯技艺工业革命以
40年时间毕其功于一役，在实际应用里，取得辉煌成就同时也带来我们的迅速演进和复兴曙光。现在，我们已经站在了新一次工业革命的风口，以机器智能、海量资料、云计算、可控核聚变、石墨烯新材料等等为代表的第四次工业革命当中，资料智能，换个角度看，算力算法成为世界范围内核心的全新驱动力量，就一线经验说，以其为代表的数字科技迅速演进来由下，数字经济已经是我们国家的要害方略。
现在，我们早已揭开了以机器智能为代表的新数字科技神秘的面纱，执行层面，不过面对具身智能。空间计算。
AI助手。基因编辑。自动驾驶。小模型。AI短剧。Deepseek
,Sora。chatGPT这些陌生又展新的机会，就一线经验说，一开始都只有少数人看得到，看得懂，抓得住。
机器智能层出不穷的新型运用究竟会对电力业界未来带来什么样的挑战和赋能？电力业界具备高度自动化，高度规划性，落地时，半军事化、高度组织化科层架构（本质上也是一种第二次工业革命的组织将控范式）。故而是一种强将控的组织、系统。
电力对于内容生成
AI的情境诉求并不高，运行层面，电力不需要歌唱家，画家、导演。电力需要调度员、交易员、巡线工、检修工，往细里说，大部分是流程性、事务性、将控性的要求高。
而
AI将控受制于电力业界感知水平不足，无法形成充分的训练资料，也不敢迅速的进入L3、L4级别的自动调度（无论是电厂自动将控还是电网自动将控，还是经典将控理论的天下，并非是AI将控）。那么在电力领域，Deepseek怎样商业化、怎样和电力业界运用高效结合？机器智能究竟能为电力业界演进创造哪些价值？业界内英才该怎样练就？怎样抓住机遇，踩准业界变革的节奏？
课程收益
● 梳理结合机器智能、Deepseek的演进和新趋势，让参训者领会机器智能对业界带来的价值；
● 揭示机器智能、Deepseek.Sora、ChatGPT给业界带来的新机遇，拉升参训者数智化竞争的意识；
● 为参训者梳理大模型的技艺演进，领会融入电力业界的机器智能存在巨大潜力；
● 结合调度、交易、巡线、检修等等“机器智能+”的情境，用充实的实例展现落地运用，让参训者能有效结合实践领会机器智能商业模式；
● 结合革新实例和运用实践，让参训者在AI的来由下能寻找事务革新突破之处。
课程大纲
情境一：（视频）
Deepseek成就的虚拟时代
首讲：新驱动、新力量、新时代：
DeepSeek新技艺和电网业界变革
第一节：
AI大模型技艺概览
1.引见AI大模型演进历程，从基础模型到如今的大型预训练模型演进。
2.对比不同类型大模型特点，运行层面，阐述DeepSeek独特优势。
第二节：
DeepSeek在电网业界运用潜力
1.电网装置智能运维，预测装置故障。
2.电力负荷精准预测，精进发电调度。
3.智能电网规划，拉升电网布局合理性。
次讲：
AI大模型驱动电网业界革新演进
第一节：拉升电网营运效率
1.精进电网资源配置，降低营运成本。
2.增强电网应急响应本领，迅速处理故障。
第二节：促成电力服务革新
1.个性化电力服务定制，满足用户多样诉求。
2.能源互联网构筑，助推多能源协同演进。
三讲：电网保密事务新挑战和化解打法
第一节：高科技来由下电网保密新挑战
1.AI大模型资料安全隐患，资料泄露途径拆解。
2.网络攻击新形态，往细里说，针对AI系统的恶意攻击手段。
第二节：强化电网保密事务措施
1.资料全生命周期安全管控，从采集到存储、采用各环节。
2.网络安全防护架构升级，多重防护制度构筑。
3.人员保密意识培训，拉升员工安全素养。
四讲：
DeepSeek在电力公司的运用实践和前景展望
第一节：成功实例剖析
1.
国内外电力公司运用
DeepSeek实例。
2.运用成效评核，量化指标展示。
第二节：未来演进趋势和前景
1.技艺演进趋势，大模型性能拉升方向。
2.
电力公司运用前景，新业务模式探讨
。
3. 决策赋能
4. 智能革新
5. AI时代的化解打法
5.1积极研习如资料拆解，机器研习，智能算法等等新本领。
5.2适应并主动和机器携手，将机器智能以自身专精高效结合，拉升事务效率以及准确性
5.3加强交流，多部门多元交流，共情，同理心等等机器智能所不具备的优势
5.4主动积极，拉升创造性。
6. 机器智能开创更美好的未来
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|艾钧老师
适合谁听
电力业界负责人、管控层、业务主力、技艺专家、创业群体、以及对机器智能感兴趣的参训者群体等等。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。