张世民：智能制造新技术前瞻与应用

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 28186

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适用对象

企业管理者、研发、运营、市场等相关领域人员

课程介绍

课程背景：

全球制造业正在经历新一轮数字化、智能化的转型升级。在我国，2020年初“新基建”政策的落地，5G、云计算、物联网等新型基础设施领域的不断发展，为智能制造打好了良好的基础。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物，推动形成全新的工业生产制造和服务体系。智能制造是我国工业领域数字化转型的关键支撑，通过不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，肩负起我国核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。

智能制造是我国从制造大国走向制造强国的重要一步，也是解决传统制造业装备和软硬件平台依赖进口，企业缺乏创新等问题的重要手段。工业互联网与智能制造密切相关，随着国家层面对产业升级、创新、经济新动能的进一步推动，工业互联网作为智能制造的基础平台，将会在整个制造业发展过程中起到关键作用。通过构建网络、平台、安全三大功能体系，深入推进“互联网+”，形成实体经济与网络相互促进、同步提升的良好格局。

随着“新基建”国家战略的推进，数字化已经成为各行业升级转型的共识。5G、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术形成合力，将全面推动整个社会数字化进程。同时为提升企业竞争力、创造更多新的增长点等方面提供坚实支撑，与更多现实业务场景融合，促使企业升级转型并探索新机遇。

课程收益：

透视5G、物联网、大数据、云计算、AI，掌握智能制造应用的关键技术节点
深入解读工业互联网的形成、要素、现状与趋势，把握智能制造未来发展脉络
洞察数字时代的变革力量，搭建数字化运营体系，制造业数字化转型实施策略
汲取互联网思维精髓，强化创新意识，拥抱智能制造领域万亿级市场巨大机遇

课程结构：

课程时间：1天，6小时/天

授课对象：企业管理者、研发、运营、市场等相关领域人员

授课方式：讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑

课程大纲

第一单元：智能制造内涵定义和发展趋势

一、国家战略和顶层设计

1.智能制造上升为国家战略

（1）实体回归和产业升级

（2）新一代信息技术赋能

（3）深化供给侧结构性改革

【案例解析】新基建：智能驱动与产业数字化

2、数字化助力智能制造

（1）新型基层设施建设即“数字基建”

（2）数据资产是企业发展的核心竞争力

（3）数字化转型是双轮驱动的“一把手工程”

【案例解析】数据成为生产要素：中央支持深圳率先完善数据产权制

二、智能制造与工业互联网

1.什么是工业互联网

2.重构全球产业分工体系

3.技术制高点与产业主导权

4.工业互联网的三大体系

（1）网络体系

（2）数据体系

（3）安全体系

5.工业互联网六大要素和发展趋势

【案例解析】消费互联网VS工业互联网

第二单元：智能制造的外部环境和技术支撑

一、5G引爆：技术再次飞跃

1.高速率：大幅提高传输速率

2.低时延：端到端毫秒级时延

3.大带宽：km²百万级设备接入

4.广连接：应用场景更加丰富

【案例解析】“华为造车”开局直接王炸？

二、物联网：连接一切

1.物联网三个基本特征

2.传感器——人类感官的延伸

3.互联网是一张网，物联网是整个世界

【案例解析】万物互联：当尿不湿植入芯片

三、大数据：永不枯竭的生产资料

1.行为数据——位置、轨迹、交易

2.消费数据——用户画像与C2B定制

3.机器和传感数据——图文、语音、影像

【案例解析】城市大脑：基于大数据的智能交通布局

四、云计算：智能时代的基石

1.大数据反哺云计算

2.算力提升与算法优化

3.为了无法计算的价值

4.企业上云和政务上云大趋势

【案例解析】过去一百年人类离不开电力，未来人类离不开算力

第三单元：制造业数字化转型和应用场景

一、数字赋能与转型升级

1.数据成为新的生产要素

2.新一代信息技术应用赋能

3.技术创新与业态创新并重

4.数据资产是企业发展核心竞争力

5.数字化运营体系助力企业转型升级

二、数据驱动是制造业的短板

1.数据思维：数据意识相对弱，人才储备不足

2.数据采集：数据积累时间不长，且质量欠佳

3.数据开发：应用场景不够，缺乏业务突破点

4.数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例

5.数据共享：数据不统一，难以发挥整体作用

三、数字化转型常见三大误区

1.数字化转型不等于技术数字化

2.数字化转型不等于产品数字化

3.数字化转型不等于渠道数字化

【案例解析】邮政VS顺丰，用户的槽点在哪里

四、数字化转型落地实施路径

1.内部管理信息化

2.业务流程可视化

3.产品服务数据化

4.营销推广个性化

5.用户体验标准化

【案例解析】某家电品牌的运营模式转型策略

五、数字化运营及应用方向

1.产品研发：数据反馈与产品定义

【案例解析】比亚迪“D1”侧滑门背后的数据支撑

2.用户画像：客户心理及行为分析

【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的算法加持

3.精准营销：痛点捕捉与需求触达

【案例解析】给纸箱装上拉链，一年卖6个亿

4.风险管控：数据监测与风险预警

【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示

5.运营效率：智能化和精细化管理

【案例解析】深圳机场携手华为打造最佳体验数字化机场

6.创新服务：客户个性化需求满足

六、智能革命与商业应用场景重构

1．【案例解析】智能交通——今天遇见未来

2.【案例解析】无人超市——新零售拉开序幕

3.【案例解析】仓储物流——智能调度，商品溯源

4.【案例解析】智能家居——理想生活新境界

5.【案例解析】工业机器人——解放人类还是取代人类

6.【案例解析】智慧医疗——AI健康管理助手

7.【案例解析】公共安全——突发事件预警联动

8.【案例解析】环境保护——能耗监测与平衡发展

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• 张世民：智能涌现：AI革命带来的颠覆与重构: 课程背景：2023年4月4日，微软创始人比尔·盖茨在接受路透社采访时表示：“暂停研发AI（人工智能）的呼吁，并不会解决我们面临的挑战，应该将重点放在如何最大程度地利用AI技术及其所带来的发展。”比尔·盖茨在公开信《人工智能时代已经开始》中写道，他平生见证了两次令其印象深刻的革命性技术诞生。第一次是在1980年，有人向比尔·盖茨介绍了一个图形用户界面，也就是所有现代操作系统的前身。第二次则发生在2022年，就是ChatGPT。高盛经济学家约瑟夫·布里格斯撰写的报告指出，全球预计将有3亿个工作岗位被生成式AI取代。然而ChatGPT根本不是取代普通人的工作那么简单。正如取代诺基亚的不是摩托罗拉，而是苹果一样。站在世界顶端的精英们，已经预见了这块石头将会掀起怎样的巨浪。在此之前，大部分所谓的AI，我们一直称之为人工智障，就是因为它们只能帮我们搜索现成的东西，对于复杂一些的问题无能为力。其实，人工智能扮演的角色更像是人类的助手，给我们的工作提供协助，提高每个环节的效率，让未来人类的工作有更好的分工，同时可以把精力放在更重要的创意和思考上。霍金曾经说人工智能或将终结人类文明，马斯克也说AI比核武器更危险。但未来已来，以后的我们该如何与AI共存，已然成了一个需要严肃思考的问题了。课程时间：3H授课对象：政府部门、企业管理层、相关领域人员授课方式：讲师讲授+案例解析+互动答疑课程大纲第一单元：新一代信息技术体系与AI发展趋势一、ChatGPT对科技界的冲击1. 谷歌紧急应战2. 微软焕发第二春3. 百度发布“文心一言”4. 阿里“通义千问”邀请内测5. 华为盘古大模型聚焦B端应用6. 各国科技巨头们纷纷入局【案例解析】马斯克为什么呼吁暂停ChatGPT二、云计算：智能时代的基石1. 大数据反哺云计算2. 算力提升与算法优化3. 算力是数字世界的新能源4. 企业上云和政务上云大趋势【案例解析】ChatGPT催生智能家居市场新契机三、大数据+大算力+强算法=大模型1. 基础大模型+指令微调2. 基于人类反馈的强化学习3. 大模型+ChatGPT：新一代操作系统雏形4. 潜在风险：学术造假、信息滥用、舆论安全【案例解析】京东加码人工智能，拟今年发布千亿级产业大模型四、人工智能加速元宇宙构建1. 现实与虚拟哪个更真实2. 高度虚拟化、可感可触3. 从 VR、AR 到 MR、XR 4. 沉浸式体验、时空可编辑【案例解析】钱学森眼中的“元宇宙”第二单元：AI发展倒逼思维升级与能力进化一、技术理解能力1. 傻瓜式、简单可依赖2. 需求洞察VS应用场景3. 机器学习、自然语言处理4. ChatGPT的实现原理和应用范围【案例解析】华为“智感支付”的科技基于人性二、逻辑思维能力1. 多角度：结构性全面思考问题2. 看本质：下意识打破思维惯性3. 抓重点：按主次轻重进行排序4. 有弹性：不代入个人主观臆断【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒三、跨学科知识能力1. 不同领域之间灵活转换2. 突破路径依赖，冲出舒适区3. “跨界打劫”VS“降维打击”4. 跨界打劫的本质：场景转换与用户体验【案例解析】谁夺走了分众传媒的电梯生意四、创新思维能力1. 否定是创新的开始2. 创新是“有中生无”3. 创新是发现更多可能性4. 创新是做别人不做的事【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”课程回顾、总结和分享

• 张世民：智能涌现：AI大模型、元宇宙时代的颠覆与重构: 课程背景：2023年4月4日，微软创始人比尔·盖茨在接受路透社采访时表示：“暂停研发AI（人工智能）的呼吁，并不会解决我们面临的挑战，应该将重点放在如何最大程度地利用AI技术及其所带来的发展。”新一代信息技术，如人工智能、大数据、云计算、物联网等，正以前所未有的速度和规模推动着社会的数字化变革。云计算技术的应用使得信息的存储和计算能力得到极大的提升，物联网技术通过设备间的相互通信和数据交换，创造出无所不在的智能环境。AI技术则以其强大的数据处理和学习能力，为各种应用提供了智能化的可能。从简单的语音识别和图像识别，到复杂的自然语言处理和决策制定，人工智能都有可能实现。而且正在不断地重构企业经营形态、社会治理模式和个人行为方式。随着“新基建”国家战略的推进，数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，将全面推动整个社会数字化进程，促使企业升级转型并探索新机遇。霍金曾经说人工智能或将终结人类文明，马斯克也说AI比核武器更危险。但未来已来，以后的我们该如何与AI共存，已然成了一个需要严肃思考的问题了。课程收益：了解大模型发展历程和演进图谱，透视AI时代变革力量剖析5G、物联网、大数据、云计算等数字孪生前沿技术透视元宇宙本质，探究物理世界与数字世界贯通应用价值人工智能时代对工作方式的改变，以及个人能力提升方向课程时间：3H授课对象：企业管理层、相关部门骨干授课方式：讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑课程大纲第一单元：AI大模型带来的颠覆与重构一、ChatGPT对科技界的冲击1. 谷歌紧急应战2. 微软焕发第二春3. 百度发布“文心一言”4. 阿里“通义千问”邀请内测5. 盘古大模型聚焦B端应用【案例解析】比尔盖茨发公开信：未来已来二、通用大语言模型三项核心能力1. 文字归纳提炼和文案撰写能力2. 自然语言处理和逻辑推理能力3. 商业逻辑洞察和系统输出能力三、大数据+大算力+强算法=大模型1. 参数规模：千亿级参数成为主流2. 技术架构：GPT--基于反馈的强化学习3. 模态支持：文本、图片、影像、语音等多模态4. 应用领域：通用大模型VS行业大模型【案例解析】华为AI大模型赋能数字政府建设四、大模型时代的新兴机遇和挑战1. 可能造就的N种高薪岗位2. 发现问题的能力比解决问题更重要3. 跨界融合与创新驱动是新时代标配4. 用想象力、创造力驾驭大模型5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶第二单元：元宇宙加速数字孪生世界构建一、元宇宙打开新世界1. 现实与虚拟哪个更真实2. 高度虚拟化、可感可触3. 从 VR、AR 到 MR、XR 4. 沉浸式体验、时空可编辑【案例解析】钱学森眼中的“元宇宙”二、元宇宙四大核心要素1. 极致沉浸体验2. 丰富内容生态3. 超时空的社交体系4. 虚实交互的经济系统【案例解析】华为胡厚崑谈元宇宙：数字世界现实化三、元宇宙开启五大趋势1. 数据成为核心资产和竞争力2. 数字贡献引发价值分配变革3. 数字经济与实体经济深度融合4. 元宇宙中数字形象映射自我认知5. 元宇宙中数字文化成为主流文化【案例解析】元宇宙时代烟草行业最大的挑战是什么四、元宇宙应用场景与商业模式创新1. 三大赋能途径：新空间、新货币、新媒介2. 重塑行业形态：娱乐、社交、内容、消费3. 颠覆运营模式：高度虚拟化、可感可触、场景广泛【案例解析】中国发布《2022元宇宙产业图谱》五、元宇宙倒逼传统产业数字化转型升级1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管课程回顾、总结和分享

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