課程背景：
隨著科技迅猛發(fā)展，特別是人工智能技術(shù)的不斷突破，我們步入了一個以智能化為特征的新時代。2024年的全國兩會上，科技平權(quán)與人工智能+成為了熱議的話題。與此同時，“人工智能+”行動首次被寫入政府工作報(bào)告中。
近年來我國人工智能的蓬勃發(fā)展正在為各行各業(yè)賦能，為企業(yè)與個人的發(fā)展帶來新機(jī)遇。工業(yè)和信息化部賽迪研究院數(shù)據(jù)顯示，2023年，我國生成式人工智能的企業(yè)采用率已達(dá)15%，市場規(guī)模約為14.4萬億元。相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測，2035年生成式人工智能有望為全球貢獻(xiàn)近90萬億元的經(jīng)濟(jì)價值，其中我國將突破30萬億元。
什么是人工智能？大數(shù)據(jù)+機(jī)器深度學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)的收集分析為人工智能提供素材，機(jī)器基于素材的積累實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)——以人的思維方式思考、解決問題。人工智能出現(xiàn)的意義絕不僅僅是機(jī)器人的批量生產(chǎn)與應(yīng)用，而是作為核心驅(qū)動力驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市形態(tài)、生活方式和科技格局的顛覆式變革。
隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的普及應(yīng)用，人工智能+正在成為支撐戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要組成部分。未來，我們有理由相信人工智能將在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級提供堅(jiān)強(qiáng)助力。
處在這樣一個劃時代的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，如何迎接人工智能爆發(fā)的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇，如何在AI商用的垂直細(xì)分領(lǐng)域占據(jù)一席之地，亟需各行業(yè)管理者深入思考和密切關(guān)注。
課程收益：
1. 深入解讀人工智能+的背景、要素、現(xiàn)狀與趨勢，把握智能化的未來發(fā)展脈絡(luò)
2. 剖析大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI等最新發(fā)展動態(tài)，以及在各行業(yè)中的應(yīng)用
3. 洞察數(shù)字時代的變革力量，并結(jié)合企業(yè)現(xiàn)階段戰(zhàn)略目標(biāo)，搭建數(shù)字化運(yùn)營體系
4. 厘清盲點(diǎn)，規(guī)避企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中的風(fēng)險(xiǎn)，倒逼思維升級，挖掘業(yè)務(wù)場景突破點(diǎn)
5. 正確認(rèn)識AI時代挑戰(zhàn)和機(jī)遇，主動擁抱變化，提升企業(yè)經(jīng)營水平和市場競爭力
課程時間：1天，6小時/天
課程對象：企業(yè)中高層管理者、各部門骨干、數(shù)智化相關(guān)崗位人員
課程方式：講師講授+案例解析+小組研討+互動答疑
課程大綱
第一講：人工智能+最新動態(tài)及行業(yè)應(yīng)用趨勢
一、人工智能與科技平權(quán)
1. 人工智能概述及分類
2. 內(nèi)涵定義和實(shí)現(xiàn)要素
3. 科技平權(quán)與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化
4. 人工智能+行動的戰(zhàn)略意義
二、人工智能技術(shù)生態(tài)體系
1. 5G：技術(shù)制高點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)權(quán)
2. 物聯(lián)網(wǎng)：人類感官的延伸
3. 大數(shù)據(jù)：永不枯竭的生產(chǎn)資料
4. 云計(jì)算：智能時代的基石
5. “智能+”終極版圖：數(shù)字孿生
案例解析：錢學(xué)森先生眼中的“數(shù)字孿生世界”
三、AI大模型開啟新范式
1. 從聚合式到生成式
2. 從標(biāo)準(zhǔn)化到個性化
3. 人機(jī)對話VS自我進(jìn)化
4. 各國科技巨頭紛紛入局
四、通用大模型三項(xiàng)核心能力
1. 圖文識別生成和文案撰寫能力
2. 自然語言處理和邏輯推理能力
3. 商業(yè)邏輯洞察和系統(tǒng)輸出能力
應(yīng)用演示：視頻生成、公文寫作、PPT生成、提示詞技巧
五、大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法=大模型
1. 參數(shù)規(guī)模：千億級參數(shù)成為主流
2. 技術(shù)架構(gòu)：GPT--基于反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3. 模態(tài)支持：文本、圖片、影像、語音等多模態(tài)
4. 應(yīng)用領(lǐng)域：通用大模型VS行業(yè)大模型
案例解析：中醫(yī)大模型、機(jī)器狗“挑山工”、盤古大模型聚焦B端應(yīng)用
六、人工智能引領(lǐng)各行業(yè)應(yīng)用場景重構(gòu)
案例解析：交通行業(yè)——基于城市大腦的智能交通布局
案例解析：能源電力——虛擬電網(wǎng)與新型電力系統(tǒng)建設(shè)
案例解析：智慧城市——從長安到雄安，未來城市圖景
案例解析：工業(yè)制造——數(shù)字孿生工廠顛覆傳統(tǒng)生產(chǎn)路徑
案例解析：數(shù)字政府——AI大模型賦能數(shù)字政務(wù)建設(shè)
七、AI時代的新興機(jī)遇和挑戰(zhàn)
1. 企業(yè)級應(yīng)用與AI時代崗位分化
2. 大模型及AI未來發(fā)展的十大趨勢
3. 發(fā)現(xiàn)問題的能力比解決問題更重要
4. 用想象力、創(chuàng)造力駕馭，做AI做不了的事
5. 潛在風(fēng)險(xiǎn)：信息濫用、數(shù)據(jù)安全、科技作惡
第二講：人工智能+助力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級
一、國家戰(zhàn)略和頂層設(shè)計(jì)
1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)升級
2. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)分類和界定
3. 數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素
4. 新一代信息技術(shù)應(yīng)用賦能
5. 新基建加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程
案例解析：消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)VS產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
二、數(shù)字化是產(chǎn)業(yè)升級必經(jīng)之路
1. 數(shù)字化的定義、價值、底層邏輯和終極目標(biāo)
2. 數(shù)字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機(jī)感
3. 什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型六度法則，如何將數(shù)字化真正落地
案例解析：德國大眾為什么炒掉軟件公司多名高管
三、數(shù)字化三個基本特征
1. 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化——消滅物理介質(zhì)
2. 流程標(biāo)準(zhǔn)化——減少人為干預(yù)
3. 管理精細(xì)化——全程閉環(huán)可控
案例解析：華為數(shù)字化工具應(yīng)用的啟示
小組討論：在目前的業(yè)務(wù)場景中，有哪些不符合數(shù)字化要求的節(jié)點(diǎn)，如何優(yōu)化？
四、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型常見問題
1. 戰(zhàn)略層面缺乏系統(tǒng)性頂層設(shè)計(jì)
2. 業(yè)務(wù)層面信息化基礎(chǔ)相對薄弱
3. 實(shí)施層面技術(shù)與業(yè)務(wù)容易脫節(jié)
4. 組織層面人才隊(duì)伍上儲備不足
案例解析：麥肯錫最新報(bào)告：數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率普遍不高？
五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地三個要點(diǎn)
1. “科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動
2. 讓聽得見炮火的士兵做決定
3. 借助專業(yè)第三方力量推進(jìn)實(shí)施
六、企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營體系構(gòu)建
1. 基礎(chǔ)建設(shè)：數(shù)字基因六大模塊、數(shù)字技術(shù)平臺架構(gòu)
2. 組織建設(shè)：數(shù)字運(yùn)營開發(fā)流程、數(shù)字生態(tài)應(yīng)用場景、數(shù)字資產(chǎn)長效機(jī)制
3. 人才建設(shè)：數(shù)據(jù)驅(qū)動能力、跨界融合能力、場景轉(zhuǎn)化能力、創(chuàng)新發(fā)展能力
七、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐五步曲（數(shù)轉(zhuǎn)模型）
1. 內(nèi)部管理信息化
1）各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間聯(lián)動，流程銜接自動化
2）簡化流程、無紙化，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，從點(diǎn)到線到面一體
2. 業(yè)務(wù)流程可視化
1）進(jìn)度清晰可見、節(jié)點(diǎn)流轉(zhuǎn)可控
2）流程標(biāo)準(zhǔn)化，減少人為和不確定因素
3. 產(chǎn)品服務(wù)數(shù)據(jù)化
1）建立指標(biāo)體系，拆解、匹配適合運(yùn)營方法
2）分析和改善指標(biāo)，以數(shù)據(jù)導(dǎo)向總結(jié)優(yōu)化
4. 營銷推廣個性化
1）用戶細(xì)分，需求聚焦，360°視圖
2）線上線下深度融合，數(shù)據(jù)驅(qū)動和精準(zhǔn)引流
5. 用戶體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化
1）洞察痛點(diǎn)，快速響應(yīng)，超預(yù)期滿足
2）打造極致體驗(yàn)，促進(jìn)留存和轉(zhuǎn)化
小組討論：目前在數(shù)字化轉(zhuǎn)型執(zhí)行層面，存在哪些盲點(diǎn)和障礙，如何克服？
課程回顧、總結(jié)、分享和行動
1. 基于人工智能發(fā)展趨勢，從產(chǎn)品、渠道、技術(shù)、運(yùn)營、服務(wù)、資源等角度切入，探討關(guān)于現(xiàn)階段人工智能與企業(yè)經(jīng)營管理相結(jié)合的商業(yè)化應(yīng)用實(shí)施路徑。
2. 目前在市場洞察、痛點(diǎn)捕捉、應(yīng)用場景、流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動、客戶服務(wù)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面，與原生數(shù)字巨頭們存在哪些差距，應(yīng)該如何改進(jìn)？
3. 企業(yè)數(shù)轉(zhuǎn)智改是一個“科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動的系統(tǒng)性工程，結(jié)合行業(yè)特性和崗位職責(zé)，有什么具體想法或者行動計(jì)劃？
