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

‐   剖析大數據、物聯網、云計算、AI等最新發展動態，以及在各行業中的應用

‐   洞察智(zhi)能時代的變革力量，并結合企業現階段戰略目(mu)標，搭建(jian)數字化運營(ying)體(ti)系

‐   厘清盲(mang)點，規避企業轉型(xing)過程中的風險，倒逼思維升級，挖(wa)掘業務場景突(tu)破(po)點

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

第一單元：DeepSeek核心價值與AI驅動產業變革趨勢

一、AI技術革命與產業格局重塑

1. DeepSeek突(tu)圍(wei)啟示與科技創新

2. 全球AI發展趨勢和產業變革機遇

3. 中國(guo)開(kai)展人工智能+行動的戰略意義

4. 大模型(xing)對傳統(tong)行業(ye)的顛覆性影響

5. 各(ge)行業面臨(lin)的挑(tiao)戰與轉型方向

二、數字(zi)基礎設施生態(tai)體系(xi)構(gou)建

1. 5G：技(ji)術(shu)制(zhi)高點和產業主導權(quan)

2. 物聯網：人類感(gan)官的延伸

3. 大數據：永不枯竭的生產資料(liao)

4. 云計算(suan)：智能時代的(de)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(can)數規模：千億級(ji)參數(shu)成為主(zhu)流

2. 技術架構：GPT--基于反饋的強化學習

3. 模(mo)態(tai)支持：文本、圖片(pian)、影(ying)像、語(yu)音等多模(mo)態(tai)

4. 應用領域：通用大模型VS行業大模型

【案例解析】中醫大模型、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的技術優勢與核心(xin)競爭力

2. DeepSeek如何賦能企業數智化(hua)升級

3. 從“數據驅動”到“AI驅動”的戰略轉型

4. 管理者如何擁抱AI技術，重塑企業競爭力

5. AI時(shi)代下的組織架構與人才戰略(lve)

五、人工智能引領(ling)產業變革(ge)和場景重構(gou)

1. 【案例解析】交通行業——基于城市大腦(nao)的智(zhi)能(neng)交通布局

2. 【案例解析】能源(yuan)電(dian)力——虛擬電(dian)網與新型電(dian)力系(xi)統建設

3. 【案例解析】智慧城(cheng)市——從長安到雄安，未來城市圖景

4. 【案例解析】工(gong)業制造(zao)——數字孿生(sheng)工廠顛覆傳統生(sheng)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(liu)、AI時代的新(xin)興機遇和(he)挑戰

1. 企業級應用與AI時代崗位分化

2. 大模型及AI未來發展的十大趨勢

3. 發現(xian)問題(ti)的能力比解決問題(ti)更重要

4. 用(yong)想象(xiang)力、創造力駕馭，做AI做不了的事

5. 潛在風險：信(xin)息濫用、數據安全、科(ke)技作惡

第二單元：人工智能+行動助力產業數字化轉型升級

一、國家戰略和頂層設計

1. 數字(zi)經濟與產業(ye)升級

2. 數字經(jing)濟分類(lei)和界定

3. 數據成為新的生(sheng)產要素

4. 新一(yi)代信息(xi)技術應(ying)用賦能

5. 新基建加速產業(ye)數字(zi)化(hua)進程(cheng)

【案例解析】消費互聯網VS產業互(hu)聯網(wang)

二、數字化(hua)是產(chan)業(ye)升級(ji)必經(jing)之路

1. 數字化的內涵、價值、底層(ceng)邏輯和終極目標

2. 數字化(hua)背景下(xia)，企業生存之(zhi)道——保(bao)持危機感

3. 什么(me)是數字(zi)化(hua)轉型(xing)六度法則，如(ru)何將(jiang)數字(zi)化(hua)真正(zheng)落地

【案例解析(xi)】德國(guo)大(da)眾(zhong)為什么炒(chao)掉軟件公(gong)司多名(ming)高管

三(san)、數字化的三(san)個基本特征

1. 數據業務化——消滅物理(li)介質(zhi)

2. 流程標準化——減少人(ren)為干預(yu)

3. 管理精(jing)細化(hua)——全程(cheng)閉環可控

【案例解析】華為數字(zi)化(hua)工具應用的啟示

【行動指南】在目前的業務場景中(zhong)，有哪些不符(fu)合數字化要求(qiu)的節點，如何優化？

四、企(qi)業數字化(hua)變革常見問題

1. 戰略(lve)層(ceng)面缺乏系統性頂層(ceng)設計

2. 業務層面(mian)信(xin)息化基(ji)礎相對(dui)薄弱

3. 實施(shi)層(ceng)面(mian)技術與(yu)業務容易(yi)脫節

4. 組織層面人(ren)才隊伍上(shang)儲備不足(zu)

【案例解析】麥肯錫(xi)最新(xin)報告：數字(zi)化轉(zhuan)型成功(gong)率(lv)普(pu)遍不高(gao)？

五、企業數(shu)字化轉型頂層設計

1. 基礎建(jian)設：數字基因六(liu)大模塊、數字技術平臺架(jia)構

2. 組織(zhi)建設：數(shu)字運營開發流程、數(shu)字生態應用場景、數(shu)字資產長效機制

3. 人(ren)才建設：數據驅動能(neng)(neng)力(li)、跨界融合(he)能(neng)(neng)力(li)、場景轉化能(neng)(neng)力(li)、創新發展(zhan)能(neng)(neng)力(li)

六、數字化轉型落(luo)地三(san)個要點

1. “科技+業務”雙輪驅動

2. 讓聽得見炮火的士兵(bing)做決定

3. 借助專(zhuan)業第三方力量推進實施

【行動指(zhi)南】如何(he)完善基礎數(shu)據(ju)治理，打通數(shu)據(ju)堵點，完成數(shu)據(ju)貫(guan)通和閉環。

七、數字化轉型實(shi)踐六(liu)步曲(qu)（數轉模型）

1. 數字化轉型的戰略規劃

2. 數字化轉型的組織障礙

4. 數字(zi)化(hua)轉型的技術挑戰

5. 數字化(hua)轉型的安全風險

6. 數(shu)字化(hua)轉型的人才培養

【思(si)(si)考方向】現階段(duan)在數(shu)字化轉型頂層設計和(he)實(shi)施層面，存(cun)在哪些盲點和(he)障(zhang)礙，如何克服？

課程回顧、總結、分享和行動

1. 基(ji)于人工智能發(fa)展(zhan)趨勢(shi)，從(cong)產品、渠道、技術、運(yun)營(ying)、服務(wu)、資源等(deng)角度(du)切入，探(tan)討關于現階(jie)段人工智能與企(qi)業經(jing)營(ying)管理相結合的商(shang)業化應用實施路徑。

2. 目前在市場洞察、痛(tong)點捕捉、應用場景、流(liu)程優(you)化、數據驅動、客(ke)戶服務(wu)和(he)業務(wu)創(chuang)新(xin)等(deng)方面，與原生數字巨頭們存(cun)在哪些差(cha)距，應該(gai)如何改進？

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