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AI趨勢分析與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用

【課程編號】:NX45147

【課程名稱】:

AI趨勢分析與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:戰(zhàn)略管理培訓(xùn)

【培訓(xùn)課時】:1天

【課程關(guān)鍵字】:AI培訓(xùn),趨勢分析培訓(xùn)

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課程背景:

人工智能正以前所未有的速度重構(gòu)商業(yè)版圖,生成式AI技術(shù)被全球權(quán)威研究定義為“21世紀(jì)最顛覆性的生產(chǎn)力工具”。隨著近幾年來AI技術(shù)的進一步發(fā)展,我們已經(jīng)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“淺水區(qū)”逐步邁向“深水區(qū)”,轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性和復(fù)雜性顯著增加。企業(yè)不僅需要在技術(shù)方面進行更深入的整合,還需要在頂層設(shè)計、組織結(jié)構(gòu)、企業(yè)文化和業(yè)務(wù)模式上進行根本性的重塑――這樣才能真正觸及企業(yè)戰(zhàn)略和運營的核心。

當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)AI化雙輪驅(qū)動趨勢顯著,而《2024埃森哲中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》研究報告表明,只有2%的企業(yè)能被成為是重塑者。當(dāng)智能助手重構(gòu)辦公流程、AI大模型顛覆傳統(tǒng)體系時,大量企業(yè)仍困于“三座大山”:數(shù)據(jù)分散、人才斷層、場景失焦。

本課程直擊“技術(shù)爆發(fā)與落地鴻溝”的核心矛盾,深度融合前沿趨勢洞察與行業(yè)實戰(zhàn)案例,系統(tǒng)拆解AI技術(shù)演進邏輯與商業(yè)融合路徑,為企業(yè)管理者提供“戰(zhàn)略定位-場景破局-價值閉環(huán)”的全周期行動框架,在智能革命中從“焦慮觀望者”升級為“順勢造浪者”,搶占新一輪產(chǎn)業(yè)變革的制勝權(quán)。

課程收益

1. 掌握全球AI技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)和未來方向,提升對技術(shù)革新及其商業(yè)影響的敏感度,達(dá)到能夠預(yù)見并利用AI技術(shù)變革為企業(yè)帶來新機遇的目標(biāo);

2. 掌握AI大模型如何推動產(chǎn)業(yè)升級及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的機制,提升對企業(yè)內(nèi)外部AI應(yīng)用的理解力,學(xué)習(xí)AI大模型重構(gòu)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的雙向邏輯(AI產(chǎn)業(yè)化+產(chǎn)業(yè)AI化);

3. 掌握構(gòu)建企業(yè)AI價值鏈地圖和制定行業(yè)落地圖譜的方法,提升將抽象概念轉(zhuǎn)化為具體實施計劃的能力,達(dá)到有效規(guī)劃企業(yè)AI發(fā)展路徑,并加速AI在特定行業(yè)的落地實踐的目的;

4. 破解AI落地深水區(qū)的核心挑戰(zhàn)(數(shù)據(jù)、算力、組織協(xié)同),掌握克服這些障礙的有效策略和技術(shù)手段,提升解決復(fù)雜問題和推動項目成功的實操能力,確保項目的順利推進。

課程對象:

中高層管理者、業(yè)務(wù)核心骨干

課程方式:

理論講解+案例分析+實戰(zhàn)演練+互動答疑

?課程大綱:

第一講:AI趨勢洞察——技術(shù)演進與產(chǎn)業(yè)變局

一、技術(shù)演進圖譜

1. 技術(shù)演進的整體概覽:三級進階和四大核心技術(shù)

1)發(fā)展三階段:決策式AI-生成式AI-具身智能

2)四大核心技術(shù):大模型、多模態(tài)、智能體、邊緣計算

2. 決策式AI到生成式AI

3. 從生成式AI到具身智能

二、產(chǎn)業(yè)變革邏輯

1. AI產(chǎn)業(yè)化及其行動實踐

1)算力:國產(chǎn)化率低與“算力荒”矛盾

2)數(shù)據(jù):量大質(zhì)低與有效供給不足

3)算法:基礎(chǔ)原創(chuàng)性弱與“套殼”現(xiàn)象

2. 產(chǎn)業(yè)AI化及其行動實踐

1)場景功能應(yīng)用:跨行業(yè)通用化部署

2)垂直領(lǐng)域應(yīng)用:醫(yī)療、金融等行業(yè)大模型落地

案例分析:商湯科技“AI大模型+智能體”全棧技術(shù)攻堅與產(chǎn)業(yè)落地實踐

三、AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢

1. AGI技術(shù)突破與演進

1)self-play RL強化學(xué)習(xí)范式突破

2)多模態(tài)統(tǒng)一技術(shù)演進

3)超級智能體能力躍遷

2. 應(yīng)用場景爆發(fā)式滲透

1)AI原生應(yīng)用閉環(huán)服務(wù)崛起

2)傳統(tǒng)應(yīng)用AI化生存戰(zhàn)

3)IP生態(tài)全鏈條智能升級

4)智能硬件場景閉環(huán)落地

3. 企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型深水區(qū)

1)行業(yè)大模型催生“智能鏈主”

2)專有數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)營差異化

3)人機協(xié)同組織體系重構(gòu)

實戰(zhàn)演練:運用《AI價值鏈定位羅盤》,完成企業(yè)AI能力診斷與價值路徑規(guī)劃。

第二講:行業(yè)應(yīng)用圖譜——AI賦能的五大場景

一、制造行業(yè)

1. 預(yù)測維護技術(shù)路徑

1)數(shù)據(jù)采集層:部署工業(yè)傳感器網(wǎng)絡(luò)

2)模型訓(xùn)練層:開發(fā)LSTM時序預(yù)測模型

3)部署驗證層:通過數(shù)字孿生平臺實現(xiàn)虛實聯(lián)動調(diào)試

案例:三一重工「蜂鳥盒子」預(yù)測性維護(技術(shù)架構(gòu):邊緣計算+5G實時回傳)

2. 工業(yè)大模型應(yīng)用

1)模型選型:基于Transformer架構(gòu)開發(fā)垂直領(lǐng)域大模型

2)訓(xùn)練優(yōu)化:融合設(shè)備日志、工藝參數(shù)、專家經(jīng)驗多模態(tài)數(shù)據(jù)

3)部署策略:通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實現(xiàn)跨工廠知識共享

?案例:西門子MindSphere數(shù)字孿生(虛實映射→實時優(yōu)化→自主決策)

二、金融行業(yè)

1. 智能投顧算法架構(gòu)

1)用戶畫像構(gòu)建:整合資產(chǎn)/風(fēng)險偏好/生命周期三維標(biāo)簽

2)策略生成層:蒙特卡洛模擬+多目標(biāo)優(yōu)化算法

3)動態(tài)調(diào)倉機制:基于市場情緒指數(shù)實時調(diào)整組合

2. 風(fēng)控模型優(yōu)化路徑

1)特征工程:構(gòu)建反欺詐關(guān)聯(lián)圖譜

2)模型迭代:采用對抗生成網(wǎng)絡(luò)增強樣本均衡性

3)決策解釋:開發(fā)SHAP值可視化風(fēng)控報告系統(tǒng)

案例:平安銀行AI客服(技術(shù)亮點:情感分析+多輪對話管理)

三、醫(yī)療行業(yè)

1. 醫(yī)療影像AI分析

1)數(shù)據(jù)治理:建立DICOM標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)庫

2)算法開發(fā):采用3D-CNN架構(gòu)訓(xùn)練病灶分割模型

3)臨床驗證:通過ROC曲線評估敏感性與特異性

2. AI加速藥物發(fā)現(xiàn)

1)靶點篩選:構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用知識圖譜

2)分子生成:應(yīng)用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化化合物設(shè)計

3)虛擬試驗:開發(fā)分子動力學(xué)模擬平臺

案例:北京協(xié)和醫(yī)院AI病理分析(?技術(shù)突破:全切片掃描+細(xì)胞級識別)

四、零售行業(yè)

1. 個性化推薦算法

1)特征工程:構(gòu)建用戶-商品超圖關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

2)算法融合:協(xié)同過濾+深度學(xué)習(xí)+知識圖譜多模型集成

3)實時更新:開發(fā)流式計算框架

2. 供應(yīng)鏈智能調(diào)度

1)需求預(yù)測:融合天氣/輿情/歷史銷量多源數(shù)據(jù)

2)路徑優(yōu)化:開發(fā)混合整數(shù)規(guī)劃算法

3)異常處置:構(gòu)建供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警知識庫

案例:字節(jié)跳動智能營銷(技術(shù)架構(gòu):大規(guī)模分布式推薦系統(tǒng))

五、政府行業(yè)

1. 智慧政務(wù)流程再造

1)服務(wù)集成:開發(fā)“一網(wǎng)通辦”統(tǒng)一入口

2)智能預(yù)審:部署NLP材料審查引擎

3)效能監(jiān)察:建立政務(wù)服務(wù)“好差評”實時監(jiān)測系統(tǒng)

2. 城市治理AI決策

1)數(shù)據(jù)融合:構(gòu)建城市運行指標(biāo)知識圖譜

2)模擬推演:開發(fā)基于Agent的復(fù)雜系統(tǒng)仿真平臺

3)應(yīng)急響應(yīng):部署強化學(xué)習(xí)動態(tài)資源調(diào)度模型

案例:某城市城市大腦建設(shè)(城市級數(shù)據(jù)中臺+AI決策引擎)

演練:繪制行業(yè)AI落地圖譜(要點:需求診斷→技術(shù)選型→路徑設(shè)計→風(fēng)險管控)

第三講:落地方法論——從戰(zhàn)略到執(zhí)行

一、戰(zhàn)略規(guī)劃:低成本試錯,高價值突圍

1. AI成熟度自檢(麥肯錫L1-L5模型)?

1)組織跨部門評估小組(技術(shù)/業(yè)務(wù)/戰(zhàn)略部門1:1:1配比)

2)對照L1(認(rèn)知)-L5(重塑)五級指標(biāo)開展差距分析

3)使用《AI成熟度快速診斷表》量化評分

4)繪制“現(xiàn)狀能力雷達(dá)圖”與“目標(biāo)熱力圖”

工具:麥肯錫L1-L5模型、《AI成熟度快速診斷表》

2. 資源分配:算力、數(shù)據(jù)、人才

1)算力部署

a短期租用云算力(評估AWS/GCP/Ali云成本模型)

b中期建設(shè)混合云架構(gòu)(如特斯拉彈性算力池)

c長期布局邊緣計算節(jié)點

2)數(shù)據(jù)治理

a建立企業(yè)數(shù)據(jù)湖架構(gòu)

b實施數(shù)據(jù)清洗SOP

c搭建聯(lián)邦學(xué)習(xí)沙箱環(huán)境(如微眾銀行FATE框架)

工具:Trifacta數(shù)據(jù)準(zhǔn)備平臺

3)人才建設(shè)

a內(nèi)部AI特戰(zhàn)隊選拔標(biāo)準(zhǔn)(技術(shù)/業(yè)務(wù)/變革三類人才配比4:3:3)

b外部專家引入路徑(高校聯(lián)合實驗室/技術(shù)供應(yīng)商駐場)

c全員AI素養(yǎng)提升計劃(參考微軟AI School課程體系)

案例:廣聯(lián)達(dá)“三步走”戰(zhàn)略

二、場景攻堅:從“盆景”到“森林”?

1. 價值-可行性矩陣(縱軸價值度、橫軸可行性)

1)腦暴產(chǎn)出30+潛在場景(應(yīng)用六頂思考帽工具)

2)按價值/可行性雙維度打分(工具:Trello場景看板)

3)鎖定“高價值-高可行”黃金象限

2. 最小可行產(chǎn)品(MVP)設(shè)計

1)場景聚焦:選擇單點業(yè)務(wù)流(如客服質(zhì)檢→智能工單)

2)功能拆解:剝離非核心功能

3)快速驗證:搭建低代碼原型

4)迭代升級:AB測試數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化

演練:制定企業(yè)AI場景優(yōu)先級清單

三、組織激活:避開“上熱中溫下冷”陷阱

1. 人機協(xié)同流程設(shè)計

1)現(xiàn)有流程斷點診斷

2)智能節(jié)點植入(RPA+AI決策點設(shè)計)

3)角色權(quán)限重定義

4)異常處理機制建設(shè)

5)持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)(設(shè)置每月流程健康度檢查)

2. 技能重塑:三層能力模型

1)管理層:AI戰(zhàn)略決策

2)中層:AI-業(yè)務(wù)翻譯力

3)基層:AI工具應(yīng)用力

案例:微軟“AI全員培訓(xùn)計劃”?(培訓(xùn)階梯課程設(shè)置:AI基礎(chǔ)認(rèn)知→部門專項應(yīng)用→跨領(lǐng)域創(chuàng)新)

第四講:挑戰(zhàn)與未來——跨越AI落地深水區(qū)

一、核心挑戰(zhàn)應(yīng)對

挑戰(zhàn)一:數(shù)據(jù)困境

應(yīng)對措施:

1)數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點:建立企業(yè)數(shù)據(jù)地圖

2)分級保護機制:按敏感度實施四級加密

3)聯(lián)邦學(xué)習(xí)部署:橫向(跨企業(yè))/縱向(跨部門)聯(lián)邦架構(gòu)設(shè)計

4)合規(guī)審計:嵌入GDPR/DSMM合規(guī)檢查點

挑戰(zhàn)二:算力成本優(yōu)化

應(yīng)對措施:

1)硬件層:采用混合精度訓(xùn)練

2)算法層:實施模型壓縮

3)架構(gòu)層:構(gòu)建動態(tài)資源調(diào)度系統(tǒng)

挑戰(zhàn)三:組織協(xié)同壁壘

應(yīng)對措施:

1)建立AI轉(zhuǎn)型辦公室(COE+業(yè)務(wù)單元BP雙線機制)

2)設(shè)計協(xié)同激勵方案(技術(shù)/業(yè)務(wù)部門KPI互鎖)

3)導(dǎo)入敏捷協(xié)作機制(參考Spotify敏捷部落模型)

案例:國家電網(wǎng)AI節(jié)能調(diào)度

二、前沿趨勢展望

1. 物理AI:人形機器人集群

2. 超級應(yīng)用:AI Agent重構(gòu)操作系統(tǒng)

3. 生態(tài)共生:AI大模型與產(chǎn)業(yè)知識融合

演練:國內(nèi)企業(yè)普遍面臨“AI技術(shù)高期待與落地低效能”的剪刀差困境,如何運用《AI產(chǎn)業(yè)躍遷羅盤》,在6-18個月內(nèi)完成“戰(zhàn)略校準(zhǔn)→場景爆破→組織進化”三級跳,實現(xiàn)從“試點盆景”到“生態(tài)雨林”的質(zhì)變突破?

《AI產(chǎn)業(yè)躍遷羅盤》使用指南:

1)戰(zhàn)略校準(zhǔn):PESTEL+SWOT雙維定位

2)場景爆破:應(yīng)用TRIZ矛盾矩陣選擇突破點

3)組織進化:設(shè)計組織韌性指數(shù)(ORI)評估模型

焦老師

焦波老師 AI與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)專家

? 多項專業(yè)級資質(zhì)認(rèn)證

高級生成式AI應(yīng)用工程師(百度)

AIGC高級工程師(工信部)

高級工程師(上海市人社局)

數(shù)據(jù)治理工程師(DAMA China)

? 19年數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應(yīng)用實戰(zhàn)經(jīng)驗

現(xiàn)任:上海國屬數(shù)科企業(yè)丨政府人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢顧問

曾任:金山辦公(上市公司)丨總裁室顧問、數(shù)字辦公部總監(jiān)

曾任:麥肯錫(全球領(lǐng)先的管理咨詢公司)丨數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家顧問

曾任:北高峰資本&坤湛科技丨聯(lián)合創(chuàng)始人/商業(yè)化和解決方案負(fù)責(zé)人

曾任:浩鯨云計算科技(全球領(lǐng)先的數(shù)字化技術(shù)提供商)丨解決方案總監(jiān)

擅長領(lǐng)域:AI+辦公應(yīng)用、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、組織架構(gòu)變革、解決方案架構(gòu)……

? 跨行業(yè)AI轉(zhuǎn)型領(lǐng)航者,賦能20多家企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)千億級商業(yè)價值

——賦能AI辦公創(chuàng)新:為金山辦公設(shè)計“AI+協(xié)作”戰(zhàn)略新范式,促進市值突破2000億;

——賦能智能制造升級:為小米智能制造搭建協(xié)同辦公平臺,實現(xiàn)研發(fā)周期壓縮15%;

——賦能新零售轉(zhuǎn)型:為永輝超市實施全渠道體驗優(yōu)化,優(yōu)化庫存管理滯銷率降低18%;

——賦能智慧社區(qū)升級:為萬科集團打造AI社區(qū)平臺,物業(yè)運維成本降低30%;

——賦能數(shù)字政府建設(shè):參與浙江、上海多地政府“三網(wǎng)”項目,促進政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型;

——賦能智慧司法建設(shè):為最高法構(gòu)建AI“法律大腦”大模型,案件處理效率提升顯著;

——賦能運營商智慧運營:服務(wù)全球80多個國家100多家電信運營商,成功建設(shè)客服系統(tǒng);

……

實戰(zhàn)經(jīng)驗:

焦波老師擁有19年數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應(yīng)用實戰(zhàn)經(jīng)驗,歷經(jīng)CT、IT、DT發(fā)展并將其帶入產(chǎn)業(yè),以其系統(tǒng)的架構(gòu)思維、跨界的創(chuàng)新實踐,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI產(chǎn)業(yè)化融合領(lǐng)域形成獨特方法論,從頂層設(shè)計到場景落地,從生態(tài)構(gòu)建到商業(yè)閉環(huán),深度把握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點與價值增長路徑,擅長定制“架構(gòu)設(shè)計+場景創(chuàng)新+商業(yè)變現(xiàn)”三位一體的AI賦能解決方案。

? 智領(lǐng)轉(zhuǎn)型:“頂層架構(gòu)設(shè)計+場景化智能中臺”,打造政府與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿

——任職麥肯錫咨詢公司期間,作為大中華區(qū)引入的首位數(shù)字化總架構(gòu)師,構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)框架體系,有效支撐多個政府、央國企、以及頭部民企數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功落地,幫助客戶實現(xiàn)從戰(zhàn)略引領(lǐng)貫穿業(yè)務(wù)架構(gòu)、組織架構(gòu)、IT架構(gòu)全面變革升級。

——任職金山辦公期間,構(gòu)建“數(shù)字化+協(xié)作”第二發(fā)展曲線戰(zhàn)略,參與最高法“法律大腦”、北京經(jīng)信局“私域大模型”等5個行業(yè)級AI解決方案設(shè)計,促進公司市值從800億到2000億跨越式增長,推動山東數(shù)字政府項目成果在3個省級單位復(fù)制推廣。

? AI產(chǎn)業(yè)化攻堅:“生態(tài)化運營+端到端商業(yè)閉環(huán)”,實現(xiàn)技術(shù)價值規(guī)模化變現(xiàn)

——在坤湛科技(高榕2000萬美金投資、阿布扎比8億美金LP)創(chuàng)業(yè)期間,搭建覆蓋“咨詢-規(guī)劃-建設(shè)-運營”的全周期團隊能力體系,打下國企/政府雙樣板工程,帶領(lǐng)團隊斬獲3億級戰(zhàn)略項目,實現(xiàn)AI解決方案在智能制造、政務(wù)等場景的商業(yè)化破冰。

——任職浩鯨云計算科技期間,從0到1搭建AI產(chǎn)品線,組建阿米巴模式實現(xiàn)商業(yè)化落地,建成公司首個全功能SaaS產(chǎn)品,創(chuàng)新設(shè)計co-branding聯(lián)合運營模式,帶動AI產(chǎn)品線累計營收突破10億元。

部分項目經(jīng)驗:

服務(wù)企業(yè)名稱項目名稱項目內(nèi)容項目成果

內(nèi)蒙聯(lián)通智能客戶服務(wù)為客服中心建設(shè)智能熱線、在線服務(wù),以及機器人外呼、預(yù)測式人工外呼能力人力成本降低50%,客戶體驗各指標(biāo)綜合提升30%,F(xiàn)CR、AHT均大幅改善。

小米智能制造智能制造協(xié)同辦公平臺構(gòu)建研發(fā)與生產(chǎn)協(xié)同系統(tǒng),實現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)互通與流程優(yōu)化研發(fā)周期縮短12%,賦能制造業(yè)安全與效率雙提升

永輝超市新零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化到家/到店雙線融合模式,升級多端用戶體驗;AI驅(qū)動庫存管理與SKU優(yōu)化用戶月活提升超20%,滯銷率降低18%,庫存周轉(zhuǎn)效率顯著改善

北京同仁堂全業(yè)態(tài)數(shù)字化升級構(gòu)建數(shù)字中臺打造圍繞“人、貨、場”的全域數(shù)字化銷售和服務(wù)體系打造大健康領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿,實現(xiàn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與現(xiàn)代科技深度融合

華潤集團數(shù)字化辦公體系重構(gòu)重構(gòu)OA系統(tǒng)與業(yè)務(wù)流程,推動全場景線上化協(xié)同運營效率提升15%,成為央國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型典范

最高人民法院司法AI“法律大腦”建設(shè)開發(fā)法律文書自動生成、案例智能檢索等AI工具,覆蓋100+法院試點法官辦案效率提升20%,書記員事務(wù)性工作減少30%

萬科集團智慧社區(qū)AI平臺建設(shè)集成物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與AI算法,打造物業(yè)智能服務(wù)體系(報修/安防/能源管理等)業(yè)主滿意度達(dá)95%,物業(yè)運維成本降低30%,建立行業(yè)服務(wù)新標(biāo)準(zhǔn)

新加坡StarHub全渠道客戶聯(lián)絡(luò)中心產(chǎn)品建設(shè)電信對客服務(wù)系統(tǒng),包含呼叫中心、多媒體客服、外呼營銷等通過智能化降低坐席人力成本30%,坐席提效50%。

盧森堡Post客戶接觸管理產(chǎn)品建設(shè)建立客戶接觸數(shù)字檔案,實現(xiàn)全渠道客戶360°畫像,提升客戶體驗賦能全渠道客戶服務(wù)體驗綜合指標(biāo)提升20%以上。

印尼SmartFren下一代BSS全網(wǎng)升級電信業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)包括CRM、CC、Self-Service全網(wǎng)替換。支撐用戶量雙倍增長的系統(tǒng)承載容量和高可靠。

主講課程:

《政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型實務(wù)》

《守正創(chuàng)新,構(gòu)建業(yè)務(wù)增長第二曲線》

《領(lǐng)導(dǎo)者數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度思考與實踐》

《AI辦公革命:讓AI成為你的24小時效率搭檔》(DeepSeek版)

《AI加持下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)發(fā)展的“破與立”》

《AI時代下數(shù)據(jù)驅(qū)動運營管理》

《AI時代下制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實務(wù)》

《AI趨勢與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》

授課風(fēng)格:

前瞻視野:融合政策趨勢、技術(shù)演進與商業(yè)邏輯,提供戰(zhàn)略洞察;

深度實戰(zhàn):基于20+行業(yè)20年AI、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)案例總結(jié),拆解落地難點與破局點;

工具賦能:輸出AI、數(shù)字化實用示例、方法論工具模型、數(shù)據(jù)治理框架等實用工具包;

高互動性:采用沙盤推演、場景化實際操作演練,強化學(xué)員掌握和應(yīng)用。

部分服務(wù)客戶:

阿里云、阿里淘寶、科大訊飛、金山辦公、平安集團、小米、永輝超市、星巴克、北京同仁堂、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、中國電子集團、華潤數(shù)科、上海市華建集團、深圳市特建發(fā)深信投、上海市數(shù)據(jù)局、北京市經(jīng)信局、山東省大數(shù)據(jù)局、最高法及各地高院、青島市大數(shù)據(jù)發(fā)展管理局、銀川市大數(shù)據(jù)管理局、杭州市政采云、萬科、南京垠坤集團等

部分客戶評價:

“焦波老師是中國電子云在企業(yè)數(shù)字化辦公與AI融合領(lǐng)域的重要合作伙伴,在“數(shù)字CEC”戰(zhàn)略項目推進過程中,焦老師負(fù)責(zé)的數(shù)字化智慧辦公云解決方案為我們提供了從技術(shù)選型到跨部門協(xié)同的完整經(jīng)驗,為我們在集團內(nèi)推廣和全國市場拓展提供了重要方法支撐。”

——中國電子云 總裁 馬總

“在深圳深信投推進企業(yè)轉(zhuǎn)型升級戰(zhàn)略研討系列會議上,焦老師設(shè)計的《業(yè)務(wù)增長第二曲線》課程直擊傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型痛點,他提出的‘AI+產(chǎn)業(yè)生態(tài)’重構(gòu)思路,幫助我們快速鎖定數(shù)字化運營與新能源、大算力賽道的創(chuàng)新機會。

——深圳特區(qū)建發(fā)深信投 董事長 陳董

“焦老師從浩鯨時期孵化的AI產(chǎn)品線至今仍是公司重要營收來源,他開創(chuàng)的‘產(chǎn)品+品牌聯(lián)合’商業(yè)模式創(chuàng)新,為浩鯨科技在新產(chǎn)品的全球化拓展提供了重要方法。”

——浩鯨科技 董事長 鮑董

“在麥肯錫中國能力中心建設(shè)過程中,焦老師不僅輸出了系統(tǒng)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力框架,更通過實戰(zhàn)案例教學(xué),顯著提升了團隊對數(shù)字化和AI技術(shù)商業(yè)化落地的認(rèn)知深度,這種‘戰(zhàn)略+實操’雙驅(qū)動的培養(yǎng)模式極具價值。”

——麥肯錫 中國能力中心總監(jiān) 戴總

“垠坤集團作為多元化產(chǎn)業(yè)集團,業(yè)務(wù)面綜合、復(fù)雜且周期長,焦老師設(shè)計的‘政策-技術(shù)-資本’三位一體推進模式,顯著縮短了項目從規(guī)劃到落地的周期,為集團聚焦主業(yè)核心與多元平衡發(fā)展提供了重要依據(jù)。”

——南京垠坤集團 執(zhí)行總裁 沈總

“焦波是阿里云A100戰(zhàn)略中少有的‘懂技術(shù)、通行業(yè)、強執(zhí)行’的專家,他主導(dǎo)的‘大集成,集大成’方法策略實現(xiàn)了阿里云能力與企業(yè)需求的精準(zhǔn)對接,這種生態(tài)化思維正是行業(yè)稀缺資源。”

——阿里云 數(shù)字云運營總裁 楊總

“焦波不僅是技術(shù)領(lǐng)袖,更是團隊賦能者。在中興軟創(chuàng)期間,他創(chuàng)建的聯(lián)絡(luò)中心人工智能實驗組培養(yǎng)了為公司培養(yǎng)了一批人才,這種‘硬技術(shù)+軟文化’的結(jié)合,至今仍是公司人才體系的標(biāo)桿。”

——中興軟創(chuàng) 人力資源總經(jīng)理 金總

部分證書:

生成式AI應(yīng)用工程師(高級)數(shù)據(jù)治理工程師(DAMA China)

AIGC高級工程師高級工程師

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