课程背景
科研和咨询领域已从浅层的AI对话周全迈向深度智能体和业务系统的融合阶段，智能化抓手已成为复杂决策、研发辅助和隐患推演的核心引擎。可是，业务端人员普遍面临AI运用停留在文本生成、公司内部资料和AI模型存在壁垒、高阶业务情境（如研发寻优、供给链韧性拆解）运用薄弱等等问题。
课程收益
1. 熟练掌握公司内部智能平台和外部专精抓手的协同，完成多源异构资料融合、高阶建模和动态归因拆解；从浅层文本生成走向深层业务洞察，构筑基于AI智能体的科研和咨询复杂拆解轮廓。
【课程特色】
所有实例都侧重新能源、核心零部件和智能制造等等硬核业界；以公司内部大模型和智能平台为核心，摒弃简单的公文和大纲生成，直击业务核心决策痛点。
课程大纲
一、2026业界趋势洞察和AI辅助拆解
1. 宏观趋势跟踪：趋势洞察
1）看政策风向：抓取顶层规划要害词
2）看技艺拐点：识别技艺成熟度曲线
3）看市场冷暖：追踪产销资料异动
4）看供给链波动：关注核心原材料价格
5）看消费者钱包：洞察消费意愿变迁
实例：
比亚迪纯电销量超特斯拉的全球化拐点
2. 业界影响因子拆解：因子拆解四象限
1）技艺驱动因子：找突破点
2）成本制约因子：算经济账
3）政策合规因子：画红线
4）诉求变迁因子：盯痛点
5）竞争内卷因子：防暗箭
实例：
宁德时代发布神行超充电池重塑补能焦虑
3. AI辅助趋势预测：预测思路以及办法
1）喂给AI业界基础报告构筑认知
2）让AI提取核心指标做交叉比对
3）让AI推演三种可能情景
4）人工干预修正AI常识性偏差
5）输出图文趋势简报
6）课上上手：国内新能源车出海欧洲的关税影响推演
7）推导进程：输入欧盟加征关税比例 -> 测算单车成本增加额 -> 评核当地消费者接受度 -> 比较建厂和出口成本临界点 -> 得出本地化时间表。
结论：
短期成本骤升倒逼售价上涨，运行层面，中长期必须加快欧洲本地化建厂。
4. 我们怎样看待当下的市场状态和演进趋势的深度思索
二、智能抓手在业务洞察中的全流程运用
1. 资料采集和清洗：资料清洗步骤
1）定资料源：找权威渠道
2）抓要害数：设提取规则
3）去重复项：剔除无效干扰
4）补缺失值：AI合理插值
5）核真实性：交叉比对验证
2. 智能归因拆解：归因拆解思路
1）现象罗列：销量/成本发生了什么
2）变量对比：内外部哪些条件变了
3）AI找关联：让AI做相关性匹配
4）排除干扰：剔除无关变量
5）锁定真因：输出归因链条
实例：
理想汽车盈利反转的资料归因
3. 报告自动生成：报告生成五步法
1）定大纲：用AI生成结构轮廓
2）填资料：导入清洗后真资料
3）做图表：用BI抓手可视化
4）写洞察：让AI提炼资料背后含义
5）查漏洞：人工复核推演和常识
6）课上上手：某车型单月销量下滑原因深度拆解
7）推导进程：销量下滑幅度拆解 -> 对比同期竞品价格变动 -> 拆解消费者决策权重(价格敏感度) -> AI还原价格弹性系数 -> 锁定竞品价格战为核心诱因。
结论：
非货品力衰退，从实践看，主因是竞品降价导致的性价比相对稀释。
三、复杂商业环境下的打法推演和风控
1. 竞争格局推演：格局推演视角
1）对手是谁：画定竞争圈层
2）武器是啥：拆解竞品核心卖点
3）弱点在哪：寻找竞品盲区
4）我方差异：确立相对优势
5）攻防路线：拟定化解打法
实例：
小米汽车发布9100吨大压铸跟进制造工艺竞争
2. 成本寻优路径：成本拆解
1）BOM拆解：算物料明细账
2）制费分摊：算产能利用账
3）AI找平替：寻优更低成本方案
4）算降本额：验证替代可行性
5）验可靠性：排除质量隐患
3. 多维隐患预警：隐患预警双轨制
1）(1) 找隐患源：政策/地缘/技艺
2）(2) 评发生概率：历史资料参考
3）(3) 算损失大小：财务影响测算
4）(4) 定化解预案：备选方案准备
5）(5) 设预警红线：要害指标监控
实例：
欧盟对中国电动车加征反补贴关税隐患落地
6）课上上手：核心零部件稀土材料供应中断隐患预案
7）推导进程：识别供应中断节点 -> 评核停产损失金额 -> 测算备选供应商引入溢价 -> 计算不同库存水位持有成本 -> 确定最优库存水位和切换触发点。
结论：
构筑“双供应商+动态安全库存”制度，成本增加微小但抗隐患本领倍增
四、业界适配实例拆解和实战借鉴
1. 研发提效情境：研发提效三捷径
1）AI查专利：迅速阅读万页文档
2）AI写概要：一键生成技艺摘要
3）AI找空白：发现未布局技艺点
4）AI做规避：绕开对手权利要求
5）人做决策：评核研发投入产出
2. 降本增效情境：降本增效招式
1）能耗AI监测：找高耗能节点
2）排产AI精进：减少装置闲置
3）废品AI溯源：定位不良成因
4）人效AI拉升：精进操作路径
5）流程AI简化：砍掉冗余审批
3. 出海合规情境：出海合规
1）当地法规AI翻译：破除语言壁垒
2）合规要点AI提取：抓住核心条款
3）差异清单AI比对：找出不合规项
4）整改建议AI生成：提供修改方向
5）人工复核确认：确保合规底线
五，AI驱动业务落地的实战上手和结晶输出
1. 情境选项打法：情境选项四要则
1）痛点要强：破解真问题
2）资料要有：有料可加工
3）规则要明：有准则可判别
4）见效要快：短期内出结晶
5）隐患要小：防止要害业务停机
2. 结晶输出准则：结晶输出要素
1）结论先行：一语道破核心
2）资料支撑：有真数可查
3）推演自洽：推导无漏洞
4）建议可行：人财物能落地
5）表述直白：大白话讲清事
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|黄光伟老师
适合谁听
方略规划研究员、技艺情报拆解师、数智化营运经理、智能研发工程师。适合需突破AI基础运用瓶颈、向高阶业务拆解和决策支持转型的业务主力。。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。