課程分類： DS賦能辦公

課程目標(biāo)：
課程將深入分析AI技術(shù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，結(jié)合運(yùn)營(yíng)商的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，解讀AI在政企市場(chǎng)中的創(chuàng)新機(jī)會(huì)與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。學(xué)員將學(xué)會(huì)挖掘AI市場(chǎng)需求、分析技術(shù)路徑、規(guī)劃產(chǎn)品形態(tài)，并通過(guò)案例剖析了解AI如何助力業(yè)務(wù)突破，為企業(yè)創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值

課程對(duì)象：運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人、政企客戶經(jīng)理、AI產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)開發(fā)人員，以及對(duì)AI在行業(yè)應(yīng)用有興趣的研究人員與決策者，特別是希望提升AI商業(yè)化能力的專業(yè)人士

課程時(shí)間：

第一章：AI行業(yè)趨勢(shì)洞察
1.1產(chǎn)品前沿：Deepseek
1.2 政策前沿：2025人工智能七大政策趨勢(shì)
1.3 能力前沿：大模型四大關(guān)鍵技術(shù)（意圖識(shí)別、ICL、COT、IF）
1.4 局限前沿：大模型短板（缺乏領(lǐng)域知識(shí)、缺乏復(fù)雜多步推理）
第二章：運(yùn)營(yíng)商通用機(jī)會(huì)洞察
2.1 市場(chǎng)洞察：「需」聚焦市場(chǎng)
洞悉AI在市場(chǎng)端的關(guān)鍵需求與機(jī)會(huì)。
2.1.1需·洞察：政企AI需求洞察
2.1.2需·商機(jī)：熱點(diǎn)領(lǐng)域商機(jī)洞察
2.1.3需·期望：政企對(duì)AIGC的期望
2.1.4需·兩端：B端起步，C端成熟
2.1.5需·爆發(fā)：政企單點(diǎn)機(jī)會(huì)爆發(fā)
2.1.6需·融合：政企的機(jī)會(huì)與咨詢融合
2.2 技術(shù)洞察:「技」贏未來(lái)
剖析AI技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，從階段到層次，再到關(guān)鍵方向。
2.2.1技·三階：Copilot、Agent、Coworker 三個(gè)階段
2.2.2技·五層：AI技術(shù)發(fā)展的五個(gè)層次
2.2.3技·重心：2025年AI技術(shù)發(fā)展的重心
2.2.4技·預(yù)訓(xùn)：預(yù)訓(xùn)練放緩但仍然重要
2.2.5技·后訓(xùn)：后訓(xùn)練價(jià)值凸顯
2.2.6技·推理：推理走向舞臺(tái)中央
2.2.7技·并進(jìn)：模型的 Scale Up 與 Scale Down 并行
2.2.8技·垂直：模型的垂直化
2.2.9技·開源：模型的開源化
2.3 產(chǎn)品洞察:「產(chǎn)」生新范式
講解AI產(chǎn)品形態(tài)的迭代與交付方式的新變革。
2.3.1產(chǎn)·范式：新的產(chǎn)品范式
2.3.2產(chǎn)·交付：新的交付形式
2.3.3產(chǎn)·組合：TPF & PMF
2.3.4產(chǎn)·雙核：Agent & RAG
2.3.5產(chǎn)·洋蔥：產(chǎn)品側(cè)——從“土豆”到“洋蔥”
2.3.6產(chǎn)·適配：AIGC適合的場(chǎng)景
2.3.7產(chǎn)·排除：AIGC不適合的場(chǎng)景
2.3.8產(chǎn)·切口：大模型應(yīng)用場(chǎng)景評(píng)估——切口要小
2.3.9產(chǎn)·拆解：場(chǎng)景拆解四步法
2.4 競(jìng)爭(zhēng)洞察:「競(jìng)」勢(shì)分化
分析大模型競(jìng)爭(zhēng)格局的多元化與典型模式。
2.4.1競(jìng)·分化：競(jìng)爭(zhēng)趨于分化
2.4.2競(jìng)·服務(wù)：競(jìng)爭(zhēng)模式差異化——模型服務(wù)
2.4.3競(jìng)·API：競(jìng)爭(zhēng)模式差異化——模型API
2.4.4競(jìng)·搭建：競(jìng)爭(zhēng)模式差異化——模型應(yīng)用搭建
2.4.5競(jìng)·模式：大模型競(jìng)爭(zhēng)模式
2.4.6競(jìng)·特點(diǎn)：大模型競(jìng)爭(zhēng)特點(diǎn)
2.4.7競(jìng)·玩家：典型玩家
第三章：運(yùn)營(yíng)商分行業(yè)AI機(jī)會(huì)洞察
3.1 AI在制造行業(yè)的應(yīng)用
3.2 AI在能源化工的應(yīng)用
3.3 AI在傳媒行業(yè)的應(yīng)用
3.4 AI在商貿(mào)零售的應(yīng)用
3.5 AI在醫(yī)藥生物領(lǐng)域的應(yīng)用
3.6 AI在交通運(yùn)輸?shù)膽?yīng)用
3.7 AI在教育行業(yè)的應(yīng)用
3.8 AI在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
3.9政企AI戰(zhàn)略階梯圖
3.10政企AI普及應(yīng)用戰(zhàn)略和步驟
第四章：運(yùn)營(yíng)商AI產(chǎn)品趨勢(shì)洞察
4.1 宏觀“起跑”——方向洞察
4.1.1算力中心建設(shè)機(jī)會(huì)
4.1.2 6G AI native的機(jī)會(huì)
4.2 行業(yè)“發(fā)力”——運(yùn)營(yíng)商實(shí)戰(zhàn)
4.2.1電信大模型telechat以及帶來(lái)的全國(guó)中標(biāo)機(jī)會(huì)
4.2.2移動(dòng)九天大模型及集團(tuán)視角
4.2.3聯(lián)通鴻湖圖文AI大模型
4.2.4賦能項(xiàng)目管理、代碼管理、測(cè)試用例、產(chǎn)品需求、規(guī)模運(yùn)維及客服。
4.2.5賦能網(wǎng)絡(luò)用戶、產(chǎn)品營(yíng)銷、產(chǎn)品策劃增強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、驗(yàn)收質(zhì)檢等。
4.2.6運(yùn)營(yíng)商實(shí)操現(xiàn)場(chǎng)案例分享（含視頻）
(1)ChatGPT+5G消息（調(diào)用API）
(2)ChatGPT+反詐騙大模型（大模型）
(3)ChatGPT+反騷擾大模型（大模型）
(4)ChatGPT+智能客服（調(diào)用API）
(5)AI視覺(jué)大模型智能質(zhì)檢（大模型）
4.3 海外“對(duì)照”——國(guó)外運(yùn)營(yíng)商實(shí)踐
4.3.1Telestra AI實(shí)踐
4.3.2AT&T AI實(shí)踐
4.3.3Sprint AI實(shí)踐
4.3.4DT AI實(shí)踐
4.3.5BT AI實(shí)踐
五、利器上陣：精選工具和實(shí)際操作
AI工具紛繁復(fù)雜，呈現(xiàn)精選AI工具與落地案例，凸顯實(shí)用性與上手度。
5.1策劃類
5.1.1 文生文
【工具選得好】
1.國(guó)內(nèi)最佳推薦：deepseek.com
2.其次，kimi.moonshot.cn
3.其次推薦通義千問(wèn)：IEncy/home">https://tongyi.aliyun.com/efficiency/home
【方案出得快】
案例：如何快速寫一個(gè)解決方案
案例：快速生成會(huì)議紀(jì)要
【報(bào)告寫得妙】
案例：生成長(zhǎng)篇報(bào)告
案例：根據(jù)關(guān)鍵詞擴(kuò)充生成復(fù)雜文字報(bào)告，政府制式/公文寫作
案例：撰寫專業(yè)可行性研究
【辦公效率高】
案例：一鍵生產(chǎn)匯報(bào)PPT
案例：快速實(shí)現(xiàn)Excel的函數(shù)生成
案例：自動(dòng)分析文檔幫助決策者獲取更全面的信息，并從中提取有價(jià)值的見解
5.1.2 AI搜索，策劃素材準(zhǔn)備
國(guó)內(nèi)推薦metaso
案例：快速整理一個(gè)市場(chǎng)客戶調(diào)研報(bào)告
5.2 設(shè)計(jì)類
5.2.1文生圖
【工具選得好】
1. 【生圖】直接生成：https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home
2. 【設(shè)計(jì)】批量設(shè)計(jì)：canva.cn
3. 【混排】復(fù)雜混排：稿定gaoding.com
【出圖出得快】
案例：Canva做出虛擬園區(qū)的設(shè)計(jì)交互
案例：公眾號(hào)頭圖logo由AI批量生成
5.2.2  文生視頻
【工具選得好】
1.【文拼視頻】aigc.baidu.com
2.【數(shù)字人視頻】騰訊智影https://zenvideo.qq.com/
3. 【原生AI視頻】https://klingai.kuaishou.com/
【視頻要實(shí)用】
案例：快速生成本次培訓(xùn)總結(jié)宣傳視頻