数字经济与实体经济深度融合发展的思考

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黄洁

数字化转型与人工智能应用专家、百度营销大学星级讲师体系(数字化人才培养方向) 创立者

讲师简介

黄洁老师是中关村人工智能学院副院长,九三学社北京市科技委人工智能专门委员会委员,中国信息协会数字经济专委会首席专家,工业与信息化重点领域数字化人才基地教研组长,《再造独角兽——数字经济时代的企业升级》作者。黄老师主持中关村人工智能学院、工业与信息化重点领域数字化人才基地课程研发和教研工作的同时,主讲人工智能以及数字化转型系列课程,累计培训1500+场次,辅导学员超过10000+人次,并受到广泛好评。本着知行合一原则,黄老师也致力于数字科技领域项目落地,推动国产工业软件RFPA在工业应用场景中落地和上市,并协同产、学、研、资推动AI工业大模型以及新型储能项目作为地方政府重点产业项目落地。

数字经济与实体经济深度融合发展的思考
4149 次浏览 #大数据 #数字化营销

【课程背景】

数字经济的崛起是当下时代中,最具备确定性的命题,基于新兴数字技术集群爆发的产业大变革正在拉开帷幕。大数据正在成为新的生产资料,人工智能、云计算、边缘计算正在成为新的生产力,IOT正在成为数字世界新载体,web3以及元宇宙正在构建新的生产关系,经济体新陈代谢,数字经济与实体经济深入融合已然是生存发展的必然选择。

本课程将围绕理论和实践两个层面,带领学员全面认识数字经济的本质,构建数字化转型领导者和执行者的数字经济大思维,通过对数字经济前沿实践案例的分析,系统地解读数字化转型的根本问题,以“人工智能+“、“数据要素x”作为基点,分析数字时代的生产力、生产资料以及生产关系的大变革,包括新质生产力背景下,战略新兴产业发展的机遇与挑战,深度剖析数字化转型领域的典型案例,力求做到深度认识实体经济和数字经济融合的关键问题,并形成相关的知识储备、掌握策略方法、升级思维格局。

【课程收益】

Ø 降低数字化转型从业者的沟通与理解成本,迅速达成一致认知

Ø 从本质上厘清数字经济,人工智能,数据要素,数字化转型的关系

Ø 能够从政策和产业角度理解“人工智能+“与“数据要素x”内涵

Ø 从企业经营管理的角度,来深度思考数字经济与实体经济的区别和联系

Ø 理解数据要素“放大、叠加、倍增”,并通晓数据资产化路径

Ø 认识实体经济和数字经济融合的关键问题以及关键点在哪里

Ø 形成数字经济大思维,成为具备超强数字洞察力的专业人士

【课程特色】

讲师讲授+案例分析+现场讨论+模型分析+工具使用+行动学习

【课程对象】

政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干

【课程时间】

1天(6小时/天)

【课程大纲】

一、洞察数字经济的本质问题

1、导入:什么造就了商业成功?如何抓住时代红利?

Ø 百废待兴的卖方市场

Ø 贸易外包与三驾马车

Ø 房地产、金融、互联网以及AI

Ø 数字经济“四化”——数字产业化,产业数字化,数字化治理,数据价值化

探讨分析:从2015到2025年,我国数字经济发展趋势

2、从“生产力、生产资料、生产关系”的维度看数字经济

Ø 关于经济的本质探究——创造价值,传递价值,实现价值

Ø 数字经济内涵解读:数字技术与实体经济融合,加速重构经济发展与治理模式

Ø “人工智能+”——数字经济时代的生产力变革

Ø 从2022年到2030年中国AIGC产业规模迅速增长看AI促进生产力变革

Ø “数据要素x”——数字经济时代的生产资料变革

Ø 新生产要素——数据资源化、资产化、资本化的路径与关键问题

Ø “数字化转型”——数字经济时代的生产关系变革

Ø 理论萃取:数字经济的本质洞察

典型案例:关于OpenAI以及ChatGPT的前世今生以及未来的思考

二、深度理解“数字化转型”,掌握实体经济和数字经济融合的规律

1、数字经济和实体经济的融合点在哪里?

Ø 信息化、数字化、智能化的关联

Ø 数字经济与数字中国2522的关联

Ø 数字经济与数字化转型的关联

Ø 数字化转型的两层内涵

Ø 如何理解:降本增效vs模式转变?

Ø 一家实体企业的数字化战略转型路线图

工具模型:企业数字化转型不同阶段的16宫格

典型案例:从“挖掘机指数”来看三一重工的数字化变革

分析探讨:数字经济和实体经济融合的关键点是什么?

2、作为领导者和推动者,应该具备什么样的能力和数字素养?

Ø 什么是数字经济大思维——从生产力、生产资料、生产关系维度看数字经济

Ø 数字化转型引领者需要的能力模型——洞察力+组织力+突破力

Ø 洞察力:数字思维+科技素养+洞察未来

Ø 组织力:数字文化+敏捷组织+数字驱动

Ø 突破力:场景构建+运营创新+模式升级

三、基于“人工智能+”与“数据要素x”两个层面的思考、分析和突破

1、“人工智能+“赋能降本增效与行业应用分析

Ø 厘清概念:AI,GAI,AIGC,大模型,机器学习,深度学习,AGI,AI-Agent

Ø 探秘AI应用: 1 用AI大模型工具赋能工作效率提升与创作

                  2 深度理解提示词工程以及智能体的发展

                  3 了解人工智能的技术前沿与行业中的现实应用

Ø 工具介绍:AI大模型融合平台应用

讲解:AI与人类的核心区别在哪里?如何做AI的“驾驭者”

Ø 理解2024年政府工作报告中的“人工智能+”

Ø AI产业落地已经到了“拼应用”的下半场

Ø 如何构建AI应用“场景”?

Ø 2024年中国AI产业图谱解读与产业落地分析

Ø 大协同:AI Agent与未来的大协同展望

Ø 国央企加速大模型布局分析

典型案例:AI大模型应用与未来

2、深度理解“数据要素x”,明晰数据驱动的方法以及资产化的路径

Ø “大数据杀熟”引发的思考

Ø 数据为什么会成为生产要素?

Ø 什么样的数据是“生产要素”?

Ø “数据要素x”的概念内涵解析:放大、叠加、倍增

Ø 理解数据要素的“资源化”、“资产化”、“资本化”

典型案例:数据资源化——谷歌

数据资产化——亚马逊

数据资本化——芝麻信用

Ø 数据资产是如何交易并增值的?

Ø 数据资产化的具体实施路径解析

Ø 数据资产入表5步法

典型案例:某公司数据资产流通和变现分析

四、数字经济时代的重点机遇与挑战分析

Ø 数字经济时代出现的新现象分析

Ø 什么是数字红利?如何抓住数字红利?

Ø 战新产业“8+9”以及未来的机遇

Ø 如何理解新质生产力的三个“新”?

Ø 数字经济大思维与数字化领导力养成

案例解析: 双碳背景下的电力现货市场交易带来的底层思考

思考与总结:如何成为具备“数字化领导力”的关键先生?

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