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讲授专家：李勇 培训对象：企业中高层管理者、技术创新部门负责人、AI应用研发人员、对AI新质生产力感兴趣的专业人士； 课程时间：1天（6小时） 本课程亮点： 本课程主要是在全球数字化转型与AI技术迅猛发展的宏观趋势下，旨在解决学员如何把握AI新质生产力的核心要素，以及如何在智慧交通、医疗、安防、应急等领域实现AI赋能的问题。课程将深入探讨AI新质生产力的理论基础、应用场景与未来趋势，帮助学员全面提升对AI新质生产力的认知与实践能力，课程具备理论与实践相结合、案例丰富、前瞻性强等特点。 本课程受益： 培训完结后，学员能够： 受益一：理解AI新质生产力的基本概念、核心要素及其对经济社会的影响。 受益二：掌握AI在智慧交通、医疗、安防、应急等领域的应用现状与未来趋势。 受益三：识别不同行业中可运用AI进行优化的环节，并提出相应的创新解决方案。 受益四：具备运用AI思维推动企业转型升级与战略决策的能力。 | 系列一 | | | | | 1 AI新质生产力的定义与内涵 1.1 AI新质生产力的提出背景 1.2 AI新质生产力的核心要素 1.3 AI新质生产力对经济社会的影响 案例：全球AI新质生产力的发展现状与趋势分析 2 AI新质生产力的理论基础 2.1 AI技术的发展历程与现状 2.2 AI新质生产力的技术支撑体系 2.3 AI新质生产力的创新模式与路径 讨论课题：如何构建企业AI新质生产力的创新体系？ | | | 1 智慧交通的基本概念与发展趋势 1.1 智慧交通的定义与特点 1.2 智慧交通的发展历程与现状 1.3 智慧交通的未来趋势与挑战 案例：国内外智慧交通的典型应用案例 2 AI在智慧交通中的核心应用 2.1 智能交通信号控制 2.2 交通流量预测与优化 2.3 自动驾驶与智能交通系统 讨论课题：如何运用AI提升城市交通管理水平？ | | | 1 AI医疗的基本概念与发展趋势 1.1 AI医疗的定义与特点 1.2 AI医疗的发展历程与现状 1.3 AI医疗的未来趋势与挑战 案例：AI在医疗诊断、治疗与预防中的典型应用 2 AI在医疗中的核心应用 2.1 医学影像识别与辅助诊断 2.2 基因测序与个性化医疗 2.3 智能医疗机器人与远程医疗 讨论课题：如何推动AI医疗的规范化与普及化？ | | | 1 AI安防的基本概念与发展趋势 1.1 AI安防的定义与特点 1.2 AI安防的发展历程与现状 1.3 AI安防的未来趋势与挑战 案例：AI在公共安全、智能监控等领域的典型应用 2 AI在安防中的核心应用 2.1 智能视频监控与行为分析 2.2 人脸识别与身份验证 2.3 智能预警与应急响应系统 讨论课题：如何平衡AI安防的效率与隐私保护？ | | | 1 AI应急的基本概念与发展趋势 1.1 AI应急的定义与特点 1.2 AI应急的发展历程与现状 1.3 AI应急的未来趋势与挑战 案例：AI在自然灾害、公共卫生事件等应急场景中的典型应用 2 AI在应急中的核心应用 2.1 灾害预警与风险评估 2.2 应急资源调度与优化 2.3 智能应急指挥与决策支持系统 讨论课题：如何提升AI在应急响应中的效率与准确性？ | | | 1 AI新质生产力在不同行业的应用实践 1.1 制造业的AI新质生产力实践 1.2 服务业的AI新质生产力实践 1.3 农业的AI新质生产力实践 案例：跨行业AI新质生产力的融合与创新案例 2 AI新质生产力的创新模式与策略 2.1 基于AI的商业模式创新 2.2 基于AI的组织管理创新 2.3 基于AI的产业链协同创新 讨论课题：如何构建基于AI新质生产力的行业生态体系？ | | | 1 AI新质生产力的未来发展趋势 1.1 AI技术的未来发展方向 1.2 AI新质生产力的未来应用场景 1.3 AI新质生产力对经济社会的长远影响 案例：未来AI新质生产力的潜在变革领域与影响分析 2 AI新质生产力面临的挑战与应对策略 2.1 AI伦理与法律挑战 2.2 AI人才与技能挑战 2.3 AI安全与隐私保护挑战 讨论课题：如何制定应对AI新质生产力挑战的策略与路径？ |
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