一、聚焦问题：AI智算价值与发展方向
1、（1）理论导入：介绍AI/DeepSeek技术如何改变各行业的现状。（引用2025年第一季度AI技术报告）
（2）激活旧知：回顾学员现有的关于AI的知识和经验。
（3）案例：某大型企业通过DeepSeek优化了客户服务体验。（2024年数据）
（4）个人思考：您所在行业面临的主要挑战是什么？AI可以提供哪些解决方案？
2、（1）观点呈现：探讨政企客户关心的AI智算价值和发展方向。
（2）案例：某政府部门利用AI提升公共服务效率的成功案例。（2023年数据）
（3）小组讨论议题：针对您的主要客户群体，他们有哪些痛点，AI能带来哪些具体的改善？
3、政企客户AI转型的真实挑战
（1）理论导入
· 数据：2024年中国AI产业报告显示，76%政企项目因"技术-业务"断层导致延期
· 犀利观点："算力过剩比算力不足更致命"——某央企CIO在2024全球AI峰会发言
（2）引导激活
· 小组头脑风暴：列出近半年接触客户最常质疑的3个AI问题
· 点评要点：
1. 价值模糊：70%的政企客户认为AI投入难以量化（来源：IDC 2023），缺乏清晰的ROI评估模型。
2. 技术适配难：硬件选型与业务场景错配，导致算力资源浪费（如某政务云项目因服务器配置不当，成本超支40%）。
3. 沟通壁垒：业务人员无法将技术语言转化为客户关心的业务价值，导致商机流失。
（3）案例
· 反面案例：某银行智能客服项目因未考虑业务峰值算力需求，上线首日崩溃
· 正面案例：AI助力某汽车企业构建弹性算力池，降本40%
（4）小组议题
· 讨论：针对某政务大数据局场景（年数据增量200PB），列出3个必须澄清的硬件指标
· 产出：客户对话问题清单
· 点评重点：技术性能与业务痛点之间的对应关系
二、为解决问题提供引导：技术与硬件视角
1. （1）理论导入：深入讲解AI应用建立的技术基础及硬件需求。
（2）案例：一个成功的企业级AI项目中的服务器选型过程。（2024年数据）
（3）小组讨论议题：根据您的业务场景，讨论合适的AI硬件配置方案。
2. （1）观点呈现：解析不同行业对AI硬件的不同要求。
（2）案例：某医疗行业使用定制化AI硬件加速数据分析。（2024年数据）
（3）小组讨论议题：分享您所在行业对于AI硬件的特殊需求。
3、跨行业案例：
· 制造业：某企业通过AI动态调度200+边缘计算节点，良品率提升12%
· 政务案例：某省会城市通过AI优化交通调度，年减少拥堵经济损失（举例）
· 某三甲医院医学影像系统（日均CT扫描3000例）运用AI设计服务器配置方案，提升影像分析效率
（说明：此处会有同行业和跨行业案例导入，案例分享之后会请学员思考，从其他公司的案例中，有哪些可以吸收到自身的客户沟通工作中来，哪些跨行业视角对客户类似场景也有助推的）
三、提供案例，并解析
1. （1）展示几个成功的AI项目案例，包括技术实现、硬件选型等细节。
（2）案例：某金融机构如何通过AI优化风险管理流程。（2023年数据）
（3）小组讨论议题：基于所学内容，设计一个适用于您客户的AI解决方案框架。
2、AI实操演示（电脑端+手机端）
3、需求挖掘工具演示
- 《政企AI需求挖掘四象限》：政策驱动型（如碳中和）、效率痛点型、风险规避型、创新增值型。
- 观点：80%的AI需求隐藏在客户的KPI压力中（如“降低政务投诉率”）。
四、课堂练习或小组讨论
1. （1）现场共创：让业务经理模拟与政企客户的对话，介绍AI/DeepSeek解决方案。
- 犀利观点：AI不是“技术秀”，而是解决政务效率、产业升级、风险管控的刚需。
- 数据参考：中国智慧城市项目中，AI驱动效率提升平均达35%（来源：赛迪顾问2024）。
- 小组讨论：列出政企客户最常质疑AI的3个问题（如数据安全、ROI周期）。
- 共创产出：小组提交《政企AI常见异议清单》+应对话术框架。
（2）老师点评：针对每个小组的表现进行反馈，指出优点与改进建议。
- 点评要点：从“技术参数”转向“业务成果”（如“GPU性能”→“每月省XX万电费”）。
（3）角色扮演：结合实际案例，进一步深化理解。
- 每组分别接受其他组“客户角色”挑战，优化应对策略。
- 老师总结金句：签单的关键，是让客户看到AI解决的是他的问题，而不是你的技术。
五、融会贯通
1. （1）小组间相互反馈：鼓励学员之间互相评价彼此提出的AI解决方案。
（2）老师综合点评：总结课程重点，强调AI技术在不同领域的应用潜力。
（3）展望未来：探讨AI技术发展的新趋势及其对企业的影响。
