DeepSeek 的“国运级创新”开启了 AI 技术革命的下半场，正在全方位重塑企业的各个环节。作为企业决策者，如何紧跟 DeepSeek 引发的下半场智能化革命？如何在技术范式、产品范式、商业范式的变革中找到增长和制胜之道？如何抓住 AI 时代的创新机遇，构建具有竞争力的商业和产品战略 ？

答案不仅在于技术本身，更在于对 AI 产业生态的深刻理解和对产品范式、商业模式的战略布局。为此，CSDN 联合 Boolan 特别推出「DeepSeek 创新驱动的 AI 产业生态与应用战略」课程，由 CSDN 高级副总裁、Boolan 首席技术专家、全球机器学习技术大会主席李建忠亲自授课，聚焦 DeepSeek 引发的 AI 产业生态变革为企业在 AI 产品和商业模式创新方面带来的范式转换，助力企业领航者洞悉 AI 发展趋势，把握战略先机！

课程核心要点

1. 介绍 DeepSeek 的技术创新及生态影响

2. 掌握 AI 技术演进与产业变革的底层逻辑

3. 解析 AI 产品战略的范式变革体系与框架

4. 构建企业 AI 战略转型的方法论和关键路径

5. 剖析企业 AI 应用落地建设路线图与案例 

主讲专家介绍

李建忠 

李建忠，CSDN 高级副总裁，Boolan ⾸席技术专家，全球机器学习技术⼤会主席。对人工智能、企业战略、产品创新、软件架构有丰富经验和深入研究。于 2016 年发起成立全球机器学习技术大会（ML-Summit），是人工智能领域极具影响力的高端技术交流平台。近年来主要研究以⼤语⾔模型为主的⼈⼯智能⽅法与产品战略，提出科技创新的“范式转换立方体 ParaShift Cube”，发表《大模型驱动的计算产业范式转换》、《大模型时代的产品版图和范式创新》、《软件开发智能化范式思考与探索》等演讲，相关研究和演讲引起业界强烈关注。曾多次获得微软最有价值技术专家（MVP），腾讯云最有价值专家（TVP）等行业荣誉称号。拥有近二十年技术与产品经验，为包括众多世界五百强强公司在内的知名品牌提供高端人工智能战略、产品创新、技术战略咨询服务。

李建忠部分演讲图

课程核心亮点：构建创新驱动的 AI 生态

本课程围绕 AI 技术发展、产业生态构建及实际应用场景展开，内容覆盖从理论到实践的全方位知识体系。以下是课程的核心模块：

一

DeepSeek的技术创新与生态影响

1、大模型的技术基础与发展脉络

2、Scaling Law 扩展法则：从预训练、到推理计算

3、计算与连接的钟摆效应

4、大模型驱动的三大范式转换

(a)计算范式：从图灵.冯诺伊曼计算架构到神经网络计算架构

(b)开发范式：软件开发智能化革命

(c)交互范式：自然语言人机交互革命

5、DeepSeek 主要的技术创新

(a)强化学习引领推理计算范式转换

(b)模型架构的增强创新

(c)软硬协同的工程优化

6、DeepSeek 带来的生态影响

(a)大模型成本革命推动 AI 应用爆发

(b)算法创新带来 AI 算力版图重塑

(c)开源战略带来生态级的创新升维

7、大模型产业的生态位分析与护城河

8、DeepSeek 对产业的影响与变革

(a) DeepSeek 对互联网应用的影响

(b) DeepSeek 对云产业的影响

(c) DeepSeek 对算力生态的影响

9、大模型的垂直整合 VS. 水平整合

10、大模型的开源生态建设与战略设计

二

DeepSeek 及大模型应用战略

11、DeepSeek 及大模型能力成熟度模型

12、范式转换立方体 ParaShift Cube

13、AI Copilot（AI 辅助）VS. AI Native（AI 原生）

14、大模型应用的 2C 与 2B

15、智能时代的应用形态：智能体（AI Agent）

(a) 智能体核心框架

(b) 模型应用交互模式的演变

(c) 从信息网络到行动网络

(d) 智能体生态七层参考架构

16、大模型与软件开发智能化范式变革

(e)从代码大模型到软件工程智能化

(f)五级“自动软件开发”参考框架

(g)软件工程智能化飞轮：研发全流程数字化

(h)从通用模型到专家模型

17、DeepSeek 模型扩展与定制分析

(i)增强预训练

(j)模型微调

(k)模型蒸馏

(l)检索增强

18、企业 AI 转型战略与关键路径

(m)技术成熟度与 ROI 分析

(n)产品与商业模式设计

(o)数据资产与治理

(p)AI 原生的组织团队建设

19、AI+行业：AI 在不同行业的应用场景

20、大模型幻觉及最佳实践

三

DeepSeek 与大模型未来发展趋势

21、语言模型与人类智能

22、多模态模型的发展

23、基础模型与垂直模型

24、端侧模型与小模型

25、数据的扩展

(a)公域数据与私域数据

(b)机器合成数据

(c)人机共生数据

26、具身智能的发展

27、脑机接口的发展

28、AI 安全与治理演进

29、全球 AI 产业格局与发展趋势

30、迈向通用人工智能 AGI

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