枫影（王鸿华）：数字技术驱动车企数字化转型

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 企业转型

课程编号 : 35860

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适用对象

课程介绍

一．2025年，汽车行业为什么需要数字化转型？

1. 什么是数字化转型？

2. 数字化转型能为企业带来什么——提效降本，竞争力、创新力、用户体验、践行绿色

3. 拥抱数字化转型，汽车行业正当时

【案例】小米SU7智慧座舱，提升能源管理效率的同时拉升用户体验

二、数字技术如何驱动实现数字化转型？

1. 提效降本

（1）提效降本依靠科学决策

（2）科学决策依靠数据分析

（3）数据分析三大要素：模型、数据和算力

（4）模型：AI

l AI的诞生与目的

l 弱人工智能：机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习(CV/NLP)

l 强人工智能：AGI、大模型（GPT）、生成式AI

（5）大数据技术

l 数据采集-数据传输-数据存储-数据转换-数据治理-数据管理-数据资产化-数据可视化-数据安全-数据挖掘

（6）算力

l 算力的定义与意义

l 算力的分类：通算、超算、智算；云计算、雾计算、边缘计算

（7）数据分析，赋能科学决策，提效降本

【案例】自动驾驶汽车如何通过AI和数据分析实现无人驾驶的

2. 客户体验

（1）5G

（2）元宇宙与VR/AR/MR/XR

（3）区块链技术

（4）生成式AI

【案例】某企业开发一款自助租赁电动车的元宇宙平台，实现用户的去中心化的交易和沉浸式驾驶体验，通过生成式AI，语音控制，实现用户的良好体验。

三、产品应用开发与运营

1. 定义数字化产品

2. 数字化产品是如何诞生的

（1）云服务：Iaas、Paas、Saas

（2）开发引擎、开发平台与中台

（3）低代码、无代码、AI智能体

3. 数字化产品的结构

（1）前端应用

（2）中台：业务、技术、数据、组织

（3）后台：云服务、网、中间件

4. 数字化产品运营

（1）定义数字化产品运营

（2）2B和2C产品运营概念的不同

【案例】某款智能驾驶汽车的智慧app是如何开发出来的，如何赋能企业提效降本和竞争力的提升，以及提升用户体验。

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• 枫影（王鸿华）：钢铁行业AI大数据应用: 课程背景随着科技的飞速发展，人工智能与大数据技术在钢铁行业中的应用日益凸显其重要性。本课程将深入探讨AI与大数据技术在钢铁行业中的具体应用，旨在帮助钢铁企业实现智能化升级，提高生产效率与质量控制水平。课程收获深入理解“黑灯工厂”及智能制造的概念与技术原理。掌握大数据分析在钢铁行业中的核心作用。了解人工智能技术的发展历程及其在钢铁行业的应用前景。学习并掌握大数据技术全流程，重点关注数据治理与数据安全的重要性。通过实际案例，深入了解钢铁行业AI大数据应用的具体实践与效果。课程对象钢铁企业技术和管理人员课程时长：1天（6小时）课程大纲课题一：智能制造 1. 智能制造的定义与目的 2. 评估智能制造的指标：效率、产品质量、用户体验 3. 智能制造的技术原理：基于大数据驱动的科学决策和智能控制 4. 科学决策的三大要素：业务模型、数据和算力课题二：业务模型与AI 1.AI技术的基本概念与发展历程 (1) AI的定义与主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）。 (2) AI技术的发展历程与重要里程碑。 (3) 当前AI技术的热点领域与前沿动态(生成式AI、大模型与AI agent)。 2.AI技术的基本原理与核心算法 (1) 机器学习的基础理论与常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。 (2) 深度学习的原理与神经网络架构（卷积神经网络、循环神经网络。生成对抗网络等）。 (3) 自然语言处理的关键技术与挑战（语义理解、机器翻译等）。 (4) AGI与大模型 3.AI技术的应用领域与前景展望 (1) AI在各行各业的应用案例与成功经验。 (2) AI技术的未来发展趋势与潜在影响。 (3) 面临的挑战与伦理问题。课题三：大数据技术 1. 大数据技术：涵盖数据全生命周期的技术集合 2. 大数据技术的使命：确保数据的完整性、可用性、可靠性、隐私性、时效性 3. 数据分析的流程：（1）数据分析流程网络图（2）业务人员与IT人员数据分析的主要流程 4. 基于数据分析的技术（1）数据采集与数据处理（2）数据集成与数据管理（3）数据挖掘与数据建模（4）数据资产化与数据可视化（5）数据治理：数据治理的概念、意义、体系、内容、流程、方法、组织（6）数据安全：数据安全治理的组织、内涵、架构、流程、方法 Ø 数据安全的定义 Ø 数据安全保障的目的：CIA Ø 数据安全常见的问题 Ø 数据安全治理委员会 Ø 数据分层、分类 Ø 数据安全常见的风控措施课题四：AI大数据在钢铁行业的应用 1. 智能制造整体模型解析（1）信息化支撑系统（2）设备设施运维管理系统（3）生产计划管理系统（4）3D数字孪生系统（5）生产工艺管理系统（6）一体化大数据管理决策系统 2.实施设备全生命周期智能化管理（1）BIM设计（2）区块链+大数据采购（3）BIM+物联网+大数据+AI建造（4）基于数据分析的智能运行监控（5）大数据分析的智能故障预警、问题诊断和故障检修（6）大数据+AI设施设备的报废与重建 3.数字化产品创新、质量控制、生产计划、绿色、安全（1）大数据赋能新品研发（2）大数据赋能科学的生产计划（3）大数据提升原材料质检（4）大数据赋能供应链管理（5）大数据精准工艺控制，提升产品品质（6）大数据赋能做好进度控制、成本控制和资源投入控制（7）大数据赋能生产安全（8）大数据赋能绿色生产 4. 智慧化经营管理（1）精细化经营管理（2）基于RPA的管理流程自动化（3）财务风控的智慧化

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