AI赋能科研创新

从前沿洞察到解决方案设计落地实战

【课程背景】

作为国家科研创新的核心力量，科研院所最宝贵的资产，是数十年来沉淀的海量数据、技术文档与专家经验。然而，这些宝贵的知识财富，往往以非结构化的形式分散在工艺文件、实验报告、设计图纸和质量记录中，形成了“知识孤岛”。当需要借鉴历史方案、追溯问题根源时，传统的“翻手册、问老师傅”模式效率低下；新员工培养周期长，资深专家的隐性知识也难以得到有效传承与复用。这一“知识管理的困境”正逐渐成为制约研发效率和创新速度的关键瓶颈。

与此同时，一个普遍的矛盾摆在面前：最懂业务的科研专家不擅长复杂的AI编程，而专业的AI工程师又往往缺乏对特定科研场景的深入理解。这道“鸿沟”使得许多AI项目在“找场景、理数据、建模型”的初期就困难重重，难以真正服务于一线的科研与生产业务。

幸运的是，以大语言模型为代表的生成式AI技术，以及Dify等“零代码”AI应用开发平台的出现，为打破这一僵局带来了革命性的机遇。它们将强大的AI能力封装为普通业务人员也能轻松上手的可视化工具，让最懂业务的专家，有能力亲手将沉睡的“死文档”转化为“会说话”的智能助手。这标志着一个新时代的到来：AI应用的开发权，正在从少数技术专家手中，向广大的业务专家转移。

本课程正是在此背景下，专为青年干部与技术骨干量身打造。本课程不堆砌复杂的技术细节，而是聚焦于“问题驱动、方案导向”的实战思维。课程旨在打通从“业务痛点”到“AI解决方案”的最后一公里，让每一位学员都能成为所在领域的“AI应用架构师”，亲自设计并构建出能够解决实际问题的AI应用，真正驱动科研工作的智能化转型。

【课程收益】

建立战略视野：全面理解从传统AI到生成式AI、大模型及AI智能体（Agent）的最新发展趋势，为院所的数字化战略决策提供前沿支撑 。

提升工作效率：掌握AIGC工具在公文写作、会议纪要、数据分析、PPT制作等日常办公场景中的实用技能，实现个人与团队的高效率办公 。

掌握实战技能：学会使用Coze、Dify等低代码平台，将内部的技术手册、操作规程、研究报告等资料，转化为可交互的智能知识库和AI问答助手 。

贯通方案思维：掌握“问题-数据-知识-方案”的全流程AI解决方案设计方法 ，能够围绕研发、检测等核心业务问题，设计出合理的AI场景落地路径 。

产出可视成果：课程结束时，每位学员（或小组）将基于自身工作场景，完成一套自己制作的AI助手原型，并形成一份逻辑清晰、目标明确的AI应用试点提案 。

【课程特色】

问题驱动，方案导向：课程以解决科研院所的真实业务问题为主线 ，强调从“定义问题”出发，而非“先选工具” ，最终聚焦于形成可落地的解决方案 。

理论与实操并重：课程设计兼顾了宏观的AI战略认知与微观的工具实操 ，每个知识点都配有实际操作练习，确保学员边学边做、学以致用 。

场景化案例教学：所有案例均围绕科研、生产、检测、办公等真实场景展开 ，确保内容高度贴合学员的实际业务需求，通俗易懂 。

赋能业务专家：课程专为非AI专业的技术和业务骨干设计，通过可视化的低代码平台进行教学 ，让最懂业务的人成为AI应用的主导者 。

成果导向的闭环学习：课程的最终目标是产出一份完整的AI试点方案 ，通过分组研讨和讲师辅导，将五天的学习成果转化为具有实际价值的可视化产出 。

【课程对象】

国企青年干部，尤其是来自科研院所的学员。

从事运营管理、技术研发、质量检测、信息化推进等工作的项目负责人与技术骨干 。

负责员工培训、技术管理、数字化转型的核心人员 。

希望系统学习AI知识，并利用AI提升工作效率与创新能力的职场专业人士 。

【课程时间】5天（6小时/天）

【课程大纲】

一、战略启航：AI技术前沿与价值洞察

1、AI技术发展的宏观脉络

AI发展简史：从传统机器学习到AIGC的演进路径

生成式AI的核心原理与颠覆性价值

AI大模型三次浪潮：从语言模型（LLM）、逻辑推理到智能体（AI Agent）的跃迁

2、AI在科研与制造业的核心应用场景

知识图谱赋能复杂故障的根因分析与追溯

AI视觉赋能智能质检：高精度缺陷的毫秒级识别

循环网络赋能预测性维护：实现从定时维护到状态监测的转变

大语言模型（LLM）赋能机器人任务的零代码控制

3、AIGC赋能管理人员高效办公

全球主流AI大模型对比（如ChatGPT, Gemini, DeepSeek, 通义千问等）

实战演练：会议纪要自动整理与摘要提炼

实战演练：复杂合同、SOP等文档的快速审核与风险点识别

实战演练：利用自然语言进行数据分析与报告自动生成

实战演练：PPT演示文稿的快速制作与内容生成

二、技能精进：AI高效办公与Prompt工程实战

1、科学提问：与AI高效对话的艺术（Prompt Engineering）

如何提出让AI更准确理解任务的高效问题

Prompt编写的核心技巧与思维框架。

设计助手的“性格”和回答风格

2、AI助力公文写作与文稿生成

实战演练：自动生成通知、请示、汇报、总结等不同体裁的公文

实战演练：快速拆解政策文件，提炼核心要点并草拟初稿

AI生成内容的润色与风格控制技巧

3、AI赋能信息整理与知识内化

实战演练：批量处理PDF、Word文档并自动提取摘要

实战演练：利用AI快速生成会议纪要与归档提要

4、AI驱动的数据分析与可视化

实战演练：AI辅助Excel表格的智能填充、数据补全与错误识别

实战演练：通过自然语言对话，实现数据透视、趋势识别与图表报告生成

三、知识铸魂：企业专属知识库构建实战

1、从“死文档”到“活助手”：企业知识库的价值

分析企业知识管理的现状：技术资料分散、查找困难、经验难传承

AI知识库的优势：如何改变传统的“翻手册找答案”模式

案例分享：制造企业应用AI知识库的成功实践

2、知识入库的准备与策略

知识库的基本组成与设计思路

技术文档、操作手册、故障案例、工艺标准的分类整理方法

如何将庞大的文档拆分成易于检索的“问答单元”

3、零代码AI知识库搭建实战

Coze/Dify平台核心功能介绍与操作演示

实战操作：上传文档、设置自动拆分规则、预览知识库效果

动手练习：分组创建“科研项目报告知识库”或“设备维护手册知识库”，并进行问答效果测试

四、智能涌现：AI智能体开发与解决方案设计方法论

1、从知识库到AI助手：构建专业问答智能体

AI助手的基本概念及其与普通搜索的区别

AI低代码平台AI助手制作全流程

实战操作：选择合适的AI模型、设置对话开场白与变量

动手练习：基于创建的知识库，制作一个“设备故障诊断助手”或“技术标准查询助手”

调试与优化技巧：如何让AI助手的回答更专业、更准确

2、AI解决方案设计的底层逻辑

AI落地的核心：“业务问题、数据资源、模型能力”的三角关系

为何AI项目成功的关键是“先定义问题”，而非“先选工具”

从问题到方案的设计路径：明确场景 → 分析数据 → 匹配AI模型 → 组织输出

知识结构选型逻辑：何时选择向量知识库（RAG），何时需要知识图谱

3、课题研讨：发掘身边的AI应用场景

讲师引导，学员分组讨论，识别并定义自己工作领域（运营/研发/检测/办公）中可以通过AI解决的具体问题。

初步构思解决方案，明确业务目标与预期价值

五、成果展示：AI解决方案设计与路演

1、AI试点方案（MVP）设计工作坊

讲师讲授“最小可行试点”（MVP）的选择与推进方法

试点方案设计框架：业务目标、数据流程、技术选型、成功标准、ROI评估模型

角色定义与任务分配模板讲解

2、分组实战：打磨AI解决方案与试点提案

各小组基于自行制定的课题，完善自己的AI应用解决方案。

利用所学的AI工具（如AI生成PPT），制作最终的汇报文稿。

讲师巡场辅导，提供针对性建议与改进方向

3、成果路演与专家点评

各小组依次上台展示自己设计的AI解决方案和试点提案

内容包括：问题定义、解决方案（含AI原型演示）、预期业务价值、实施路径等。

讲师进行专业点评，并提出优化建议

4、总结与展望

课程回顾与知识点总结。

探讨如何持续完善和扩展AI智能体的能力，以及在企业内部推广AI应用的策略