人工智能+赋能新质生产力发展

课程大纲

第一单元新质生产力解析及产业变革趋势

一、新质生产力的内涵定义

1. 新质生产力内涵定义及核心特征
2. 新质生产力必须由三高筑底
3. 新质生产力强调的是质态而非业态

二、人工智能+助推新质生产力发展

1. 人工智能概述及实现要素
2. DeepSeek突围启示与科技创新
3. 为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑
【案例解析】从互联网+到人工智能+

三、AI大模型三项核心能力

1. 图文音影多模态生成解析能力
2. 自然语言处理和逻辑推理能力
3. 商业逻辑洞察和系统输出能力
【实操演示】多模态内容生成、数据清洗/数据分析、科学决策等……

四、AI+企业级九大场景化应用

1. 高效办公：报表文档多模态秒速处理
2. 市场推广：基于用户画像的精准营销
3. 客户服务：用户体验提升与定制化服务
4. 科学决策：多维度数据分析和风险预警
5. 方案设计：大幅度提升创意效率及质量
6. 财务管理：预算方案生成及税务规划
7. 人力资源：招聘筛选和岗位胜任力模型
8. 技术研发：创新思路引发和模拟仿真验证
9. 风险管控：模型实时监测和动态评估分析

五、科技创新引领产业变革和模式重构

1. 【案例解析】智慧城市——从长安到雄安，未来城市图景
2. 【案例解析】交通行业——基于以虚控实的智能交通布局
3. 【案例解析】工业制造——数字孪生工厂颠覆传统生产路径
4. 【案例解析】数字政务——深圳70名AI公务员上岗
5. 【案例解析】科技金融——某银行AI财报分析的效率革命

第二单元新质生产力发展与数字化转型实践

一、数字化转型是新质生产力的核心抓手

1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
【案例解析】德国大众为什么炒掉软件部门多名高管

二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控

【案例解析】华为数字化工具应用的启示
【行动指南】在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？

三、企业数字化变革常见问题

1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
2. 业务层面信息化基础相对薄弱
3. 实施层面技术与业务容易脱节
4. 组织层面人才队伍上储备不足
【案例解析】麦肯锡最新报告：数字化转型成功率普遍不高？

四、企业数字化转型落地三个要点1. 科技+业务双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实施

【行动指南】如何完善基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环

五、数字化转型实践五步曲（数转模型）

1. 内部管理信息化
（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
（2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体
2. 业务流程可视化
（1）进度清晰可见、节点流转可控
（2）流程标准化，减少人为和不确定因素
3. 产品服务数据化
（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
4. 营销推广个性化

第三单元新质生产力时代思维升级和能力重塑

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖
2. 不要让用户做选择题
3. 需求洞察与痛点捕捉
4. 用户需求VS应用场景
【案例解析】懒人四件套背后的商业逻辑
【思考方向】业务部门如何提高需求甄别能力，规避技术开发反复，减少内耗

二、产品思维——业务打磨能力

1. 无痛点，不产品（服务）
2. 做减法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免过度的流程设计（机制）
【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
【思考方向】技术部门如何把控需求标准，并完善产品和服务的颗粒度

三、数据思维——数据驱动能力

1. 没有小数据，只有大数据
2. 数据是商业模式关键支点
3. 数字化运营三个核心指标
4. 数据开发应用的四个层面
【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门的数据支撑

四、创新思维——创造性输出能力

1. 否定是创新的开始
2. 创新不是耍小聪明
3. 创新是有中生无
4. 创新是发现更多可能性
5. 脱离真实场景的创新是一厢情愿
【案例解析】从山寨大国到新四大发明
课程回顾、总结和分享

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把现场观察、原因分析、改善清单和复盘机制转成课后可继续推进的动作

课程定位与主要问题

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点

核心收益

先确认现场问题、质量波动和改善节点，让训练目标更具体
新质生产力解析及产业变革趋势和新质生产力发展与数字化转型实践会被串成一组可练习的现场改善
标准执行有抓手：问题分析、标准固化和检查跟进检查方法是否适合团队日常任务
复盘跟进有依据：新质生产力的内涵定义相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

新一轮科技革命和产业变革深入发展，新质生产力作为引领高质量发展的核心动力，已成为国家战略竞争的关键焦点。党中央高度重视新质生产力发展，中央经济工作会议明确提出以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力。这标志着中国经济发展模式正经历深刻转型，从传统要素驱动全面转向创新驱动、科技驱动、数据驱动

2025年政府工作报告提出，持续推进人工智能+行动，围绕传统产业的数字化转型、智能化改造，是发展新质生产力的核心抓手

数字化转型是利用新一代信息技术，对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型并无行业之分，底层逻辑高度一致。数字化转型不只是技术实现问题，更是组织变革问题。然而，大部分企业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化，仍然停留在工具应用的层面，未能触及数字化的核心

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组研讨、互动答疑

课程内容重点

01新质生产力解析及产业变革趋势

02新质生产力发展与数字化转型实践

03新质生产力的内涵定义

04新质生产力内涵定义及核心特征

05新质生产力必须由三高筑底

讲师介绍

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家，17年互联网+传统产业经验，曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略，累计授课超4500小时，服务政府、能源、金融等多行业头部客户。本课程与其数字化转型方向相关

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业

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课程差异说明

本课程页面围绕《人工智能+赋能新质生产力发展》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适用于业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，也适合承担AI任务拆解、流程嵌入和输出复核支持工作的关键岗位。

学习这门课可以获得什么收益？

先确认现场问题、质量波动和改善节点，让训练目标更具体；新质生产力解析及产业变革趋势和新质生产力发展与数字化转型实践会被串成一组可练习的现场改善。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配