高红冰博士《数字经济与数实融合的深度实践》课程大纲

高红冰博士《数字经济与数实融合的深度实践》课程大纲

一、课程导论：数字经济与数实融合的时代背景

1. 全球数字经济浪潮
   • 数据支撑：全球数字经济规模持续扩张，中国数字经济占GDP比重超40%，成为经济增长核心引擎。
   • 政策导向：党的二十大报告明确提出“促进数字经济和实体经济深度融合”，为产业升级指明方向。
   • 核心矛盾：破解“数字经济与实体经济对立论”，明确数字化实体企业是高质量发展的主体。
2. 数实融合的三次浪潮
   • 第一次浪潮（IT化）：以IBM、微软为代表的信息技术向工厂、办公室渗透，奠定数字化基础。
   • 第二次浪潮（互联网+）：Web和APP普及，云计算向消费、商业、支付等领域渗透，重构商业模式。
   • 第三次浪潮（万物智能）：AI、大数据驱动大交通、大能源、大制造等领域深度融合，开启智能化时代。

二、数实融合的理论框架与实践路径

1. 数实融合的底层逻辑
   • 技术驱动：数字技术（如AI、区块链）与实体经济要素（如生产、供应链）深度整合。
   • 业务模式创新：从“产品中心”转向“用户中心”，通过数据洞察实现精准匹配（如淘宝村案例）。
   • 用户迁移：消费者行为数字化倒逼企业转型（如特斯拉通过车联网实现软件升级）。
2. 产业实践的关键领域
   • 制造业：
     • 案例1：特斯拉通过模组化降低零部件数量，结合车联网实现数据驱动的自动驾驶优化。
     • 案例2：敏实集团构建统一数据底座，实现研发-生产一体化，效率提升90%。
   • 服务业：
     • 案例1：菜鸟网络通过绿色供应链管理，一年内降低一次性塑料3.2万吨。
     • 案例2：淘宝村通过电商整合农村资源，推动人才振兴与产业兴旺。
   • 农业：
     • 案例：阿里巴巴“乡村振兴计划”利用数字技术缩小城乡差距，实现包容性增长。
3. 企业转型的“两材一才”模型
   • 器材：数字技术工具（如阿里云、羴羊平台）。
   • 耗材：高质量数据资产（如用户行为数据、供应链数据）。
   • 人才：数字化团队（如数据科学家、AI工程师）。
   • 实践成效：一汽红旗通过“两材一才”打通线上线下营销，线索转化率提升超30%。

三、数实融合的挑战与治理创新

1. 核心挑战
   • 数据孤岛：企业内部系统割裂，数据流通不畅（如传统制造业ERP与CRM系统分离）。
   • 技术迭代压力：AI大模型等新技术快速涌现，企业需持续投入研发（如OpenAI与谷歌的竞争）。
   • 合规风险：数据安全、跨境流动等监管要求提升（如欧盟《数字市场法案》）。
2. 治理创新框架
   • 敏捷治理：监管者与创新者协同共治（如中国《数据二十条》平衡安全与发展）。
   • 生态化平台：通过开放API接口构建产业生态（如阿里巴巴中台战略支持多业务单元创新）。
   • 国际规则参与：输出中国方案（如G20数字合作框架纳入“平台碳中和工具包”）。

四、未来趋势与战略选择

1. 技术驱动的产业变革
   • AI与行业深度融合：AI大模型重构医疗、教育、金融等领域（如美敦力心脏起搏器智能化升级）。
   • 绿色经济：数字技术助力碳达峰（如菜鸟绿色联盟仓循环箱使用量提升8倍）。
   • 全球竞争力提升：中国在5G、移动支付等领域领先，通过“一带一路”输出数字标准。
2. 企业战略建议
   • 技术布局：优先投入AI、区块链等底层技术，构建技术壁垒。
   • 生态合作：与平台企业、科研机构共建创新联合体（如北大-阿里案例共创模式）。
   • 全球化视野：参与国际标准制定，布局新兴市场（如东南亚数字支付市场）。

五、总结与展望：数实融合的长期价值

• 核心观点：数实融合是技术、业务与用户的协同进化，需以“技术+数据+人才”为支撑，构建开放协作的产业生态。
• 行动倡议：
  • 企业层面：主动拥抱数字化，通过“两材一才”实现转型。
  • 政府层面：完善数据治理框架，优化创新环境。
  • 国际层面：推动全球数字治理体系改革，输出中国经验。