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      【前沿未來培訓】《央國企推進“AI+”的模式、路徑和機制建設》

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      【前沿未來培訓】《央國企推進“AI+”的模式、路徑和機制建設》



      第一章 “AI+”賦能央國企的時代內涵與戰略定位

      1.1 國家人工智能戰略下的央國企使命

      1.1.1 國家新一代人工智能發展規劃的總體要求

      1.1.2 央國企在國家人工智能生態中的支柱作用

      1.1.3 發展自主可控人工智能技術體系的責任擔當

      1.2 央國企推進“AI+”的緊迫性與特殊性

      1.2.1 全球產業智能化變革帶來的挑戰與機遇

      1.2.2 央國企規?;瘓鼍芭c數據資源的獨特優勢

      1.2.3 安全可靠、可信可控的特殊性要求

      第二章 央國企“AI+”的推進模式

      2.1 戰略引領型推進模式

      2.1.1 制定企業級“AI+”專項戰略規劃

      2.1.2 建立“一把手”負責的AI領導體系

      2.1.3 將AI能力建設納入企業核心競爭力

      2.2 場景驅動型推進模式

      2.2.1 圍繞主營業務痛點識別AI高價值場景

      2.2.2 打造“AI+智能制造”、“AI+智慧能源”等標桿場景

      2.2.3 以場景應用反向牽引AI技術迭代與平臺建設

      2.3 平臺賦能型推進模式

      2.3.1 構建企業級AI開發與服務平臺(AI PaaS)

      2.3.2 建設行業大模型與專用模型訓練基礎設施

      2.3.3 打造低代碼/無代碼AI工具鏈賦能業務單元

      2.4 生態共建型推進模式

      2.4.1 牽頭組建產學研用協同的AI創新聯合體

      2.4.2 開放場景與數據,培育AI產業鏈上下游

      2.4.3 參與構建國家級AI開源開放平臺與標準體系

      第三章 央國企“AI+”的實施路徑

      3.1 診斷規劃與頂層設計路徑

      3.1.1 開展AI成熟度評估與能力差距分析

      3.1.2 制定“一企一策”的“AI+”實施路線圖

      3.1.3 明確技術選型策略(自研、合作、采購)

      3.2 AI基礎設施與數據體系建設路徑

      3.2.1 建設集約化AI算力中心與邊緣算力網絡

      3.2.2 構建高質量、高價值的企業數據資源體系

      3.2.3 建立數據治理、安全與流通的機制保障

      3.3 核心業務智能化升級路徑

      3.3.1 研發設計智能化(AI+CAX,智能仿真)

      3.3.2 生產運營智能化(預測性維護,智能調度)

      3.3.3 供應鏈管理智能化(需求預測,智能物流)

      3.3.4 營銷服務智能化(智能客服,個性化推薦)

      3.3.5 管理決策智能化(經營分析,風險預警)

      3.4 AI產品與服務創新路徑

      3.4.1 孵化基于AI的新技術、新產品、新服務

      3.4.2 推動傳統產品向“產品+AI服務”轉型

      3.4.3 探索基于AI的商業模式創新與價值創造

      第四章 央國企“AI+”的保障機制

      4.1 組織與人才保障機制

      4.1.1 構建“中央研究院+業務單元”協同的AI組織架構

      4.1.2 建立“內培外引、專兼結合”的AI人才隊伍

      4.1.3 設計適應AI創新的考核激勵與職級體系

      4.2 技術與研發保障機制

      4.2.1 建立“應用研究-技術開發-工程化”分層研發機制

      4.2.2 構建自主可控與開放合作并重的技術供應鏈

      4.2.3 設立AI研發專項基金與長周期投入保障

      4.3 數據與安全治理機制

      4.3.1 健全貫穿AI全生命周期的數據治理體系

      4.3.2 構建AI模型安全評測、審計與風控機制

      4.3.3 建立適應AI創新的合規與倫理審查框架

      4.4 合作與生態建設機制

      4.4.1 建立與高校、科研院所的長效合作機制

      4.4.2 創新與科技企業、初創公司的合作模式(CVC,孵化器)

      4.4.3 主導或深度參與AI產業聯盟與標準組織

      第五章 重點領域“AI+”應用場景與實踐

      5.1 制造業央企“AI+智能制造”實踐

      5.1.1 工業視覺質檢與工藝優化

      5.1.2 基于數字孿生的智能產線與工廠

      5.1.3 供應鏈智能協同與彈性管理

      5.2 能源類國企“AI+智慧能源”實踐

      5.2.1 風光功率預測與電網智能調度

      5.2.2 油氣勘探開發的AI地質建模與風險識別

      5.2.3 設備智能巡檢與故障預測性維護

      5.3 建筑與交通類國企“AI+智慧建造/交通”實踐

      5.3.1 基于BIM與AI的智能設計與施工管理

      5.3.2 智慧工地安全監控與人員管理

      5.3.3 智慧物流路徑優化與自動駕駛技術應用

      5.4 金融類國企“AI+智慧金融”實踐

      5.4.1 智能風控與反欺詐

      5.4.2 AI投研助手與量化交易

      5.4.3 智能合規與監管科技

      第六章 挑戰、風險與對策建議

      6.1 面臨的主要挑戰與風險

      6.1.1 體制機制障礙與創新文化不足

      6.1.2 頂尖AI人才短缺與團隊建設困難

      6.1.3 數據質量、安全與共享壁壘

      6.1.4 AI技術本身的不確定性、可靠性及倫理風險

      6.1.5 投資回報周期長與價值評估難

      6.2 政策與行業層面建議

      6.2.1 國家層面加大在算力、數據、場景方面的政策供給

      6.2.2 鼓勵央國企牽頭承擔國家級AI重大專項

      6.2.3 加快制定AI在重點行業應用的標準與規范

      6.3 企業層面實施對策

      6.3.1 強化戰略決心,建立容錯試錯的創新機制

      6.3.2 采用“小步快跑、迭代升級”的敏捷實施策略

      6.3.3 構建“業務-技術-數據”深度融合的協同體系

      6.3.4 高度重視AI安全意識與能力建設

      6.4 未來展望

      6.4.1 “AI+”將成為央國企創新發展的核心引擎

      6.4.2 從“AI+業務”走向“AI原生”的新型企業形態

      6.4.3 央國企將成為國家人工智能產業生態的重要構建者和引領者

      授課教師:北京前沿未來科技產業發展研究院院長陸峰博士

      聯系電話:13716300228(微信同號)

      (信息來源:北京前沿未來科技產業發展研究院)







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