《数字经济与智慧城市》

《数字经济与智慧城市》

主讲：王明哲老师

【课程背景】

2020年十四五规划的第五篇中，将“数字经济”提升至国家战略层面。2021年底，国务院在这一方向上再次跟进，印发了《“十四五”数字经济发展规划》，该规划明确提出了数字经济发展的具体指标以及具体方法，在具体方法部分不断地重复着一个概念“产业数字化转型”，并且该规划在“公共服务”和“治理体系”上对各级政府提出了更高的要求。

数字经济、数字化转型、数据要素等等概念虽然一直被热炒，却很难完成落地。相信您并不是第一次听到这些名词，但却很少有人能够具象清晰地把这些名词解释清楚。

双碳战略和新基建同样是各级政府的工作重点，他们与数字化转型有什么关系？

目前有哪些成功的数字/智慧政务案例，这些案例背后有哪些经验和教训？是否已经有快人一步的地方政府做出了优秀的数字政务案例，他们具体是怎么做的？不同地域的政府数字政务的落实情况如何，不同政府部门又该如何选择自己的数字化/智能化转型之路？

所有问题的答案将在课上揭晓！

【课程收益】

掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来

理解双碳战略、新基建与数字化转型的关系

掌握人工智能的2大底层原理和5大底层套路

了解与您部门相关的数字/智慧政务案例，以及背后的经验与教训

认识到您部门所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告

手把手带你用“6步落地法”，找到最合适部门的试点突破口并形成方案

【课程特色】

够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例

【课程对象】各级政府的各层领导

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、数字化顶层思维

1、核心概念辨析

什么是“数字经济”

什么是“数据要素”

什么是“数字化转型”

2、深入理解数字化转型

政务中的流程与人类的神经

政务中的信息与人类的神经信号

数字化：在数字世界中帮助政府构造神经系统

3、数字化顶层思维框架

感知：获取原始数据

认知：抽取关键信息

推理决策：形成计划

反馈动作：实施计划

数字化的三个核心思维：精益思维、编程思维和数据思维

小互动：如果你在跟心仪的女神约会……

4、双碳战略与数字化转型

感知：让碳排放可量化

认知：让碳排放可监管

推理决策：让碳排放可交易

反馈动作：让双碳战略能够落地

案例：北京/上海碳交易所案例

5、我们应该关注哪些数字化技术

基础设施：解除计算机的能力封印

5G：解除机器的传输限制

物联网：解除机器的感知限制

云计算：解除计算机的存储及算力限制

数据应用：搬金砖VS挖金矿

移动互联：用数据为每个人构造数字孪生体

大数据：机器解除限制后积累的原始金矿

人工智能：原始金矿的深入掘采工具

区块链：去中心化的金库

案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测

6、什么是“政务经脉”和“AI针灸”

信息化：固化流程/信息流转/数据积累

人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术7、数字化转型有哪三个必经阶段

Digitization：无纸化（信息化）

Digitalization：高效化（数据治理）

Digital transformation：无人化（智能化）

每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统

二、数字政务的应用现状

1、新基建视角下的未来城市

5G基站：数据驱动的孪生城市

特高压：未来城市的主要能源

轨道+新能源：未来出行的主要方式

工业互联网：未来城市的物资保障

大数据中心：政务数字化上半场

人工智能：政务数字化下半场

2、数字政务有哪三个必经阶段

信息流动

数据打通

智能研判

判断您的部门正处于那个阶段

3、如何让“信息多跑路”？

4、实现“一窗一网”的关键是？

5、中国哪里最接近“真·智慧城市”？

6、数字政务大盘点

数字政务供应商大盘点

数字政务应用场景大盘点

城市数字化程度大盘点

现有数字政务的经验及教训

案例：华为/百度/腾讯/阿里政务云对比，BAT眼中的城市大脑，北京某中心城区一网通办项目，华东某一线城市综合治理案例，华南某一线城市智慧交通案例，深圳公安局某分局智慧服务厅三、数据资源体系建设

1、数据资源利用过程

大数据炒菜论

买菜/种菜：获取数据

切菜/洗菜：数据预处理

炒菜：数据建模

摆盘：数据可视化

2、数字政府建设方向

智慧交通

智慧水利

智慧应急

智慧财政

智慧气象

3、数据资源体系建设

硬件资源建设

数据标准建设

数据湖建设

4、公共信息资源开放建议

相关政策解读

如何提高数据质量

如何促进数据利用

如何建设相关制度

如何加强安全保障

四、数字经济与工业的深度融合

1、工业数智化技术回顾

精益生产：智能制造之道

发展阶段总述：点→线→面→点

工业自动化：如何控制好单点设备

工业信息化：如何管理好整条产线

工业互联网：如何将各个条线串联成面

智慧工厂：回归价值点的多维突破

案例：三一重工灯塔工厂

2、工业企业提质增效方法

利用精益模型发现问题

利用精益工具再造流程

利用信息化技术落地流程

利用自动化技术完成数采

利用AI技术产生质变

案例：一汽集团数智化改造案例

3、数智化提质增效建议

数智化转型成败不在技术而在流程/机构再造

信息化技术的性价比较高

墨菲定律：各类问题的根源是人。数智化终局是无人化人工智能是数智化转型的决胜技术

目前企业数智化转型最大的阻碍是缺少交叉人才

案例：中国航天质量管理

五、人工智能的2大底层原理和5大底层套路

1、人工智能的2大底层原理

逻辑固化：师傅“教”徒弟

知识抽取：师傅“带”徒弟

案例：预测男生是否会受女生欢迎

2、人工智能的5大底层套路

Dot & Line：知识图谱

X-Ypairs：知识抽取

X1-X2 pairs：推荐匹配

Y→X：生成万物

Y only：超越人类

人工智能发展的终点

案例：联通智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机

3、人工智能的6步落地法

价值驱动 or 数据驱动

机器学习 ≠ 江湖算命

数据模型 VS 机理模型

大数据 ∪ 深度学习

行业专家 || 客观事实

行政可行 ≈ 最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，四川省某著名5A级景区客流预测项目，黑色素瘤智能诊断，滴滴/百度自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%

六、政务智能化的发展和挑战

1、数字政务发展的终点

人民幸福感极大提升

社会运转效率极大提高

信息不对称得到持续改善

社会“法治”程度不断进步

2、政务智能化面临的挑战

缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才

方便高效与安全稳健是永恒的反义词

马太效应在智慧政务中的体现

客观规律决定的渐进式发展

3、政务智能化带来的机遇

GDP的“放大器”

重大决策的“指南针”

社会问题的“透视镜”

重大危机事件的“灭火器”

难缠大城市病的“终极药方”

案例：北京某中心城区AI公园项目，江苏省某市公安局大数据舆情分析平台，“天眼”卫星智能防灾监测系统，某省会城市政法数据安全项目，某国家部委应急处置系统，北京市某街镇生态环境精细化感知，河北省某新区时空遥感分析项目