大模型智慧工厂 MDC 项目中，人员培训与技能提升是至 关重要的一环，能够确保项目的成功落地与长期有效运作。针对目 前工厂中不同层级及角色的员工，该培训计划将分为多个模块，涵 盖基础知识、技能应用和持续发展三个方面。 首先，基础知识的培训将侧重于 AI 技术的基本概念、数据管 理、智能生产等内容。通过理论与实践相结合的方式，使员工掌握 AI 在制造行业中的应用场景。如图 1 所示，此模块培训的主要内容 建设是确保项目成功的关键环节。为了使员工能够有效地使用新系 统、提升工作效率并增强团队凝聚力，必须投入必要的时间和资 源。 首先，进行系统的员工培训是重中之重。培训应分为多个层 次，包括基础知识培训、专业技能培训和高级应用培训。基础知识 培训着重于让员工了解 AI 大模型的基本概念、功能和工作原理。 通过开展线上课程和线下讲座，确保每位员工都能初步掌握相关知 识。 专业技能培训则针对各个岗位的特定需求，制定量身定制的培 训计划。例如，生产线工人需要学习如何使用智能设备进行生产流 程监控，而数据分析师则需掌握如何利用 AI 工具进行数据解读。 以下是一个可能的培训模块设置： 培训模块 目标受众 主要内容 方式 基础知识培 训 全体员工 AI 大模型基础知识、应用场景 线上课程、讲座 技能培训 生产线工人 智能设备操作、生产监控 实操培训、现场 指导 数据分析培 训 数据分析师 数据处理、AI 工具应用 实战演练、工作

生成式AI企业智能增效五步法® 第⼀步：启动AI思维 ⽬标： 培养领导层和关键员工对生成式AI的认知，了解其在提升生产 力方面的潜力 实施步骤： 组织AI思维培训：重点介绍生成式AI的基础知识、应用场景和 优势。 创建开放的学习环境：鼓励员工积极尝试和反馈生成式AI工 具。 第⼆步：聚焦⾼价值任务 ⽬标： 识别各部门工作流程中最耗时、最重复、最低效的环节，特别 是与沟通相关的任务。

工业软件应用工程师（建筑/机械工程制图） 中望CAD工程师（建筑/机械方向） 官方认证 贴合人才标准 工信部信息技术应用创新 工业软件人才标准 体系化课程 信创政策知识、国产工业软件基础知识 国内外CAD异同、特色功能 掌握岗位(工程制图)实践技能、理论、实操 政策扶持 国资委和教育部密切协同，选拔一批推进安 可工作的技术技能人才 国有企业要结合实际将高技能人才培养规划

自主性，也能增强不同领域间的协作。只需看看丰田研 究所，它开发了一种为设计师调优的生成式AI助手，该 助手符合工程限制。 124 它有助于创意过程，并理解如 拖曳和客舱尺寸之类的概念，让设计师在开始新项目时 能够接触到工程基础知识。它并不取代设计师或工程师 ，而是确保有更高可行性的设计方案，从而提高他们的 协作。 将Wayfair作为例子，开发者配备了Gemini的“代码助手” 。 125 这项技术使他们的设置环境速度提高了 立清晰的治理模式和确保在工作日中有多余的时间进 行前瞻性项目的研发，对于员工实验自动化以及让创 新在企业的每个层级蓬勃发展将至关重要。 2024年报告，近三分之二的雇主认为求职者应该具备 生成式AI工具的基础知识——但在同一项调查中，超过 一半的应届大学毕业生表示，他们的课程并没有充分准 备他们使用生成式AI。 134 尽管全球高等教育肯定会对 这一差距作出回应，但建立项目和招收学生需要时间。 因此，目前来说，提高工人技能和培养新工人主要将落 前提供反馈。然后，结合这些反馈和她的专业知识 ，她将评估设计师的工作，以最高概率成功的可能 性进行最终选择。 她的设计师们纷纷加入。他们刚刚完成一个生 成式AI训练项目，在那里他们花费了两周时间 学习基础知识并实验设计自动化工具。他们已 经准备好测试他们的想法了。

平台实现高效管 控，最大限度挖掘相应技术的减排潜力。 （五）提升管理水平，加强基础能力建设 针对园区党政领导班子、职能部门人员、企事业单位人员 等不同特点，定期分类分级开展碳达峰碳中和基础知识、重点 领域绿色低碳发展路径、应对气候变化财税和金融政策、碳排 放统计核算、碳足迹认证和应用等教育培训。围绕碳排放统计 核算、节能减污降碳技术推广等重点内容，对重点企业开展帮 扶，支持企业

始。所以，企业的数字化转型必须要首先从企业的最高管理 者开始。企业最高管理者要首先转型。企业的主要管理者必须要基本弄清楚未来数字化发展的方向，转换新 的数字化管理企业理念，学习掌握一定的数字化基础知识。 • 企业数字化变革，并且在整个的转型过程中，必须是要最高管理者直接规划、组织、指挥转型。管理者没 有搞清楚不要转，管理者还没有转变理念不能转。最高管理者首先具备数字化的领导力，是企业转型的基

所有员工持续了解最新的安全实践和潜在威胁 。 01 安全意识培训作为员工入职培训的一部分。 在KOLTIVA，我们要求每位新员工在公司入职 期间必须参加安全意识培训计划。该培训涵盖了网络安全基础知识，包括识别钓鱼攻击、正确的数 据处理程序以及安全使用公司资源。 03 计划评估： 为确保我们的系统保持安全，我们每月进行一次漏洞评估，以识别和减 轻系统中潜在的安全弱点。 02 编码规范：

工作。管理层则需了解 AI 大模型的战略价值、投资回报分析以及 风险管理策略。 为确保培训效果，采用多种形式结合的方式，包括线上课程、 线下工作坊、实战演练和案例分析。线上课程提供灵活的学习时 间，涵盖基础知识和操作指南；线下工作坊则通过互动式教学，帮 助学员深入理解复杂概念；实战演练结合企业实际业务场景，让学 员通过动手实践掌握技能；案例分析则通过成功案例和失败教训， 帮助学员建立全面的认知。

（3）结合软硬件，体现创新性，考虑与研究生课程对接。 ⚫ 培养体系结构 根据培养目标和以上原则，构建如下图所示的四层次的实践教学体系。 （1）基础类实训课程: 主要是给学生建立一些基础知识的概念，为其他专 业课奠定良好的基础。 （2）专业类实训课程: 在对应用技术有了初步了解的基础之上进入自主性 较高的硬件和软件开发阶段。 （3）综合类实践课程: 此阶段建议采用较高端的计算机技术与行业的业务

，完成AI模型对全 景图片5个特征点的学习，提升设备信息标注效率。 三、基于核电大模型的AI讲师 (1)大语言模型：通过全量预训练的方法基于开源模型构建专属于核工业的大语言 模型，可以实现基础知识、经验反馈、设备参数、检修策略的问答。 （2）数智人：AI讲师以3D虚拟人形象为载体，具备智能对话、肢体运动、口型表 现、语音生成等能力。AI讲师一方面完成数字化课程构建，基于语音单元对知识卡片进