揭秘大湾区增长引擎：招商引资、科技创新与园区规划实战案例精粹

本课程围绕创新领导力中的真实业务场景展开，适合中关村科学城管委会相关领导及各处室业务骨干结合课程模块判断是否匹配当前培训需求

半天 多版本课程 4 个可选版本 创新领导力
授课讲师： 桑弘华 · 产业运营与资本运作专家
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可选交付版本

不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
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适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。

揭秘大湾区增长引擎：招商引资、科技创新与园区规划实战案例精粹（可选版本） 可选版本

可作为备选学习方案，适合在行业场景、授课时长或模块侧重点上灵活调整。

数字经济基金投资管理 可选版本

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数字经济基金投资管理（可选版本） 可选版本

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适合对象

中关村科学城管委会相关领导及各处室业务骨干

课程定位

帮助企业围绕创新机会识别、方案设计、跨部门协同和落地复盘提升创新管理能力

课程适配与选型边界

企业已经明确要比较具体课程时，可以重点看对象、业务场景、训练模块和讲师经验

适合对象

中关村科学城管委会相关领导及各处室业务骨干

业务问题

帮助企业围绕创新机会识别、方案设计、跨部门协同和落地复盘提升创新管理能力

训练重点

课程内容重点包括数字经济浪潮下的基金投资新格局与政策解读、聚焦前沿：新能源与新材料产业投资分析、精准投资：项目尽职调查与估值定价实务，实际取舍可按企业需求和课时安排确认

选型判断

建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、案例方向和桑弘华的相关经验来判断是否匹配

如果企业还在比较创新领导力整体方向，可先查看相关主题页或知识页；如果已经明确要比较这门课程，可重点看对象、模块、案例和讲师经验。工具、模板或清单是否包含，需要以课程方案沟通结果为准

核心收益

  • 先确认目标要求、责任分工和过程反馈，让训练目标更具体
  • 数字经济浪潮下的基金投资新格局与政…和聚焦前沿：新能源与新材料产业投资分析会被串成一组可练习的管理动作
  • 反馈辅导有抓手：沟通辅导、任务推进和复盘改善检查方法是否适合团队日常任务
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  • 形成精准投资：项目尽职调查与估值定价实务相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

粤港澳大湾区凭借其独特的制度创新、高效的市场化运作和前瞻性的产业布局，已成为全球瞩目的经济增长极和科技创新高地。其在精准招商引资、构建协同创新体系、推动科技成果高效转化以及打造世界级产业园区等方面的成功实践，为国内其他高新区发展提供了宝贵镜鉴。中关村科学城作为我国科技创新的核心引擎，肩负着引领国家创新驱动发展和建设世界领先科技园区的重任。当前，科学城管委会在产业促进、科技发展、空间管理等方面均有明确分工和战略目标

本课程旨在深度剖析大湾区及南方先进地区的实战案例与核心理念，结合DeepSeek AI等人工智能技术赋能的新思路，为中关村科学城管委会各部门同仁提供可落地、可操作的经验，助力科学城在新时期实现更高质量、更具全球竞争力的发展

课程时间

半天

授课方式

案例剖析、 视频分享、 互动研讨、 工具应用、 前沿洞察

课程内容重点

01数字经济浪潮下的基金投资新格局与政策解读
02聚焦前沿：新能源与新材料产业投资分析
03精准投资：项目尽职调查与估值定价实务

课程大纲

数字经济浪潮下的基金投资新格局与政策解读 (约60分钟)

1.1 数字经济的内涵、范畴与发展趋势
  • 1.1 全球及中国数字经济发展现状与核心驱动力（云计算、大数据、AI、物联网等）
  • 1.2 数字经济对传统产业的渗透与改造（产业数字化）
  • 1.3 数字技术驱动的新兴产业（数字产业化）与投资热点图谱
1.2 国有背景基金在数字经济投资中的定位与使命
  • 2.1 服务国家战略与区域经济发展的双重目标
  • 2.2 国资背景的优势（资源、信用）与挑战（机制、效率）
  • 2.3 经验分享： 桑老师分享过往主导或参与的数字经济相关基金管理心得与关键成功要素
1.3 最新基金监管政策解读与应对策略
  • 3.1 私募基金（含政府引导基金）新规核心要点解析（如登记备案、合格投资者、信息披露、运作规范等）
  • 3.2 对国企背景基金管理机构合规运作的具体影响与要求
  • 3.3 策略探讨： 新政策环境下，基金设立、募集、投资、退出各环节的合规与创新应对举措
1.4 (AI 赋能初步引入) 利用AI洞察宏观趋势与政策
  • 4.1 介绍如何使用DeepSeek AI等大模型工具，高效搜集、整理、分析数字经济相关政策文件与行业报告
  • 4.2 实例演示： 通过DeepSeek AI快速提炼某项新政策对特定数字经济子领域的影响要点

聚焦前沿：新能源与新材料产业投资分析 (约60分钟)

2.1 新能源产业投资逻辑与赛道分析
  • 1.1 "双碳"目标下的新能源发展驱动力与产业链全景（光伏、风电、储能、氢能、新能源汽车等）
  • 1.2 各细分赛道的技术路线、市场格局、成本曲线与投资机会窗口
  • 2. 1.3
  • 案例分析： 某新能源细分领域龙头企业的成长路径与投资价值剖析
2.2 新材料产业投资逻辑与赛道分析
  • 2.1 新材料作为数字经济及高端制造基石的重要性
  • 2.2 关键战略新材料（半导体材料、高性能纤维、稀土功能材料、生物医用材料等）的技术壁垒与市场前景
  • 2. 2.3
  • 案例分析： 某新材料卡脖子技术突破型企业的投资逻辑与风险评估
2.3 两大产业与数字经济的融合点与投资机会
  • 3.1 数字化、智能化在新能源（如智能电网、虚拟电厂）和新材料（如材料基因工程、智能制造）领域的应用
  • 3.2 交叉领域的投资标的筛选标准与评估要点
2.4 (AI 赋能) 运用AI进行产业趋势预测与标的初筛
  • 4.1 利用DeepSeek AI等工具分析海量数据，识别新能源、新材料领域的新兴技术趋势和潜在黑马企业信号
  • 4.2 探讨构建基于AI的早期项目筛选模型的可能性

精准投资：项目尽职调查与估值定价实务 (约90分钟)

3.1 基金投资项目尽职调查核心要点与实操
  • 1.1 尽调的目标、原则、范围与流程（区分早期、成长期、成熟期项目）
  • 1.2 业务尽调：市场空间、商业模式、竞争格局、核心技术/产品、管理团队深度访谈技巧
  • 1.3 财务尽调：财务报表真实性核查、盈利能力分析、现金流分析、财务预测审阅、重点关注科目（收入、成本、研发费用等）
  • 1.4 法律尽调：公司治理结构、股权历史沿革、重大合同、知识产权、诉讼与合规风险排查
  • 1.5 实操案例： 分享一个尽调中发现重大硬伤并规避投资风险的
  • 3：2 上市公司估值方法：贴现现金流（DCF）模型
  • 2.1 DCF模型的原理、适用性与局限性
  • 2.2 关键参数的选取与测算（自由现金流预测、折现率WACC计算、永续增长率）
  • 2.3 敏感性分析与情景分析在DCF估值中的应用
3.3 非标债权投资估值挑战与方法
  • 3.1 非标债权资产的特点与风险识别（信用风险、流动性风险、操作风险）
  • 3.2 常用估值方法探讨（如预期损失法、市场比较法、基于抵质押物的评估法等）
  • 3.3 案例探讨： 对某类非标债权（如供应链金融资产）进行估值时的关键考量因素
3.4 (AI 赋能) AI在尽调与估值中的辅助应用
  • 4.1 利用AI工具快速处理海量文本信息，辅助法律文件审阅、舆情监控、关联方排查
  • 4.2 探讨AI模型在财务数据异常检测、估值参数辅助预测方面的潜力

价值重塑：企业重组与不良资产处置 (约75分钟)

4.1 企业重组、重整、重构的核心概念与模式
  • 1.1 不同模式的法律框架、适用场景与操作流程（如并购重组、破产重整、债务重组）
  • 1.2 国企改革背景下的企业重组机遇与挑战
  • 4. 1.3
  • 案例分析： 剖析一个通过成功重组/重整实现困境企业涅槃重生的经典案例（可结合数字经济转型）
4.2 不良资产（NPA）的界定、来源与估值难点
  • 2.1 金融机构不良资产与非金融企业不良资产的特点
  • 2.2 不良资产包的估值方法（折扣现金流法、资产基础法、市场法及其修正）
  • 2.3 难点
  • 讨论： 信息不对称、处置周期长、法律环境复杂等因素对估值的影响
4.3 不良资产处置的主要方式与策略
  • 3.1 传统处置方式（催收、诉讼、核销、批量转让）的利弊
  • 3.2 创新处置方式（债转股、资产证券化、引入战略投资者重组、依托产权交易平台等）
  • 3.3 策略制定： 如何根据资产特性、市场环境和自身资源选择最优处置策略组合
4.4 担保机构在不良资产处置中的角色与风险管理
  • 4.1 作为债权人或担保人的处置参与方式
  • 4.2 代偿后的追偿与资产处置风险控制要点

产品创新与投后赋能管理 (约60分钟)

5.1 数字经济主题基金的产品设计要素
  • 1.1 基金组织形式（公司型、有限合伙型）、期限、规模、投资策略的确定
  • 1.2 结合数字经济特点的差异化投资策略（如投早投小、产业链布局、并购整合）
  • 1.3 收益分配机制（GP/LP）、退出渠道的设计与考量
5.2 担保产品与基金投资的联动创新
  • 2.1 投保联动、投贷保联动模式的设计思路与优势
  • 2.2 针对数字经济轻资产、高成长特点的担保产品创新方向（如知识产权质押担保、人才贷担保）
  • 2.3 案例分享： 国内外投担联动支持科技创新企业的成功实践
5.3 投后管理：从监控到赋能
  • 3.1 建立有效的投后监控体系（财务、运营、治理、风险）
  • 3.2 积极赋能：战略梳理、资源对接（市场、人才、融资）、治理优化、推动后续融资或并购
  • 3.3 投后管理的常见坑与应对预案
5.4 (AI 赋能) AI驱动的投后风险预警与赋能建议
  • 4.1 利用AI监测被投企业经营数据、市场舆情、行业动态，建立风险预警模型
  • 4.2 探索使用AI分析企业需求，智能匹配集团内外部资源，提供精准赋能建议

生态协同与交易平台运作 (约45分钟)

6.1 国内产权交易平台的运营模式与价值
  • 1.1 主要产权交易平台（如北交所、上交所）的功能定位（非上市股权、债权、知识产权等交易）
  • 1.2 国有资产进场交易的规则与流程
  • 1.3 经验分享： 如何有效利用产权交易平台实现基金项目退出或进行资产处置
6.2 集团内各业务板块协同发展的模式与实践
  • 2.1 识别集团内部（如担保、投资、小贷、咨询等）业务的协同点
  • 2.2 建立有效的内部协同机制（信息共享、客户互荐、联合服务、风险联动）
  • 2.3 案例探讨： 某金融控股集团或地方金控平台内部协同的成功经验与挑战
6.3 构建数字经济投资生态圈
  • 3.1 联动政府、高校、科研院所、产业龙头、中介机构，共同服务数字经济企业
  • 3.2 担保机构在生态圈中的独特角色与价值贡献
6.4 课程总结与Q&A (约15分钟)
  • 4.1 回顾核心要点，解答学员疑问
  • 4.2 展望数字经济基金投资管理的未来趋势与能力要求

讲师介绍

桑弘华 讲师头像

桑弘华

产业运营与资本运作专家

产业运营与资本运作专家。深企投产业研究院高级顾问，17年资本与产业运营实战经验。专注产业园规划招商、企业资本运作及宏观经济分析，累计授课500余场，服务上千家政府与企业单位

政府国企金融银行电力能源通信制造业房地产
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课程常见问题

这门《揭秘大湾区增长引擎：招商引资、科技创新与园区规划实战案例精粹》适合哪些企业或学员？

适合中关村科学城管委会相关领导及各处室业务骨干。如果企业已经明确要比较具体课程，可以结合对象、课时、案例和讲师经验进一步判断

这门课主要解决什么问题？

帮助企业围绕创新机会识别、方案设计、跨部门协同和落地复盘提升创新管理能力。具体深度需要结合企业当前问题、参训对象和课时安排确认

课程内容通常覆盖哪些训练重点？

可重点查看课程大纲和内容模块。本课程当前呈现的核心方向包括数字经济浪潮下的基金投资新格局与政策解读、聚焦前沿：新能源与新材料产业投资分析、精准投资：项目尽职调查与估值定价实务等

怎么和同主题其他课程比较？

建议比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度，不只按主题名称判断

课程是否一定提供工具、模板或清单？

页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准