AI时代的企业数字化转型发展趋势和战略

时间、地点：8月30-31日 广州 

9月6-7日：广州

培训费用：5280元（含资料费、午餐费、专家演讲费）；住宿统一安排，费用自理；

授课对象：

各部门的高层、中层以及业务骨干，对数字化、AI感兴趣成员。

课程背景：

数字化时代我们应该讨论什么？信息化时代进入数字经济，经历了哪些变革？

在数字经济中，数据是新的生产要素，算力是新的生产力，而人工智能作为算法是一种新的生产工具，我们每个行业都需要认识人工智能，了解人工智能在制造领域的合理应用及如何实现人工智能的商业落地，工业人工智能大模型是什么样的。

随着二十大提出中国式现代化，以互联网、人工智能、大数据等"新基建"技术为代表的数字科技飞速发展的背景下，各行各业都将人工智能为代表的智能科技作为企业未来发展的核心战略，持续加码智能科技的布局，旨在借助先进的高科技手段，提升生产效率，降低运营成本，赋能业务模式创新，加快科技化转型提高企业核心竞争能力。

培训目标：

² 信息化到数字化的变革是什么

² 主流的数字化技术有哪些？并解决什么问题？

² 数据模型有哪些？

² AI大模型在智能工业的应用框架

² AI大模型的应用和商业模式

课程大纲：

模块一：一切的基础：从信息化到数字化革命

1、 数字化，我们在讨论什么？—— 对世界的抽象和建模

2、 为什么是“数字化”？现代数字化在哪些领域处理什么？

3、 人类历史是一部生产力发展史 —— 从效率的视角看信息化和数字化

4、 第四次工业革命 —— 数字、物理和生物世界的融合

5、 主流的数字化技术：云计算、区块链、大数据、物联网、Web3、人工智能—— 都在解决信息全周期的什么问题？

l 云计算—— 信息处理的“集中式发电厂”

l 物联网 —— 机器和机器的网络体系

l 区块链/Web3 —— 去中心化的分布式存储

l 和应用

l 大数据 ——  “万物皆数”

l 人工智能 —— 有望在许多任务上达到或超

l 过人类水平的硅基智能

l 元宇宙 —— 数字化科技的“天空之城”

模块二：一切的基础：从信息革命到AI浪潮

6、 从信息化，到数据化，从IT到DT

7、 大数据的源起

8、 为什么是“大”数据？而不是“小”而“精”

的数据：大数据的理念和内涵

9、 为什么从大数据可以总结出规律？

10、 企业数据架构 – 企业信息的组织、管理

和应用架构

11、 数据模型 – What is 数据模型，Why

数据模型，How to do 数据模型？

12、 数据平（中）台的由来，为什么需要数据

平（中）台？

13、 数据平（中）台的设计，建设和运营

l 数据基础设施

l 主数据

l 数据湖

l ODS

l 数据仓库

l CDP/DMP

模块三：通用人工智能的火花：AI大模型

14、 工业智能化与大数据：智能制造的基石

l 工业大数据的特性与挑战：在连续制造、供应

l 链管理等场景下大数据的特殊需求。

l 机器学习在工业环境中的应用：预测性维护、

l 质量控制等。

l 人工智能视角下的工业认知：模拟人类专家决

l 策，提升产线效率与灵活性。

15、 AI大模型在智能工业的应用框架

l AI基本概念与工业实践：介绍如何在工业背景

l 下理解AI、机器学习及深度学习的应用。

l 从预测到决策：生成式AI在工业4.0的角色：

l Chat GPT启发的自动生成解决方案，如自动化报告、故障诊断建议。

l 类GPT AIGC大模型在工业场景的实施：

Ø 文生控：指令理解与执行：优化生产流程，

响应复杂操作指令。

Ø 图生图&视频AI编辑：在产品设计、模拟

仿真中的应用。

Ø 3D重建与数字孪生：构建虚拟工厂，实现

远程监控与优化。

16、 大模型的工业“智慧”集成

l 知识图谱与工艺优化：将行业标准、最佳实践整合入模型，提升决策质量。

l 技能迁移与持续学习：模型在不同生产线、设备间的泛化能力，以及根据新数据自我迭代升级。

17、 智能工业中大模型的部署策略

l 公有云服务在制造业的运用：

Ø AI大模型SaaS：即插即用的预测维护服

务。

Ø AI大模型PaaS：定制化工业数据分析平

台。

l 混合云策略：结合公有云灵活性与私有云安全性，部署特定行业模型。

l 私有化部署的智能产线模型：针对敏感数据和特定需求的定制化解决方案。

模块四：AI大模型的应用和商业模式

18、 类ChatGPT大模型的商业挑战和风险

19、 生成式AI的几大应用方向：检索、内容生

成和人机协同

20、 基于AI大模型的商业生态系统

21、 大模型带来的“数字化转型2.0”范式

22、 AI大模型会取代企业数字化系统吗？-协

同合作，相互增强的AI大模型和企业级系统： AI大模型具有成为企业数字化“总调度”的潜力

23、 从信息，到模型，到行动（具体智能）

l 数字化：信息全周期的体系化

l 模型是知识、经验和技能的封装

l 行动：信息和智能对世界的改造

24、 下一代AI:多模态大模型和AI代理

25、 行业大模型落地路径：预训练模型+专

业训练精调 + 行业知识库 + 插件

模块五：数智化产品和应用

26、 视觉智能赋能的工业质检：商汤科技机器

视觉

27、 机器学习驱动的生产过程的模型化优化：

第四范式

28、 多模态大模型赋能的数字人客服和呼叫

中心:科大讯飞

29、 生成式客服服务和咨询: Salesforce

ServiceGPT

30、 游戏和元宇宙中的AI: 实时内容/场景生

成，智能NPC，基于人工神经网络的动作形态生成，和大模型赋能的Player – ChatGPT和英伟达

31、 大模型&AR赋能的新形态文商旅客户体

验：谷歌ARCore

32、 赋能数字孪生应用的三维重建：商汤科技

格物/琼宇

33、 AI赋能的数字化营销:

Salesforce MarketingGPT

34、 AIGC赋能的产品内容营销：Runway

Gen2

35、 智能数字人客服: Soul Machine – 读得

懂谈话对象表情的数字人

36、 基于机器学习的金融风控应用：竹间智能

37、 智能投研：基于大语言模型的数据和报告

分析- BloombergGPT

38、 金融业呼叫中心中的人工智能：

中关村科金2

39、 AI大模型赋能的金融业办公和培训：

Salesforce SlackGPT

40、 ChatGPT Code Interpreter：基于AI大

模型的（数据查询/分析）代码生成

讲师介绍：

尹老师：

教育及资格认证：

Ø 高级讲师

Ø 荷兰Utrecht大学MBI

Ø 大数据&AI专家，人工智能布道师，AI产业应用落地咨询顾问

讲师经历及专长： 

Ø 尹老师是上海人工智能技术协会特聘首席咨询顾问，上海人工智能研究院专家讲师，上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家，合肥元宇宙产业协会副会长单位负责人，贵州大数据专家委员会委员，临港产业大学客座教授。尹智先生曾任商汤科技智能产业研究院首席架构师，德勤Oracle CX首席架构师，惠普企业新形态IT首席架构师，Oracle Master企业架构师。尹智老师专注在人工智能战略和架构规划、元宇宙产业规划及落地，数字化客户体验， 以及AI及大数据驱动的新形态ICT架构规划和咨询落地，有超过19年在中国大陆和荷兰的职业经验。先后服务过世界顶级的通讯和网络设备及方案商，世界顶级的咨询和审计服务公司和企业软件公司。

Ø 主讲课程类型及具体课程：

《通用人工智能曙光：ChatGPT和AI大模型的源起，发展和落地应用》

《AI大模型赋能的5G+ 元宇宙产业应用》

《人工智能时代的企业大数据技术和架构》

《AI大模型时代的金融数字化转型和人工智能赋能应用》

《深入浅出数字化战略和企业架构：框架和应用》

《数字新基建：智能计算中心承载的人工智能模型和应用》

《人工智能时代的数字科技在双碳全生命周期管理中的应用模式和实践》

《元宇宙+ 电竞：人工智能时代的数实融合新形态虚拟体育》

《人工智能和AI大模型落地工作坊：从业务分析到技术架构落地设计》

《通用人工智能新曙光：SORA的根基、应用和趋势》

《AI大模型时代的算法思维和实践运用》

培训客户及培训风格：

Ø 尹老师服务过的客户有：

院校，科研机构：复旦大学、清华大学经管学院、上海交通大学、上海人工智能研究院、上海理工大学、上海体育学院、中国传媒大学、同济大学、武汉大学、浙江大学等。

政企集团：  上海市经信局、湖畔创研中心、广东机场集团、中国电信、中国移动、中国联通华盛、中国通信服务、中国银行、中国建设银行、国家金融监管总局广西监管局、兴业银行、中核集团、交通银行、中国工商银行、北京银行、平安银行、平安租赁、平安一账通、建设银行、国泰君安、中国烟草、国家电网、阿里云创新中心、华为云、临港集团、商飞集团、虎彩集团、国泰君安、成都新经济局、江西省政府、扬州市政府、合肥市政府、中南建筑设计院、银川市政府、云南市政府、深圳交管局、安徽铁塔、成都金牛区、武汉洪山区、中石油、云南中烟、北汽集团、上海铁路局、上海电力、南京大数据局、河南能源集团、神华集团、平安集团、中国国航、南方航空、新华三、海隆石油、安东石油等

Ø 尹老师的课程深入浅出，视野宏大，案例研究丰富，分析精彩，讲解幽默风趣，用企业和政府的语言，把抽象的人工智能和元宇宙理论知识与产业转化、政府数字化变革融会贯通，讲得通俗易懂，看得见，摸得着，用得上，深受好评。

Ø 尹老师的讲课自我要求：“不讲正确的废话”，“所有听众都要听得懂”，“内容原创”，“不仅讲“What”，更讲“Why”和“How””

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