《AI人工智能发展趋势与军工企业智能化应用》
课程大纲
同济大学 王洪伟教授、副院长
课程目标：本课程旨在为军工科研单位业务骨干与管理层开启人工智能认知之门。通过讲解AI基础概念、剖析军工行业的AI应用案例，并辅以易上手的工具实操，激发学员对AI与自身业务结合点的思考，为后续的AI技术落地与业务创新奠定认知基础和实践灵感。
学员对象：军工科研单位及企业管理者
课程时长：6小时（1天） 地点：桂林市
模块一： AI大模型的技术底座
1、核心目标：厘清生成式AI与大模型的技术逻辑，建立科学的AI认知。
2、主要内容：
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判别式AI（小模型）vs. 生成式AI（大模型）
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大语言模型 (LLM) 的演进：追踪从早期模型到 DeepSeek、OpenAI o3 等***模型的突破及专业基准表现。
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大模型核心机制：深入浅出解释 Transformer 架构、注意力机制，以及通过“文字接龙”（自监督学习）进行预训练和指令微调的过程。
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多模态能力显示：演示文生图（装备概念设计三维建模）、文生视频（装备操作教学片）、多模态数字人（军事训练智能教官）等前沿应用。
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行业专属大模型：介绍同济大学研发的“CivilGPT”及设计类模型，探讨军工垂直领域大模型的构建可能性与价值。
模块二：智能体 (AI Agent)：从“大脑”到“执行”
1、核心目标：了解智能体的架构，认知AI如何从辅助对话走向自主任务执行。
2、主要内容：
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大语言模型在制造业应用中的困境：结合国际知名调研机构针对全球市场的统计信息，让学员理解大语言模型的局限性。
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为什么需要Agent：Agent是大模型的 “手” 和 “眼”，具备自主感知环境、规划任务、调用工具（装备数据监测系统、战场地理信息系统、后勤保障系统、情报数据接口）的能力。
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Agent系统四要素：规划 (Planning)、记忆 (Memory)、工具 (Tools)、行动 (Action)。
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军工及相关行业案例借鉴：
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相关行业案例介绍2-3个（给军工行业以启发，然后引申至以下军工领域）
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作战指挥与决策：战场智能指挥Agent，自动融合多源情报、生成战术方案、辅助指挥官进行快速决策，缩短OODA（观察-判断-决策-行动）循环。
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装备智能运维：装备健康管理Agent，基于传感器数据自主开展状态评估、预测性维护（PHM）、预警故障并生成维修建议（如战机发动机健康管理系统）。
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情报分析与处理：情报分析Agent，自动处理海量卫星图像、雷达信号、通信截获等非结构化数据，识别威胁目标并生成情报摘要。
模块三：军工及相关行业AI应用案例剖析
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核心目标：通过行业内外案例，让学员感受AI在军工企业及相关业务场景的价值，激发场景联想。
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主要内容：
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专题一：智能研发与生产制造
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案例：生成式AI加速装备设计。介绍AI如何用于新型武器外形设计、复杂系统（如导弹制导）模拟测试，将设计周期从数月缩短至数周（如中国航发某厂压气机叶片设计案例）
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案例：智能生产线与质量控制。介绍基于AI视觉的自动质检系统、工艺参数智能优化，如何提升产品良品率（某科研院所发动机壳体加工案例）
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专题二：军事大模型辅助决策
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案例：介绍如渊亭科技“天机·军事大模型”等平台，如何在强敌研究、作战指挥、模拟训练等多个军事场景中实现应用；
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介绍RAG（检索增强生成）与知识库技术，演示腾讯IMA平台的使用技巧。
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专题三：综合管理与知识服务
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智能科研办公与知识管理。介绍基于大模型的智能报告生成系统（如航天科技某院所将测试报告生成时间从56小时压缩至10小时）、智能科研问答助手（如中电科某研究所工程师问题解决时效提升68%）。
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案例：企业级AI应用平台。介简要绍如Palantir、Anduril等开发系统如何整合数据、模型与业务流程，为军事决策和行动提供一体化支持，并探讨国内对标企业（如科思科技、中科星图）的实践。
模四：AI实用工具与平台体验
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核心目标：向学员演示几类核心AI工具，理解其能力边界。
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主要内容：
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第一类：智能对话与内容生成工具
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体验与讲解：演示如何向ChatGPT、DeepSeek、文心一言等通用大模型提出清晰需求（Prompt工程基础），完成一份简单的装备测试报告大纲、一份技术调研摘要或一个作战想定描述。
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关键点：强调“把问题描述清楚”的重要性，避免“尬聊”。介绍思维链（CoT）和联网搜索、文件上传等实用功能。
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第二类：低代码AI应用搭建平台
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概念讲解：介绍如Coze、Dify等低代码平台，如何让业务人员无需编程即可快速搭建内部知识问答机器人、装备操作规程查询助手、项目流程自动化助手。
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案例演示：展示一个基于内部知识库（如技术手册、历史故障库）的 “装备维护智能问答助手” 或 “型号研制规范查询向导” 的简易构建过程。
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第三类：垂直领域与专业工具
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介绍： 简要介绍面向企业的AI Agent开发平台，如何支持从客服、销售到复杂业务流程的智能化改造。介绍并演示Cursor等AI编程辅助工具，特别是MCP调用功能。结合腾讯IMA平台，实现企业的本地知识管理。最后，介绍小龙虾（OpenClaw）基本原理，以及应用实践演示。
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军工行业工具展望：结合知识库，介绍军工生成式AI应用如何解决“自然语言查询装备数据”、“智能生成工艺方案”、“辅助战法创新”等场景，并探讨面临的数据安全、模型幻觉、标准缺失等挑战与应对策略
个人介绍
同济大学经济与管理学院副院长、教授、博士生导师。从事商务智能领域的教学科研工作。上海大数据联合创新实验室校方负责人主任，信息系统学会中国分会常务理事，管理科学与工程学会“全国***博士论文”指导老师。进修于哈佛大学商学院、亚利桑那大学、香港理工大学。主持国家自然科学基金项目5项，参与国家社科重大项目和重点项目，出版专著6部，教材4部，在DSS、I&M、JOB、JBR、《管理世界》、《管理科学学报》及IS领域顶会ICIS等发表论文百余篇。践行理论联系实际，相关建议由《哈佛商业评论》《财联社》《央视财经》《腾讯教育》《解放日报》《山东卫视》等媒体发表，被上海市委相关部门采纳。获得福建省社会科学***成果奖，获上海市教学成果一等奖，国家级一流本科课程负责人。此外，20余部管理案例入选《中国管理案例共享中心案例库》、《中国专业学位教学案例库》、《中国工商管理国际案例库》。2024年，被腾讯新闻评选为“2024年度商科教育卓越管理人物”。
邀请嘉宾演讲电话：13811229543 李助理（工作日8:30-18:00，仅限演讲其他勿扰）
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