数字经济和实体经济深度融合发展的思考

国家战略与政策导向与数字经济和产业升级被放在同一组任务里,方便参训团队对照自己的场景调整做法

1天,6小时 人工智能应用

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加,课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目需要的不只是方法介绍,还要处理现场动作不稳定的问题

核心收益

  • 场景边界更清楚:工具场景、输入要求和输出校验,减少只听概念、不知道怎么用的落差
  • 围绕国家战略与政策导向校准目标和边界,明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易:数字经济和产业升级安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
  • 人工复核有抓手:数字经济分类和界定相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态

2025年全国两会期间,新质生产力、科技平权与人工智能+成为社会各界热议的话题,人工智能+再次被写入政府工作报告中。报告指出,深化大数据、人工智能等研发应用,开展人工智能+行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群

习近平总书记强调,要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度,统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合,催生新产业新业态新模式

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组讨论、互动答疑

课程内容重点

01国家战略与政策导向
02数字经济和产业升级
03数字经济分类和界定
04数据成为新的生产要素
05新一代信息技术应用赋能

课程大纲

课程总览

一、国家战略与政策导向
  • 1. 数字经济和产业升级
  • 2. 数字经济分类和界定
  • 3. 数据成为新的生产要素
  • 4. 新一代信息技术应用赋能
  • 5. 数字经济与实体经济融合的紧迫性
  • 【案例解析】消费互联网VS产业互联网
二、数字化是产业升级必经之路
  • 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公司多名高管
三、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
  • 【思考方向】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?
四、数字化转型的常见问题
  • 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?
五、实体产业数字化变革顶层设计1. 基础建设:数字基因六大模块、数字技术平台架构2. 组织建设:数据运营开发流程、数字生态应用场景、数字资产长效机制
  • 3. 人才建设:数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力 六、数字化转型实践五步曲(数转模型)
  • 1. 数字化转型的战略规划
  • 2. 数字化转型的组织障碍
  • 3. 数字化转型的流程优化
  • 4. 数字化转型的技术挑战
  • 5. 数字化转型的安全风险
  • 6. 数字化转型的人才培养
  • 1. 大数据与云计算
  • 2. 物联网和5G通信
  • 3. 大模型引发新动能
二、AI大模型开启新范式
  • 1. 从聚合式到生成式
  • 2. 从标准化到个性化
  • 3. 人机对话VS自我进化
  • 4. 各国科技巨头们纷纷入局
  • 【案例解析】人形机器人进厂打工
三、大数据+大算力+强算法=大模型1. 参数规模:千亿级参数成为主流
  • 2. 技术架构:GPT--基于反馈的强化学习
  • 3. 模态支持:文本、图片、影像、语音等多模态
  • 4. 应用领域:通用大模型VS行业大模型
  • 【案例解析】盘古大模型聚焦B端应用
四、各行业应用场景重构和模式创新
  • 1. 【案例解析】交通行业——基于城市大脑的智能交通布局
  • 2. 【案例解析】能源电力——虚拟电网与新型电力系统建设
  • 3. 【案例解析】智慧城市——从长安到雄安,未来城市图景
  • 4. 【案例解析】工业制造——数字孪生工厂颠覆传统生产路径
  • 5. 【案例解析】数字政府——AI大模型赋能数字政务建设

讲师介绍

张世民 讲师头像

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《数字经济和实体经济深度融合发展的思考》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 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?

适合企业管理层、数字化领域相关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?

解读数字经济与实体经济的关系,前沿科技对传统产业的影响,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:1天,6小时/天。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?

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组讨论+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