企业内训课关键词

KEY WORDS OF Corporate Training

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关键字:
AI通识启航:从基础到应用,解锁AI时代新能力

联系我们:
13382173255(Karen郑老师)

学员背景| Course Background

参加对象:企业相关管理人员

授课形式:采用“理论讲解+实例演示+互动讨论+实操体验”的多元授课方式

授课天数:1 天

课程背景| Course Background

当下,人工智能已从“前沿技术”快速渗透到工业生产、日常办公、生活服务等各个领域,成为推动效率提升、产业升级的核心力量。但多数人对AI的认知仍停留在“高深难懂”“与己无关”的误区,缺乏对AI基础知识、核心能力及应用场景的系统了解,难以借助AI工具为工作、学习赋能。为帮助各类群体破除认知壁垒,建立对AI的理性认知,挖掘AI在自身领域的应用可能性,特开设本次通识培训课程,以通俗化讲解、实例化演示、互动式启发,让AI知识“听得懂、用得上”。

课程收益| Program Benefits

1. 认知层面:系统掌握AI核心基础知识(定义、核心要素、发展阶段),清晰区分AI与机器人的核心差异,破除“AI高深难懂”的认知误区,建立对AI的理性认知和学习兴趣。

2.能力层面:明确AI四大核心能力(感知、认知推理、生成、执行)的定义及应用逻辑,掌握“能力-场景”的关联思维,能快速识别生活、工作中的AI应用场景。

3.应用层面:通过金融证券、办公等多领域实例演示,直观了解AI的实用价值,启发自身岗位/学习中的AI应用思路,初步具备借助简单AI工具提升效率的意识。

4.发展层面:了解AI技术发展趋势,掌握基础的AI学习渠道,为后续主动学习AI、应用AI奠定基础,适应AI时代的发展需求。

授课对象:

本课程为AI通识类培训,无专业门槛,适合企业管理者、业务人员、技术人员等希望借助AI提升工作效率、想系统了解AI基础知识及应用场景,拓宽认知边界、希望了解AI在行业中的应用价值,挖掘产业赋能可能性的各类人员。

授课时长:2天(期);6小时/天(期)

课程大纲| Course Outline

第 一期:夯实基础——读懂AI的核心逻辑与能力

• 场景引入:用8-10个贴近生活、职场、证券、工业的AI实例(如手机语音助手、导航路线规划、电商推荐、人脸识别解锁、办公AI文案、智能考勤、医疗影像识别、工业机器人(汽车焊接机械臂)、证券AI智能投顾、证券舆情监测),通过图片、短视频展示,提问“这些场景中,AI在做什么?”“我们每天会接触多少次AI?”,激发学员兴趣,引导学员主动分享自身接触的AI场景。

• 核心观点:AI不是“未来科技”,而是已经渗透在生活、工作、行业中的“实用工具”,了解AI是为了更好地适应时代、提升效率、减少重复劳动,破除“AI高深难懂”“AI与我无关”的认知误区;重点补充:AI在证券、工业领域的核心价值的通俗解读(无需专业知识,贴合通识需求)。

• 课程预告:明确本次课程为通识类,不涉及复杂公式和技术细节,重点是“看懂AI、了解AI、会用AI”;介绍2期培训流程、模块安排及互动规则,强调“主动思考、积极参与、动手实操”的重要性。

2.1 什么是AI

• 核心定义:AI(人工智能)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术,本质是“让机器具备类似人类的感知、思考、决策能力”,用通俗语言拆解定义,避免专业术语堆砌。

• 通俗类比:AI就像“教机器学做事”,机器通过学习大量数据、总结规律,替代人类完成重复、繁琐,甚至部分复杂的任务,而非“取代人类”;结合实例对比“人类做事”与“AI做事”的差异(如人类整理会议纪要vs AI自动整理、人类分析证券行情vs AI快速复盘、人类检测产品缺陷vs AI视觉检测),加深理解。

• 关键区分:AI ≠ 机器人(机器人是AI的“载体”,AI是机器人的“大脑”;AI可无实体,如语音助手、算法推荐、证券AI投顾);补充案例(如扫地机器人是“AI+实体”,ChatGPT、证券AI舆情工具是“无实体AI”),避免认知混淆。

2.2 AI的核心基础要素

• 数据:AI的“燃料”,机器通过学习大量数据(文字、图片、声音、交易数据、生产数据等),才能总结规律、完成任务;结合实例(AI识别图片需学习成千上万张同类图片、AI写文案需学习海量文本、证券AI需学习海量历史交易数据和新闻舆情数据、工业AI需学习生产设备运行数据),说明数据的重要性;简单提及“数据质量决定AI效果”,无需深入。

• 算法:AI的“思维逻辑”,是处理数据、实现学习的核心方法,相当于“机器的思考方式”;用“食谱”类比算法(食谱决定饭菜口味,算法决定AI能完成什么任务),避免技术细节,重点说明算法的核心作用;举例不同算法的应用(推荐算法、识别算法、证券行情分析算法、工业设备故障预警算法)。

• 算力:AI的“动力”,是支撑算法运行、数据处理的硬件能力(通俗理解为“机器的运算速度”),决定AI完成任务的效率;举例说明(普通电脑vs高性能服务器运行AI工具、证券AI复盘海量交易数据的速度差异),让学员直观感受算力的影响。

2.3 AI的发展阶段

• 弱人工智能(当前阶段):专注于单一任务,如语音识别、图片分类、推荐算法、文案生成,只能完成特定场景的任务,不具备通用思考能力;结合多个实例(导航只能规划路线、AI文案工具只能写文案、人脸识别只能识别身份、工业AI只能完成单一检测或焊接任务、证券AI只能完成行情分析或投顾建议、舆情监测),让学员明确当前AI的局限性与实用性;补充互动提问“你使用过的AI工具,属于弱人工智能吗?”,邀请学员结合证券、工业场景分享。

• 强人工智能(未来趋势):具备与人类同等的通用智能,能自主思考、跨场景解决问题(目前尚未实现);简单介绍发展方向,不展开技术细节,避免引发认知偏差;强调“当前我们接触的所有AI,均为弱人工智能”,包括证券、工业领域的各类AI工具。

核心逻辑:AI的应用场景,本质是“其核心能力在不同领域的落地”,先明确能力,再对应场景,便于理解和启发;每个能力模块搭配实例讲解、互动思考,强化认知,重点融入证券、工业领域案例。

3.1 感知能力(AI的“五官”)

• 定义:让机器“感知”外部世界,模拟人类的视觉、听觉、触觉等能力,获取外部信息;用“人类通过五官感知世界”类比,通俗易懂。

• 核心细分

计算机视觉:让机器“看见”(例:人脸识别、图片识别、视频监控分析、医学影像识别、车牌识别、工业产品视觉检测、证券交易大屏数据可视化识别);补充短视频案例,直观展示应用效果。

语音识别与合成:让机器“听懂”和“说话”(例:语音输入、语音助手、语音转文字、AI配音、证券AI语音播报行情);现场演示简单的语音转文字工具,增强体验感。

• 启发思考:互动提问“我们生活、工作中,哪些场景需要‘机器感知世界’?”(引导学员联想,如考勤、安防、导航、工业检测、证券行情播报等),邀请2-3名学员分享,强化启发效果。

3.2 认知与推理能力(AI的“大脑”)

• 定义:让机器对获取的信息进行分析、判断、推理,模拟人类的思考过程;类比“人类接收信息后思考判断”,说明AI的认知推理逻辑。

• 核心细分

自然语言处理(NLP):让机器“理解文字、处理文字”(例:文案生成、翻译、智能客服、舆情分析、会议纪要整理、证券舆情监测(实时捕捉市场新闻、政策变动对个股的影响));现场演示简单的AI文案生成,让学员直观感受。

逻辑推理:让机器根据规则或数据规律,做出判断(例:智能诊断、风险评估、下棋AI、证券行情预测(基于历史数据推理个股涨跌趋势)、工业设备故障预警(基于运行数据推理故障风险));结合案例说明AI推理的核心价值。

• 启发思考:互动提问“工作中,哪些‘需要思考、分析’的任务,可能被AI辅助完成?”(如数据分析、文案撰写、客户咨询、证券行情分析、工业设备巡检等),引导学员结合自身岗位思考。

3.3 生成能力(AI的“创造力”)

• 定义:让机器基于学习的数据,生成新的内容(文字、图片、声音、视频等),是当前AI最具突破性的能力之一;结合当前热门AI工具(如AI绘画、AI文案、AI视频生成),说明生成能力的应用价值。

• 核心实例:文案生成、图片生成、视频剪辑辅助、代码生成、音乐生成、PPT生成、证券投研报告辅助生成(基于市场数据快速撰写行业分析、个股点评)、工业生产方案辅助生成(基于生产数据推荐优化方案);展示不同类型的AI生成作品,让学员直观了解其能力边界。

• 启发思考:互动提问“我们的工作/学习中,哪些‘内容创作’类任务,可借助AI提升效率?”(如写报告、做PPT、剪视频、写证券投研简报、写工业生产总结等),鼓励学员分享自身需求。

3.4 执行能力(AI的“手脚”)

• 定义:让机器将思考结果转化为具体行动,多结合实体设备实现;类比“人类思考后动手做事”,说明AI执行能力的核心作用。

• 核心实例:工业机器人(生产流水线作业,如汽车零部件焊接、电子元件组装、机械臂上下料)、服务机器人(酒店接待、医院导诊)、自动驾驶(汽车自主行驶)、智能家电控制(语音控制灯光、空调);工业领域额外补充:智能仓储机器人(AGV机器人)负责车间物料搬运、货架分拣,工业视觉检测(替代人工检测产品表面划痕、尺寸偏差);证券领域补充:AI自动交易(基于预设规则自动执行买卖操作,需强调“辅助作用,非替代人工决策”);通过短视频、图片展示不同场景的执行类AI,补充说明其背后的能力支撑(感知+推理+执行)。

• 总结回顾:梳理第 一期核心知识点(AI定义、核心要素、发展阶段、四大核心能力),强化学员记忆,重点回顾证券、工业领域相关案例与AI能力的关联。

• 答疑环节:解答学员第 一期积累的疑问,针对性澄清认知误区(如AI与机器人的区别、证券AI的局限性等)。

• 基础实操体验:简单演示1个易上手的AI工具(如语音转文字),让学员初步感受AI实操,为第二期实操环节铺垫。

第二期:深化应用——多场景案例解析与实操落地

• 快速回顾:通过提问互动的方式,回顾第 一期核心内容(AI核心要素、四大能力),抽查学员掌握情况,强化记忆。

• 案例回顾:重点回顾证券、工业领域的AI案例,引导学员快速关联“AI能力-应用场景”,为当期的场景解析和实操铺垫。

核心:按“生活场景+行业场景”分类,每个场景结合具体实例、现场演示、案例分析,重点深化工业、证券领域场景,关联前面讲的AI能力,让学员直观理解“AI能做什么、怎么用”,并启发自身场景的应用联想;增加分组案例研讨环节,强化启发效果。

6.1 生活场景

• 出行领域:自动驾驶(感知+推理能力)、导航路线规划(推理+数据处理)、网约车智能派单、智能停车;结合短视频展示自动驾驶场景,说明其应用优势。

• 生活服务:智能家电(语音控制+执行能力)、外卖/电商推荐(推理+数据处理)、人脸识别解锁/支付(计算机视觉)、AI家政机器人;现场演示智能家电语音控制逻辑,增强体验。

• 娱乐休闲:AI换脸、AI生成表情包/短视频(生成能力)、智能推荐影视/音乐(推理能力)、AI游戏陪玩;展示AI生成的娱乐内容,说明其对日常娱乐的改变。

• 学习辅助:AI题库、错题分析、AI翻译、论文辅助生成(自然语言处理+生成能力)、AI口语练习;结合学生、职场学习场景,说明AI的辅助价值。

6.2 行业场景

• 办公领域:智能客服(自然语言处理)、文案/报告生成(生成能力)、会议纪要自动整理(语音识别+自然语言处理)、考勤人脸识别(计算机视觉)、AI邮件分类;现场演示会议纪要自动整理工具,展示AI提升办公效率的效果;实操引导:让学员尝试用AI工具生成简单文案。

• 医疗领域:医学影像识别(计算机视觉)、智能诊断建议(推理能力)、药物研发辅助(数据处理+推理)、AI慢病管理;结合医疗案例,说明AI对医疗行业的赋能,减少人力成本。

• 教育领域:个性化教学推荐(推理能力)、AI助教、作业自动批改(自然语言处理+计算机视觉)、AI题库生成;针对教育从业者或学生,补充具体应用场景,启发思考。

• 工业领域

案例1:工业机器人应用(执行+感知能力,如汽车焊接、电子元件插件、冲压自动化、机械臂码垛),结合短视频展示流水线作业场景,解析AI如何提升生产效率。

案例2:设备故障检测与预警(感知+推理,通过传感器实时监测机床、风机等设备运行数据,提前预警故障,避免停机损失),展示AI监测后台界面。

案例3:生产流程优化与质量检测(数据处理+计算机视觉,通过AI分析生产节拍、物料消耗,优化流水线排布;检测产品表面缺陷、尺寸误差,替代人工肉眼检测)。

案例4:数字孪生与智能调度(构建工厂虚拟模型,模拟生产过程,统筹车间设备、物料、人员)。

互动讨论:结合工业相关岗位,学员分享“哪些生产环节可借助AI提升效率”。

• 金融领域

案例1:证券AI智能投顾(根据用户风险偏好、资金规模推荐适配的股票、基金组合),展示AI投顾界面,说明其核心逻辑(推理+数据处理)。

案例2:证券舆情监测(实时抓取政策、新闻、社交媒体信息,预警个股风险与机会),演示舆情监测工具的使用,解析AI如何快速处理海量信息。

案例3:个股行情分析与复盘(AI快速处理海量交易数据,识别涨跌规律、支撑位与压力位,自动生成复盘报告)。

案例4:投研报告辅助生成(自动整合行业数据、个股财报,生成基础分析报告)。

互动讨论:结合证券相关岗位,学员分享“哪些工作环节可借助AI提升效率”,澄清“AI不能替代人工决策”的认知。

• 传媒领域:AI文案、AI排版、AI生成短视频(生成能力)、舆情分析(自然语言处理)、AI直播助手;展示AI在传媒领域的落地案例,启发内容创作类岗位的应用思考。

6.3 场景启发研讨

• 分组研讨:将学员分成4-5组,每组围绕“结合自身岗位/学习,AI可应用在哪些场景?哪些任务可借助AI提升效率?(重点结合证券、工业领域,若相关)”展开研讨,每组指定1名记录员,梳理讨论结果和应用思路。

• 分享交流:每组派1名代表分享研讨成果(每组2-3分钟),讲师针对分享内容进行点评、补充,强化启发效果,引导学员挖掘自身领域的AI应用可能性。

核心:选取3-4个简单易上手、适配多岗位的AI工具,分步骤指导学员实操,确保每位学员能独立完成基础操作,感受AI的实用价值。

• 实操工具1:语音转文字工具—— 适用于所有岗位,指导学员将一段语音(如会议录音、发言)转化为文字,提升记录效率。

• 实操工具2:AI文案/报告生成工具—— 指导学员输入需求(如写办公通知、简单证券投研简报、工业生产小结),生成基础内容并进行简单修改。

• 实操工具3:AI图片生成工具—— 指导学员输入关键词(如“工业机器人流水线”“证券行情大屏”),生成相关图片,适配文案、报告配图需求。

• 实操答疑(贯穿全程):讲师巡回指导,一对一解答学员操作过程中的疑问,确保实操效果。

• 核心总结

回顾2期内容:AI的核心是“数据+算法+算力”,核心能力分为感知、认知推理、生成、执行四类,四类能力共同支撑AI在生活、工业、证券等各场景的落地。

核心价值强调:AI的应用无处不在,核心价值是“辅助人类、提升效率、解放双手”,而非“取代人类”;尤其是证券、工业领域,AI是专业岗位的“好帮手”,而非“替代者”。

重点回顾:梳理核心知识点、高频应用场景、实操工具,强化学员记忆,解答学员2期积累的疑问。

• 发展展望:AI技术仍在快速迭代,未来会渗透更多场景(如养老、农业、环保、证券智能风控、工业智能生产等);简单介绍AI发展的核心趋势(更智能、更便捷、更贴近需求),强调“掌握AI基础认知和实操能力,才能更好地适应时代、借力AI”。

• 后续学习引导

工具推荐:整理并分享适合通识学习者的AI工具清单(含证券、工业基础辅助工具),方便学员课后继续尝试。

学习渠道:推荐简单的AI学习渠道(短视频、科普文章、基础课程),为学员后续主动学习AI奠定基础。

行动建议:鼓励学员课后多观察生活、工作中的AI场景,主动运用实操工具解决简单任务,挖掘自身领域的AI应用机会。

讲师背景| Introduction to lecturers

珀菲特顾问|莫维老师

讲师简介 / About the Program Leader

莫维老师  企业数字化管理运营实战专家

授课风格

系统化认知,构建全局视野:建立知识的层级框架,避免碎片化理解;打通宏观与微观的逻辑链路,确保知识无盲区。

深入浅出,让专业变易懂:摒弃晦涩术语堆砌,让不同基础的受众都能快速理解核心逻辑;层层递进、条理清晰,降低理解门槛;

寓教于用,落地解决问题:拒绝纯理论空谈,每个知识点都配套对应的应用场景与实操步骤;提供可复用的方法工具,让受众能直接迁移应用到工作或学习中,实现“学完即用”。

细节突破,视角升级:在整体框架下,聚焦关键环节的细节优化,解决实际应用中的“痛点死角”;跳出传统认知维度,提供全新的理解与应用思路;多维创新融合,让知识传递既保持专业性,又具备新鲜感与前沿性。

20年数智实战经验+技术底层×业务深层落地策略

专业认证:

01-一级智能建造师

02-信息系统项目管理师(高级)

03-数据库工程师(全国四级)

04-国 家 级制图员

05-阿里云云计算工程师

06-大数据工程师

07-微软认证的高级操作员

曾任:云粒智慧科技丨资深架构师/解决方案专家

曾任:北京奥特美克科技丨运营总监

曾任:北京圣世信通科技丨测控事业部总经理

擅长领域

01-数据治理:独创“数据治理六步法(梳→汇→存→算→优→名),降低落地技术门槛,夯实数字化与智能化根基。

02-智能物联:自研智能报文解析算法,解决物联网海量和多样引起的系列问题,通过非编程适配通信协议,自适应异步数据链路;降门槛、省资源、减成本,助力万物轻松互联。

03-模型管理:行业模型成果封装沉淀,保障行业经验的量化积累优化复用;实现对各模型的接口、参数、各算法的调用时序、模型运行状态、模型运行记录进行监视管理;同时,在多模型并行运行的情况下,采用系统资源的高效分配和多路由动态调用策略,提高计算、存储服务资源的使用效率。

04-数字孪生:独创“孪生9步法”(业务细分定位确定孪生范围明确业务逻辑确定管理边界整理数据需求开展治理服务模型分类适配经验知识向量预报-预警-预演-预案),突破数字孪生视觉炫酷简单呈现瓶颈,实现基于物理世界多要素关联作用的计算分析。

05-AI预测分析:独创“预测6步法”(确定主题要素、要素匹配数据、选择分析方法、分析数据规律、建立预测模型、评估优化效果),实现预测能力从“理论认知”到“业务落地”的转化。

06-AI训练优化:具备扎实的模型训练全流程优化能力,深耕数据预处理模型架构调优训练策略迭代算力资源适配四大核心环节,可针对不同任务场景(分类、回归、生成式模型等),精准定位训练瓶颈,通过科学方法提升模型性能、降低训练成本、保障训练稳定性,助力模型高效落地应用。

07-数字化转型:独创“3阶段转型法”,立足行业信息化和业务管理现状,面向感知测控、网络融合、多云管理、数据共享、微服务协同、模型多级复用、应用动态集约、国产化改造等技术层级,按照“统筹规划、分步实施、基础先行、急用先上”的实施策略进行分阶段目标设定和建设任务匹配,保证建设任务可执行,建设目标可实现。

08-智能化改造(AI赋能落地):独创“6步赋能法”,按照任务需求拆解,AI算法适配、分步数据治理、高性价比部署,运营训练优化,务实安全保障的步骤,保障AI有效性和性价比

09-智慧化升级:注重跨领域技术协同,从硬件软件系统性三个维度,让智慧融入到业务管理的各个环节,让智慧更具专业性系统性可操作性

10-项目管理:独创'两张表'监控和'一标准'落实”法,在项目集执行中得到良好应用,保障项目执行更加标准化、规范化、专业化、程序化和系统化。

成果奖项:

01-累计主导和深度参与超过860个数字化与智慧化项目:覆盖水利水务、城市治理、农业、应急管理、数字乡村、生态环政务民生、产业经济等领域,实现按期高质量交付,树立了多个全国性示范案例。

02-主导和参与研发10余项核心技术及多项专利产品:创新应用AI算法、数据模型报文解析、量化渲染等多种前沿技术,主导开发智能遥测终端、明渠流量算法、CIM工具平台、GIS服务引擎、智慧城市智能体、视觉智能感知模型组、数研工具、LoRa智能水表、测控板闸等多款产品,并在全国范围推广落地,有效推动行业技术标准化与应用规模化。

03-个人及所设计项目及产品荣获多项国 家 级奖项:

——荣获第五届中国创新挑战赛第 一名、“创客北京2024”创新创业大赛三等奖、星互联网数字科技应用大赛优秀奖等多个创新奖项。

——所负责设计实施的项目屡获殊荣,包括中国地理信息产业优秀工程金奖数据安全与个人信息保护创新实践案例、智慧水利“优秀技术产品”等,其中“数字孪生水利”项目入选全国十大样板

被中国联通集团公司授予“技术能手”荣誉称号

实战经验

莫维老师深耕一线二十年,全程深度参与信息化、数字化、智能化、智慧化全阶段实操落地;拥有800+综合类项目实战经验,对大数据、物联网、人工智能(AI)、数字孪生、数字化转型、智能化改造、智能化升级的核心需求、实施路径与优化方向具备深刻洞察与体系化理解;擅长从技术底层与业务深层双维度发力,覆盖软件、硬件、系统化全栈能力,多项创新成果荣获行业奖项,是技术赋能行业与有效实现价值的可靠实战派导师。

任职【云粒智慧科技资深架构师/解决方案专家】期间

——主导200+智慧化项目从顶层设计到全域落地——

01-某省智慧水利建设(3.9亿):担任总工程师,全程统筹项目立项、建设实施、运营服务全过程,推动技术与业务深度协同,创新构建“一级部署多级运用、一个平台多重应用、一项资源便捷复用”的智慧大平台。通过不断引入AI能力,横向打通水利十大业务,打造数据共享、业务协同、智能分析的综合水利业务体系。

02-国 家 级新区生态环境监测体系建设项目(5000万):担任解决方案专家,突破传统多源数据的异构汇聚和融合决策瓶颈,与城市智慧大脑和云平台实现无缝对接,形成新区生态环境“一张图”、“一套数”、“一张网”、“一体系”、“一朵云”的“五个一体系”有效促进生态保护监测精准化,决策科学化。

03-超大城市城市大脑建设(2200万)担任解决方案专家,参与能力规划、体系搭建与技术实现。打造以全面感知为核心的西城大脑,实现城市运行7*24 小时全时空动态感知,构建数据驱动的分布式管理模式与精准化公共服务模式,达成感知、管理、服务三大模式提升,树立超大城市治理体系全国典范。

04-某重点流域数字孪生(800万):担任解决方案专家,参与能力规划、体系搭建与技术实现。引入AI的随机森林模型神经网络模型,使系统在7分钟内实现了15万次寻优计算,快速提供了全局最 优、兴利优先、工程安全优先的多目标的调度方案,优化调度后可实现削峰率80%以上,保重点区域淹没面积直接减少的情况下,水资源存蓄量增加,同时创造发电经济价值。

AI亮点

01-智能工作台:基于统一身份认证系统的功能权限,实现个人应用的自定义配置;提供多模态机器人和即时通信等工具,提高系统应用时效;同时,作为所有应用的统一入口,将用户权限内所有应用进行统一集成管理,提供统一身份认证便捷登录业务协同,为不同用户提供集成管理、协同工作的“一站式”工作服务

02-AI解析识别:充分利用行业大数据场景大数据卷积神经网络等技术,借助视频结构化分析、遥感影像数据对比分析、无人机巡查等手段,及时收集、汇总、分析、处理地理空间信息、监测监控信息和事件信息,并与业务流程有效衔接,为精细化管理提供有效的技术服务。

03-AI预测预报:全面治理大视角空间地理、行业专业、规则知识、社会经济等信息,实现基于实时数据的滚动预报、基于模拟数值的仿真推演,基于历史数据的复盘分析,以及基于预报数据的预测判断,为用户提供实景化的沙盘作战服务,提高业务决策管理水平。

04-智能知识库:提供从知识采编、知识审核、知识查看、知识应用到知识下线的全生命周期管理;以智能检索等多种检索方式为核心,以知识图谱知识目录为辅助的高效知识查阅体验;同时构建了基于业务类目、知识关联、发文单位、材料性质等属性的结构化知识,为内外部多渠道提供知识应用,充分满足用户对知识的需求。

05-智算体:智能打标–多维度标签体系,支撑业务数据运营和分析;②标签&词汇分析挖掘–不断沉淀标签数据资产;③专题研判–深度挖掘业务弱信号;④智能报告–自定义配置模板,融合大模型能力,分钟级生成。

06-空间分析体:开发多种空间分析算法,包括量测分析(贴地距离量测、空间距离量测、贴地面积量算、空间面积量测、高度差量测、角度测量)、空间分析(通视分析、日照分析、可视域分析、地表开挖分析、剖面分析)、地图标绘(点标绘、线标绘、面标绘、三维符号标绘)、空间对比(卷帘分析、分屏对比)等。

——架构优化与核心技术革新——

01-优化“大中台、小前台”架构,构建高效集约体系以适配集群化/单机化部署及大系统平台需求,系统化整理数据资源、应用支撑与分析能力,实现数据、组件、能力复用,集约支撑多领域智慧平台应用。

02-针对视频监控被动发现、智能摄像头可控复用低且成本高的问题,采用后端AI算法,结合多路视频场景下异构资源高效分配与算法动态路由调用,实现视频分析能力复用(降本)与多事件融合识别(提效)。

03-突破视频AI识别依赖公共数据集的限制,提出“定区域复制-粘贴”数据扩张算法,通过生成实际场景数据同步训练扩张数据集,降低现场样本误检率,提升复杂场景适用性。

04-针对物联网报文归集与设备管理不统一、冗余组件影响系统稳定等问题,研发自适应式数据报文智能化解析技术,结合底层非编程智能解析,实现统一管理,减少资源占用,降本降门槛,达成万物“易”联。

任职【北京奥特美克科技运营总监】期间

——61个重大疑难项目攻坚,实现一次性验收通过——

01-新疆某灌区续建配套与节水改造工程(580万):担任项目运营总监和技术总监,负责解决项目技术难题,保证流量监测精度。创新性地采用“多级平衡、总分平衡、组合平衡、时段平衡”方法,对单一断面的水量进行系统化校核,从而使重复性精度达乙级以上,为解决明渠流量的精度难题提供了新的解决方案。

02-塔城地区市农业水价综合改革项目(570万):担任项目运营总监和技术总监,负责解决项目技术难题,保证项目达到验收标准。针对不同监测断面的实际情况,进行分类方案设计,系统性地从溯源分析、仪器适配、设施经济、新旧整合四个方面着手,保障项目的有效执行,成果的效益发挥。

03-新疆某智慧灌区(600万):担任项目运营总监和技术总监,负责解决项目技术难题,达到智慧要求。在人工预报成果的基础上,引入数据测报模型,实现供水要素自动滚动预报;建立面向水平衡过程的场景,实现过程预演,动态平衡;建立面向水调度过程的场景,实现调度演练,优化配置;从而满足“以供定需”需要,不断调整优化后的灌溉制度和种植结构。

——核心产品研发与市场推广落地——

01-主导开发测控板闸、LoRa智能水表等核心产品,完成交付与市场推广落地:

——测控板闸从机械伺服与软件同步校准双维度,解决大型设备“双吊点”同步问题,保障机械安全并提升闸控效率;

——LoRa智能水表对标NB系列,解决大范围应用的数据安全与高能耗问题,实现水司数据安全把控,高频采集功耗降至原有1/3。

任职【北京圣世信通科技测控事业部总经理】期间

——完成600+水利水务信息化项目,业绩连续5年创新高——

01-制定信息化及配套工程的实施定额:制定13项专业定额,将施工成本从46%降至21%,实现项目100%按期保质交付,回款率达98%以上,助力公司成为行业领头羊。

02-国家地下水监测工程(8000万):担任项目总负责和技术经理,全面负责项目的进度推进和质量控制。发明地下水限位定位装置,有效减少线缆自伸缩引起的精度问题;同时对自流井的监测方案进行创新改进,解决了自流井地下水监测难题,为地下水监测业务提供了可复制的技术经验。

03-南水北调中线干线流量计率定标项目(400万):担任测流工程师,制定现场测量率定方案。创新采用“黑箱+白箱”综合率定法,量化消除系统误差,结合同类站点统计分析优化算法,建立多场景校核率定机制,解决流量计量核心问题,达到生产精度要求,为同类型应用提供技术示范。

——技术创新突破与专利产品推广——

01-攻克行业技术难题,申报2项实用新型专利:地下水监测限位装置从根源解决传感器偏移、线缆形变导致的监测失准问题自流井监测设施破解“不定时溢水”与“定时监测”矛盾,提升监测精度与适应性。

02-开发智能遥测终端、明渠流量算法等产品并全国推广:前者自主识别适配,解决物联感知扩展与接入低效困扰,降本提效;后者基于水力学与数学理论结合传感器实际推导,破解传统方法在不规则河道的计量精准性及时效性难题。



培训课程 / Training courses

主讲课程

《大数据治理实践:数据从可用到管用》

《智慧化落地实践:数字化2.0的升级路径》

《数字孪生构建实践:从0到2的真实孪生进阶》

《大数据挖掘预测分析实战:从需求拆解到精准预测》

《“模型”的数字化管理实践——让模型从使用到适用》

《工程建设的智慧化实践——工程数字化,数字业务化》

《“人工智能+”战略下的智慧办公AI赋能行政及业务效能提升》《大数据在能源运销中的应用与实践》

《AI赋能工程设计――从转型到落地》

《AI赋能企业这样做-企业从0到2的AI之路》《AI驱动企业智能化改造—技术解构与实践指南》

《AI通识启航:从基础到应用,解锁AI时代新能力》

《智慧水利建设实践》

部分授课案例:

序号授课企业授课课题期数
1联通数科、甘肃省水利厅、甘肃省生态环境厅、义乌市政府、雄安新区生态环境局等《数字孪生实操》40
2联通数科、青海省水利厅、青海省应急厅、山东省水利厅等《智慧化在行业中的实践》40
3联通数科、河北省水利厅、武威市政府等《数据治理实操》40
4联通数科、中国联通海南省分公司、儋州市分公司、琼海市分公司等;中国联通安徽省分公司、合肥市分公司、淮北市分公司等《水利物联感知建设实践》20
5联通数科、中国联通甘肃省分公司、兰州市分公司、金昌市公司、白银市分公司、武威市分公司、张掖市分公司、临夏州分公司等《多云协同管理》10
6联通数科、中国联通青海省分公司、西宁市分公司、海东市分公司、海北州分公司、海西州分公司、海南州分公司等《异构网络融合》10


代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

部分服务客户

甘肃省水利厅、甘肃省应急管理厅、甘肃省生态环境厅、甘肃省水利科学研究院、甘肃省生态环境科学设计研究院、甘肃省水利水电勘测设计研究院有限责任公司、青海省水利厅、青海省应急管理厅、青海省生态环境厅、青海省水利科学研究院、青海省生态环境科学研究院、青海省水利水电勘测设计研究院有限公司、辽宁省水利厅、辽宁省应急管理厅、辽宁省生态环境厅、辽宁省水利科学研究院、辽宁省生态环境科学研究院有限责任公司、辽宁省水利水电勘测设计研究院有限责任公司、吉林省水利厅、吉林省应急管理厅、吉林省生态环境厅、吉林省水利科学研究院、吉林省生态环境科学研究院、吉林省水利水电勘测设计研究院、内蒙古自治区水利厅、内蒙古自治区应急管理厅、内蒙古自治区生态环境厅、内蒙古自治区水利科学研究院、内蒙古自治区生态环境科学研究院、内蒙古自治区水利水电勘测设计院、河北省水利厅、河北省应急管理厅、河北省生态环境厅、河北省水利科学研究院、河北省生态环境科学研究院、河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司、河南省水利厅、河南省应急管理厅、河南省生态环境厅、河南省水利科学研究院、河南省生态环境保护科学研究院、河南省水利勘测设计研究有限公司、广东省水利厅、广东省应急管理厅、广东省生态环境厅、广东省水利科学研究院、广东省生态环境科学研究院、广东省水利电力勘测设计研究院有限公司、海南省水务厅、海南省应急管理厅、海南省水利厅、海南省生态环境厅、海南省水利水电勘测设计研究院、海南省生态环境科学研究院、海南省水务科学研究院、联通数字科技有限公司(甘肃省分公司、兰州市分公司、天水市分公司、酒泉市分公司、张掖市分公司、武威市分公司、庆阳市分公司、平凉市分公司、定西市分公司,青海省分公司、西宁市分公司、海东市分公司、格尔木市分公司、德令哈市分公司,山西省分公司、太原市分公司、大同市分公司、阳泉市分公司、长治市分公司、晋城市分公司、临汾市分公司、运城市分公司,天津市分公司、和平区分公司、河西区分公司、南开区分公司、河东区分公司、河北区分公司、红桥区分公司、滨海新区分公司,安徽省分公司、合肥市分公司、芜湖市分公司、蚌埠市分公司、马鞍山市分公司、安庆市分公司、滁州市分公司、阜阳市分公司,广东省分公司、广州市分公司、深圳市分公司、珠海市分公司、佛山市分公司、东莞市分公司、中山市分公司、惠州市分公司、汕头市分公司、湛江市分公司,广西壮族自治区分公司、南宁市分公司、柳州市分公司、桂林市分公司、梧州市分公司、北海市分公司、玉林市分公司、百色市分公司,山东省分公司、济南市分公司、青岛市分公司、烟台市分公司、潍坊市分公司、淄博市分公司、临沂市分公司、济宁市分公司、东营市分公司,吉林省分公司、长春市分公司、吉林市分公司、四平市分公司、辽源市分公司、通化市分公司、白山市分公司,云南省分公司、昆明市分公司、曲靖市分公司、玉溪市分公司、保山市分公司、昭通市分公司、丽江市分公司、普洱市分公司,江苏省分公司、南京市分公司、苏州市分公司、无锡市分公司、常州市分公司、徐州市分公司、南通市分公司、扬州市分公司、盐城市分公司,浙江省分公司、杭州市分公司、宁波市分公司、温州市分公司、嘉兴市分公司、湖州市分公司、绍兴市分公司、金华市分公司、台州市分公司,福建省分公司、福州市分公司、厦门市分公司、泉州市分公司、漳州市分公司、莆田市分公司、南平市分公司、龙岩市分公司)、开滦集团、北京建工集团等。

部分客户评价

莫维老师,技术全面,经验丰富,对大数据分析、人工智能核心算法及管理、开发组件配置和软硬件的改进发展有独到的判断力和方向目标;善于发现问题,解决问题,能够技术落地,创新提质;没有其专业的服务和前沿的创新,就不会有甘肃智慧水利的跨越式发展。

——甘肃省水利厅  信息中心

莫维老师,全面整合技术资源,根据地区实际,从技术底层和业务深层两方面发力,使公司具备更好的行业理解和产品商业化能力,助力市场开拓和口碑升级。

——中国联通青海省分公司  政企事业部

莫维老师,知识系统,技术全面,深入行业,通过构建全体系的功能清单、全应用的业务服务、高效率节约的技术底座、体系驱动性价比的长生命周期,助力团队再创辉煌。

——中国联通甘肃省分公司  政企事业部

莫维老师,打破传统看的多算的少,统计的多分析的少的业务瓶颈,推力调水管理的数据共享、业务协同和智慧化应用;让管理者对业务看得见、看得懂、看得清、看得远。

——青海省引大济湟工程 水资源调度服务中心

部分资历证书:

  
一级智能建造师信息系统项目管理师(高级)
  
国 家 级制图员数据库工程师(全国四级)
  
阿里云云计算工程师认证阿里云大数据工程师认证

授课现场

  
第十六届中国国际水务高峰论坛现场某部委交流汇报
  
北京建工集团培训现场开滦集团培训现场

服务流程

Service Procedure

  • 提交需求
  • 沟通诊断
  • 项目调研
  • 方案设计
  • 达成共识
  • 项目实施
  • 持续跟踪
  • 效果评估

服务优势

Service Advantages

  • 对行业特性的深刻理解

    我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。

  • 丰富的案例库及落地方案

    我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。

  • 经验深厚的咨询团队

    我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。

关于珀菲特顾问

ABOUT PERFECT CONSULTANT

我们是?人才培养与智能制造解决方案提供商。

We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.

我们做什么?承接组织绩效提升与人才学习发展业务。

What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.

服务的客户:世界五百强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业、行业领头企业。

Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).

  • 2011年成立

    10年更懂你

  • 6000+

    中大型企业共同选择

  • 600000+

    累计培训学员

  • 1500+

    现有公开课

  • 10000+

    现有内训课

  • 800+

    现有在线课程

  • 20+

    辐射城市

线下业务

OFFLINE BUSINESS

  • 内训课

    高层团队引导工作坊

    中层管理内训

    基层管理内训

  • 项目咨询

    人才梯队建设咨询项目

    工厂运营咨询项目

    TTT内训师咨询项目

  • 公开课

    领导力公开课

    精益智造公开课

    个人效能公开课

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