近日，受爱玛集团邀请，陕西服装工程学院服装学院院长刘龙担任爱玛菁英2026渠道《数据化经营与AI应用实战》培训主讲嘉宾，围绕经销商经营管理与人工智能应用开展专题培训。此次活动将访企拓岗与产业服务相结合，通过参与企业真实经营任务，了解渠道数字化转型中的能力需求，为学院优化实践教学、拓展协同育人思路积累一线素材。

刘龙与爱玛菁英培训参训人员合影

培训立足经销商与门店经营场景，以经营指标体系搭建为起点，将经营诊断标准梳理、AI智能体开发和全流程实战演练贯通起来。刘龙带领参训团队围绕业务问题展开分析，把分散在一线管理中的经营经验转化为明确的指标口径与诊断依据，并进一步融入智能体开发与应用演练，使数据分析与经营决策形成衔接。

课程着重呈现从业务经验到决策工具的转化过程：先明确需要解决的经营问题，再梳理判断问题所需的数据和规则，随后借助智能体组织分析与建议，并通过演练检验其适用性。这一过程强调以实际业务为依据，使一线隐性经验逐步沉淀为标准化、可校验、能够重复应用的经营方法，为企业开展日常诊断和持续改进提供工具支撑。

在产业AI应用中，工具的价值需要通过经营任务来检验。此次培训将指标、诊断、工具与演练相衔接，既关注智能体能否生成分析结果，也重视其判断依据是否清晰、建议是否符合业务场景。这种围绕真实问题组织学习的方式，为学院探索项目化教学提供了具体参照，有助于将工具操作训练进一步延伸到问题分析与方案验证。

从访企拓岗与人才培养的视角看，企业经营任务也是观察岗位能力要求的重要窗口。指标体系搭建涉及业务理解和数据分析，经营诊断需要结合场景识别问题，智能体开发则要求将专业判断转化为清晰的工作规则。上述实践为学院研究数字化运营等相关岗位的能力构成提供了参考，也有助于进一步思考专业学习如何衔接企业实际工作。

出行与服装属于不同产业，但在实体品牌渠道经营中，均需处理顾客需求、商品配置、销售转化与库存管理等问题。此次实践中形成的经营分析方法，可为服装品牌零售与渠道管理教学提供借鉴。在转化为教学案例时，还需结合服装商品的季节性、款式与尺码结构、上新节奏等特点重新设计任务，使跨行业经验与服装专业知识有效结合。

刘龙与培训优秀团队成员合影

产业实践反哺教学，关键在于把企业任务转化为适合学生学习的项目。此次培训所涉及的指标梳理、诊断规则和智能体应用，可进一步整理为案例与实训素材，引导学生在模拟经营场景中完成数据解读、问题分析与方案评价。以任务完成过程和判断依据检验学习效果，有助于培养学生运用专业知识与数字工具解决实际问题的能力。

此次活动为服装学院将产业服务与访企拓岗相结合提供了实践经验，也为AI融入应用型人才培养拓展了思路。面向服装产业数字化发展需求，学院将进一步加强与行业企业的联系，研究真实项目与课程教学的衔接方式，持续完善实践教学内容，为学生提升专业应用能力、增强岗位适应能力创造条件。