王春阳：数字化质量及创新应用高阶培训

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 企业转型

课程编号 : 23515

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适用对象

1）企业中高层领导 2）与数字化质量及创新相关的团队

课程介绍

课程背景
在全球经济格局不断演变的今天，数字化转型已成为企业发展的必由之路。在当今快速发展的数字化时代，家电行业正在经历一场前所未有的变革。为了在激烈的市场竞争中保持领先地位，家电企业必须拥抱数字化转型，提升产品质量和创新能力。因此，我们特别推出了针对分管质量、研发的主管、经理后备人才管理项目的“数字化质量及创新应用”的高阶培训课程。本课程旨在帮助这些中高层管理人员深入理解数智化转型的重要性，掌握相关技能，为企业的持续发展提供有力支持。
通过以上的理论与实战结合的课程内容，我们旨在为家电行业中分管质量、研发的主管及经理后备人才提供深入的数字化质量与创新应用培训。课程结构清晰有序，每个环节均以实际案例进行阐释，确保培训内容的可实施性。同时，强调了中高层管理者在数智化转型过程中的战略引领作用，以及为实现智慧运营和持续发展所需采取的行动方案。通过本课程，参训人员将能够全面提升其数字化管理能力，加速企业的数字化进程，从而推动整个家电行业的创新与发展。

课程时间：1天（中阶），2天（高阶），6小时/天
课程对象
1）企业中高层领导
2）与数字化质量及创新相关的团队
课程方式：理论讲解+实战案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑
课程收益
1、深入理解数字化质量与创新应用的内涵及其在家电行业中的作用，为推动企业数智化转型奠定坚实基础。
2、掌握数字化转型的关键技术和方法，提升自身在数字化质量管理和创新应用方面的专业素养。
3、学会制定切实可行的数字化转型战略和实施方案，为企业数智化转型提供有效指导。
4、增强对数智化转型的认知和信心，为应对未来市场变化和技术发展做好准备。

课程大纲
第一讲：数字化转型与质量管理基础
一、数字化质量管理概念和重要性
1、质量4.0的概念及其在家电行业中的应用
2、数据驱动的质量改进与传统质量管理的比较
二、家电行业数字化案例分析
1、智能工厂案例分享
2、从错误预防到持续改进的转变
三、数字化工具与技术介绍
1、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等技术在质量管理中的作用
2、实时监控与远程诊断系统的应用

第二讲：数字化创新与研发管理
1、研发数智化转型战略
2、市场趋势分析与顾客需求预测
3、敏捷开发与快速迭代的重要性
4、创新工具及方法论
5、设计思维（Design Thinking）
6、用户体验（UX）设计与测试
7、家电行业创新案例分享
8、智能家电产品开发案例
9、跨界合作与生态系统构建的成功故事

第三讲：领导力与数字文化
1、数字时代的领导者特质
2、从管理者到引领者的角色演变
3、促进团队协作与知识共享的领导技巧
4、培养数字文化
5、建立开放与创新的组织氛围
6、鼓励试错与学习的心态

第四讲：战略规划与执行
1、制定数智化转型战略
2、确定公司愿景与战略目标
3、评估组织能力与资源配置
4、行动计划与KPI设置
5、SMART目标原则与关键绩效指标（KPI）的设定
6、追踪进展与调整策略的动态过程

第五讲：智慧运营与流程优化
1、运营管理的数字化转型
2、供应链优化与库存管理
3、生产流程自动化与精益生产实践
4、客户体验与服务创新
5、Omnichannel（全渠道）客户体验
6、客户服务流程的数字化改造

第六讲：持续发展与未来展望
1、可持续发展的战略思考
2、环境友好与循环经济在产品设计中的体现
3、企业社会责任（CSR）与品牌形象建设
4、预见未来趋势与挑战
5、新兴技术的发展趋势，如人工智能、区块链等
6、应对全球化竞争的策略布局

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• 王春阳：数字化和AI+物业行业的融合发展高阶培训: 课程背景：随着现代科技的日新月异，数字化与人工智能（AI）不仅成为引领各行各业迈向未来的引擎，更是标志着人类文明进步的崭新里程碑。在这个波澜壮阔的时代，物业行业也迎来了前所未有的机遇与挑战。为了帮助储备总经理及总监们准确捕捉数字化转型的精髓，进一步提升服务品质与创新能力，高阶培训课程。这也是一次引领行业变革的思想盛宴。将深入挖掘数字化与AI技术在物业服务领域的丰富应用，涵盖从智能物业管理平台的搭建，到物联网技术在设施管理中的深度融合，再到数据驱动下的决策支持系统建设等多个方面。这不仅将帮助全面理解这些前沿技术，更将指导如何将这些技术巧妙融入物业管理的日常运营中，从而实现整体效能的跨越式提升。通过本课程的学习，将深刻领会到数字化与AI技术在引领物业行业迈向更加智能化、高效化的新时代。同时，学员们也将获得一套完整的解决方案，帮助解决在日常工作中遇到的各种难题，提升服务质量，增强企业的核心竞争力。这不仅能力的提升，更是对整个物业行业的深度赋能，共同开创更加美好的未来。课程时间：1天（中阶），2天（高阶），6小时/天课程对象：储备总经理、总监等管理团队课程方式：理论讲解+实战案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑课程收益1、理论与实践的深度融合：力求实现理论与实践的无缝衔接，在深入剖析数字化与AI的理论知识之余，特别设置了案例分析与实践工作坊。2、定制化内容满足个性需求：根据物业公司其独特的需求和挑战，提供最具针对性的解决方案，实现知识的最大化转化和应用。3、互动学习助力团队协作：特别设置了小组讨论、角色扮演等互动环节，更能够增强团队凝聚力，为接下来的行动方案打下坚实的基础。4、培养战略眼光和实践能力：深刻理解数字化和AI技术如何助力物业行业，提升服务质量和运营效率，更将具备实施数字化战略的能力。运用数字化思维来引领企业发展，成为引领行业创新的先锋。5、适应变革，引领未来：在这个快速变化的时代中保持敏锐的洞察力，及时捕捉新的技术趋势和市场机会。更好地引领企业走在行业创新的前沿，为物业行业的未来发展贡献智慧和力量。课程大纲第一讲、数字化与AI的基础概念一、数字化定义与核心技术1、信息化的演变与数字化的概念2、云计算、大数据、物联网（IoT）等核心技术简介二、人工智能简介与发展历程1、AI的定义与核心技术（机器学习、深度学习等）2、AI的发展历程与未来趋势第二讲、全球趋势与案例研究一、全球数字化与AI应用趋势1、各国在数字化与AI领域的政策与投入2、跨国企业数字化与AI应用的成功案例二、物业服务行业的全球案例研究1、全球领先的智慧物业服务案例分享2、案例分析：成功应用数字化与AI的物业服务企业第三讲、物业行业的现状与挑战一、物业行业的现状分析1、传统物业服务模式与痛点2、物业行业面临的挑战与机遇二、数字化与AI为物业行业带来的变革1、数字化与AI如何助力物业服务升级2、物业行业的未来展望第四讲、智慧物业管理平台的应用一、智慧物业管理平台的架构与功能1、平台的核心模块与集成技术2、平台在实际物业服务中的应用案例二、平台带来的效率提升与服务创新1、效率提升的具体数据与案例分析2、服务创新点与用户体验提升第五讲、物联网（IoT）在设施管理中的角色一、物联网技术在物业服务中的应用1、物联网设备的种类与功能2、物联网如何提升设施管理的智能化水平二、物联网与智慧物业管理平台的融合1、物联网数据的收集与分析2、基于物联网的预防性维护与管理策略第六讲、数据分析与决策支持系统一、数据驱动的决策支持系统1、数据分析在物业服务中的应用场景2、决策支持系统的构建与实战案例二、实时数据与预测分析1、实时数据的收集与处理2、基于实时数据的预测分析与应用第七讲、人工智能在安全监控中的运用一、AI技术在安全监控中的应用1、智能安防系统的架构与功能2、人脸识别、行为分析等AI技术的实际应用二、AI如何提高安全监控效率1、AI在安全监控中的效率提升案例分析2、AI在预防安全事故中的作用第八讲、AI在客户服务与互动中的作用一、AI驱动的客户服务创新1、智能客服机器人的功能与应用2、基于AI的客户服务优化策略二、AI在客户互动中的体验提升1、AI如何提供个性化的客户服务二、基于AI的客户满意度提升案例分析第九讲、智能预测与维护系统的构建一、预测性维护的基本原理与技术1、基于物联网与AI的预测性维护系统2、预测性维护在物业设施管理中的应用案例二、智能维护系统的构建与实施1、系统架构与关键技术的选择2、智能维护系统的实施步骤与注意事项第十讲、创新实践工作坊一、创新思维与实践案例分析1、国内外物业服务创新案例分析2、如何培养物业服务中的创新思维二、实践：结合合景悠活等实际案例，进行解决方案设计1、合景悠活案例分析2、分组动手实践：设计适合合景悠活的数字化与AI解决方案

• 王春阳：数据要素产品与项目的训战培训: 课程背景：在数字经济的浪潮中，数据已成为一种无处不在的资源。但是，究竟什么是构成这些庞大数据集的基础单元呢答案就是数据要素。数据要素，作为信息的原子单位，构成了我们日复一日分析和处理的所有数据结构。2024年1月5日，中央网信办正式向十七部门发布，关于国家数据局印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的通知，〝数据要素x”行动就此全面展开。“数据要素X”行动有何意义？23年以来，中国经济发展与中美竞争双双进入新阶段。对内国家期待加速通过数字经济替代日渐失效的传统要素增长、对外中美竞争进入产业链拆解与保卫的新阶段。在此情景下，23年中央经济工作会议提出对24年经济工作新要求，首条即是以科技创新引领现代产业体系建设。以此为背景，“数据要素x’行动以产业场景引领数据要素应用，可谓打响了新时期的中国产业保卫战。本培训聚焦“数据要素X”战略机遇，结合数据要素最新落地政策分析、及国内外相关实践与研究，针对电信运营商最关心的数据要素政策内涵与发展、数据要素行业主要特征与脉络、运营商切入数据要素的机会点、存在哪些行业场景与业务机会等给予全纵深，有要点的解答。帮助电信行业领导者与骨干简要把握国家政策内涵，快谏落地为战略与行动。需要特别说明的是，数据要素机遇对运营商行业具备打开盈利空间，转型商业模式的重要价值。把握数据要素机遇，意义重大，刻不容缓。作为通信运营商作为拥有海量通信数据、较强技术能力、较大资金规模，并在大数据领域有一定积累的央企，在“数据要素X”行动中的很多方面都将可以发挥重要作用。课程收益：为运营商管理数据要素X业务的中高层领导量身订制的，帮助管理者对数据要素X战略建立整体认知,内容由浅入深，课程融政策性、实用性、操作性为一体，针对性提高学员综合素质和专业能力，精心传授数据要素X战略精神内涵和操作要点。（1）掌握数据要素X政策体系。通过理论与实践相结合的授课模式，分享数据要素X的战略背景、政策实质和企业策略，以及不同行业不同规模不同业务特征的企业可能机会与威胁点。（2）解析企业数据要素X全景案例。以丰富的案例教学和现场实操训练，帮助学员掌握数据要素X项目的战略规划、数据项目运营以及落地路径。（3）提供实训实操的训战场景。构建了立体、全链、智能培训体系和线上线下、互动合作体系，以培训、实训和共创相结合，通过实战式、陪伴式、团队式进行有效协作，共享资源、机会和经验，共同协作城市数据资产运营体系打造。课程时间：5天（1+2+2），6小时/天课程对象：1）运营商管理数据要素X业务的中高层领导2）运营商数据要素X业务的核心团队3）关注数据要素X产业的领导和生态链、创业团队课程方式：理论讲解+案例分析+视频分享+训战演练+小组研讨+课后实战数据要素基础知识（求索明势）（1天）课程大纲导入场景：31省市数据要素发展规划第一讲、求索：数据要素与传统要素一、数据要素的定义和特点1. 数据要素的定义2. 数据要素的特点（1）非竞争性（2）潜在的非排他性（3）异质性（4）复制和共享的可行性（5）无限增长和供给的特性（6）难以进行传统管理和利用（7）供给弹性3. 数据要素的演变4. 数据要素的重要性5. 挑战与机遇二、数据要素与资本、土地和人力等传统要素的关系1. 传统生产要素概述2. 数据要素的崛起3. 数据与传统要素的相互关系（1）互补性（2）转换性 4. 数据要素的独特性和挑战（1）跳跃性和非连续性（2）可复制性和扩展性第二讲、明势：数据要素的双重属性和价值实现三、数据要素的双重属性1. 数据作为劳动对象2. 数据作为劳动资料3. 数据的双重属性对劳动的影响四、数据要素的价值实现1. 数据资源：收集与初步处理2. 数据资产：增值与管理3. 数据要素：实现价值与应用4. 转化的挑战与策略第三讲、跨越：数据要素的保障和流通五、建立数据要素的制度保障1. 数据治理政策2. 数据资产的会计和财务处理3. 顶层设计与战略规划4. 挑战与应对策略六、激活数据价值的关键 - 数据流通1. 数据流通的重要性2. 数据流通的机制3. 挑战与应对策略4. 国际视角和案例分析第四讲：躬行：数据要素的场景挖掘和治理七、数据要素在行动 - 场景挖掘1. 数据要素在商业领域的应用2. 数据要素在公共服务的应用3. 数据要素在科技创新中的角色4. 挑战与发展趋势八、数据要素的难点：治理之难，治理之要1. 数据治理的重要性2. 数据治理的挑战3. 数据治理的策略和最佳实践加餐：数据要素的六大属性，数据要素的三大价值实现机制、还原价值实现路径。数据要素场景实践（全景案例）（2天）课程大纲导入场景：关于12300——国家数据局《“数据要素X”三年行动计划》第一讲：3个关键词和4个具体目标一、3个关键词：协同、复用、融合1、协同2、复用3、融合二、4个具体目标（到2026年底）1、打造 300 个以上示范性强、显示度高、带动性广的数据要素场景实践（全景案例）2、涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区3、培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构4、数据产业年均增速超过 20%，数据交易规模增长 1 倍，场内交易规模大幅提升第二讲、数据要素X智能制造、智慧农业、商贸流通、交通运输重点领域及场景实践一、数据要素X智能制造重点领域1、创新研发模式、培育数据驱动型产品研发新模式数据要素场景实践（全景案例）1：基于大数据的研发设计平台2、推动链主打通供应链上下游全量数据，实现敏捷柔性协同制造。数据要素场景实践（全景案例）2：敏捷柔性协同制造解决方案3、提升整合数据、预测性维护和增值服务等能力，实现价值链延伸。数据要素场景实践（全景案例）3：生产设备智能运维数据要素场景实践（全景案例）4：产品性能智慧感知4、加强区域间制造资源协同，提升产业链供应链监测预警能力。数据要素场景实践（全景案例）5：产业供应链监测平台5、开发软硬创成式设计、智能无人装备等新型工业软件和装备。数据要素场景实践（全景案例）6：数字孪生/VR /AR等试验平台数据要素场景实践（全景案例）7：智能制造机器人二、数据要素X智慧农业重点领域1、融合全量数据，实现精准种植、精准养殖等智慧农业作业方式数据要素场景实践（全景案例）8：智慧种植数据要素场景实践（全景案例）9：精准养殖2、提高农产品供应链透明度，支撑农产品溯源管理、精准营销数据要素场景实践（全景案例）10：农产品溯源管理数据要素场景实践（全景案例）11、农产品精准营销3、推进产业链数据融通创新，提供一站式采购、供应链金融等服务。数据要素场景实践（全景案例）12：农产品一站式采购平台数据要素场景实践（全景案例）13：农产品供应链金融服务平台4、培育以需定产新模式，支持农业与商贸流通数据融合分析应用数据要素场景实践（全景案例）14：农产品数智供需匹配平台5、提升农业生产抗风险能力，减少周期波动造成的损害。数据要素场景实践（全景案例）15：数智农业监测预警解决方案三、数据要素X商贸流通重点领域1、拓展新消费、各类商圈创新应用场景，培育数字生活消费方式。数据要素场景实践（全景案例）16：商圈/商业综合体智慧运营2、培育新业态，打造快速响应市场的产业协同创新生态。数据要素场景实践（全景案例）17：智慧新零售解决方案3、主动加强产销对接、精准推送，助力打造特色品牌。数据要素场景实践（全景案例）：现场研讨4、推进国际化，鼓励数字贸易龙头企业融合交易、物流、支付数据数据要素场景实践（全景案例）18：跨境身份认证方案数据要素场景实践（全景案例）19：全球供应链金融服务平台四、数据要素X交通运输重点领域1、提升多式联运效能，实现货物“全程跟踪”，促进物流降本增效。数据要素场景实践（全景案例）20：多式联运一体化方案2、支持龙头企业运输高质量数据集建设和复用，培育人工智能平台数据要素场景实践（全景案例）21：交通行业人工智能平台3、推进智能汽车创新发展，提高创新服务、主动安全防控等水平。数据要素场景实践（全景案例）22：智能驾驶/自动驾驶第三讲、数据要素X金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康重点领域及场景实践五、数据要素X金融服务重点领域1、探索开发基于数据资产的金融产品和服务数据要素场景实践（全景案例）23：大数据金融整体解决方案2、提升金融机构反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。数据要素场景实践（全景案例）24：金融反欺诈应用数据要素场景实践（全景案例）25：反洗钱方案六、数据要素X科技创新重点领域1、推动科学数据有序开放共享，提升科学数据复用价值。数据要素场景实践（全景案例）26：科学数据共享平台2、面向药物研发、生物育种、新材料研发的科学数据产业创新数据要素场景实践（全景案例）27：药物研发数据平台数据要素场景实践（全景案例）28: 生物育种数据平台数据要素场景实践（全景案例）29：新材料研发数据平台3、支持开展通用人工智能大模型和垂直领域人工智能大模型训练。数据要素场景实践（全景案例）30：科学语料库数据要素场景实践（全景案例）31：基础科学数据集数据要素场景实践（全景案例）32: 通用人工智能大模型数据要素场景实践（全景案例）33：垂直领域人工智能大模型4、依托各类数据库与知识库，创造新知识，加速科学研究范式变革。数据要素场景实践（全景案例）：现场学员探讨七、数据要素X文化旅游重点领域1、加强数据开发利用，培育具有中国文化特色的产品和品牌。数据要素场景实践（全景案例）：现场学员研讨2、探索建设知识数据集，依托市场化机制开发公共文化大模型。数据要素场景实践（全景案例）34：公共文化大模型3、构建客群画像、城市画像等，优化旅游配套、一站式出行服务。数据要素场景实践（全景案例）35：旅游服务平台数据要素场景实践（全景案例）36：一站式旅游出行平台4、提升治理能力，支撑“免证”购票、集聚人群监测、应急救援等。数据要素场景实践（全景案例）37：免证购票解决方案数据要素场景实践（全景案例）38：人群监测预警数据要素场景实践（全景案例）39：旅游景区应急救援方案八、数据要素X医疗健康重点领域1、在医疗机构间推广检查检验结果数据标准统一和共享互认。数据要素场景实践（全景案例）40：电子病历共享平台2、实现一站式理赔结算，提升医保控费、商保理赔风险防控能力。数据要素场景实践（全景案例）41：医疗保险大数据平台3、基于数据驱动的癌症早筛、职业病监测、公共卫生事件预警等。数据要素场景实践（全景案例）42：癌症早筛方案数据要素场景实践（全景案例）43：职业病监测方案数据要素场景实践（全景案例）44：公共卫生事件预警方案4、拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。数据要素场景实践（全景案例）45：智能健康管理应用5、提升中医药发展水平，加强中医药诊疗、用药等多源数据融合数据要素场景实践（全景案例）46：中医药大数据平台第四讲、数据要素X应急管理、气象服务、智慧城市、绿色低碳重点领域及场景实践九、数据要素X应急管理重点领域1、提升数据跨区域共享共用，提高监管执法和救援处置联动效率。数据要素场景实践（全景案例）47：监管执法大数据平台数据要素场景实践（全景案例）48：应急管理统一平台2、支持各环节数据融通，提高危化品全生命周期安全监管水平。数据要素场景实践（全景案例）49：危化品安全监管方案3、加强数据融合分析，提升地震发生时间、地点、震级的预测能力。数据要素场景实践（全景案例）50：地震监测大数据平台4、围绕高危行业，提高风险评估的精准性和科学性。数据要素场景实践（全景案例）51：安全生产评估应用模型十、数据要素X气象服务重点领域1、融合气象数据，优化新能源的选址布局、设备运维、能源调度等。数据要素场景实践（全景案例）：现场研讨2、从源头防范极端和不利气象条件对城市规划和重大工程的影响。数据要素场景实践（全景案例）52：气象大数据平台3、创新气象服务，支持保险、金融企业融合应用气象数据的新服务数据要素场景实践（全景案例）：现场研讨十一、数据要素X智慧城市重点领域1、优化城市管理，实现态势感知、风险智能研判、及时协同处置。数据要素场景实践（全景案例）53：城市态势实时感知方案数据要素场景实践（全景案例）54：城市治理智能平台2、支撑城市发展科学决策等策略精细化、智能化、可持续。数据要素场景实践（全景案例）55：城市管理决策模型3、推进公共服务普惠化，深化公共数据的共享应用数据要素场景实践（全景案例）56：数字政务大数据平台4、推动智慧城市群共建联治，加快生态协同治理等领域区域协作。数据要素场景实践（全景案例）：现场研讨十二、数据要素X绿色低碳重点领域1、提升能源利用效率，开展制造与能源数据融合创新应用数据要素场景实践（全景案例）57：能耗管理应用平台2、提升废弃资源利用效率，推动固危废资源化利用，促进绿色降碳。数据要素场景实践（全景案例）58：垃圾分类及智能管理数据要素场景实践（全景案例）59：工业废弃资源统一管理平台3、提升碳足迹管理，开展产品碳足迹测算与评价，引导节能降碳。数据要素场景实践（全景案例）60：碳排放大数据平台4、提升生态治理精细化水平，推进气象、水利等数据跨行业共享。数据要素场景实践（全景案例）61：灾情智能预测及管理数据要素场景实践（全景案例）62：河湖岸线智能监测5、加强生态环境公共数据融合创新，推动生态环境数据有序共享。数据要素场景实践（全景案例）63：生态环境公共数据平台数据要素工具培训（实操训战）（2天）课程大纲导入：数据要素X产业链主的战略引领第一讲、运营商如何在“数据要素X”行动中贡献更大作为一、在DT领域有一定积累的央企、产业链主1、拥有海量通信数据2、较强技术能力积累3、较大资金生态规模二、战略卡位1、积极参与数据标准、制度和规则等制定2、主动承接国家级数据平台、行业模型建设3、开放数据和整合数据生态要素，打磨更高质量模型和应用的空间三、机制保障1、自身数据要素与内部的人员、资金和技术等要素的规范协同2、生态合规数据要素安全的复用增效3、与生态多元数据进行融合创新建立相应机制第二讲、通信与生态数据的复用、融合、融通一、个人、家庭通信数据复用与融合1. 个人、家庭通信数据概述（1）个人、家庭通信数据的类型和特点（2）个人、家庭通信数据的管理和利用2. 个人、家庭通信数据复用（1）个人、家庭通信数据复用的方法和技巧（2）个人、家庭通信数据复用的实践案例分享3. 个人、家庭通信数据融合（1）个人、家庭通信数据融合的意义和目标（2）个人、家庭通信数据融合的方法和策略（3）个人、家庭通信数据融合的实践案例分享二、政企业务数据复用与融合1. 政企业务数据概述（1）政企业务数据的类型和特点（2）政企业务数据的管理和利用2. 政企业务数据复用（1）政企业务数据复用的方法和技巧（2）政企业务数据复用的实践案例分享3. 政企业务数据融合（1）政企业务数据融合的意义和目标（2）政企业务数据融合的方法和策略（3）政企业务数据融合的实践案例分享三、其他新型业务数据复用、融合与融通1. 其他新型业务数据概述2. 其他新型业务数据复用与融合第三讲、运营商的资源禀赋，为重点领域打造标杆场景、训战方案（上篇）一、数据要素X智能制造重点领域的训战方案1、基于工业互联网平台2、生产设备智能运维、数字孪生/VR /AR等试验平台3、智能制造机器人等应用二、数据要素X智慧农业重点领域的训战方案1、智慧乡村或乡村振兴平台2、打造精准种植、精准养殖、农产品溯源管理等应用三、数据要素X商贸流通重点领域的训战方案基于通信热点数据，打造商圈/商业综合体智慧运营等应用四、数据要素X交通运输重点领域的训战方案基于高精度定位数据，赋能智能驾驶/自动驾驶等应用五、数据要素X金融服务重点领域的训战方案基于自身支付数据、通信数据等，打造金融反欺诈等应用六、数据要素X科技创新重点领域的训战方案加强垂直领域人工智能大模型的打造第四讲、运营商的资源禀赋，为重点领域打造标杆场景、训战方案（下篇）七、数据要素X文化旅游的训战方案基于实名制、通信数据等，打造免证购票解决方案、人群监测预警、旅游景区应急救援等应用八、数据要素X医疗健康的训战方案基于云和安全能力，赋能打造电子病历共享平台或互联网诊疗等应用九、数据要素X应急管理的训战方案利用通信数据优势，赋能打造应急管理统一平台等应用。十、数据要素X气象服务的训战方案政企整合经济社会、生态环境、自然资源、农业农村等数据与气象数据融合应用十一、数据要素X智慧城市的训战方案加强建设和完善城市态势实时感知方案、城市治理智能平台、城市管理决策模型、数字政务大数据平台等应用。十二、数据要素X绿色低碳的训战方案打造能耗管理应用、河湖岸线智能监测等应用加餐：刚需的5G专网、云服务和安全能力的训战方案1、数据要素X智能制造更偏向需要高速率、大带宽、可切片的5G专网2、数据要素X智慧城市更偏向需要连接规模大的物联网3、大数据平台都需要高可靠的云容灾4、大数据平台都需要防攻击的安全防护能力第五讲、运营商X数据要素的四新定位与国内外数据要素市场展望一、运营商参与数据要素的意义与新定位1、意义:以数据驱动新一轮架构、运营与估值升级2、运营商参与数据要素的新“四”定位（1）基础设施建设者（2）数据产品供给者（3）数据产品应用者（4）数据要素赋能者·运营商+生态赋能六大角色·运营商参与数据要素的主要商业模式一览·政府、产业联手，共同应对数据要素机遇的挑战二、他山之石及典型案例分析1、国外数据要素市场发展现状2、国内运营商数据要素进展与亮点3、数据要素首轮金矿-公共数据授权运营的机制与机遇4、国内典型上市数据产品分析 5、未来发展-大众化的数据共享流通平台三、数据要素市场顶规及展望1、面向新机制、新主体、新设施、新场景的探索 2、数据要素发展的深度思考及最佳实践

• 王春阳：人工智能、大模型等前沿科技的融合实践 ——未来水利行业的智能化革新: 课程背景：随着经济的发展和社会的进步，社会对水利服务的需求越来越多样化，水利管理部门对水利监测设施的质量和效率的要求也越来越高。更加强调信息化的智能化、自动化和高效化，希望通过信息化技术提高水资源的管理效率和水灾害的防治能力，同时也更加注重水生态环境的保护和修复。水利行业的数字化转型正在如火如荼地进行。水利部相继出台了《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》、《智慧水利建设顶层设计》、《"十四五"智慧水利建设规划》、《"十四五"期间推进智慧水利建设实施方案》等一系列规划与政策推进"智慧水利"建设。预计未来几年水利行业将进入数字化转型加速期。到2025年数字化投资占比将从目前的1%左右增加到2.2%。随着大数据、物联网、云计算等技术的不断发展，水利信息化、智能化水平也在不断提高。这些新技术的应用使得水利设施能够更好地监测和管理水资源，提高了水利设施的效率和可靠性，同时也为水利管理部门提供了更加便捷的服务。其中，人工智能技术在应用场景范围支撑方面处在中等规模的水平，且在应用深度方面仍相对较浅。但人工智能技术在行业大模型的加持下有望在水利行业形成应用突破，特别是预训练大模型应用在水利领域的科学计算场景，在水文自动化测报、流域水模拟与预测、水工程安全分析与科学调度、水行政智能管理应用、水信息智能服务应用等领域具有广阔的应用前景。随着人工智能和机器学习的迅速发展，大模型技术已经成为推动多个行业创新和效率提升的关键因素。在水利行业中，这些先进技术的应用潜力正逐渐被挖掘，它们不仅能优化资源管理，预测和缓解自然灾害的风险，还能增强整个行业的决策能力和运维效率。本培训课程旨在介绍最新的AI技术和大模型框架，并探讨其在水利行业的实际应用，以期帮助信达公司及整个水利领域实现技术革新和战略升级。本课程能够全面理解并掌握人工智能与大模型技术，还将学会如何将这些前沿科技融入到水利行业中，从而有效提升水资源管理的智能化水平。这不仅是技术创新的起点，也是企业转型升级、提高行业竞争力的重要一步。通过本课程的学习，参训者将能够在未来的工作中发挥关键作用，为水利行业的发展贡献智慧与力量。课程收益1、理解人工智能、大模型的基本概念及其在不同行业中的应用。2、掌握成熟AI框架、工具和产品的使用方法及其优势与局限。3、分析AI前沿技术如何结合水利行业的具体情况进行应用。4、通过信达公司案例，学习如何在实际业务中实施和落地这些技术。授课对象：1、企业中高层领导2、负责人工智能、大模型等前沿科技行业应用的团队授课时间：中阶1天，高阶2天，6小时/天培训方法：结合讲授式教学、案例分析、小组讨论、互动研讨及现场模拟演练等多种教学方式，以确保知识的有效吸收与应用技能的提升。课程大纲导入：人工智能与大模型行业应用案例第一讲、人工智能与大模型概述1、人工智能基础知识介绍2、大模型技术的发展和现状3、AI在其他行业的成功案例分析案例训战：顺丰打造极致体验的数字化转型之路第二讲、探索成熟AI框架与工具1、TensorFlow与PyTorch：优缺点及适用范围比较2、Azure ML、Google Cloud AI：云服务中的AI工具探讨3、开源工具与商业产品选择标准第三讲、大模型技术详解及行业应用1、自然语言处理（NLP）在数据分析中的应用2、计算机视觉在遥感图像处理中的作用3、强化学习在水资源调度优化中的潜力第四讲、AI技术在水利行业中的落地策略1、智能洪水预警与管理系统设计2、水质监测与污染源追踪技术应用3、灌溉系统的智能化改造案例分享第五讲、信达公司业务实例分析1、信达公司现有业务流程梳理与问题识别2、利用大模型优化信达公司业务流程的方案设计3、成本效益分析及风险评估第六讲、实操工作坊与未来展望1、根据实际项目进行小组分工与实操演练2、讨论遇到的问题、解决方案与经验分享3、未来技术发展趋势及对水利行业的影响•训战研讨：人工智能、大模型等前沿科技在水利行业的学以致用，交付输出年度规划及行动方案

王春阳：数字化质量及创新应用高阶培训

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