课前需求确认 · 资料收集说明

贵州高速智能体课程
课前需求确认与资料收集说明

为确保本次两天智能体课程能够更贴近贵方真实业务场景，避免课程内容停留在通用 AI 工具介绍层面，我们希望在课前先与贵方做一次基础信息确认。

以下内容仅作为初步方向列举，具体课程案例、实操场景和共创主题，均可根据贵方实际组织架构、参训人员、业务流程、信息化基础和数据安全要求进行调整。

两天 · 智能体专题 业务场景共创 可全程脱敏
一

拟重点探讨的智能体应用方向

以下智能体方向主要用于课前确认，并不代表最终课程内容。我们希望通过这些方向，帮助贵方判断哪些场景更适合进入课堂共创、案例拆解或后续试点。

1路网运行与应急调度智能体
可能适用对象
营运管理、路网中心、监控中心、应急救援、相关一线处置单位等。
可能解决的问题
当发生事故、拥堵、恶劣天气、道路异常、突发事件时，智能体可辅助工作人员快速检索应急预案、判断事件等级、生成处置建议、形成调度记录和复盘材料。

希望贵方协助确认

  • 贵方是否已有成熟的应急处置流程或预案库？
  • 日常路网事件主要有哪些类型？
  • 事件处置过程中，最耗时的是信息收集、跨部门协调、预案查询，还是报告撰写？
  • 是否存在大量需要人工整理的调度记录、值班记录、复盘报告？
  • 课堂中是否适合选取一个脱敏后的典型事件作为案例？
2养护巡检与病害处置智能体
可能适用对象
养护管理、路桥隧管理、机电维护、巡检人员、养护项目管理人员等。
可能解决的问题
智能体可辅助识别和归类巡检问题，基于养护规范、历史案例和病害台账，生成病害分级建议、处置建议、派工单、验收清单和养护分析报告。

希望贵方协助确认

  • 贵方养护巡检目前主要依赖人工记录、系统填报，还是已有智能巡检设备？
  • 常见病害类型有哪些？
  • 巡检、上报、派工、处置、验收之间是否已经形成闭环？
  • 病害分级、维修建议、验收标准是否有明确制度或规范？
  • 是否可以提供脱敏后的巡检记录、病害照片、处置台账或养护报告样例？
3收费站特情与稽核智能体
可能适用对象
收费站、营运中心、客服、稽核、投诉处理、政策解释相关岗位等。
可能解决的问题
智能体可辅助处理 ETC 异常、车型争议、绿通政策、免费政策、补费争议、客户投诉等问题，帮助一线人员快速查询政策依据、生成处理建议和标准化沟通话术。

希望贵方协助确认

  • 收费业务中最常见的特情类型有哪些？
  • 一线人员在处理特情时，主要难点是政策复杂、系统操作复杂，还是客户沟通压力大？
  • 是否已有收费政策库、稽核规则、客服话术或投诉处理 SOP？
  • 是否存在大量历史投诉、咨询、特情处理记录可用于案例分析？
  • 是否希望课堂中设计一个"收费特情处理助手"的演示场景？
4服务区安全运营智能体
可能适用对象
服务区运营管理、服务区现场管理、安保、设备维修、商户管理、应急管理等。
可能解决的问题
智能体可辅助处理服务区巡检、设备报修、消防安全、危化品车辆登记、商户管理、投诉反馈、卫生检查等工作，帮助形成隐患闭环、整改跟踪和运营分析。

希望贵方协助确认

  • 服务区日常管理中，哪些工作最频繁、最依赖人工记录？
  • 服务区是否已有巡检、报修、安防、客流、商户管理等数字化系统？
  • 安全隐患、设备故障、客户投诉是否已有标准化处理流程？
  • 日报、周报、月报是否需要大量人工汇总？
  • 是否可以提供脱敏后的巡检表、报修单、整改记录、运营分析报告样例？
5工程建设、招采与合同管理智能体
可能适用对象
建设管理、项目公司、采购管理、法务、审计、合同管理、工程计量等岗位。
可能解决的问题
智能体可辅助进行招标文件初审、合同条款比对、设计变更资料整理、工程计量材料校验、项目周报/月报生成、合同风险提示等工作。

希望贵方协助确认

  • 工程建设和招采过程中，哪些材料最复杂、最耗时？
  • 合同审查、招标文件审查、设计变更审核是否已有标准模板？
  • 项目周报、月报、会议纪要是否有固定格式？
  • 是否存在大量需要人工比对、摘录、汇总的文件？
  • 是否适合在课堂中使用脱敏后的招采文件、合同片段或项目材料做演示？
二

参训人员 AI 工具使用情况调研

为便于我们判断课程内容深度，建议课前了解参训人员对国内外主流 AI 工具的接触和使用情况。本部分调研不涉及工具采购建议，也不要求贵方必须使用以下工具，仅用于判断参训人员的 AI 基础、实际使用经验和课程设计重点。

1. AI 工具使用程度

请参训人员根据自身情况选择：

使用程度说明
未接触基本没有使用过 AI 工具
听说过但很少使用知道部分 AI 工具，但没有形成使用习惯
偶尔使用用 AI 做过问答、写材料、翻译、搜索等简单任务
高频使用经常用 AI 辅助办公、写作、分析、做 PPT、查资料等
已用于具体业务已经在收费、养护、服务区、工程、财务、人资、管理等业务中尝试使用
已尝试智能体/自动化使用过智能体、工作流、知识库、自动化工具或 API 接口

2. 已使用或了解的国内 AI 工具

请勾选参训人员了解或使用过的工具：

工具类型工具示例是否了解/使用
通用对话与办公助手DeepSeek、Kimi、通义千问、豆包、文心一言/文小言、智谱清言、腾讯元宝、讯飞星火、天工 AI
AI 搜索与资料研究秘塔 AI 搜索、Kimi 搜索、豆包搜索、通义搜索、腾讯元宝搜索等
文档与知识库问答通义听悟、飞书智能伙伴、WPS AI、腾讯文档 AI、百度网盘 AI、各类企业知识库工具
图像生成与设计即梦 AI、通义万相、文心一格、LiblibAI、可灵图像能力、稿定 AI 等
视频生成与多模态可灵 AI、即梦 AI、海螺 AI、通义万相视频、剪映 AI 等
代码与开发辅助通义灵码、CodeGeeX、豆包 MarsCode、Trae、DeepSeek Coder 相关工具等
智能体与工作流平台扣子 Coze、Dify、FastGPT、百度千帆、阿里百炼、火山方舟、智谱开放平台、腾讯云智能体平台等
其他工具请补充

3. 已使用或了解的国外 AI 工具

请勾选参训人员了解或使用过的工具：

工具类型工具示例是否了解/使用
通用对话与办公助手ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilot、Grok、Perplexity、Mistral Le Chat 等
办公协同与知识管理Microsoft 365 Copilot、Notion AI、Google Workspace AI、Slack AI 等
AI 搜索与深度研究Perplexity、ChatGPT Deep Research、Gemini Deep Research、Claude Research 相关能力等
代码与开发辅助GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Claude Code、OpenAI Codex、Replit AI 等
图像生成与设计Midjourney、Adobe Firefly、Canva AI、DALL·E、Stable Diffusion 相关工具等
视频生成Sora、Runway、Veo、Pika、Luma 等
音频与语音ElevenLabs、Suno、Udio、Descript 等
自动化与智能体平台Zapier AI、Make、n8n、LangChain、AutoGPT 类工具等
其他工具请补充

4. 参训人员主要使用 AI 完成哪些任务

请根据实际情况勾选：

使用场景是否使用过
写通知、总结、汇报、会议纪要
写 PPT 大纲、课程材料、培训材料
政策、制度、文件解读
数据分析、表格处理、经营分析
搜索资料、调研行业、整理报告
翻译、润色、公文表达优化
客诉处理、话术生成、服务沟通
安全检查、隐患整改材料撰写
养护、巡检、工程资料整理
招采、合同、法务文件初步审查
代码开发、系统配置、自动化脚本
图片、视频、海报、宣传材料生成
其他

5. 当前使用 AI 时遇到的主要问题

请参训人员结合实际情况填写：

问题类型是否存在
不知道哪些工作适合用 AI
不知道如何提出高质量问题
AI 回答不稳定，容易泛泛而谈
AI 不了解本单位制度、流程和业务背景
担心数据安全和信息泄露
不清楚哪些资料可以给 AI 使用
不知道如何把 AI 接入现有业务系统
不知道如何从"聊天工具"升级到"智能体"
不知道如何评估 AI 应用效果
其他问题

6. 对本次课程的期待

请参训人员选择最希望学习的内容：

课程期待是否关注
了解 AI 和智能体的基本概念
学会使用主流 AI 工具提高办公效率
学会写提示词、做资料整理和报告生成
理解智能体和普通 AI 问答的区别
结合本部门业务设计智能体场景
学会判断哪些场景适合落地 AI
理解知识库、RAG、工作流、工具调用等概念
了解 AI 在收费、养护、应急、服务区、工程、管理中的应用
形成可继续推进的试点场景清单
其他期待

7. 建议贵方重点确认的问题

为便于我们调整课程内容，建议贵方课前帮助确认：

  1. 参训人员整体 AI 使用水平处于哪个阶段：未接触、初步使用、高频使用，还是已尝试业务应用？
  2. 参训人员主要使用国内 AI 工具，还是也接触过 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 等国外工具？
  3. 贵方内部是否允许员工使用外部 AI 工具？如有限制，具体限制是什么？
  4. 是否已有内部 AI 平台、知识库、智能问答系统或智能体平台？
  5. 是否希望课程中加入不同 AI 工具的能力对比？
  6. 是否希望课程中安排 AI 工具实操环节？
  7. 是否希望重点讲"通用 AI 工具使用"，还是更关注"智能体如何结合贵方业务流程落地"？
说明：如贵方对外部 AI 工具使用有数据安全或合规要求，我们可在课程中减少外部工具演示，更多采用脱敏案例、本地化思路、私有化部署逻辑和智能体场景设计方法。
三

课前希望贵方协助提供或确认的信息

为了让课程更贴近贵方实际需求，建议课前请相关部门协助提供以下信息。所有资料均可脱敏处理，重点保留流程结构、表单格式和业务逻辑即可。

1. 参训人员基本信息

请贵方协助确认本次参训人员的基本构成：

信息项说明
参训部门例如营运、养护、服务区、建设、采购、财务、人资、信息化等
参训岗位管理岗、一线业务岗、技术岗、综合职能岗等
是否接触具体业务系统便于判断课程中是否加入系统联动、数据处理相关内容
是否负责制度、流程或报表便于设计知识库、流程助手、报告生成等案例
最希望通过 AI 解决的一个问题用于课程案例筛选和现场共创

2. 各部门典型工作流

建议每个重点参训部门提供 1 个最典型、最耗时或最容易出错的工作流程。可按以下问题填写：

问题示例
这个流程叫什么？收费特情处理、病害处置、服务区报修、应急事件处置等
谁发起？收费员、巡检员、监控员、站长、项目负责人等
中间经过哪些环节？上报、审核、派单、处置、验收、归档等
涉及哪些部门或岗位？部门之间是否需要频繁协同
涉及哪些系统？收费系统、养护系统、调度系统、OA、报表系统等
输入材料是什么？图片、视频、表格、工单、制度文件、历史记录等
输出结果是什么？派工单、报告、审批意见、台账、会议材料等
最耗时的环节在哪里？查资料、写报告、跨部门沟通、重复填报、人工汇总等
最容易出错的地方在哪里？政策口径、数据录入、责任边界、流程遗漏等
哪些环节必须人工确认？涉及安全、资金、责任认定、外部发布等环节

3. 内部知识资料与业务文件

建议贵方根据实际情况，选择性提供脱敏版资料。资料不需要完整开放，课堂演示和案例共创只需要具备代表性即可。

资料类型示例
制度文件收费政策、养护管理办法、服务区管理制度、安全生产制度等
SOP 流程应急处置流程、特情处理流程、巡检流程、报修流程、投诉处理流程等
表单模板巡检表、派工单、整改表、日报、周报、月报、会议纪要模板等
历史案例事故处置案例、恶劣天气保畅案例、客户投诉案例、病害处置案例等
业务台账病害台账、设备维修台账、服务区巡检台账、收费特情台账等
报告样例经营分析报告、安全检查报告、整改报告、复盘报告、项目进度报告等
会议材料经营调度会、安全生产会、项目推进会、专项工作汇报材料等
说明：如涉及敏感信息，可删除具体人名、车牌、金额、合同主体、精确位置等内容，但建议保留原始文档结构和业务字段，以便我们判断智能体是否能够辅助处理类似任务。

4. 现有系统与数据情况

智能体是否能够真正落地，很大程度上取决于现有系统和数据基础。建议课前请贵方协助确认以下内容：

问题说明
当前有哪些主要业务系统？如收费、养护、调度、服务区、OA、合同、采购、财务、人资等系统
哪些系统可以导出数据？是否支持 Excel、PDF、Word、图片、日志等格式导出
哪些系统已有接口能力？是否可通过 API 或数据中台调用
哪些系统目前仍需人工录入？便于判断是否适合做半自动化智能体
是否已有知识库或数据平台？如制度库、文档库、数据湖、数据中台、指标平台等
数据是否有权限分级？不同部门、岗位是否可以查看不同范围的数据
是否允许接入外部大模型？如不允许，则需考虑私有化、本地化或专有云方案
哪些数据属于敏感数据？如收费数据、车牌信息、合同金额、人员信息、安全事件等

5. 场景优先级初步判断

为便于课程中筛选最适合共创的智能体场景，建议贵方可先对候选场景做一个简单打分。

评估维度说明分值
高频程度是否每天或每周都会发生1–5 分
人工耗时是否需要大量人工查询、整理、撰写、沟通1–5 分
规则清晰是否已有制度、SOP、表单、判断标准1–5 分
数据可得是否能拿到历史记录、文档、表格或系统数据1–5 分
风险可控AI 出错后是否可以通过人工审核纠正1–5 分
价值明显是否能带来提效、降本、控风险或提升服务质量1–5 分

建议优先选择进入课堂共创

  • 高频发生；
  • 规则相对清晰；
  • 有现成文档或历史数据；
  • 当前人工处理成本较高；
  • 结果可以由人工审核；
  • 不直接替代重大安全、资金或责任决策。

暂不建议作为首批试点

  • 完全自动化重大安全决策；
  • 完全无人审批的资金、合同、责任认定流程；
  • 涉及高度敏感数据且权限边界尚不清晰的场景；
  • 业务规则尚未沉淀、主要依赖个别专家经验的场景。
四

希望贵方课前确认的关键问题

为便于我们进一步调整课程内容，建议贵方重点确认以下几个问题：

  1. 本次参训人员主要来自哪些部门？一线业务人员和管理人员比例大概是多少？
  2. 参训人员整体 AI 使用水平如何？是否已有一定 AI 工具使用经验？
  3. 贵方内部是否允许员工使用外部 AI 工具？是否有数据安全或合规限制？
  4. 贵方更希望课程偏"认知普及""工具实操""业务场景共创"，还是"后续试点落地设计"？
  5. 是否有 1–2 个部门希望重点结合真实业务场景做案例演示？
  6. 是否可以提供若干份脱敏后的制度、流程、表单、报告或历史工单？
  7. 是否希望课程中加入国内外 AI 工具对比和实操演示？
  8. 是否已有内部 AI 平台、知识库、智能问答系统或智能体平台？
  9. 课程结束后，贵方是否希望形成一份"智能体场景清单"或"试点场景建议书"？
  10. 对数据安全、系统接入、私有化部署等问题，是否有明确要求或限制？
五

初步课程设计建议

本次课程建议不以"AI 工具介绍"为主，而是围绕贵方实际业务，重点帮助参训人员理解：

  • 哪些工作适合用智能体；
  • 如何把业务流程拆解成智能体任务；
  • 如何准备知识库、流程规则和数据材料；
  • 如何判断一个智能体场景是否值得试点；
  • 如何在安全、合规、可审计的前提下推进 AI 应用落地。
课程中可优先选择 1–3 个贵方确认后的真实业务场景进行共创，最终形成可继续深化的智能体应用方向。