把握产业革命浪潮：地方国企推动新质生产力发展的战略抉择

课程大纲

取势——人工智能发展与全球产业变局

1.1 技术奇点：AI发展的里程碑与趋势前瞻

1.1 从感知到认知：机器学习、深度学习、大模型、多模态的技术跃迁
1.2 ChatGPT到Sora：生成式AI的突破与通用人工智能（AGI）的曙光
1.3 算力-算法-数据：AI发展的三大支柱与国产替代进程
1.4 技术趋势预判：2024-2030年AI技术演进路线图与关键节点

1.2 产业重塑：AI驱动的全球产业革命

2.1 生产力范式变革：从"人机协作"到"人机融合"再到"智能自主"
2.2 产业边界消融：AI+制造、AI+服务、AI+治理的跨界融合
2.3 价值链重构：研发、生产、流通、消费全环节的智能化改造
2.4 就业结构变迁：岗位替代、技能升级、新职业涌现的社会影响

1.3 国别竞争：全球AI治理格局与中国的战略选择

3.1 中美欧三极格局：技术领先、应用落地、规则制定的博弈
3.2 中国优势与挑战：数据规模、应用场景、政策支持的比较分析
3.3 安全与发展平衡：AI伦理、数据安全、算法治理的规制框架
3.4 地方国企站位：在国家战略与区域发展中的角色定位
【案例镜鉴】杭州城市大脑：AI赋能城市治理，从"治堵"到"治城"的进化

明道——新质生产力的理论内涵与AI赋能

2.1 理论溯源：新质生产力的提出与核心要义

1.1 概念提出：从"新质生产力"到"新质战斗力"的理论深化
1.2 三重内涵：技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级
1.3 五大特征：高科技、高效能、高质量、绿色化、数字化
1.4 与旧生产力的本质区别：从"要素驱动"到"创新驱动"的范式转换

2.2 AI赋能：人工智能作为新质生产力的核心引擎

2.1 劳动者升级：AI增强的人力资本，从"体力+脑力"到"算力+智力"
2.2 劳动资料革新：智能装备、机器人、数字孪生等新型生产工具
2.3 劳动对象拓展：数据要素成为关键生产资料，AI生成内容（AIGC）创造新价值
2.4 生产关系变革：平台化组织、柔性化生产、共享化协作的新模式

2.3 国企使命：地方国企培育新质生产力的特殊责任

3.1 战略支撑者：在关键核心技术攻关中发挥新型举国体制优势
3.2 产业组织者：搭建AI创新平台，集聚产学研用资源
3.3 场景提供者：开放国企场景，加速AI技术商业化落地
3.4 安全守护者：保障AI基础设施安全、数据安全、产业安全
【案例镜鉴】宝武钢铁"黑灯工厂"：AI全流程控制，人均产钢量提升明显差异

赋能——AI+产业融合的场景与路径

3.1 智能制造：AI赋能传统产业转型升级

1.1 智能设计：AI辅助研发（AID）、生成式设计、数字孪生仿真
1.2 智能生产：预测性维护、质量智能检测、柔性制造系统
1.3 智能供应链：需求预测、库存优化、物流调度的AI化
1.4 智能决策：生产运营大脑、知识图谱、智能排产系统
【案例镜鉴】海尔卡奥斯平台：AI赋能中小企业数字化转型，连接企业90万家

3.2 智慧城市：AI驱动的城市运营服务升级

2.1 智能交通：交通信号优化、自动驾驶、智慧停车、MaaS出行服务
2.2 智慧能源：虚拟电厂、智能电网、源网荷储协同优化
2.3 智慧水务：水质预测、管网漏损控制、智能客服（详见模块3.4）
2.4 智慧文旅：AI导览、沉浸式体验、游客行为分析与精准营销

3.3 智慧金融：AI重塑国有资本运营效率

3.1 智能投研：AI辅助投资决策、风险预警、行业研究
3.2 智能风控：信贷审批、反欺诈、合规监测的AI化
3.3 智能客服：大模型驱动的投资者关系管理、客户服务
3.4 智能监管：国有资产交易的透明化、可追溯、防流失

3.4 垂直深耕：地方国企优势产业的AI化改造

4.1 能源国企：智能矿山、智慧电厂、新能源预测的AI应用
4.2 交通国企：智慧高速、智能港口、物流平台的数字化升级
4.3 建筑国企：智能建造、BIM+AI、工程风险预警系统
4.4 农业国企：智慧种植、AI养殖、农产品溯源与品牌营销
【案例镜鉴】山西焦煤集团：AI煤矿，井下人员减少50%，产能提升20%

谋局——地方国企推动策略与实施路径

4.1 战略引领：AI战略的制定与顶层设计

1.1 愿景设定：从"数字化"到"智能化"再到"智慧化"的阶梯目标
1.2 场景遴选：高价值、可落地、能推广的AI应用场景优先级排序
1.3 路径规划：自主研发、联合创新、并购整合、生态合作的策略选择
1.4 资源保障：资金投入、人才引育、数据治理、组织变革的配套

4.2 机制创新：适应AI时代的组织与运营变革

2.1 组织架构：设立AI委员会、首席数据官（CDO）、创新孵化中心
2.2 人才机制：AI领军人才引进、数字化人才培育、复合型人才轮岗
2.3 数据治理：数据资产盘点、数据标准制定、数据安全合规
2.4 创新文化：容错机制、敏捷迭代、开放协作的创新生态

4.3 生态构建：产学研用协同的创新网络

3.1 联合创新：与高校、科研院所共建AI实验室、创新中心
3.2 场景开放：向科技企业开放国企场景，加速技术商业化验证
3.3 投资布局：设立AI产业基金，参股孵化独角兽企业
3.4 平台运营：打造区域AI算力中心、数据交易中心、应用创新中心

4.4 风险管控：AI应用的伦理与安全边界

4.1 算法治理：算法备案、透明度要求、偏见审查的合规管理
4.2 数据安全：数据分类分级、脱敏加密、跨境流动的安全管控
4.3 就业影响：AI替代岗位的转岗培训、社会保障、再就业支持
4.4 技术依赖：核心技术的自主可控、供应链安全、备胎计划

问策——策略研讨与行动倡议

5.1 策略工作坊：本企业AI转型路径研讨

5.2 课程总结：关键要点与资源对接

适合对象

国有企业中高层管理人员

课程定位与主要问题

现场管理、质量改善、流程增效或供应链协同训练场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

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
取势——人工智能发展与全球产业变局和明道——新质生产力的理论内涵与AI…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

查看更多收益收起更多收益

复盘跟进有依据：赋能——AI+产业融合的场景与路径相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

当前，以ChatGPT、Sora为代表的生成式人工智能技术正引发新一轮科技革命和产业变革，人类社会站在从"信息时代"迈向"智能时代"的历史性关口。在这场关乎国运的技术竞赛中，中美欧三极格局已然形成

对于地方国企而言，这既是一次"弯道超车"的战略机遇，也是一场"不进则退"的生存考验——能否抓住AI技术窗口期，将直接决定未来十年在区域经济中的话语权和竞争力

2023年以来，"新质生产力"成为中国经济政策的核心关键词，从中央政治局集体学习到中央经济工作会议，从政府工作报告到"十五五"规划前期研究，培育新质生产力被置于推动高质量发展的首要位置。国有企业作为中国特色社会主义的重要物质基础和政治基础，在培育新质生产力中承担着不可替代的战略使命，亟需系统性战略引领和能力重塑

课程时间

3小时

授课方式

形势分析、理论讲授、案例剖析、实战工坊

课程内容重点

01取势——人工智能发展与全球产业变局

02明道——新质生产力的理论内涵与AI赋能

03赋能——AI+产业融合的场景与路径

讲师介绍

李志平

产业规划与区域经济发展专家

上海经邑数智产业研究院执行院长，同济大学博士。专注产业规划、宏观经济与国企改革，服务百余政府与企业。拥有二十余年实战经验，主导百亿级城市更新项目，提供从顶层设计到落地运营的全方位咨询服务

政府国企房地产通信金融银行电力能源

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课程差异说明

本课程页面围绕《把握产业革命浪潮：地方国企推动新质生产力发展的战略抉择》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？

适合国有企业中高层管理人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

趋势洞察升维，把握AI技术演进与产业变革方向，提升在技术快速迭代环境下的战略判断力和决策敏锐度，避免盲目跟风或错失窗口，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：3小时。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用形势分析 + 理论讲授 + 案例剖析 + 实战工坊，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