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课程介绍
随着大模型技术的迅猛发展，全球各行业正迎来深刻变革。从个性化数字伴侣到智能化企业管理，从自动化研发到具身智能与空间计算，大模型技术正在快速渗透并重塑各个领域的运作方式。本课程旨在全面覆盖 AI 大模型在 CIO、CTO 线产品视角下的深度应用，系统讲解如何在软件研发管理中提升效能，以及如何 驱动 ToB 和 ToC 产品线的创新与产业化。通过贯穿全程的综合案例、技术解析和实战环节，学员将掌握 AI 大模型的核心能力、产品落地全流程及商业化策略，推动自身业务的创新与发展。
课程收益
1. 理解 AI 大模型的核心能力，掌握模型的多模态融合与技术架构。
2. 掌握 从研发到商业化的完整流程，包括应用开发、用户体验优化与产品推广。
3. 提升 AI技术产品化与商业化的实践能力，应对技术落地和产业化的挑战。
课程大纲
模块一：CIO线AI大模型驱动的软件研发管理与效能提升-对内产品线
目标：理解如何通过 AI 提升研发效能，推动产品迭代提速，优化团队协作。
1. 研发流程的智能化转型
· 痛点解析：剖析软件开发生命周期中的瓶颈问题，例如需求传递中的“失真”、任务分配不均导致的瓶颈等。
· AI 能力匹配：分析 AI 在需求管理、进度预测和测试优化中的实际应用价值。
2. 研发效能提升的应用场景
· 基于大模型的需求分析与系统设计：如何用生成式 AI 快速从模糊需求中生成可落地的技术方案。
· TDD是更适合大模型驱动的自动化代码生成实践：如何通过智能化自动化工具实现代码质量提升。
· 智能体驱动的工程平台：讲述智能代理如何减少繁琐的任务切换，提高项目进度。
3. 案例分析
· 剖析 “AI程序员”类产品的应用流程和商业化影响。
· 路径：从传统研发模式到自动化研发平台的规划方法，AI自动化评级方法与软件工程自动化设计。
模块二：CTO线 ToC产品线AI驱动的消费级产品设计与开发-对外产品线
目标：创意到落地链条，探索如何通过 AI 打造爆款消费级产品。
1. AI 搜索类产品
· 技术进化：从关键词搜索到语义理解的技术演变。重点分析这些技术如何满足消费者对精准信息的需求。
· 动态交互案例：结合 Perplexity AI 和 New Bing 的案例，分析多模态搜索如何提升用户体验。
2. AI 陪伴类产品
· 高转化案例解析：从 Character AI 等成功案例中提取设计原理和用户运营经验。
· 数字人设计路径：围绕情感识别、交互体验优化和商业变现，讲述从概念到产品化的设计关键点。
3. AI 创意生成类产品
· 应用领域：从文本生成到多模态内容创作，展示 AI 在媒体、影视、广告中的商业价值。
· 产品模式剖析：通过豆包、海螺 AI 的案例讲述如何以“轻模式”实现快速市场化。
4. 案例分析
· 实战演练：从零到一AI 创意生成产品设计（覆盖功能规划、用户测试、商业模式验证）。
· 技术架构与用户体验优化：解读明星产品背后的关键设计逻辑，理解技术与产品的深度结合。
模块三：CTO线 ToB产品线 产业互联网与具身智能应用
目标：设计和管理大模型驱动的行业解决方案，推动企业数字化转型。
1. 具身智能
· 案例拆解：解析 Figure 机器人如何结合 GPT-4o 形成具身智能解决方案。
· 应用逻辑：从萝卜打车和Waymo，RoboTaxi 等实例探讨遥操产业逻辑和商业化模式。
2. 空间智能
· 技术框架：剖析数字孪生与 Real2Sim 和Sim2Real 技术在制造等行业的实际价值。
· 场景探索：大语言模型的瓶颈和AGI新路线背后的核心技术。
3. 案例分析
· 具身智能赛道多家创业公司的主要商业化路线分析。
模块四：AI产品的商业化策略与未来趋势
目标：掌握 AI 产品的全生命周期管理方法，理解商业化路径。
1. 商业化策略
· 定价与收入来源：通过真实案例探讨 AI 产品的核心收入模式。
· 产品优化与迭代：AI原生产品设计流程。
· 营销路径：探讨如何精准触达 ToB 和 ToC 市场。
2. 技术与产品未来趋势
· 融合趋势：分析多模态大模型的技术挑战与机会。
· 协同创新：AI 如何与其他前沿技术结合推动产品创新。
3. 案例与展望：
· 总结 AI 驱动的商业生态格局和延伸路径分析。
