张世民：人工智能科技创新与电力应用

课程背景：

2023年4月4日，微软创始人比尔·盖茨在接受路透社采访时表示：“暂停研发AI（人工智能）的呼吁，并不会解决我们面临的挑战，应该将重点放在如何最大程度地利用AI技术及其所带来的发展。”

近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

2023年2月27日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。《规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。

数字电网建设作为“数字中国”建设重要行动项，是为了充分发挥数字电网在服务数字经济、数字政府、数字社会建设中的作用，更好服务数字中国战略实施。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转型升级的共识。新一代信息技术形成合力，将全面推动整个社会的数字化进程。同时将为提升企业竞争力、创造更多新的增长点等方面提供坚实支撑，与更多现实业务场景融合，促使企业转型升级并探索新机遇。信息技术的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。作为电力从业者，如果固守过往的发展思路，不及时自我革新，则唯有被时代抛弃。

处在这样一个划时代的转折点，如何迎接5G、AI、物联网、云计算爆发的产业机遇，如何将创新科技与电力发展相结合，亟需电力行业相关人员深入思考和密切关注。

课程收益：

• 透视数字时代变革力量，增强危机感，构建数字化运营体系
• 结合企业战略和目标，将数据思维转化为可实施的解决方案
• 解析5G、物联网、大数据、云计算、AI等前沿数字化技术
• 掌握数字化转型的实施路径，强化数据驱动，提升业务效能
• 厘清盲点，规避转型过程中的风险，挖掘业务模式的突破点
• 倒逼思维升级，植入数字基因，掌握创新工具以及落地实践

课程时间：1-2天，6小时/天

授课对象：企业管理层、业务骨干、数字化相关部门人员

授课方式：讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

第一单元：前沿科技发展趋势与产业数字化变革

一、科技创新与产业升级

1. 国家战略和顶层设计

2. 新一代信息技术应用赋能

3. 技术创新与业态创新并重

4. 布局新基建，加速产业数字化进程

【政策解读】“十四五”现代能源体系规划

二、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】比尔盖茨发公开信：未来已来

三、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：GPT--基于反馈的强化学习

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

【案例解析】过去一百年人类离不开电力，当下和未来人类离不开算力

四、通用大语言模型三项核心能力

1. 文字归纳提炼和文案撰写能力

2. 自然语言处理和逻辑推理能力

3. 商业逻辑洞察和系统输出能力

【案例解析】马斯克为什么呼吁暂停ChatGPT

五、人工智能时代的新兴机遇和挑战

1. 用想象力、创造力驾驭AI应用

2. 发现问题的能力比解决问题更重要

3. 跨界融合与创新驱动是新时代标配

4. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶

第二单元：新一代信息技术体系及电力应用场景

一、5G：再次飞跃

1. 高速率：大幅提高传输速率

2. 低时延：端到端毫秒级时延

3. 大带宽：km²百万级设备接入

4. 广连接：应用场景更加丰富

【案例解析】5G为什么是新基建排头兵

二、物联网：连接一切

1. 物联网三个基本特征

2. 传感器——人类感官的延伸

3. 泛在网，物联网是整个世界

三、大数据：永不枯竭的生产资料

1. 消费数据——C2B个性化定制

2. 行为数据——位置、轨迹、交易

3. 机器和传感数据——图文、语音、影像

【案例解析】“企业复工电力指数”：助力政府部门科学决策

四、云计算：智能时代的基石

1. 大数据反哺云计算

2. 算力提升与算法优化

3. 为了无法计算的价值

4. 企业上云和政务上云大趋势

【案例解析】黄奇帆：算力国家之间的核心竞争力

五、人工智能：今天遇见未来

1.  AI类型和划分标准

2. 模拟、延伸、扩展及迭代

3. 语言识别、图像识别、自然语言处理

【案例解析】“智能+”终极版图：数字孪生与虚拟电网

第三单元：产业升级背景下电力数字化转型策略

一、数字化是企业转型必经之路

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. 业务数据化——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

三、企业数字化转型常见问题

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

四、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

五、数字化转型实践五步曲（数转模型）

1. 内部管理信息化

（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化

（2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体

2. 业务流程可视化

（1）进度清晰可见、节点流转可控

（2）流程标准化，减少人为和不确定因素

3. 产品服务数据化

（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法  

（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化

4. 营销推广个性化

（1）用户细分，需求聚焦，360°视图

（2）线上线下深度融合，数据驱动和精准引流

5. 用户体验标准化

（1）洞察痛点，快速响应，超预期满足

（2）打造极致体验，促进留存和转化

【小组研讨】目前在数字化转型顶层设计和实施层面，存在哪些盲点和难点，如何克服？

第四单元：电力行业思维升级与数字化能力提升

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 不要让用户做选择题

3. 需求洞察与痛点捕捉

4. 用户需求VS应用场景

【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑

二、产品思维——业务打磨能力

1. 无痛点，不产品（服务）

2. 做减法，不做加法（功能）

3. 小步快跑，快速迭代（效率）

4. 避免过度的流程设计（机制）

【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

三、数据思维——数据驱动能力

1. 没有小数据，只有大数据

2. 数据是商业模式关键支点

3. 数字化运营三个核心指标

4. 数据开发应用的四个层面

【案例解析】“电力大数据”首次应用于征信体系

四、创新思维——创造性输出能力

1. 创新不是瞎折腾

2. 创新不是耍小聪明

3. 创新是“有中生无”

4. 创新是发现更多可能性

【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”

【小组讨论】在数字化进程中业务导向与技术实现之间的衔接，如何避免出现脱节问题。

课程回顾、总结、分享和行动

1. 结合前沿科技发展趋势，从产品、渠道、技术、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点，探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。

2. 从思维升级的角度，目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、客户服务和业务创新等方面，与数字巨头们存在哪些差距，应该如何改进？

3. 数字化转型是一个“科技+业务”双轮驱动的系统性工程，根据电力行业特性和岗位职责，有什么具体的想法或者行动计划？