‐   深入解讀DeepSeek、人工智能+的背景和趨勢，把握智能化的未來發(fā)展脈絡

‐   剖析大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI等最新發(fā)展動態(tài)，以及在各行業(yè)中的應用

‐   洞察智能時代的變革力量，并結(jié)合企業(yè)現(xiàn)階段戰(zhàn)略目標，搭建數(shù)字化運營體系

‐   厘清盲點，規(guī)避企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中的風險，倒逼思維升級，挖掘業(yè)務場景突破點

‐   正確認識AI時代挑戰(zhàn)和機遇，主動擁抱變化，提升企業(yè)經(jīng)營水平和市場競爭力

第一單元：DeepSeek核心價值與AI驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革趨勢

一、AI技術(shù)革命與產(chǎn)業(yè)格局重塑

1. DeepSeek突圍啟示與科技創(chuàng)新

2. 全球AI發(fā)展趨勢和產(chǎn)業(yè)變革機遇

3. 中國開展人工智能+行動的戰(zhàn)略意義

4. 大模型對傳統(tǒng)行業(yè)的顛覆性影響

5. 各行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型方向

二、數(shù)字基礎設施生態(tài)體系構(gòu)建

1. 5G：技術(shù)制高點和產(chǎn)業(yè)主導權(quán)

2. 物聯(lián)網(wǎng)：人類感官的延伸

3. 大數(shù)據(jù)：永不枯竭的生產(chǎn)資料

4. 云計算：智能時代的基石

5. “智能+”終極版圖：數(shù)字孿生

三、大數(shù)據(jù)+大算力+強算法=大模型

1. 參數(shù)規(guī)模：千億級參數(shù)成為主流

2. 技術(shù)架構(gòu)：GPT--基于反饋的強化學習

3. 模態(tài)支持：文本、圖片、影像、語音等多模態(tài)

4. 應用領域：通用大模型VS行業(yè)大模型

【案例解析】中醫(yī)大模型、機器狗“挑山工”、盤古大模型聚焦B端應用

四、DeepSeek的核心能力與應用場景

1. DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢與核心競爭力

2. DeepSeek如何賦能企業(yè)數(shù)智化升級

3. 從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”到“AI驅(qū)動”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型

4. 管理者如何擁抱AI技術(shù)，重塑企業(yè)競爭力

5. AI時代下的組織架構(gòu)與人才戰(zhàn)略

五、人工智能引領產(chǎn)業(yè)變革和場景重構(gòu)

1. 【案例解析】交通行業(yè)——基于城市大腦的智能交通布局

2. 【案例解析】能源電力——虛擬電網(wǎng)與新型電力系統(tǒng)建設

3. 【案例解析】智慧城市——從長安到雄安，未來城市圖景

4. 【案例解析】工業(yè)制造——數(shù)字孿生工廠顛覆傳統(tǒng)生產(chǎn)路徑

5. 【案例解析】數(shù)字政府——AI大模型賦能數(shù)字政務建設

六、AI時代的新興機遇和挑戰(zhàn)

1. 企業(yè)級應用與AI時代崗位分化

2. 大模型及AI未來發(fā)展的十大趨勢

3. 發(fā)現(xiàn)問題的能力比解決問題更重要

4. 用想象力、創(chuàng)造力駕馭，做AI做不了的事

5. 潛在風險：信息濫用、數(shù)據(jù)安全、科技作惡

第二單元：人工智能+行動助力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級

一、國家戰(zhàn)略和頂層設計

1. 數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)升級

2. 數(shù)字經(jīng)濟分類和界定

3. 數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素

4. 新一代信息技術(shù)應用賦能

5. 新基建加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程

【案例解析】消費互聯(lián)網(wǎng)VS產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

二、數(shù)字化是產(chǎn)業(yè)升級必經(jīng)之路

1. 數(shù)字化的內(nèi)涵、價值、底層邏輯和終極目標

2. 數(shù)字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機感

3. 什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型六度法則，如何將數(shù)字化真正落地

【案例解析】德國大眾為什么炒掉軟件公司多名高管

三、數(shù)字化的三個基本特征

1. 數(shù)據(jù)業(yè)務化——消滅物理介質(zhì)

2. 流程標準化——減少人為干預

3. 管理精細化——全程閉環(huán)可控

【案例解析】華為數(shù)字化工具應用的啟示

【行動指南】在目前的業(yè)務場景中，有哪些不符合數(shù)字化要求的節(jié)點，如何優(yōu)化？

四、企業(yè)數(shù)字化變革常見問題

1. 戰(zhàn)略層面缺乏系統(tǒng)性頂層設計

2. 業(yè)務層面信息化基礎相對薄弱

3. 實施層面技術(shù)與業(yè)務容易脫節(jié)

4. 組織層面人才隊伍上儲備不足

【案例解析】麥肯錫最新報告：數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率普遍不高？

五、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設計

1. 基礎建設：數(shù)字基因六大模塊、數(shù)字技術(shù)平臺架構(gòu)

2. 組織建設：數(shù)字運營開發(fā)流程、數(shù)字生態(tài)應用場景、數(shù)字資產(chǎn)長效機制

3. 人才建設：數(shù)據(jù)驅(qū)動能力、跨界融合能力、場景轉(zhuǎn)化能力、創(chuàng)新發(fā)展能力

六、數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地三個要點

1. “科技+業(yè)務”雙輪驅(qū)動

2. 讓聽得見炮火的士兵做決定

3. 借助專業(yè)第三方力量推進實施

【行動指南】如何完善基礎數(shù)據(jù)治理，打通數(shù)據(jù)堵點，完成數(shù)據(jù)貫通和閉環(huán)。

七、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐六步曲（數(shù)轉(zhuǎn)模型）

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略規(guī)劃

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織障礙

4. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)挑戰(zhàn)

5. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的安全風險

6. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人才培養(yǎng)

【思考方向】現(xiàn)階段在數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設計和實施層面，存在哪些盲點和障礙，如何克服？

課程回顧、總結(jié)、分享和行動

1. 基于人工智能發(fā)展趨勢，從產(chǎn)品、渠道、技術(shù)、運營、服務、資源等角度切入，探討關于現(xiàn)階段人工智能與企業(yè)經(jīng)營管理相結(jié)合的商業(yè)化應用實施路徑。

2. 目前在市場洞察、痛點捕捉、應用場景、流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動、客戶服務和業(yè)務創(chuàng)新等方面，與原生數(shù)字巨頭們存在哪些差距，應該如何改進？

3. 企業(yè)數(shù)轉(zhuǎn)智改是一個“科技+業(yè)務”雙輪驅(qū)動的系統(tǒng)性工程，結(jié)合行業(yè)特性和崗位職責，有什么具體想法或者行動計劃？