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新质生产力：“智能+”、数据要素、数字化转型 课程背景： 习近平总书记于2023年9月在黑龙江考察调研期间首次提出新质生产力。2024年1月31日，习近平在中共中央政治局第十一次集体学习时强调，加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展。 总书记指出，高质量发展需要新的生产力理论来指导，而新质生产力已经在实践中形成并展示出对高质量发展的强劲推动力、支撑力，需要我们从理论上进行总结、概括，用以指导新的发展实践。 它强调了科技创新作为核心驱动力，通过技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级等方式，催生出当代先进生产力。新质生产力的形成和发展，是推动人类文明进步的根本动力。它不同于传统的生产力，新质生产力强调的是科技创新的主导作用，具有高科技、高效能、高质量的特征，是摆脱传统增长路径、符合高质量发展要求的生产力形式。此外，新质生产力还涉及到新产业、新业态和新模式的快速涌现，这些都是构建新型社会生产关系和社会制度体系的重要特征。 漫长的农业文明时期中国站在了世界巅峰。在蒸汽机为代表的第一次工业革命中被拉下神坛经历百年沧桑。痛定思痛后我们将机械动力工业革命，电力石油动力工业革命和信息技术工业革命以40年时间毕其功于一役，取得辉煌成就同时也带来我们的快速发展和复兴曙光。 现在，我们已经站在了新一次工业革命的风口，以人工智能、大数据、云计算、工业互联网、可控核聚变、石墨烯新材料为代表的第四次工业革命当中，数据智能，算力算法成为世界范围内核心的全新驱动力量，以其为代表的数字科技迅速发展背景下，数字经济已经是我们国家的重要战略。 现在，我们早已揭开了以人工智能为代表的新数字科技神秘的面纱，但是面对具身智能。空间计算。AI助手。基因编辑。自动驾驶。小模型。AI短剧。Sora。chatGPT这些陌生又展新的机会，一开始都只有少数人看得到，看得懂，抓得住。 人工智能层出不穷的新型应用究竟会对未来带来什么样的挑战和赋能？数字化转型、工业互联网如何与具体的产业应用高效结合？能为企业成长、行业发展创造哪些价值？行业内人才该如何培养？企业如何抓住机遇，踩准行业变革的节奏？ 本课程将从新质生产力、AI、数字化转型、工业互联网等宏观战略顶规到战略解码、标杆落地、规模发展。 课程收益： ● 掌握：发展新质生产力核心要义
● 揭示加快发展新质生产力，是新时代新征程解放和发展生产力的客观要求，是推动生产力迭代升级、实现现代化的必然选择。 ● 梳理结合人工智能、Sora、ChatGPT的发展与新趋势，行业带来的商业新机遇，让学员理解人工智能对社会关系和行业带来的价值； ● 结合工业、金融、农业、医疗、教育等“人工智能+”的场景，用丰富的案例展现落地应用，让学员能有效结合实践理解人工智能商业模式； ● 结合创新案例和应用实践，让学员在AI的背景下能寻找工作创新突破之处。 ● 结合总理的政府工作报告和两会的“人工智能+”、“数据要素+”、新质生产力、数智化转型的场景，前置布局人工智能+产业行业 ● 结合两会代表的优秀提案，在数字经济的时代找到创新破局之处，实现年度开门红 ● 充分掌握“加快从“+AI”向“AI+”转变 ● 为学员梳理新质生产力的引擎数字经济、人工智能的技术发展，理解千行百业的人工智能巨大机遇及战略解码和行动计划 培训对象：政府企业中高层管理者
培训时间：1~2天（6小时/天） 课程形式：分享共创+现场讨论+案例分析+训战演练＋模型PK 课程大纲 第一讲、新质生产力核心内涵解读 一、新质生产力概念解析 1、先进生产力质态 2、基本内涵：技术突破、要素创新、深度转型 3、核心标志 数据要素等全要素生产率大幅提升 4、持续的创新：对传统生产力的整体升级与跃迁 5、新质生产力的挑战与对策 6、新质生产力的形成机制7、新质生产力与传统生产力最大的不同 8、新质生产力产生的背景和逻辑 二、 发展新质生产力的核心要素 1、科技创新催生“新产业、新模式、新动能” 2、加强科技创新 原创性、颠覆性 加快高水平的科技自立自强 打好关键技术攻坚战 培育发展新质生产力的新动能 三、发展新质生产力途径 1、及时应用科技创新成果 及时将科技成果应用到具体产业，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业，完善现代产业体系。 2、布局产业链 提升产业链的韧性和安全水平，保证产业体系自主可控、安全可靠 3、围绕战略任务科学布局 制造强国、质量强国、网络强国、数字中国和农业强国等战略任务，科学布局产业创新。 4、大力发展数字经济 第二讲、“人工智能+” 一.AI核心内涵与价值：赋能人类VS替代超越 1） 人机替代：胜任极端条件、重复枯燥工作降本增效 2） 人机共生：智能助理决策赋能 3） 范式革命：颠覆创新与研究路径 案例：腾讯AI医疗 智能巡检 神经元网络研发靶向药 二、 AI新机遇：1+1>2：融合带来聚变 1.具身智能。 2.空间计算。 3.AI助手。 4.基因编辑。 5.自动驾驶。 6.小模型。 7.AI短剧。 案例：苹果的Vision Pro与巨身智能 命里缺血怎么治？CRISPR：基因剪刀手 谷歌Med-PaLM 2AI医疗 三、培育人工智能复合型人才 四、大模型产业化 五、构建AI+产业支撑 第三讲、“人工智能+”行动如何在各行业落地？ 一、“新质生产力”最终落脚点还在生产力，未来主战场仍然是实体产业。 1、深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 +”行动， 2、人工智能无疑已经成为产业创新的关键抓手和引擎之一。 3、数字化的下一站必然是智能化。 二、抢抓人工智能战略高地和发展主动权，赋能各领域产业创新，成为发展新质生产力的重要引擎。 1、人工智能 + 制造：场景、知识、业务融合是关键 2、推进智能交互引擎高水平赋能新型工业化 3、人工智能 + 汽车：智能驾驶规范和立法成焦点 4、做好人工智能 + 科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章：加快完善数智金融基础设施 四、实践路径 1、技术创新是关键 2、企业是创新的主体
3、制度创新是保障 4、充分激发各类经营主体的内生动力 5、开放创新是前提 6、要更高水平“走出去” 第四讲 建设数字化能力，推动数字化转型
一、数字化能力的场景驱动
二、数字化转型步骤 1.立项——数据资源的盘点与规划 工具：企业数字化应用的成熟度评估 2.规划——数据中台应用的规划与设计 1）数据汇聚联通的目的：打破企业数据孤岛 2）企业数据中台建设的应用场景 应用：为业务数字化转型进行规划 3.建设——数据资产体系建设 1） 数据开发：数据价值提炼 2） 选一个适合自己的技术体系 4.应用——数字业务应用的详细设计与实现 1） 补全数据应用的最后“一公里” 2） 数据体系规划——数字应用的实现 5.管理——数据化组织应用 1）数据化组织规划——数据化组织规划的必要性 2）数据化组织的定位与职责——明确工作内容及岗位设置 6.人才——数据化人才培育 1） 数字化人才的养成与获得 2） 数字化人才-数字化管理人才-数字化领军人才
第五讲 数字化转型的挑战、路径及建议
一、数字化转型遇到的挑战
二、数字化转型的路径
1 数字化转型的参考路径
2 数字化战略规划
3 数字化推进与反思
三、数字化转型中的常见问题及应对建议
1 开始数字化转型的时机
2 数字化转型应该采用颠覆式还是渐进式的模式
3 如何化解组织内部数字化转型的阻力
4 到底是使用自建平台还是使用公共平台
5 人才的可持续——如何解决数字化人才留不住的问题
总结 案例：阿里的数据中台 华为云的升华 数字化裂变团队 爱彼迎网与优步打车 谁偷了我的酒？ 从蚂蚁金服到蚂蚁科技 美团的第一把交易
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