工业智能体创业实践 · 下午 · 第五部分（60分钟）
实践工作坊：把一个场景拆成可交付MVP
现场完成业务理解、数据摸底、技术选型、安全设计、MVP定义和商业闭环。
祛魅务实工程视角创业者视角
博雅云创 · gyznsw.cn
gyznsw.cn
01 · 六步法
场景拆解六步法
1 业务真正痛点
2 数据在哪里、谁拥有
3 技术模型与部署
4 安全不能出错什么
5 MVP最小交付物
6 商业ROI与收费
讲透这一页六步法的顺序很重要。
gyznsw.cn
02 · 业务
Step 1：理解业务，不接受表面需求
01
表面需求
“我们想做一个AI平台。”
02
真实任务
谁在什么时间完成什么工作？
03
当前损失
时间、质量、成本、风险或收入。
04
成功标准
哪些指标变化才算项目成功？
讲透这一页通过连续追问把“想上AI”转化成可量化任务。
gyznsw.cn
03 · 数据
Step 2：数据摸底
01
位置
文件夹、PLM、MES、ERP、设备或第三方。
02
格式
文本、表格、图纸、图像、时序、模型。
03
质量
完整性、版本、标签、噪声和缺失。
04
权属
谁拥有、谁授权、能否用于训练和生产。
讲透这一页数据摸底的输出不是“有数据”，而是数据清单、责任人、质量风险和可用边界。
gyznsw.cn
04 · 技术
Step 3：技术选型
生成与理解
- 大模型
- RAG
- 多模态
- Agent编排
→
确定性与专业计算
- 规则引擎
- 传统算法
- 专业小模型
- 机理模型/求解器
讲透这一页工业方案通常是组合技术。
gyznsw.cn
05 · 安全
Step 4：安全设计
01
数据安全
什么不能出厂、不能被谁看到。
02
动作安全
哪些工具和操作必须审批。
03
结果安全
哪些结论必须引用、复核和签发。
04
运行安全
失败如何回退、降级和停止。
讲透这一页安全不是上线前补一份文档，而是决定系统架构和MVP边界。
gyznsw.cn
06 · MVP
Step 5：定义MVP
01
一个角色
明确首个岗位和责任人。
02
一条流程
从输入到输出完整闭环。
03
一种数据
优先选择质量最好、最容易授权的数据。
04
一个指标
时间、错误、成本或风险的可量化变化。
讲透这一页MVP不是功能少，而是业务闭环完整。
gyznsw.cn
07 · 商业
Step 6：形成商业闭环
01
卖软件
订阅、许可和平台服务。
02
卖项目
按范围和里程碑交付。
03
卖结果
按节省、产量、质量或任务计费。
04
联合运营
与园区、龙头或服务机构共建场景。
讲透这一页商业模式要与客户预算、责任和价值测量方式匹配。
gyznsw.cn
08 · 问题清单
12个必须问清的问题
- 谁每天在做这件事？最痛的一步是什么？
- 当前一年花多少时间、人工和返工成本？
- 输入和输出分别是什么？有没有标准模板？
- 数据在哪里？谁拥有？版本和质量如何？
- 结果能否通过规则、人工或对照数据验证？
- 哪些动作绝对不能由AI直接执行？
- 首个MVP能否在8—12周形成闭环？
- 谁使用、谁验收、谁采购、谁承担风险？
- 客户现有工具能否保留？需要哪些接口？
- 失败时如何回退到人工流程？
- 怎样持续积累数据、规则和证据？
- 这个场景能否复制到同类客户？
讲透这一页这页可作为售前访谈清单。
gyznsw.cn
09 · 技术矩阵
模型选择矩阵
01
大模型
复杂语言理解、规划、生成和工具选择。
02
小模型
视觉、分类、预测、异常检测和边缘运行。
03
规则引擎
强标准、硬边界、权限和审批。
04
机理模型
物理计算、仿真和高可信工程结果。
讲透这一页不要用大模型替代所有算法。
gyznsw.cn
10 · 部署
部署选择：云端、边缘、私有化
01
云端
快速启动、弹性算力、非敏感场景。
02
边缘
低延迟、断网运行、现场视觉和时序。
03
私有化
机密数据、专网、企业系统深度集成。
04
混合
模型、数据和任务按风险分层运行。
讲透这一页部署方式由数据、延迟、可靠性和合规决定，不是越私有越好或越云端越先进。
gyznsw.cn
11 · ROI
ROI：用一个简单公式统一讨论
年度价值 ＝ 节省人工 ＋ 减少返工/停机 ＋ 提升产能/收入 ＋ 降低风险期望损失
ROI ＝（年度价值－年度成本）÷ 年度成本
ROI ＝（年度价值－年度成本）÷ 年度成本
讲透这一页ROI不必一开始非常精确，但必须有基线、假设和数据来源。
gyznsw.cn
12 · MVP画布
MVP边界模板
讲透这一页这页可以现场输入，也可以打印。
gyznsw.cn
13 · 制造
示范拆解一：制造缺陷检测
痛点漏检与人工疲劳
数据工位图像＋缺陷标签
技术视觉模型＋规则
安全低置信度人工复核
MVP单工位单缺陷
商业按工位/产线交付
讲透这一页讲师用5分钟演示如何从问题走到MVP。
gyznsw.cn
14 · 农业
示范拆解二：智慧渔业投喂
痛点饲料浪费与水质风险
数据视觉、水质、天气、投喂
技术边缘模型＋规则
安全断网与异常回退
MVP监测＋投喂建议
商业设备费＋服务/分成
讲透这一页说明农业场景中的硬件、网络和季节性风险。
gyznsw.cn
15 · 选题
分组任务：选择一个场景
01
A组
制造质量或工艺优化。
02
B组
研发测试或工业软件中试。
03
C组
智慧渔业或园区物流。
04
D组
政务预审或民生服务。
讲透这一页每组选择一个场景，使用六步法完成画布。
gyznsw.cn
16 · 输出
小组输出要求
01
一句话问题
谁在什么场景损失什么。
02
一条数据链
数据来源、格式、权属。
03
一张MVP图
输入、Agent、工具、输出、人工节点。
04
一个商业数字
时间、成本、收益或风险指标。
讲透这一页限制输出格式可以提高讨论效率。
gyznsw.cn
17 · 实操
数字工匠平台实操链路
登录项目空间选择角色和权限
上传资料建立项目知识库
AI解析对象、结构与引用
智能问答基于文档回答
调用Skill生成、检查或分析
人工确认结果归档与沉淀
讲透这一页现场可以让学员体验文档解析和问答。
博雅云创 · gyznsw.cn
互动 · 快速判断
30秒挑战：这三个需求，哪个值得做Agent？
需求一
“帮我做一个企业大模型”
信息不足。必须追问业务对象、频率、输入、结果和付费人。
结论：暂时不能立项
需求二
“每天自动检查20份BOM”
高频、规则明确、结果可验证，可从人工复核闭环开始。
结论：适合做MVP
需求三
“让AI直接控制关键阀门”
责任高、容错低，应先做监测、建议、沙箱与人工闸门。
结论：分阶段进入
30s
30秒挑战每组用“谁、什么痛点、什么数据、什么结果、谁负责”重写其中一个需求。
gyznsw.cn
18 · 结论
第五部分小结
一个好的工业AI MVP：
业务闭环完整、数据入口真实、技术组合克制、安全边界明确、价值能够验收。
业务闭环完整、数据入口真实、技术组合克制、安全边界明确、价值能够验收。
快捷键： ←→翻页 N备注 O总览 F全屏 Esc关闭