课程简介

AI 大模型技术正在深刻重塑全球产研模式，已有超过 70% 的企业开始在研发流程中引入 AI 工具，预计到 2025 年可帮助企业提升 40% 的研发成本。面对复杂业务场景、加速迭代需求和人才成本上升的三重挑战，构建 AI 赋能的产研全流程已成为企业 AI 化转型的关键。

 B 端团队可通过系统性引入AI工具与方法，建立了从需求到交付的全链路智能协作模式，从"知识管理、工具应用、协作模式、效能评估"四个维度构建AI协同开发体系。实践证明，舰桥平台案例实现了38.6%的整体效能提升，B端团队每周节省7-13.5人天，显著提高了交付速度和质量。

本次分享将系统透视社区生态 B 端团队的 AI 赋能产研全链路实践，重点聚焦三大核心内容：知识驱动型AI协同开发框架、双轨并行实践体系（在项目中实践与在 B 端团队内广泛实践）、AI协同产研效能评估方法。通过完整的逻辑和清晰的案例，为各类技术团队提供 AI 协同开发的路径参考和经验借鉴，帮助企业在AI时代建立产研效能的新型竞争力。

课程收益

1、帮助学员洞悉顶层设计AI赋能产研端到端流程，实现产研效能跃升；

2、帮助学员构建数据驱动的研发风险控制体系，实现智能决策升级；

3、帮助学员实现从单点工具应用到全链路智能化协作的组织能力进化

受众人群

产研团队的管理者、技术专家、架构师、开发工程师，质量与测试负责人，产品经理，需求分析师，以及其他对AI提效感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、AI赋能产研全流程背景与挑战

1）产研面临的效率瓶颈

2）AI带来的机遇

2、AI赋能产研建设思路

1）全链路协同赋能策略

3、知识驱动型AI实践案例

1）项目案例：舰桥平台-单次人力投入降低38.6%，代码一次通过率92%

2）项目案例：B端团队完整实现提效7-13.5pd/周，展示知识库复利效应

4、解析成功关键要素

1）涵盖：知识管理、场景适配、团队培养和效能评估

5、AI协同开发新范式展望

6、QA