【培訓對象】
酒廠廠級領導、中高層管理者 生產(chǎn)、技術、質量、設備等核心部門的負責人與技術骨干 企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化升級項目負責人及核心成員

【培訓收益】
掌握AI技術發(fā)展脈絡，理解大語言模型的關鍵能力與核心邏輯 理解AI在酒廠“釀造-灌裝-倉儲”等環(huán)節(jié)創(chuàng)造價值的方式與關鍵場景落地路徑 提升AI大模型在日常辦公、營銷文案、數(shù)據(jù)分析等場景中的高效使用與實操能力

 一、啟航之路：AI技術發(fā)展脈絡與酒業(yè)應用新機遇
1、人工智能的三次浪潮與核心要素
AI技術發(fā)展歷程：從傳統(tǒng)機器學習到深度學習，再到生成式AI的演進路徑
深度學習三大主流算法簡介（CNN、RNN、GAN）及其在酒業(yè)的潛在應用價值
CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：如何應用于酒瓶外觀缺陷、酒液異物識別
RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡：如何應用于發(fā)酵過程關鍵指標的趨勢預測
2、AI大模型的崛起與關鍵能力概覽
從ChatGPT到國產(chǎn)DeepSeek：全球主流AI大模型概覽
大模型的核心能力演示：文本生成、代碼生成、知識問答、圖像理解、視頻內容總結等
案例：如何利用大模型為新款白酒撰寫營銷文案與品牌故事
二、智釀未來：AI在釀造與質量優(yōu)化中的創(chuàng)新實踐
1、案例一：基于AI視覺的自動化質量檢測
痛點分析：傳統(tǒng)人工燈檢的效率瓶頸、精度不穩(wěn)、易疲勞等問題。
AI解決方案：引入基于CNN-YOLO算法的AI視覺檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)對灌裝線產(chǎn)品的實時、高精度缺陷識別（如：瓶蓋歪斜、標簽褶皺、液位異常、瓶內異物）
實施路徑：從數(shù)據(jù)采集、模型訓練到邊緣端部署的閉環(huán)流程講解
價值評估：對比AI賦能前后在質檢準確率、效率、漏報率等核心指標上的量化提升
2、案例二：基于AI的釀造工藝參數(shù)優(yōu)化與預測
痛點分析：釀造過程“黑箱”問題，關鍵工藝參數(shù)（溫度、酸度、糖分）依賴人工經(jīng)驗調控，批次風味一致性難保障。
AI解決方案：應用RNN等時間序列預測模型，分析歷史批次數(shù)據(jù)，預測發(fā)酵趨勢，為釀酒師提供工藝調優(yōu)的輔助決策
3、案例三：關鍵設備的預測性維護
痛點分析：蒸餾、灌裝等核心設備突發(fā)性停機導致的生產(chǎn)中斷與損失。
AI解決方案：通過分析設備運行數(shù)據(jù)（振動、溫度、壓力），利用異常檢測算法，提前預警潛在故障，變被動維修為主動維護
三、智能辦公：AI大模型賦能酒廠管理與營銷提效
1、提示詞工程：與AI高效對話的藝術
提示詞設計的四大關鍵要素與六要素萬能公式
角色扮演法實戰(zhàn)：如何讓AI扮演“金牌釀酒師”、“市場總監(jiān)”、“勞動法律師”以解決不同業(yè)務問題
2、AI賦能日常辦公
會議紀要：從會議錄音到結構化會議紀要的自動化生成流程
PPT制作：結合DeepSeek（生成文案）與Kimi（PPT助手），實現(xiàn)從主題到精美PPT的快速生成
合同審核：利用AI快速識別合同中的潛在風險點與條款疏漏
3、構建企業(yè)專屬知識庫
什么是RAG（檢索增強生成）技術，及其解決AI“幻覺”問題的原理
什么是知識圖譜，RAG+知識圖譜，發(fā)揮語義檢索和邏輯推理的綜合優(yōu)勢
實操演示：如何上傳企業(yè)內部的《釀造工藝手冊》、《安全生產(chǎn)規(guī)定》、《質量標準》等文檔，搭建一個能精準回答內部問題的智能問答系統(tǒng)
實操演示：基于知識圖譜，實現(xiàn)多維度、關聯(lián)性問題的智能查詢與推理，展示系統(tǒng)如何通過實體與關系進行邏輯推理，提供精準答案。
四、需求洞察：酒廠AI應用場景的識別與落地規(guī)劃
1、AI應用場景的結構化識別方法
自頂向下：基于企業(yè)價值鏈，梳理從“原料采購”到“市場銷售”的核心業(yè)務流程，識別提效降本的AI切入點
自下而上：運用“業(yè)務活動到崗位”的映射方法，分析具體崗位的重復性、規(guī)則性工作，挖掘“數(shù)字員工”（RPA）的應用機會
2、AI賦能智能制造的頂層規(guī)劃
AI智能制造總體規(guī)劃框架：戰(zhàn)略、業(yè)務、數(shù)據(jù)、技術、運營五層設計
研討：結合本廠實際，梳理高價值AI應用場景清單（如動態(tài)排產(chǎn)、能耗優(yōu)化、智能倉儲等）
3、行動學習：構思本廠的第一個AI試點項目
如何評估項目預期收益（如OEE提升、人均產(chǎn)值、優(yōu)品率等）
AI卓越中心（CoE）的組織架構與人才保障
分組研討：選擇一個具體業(yè)務痛點，設計一個“最小可行”的AI試點方案。

河北清華發(fā)展研究院AIGC產(chǎn)業(yè)賦能中心數(shù)字化轉型首席顧問
清華大學學士，北京郵電大學工學碩士
中國聯(lián)通集團首批數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)始人/CEO
原中國聯(lián)通集團數(shù)字化戰(zhàn)略與工程咨詢項目總負責人
原甲骨文公司（全球最大的企業(yè)級軟件公司）數(shù)字化產(chǎn)品專家
清華大學科技期刊數(shù)字化平臺首席顧問
中關村智優(yōu)沃產(chǎn)業(yè)加速器、哈爾濱工業(yè)大學產(chǎn)業(yè)教育研究院咨詢顧問
中公教育、CDA、中國移動、中國電信等多家企業(yè)特聘講師
暢銷專著《大數(shù)據(jù)運營》（原阿里巴巴集團副總裁涂子沛領銜推薦）作者

【個人簡介】
李老師擁有20年+行業(yè)信息化+數(shù)據(jù)化+智能化+數(shù)字化實操經(jīng)驗，北京匯哲合創(chuàng)科技創(chuàng)始人/CEO，長期致力于企業(yè)架構、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字化轉型等方向研究與實踐。
李老師曾就職于天融信、甲骨文、中國聯(lián)通集團等國內外知名企業(yè)，電信運營商大數(shù)據(jù)專家、高級講師、系統(tǒng)架構師、大數(shù)據(jù)運營平臺負責人。
李老師擁有超過20年電信、金融、交通、政府、健康、農(nóng)業(yè)、能源、教育、出版行業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)與數(shù)字化咨詢輔導落地經(jīng)驗，10年央企集團公司戰(zhàn)略規(guī)劃與行業(yè)咨詢經(jīng)驗，參與了數(shù)十個國家級重點項目的設計與評審，已為數(shù)十家國內大型知名企業(yè)提供大數(shù)據(jù)和數(shù)字化轉型咨詢服務。
中國聯(lián)通集團公司工作期間，李福東老師曾主導并全面參與集團公司數(shù)字化轉型工作，工作范圍涵蓋網(wǎng)絡運營、市場經(jīng)營、企業(yè)管理、大數(shù)據(jù)、行業(yè)解決方案等業(yè)務方向，涉及戰(zhàn)略規(guī)劃、標準規(guī)范、可行性研究、工程咨詢與設計等工作環(huán)節(jié)。李福東老師曾作為中國聯(lián)通研究院技術委員會專家，主持并完成百余項創(chuàng)新項目的評審工作。
李老師在大數(shù)據(jù)采集整合、建模分析、運營管理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)智能等領域積累深厚，對企業(yè)架構設計、大數(shù)據(jù)架構設計見解獨到深刻，企業(yè)數(shù)字化轉型實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富。
李老師授課風格邏輯嚴謹，內容新穎，深入淺出，注重與企業(yè)現(xiàn)狀結合，注重教、練結合，理論知識與場景案例結合，授課內容互成體系，接地氣，重應用，重實踐，深受企業(yè)中高管學員及業(yè)內專業(yè)人士的好評。 

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  第1 章 人工智能時代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎――數(shù)據(jù)的進化4 方法――人工智能領域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時代的商業(yè)模式第2 章 無行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認知1 互聯(lián)網(wǎng)時代的下半場――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..

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