主講老師: 艾鈞（培訓費：2-2.5萬元/天）    

工作背景：
清華大學博士某重點大學教授上海奉賢區公共藝術規劃委員會顧問百度JBP計劃戰略合作者北京云翔極客網絡運營公司CEO新裂變互聯網商學院創始人迪塔（data）數字營銷咨詢公司CEO久科環保互聯社群建...

主講課程：
01-數智驅動：《數字化轉型——顛覆與重構》《元宇宙——融合虛擬與現實的未來世界》02-“數智”營銷：《IT到DT：大數據與精準營銷》03-雙碳：《實現“碳達峰，碳中和”根本途...

  新質生產力：“智能+”、數據要素、數字化轉型課程大綱詳細內容

課程分類： 數字化轉型人工智能新質生產力

課程目標：

掌握：發展新質生產力核心要義

揭示加快發展新質生產力，是新時代新征程解放和發展生產力的客觀要求，是推動生產力迭代升級、實現現代化的必然選擇。

梳理結合人工智能、Sora、ChatGPT的發展與新趨勢，行業帶來的商業新機遇，讓學員理解人工智能對社會關系和行業帶來的價值；

結合工業、金融、農業、醫療、教育等“人工智能+”的場景，用豐富的案例展現落地應用，讓學員能有效結合實踐理解人工智能商業模式；

結合創新案例和應用實踐，讓學員在AI的背景下能尋找工作創新突破之處。

結合總理的政府工作報告和兩會的“人工智能+”、“數據要素+”、新質生產力、數智化轉型的場景，前置布局人工智能+產業行業

結合兩會代表的優秀提案，在數字經濟的時代找到創新破局之處，實現年度開門紅

充分掌握“加快從“+AI”向“AI+”轉變

為學員梳理新質生產力的引擎數字經濟、人工智能的技術發展，理解千行百業的人工智能巨大機遇及戰略解碼和行動計劃

課程對象：政府企業中高層管理者

課程時間：1~2天（6小時/天）

新質生產力核心內涵解讀

第三講、一、新質生產力概念解析

1、先進生產力質態

2、基本內涵：技術突破、要素創新、深度轉型

3、核心標志

數據要素等全要素生產率大幅提升

4、持續的創新：對傳統生產力的整體升級與躍遷

5、新質生產力的挑戰與對策

6、新質生產力的形成機制7、新質生產力與傳統生產力最大的不同

8、新質生產力產生的背景和邏輯

二、發展新質生產力的核心要素

1、科技創新催生“新產業、新模式、新動能”

2、加強科技創新

原創性、顛覆性

加快高水平的科技自立自強

打好關鍵技術攻堅戰

培育發展新質生產力的新動能

三、發展新質生產力途徑

1、及時應用科技創新成果

及時將科技成果應用到具體產業，改造提升傳統產業，培育壯大新興產業，布局建設未來產業，完善現代產業體系。

2、布局產業鏈

提升產業鏈的韌性和安全水平，保證產業體系自主可控、安全可靠

3、圍繞戰略任務科學布局

制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國和農業強國等戰略任務，科學布局產業創新。

4、大力發展數字經濟

第四講、“人工智能+”

第五講、一.AI核心內涵與價值：賦能人類VS替代超越

1）人機替代：勝任極端條件、重復枯燥工作降本增效

2）人機共生：智能助理決策賦能

3）范式革命：顛覆創新與研究路徑

案例：騰訊AI醫療智能巡檢神經元網絡研發靶向藥

AI新機遇：1+1>2：融合帶來聚變

二、1.具身智能。

2.空間計算。

3.AI助手。

4.基因編輯。

5.自動駕駛。

6.小模型。

7.AI短劇。

案例：蘋果的VisionPro與巨身智能命里缺血怎么治CRISPR：基因剪刀手谷歌Med-PaLM2AI醫療

三、培育人工智能復合型人才

四、大模型產業化

五、構建AI+產業支撐

“人工智能+”行動如何在各行業落地

一、“新質生產力”最終落腳點還在生產力，未來主戰場仍然是實體產業。

1、深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，

2、人工智能無疑已經成為產業創新的關鍵抓手和引擎之一。

3、數字化的下一站必然是智能化。

二、搶抓人工智能戰略高地和發展主動權，賦能各領域產業創新，成為發展新質生產力的重要引擎。

1、人工智能+制造：場景、知識、業務融合是關鍵

2、推進智能交互引擎高水平賦能新型工業化

3、人工智能+汽車：智能駕駛規范和立法成焦點

4、做好人工智能+科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融

五篇大文章：加快完善數智金融基礎設施

四、實踐路徑

1、技術創新是關鍵

2、企業是創新的主體
3、制度創新是保障

4、充分激發各類經營主體的內生動力

5、開放創新是前提

6、要更高水平“走出去”

第四講建設數字化能力，推動數字化轉型

一、數字化能力的場景驅動

二、數字化轉型步驟

1.立項——數據資源的盤點與規劃

工具：企業數字化應用的成熟度評估

2.規劃——數據中臺應用的規劃與設計

1）數據匯聚聯通的目的：打破企業數據孤島

2）企業數據中臺建設的應用場景

應用：為業務數字化轉型進行規劃

3.建設——數據資產體系建設

1）數據開發：數據價值提煉

2）選一個適合自己的技術體系

4.應用——數字業務應用的詳細設計與實現

1）補全數據應用的最后“一公里”

2）數據體系規劃——數字應用的實現

5.管理——數據化組織應用

1）數據化組織規劃——數據化組織規劃的必要性

2）數據化組織的定位與職責——明確工作內容及崗位設置

6.人才——數據化人才培育

1）數字化人才的養成與獲得

2）數字化人才-數字化管理人才-數字化領軍人才

第五講數字化轉型的挑戰、路徑及建議

一、數字化轉型遇到的挑戰

二、數字化轉型的路徑

1數字化轉型的參考路徑

2數字化戰略規劃

3數字化推進與反思

三、數字化轉型中的常見問題及應對建議

1開始數字化轉型的時機

2數字化轉型應該采用顛覆式還是漸進式的模式

3如何化解組織內部數字化轉型的阻力

4到底是使用自建平臺還是使用公共平臺

5人才的可持續——如何解決數字化人才留不住的問題

總結

案例：阿里的數據中臺華為云的升華數字化裂變團隊愛彼迎網與優步打車誰偷了我的酒從螞蟻金服到螞蟻科技美團的第一把交易