1天（6小时/天）
智变·深耕：从AI技术狂欢到产业价值落地
本课程聚焦于人工智能从技术热潮到实际产业应用的转型路径，旨在帮助企业管理者打破对AI的过度神话或恐慌认知，回归商业价值本质。课程通过深入剖析AI在制造业等产业中的多层次应用场景，从显性知识自动化到复杂…
课程介绍
本课程聚焦于人工智能从技术热潮到实际产业应用的转型路径，旨在帮助企业管理者打破对AI的过度神话或恐慌认知，回归商业价值本质。课程通过深入剖析AI在制造业等产业中的多层次应用场景，从显性知识自动化到复杂决策智能化，系统展示AI如何驱动生产效率提升和业务创新。同时，课程强调组织与人才的关键作用，探讨AI时代下组织架构的变革、新能力模型的构建，以及避免常见实施陷阱的策略。最后，课程提供可操作的落地路线图，包括三步走战略和具体行动建议，帮助企业从全员扫盲到系统集成，实现AI价值的有效释放。通过案例分析和实战指南，本课程助力学员在快速变化的科技环境中把握机遇，推动企业智能化转型，提升竞争力。
课程背景
随着2022～2025年的“技术狂欢”，AI技术快速发展，但产业落地面临“上线即死亡”等困境，需要重新定义AI在产业中的角色。
课程目标
打破听众对AI的“神话滤镜”和“末日恐慌”，拉回到商业本质；通过具体案例展示AI在制造业的三个层级应用；强调组织与人才的关键作用，给出具体操作建议。
第一部分：破局——AI祛魅与价值清醒（0-15分钟）
核心洞察：打破听众对AI的“神话滤镜”和“末日恐慌”，拉回到商业本质。
开场：2022～2025年的“技术狂欢”，和产业落地的困境
从“梦幻展示”到“上线即死亡”的产业AI落地困境
重新定义AI在产业中的角色
第二部分：深耕——场景与实战（16-55分钟）
核心任务：通过具体案例，展示AI在制造业的三个层级应用，让听众对号入座。
层级一：显性知识的自动化（办公与辅助）—— 最易落地
层级二：隐性数据的显性化（生产与质检）—— 核心阵地
层级三：复杂决策的智能化（供应链与排产）—— 终极目标
第三部分：智变——组织与人才（56-75分钟）
核心任务：这是配合主办方（培训公司）的关键环节。强调技术再好，人不行也没用。
AI时代的组织架构崩塌：AI将抹平“经验壁垒”；负责“上传下达”和“整理报表”的中层管理者将面临最大的淘汰风险。
新能力模型：企业需要什么样的“AI人才”？
避坑指南：不要建立“AI部门”。正确做法：在业务部门（如制造部、财务部）内部培养“数字化特种兵”，或者引入外部咨询+内部共创。
第四部分：落地——路线图与行动（76-85分钟）
核心任务：给出具体操作建议，让听众觉得“回去就能干”。
2026年企业AI落地“三步走”战略
Step 1（1-3个月）：全员AI扫盲与工具普及。买几个账号，让员工在安全范围内（非核心数据）随便玩，筛选出有“AI体感”的苗子。
Step 2（3-6个月）：单点突破。找一个最痛、数据相对最全的“窄场景”（如单据录入、外观初检），做样板工程。
Step 3（6-12个月）：系统集成。将AI能力嵌入ERP、MES系统，形成数据闭环。
给CEO的一张算账表，如何构建高价值的AI数字化转型。
结语和问答：
终极思考：人本主义
结语：“在这个时代，最大的风险不是AI取代你，而是你的竞争对手比你先学会了和AI共舞。种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。让我们开始‘智变’。”
Q&A互动
辛玉军
常住地：北京 北京市
辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家，拥有24年企业咨询经验，专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家，他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业，并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC（约束理论）方法论与智能工厂实践，擅长将复杂问题本质化，助力企业高效实现数字化升级，广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。