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首席智能官大模型研习班（3期）上课时间：2025年10月

立项号：2525610762　　　主办单位：清华大学继续教育学院

【引领智能未来，培养面向实战的首席智能官（CAIO）】

进入2025年，大模型已不再只是新一代人工智能的核心技术，更以前所未有的速度，驱动社会全面进入智能化深水区。从多模态理解与生成，到深度推理能力的飞跃，再到AI Agent架构的逐步成熟，大模型正在重塑各行各业的价值链、生产力与组织形态。

在此变革浪潮下，首席智能官（CAIO）的战略地位愈发凸显。面对AI技术的飞速迭代及其引发的深刻社会经济影响，能够整合前瞻性技术洞察、敏锐商业战略、健全伦理考量以及卓越组织变革领导力的复合型CAIO，已然成为紧缺人才。其战略远见与执行能力，对于组织在日新月异的智能化时代中把握先机、实现可持续发展至关重要。

【项目概述】

●使命：为响应国家人工智能发展战略与产教融合部署，清华大学继续教育学院主办“首席智能官大模型研习班”，该项目依托清华大学学术资源，叠加智谱AI的专业沉淀，同时整合行业头部企业的实践场景与真实需求，已成功举办两期，获学员广泛好评，力求实现“知行合一、学以致用”的复合型人才培养目标。

●目标：培养通原理、懂技术、会应用、建生态的大模型战略应用人才。

●核心：本期研习班全新升级，围绕“趋势洞察 × 商业落地 × 实战应用”三大核心模块，专为学员量身打造一套系统化、实操化的智能进阶路径，助力学员实现从认知觉醒到实战部署的全面跃迁，各模块具体目标如下：

■【看清趋势】站在宏观与战略高度，系统剖析大模型技术的演进路径、全球发展格局与政策风向，帮助学员识别产业变革背后的力量与红利。

■【找到路径】围绕不同行业的应用实践，结合企业案例深入解析大模型商业化落地的关键逻辑与最佳路径，助力学员为自身组织制定具有操作性的AI战略方案。

■【动手感受】设置零门槛、强体验的AI实操课程，让学员亲手操作大模型工具、构建AI原型，在项目中积累实战经验，建立应用自信与实践能力。

【培养对象】

❈本项目面向具备一定管理经验与战略视野的高层次专业人士

•企业和机构人工智能总负责人、首席智能官（CAIO）、首席技术官（CTO）、首席信息官（CIO）；

•有技术背景的创始人、CEO等高层管理人员；

•对人工智能与大模型在业务场景中应用感兴趣的转型高管；

•正在推动企业数字化、智能化转型的核心决策者与实践者。

【学习特色】

【责任教授】

黄民烈，清华大学计算机与科学技术系教授。

清华大学长聘教授，清华大学基础模型研究中心副主任。长期从事大模型和自然语言处理研究。研发心理大模型Emohaa和角色对话大模型CharacterGLM等。

【授课教师】（部分）

唐杰，清华大学计算机与科学技术系教授。

清华大学基础模型研究中心主任，领导研发了GLM系列大模型。研究领域：基础大模型、知识图谱、数据挖掘、社交网络。

张长水，清华大学自动化系教授。

清华大学信息处理研究所所长，主要研究方向：人工智能、机器学习、计算机视觉等。

张鹏，智谱AI CEO。

清华大学2018创新领军工程博士，作为主要研究人员参与GLM系列大模型、AMiner等项目的研发工作，有丰富的企业AI应用经验。

胡云华，智谱AI 副总裁。

西安交通大学博士，曾任蚂蚁金服首席数据官，阿里巴巴达摩院资深算法专家，微软亚洲研究院副研究员。

注：授课教师还包括更多大模型领军企业AI负责人和资深技术专家。师资如遇调整，以实际安排为准。

【学习设计】

▇实操&大作业

本课程特别强化实操训练与项目产出，助力学员实现知识向能力、能力向方案的转化：

◆【实操环节】学员将深入学习运用 VLM、GLM-4-Plus 等多种主流模型，针对企业实际运营中的长文档进行深度分析，精准抽取出关键信息，解决企业信息处理难题。

◆【大作业环节】学员可根据自身企业的真实业务场景，自由选择课题进行定向探索，也可参与课程提供的任务挑战，围绕具体问题进行模型优化与应用实践。所有成果将接受专家评审，通过实践检验学习成果，提升解决实际问题的能力。

▇课程内容

【模块一】趋势篇 - 建立认知，把握时代脉搏

■【模块核心价值】为企业高管搭建全面、系统的大模型技术、产业与未来发展的宏观认知体系，重点培养学员对技术颠覆性的理解、产业格局的把握、未来趋势的预见以及核心风险的识别能力，无需深入技术细节，即可建立战略层面的深刻认知。

序号	课程名称	课程内容	学时
1	大模型的发展与产应用	大模型通识课：解析大模型的本质、发展历程与行业影响。	4
2	大模型技术原理与应用	技术原理精讲：深度学习、Transformer与模型训练体系；性能评估与现场演示：直观呈现模型优势与效果差异。	4
3	全球大模型产业格局与趋势解析	大模型技术的发展脉络，梳理国外主要玩家及其战略，分析国内主要力量的布局，对比国内外在模型能力、开源/闭源策略、生态建设、商业化落地等方面的异同，讨论未来发展趋势，如多模态、开源生态、行业专用大模型、新型架构演变。	2
4	智能体机制与未来商业潜力	介绍智能体的基本理论，讲解从传统强化学习Agent到现代LLM智能体的演变，分析智能体关键技术：自主决策、计划推理、工具调用、记忆机制，结合代表性项目讲解实践系统的搭建方法，探讨智能体在科研助理、金融分析、工业自动化、互联网应用中的应用案例与挑战。	2
5	芯片与系统：大模型背后的算力与架构逻辑	AI技术发展历程、大模型时代计算痛点，多元异构算力基座的解决方案及未来展望。	4
6	大模型时代的AI安全挑战与应对实践	探讨技术应用中的风险与挑战及应对策略。	4
7	具身智能前沿洞察	探讨具身智能的未来落地新方向，包括前沿理论、技术突破及其在工业、医疗、家庭等领域的创新应用，帮助学员把握未来科技发展的趋势。	4
8	人机交互的信任边界与AI在健康领域的应用	探讨人类感知、决策行为与人工智能技术的交叉领域，人机共存在各领域的影响，并介绍人工智能在健康领域的应用情况等。	2

【模块二】落地篇 - 聚焦场景，探索商业价值

■模块核心价值：紧密围绕企业商业目标，将宏观趋势转化为切实可行的商业战略与应用路径，深入探讨大模型在企业运营各环节的应用价值与盈利模式，解决企业 “如何用”和 “如何赚钱/省钱”的核心问题。

序号	课程名称	课程内容	学时
1	商业新范式：AI重塑企业全链路	探讨人工智能如何通过技术赋能，重新定义企业的全链路运营模式。课程将结合实际案例，展示AI如何推动企业在生产、供应链、销售、客户服务等方面的智能化升级，同时分析AI在商业模式创新中的核心作用。	4
2	工业落地案例：从智能制造到效率升级	从对比各类人工智能模型入手，深入探讨大模型在不同行业的应用现状与优化策略，并聚焦于各行业的工业场景，分享落地实践以及如何设计有效的应用场景。	4
3	金融落地案例：模型融合业务的实践方法论	构建大模型在金融行业的实践方法论，结合实际案例和未来趋势，为学员提供清晰的思路和可操作的策略。	4
4	玩转API：不依赖GPU也能落地的应用策略	API企业级应用场景高速发展，API赋能企业，打造场景化解决方案，调用大模型API实操，API落地标杆实践案例解析。	4
5	RAG融合：用好企业私有知识库	RAG（检索增强生成）技术的原理、企业知识库的构建与管理，RAG实践，如何将两者融合以提升企业知识应用效率。	4
6	用情感激活商业价值：大模型的“第二增长曲线”	课程结合人工智能技术、情感经济学和商业创新，帮助学员理解大模型在情感化商业场景中的潜力，以及如何将其转化为实际应用，为企业带来新的增长点。主要包括大模型的理智与情感；超拟人大模型和心理大模型；心理健康解决方案和应用。	4

【模块三】实操篇 - 上手体验，实现能力闭环

■模块核心价值：打破技术门槛，亲自上手操作主流模型，推动从“知道”到“做到”的实质性转变，形成企业落地能力闭环。

序号	课程名称	课程内容	学时
1	零编程打造 AI 助理	围绕无代码 / 低代码平台的技术特性，结合个人效率提升与企业流程自动化的双重需求，帮助学员实现从基础操作到场景落地的全流程。	4
2	企业智能体实战	以“智谱清言”为例，深入学习个人智能体的开发与使用方法；以“智谱CoCo”为例，了解企业智能体在实际业务中的应用与部署。	4
3	企业API调用与微调实操	API调用实操：模型能力快速接入；微调实操：用最小成本优化模型效果。	4
4	大作业介绍与选题指导	导师指导学员进行作业方向选题；学员根据工作实际与研究方向确定作业项目。	2
5	行业大模型业务实操	如何在行业基准上超越专业算法专家（涵盖工业制造、医疗、广告、推荐系统、金融等多个行业）：分享行业实战经验与技巧。	4
6	大作业开题报告	指导学员完成开题报告，明确研究方向与计划。	2
7	项目规划与个性化指导	大模型项目与企业运营实际规划，对学员企业运营大模型进行个性化指导。	2
8	大作业讨论与答疑	解答学员在大作业过程中遇到的问题，促进学习交流与项目落地。	2
9	AI落地思辨工作坊	解决“最后一公里”的决策难题：围绕AI技术的实际落地应用、企业战略规划、组织变革以及案例解析等模块展开，帮助学员深入理解AI战略与落地实践，推动企业数字化转型与智能化升级。	4
10	现场教学：大模型企业参访——走进智谱	实地考察企业大模型应用实践，学习先进经验与成功案例。	4