赵志强：工业互联网：智能制造与数字化平台建设

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课程概要

培训时长 : 2天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 1649

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行业不限

适用对象

企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等； ● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师； ●

课程介绍

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：

● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；

● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；

● 高校mba、EMBA、DBA专业研究生；

● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；

● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。

课程背景：

为贯彻落实国家大数据发展战略，促进工业数字化转型，激发工业数据资源要素潜力，加快工业大数据产业发展，2020年5月，工业和信息化部发布了《关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出促进工业数据汇聚共享、融合创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。并提出“到2025年，工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系基本建成，形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局，工业大数据价值潜力大幅激发，成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。”的明确目标。

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据、工业互联网平台中的数据及相关技术和应用的总称，与工业互联网体系相伴而生。随着互联网与工业融合创新，智能制造的时代到来，工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，驱动生产过程智能化、产品智能化和创新、新业态新模式智能化、管理智能化、服务智能化，是支撑制造业智能化转型和构建开放、共享、协作的智能制造产业生态的重要基础，对智能制造战略有十分重要的推动意义。

本课程从智能制造视角出发，按照产业到企业、模式到应用、整体到局部、宏观到微观的思路，摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，通过大量丰富案例作证，并在课堂上用行动学习等方式，让学员掌握从工业互联网到工业大数据的模式、原理、应用及价值实现方法，能够初步掌握工业大数据在智能制造框架内的应用体系，对非专业技术人员，能够听得明、学得会、用得好。作为智能制造技术体系的重要组成部分，为进一步深度研究企业数字化转型打下坚实在基础。本课程对制造业中小企业家转型思考有着重要意义，本课程也可作为提升企业家数字化生存能力素质的重要组成部分。

课程收益：

● 掌握智能制造基本逻辑、框架和核心技术体系；

● 熟悉各国对智能制造领域的战略与发展趋势；

● 掌握工业大数据与智能制造其他模块的关系；

● 掌握工业大数据的治理与管理的方法与策略；

● 熟悉工业互联网、智慧工厂体系；

● 熟悉工业大数据的技术体系与各类数据平台逻辑；

● 熟悉制造业企业数据化转型的核心方向与逻辑；

● 掌握基于大数据在业务领域的创新变革之法；

● 深入熟悉掌握工业大数据在智能制造各相关领域创新场景。

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：

● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；

● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；

● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；

● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；

● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。

课程方式：研讨+案例+实操+演练

课程风格：

源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；

逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；

深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；

价值度高：课程内容经过市场实战打磨，使学员由外行变成内行的知识利器；

方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合。

课程大纲

导入：中美贸易战

案例：中兴事件始末、华为有所为

研讨：(GP-分组对抗记分点)分组列出你所知道的与美国对话制裁的关键组织与事件，并分组三句话评述，老师点评记分。

备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动将根据现场情况发起或不发起，非固定活动。下同。

第一讲：从工业革命到智能制造

一、工业革命的演变与发展趋势

1. 四次工业革命的演变

2. 世界各国对推动本国第四次工业革命的技术路线与战略

3. 中国制造业现状与发展趋势

4. 中国制造2025

5. 我国智能制造的发展规划

案例分析：“从制造大国到制造强国之路”

二、制造业智能化转型的趋势

1. 万物互联

2. 数据驱动

3. 软件定义

4. 平台支撑

5. 组织重构

案例分析：全球著名制造企业的转型之路

三、智能制造核心技术体系

1. CPS

2. 工业互联网

3. 工业大数据

4. 智能装备、智能生产线到智慧工厂

5. 工业机器人

研讨：（GP）请各组举例你所在企业又已经上马的数字化或智能化项目、设施

第二讲：工业互联网与工业互联网平台

一、工业互联网

1. 互联网、产业互联网、工业互联网的联系与区别

2. 制造业与互联网融合的基本逻辑

3. 我国工业互联网相关战略部署与政策

4. “新四基”与两化融合

案例分析：工业互联网赋能“中国制造”转型升级

二、工业互联网平台

1. 工业互联网平台的产业生态

2. 工业互联网平台技术架构与工业大数据

3. 工业APP与生态

4. 工业互联网平台的商业模式创新

案例分析：基于工业互联网平台的六种商业模式

5. 工业互联网平台与平台经济在企业数字化转型中的启示

第三讲：从大数据到工业大数据

一、从互联网到大数据时代的演变过程

1. 从互联网、Web2.0、移动互联网看人类在线化过程

2. 人类在线化过程与行为数据的关系

案例分析：以商业购物场景为例，分析人类活动的在线变化及其产生的行为数据

小组研讨：(GP)分组设计其他场景,延伸到物联传感网

3. 大数据的来源与全球数增长情况分析

4. 数据计量单位的换算

5. 5G的战略地位与价值

6. 大数据的两个重要特征

二、国际与国内对大数据的认识与现状

1. 全球对大数据的认知与共识

2. 中国：大数据上升到国家战略

3. 数据资产化的6种主要业务模式

小组研讨：(GP)找出我们生活中常见的大数据业务

三、大数据的科学本质

1. 大数据的三种定义与含义辨析

2. 大数据的4V特征

3. 大数据VS小数据

小组研讨：(GP)大数据中的大与小的哲学逻辑，分组答题，老师点评

四、工业大数据相关概念

1. 工业大数据的界定

2. 工业大数据基本特征

3. 工业大数据与大数据技术

案例分析：商务大数据与工业大数据的差异

4. 工业大数据应用领域

案例分析：工业大数据在工业设计、产品设计、产品需求分析预测、供应链优化等领域的应用

5. 我国工业大数据现状与发展趋势

6. 工业大数据标准体系

案例分析：解读“工业大数据标准白皮书”

五、工业大数据基本数据交换与服务

1. 数据交换与服务技术演进

2. 工业企业数据交换与服务标准

第四讲：工业企业大数据治理

一、数据治理相关概念与分类

1. 数据治理

2. 数据的分类

3. 数据治理的顶层架构

4. 数据治理的核心内部

二、数据治理的标准与框架

1. 数据治理国际标准

2. 中国数据治理标准与模型

案例分析：数据治理体系比较研究

三、数据治理的挑战与趋势

1. 工业企业数据治理面临的挑战

2. 数据治理体系的演变与发展

3. 数据稳私与保护

案例分析：解读《数据安全法》

4. 区块链技术与数据共享

5. 数据文化与伦理道德

案例分析：企业不重视数据治理埋下的“祸根”

第五讲：数据资产化过程：数据战略到数据管理

一、数据战略

1. 数据战略的内涵：企业战略的新成员

2. 如何做数据战略规划

3. 数据战略的实施

案例分析：让你拥有的数据成为你的资产，并通过数据资产增值实现企业转型

二、主数据管理

1. 主数据与主数据管理的内涵

2. 企业常见的主数据分类

3. 主数据应用管理

4. 主数据的全生命周期管理

三、元数据管理

1. 元数据定义

2. 元数据分类

3. 元数据的核心能力与价值

四、时序数据管理

1. 时序数据的内涵

2. 时序数据的特点

3. 时序数据的应用

五、数据质量与安全

1. 数据质量

2. 数据质量管理流程与质量评估

3. 数据安全体系与框架

4. 数据安全风险与评估

5. 数据安全管理与审计

六、数据指标管理与数据管理成熟度评估

1. 数据指标

2. 数据质量管理

研讨：讨论以资产增值为核心的数据经营逻辑

第六讲：从数据中台到企业数字化转型

一、数据中台概述

1. 从数据管理平台到数据中台

2. 数据中台基本架构逻辑

3. 基于数据中台的数据流技术体系

3. 数据中台的核心五要素

4. 数据中台的建设与实施

5. 运营数据中台的问题与误区

案例分析：那些在推崇“数据中台”概念的企业赋能逻辑

二、工业大数据平台与数据挖掘

1. 通用大数据平台架构

2. 行业大数据平台

3. 向数据要效益

三、数字化赋能论

1. 企业战略转型与数字化赋能

2. 企业数字化赋能问题

3. 企业数字化转型赋能问题

4. 平台化战略转型的几个关键问题

四、企业数字化转型的战略选择

1. 什么是产业数字化、数字产业化

2. 企业数字化转型与企业数字化的定位

3. 企业数字化转型的前提条件

4. 企业数字化转型规划

5. 企业数字化转型的路径与方法

五、基于大数据价值实现的方法论

1. 大数据顶层设计逻辑与方法

2. 基于大数据的商业/产业模式规划

3. 大数据应用场景规划与设计

4. 大数据业务规划与管理

5. 大数据技术架构体系

6．大数据运营模式

小组研讨：以某制造企业为原型，逐步分解工业大数据在企业全流程环节的应用价值与要点。

结束语：老师的一些创新经验总结与祝福

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• 赵志强：大数据时代人工智能应用与价值创新: 课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校mba、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程背景：2017年3月，人工智能首次被写入《政府工作报告》，同年7月，国务院颁发《新一代人工智能发展规划》，提出了“三步走”的战略目标，宣布举全国之力在2030年抢占人工智能全球制高点。同年12月，工信部颁发《促进新一代人工智能发展三年行动计划（2018-2020年）》，要促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合。2019年3月，人工智能第三次被写入《政府工作报告》，提出“要促进新兴产业加快发展，深化大数据、人工智能等研发应用；打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能。”从此，智能+成为社会各界的热词，各地方纷纷出台与智能产业相关的政府与规划，其应用与创新模式更成为企业界追捧的对象。今天的人工智能更准确的是指数据智能，在大数据时代人工智能技术应用得到了非速发展，无论是计算智能，还是感智能，都已为产业界各类创新提供主要技术支撑，甚至出现认知智能技术的初级尝试应用。所以可以断定，在当今的中国产业界，不了解大数据与人工智能的科技应用，大概率会在竞争中处于劣势。本课程基于大数据时代的视角出发，从大数据、人工智能产生的背景、基本原理、技术体系入手，摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，通过大量丰富案例作证，并在课堂上用行动学习等方式，让学员掌握这一国家新兴战略科技体系之一人工智能的创新方法与应用，熟悉你所在行业的人工智能创新趋势，及能够初步掌握构建基于“智能+”模式的智能商业框架与逻辑体系，对非专业技术人员，能够听得明、学得会、用得好。从此为学员打开智能世界的大门，为进一步深度学习研究该技术在相关领域的应用与创新打下坚实在基础。课程收益：● 熟悉社会常见的人工智能应用，强化对智能的认知；● 厘清大数据、人工智能体系中的关键问题；● 掌握大数据推动人工智能技术发展的主线技术逻辑；● 熟悉掌握新兴技术成熟度曲线，把握未来技术发展趋势；● 了解人工智能主要流派与基本原理、主流神经网络模型；● 了解数据科学、数据建模、大数据平台、人工智能主要技术架构；● 熟悉主流人工智能落地的商业形态及人工智能人才体系、产业投融资现状态；● 掌握数据智能应用的创新原理和熟悉人工智能在各领域的创新应用；● 通过案例实践深入熟悉掌握基于人工智能在业务领域的创新变革之法。课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程方式：案例+实操+演练+研讨+思考课程风格：源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；价值度高：课程内容经过市场实战打磨，是学员由外行变成内行的知识利器；方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合。课程大纲导入1：现在是大数据时代，现在是人工智能时代案例：“我的一天”研讨：(GP-分组对抗记分点)感受智能化，分组讨论描述“你的一天”，并指出哪些应用或名词是和人工智能紧密相关？导入2：“人工智能威胁论（一）”案例：人工智能的技术发展，对人类来说到底是生存还是毁灭？研讨：(GP-分组对抗记分点)分组汇总每位同学的观点备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动将根据现场情况发起或不发起，非固定活动。LGP同。第一讲：大数据时代特征与人工智能国家战略一、从互联网到大数据时代的演变过程1. 从互联网、Web2.0、移动互联网看人类在线化过程2. 人类在线化过程与行为数据的关系案例分析：以商业购物场景为例，分析人类活动的在线变化及其产生的行为数据小组研讨：(GP)分组设计其他场景,延伸到物联传感网3. 大数据的来源与全球数增长情况分析4. 数据计量单位的换算5. 5G的战略地位与价值6. 大数据的两个重要特征7. 大数据价值的现状二、国际与国内对大数据的认识与现状1. 全球对大数据的认知与共识2. 中国：大数据上升到国家战略3．数据资产化的6种主要业务模式小组研讨：(GP)找出我们生活中常见的大数据业务三、国际与中国人工智能发展1. 中国：人工智能的国家战略与“智能+”2. 世界各国人工智能发展对比分析3. 解读“十四五”规划给我们的启示小组研讨：(LGP)找出在你所在行业的有关人工智能方面的国家或地方政策规划第二讲：人工智能发展史一、人工智能的起源1. 人工智能产生的背景2. 图灵与图灵测试3. 达特茅斯会议与“人工智能”一词的出现二、人工智能的三次浪潮1. 第一次人工智能浪潮：推理与探索案例分析：计算机在使用“推理和探索”的兴起与没落2. 第二次人工智能浪潮：知识工程案例分析：专家系统的窘境与问题3. 我们正在第三次人工智能浪尖上：大数据与深度学习案例分析：人工智能发展历程中的里程碑事件第三讲：人工智能的原理与体系一、人工智能定义与分类1. 人工智能定义随技术革新而变化2. 计算智能、感知智能与认知智能3. 人工智能的几大学术门派其及技术发展方向案例分析：人机智力大战的巅峰——阿尔法狗二、人工智能人才培养与学科体系1. 学科领域交叉与渗透下的人工智能创新协同2. 世界及中国人工智能类人才培养现状案例分析：中国某顶尖大学人工智能研究院体系及研究领域3. 把握与跟踪人工智能技术发展趋势的方法案例分析：深度分析Gartner曲线实操演练：(LGP)依据现场给出的某人工智能应用,依据Gartner曲线分析其技术发展规律与特点第三讲：数据智能技术体系与建模一、数据智能平台技术体系1. 大数据技术平台架构2. 人工智能技术平台架构3. 通用深度学习开源框架与特点二、数据科学与机器学习1. 数据科学结构2. 传统数据分析与大数据挖掘流程比较3. 大数据挖掘工作流程4. 大数据模型开发流程案例分析：(LGP)行动学习，大数据驱动下的“商业人”画像及应用第四讲：常见深度学习模型与应用一、传统数据模型与应用1. 常见传统数据算法与模型2. 常见传统数据算法的应用二、深度神经网络(DNN)模型与应用1. DNN模型2. DNN应用场景：搜索排序、推荐排序三、卷积神经网络(CNN)模型与应用1. CNN模型2. CNN应用场景：图像识别、视频分析四、循环神经网络(RNN)模型与应用1. RNN模型2. RNN应用场景：语音识别、自然语言处理研讨：如何识别智能产品中的核心技术第五讲：机器人技术及其应用原理（选讲课程）一、机器人概述1. “robot”一词的来源2. 机器人定义与相关概念3. 机器人发展历程4. 机器人分类二、机器人基本原理及应用1. 机器人控制系统的基本结构2. 工业机器人3. 农业机器人4. 医疗机器人5. 服务机器人6. 特种机器人案例分析：机器人在工业、农业、医疗等领域的应用三、机器人与智能制造1. 中国制造2025与智能制造2. 智能制造基本科学问题3. 智能制造主要应用方向4. 机器人在智能制造的应用模式案例分析：机器人作业系统在制造领域的应用第六讲：基于数据智能的创新原理与方法一、数据智能基本创新原理与应用1. 数据智能概念与逻辑2. 数据智能基本创新原理3. 基于数据智能创新的方法与路径二、数据智能商业价值转化与创新1. 人工智能商业价值2. 人工智能是生产力3. 人工智能是新商业模式4. 人工智能结合行业孵化新物种5. 人工智能重新定义组织、文化与流程实操演练：(LGP)给出一个人工智能创新产品应用，推导创新最终的商业模式（医疗影像智能诊疗中心）第七讲：人工智能产业生态与安全一、人工智能产业生态1. 人工智能应用领域案例分析：模式识别的应用范围和领域不断扩张的内在逻辑2. AI芯片与视觉传感器案例分析：主流AI芯片市场与趋势3. AI通用技术案例分析：主流机器视觉、语音识别、自然语言、知识图谱应用的市场与趋势实操演练：(LGP)给出需求，结合本节研讨其工程项目的需求要点二、人工智能与安全1. 狭义人工智能与通用人工智能2. 关于安全的全新认知3. 狭义人工智能的安全与伦理案例分析：1）全球首例自动驾驶车辆撞死行人的案件2）2020年度全球十大人工智能治理事件4. 通过人工智能安全与哲学上的终极问题思考与讨论：1）人工智能（机器人）未来能拥有意识吗？2）机器能思考吗？3）所有的人类活动都能被机械地复制吗？4）人类是什么？5）人类与人工智能（机器人）的关系是什么？5. 再谈“人工智能威胁论”思考与讨论：(LGP)人工智能哲学上的终极问题，开放性分组讨论。结束语：人工智能发展的过去、现在与未来展望!老师的一些创新经验总结与祝福!

• 赵志强：区块链技术、原理与商业价值创新: 课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校mba、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程背景：中共中央政治局2019年10月24日下午就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。中共中央总书记***在主持学习时强调，区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。***在主持学习时发表了讲话。他指出，区块链技术应用已延伸到数字金融、物联网、智能制造、供应链管理、数字资产交易等多个领域。目前，全球主要国家都在加快布局区块链技术发展。我国在区块链领域拥有良好基础，要加快推动区块链技术和产业创新发展，积极推进区块链和经济社会融合发展。数据智能时代，有国家的高度重视与相关政策上的支持，区块链技术对我们的数字应用技术发展、商业和社会都会产生重大的影响。它首先会彻底改变未来的依靠信任机制的领域及业务模式，很多行业都将采用这一技术实现升级并创新出新的产品及商业流程，同时也将重构原有的商业模式。区块链技术的应用对于未来社会的影响是根本性的，全方位的。本课程基于区块链技术视角出发，从区块链技术产生的背景、基本原理、技术体系入手，摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，通过大量丰富案例作证，并在课堂上用行动学习等方式，让学员掌握这一国家新兴战略科技体系之一区块链的原理、应用，及能够初步掌握构建基于区块链技术在六大金融服务、供应链管理、智能制造、公共服务、教育就业、文化娱乐领域的智能商业框架与逻辑体系，对非专业技术人员，能够听得明、学得会、用得好。从此为学员打开数据信任体系世界的大门，为进一步深度学习研究该技术在相关领域的应用与创新打下坚实在基础。课程收益：● 厘清区块链技术发展历程中的关键问题和解决方法；● 熟悉各国对区块链创新的政策与发展趋势，把握发展机遇；● 掌握区块链技术的基本技术原理与创新的场景应用能力；● 掌握私有链、公有链、联盟链的适用场景和区块链设计方法；● 通过案例实践深入熟悉掌握基于区块链在业务领域的创新变革之法。课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程方式：理论+案例+实操+演练课程风格：源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；价值度高：课程内容经过市场实战打磨，是学员由外行变成内行的知识利器；方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习，对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合。课程大纲导入：区块链——制造or改变“信任”的科技案例：互联网信息价值的思考：资产信息与隐私权研讨：（GP-分组对抗记分点）感受信任，分组讨论社会中活动与信任密相关？备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动由老师根据现场情况发起或不发起，非固定活动。下同。第一讲：区块链的前世今生一、货币起源1. 金属货币2. 纸币3. 中心化电子化币4. 加密数字化币5. 货币的金融本质二、比特币起源1. 比特币的延生2. 神秘的中本聪与《比特币：一种点对点的电子现⾦金金系统》3. 关于比特币的疯狂与人性的贪婪案例分析：全球排名前十位的加密数字货币三、我国数字货币、代币及加密货币的相关政策1. 中国加密数字化币政策2. 中国禁止ICO（原因解析）3. “DC/EP”小组研讨：（GP）请各组举例你知道的属于代币、数字货币性质的东西第二讲：区块链技术的前世今生一、区块链技术的发展史1. 密码学与RSA非对称加密技术2. 拜占廷将军问题与共识机制3. BitTorrent协议与BT网络二、全球区块链技术发展现状1. 主要发达经济体的区块链技术发展现状2. 中国的区块链技术发展现状3. 产业界与“区块链概念”4. 从区块链1.0到区块链3.0的演进5. 新兴技术成熟度曲线6. 区块链技术发展路径互动思考：(LGP)为什么中国是最早发行主权数字货币的国家？它对未来会有什么样的影响？第三讲：区块链技术原理一、区块链技术的关键组成1. 数字签名2. 哈希函数3. Merkle Tree哈希二叉树4. 区块、链、存储结构5. 记账权——区块形成过程6. 共识机制二、区块链的工作原理案例分析：比特币的挖矿与交易过程1. 双花与分叉2. 核心技术特点3. 区块链网络分类案例分析：智能身份认证系统的设计三、区块链共识机制1. POW2. PoS3. POS4. PBFT案例分析：为比特币的价值为负？第四讲：区块链2.0——智能合约一、智能合约的起源1. 智能合约的理念与本质2. 智能合约VS传统合约二、智能合约与区块链2.01. 智能合约工作原理2. 差价合约3. 代币系统案例分享：智能合约的几种常见应用小组研讨：（LGP）基于给出的题目设计智能合约4. 智能合约面临的问题与未来展望第五讲：区块链网络应用一、区块链应用的商业价值1. 基本价值逻辑2. 区块链网络分类与应用方向二、公有链1. 公有链基本结构2. 公有链应用场景与关键特征三、私有链1. 私有链基本结构2. 私有链应用场景与关键特征四、联盟链1. 联盟链基本结构2. 联盟链应用场景与关键特征四、侧链1. 侧链起源2. 双向锚定协议案例分析：关于比特币侧链的场景与那些商业应用实操演练：（LGP）依据现场给出的场景内容,为其设计区块链网络第六讲：区块链3.0——可编程社会一、可编程社会的内涵1. 区块链技术可扩展的社会应用领域与场景2. 工信部《中国区块链技术和应用发展白皮书》中区块链生态圈案例分析：解读工信部《中国区块链技术和应用发展白皮书》3. 关于中心化与去中心化4. 关于技术创新与制度创新二、区块链应用的技术架构1. 基本技术架构2. 融合技术架构三、区块链政策与法规1. 各国政府的监管2. 区块链资产的合法性3. 区块链与法律体系的重构第七讲：区块链的商业创新（本小节根据课程与学员匹配度进行节选讲授）一、区块链与金融创新应用1. 数字货币2. 支付汇兑3. 登记结算4. 创新应用领域案例分析：区块链在金融领域（票据、股票、债券、期货及衍生品、借贷、众筹、保险、供应链金融、风险控制、征信）的应用二、区块链与供应链创新应用1. 保险2. 溯源3. 防伪4. 创新应用领域案例分析：区块链在供应链领域（商品认证、供应链金融）的应用三、区块链与公共服务创新应用1. 电子病例2. 身份认证与公民服务3. 创新应用领域案例分析：区块链在公共服务领域（户口身份登记、投票选举、公正、信用、档案管理、慈善、公益项目管理、彩票管理、社会效益、可持续效益、评价隐私保护、理赔调节、DNA钱包、电子病例、药品定价、健康数据）的应用实操演练：（LGP）依据给出的场景内容（陈子箐医疗纠纷案、统一健康码）,为其设计应用四、区块链与教育就业创新应用1. 学籍与档案2. 学历证明3. 创新应用领域案例分析：区块链在教育就业领域（成绩证明、征信管理、产学合作、资源共享、学生综合素质评价、档案管理）的应用五、区块链与物联网、智能制造创新应用1. 区块链与物联网2. 区块链与智能制造3. 创新应用领域案例分析：区块链在物联网、智能制造领域（产品识别、网络安全、网络稳定、网络效率提升）的应用六、区块链与文化娱乐创新应用1. 知识产权2. 视频版权3. 音乐版权4. 数据资产交易5. 创新应用领域案例分析：区块链在文化娱乐领域（社交、娱乐、信息传播、软件防伪、传播溯源、数字内容确权）的应用高阶案例（作业）：全国新冠病毒防疫大数据，健康码的区块链解决方案与应用结束语：老师的一些创新经验总结与祝福

• 赵志强：大数据应用：从认知、实践到价值创造: 课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 正在进行智能制造改造、智慧城市的项目建设管理人员；● 从事以大数据技术、人工智能技术升级产业链的高级工程技术人员；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校mba、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程背景：大数据智能时代，对我们的技术发展、商业和社会都会产生重大的影响。大数据和机器智能首先会彻底改变未来的商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代并创新出新的产品及商业流程，同时也将重构原有的商业格局。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。由于数据的不可见性，学员在学习掌握大数据时，时常落入认知的误区；同时对于大数据价值挖掘的过程常常会受到商业大数据产品的影响；数据的价值往往体现在商业应用过程中，对于非大数据技术专业的人员时常感到力不从心；本课程正是为拥有这些烦恼的学员而准备。本课程基于大数据价值创新的视角，从时代背景、基本含义、技术体系入手，摒弃社会上流行的各类带有商业目的的内容，从大数据本质出发，通过大量丰富案例作证，并在课堂上用行动学习等方式，让学员掌握相关大数据这一国家新兴战略科技体系的原理、应用，及能够初步掌握构建基于大数据体系之上的智能商业框架与逻辑体系，对非专业技术人员，能够听得明、学得会、用得好。从此为学员打开数据智能世界的大门，为进一步深度学习大数据、人工智能各领域的应用与创新打下坚实在基础。课程收益：● 了解大数据的演变过程及基本面问题，从数据的本质到商业本质；● 了解大数据在工具、思维和文化上对商业应用带来的冲击；● 掌握大数据思维的基本逻辑与规律，提升运行大数据进行业务创新的思维能力；● 掌握运用大数据进行商业模式创新的方法论，熟悉数据建模的方法与流程● 掌握基于大数据价值实现的方法论，并学习运行该方法体系建设具体To G\To B业务；● 掌握数据资产化体系与策略和大数据体系中各类技术；● 熟悉基于大数据在智慧城市、智能制造领域的创新变革之法。课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 正在进行智能制造改造、智慧城市的项目建设管理人员；● 从事以大数据技术、人工智能技术升级产业链的高级工程技术人员；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程方式：案例分析+小组研讨+实操演练+学员思考课程风格：源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；价值度高：课程内容经过市场实战打磨，是学员由外行变成内行的知识利器；方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合。课程大纲导入：现在是大数据时代，现在是人工智能时代案例：从生活、娱乐、购物、教育及医疗五方面分析展示社会的变化研讨：（GP-分组对抗记分点）感受智能化，讨论社会中哪些应用或名词是和大数据紧密相关？备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动将根据现场情况发起或不发起，非固定活动。LGP同。第一讲：大数据时代的特征一、从互联网到大数据时代的演变过程1. 从互联网、Web2.0、移动互联网看人类在线化过程2. 人类在线化过程与行为数据的关系案例分析：以商业购物场景为例，分析人类活动的在线变化及其产生的行为数据小组研讨：（GP）分组设计其他场景,延伸到物联传感网，并总结3. 大数据的来源与全球数据增长趋势4. 5G的战略地位与价值5. 大数据的两个重要特征6. 大数据价值的现状二、国际与国内对大数据的认识与现状1. 全球对大数据的认知与共识2. 中国：大数据上升到国家战略3. 数据资产化的6种主要业务模式小组研讨：（GP）找出我们生活中常见的大数据业务，分组汇总回答第二讲：大数据的科学本质与大数据技术一、大数据的科学本质1. 大数据的三种定义与含义辨析2. 大数据的4V特征3. 大数据VS小数据小组研讨：（GP）大数据中的大与小的哲学逻辑，分组答题二、大数据的技术初探1. 大数据技术发展历程案例分析：Google成长的烦恼学员思考：数据技术与创新能力之间的关系2. 大数据技术发展面临的机遇与挑战案例分析：某省联通接入数据及性能3. Daas数据即服务的架构与逻辑案例分析：商用电信服务大数据系统目前发展状态与技术指标三、大数据处理流程与行业应用1. 大数据处理流程实操演练：（LGP）依据分组选择一个企业或行业，按照流程具象化2. 大数据行业应用矩阵分析实操演练：（LGP）依据自己企业所在行业，初步分析3. 研究应用大数据的意义第三讲：运用大数据思维进行创新一、大数据的价值创新点与洞察力1. 大数据价值创新点2. 认知洞察力3. 三元空间模型解析研讨：如何建构你的数据空间思维二、大数据洞察与大数据思维训练1. 大数据洞察基本原理模型2. 大数据思维三大基本定律小组研讨：（GP）大数据中的大与小的哲学逻辑3. 大数据价值创造过程三、大数据业务服务流程1. 数据的演进过程2. 大数据分析与传统数据分析的比较案例分析：以BI系统为例比较分析，掌握大数据分析的特征小组研讨：（GP）一辩真假：两套解决方案一辩真假3. 大数据业务服务参考框架4. 基于业务价值链识别大数据应用场景和价值创造点研讨：企业营销策划的中大数据价值逻辑分析与训练第四讲：大数据平台与技术体系一、大数据平台总体技术架构1. 数据采集与网络爬虫2. 大规模分布式存储与计算的大数据云平台3. 云计算与数据平台4. 数据清洗与数据质量管理二、打造行业大数据平台1. 行业大数据平台的构建过程2. 不同行业的数据平台差异3. 基于大数据平台的构建数据资产运营实操演练：（LGP）依据现场给出的场景内容,进行初步调查分析第五讲：挖掘大数据价值的行业与应用一、利用大数据打造“城市大脑”1. 大数据顶层设计逻辑与方法2. 基于大数据的商业/产业模式规划3. 大数据应用场景规划与设计4. 智能化社会中的“城市大脑”5. 我国新型智慧城市的现状与问题6. 新型智慧城市建设核心技术及顶层设计7. 城市洞察力的形成——打造政府与产业的“智慧大脑”8. 城市大数据的价值实现案例分析：某地级城市运营中心建设二、利用大数据打造“企业大脑”1. 数据科学方法概论2. 机器学习与深度学习框架案例分析：以机器视觉为例分析深度学习发展现状3. 传统数据分析与大数据挖掘流程比较4. 大数据模型开发过程5. 数据建模（科学）服务模式6. 智能制造背景下的“企业大脑”7. 从信息化工厂到智能化工厂的顶层设计8. 企业大数据的价值实现1）制造业设备管理案例分析：（LGP）行动学习，某著名制造集团的全生命周期设备监测与管理2）大数据营销之用户画像案例分析：（LGP）行动学习，某著名科技企业的“商业人”画像及应用结束语：老师的一些创新经验总结与祝福