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AI時代的企業數字化轉型發展趨勢和戰略

 

時間：8月30-31日

 

地點：廣州

 

培訓費用：5280元

 

授課對象：

各部門的高層、中層以及業務骨干，對數字化、AI感興趣成員。

 

課程背景：

數字化時代我們應該討論什么？信息化時代進入數字經濟，經歷了哪些變革？

在數字經濟中，數據是新的生產要素，算力是新的生產力，而人工智能作為算法是一種新的生產工具，我們每個行業都需要認識人工智能，了解人工智能在制造領域的合理應用及如何實現人工智能的商業落地，工業人工智能大模型是什么樣的。

隨著二十大提出中國式現代化，以互聯網、人工智能、大數據等"新基建"技術為代表的數字科技飛速發展的背景下，各行各業都將人工智能為代表的智能科技作為企業未來發展的核心戰略，持續加碼智能科技的布局，旨在借助先進的高科技手段，提升生產效率，降低運營成本，賦能業務模式創新，加快科技化轉型提高企業核心競爭能力。

 

培訓目標：

² 信息化到數字化的變革是什么

² 主流的數字化技術有哪些？并解決什么問題？

² 數據模型有哪些？

² AI大模型在智能工業的應用框架

² AI大模型的應用和商業模式

 

課程大綱：

模塊一：一切的基礎：從信息化到數字化革命

1、 數字化，我們在討論什么？—— 對世界的抽象和建模

2、 為什么是“數字化”？現代數字化在哪些領域處理什么？

3、 人類歷史是一部生產力發展史 —— 從效率的視角看信息化和數字化

4、 第四次工業革命 —— 數字、物理和生物世界的融合

5、 主流的數字化技術：云計算、區塊鏈、大數據、物聯網、Web3、人工智能—— 都在解決信息全周期的什么問題？

l 云計算—— 信息處理的“集中式發電廠”

l 物聯網 —— 機器和機器的網絡體系

l 區塊鏈/Web3 —— 去中心化的分布式存儲

l 和應用

l 大數據 ——  “萬物皆數”

l 人工智能 —— 有望在許多任務上達到或超

l 過人類水平的硅基智能

l 元宇宙 —— 數字化科技的“天空之城”

模塊二：一切的基礎：從信息革命到AI浪潮

6、 從信息化，到數據化，從IT到DT

7、 大數據的源起

8、 為什么是“大”數據？而不是“小”而“精”

的數據：大數據的理念和內涵

9、 為什么從大數據可以總結出規律？

10、 企業數據架構 – 企業信息的組織、管理

和應用架構

11、 數據模型 – What is 數據模型，Why

數據模型，How to do 數據模型？

12、 數據平（中）臺的由來，為什么需要數據

平（中）臺？

13、 數據平（中）臺的設計，建設和運營

l 數據基礎設施

l 主數據

l 數據湖

l ODS

l 數據倉庫

l CDP/DMP

 

模塊三：通用人工智能的火花：AI大模型

14、 工業智能化與大數據：智能制造的基石

l 工業大數據的特性與挑戰：在連續制造、供應

l 鏈管理等場景下大數據的特殊需求。

l 機器學習在工業環境中的應用：預測性維護、

l 質量控制等。

l 人工智能視角下的工業認知：模擬人類專家決

l 策，提升產線效率與靈活性。

15、 AI大模型在智能工業的應用框架

l AI基本概念與工業實踐：介紹如何在工業背景

l 下理解AI、機器學習及深度學習的應用。

l 從預測到決策：生成式AI在工業4.0的角色：

l Chat GPT啟發的自動生成解決方案，如自動化報告、故障診斷建議。

l 類GPT AIGC大模型在工業場景的實施：

Ø 文生控：指令理解與執行：優化生產流程，

響應復雜操作指令。

Ø 圖生圖&視頻AI編輯：在產品設計、模擬

仿真中的應用。

Ø 3D重建與數字孿生：構建虛擬工廠，實現

遠程監控與優化。

16、 大模型的工業“智慧”集成

l 知識圖譜與工藝優化：將行業標準、最佳實踐整合入模型，提升決策質量。

l 技能遷移與持續學習：模型在不同生產線、設備間的泛化能力，以及根據新數據自我迭代升級。

17、 智能工業中大模型的部署策略

l 公有云服務在制造業的運用：

Ø AI大模型SaaS：即插即用的預測維護服

務。

Ø AI大模型PaaS：定制化工業數據分析平

臺。

l 混合云策略：結合公有云靈活性與私有云安全性，部署特定行業模型。

l 私有化部署的智能產線模型：針對敏感數據和特定需求的定制化解決方案。

 

模塊四：AI大模型的應用和商業模式

18、 類ChatGPT大模型的商業挑戰和風險

19、 生成式AI的幾大應用方向：檢索、內容生

成和人機協同

20、 基于AI大模型的商業生態系統

21、 大模型帶來的“數字化轉型2.0”范式

22、 AI大模型會取代企業數字化系統嗎？-協

同合作，相互增強的AI大模型和企業級系統： AI大模型具有成為企業數字化“總調度”的潛力

23、 從信息，到模型，到行動（具體智能）

l 數字化：信息全周期的體系化

l 模型是知識、經驗和技能的封裝

l 行動：信息和智能對世界的改造

24、 下一代AI:多模態大模型和AI代理

25、 行業大模型落地路徑：預訓練模型+專

業訓練精調 + 行業知識庫 + 插件

 

模塊五：數智化產品和應用

26、 視覺智能賦能的工業質檢：商湯科技機器

視覺

27、 機器學習驅動的生產過程的模型化優化：

第四范式

28、 多模態大模型賦能的數字人客服和呼叫

中心:科大訊飛

29、 生成式客服服務和咨詢: Salesforce

ServiceGPT

30、 游戲和元宇宙中的AI: 實時內容/場景生

成，智能NPC，基于人工神經網絡的動作形態生成，和大模型賦能的Player – ChatGPT和英偉達

31、 大模型&AR賦能的新形態文商旅客戶體

驗：谷歌ARCore

32、 賦能數字孿生應用的三維重建：商湯科技

格物/瓊宇

33、 AI賦能的數字化營銷:

Salesforce MarketingGPT

34、 AIGC賦能的產品內容營銷：Runway

Gen2

35、 智能數字人客服: Soul Machine – 讀得

懂談話對象表情的數字人

36、 基于機器學習的金融風控應用：竹間智能

37、 智能投研：基于大語言模型的數據和報告

分析- BloombergGPT

38、 金融業呼叫中心中的人工智能：

中關村科金2

39、 AI大模型賦能的金融業辦公和培訓：

Salesforce SlackGPT

40、 ChatGPT Code Interpreter：基于AI大

模型的（數據查詢/分析）代碼生成