【课程背景】

随着信息技术的飞速发展，全球正加速迈进数字时代。在这个时代背景下，物联网、大数据、5G、区块链、云计算、边缘计算、人工智能等新兴科技不断涌现，形成了数字时代的支点模型，这些技术相互融合、相互促进，为产业智能化变革提供了强大的技术支撑。企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须充分利用这些新兴技术，推动产业的数字化、智能化转型。本课程《数据赋能产业智能化变革》应运而生，旨在帮助企业深入理解新兴科技如何赋能产业数字化，掌握数据驱动的方法论，实现产业的智能化升级。

【课程收益】

1、理解数字时代的支点模型：学员将深入了解物联网、大数据、5G等技术在数字时代中的作用和地位，以及它们如何共同构成支撑产业智能化变革的支点模型。

2、握数据驱动的方法论：通过本课程的学习，学员将掌握数据采集、整理、建模、智能决策等关键环节，学会如何将数据转化为有价值的信息和知识，进而转化为生产力。

3、了解数据要素的价值：学员将认识到数据作为新型生产要素的重要性，理解数据如何推动科技创新、产业转型升级和要素创新性配置，以及数据在提高全要素生产率中的作用。

4、提升产业智能化能力：通过案例分析，学员将了解如何从万物互联到万物智联，实现AI生万物、万物皆智能，以及产业数字化的路径和方法。

5、洞察大模型能力与行业赋能：学员将了解大模型的定义、分类及其在政务、教育、文旅、工业等行业中的应用，掌握大模型如何赋能行业智能化，推动产业升级。

6、把握智算竞争格局与市场趋势：学员将了解智算市场的竞争格局、主要参与者、市场需求和技术趋势，以及智算中心运营的商业模式和核心竞争力。

【课程时长】

1天（6小时/天）

【课程对象】

企业中高层管理者及核心员工

【课程大纲】

模块一：数字时代的支点模型

一、数字时代的新兴科技

I：物联网（Internet of Things）感知系统

D：大数据（Big Data）五脏六腑

G：5G  神经系统

B：区块链（Block Chain）基因

C：云计算（Cloud）脊骨骨架

E：边缘计算（Edge computing）

A：人工智能（Artificial Intelligence）大脑中枢

T：终端（Terminal）四肢

S：安全（Safe）免疫系统。

二、新型数字科技与产业的关系

1、数字科技是支点还是杠杆？

2、支点模型

3、用支点模型解读数据分析

三、新兴技术如何赋能产业数字化

1、数字产业化与产业数字化

2、基于新兴科技的数字经济

3、数据驱动？

Ø 数据驱动的服务对象覆盖各层级管理决策人员；

Ø 以需求动机作为人机协同数据驱动的传导链条；

Ø 找到高价值的应用场景是数据驱动的前提和核心；

Ø 构建自动优化的AI模型和业务模型；

Ø 夯实海量实时多维共享的数据基础。

4、数据驱动如何实现？

Ø 数据采集

Ø 数据整理

Ø 数据建模

Ø 智能决策

Ø 指挥执行

Ø 反馈改进

四、数据是如何转化为生产力的

1、从数据到信息

2、从信息到知识

3、从知识到生产力

模块二、数据驱动的的产业智能化

一、把数据做为第五要素带来的变革

1、数据要素能够促进规模报酬递增：数据能够打破土地、资本等传统生产要素有限供给对经济持续增长的制约，形成规模报酬递增的经济发展模式。

2、数据要素能够推动科技创新：借助高性能计算技术、人工智能技术等，将数据科学和计算智能有效结合，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象，可以更精准快捷地解决许多科研问题，加快推动科学发现和科技创新。

3、数据要素能够推动产业实现深度转型升级，催生新产业、新业态、新模式：一方面，促使产业在生产模式、组织形态和价值分配领域发生全面变革，实现产业结构转型升级。另一方面，催生新产业、新应用、新业态、新模式。

4、数据要素能够推动生产要素创新性配置：通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。

5、数据要素有利于提高全要素生产率：数据作用于不同主体，与不同要素结合，可产生不同程度的倍增效应，实现推动经济发展的乘数效应。通过数据的协同、复用、融合，能够优化知识、技术、工艺，进而带动劳动生产率的提高。

二、数据要素X

1、定义

2、互联网 与数据要素×

3、“数据要素×”三年行动计划（2024－2026年）

4、数据要素X的价值

三、数据价值与分析决策

1、数据的价值

2、一切技术创新史都是数据史

3、数据交易与数据资产入表

四、数据驱动的的产业智能化

1、从万物互联到万物智联（工业互联到产业互联）

2、AI生万物、万物皆智能

3、产业数字化路径

Ø 数字化

Ø 智能化

Ø 数字孪生

Ø 数字原生

Ø 虚实相生

五、人工智能大模型引发的产业革命

1、充分发挥数据及算力的新驱动和新的生产力

2、智能＋民生

3、智能 企业

4、智能 产业

5、智能 政务

6、数据要素×效应

模块三：大模型能力与行业赋能

一、大模型概览

1、大模型的定义与分类

2、大模型产业应用现状及未来发展

3、大模型在行业中的典型应用案例

4、大模型与行业融合

政务、教育、文旅、工业等行业的智能化需求

二、大模型如何赋能行业智能化

1、双跨平台全面智能化升级行动

2、支持中小企业智能化数字化转型计划

3、深化行业合作，拓展AI模型工业应用场景

三、联通基于大模型自有能力及产业发展洞察

（一）自有能力

1、中国联通“构建新一代人工智能产业增长引擎，推动人工智能创新应用规模化发展，打造人工智能领域的国家核心力量”

2、中国联通“1 1 M”的中国联通元景大模型体系

3、“AI ”举措，在企业经营、管理、客户服务、研发、安全等多个方面赋能企业

4、多维度开放凸显格局，与生态伙伴共研共创共赢

5、元景2.0在1.0基础上进行了四大能力升级：基座能力升级、MaaS平台升级、安全能力升级和应用升级

（二）产业发展洞察

1、创新的服务模式，包括算力资源租赁、智算中心建设、大模型行业应用等。

2、在网络运营中，大模型帮助实现了无线质差小区分析、修障工单处理、智能节能等功能，显著提高了处理效率和节能效果。3、在客服领域，大模型的应用使得平均通话时长下降，首次问题解决率提升，大幅改善了用户体验。

4、在工业领域，大模型可以协助实现服装个性化定制、生产安全管理等功能；

5、在政务领域，大模型能够支持政务辅助填单、政务问答等场景，提高政务服务的智能化水平。

模块四：智算竞争格局与市场分析

一、市场竞争格局

1、主要参与者：

（1）电信运营商：如中国联通、中国移动、中国电信等

如：中国联通，通过其“京西智谷”等项目，积极推动智算服务的商业化应用。

（2）互联网巨头：阿里云、华为云、腾讯云等，这些公司在云计算领域拥有深厚的技术积累和市场经验，正加速向智算领域拓展，提供高性能计算资源和一站式智算解决方案。

（3）专业智算服务提供商：如并行科技、中科曙光等，这些公司专注于高性能计算领域，为科研、工业、金融等行业提供定制化的智算服务。

2、市场集中度：

智算市场目前仍处于快速发展阶段，市场集中度相对分散，预计头部企业将通过技术创新、服务优化和生态合作等方式，逐步扩大市场份额，市场集中度可能会逐渐提高。

二、市场分析

1、市场需求：

（1）随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术的快速发展，各行业对智能计算的需求急剧增长。特别是科研、工业制造、金融科技、智慧城市等领域，对高性能计算资源的需求尤为迫切。

（2）政策推动也是智算市场需求增长的重要因素。国家和地方政府纷纷出台相关政策，鼓励建设智算中心，推动智算产业的发展。

2、技术趋势：

（1）异构计算：随着AI模型的复杂度不断提升，单一架构的计算资源已难以满足需求，异构计算成为智算领域的重要趋势。通过结合CPU、GPU、NPU等多种计算资源，提升整体算力性能。

（2）算网融合：将计算资源与网络资源紧密结合，实现算力的灵活调度和高效利用。通过算网融合，可以降低数据传输延迟，提升计算效率。

（3）绿色计算：在追求算力性能的同时，注重节能减排和可持续发展。通过采用先进的冷却技术、优化能源利用等方式，降低智算中心的能耗和碳排放。

三、智算中心运营的商业模式和核心竞争力

（一）商业模式

1、三大运营商：

自建后，出租给下游客户。

2、第三方算力中心服务商：

（1）租用运营商机柜与网络资源，再转租给最终客户，赚取租金差价；

（2）自建数据中心，提供租赁服务；

（3）大客户需求承接，根据大型互联网企业的定制化需求完成机房建设、安装，并提供后期运维。

3、大型互联网企业：

（1）作为需求方投资建设，满足自身的云计算服务需求；

（2）作为提供方投资建设，对外提供租赁服务。

4、政府主导建设

（二）核心竞争力

1、资源能力：电力、土地获取能力。

2、运营能力：能耗、成本控制。

3、客户能力：与行业头部客户的深度合作关系。

4、融资能力：智算中心属于重资产行业。需要具备自有资金实力和融资能力。

5、技术能力：要实现智算中心高效运转，需要解决包括计算、网络、存储、资源管理与调度等多方面问题。