人工智能科技創(chuàng)新與電力應(yīng)用

課程背景：

2023年4月4日，微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨在接受路透社采訪時表示：“暫停研發(fā)AI（人工智能）的呼吁，并不會解決我們面臨的挑戰(zhàn)，應(yīng)該將重點放在如何最大程度地利用AI技術(shù)及其所帶來的發(fā)展?！?/p>

近年來，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速創(chuàng)新，日益融入經(jīng)濟社會發(fā)展各領(lǐng)域全過程，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。

2023年2月27日，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，并發(fā)出通知，要求各地區(qū)各部門結(jié)合實際認(rèn)真貫徹落實。《規(guī)劃》指出，建設(shè)數(shù)字中國是數(shù)字時代推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的重要引擎，是構(gòu)筑國家競爭新優(yōu)勢的有力支撐。

數(shù)字電網(wǎng)建設(shè)作為“數(shù)字中國”建設(shè)重要行動項，是為了充分發(fā)揮數(shù)字電網(wǎng)在服務(wù)數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政府、數(shù)字社會建設(shè)中的作用，更好服務(wù)數(shù)字中國戰(zhàn)略實施。隨著“新基建”國家戰(zhàn)略的推進(jìn)，數(shù)字化、智能化已經(jīng)成為各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的共識。新一代信息技術(shù)形成合力，將全面推動整個社會的數(shù)字化進(jìn)程。同時將為提升企業(yè)競爭力、創(chuàng)造更多新的增長點等方面提供堅實支撐，與更多現(xiàn)實業(yè)務(wù)場景融合，促使企業(yè)轉(zhuǎn)型升級并探索新機遇。信息技術(shù)的應(yīng)用大大降低了資源之間的連接成本，從而促使產(chǎn)品和服務(wù)供應(yīng)方式的改變。作為電力從業(yè)者，如果固守過往的發(fā)展思路，不及時自我革新，則唯有被時代拋棄。

處在這樣一個劃時代的轉(zhuǎn)折點，如何迎接5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、云計算爆發(fā)的產(chǎn)業(yè)機遇，如何將創(chuàng)新科技與電力發(fā)展相結(jié)合，亟需電力行業(yè)相關(guān)人員深入思考和密切關(guān)注。

課程收益：

• 透視數(shù)字時代變革力量，增強危機感，構(gòu)建數(shù)字化運營體系
• 結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略和目標(biāo)，將數(shù)據(jù)思維轉(zhuǎn)化為可實施的解決方案
• 解析5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、AI等前沿數(shù)字化技術(shù)
• 掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施路徑，強化數(shù)據(jù)驅(qū)動，提升業(yè)務(wù)效能
• 厘清盲點，規(guī)避轉(zhuǎn)型過程中的風(fēng)險，挖掘業(yè)務(wù)模式的突破點
• 倒逼思維升級，植入數(shù)字基因，掌握創(chuàng)新工具以及落地實踐

課程時間：1-2天，6小時/天

授課對象：企業(yè)管理層、業(yè)務(wù)骨干、數(shù)字化相關(guān)部門人員

授課方式：講師講授+案例解析+小組研討+互動答疑

課程大綱

第一單元：前沿科技發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革

一、科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級

1. 國家戰(zhàn)略和頂層設(shè)計

2. 新一代信息技術(shù)應(yīng)用賦能

3. 技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)態(tài)創(chuàng)新并重

4.?布局新基建，加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程

【政策解讀】“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃

二、AI大模型開啟新范式

1.?從聚合式到生成式

2.?從標(biāo)準(zhǔn)化到個性化

3.?人機對話VS自我進(jìn)化

4.?各國科技巨頭們紛紛入局

【案例解析】比爾蓋茨發(fā)公開信：未來已來

三、大數(shù)據(jù)+大算力+強算法=大模型

1. 參數(shù)規(guī)模：千億級參數(shù)成為主流

2. 技術(shù)架構(gòu)：GPT--基于反饋的強化學(xué)習(xí)

3.?模態(tài)支持：文本、圖片、影像、語音等多模態(tài)

4. 應(yīng)用領(lǐng)域：通用大模型VS行業(yè)大模型

【案例解析】過去一百年人類離不開電力，當(dāng)下和未來人類離不開算力

四、通用大語言模型三項核心能力

1.?文字歸納提煉和文案撰寫能力

2.?自然語言處理和邏輯推理能力

3.?商業(yè)邏輯洞察和系統(tǒng)輸出能力

【案例解析】馬斯克為什么呼吁暫停ChatGPT

五、人工智能時代的新興機遇和挑戰(zhàn)

1. 用想象力、創(chuàng)造力駕馭AI應(yīng)用

2.?發(fā)現(xiàn)問題的能力比解決問題更重要

3.?跨界融合與創(chuàng)新驅(qū)動是新時代標(biāo)配

4. 潛在風(fēng)險：信息濫用、數(shù)據(jù)安全、科技作惡

第二單元：新一代信息技術(shù)體系及電力應(yīng)用場景

一、5G：再次飛躍

1.?高速率：大幅提高傳輸速率

2.?低時延：端到端毫秒級時延

3.?大帶寬：km2百萬級設(shè)備接入

4.?廣連接：應(yīng)用場景更加豐富

【案例解析】5G為什么是新基建排頭兵

二、物聯(lián)網(wǎng)：連接一切

1.?物聯(lián)網(wǎng)三個基本特征

2.?傳感器——人類感官的延伸

3.?泛在網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)是整個世界

三、大數(shù)據(jù)：永不枯竭的生產(chǎn)資料

1.?消費數(shù)據(jù)——C2B個性化定制

2.?行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

3.?機器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語音、影像

【案例解析】“企業(yè)復(fù)工電力指數(shù)”：助力政府部門科學(xué)決策

四、云計算：智能時代的基石

1.?大數(shù)據(jù)反哺云計算

2.?算力提升與算法優(yōu)化

3.?為了無法計算的價值

4.?企業(yè)上云和政務(wù)上云大趨勢

【案例解析】黃奇帆：算力國家之間的核心競爭力

五、人工智能：今天遇見未來

1.? AI類型和劃分標(biāo)準(zhǔn)

2.?模擬、延伸、擴展及迭代

3.?語言識別、圖像識別、自然語言處理

【案例解析】“智能+”終極版圖：數(shù)字孿生與虛擬電網(wǎng)

第三單元：產(chǎn)業(yè)升級背景下電力數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略

一、數(shù)字化是企業(yè)轉(zhuǎn)型必經(jīng)之路

1. 數(shù)字化的內(nèi)涵、價值、底層邏輯和終極目標(biāo)

2. 數(shù)字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機感

3.?什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型六度法則，如何將數(shù)字化真正落地

【案例解析】德國大眾為什么炒掉軟件公司多名高管

二、數(shù)字化的三個基本特征

1.?業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化——消滅物理介質(zhì)

2.?流程標(biāo)準(zhǔn)化——減少人為干預(yù)

3.?管理精細(xì)化——全程閉環(huán)可控

【案例解析】華為數(shù)字化工具應(yīng)用的啟示

三、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型常見問題

1.?戰(zhàn)略層面缺乏系統(tǒng)性頂層設(shè)計

2.?業(yè)務(wù)層面信息化基礎(chǔ)相對薄弱

3.?實施層面技術(shù)與業(yè)務(wù)容易脫節(jié)

4.?組織層面人才隊伍上儲備不足

四、數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地三個要點

1.?“科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動

2.?讓聽得見炮火的士兵做決定

3.?借助專業(yè)第三方力量推進(jìn)實施

五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐五步曲（數(shù)轉(zhuǎn)模型）

1.?內(nèi)部管理信息化

（1）各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間聯(lián)動，流程銜接自動化

（2）簡化流程、無紙化，數(shù)據(jù)埋點，從點到線到面一體

2.?業(yè)務(wù)流程可視化

（1）進(jìn)度清晰可見、節(jié)點流轉(zhuǎn)可控

（2）流程標(biāo)準(zhǔn)化，減少人為和不確定因素

3.?產(chǎn)品服務(wù)數(shù)據(jù)化

（1）建立指標(biāo)體系，拆解、匹配適合運營方法 ?

（2）分析和改善指標(biāo)，以數(shù)據(jù)導(dǎo)向總結(jié)優(yōu)化

4.?營銷推廣個性化

（1）用戶細(xì)分，需求聚焦，360°視圖

（2）線上線下深度融合，數(shù)據(jù)驅(qū)動和精準(zhǔn)引流

5.?用戶體驗標(biāo)準(zhǔn)化

（1）洞察痛點，快速響應(yīng)，超預(yù)期滿足

（2）打造極致體驗，促進(jìn)留存和轉(zhuǎn)化

【小組研討】目前在數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計和實施層面，存在哪些盲點和難點，如何克服？

第四單元：電力行業(yè)思維升級與數(shù)字化能力提升

一、用戶思維——技術(shù)轉(zhuǎn)化能力

1.?傻瓜式、簡單可依賴

2.?不要讓用戶做選擇題

3.?需求洞察與痛點捕捉

4.?用戶需求VS應(yīng)用場景

【案例解析】“懶人四件套”背后的商業(yè)邏輯

二、產(chǎn)品思維——業(yè)務(wù)打磨能力

1.?無痛點，不產(chǎn)品（服務(wù)）

2.?做減法，不做加法（功能）

3.?小步快跑，快速迭代（效率）

4.?避免過度的流程設(shè)計（機制）

【案例解析】瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒

三、數(shù)據(jù)思維——數(shù)據(jù)驅(qū)動能力

1.?沒有小數(shù)據(jù)，只有大數(shù)據(jù)

2.?數(shù)據(jù)是商業(yè)模式關(guān)鍵支點

3.?數(shù)字化運營三個核心指標(biāo)

4.?數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用的四個層面

【案例解析】“電力大數(shù)據(jù)”首次應(yīng)用于征信體系

四、創(chuàng)新思維——創(chuàng)造性輸出能力

1. 創(chuàng)新不是瞎折騰

2. 創(chuàng)新不是耍小聰明

3. 創(chuàng)新是“有中生無”

4.?創(chuàng)新是發(fā)現(xiàn)更多可能性

【案例解析】支付寶遭遇的“珍珠港偷襲”

【小組討論】在數(shù)字化進(jìn)程中業(yè)務(wù)導(dǎo)向與技術(shù)實現(xiàn)之間的銜接，如何避免出現(xiàn)脫節(jié)問題。

課程回顧、總結(jié)、分享和行動

1.?結(jié)合前沿科技發(fā)展趨勢，從產(chǎn)品、渠道、技術(shù)、運營、服務(wù)、資源等角度選擇任意一個切入點，探討關(guān)于現(xiàn)階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施路徑。

2.?從思維升級的角度，目前在市場洞察、痛點捕捉、應(yīng)用場景、流程優(yōu)化、客戶服務(wù)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面，與數(shù)字巨頭們存在哪些差距，應(yīng)該如何改進(jìn)？

3.?數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個“科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動的系統(tǒng)性工程，根據(jù)電力行業(yè)特性和崗位職責(zé)，有什么具體的想法或者行動計劃？

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