ChatGPT赋能物流业务创新工作坊

ChatGPT赋能物流业务创新工作坊
大数据与人工智能实战专家—李家贵老师
广东省人工智能与大数据中心技术总监/数据中台部总经理/CDO


课程大纲：
宏观篇：ChatGPT和Sora改变世界
来自Sora的启发
1.1.1 视频生成领域的突破，成本下降到1%
1.1.2多模态生成的融合
1.1.3物理世界模拟器的潜力
1.1.4内容创作的民主化
1.1.5 技术挑战与伦理考量
1.1.6 对现有行业的颠覆
案例：电影行业将被颠覆，成本指数级下降，好莱坞停止9亿美金投资
宏观认知
1.1.1 二季度政治局会议关于chatGPT会议结论的政策解读
1.1.2 人工智能的iphone时刻/登火箭时不要问坐那个座位
1.1.3 AI的影响可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影响可能是文艺复兴级的
1.1.5 新的大国竞争和wintel联盟
1.1.6 上一轮人工智能进入尾声
案例：5000万美金的朋友圈
案例：AI渗透进所有广告媒体
案例：AI渗透进所有娱乐窄体
案例：3人公司干了30个人的活
案例：AI从高大上走入民间
案例：XX公司的AI编程实践：组织转型、培训、日常组织运营跟进、考核激励
ChatGPT的先进性
1.2.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心点
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的领域
1.2.5 ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建 AI 系统的新范式
案例：利用ChatGPT解决政府项目财评预算300万，替代15人员。
案例：20分钟排版300页项目调研报告
ChatGPT的局限性
机器幻觉
知识库问题
信息安全
跨境传输
案例：传音集团的AIGC安全实践
第二章：功能分析与应用场景
2.1 测试方向：自动化测试、质量控制等应用。
2.2 数据分析方向（code interpreter）：数据挖掘、预测分析等应用。
2.3 生图分析：图像生成、设计辅助等应用。
2.4 生文分析：各类生文应用。
2.5 生代码分析：代码自动生成、程序优化等应用。
2.6 AutoGPT等各类Agent实现研发提效
2.7 ChatGPT赋能端到端提效
2.8 Code-interpreter 快速实现小应用开发

第三章：案例场景探讨（2小时授课+3小时共创+1小时汇报）
3.1 客服：智能客服系统的构建与优化。
3.2 新媒体营销：内容创作与传播的智能化支持。
3.3 电商运营：运营效率的极致提升。
3.4 财务：财税等应用。
3.5 全媒体营销：知识库+RPA多平台营销策略与协同应用。
3.6 HR：提单的智能支持。
3.7 本地知识库：本地化知识管理。

共创安排：
Step1：第三章案例讲解后，请各小组准备好第二天上午需要分享的产品（名字）、方向和简单的理由，并请1名小组代表来分享，这个产品可以基于公司现有产品/解决方案，或者想要做的某个模拟产品均可
Step2：第二天上午在老师指导下完成产品设计
Step3：第二下午第一个小时，每个小组需轮流上台讲解本组的产品设计输出成果，老师点评后相关PPT发送给公司管理层，争取一个项目进入立项流程。

第四章：对内赋能
4.1 prompt的一个本质
4.2 Prompt的二个心法
4.3 Prompt的三项沟通要点
4.4 prompt的四项chat法则
4.5 prompt的五个业务法则
4.6 Prompt的六条咒语
4.7 Prompt的七项注意
4.8 Prompt的天龙八部
4.9 Prompt的追问法则
4.10 prompt的继续法则
4.11 Prompt的工程化：Auto Prompt，COT prompt， Prompt Perfect
4.12 什么时候该选择3.5，什么时候该选择4.0？
第五章：AI赋能物流
5.1政策推进智能物流行业降本增效
5.1市场空间：智慧物流行业规模近千亿，预计未来5年CAGR为18.3%
5.2竞争格局：上游物流搬运机器人呈寡头竞争格局
5.3竞争格局：中游系统集成商充分竞争
5.4 AI+智能物流行业的应用场景：AGV采用融合导航
5.5 AI+智能物流行业的应用场景：移动机器人（AGV/AMR）加速渗透
5.6 AI+智能物流行业的应用场景：AI+3D视觉带来传统机械臂变革