數(shù)字經(jīng)濟(jì)：大數(shù)據(jù)＋物聯(lián)網(wǎng)＋人工智能

數(shù)字經(jīng)濟(jì)：大數(shù)據(jù)＋物聯(lián)網(wǎng)＋人工智能

學(xué)習(xí)的安排（1天）：
技能學(xué)習(xí)
前瞻性學(xué)習(xí)
思維改變
咨詢方法論
人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)實操方法論
一、背景、目標(biāo)和要求
1.1時代的要求 ：大數(shù)據(jù)和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢
1.1.1全球時代背景：數(shù)字經(jīng)濟(jì)來臨
1.1.2全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢
1.1.3全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)對價值創(chuàng)造者的影響
1.1.4全球最大的兩個數(shù)字經(jīng)濟(jì)體：中國和美國
1.1.5數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)的影響
1.1.6數(shù)字經(jīng)濟(jì)對崗位的影響
1.1.7數(shù)字進(jìn)化論
1.1.8數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本和代價
1.1.9數(shù)字化的收益和價值
1.1.10數(shù)字化帶來新的業(yè)務(wù)維度，而不僅僅是解決傳統(tǒng)痛點
1.1.11案例：法拉利換車的對比
1.1.12案例：特斯拉撞車實驗（大數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價值）
1.1.13案例：地平線數(shù)據(jù)仿真造火箭（大數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價值）
1.1.14案例：Nike通過nike+大數(shù)據(jù)提供的全新業(yè)務(wù)維度
1.2討論
你如何看待大數(shù)據(jù)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢
What: 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與實戰(zhàn)
2.1大數(shù)據(jù)概述
2.1.1大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨
2.1.2大數(shù)據(jù)趨勢分析
2.1.3關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)
2.1.4數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中數(shù)據(jù)層面面臨的挑戰(zhàn)
2.1.5數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)應(yīng)用總體建設(shè)思路
2.1.6數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)于企業(yè)戰(zhàn)略
2.1.7數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)的投影
2.1.8從業(yè)務(wù)角度描述數(shù)據(jù)
2.1.9如何支撐這些業(yè)務(wù)
2.1.10數(shù)據(jù)中臺在什么位置
2.2大數(shù)據(jù)平臺落地實踐
2.2.1中臺落地路線圖
2.2.2政企客戶為什么建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中臺
2.2.3京東數(shù)據(jù)中臺建設(shè)方法論
2.2.4京東數(shù)據(jù)中臺咨詢項目管理
2.2.5京東數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品架構(gòu)
2.2.6京東數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品架構(gòu)
2.2.7數(shù)據(jù)整理接入
2.2.8數(shù)據(jù)開發(fā)加工
2.2.9數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用
2.2.10數(shù)據(jù)推送分發(fā)
2.2.11數(shù)據(jù)應(yīng)用
2.2.12數(shù)據(jù)運營能力
2.2.13數(shù)據(jù)平臺組件
2.2.14案例：寧波會展中心大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)后臺演示和案例講解
2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)構(gòu)成以及數(shù)字化業(yè)務(wù)生態(tài)
2.3.1認(rèn)識數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)構(gòu)
2.3.2數(shù)字化業(yè)務(wù)生態(tài)
2.3.3企業(yè)自身需要引入云架構(gòu)及平臺化思想
2.3.4案例：設(shè)備產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺
2.3.5案例：平安金融產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺
2.3.6案例：貝殼ACN模式
2.3.7案例：大族激光紐扣的故事
人工智能前沿實戰(zhàn)
3.1人工智能趨勢前沿
3.1.1人工智能的定義和研究邊界
3.1.2人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖譜
3.1.3人工智能關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)展動態(tài)
3.1.4人工智能的最新技術(shù)成就
3.1.5主要國家人工智能產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略
3.1.6全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈空間分布
3.2視頻分析
3.2.1 AI視頻分析的政策背景
3.2.2 AI視頻分析的場景
3.2.3 AI視頻分析的價值
3.2.4 AI視頻分析的架構(gòu)
3.3知識圖譜
3.3.1什么是知識圖譜
3.3.2知識圖譜可以用來干啥
3.3.3知識圖譜的價值
3.3.4知識圖譜應(yīng)用案例
討論：你還知道哪些前沿AI應(yīng)用？
3.3前沿：人工智能大模型
3.3.1 chatGPT的火熱背后
3.3.2 視頻大模型及應(yīng)用
討論：如何用人工智能構(gòu)建貴公司企業(yè)數(shù)字化能力？
物聯(lián)網(wǎng)前沿實戰(zhàn)
4.1 物聯(lián)網(wǎng)趨勢前沿
4.1.1物聯(lián)網(wǎng)是信息聯(lián)網(wǎng)、移動聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上一種新的連接模式
4.1.2物聯(lián)網(wǎng)穿針引線，多技術(shù)相輔相成、共存共生
4.1.3物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)框架
4.1.4數(shù)據(jù)參與社會分工，無人化工作將成為標(biāo)準(zhǔn)分工范式
4.1.5產(chǎn)業(yè)鏈已形成閉環(huán)式發(fā)展，步入跨界融合、規(guī)模化創(chuàng)新階段
4.1.6參與者眾多，角色界限開始模糊，平臺層玩家數(shù)量顯著增多
4.1.7眾多垂直領(lǐng)域企業(yè)融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，變革創(chuàng)新推出解決方案
4.1.8應(yīng)用需求、標(biāo)準(zhǔn)碎片化與深度應(yīng)用不足問題同時存在
4.1.9基于傳統(tǒng)技術(shù)二次開發(fā)，難以形成技術(shù)壁壘
4.1.10具備了信息世界感知、通信與計算能力的物理世界的人或物
4.1.11步入多技術(shù)融合創(chuàng)新爆發(fā)期，精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)采集是目的
4.1.12感知層關(guān)鍵技術(shù)一：RFID技術(shù)
4.1.13感知層關(guān)鍵技術(shù)二：MEMS傳感技術(shù)
4.1.14感知層發(fā)展趨勢一：多傳感器融合
4.1.15感知層發(fā)展趨勢二：智能傳感器
4.1.16感知層發(fā)展趨勢三：新應(yīng)用驅(qū)動新增長
4.1.17物聯(lián)網(wǎng)連接層發(fā)展趨勢一：數(shù)據(jù)確權(quán)
4.1.18物聯(lián)網(wǎng)連接層發(fā)展趨勢二：數(shù)據(jù)開放
4.1.19物聯(lián)網(wǎng)成長于互聯(lián)網(wǎng)的土壤，并以更大規(guī)模爆發(fā)
4.1.10生活、生產(chǎn)、公共領(lǐng)域?qū)⒂晌锫?lián)網(wǎng)重構(gòu)
4.2 物聯(lián)網(wǎng)實戰(zhàn)前沿
4.2.1物聯(lián)網(wǎng)平臺的目標(biāo)
4.2.2物聯(lián)網(wǎng)平臺的架構(gòu)
4.2.3物聯(lián)網(wǎng)平臺的場景
4.2.4物聯(lián)網(wǎng)平臺的發(fā)展趨勢
4.2.5物聯(lián)網(wǎng)平臺的典型特點和功能
4.2.6案例：錙云金融物聯(lián)網(wǎng)云平臺方案
討論：如何用物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建貴公司企業(yè)數(shù)字化能力？

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