AI 内训走进上海电气电力电子:从理论到实操,完整复盘

7月24日下午，蔚锐信息科技团队走进宝山区富桥路66号，为上海电气电力电子有限公司的30多名员工做了一场AI内训。主讲人潘俊，课程从下午一点半讲到五点——上半场讲理论，中场收集痛点并给出解法，下半场是案例展示加分组实操，最后七位同事分享了自己的感受。

上海电气电力电子是上海电气输配电集团全资子公司，102人，主营风电变流器、光伏逆变器、储能变流器、配电成套设备。这类企业的特点是一线与办公室之间隔的不只是围墙，还有各自独立的知识体系。AI在哪一环节切进去，是这场培训想回答的问题。

上半场一个小时，讲师铺设了四个地基性问题，后面中场和下半场的所有内容都在这个地基上展开。

第一，多数人卡在「AI不懂我」。讲师放的调研数据是：2500家企业里95%的用户还没到稳定使用阶段，根因不是AI不够强，是提问没把信息给全。他画了一组象限图——「我知道但AI不知道」是多数人被卡住的象限——解药就是角色、任务、约束三要素补进去。

第二，智能体不是高科技词汇。讲师用「专员」做类比——一个专门做某类业务的「人」，有角色、有技能、可以加插件。现在主流AI平台都有技能市场，装上能力就扩展了。

第三，提问公式：角色+任务+约束。讲师举的例子直给：先说清你是谁、要完成什么任务、对输出有什么限制。三个变量给了，答案质量跟只写「帮我写个教程」完全不同。

第四，2026年必须关注AI。讲师说了四个原因，前三个是技术性的：模型成熟度在涨、Token成本每3到6个月折半、懂AI落地的人越来越多。第四个全场听得最认真——「竞争对手在用。传统方式降本只剩3%到5%，AI把效率拉高10到20倍，你不切这一刀，对手替你切。」

上半场结束之后，培训进入了直接对着问题给解法的阶段。现场从各部门收集了五个最耗时间的痛点，讲师逐一给了落地方向。

痛点一：SAP导出表格每天手动整理。讲师给的解法是RPA机器人配合AI——机器人替人自动导数据，AI梳理格式，甚至可以搭成一个小型业务系统。不需要等IT排期，AI Coding响应比传统开发快得多。

痛点二：待制物料共享管理冲突。多人同时在共享表格里选物料，库存更新滞后、抢料矛盾不断。讲师当场给出方案：AI可以快速搭一个网页版原型，录入后多人在线选料、实时加减库存，开发周期极短。

痛点三：Word版调试报告手填。不同产品对应不同模板，目前全靠人手填。讲师说：把模板和业务规则扔给AI，让它生成录入界面快你只需要确认信息是谁来录、从哪来，它就能自动匹配产品模板、生成报告，还能加范围校验——哪些数值超标了，它替你识别。

痛点四：微信文件每天花半小时汇总。每天有同事在微信群里发文件图片，另一个人专门下载整理快档，每天半小时。讲快给的方案极简：群是你们内部的小组群，加一个企业微信机器人，告诉它整理规则就行。有人追问能不能顺便做故障识别，讲师回答直接：AI识图可以做，你把识别规则告诉它，调用识图服务就行。

痛点五：SAP导出的表格跟AI接口打通。本质上是数据孤岛的老问题。讲师说方向清楚了——业务系统加AI组合可以解决，先选一个部门跑通，再往其他部门推。

下半场是案例展示加实操环节。讲师先展示了几十个已落地的场景，再带三组分头做任务。

案例串联。一张照片扔给AI可生成三维模型，经3D打印产出实物，B端客户大会现场就能定制纪念品。多维表格嵌入AI，批量抓爆款文案改写后自动生成标题正文话题。扣子平台搭的工作流，录入产品信息后自动生成文案金句和配色方案。AI结合12张心理卡牌，可快速分析员工压力水平、识别离职风险、做团队招聘匹配。

现场产品分析：PCS产品拆解。讲师拿了一张PCS产品海报截图，切到GPT的总裁决策智能体，直接让AI分析产品生命周期并给出中小企业进入策略。AI先搜了政府网站和行业数据，输出结论：当前处于价格战关键窗口期，客户已从买设备转向买全生命周期运营收益；预测2028年后行业进入淘汰赛，当前生存期3到5年。然后给出策略：聚焦大型独立储能方案、6个月拿下标杆项目、12个月建立方案销售体系，还附了经济账。现场评价：相当准确。

— 现场讨论环节

分组环节，每组4人，给20分钟，用自己的手机或电脑从零搭出一个产物。

第一组：用集团AI门户生成PPT。直接进入上海电气集团AI门户的PPT生成智能体，输入主题后系统自动生成17页PPT，模板自带集团品牌组内容自动填充，框架完整。这组验证了一个关键点：企业已有的AI基础设施，多数员工还不知道怎么用。

第二组：用豆包搭了证书报告管理方案。需求是从各部门收回试验报告和3C证书统一管理。先让豆包生成文字方案，再转成PPT，多轮追问后拿到满意结果。现场技术部门补充——正在开发投标组能体，计划把所有报告证书全部存入，全员检索调用。

第三组：DeepSeek生成暑期旅游计划。同时测试了集团内网版和外部网页版，同样的问题输出了不同线路推荐，说明各家有自己的推理路径。DeepSeek当前不支持文生图，讲师引导用豆包接上完成海报。

实操技巧。讲师说了句值得划线的话：学习任何AI工具，用魔法打败魔法。你想学豆包怎么用，直接问它。告诉它你的身份、你的目标、你想在多长时间内学到什么程度，它会给你出详细计划和练习题。同时强调安全红线：禁止上传账号密码和敏感项目资料，客户信息和设备参数必须脱敏后再提问，AI输出结果必须人工审核。

培训结束前，讲师让每位同事总结最大收获。

第一位做结构设计的同事分享了技巧：以前担心把财务报表输进AI会泄露数据，现在只问方法不问结果，告诉AI公式和计算步骤，自己手动算。既能用AI又能守住安全线。

第二位以前把AI当成更聪明的百度，一个月只用三四次。听完后意识到工作和生活里的知识盲区都可以找AI解决，计划先培养成写纪要、整合文档的工作助手。

第三位以前用得不多，最大感受是重复性的标准化工作真的能让AI省力。

第四位以前用得散，今天知道了PPT生成、飞书妙记这些新工具，不同平台有不同特点，后续多试试。

第五位一直在用AI，已经到助手级频率，从写论文到旅游攻略到解决工作中陌生领域的问题。

第六位是年轻人，经常用AI处理文字，但之前不敢用国内豆包类做图片视频。尝试后发现效果不错，长视频才需要高性能设备或额外买Token。

第七位记住了用魔法打败魔法：任何不会用的内容直接问AI，告诉它需求就能得到步骤。

七个反馈，指向同一件事：找怎么让AI先替自己做那些最烦的活儿。

课程结束时现场拉了一个企业内部的AI交流群。讲师说后续会在群内发布共享问题收集表，分批落地可实现的提效方案。公司计划组建跨部门AI应用团队，过程中记录降本成果。

讲师最后强调了一句：「AI提升的是人效，不只是降本。它不会替代所有人，但它会替代那些还在用老方法卷的人。今天讲的这些东西如果不练，转眼就忘了。」

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