【前沿未來培訓】《央國企推進“AI+”的模式、路徑和機制建設》

【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(zhàn)略定位

1.1 國家人工智能戰(zhàn)略下的央國企使命

1.1.1 國家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的總體要求

1.1.2 央國企在國家人工智能生態(tài)中的支柱作用

1.1.3 發(fā)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(chǎn)業(yè)智能化變革帶來的挑戰(zhàn)與機遇

1.2.2 央國企規(guī)模化場景與數(shù)據(jù)資源的獨特優(yōu)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(zhàn)略引領型推進模式

2.1.1 制定企業(yè)級“AI+”專項戰(zhàn)略規(guī)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(yè)核心競爭力

2.2 場景驅動型推進模式

2.2.1 圍繞主營業(yè)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(yè)級AI開發(fā)與服務平臺（AI PaaS）

2.3.2 建設行業(yè)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(yè)務單元

2.4 生態(tài)共建型推進模式

2.4.1 牽頭組建產(chǎn)學研用協(xié)同的AI創(chuàng)新聯(lián)合體

2.4.2 開放場景與數(shù)據(jù)，培育AI產(chǎn)業(yè)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(guī)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(shù)據(jù)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(wǎng)絡

3.2.2 構建高質量、高價值的企業(yè)數(shù)據(jù)資源體系

3.2.3 建立數(shù)據(jù)治理、安全與流通的機制保障

3.3 核心業(yè)務智能化升級路徑

3.3.1 研發(fā)設計智能化（AI+CAX，智能仿真）

3.3.2 生產(chǎn)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(jīng)營分析，風險預警）

3.4 AI產(chǎn)品與服務創(chuàng)新路徑

3.4.1 孵化基于AI的新技術、新產(chǎn)品、新服務

3.4.2 推動傳統(tǒng)產(chǎn)品向“產(chǎn)品+AI服務”轉型

3.4.3 探索基于AI的商業(yè)模式創(chuàng)新與價值創(chuàng)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(yè)務單元”協(xié)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(chuàng)新的考核激勵與職級體系

4.2 技術與研發(fā)保障機制

4.2.1 建立“應用研究-技術開發(fā)-工程化”分層研發(fā)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(fā)專項基金與長周期投入保障

4.3 數(shù)據(jù)與安全治理機制

4.3.1 健全貫穿AI全生命周期的數(shù)據(jù)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(chuàng)新的合規(guī)與倫理審查框架

4.4 合作與生態(tài)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(chuàng)新與科技企業(yè)、初創(chuàng)公司的合作模式（CVC，孵化器）

4.4.3 主導或深度參與AI產(chǎn)業(yè)聯(lián)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(yè)央企“AI+智能制造”實踐

5.1.1 工業(yè)視覺質檢與工藝優(yōu)化

5.1.2 基于數(shù)字孿生的智能產(chǎn)線與工廠

5.1.3 供應鏈智能協(xié)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(wǎng)智能調度

5.2.2 油氣勘探開發(fā)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(jiān)控與人員管理

5.3.3 智慧物流路徑優(yōu)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(guī)與監(jiān)管科技

第六章 挑戰(zhàn)、風險與對策建議

6.1 面臨的主要挑戰(zhàn)與風險

6.1.1 體制機制障礙與創(chuàng)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(shù)據(jù)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(yè)層面建議

6.2.1 國家層面加大在算力、數(shù)據(jù)、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(yè)應用的標準與規(guī)范

6.3 企業(yè)層面實施對策

6.3.1 強化戰(zhàn)略決心，建立容錯試錯的創(chuàng)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(yè)務-技術-數(shù)據(jù)”深度融合的協(xié)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(chuàng)新發(fā)展的核心引擎

6.4.2 從“AI+業(yè)務”走向“AI原生”的新型企業(yè)形態(tài)

6.4.3 央國企將成為國家人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重要構建者和引領者

授課教師：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院院長陸峰博士

聯(lián)系電話：13716300228（微信同號）

（信息來源：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院）