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张世民:数字化发展趋势:数字孪生与虚拟现实

张世民老师张世民 注册讲师 113查看

课程概要

培训时长 : 1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 : 28284

16960元/天联系老师

适用对象

企业管理层、各部门业务骨干、数字化相关岗位人员

课程介绍

课程背景:

数字孪生技术是通过收集现实世界或实体的信息,在虚拟空间中创建与之相对应的数字化模型,这个模型可以包含系统或实体的各种物理、化学、力学等特性以及其环境因素,以至达到实际系统的全要素镜像。当人们还在试图理解消化这个新概念时,一些科技巨头们早已开始了对数字孪生和元宇宙领域的探索布局。facebook首席执行官扎克伯格向员工表示,未来几年,facebook将从一家社交媒体公司转变为一家元宇宙公司。与此同时,微软提出了要建立“企业元宇宙”的解决方案。

近年来,数字孪生被认为是具有战略性、颠覆性、先导性的技术,其应用场景已深入城市治理、工业制造、医疗健康等各个领域,也成为构建智慧城市的重要技术手段。以数字孪生为底层技术基础,解决线下真实业务经营在规划、建设、运行、管理和服务等方面的复杂性和不确定性,以虚拟服务于现实,从而全面提升各项资源的配置能力和应用能力,降低试错成本并极大增强企业的内生发展动力。

数字孪生技术的核心价值在于其可以对实际系统进行实时监控、预测性维护、优化控制以及决策支持。这主要得益于其精细化的数据模型和强大的数据处理能力。通过对收集到的各类数据进行深度学习和分析,数字孪生模型可以实现对系统状态的精确预测,以及对系统性能的优化提升。在应用方向上,数字孪生技术被广泛应用于各种复杂系统,如航空航天、汽车制造、能源电力、生物医药、科技金融、现代农业等领域。

随着5G、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的普及应用,数字孪生技术正在成为支撑战略性新兴产业发展的重要组成部分。在未来,我们有理由相信,数字孪生技术将在更多的领域得到应用,为我们的工作和生活带来更多的便利和效益。

课程收益:

  • 透视数字孪生技术内涵原理,以及实现数字孪生必须具备的基础条件
  • 解析元宇宙的本质和应用领域,探索物理世界与数字世界的连接贯通
  • 剖析5G、物联网、大数据、云计算、AI等数字孪生构建的前沿技术
  • 解读数字化变革未来发展趋势,数字孪生在不同行业中实际应用场景
  • 正确认识数字孪生时代的挑战和机遇,以及自我能力提升进化的方向

课程时间:1天,6小时/天

授课对象:企业管理层、各部门业务骨干、数字化相关岗位人员

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:数字孪生的基础条件和应用场景

一、数字孪生技术概述

1. 内涵定义和基本概念

2. 技术架构及实现要素

3. 数据模型建立与演化

4. 数字孪生与物理世界的关系

5. 数字孪生与实际系统的互动

【案例解析】华为胡厚崑:数字化变革是数字孪生的基石

二、数字化是产业升级必经之路

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

【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管

三、数字化的三个基本特征

1. 数据业务化——消灭物理介质

2. 流程标准化——减少人为干预

3. 管理精细化——全程闭环可控

案例解析】华为数字化工具应用的启示

四、数字孪生四大核心要素

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】钱学森先生眼中的“数字孪生世界”

五、虚拟现实开启未来世界五大趋势

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

六、数字孪生在不同行业中的应用

1. 【案例解析】交通行业——基于大数据的智能交通布局

2. 【案例解析】能源电力——虚拟电网与新型电力系统建设

3. 【案例解析】智慧城市——从长安到雄安,未来城市的数字基因

4. 【案例解析】工业制造——数字孪生工厂颠覆传统生产路径

5. 【案例解析】现代农业——云上农场:把水稻种到“云端”

6. 【案例解析】数字政府——AI大模型赋能数字政务建设

第二单元:新一代信息技术加速数字孪生构建

一、“智能+”终极版图:数字孪生世界

1. 5G:新基建排头兵

2. 物联网:人类感官延伸

3. 大数据:永不枯竭的生产资料

4. 云计算:智能时代的基石

5. 人工智能:今天遇见未来

【案例解析】大语言模型带来的颠覆与重构

二、AI大模型开启新范式

1. 从聚合式到生成式

2. 从标准化到个性化

3. 人机对话VS自我进化

4. 各国科技巨头们纷纷入局

案例解析】比尔盖茨发公开信:未来已来

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】过去一百年人类离不开电力,当下和未来离不开算力

四、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

五、数字孪生时代的机遇和挑战

1. 用想象力、创造力驾驭AI应用

2. 发现问题的能力比解决问题更重要

3. 潜在风险:信息滥用、数据安全、科技作恶

案例解析】马斯克为什么呼吁暂停ChatGPT

第三单元:数字孪生时代能力进化和提升方向

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 不要让用户做选择题

3. 需求洞察与痛点捕捉

4. 用户需求VS应用场景

案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑

二、产品思维——业务打磨能力

1. 无痛点,不产品(服务)

2. 做减法,不做加法(功能)

3. 小步快跑,快速迭代(效率)

4. 避免过度的流程设计(机制)

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、数据思维——数据驱动能力

1. 没有小数据,只有大数据

2. 数据是商业模式关键支点

3. 数字化运营三个核心指标

4. 数据开发应用的四个层面

【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑

四、创新思维——创造性输出能力

1. 创新不是耍小聪明

2. 创新是“有中生无”

3. 创新是发现更多可能性

4. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”

【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”

课程回顾、总结和分享

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课程背景:从IT到DT,数字时代到来,给企业营销提出了全新的挑战,所有行业都有可能面临跨界冲击。如何结合自身行业特性,打造极具竞争力的数字化营销体系,是企业成功转型的关键。然而,大部分行业在数据应用面前还显得比较迟缓,基本处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘深层应用,数据开发意识不强,数据思维缺乏,数据应用滞后。此外,在基础数据管理、数据平台搭建、数据分析人才储备上比较欠缺,无法有效盘活数据资产,为企业营销推广提供有力依据。  过去十年,互联网巨头们以摧枯拉朽之势渗透各行各业,速度之快、程度之深令人目不暇接。微信让运营商彻底沦为管道工,中国银联花了二十年培养的刷卡习惯,在不到两年的时间里被移动支付取代;外卖平台终结了康师傅们的业绩增长,滴滴不拥有一辆车却成为全国最大的出行服务平台。各种新产品、新技术和新模式层出不穷,仿佛一切既有的商业形态都有可能被打破和重构。究其根本,原因在于对市场需求的深刻理解,对用户痛点的深入洞察,对服务体验的不懈追求,对数据资产的极致利用,对创新驱动的充分把控,对营销场景的扩展和重构。进而形成与用户的强链接,培育用户习惯和粘性,重塑了人们的行为方式和企业的经营形态。随着移动互联网、5G、大数据等新一代信息技术的应用,大大降低了资源之间的连接成本,从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业营销人员,如果固守过往的运营思路,不及时自我革新,掌握数字化营销工具,则唯有被时代抛弃。本课程将在数据开发应用、营销思维升级、产品和服务创新等方面进行深入解析,植入数字基因,增强服务意识,掌握实践方法和工具,从而提升数字化营销水平。课程收益:透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化营销体系掌握数据思维,展开数据应用,发现数据背后的问题和机会基于用户画像,进行点对点精准营销,为客户提供个性服务强化需求导向意识,精确捕捉用户痛点,打造极致服务体验倒逼思维升级,植入数字基因,并转化为可实施的营销方案课程时间:1天,6小时/天授课对象:企业管理层、营销、运营、客服等相关岗位业务骨干授课方式:讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑课程大纲第一单元:商业变革与数字化营销实施策略一、数字化是企业转型必经之路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——保持危机感二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控【案例解析】华为数字化工具应用的启示三、数据驱动是实体行业的短板1. 数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺2. 数据采集:数据积累时间较长,但质量不佳3. 数据贯通:数据难整合,无法发挥协同作用4. 数据开发:应用场景单一,缺乏业务突破点5. 数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例【案例解析】某银行信用卡中心如何把人气出内伤四、大数据分析挖掘方法和要点1. 统计性分析(1)结合业务场景设定关键指标(2)不同维度组合的统计模型(3)导向性的数据提取2. 预测性分析(1)捕捉各个因素之间的内在关联(2)通过历史数据发掘规律和趋势(3)风险评估,预判和管控3. 可视化分析(1)形成观点和结论(2)文不如表,表不如图(3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具4. 分析思维训练(1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展(2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际(3)比数据分析更重要的是大数据思维和意识五、数字化营销体系构建和实践五步曲1. 内部管理信息化(1)各业务系统之间联动,流程衔接自动化(2)简化流程、无纸化,数据埋点,从点到线到面一体2. 业务流程可视化(1)进度清晰可见、节点流转可控(2)流程标准化,减少人为和不确定因素3. 产品服务数据化(1)建立指标体系,拆解、匹配适合运营方法  (2)分析和改善指标,以数据导向总结优化4. 营销推广个性化(1)用户细分,需求聚焦,360°视图(2)线上线下深度融合,数据驱动和精准引流5. 用户体验标准化(1)洞察痛点,快速响应,超预期满足(2)打造极致体验,促进留存和转化【案例解析】门店暴增,某消费品牌数字化变革和颠覆式创新第二单元:基于用户画像的精准营销和创新服务一、什么是用户画像1. 目标消费群体的DNA2. 营销决策的重要依据3. 满足用户场景化需求4. 获得最佳的效果转化二、用户需求分析1. 用户角色属性划分2. 用户真伪需求甄别3. 保持倾听,独立判断4. 满足需求/洞察需求/创造需求5. 刚性需求/弹性需求/隐性需求/伪需求三、场景触发需求1. 锁定用户、产品和场景2. 实现三者之间自然连接3. 完成全流程闭环管理【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌四、数据源建立1. 用户数据2. 行为数据3. 消费数据4. 商品数据5. 客服数据【案例解析】大数据“杀熟”、小罐茶、江小白五、用户标签体系1. 用户的基础信息2. 用户的社会属性3. 用户的行为偏好4. 用户的心理特征5. 用户的异常情况6. 用户的使用特权【实战分享】如何构建用户画像:先有鸡还是先有蛋?六、精准营销和渠道开拓1. 需求梳理与行为分析2. 产品和服务卖点提炼3. 画像构建及应用场景4. 渠道开发与精准引流【实战分享】某小家电品牌营销推广遭遇的困惑第三单元:运营思维升级与数字化素养能力提升一、用户思维——技术转化能力1. 傻瓜式、简单可依赖2. 不要让用户做选择题3. 需求洞察与痛点捕捉4. 用户需求VS应用场景【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑二、产品思维——业务打磨能力1. 无痛点,不产品(服务)2. 做减法,不做加法(功能)3. 小步快跑,快速迭代(效率)4. 避免过度的流程设计(机制)【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、数据思维——数据驱动能力1. 没有小数据,只有大数据2. 数据是商业模式关键支点3. 数字化运营三个核心指标4. 数据开发应用的四个层面【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑四、创新思维——创造性输出能力1. 创新不是瞎折腾2. 创新不是耍小聪明3. 创新是“有中生无”4. 创新是发现更多可能性5. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”课程回顾、总结、分享和行动1. 从数字营销和创新服务的角度,目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、用户体验、精准营销和流程优化等方面,存在哪些问题和不足?应该如何改进?3. 数字化营销变革是一个“科技+业务”双轮驱动的系统性工程,根据行业特性和岗位职责,有什么具体的想法或者行动计划?

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