5月22日

作为文档团队，通常是“背锅侠”，声量帮助。我们如何找到破局之道？通过结构化转型和AI内容创作重构手册开发流程。支持本地化和全球业务，提升团队核心价值。富媒体转型，提升团队产出价值和客户满意度。在不同的节点，我们做了什么规划与探索！分享我们团队的转型之旅 ，给其它探索中的团队一些启发。

北京信息科技大学在《技术传播校企合作指南》团体标准指导下在以下几个方面取得了喜人的进展：1） 教育合作。信息科大创办了全国首个技术传播微专业，面向各专业本科生。课程建设方面，校内技术传播类课程覆盖翻译专业本科、MTI研究生、全校通识选修、微专业等四个层次；聘请行业导师共同开发课程和实验室。2） 研究合作。学校承接企业订单式研究项目；3）增值合作。学校参加行业标准制定，并开展咨询活动。4）管理合作。学校举办行业交流论坛，搭建行业和教育界交流的平台。 技术传播行业与高校的合作还面临一些问题，本发言也进行了一些梳理。

英伟达的技术文档体系，是其构建 CUDA 生态壁垒、实现产品与开发者高效连接的核心竞争力。本次演讲将深度拆解英伟达官网文档的 架构设计、写作逻辑、创作工具与发布体系，揭示其如何通过标准化、模块化、场景化的文档，降低开发者门槛、强化技术话语权。在此基础上，对比国内 AI 芯片企业的文档现状，剖析硬件性能追赶之外，技术文档与生态体系的关键差距与追赶路径，为国产芯片的生态突围提供可落地的参考。

生成式AI的兴起正在从根本上重新定义内容策略的边界与价值。传统的”规划→创建→分发→管理”内容闭环虽然框架依然适用，但其内核已发生深刻变革：从”制造文档”转向”构建智能内容生态系统”，从服务”人类阅读”转向兼顾”机器理解与调用”。这不是对现有内容策略的简单补充，而是一次范式级的重塑。

本议题将深入探讨如何构建“智能内容生态系统”，不仅要让知识在人机协作中持续增值，更要实现内容团队从单纯的信息传播者向智能决策支撑者的价值跃迁。对于从业者而言，掌握这一新逻辑意味着从执行者升级为企业知识基础设施的架构师。

AI 正在极大地放大外部世界：信息更多、分析更快、选项更多。但一个反直觉的后果正在出现：为什么用了 AI，决策反而更难？人们也越来越害怕做决策？

当 AI 可以同时给出多个“看起来都合理”的答案时，传统依赖外部分析、数据与模型的决策方式开始失效。外部系统已经无法再替人完成真正的取舍。这意味着一个关键转变正在发生：AI 的出现，正在把决策从“向外寻找答案”，推回到“向内完成判断”。换句话说，AI 不是决策的对手，而是终于把决策的最后责任，重新交还给人。这意味着，当AI 把外在部分做到极致，反而促使人们在升级决策角色：从外在信息与环境的决策分析者，转变成对齐内在价值观、目的、意义的首席决策管。

而首席决策官要做的事情是：当选项趋近无限、效率极高，真正决定结果的，不再是掌握了多少信息，而是是否清楚：你为什么而选？你愿意为哪一个决策方向承担代价？你在犹豫的背后，是理性权衡，还是内在回避？

本议题聚焦 AI 时代决策者面临的真实卡点，探讨为什么决策难度正在从技术层面，转移到人的认知、心理与身份层面，并引入 Purpose-driving Decision Making（目的导向决策）视角。帮助听众理解：当 AI 把外部做到极致，真正不可回避的，是人类内部决策能力的升级，决策必须回到一个‘整体的人’身上完成最后的判断。决策不是只有外部信息，而是人在复杂环境中的整合判断。

听众将带走的，不是更多工具或模型，而是一种更清晰的决策视角：在 AI 提供支持的同时，如何完成那些只有“人”才能完成的关键取舍。

制造型企业验证工作长期面临隐性经验随人流失、纸质模式难以支撑知识复用的困境。本演讲以制药设备验证数字化转型实践为案例，阐述如何运用SECI知识转化模型，将分散的验证经验系统性地沉淀为可复用的显性资产，构建覆盖验证全生命周期的知识管理体系。

演讲将完整呈现从现状诊断、系统架构设计到知识运营的方法论路径，重点剖析SECI四阶段在验证场景中的映射规律，以及Know-What/Know-How/Know-Why/Know-Whom四维知识图谱的搭建框架。通过跨行业对照，展示制药、医疗器械、精密制造等领域验证工作的适配应用。

听众将收获一套验证工作数字化转型的知识转化方法论，了解关键实施步骤、系统集成策略与风险管控要点，掌握可复用的验证知识资产沉淀框架，为技术传播与知识管理实践提供可落地的转型路径。

人为因素失误是工业技术领域事故频发的主要因素之一，而文档表述不清往往是罪魁祸首。本次研讨将揭秘简化技术英语（ASD-STE100）的破局之道，助您精准化解误解，打造安全可靠的作业流程。通过理论与实操相结合的双重训练，参与者将掌握如何识别安全指令中的语言隐患，学会用更清晰、合规、易懂的表述重新编辑内容。干货满满的实际案例表明，遵循STE写作规范不仅能提升文档的可读性和翻译一致性，更能为操作安全保驾护航。工作坊结束时，您将真正理解：清晰的语言表达如何成为降低人为风险的利器，让维护、运营、培训等场景中的安全沟通更上一层楼。

大型语言模型已成为技术文档的标准工具，但其仍会产生幻觉现象，提供的内容可靠性不足。本次演讲将探讨语言模型产生幻觉的机制与成因，并指导用户如何有效减少不可靠信息的产生。除了优质的提示词外，为模型设计合适的上下文环境对实现用户预期效果至关重要。无论是用于科研还是内容创作，恰当的上下文设置都能显著提升模型输出的质量。理解输入内容如何引发幻觉现象，并通过优化用户输入来减少错误信息，这将有效提升语言模型在日常工作中应用的效率。