课程分类： DS赋能运用
课程目标：
受益一：建立AI大模型部署的完整决策框架
受益二：掌握安全与成本平衡的部署策略
受益三：设计符合企业特性的技术架构
受益四：构建AI应用落地的组织保障体系
受益五：预判AI部署的未来发展趋势
课程对象：企业中高层管理者、数字化转型负责人、AI项目团队成员、日常岗位业务人员等；
课程时间：1天(6小时）
单元 | 大纲 | 内容 |
单元一 | 以DEEPSEEK为代表的AI大模型本地部署的战略价值 | 1. 部署DEEPSEEK等AI大模型必要性分析 1.1）数据主权：核心数据不出域 1.2）响应效能：毫秒级实时响应 1.3）合规要求：满足等保2.0三级标准 2. 成本效益模型 2.1）初期投入：硬件+软件（DEEPSEEK企业版） 2.2）长期收益：某央企3年ROI达320%的实证 案例：某能源集团通过本地部署避免数据外泄风险 讨论课题：您的企业是否具备本地部署条件？ |
单元二 | AI等大模型选型的关键决策 | 1. 技术路线对比 1.1）指令模型：规则驱动型（如传统文心一言等） 1.2）推理模型：DEEPSEEK的因果推理能力 2. 开源闭源选择 2.1）开源优势：可定制知识图谱 2.2）闭源优势：某金融集团724小时技术支持 3. 选型评估矩阵 3.1）性能指标：千亿token推理成本 3.2）适配能力：行业专属模型微调 案例：某汽车集团选择DEEPSEEK实现研发效率倍增 讨论课题：如何构建选型评估体系？ |
单元三 | 部署方案设计实战 | 1. 云端部署方案 1.1）适用场景：非敏感数据预处理 1.2）成本模型：某电商企业API调用成本分析 2. 本地部署方案 2.1）硬件配置：国产算力集群搭建指南 2.2）网络架构：某银行双活容灾方案 3. 混合部署策略 3.1）数据分级：核心数据本地+通用能力云端 案例：某制造企业混合部署节省40%成本 讨论课题：设计您的部署架构图 |
单元四 | 技术栈构建方法论 | 1. 基础设施层 1.1）国产GPU选型：寒武纪vs燧原 1.2）分布式存储：Ceph集群搭建 2. 平台中间件 2.1）容器编排：Kubernetes高可用方案 2.2）服务网格：Istio流量管理 3. 安全体系 3.1）数据加密：国密算法应用 3.2）访问控制：RBAC+ABAC双模 案例：某金融机构技术栈建设实践 讨论课题：如何设计技术演进路线？ |
单元五 | 价值实现路径设计 | 1. 场景价值挖掘 1.1）流程重构：某银行信贷审批从7天→2小时 1.2）智能决策：DEEPSEEK辅助战略规划 2. 效果评估体系 2.1）技术指标：QPS、响应延迟 2.2）业务指标：某物流企业成本下降23% 3. 持续优化机制 3.1）模型迭代：在线学习框架 案例：某零售企业通过场景创新年增收1.2亿 讨论课题：设计您的价值评估模型 |
单元六 | AI部署内部应用推广 | 1. 应用推广策略 1.1）试点选择：高风险高价值场景 1.2）推广路径：某央企"三步走"经验 2. 能力建设 2.1）人才梯队：AI训练师培养体系 2.2）知识管理：某集团AI知识库建设 3. 文化转型 3.1）激励机制：创新积分制度 案例：某能源企业全员AI赋能计划 讨论课题：如何设计变革管理方案？ |
单元七 | AI部署未来趋势 | 1. 技术演进方向 1.1）模型轻量化：10B参数级边缘计算 1.2）多模态融合：某制造企业视觉+语言应用 2. 商业创新 2.1）服务模式：某设备商预测性维护服务 2.2）生态构建：行业大模型联盟 3. 战略规划 3.1）能力建设：三年技术路线图 案例：某车企AI战略实现弯道超车 讨论课题：规划您的AI发展蓝图 |
