AI技术前沿、算力产业与企业机遇洞察实战研讨

赛道布局:AI前沿趋势与算力产业机遇需要接到岗位场景,智能革命:AI技术内核与产业生态全景和战略应对:AI重塑产业与企业落地路径会帮助团队确认边界与后续动作

1天,6小时 人工智能应用

课程大纲

智能革命:AI技术内核与产业生态全景

一、工业4.0革命与智能化时代
  • 1. 新基础设施
  • (1)5G:连接万物的神经
  • (2)云计算:算力资源的水电
  • (3)物联网:感知世界的触角
  • 2. 新生产要素
  • (1)大数据:人工智能的燃料
  • (2)数据量指数级增长与价值释放
  • 3. 新生产力与生产关系
  • (1)人工智能:驱动创新的核心引擎
  • (2)区块链:重塑信任的生产关系
二、人工智能分类与技术内核
  • 1. 人工智能的分类演进
  • (1)弱人工智能(ANI)与强人工智能(AGI)
  • (2)从ANI到AGI的演进路径
  • 2. 人工智能三要素
  • (1)数据:人工智能燃料,全球数据量指数级增长
  • (2)算力:人工智能底座,AI芯片是核心
  • (3)算法:人工智能发动机,深度学习是主流方向
  • 3. 人工智能核心特征
  • (1)硬件为桥梁,人机合一
  • (2)具备学习推理能力,实现动态迭代
三、人工智能产业链全景解构
  • 1. 上游:基础层
  • (1)数据资源
  • (2)硬件设施
  • (3)算力平台
  • 2. 中游:技术层
  • (1)通用技术
  • (2)技术框架
  • (3)算法模型
  • 3. 下游:应用层
  • (1)AI+X行业融合

赛道布局:AI前沿趋势与算力产业机遇

一、人工智能发展赛道与AI+
  • 1. 两大赛道前瞻
  • (1)具身智能:从虚拟智能到物理智能的跨越
  • (2)AI4S:人工智能驱动科学发现与新材料研发
  • 2. AI+场景商业化应用
  • (1)智慧交通:自动驾驶、车路协同
  • (2)智慧园区:智能安防、能耗优化
  • (3)智慧政务:一网统管、智能客服
  • (4)智慧企业:智能决策、流程自动化
  • 3. 人工智能服务与产品
  • (1)智能终端
二、算力产业生态与基建机遇
  • 1. 算力产业链构成
  • (1)算力基础设施:智算中心、超算中心
  • (2)算力网络:算力调度、算力并网
  • (3)算力服务:算力租赁、模型即服务
  • 2. AI芯片竞争格局
  • (1)GPU与AI加速芯片
  • (2)国产替代路径与机遇
  • 3. 绿色算力发展
  • (1)液冷技术
  • (2)算力碳效
三、国内市场格局与政策红利
  • 1. 人工智能进入规模化应用阶段
  • (1)从技术验证到商业闭环
  • (2)场景应用成为关注重点
  • 2. 国家战略层面推动
  • (1)《新一代人工智能发展规划》
  • (2)人工智能+行动解读
  • 3. 中美科技博弈焦点
  • (1)AI芯片封锁与国产突围
  • (2)大模型竞争格局演变
  • 4. 技术分支融合趋势

战略应对:AI重塑产业与企业落地路径

一、AI对传统产业的深层影响
  • 1. 产业重构的三维空间
  • (1)效率革命:流程自动化与决策智能化
  • (2)价值重组:价值链重构与利润池转移
  • (3)认知升维:数据洞察驱动业务创新
  • 2. AI赋能的核心逻辑
  • (1)精准定位价值锚点:从痛点经济切入
  • (2)构建数据飞轮:激活沉睡的黑金矿
  • (3)重塑人机协作范式:从机器换人到人智共生
  • (4)重构商业模式:从卖产品到卖智能服务
  • 3. 规避转型陷阱
二、AI对企业战略的深层影响
  • 1. 战略思维的重构
  • (1)从经验驱动到数据驱动决策的转型
  • (2)敏捷战略:AI加速战略迭代周期
  • (3)生态战略:AI推动跨行业协同
  • 2. 企业核心战略要素的重塑
  • (1)产品战略:AI赋能的智能化产品升级
  • (2)运营战略:AI驱动的效率革命
  • (3)商业模式:从产品销售到服务订阅转型
  • 3. 风险与挑战
  • (1)技术黑箱化对决策可信度的冲击
三、AI战略落地实施路径
  • 1. 组织能力建设
  • (1)建立AI创新中心:国企AI实验室建设模式
  • (2)人才战略:内部AI人才梯队培养(技术+业务复合型人才)
  • (3)文化转型:从风险规避到容错试错的文化变革
  • 2. 数据战略实施框架
  • (1)数据资产化路径:数据中台建设与治理标准
  • (2)数据安全红线:符合国资监管要求的AI应用规范
  • (3)行业知识沉淀:建立领域专属知识库
  • 3. AI与现有业务融合策略
  • (1)试点选择:高价值、低风险场景突破

适合对象

企业管理层

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准,便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 对齐工具场景、输入要求和输出校验,先把训练目标落到真实工作场景
  • 围绕智能革命:AI技术内核与产业生态全景明确判断口径和处理优先级
  • 用赛道布局:AI前沿趋势与算力产业机遇安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
  • 带走战略应对:AI重塑产业与企业落地路径相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

当前,以人工智能为代表的新一轮科技革命正以前所未有的深度和广度重构全球经济版图,算力已成为驱动数字经济高质量发展的核心生产力。如何深刻理解AI技术前沿趋势,把握算力基础设施布局方向,探索AI+融合场景,成为企业抢抓十五五新机遇的关键命题。本课程立足企业业务实际,系统解读AI技术内核、算力产业生态与人工智能+政策导向,深度剖析AI对产业变革与企业战略的深层影响,通过标杆案例与互动研讨,助力管理干部建立AI思维、洞察算力商机、优化市场策略,为企业高质量发展注入智能新动能

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲演结合、案例分析、互动研讨

课程内容重点

01智能革命:AI技术内核与产业生态全景
02赛道布局:AI前沿趋势与算力产业机遇
03战略应对:AI重塑产业与企业落地路径

讲师介绍

宋逸之 讲师头像

宋逸之

宏观经济分析与企业战略规划专家

经济学博士后,工学博士,深耕宏观经济与战略规划20余年。擅长将宏观形势、国家政策与企业微观战略结合,提供国企改革、商业模式创新及投融资决策支持。累计授课咨询1000余场,服务多家央企及金融机构

金融银行建筑工程物流供应链政府国企电力能源通信
查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《智算未来 赋能增长:AI技术前沿、算力产业与企业机遇洞察实战研讨》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

学习这门课可以获得什么收益?

对齐工具场景、输入要求和输出校验,先把训练目标落到真实工作场景;围绕智能革命:AI技术内核与产业生态全景明确判断口径和处理优先级。

课程采用什么授课方式?

课程主要采用讲演结合+案例分析+互动研讨,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