课程定位

你可能很熟悉模型更新、智能体演示和算力新闻，却很难把它们放进同一条逻辑链。一次漂亮演示可能反映模型进步，也可能得益于场景经过精心选择。企业有试用意愿，也不代表采用成本已经下降。本课从人工智能演进、能力边界、算力基础设施和投资机会四个层次切入，帮助学员把新消息转化为可以继续核验的问题。

课程内容与学习重点

从技术历程分辨能力与应用条件

学习时先把一个进展说清楚。它改进的是能处理的问题类型、输出质量、任务耗时，还是完成同一任务所需的资源。用相近的任务、输入和评价标准比较版本，看看结果是否稳定、失败在哪里。再换一个依赖业务知识或多个步骤的例子，讨论哪一段可以交给模型，哪一段还要依靠人核实。这样能看清一项能力离业务部署还有多远。

沿训练和推理两端观察算力

用通用架构理解算力如何为模型训练与实际推理提供支持。训练侧关注迭代的资源条件，推理侧关心高频请求下的延迟、容量和成本。用同一个应用举例，比较试验阶段和使用规模扩大之后，哪些要求会从可以容忍变成必须满足。学员可据此识别需要补的数据，例如资源利用率、单位任务成本和峰值需求，避免用单一硬件参数解释整条产业链。

把赛道判断转成项目调查提纲

从需求来源、交付条件和持续使用三个方向整理项目问题。对一家提供模型应用的企业，可以先问目标客户原来怎样完成任务，再看谁决定采购、试点如何评价、切换与维护成本如何分担。将结论写成观察、假设和待验证项，分别标出可核实材料。进一步区分技术可能性和现有商业结果，为团队安排下一轮访谈或资料核对。

适合人群

适合关注人工智能产业的经营者、产品负责人、产业研究及投资从业者。即使没有技术开发背景，也可以带着一个正在考察的场景来学习，例如智能客服的复杂问答或知识工作中的文档处理。技术岗位的学员则可用同一框架补上对采用成本和客户决策的理解。

授课老师

王兵主讲。围绕人工智能历程、算力与产业机会展开学习。

开课与报名咨询

课表安排为2026年11月14日（9:00—17:00）。上课地区、单模块学习费用与可报名班次请咨询确认。

非技术岗位需要事先学习算法吗？

可以从任务和交付要求入手。建议提前选一个常见业务动作，写下目前由谁完成、怎样验收、哪里最容易出错，再将它放到课程中的能力与成本框架里比较。

可以拿自己的项目来学习吗？

可以用不含客户敏感信息的场景练习。先列清已有证据，再指出哪条假设仍需访谈、测试或补看资料，便于后续沟通。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。