1. 技术与方法论融合需求

制造企业核心管理者既需要明确 Deepseek 等生成式 AI 的技术价值，又亟需系统方法论指导落地，单纯的技术讲解或孤立的方法论都无法满足需求；多数企业尝试 AI 落地时存在 “工具与方法脱节” 问题 - 懂 Deepseek 技术但缺乏落地框架，或有转型意愿但不知如何用 AI 工具承接；需要 “技术特性 + 方法论支撑” 的一体化解决方案，让 Deepseek 的应用的能精准匹配企业数字化转型目标。

2. 技术认知深化需求

管理者对生成式 AI 的认知多停留在通用场景，对 Deepseek 工业适配特性（如抗干扰、低延迟、数据适配）了解不足；混淆 “技术可能性” 与 “工业落地可行性”，难以判断哪些场景适合 Deepseek 应用；需要系统掌握 Deepseek 技术基础、工业适配逻辑，建立 “技术边界清晰、应用场景明确” 的正确认知。

3. 落地路径实操需求

企业缺乏 “从 AI 选型到规模化应用” 的标准化路径，试点场景选择盲目、数据准备混乱、推广节奏失控；渴望 “可复用的落地流程”，尤其是结合头部企业方法论的实操步骤；需要明确 “Deepseek 落地三步走” 的具体任务、判断标准，以及华为数字化转型方法论在各环节的适配应用。

4. 数据支撑体系需求

Deepseek 落地对工业数据的 “质量、标准化、完整性” 要求高，但制造企业普遍存在数据孤岛、格式不统一、标签缺失等问题；管理者知道数据重要，但缺乏 “适配 Deepseek 的数据治理方案”，不清楚如何按 AI 需求构建数据体系；需要以华为数据治理方法论为指导，制定针对性的数据准备方案，确保 AI 模型能 “喂饱、喂好”。

5. 场景精准识别需求

制造企业业务环节复杂，难以精准筛选出 “高价值、易落地、数据足” 的 Deepseek 适配场景；现有场景选择多依赖经验，缺乏科学评估框架；需要结合华为方法论的场景识别逻辑，建立 “业务痛点 - 数据支撑 - 技术适配” 的三维场景评估体系，提升场景选择的成功率。

1. 技术认知：系统掌握 Deepseek 工业大模型的技术基础、预训练逻辑与工业适配特性，明确其与通用大模型的核心差异，清晰界定技术应用边界。

2. 场景适配：能结合企业业务，运用科学评估框架识别 3-5 个 Deepseek 高价值应用场景，具备场景优先级排序与可行性分析能力。

3. 方法融合：熟练运用华为数字化转型方法论（“1+2+3” 框架、数据治理 “5 统一”）指导 Deepseek 落地，掌握 “顶层设计 - 数据治理 - 场景落地” 的全流程方法。

4. 路径落地：精通 Deepseek “试点 - 验证 - 推广” 落地三步走策略，能制定含资源配置、时间节点、效果评估的完整落地计划，具备风险预判与应对能力。

5. 成果输出：结合企业实际，产出 “场景适配清单”“数据治理方案”“落地三步走计划” 3 类可直接复用的成果，能独立推动 Deepseek 小规模试点落地。

第一天：技术认知与落地路径奠基

上午（9:00-12:00）

核心主题 1：课程导入与制造业 AI 转型趋势洞察

• 关键内容：

² 课程定位与核心逻辑：明确 “Deepseek 技术 + 华为方法论” 双驱动的课程定位，说明与第二门 “研发实战课” 的系列衔接关系，确立 “技术 - 场景 - 落地 - 方法” 的学习路径。

² 制造业高质量数字化转型核心诉求：政策（双碳、智能制造 2025）与市场竞争双重压力下的转型痛点；生成式 AI 对制造业转型的颠覆性价值；当前 AI 落地普遍存在的 “技术与业务脱节、方法缺失” 问题。

² 课程学习产出与规则：混合编组要求（确保每组含多角色）；核心产出物（场景适配清单、数据治理方案、落地三步走计划）；小组互评 + 讲师点评的考核机制。

² 行业趋势案例：某头部制造企业用 “Deepseek + 系统方法论” 实现转型的成功案例（核心成果：降本 18%、效率提升 22%），引出 “技术 + 方法论” 融合的重要性。

• 授课方式：讲师讲授（40 分钟）+ 行业趋势视频解析（15 分钟）+ 小组破冰与规则确认（30 分钟）+ 疑问解答（15 分钟）

核心主题 2：以 Deepseek 为代表的生成式 AI 技术基础与工业适配特性

• 关键内容：

² 生成式 AI 技术核心原理：大模型预训练与微调的基本逻辑；生成式 AI 与传统 AI 的差异（数据依赖、应用场景、落地效率）；以 Deepseek 为代表的工业大模型技术优势。

² Deepseek 工业大模型技术细节：预训练数据构成（工业语料、设备数值数据、生产图像数据的融合训练）；针对制造业的技术优化（低延迟推理、抗干扰算法、安全合规设计）；与通用大模型的工业场景适配差异（如更侧重设备故障诊断、生产参数预测等专业场景）。

² Deepseek 工业适配核心特性：数据兼容性（适配 MES/ERP 等工业系统数据格式）；环境适应性（支持边缘计算部署，满足车间网络条件）；功能适配性（文本分析、数值预测、流程优化等工业核心功能）。

² 技术 Demo 演示：Deepseek 工业版 API 调用流程；核心功能实操演示（如输入设备运行数据，生成故障诊断报告；输入生产计划，优化调度方案）；测试环境账号介绍与操作注意事项。

• 授课方式：讲师讲授（60 分钟）+ 技术 Demo 演示（30 分钟）+ 小组提问互动（15 分钟）+ 讲师答疑（15 分钟）

下午（14:00-17:30）

核心主题 3：生成式 AI 的核心应用场景与案例拆解（制造业聚焦）

• 关键内容：

² 场景分类与核心价值：按制造业业务模块划分（生产运营、设备管理、供应链协同、质量管控）；每个场景的核心痛点与 Deepseek 赋能逻辑（如设备管理：故障预警→Deepseek 基于运行数据预测故障）。

² 典型案例深度拆解（每个案例含 “技术应用 + 方法论伏笔”）：

n 生产运营场景：某汽车零部件企业用 Deepseek 优化生产调度，结合 “数据驱动决策” 方法论，交付周期缩短 25%；核心步骤：数据采集→模型训练→调度方案生成→效果评估。

n 设备管理场景：某重工企业用 Deepseek 实现预测性维护，借鉴 “全流程闭环” 思路，故障停机时间减少 40%；核心步骤：设备数据标准化→模型微调→故障预测→维护计划生成。

n 供应链场景：某电子制造企业用 Deepseek 优化库存管理，运用 “场景优先级排序” 方法，库存成本降低 18%；核心步骤：需求数据整合→预测模型训练→库存参数优化→动态调整。

² 场景识别核心原则：业务痛点强度（是否为企业核心瓶颈）；数据充足度（是否有足够历史数据支撑模型）；技术适配性（Deepseek 功能是否匹配场景需求）；投入产出比（短期能否看到量化效果）。

² 小组初步场景识别：结合自身企业业务，初步筛选 2-3 个潜在适配场景，说明筛选依据。

• 授课方式：讲师讲授（45 分钟）+ 案例拆解（45 分钟）+ 小组讨论（30 分钟）+ 分享点评（15 分钟）

核心主题 4：生成式 AI 落地 “三步走” 策略与华为方法论引入

• 关键内容：

² 落地 “三步走” 核心逻辑：从 “试点验证” 到 “规模化推广” 的渐进式路径，避免盲目投入；每一步的核心目标与衔接关系（试点打样→验证优化→复制推广）。

² 第一步：试点场景启动（1-2 个月）；核心任务：场景最终确认（基于初步筛选优化）；数据初步准备（按基础标准采集整理）；Deepseek 模型适配（API 调用或小样本微调）；输出物：试点场景落地计划书。

² 第二步：小范围验证优化（1 个月）；核心任务：模型效果测试（对比实际业务数据与模型输出）；流程适配调整（优化 AI 与现有业务流程的衔接）；数据质量迭代（补充缺失数据、修正异常值）；输出物：验证报告与优化方案。

² 第三步：规模化推广（3-6 个月）；核心任务：跨场景复制（将试点经验推广至其他场景）；系统集成（与工业系统对接）；组织赋能（员工培训与激励）；输出物：推广计划与效果评估报告。

² 华为方法论的核心支撑作用：引出 “落地需要系统方法论指导”，华为数字化转型方法论（“1+2+3” 框架、数据治理 “5 统一”）为 “三步走” 提供顶层设计、数据保障、组织支撑，确保每一步走稳走实。

• 授课方式：讲师讲授（60 分钟）+ 路径图拆解（20 分钟）+ 小组讨论（30 分钟）+ 讲师点评（20 分钟）

第二天：华为方法论指导下的生成式 AI 落地深化

上午（9:00-12:00）

核心主题 5：华为方法论指导下的生成式 AI 落地方法 - 顶层设计

• 关键内容：

² 华为数字化转型 “1+2+3” 框架与 Deepseek 落地的适配逻辑：以 “业务增长” 为核心目标（Deepseek 落地需对齐降本、增效、提质目标）；双支柱支撑（数据治理保障 Deepseek 数据需求，组织变革打破部门壁垒）；三大闭环确保落地效果（规划 - 执行 - 复盘）。

² 顶层设计核心步骤（华为 “规划闭环” 实践）：

n 目标对齐：将 Deepseek 落地目标与企业数字化转型战略绑定（如 “用 Deepseek 优化生产调度，支撑‘交付周期缩短 15%’的转型目标”）；

n 范围界定：明确落地的场景边界、部门边界、时间边界（避免无限扩大范围）；

n 资源配置：测算人力（技术、业务、管理团队）、资金（工具采购、算力投入）、技术（测试环境、系统接口）资源需求；

n 组织架构：建立专项项目组（含高管、部门经理、车间负责人、技术人员），明确权责分工。

² 顶层设计输出物：Deepseek 落地顶层规划方案（含目标、范围、资源、组织、时间轴）。

² 案例：某制造企业用华为 “1+2+3” 框架制定 Deepseek 落地顶层设计，避免了 “盲目推广导致的资源浪费”。

• 授课方式：讲师讲授（70 分钟）+ 方法论拆解（30 分钟）+ 小组实战演练（20 分钟）+ 讲师点评（10 分钟）

• 实战演练设计：

² 任务：每组结合自身企业，用华为 “1+2+3” 框架，制定 Deepseek 落地顶层设计的核心框架（明确目标、双支柱支撑点、三大闭环流程）。

² 引导话术：“Deepseek 落地的核心目标如何与企业战略对齐？数据治理需要优先解决什么问题？组织变革中各部门的权责如何划分？”

² 产出：每组提交 1 份 “顶层设计核心框架表”。

核心主题 6：华为方法论指导下的生成式 AI 落地方法 - 数据治理与场景识别深化

• 关键内容：

² 数据治理：华为 “5 统一” 原则支撑 Deepseek 数据需求：

n 统一标准：工业数据分类编码（适配 Deepseek 训练数据格式，如设备数据按 “设备编号 - 运行参数 - 时间戳” 编码）；数据采集标准（明确采集频率、精度，满足模型训练需求）；

n 统一口径：核心指标定义统一（如 “生产效率” 计算逻辑，确保模型输入输出数据口径一致）；

n 统一存储：工业数据湖建设（按 Deepseek 数据读取需求，设计存储结构，支持快速调用）；

n 统一分析与应用：数据预处理流程（清洗、脱敏、标签化），确保数据 “可用、可信”，直接支撑 Deepseek 模型训练与推理。

² 场景识别深化：基于华为 “以业务为中心” 的思路，建立三维评估框架：

n 业务维度：痛点强度（是否影响核心业务指标）、战略匹配度（是否符合转型方向）；

n 数据维度：数据充足度（历史数据量）、数据质量（完整性、准确性）；

n 技术维度：Deepseek 功能适配性、落地难度（是否需要大规模改造）。

² 场景优先级排序方法：采用 “加权评分法”，按维度权重打分，筛选 TOP1-2 个试点场景；案例：某企业用三维框架筛选出 “设备预测性维护” 为优先试点场景。

• 授课方式：讲师讲授（60 分钟）+ 工具演示（20 分钟，数据治理工具操作）+ 小组实战演练（30 分钟）+ 讲师点评（10 分钟）

• 实战演练设计：

² 任务：每组用三维评估框架，对第一天初步筛选的场景进行打分排序，确定 1 个核心试点场景；同时制定该场景的数据治理初步方案（聚焦华为 “5 统一” 中的标准、口径、存储）。

² 引导话术：“该场景的业务痛点是否有量化数据支撑？现有数据是否满足 Deepseek 的格式要求？统一口径时需要协调哪些部门？”

² 产出：每组提交 1 份 “场景优先级评分表”+“数据治理子方案”。

下午（14:00-17:30）

核心主题 7：沙盘推演 - 华为方法论指导下的 Deepseek 落地全流程模拟

• 关键内容：

² 沙盘推演背景：模拟某制造企业（与学员行业匹配）计划落地 Deepseek，需完成 “场景识别→顶层设计→数据治理→试点启动” 全流程模拟，以华为方法论为指导。

² 推演核心任务：

n 场景识别：用三维框架确定试点场景；

n 顶层设计：用华为 “1+2+3” 框架制定规划；

n 数据治理：按 “5 统一” 原则设计数据方案；

n 试点启动：制定第一步落地计划（数据采集、模型适配、责任分工）。

² 跨角色协同要求：高管负责目标对齐与资源审批；部门经理负责流程设计与跨部门协调；车间负责人负责场景痛点确认与现场数据采集；技术人员负责模型适配咨询。

² 评估标准：场景选择是否精准；顶层设计是否符合华为框架；数据治理是否支撑 Deepseek 需求；试点计划是否可落地。

• 授课方式：推演规则讲解（15 分钟）+ 小组沙盘推演（90 分钟）+ 各组方案展示（30 分钟）+ 讲师综合点评（25 分钟）

核心主题 8：生成式 AI 落地风险管控与实战成果梳理

• 关键内容：

² 核心风险识别与应对（结合华为 “复盘闭环” 思路）：

n 数据风险：数据质量低→用华为数据治理 “5 统一” 建立数据校验机制；数据隐私泄露→采用脱敏技术 + 权限管理；

n 技术风险：模型精度不足→增加微调数据量 + 优化参数，结合华为 “小步快跑、快速迭代” 思路；适配性差→前期充分调研场景需求，小范围测试；

n 组织风险：员工抵触→分层培训（管理层讲价值、操作层讲方法）+ 激励机制（试点成功奖励）；跨部门协同不畅→按华为 “权责清晰” 原则明确分工；

n 商业风险：ROI 低→设定阶段性评估节点，用华为 “复盘闭环” 及时调整方向。

² ROI 评估方法：结合华为 “价值导向” 思路，量化指标（成本降低率、效率提升率、质量合格率）+ 定性指标（市场响应速度、创新能力）；分阶段评估（试点期、推广期）。

² 小组成果汇总与优化：各组提交 “场景适配清单”“数据治理方案”“落地三步走计划”“顶层设计框架” 4 类成果；讲师提炼共性问题，给出针对性优化建议。

² 后续落地支持：课程资料包（PPT、案例库、方案模板、数据治理工具手册）；Deepseek 试用账号申请；学员交流群建立；定制化咨询服务介绍（针对有深度需求的企业）。

• 授课方式：讲师讲授（40 分钟）+ 风险案例复盘（20 分钟）+ 成果提交与点评（40 分钟）+ 后续支持说明（20 分钟）