课程概览
南京纳恩特邀AI教练朱俊，开展AI应用共创培训
- 贴合实际业务场景
- 解决业务痛点
- 培养AI应用人才
- 提高研发效率
- 优化采购流程
单节价 = 总价 ÷ 课时；每小时价 = 总价 ÷ 总时长。帮你把"贵不贵"算清楚。
避坑提示 报名前先看这些
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课程内容
- AI应用共创
- 业务痛点分析
- AI落地困境
- 企业AI教练角色
- 各部门AI应用方案
课程详情
不是一堂"听完就散"的课，而是一次从业务痛点出发、往真实场景里钻的 AI 应用共创。
9 月 23 日，南京纳恩自动化科技有限公司迎来一位特别的客人——企业 AI 教练、赋智营创始人朱俊老师。
这一次，不是走马观花的参观，也不是泛泛而谈的行业分享。朱俊老师走进研发部、设计部、采购部、工业控制部和技术服务中心，听各部门负责人讲真实的业务、真实的卡点，然后坐下来，一起谈：这些活儿，AI 到底能不能帮上忙、怎么帮。
先看懂业务，再谈 AI
培训一开始，纳恩各部门先亮"家底"。
南京纳恩科技是一家专注于电力自动化与智能化的解决方案服务商，具备完整的行业基础资质，部门架构覆盖研发、设计、生产、采购、商务、技术服务等环节。公司年营收规模约 1 亿元，这些业绩源于多个中小型项目的扎实积累：单项目金额多在几十万至两三百万之间，虽无千万级超大工程，但每一分业绩都来自一个个项目在现场啃下来的硬仗。
没有千万级项目，却有千万级现场难题。 这才是 AI 最该出现的地方。
一句话点题：
AI 落地难，缺的是一个新角色
朱俊老师在这轮培训中反复强调的一个判断，也成了本次交流的主线：
AI 落地难，根源是内部缺少一个新角色——企业 AI 教练。
企业推进 AI 时最常见的困境归结为三类：
| 场景很多·项目很散 | |
| 试点做了·不能复制 | |
| 培训热闹·业务没变 |
对应的破局路径也很清晰：跑通项目拿到结果 → 成功复制育出新人 → 从"要我用"变成"我要用"。
这正是"赋智营"在做的事——不是把 AI 讲得多玄，而是让企业自己长出会用 AI 的人。
把 AI 放进真实工位：
一场"对号入座"的适配培训
本次培训最大的特点，是完全贴合南京纳恩科技的实际业务场景，一个一个部门地谈。
研发部｜让大模型跟上技术节奏
研发部负责系统平台开发与用户需求对接，与现场实施部门协同推进项目。团队已持续关注文本大模型、图像处理大模型、多模态大模型的前沿应用，当前最迫切的是——AI 平台与训练服务器技术迭代太快，必须持续跟进。
方向：跟踪 AI 平台与训练服务器技术路线，把前沿能力转成可用的研发生产力。
设计部｜把"每次都是新设备"变成"有据可依"
设计部要根据项目出方案、负责软硬件备货。业务范围广、没有绝对的主流客户，方案细节千差万别；硬件选型更是每次都可能遇到新设备。
方向：让 AI 辅助方案比对与选型参考，把散落在历史项目里的经验沉淀成可检索的知识。
采购部｜在质量和价格之间，多一双"会算账"的眼睛
采购部最关心的是：在保证产品质量的前提下，账期和价格能不能再优一点。大厂集采量大，账期价格优势明显；转到纳恩这一层采购，价格往往明显偏高。
方向：用 AI 做供应商信息整合、比价辅助与账期数据分析，为谈判提供更有力的依据。
工业控制部｜AI 当"问题定位助手"
部门负责通讯设备的智能通讯问题定位与维护——排查原因、做编程测试，靠的是经验和耐心。
方向：AI 辅助编程测试与问题定位，把重复的排查动作压缩成更快的定位路径。这也是目前纳恩 AI 应用最落地的一块。
技术服务中心｜把 1.5 年的培养周期，缩短一点
现场施工与调试，对人员的要求很宽：电脑系统、组态、保护原理……有经验的人上手快，刚毕业的大学生往往需要 1 年到 1 年半才能完整掌握。目前主要靠传帮带，工期被拉长，效率偏低。
方向：用 AI 沉淀标准作业知识库与故障案例库，让新人少走弯路，也让老带新的负担轻一点。
此外，老改造业务同样值得关注——设备生命周期约 8 到 10 年，到期后的改造运维，是一个可以长期经营的存量市场。
不只谈技术，更谈经营
这场交流没有停留在"用什么工具"的层面。
在行业竞争格局上，大家坦诚地摆出难题：国家电网等大项目基本锁定品牌、入围厂家有限、资质门槛高，中小厂商的空间被持续压缩。纳恩的应对很明确——做差异化，关注客户真实使用需求，往软件类方向拓展。
在经营管理上，大家也聊到了很具体的事：费用报销要逐笔核对、人工计算差额；项目操作经验不足，主要靠同事交流和前辈指导。这些"看着小、天天耗人"的环节，恰恰是 AI 最容易出成果的地方。南京纳恩科技也提出了一个更进一步的期待——希望 AI 能在行业内部信息、目标客户寻找上给出建议，帮业务拓展少走一些弯路。
培训之后，事情才真正开始
好的培训，不结束于掌声，而结束于清单。
交流结束后，双方现场梳理了一份待办：
√ 安排朱俊老师参观公司组装工厂
√ 整理各部门 AI 应用需求清单，明确优先级
√ 跟进 AI 平台 / 训练服务器技术方案
√ 探讨 AI 辅助目标客户寻找的可行方案
从这份清单能看出，这不是一次听完就散的培训。先跑通一个场景，拿到一个真实结果，再复制到第二个、第三个——这正是咱们落地节奏。
写在最后
对纳恩来说，AI 不是追赶时髦的标签，而是解决现场问题的工具。
我们有自主研发的软件、有自己做的 PCB 设计与元器件选型、有覆盖发电输电配电的 9000 系列、有从 2015 年就开始量产的 9600/900 系列保护装置，也有无人机光伏巡检、机器狗与轨道机器人巡检这样的智能化探索。
业务够扎实，AI 才有落点。
朱俊老师带来的，不只是一套方法论，更是一个提醒：AI 落地缺的往往不是工具，而是组织里那个能把它用起来的人。
接下来，南京纳恩科技会从一个具体场景开始，把 AI 真正用出结果。
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