枫影：AI+化工，培育新质生产力

【课程背景】

科技的飞速发展，让人工智能（AI）已成为推动社会进步的核心力量。在两会精神的指引下，AI与产业的深度融合对于培育新质生产力、促进经济高质量发展具有重大意义。

本课程旨在结合马克思主义经济学理论，深入探讨AI如何赋能产业，激发新质生产力，为中央企业、国企在践行AI+政策时提供理论支撑和实践指导。

【课程收获】

1. 深刻理解新质生产力的内涵及其在当代经济发展中的重要性。

2. 深入掌握AI技术的基本原理、发展历程及应用领域。

3. 了解AI+产业如何促进产业升级和效率提升，并探讨具体的实施路径。

4. 探讨中央企业、国企在AI+政策下的战略定位、责任担当及面临的挑战。

【课程对象】中央企业、国企领导人，AI领域从业者，经济学者，以及对AI与产业融合感兴趣的专业人士。

【课程时长】1天（6小时）

【课程大纲】

模块一：新质生产力的解读（1.5小时）

第一节：马克思主义生产力理论（30分钟）

1. 是马克思主义生产力理论的中国创新和实践
2. 劳动者：强调劳动者的知识和技能更新
3. 生产资料：智能设备与大数据
4. 劳动对象：更高附加值的产品和服务
5. 资源配置：通过数字化、网络化实现资源优化配置和高效利用
6. 特点：创新性、高效性、可持续性、变革性

第二节：新质生产力的特征（45分钟）

1. 新质生产力的内涵及与传统生产力的区别。

（1）技术水平

（2）生产效率

（3）可持续性

（4）产业结构

1. 新质生产力的主要特征（创新性、协同性、可持续性等）。
2. 新质生产力在当代经济发展中的表现形式。

第三节：新质生产力的重要性与作用（30分钟）

1.  新质生产力对经济增长的贡献。
2.  新质生产力在推动社会进步中的作用。
3.  新质生产力对未来经济发展的影响与趋势。

模块二：AI技术概述与原理（1.5小时）

第一节：AI技术的基本概念与发展历程（45分钟）

1. AI的定义与主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）。
2. AI技术的发展历程与重要里程碑。
3. 当前AI技术的热点领域与前沿动态(生成式AI、大模型与AI agent)。

第二节：AI技术的基本原理与核心算法（45分钟）

1. 机器学习的基础理论与常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。
2. 深度学习的原理与神经网络架构（卷积神经网络、循环神经网络。生成对抗网络等）。
3. 自然语言处理的关键技术与挑战（语义理解、机器翻译等）。

第三节：AI技术的应用领域与前景展望（30分钟）

1. AI在各行各业的应用案例与成功经验。
2. AI技术的未来发展趋势与潜在影响。
3. 面临的挑战与伦理问题。

模块三：AI+工业赋能新质生产力的基础原理与新技术下的战略机遇

1. 化工产业智能化的核心要求：提效降本、绿色安全
2. 提效降本、绿色安全依托科学决策
3. 科学决策，需要摆脱经验主义，走向大数据决策
4. 大数据决策三大要素
5. 决策模型
6. 实时大数据
7. 强大的算力支持

5.大模型、智算、超算的战略机遇解读

模块四、AI大模型、数据基座和智算/超算在化工产业中的应用

实施设备全生命周期智能化管理

1. BIM设计
2. 区块链+大数据采购
3. BIM+物联网+大数据+AI建造
4. 基于数据分析的智能运行监控
5. 大数据分析的智能故障预警、问题诊断和故障检修
6. 大数据+AI设施设备的报废与重建

数字化产品创新、生产管理、绿色、安全

1. 大数据赋能新品研发
2. 大数据赋能科学的生产计划
3. 大数据提升原材料质检
4. 大数据赋能供应链管理
5. 大数据精准工艺控制，提升产品品质
6. 大数据赋能做好进度控制、成本控制和资源投入控制
7. 大数据赋能生产安全
8. 大数据赋能绿色生产

数字化营销与服务

1. 大数据洞察市场变化与客户动态需求
2. 大数据做好精准营销
3. 大数据提升客户体验
4. 大数据优化渠道管理

智慧化经营管理

1. 精细化经营管理
2. 基于RPA的管理流程自动化
3. 财务风控的智慧化

五、企业落地要领

数据赋能产业智能化变革的关键要素

1. 战略重视
2. 相关的推进部门或小组
3. 相关资源：人才、资金和技术
4. 基础支撑体系

• 人才支撑：项目团队与项目小组
• 技术支持：搭建整体数智化技术基座

项目管理

1. 技术支持的主要核心工作
2. 整体中台系统的搭建
3. 一体化大数据平台和数据资产管理平台建设
4. 强化技术中台AI和数据中台的建设
5. ·AI大模型MaaS和Daas的应用
6. 创新组织文化，鼓励创新性应用的落地
7. 创新整体组织文化
8. 进行组织架构变革
9. 以项目为抓手，展开应用，实现产业智能化升级