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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：• 核心学员：政企客户部总监/经理、云中台解决方案架构师、AI项目负责人。 • 骨干学员：网络运维技术专家、产品研发工程师、市场与行业分析专员。 • 组队要求：每组5-6人，混合技术与业务背景，便于跨部门协作演练。
授课形式：• 核心方法：行业标杆案例教学 + 沙盘推演 + 架构设计工作坊。 • 教学工具： ◦ 案例库：华 为云、腾讯云及头部运营商AI落地实战案例。 ◦ 工具包：Token成本计算器、AI产品选型矩阵模板、Agent设计蓝图。 ◦ 实操环境：主流大模型（如混元、通义等）及多模态工具实操账号。
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
当前电信运营商正处于从“连接提供商”向“数字化服务商”转型的关键期。政企与云中台部门面临三重挑战：技术选型难——大模型技术迭代快，通用模型与行业场景匹配度不清；成本控制难——Token消耗、算力资源与业务产出难以量化挂钩；落地路径缺——缺乏从需求诊断到规模化复制的系统化方法论，导致AI项目停留在POC（概念验证）阶段，难以转化为实际营收。
本课程基于“技术原理—架构设计—方案推演—价值落地”的逻辑逐层展开。第 一天聚焦技术底座与产品选型，拆解大模型原理与Token经济，建立标准化的产品评估体系；第二天深入落地实战与场景应用，通过Agent设计、垂直行业沙盘与数据资产化路径，帮助学员掌握可复用的项目实施框架，体现“技术架构支撑业务价值”的核心逻辑。
学员将具备独立主导AI项目的能力，能够精准控制成本、高效匹配客户需求。企业将打通“云网资源”与“AI能力”的转化通道，提升政企项目中标率，沉淀可复用的行业解决方案，为申报DCMM（数据管理能力成熟度）及数据资产入表奠定基础。
课程收益| Program Benefits
1. 掌握大模型Token机制与成本优化方法，实现单场景算力成本降低25%-40%。
2. 建立AI产品选型标准化矩阵，3小时内完成政企客户需求与产品的精准匹配。
3. 设计电信级Agent应用架构，实现政企方案自动生成与业务流程自动化（效率提升50%+）。
4. 运用AI项目落地五步法，从0到1推进智慧政务、工业互联网等垂直场景交付。
5. 精通Prompt工程与多模态工具链，产出专业级行业分析报告与技术方案PPT。
6. 规避AI落地中的数据合规与实施风险，提升项目交付成功率与客户满意度。
课程大纲| Course Outline
课程导入：电信AI转型的趋势与挑战
• 破冰与痛点调研：基于各省运营商AI项目成败数据的复盘分析。
• 全景图解读：从“云网融合”到“AI+行业”的战略演进路径。
• 实战发布：分组认领政企行业赛道（政务/工业/文旅），启动方案设计任务。
知识模块（技术原理）
• 知识点一：大模型核心架构解析（Transformer机制及其在电信NLP/CV场景的应用边界）。
• 知识点二：Token经济学与成本治理（分词逻辑、计费模式及运营商高并发场景下的成本优化策略）。
• 知识点三：国产大模型生态对比（华 为盘古、腾讯混元等在电信行业的适配度与技术路线差异）。
案例研讨（实战）
• 案例名称：某省运营商智能客服系统的成本优化实践。
• 案例背景：如何在亿级通话量下，通过模型微调与推理优化，将单路对话成本降低40%。
• 关键挑战：响应时延与算力成本的平衡。
沙盘演练/小组讨论：Token成本优化设计
• 演练主题：针对“智慧社区”高并发对话场景，设计Token消耗控制方案。
• 演练目标：在满足SLA（服务等级协议）的前提下，输出最 优性价比配置。
• 演练工具：Token计算器、成本优化决策矩阵。
• 展示点评：各组方案互评，讲师基于TCO（总拥有成本）进行专业点评。
工具交付：《运营商AI算力成本管控清单》
知识模块（架构设计）
• 知识点一：AI产品四维评估模型（模型能力、行业适配度、API开放性、生态兼容性）。
• 知识点二：云中台工具链整合（大模型+RPA+低代码平台的集成架构）。
• 知识点三：招投标中的差异化竞争策略（如何构建技术与商务的双重壁垒）。
案例研讨（实战）
• 案例名称：某地市“智慧城市AI中枢”项目竞标复盘。
• 案例背景：运营商与互联网大厂同台竞技，技术方案与商务报价的博弈。
• 关键挑战：如何利用“云网边端”一体化优势击败单一模型厂商。
沙盘演练/小组讨论：政企产品选型对抗赛
• 演练主题：为“智慧园区”项目制定产品组合策略。
• 演练目标：输出《竞品对比分析报告》与《差异化优势清单》。
• 演练工具：产品选型雷达图、SWOT分析模板。
• 展示点评：模拟评标现场，讲师扮演甲方CTO进行质询。
工具交付：《运营商AI产品选型决策树》
知识模块（实施路径）
• 知识点一：零基础AI落地五步法（痛点诊断→工具选型→数据治理→试点验证→规模复制）。
• 知识点二：Agent智能体架构设计（感知层、决策层、执行层与知识库的构建方法）。
• 知识点三：Prompt工程与行业语料优化（结构化提示词设计与行业术语库构建）。
案例研讨（实战）
• 案例名称：某制造企业“工业质检AI”项目交付全流程。
• 案例背景：从小样本数据采集到模型训练，再到产线边缘侧部署。
• 关键挑战：工业环境下的模型鲁棒性与实时性保障。
沙盘演练/小组讨论：政企Agent设计工作坊
• 演练主题：设计“智慧政务7x24小时办事员”Agent方案。
• 演练目标：输出《Agent功能架构图》与《业务流程自动化逻辑》。
• 演练工具：Agent设计蓝图、API接口文档模板。
• 展示点评：基于架构完整性、可行性进行打分。
工具交付：《Agent标准化设计模板》《Prompt工程优化手册》
知识模块（商业价值）
• 知识点一：垂直行业AI落地范式（政务、工业、文旅的行业Know-How与AI结合点）。
• 知识点二：数据资产化路径（基于《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施路径）。
• 知识点三：AI项目ROI测算模型（显性收益与隐性价值的量化评估）。
案例研讨（实战）
• 案例名称：某运营商数据资产入表首单实践。
• 案例背景：如何将政务数据与工业数据转化为可计量的财务报表资产。
• 关键挑战：数据确权、成本归集与合规披露。
沙盘演练/小组讨论：政企AI项目全流程推演（75分钟）
• 演练主题：“智慧文旅营销平台”项目交付沙盘。
• 演练目标：完成《技术方案书》、《实施路线图》及《ROI分析报告》。
• 演练工具：项目实施甘特图、风险评估矩阵、沙盘推演地图。
• 展示点评：各组路演，讲师基于商业价值与落地性进行终 极评审。
工具交付：《运营商AI项目交付全景》《数据资产入表操作指引》
七、课程总结与行动计划
• 知识图谱回顾：梳理“技术-产品-场景-商业”的全链路知识体系。
• 学员成果展示：各组成果汇报，评选优秀方案纳入企业案例库。
• 行动计划：制定《30天岗位迁移计划》，明确课后落地步骤与资源支持。
讲师背景| Introduction to lecturers
冰洋老师 企业架构与AI融合实战专家
授课风格
授课风格注重实战，通过将技术原理与实际生活中的例子相结合，使学员更易理解与掌握。
课程中穿插幽默故事（大多出自武侠小说），增加趣味性。
注重互动引导和启发式教学，在实验环节不拘泥于教材，灵活调整，帮助学员内化知识。
可承接定制课程或专项课程，满足企业需求。
可中英文授课
▨ 技术基础：科班出身&专业认证 ▨
北京航空航天大学-软件工程（大数据方向）硕士
工信部AI智能体工程师
工信部信创高级系统架构师
中兴接入网高级讲师认证
微软Azure云专家认证
腾讯TCA和TCP认证
华 为5个方向售前专家级认证
▨能力塑造：大企专业技术支持 ▨
曾任：华 为技术服务有限公司 | 售后技术支持（接入网）
曾任：腾云忆想（腾讯云）科技有限公司 | 售前架构师
曾任：北京智讯天成科技公司 | 售前技术支持（大数据）
曾任：北京泰策科技（东方通）有限公司 | 高级产品经理
▨实践产出：国 家 级标杆项目攻坚 ▨
1）政务：曾构建国 家 级【政务云灾普沙盘系统】与【政务应急行业产品矩阵】，累计促成数千万金额订单签约与中标；
2）金融：曾参于某国有商业银行信创项目改造，并完成整体高并发访问架构设计。同时参于某互联网银行智能运维项目，将银行150多套系统进行详细规划设计，完成业务运维初期规划，为未来智能运维实践打下基础；
3）高校：参于多家国内重点高校的大数据及人工智能，校企共建项目规划设计，绘制相应总体架构文件，引入BAT及相关产品在教育行业的有效落地与教育实践；
▨ 沉淀赋能：知识沉淀&行业影响 ▨
1）发表《基于知识图谱的应急决策型》获国际大数据会议优秀论文；
2）参于制定应急部省两级数据治理总体规划，打通“横向到边，纵向到底”五维数据管道
3）曾任华 为ICT大赛华北区评委，带队获全国技术对抗赛金奖，培养金牌讲师3名；
4）搭建“高校-企业”联合实训平台，指导北邮/北交大学生完成5G前传网络设计论文12篇，其中3篇获IEEE通信会议优秀论文；
冰洋老师拥有华 为、中兴、腾讯多年大数据与AI、智慧政务-应急、数据中台项目经验，服务政企、银行、运营商客户，具备良好的关键路径拆解和项目推动能力，可独立进行数据产品规划设计，完成项目全程管理，擅长从技术架构到商业价值的转化，是“技术里懂业务，业务里懂技术”的优秀数字化转型实战专家
实战经验
▉千万级项目方案输出：头部企业级复杂数字化方案架构与落地▉
→具备主导超大型、高复杂度数字化转型项目全生命周期的顶层架构能力与实战落地经验，在政企、金融、通信等关键领域均有深度实践：
01-某央企直属企业信创高并发解决方案（百万级）：总体扩容方案，架构设计；
02-某省应急信息化总体项目（千万级）：项目预算拆分，功能及软硬件架构拆解分配；
03-数梦工场科技投标方案（百万级）：数据治理项目总规设计方案；
04-某省智慧校园项目（千万级）：四大模块规划校企业合作的人工智能项目落地；
——▉政务/高校/大企技术保障：高并发复杂数字化系统稳定保障与效能优化：
→拥有保障大规模数字化基础设施（网络、云、数据中心）超高可用性与性能优化的卓越技术功底及应急处置能力，并能系统性提升运维效率：
01-复杂系统稳定保障
☛参与【全国两会期间WLAN网络稳定运行保障】，完成日均10TB流量监控及异常流量预警，支撑零重大事故目标达成；
☛参与【清华百年校庆话务保障】，快速定位UA5000设备主备切换故障，通过抓包分析优化信令流程，故障恢复时效缩短60%；
☛主导【智联招聘语音业务瞬断故障排查】，通过协议分析定位核心网信令异常，实现4小时恢复服务，客户满意度达100%；
02-商业驱动的数字化架构设计
☛设计【省级应急管理平台架构】，拆解过亿预算模块，腾讯云产品占比达85%；
☛构建【政务云灾备沙盘系统】，演示3次即促成千万级订单签约；
☛打造【“林火预警-灾普管理”产品矩阵】，中标冬奥森林防火项目，千万级项目；
☛开发【行业级Demo工厂】，年产出演示系统47套，客户转化率提升35%；
——▉技术赋能培训：方法论与工具化驱动的数字化能力沉淀与规模化赋能▉——
→善于将前沿技术实践与复杂项目经验，提炼为可复制可推广的方法论体系、标准化工具及高效培训范式，实现知识资产沉淀与团队能力跃迁，推动行业最 佳实践落地：
01-为华 为编制《接入网典型故障处理手册》，在华 为SUPPORT平台发布，下载量超5000次；开发《WLAN网络健康度评估模型》应用于全国30+省级运营商网络优化，故障率下降40%；
02-主导中国移动/联通/电信省级分公司技术赋能，覆盖GPON/10G PON全场景运维（年均培训200+人次），输出《光网城市组网规范》等5套标准化课件，客户认证通过率提升至95%；设计“理论-沙盘-实战”三阶培训模式，完成全国30+地市三网融合项目技术宣贯，方案落地效率提升40%；
03-为中软信息编制《大数据产品矩阵白皮书》被集团采纳为标案模板，2022年复用率达70%；开发解决方案“一指禅”知识库，沉淀327个场景案例，售前效率提升40%；
04-为石油/铁路行业定制《工业级组网方案设计》课程，结合华 为NE40E/中兴ZXONE设备特性开发故障模拟沙盘，助力客户技术团队故障处理时效缩短50%。
部分项目/授课经验：
| 部分项目落地 | |||
| 序号 | 项目名称 | 项目内容 | 成果 |
| 1 | 高并发项目-信创项目 （某国有大银行） | 满足客户侧从原有100并发的业务需求向300并发的目标实现，并预留出后期扩容至500并发的预留容量，主导输出合理扩容方案，绘制数据架构图，同时制定相关报价策略 | 主导200+万的二期项目总架构，项目顺利落地，为该行信创项目打下基础 |
| 2 | 大数据运维-运维项目 （某互联网银行） | 为改变多系统第三方开发运维的现状，需要对全部100+系统进行性能测试并优化，实行POC 实施部署，同时结合实际业务痛点给出运维建议 | 客户侧整个部门开始使用公司产品做为运维必备工具，银行150多套系统的运维监控落地，开创了全国智能运维的银行先例 |
| 3 | 智某慧政务：智慧应急相关项目（政务数字化转型） | 参与部省两级数据表治理任务书编制，整合入输出相关方案以及科罗迪执行的技术架构及业务架构，从技术角度指出相关信息流的流向及辅助支撑工作 | 完成某应急指挥信息平台项目，千万级项目 |
| 4 | 数据治理，数据中台相关项目 （某政务数字化转型项目） | 前期对接客户需要，引导确认数据侧的具体功能要求，并依超相关数据安全要求输出相关产品能力，打造行业产品矩阵 | 完成应急部省级数据治理总体规划的编制工作与相关数据治理项目招投标工作，入围两个省级数据治理项目，并输出应急行业产品矩阵 |
| 5 | 某政务应急-灾害风险普查Demo项目（政务产品打造） | 为相应国家应急部减灾司关于全国第 一次灾害风险普查，需通过信息化手段开发相关Demo平台；负责将相关业务理解转化为产品可定制开发的相关模块，并梳理相灾普重点，展示最终成效 | 输出地市级平台灾普信息化统计工具，方便一线人员操作及相关信息汇总 |
| 部分授课案例 | |||
| 序号 | 企业 | 课题名称 | 期数 |
| 3 | 华 为 | 《故障定位七步法》《协议深度解析》 | 12期 |
| 4 | 移动/联通/电信 | 《GPON/10G PON全场景运维》 | 10期 |
| 1 | 河北联通 | 《三网融合—PON网络技术落地实践》 | 8期 |
| 2 | 北京移动 | 《PON技术在全程全网模式下的发展与展望》 | 1期 |
| 5 | 北京某部委 | 《DeepSeek的发展趋势及赋能应用》 | 1期 |
| 6 | 自媒体 | 《AI写作实训练营》 | 1期 |
主讲课程
《央国企信创攻坚：数据资产入表实战与自主可控路径》
《数据分析实战训练营——从数据分析到业务决策》
《数据治理体系构建——从合规入表到价值释放》
《AI智能体工程：从对话工具到自主任务执行》
《AI驱动数字化转型：破局与重塑之路》
《AI办公效率提升实战》
部分授课照片
| 某纺织业 《企业数据管理知识体系框架构建和应用》 | 某装备集团 《智造强基地装集团AI全员赋能与场景落地实战》 | |
| 某移动通信 《网络领域管理者AI通识与实践》 | 公开课 《AI+信创：数据安全合规与应急响应实战工作坊》 | |
| 某渤海地质服务 《从可观测性到故障自愈的体系化构建》 | 某邮政集团 《OpenClaw自动化工作流:驱动业务增长的数据智能引擎》 | |
| 中海油能源 《AI智能体架构与应用原理》 | 内蒙古交通集团 《AI办公效率提升》 | |
| 《追根溯源 精准分析——AI赋能业务的数据思维与应用实践》 | 某信息产业 《AI智能体》 |
部分服务客户
通信行业:中国移动、中国电信、中国联通、中国广电金融行业:中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、中关村银行政府：国家应急管理部、交通运输局、省应急厅、天津滨海新区政务、张家口崇礼应急局、多所985/211高校……
生产行业：核工业集团、
部分客户评价
冰洋老师的课程相当干货。从最经典的保安四问开始讲解。带我们了解AI提示词怎么讲才能够让AI更好进行理解。这也让我们简介了解了AI写作的基础。同时，针对AI提示词。冰洋老师还通过4个要点进行提问。
——某司 运营部负责人 张总
当然，学会使用AI写作还不够，更重要的是要学会如何优化它生成的内容。冰洋老师慷慨地分享了三个步骤，让我能够轻松地提升AI作品的质量。这三个步骤既简单又实用，真的是让我受益匪浅。最后，当老师讲到“AI+日媒体”变现更合理时，我的眼睛都亮了!原来，AI写作不仅能帮我作出高质量的内容，还能助我在自媒体领域实见变现，比如在公众号，小红书等的变现，这简直就是锦上添花啊！
——某自媒体创业达人 张总
冰洋老师的课程非常落地，实践经验丰富。同时又能够从一些日常故事中去讲解技术，在学习的过程中不单单能够加深理解，也能够对日后的运维工作有了很大帮助。从冰洋老师的一个个武侠故事中，更加能够理解产品的特性与技术原理。
——某省运营商 运维部负责人 刘总
冰洋老师《DeepSeek发展趋势及赋能应用》课程内容前沿且实用，紧扣行业脉搏，案例丰富详实。教学设计逻辑清晰，环节紧凑，有效引导学员理解与参与互动。授课风格深入浅出，表达生动形象，富有感染力，充分调动了学习热情。整体课程价值高，学员收获显著。
——某部委 李总
老师的《数据分析实战训练营》课程内容设计精炼实用，紧扣“从分析到决策”目标，案例真实且工具讲解到位。教学设计逻辑清晰，层层递进，结合大量实操练习确保技能掌握。授课风格生动细致，讲解深入浅出，互动性强，有效激发学员思考与参与热情，大家的反响很热烈。
——某银行 支部负责人 王总
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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