主講老師: 艾鈞（培訓(xùn)費：2-2.5萬元/天）
工作背景：
清華大學(xué)博士某重點大學(xué)教授上海奉賢區(qū)公共藝術(shù)規(guī)劃委員會顧問百度JBP計劃戰(zhàn)略合作者北京云翔極客網(wǎng)絡(luò)運營公司CEO新裂變互聯(lián)網(wǎng)商學(xué)院創(chuàng)始人迪塔（data）數(shù)字營銷咨詢公司CEO久科環(huán)?；ヂ?lián)社群建...
主講課程：
01-數(shù)智驅(qū)動：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型——顛覆與重構(gòu)》《元宇宙——融合虛擬與現(xiàn)實的未來世界》02-“數(shù)智”營銷：《IT到DT：大數(shù)據(jù)與精準營銷》03-雙碳：《實現(xiàn)“碳達峰，碳中和”根本途...
新質(zhì)生產(chǎn)力：“智能+”、數(shù)據(jù)要素、數(shù)字化轉(zhuǎn)型課程大綱詳細內(nèi)容
課程分類： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型人工智能新質(zhì)生產(chǎn)力
課程目標：
掌握：發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力核心要義
揭示加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，是新時代新征程解放和發(fā)展生產(chǎn)力的客觀要求，是推動生產(chǎn)力迭代升級、實現(xiàn)現(xiàn)代化的必然選擇。
梳理結(jié)合人工智能、Sora、ChatGPT的發(fā)展與新趨勢，行業(yè)帶來的商業(yè)新機遇，讓學(xué)員理解人工智能對社會關(guān)系和行業(yè)帶來的價值；
結(jié)合工業(yè)、金融、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、教育等“人工智能+”的場景，用豐富的案例展現(xiàn)落地應(yīng)用，讓學(xué)員能有效結(jié)合實踐理解人工智能商業(yè)模式；
結(jié)合創(chuàng)新案例和應(yīng)用實踐，讓學(xué)員在AI的背景下能尋找工作創(chuàng)新突破之處。
結(jié)合總理的政府工作報告和兩會的“人工智能+”、“數(shù)據(jù)要素+”、新質(zhì)生產(chǎn)力、數(shù)智化轉(zhuǎn)型的場景，前置布局人工智能+產(chǎn)業(yè)行業(yè)
結(jié)合兩會代表的優(yōu)秀提案，在數(shù)字經(jīng)濟的時代找到創(chuàng)新破局之處，實現(xiàn)年度開門紅
充分掌握“加快從“+AI”向“AI+”轉(zhuǎn)變
為學(xué)員梳理新質(zhì)生產(chǎn)力的引擎數(shù)字經(jīng)濟、人工智能的技術(shù)發(fā)展，理解千行百業(yè)的人工智能巨大機遇及戰(zhàn)略解碼和行動計劃
課程對象：政府企業(yè)中高層管理者
課程時間：1~2天（6小時/天）
新質(zhì)生產(chǎn)力核心內(nèi)涵解讀
第三講、一、新質(zhì)生產(chǎn)力概念解析
1、先進生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)
2、基本內(nèi)涵：技術(shù)突破、要素創(chuàng)新、深度轉(zhuǎn)型
3、核心標志
數(shù)據(jù)要素等全要素生產(chǎn)率大幅提升
4、持續(xù)的創(chuàng)新：對傳統(tǒng)生產(chǎn)力的整體升級與躍遷
5、新質(zhì)生產(chǎn)力的挑戰(zhàn)與對策
6、新質(zhì)生產(chǎn)力的形成機制7、新質(zhì)生產(chǎn)力與傳統(tǒng)生產(chǎn)力最大的不同
8、新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)生的背景和邏輯
二、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素
1、科技創(chuàng)新催生“新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動能”
2、加強科技創(chuàng)新
原創(chuàng)性、顛覆性
加快高水平的科技自立自強
打好關(guān)鍵技術(shù)攻堅戰(zhàn)
培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的新動能
三、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力途徑
1、及時應(yīng)用科技創(chuàng)新成果
及時將科技成果應(yīng)用到具體產(chǎn)業(yè)，改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，培育壯大新興產(chǎn)業(yè)，布局建設(shè)未來產(chǎn)業(yè)，完善現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系。
2、布局產(chǎn)業(yè)鏈
提升產(chǎn)業(yè)鏈的韌性和安全水平，保證產(chǎn)業(yè)體系自主可控、安全可靠
3、圍繞戰(zhàn)略任務(wù)科學(xué)布局
制造強國、質(zhì)量強國、網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國和農(nóng)業(yè)強國等戰(zhàn)略任務(wù)，科學(xué)布局產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
4、大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟
第四講、“人工智能+”
第五講、一.AI核心內(nèi)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(fù)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(chuàng)新與研究路徑
案例：騰訊AI醫(yī)療智能巡檢神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)研發(fā)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(yī)療
三、培育人工智能復(fù)合型人才
四、大模型產(chǎn)業(yè)化
五、構(gòu)建AI+產(chǎn)業(yè)支撐
“人工智能+”行動如何在各行業(yè)落地
一、“新質(zhì)生產(chǎn)力”最終落腳點還在生產(chǎn)力，未來主戰(zhàn)場仍然是實體產(chǎn)業(yè)。
1、深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動，
2、人工智能無疑已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵抓手和引擎之一。
3、數(shù)字化的下一站必然是智能化。
二、搶抓人工智能戰(zhàn)略高地和發(fā)展主動權(quán)，賦能各領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，成為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎。
1、人工智能+制造：場景、知識、業(yè)務(wù)融合是關(guān)鍵
2、推進智能交互引擎高水平賦能新型工業(yè)化
3、人工智能+汽車：智能駕駛規(guī)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(yǎng)老金融、數(shù)字金融
五篇大文章：加快完善數(shù)智金融基礎(chǔ)設(shè)施
四、實踐路徑
1、技術(shù)創(chuàng)新是關(guān)鍵
2、企業(yè)是創(chuàng)新的主體
3、制度創(chuàng)新是保障
4、充分激發(fā)各類經(jīng)營主體的內(nèi)生動力
5、開放創(chuàng)新是前提
6、要更高水平“走出去”
第四講建設(shè)數(shù)字化能力，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一、數(shù)字化能力的場景驅(qū)動
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型步驟
1.立項——數(shù)據(jù)資源的盤點與規(guī)劃
工具：企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的成熟度評估
2.規(guī)劃——數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的規(guī)劃與設(shè)計
1）數(shù)據(jù)匯聚聯(lián)通的目的：打破企業(yè)數(shù)據(jù)孤島
2）企業(yè)數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的應(yīng)用場景
應(yīng)用：為業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行規(guī)劃
3.建設(shè)——數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系建設(shè)
1）數(shù)據(jù)開發(fā)：數(shù)據(jù)價值提煉
2）選一個適合自己的技術(shù)體系
4.應(yīng)用——數(shù)字業(yè)務(wù)應(yīng)用的詳細設(shè)計與實現(xiàn)
1）補全數(shù)據(jù)應(yīng)用的最后“一公里”
2）數(shù)據(jù)體系規(guī)劃——數(shù)字應(yīng)用的實現(xiàn)
5.管理——數(shù)據(jù)化組織應(yīng)用
1）數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃——數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃的必要性
2）數(shù)據(jù)化組織的定位與職責(zé)——明確工作內(nèi)容及崗位設(shè)置
6.人才——數(shù)據(jù)化人才培育
1）數(shù)字化人才的養(yǎng)成與獲得
2）數(shù)字化人才-數(shù)字化管理人才-數(shù)字化領(lǐng)軍人才
第五講數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)、路徑及建議
一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型遇到的挑戰(zhàn)
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑
1數(shù)字化轉(zhuǎn)型的參考路徑
2數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃
3數(shù)字化推進與反思
三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的常見問題及應(yīng)對建議
1開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時機
2數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該采用顛覆式還是漸進式的模式
3如何化解組織內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)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(xù)——如何解決數(shù)字化人才留不住的問題
總結(jié)
案例：阿里的數(shù)據(jù)中臺華為云的升華數(shù)字化裂變團隊愛彼迎網(wǎng)與優(yōu)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
