您所在单位/部门（如：股份公司热轧作业部、经营财务部、京唐公司设备部、股份采购中心等）
您的岗位类别
经营管理类（战略、运营、综合管理）
生产制造/技术研发类（生产、质量、工艺、设备、技术）
财务金融类（财务、税务、资金、审计）
采购供应链类
人力资源/法务合规类
园区运营/营销服务类
其他
您对“AI 大模型（LLM）”的了解程度如何？
从未使用过，仅听说过名词
偶尔使用过（如DeepSeek、文心一言等），主要用于简单问答
经常使用，能完成文档总结、内容撰写、信息查询等任务
深入使用，熟悉提示词设计、多轮对话、角色设定等技巧
参与过企业级大模型应用的建设或推广
您使用过以下哪些大模型工具？
DeepSeek
通义千问（Qwen）
首钢AI 大模型平台
Kimi
ChatGPT/claude等国外大模型
豆包
讯飞星火
腾讯元宝
以上均未使用过
其他
您平均每周使用大模型工具的频次大约是？
0次（几乎不用）
1-3次
4-7次
每天都有使用
每天大量使用
您主要用大模型工具完成哪些任务？（请勾选最常做的3-5项）
日常问答/信息查询
文案撰写、润色、改写
长文档/报告/论文的阅读与总结
会议纪要整理
数据分析与表格处理
报告/PPT大纲生成
制度、政策、法规的查询与比对
翻译
代码编写或辅助
其他
请根据您的实际了解程度，为以下概念打分（1分=完全不了解，5分=非常了解，能清晰解释其原理和应用场景）：RAG（检索增强生成）
请根据您的实际了解程度，为以下概念打分（1分=完全不了解，5分=非常了解，能清晰解释其原理和应用场景）：AI Agent（智能体）
请根据您的实际了解程度，为以下概念打分（1分=完全不了解，5分=非常了解，能清晰解释其原理和应用场景）：WorkBuddy / OpenClaw 类工具
请根据您的实际了解程度，为以下概念打分（1分=完全不了解，5分=非常了解，能清晰解释其原理和应用场景）：MCP（模型上下文协议）
请根据您的实际了解程度，为以下概念打分（1分=完全不了解，5分=非常了解，能清晰解释其原理和应用场景）：工作流编排
请根据您的实际了解程度，为以下概念打分（1分=完全不了解，5分=非常了解，能清晰解释其原理和应用场景）：多模态（文本、图像、语音等多类型数据处理）
您是否了解“企业知识库（RAG应用）”的建设方式？
完全不了解
听说过概念，不清楚具体怎么实现
了解基本原理（向量化、检索、生成），但没实际操作过
参与过或主导过知识库/RAG项目的建设
您是否有以下AI相关开发或构建经验？
无相关经验
编写过提示词（Prompt），用于优化大模型输出
使用过低代码/无代码平台搭建过AI应用（如Dify、FastGPT、Coze等）
配置过工作流（Workflow），包含条件判断、工具调用等节点
构建过RAG知识库（如文档上传、向量检索配置）
开发过智能体（Agent），涉及工具调用或多智能体协作
有编程经验，调用过大模型API（Python/Java等）
参与过企业级AI项目的需求分析或方案设计
您在所在单位是否参与过AI相关项目或场景推进？
没有参与过
了解单位在做，但未直接参与
作为业务方参与过需求提出或测试验证
作为核心成员参与过AI场景的立项、设计或推广
在日常工作中，您最耗费时间的重复性工作有哪些？（最多选5项）
手动整理数据、制作报表
撰写各类报告、总结、汇报材料
查找制度文件、政策法规、技术资料
审核合同、单据、方案等文档
跨部门沟通协调、信息收集汇总
会议组织及会议纪要整理
排产、排程、计划编制与调整
设备故障排查与维修方案制定
客户咨询响应与进度跟踪
采购流程跟踪与供应商管理
其他
您是否了解首钢集团内部已有的AI平台或工具？
完全不了解
听说过，但没用过
了解一些，使用过部分功能
比较熟悉，经常使用
参与过相关建设或推广
您最希望AI帮助您或您的团队解决哪个具体业务问题？请用1-3句话描述一个您认为最值得用AI解决的业务场景（越具体越好）
请列出您在日常工作中最希望用AI帮助解决的3个具体问题或痛点（越具体越好，目前AI可能不一定解决，也请描述）
本次培训最后一天安排了场景设计工作坊，需要分组围绕真实业务问题设计AI应用方案。您是否有可以带到课堂上的业务问题或场景想法？对场景设计工作坊有什么建议？（没有可不填）