課程分類： DS賦能運用
課程目標：
受益一：建立AI大模型部署的完整決策框架
受益二：掌握安全與成本平衡的部署策略
受益三：設計符合企業特性的技術架構
受益四：構建AI應用落地的組織保障體系
受益五：預判AI部署的未來發展趨勢
課程對象：企業中高層管理者、數字化轉型負責人、AI項目團隊成員、日常崗位業務人員等；
課程時間：1天(6小時）
單元 | 大綱 | 內容 |
單元一 | 以DEEPSEEK為代表的AI大模型本地部署的戰略價值 | 1. 部署DEEPSEEK等AI大模型必要性分析 1.1）數據主權：核心數據不出域 1.2）響應效能：毫秒級實時響應 1.3）合規要求：滿足等保2.0三級標準 2. 成本效益模型 2.1）初期投入：硬件+軟件（DEEPSEEK企業版） 2.2）長期收益：某央企3年ROI達320%的實證 案例：某能源集團通過本地部署避免數據外泄風險 討論課題：您的企業是否具備本地部署條件？ |
單元二 | AI等大模型選型的關鍵決策 | 1. 技術路線對比 1.1）指令模型：規則驅動型（如傳統文心一言等） 1.2）推理模型：DEEPSEEK的因果推理能力 2. 開源閉源選擇 2.1）開源優勢：可定制知識圖譜 2.2）閉源優勢：某金融集團724小時技術支持 3. 選型評估矩陣 3.1）性能指標：千億token推理成本 3.2）適配能力：行業專屬模型微調 案例：某汽車集團選擇DEEPSEEK實現研發效率倍增 討論課題：如何構建選型評估體系？ |
單元三 | 部署方案設計實戰 | 1. 云端部署方案 1.1）適用場景：非敏感數據預處理 1.2）成本模型：某電商企業API調用成本分析 2. 本地部署方案 2.1）硬件配置：國產算力集群搭建指南 2.2）網絡架構：某銀行雙活容災方案 3. 混合部署策略 3.1）數據分級：核心數據本地+通用能力云端 案例：某制造企業混合部署節省40%成本 討論課題：設計您的部署架構圖 |
單元四 | 技術棧構建方法論 | 1. 基礎設施層 1.1）國產GPU選型：寒武紀vs燧原 1.2）分布式存儲：Ceph集群搭建 2. 平臺中間件 2.1）容器編排：Kubernetes高可用方案 2.2）服務網格：Istio流量管理 3. 安全體系 3.1）數據加密：國密算法應用 3.2）訪問控制：RBAC+ABAC雙模 案例：某金融機構技術棧建設實踐 討論課題：如何設計技術演進路線？ |
單元五 | 價值實現路徑設計 | 1. 場景價值挖掘 1.1）流程重構：某銀行信貸審批從7天→2小時 1.2）智能決策：DEEPSEEK輔助戰略規劃 2. 效果評估體系 2.1）技術指標：QPS、響應延遲 2.2）業務指標：某物流企業成本下降23% 3. 持續優化機制 3.1）模型迭代：在線學習框架 案例：某零售企業通過場景創新年增收1.2億 討論課題：設計您的價值評估模型 |
單元六 | AI部署內部應用推廣 | 1. 應用推廣策略 1.1）試點選擇：高風險高價值場景 1.2）推廣路徑：某央企"三步走"經驗 2. 能力建設 2.1）人才梯隊：AI訓練師培養體系 2.2）知識管理：某集團AI知識庫建設 3. 文化轉型 3.1）激勵機制：創新積分制度 案例：某能源企業全員AI賦能計劃 討論課題：如何設計變革管理方案？ |
單元七 | AI部署未來趨勢 | 1. 技術演進方向 1.1）模型輕量化：10B參數級邊緣計算 1.2）多模態融合：某制造企業視覺+語言應用 2. 商業創新 2.1）服務模式：某設備商預測性維護服務 2.2）生態構建：行業大模型聯盟 3. 戰略規劃 3.1）能力建設：三年技術路線圖 案例：某車企AI戰略實現彎道超車 討論課題：規劃您的AI發展藍圖 |
