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課程背景：

本課程聚焦AI效率革命的本質(zhì)邏輯，通過政企場景實戰(zhàn)案例，幫助企業(yè)員工掌握精準定義問題邊界的能力，在文檔、表格、圖像三大高頻場景中，運用智能體輔助決策規(guī)避低價值消耗。學員將在3天內(nèi)構建“目標-工具-風控”三角能力模型，實現(xiàn)80%日常工作的可持續(xù)精準提效，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從技術應用層向戰(zhàn)略價值層躍遷。

本課程采用國內(nèi)最強的大模型系列產(chǎn)品：DeepSeek-R1,豆包，KIMI，清華智譜，秘塔AI等，并且確保全免費，不限量的使用。

課程收益：

重構資源投入結構，驅(qū)動降本增效新范式?：掌握AI大模型自動化處理文檔、表格和圖像，顯著減少手工操作時間和出錯率，從而提升整體辦公效率和降低相關運營成本

培育人機協(xié)同智能，激活組織創(chuàng)新動能：掌握AI大模型的應用技巧后，將大幅提升其技術能力，促進企業(yè)在技術應用上的創(chuàng)新與發(fā)展。

解構低效流程壁壘，構建敏捷協(xié)作生態(tài)：利用AI大模型優(yōu)化和簡化各項辦公流程，提升各部門之間的協(xié)作效率，推動更高效的團隊合作。

植入可持續(xù)提效基因，量化業(yè)務成果轉(zhuǎn)化：學成后可直接應用于實際工作，滿足企業(yè)日常辦公需求

課程對象：

企業(yè)中高層管理人員；行政、秘書、文職等辦公室工作人員；技術支持與研發(fā)團隊成員；有意提升辦公效率的員工

課程方式：

講授式（至少2場“AI技能大PK”）+實戰(zhàn)演練：（【示范】-【講解】-【實踐】-【反饋】-【深化】的5步法）+案例研討

課程大綱

第一部分：雙輪驅(qū)動——AI技術認知筑基與國產(chǎn)化實踐躍遷

第一講：AI認知筑基——技術原理與國產(chǎn)化實踐

一、技術變革與效率革命

1. “AI四要素”框架：算法、算力、數(shù)據(jù)、場景

2. “保安四問”交互原理：是誰？找誰？干啥？填表！

二、開啟AI大門：AI大模型的工作原理

1. AI大模型的基本工作機制

核心：如何通過大規(guī)模預訓練和微調(diào)來生成自然語言文本？

2. 常見辦公場景中的3大應用

1）客戶服務：自動回復機器人

2）內(nèi)容生成：自動翻譯，報告生成

3）數(shù)據(jù)分析：圖表制作，數(shù)據(jù)透視

互動示范：學員親自體驗AI大模型的對話能力和應用效果，加深技術原理的理解

三、國產(chǎn)化替代路徑

——DeepSeek的全解析

1. 發(fā)展路徑分析

2. 技術內(nèi)核

3. DeepSeek與Chatgpt的PK戰(zhàn)

4. DeepSeek的底層邏輯與應用實例

DeepSeek-R1技術解析：MoE,數(shù)據(jù)標注，數(shù)據(jù)蒸餾

要點：大模型能力邊界實證（能做什么？ vs 不能做什么？）

第二講：剛需場景突破——文檔×數(shù)據(jù)×會議智能革命

一、AI大模型的潛力

1. 大信息量

——超大數(shù)據(jù)（數(shù)百萬行）及超大文件（30MB）以上的文件處理注意事項

2. 高質(zhì)量內(nèi)容

——高敏感內(nèi)容（政策性文件、法律性文件、醫(yī)療健康等）的處理注意事項

3. 提升工作效率

——AHT概念（Average Handling Time）及人工效率的提升測算方式

二、AI大模型的能力邊界

1. 復雜上下文（背景）情境下的局限性，規(guī)避和優(yōu)化方式

2. 高精度內(nèi)容時的局限性，規(guī)避和優(yōu)化方式

3. 場景匯總：Deepseek版本下的應用能力邊界

場景應用：有效規(guī)避AI大模型的局限性

——法律場景：法律條款解讀的演示以及根因分析

——醫(yī)療顧問：醫(yī)療咨詢演示以及根因分析

三、AI辦公革命三大核心戰(zhàn)場

核心戰(zhàn)場一：智能文檔處理（IPO鏈條升級→智能體）

技術：報告自動化2.0

1. 政務公文規(guī)范生成（公文寫作模塊）

——IPO原則

1）數(shù)據(jù)投喂=“內(nèi)力輸送”

2）Prompt工程=“招式組合”

跨模態(tài)內(nèi)容生成

2. 自媒體爆款文案

案例：AI寫作營

3. 政務匯報PPT智能生成

操作：PPT自動化

核心戰(zhàn)場二：數(shù)據(jù)智能決策（雙方法論融合）

——四步法升級版

1. 取數(shù)

2. 建模

3. 分析

4. 決策

行業(yè)沙盤演練：

1）金融：信貸風險模型（互聯(lián)網(wǎng)銀行案例）

2）政務：大屏看板制作案例分析（DataV+災普Demo）

3）運營商：用戶流失模型（決策樹算法+業(yè)務理解）

核心戰(zhàn)場三：會議協(xié)作體系重構

——智能會議中樞

1. 實時轉(zhuǎn)錄技術（tts） × 應急指揮平臺架構（橫向到邊，縱向到底）

2. 會后行動項自動分配

第二部分：八層AI辦工心法——從基礎操作到辦公助理

場景一：文檔處理

第一層：報告自動生成

工作痛點：手工生成報告費時費力，容易因人為疏忽導致錯誤1. AI大模型生成格式規(guī)范報告的3個先決條件

1）提取和組織數(shù)據(jù)的：結構化清洗+維度拆解

2）內(nèi)容邏輯結構設定：金字塔原理應用+行業(yè)模版植入

3）設置對應格式

工具：Deepseek-R1

2. AI大模型生成格式規(guī)格報告的4個步驟

步驟一：數(shù)據(jù)投喂：批量導入、動態(tài)抓取、非結構化處理

步驟二：設置核心場景的Prompt提示詞——場景化模版庫、變量引擎、風格控制器

工具：《AI報告提示詞寶典V3.0》含200+場景模板

步驟三：手動優(yōu)化與細節(jié)調(diào)整

a邏輯校準三原則：數(shù)據(jù)→結論的因果鏈完整、避免絕對化表述、關鍵指標雙重校驗

b視覺優(yōu)化：圖表色彩符合CI規(guī)范、重點數(shù)據(jù)添加熒光標記

步驟四：合規(guī)風控與交付——敏感信息過濾、版本留痕、格式輸出

3. 10個職場常見應用場景與實踐

1）通用日常運營類

——工作日報/周報/月報、年度工作總結與計劃報告、會議紀要/會議總結/學習心得、產(chǎn)品需求說明

案例：某電商運營團隊自動化日報

練習：輸入昨日銷售數(shù)據(jù)，生成含「異常指標紅標」「改進建議」的簡報（限200字）

工具：DeepSeek日報模板 + Excel插件

2）信息傳遞與決策支持類

——市場調(diào)研/用戶調(diào)研報、項目可行性分析報告、商業(yè)計劃書

案例：新能源汽車用戶畫像：10萬+問卷數(shù)據(jù)聚類生成4類人群標簽

練習：清洗問卷數(shù)據(jù) → 輸出人群特征雷達圖+購買動機詞云

工具：Python庫 + Tableau

3）問題分析與改進類

——事故/問題分析報告、財務報表分析/審計報告、行業(yè)戰(zhàn)略分析報告

案例：工廠設備故障根因追：運維日志自動生成故障樹，關聯(lián)備件庫存預警

練習：輸入報警日志 → 輸出「因果鏈圖」+「預防措施檢查表」

工具：根因分析儀（本地部署版）

第二層：文檔摘要提煉

工作痛點：閱讀長文檔耗時，易錯過關鍵信息

1. 應用場景

1）核心內(nèi)容理解

技術挑戰(zhàn)：跨章節(jié)語義連貫性處理

2）會議紀要精煉

技術挑戰(zhàn)：口語轉(zhuǎn)書面語的邏輯重構

3）學習筆記生成

技術挑戰(zhàn)：概念實體關系抽取

4）錄音稿摘要

技術挑戰(zhàn)：多模態(tài)信息融合（語音+文本）

5）二次創(chuàng)作深化

技術挑戰(zhàn)：風格遷移與信息密度控制

2. 文檔中提取關鍵摘要

1）通過AI大模型提煉重要信息

a技術路徑：分層抽取策略

首層：基于TextRank算法抽取核心句（保留原文）

二層：基于Seq2Seq模型生成抽象摘要（重構語言）

三層：關鍵實體增強（人名/機構名/數(shù)據(jù)）高亮標注

b長文檔處理方案

2）通過AI大模型提高閱讀效率

a效率提升杠桿：信息壓縮率控制、交互式摘要導航、可信度驗證機制

b自動標注數(shù)據(jù)來源頁

c矛盾檢測

學習實踐：結構化提示詞設計（含效果驗證）

基礎工具：DeepSeek-R1

增強工具1-音頻處理：訊飛聽見API（中英粵語支持）

增強工具2-格式輸出：Markdown/PPT/知識圖譜（適配WPS/騰訊文檔）

增強工具3-合規(guī)檢查：敏感詞實時過濾（自定義金融/醫(yī)療黑名單）

第三層：自動做PPT

工作痛點：制作PPT常面臨時間壓力大?（緊急匯報占比62%）、內(nèi)容組織碎片化?（平均耗時4.2小時/份）、信息檢索低效?（37%時間用于資料搜集）三重挑戰(zhàn)

1. 應用場景與智能解決方案

1）工作總結：數(shù)據(jù)分散、成果量化難

工具鏈：DeepSeek-R1自動提取業(yè)務系統(tǒng)日志 → 生成「關鍵指標看板」+「問題根因樹」

2）企業(yè)介紹：品牌一致性難保障

工具鏈：Kimi+企業(yè)庫自動匹配：主色（潘通2945C）+字體（思源黑體）→ 全網(wǎng)搜索競品案例智能排雷

3）技能培訓：知識點枯燥、轉(zhuǎn)化率低

工具鏈：輸入課程音頻→DeepSeek生成「互動題庫」+「情景模擬動畫腳本」→ Kimi插入3D模型演示區(qū)

4）產(chǎn)品介紹：技術參數(shù)與客戶痛點脫節(jié)

工具鏈：爬蟲抓取電商評論→ Gamma生成「客戶需求熱力圖」→ 動態(tài)匹配產(chǎn)品功能頁

2. 生產(chǎn)PPT的2個路徑

路徑1：投喂文檔→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調(diào)整

案例：基于《Q3用戶反饋報告.docx》生成PPT大綱

Kimi優(yōu)化點：啟用「智能避坑」功能，自動過濾敏感詞（如“絕對領先”）

路徑2：全網(wǎng)搜索→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調(diào)整

實戰(zhàn)案例：制作《新能源汽車出海策略PPT》

課堂練習：銷冠實戰(zhàn)沙盤(工具參考：deepseek+kimi)

場景二：數(shù)據(jù)與會議

第四層：數(shù)據(jù)分析

工作痛點：數(shù)據(jù)輸入和校驗繁瑣易出錯

局關鍵：通過AI自動化預處理+ 人機協(xié)同決策化解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)流程瓶頸

1. 基于數(shù)據(jù)分析四步法，AI與人的共同協(xié)作

第一步：取數(shù)–多源異構數(shù)據(jù)智能整合

核心操作：多源抓取+異構治理

第二步：建模–動態(tài)多維業(yè)務模型構建

維度建模：AI輔助優(yōu)化

1）自動檢測數(shù)據(jù)孤島（如缺失的供應鏈數(shù)據(jù)）

2）推薦關聯(lián)字段（如“促銷活動”關聯(lián)“客單價波動”）

第三步：分析–智能診斷與根因定位

1）描述性分析：自動生成關鍵指標卡

2）關聯(lián)性分析：Apriori算法挖掘菜品組合

3）預測性分析：LSTM預測未來3天客流量

第四步：決策–人機協(xié)同策略生成

協(xié)作流程：AI生成備選策略+管理者校準決策

案例：某企業(yè)特定物品采購量分析

2. 數(shù)據(jù)分析過程

1）源數(shù)據(jù)理解（AI減負80%人工校驗）：多源異構、多維建模、分析方法

2）分析需求落地（人機協(xié)作閉環(huán)）：業(yè)務理解、算法選擇、迭代驗證、業(yè)務校準

現(xiàn)場演練：連鎖餐廳運營分析沙盤

成果交付：《xxx店鋪運營優(yōu)化方案》

第五層：數(shù)據(jù)圖表

工作痛點：管理層需直觀圖表分析季度業(yè)績，但傳統(tǒng)制圖面臨三重瓶頸。

第一步：取數(shù)——指定數(shù)據(jù)區(qū)域、字段

工具支持：DeepSeek-R1數(shù)據(jù)清洗插件（支持正則表達式過濾）

第二步：定圖——確定想圖表類型

1）業(yè)績對比：簇狀柱形圖+數(shù)據(jù)標簽

2）趨勢預測：雙Y軸折線圖（實績+預測線）

3）結構占比：旭日圖（分層占比）

創(chuàng)新功能：語義轉(zhuǎn)圖表、圖表糾錯

第三步：輸出——圖表、數(shù)據(jù)大屏，可視化

工具：多類型圖表操作指令

課堂練習：季度業(yè)績數(shù)據(jù)分析與圖表生成

成果產(chǎn)出：掌握使用AI大模型分析季度業(yè)績數(shù)據(jù)，生成包括柱狀圖、折線圖等在內(nèi)的多種圖表，學習如何直觀展示數(shù)據(jù)分析結果

第六層：會議信息

方式一：實時記錄會議信息

場景1：專業(yè)會議記錄 – 全鏈路自動化

案例分析：某科技公司使用后，決議事項追溯效率提升80%?，會議時長縮短35%

場景2：專屬同傳–低延遲跨語言協(xié)作

突破性能力：語言無感切換、行業(yè)術語庫綁定、聲紋情緒分析

工具鏈：通義聽悟（實時翻譯）+ 騰訊同傳（術語優(yōu)化）

場景3：培訓學習助手 – 知識萃取引擎

核心功能：智能打點標記、知識圖譜生成、隨堂測驗生成

方式二：上傳音視頻文件生成

場景1：音頻智能轉(zhuǎn)寫–非結構化治理

創(chuàng)新處理：多人重疊發(fā)言、背景噪音干擾、方言識別

場景2：視頻結構化解析–多模態(tài)理解

解析：技術架構

場景3：專業(yè)翻譯–合規(guī)級本地化

案例分析：企業(yè)級方案——術語庫預載、風格控制器、安全審計

學習實戰(zhàn)：豆包AI工具鏈實戰(zhàn)

場景三：圖像處理場景

第七層：圖像文字識別

工作痛點：紙質(zhì)文檔識別既耗時又容易出錯，影響工作效率

1. 圖像文字識別的5大常見應用場景

1）圖片內(nèi)容識別

技術方案：OCR（EasyOCR）+ 版面分析（LayoutLMv3）+ 語義修正（GPT-4o）

2）PDF智能解析

技術方案：PDF拆頁（PyMuPDF）→ 矢量文本優(yōu)先提取 → 圖像兜底（Tesseract 5.0）

3）打印文稿自適應處理

技術方案：固定模板匹配（OpenCV）+ 動態(tài)版面分割（UNet）

4）復雜圖文關鍵信息抽取

技術方案：圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）+ 關鍵信息抽?。↘IE）

5）視覺-語言端到端推理

技術方案：VLPM（Qwen-VL）+ 多模態(tài)理解 → 生成結構化描述

2. 技術原理與智能躍遷

1）光學字符識別（OCR）：從掃描到語義

2）計算機視覺（CV）：機器之眼的認知革命

3）AI大模型：圖像文字編輯的智能躍遷

課堂練習：使用AI大模型處理掃描某企業(yè)文檔中的文字

成果產(chǎn)出：掌握將各類實體文件轉(zhuǎn)換為可編輯的文字文件，使用AI大模型進行識別和編輯，確保內(nèi)容準確無誤。（每人經(jīng)驗分享）

第八層：AI繪畫與圖片處理

——圖像提示詞結構的四維黃金公式

1. 主體定義——精準錨定核心元素

創(chuàng)新方案：動態(tài)綁定、跨模態(tài)聯(lián)想

2. 細節(jié)&背景——增強敘事真實感

工具：細節(jié)庫

3. 風格/媒介/藝術家——風格代碼化

工具：風格速查表

4. 參數(shù)——生成控制論

工具：關鍵參數(shù)組合

課程總結、回顧與展望

冰老師

冰洋老師 數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)專家

中英文雙語授課

技術基礎：科班出身&專業(yè)認證

北京航空航天大學-軟件工程（大數(shù)據(jù)方向）碩士

工信部AI智能體工程師

工信部信創(chuàng)高級系統(tǒng)架構師

中興接入網(wǎng)高級講師認證

微軟Azure云專家認證

騰訊TCA和TCP認證

華為5個方向售前專家級認證

能力塑造：大企專業(yè)技術支持

曾任：華為技術服務有限公司 | 售后技術支持（接入網(wǎng)）

曾任：騰云憶想（騰訊云）科技有限公司 | 售前架構師

曾任：北京智訊天成科技公司 | 售前技術支持（大數(shù)據(jù)）

曾任：北京泰策科技（東方通）有限公司 | 高級產(chǎn)品經(jīng)理

實踐產(chǎn)出：國家級標桿項目攻堅

1）政務：曾構建國家級【政務云災普沙盤系統(tǒng)】與【政務應急行業(yè)產(chǎn)品矩陣】，累計促成數(shù)千萬金額訂單簽約與中標；

2）金融：曾參于某國有商業(yè)銀行信創(chuàng)項目改造，并完成整體高并發(fā)訪問架構設計。同時參于某互聯(lián)網(wǎng)銀行智能運維項目，將銀行150多套系統(tǒng)進行詳細規(guī)劃設計，完成業(yè)務運維初期規(guī)劃，為未來智能運維實踐打下基礎；

3）高校：參于多家國內(nèi)重點高校的大數(shù)據(jù)及人工智能，校企共建項目規(guī)劃設計，繪制相應總體架構文件，引入BAT及相關產(chǎn)品在教育行業(yè)的有效落地與教育實踐；

沉淀賦能：知識沉淀&行業(yè)影響

1）發(fā)表《基于知識圖譜的應急決策型》獲國際大數(shù)據(jù)會議優(yōu)秀論文；

2）參于制定應急部省兩級數(shù)據(jù)治理總體規(guī)劃，打通“橫向到邊，縱向到底”五維數(shù)據(jù)管道

3）曾任華為ICT大賽華北區(qū)評委，帶隊獲全國技術對抗賽金獎，培養(yǎng)金牌講師3名；

4）搭建“高校-企業(yè)”聯(lián)合實訓平臺，指導北郵/北交大學生完成5G前傳網(wǎng)絡設計論文12篇，其中3篇獲IEEE通信會議優(yōu)秀論文；

擅長領域：AI應用、AI智能體、國企信創(chuàng)、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)思維、人工智能、大數(shù)據(jù)……

冰洋老師擁有華為、中興、騰訊多年大數(shù)據(jù)與AI、智慧政務-應急、數(shù)據(jù)中臺項目經(jīng)驗，服務政企、銀行、運營商客戶，具備良好的關鍵路徑拆解和項目推動能力，可獨立進行數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)劃設計，完成項目全程管理，擅長從技術架構到商業(yè)價值的轉(zhuǎn)化，是“技術里懂業(yè)務，業(yè)務里懂技術”的優(yōu)秀數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)專家

實戰(zhàn)經(jīng)驗：

千萬級項目方案輸出：頭部企業(yè)級復雜數(shù)字化方案架構與落地

具備主導超大型、高復雜度數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目全生命周期的頂層架構能力與實戰(zhàn)落地經(jīng)驗，在政企、金融、通信等關鍵領域均有深度實踐：

01-某央企直屬企業(yè)信創(chuàng)高并發(fā)解決方案（百萬級）：總體擴容方案，架構設計；

02-某省應急信息化總體項目（千萬級）：項目預算拆分，功能及軟硬件架構拆解分配；

03-數(shù)夢工場科技投標方案（百萬級）：數(shù)據(jù)治理項目總規(guī)設計方案；

04-某省智慧校園項目（千萬級）：四大模塊規(guī)劃校企業(yè)合作的人工智能項目落地；

政務/高校/大企技術保障：高并發(fā)復雜數(shù)字化系統(tǒng)穩(wěn)定保障與效能優(yōu)化：

擁有保障大規(guī)模數(shù)字化基礎設施（網(wǎng)絡、云、數(shù)據(jù)中心）超高可用性與性能優(yōu)化的卓越技術功底及應急處置能力，并能系統(tǒng)性提升運維效率：

01-復雜系統(tǒng)穩(wěn)定保障

參與【全國兩會期間WLAN網(wǎng)絡穩(wěn)定運行保障】，完成日均10TB流量監(jiān)控及異常流量預警，支撐零重大事故目標達成；

參與【清華百年校慶話務保障】，快速定位UA5000設備主備切換故障，通過抓包分析優(yōu)化信令流程，故障恢復時效縮短60%；

主導【智聯(lián)招聘語音業(yè)務瞬斷故障排查】，通過協(xié)議分析定位核心網(wǎng)信令異常，實現(xiàn)4小時恢復服務，客戶滿意度達100%；

02-商業(yè)驅(qū)動的數(shù)字化架構設計

設計【省級應急管理平臺架構】，拆解過億預算模塊，騰訊云產(chǎn)品占比達85%；

構建【政務云災備沙盤系統(tǒng)】，演示3次即促成千萬級訂單簽約；

打造【“林火預警-災普管理”產(chǎn)品矩陣】，中標冬奧森林防火項目，千萬級項目；

開發(fā)【行業(yè)級Demo工廠】，年產(chǎn)出演示系統(tǒng)47套，客戶轉(zhuǎn)化率提升35%；

技術賦能培訓：方法論與工具化驅(qū)動的數(shù)字化能力沉淀與規(guī)模化賦能

→善于將前沿技術實踐與復雜項目經(jīng)驗，提煉為可復制可推廣的方法論體系、標準化工具及高效培訓范式，實現(xiàn)知識資產(chǎn)沉淀與團隊能力躍遷，推動行業(yè)最佳實踐落地：

01-為華為編制《接入網(wǎng)典型故障處理手冊》，在華為SUPPORT平臺發(fā)布，下載量超5000次；開發(fā)《WLAN網(wǎng)絡健康度評估模型》應用于全國30+省級運營商網(wǎng)絡優(yōu)化，故障率下降40%；

02-主導中國移動/聯(lián)通/電信省級分公司技術賦能，覆蓋GPON/10G PON全場景運維（年均培訓200+人次），輸出《光網(wǎng)城市組網(wǎng)規(guī)范》等5套標準化課件，客戶認證通過率提升至95%；設計“理論-沙盤-實戰(zhàn)”三階培訓模式，完成全國30+地市三網(wǎng)融合項目技術宣貫，方案落地效率提升40%；

03-為中軟信息編制《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣白皮書》被集團采納為標案模板，2022年復用率達70%；開發(fā)解決方案“一指禪”知識庫，沉淀327個場景案例，售前效率提升40%；

04-為石油/鐵路行業(yè)定制《工業(yè)級組網(wǎng)方案設計》課程，結合華為NE40E/中興ZXONE設備特性開發(fā)故障模擬沙盤，助力客戶技術團隊故障處理時效縮短50%。

部分項目/授課經(jīng)驗：

部分項目落地

序號項目名稱項目內(nèi)容成果

1高并發(fā)項目-信創(chuàng)項目

（某國有大銀行）滿足客戶側從原有100并發(fā)的業(yè)務需求向300并發(fā)的目標實現(xiàn)，并預留出后期擴容至500并發(fā)的預留容量，主導輸出合理擴容方案，繪制數(shù)據(jù)架構圖，同時制定相關報價策略主導200+萬的二期項目總架構，項目順利落地，為該行信創(chuàng)項目打下基礎

2大數(shù)據(jù)運維-運維項目

（某互聯(lián)網(wǎng)銀行）為改變多系統(tǒng)第三方開發(fā)運維的現(xiàn)狀，需要對全部100+系統(tǒng)進行性能測試并優(yōu)化，實行POC 實施部署，同時結合實際業(yè)務痛點給出運維建議客戶側整個部門開始使用公司產(chǎn)品做為運維必備工具，銀行150多套系統(tǒng)的運維監(jiān)控落地，開創(chuàng)了全國智能運維的銀行先例

3智某慧政務：智慧應急相關項目（政務數(shù)字化轉(zhuǎn)型）參與部省兩級數(shù)據(jù)表治理任務書編制，整合入輸出相關方案以及科羅迪執(zhí)行的技術架構及業(yè)務架構，從技術角度指出相關信息流的流向及輔助支撐工作完成某應急指揮信息平臺項目，千萬級項目

4數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)中臺相關項目

（某政務數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目）前期對接客戶需要，引導確認數(shù)據(jù)側的具體功能要求，并依超相關數(shù)據(jù)安全要求輸出相關產(chǎn)品能力，打造行業(yè)產(chǎn)品矩陣完成應急部省級數(shù)據(jù)治理總體規(guī)劃的編制工作與相關數(shù)據(jù)治理項目招投標工作，入圍兩個省級數(shù)據(jù)治理項目，并輸出應急行業(yè)產(chǎn)品矩陣

5某政務應急-災害風險普查Demo項目（政務產(chǎn)品打造）為相應國家應急部減災司關于全國第一次災害風險普查，需通過信息化手段開發(fā)相關Demo平臺；負責將相關業(yè)務理解轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品可定制開發(fā)的相關模塊，并梳理相災普重點，展示最終成效輸出地市級平臺災普信息化統(tǒng)計工具，方便一線人員操作及相關信息匯總

部分授課案例

序號企業(yè)課題名稱期數(shù)

3華為《故障定位七步法》《協(xié)議深度解析》12期

4移動/聯(lián)通/電信《GPON/10G PON全場景運維》10期

1河北聯(lián)通《三網(wǎng)融合——PON網(wǎng)絡技術落地實踐》8期

2北京移動《PON技術在全程全網(wǎng)模式下的發(fā)展與展望》1期

5北京某部委《DeepSeek的發(fā)展趨勢及賦能應用》1期

6自媒體《AI寫作實訓練營》1期

主講課程：

《央國企信創(chuàng)攻堅：數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表實戰(zhàn)與自主可控路徑》

《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)訓練營——從數(shù)據(jù)分析到業(yè)務決策》

《數(shù)據(jù)治理體系構建——從合規(guī)入表到價值釋放》

《AI智能體工程：從對話工具到自主任務執(zhí)行》

《AI驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型：破局與重塑之路》

《AI辦公效率提升實戰(zhàn)》

授課風格：

★ 授課風格注重實戰(zhàn)，通過將技術原理與實際生活中的例子相結合，使學員更易理解與掌握

★ 課程中穿插幽默故事（大多出自武俠小說），增加趣味性

★ 注重互動引導和啟發(fā)式教學，在實驗環(huán)節(jié)不拘泥于教材，靈活調(diào)整，幫助學員內(nèi)化知識

★ 可承接定制課程或?qū)ｍ椪n程，滿足企業(yè)需求

部分服務客戶：

中國移動、中國電信、中國聯(lián)通、中國廣電、中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設銀行、中關村銀行、國家應急管理部、省應急廳、天津濱海新區(qū)政務、張家口崇禮應急局、多所985/211高校……

部分客戶評價：

冰洋老師的課程相當干貨。從最經(jīng)典的保安四問開始講解。帶我們了解AI提示詞怎么講才能夠讓AI更好進行理解。這也讓我們簡介了解了AI寫作的基礎。同時，針對AI提示詞。冰洋老師還通過4個要點進行提問。

——某司 運營部負責人 張總

當然，學會使用AI寫作還不夠，更重要的是要學會如何優(yōu)化它生成的內(nèi)容。冰洋老師慷慨地分享了三個步驟，讓我能夠輕松地提升AI作品的質(zhì)量。這三個步驟既簡單又實用，真的是讓我受益匪淺。最后，當老師講到“AI+日媒體”變現(xiàn)更合理時，我的眼睛都亮了!原來，AI寫作不僅能幫我作出高質(zhì)量的內(nèi)容，還能助我在自媒體領域?qū)嵰娮儸F(xiàn)，比如在公眾號，小紅書等的變現(xiàn)，這簡直就是錦上添花啊！

——某自媒體創(chuàng)業(yè)達人 張總

冰洋老師的課程非常落地，實踐經(jīng)驗豐富。同時又能夠從一些日常故事中去講解技術，在學習的過程中不單單能夠加深理解，也能夠?qū)θ蘸蟮倪\維工作有了很大幫助。從冰洋老師的一個個武俠故事中，更加能夠理解產(chǎn)品的特性與技術原理。

——某省運營商 運維部負責人 劉總

冰洋老師《DeepSeek發(fā)展趨勢及賦能應用》課程內(nèi)容前沿且實用，緊扣行業(yè)脈搏，案例豐富詳實。教學設計邏輯清晰，環(huán)節(jié)緊湊，有效引導學員理解與參與互動。授課風格深入淺出，表達生動形象，富有感染力，充分調(diào)動了學習熱情。整體課程價值高，學員收獲顯著。

——某部委 李總

老師的《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)訓練營》課程內(nèi)容設計精煉實用，緊扣“從分析到?jīng)Q策”目標，案例真實且工具講解到位。教學設計邏輯清晰，層層遞進，結合大量實操練習確保技能掌握。授課風格生動細致，講解深入淺出，互動性強，有效激發(fā)學員思考與參與熱情，大家的反響很熱烈。

——某銀行 支部負責人 王總

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