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张世民: 数字孪生时代智慧园区建设和招商引资策略

张世民老师张世民 注册讲师 112查看

课程概要

培训时长 : 3天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 28187

16960元/天联系老师

适用对象

园区管理层、数字化运营相关人员

课程介绍

课程背景:

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。

近年来,数字孪生被认为是具有战略性、颠覆性、先导性的技术,其应用场景已深入城市治理、智慧园区、工业制造、医疗健康等各个领域。以数字孪生技术为底层技术基础,是打造智慧园区的必由之路。数字孪生解决线下真实园区在规划、建设、运行、管理和服务等方面的复杂性和不确定性,以虚拟服务于现实,从而全面提升园区资源的配置能力和服务能力,增强智慧化园区的内生发展动力。面对经济下行的压力,智慧园区建设和战略性新兴行业招商引资是促发展最重要、最直接的手段。也是区域经济增长的助推器,以及区域经济转向集群化、产业化、城市化发展的主要载体,在经济建设中起到了不可估量的作用力。

对于产业园区招商引资来说,传统的三板斧式模式已经远远不能满足新形势下的竞争要求,暴露出诸多的问题。此外,智慧园区建设和招商引资既是产业园区打造的重点也是难点,包括园区产业结构优化、运营效率提升、优惠政策配套等都是影响园区发展的关键因素。在科技创新驱动大背景下,搭建园区数字化运营平台,加大对新产业、新技术、新业态、新模式的关注和投入力度,才能掀起招商引资的新热潮。

课程收益:

  1. 透视数字时代变革力量,增强危机感,掌握智慧园区建设的实施路径
  2. 结合园区发展战略目标,聚焦招商引资重点行业,持续优化招商策略
  3. 倒逼思维升级,植入数字基因,厘清盲点,提升园区运营和服务水平

课程时间:3H

授课对象:园区管理层、数字化运营相关人员

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:产业升级背景下园区数字化运营实施策略

一、国家战略与顶层设计

1.数字经济和产业升级2.“新基建”的战略布局

3.新一代信息技术应用赋能

4.数字化运营助力智慧园区建设

【案例解析】消费互联网VS产业互联网

二、智慧园区建设面临的挑战

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

【案例解析】从长安到雄安,未来城市图景

三、战略性新兴产业的内涵特征

1.战略先导性:新兴技术率先试错、持续迭代

2.未来主导性:推动并持续满足消费需求升级

3.生态适配性:适应促动社会生态进一步优化

【案例解析】国家意志:从互联网到新能源

四、招商引资重点方向及实施策略

1.选行业:明确招商引资主攻方向

(1)立足本地产业基础和区位优势

(2)与各地知名VC、FA和孵化器合作

(3)参照“产业链-产业集群”的整体思路

(4)聚焦数智化领域,筛选优质或潜力项目

2.看项目:建立优化项目分级机制

(1)谋项目、谈项目、签项目

(2)持续更新招商项目储备库

(3)迅速推进立项、审批、验收

(4)建立项目分级机制,全方位甄选

(5)着眼于产业趋势,避免只见项目,不见产业

3.帮团队:持续提升运营服务标准

(1)完善园区基础设施智能化配套

(2)形成“总揽式、全程化”服务标准

(3)开拓融资渠道,协助项目方引入资本助力

第二单元:思维升级助力园区数字化运营水平提升

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】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管

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+政务:“企业复工电力指数”

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】从“山寨大国”到“新四大发明”

课程回顾、总结、分享和行动

1.结合智慧园区建设目标,从项目、渠道、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点,探讨关于现阶段园区数字化转型的实施路径。

2.从思维升级和数字基因植入的角度,目前在趋势洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、客户服务和业务创新等方面,存在哪些问题和不足?应该如何改进?

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