《数字经济与实体经济深度融合发展的思考》

《数字经济与实体经济深度融合发展的思考》

主讲：黄洁老师

【课程背景】

数字经济的崛起是当下时代中，最具备确定性的命题，基于新兴数字技术集群爆发的产业大变革正在拉开帷幕。大数据正在成为新的生产资料，人工智能、云计算、边缘计算正在成为新的生产力，IOT正在成为数字世界新载体，web3以及元宇宙正在构建新的生产关系，经济体新陈代谢，数字经济与实体经济深入融合已然是生存发展的必然选择。

本课程将围绕理论和实践两个层面，带领学员全面认识数字经济的本质，构建数字化转型领导者和执行者的数字经济大思维，通过对数字经济前沿实践案例的分析，系统地解读数字化转型的根本问题，以“人工智能+“、“数据要素x”作为基点，分析数字时代的生产力、生产资料以及生产关系的大变革，包括新质生产力背景下，战略新兴产业发展的机遇与挑战，深度剖析数字化转型领域的典型案例，力求做到深度认识实体经济和数字经济融合的关键问题，并形成相关的知识储备、掌握策略方法、升级思维格局。

【课程收益】

降低数字化转型从业者的沟通与理解成本，迅速达成一致认知

从本质上厘清数字经济，人工智能，数据要素，数字化转型的关系

能够从政策和产业角度理解“人工智能+“与“数据要素x”内涵

从企业经营管理的角度，来深度思考数字经济与实体经济的区别和联系

理解数据要素“放大、叠加、倍增”，并通晓数据资产化路径

认识实体经济和数字经济融合的关键问题以及关键点在哪里

形成数字经济大思维，成为具备超强数字洞察力的专业人士

【课程特色】

讲师讲授+案例分析+现场讨论＋模型分析+工具使用+行动学习

【课程对象】

政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、洞察数字经济的本质问题

1、导入：什么造就了商业成功？如何抓住时代红利？

百废待兴的卖方市场

贸易外包与三驾马车

房地产、金融、互联网以及AI

数字经济“四化”——数字产业化，产业数字化，数字化治理，数据价值化

探讨分析：从2015到2025年，我国数字经济发展趋势

2、从“生产力、生产资料、生产关系”的维度看数字经济

关于经济的本质探究——创造价值，传递价值，实现价值

数字经济内涵解读：数字技术与实体经济融合，加速重构经济发展与治理模式

“人工智能+”——数字经济时代的生产力变革

从2022年到2030年中国AIGC产业规模迅速增长看AI促进生产力变革

“数据要素x”——数字经济时代的生产资料变革

新生产要素——数据资源化、资产化、资本化的路径与关键问题

“数字化转型”——数字经济时代的生产关系变革

理论萃取：数字经济的本质洞察

典型案例：关于OpenAI以及ChatGPT的前世今生以及未来的思考

深度理解“数字化转型”，掌握实体经济和数字经济融合的规律

1、数字经济和实体经济的融合点在哪里？

信息化、数字化、智能化的关联

数字经济与数字中国2522的关联

数字经济与数字化转型的关联

数字化转型的两层内涵

如何理解：降本增效vs模式转变？

一家实体企业的数字化战略转型路线图

工具模型：企业数字化转型不同阶段的16宫格

典型案例：从“挖掘机指数”来看三一重工的数字化变革

分析探讨：数字经济和实体经济融合的关键点是什么？

2、作为领导者和推动者，应该具备什么样的能力和数字素养？

什么是数字经济大思维——从生产力、生产资料、生产关系维度看数字经济

数字化转型引领者需要的能力模型——洞察力+组织力+突破力

洞察力：数字思维+科技素养+洞察未来

组织力：数字文化+敏捷组织+数字驱动

突破力：场景构建+运营创新+模式升级

三、基于“人工智能+”与“数据要素x”两个层面的思考、分析和突破

1、“人工智能+“赋能降本增效与行业应用分析

厘清概念：AI，GAI，AIGC，大模型，机器学习，深度学习，AGI，AI-Agent

探秘AI应用： 1 用AI大模型工具赋能工作效率提升与创作

2 深度理解提示词工程以及智能体的发展

3 了解人工智能的技术前沿与行业中的现实应用

工具介绍：AI大模型融合平台应用

讲解：AI与人类的核心区别在哪里？如何做AI的“驾驭者”

理解2024年政府工作报告中的“人工智能+”

AI产业落地已经到了“拼应用”的下半场

如何构建AI应用“场景”？

2024年中国AI产业图谱解读与产业落地分析

大协同：AI Agent与未来的大协同展望

国央企加速大模型布局分析

典型案例：AI大模型应用与未来

2、深度理解“数据要素x”，明晰数据驱动的方法以及资产化的路径

“大数据杀熟”引发的思考

数据为什么会成为生产要素？

什么样的数据是“生产要素”？

“数据要素x”的概念内涵解析：放大、叠加、倍增

理解数据要素的“资源化”、“资产化”、“资本化”

典型案例：数据资源化——谷歌

数据资产化——亚马逊

数据资本化——芝麻信用

数据资产是如何交易并增值的？

数据资产化的具体实施路径解析

数据资产入表5步法

典型案例：某公司数据资产流通和变现分析

四、数字经济时代的重点机遇与挑战分析

数字经济时代出现的新现象分析

什么是数字红利？如何抓住数字红利？

战新产业“8+9”以及未来的机遇

如何理解新质生产力的三个“新”？

数字经济大思维与数字化领导力养成

案例解析： 双碳背景下的电力现货市场交易带来的底层思考

思考与总结：如何成为具备“数字化领导力”的关键先生？