課程分類： DS賦能運用
課程目標：
1. 理解DEEPSEEK與傳統AI的本質差異，掌握“指令模型”與“推理模型”的落地價值
2. 預判AI對崗位、流程、組織的具體影響，制定部門應對策略
3. 設計企業數字員工降本增效方案，明確AI替代與輔助的邊界
4. 評估本地化部署的可行性，平衡安全需求與成本投入
5. 發現商業模式創新機會，規劃AI驅動的第二增長曲線
6. 洞察AI對社會經濟的顛覆性變革，提前布局未來賽道
課程對象：產品中心、運營中心、技術中心、管理中心等企業中高層管理者
課程時間：1天 (6小時）
單元 | 大綱 | 內容 |
單元一 | DEEPSEEK憑什么顛覆傳統AI？ | 1. 指令模型 vs. 推理模型 vs. 未來模型 1.1）指令模型：像“聽話的員工”，只能執行明確指令 1.2）推理模型：像“行業專家”，能分析復雜問題 1.3）未來模型：像“主動思考的助手”，能提醒用戶、提出問題 2. 開源模型 vs. 閉源模型 2.1）開源模型：低成本、可定制，適合中小企業 2.2）閉源模型：高精度、強支持，適合大型企業 3. DEEPSEEK的邊界能力 3.1）能做什么：自然語言處理、多模態交互、復雜決策支持 3.2）不能做什么：需要人類情感共鳴的場景、完全自主的創造性工作、涉及倫理和道德的主觀判斷 案例：某制造企業用DEEPSEEK優化生產線，但無法替代高級工程師的創新能力 討論課題：你所在部門哪些工作適合DEEPSEEK？哪些不適合？ |
單元二 | AI如何重塑工作崗位？ | 1. 崗位優化方向 1.1）重復性工作：AI替代（如質檢、客服） 1.2）創造性工作：AI輔助（如設計、策劃） 2. 新興崗位機會 2.1）AI訓練師：優化模型性能 2.2）AI倫理師：確保AI應用合規 3. 人機協作新模式 3.1）AI完成初稿，人工審核 3.2）AI提供決策建議，人工最終決策 案例：某車企用DEEPSEEK優化生產線，同時設立“AI訓練師”崗位 討論課題：如何設計“AI+員工”的協作流程？ |
單元三 | 企業流程的AI化重構 | 1. 流程壓縮 1.1）AI自動處理標準化流程（如審批、報銷） 1.2）案例：某銀行信貸審批從7天→2小時 2. 跨部門協同 2.1）AI打通市場部與供應鏈（需求預測+庫存優化） 2.2）案例：某零售企業用DEEPSEEK優化庫存管理 3. 組織扁平化 3.1）AI中臺替代中層管理 3.2）案例：某集團用AI中臺連接戰略層與執行層 案例：某制造企業用DEEPSEEK優化生產流程，效率提升30% 討論課題：用DEEPSEEK優化你所在部門的核心流程 |
單元四 | 數字員工如何真正降本增效？ | 1. 數字員工的四大應用禁區與機會區 1.1）禁區：需要人類情感共鳴的場景 1.2）機會區：標準化、高頻、低情感需求的場景 2. 數字員工設計三步法 2.1）業務流程切片 2.2）AI能力匹配 2.3）人機權責劃分 案例：某保險公司用數字員工替代80%的保單處理人力 討論課題：設計一個數字員工試點方案 |
單元五 | 企業最關心的DEEPSEEK大模型數據安全落地 | 1. 為什么現在能低成本部署？ 1.1）硬件成本下降（國產GPU價格5年下降80%） 1.2）軟件成本降低（開源框架普及） 2. 安全與成本的平衡術 2.1）核心數據本地化+通用能力云端調用 2.2）行業聯盟共建私有模型 3. 避坑指南 3.1）盲目追求100%本地化的風險 3.2）忽視員工使用習慣的后果 案例：某地區銀行聯合共建私有模型，成本降低50% 討論課題：你企業的哪些數據必須本地化？哪些可云端處理？ |
單元六 | AI驅動的商業模式裂變 | 1. 硬件企業的逆襲機會 1.1）案例：智能家電企業將DEEPSEEK輕量化模型植入設備 2. 服務業的場景革命 2.1）案例：酒店用DEEPSEEK+機器人實現“無人化服務” 3. TO B企業的增長飛輪 3.1）案例：工業設備商通過DEEPSEEK提供“故障預測訂閱服務” 案例：某快遞企業用DEEPSEEK優化物流路線，成本降低20% 討論課題：如果給你的產品裝上AI大腦，能創造什么新商業模式？ |
單元七 | AI如何重塑未來經濟？ | 1. 產業升級 1.1）低空經濟：DEEPSEEK無人機自動規劃物流航線 1.2）現代農業：AI精準控制灌溉 2. 社會生活 2.1）家庭保姆：AI管家統籌智能設備 2.2）老齡化應對：AI護工監測老人異常行為 3. 就業結構 3.1）危險工種消失：礦工→遠程操控AI機器人 3.2）新職業誕生：AI倫理師、人機協作培訓師 案例：某快遞企業試點DEEPSEEK無人機物流，效率提升30% 討論課題：你所在的行業，5年后會被AI改造成什么樣？ |
