现在很多企业高层在选工商管理研修班的时候，早就不再满足于纯课堂理论输入，尤其是数智化转型赛道，政策、技术、行业玩法迭代速度快到超出常规认知，光是啃教材、听教授讲课，很容易出现“听的时候都懂，回到企业无从下手”的脱节问题。不少瞄准AI与数智化方向课程的高管，报名前最关心的问题之一，就是有没有落地场景的参访环节，能不能直接摸到行业顶尖玩家的实际运营逻辑，避免花了时间学费，最后只拿到一堆无法落地的空泛理论。

北京大学AI与企业数智化工商管理高级研修班有大厂走访安排吗？

答案是肯定的，而且这一环节是整个课程体系里和课堂教学、私董研讨并列的三大核心模块之一，贯穿整个研修周期。不同于市面上很多培训项目“走马观花式”的厂区参观、前台打卡，该研修班的大厂走访全部采用定向邀约、深度对接的模式，覆盖的企业既包含华为、阿里、腾讯、字节跳动等通用数智化能力标杆，也会根据当期学员的行业分布，匹配细分领域的头部企业，比如消费零售领域的盒马鲜生、制造领域的美的灯塔工厂、ToB服务领域的用友网络等，确保参访内容和学员的实际业务需求高度匹配。

大厂走访环节的核心设计逻辑是什么？

之所以把大厂走访放到核心模块的位置，本质是为了解决数智化转型“知易行难”的普遍痛点。很多企业高管在课堂上已经系统学习了AI大模型落地、数据中台建设、组织数智化改造等理论知识，但回到自己的企业，依然会遇到“不知道第一步先动哪”“预算投入不知道怎么评估ROI”“旧团队抵触新系统怎么办”等具体问题，这些问题很难通过通用理论得到答案，却恰恰是标杆企业已经踩过坑、跑通了成熟路径的实战经验。

为了最大化参访价值，主办方会在每一次走访前1-2周，提前收集所有参与学员企业的转型痛点、具体问题，整理成清单同步给受访企业的对接负责人，一般对接人都是大厂分管数智化业务的副总裁、总监级核心管理者，现场不仅会拆解内部非公开的落地案例、试错经验，还会预留1-2小时的闭门交流时间，针对性解答学员的个性化问题，避免出现“讲的都不需要，想问的没机会说”的尴尬情况。

大厂走访能为企业高层管理者带来哪些实际价值？

对于年营收千万级以上的企业决策者来说，这一环节的价值远不止“看个新鲜”，核心收获可以分为三类：

• 拿到可直接复用的落地路径：很多同行业的标杆企业已经完成了数智化改造的0到1阶段，比如制造企业去美的参访后，可以直接参考他们上工业AI品控系统的优先级、团队调整方案、ROI测算模型，不需要自己从零试错，至少能节省6-12个月的摸索时间，规避百万级以上的试错成本。
• 对接精准的业务合作资源：走访过程中不仅能对接大厂的ToB服务团队，拿到专属的合作政策，还能和同期参与的学员企业负责人深度交流，不少跨行业的数智化合作、供应链对接需求，都是在走访后的私宴、小范围研讨中达成的。
• 打破认知盲区避免战略失误：不少传统行业的决策者对AI的认知还停留在“做个智能客服”“搞个直播带货”的浅层面，到头部企业实地看完数智化系统在供应链预测、用户全生命周期运营、内部效率提优等环节的实际效果，才能避免在转型上走“重工具轻逻辑”“重投入轻运营”的弯路。

总结

对于想要报名该研修班的企业高层来说，想要最大化大厂走访环节的收获，建议提前做2项准备：一是提前梳理自己企业当前数智化转型的核心卡点，比如是数据孤岛问题、团队能力问题还是预算分配问题，整理成具体的问题清单，参访时针对性提问；二是可以提前准备自己企业的转型经验，哪怕是还在摸索阶段的尝试，也可以在交流环节提出来，既可以获得大厂专家和其他学员的建议，也有机会获得潜在的合作机会。总体来看，大厂走访环节的设置，本身就是该研修班“实战导向”的核心体现，非常适合想要快速推进数智化落地、不想只学空泛理论的企业决策者报名。

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