课程背景BACKGROUND
物联网是当前最受关注的领域之一，在短短几年内对各个行业产生了深远影响。物联网是比移动互联网更大的蓝海市场，也是相关行业面向未来最重要的战略方向。
物联网代表了一个新兴的世界，也是建设“智慧城市”最重要的底层技术支撑。在这个世界里，透过5G 网络的高速率、低延时、大带宽和广连接等特性，以及智能终端、传感技术、云计算、大数据开发等集中应用，从商业变革到政府职能转变，从智能交通、智慧医疗到环境保护，物联网正以颠覆的姿态改变了企业经营形态乃至社会治理模式。IOT和数字技术的普及运用，极大的推动了产业数字化变革的进程。
数字化转型是利用新一代信息技术，对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型没有行业之分，底层逻辑高度一致。数字化转型不只是技术实现问题，更是组织变革问题。然而，大部分行业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化，仍然停留在工具应用的层面，未能触及数字化的核心。
过去十多年里，互联网巨头们以摧枯拉朽之势渗透各行各业，速度之快、程度之深令人目不暇接。各种新业态、新技术和新模式层出不穷，仿佛一切既有的商业格局都有可能被打破和重构。究其根本，原因在于对数据资产的极致利用，对创新驱动的高度重视，以及对业务场景的扩展和重构，进而重塑了人们的行为方式和各行业的经营形态。
IoT等新一代信息技术普及应用，大大降低了资源之间的连接成本，从而促使产品和服务供应方式的改变。随着“新基建”国家战略的推进，数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，将全面推动整个社会数字化进程，促使企业升级转型并探索新机遇。
课程收益BENEFITS
深入解读物联网行业格局与趋势，把握物联网未来发展脉络
剖析全球物联网发展历程，当前阶段物联网在各领域的应用
透视IoT、大数据、云计算、AI、数字孪生等技术应用场景
解析传统产业与物联网融合路径，掌握产业数字化转型策略
掌握物联网工具属性和底层逻辑，拥抱万亿级市场发展机遇
课程大纲OUTLINE
- 一、IoT内涵和本质特征
- 1. 物联网三个特征和四个关键
- 2. 传感器——人类感官的延伸
- 3. 互联网是一张网，物联网是整个世界
- 4. 世界各国物联网发展现状及未来趋势
- 案例解析：IBM研发“电子舌头”
- 二、IoT及数字基础设施
- 1. 物联网和5G通信
- 2. 大数据与云计算
- 3. 大模型引发新动能
- 4. 从互联网+到人工智能+
- 5. “智能+”终极版图：数字孪生
- 案例解析：人形机器人“进厂打工”
- 三、AI大模型开启新范式
- 1. 从聚合式到生成式
- 2. 从标准化到个性化
- 3. 人机对话VS自我进化
- 4. 各国科技巨头们纷纷入局
- 案例解析：中医大模型、机器狗“挑山工”、盘古大模型聚焦B端应用
- 四、大数据+大算力+强算法=大模型1. 参数规模：千亿级参数成为主流
- 2. 技术架构：基于人类反馈的强化学习
- 3. 模态支持：文本、图片、影像、语音等多模态
- 4. 应用领域：通用大模型VS行业大模型
- 5. 工具分享：AI辅助办公应用解析
- 五、IoT与传统产业深度融合的巨大机遇
- 案例解析：交通行业——基于“以虚控实”的智能交通布局
- 案例解析：能源电力——虚拟电网与新型电力系统建设
- 案例解析：智慧城市——从长安到雄安，未来城市图景
- 案例解析：工业制造——数字孪生工厂颠覆传统生产路径
- 案例解析：数字政府——AI大模型赋能数字政务建设
- 六、人工智能时代的新兴机遇和挑战
- 1. 企业级AI应用与岗位分化
- 2. 大模型时代AI十大发展趋势
- 3. 发现问题的能力比解决问题更重要
- 4. 用想象力、创造力驾驭，做AI做不了的事
- 5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶
- 一、数字化是产业升级必由之路
- 1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
- 2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
- 3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
- 案例解析：德国大众为什么炒掉软件公司多名高管
- 二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
- 案例解析：华为数字化工具应用的启示
- 行动指南：在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？
- 三、企业数字化变革常见问题
- 1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
- 2. 业务层面信息化基础相对薄弱
- 3. 实施层面技术与业务容易脱节
- 4. 组织层面人才队伍上储备不足
- 案例解析：麦肯锡最新报告：数字化转型成功率普遍不高？
- 四、企业数字化转型顶层设计1. 基础建设：数字基因六大模块、数字技术平台架构2. 组织建设：数字运营开发流程、数字生态应用场景、数字资产长效机制
- 3. 人才建设：数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力五、数据驱动是传统产业的短板
- 1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺
- 2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳
- 3. 数据贯通：数据难整合，无法发挥协同作用
- 4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点
- 5. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例
- 六、数字化转型落地三个要点1. “科技+业务”双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实施
- 行动指南：如何完善基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环。
- 七、数字化转型实践五步曲（数转模型）
- 1. 数字化转型的战略规划
- 2. 数字化转型的组织障碍
- 3. 数字化转型的技术挑战
- 4. 数字化转型的安全风险
- 5. 数字化转型的人才培养
- 思考方向：现阶段在数字化转型顶层设计和实施层面，存在哪些盲点和障碍，如何克服？
- 课程回顾、总结和分享
