‐   深入解讀DeepSeek、人工智能+的背景和趨勢，把握智能化的未來發(fā)展脈絡

‐   剖析大數據、物聯網、云計算、AI等最新發(fā)展動態(tài)，以及在各行業(yè)中的應用

‐   洞察智能時代的變革力量，并結合企業(yè)現階段戰(zhàn)略目標，搭建數字化運營體系

‐   厘清盲點，規(guī)避企業(yè)轉型過程中的風險，倒逼思維升級，挖掘業(yè)務場景突破點

‐   正確認識AI時代挑戰(zhàn)和機遇，主動擁抱變化，提升企業(yè)經營水平和市場競爭力

第一單元：DeepSeek核心價值與AI驅動產業(yè)變革趨勢

一、AI技術革命與產業(yè)格局重塑

1. DeepSeek突圍啟示與科技創(chuàng)新

2. 全球AI發(fā)展趨勢和產業(yè)變革機遇

3. 中國開展人工智能+行動的戰(zhàn)略意義

4. 大模型對傳統行業(yè)的顛覆性影響

5. 各行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與轉型方向

二、數字基礎設施生態(tài)體系構建

1. 5G：技術制高點和產業(yè)主導權

2. 物聯網：人類感官的延伸

3. 大數據：永不枯竭的生產資料

4. 云計算：智能時代的基石

5. “智能+”終極版圖：數字孿生

三、大數據+大算力+強算法=大模型

1. 參數規(guī)模：千億級參數成為主流

2. 技術架構：GPT--基于反饋的強化學習

3. 模態(tài)支持：文本、圖片、影像、語音等多模態(tài)

4. 應用領域：通用大模型VS行業(yè)大模型

【案例解析】中醫(yī)大模型、機器狗“挑山工”、盤古大模型聚焦B端應用

四、DeepSeek的核心能力與應用場景

1. DeepSeek的技術優(yōu)勢與核心競爭力

2. DeepSeek如何賦能企業(yè)數智化升級

3. 從“數據驅動”到“AI驅動”的戰(zhàn)略轉型

4. 管理者如何擁抱AI技術，重塑企業(yè)競爭力

5. AI時代下的組織架構與人才戰(zhàn)略

五、人工智能引領產業(yè)變革和場景重構

1. 【案例解析】交通行業(yè)——基于城市大腦的智能交通布局

2. 【案例解析】能源電力——虛擬電網與新型電力系統建設

3. 【案例解析】智慧城市——從長安到雄安，未來城市圖景

4. 【案例解析】工業(yè)制造——數字孿生工廠顛覆傳統生產路徑

5. 【案例解析】數字政府——AI大模型賦能數字政務建設

六、AI時代的新興機遇和挑戰(zhàn)

1. 企業(yè)級應用與AI時代崗位分化

2. 大模型及AI未來發(fā)展的十大趨勢

3. 發(fā)現問題的能力比解決問題更重要

4. 用想象力、創(chuàng)造力駕馭，做AI做不了的事

5. 潛在風險：信息濫用、數據安全、科技作惡

第二單元：人工智能+行動助力產業(yè)數字化轉型升級

一、國家戰(zhàn)略和頂層設計

1. 數字經濟與產業(yè)升級

2. 數字經濟分類和界定

3. 數據成為新的生產要素

4. 新一代信息技術應用賦能

5. 新基建加速產業(yè)數字化進程

【案例解析】消費互聯網VS產業(yè)互聯網

二、數字化是產業(yè)升級必經之路

1. 數字化的內涵、價值、底層邏輯和終極目標

2. 數字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機感

3. 什么是數字化轉型六度法則，如何將數字化真正落地

【案例解析】德國大眾為什么炒掉軟件公司多名高管

三、數字化的三個基本特征

1. 數據業(yè)務化——消滅物理介質

2. 流程標準化——減少人為干預

3. 管理精細化——全程閉環(huán)可控

【案例解析】華為數字化工具應用的啟示

【行動指南】在目前的業(yè)務場景中，有哪些不符合數字化要求的節(jié)點，如何優(yōu)化？

四、企業(yè)數字化變革常見問題

1. 戰(zhàn)略層面缺乏系統性頂層設計

2. 業(yè)務層面信息化基礎相對薄弱

3. 實施層面技術與業(yè)務容易脫節(jié)

4. 組織層面人才隊伍上儲備不足

【案例解析】麥肯錫最新報告：數字化轉型成功率普遍不高？

五、企業(yè)數字化轉型頂層設計

1. 基礎建設：數字基因六大模塊、數字技術平臺架構

2. 組織建設：數字運營開發(fā)流程、數字生態(tài)應用場景、數字資產長效機制

3. 人才建設：數據驅動能力、跨界融合能力、場景轉化能力、創(chuàng)新發(fā)展能力

六、數字化轉型落地三個要點

1. “科技+業(yè)務”雙輪驅動

2. 讓聽得見炮火的士兵做決定

3. 借助專業(yè)第三方力量推進實施

【行動指南】如何完善基礎數據治理，打通數據堵點，完成數據貫通和閉環(huán)。

七、數字化轉型實踐六步曲（數轉模型）

1. 數字化轉型的戰(zhàn)略規(guī)劃

2. 數字化轉型的組織障礙

4. 數字化轉型的技術挑戰(zhàn)

5. 數字化轉型的安全風險

6. 數字化轉型的人才培養(yǎng)

【思考方向】現階段在數字化轉型頂層設計和實施層面，存在哪些盲點和障礙，如何克服？

課程回顧、總結、分享和行動

1. 基于人工智能發(fā)展趨勢，從產品、渠道、技術、運營、服務、資源等角度切入，探討關于現階段人工智能與企業(yè)經營管理相結合的商業(yè)化應用實施路徑。

2. 目前在市場洞察、痛點捕捉、應用場景、流程優(yōu)化、數據驅動、客戶服務和業(yè)務創(chuàng)新等方面，與原生數字巨頭們存在哪些差距，應該如何改進？

3. 企業(yè)數轉智改是一個“科技+業(yè)務”雙輪驅動的系統性工程，結合行業(yè)特性和崗位職責，有什么具體想法或者行動計劃？