AI 的能力边界与场景评估
一、 AI 能力边界认知重构
01
大模型的发展现状与趋势
02
汽车行业AI应用的四大范式（预测、优化、分类、 生成）
03
机器学习、深度学习、大模型的核心能力差异
04
以OpenAI为主线了解大模型演进路径及发展现状
05
当前大模型在企业的落地现状与背后的原因
06
以史为鉴：新技术是如何提升生产力的
07
AI组织的从0-1的变革中组织的变化
二、AI跨领域人才沟通的 "统一语言" 构建
08
四类人才的认知差异分析
09
AI沟通的 GAP 模型的实际应用
10
Goal 对齐：用业务指标定义 AI 目标
11
Process 透明：建立可视化决策链路
12
AI 场景落地需求对接流程
三、制造业AI 场景适用性诊断方法
13
AI落地场景评估的五维模型
14
数据成熟度（是否有高质量标注数据）
15
决策复杂度（是否可结构化
16
容错阈值（错误成本高低）
17
创新需求（是否需要突破性解决方案）
18
法规约束（是否存在政策限制）
19
典型场景诊断案例
四、人机协作决策机制的设计
20
决策分工黄金法则
21
AI 擅长：模式识别、大规模数据处理、实时优化
22
人类擅长：价值判断、创造性思维、复杂博弈
23
双轨验证机制（AI建议 + 人工复核）
24
异常检测与熔断机制（案例：某车企 AI 采购系统异常处理）