课程背景
2020年，海量资料被庄重列为新型生产要素，标志着海量资料业界演进的新大幕庄重开启。“十四五”期间，随着机器智能在各类运用情境中的加速落地，业界对资料的质量、规模和时效性要求日益明晰，资料供给的空间约束也愈发紧迫；市场对海量资料技艺革新和运用落地的呼声空前高涨；各领域对海量资料的诉求更是日益旺盛并且呈现出多元化、精细化的特征。
在2023-2025年，机器智能技艺达成了前所未有的突破，正深刻改变着人类生活。大模型技艺成为核心驱动力，GPT-4o等等模型展现出类人对话本领，参数规模突破万亿级，在常识推理、代码生成等等差事中表现接近人类专家水平。从实验室到生产线，实操中，从工厂医院到家庭个人，AI技艺突破正在各行各业落地生根，促成社会生产效率的周全拉升。未来，随着技艺持续革新，AI必将为人类创造更多价值。
同时，我们也看到了当前海量资料技艺演进存在滞后性，相关研究和实践多半停留在理论探讨和技艺方案构想层面，未能真正达成规模化的落地运用；这一现况严重制约了海量资料技艺和各运用领域的纵深融合。究其原因，主要是对海量资料和资料要素的价值认知不足、资料治理架构不完善，加之跨领域的资料共享制度缺失，使得海量资料技艺难以转化为实际的业界效能；随着AI情境的持续落地，新的问题持续突显，主要表现在AI的片面性－木桶效应和业务的决策性－问题导向上。究其原因，运行层面，主要包括三个方面：一是对数智化向AI+过渡的认识不足，许多组织仍停留在传统资讯化思路；二是AI技艺范畴划定模糊，导致过度承诺或者运用错位；三是存在“AI万 能论”等等认知误区，忽视技艺局限性。
在此基础上，数字孪生技艺的演进也走上了“采集-处理-表述-服务”全链路升级之路，核心是技艺降本增效+情境价值释放，当下正处于智能化、轻量化，普惠化的爆发期。数字孪生的深度赋能，就一线经验说，是数字孪生从“概念”落地为“实用抓手”的核心驱动力。能够用一个简单公式概括：“数字孪生 = 空间基底+海量资料+AI算法+业务系统。
本课由浅到深，相关递进，让参训者重新周全认识数智化转型。精准拆解资料价值转化的全链路，清晰搭建起“资料－海量资料－资料挖掘－AI & 智慧化”的推演关联和演进架构。课程以“海量资料为何、当前差什么、到底为何、应该做什么、最终靠什么”为核心导向，跳出传统理论讲授的轮廓，革新构筑出极具可操作性的“6步办法”、“5套抓手”、“4段流程”和“6项制度”，从办法论到实操抓手形成闭环，保证海量资料从技艺概念转化为实际业务效能，换个角度看，同时，衔接AI和数字孪生，立足实际生产诉求，针对性破解运用难题：以“数智化情境—智慧化还原—精准化决策”为核心路径，借助强化算据整合、精进算法模型、拉升算力支撑，从技艺底层架构和业务深层融合双维度推进革新，既保障数字孪生覆盖的广度，又深化运用的深度，助力公司达成从“0到2”的进阶突破，真正让AI技艺和海量资料技艺融合起来，使得数字孪生“用得起、用得好、用得安全”，为高质量演进筑牢数字基座。
课程收益
1. 周全系统性地认识数智化转型，突破传统数智化的桎梏。
2. 系统领会海量资料的核心内涵，厘清达成海量资料本领的要害要素和施行路径。
3. 掌握可落地的资料治理办法、抓手、保障等等，切实促成资料治理事务在组织内有效落地。
4. 系统性地认识AI，找准AI赋能公司的方向，掌握AI赋能公司的办法。
5. 系统性地认识数字孪生，找准数字孪生赋能公司的方向，掌握数字孪生赋能公司的办法。
6. 学会从技艺底层发出，和业务深层结合，促成数智化向智慧化转变。
课程大纲
序号
一、重新认识数智化转型
1
宏观政策促成
2
专项政策加速
3
转型演进的本质
4
数智化各阶段的特征
5
数智化的技艺要求
6
数智化转型的技艺标的
7
数智化转型分期
8
数智化转型问题拆解
9
数智化转型的达成路径
10
数智化的架构变迁
11
数智化的表现形式
思索分享：您所在的公司，当前数智化处在哪个阶段？有哪些结晶？有哪些不足？
二、数智化转型的基础－资料
1
资料和海量资料
2
海量资料的提出
3
资料的在数智化各阶段的特征
4
海量资料的误区
5
误区背后的深层原因
6
海量资料的核心内涵
7
实例启示
8
资料治理的必要性
9
资料治理－为何
10
资料治理－差什么
11
资料治理－为何
12
资料治理－做什么
13
资料治理－靠什么
14
资料治理核心办法—“梳汇存算优名”六步办法
15
实例启示
16
资料治理要害抓手—五个核心抓手
17
实例启示
18
海量资料治理落地流程—四段闭环操作法
19
实例启示
20
海量资料治理保障架构——六项核心制度构筑
21
实例启示
思索分享：您所在的公司，在数智化转型的进程中是怎样开展资料治理的？请简单引见。
资料治理实操
三、数智化转型的驱动力－机器智能（AI）
1
AI的演进历程和演进趋势
2
AI的认知误区
3
AI的核心内涵
4
实例启示
5
AI的核心落地问题
6
实例启示
7
AI的范畴界定
8
实例启示
9
AI的本领模型
10
AI的达成路径
11
实例启示
12
基础模型运用
13
实例启示
14
传统机器研习模型运用
15
实例启示
16
深度研习模型运用
17
实例启示
18
收束：机器智能的资料要求
思索分享：选取一个业界情境，简单描述AI赋能诉求。
AI赋能实操
四、数智化转型的载体－数字孪生
1
解构数字孪生
2
数字孪生概论
3
数字孪生的核心技艺栈
4
数字孪生平台和开源生态
5
运用和实践
6
实例启示
7
收束：数字孪生的数智化要求
思索分享：选取一个业界情境，简单描述数字孪生赋能诉求。
数字孪生赋能实操
五、数智化转型的技艺要求－周全升级
1
数智化&AI和智慧化的差别
2
感知架构：适、准、稳
3
实例启示
4
网络架构：多网融合，无感跨网
5
实例启示
6
云服务架构：多云管控、异构协同
7
实例启示
8
资料架构：全、准、实
9
实例启示
10
组件服务架构：复用、集约
11
实例启示
12
使能架构－可视化、可精进、可复用
13
实例启示
14
运用架构－分层次、多交互、重闭环
15
实例启示
16
安全架构－周全、可视、可控
17
实例启示
18
准则规范架构－深扩展、高准则、能落地
19
实例启示
20
技艺协同的要害链路
21
实例启示
思索分享：请结合自身业界、公司的数智化转型结晶，从周全升级要求出发，开展规划，并作简单引见。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|莫维老师
适合谁听
性破解运用难题：以“数智化情境—智慧化还原—精准化决策”为核心路径。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。