集团企业数字化转型顶层规划是一项全面的战略规划，旨在通过信息化建设顶层设计，实现业务流程、数据和信息系统的有效融合，以提升企业的核心竞争力。它涵盖了从战略解读、组织结构分析、业务框架梳理到具体的技术实施和安全标准的全方位设计，确保企业在数字化转型过程中能够高效、安全地实现业务协同和管理优化。

（一）信息化顶层设计

信息化建设顶层设计是集团企业数字化转型的核心部分，它涉及到以下几个关键方面：

1. 设计背景：顶层设计考虑了功能交集、数据交集和系统集成，旨在构建业务流程驱动的信息化协同关系，完成基于业务管控的信息化蓝图设计。

2. 设计路线：明确了设计路线，包括区分上线信息系统承载的功能模块及解决方案，确定信息系统数据标准和范围，以及排序信息系统上线的节拍。

   

3. 设计内容与效果：顶层设计作为技术指南，指导系统上线节拍，实现业务流、数据流、信息流的有效融合。它指导各子系统的实施上线，确保信息化建设与企业战略和业务需求相匹配。

4. 战略与信息化建设解读：包括战略愿景、可持续竞争优势、核心技术领先、优势品牌、产业一体化、管控高效等方面，以及基于数据分析的经营决策、智能化服务、敏捷供应链管理等信息化能力。

   

5. 组织结构管控模式分析：分析了从董事会到各管理层级的组织结构，以及如何通过信息化手段实现战略任务的分解和执行反馈。

6. 管控业务框架情况说明：详细说明了管控业务框架，包括业务流程、组织结构和信息系统的整合。

7. 信息系统建设现状分析：评估了当前信息系统的建设状况，为后续的顶层设计提供现实基础。

   

8. 顶层设计总体方案：包括统一的平台设计、业务信息流转设计、业务系统功能设计和系统集成关系设计。

   

9. 分步设计实施方案：详细规划了分阶段实施的步骤，确保顶层设计的逐步落地。

10. 建设保障体系说明：包括基础及安全标准、组织结构保障、人才建设保障和技术支撑标准，以及系统上线的节拍。

（二）顶层设计总体规划及分布设计方案

2.1 顶层设计总体方案

1. 总体目标：设计依据XX单位的战略规划和信息化规划，旨在实现统一的CC平台、XX平台和XX管理，以及符合XX标准的指导思想。

2. 业务信息流转设计：涉及技术与工程项目管理、科研项目管理、合同管理、协同研发、销售管理及售后质量等，通过主数据管理系统、PDM/CAPP系统、财务管理等实现业务信息的有效流转。

3. 业务系统功能设计：详细规划了各个业务系统的功能，以确保业务流程的高效运作。

4. 系统集成关系设计：设计了数据展现、单点登录、审批待办等集成关系，以实现供应商、客户、人员、物料、会计科目等数据的整合。

2.2 分步设计实施方案

1. OA系统：完善功能，增加合同、招投标与客户供应商管理功能，实现多模块业务融合集中审批，以及OA系统消息推送各系统业务系统待办通知。

2. 工程项目管理系统：涉及项目管理、招投标管理等，以及控制点、集成系统、门户中心等的建设。

3. 科研项目管理系统：针对科研项目的特点，设计管理系统以提高科研效率和管理效能。

4. 生产制造相关系统：包括主数据管理系统、ERP财务模块管理等，以支持生产计划与生产质量的优化。

   

5. 主数据管理系统：负责物料管理、采购质量管理等，确保数据的准确性和一致性。

6. 整体系统建设效果阐述：描述了系统建设的预期效果，包括流程协同平台（BPM）的构建和业务管理相关信息点的整合。

2.3 建设保障体系说明

1. 基础及安全标准：包括安全标准、基础设施、信息安全事件与灾难应对标准等，以确保信息化基础设施的技术应用、管理和工作过程的规范。

2. 组织结构保障：成立数字化转型领导小组，包括XX单位高层、XX单位标准委员会、外部专家等，以确保项目的顺利实施。

3. 人才建设保障：发掘与培养业务和信息技术融合人员、软件开发团队与创新人员、运维团队等，以支持信息化建设的人才需求。

   

4. 技术支撑标准：规范XX单位的整体运行效率，包括管理服务、基础技术标准、信息化服务标准等。

   

5. 系统上线节拍：规划了系统上线的时间表，分为三个阶段，每个阶段都有特定的目标和任务，如大数据、重分析、求创新等

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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