认知与示范
先理解能力边界，再用岗位任务演示方法。
人才培养
以岗位需求组织学习，让员工掌握方法，也让企业留下可复用的成果。
适合不同团队的培养方式
岗位工作坊
员工带着脱敏材料动手，讲师逐步指导与复核。
业务共创营
业务骨干、内训师和技术同事一起梳理知识与工具。
FDE项目实训
沿需求、上下文、应用、评测与交付推进真实任务。
课程体系
| 培养对象 | 课程组合 | 实践成果 | 进一步了解 |
|---|---|---|---|
| 管理层与项目负责人 | AI认知与转型判断 场景识别、投入边界、需求优先级与推进分工。 | 形成一张场景优先级表 | 查看课程方向 ↗ |
| 全员与职能岗位 | AI办公与数据应用 文档、表格、演示、信息整理与输出复核。 | 完成本岗位的工作样例 | 查看课程方向 ↗ |
| 业务骨干与内训师 | 知识库与智能体应用 资料整理、提示设计、业务规则、工作流与人工审核。 | 形成岗位Skill或助手原型 | 查看课程方向 ↗ |
| 研发与技术团队 | AI全栈与应用工程 AI辅助编程、接口、数据处理、应用开发与测试。 | 形成可验证的功能模块 | 查看课程方向 ↗ |
| 数据与运营人员 | AI数据分析 数据清洗、分析表达、可视化与口径核对。 | 完成有依据的分析报告 | 查看课程方向 ↗ |
| 实施与产品团队 | FDE工程交付与AIoT专题 上下文工程、工具编排、评测、部署；硬件项目按需加入端云接口与设备验证。 | 形成原型、测试与交接材料 | 查看课程方向 ↗ |
这里展示课程体系，不堆叠全部课程。具体模块、学时与实操材料在需求诊断后配置；AIoT内容按硬件项目需要选配。
学习平台支持
- 01
课前诊断
了解岗位、基础与业务材料，形成分层路线。
- 02
课中实训
讲解、演示、平台练习与团队共创同步推进。
- 03
课后支持
课程回看、AI答疑、复习与学习反馈持续衔接。
- 04
成果评价
核对任务、展示作品、复盘薄弱环节。
- 05
证书与交付
按项目条件衔接评价证书或结业记录；移交约定资产。
企业共创与 FDE 实训
- 01
从企业问题选题
提供真实问题或脱敏任务，由业务负责人说明流程、痛点和验收要求。
- 02
边学习，边沉淀
学员整理资料、构建知识与 Skill，讲师和工程人员指导方案与工具实践。
- 03
用产物说明能力
演示应用、核对样例、解释设计与限制，形成个人和团队的学习成果。
- 04
带回业务继续使用
移交知识、方法、试用工具和使用说明，为后续上线与运营留下基础。
行业实训示例
技能赛事与能力评价
AI原生竞赛平台：从智能体作答到多维评测
- 面对的问题
- AI竞赛需要同时组织智能体作答、代码与SQL任务执行、作品提交及结果复核，传统题库难以承接完整流程。
- 形成的成果
- 智能体任务考核 · 代码与SQL执行评测 · 赛事与成绩管理
企业知识与专业服务
企业知识协作：让项目经验进入下一次交付
- 面对的问题
- 文档、沟通和AI会话分散，经验难积累，任务交接缺少共同上下文。
- 形成的成果
- 长期记忆资产 · 人机协作空间 · 知识采纳流程
文旅文创
文旅互动产品：把园区内容带进实体终端
- 面对的问题
- 景区有内容，游客却难发现；运营方希望用实体产品承载持续互动。
- 形成的成果
- 硬件产品支持、产品方案与合作资源对接；围绕园区知识和交互开展共创。
消费电子
端侧Agent OS：让设备从对话走向任务执行
- 面对的问题
- 模型能回答，但设备动作、上下文和长期使用体验没有连成完整链路。
- 形成的成果
- Android实机验证；AI Service、模型路由、Memory、RAG与ToolGate工程链路。
继续选择培养路径
从一个真实问题，开始。
说说你的行业、团队，以及希望改善的工作。