人工智能技術應用及企業數字化發展

背景一：制造業的人工智能技術應用

2020 年新一代人工智能技術在全球制造業的滲透率尚不足 2%，隨著生產設備產生的大量可靠、穩定、持續更新的數據逐步被挖掘和利用，預計到 2025 年滲透率將超過 10%, 可帶動制造業智能化升級市場規模突破 100 億美元。

人工智能在先進制造業領域還有非常大的應用潛力，目前人工智能可以為制造企業提供視覺檢測、自動化控制、智能化校準以及問題根源分析等解決方案。未來在機器視覺領域，除了在微觀層面質量檢測方面的應用，還可以訓練機器人感知周圍的環境、避免中斷或者危險。此外，人工智能還可在制造業領域中的自適應制造、自動質量控制、預防性維護、無人駕駛等領域應用。

背景二：企業大數據與工業大數據發展

隨著大數據時代的來臨，大數據已經成為各類企業的核心資源，更是企業數字化轉型的關鍵。傳統的企業信息化存在信息孤島、標準不統一、數字質量低、數據處理能力差等問題，無法滿足企業大數據管理和使用的需求。

隨著國家大數據戰略制定與實施，大數據成為企業的核心資源，且數據資產管理效率與企業經營業績成顯著的正相關。數據的有效資產化，有利于幫助企業從運營決策、業務優化、成本控制和營銷支持等方面實現數據資產增值。因此，重新審視并構建企業大數據資產管理體系，對企業的數據資源進行戰略性規劃與運用，使數據資產成為企業經營管理的核心，提升企業智能決策及精細化管理水平，全面提升企業核心競爭力。

背景三：企業數字化轉型

企業數字化轉型就是利用數字化技術推動企業業務模式、組織架構和企業文化等方面的變革。通過挖掘數據的價值，發現企業運營中可以改善的地方，甚至開發新的業務模式。開展數字化轉型的企業生產效率會更高，浪費會更少，風險也更小，有些甚至帶來了數字化創新收入，在企業殘酷競爭中可以占據優勢。

企業數字化轉型一般包括數字化業務優化和數字化業務轉變兩類。前者不改變現有收入來源與商業模式，只是優化管理、提升效率、開源節流、防范風險；而后者可能是行業的顛覆者，它往往是跨界競爭，收入與商業模式都會改變。但無論哪種類型，其實質都是想通過數字化手段加快企業轉型升級，尋求創新發展新路徑。

清晰了解人工智能及大數據技術發展、特點及數字化發展，將有助于現代企業積極改變生產、運營思維，并積極利用人工智能及大數據技術提升自身管理能力和綜合競爭力。

線下培訓時長計劃為 6 小時。

上半場主題：人工智能及其應用

下半場主題：大數據及企業數字化

本課程內容適合但不限于商業銀行、保險公司、證券公司等金融機構和生產制造型企業、互聯網企業的信息科技、風險管理、內控與合規、內部審計、運營支持、零售金融、公司金融等部門的高級管理人員和專業人員。

課件講授：制作人工智能及大數據技術的課件內容，進行現場授授課。

視頻素材：在授課過程中，播放具有代表性和時代性的人工智能及大數據技術應用視頻，并就視頻進行解讀。

案例素材：分享金融、電子商務、醫療、汽車、工業制造等不同領域的典型案例，并進行案例分析。

互動討論：授課過程中，講師組織參訓人員進行團隊式討論，并會與參訓人員進行互動，評析團隊討論結果。

本課程既具有宏觀高度、也同時具有知識拓展性。基于實際案例和實際應用視角解讀人工智能，剖析人工智能及大數據技術在生產、生活領域的具體應用場景和應用入口，使參訓人員能夠樹立起互聯網思維、從而以發展的眼光來審視人工智能。具體收益如下：

清晰了解人工智能及大數據技術原理、特點及各領域應用

掌握人工智能及大數據技術對客戶畫像和營銷帶來的變化

掌握人工智能及大數據技術對電子商務領域帶來的變化

掌握人工智能及大數據技術對工業企業產生的影響與變化

課程大綱：

(一) 人工智能基本認知

1. 人工智能時代的到來

n 視頻素材解析

n 案例素材解析

n 人工智能內涵理解

n 人工智能起源與發展史

2. 人工智能及其主要技術

n 機器學習

n 自然語言處理

n 知識圖譜

n 搜索引擎

3. 人工智能應用發展

n 大數據與 AI 的融合應用

n 區塊鏈與人工智能的融合應用

n VR/AR 與人工智能的融合應用

4. 人工智能與大數據技術的關系

n 大數據是人工智能的基礎

n 數據分析與人工智能平臺的融合

n 人工智能拓寬大數據技術的應用場景

(二) 人工智能應用邏輯

1. 人工智能功能與問題求解

2. 邏輯推理與定理證明

3. 自然語言理解及應用解析

4. 自動程序設計及應用解析

5. 機器學習及應用解析

6. 神經網絡及應用解析

7. 模式識別及應用解析

8. 機器視覺及應用解析

9. 智能控制及應用解析

10. 智能檢索及應用解析

(三) 人工智能的商業應用

1. 人工智能與汽車行業應用

2. 人工智能與智慧制造應用

3. 人工智能與智慧物流應用

4. 人工智能與醫療行業應用

5. 人工智能與智慧交通應用

6. 人工智能與智慧城市應用

7. 人工智能與智能零售應用

8. 人工智能與智慧金融應用

(四) 大數據及其技術與應用

1. 大數據的內涵與實質

2. 大數據的特征

3. 大數據主要技術

4. 大數據主要應用

5. 大數據發展與未來

(五) 工業大數據認知及其應用

1. 工業大數據的產生與類型

2. 工業大數據折挖掘技術及其分析

3. 工業大數據應用場景及趨勢

(六) 企業數字化轉型：走向“智能化”與“智慧化”

1. 企業數字化轉型內涵

2. 工業互聯網與工業物聯網的發展

3. “智能制造”’走向“智慧制造”

n 離散型智能制造模式

n 流程型智能制造模式

n 網絡協同智能模式

n 大規模個性化定制模式

n 遠程運維模式

4. 企業數字化轉型路徑與措施

n 生產環節的多種人工智能及大數據技術嵌入（如計算機視聽覺、生物特征識別、復雜環境識別、智能語音處理、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等技術）

n 產品質量改進與缺陷檢測、生產工藝過程優化、設備健康管理、故障預測與診斷等關鍵環節的人工智能及大數據技術應用

n 目標產品的人工智能及大數據技術應用（智能感知、模式識別、智能語義理解、智能分析決策等核心技術）