案例分享 | AI赋能新型工业化--敏实集团：以“通识培训+工作坊”模式提升 企业全员AI 数字素养

全员AI 实施路径

敏实集团的全员AI“通识培训+工作坊”模式，通过典型场景培养AI领域专家并在集团全面推广，围绕研发设计、生产制造、供应链等关键环节，通过工作坊的模式开展命题探索，将各领域的现状痛点描述转化成为AI命题，梳理数据来源及使用平台建立模型。模型搭建后，形成敏实专属AI知识库，将知识和经验在企业中进行传承。通过AI题目的探索积累企业AI人才库，后续持续赋能企业的AI建设。

图1 敏实AI全球推广图

（一）全员AI通识培训

敏实通过AI通识课程的设定，自上而下驱动，共同学习发展。整个培训有超过800人次报名，每堂课程线上线下都有超过400人次参与，课程资料上传敏学堂供大家平时学习。

表1 敏实集团通识AI 课程

（二）AI工作坊实施路径

通过引入无代码机器学习平台和AI工作坊，实现培养AI种子用户，推动AI在企业的普及；针对企业痛点设计AI命题，验证其商业价值；优化业务流程，提高企业整体效率。AI工作坊每期全流程预计在3至4个月内完成，实施路径分为前期准备、培训实施和成果落地三个阶段，如图2所示。

图2 敏实AI推广路径

第一阶段：前期准备

横向扩展，向下扎根，建立AI推广团队, 成员由数字转型专家、资料科学家、领域专家组成, 通过项目对每个职能进行推广, 各职能再由各单位领域专家组成执行小组, 将AI应用向下扎根。在议题发掘环节，围绕业务痛点，设计AI命题，如预测设备异常、优化制程参数等，明确每个命题的数据来源和关键指标。在数据准备环节，收集与企业痛点相关的历史数据，整理数据并进行初步清理，确保数据质量满足建模需求。命题设计流程如图3所示。

图3 命题设计流程

第二阶段：培训实施实践

培训实施期间，每1—2周安排1堂线下课程以及不定期线上交流，共8堂课，分为全员AI基础培训、分组讨论与建模、模型评估与优化三大模块。标准化培育领域部门的AI种子用户，全程不说编程、不教数学，只说故事、只谈应用、只讲制造业的语言。全员AI基础培训，帮助学员掌握建模基础，了解如何评估和优化模型，主要包括AI与自动化机器学习的基础知识；无代码机器学习平台的操作方法等课程。分组讨论与建模环节，种子用户在顾问指导下建立初步模型；每两周一次的小组讨论会，梳理业务痛点，将其转化为可解决的AI命题，探讨数据使用及模型应用方法。模型评估与优化环节，种子用户完成初版模型后，顾问团队协助优化；探索更多建模方法，以适配实际需求。

图4 AI议题实施全流程

第三阶段：成果巩固与扩散

成果书面化与展示，提炼工作坊成果，确保经验的可复制性。实施方式为：每组准备成果报告，描述痛点、建模过程及优化结果；举办成果发表大会，展示短期应用成果及未来规划。

构建企业AI知识库，将知识资产化，推动AI文化持续传播。实施方式为：整理命题与模型的实施经验，建立企业专属AI知识库；提供后续参考案例，助力其他部门快速上手AI应用。

全面推广与持续优化，实现AI从单点突破到多点扩散，再到体系化应用。实施方式是：复制成功经验至其他部门，扩展AI应用场景；定期组织进阶培训，持续优化模型性能与业务契合度。