最新观察
- AI 应用正在从“个人试用工具”转向“组织级工作流重构”。
- Agent 能力进入真实流程后，人的判断、权限、验收和成本控制会变得更重要。
- 企业最缺的不是工具清单，而是把真实需求拆成可执行项目的能力。
COURSE 16 · ¥29,800 / 4 天
AI for Science：AI 赋能科学
从科研、材料、生物、医学和复杂系统中看见 AI 的高阶创新方向。
WHY · 解决什么
跨过真实门槛，不只听懂概念
这一课用于打开学员想象力，尤其适合博士团队、科研机构、教育机构和技术型创业者。
课程会讲
- AI for Science 的主要应用类型。
- 科研流程中哪些环节适合 AI 辅助。
- 科学场景为什么更需要安全、评测和专家审核。
适合谁学
- 企业一把手与创业者
- 业务负责人和转型负责人
- 需要把 AI 做成项目的实战学员
PRACTICE · 现场实战
带着自己的业务问题练
现场不是复述工具说明，而是把一个真实问题拆成输入、流程、工具、验证和下一步交付。
现场会做
- 整理研究问题和已知资料。
- 用 AI 生成文献地图和假设清单。
- 设计可验证的探索路径。
典型应用场景
- 科研文献自动综述。
- 实验方案辅助生成。
- 医学资料归纳和问答。
- 材料或生物方向的假设筛选。
OUTPUT · 带走成果
每个主题都留下可复盘材料
AI for Science 课题卡文献与假设地图实验设计草案风险边界
SOURCES · 参考来源
公开趋势与实战转化依据
课程根据官方产品更新、行业研究和基地项目实践持续迭代。