华为 AI 应用场景识别方法与实践

珀菲特企业管理 PERFECT CONSULTANT
基本信息 COURSE INFORMATION
课程名称
华为 AI 应用场景识别方法与实践
参加对象
管理者
授课天数
1 天
授课形式
内训
官网电话
400-008-4600,13382173255(Karen 郑老师)
公司官网
1500门公开课,2万门内训课,可登陆搜索:https://www.perfectpx.com/
课程大纲 COURSE OUTLINE

一、课程导入(15 分钟)

1.1 课程目标

▪ 树立 “从业务视角识别 AI 价值” 的思维

▪ 掌握华为 AI 场景识别、规划、落地的全流程方法

▪ 能识别企业核心竞争力相关的战略性 AI 场景

1.2 课程议程

▪ 视角突破:跳出技术迷雾,聚焦业务价值(60 分钟)

▪ 方法落地:AI 场景全流程识别与规划(60 分钟)

▪ 价值创造:战略性场景识别与落地(60 分钟)

▪ 总结与互动答疑(15 分钟)

二、视角突破:跳出技术迷雾,聚焦业务价值(60 分钟)

2.1 技术视角的常见误区

▪ 误区 1:盲目追新(跟风上大模型、多模态,忽视业务需求)

▪ 案例:某企业投入千万上大模型,仅用于 “文档生成”,未解决核心业务痛点

▪ 误区 2:单点技术依赖(只关注 AI 算法,忽视数据、流程、组织配套)

▪ 案例:某生产企业上线 AI 质检模型,但因数据标注不规范,准确率仅 70%,无法落地

▪ 误区 3:追求 “大而全”(一次性覆盖所有场景,资源分散导致失败)

▪ 案例:某企业同时推进 10 个 AI 场景,最终仅 2 个落地,浪费大量资源

2.2 业务视角的核心逻辑

▪ 起点:以业务目标为导向(如 “降本 15%”“研发周期缩短 20%”“客户满意度提升 10%”)

▪ 路径:从业务痛点反向推导 AI 需求(痛点→需求→AI 解决方案)

▪ 终点:以价值落地为衡量标准(不看技术多先进,看是否解决实际问题)

▪ 华为逻辑案例:从 “研发仿真周期长” 痛点→“缩短仿真时间” 需求→“AI 辅助仿真” 场景

2.3 AI 与业务融合的关键原则

▪ 原则 1:场景聚焦(优先选择 “高频、高痛、高价值” 场景,避免 “小而散”)

▪ 原则 2:小步快跑(采用 “MVP(最小可行产品)” 模式,快速试点、快速迭代)

▪ 原则 3:持续迭代(根据业务变化调整 AI 场景,避免 “一劳永逸”)

▪ 华为实践:AI 辅助研发场景,先试点 “某部件仿真”(MVP),验证成效后再推广至全产品线

三、方法落地:AI 场景全流程识别与规划(60 分钟)

3.1 阶段 1:AI 场景识别(找到 “值得做” 的场景)

▪ 步骤 1:业务痛点全面调研

▪ 调研对象:业务部门负责人、一线员工、客户(按需)

▪ 调研工具:痛点访谈提纲(含 “场景描述、痛点频率、影响范围、现有解决方案”)

▪ 华为调研案例:研发部门痛点调研,发现 “图纸审核耗时久、错误率高” 等 5 类核心痛点

▪ 步骤 2:场景初筛(排除 “不可行” 场景)

▪ 筛选标准:数据可获取(是否有足够高质量数据)、技术可实现(现有 AI 技术能否解决)、投入可控(成本是否在预算内)

▪ 工具:场景初筛 checklist(每满足 1 个标准打√,≥2 个√进入下一环节)

▪ 步骤 3:价值预判(评估 “值不值得做”)

▪ 评估维度:业务价值(降本、增效、创新)、战略价值(是否支撑核心竞争力)、落地难度(技术、组织、流程难度)

▪ 工具:场景价值 - 难度矩阵(优先选择 “高价值、低难度” 场景)

▪ 输出物:AI 场景候选清单(含场景描述、痛点、价值预判、可行性分析)

3.2 阶段 2:AI 场景规划(明确 “怎么做”)

▪ 步骤 1:优先级排序

▪ 排序方法:加权评分法(业务价值 40%、战略价值 30%、落地难度 30%,总分高者优先)

▪ 华为排序案例:将 “AI 辅助研发仿真”(总分 85)排在 “AI 客户服务”(总分 70)之前

▪ 步骤 2:资源匹配

▪ 资源类型:人力(业务、技术团队)、物力(算力、数据)、财力(预算)

▪ 规划方法:为每个场景制定资源需求表,确保优先场景资源充足

▪ 步骤 3:路线图制定

▪ 时间维度:短期(1-3 个月,试点)、中期(3-6 个月,优化)、长期(6-12 个月,规模化)

▪ 里程碑:明确每个阶段的核心任务与交付物(如短期交付 “场景试点报告”)

▪ 输出物:AI 场景规划路线图(含优先级、资源配置、时间节点、里程碑)

3.3 阶段 3:AI 场景落地(确保 “做得到”)

▪ 步骤 1:原型验证(快速试错)

▪ 核心任务:搭建最小化 AI 原型,用小批量数据测试效果

▪ 华为验证案例:AI 质检场景,先用 1000 张缺陷图片测试模型,准确率达标后再扩大数据量

▪ 步骤 2:效果评估(量化价值)

▪ 评估指标:业务指标(如 “质检效率提升率”)、技术指标(如 “模型准确率”)

▪ 评估方法:对比试点前后数据,形成效果评估报告

▪ 步骤 3:规模推广(复制成功)

▪ 推广策略:先在同类型业务部门复制,再跨部门推广

▪ 配套动作:员工培训(操作方法)、流程优化(适配 AI 场景)

▪ 输出物:场景落地报告(含验证结果、评估数据、推广计划)

四、价值创造:战略性场景识别与落地(60 分钟)

4.1 战略性 AI 场景的核心特征

▪ 特征 1:与核心竞争力强关联(如制造业的 “研发设计、生产制造” 场景,直接影响产品质量与交付效率)

▪ 特征 2:长期价值显著(不仅解决当前痛点,还能构建长期竞争壁垒,如 “AI 驱动的客户洞察” 场景)

▪ 特征 3:可规模化扩展(能从单个场景扩展到全业务链,如 “AI 供应链优化” 从 “库存管理” 扩展到 “订单、物流、生产” 全流程)

4.2 华为战略性 AI 场景识别案例

▪ 案例 1:研发领域 ——AI 辅助产品设计

▪ 识别逻辑:研发是华为核心竞争力,“设计周期长、迭代慢” 是核心痛点,AI 可通过 “仿真优化、参数推荐” 解决

▪ 落地成效:产品设计周期缩短 30%,研发成本降低 25%,新品上市速度提升 20%

▪ 案例 2:生产领域 ——AI 预测性维护

▪ 识别逻辑:生产设备停机影响交付,“故障后维修” 成本高,AI 可通过 “设备数据监测→故障预警” 提前预防

▪ 落地成效:设备故障率降低 40%,维护成本减少 35%,生产效率提升 15%

▪ 案例 3:供应链领域 ——AI 智能调度

▪ 识别逻辑:供应链是 “华为生命线”,“供需失衡、调度低效” 导致库存成本高,AI 可通过 “需求预测、智能调度” 优化

▪ 落地成效:库存周转率提升 20%,缺货率降低 18%,供应链成本减少 12%

4.3 企业战略性 AI 场景识别方法

▪ 步骤 1:梳理核心业务链(如企业可梳理 “研发→生产→装配→测试→交付” 链)

▪ 步骤 2:识别各环节核心痛点(如研发环节 “图纸审核慢”、生产环节 “零件加工精度低”)

▪ 步骤 3:评估痛点对核心竞争力的影响(影响大的痛点优先)

▪ 步骤 4:判断 AI 能否解决(结合数据、技术可行性)

▪ 步骤 5:形成战略性场景清单(按影响程度排序)

4.4 战略性场景的持续优化机制

▪ 机制 1:定期复盘(每季度 review 场景效果,是否仍支撑核心竞争力)

▪ 机制 2:技术迭代(跟踪 AI 新技术,如大模型、多模态,优化现有场景)

▪ 机制 3:业务协同(随着业务扩展,同步扩展 AI 场景边界,如从 “单产品研发 AI” 扩展到 “多产品协同研发 AI”)

五、课程总结与互动答疑(15 分钟)

5.1 核心要点回顾

▪ AI 场景识别的核心:从 “业务痛点” 出发,而非 “技术热点”

▪ 全流程方法:识别(找场景)→规划(定路线)→落地(见价值)

▪ 战略性场景是企业 AI 转型的 “关键突破口”

5.2 互动答疑

▪ 企业集团核心业务链的 AI 场景识别建议

▪ 战略性场景落地过程中的组织协同问题解答

讲师介绍 INSTRUCTOR PROFILE
李檀老师

珀菲特顾问 | 李檀老师

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讲师简介 / About the Program Leader

李檀老师 数字化转型专家 / 生成式AI应用专家

讲师资历

上海交通大学 客座教授 / 研究员

对外经济贸易大学 特邀AI顾问

国家统计局特聘AI专家

中国民营科技实业家协会专精特新专业委员会行业专家

中德(大湾区)工业互联网创新平台 副主任

西门子大湾区数字化技术赋能平台 副主任

工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员

中国工业4.0协会专家委员

中德智能制造联盟专家委员、装备制造行业召集人

中国电子商会投融资工作委员会数字化专委会委员

原华 为L5数字化转型专家 / 字节跳动资深AI专家

实践/学术背景

曾任:徐工集团 副总/首席咨询师

曾任:8年 华 为制造行业数字化军团 GTS首席专家 / 华 为大学 金牌讲师

曾:作为博世汽车部件(苏州)有限公司的工业4.0样版工厂的数字化专家,参与博世汽车电子和零部件工厂的数字孪生项目,也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务

现任:字节跳动企业解决方案事业部首席智能制造专家 / 资深AI专家

在职,豆包大模型ToB团队,行业解决方案资深专家,大制造领域首席解决方案专家,负责豆包大模型在制造领域的技术战略,负责推动生成式AI在企业的快速落地与规模化应用

企业信息化领域连续创业者(新三板上市一家,央企上市公司并购一家)

20年企业信息化、数字化工作经验

10余年IT行业工作经验,熟悉物联网、云计算、人工智能等相关新技术在智能制造领域的应用,熟悉制造企业生产管理流程及信息化方法,在制造企业信息化规划、项目管理、风险管理、品质保证、系统运维等领域有一定的理论基础和实践经验。

参与一项国家标准撰写:智能制造能力成熟度模型(GB/T 39116-2020)

参与多项省部级评定标准、政策制订:江苏省智能车间认定标准、广东省智能制造评价体系等。

参与多项央国企、上市公司的数字化转型项目评审与顶层规划:中国兵器、中国航天科工、中航直升机研究所、国机重工、徐工集团、三一集团、一汽集团、东风汽车、上汽集团、北汽福田、潍柴、美的集团等。

部分奖项

2024年 工信部 第四届智能制造创新大赛 制造业+AI赛道总决赛 创意奖 · 优秀奖 (数字工程师)

2024年 工信部 第六届工业互联网大会 新锐组 全国三等奖 (数字工程师)

2020年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 最具投资价值奖

2019年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 初创组 二等奖

2017年 深圳市 科技创新奖(掌上云工厂)

2016年 工信部 中国信息化领军人物奖

2015年 工信部 全国智能制造发展联盟“突出贡献个人”奖

部分主持或参与的数字化转型成功项目案例

军工行业:中国兵器/北车、中航直升机、中国航天、中国船舶

汽车行业:一汽、上汽、东风、长安、福田、蔚来、理想

汽车零部件行业:潍柴、延锋、立讯、敏实、中信戴卡

工程机械行业:徐工、三一、柳工、中联重科、国机重工

专用装备行业:博创注塑机、鹏鹞环保、天顺风能、重庆机电

钢铁/有色行业:首钢、南钢、攀钢、德龙钢铁、中铝、中铜

化工/制药行业:中化、恒逸石化、云南白药、扬子江药业

泛轻工行业:洽洽、尚品宅配、大东鞋业、美的、天马微电子

烟草行业:红塔、红河、上烟、玉溪、厦烟、中烟

擅长领域

行业洞察,趋势分析、生成式AI产品及应用方案设计、生成式AI项目需求与实施规划

数字化体系建设与执行标准制订、数字化转型项目顶层设计与规划

先进组织管理流程变革与管理、先进组织能力建设与人才培养等

培训风格

充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力,引发学员兴趣,引导学员进行思考,注重在项目中的互动效果,严格设计过程,注重对于结果的追踪,深得客户信赖。

培训课程 / Training courses

精品课程

通识与认知课

生成式AI与新质生产力:

▪ 1.生成式人工智能前沿与新质生产力

▪ 2.面向全员的生成式AI通识课

▪ 3.企业AI DeepSeek战略课

▪ 4.生成式AI发展前景与DeepSeek带来的新价值

▪ 5.DeepSeek 赋能 · AI 驱动与产业升级

▪ 6.DeepSeek:引爆企业降本增效的AI生产力革命

▪ 7.DeepSeek & 生成式AI:企业家的必修课 — 认知、趋势与商业变革

▪ 8.生成式AI背景下的企业管理新范式(新模式、新技术、新工具、新方法)

应用与实训课

场景应用与实操相关课程

▪ 1.生成式AI前沿趋势与DeepSeek工具概览

▪ 2.DeepSeek从入门到精通实操课

▪ 3.DeepSeek 赋能训练营:生成式AI工具通识及提示词使用技巧

▪ 4.生成式AI与未来办公:DeepSeek 助力企业办公百倍提效

▪ 5.生成式AI在研发、生产、供应链、销售、售后服务等具体业务板块中的应用

▪ 6.从数据到洞察:DeepSeek 智能问数实战

▪ 7.基于 DeepSeek企业知识库重新构建 —— 从 “文件堆灰” 到 “智能问答”

▪ 8.DeepSeek 赋能销售管理:从策略制定到客户转化,从销售预测到业绩提升

▪ 9.DeepSeek 在质量体系建设、生产质量检测与管控、质量问题管理中的应用

数字化转型与管理变革系列课程

▪ 1.企业数字化战略设计、顶层设计与项目落地规划

▪ 2.数字化人才锻造营:构建企业卓越数字战队

▪ 3.核心业务数字化攻坚:研产供销服全链赋能

▪ 4.智能设备管控升级:设备数字化与运维革新

▪ 5.绿色数字化先锋:企业双碳与能源智慧管理

▪ 6.数字化转型管理重塑:开启企业全新治理范式

▪ 7.数据驱动决策:企业数字化运营实战

▪ 8.数字营销新引擎:流量转化与品牌增长

▪ 9.数字化财务管控:资金流与成本精益管理

▪ 10.数字安全护盾:企业信息资产守护之道

▪ 11.数字化协同办公:打破企业沟通壁垒

▪ 12.全民数字素养提升:面向全员的数字化转型通识课

轻咨询及陪跑

▪ 1.数字化转型 · 评估及分析洞察类

▪ 2.数字化转型 · 战略设计及落地规划类

▪ 3.生成式AI · 应用探索及项目落地

▪ AI转型战略设计AI应用场景识别与优先级规划

▪ 面向AI转型的技术实施与数据治理咨询

▪ 面形AI的组织转型与风险管理

▪ AI项目轻量化快速落地规划服务

▪ AIGC营销素材生成模板库

▪ 部分服务过的客户

▪ 军工:中国兵器/北车、中车成都、成都沈飞集团、中航直升机、中国航天、中船工业等

▪ 汽车:一汽解放、上汽通用、东风本田、长安汽车、福田汽车、蔚来汽车、理想汽车、吉利汽车、中汽研重庆、重庆赛力斯汽车、东风越野车、一汽奥迪、中国商飞等

▪ 汽车零部件:潍柴、延锋、立讯、敏实、中信戴卡轮毂等

▪ 工程机械:徐工集团、三一重工、柳工、中联重科、国机重工、江苏长江重工等

▪ 专用装备:博创注塑机、鹏鹞环保、天顺风能、重庆机电、山东能源集团、成都机电、中国核电等

▪ 钢铁/有色:首钢、南钢、攀钢、德龙钢铁、中铝、中铜、中国黄金等

▪ 化工/制药:万华化学、恒逸石化、富海石化、龙津药业、扬子江、深圳晨光乳业、伊利集团等

▪ 轻工:洽洽、尚品宅配、大东鞋业、美的、天马微电子等

▪ 烟草:红塔烟草、红河烟草、上烟、玉溪、厦烟、中烟等

▪ 部分培训辅导客户

▪ 部分咨询与内训研修班

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

部分服务客户

军工行业:中国兵器/北车、中航直升机、中国航天、中国船舶

汽车行业:一汽、上汽、东风、长安、福田、蔚来、理想

汽车零部件行业:潍柴、延锋、立讯、敏实、中信戴卡

工程机械行业:徐工、三一、柳工、中联重科、国机重工

专用装备行业:博创注塑机、鹏鹞环保、天顺风能、重庆机电

钢铁/有色行业:首钢、南钢、攀钢、德龙钢铁、中铝、中铜

化工/制药行业:中化、恒逸石化、云南白药、扬子江药业

泛轻工行业:洽洽、尚品宅配、大东鞋业、美的、天马微电子

烟草行业:红塔、红河、上烟、玉溪、厦烟、中烟

服务流程 Service Procedure

提交需求

明确内训需求与课程方向

沟通诊断

了解岗位、学员与业务痛点

项目调研

调研实际场景与学习目标

方案设计

定制课程内容与实操安排

达成共识

确认培训方案与实施细节

项目实施

讲师授课与现场实操

持续跟踪

跟进学习应用与问题反馈

效果评估

评估培训成果与落地效果

关于珀菲特顾问 ABOUT PERFECT CONSULTANT

我们是谁 Who We Are

珀菲特顾问成立于2011年,是一家专业为企业提供一体化解决方案的知识供应商。我们紧跟AI技术发展趋势,整合AI实战讲师资源,为企业提供从AI认知到落地的全链条赋能培训解决方案。

Founded in 2011, PERFECT CONSULTANT is a knowledge supplier specializing in integrated enterprise solutions. We closely follow AI technology trends and integrate practical AI instructor resources to provide full-chain empowerment from AI awareness to implementation.

我们做什么 What We Do

承接组织绩效提升与人才学习发展业务,覆盖企业内训、公开课、在线学习和项目咨询四大板块,并将AI赋能内容融入不同业务与岗位场景。

We support organizational performance improvement and talent learning development across enterprise internal training, public courses, online learning and project consulting, embedding AI empowerment into business and role-specific scenarios.

服务对象 Our Clients

服务世界500强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业及行业代表性企业,客户包括微软、Intel、阿里巴巴、腾讯、华为、三星、丰田等知名科技与制造企业。

We serve Fortune 500 companies, joint ventures, state-owned enterprises, fast-growing private companies and industry leaders, including Microsoft, Intel, Alibaba, Tencent, Huawei, Samsung, Toyota and other leading technology and manufacturing enterprises.

公司数据 Company at a Glance

2011 成立年份Founded
6000+ 服务企业Enterprise Clients
60万+ 累计学员Total Learners
2000+ 签约&特邀讲师Signed & Guest Instructors
300+ AI热门课题AI Courses
1500+ 现有公开课Public Courses
20000+ 现有内训课Internal Courses
20+ 覆盖城市Cities Covered
线下业务 OFFLINE BUSINESS

公开课

覆盖AI赋能与领导力、通用管理、人力资源、精益智造及个人效能等方向,为不同岗位提供实战课程。

企业内训

围绕组织绩效与人才发展定制培训方案,可将AI办公、智能体、AI研发与数字化供应链等内容嵌入业务场景。

项目咨询

提供人才梯队、智能制造与AI转型咨询,通过案例驱动、工具实操和模板交付推动方案落地。

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