【课程背景】
科技的飞速发展，让人工智能（AI）已成为推动社会进步的核心力量。在两会精神的指引下，AI与产业的深度融合对于培育新质生产力、促进经济高质量发展具有重大意义。
本课程旨在结合马克思主义经济学理论，深入探讨AI如何赋能产业，激发新质生产力，为中央企业、国企在践行AI+政策时提供理论支撑和实践指导。
【课程收获】
1. 深刻理解新质生产力的内涵及其在当代经济发展中的重要性。
2. 深入掌握AI技术的基本原理、发展历程及应用领域。
3. 了解AI+产业如何促进产业升级和效率提升，并探讨具体的实施路径。
4. 探讨中央企业、国企在AI+政策下的战略定位、责任担当及面临的挑战。
【课程对象】中央企业、国企领导人，AI领域从业者，经济学者，以及对AI与产业融合感兴趣的专业人士。
【课程时长】1天（6小时）
【课程大纲】
模块一：新质生产力的解读（1.5小时）
第一节：马克思主义生产力理论（30分钟）
- 是马克思主义生产力理论的中国创新和实践
- 劳动者：强调劳动者的知识和技能更新
- 生产资料：智能设备与大数据
- 劳动对象：更高附加值的产品和服务
- 资源配置：通过数字化、网络化实现资源优化配置和高效利用
- 特点：创新性、高效性、可持续性、变革性
第二节：新质生产力的特征（45分钟）
- 新质生产力的内涵及与传统生产力的区别。
（1）技术水平
（2）生产效率
（3）可持续性
（4）产业结构
- 新质生产力的主要特征（创新性、协同性、可持续性等）。
- 新质生产力在当代经济发展中的表现形式。
第三节：新质生产力的重要性与作用（30分钟）
- 新质生产力对经济增长的贡献。
- 新质生产力在推动社会进步中的作用。
- 新质生产力对未来经济发展的影响与趋势。
模块二：AI技术概述与原理（1.5小时）
第一节：AI技术的基本概念与发展历程（45分钟）
- AI的定义与主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）。
- AI技术的发展历程与重要里程碑。
- 当前AI技术的热点领域与前沿动态(生成式AI、大模型与AI agent)。
第二节：AI技术的基本原理与核心算法（45分钟）
- 机器学习的基础理论与常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。
- 深度学习的原理与神经网络架构（卷积神经网络、循环神经网络。生成对抗网络等）。
- 自然语言处理的关键技术与挑战（语义理解、机器翻译等）。
第三节：AI技术的应用领域与前景展望（30分钟）
- AI在各行各业的应用案例与成功经验。
- AI技术的未来发展趋势与潜在影响。
- 面临的挑战与伦理问题。
模块三：AI+工业赋能新质生产力的基础原理与新技术下的战略机遇
- 化工产业智能化的核心要求：提效降本、绿色安全
- 提效降本、绿色安全依托科学决策
- 科学决策，需要摆脱经验主义，走向大数据决策
- 大数据决策三大要素
- 决策模型
- 实时大数据
- 强大的算力支持
5.大模型、智算、超算的战略机遇解读
模块四、AI大模型、数据基座和智算/超算在化工产业中的应用
实施设备全生命周期智能化管理
- BIM设计
- 区块链+大数据采购
- BIM+物联网+大数据+AI建造
- 基于数据分析的智能运行监控
- 大数据分析的智能故障预警、问题诊断和故障检修
- 大数据+AI设施设备的报废与重建
数字化产品创新、生产管理、绿色、安全
- 大数据赋能新品研发
- 大数据赋能科学的生产计划
- 大数据提升原材料质检
- 大数据赋能供应链管理
- 大数据精准工艺控制，提升产品品质
- 大数据赋能做好进度控制、成本控制和资源投入控制
- 大数据赋能生产安全
- 大数据赋能绿色生产
数字化营销与服务
- 大数据洞察市场变化与客户动态需求
- 大数据做好精准营销
- 大数据提升客户体验
- 大数据优化渠道管理
智慧化经营管理
- 精细化经营管理
- 基于RPA的管理流程自动化
- 财务风控的智慧化
五、企业落地要领
数据赋能产业智能化变革的关键要素
- 战略重视
- 相关的推进部门或小组
- 相关资源：人才、资金和技术
- 基础支撑体系
- 人才支撑：项目团队与项目小组
- 技术支持：搭建整体数智化技术基座
项目管理
- 技术支持的主要核心工作
- 整体中台系统的搭建
- 一体化大数据平台和数据资产管理平台建设
- 强化技术中台AI和数据中台的建设
- ·AI大模型MaaS和Daas的应用
- 创新组织文化，鼓励创新性应用的落地
- 创新整体组织文化
- 进行组织架构变革
- 以项目为抓手，展开应用，实现产业智能化升级
