2024两会解读：科技平权与人工智能+

课程背景：

随着科技迅猛发展，特别是人工智能技术的不断突破，我们步入了一个以智能化为特征的新时代。2024年的全国两会上，科技平权与人工智能+成为了热议的话题。强调在人工智能的推广和应用中，应当保障社会各个阶层、各个群体的平等权益。这一议题不仅体现了国家对科技发展的高度重视，也反映了社会各界对科技伦理和人工智能未来发展的广泛关注。与此同时，“人工智能+”首次被写入政府工作报告中，国家开展这一行动释放了哪些信号？

不仅关系到科技创新的普及应用，也涉及到社会公平、教育平等以及经济发展等多个层面。因此，对两会精神的深入理解，对于推动我国科技进步和社会发展具有重要意义。

根据政府工作报告中的具体表述，在谈到“科技创新实现新的突破”时，肯定了“关键核心技术攻关成果丰硕”，特别提到“人工智能、量子技术等前沿领域创新成果不断涌现”。在谈到“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”时，报告中说，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。

近年来我国人工智能的蓬勃发展正在为各行各业赋能，为企业与个人的发展带来新机遇。工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年，我国生成式人工智能的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元。相关机构预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其中我国将突破30万亿元。

为了协助各行业及相关人士深入理解两会精神，把握人工智能应用的前沿动态，本课程将结合两会的相关报告、政策解读、全新案例等多元素材，全方位、多角度地剖析科技平权与人工智能的融合发展。随着5G、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的普及应用，人工智能+正在成为支撑战略性新兴产业发展的重要组成部分。在未来，我们有理由相信，人工智能将在更多的领域得到应用，为促进产业转型升级提供坚强助力。

课程收益：

• 解读2024年两会关于“科技平权”和“人工智能+”的政策导向和战略部署
• 剖析大数据、物联网、云计算、AI等最新发展动态，以及在各行业中的应用
• 探讨科技平权在人工智能领域实施路径，从而促进人工智能技术的落地实践
• 正确认识AI时代的挑战和机遇，主动拥抱变化，并实现自我能力进化和提升

课程时间：1天，6小时/天

授课对象：政府部门、企业管理层、相关领域人员

授课方式：讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

第一单元：2024全国两会精神解读与政策导向

一、科技平权的意义与政策背景

1. 科技平权与人工智能概述

2. 人工智能+的战略意义

3. 科技平权的提出背景与内涵

4. 科技平权与人工智能的关联性分析

5. 两会报告中关于科技平权与人工智能的论述

二、人工智能发展现状和趋势

1. 内涵定义和实现要素

2. 全球人工智能技术进展概览

3. 中国人工智能技术的发展成就

三、关键政策解读和实施路径

1. 科技平权的实践和挑战

2. 科技资源分配现状与问题

3. 构建公平的科技生态系统

4. 科技平权的实践和效果评估

第二单元：人工智能技术最新动态及各行业应用

一、人工智能技术体系构建

1. 5G：技术制高点和产业主导权

2. 物联网：人类感官的延伸

3. 大数据：永不枯竭的生产资料

4. 云计算：智能时代的基石

5. “智能+”终极版图：数字孪生

【案例解析】钱学森先生眼中的“数字孪生世界”

二、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

三、人工智能引领各行业应用场景重构

1. 【案例解析】交通行业——基于大数据的智能交通布局

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，未来城市的数字基因

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】现代农业——云上农场：把水稻种到“云端”

6. 【案例解析】数字政府——AI大模型赋能数字政务建设

四、AI时代的新兴机遇和挑战

1. 可能造就的N种高薪岗位

2. 发现问题的能力比解决问题更重要

3. 跨界融合与创新驱动是新时代标配

4. 用想象力、创造力驾驭大模型

5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶

【案例解析】比尔盖茨发公开信：未来已来

第三单元：人工智能+加速数字产业集群建设

一、国家战略和顶层设计

1. 数字经济与产业升级

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

【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. 数字化的定义、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

四、产业数字化转型常见问题

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、数字化转型落地三个要点

1. “科技+业务”双轮驱动

2. 让听得见炮火的士兵做决定

3. 借助专业第三方力量推进实施

【案例解析】中国银联为何错失移动支付

六、数字化落地实践五步曲（数转模型）

1. 内部管理信息化

（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化

（2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体

2. 业务流程可视化

（1）进度清晰可见、节点流转可控

（2）流程标准化，减少人为和不确定因素

3. 产品服务数据化

（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法  

（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化

4. 营销推广个性化

（1）用户细分，需求聚焦，360°视图

（2）线上线下深度融合，数据驱动和精准引流

5. 用户体验标准化

（1）洞察痛点，快速响应，超预期满足

（2）打造极致体验，促进留存和转化

第四单元：人工智能时代人才培养和能力进化方向

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 不要让用户做选择题

3. 需求洞察与痛点捕捉

4. 用户需求VS应用场景

【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑

二、产品思维——业务打磨能力

1. 无痛点，不产品（服务）

2. 做减法，不做加法（功能）

3. 小步快跑，快速迭代（效率）

4. 避免过度的流程设计（机制）

【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

三、数据思维——数据驱动能力

1. 没有小数据，只有大数据

2. 数据是商业模式关键支点

3. 数字化运营三个核心指标

4. 数据开发应用的四个层面

【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑

四、创新思维——创造性输出能力

1. 创新不是耍小聪明

2. 创新是“有中生无”

3. 创新是发现更多可能性

4. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”

【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”

课程回顾、总结和分享

张世民老师的其它课程