课程总览
一、智能经济是新质生产力核心载体
- 1. 人工智能概述、实现要素及趋势
- 2. 中国开展人工智能+行动的战略意义
- 3. 从人工智能+到打造智能经济新形态
- 4. 数字经济VS智能经济：从连接到决策+执行
二、新在何处：智能经济3大核心跃迁
- 1. 要素升级：从数据原料到智能决策
- 2. 基建升级：从云网端到智算一体
- 3. 融合升级：从产业数智化到产业数智化
三、智能经济开启产业发展新赛道
- 1. 智能制造：工厂进入黑灯时代，从人力密集走向智力密集
- 2. 智能生活：终端主动服务，生活从被动使用走向主动智能
- 3. 智能服务：交通、医疗、教育、金融实现效率提升和公平普惠
- 4. 未来产业：人形机器人、低空经济、6G等新兴产业集体爆发
四、AI产业图谱：基建-模型-应用
- 1. AI产业链上游（基础设施层）
- （1）算力/GPU：英伟达、寒武纪、海光信息等智能芯片进展
- 2. AI产业链中游与下游（模型和应用层）
- （1）模型/算法：新BAT格局（字节、阿里、蚂蚁）
- （2）场景/应用：欧普泰（视觉检测）、科达自控（矿山智能化）
- 【案例解析】海康威视AI赋能安防产业转型
五、AI驱动下前沿技术演进风向标
- 1. 具身智能：从数字世界走向物理世界
- 2. 数字孪生：在虚拟世界中映射现实
- 【案例解析】数字孪生工厂颠覆传统生产路径
- 第二单元：AI赋能制造业数智化转型升级策略
一、数智化是制造业转型升级必由之路
- 1. 数智化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
- 2. 数智化背景下，制造业生存之道——保持危机感
- 3. 什么是数智化转型六度法则，如何将数智化真正落地
- 【案例解析】德国大众为什么炒掉软件部门多名高管
二、数智化三个基本特征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AI工具应用对制造业的启示
- 【行动指南】在目前的业务场景中，有哪些不符合数智化要求的节点，如何优化？
三、制造业数智化升级常见问题
- 1. 战略层面数据孤岛和协同难题
- 2. 组织层面变革阻力与制度保障
- 3. 实施层面技术与业务容易脱节
- 4. 业务层面AI+复合型人才不足
- 【案例解析】某知名企业AI客服如何把人气出内伤
