AI+研发能力提升训练
主办单位：中培网 中培管理咨询
时间地点：2026-07-17至2026-07-18 在 深圳
学员对象：研发部门主管、项目经理、技术骨干及对AI+研发感兴趣的相关人员。
费 用： 4800元
【培训对象】
研发部门主管、项目经理、技术骨干及对AI+研发感兴趣的相关人员。
【课程收益】
此课程围绕企业的研发管理体系与AI融合需求设计，旨在通过集中培训，提升研发主管在AI+研发领域的综合能力，推动企业研发创新机制的持续优化与升级。
课程目标
1. 提升研发主管的AI认知与应用能力：使研发主管理解AI技术在研发管理中的核心作用，掌握AI辅助研发决策、优化研发流程的方法。
2. 强化全生命周期产品管理能力：通过AI技术，提升研发主管在市场洞察、竞品分析、产品规划与定义、产品上市等环节的策划、统筹、沟通与协调能力。
3. 构建平台化与技术研发能力：利用AI技术，加强平台技术开发流程管理，构建技术领域-核心技术-技术货架-技术平台-产品平台的细腰模型，支撑组织研发创新。
4. 提升研发项目管理效率与组织能力：通过AI辅助的项目计划与控制、任职资格与人员培养、绩效目标与评价等手段，提高研发项目管理效率，激发团队创新意识。
【课程大纲】
第一部分 AI在研发管理中的基础与应用
一、AI技术基础与研发管理应用概述
AI技术发展现状与趋势
AI在研发管理中的核心作用与价值
二、GJB+9000+IPD融合研发管理体系与AI的结合点
1、AI驱动的需求分析与规划
1）智能需求拆解：
自然语言处理（NLP）解析GJB 9000标准条款，自动生成合规性检查清单
基于IPD的市场需求工具（如$APPEALS），AI预测技术趋势与客户痛点，辅助产品规划
2）动态需求追溯：
AI构建需求-设计-测试的追溯矩阵，实时更新变更影响（如军工项目中的技术指标调整）
2、AI增强的IPD流程自动化
1）结构化流程优化：
AI学习IPD阶段评审（TR1-TR6）历史数据，推荐优化评审节点与交付物模板
自动化生成IPD流程文档（如PCR产品变更请求），减少人工填报时间
2）资源智能调配：
通过预测模型优化IPD管道管理，动态分配研发资源（如优先保障关键路径任务）
3、质量管控与AI合规性检查
1）GJB 9000合规自动化：
AI检查设计文档、测试报告是否符合GJB标准，标记偏差并建议修正（如可靠性设计准则）
大模型生成质量案例库，辅助故障模式分析（FMEA）
2）智能测试验证：
AI生成基于GJB标准的测试用例，覆盖边界条件与异常场景（如军工软件的安全性测试）
4、跨部门协同与决策支持
1）PDT（产品开发团队）协作：
AI助手汇总市场、研发、生产部门数据，生成跨领域协同报告（如成本-性能权衡分析）
基于IPD异步开发模式，AI推荐技术预研与产品开发的并行策略
2）投资决策优化：
结合IPD投资评审（DCP），AI模拟不同技术路线的商业回报与风险
3）AI驱动的产品规划与定义
案例：AI在产品规划与定义中的成功应用
第二部分 全生命周期产品管理与AI技术应用
一、AI在产品开发流程中的应用
AI辅助的产品开发流程优化与自动化
利用AI进行产品开发进度监控与风险管理
AI工具在产品开发流程管理中的应用
二、AI支持的产品测试与验证
AI在自动化测试、性能测试中的应用
基于AI的缺陷预测与预防
案例：AI在产品测试与验证中的实践
三、产品平台化与AI技术构建
平台技术开发流程与AI融合
细腰模型构建：技术领域-核心技术-技术货架-技术平台-产品平台
案例：AI在产品平台化构建中的实践
第三部分 研发项目管理效率提升与AI辅助
一、AI辅助的项目计划与控制
利用AI进行项目资源分配与进度规划
AI在项目风险识别、评估与应对中的应用
AI工具在项目计划与控制中的应用
第四部分 AI研发效能变革
1.行业趋势与核心工具
1.1 AI对研发效能的颠覆性影响
1.2 主流工具对比
2.环境配置
2.1 开发基础架构
2.2 用大模型生成用户故事模板并优化
3. AI驱动的研发流程重构(细化)
3.1需求文档的智能化处理
3.1.1. 自然语言需求解析
AI需求拆解：通过大模型（如GPT-4、DeepSeek）将模糊需求转化为结构化任务，例如“开发电商登录功能”拆解为：
前端：表单验证、OAuth集成
后端：JWT鉴权、数据库用户表设计
测试：边界值测试用例生成
冲突检测：AI识别需求间的逻辑矛盾（如“高并发”与“单机部署”），提前规避风险
3.1.2. 需求追溯矩阵生成
AI自动关联需求→代码→测试用例→部署配置，变更时实时更新影响路径
3.2 AI生成原型代码
3.2.1多模态输入支持
设计稿转代码：Figma/Sketch设计稿通过CV模型解析为前端组件（如React/Vue代码）
自然语言生成：输入“实现JWT鉴权接口”，AI生成Spring Security或Passport.js示例代码
3.2.2上下文感知补全
IDE插件（如Copilot）基于项目技术栈、编码风格推荐代码，减少样板代码编写
3.3 自动化测试与验证
3.3.1. AI生成测试用例
根据代码逻辑自动生成单元测试（覆盖边界值、异常流）
3.3.2非确定性输出测试
针对AI接口（如LLM输出），采用统计校验（如置信度阈值）而非精确匹配
3.4 CI/CD集成与部署
3.4.1智能流水线设计
条件触发：代码提交后自动运行：
静态分析（SAST）→ 单元测试 → 容器化构建 → 灰度发布
资源优化：动态分配GPU/CPU资源，优先处理关键路径任务
3.4.2监控与自修复
AI监控生产环境日志，自动回滚异常版本或生成补丁（如检测到500错误率骤升）
3.5 实践案例与工具链
3.5.1使用AI工具链（需求→代码→测试→部署）压缩传统周期
容器化环境自动配置（避免依赖冲突）
AI生成80%CRUD代码，人工仅需调整业务逻辑
3.5.2推荐工具
需求阶段：腾讯云CodeBuddy（国内合规）
开发阶段：GitHub Copilot（代码生成）、Codeium（开源替代）
测试阶段：Selenium+AI视觉校验（UI测试）
3.6 扩展学习：伦理与进阶
风险控制：AI生成代码的版权问题、模型幻觉导致的安全漏洞
进阶方向：
多智能体协作（如AI负责前端+另一AI负责后端接口联调）
强化学习优化CI/CD策略（如动态调整测试覆盖率阈值）
第五部分 综合实践
AI+研发综合实践
AI+研发项目策划与实施
市场洞察、竞品分析、产品规划、开发流程、项目管理
【讲师介绍】
熊老师
中国农业大学计算机硕士，研究员高级工程师，华为云AI专家组成员，西安电子科技大学企业导师，浙江大学人工智能中心研究员，阿里云AI训练师认证教材和题库系统专家，主要研究方向为大语言模型、人工智能、自然语言处理、CV视觉模型、汽车智能驾驶。从早期的智能搜索引擎，到华为盘古大模型云引擎研发，到阿里云百炼智能平台应用开发，再到扣子平台智能体应用开发，一直深耕于自然语言处理处理、AI大模型领域。
华为培训中心资深IT认证培训专家，国内顶级架构设计、软件开发专家。具有坚实的学术背景和教学培训经验，多年研发和客户项目高级管理咨询能力。近20年系统开发经验，5年以上授课经验。
在技术平台方面，主要是擅长培训两块内容：一是人工智能和大模型，精通整个体系的培训工作，包括Python语言，Python web，Numpy，Pandas，Matplotlib，爬虫，机器学习的十大算法线性回归，逻辑回归，逻辑回归，聚类，支持向量机，关联规则，协同过滤，深度学习的卷积神经网络，循环神经网络，长短期记忆，对抗学习，强化学习，大模型LLAMA，LLVM等引擎构建技术，以及最后的大模型应用案例实现。二是知识库、智能体和MCP应用，精通整个体系架构，包括提示词工程， LLM、LangChain等技术的开发与应用。深入理解智能体、工作流、语言助手等平台应用开发技术。对于大模型体系有深刻认识，及独到的见解。已经参与了数十个AI大模型应用项目研发，并主导系统设计和优化，有着丰富的大模型系统设计开发工作经验。
精研课程：
人工智能机器学习算法
大模型训练
自然语言处理文本处理实践—文本自动摘要、文章自动生成
基于深度学习的知识图谱实战
基于深度学习的个性化推荐系统实战
DeepSeek提示词工程
基于DeepSeek的大模型微调技术
DeepSeek的RAG技术--知识库开发
阿里云人工智能训练师认证培训
基于Dify平台的智能体开发
Ollama+DeepSeek+Dify平台开发最佳实践
近期主要培训和咨询内容：
1、杭州阿里巴巴
2024年11月，12月，2025年2月，3月，4月，在阿里总部西溪园区进行。每期培训都通过5天的的AI训练师认证培训工作，培养阿里云生态内外的AI训练师以及师资，以实现阿里云百炼平台，QuickBI，QuickService 等多个AI平台应用的推广，提升学员的智能体开发能力。
2、四川移动
2024年11月，大模型知识库调优（九天大模型，ChaGPT，ChatDB），通过一周的技术实战培训，提升移动在线团队(10086)的语言助手智能水平，并将相关技术应用到了四川移动在线的内部平台。
3、某外企汽车
2024年12月，基于github copilot的AI编程开发技术应用，通过3天的技术实战培训，提升汽车软件开发团队的智能编程能力，并将微软云的智能编程工具接入研发团队的内部平台。
4、博世苏州
2025年1月，基于微软云AI编程开发工具技术，包括github copilot以及相关组件的应用，提升团队编程开发和软件测试的智能化水平。同时帮助团队将Azure接入团队开发的内部平台。
5、中国移动设计研究院
(2024年1月，3月等)九天大模型底层设计和优化。经过多轮培训和持续的咨询工作，采用基于GPU集群的算力，优化LLVM，LLAMA2在内的大模型引擎技术，提高了大模型引擎的稳定性和拓展能力。引入了去中心化集群技术和跨域资源调度技术，提高了大模型底层引擎的可靠性和可维护性。
除此以外，对上层的基于自然语言处理的大模型应用进行指导和应用。包括提示词的编写，文字和图片的生成，视频的生成等应用，优化生成资源的精准度，提升生成资源的速度，并开发与外部系统之间的接口，目前已有超过百种外部应用接入了大模型，显著提升了生产能力，大大超过客户了之前对此次培训和咨询的预期。
6、福州信产亿力公司
2025年4月25-26日，基于DeepSeek和Dify的智能体应用开发实践。包括平台搭建，智能体构建，提示词工程以及基于RAG的知识库构建应用。并将相关技术应用到智能办公和智能问答等方面。
7、北京中国民航开发中心(CAST)
2025年4月，基于DeepSeek等大模型的AI编程技术开发。经过一个多星期的培训和咨询工作，提升了相关AI编程工具的使用能力，帮助客户构建了基于私有云的AI编程内部平台，从源头提升了研发生产力。
8、内蒙电力数字化和智能体应用
2025年5月下旬，经过10天的培训，帮助客户构建了基于office和WPS的私有大模型办公平台。除此以外，构建了基于一体机的Dify+DeepSeek+Ollama的智能体和直属库开发应用平台，提升企业内部数字化能力和自动化流程能力。
9、中国石化
2025年7月，通过两天的技术实战培训，提升集团工程师团队应用dify平台自动化工作流以及知识库等技术的开发水平，并将相关技术应用到了公司内部的产品线。提升企业内部数字化能力和自动化流程开发能力。
10、香港溢达纺织
2025年7月底，通过3天的技术实战培训，提升技术研发团队应用AI大模型平台的视觉和NLP能力，培养基于人工智能的RPA以及知识库等技术的开发水平，并将相关技术应用到了公司内部的产品线。提升企业内部数字化能力和自动化流程开发能力。
11、内蒙联通
2024年8月，大模型开发，通过两周的技术实战培训，提升团队应用dify平台自动化工作流以及MCP等技术的开发水平，并将相关技术应用到了公司内部平台。并为接下来的集团竞赛做好了技术储备，培养了人才。
服务的部分客户：
华为公司、阿里巴巴、深圳腾讯、浙江烟草、广西烟草、四川烟草、中国移动集团、中国联通集团、中国电信集团、国家电网、南方电网、内蒙电网、广东移动、云南移动、浙江移动、北京移动、甘肃移动、四川移动、内蒙移动、广东联通、北京联通、江苏联通、上汽集团、宝马中国、奔驰中国、比亚迪研发中心、格力电器、中国移动苏州研发中心、腾讯云事业部、广东省农商银行、北京工商银行研发中心、民生银行研发中心、中国银行研发中心、招商银行研发中心、人民银行清算中心、建设银行研发中心、浙商银行、宁波银行等。
近期部分项目：
1、火箭军某部，大模型战情引擎平台——领导项目规划和开发，项目交付实施和维护
2、中国移动研究院大模型项目——系统的设计、开发、进度把控、工作协调、项目技术难点、疑难问题处理
3、华为盘古气象大模型项目——负责对底层引擎进行难点排查和性能优化，以及实施工作
4、新华社新闻大模型项目——项目架构设计，技术难点、疑难问题处理，项目研发和交付
5、加拿大电信大模型项目——项目架构设计，技术难点、疑难问题处理，项目研发和交付
▓▓▓▓▓▓▓▓▓ 培 训 回 执 表 （此表复制有效）▓▓▓▓▓▓▓▓
传真至：020-62355807
我单位共＿＿＿ 人报名参加 2026-07-17至2026-07-18 在 深圳 举办的 AI+研发能力提升训练
单位名称：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
培训联系人：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系传真：＿＿＿＿＿＿＿＿
移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 电子邮箱：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参加人数：＿＿＿＿ 人 费用总计：＿＿＿＿＿＿ 元
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
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广州电话：（020）39971893、62355796 传真号码：（020）62355807
联 系 人：赵小姐、张先生 报名邮箱： 317709971@QQ.COM
参会方式：请您把培训回执表填写好回传，课前一星期您将会收到传真函，包括培训注意事项及详细安排