课程大纲

一、开篇：AI+大模型基础和趋势分析（60分钟）

AI+宏观政策趋势解读（中央、各省市、通信网络、制造业、工业领域政策）

AI人工智能、大模型、智能体相关基本概念解析

AI大模型的六大能力

AI应用爆发的六大方向领域

AI牵引第四次工业革命的发展历程及产业趋势

2026年中国AI产业格局分布与产业发展图谱分析

AI对制造行业发展的四大影响

AI十大企业应用场景及构建发展

AI未来发展趋势分析

二、AI 驱动营销效率升级的核心认知（60 分钟）

1. 当下营销工作的核心痛点与 AI 破局方向（20 分钟）

车企行业营销难点：决策链长、行业技术迭代快、客户需求分散

传统模式瓶颈：客户筛选耗时长、产品适配判断依赖经验、跨领域知识储备不足

AI 的核心赋能价值：AI数据分析、动态跟踪能力，实现精准获客、高效响应、专业支撑

2. 营销全流程的 AI 技术应用逻辑（20 分钟）

AI 在营销各环节的应用场景：从线索挖掘到客户维护的全链路提效

        线索阶段：AI 智能体扩大触达范围，大模型提升筛选精准度

        沟通阶段：大模型快速匹配产品方案，增强专业可信度

        维护阶段：AI 智能体深化客户需求洞察，挖掘二次商机

车企行业适配场景：AI在设备选型推荐、方案定制、汽车传感器适配分析中的具体应用

3. 跨行业 AI 落地价值参考（20分钟）

制造行业案例 1：某通信智能体为企业定制 “技术解析 + 案例实证” ，投流转化提升 40%

制造行业案例 2：某激光设备企业通过大模型分析客户生产数据，精准推荐焊接产线方案，成交周期缩短 30%

制造行业案例 3：新能源传感器企业借助AI 智能体跟踪客户设备运行状态，提前锁定替换需求，复购率提升 25%

能源案例：某光伏企业通过大模型分析区域政策与项目动态，精准对接 12 个大型电站需求

三、AI 驱动的精准客户定位应用（90 分钟）

1. AI 赋能的客户画像精准构建方法（30 分钟）

核心维度拆解：车企行业目标客户的行业特征、技术需求、采购逻辑

        汽车行业客户：车型定位、新能源转型进度、传感器适配标准

        工业制造客户：生产规模、现有设备、工艺升级需求

        通信行业客户：数据中心规模、传输速率要求、扩容周期

AI 智能体步骤：多维度标签设置→动态数据采集→需求优先级排序→大模型生成画像报告

2. AI 驱动的线索挖掘与商机识别技巧（30 分钟）

高效线索来源拓展：AI 智能体在招投标平台、行业数据库、政策文件中的信息抓取应用

商机信号的AI捕捉：从企业动态中识别高价值机会点

        政策信号：大模型分析新能源补贴、智能制造扶持等政策关联商机

        经营信号：AI 智能体监测企业扩产、技术升级、供应链调整等需求信号

车企行业实战演练：基于AI输出的汽车行业客户动态，分析传感器产品适配商机

3. 分组实操：AI 驱动的客户画像构建与商机识别（30 分钟）

任务：针对指定行业（工业制造 / 新能源），用AI 智能体逻辑构建客户画像并识别商机

案例素材：某汽车制造商新能源车型规划、某数据中心扩容招标预告

成果输出：3 组核心客户标签（AI标注优先级）+2 个高价值商机点（大模型评估可行性）+ 对应的产品适配方向

四、进阶：大模型支撑的营销知识库搭建（90 分钟）

1. 大模型赋能的营销知识结构化沉淀逻辑（20 分钟）

车企行业营销必备知识体系：产品技术、行业方案、客户案例、政策标准

        产品维度：激光设备参数、光模块性能、传感器精度等核心指标

        行业维度：各领域技术发展趋势、主流应用场景、竞争格局

大模型知识沉淀优势：自动分类整合、实时更新迭代、智能关联推荐

2. AI 智能体驱动的营销知识库搭建与应用（30 分钟）

知识库构建三要素（AI支撑）：基础资料整合、动态内容更新、智能检索适配

        基础层：大模型梳理产品手册、技术白皮书、典型案例集

        动态层：AI 智能体抓取行业报告、政策文件、客户反馈

        应用层：大模型生成常见问题解答、方案模板、沟通话术库

AI赋能价值：避免信息偏差、快速知识调取、降低新人学习成本

车企行业适配实践：AI 智能体支撑车企专业领域的知识库分类搭建

3. 大模型辅助的高效响应与方案输出实战（40 分钟）

客户常见问题的AI快速响应：大模型辅助的即时专业解答

        技术疑问：大模型精准匹配产品参数与技术原理

        方案疑问：AI 智能体结合客户场景输出定制化建议

        成本疑问：大模型基于需求优先级优化配置方案

方案输出的AI应用：大模型快速生成适配方案，附案例与数据支撑

避坑指南：AI信息的交叉验证方法，结合人工审核确保专业准确

五、落地：AI 营销工具的长效应用体系（60 分钟）

1. 个人 AI 知识工具的日常运营（20 分钟）

每日更新：AI 智能体自动抓取行业动态、政策变化、产品信息

每周梳理：大模型总结客户需求特征、沟通问题、成功案例

每月优化：基于AI反馈迭代标签体系、检索逻辑、方案模板

2. 团队协同的 AI 工具应用方法（20 分钟）

知识共享机制：大模型沉淀团队共性问题的标准答案

案例复用逻辑：AI 智能体适配改造跨区域、跨行业成功案例

车企行业场景：AI支撑不同业务线的知识互通与方案协同

3. AI 工具落地规划与效果评估（20 分钟）

个人落地计划：AI工具应用的阶段性目标与行动步骤

        第一阶段（1-2 周）：完成AI 智能体核心客户标签体系搭建

        第二阶段（3-4 周）：熟练应用大模型生成适配方案

        第三阶段（1-2 月）：形成AI驱动的知识沉淀与更新习惯

效果评估维度：AI辅助的线索筛选效率、方案输出速度、客户响应满意度

问题解决路径：AI工具应用问题的排查与优化方法，结合技术团队支撑

4. 总结与答疑交流