人工智能大学生就业培训

第一课时

什么是人工智能教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解人工智能的核心定义，明确其通过计算机技术模拟人类智能的本质，以及让机器具备感知、学习、推理和决策能力的目标。 

2. 知晓人工智能的技术实现路径，包括符号主义、连接主义和行为主义，以及它们的特点和典型应用。

3. 了解人工智能的发展历程，从概念提出到经历寒冬再到如今的广泛应用，认识其发展的阶段性特征。

4. 清楚人工智能与人类智能的差异，特别是当前主流的“弱AI”的局限性，以及“强AI”（通用AI）的理论概念和追求。 

（二）技能层面

1. 能够识别不同应用场景中的人工智能技术，如生活服务中的语音助手、智能推荐，行业应用中的产品缺陷检测、医疗影像分析等。 

2. 学会区分符号主义、连接主义和行为主义在实际应用中的体现，例如专家系统、深度学习模型、扫地机器人的清扫策略等。

3. 掌握判断人工智能技术发展阶段的方法，能够根据具体案例分析其属于弱AI还是向强AI迈进的尝试。

（三）实践层面

1. 能结合实际生活中的例子，分析人工智能技术的应用原理和带来的影响，如短视频平台的推荐算法如何优化用户体验。

2. 关注人工智能技术的最新发展动态，能够辨别媒体报道中的人工智能应用是否属于真正的智能突破。

3. 思考人工智能技术在自身行业或领域中的潜在应用场景，以及可能带来的效率提升或变革。

二、学习重点

（一）人工智能的核心本质与关键能力

1. 感知能力：机器通过图像识别、语音识别等技术“看懂”“听懂”世界的原理，例如分辨猫狗的图像识别技术、将语音转为文字的语音识别技术。

2. 学习能力：机器无需手动编程，从数据中自主学习规律的过程，如推荐系统通过分析用户浏览记录优化推荐内容。 3. 推理与决策：基于数据和算法做出判断的机制，如医疗AI根据患者症状和检查结果推理病因并给出诊断建议。

（二）人工智能的技术实现路径

1. 符号主义：用规则和逻辑符号搭建系统，如专家系统通过预设医学规则辅助诊断的工作方式。

2. 连接主义：模仿大脑神经元网络，典型如深度学习，以阿尔法围棋通过多层神经网络训练战胜人类为例。

3. 行为主义：让机器在与环境的互动中学习，如扫地机器人通过不断碰撞和试探优化清扫路径的过程。 

（三）人工智能的发展历程

1. 1950年-1960年：AI概念提出，AI程序能证明数学定理，但受计算能力限制。

2. 1970年-2000年：经历两次“寒冬”，因技术瓶颈和应用场景限制发展遇挫，但机器学习技术逐步积累。

3. 2010年至今：大数据、算力（如GPU）和深度学习突破，AI在自动驾驶、聊天机器人等场景中广泛落地。

（四）人工智能的常见应用场景

1. 生活服务方面：语音助手（如手机智能客服）、智能推荐（短视频内容推送）等的具体应用。

2. 行业应用方面：工厂用AI检测产品缺陷、医院用AI分析CT影像辅助癌症筛查等案例。

3. 科技前沿：自动驾驶汽车通过传感器和算法判断路况、AI写稿机器人生成新闻简讯等。

（五）人工智能与人类智能的差异

1. 目前主流是“弱AI”（专用AI），只能在特定领域发挥作用，依赖大量数据训练，缺乏人类常识和灵活应变能力。

2. 通用AI（强AI）的概念，具备跨领域迁移、常识认知、自主学习与创新创造等能力，以及相关的争议和技术挑战。 

（六）人工智能的社会影响

1. 效率提升：自动化处理重复性工作（如客服机器人），释放人力到创造性任务。

2. 争议与挑战：可能导致岗位消失、算法偏见、隐私泄露等问题，需要规范。

 三、应知应会要点

（一）应知内容

1. 人工智能的定义、核心本质及关键能力（感知、学习、推理与决策）。

2. 人工智能的三大技术实现路径（符号主义、连接主义、行为主义）及其典型案例。

3. 人工智能的发展历程阶段划分及各阶段的特征和代表性进展。 

4. 人工智能在生活服务、行业应用和科技前沿的常见场景案例。 

5. 弱AI与强AI（通用AI）的区别，通用AI的核心特性、技术挑战及潜在社会影响。

6. 人工智能带来的社会效率提升及面临的争议与挑战。 

（二）应会技能

1. 能够举例说明人工智能的感知、学习、推理与决策能力在实际中的应用。

2. 区分不同人工智能技术属于哪种实现路径，并解释其工作原理。

3. 根据具体案例判断人工智能技术所处的发展阶段，并分析其局限性。

4. 识别生活中的人工智能应用场景，分析其带来的便利和可能的风险。

5. 讨论通用AI实现的潜在挑战问题，提出初步的思考和观点。

第二课时

国家对人工智能发展政策教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解人工智能在国家战略中的定位，明确其作为国家竞争力战略高地、经济转型升级核心驱动力和社会治理创新关键手段的重要意义。

2. 知晓国家对人工智能发展政策的体系结构，包括研发支持、产业扶持、应用推广和监管政策等方面的内容。

3.了解国家人工智能政策的发展趋势，认识到政策从“扶持”到“规范”平衡的重要性。

（二）技能层面

1. 能够识别不同类型的人工智能政策，如研发支持政策、产业扶持政策等，并理解其具体措施和目标。

2. 学会分析人工智能政策对企业和社会的影响，如税收优惠、数据安全要求等带来的机遇和挑战。

3. 掌握解读人工智能政策趋势的方法，能够根据政策动向预测行业发展方向。

（三）实践层面

1. 能结合企业实际，利用国家人工智能政策获取支持，如申请税收优惠、参与示范项目等。

2. 关注人工智能政策动态，及时调整企业发展战略，以适应政策要求和抓住政策机遇。

3. 运用政策知识分析具体案例，如AI换脸诈骗、智能工厂等背后的政策需求和影响。

二、学习重点

（一）战略定位

1. 国家竞争力的战略高地：世界主要发达国家将人工智能作为提升国家竞争力、维护安全的重大战略，中国需抢占先机，如美国发布《国家人工智能研发战略计划》，欧盟出台GDPR。

2. 经济转型升级的核心驱动力：人工智能重构经济活动各环节，如美的工厂用AI提升产能、降低成本，平安银行用AI客服提升效率，政策助力供给侧结构性改革。

3. 社会治理创新的关键手段：AI在教育、医疗、养老、城市运行等领域的应用潜力，如科大讯飞智医助理、北京城市大脑。

（二）政策体系：从“研-产-用”的全链条布局

1. 研发支持政策

资金投入：国家自然科学基金设立专项，科技部启动AI专项，投入资金攻克“卡脖子”技术。 

平台建设：支持建设国家新一代人工智能开放创新平台，汇聚产学研资源。

人才培养：高校增设AI专业，实施卓越工程师计划，输送专业人才。

2. 产业扶持政策

税收优惠：AI企业享受高新技术企业所得税优惠，研发费用加计扣除比例提高。

产业园区：各地建设AI产业园区，提供场地补贴、设备租赁优惠，吸引企业入驻。

 产业联盟：成立中国人工智能产业发展联盟，促进产业链对接，制定行业标准。

3. 应用推广政策 

示范项目：发改委开展人工智能产业创新发展工程，在多个领域建设示范项目。 

政府采购：政府优先采购国产AI产品与服务，带动企业营收增长。 

开放数据：国家开放数据集平台，提供数据支持AI企业发展。 

（三）监管政策：为AI发展“系安全带”

1. 数据安全与隐私保护：《数据安全法》《个人信息保护法》要求AI企业合法、正当、必要处理数据，数据出境需安全评估。

2. 算法治理规范：《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求算法透明、公平、可解释，《新一代人工智能治理原则》强调道德，避免算法歧视。

3. 安全风险防控：国家要求企业建立安全评估、监测预警机制，如特斯拉定期上报自动驾驶安全数据。

 （四）政策趋势：从“扶持”到“规范”的平衡

1. 技术创新持续加码：加大AI基础研究投入，目标在AI芯片、AGI等领域突破，前沿技术纳入重点研发计划。

2. 应用场景深度拓展：2025年目标实现“AI+”在制造业、医疗行业等渗透率提升，鼓励企业开发垂直领域应用。

3. 监管体系逐步完善：出台AI产品质量标准、数据交易规范，构建全生命周期监管闭环。

三、应知应会要点

（一）应知内容

1. 人工智能在国家战略中的三大定位：国家竞争力战略高地、经济转型升级核心驱动力、社会治理创新关键手段。

2. 国家人工智能政策体系的四大方面：研发支持、产业扶持、应用推广、监管政策，及各方面的具体措施。

3. 国家人工智能政策的发展趋势：技术创新加码、应用场景拓展、监管体系完善。

4. 重要政策文件和法规：《新一代人工智能发展规划》《数据安全法》《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等。 

（二）应会技能

1. 能够分析具体人工智能政策的类型和目标，如某地区AI产业园区政策属于产业扶持政策，目标是吸引企业入驻。

2. 运用政策知识解读案例，如某外卖平台因违规收集用户数据被罚，体现了数据安全与隐私保护政策的要求。

3. 根据政策趋势预测行业发展方向，如随着AI在医疗行业渗透率目标提升，医疗AI领域将有更多发展机会。

4. 为企业提供政策应用建议，如申请高新技术企业资格享受税收优惠，参与国家示范项目获取支持。

第三课时

“人工智能+实体企业”对接与运营方法教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解实体企业与人工智能平台对接的核心逻辑，明确需求分析、技术匹配在对接过程中的基础作用。

2. 知晓对接流程中数据准备、模型选择、接口开发的关键环节及其相互关系。

3. 认识运营管理在人工智能应用中的重要性，理解模型优化、效果评估、持续改进对企业持续创造价值的意义。

（二）技能层面

1. 能够运用三层拆解法和SMART原则进行企业业务需求分析，精准定位痛点并量化目标。

2. 掌握根据业务场景选择合适人工智能技术的方法，能区分小数据与大数据场景下的技术路线差异。

3. 学会数据采集、清洗、标注的具体操作，能够根据业务需求选择模型类型并考虑实时性与部署环境。

4. 了解接口开发的模式选择与安全控制，掌握模型优化的动态数据迭代和算法调参方法。

5. 能够建立多维效果评估体系，运用PDCA循环等方法进行持续改进。

（三）实践层面

1. 能结合企业实际业务，完成从需求分析到技术匹配的初步方案设计。

2. 按照对接流程，制定数据准备、模型选择和接口开发的具体实施计划。

3. 针对已对接的人工智能系统，设计运营管理方案，包括模型优化策略、效果评估指标和持续改进措施。

4. 运用所学知识分析实际案例，解决对接和运营过程中的常见问题，如数据贫血、模型失效、组织抵触等。

 二、学习重点

（一）企业业务需求分析与人工智能技术匹配方法

1. 需求分析

三层拆解法：表面问题定位、深层原因追问（5Why法）、数据缺口识别，如某零食厂次品率高的深层原因分析。

需求量化：运用SMART原则将模糊需求转化为可执行目标，如将“提升客服效率”明确为“客户咨询响应时间从40秒压缩至15秒内”。 

2. 技术匹配 

行业技术图谱：制造业质检、设备维护、生产排产场景的技术工具，零售业智能推荐、动态定价的技术适配方案。

四步匹配法：技术可行性验证、数据适配性评估、成本收益测算、技术成熟度判断，如某电子厂AI质检系统的ROI评估。

3. 实战避坑：警惕技术超前、数据贫血、组织抵触等陷阱，如某社区便利店盲目部署“AI无人货架”的教训。

（二）对接流程：数据准备、模型选择、接口开发

1. 数据准备 

数据采集：依据业务需求精准定位来源，遵循“全量+实时”原则，如某汽车厂焊接质量预测的数据采集。

数据清洗：去噪处理、标准化处理，如某电子厂清洗数据降低误检率。

数据标注：人工标注与自动化结合，样本均衡策略，如某PCB厂的缺陷图像标注与数据增强。

2. 模型选择 

模型类型与目标匹配：分类、回归、优化模型的适用场景，如YOLO模型用于质检，LSTM用于销量预测。

数据规模决定技术路线：小数据场景选传统机器学习算法，大数据场景选深度学习模型。

实时性与部署环境考量：边缘计算场景选轻量级模型，离线分析场景用云端大模型。

3. 接口开发

接口模式选择：嵌入式接口、中台化接口，如某车企API对接与某银行智能风控中台。

兼容性与稳定性保障：数据格式适配、流量缓冲机制，如某电商推荐系统的接口响应优化。

安全与权限控制：接口加密、权限分级，确保数据安全与合规。 

（三）运营管理：模型优化、效果评估、持续改进策略

1. 模型优化

动态数据迭代机制：定期更新训练数据，应用增量学习技术，如某PCB厂持续补充数据提升质检模型准确率。

算法超参数调优：使用自动化调参工具，结合业务经验，如某物流AI调度模型的参数优化。 - 模型架构升级：阶段性技术迭代，跨模态融合优化，如某汽车厂结合视觉与传感器数据提升缺陷识别率。 

2. 效果评估 

业务价值评估维度：制造业的漏检率、产能提升率，零售业的点击率、库存周转天数等指标。 - 技术性能监控指标：模型推理速度、资源占用率，如某车企模型轻量化优化推理时间。 - 用户体验反馈：业务部门满意度、用户行为数据，如某短视频平台根据反馈提升完播率。

3. 持续改进

组织保障：成立跨部门AI运营小组，明确职责分工，如某车企每月召开AI复盘会。

流程保障：实施PDCA循环管理，如某便利店销量预测误差率的持续优化。

文化保障：建立数据驱动的决策机制，培训与激励结合，如某零售企业将AI应用纳入绩效考核。

 三、应知应会要点

（一）应知内容

1. “人工智能+实体企业”对接与运营的核心流程，包括需求分析、技术匹配、数据准备、模型选择、接口开发、模型优化、效果评估、持续改进等环节。

2. 各环节的关键方法与原则，如三层拆解法、SMART原则、四步匹配法、PDCA循环等。

3. 常见行业的人工智能技术应用场景与案例，如制造业、零售业的具体解决方案。 4. 对接与运营过程中的风险点及避坑策略，如技术超前、数据贫血、组织抵触等问题的成因与解决思路。

（二）应会技能

1. 需求分析与技术匹配 

运用三层拆解法分析企业业务痛点，结合SMART原则量化需求。 

根据行业场景和数据规模，选择合适的人工智能技术与模型。

2. 对接流程实施

完成数据采集、清洗、标注，确保数据质量与完整性。 

根据业务目标和实时性要求选择模型，确定技术路线。

选择合适的接口模式，保障接口开发的兼容性、稳定性与安全性。 

3. 运营管理实践

制定模型优化策略，运用动态数据迭代和算法调参提升模型效果。 

建立多维效果评估体系，监控业务价值与技术性能指标。

构建持续改进机制，通过组织保障、流程优化和文化建设推动AI应用持续创造价值。

4. 案例分析与问题解决

分析实际案例中的对接与运营过程，总结成功经验与失败教训。 

运用所学知识解决对接和运营中的常见问题，如数据质量问题、模型失效问题、组织抵触问题等。

第四课时

“人工智能+实体企业”运作模式基础教学大纲

一、培训目的 

（一）认知层面

1. 理解“人工智能+实体企业”运作模式的定义，明确其并非技术简单叠加，而是深度重构企业价值创造方式的本质。

2. 知晓该运作模式的四大核心要素（技术、数据、业务流程、组织架构）及其协同变革的重要性。

3. 认识该运作模式在产业竞争、用户需求满足和政策红利获取等方面的重要性，明确其是企业在智能时代的生存基础设施。 

（二）技能层面

1. 能够区分“技术叠加”与“深度重构”，判断企业当前智能化转型的阶段和水平。

2. 学会分析企业在技术、数据、业务流程和组织架构等要素上的现状与瓶颈。

3. 掌握不同行业（如制造业、零售业、金融业、医疗业等）中“人工智能+实体企业”的常见应用场景及成功案例的核心逻辑。

（三）实践层面

1. 能结合所在企业或行业，分析技术、数据、流程、组织这四个要素中，哪一个是当前智能化转型的最大瓶颈。

2. 能够根据企业业务特点，初步判断适合的人工智能应用场景，为后续具体对接和运营方法的学习构建理论框架。

3. 运用所学知识，分析实际案例中企业智能化转型成功或失败的原因，总结经验教训。

二、学习重点

（一）运作模式的定义、本质与重要性

1. 定义 “人工智能+实体企业”运作模式是通过智能技术与企业业务逻辑、数据资源、管理体系深度耦合，重构价值创造方式的新型商业范式，关键在于“深度耦合”与“重构”。

2. 本质：四大核心要素的协同变革

技术要素：从“效率工具”升级为“智能神经系统”，需嵌入业务细节，如某汽车零部件厂焊接工序中AI视觉导引系统的应用。

数据要素：从“孤立报表”进化为“价值血液”，构建数据闭环，如某连锁商超打通全渠道数据提升库存周转效率。 

业务流程：从“线性链条”重构为“智能网络”，用算法重构决策逻辑，如某银行贷款审批流程的再造。

组织架构：从“金字塔式分工”转向“网状协同”，成立跨部门协同小组，如某车企“AI应用委员会”的设立。

3. 重要性

产业竞争的“生死线”：如某家电企业因未部署AI柔性生产线导致市场份额大幅下降。

用户需求的“必答题”：某美妆品牌通过AI推出定制化方案提升客单价和复购率。 

政策红利的“收割机”：某纺织企业利用地方补贴引入AI系统实现良性循环。

（二）常见应用场景与成功案例分析

1. 制造业

智能质检：某PCB板厂采用AI视觉检测系统降低漏检率，节省成本并提升良品率。 

预测性维护：某钢铁厂通过AI预测模型提前预警设备故障，减少停产损失。 

柔性生产：某服装企业运用AI排产系统和数字孪生技术，降低小批量定制成本，提升定制订单占比。

2. 零售业 

智能推荐：某连锁超市通过AI分析购物篮数据，优化商品摆放，提升相关销售额。

动态定价：某生鲜电商利用AI定价系统降低损耗率，提升客单价。

智能供应链：某便利店借助AI预测模型优化补货，降低缺货率和滞销品占比。

3. 金融业 

智能风控：某城商行引入AI风控模型，缩短小微企业贷款审批时间，降低不良贷款率。

智能客服：某证券公司部署AI客服机器人，降低人力成本，提升客户满意度。

4. 医疗业 

医学影像辅助诊断：某三甲医院应用AI影像分析系统，提升医生诊断效率，降低漏诊率。

三、应知应会要点

（一）应知内容

1. “人工智能+实体企业”运作模式的定义、本质及四大核心要素（技术、数据、业务流程、组织架构）。

2. 各核心要素的常见误区与正确做法，如技术要嵌入业务“毛细血管”，数据需构建闭环等。

3. 制造业、零售业、金融业、医疗业等常见行业的人工智能应用场景及典型案例的痛点、方案和效果。

4. 该运作模式在产业竞争、用户需求和政策红利方面的重要性及相关案例。

（二）应会技能

1. 能够判断企业当前智能化转型处于“技术叠加”还是“深度重构”阶段。

2. 运用四大核心要素分析企业智能化转型的瓶颈，如某企业可能在数据闭环或组织协同方面存在问题。

3. 根据行业特点匹配适合的AI应用场景，如制造业优先考虑智能质检和预测性维护，零售业侧重智能推荐和动态定价。

4. 分析案例中企业智能化转型的成功经验或失败教训，如某企业仅购买技术软件未调整组织架构导致效率下降的原因。

5. 结合所在企业或行业，思考技术、数据、流程、组织中哪一要素是智能化转型的最大障碍，并提出初步改进方向。

第五课时

常用办公软件高级应用（Word、Excel、PPT）教学大纲

 一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解Word、Excel、PPT高级功能的核心价值，明确其在提升工作效率和质量中的重要作用。

2. 知晓各软件高级功能的应用场景和优势，如Word的复杂文档排版、Excel的数据处理分析、PPT的创意演示等。

（二）技能层面

1. 能够运用Word的样式与模板、自动目录、邮件合并等高级功能完成长文档的高效排版和批量处理。

2. 掌握Excel的高级数据透视表、多条件函数应用、动态图表制作等技能，实现数据的深度分析和可视化展示。

3. 学会PPT的母版设计、智能图形运用、交互动画制作等技巧，打造具有视觉冲击力和逻辑连贯性的汇报演示。

（三）实践层面

1. 能结合实际工作场景，运用各软件高级功能解决具体问题，如制造业方案编写、零售业数据看板制作等。

2. 具备跨软件协同操作能力，实现Word、Excel、PPT之间的数据联动和效率整合。

3. 能够避免高级功能应用中的常见问题，如格式混乱、软件卡顿、动画过度等。

二、学习重点

（一）Word高级应用

1. 长文档排版 

样式与模板：创建和应用样式，保存模板实现格式统一，如某咨询公司用模板缩短排版时间。

自动目录与索引：生成动态目录和索引，方便文档查阅和更新，如车企《质量手册》的目录管理。

2. 批量处理 

邮件合并：批量生成个性化文档，如HR发放offer、电商生成催款函。

文档对比与修订：团队协作时标记修改内容，提高协作效率，如律师事务所合同修改。

（二）Excel高级应用

1. 高级数据透视表 

多表关联透视：整合跨表数据，如连锁超市分析滞销率，比VLOOKUP效率提升10倍。

动态切片器：实现交互式数据分析，支持管理层快速决策，如制造业设备故障率分析。

2. 函数进阶与数据可视化

VLOOKUP高级应用：多条件匹配，如HR薪资计算。 

动态图表：直观展示数据，如快递公司配送监控图。

（三）PPT高级应用

1. 创意主题设计 

母版与配色：统一品牌视觉，如科技公司产品发布会PPT。

智能图形：逻辑可视化，如车企AI应用闭环展示。 2. 动态演示 

交互动画：突出重点内容，如IT服务商AI质检流程演示。 

幻灯片切换与播放控制：平滑切换和排练计时，提升汇报效果。 

（四）跨软件协同

1. Word与Excel数据联动：插入动态链接表格，实现数据实时更新，如财务报告数据同步。

2. PPT与Excel图表联动：导入动态图表，确保汇报数据准确，如电商运营数据展示。

第六课时

企业人工智能业务拓展实践与案例分析教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解企业人工智能业务拓展的市场趋势与机遇，明确从“单点应用”到“生态重构”的行业发展方向。

2. 知晓人工智能业务拓展中技术驱动带来的商业机会，如大模型重构服务形态、边缘计算创造新场景等。

3. 认识企业人工智能业务拓展过程中的常见陷阱及避坑原则，如技术与需求驱动的平衡、硬件与服务的侧重等。

（二）技能层面

1. 能够运用三维度需求挖掘法（内部痛点转化、外部需求洞察、技术势能转化）精准定位业务拓展方向。

2. 掌握四步实施路径（MVP验证、数据资产化建设、技术中台化架构、商业模式设计），从0到1落地新业务。

3. 学会设计企业人工智能业务拓展方案，包括企业现状分析、拓展机会识别、MVP计划制定、商业模型设计及风险预案等。

（三）实践层面

1. 能结合企业实际，运用所学方法和策略，提出可行的人工智能业务拓展方案。

2. 通过分组实战演练，提升业务创新能力和市场洞察力，能够展示和讲解拓展方案。

3. 能够根据行业特点，参考成功案例，制定适合企业的人工智能业务拓展策略和实施路径。

二、学习重点 

（一）人工智能业务拓展的市场趋势与机遇分析

1. 行业趋势

制造业：从“质检自动化”单点场景向“工艺预测-供应链协同”全链条优化升级，如三一重工延伸出“工业设备健康管理”对外服务。 

零售业：从AI销量预测等传统模式向“AI+无人机配送”等生态构建方向变革，如美团即时零售新业务营收占比达15%。

2. 技术驱动的商业机会 

大模型应用：如法律事务所用GPT大模型开发“合同智能审查”系统，衍生出“中小企业法律AI顾问”新业务。

边缘计算应用：如油田将AI故障检测模型部署至边缘设备，开发出“油井智能运维”SaaS服务。 

（二）成功拓展案例深度剖析

1. 制造业标杆：海尔“灯塔工厂” - 初始应用：引入AI质检降低缺陷率。

业务拓展路径：从内部优化到开发工业互联网平台，为中小企业提供解决方案。 

商业成果：2024年相关业务营收超50亿元。 2. 零售业创新：盒马“AI+供应链” 

核心技术：用强化学习优化生鲜定价策略，降低损耗率。 

业务延伸：输出“智能生鲜管理系统”，包括智能价签和算法软件。

商业价值：2023年营收1.2亿元，客户复购75%。 3. 服务业突破：平安“AI+保险” 

基础应用：AI客服降低人力成本，智能理赔系统缩短理赔时间。 

业务创新：推出“UBI保险”，保费收入增长，获客成本下降。

（三）业务拓展策略制定与实施路径规划

1. 三维度需求挖掘法 

内部痛点转化：用“五问法（5Why）”深挖业务痛点，如服装企业从库存周转率低问题延伸出“智能选款”服务。 

外部需求洞察：用PEST分析发现机会，如包装厂开发“AI包装设计平台”。 

技术势能转化：如AI视觉公司从制造业缺陷检测技术拓展到电商商品视觉标准化系统。

2. 四步实施路径 

MVP验证：如物流企业先为10家客户免费测试简易算法，再正式开发“智能路径规划”业务。 

数据资产化建设：如零售企业整合数据形成“商圈消费标签库”，缩短新业务数据准备时间。 

技术中台化架构：如银行将风控模型封装为API中台，对外服务增收。 

商业模式设计：包括订阅制、效果分成、项目制等收费模式。 

 （四）分组实战：企业AI业务拓展方案设计

1. 实战背景与目标：为传统企业设计AI业务拓展方案，包括痛点分析、拓展方向等。

2. 行业分组与案例参考

制造业组：如阀门厂将故障检测模型封装为SaaS服务。 

零售业组：如连锁药店开发“社区健康AI顾问”小程序。

服务业组：如劳务派遣公司开发“灵活用工智能匹配”平台。

3. 方案设计框架：包括企业现状、拓展机会、MVP计划、商业模型、风险预案等。 

（五）行业避坑指南：业务拓展的“雷区”预警

1. 技术驱动vs需求驱动：先验证需求再投入技术开发，避免盲目跟风。

2. 重硬件vs重服务：聚焦服务收入，如GE Predix模式以服务为核心。

3. 单打独斗vs生态合作：与相关方合作降低客户获取成本，如智慧农业系统与农业局、农机厂商合作。

三、应知应会要点 

（一）应知内容

1. 企业人工智能业务拓展的市场趋势、行业方向及技术驱动的商业机会。

2. 制造业、零售业、服务业等不同行业的人工智能业务拓展成功案例的核心路径和商业成果。

3. 三维度需求挖掘法和四步实施路径的具体内容及应用场景。 

4. 企业人工智能业务拓展中的常见陷阱及避坑原则。 

（二）应会技能

1. 市场分析：能够分析企业所在行业的人工智能业务拓展趋势和机会。

2. 需求挖掘：运用三维度需求挖掘法，定位企业人工智能业务拓展方向。

3. 方案设计：根据四步实施路径，制定企业人工智能业务拓展的MVP计划和商业模型。

4. 实战应用：结合行业特点，参考成功案例，设计具体的企业人工智能业务拓展方案。

5. 风险应对：能够识别业务拓展中的潜在风险，并制定相应的预案。