‐   深入解讀DeepSeek、人工智能+的背景和趨勢，把握智能化的未來發(fā)展脈絡(luò)

‐   剖析大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI等最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，以及在各行業(yè)中的應(yīng)用

‐   洞察智能時(shí)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

‐   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(jí)，挖掘業(yè)務(wù)場景突破點(diǎn)

‐   正確認(rèn)識(shí)AI時(shí)代挑戰(zhàn)和機(jī)遇，主動(dòng)擁抱變化，提升企業(yè)經(jīng)營水平和市場競爭力

第一單元：DeepSeek核心價(jià)值與AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革趨勢

一、AI技術(shù)革命與產(chǎn)業(yè)格局重塑

1. DeepSeek突圍啟示與科技創(chuàng)新

2. 全球AI發(fā)展趨勢和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇

3. 中國開展人工智能+行動(dòng)的戰(zhàn)略意義

4. 大模型對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的顛覆性影響

5. 各行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型方向

二、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)體系構(gòu)建

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(shí)代的基石

5. “智能+”終極版圖：數(shù)字孿生

三、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(jí)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

四、DeepSeek的核心能力與應(yīng)用場景

1. DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢與核心競爭力

2. DeepSeek如何賦能企業(yè)數(shù)智化升級(jí)

3. 從“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”到“AI驅(qū)動(dòng)”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型

4. 管理者如何擁抱AI技術(shù)，重塑企業(yè)競爭力

5. AI時(shí)代下的組織架構(gòu)與人才戰(zhàn)略

五、人工智能引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革和場景重構(gòu)

1. 【案例解析】交通行業(yè)——基于城市大腦的智能交通布局

2. 【案例解析】能源電力——虛擬電網(wǎng)與新型電力系統(tǒng)建設(shè)

3. 【案例解析】智慧城市——從長安到雄安，未來城市圖景

4. 【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

5. 【案例解析】數(shù)字政府——AI大模型賦能數(shù)字政務(wù)建設(shè)

六、AI時(shí)代的新興機(jī)遇和挑戰(zhàn)

1. 企業(yè)級(jí)應(yīng)用與AI時(shí)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

第二單元：人工智能+行動(dòng)助力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)

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(jí)

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(jí)必經(jīng)之路

1. 數(shù)字化的內(nèi)涵、價(jià)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)字化的三個(gè)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

【行動(dòng)指南】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)字化變革常見問題

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(duì)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(chǔ)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、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)

1. 基礎(chǔ)建設(shè)：數(shù)字基因六大模塊、數(shù)字技術(shù)平臺(tái)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(dòng)能力、跨界融合能力、場景轉(zhuǎn)化能力、創(chuàng)新發(fā)展能力

六、數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地三個(gè)要點(diǎn)

1. “科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)

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

【行動(dòng)指南】如何完善基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理，打通數(shù)據(jù)堵點(diǎn)，完成數(shù)據(jù)貫通和閉環(huán)。

七、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐六步曲（數(shù)轉(zhuǎn)模型）

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略規(guī)劃

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織障礙

4. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)挑戰(zhàn)

5. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的安全風(fēng)險(xiǎn)

6. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人才培養(yǎng)

【思考方向】現(xiàn)階段在數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)和實(shí)施層面，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(dòng)

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(dòng)、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(gè)“科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)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(dòng)計(jì)劃？