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生成式AI在生产制造领域深度探索
研发学院 生成式AI
小新
  • 毕业于加拿大阿尔伯塔大学-金融管理硕士

  • 负责多个项目 荣获重大业务突破奖、优秀项目奖,腾讯内部讲师等荣誉…

15年互联网从业经历;10年腾讯公司工作经验,包括 产品运营、产品规划、产品战略制定、产品商业模式 及团队管理经验。共有6年余的产品Teamleader 、高级产品总监岗位 工作经验。 · 对互联网行业理解、产品战略整体规划与实施,产品 运营类的内容运营、活动运营、用户运营、 社区运营、 市场推广等工作非常擅长。


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课程内容


课程大纲


课程概括

内容

全景解读

Deepseek

产品深度分析

1小时

Deepseek   是什么?

Deepseek可以做什么?

Deepseek   R1的三大特点

使用Deepseek的五种方式对比

R1与OpenAI o1的三大区别

R1的四大进化方向

附录:DeepSeek产品家族全梳理

Deepseek在国内外产生的连锁效应

--算力价格战

--开源 vs 闭源

--认知误区

--创新&人才&Vision

Deepseek行业未来展望

商业落地

生成式AI在制造行业落地案例分析

2小时

AIGC应用市场规模分析

中国AIGC应用全景图谱

当前AIGC行业的商业模式分析

行业商业应用落地的终级目标

从“场景”中寻找Deepseek落地的思路

--复杂领域的破局(以制造业为例)

工业大模型应用展望:

·制造行业价值链分析(研发设计->生产制造->经营管理->产品服务)

落地增速:电力、煤炭、汽车制造、电子制造、钢铁等细分工业领域落地进展

深度案例分析1:中天淮安公司对话式BI实践

构建了数字化底座

整合了生产、OA、设备等系统数据

基于AI及大模型应用对数据进行治理,形成了企业数据资产;

基于高阶分析的断丝前端预警及闭环控制系统

 

深度案例分析2:三一集团AI应用实践

从工序级自动排程到视觉检测

智慧导购和售后服务助手,优化客户体验

优化了生产流程,催生新的服务模式

 

国外参考案例分析3:美国钢铁公司/Google Cloud打造生成式AI应用MineMind

优化制造流程,提高运营效率、降低成本并增强工人生产力。


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