业务在前
从实际问题、可用样本和验收目标出发。
ABOUT / 关于衍谷
培养 AI 原生人才 · 构建 AI 原生服务 · 孵化 AI 原生公司
从实际问题、可用样本和验收目标出发。
任务要能检查,成果要能说明,关键判断有人负责。
外部参考、教学模拟与衍谷交付分别标注,不把学习资料当成交付成绩。
03 / THE WAY WE WORK
导师与交付负责人对企业结果负责。
学员承担经过拆解、可检查的任务。
看当前怎么做,找到重复、费时、容易返工的环节。
产出:问题定义与基线限制范围、明确样本,约定验收方式与人工复核点。
产出:试点方案与任务书学员完成可检查模块,专业团队集成、测试与上线。
产出:可运行工作流用同一批任务对照验证,记录边界,沉淀可复用方法。
产出:验收记录与操作手册PEOPLE / 师资介绍
以下依据提供的讲师介绍资料整理;具体授课安排以班期确认为准。所列个人任职不代表相关机构与衍谷建立合作或提供背书。



AI应用实战导师
将自动化工程背景与制造业实战经验融入AI教学,专注于让大模型、知识库与智能工作流在真实业务中发挥作用。
毕业于英国谢菲尔德大学自动化工程专业,兼具工程技术背景与制造业一线实践经验。回国后深入拥有40年历史的家族制造企业,跟进生产全流程,将工程思维与真实业务需求相结合,探索AI在企业运营中的实际应用。
擅长从具体业务问题出发,拆解任务、组织工具并搭建可执行的工作流程。已自主搭建应用于仓库管理的AI工作流,并围绕RAG、AI Agent与多工具协同持续开展实践。
课程分享以真实业务案例为基础,结合原理讲解、操作演示与落地经验,帮助学员理解AI的应用逻辑,建立从识别问题到搭建解决方案的完整思路。
SPACE / 环境展示
选自提供的环境宣传素材,以下仅展示其中的空间照片区域,未改动原图。素材中的“10.3 免费体验日”等文字不代表当前活动、价格或报名承诺。
IN PRACTICE / 真实课堂
2026年10月3日 · 衍谷开放日。围绕大模型、知识库与工作流,通过现场讲解与演示交流应用思路。