【前沿未来培训】《央国企推进“AI+”的模式、路径和机制建设》
第一章 “AI+”赋能央国企的时代内涵与战略定位
1.1 国家人工智能战略下的央国企使命
1.1.1 国家新一代人工智能发展规划的总体要求
1.1.2 央国企在国家人工智能生态中的支柱作用
1.1.3 发展自主可控人工智能技术体系的责任担当
1.2 央国企推进“AI+”的紧迫性与特殊性
1.2.1 全球产业智能化变革带来的挑战与机遇
1.2.2 央国企规模化场景与数据资源的独特优势
1.2.3 安全可靠、可信可控的特殊性要求
第二章 央国企“AI+”的推进模式
2.1 战略引领型推进模式
2.1.1 制定企业级“AI+”专项战略规划
2.1.2 建立“一把手”负责的AI领导体系
2.1.3 将AI能力建设纳入企业核心竞争力
2.2 场景驱动型推进模式
2.2.1 围绕主营业务痛点识别AI高价值场景
2.2.2 打造“AI+智能制造”、“AI+智慧能源”等标杆场景
2.2.3 以场景应用反向牵引AI技术迭代与平台建设
2.3 平台赋能型推进模式
2.3.1 构建企业级AI开发与服务平台（AI PaaS）
2.3.2 建设行业大模型与专用模型训练基础设施
2.3.3 打造低代码/无代码AI工具链赋能业务单元
2.4 生态共建型推进模式
2.4.1 牵头组建产学研用协同的AI创新联合体
2.4.2 开放场景与数据，培育AI产业链上下游
2.4.3 参与构建国家级AI开源开放平台与标准体系
第三章 央国企“AI+”的实施路径
3.1 诊断规划与顶层设计路径
3.1.1 开展AI成熟度评估与能力差距分析
3.1.2 制定“一企一策”的“AI+”实施路线图
3.1.3 明确技术选型策略（自研、合作、采购）
3.2 AI基础设施与数据体系建设路径
3.2.1 建设集约化AI算力中心与边缘算力网络
3.2.2 构建高质量、高价值的企业数据资源体系
3.2.3 建立数据治理、安全与流通的机制保障
3.3 核心业务智能化升级路径
3.3.1 研发设计智能化（AI+CAX，智能仿真）
3.3.2 生产运营智能化（预测性维护，智能调度）
3.3.3 供应链管理智能化（需求预测，智能物流）
3.3.4 营销服务智能化（智能客服，个性化推荐）
3.3.5 管理决策智能化（经营分析，风险预警）
3.4 AI产品与服务创新路径
3.4.1 孵化基于AI的新技术、新产品、新服务
3.4.2 推动传统产品向“产品+AI服务”转型
3.4.3 探索基于AI的商业模式创新与价值创造
第四章 央国企“AI+”的保障机制
4.1 组织与人才保障机制
4.1.1 构建“中央研究院+业务单元”协同的AI组织架构
4.1.2 建立“内培外引、专兼结合”的AI人才队伍
4.1.3 设计适应AI创新的考核激励与职级体系
4.2 技术与研发保障机制
4.2.1 建立“应用研究-技术开发-工程化”分层研发机制
4.2.2 构建自主可控与开放合作并重的技术供应链
4.2.3 设立AI研发专项基金与长周期投入保障
4.3 数据与安全治理机制
4.3.1 健全贯穿AI全生命周期的数据治理体系
4.3.2 构建AI模型安全评测、审计与风控机制
4.3.3 建立适应AI创新的合规与伦理审查框架
4.4 合作与生态建设机制
4.4.1 建立与高校、科研院所的长效合作机制
4.4.2 创新与科技企业、初创公司的合作模式（CVC，孵化器）
4.4.3 主导或深度参与AI产业联盟与标准组织
第五章 重点领域“AI+”应用场景与实践
5.1 制造业央企“AI+智能制造”实践
5.1.1 工业视觉质检与工艺优化
5.1.2 基于数字孪生的智能产线与工厂
5.1.3 供应链智能协同与弹性管理
5.2 能源类国企“AI+智慧能源”实践
5.2.1 风光功率预测与电网智能调度
5.2.2 油气勘探开发的AI地质建模与风险识别
5.2.3 设备智能巡检与故障预测性维护
5.3 建筑与交通类国企“AI+智慧建造/交通”实践
5.3.1 基于BIM与AI的智能设计与施工管理
5.3.2 智慧工地安全监控与人员管理
5.3.3 智慧物流路径优化与自动驾驶技术应用
5.4 金融类国企“AI+智慧金融”实践
5.4.1 智能风控与反欺诈
5.4.2 AI投研助手与量化交易
5.4.3 智能合规与监管科技
第六章 挑战、风险与对策建议
6.1 面临的主要挑战与风险
6.1.1 体制机制障碍与创新文化不足
6.1.2 顶尖AI人才短缺与团队建设困难
6.1.3 数据质量、安全与共享壁垒
6.1.4 AI技术本身的不确定性、可靠性及伦理风险
6.1.5 投资回报周期长与价值评估难
6.2 政策与行业层面建议
6.2.1 国家层面加大在算力、数据、场景方面的政策供给
6.2.2 鼓励央国企牵头承担国家级AI重大专项
6.2.3 加快制定AI在重点行业应用的标准与规范
6.3 企业层面实施对策
6.3.1 强化战略决心，建立容错试错的创新机制
6.3.2 采用“小步快跑、迭代升级”的敏捷实施策略
6.3.3 构建“业务-技术-数据”深度融合的协同体系
6.3.4 高度重视AI安全意识与能力建设
6.4 未来展望
6.4.1 “AI+”将成为央国企创新发展的核心引擎
6.4.2 从“AI+业务”走向“AI原生”的新型企业形态
6.4.3 央国企将成为国家人工智能产业生态的重要构建者和引领者
授课教师：北京前沿未来科技产业发展研究院院长陆峰博士
联系电话：13716300228（微信同号）
（信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院）
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