【課程收益】

掌握1套思維框架，將所有數字化轉型技術串聯起來

理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路

了解與您部門相關的數字/智慧市政案例，以及背后的經驗與教訓

認識到您部門所在的數字化轉型階段，并收獲相關的建議和忠告

手把手帶你用“6步落地法”，找到最合適部門的試點突破口并形成方案

【課程特色】夠專業，內容前沿且正確；講俗話，將復雜技術具象清晰有趣化；重互動，巧妙設計提升參與感；能落地，反復驗證的方法及真實案例。

【課程對象】規上企業（規模達到一定程度）的高層、中層以及業務骨干。

【課程時間】1-2天（6小時/天，時長可定制）

【課程大綱】

一、數字化的頂層思維

1、數字化概念導入

?  從十四五規劃看數字經濟

?  數字經濟的核心：數字化轉型和數據要素

?  數字化轉型：數字化是業務和IT的深入融合

概念導入小互動：如果你在跟心儀的女神約會…

2、數字化頂層思維框架

?  精益思維：梳理業務，發現數字化入手點

?  編程思維：掌握計算機的語言，提升數字化項目成功率

?  數據思維：讓數據產生價值，展望數字化轉型的終局

案例：精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發病史”，從“月暈”中掌握數據思維。

小互動：在指路問路中掌握編程思維

3、我們應該關注哪些數字化技術

?  基礎設施：解除計算機的能力封印

?  數據應用：搬金磚VS挖金礦

案例：谷歌云計算，華為5G，某外貿公司營收預測

4、數字化轉型有哪三個必經階段

?  Digitization：無紙化

?  Digitalization：高效化

?  Digital transformation：無人化

?  每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術

案例：人員績效智能評估系統

5、數字化轉型的兩大核心半場

?  信息化：固化流程/信息流轉/數據積累

?  人工智能：找準價值“點”/匹配“針”對性技術

案例：從頂尖運動員看企業數字化轉型之路

二、數字市政的應用現狀

1、數字市政有哪三個必經階段

?  信息流動

?  數據打通

?  智能研判

?  判斷您的部門正處于那個階段

2、數字市政大盤點

?  數字市政供應商大盤點

?  數字市政應用場景大盤點

?  城市數字化程度大盤點

?  現有數字市政的經驗及教訓

案例：華為/百度/騰訊/阿里政務云對比，BAT眼中的城市大腦，華東某一線城市綜合治理案例，華南某一線城市智慧交通案例，深圳公安局某分局智慧服務廳，

三、智能化的底層原理

1、人工智能的2大底層原理

?  邏輯固化：師傅“教”徒弟

?  知識抽取：師傅“帶”徒弟

案例：預測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的6大底層套路

?  X-Ypairs：知識抽取

?  Y→X：生成萬物

?  X1-X2 pairs：推薦匹配

?  X only：聚類算法

?  Y only：超越人類

?  Dot & Line：知識圖譜

?  人工智能發展的終點

案例：百度智能客服，谷歌藥物預測系統，淘寶推薦系統，清華數字虛擬人，谷歌核聚變控制系統，美軍自動駕駛戰機

3、人工智能的6步落地法

?  價值驅動 or 數據驅動

?  機器學習 ≠ 江湖算命

?  數據模型 VS 機理模型

?  大數據   ∪ 深度學習

?  行業專家 ||  客觀事實

?  行政可行 ≈  最大門檻

案例：產線良品率提升，大型工程機械故障預測，工業智能無損檢測，自動駕駛系統，AI量化交易-年化收益率1000%

4、工業領域AI落地的7大場景

?  銷量預測

?  產品質量檢測

?  耗品壽命預測

?  設備預測性維護

?  場地巡檢

?  智能排產及調度

?  工藝參與自動優化

案例：某著名汽車品牌銷量預測，焊接故障檢測，刀具壽命預測，大型設備故障預測，電力行業巡檢，百度AI物流調度最優化案例，某污水處理廠工藝優化

四、市政智能化的發展和挑戰

1、數字市政發展的終點

?  人民幸福感極大提升

?  社會運轉效率極大提高

?  信息不對稱得到持續改善

?  社會“法治”程度不斷進步

2、市政智能化面臨的挑戰

?  缺少既懂業務邏輯又懂AI知識的交叉人才

?  方便高效與安全穩健是永恒的反義詞

?  馬太效應在智慧政務中的體現

?  客觀規律決定的漸進式發展

2、市政智能化帶來的機遇

?  GDP的“放大器”

?  重大決策的“指南針”

?  社會問題的“透視鏡”

?  重大危機事件的“滅火器”

?  難纏大城市病的“終極藥方”

案例：北京某中心城區AI公園項目，江蘇省某市公安局大數據輿情分析平臺，“天眼”衛星智能防災監測系統，某省會城市政法數據安全項目，某國家部委應急處置系統，北京市某街鎮生態環境精細化感知，河北省某新區時空遙感分析項目