课程对象：董事长、总经理、副总、总裁助理、营销副总等高管人员

课程时间：1-2天

课程模块：

模块一：产业数字化转型创新发展概述

工业企业数字化转型案例解析

某工业企业数字化转型案例

数字化转型过程中涉及到的新兴技术

疫情后产业数字化的特征

数字化的核心支撑：数据、模式、机制等

实现的产业价值

产品砝码

二、产业数字化的内涵

一是以数字科技变革生产工具：

二是以数据资源为关键生产要素：

三是以数字内容重构产品结构：

四是以信息网络为市场配置纽带：

五是以服务平台为产业生态载体：

六是以数字善治为发展机制条件：

三、数宇化转型的几种形式

1、以研发数字化为引擎重新定义产品

2、以生产数字化为核心推动智能制造

3、以供应链数字化为桥梁实现业务强耦合

4、以营销数字化为抓手读懂用户、持续成交

5、以财务数宇化为牵引推动业务财务双向赋能

6、以经营管理数宇化为手段实现数智运营

四、产业数字时代的升级路径

数字化

数智化

数字孪生

数字原生

虚实相生

五、数字化转型带来的变化

外部商业模式和生态

内部运营和管理

工作效率和客户体验

六、企业数字化构架

生态层-产业链-数字化运营系统-价值链

数据层-能力层-应用层

模块二：数字时代的新兴科技与支点模型

数字时代的ABCDEGITS

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。

支点模型

数字科技是支点还是杠杆？

支点模型

用支点模型解读数字经济

数据支点的力量

5、什么是数据驱动？

数据驱动的服务对象覆盖各层级管理决策人员；

以需求动机作为人机协同数据驱动的传导链条；

找到高价值的应用场景是数据驱动的前提和核心；

构建自动优化的AI模型和业务模型；

夯实海量实时多维共享的数据基础。

6、数据驱动如何实现？

数据采集

数据整理

数据建模

智能决策

指挥执行

反馈改进

数字时代的产业支点和支点产业

支点产业

新型工业化

双碳经济

新兴供应链

乡村振兴

生物技术

高端装备

教育数字化

文化艺术

……

支撑产业数字化的支点都有哪些？

为什么消费互联网时代只有“食”（美团点评）和“行”（滴滴）做起来了？数字时代有何不同？

淘宝2003年就已经上线了，为什么到2011年才火爆，微信和抖音也一样吗？

抖音为什么在平台端碾压同行，用户端让人停停不下来

为什么“云道智造”可以获得华为、腾讯、红杉资本的投资？

为什么“智能导游”和“数字人”肯定做不起来？

为什么滴滴司机和外卖小哥的服务越来越好？

联想集团与华为**大的区别是什么？

…

产业数字化的误区

产品型：

资源性：

技术型：

平台型：

流程型：

工具型：

…

不同阶段数字化转型创新发展

1、数字化阶段

2、数智化阶段

3、数字孪生阶段

4、数字原生阶段

5、虚实相生阶段

模块三：Chat GPT通用人工智能引发的产业革命

一、人工智能分类

（一）按智能分类

1、反应机器人工智能

2、有限记忆人工智能

3、心智人工智能

4、自我意识人工智能

（二）按应用分类

专业人工智能

通用人工智能

人工智基础常识

人工智能三要素：算力、算法、数据

从大数据到人工智能的过程

1、数据的采集和存储

2、处理、分析和统计

3、分类、估计和预测

4、得出**后的结论

5、指导生产过程中的决策和规化

6、构建模型

7、人工智能

（三）知识图谱

1、什么是知识图谱：案例

2、知识图谱的类型

（1）祝客观性分类：事实性知识、主观性知识

（2）变化性质分类：静态展示、动态知识

（3）场景分类：领域知识、百科知识、场景知识、语言知识、常识知识

…

（四）机器学习

算力模型

参数调整

（五）人机交互

专业型人机交互

通用型人机交互：Chat GPT

（六）其他：

生物特征识别

计算机视觉

自然语言处理

…

关于ChatGPT

（一）什么是Chat GPT？

1、Chat ：聊天

2、GPT：Generative Pre-trained Transformer-生成型预训练变换模型

3、情感价值：Chat GPT是机器人，机器人没有感情，但有趣的是，人们会觉得有感情，它们没有意识，但人们觉得它有意识

（二）Chat GPT创始人及团队

1、创始人：OpenAI创始人山姆·奥特曼（Sam Altman）

2、OpenAI：美国人工智能研究实验室

（三）ChatGPT诞生的过程

1、通用人工智能为什么没人做？

（1）技术难度：算力模型-相关参数调整（1750亿个参数）下一个版本大概是要翻N倍

（2）资金投入：存储和算力、电费28亿人民币/年，人员成本5亿人民币/年；同时ChatGPT每做一次训练是8000万人民币，只能是巨头们才能做

（3）商业价值：不确定很大，而且处于尚早期

2、为什么是这些人？

（1）理想主义信仰，为了改变世界，为大家打开一个进入新世界的大门，类似于互联网、浏览器的诞生

（2）Open AI是非盈利机构，赚钱不能用来分红，只能用来继续投入研发，

（3）微软投资

四、Chat GPT通用人工智能引发的产业革命

（一）康波周期的驱动力，底层驱动就是科技革命：

改变每一行每一业的科技革命，才能带来全球经济的发展，例如计算机、互联网

科技革命带来的产业革命和经济发展

从农业到蒸汽机

（1）2个人可以供应10个人甚至是100个人的粮食，剩余的人有没有失业？

（2）马车夫打砸蒸汽机后改变了什么？

（3）抵制集装箱的码头工人后来怎么样了？

从蒸汽机到电力

（1）从燃煤到燃油到新能源，生产煤和石油的人怎么样了？

（2）电力点亮了世界，诞生了哪些新的产业机会？

从电力到互联网

（1）餐饮扫码点餐、机器人上菜后，服务员去哪了？

（2）微信支付宝代替现金后，银行业和企业财务人员有什么变化？

从互联网到人工智能

（1）搜索引擎引发的革命

（2）语音识别引发的革命

（3）智能控制引发到革命

（三）Chat GPT通用人工智能即将带来的的产业革命

哪些行业可能被ChatGPT改变？

客服、程序员、分析师、交易员、内部培训、定机票、定酒店、画画、围棋、作词作曲、作诗、写作、编舞、编剧等

另一种生存状态

给人工智能打工：例如动漫师，从画家（自创造）变成了画匠（借助人工智能创造）

3、什么样的产业很难被取代

（1）农业、工业相对标准化容易被取代，第三产业服务业相对复杂，稍难一些

（2）有太多的人拿着计算器考满分，但从来没有一个计算器考满分

（3）程序员计算机语音是有系统的，但人类语言是比较复杂的，例如唐诗宋词等

（4）编剧、作曲可以被取代，但演技和唱功不好被取代

Chat GPT通用智能适用于哪些行业？

几乎所有行业都可能会涉及到，就像互联网 和数字化一样，不同的是程度的深浅和改变的早晚

5、中国企业会不会再做一个Chat GPT？

（1）Chat GPT打开了新世界的大门，我们还有没有必要再去“卖门”，例如：浏览器

（2）中国会加倍的投入，确保数字经济竞争优势

（3）中国哪些企业具有优势？

百度、360、科大讯飞等

6、国内的企业和创业者有哪些机会？

（1）人类发明望远镜才有了天文学

（2）望远镜的产业图谱：发明、生产、使用、创新发展，哪个环节**赚钱？我们适合做哪个环节？

Chat GPT主要应用领域

（一）生成式AI 文本实现突破，多领域实现应用

1、从效果看，ChatGPT实现了在逻辑性、表述自然性等多方面的突破。

2、从应用层面看，基于NLP领域的突破，在生成式AI 文本相关领域首先得到应用。

3、目前相关技术主要应用于服务性工作（搜索引擎、客服等）、生产性工作（代码、文书、文案、艺术作品创作等）领域。

4、ChatGPT的应用有望沿着独立工具、嵌入生产工具、融合服务应用、垂直领域赋能四大主线持续推进。

ChatGPT的应用呈现出两大新特点：

生产性应用 生成型AI的突破。ChatGPT为代表的AI产品则实现了生成型AI在生产应用领域的突破，展现出在代码、文书、报告撰写等创意生产领域的应用潜力；

2、服务型AI应用升级：除去生产性应用，在服务性应用领域，如搜索引擎、客服等领域，ChatGPT则不局限于在现有信息中进行搜索展示，而是进一步的组织内容，使服务型AI应用逐步向生产型AI应用转变

（三）基于信息处理能力，有望沿四大应用主线推广

1、独立工具型应用，实现特定功能；

2、深度嵌入生产力工具，实现生产效率进一步提升；

3、与服务型应用结合，发挥场景优势；

4、结合垂直领域know-how，实现垂直领域赋能。

（四）具体应用场景

1、搜索

2、会议

3、广告营销

4、办公

5、云服务

6、游戏

7、影视

8、媒体

9、文娱

10、其他：教育、金融、医疗、工业

模块四、相关数字技术带来的产业创新发展

一、5G技术

（一）1G-5G的产业转型创新发展

1G移动通话时期的产业发展

2G短信时期的产业发展

3G基于图片的移动互联网时期的产业发展

4G移动视频时期的产业发展

5G万物互联时期的产业发展

（二）5G技术三大野心

VR（虚拟现实）

自动驾驶

物联网

（三）5G在产业数字化方面的应用及创新发展

工业企业

远程控制

高清视频

视频监控

远程医疗

无人机等

二、物联网技术

（一）从互联网到物联网时代的产业进化

1、从pc、移动到万物互联

2、万物互联带来到庞大到数据价值和产业创新发展

（二）物联网技术的发展

1、物联网关键技术

2、几种常用的物联网类型

3、物联网与5G发展带来的产业数字化机会

（三）物联网行业应用及创新发展

1、工业生产

2、交通出行

3、医疗卫生

4、居家生活

5、金融商业

6、智慧城市

…

三、云计算

（一）云计算技术的发展

1、元计算关键技术

2、云计算网络构架

（二）云计算产业全景图

（三）云计算应用领域

1、金融云

2、制造云

3、教育云

4、医疗云

5、云会议

6、云安全

…

云计算应用趋势

四、边缘计算

（一）云计算与边缘计算的区别

（二）边缘计算特点

（三）边缘计算出现并成形的关键技术驱动过程

（四）边缘计算应用场景

1、自主汽车

2、油气行业资产的远程监控

3、智能电网

4、预测性维护

5、住院病人监护

6、云游戏

7、内容交付

8、交通管理

9、智能家居

五、大数据

大数据分类及来源

大数据十大核心原理

大数据产业全景分析

大数据创新应用

制造业

金融

医疗

农业

零售

能源

城市管理

体育

安全

汽车

区块链

区块链与比特币：分布式记账带来的产业创新发展

以太坊与智能合约带来的产业创新

区块链特征

开放、共识

去中心、去信任

交易透明，双方匿名

不可篡改，可追溯

什么是Web3.0？

NFT与数字藏品带来的产业创新发展

区块链在产业数字化中的应用场景

证券

保险

供应链金融

资产数字化

房产

政务

司法

旅游

七、元宇宙

（一）云宇宙的几个视角：政府、产业、企业

（二）元宇宙六大核心技术

1.人工智能技术AI ：机器学习、自然语言处理、智能语音。

2电子技术游戏：游戏引擎、3D建模、实时渲染。

3.物联网技术：应用层、网络层、感知层。

4.网络及运算技术：5G/6G网络、云计算、边缘计算。

5.区块链技术：哈希算法及时间戳技术、数据传播及验证机制、共识机制、分布式存储、智能合约、分布式账本。

6.交互技术：VR虚拟现实技术、AR虚拟现实技术、MR混合现实技术、全息影脑机交互技术、传感技术（体感、环境等）

（三）元宇宙带来的产业创新：二维商业到三维商业

（四）元宇宙应用场景：

1、工业、

2、教育

3、医疗

4、汽车

5、地产

6、农业

7、能源

8、游戏

9、金融

10、文旅

11、政务

12、会展文博

13、艺术

14、建筑

15、影视

16、体育

17、商业

18、社交

八、数字时代的网络安全

（一）数字时代的网络安全

（二）数据安全防护体系

（三）数据安全解决方案

（四）常见的网络安全漏洞及防范

（五）数字经济时代的网络安全“防御 ”

模块五：产业数字化转型创新发展核心支点

势能支点

（一）趋势

1、邮差被电话取代，马车被汽车取代，煤油灯被电灯取代，

从石斧，斧头，电锯到伐木机这就是趋势，因为提高了效率

2、硅基文明取代碳基文明

周期：高德纳曲线

（三）活在未来

（四）趋势政策、势能政策引导

（五）信任背书（专家、信任机构），

（六）构建高维度

（七）顺势、借势、造势、蓄势

数据

从小数据做起

盘活存量

合理增量

分析及运营

数据是可以交易的

大数据不再大，而是有用

认知支点：

（一）自我认知：产业认识、商业认识

（二）商业认知

（三）市场认知：认识共识度（市场认知成熟度、意识锚）

四、模式支点、机制支点

（一）商业模式支点

1、产品服务模式

2、技术服务模式

3、加盟模式

4、平台模式

5、渠道模式

6、直播模式

7、政府模式：招投标、招引

8、金融模式

9、营销模式

…

机制支点

1、分享机制

2、评价机制

3、管理机制

4、激励机制

5、治理机制

6、运营机制

价值支点

客户价值

客户价值

用户价值

投资人价值

产业价值

上游供应链价值

下游合作伙伴价值

产业生态价值

数字化带来的产业核心价值链

场景支点

数字化及元宇宙带来的场景革命

虚实场景结合

体验大于必需

颜值大于功能

懒人场景与宅经济

从功能到智能的场景切换

大数据算的是人心

…

团队支点

内部团队

外部团队

模块六：产业数字化未来发展

元宇宙：从概念的爆发到应用的扎实推进

Web3.0：未来网络新形态

AIGC：开启智能创作新时代

数字人：从技术创新走向产业应用

隐私计算：大数据时代的下一代基础设施

新IP：新一轮商业化大趋势

七、新硬件：开启全球科技巨头决战未来的新赛道

八、政策持续引导护航数字化高速发展

九、数据驱动成为数字化转型的主旋律

十、“平台 生态”成为数字化企业的新经济形态