课程大纲：
1、数字化，我们在讨论什么？—— 对世界的抽象和建模
2、为什么是“数字化”？现代数字化在哪些领域处理什么？
3、人类历史是一部生产力发展史 —— 从效率的视角看信息化和数字化
4、第四次工业革命 —— 数字、物理和生物世界的融合
5、主流的数字化技术：云计算、区块链、大数据、物联网、Web3、人工智能—— 都在解决信息全周期的什么问题？
云计算—— 信息处理的“集中式发电厂”
物联网 —— 机器和机器的网络体系
区块链/Web3 —— 去中心化的分布式存储和应用
大数据 —— “万物皆数”
人工智能 —— 有望在许多任务上达到或超过人类水平的硅基智能
元宇宙 —— 数字化科技的“天空之城”
6、从信息化，到数据化，从IT到DT
7、大数据的源起
8、为什么是“大”数据？而不是“小”而“精”的数据：大数据的理念和内涵
9、为什么从大数据可以总结出规律？
10、企业数据架构 – 企业信息的组织、管理和应用架构
11、数据模型 – What is 数据模型，Why数据模型，How to do 数据模型？
12、数据平（中）台的由来，为什么需要数据平（中）台？
13、数据平（中）台的设计，建设和运营
数据基础设施
主数据
数据湖
ODS
数据仓库
CDP/DMP
14、工业智能化与大数据：智能制造的基石
工业大数据的特性与挑战：在连续制造、供应链管理等场景下大数据的特殊需求。
机器学习在工业环境中的应用：预测性维护、质量控制等。
人工智能视角下的工业认知：模拟人类专家决策，提升产线效率与灵活性。
15、AI大模型在智能工业的应用框架
AI基本概念与工业实践：介绍如何在工业背景下理解AI、机器学习及深度学习的应用。
从预测到决策：生成式AI在工业4.0的角色：
Chat GPT启发的自动生成解决方案，如自动化报告、故障诊断建议。
类GPT AIGC大模型在工业场景的实施：
文生控：指令理解与执行：优化生产流程，响应复杂操作指令。
图生图&视频AI编辑：在产品设计、模拟仿真中的应用。
3D重建与数字孪生：构建虚拟工厂，实现远程监控与优化。
16、大模型的工业“智慧”集成
知识图谱与工艺优化：将行业标准、最佳实践整合入模型，提升决策质量。
技能迁移与持续学习：模型在不同生产线、设备间的泛化能力，以及根据新数据自我迭代升级。
17、智能工业中大模型的部署策略
公有云服务在制造业的运用：
AI大模型SaaS：即插即用的预测维护服务。
AI大模型PaaS：定制化工业数据分析平台。
混合云策略：结合公有云灵活性与私有云安全性，部署特定行业模型。
私有化部署的智能产线模型：针对敏感数据和特定需求的定制化解决方案。
18、类ChatGPT大模型的商业挑战和风险
19、生成式AI的几大应用方向：检索、内容生成和人机协同
20、基于AI大模型的商业生态系统
21、大模型带来的“数字化转型2.0”范式
22、AI大模型会取代企业数字化系统吗？-协同合作，相互增强的AI大模型和企业级系统： AI大模型具有成为企业数字化“总调度”的潜力
23、从信息，到模型，到行动（具体智能）
数字化：信息全周期的体系化
模型是知识、经验和技能的封装
行动：信息和智能对世界的改造
24、下一代AI:多模态大模型和AI代理
25、行业大模型落地路径：预训练模型+专业训练精调 + 行业知识库 + 插件
26、视觉智能赋能的工业质检：商汤科技机器视觉
27、机器学习驱动的生产过程的模型化优化：第四范式
28、多模态大模型赋能的数字人客服和呼叫中心:科大讯飞
29、生成式客服服务和咨询: Salesforce ServiceGPT
30、游戏和元宇宙中的AI: 实时内容/场景生成，智能NPC，基于人工神经网络的动作形态生成，和大模型赋能的Player – ChatGPT和英伟达
31、大模型&AR赋能的新形态文商旅客户体验：谷歌ARCore
32、赋能数字孪生应用的三维重建：商汤科技格物/琼宇
33、AI赋能的数字化营销: Salesforce MarketingGPT
34、AIGC赋能的产品内容营销：Runway Gen2
35、智能数字人客服: Soul Machine – 读得懂谈话对象表情的数字人
36、基于机器学习的金融风控应用：竹间智能
37、智能投研：基于大语言模型的数据和报告分析- BloombergGPT
38、金融业呼叫中心中的人工智能：中关村科金2
39、AI大模型赋能的金融业办公和培训：Salesforce SlackGPT
40、ChatGPT Code Interpreter：基于AI大模型的（数据查询/分析）代码生成
主办单位：
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