在“扶摇行动”的计划牵引下,岚图汽车聚焦提升 AI 大模型的研究研发能力,通过与极客时间企业版合作的“AI 大模型实战训练营”,超 30 +员工在短期集中培训中,从认知层、技术层、应用层 3 大内容方向,运用实战与理论相结合的培训方式,有效提升了员工前瞻视野、创新思维和跨界融合能力。
从“中国制造 2025 ”到“智能制造发展规划”,制造业正经历新一轮深刻变革,汽车制造业作为智能制造的领先行业,一直走在制造技术的前沿。
作为中国汽车行业的领军企业之一,东风汽车旗下高端智慧新能源品牌——岚图汽车(以下简称“岚图汽车”)在智能化领域取得了显著成果。今年 4 月,在岚图春季技术沟通会上,其展示的最新研发的岚海动力系统,全新的智能座舱技术,以及 5C 超级快充技术,无疑在用实力践行着把关键核心技术掌握在自己手里这一时代使命。
挑战与机遇:技术迭代下的人才升级
面对智能汽车技术的不断迭代,有 55 年造车背景和基础的东风汽车,顺势而为,主动迎接发展带来的新挑战:在企业业务快速增长的需求下,岚图汽车需要快速构建一支在新能源赛道下产品能力强、技术实力优、项目管理佳的技术队伍。
然而,AIGC 在企业中的技术应用和探索都处在朦胧的探索期,内部数字化研发人员也迫切需要对新技术(当前指人工智能技术)从认知到应用的了解和掌握。
因此,岚图汽车和极客时间企业版合作,通过理论+技术实操的训练营方式,实现一批优质青年员工对新技术的了解、应用和掌握,并在企业中得以应用落地。
从认知到应用:三个核心培养思路
在仔细研析岚图汽车「数字化研发人员 AI 技能提升」项目的需求后,极客时间企业版通过 3 个核心培养思路为客户定制了培训方案,实现人才能力提升:
基础阶段:构建 AI 认知思维
通过掌握 AI 的基础概念和应用框架,使得学员能够构建起对 AI 的深入认知,理解其在不同业务场景下的价值和潜力,从而为进一步的技术应用和创新打下坚实的基础。覆盖核心技能:AIGC 基础、指令(Prompt)基础、AI 工具在制造行业中的应用场景、AI 工具赋能自动化办公技能等。
拔高阶段:提升 AI 应用技术
深化对 AI 技术内部机制的理解,使员工能够熟练运用 NLP 核心算法和大模型技术,进行有效的模型选择、训练和优化,以适应和解决具体的业务挑战。覆盖核心技能:NLP 核心技术、大模型预训练、大模型微调、大模型高性能部署等。
强化阶段:驱动 AI 场景化能力
通过实战项目,加强学员将 AI 技术转化为实际解决方案的能力,使其能够在项目管理和技术实施中发挥关键作用,推动 AI 项目从概念到实际应用的全过程,为业务带来可见的增长价值。覆盖核心技能:AI 项目管理框架、OpenAI API 应用、LangChain 搭建、企业知识数据集构建等。
系统化与实践化:实战技能的飞跃
确定培训内容后,为了确保学员理论知识扎实、技术实操性强、赋能业务效率提升,采取两个阶段实施培训内容:
阶段一:专家线下授课
邀请 AI 领域资深专家,采用现场讲解、情景模拟以及现场互动等多种教学手段,系统的学习大模型的训练、微调、部署方法,并结合岚图汽车实际工作内容进行项目实战。培训满意度平均分达 93,学员反馈通过培训有效提升了技术实战功力,为后续大模型开发赋能。
阶段二:讲师入群线上答疑
在培线下授课结束后,极客时间企业版还通过线上社群的形式,持续为学员提供支持。讲师定期在线上解答学员的问题,分享资源,帮助学员巩固所学知识。此外,极客时间企业版还组织学员进行培训效果的反馈和复盘,总结培训经验,为后续培训提供改进建议。
通过这次系统性的培训,学员对于 AIGC 领域的视野拓展、技术能力实施、创新思维与跨界能力方面有显著提升:
视野拓展与知识更新:培训学员对 AIGC 领域的最新动态、核心原理及关键产品有了深入理解,并熟悉了它们的多样化应用场景,有效提升了知识结构的前沿性。
技术能力显著提升:通过实战训练,学员熟练掌握大模型的训练、微调和部署技巧。并且逐步开展 跨部门合作,推进实施大模型全流程开发项目,提高技术实施能力。
创新思维与跨业务能力培养:对于如何将大模型技术与本职工作相结合,也在本次培训中收获了方式方法,有效激发学员的创新思维,增强了跨业务融合的能力。
极客时间企业版以客户实现人才赋能业务增长为核心目标,通过更实战的课程内容,更全面的学习路径规划以及更体系的培训模式,为企业打造一套高效的人才发展解决方案。未来,双方将持续在汽车“智”造人才培养方面做进一步创新与应用,共同探索领先行业的数智化时代的人才培养之路。
构筑“多维+深层”一体化 AI 人才矩阵
生成式人工智能逐渐成为产业创新的关键抓手,重塑工作方式并提升效率是生成式 AI 开发者最主要的实践目的。但在人才培养环节仍有许多阻碍需要解决。
为此,极客时间企业版联合极客邦科技双数研究院深入调研大量企业 AI 应用现状,结合政策导向和行业变革的时代背景,推出了“数智时代的 AI 人才粮仓模型”,明确了 AI 人才的核心能力要求和岗位设置。
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