课程背景：
2025 年是 "十四五"智能建造与新型建筑工业化发展规划的关键年，住建部《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》明确要求建筑业数字化转型。当前全球工程领域正经历第四次工业革命，麦肯锡报告显示 AI 技术可提升项目效率 20-35%，但我国建筑企业数字化渗透率仅为 12%，远低于制造业 35% 的水平。
然而，目前工程项目管理在应用 AI 技术方面仍存在一些问题：
技术认知不足：许多工程项目管理人员对 AI 人工智能技术的了解有限，不清楚其在项目管理中的具体应用场景和价值，导致无法充分利用 AI 技术提升管理效能。
数据整合困难：工程项目管理涉及大量的数据，这些数据分散在不同的系统和部门中，难以进行有效的整合和分析。数据整合困难成为制约 AI 在工程项目管理中应用的重要因素。
人才短缺：既懂工程项目管理又懂 AI 技术的复合型人才十分短缺。企业难以招聘到合适的人才来推动 AI 技术在项目管理中的应用，内部员工的培训和培养也需要时间和成本。
应用场景不明确：虽然 AI 技术在工程项目管理中有很多潜在的应用场景，但企业往往不清楚如何将其与实际业务相结合。
安全与合规问题：AI 技术的应用涉及到数据安全和隐私保护等问题。工程项目管理中的数据往往包含敏感信息。如何确保 AI 系统的安全可靠，是企业面临的重要挑战。
本课程聚焦新基建浪潮下工程管理痛点，通过 DeepSeek 平台实现管理效能革命，用发展的眼光看待问题，用发展的方式解决问题，以运营的逻辑、经营的思维和可落地的深度，进行阐述，帮助学员、帮助企业进行完整的管理思考，必要时带方案、带资源，指导、支持学员项目推进。
课程收益：
l 知识层面：学员将深入了解 AI 人工智能技术在工程项目管理中的应用原理和方法，掌握 DeepSeek 平台的功能和操作技巧。学习工程项目管理中各个环节的 AI 应用场景，包括进度管理、资源调配、成本控制、质量检测和安全管理等。
l 技能层面：能够熟练运用 DeepSeek 平台进行项目进度预测与优化、资源优化配置、成本分析与控制等工作。掌握智能监控与质量检测、安全风险智能识别的技术和方法，学会运用 AI 工具进行数据分析和决策支持。
l 思维层面：培养学员的创新思维和数字化思维，打破传统项目管理的思维定式。学会运用 AI 技术进行项目策划和分析，提高项目管理的前瞻性和科学性。增强学员的风险意识和应对能力，能够提前识别和应对项目中的各种风险。
l 管理层面：帮助企业管理者制定基于 AI 技术的工程项目管理战略和规划，提升企业的整体管理水平。优化项目管理流程，提高资源利用效率，降低项目成本。加强项目质量和安全管理，减少事故发生的概率，提高企业的信誉和竞争力。
课程对象：
l 工程项目经理 / 总监
l 工程企业技术负责人
l BIM 工程师 / 数据分析师
l 建筑企业数字化转型负责人
l 高校工程管理专业师生
课程时间：2天，6小时/天
课程方式：两个“五位一体”=内容逻辑（图一）+表达方式（图二）
课程特点：
l AI很高深，别把AI看LOW了！
l 贴近生活讲AI，立足工作用AI，用大白话说AI！
l 全程深度思考：AI会不会取代“某某某”
课程大纲
开课小“菜”
开课小菜：《哪吒2》中的AI与精神，AI在《哪吒2》中看到的工程人的“命”和“运”！
第一讲：不忘初心——带着“高度”学AI
核心：深刻理解智能建造的背景、内涵、现状与关键点。
热点：冰火两重天（典型企业、分领域数据分析）
一、AI 认知
1. AI 与 AGI 概念
（1）AI 定义及特点：DeepSeek的本性真面目
（2）AGI 内涵与能力
（3）两者差异与联系：谁才是趋势
2. AI 主流模型
（1）国外知名模型介绍：DeepSeek的竞争对手
（2）国内优秀模型分析
（3）各模型优缺点对比：国内、国际AI赛道全视野
3. AI 影响剖析
（1）自动化与效率提升
（2）技能需求变化趋势
（3）经济与职业转型影响：DeepSeek的压迫性
二、企业转型
1. DeepSeek与企业转型
（1）技术革新驱动因素
（2）市场需求变化导向
（3）企业的借势发展：DeepSeek的顺风车
2. 应对策略探讨
（1）跨界竞争应对方法
（2）企业转型具体措施
（3）行业合作与创新模式
案例分享：从AI中该看出的“道”——“童话大王、影视大腕、AI领军人”眼里的AI
经营分析：从杜邦分析模型看AI与企业经营
重要提示：AI不仅是“术”，别把AI学LOW了
第二讲 从心到脑——带着深度学AI
一、工程管理逻辑——AI的基础与智能体的铺垫
1. 基本逻辑框架
（1）启动策划阶段要点
（2）实施控制阶段策略
（3）收尾复盘阶段总结
2. 项目实施过程
（1）勘察设计流程与要点
（2）招标采购管理方法
（3）施工管控关键环节
3. 项目控制目标与要素
（1）进度质量安全目标
（2）投资合同资源管控
（3）信息沟通风险管理
重要提示：AI的基础不能出问题——工程人该有的“自救”
二、DeepSeek说——王婆卖瓜与实事求是
1. 核心功能介绍
（1）自然语言处理能力
（2）文本生成与信息整合
（3）代码生成与解释功能
2. 集成方式与优势
（1）API 接口集成方法
（2）SDK 与插件集成应用
（3）Webhook 集成数据同步
三、咒语逻辑与公式——与AI的对话规则+PLUS
1. 咒语逻辑基础
（1）从 0 开始的咒语构建
（2）咒语的核心逻辑原理
（3）咒语在工程中的应用
2. 咒语公式介绍
（1）背景需求约束公式
（2）身份任务要求公式
（3）其他常用咒语公式
3. 咒语应用案例
（1）工程管理问题求解
（2）进度计划生成示例
（3）咒语使用注意事项
重要应用：AI应用的“三词”——提示词、修正词与复核词
工程模型：挣值分析与DeepSeek
第三讲 从手到脚
《美女说》：工程人的王炸组合
一、DeepSeek的部署与使用
（1）本地部署的流程：“转圈”的困扰与“屏蔽”的故事
（2）接入部署的途径：接入的路径与“偷懒”的大模型
（3）免费模型使用说明：
插件案例：即梦中的“梦中情人”
办公工具：AI与WPS/WORD/EXCEL
二、DeepSeek赋能进度管理——工程管理的“命脉”
1. 进度分析与预测
（1）重要性与局限性
（2）延误原因分析方法
（3）DeepSeek 预测模型
2. 进度保障与优化
（1）风险识别与评估
（2）预警功能与指标设定
（3）优化策略与方案制定
3. 进度赋能案例
（1）桥梁进度计划编制
（2）资源分配与工序调整
（3）进度管理软件应用
划重点：DeepSeek的赋能进度管理的“能”与“不能”
大家一起做：心态与技巧——迈出、迈好AI应用的第一步
三、DeepSeek赋能资源与成本管理——工程管理的“核心”
1. 资源管理逻辑
（1）重要性与目标设定
（2）价值最大化原则
（3）资源保障与协调
2. 成本管控要点
（1）基本方法与流程
（2）数据采集与分析
（3）成本预测与纠偏
3. DeepSeek 赋能应用
（1）资源调配与分析
（2）成本分析与控制
（3）故障预测与成本降低
划重点：DeepSeek的赋能资源、成本管理的“能”与“不能”
大家一起做：烧脑与发散——你对AI该有的“非分之想”
四、质量与安全管理
1. 质量管理现状与AI应用
（1）现状问题与发展趋势
（2）AI 技术质量监控
（3）质量检测与预警机制
2. 安全管理难点与AI应用
（1）重要性与面临困难
（2）风险识别与智能分析
（3）安全管理软件应用
3. 案例：现场管理与指令单
（1）安全隐患识别与整改
（2）监理通知单下发示例
（3）AI 产品现场应用
划重点：DeepSeek的赋能质量、安全管理的“能”与“不能”
大家一起做：让领导巡视工地“更有范”
换位思考：施工人应该换个视角看AI
五、供应商管理（自选模块）
1. 风险管理
（1）风险识别与数据收集
（2）模型选择与聚类分析
（3）风险等级划分与监控
2. 评估与策略
（1）评估指标与方法
（2）评分计算与报告生成
（3）不同风险等级策略
3. 信息库与采购管理
（1）信息录入与维护
（2）采购订单生成与跟踪
（3）采购结算流程优化
六、设计与施工管理（自选模块）
1. 设计基础工作
（1）现场数据采集方法
（2）数据导入与整理
（3）成果审核与合规性
2. 绿色设计应用
（1）绿色建筑清单生成
（2）知识库与协同平台
（3）设计案例经验总结
七、AI赋能办公（自选模块）
1. 办公与工程 AI 项目实战模拟
(1)设定模拟项目背景与目标
(2)分组进行项目策划与执行模拟
(3)运用所学 AI 技术完成项目任务
2. 办公流程推进中的 AI 应用
(1)文档处理流程的 AI 应用（word、excel、ppt）
(2)会议组织与安排的 AI 辅助节点
(3)工作任务分配与跟踪的 AI 关键节点
实操+思考：DeepSeek与“中标率”
第四讲 风控合规——你和AI:谁会把谁带到沟里
一、AI 局限分析
1. 数据依赖性问题
（1）数据偏差影响结果
（2）数据覆盖不全风险
（3）数据质量保障措施
2. 逻辑推理局限
（1）因果推理能力不足
（2）复杂逻辑处理困难
（3）物理常识理解缺陷
3. 伦理与安全风险
（1）算法偏见与歧视
（2）生成内容滥用问题
（3）决策黑箱与信任危机
二、“莫名”的大模型排名：用魔法考验魔法
1. 综合性能评估
（1）性能活跃度指标
（2）数据质量与分析能力
（3）工程建设适用性
2. 不同版本排名
（1）R1 版本模型对比
（2）V3 版本模型分析
（3）豆包模型特点评估：“做错了”的课件
3. 排名参考意义
（1）选择模型的依据
（2）模型应用场景匹配
（3）模型发展趋势判断
深度思考：AI还是个孩子，要善待TA!
第五讲 砥砺前行
一、AI 神器特点：谁的娃长得像谁
各种神奇的优势、亮点与特色：文小言、通义千问、豆包、KIMI、智谱清言、元宝
（1）中文理解处理能力
（2）多模态交互功能
（3）知识图谱增强服务
二、AI 分类与发展
1. 生成式与决策式 AI
（1）功能与输出结果差异
（2）应用场景对比分析
（3）评估指标与性能表现
2. DeepSeek 应用拓展
（1）DeepSeek频频被“吊打”
（2）知识库与智能体：用实例展示给你看
（3）应用发展趋势展望：纷纷上马的央企的背后和前方到底是什么？
3. 优先绞杀中层管理者
（1）中层管理者挑战分析
（2）AI 工具优势体现
（3）未来管理模式变革
三、学要“死”学，用要“活”用
1. 大模型避坑指南
（1）数据安全风险
（2）版权红线风险
（3）认知惰性风险
2. 拥抱AI该有的标准姿势：DeepSeek热的“冷思考”
3. 工程人的“术”与“道”
结语小视频：《脚下的路》
课后专题作业：
一、企业中高层（三选一）：
（一）战略洞察型作业
围绕 “AI 技术如何重塑建筑投资集团战略布局” 展开研究。结合 DeepSeek 在行业趋势分析、政策动态抓取方面的能力，深入剖析当前 AI 技术在基础设施、新基建等领域的应用现状，预测未来五年 AI 对工程建筑行业竞争格局的影响，形成不少于 5000 字的战略分析报告，并提出企业战略调整的方向与建议。
（二）管理创新型作业
针对 “AI 驱动下企业绩效考核与组织架构变革”，分析 DeepSeek 在绩效考核数据处理、人员盘点诊断中的应用潜力。调研行业内头部企业相关案例，结合本企业实际，设计一套基于 AI 的绩效考核方案，以及与之适配的组织架构调整方案，包括具体的考核指标、评估流程和组织架构优化措施等内容。
（三）风险前瞻型作业
聚焦 “AI 时代工程建筑投资项目全周期风险管控策略”，运用 DeepSeek 对过往已中标项目的资料进行分析，总结项目在投资、建设、运营等阶段的风险特征。结合 AI 技术在风险识别、预警、防控方面的应用，制定一套覆盖项目全生命周期的风险管控体系，明确各阶段风险管控重点和应对措施。
二、企业中基层（三选一）
（一）业务实操优化型作业
选择本部门一项具体业务，如 “利用DeepSeek 优化项目资金调度流程”。分析现有资金调度业务流程存在的问题，结合 DeepSeek 在数据处理、模拟预测方面的功能，设计一套基于 DeepSeek 的资金调度优化方案，包括数据收集整理方法、模型搭建步骤、调度策略制定等内容，并通过模拟案例验证方案的可行性。
（二）工具融合创新型作业
以 “AI 工具与 WPS 在工程建筑业务中的深度融合应用” 为主题，探索 DeepSeek 与WPS 在报表制作、数据分析、文档编辑等方面的协同应用场景。例如，利用 DeepSeek 生成数据，导入 WPS 进行可视化分析；使用 DeepSeek 辅助撰写文档大纲，再在 WPS 中完善内容等。形成具体的操作指南和应用案例，分享给部门同事。
（三）风险防控实践型作业
针对 “运用 DeepSeek 识别项目合同法律风险”，收集本部门近期签订或拟签订的合同，利用 DeepSeek 对合同条款进行分析，识别其中存在的风险点，如条款矛盾、约定不清晰、违法违规等问题。结合法律知识和实际案例，提出风险防范和合同条款修改建议，形成风险分析报告和修改方案。
陪跑训练计划：
一、企业中高层
（一）战略研讨月会
每月组织一次高层战略研讨会，围绕 AI 技术在行业的最新应用动态、政策变化等内容展开。会前由培训团队利用 DeepSeek 收集整理相关资料，形成研讨素材；会上高层管理人员分享个人课后专题作业研究成果，共同探讨企业战略发展方向，制定阶段性战略目标和行动计划。
（二）标杆企业参访
每季度安排一次到行业内 AI 应用领先的标杆企业参访活动。提前梳理参访关注点，如企业如何通过 AI 实现战略转型、优化管理流程等。参访过程中，与对方高层管理人员进行深度交流，学习其在 AI 应用方面的成功经验和创新做法，回司后组织内部分享会，推动经验落地。
（三）专家深度辅导
每半年邀请 AI 领域专家和工程建筑行业资深顾问，为企业高层提供一对一深度辅导。专家根据高层管理人员的课后专题作业成果和企业实际需求，针对性地提出建议和解决方案，帮助高层提升对 AI 战略价值的理解和应用能力，指导企业制定长期 AI 发展规划。
二、企业中基层
（一）周度案例分享会
每周组织一次基层管理人员案例分享会，由参训人员轮流分享个人课后专题作业成果、实际工作中AI 应用案例。分享内容包括应用场景、操作步骤、遇到的问题及解决方法等，其他人员进行讨论和点评，促进经验交流和知识共享。
（二）月度技能竞赛
每月开展一次 AI 工具应用技能竞赛，设置不同的竞赛项目，如 DeepSeek 提示词编写、数据处理、合同评审等。通过竞赛激发基层管理人员的学习积极性，检验其学习成果，对表现优秀的人员给予表彰和奖励，同时针对竞赛中暴露的问题进行集中辅导和培训。
（三）季度项目实战
每季度组织基层管理人员参与一个模拟项目实战，项目涵盖工程建筑业务的多个环节，要求运用DeepSeek 和其他 AI 工具完成项目任务，如项目预算编制、风险评估、方案优化等。实战过程中，安排导师进行指导，帮助解决遇到的问题，项目结束后进行总结复盘，提升基层管理人员的实际应用能力和团队协作能力。
