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電信新業務培訓

課程大綱：
第一部分 國家新質生產力政策和戰略
一.  加大對人工智能、新能源、新能源汽車、新材料、生物健康、先進制造等的支持力度
二.  完善和加強在生物制造、商業航天、低空經濟、數字孿生、未來網絡、類腦智能、核聚變、氫能、量子等領域的前瞻性和體系化布局
三.  加大對“單項*”和“專精特新”企業培育和支持力度
四.  完善科技成果轉化政策
五.  加大創業政策支持力度
六.  健全科技成果產業轉化機制
七.  推(tui)動創新鏈產業鏈資(zi)金鏈人(ren)才鏈“四鏈”融合(he)

第二部分 智算
八.  智算建設政策
九.  算力網絡產業鏈及產業圖譜
十.  “東數西算”的價值及建設現狀
十一.  算力的發展難點及解決思路
1. 海量高維數據量增加與算力供求失衡的矛盾：算力跨區域連接
2. 算力多樣性與統一管理困難的矛盾：異構算力連接
3. 應用場景泛化與算力彈性不足的矛盾：算力需求感知與調度
4. 全級別計算與算力節點穩定性與安全性的矛盾：確定性算力供給
十二.  算力網絡發展趨勢
1. 歸處亦同的算網生態建設
2. 需求導向的算網行業解決方案
3. 基于AI的算網產業協同
4. 算力網絡讓科技更有吸引力
十三.  天翼云智算產品解讀
1. 內容解讀
2. 市場優勢（隨時接入、彈性拓展、私有訂制化）
3. 目標(biao)客戶有哪些

第三部分 大數據
十四.  大數據業務政策
十五.  大數據產業圖譜
十六.  核心業務
1. BI分析
2. 智能運營
3. 營銷分析
4. 用戶標簽
5. 數據可視化
6. 實時檢索
十七.  發展趨勢
1. 湖倉融合，發揮海量、多模、實時的數據處理能力
2. 圍繞 AI 核心能力，增強人員分析和決策能力
3. 數據分析場景呈現多元化趨勢，不斷向多維縱深發展
4. 政務：構建全國一體化政務大數據體系，加快政府服務型建設
5. 金融：基于大數據分析的精準營銷、實施管控、分析決策
6. 零售：線上線下場景融合，智能設備終端接入，數據分析日趨復雜
7. 醫療：數據體量龐大，類型繁雜，與健康和生命安全息息相關
8. 交通：交通大數據獨有地域和時域動態演化特征，實時性顯著
9. 教育：數據采集是教育大數據挖掘和分析的重點突破方向
十八.  天翼大數據產品解讀
1. 內容解讀
2. 市場優勢（靈活擴容、數據全生命周期一站式）
3. 目標客(ke)戶有哪些

第四部分 人工智能
十九.  人工智能政策
二十.  人工智能產業圖譜
二十一.  *技術與應用
1. 大語言模型
2. 計算機視覺
3. 自然語言處理
4. 知識圖譜
5. 機器學習
6. 自動駕駛
7. 無人飛行器
8. 智能機器人
二十二.  發展趨勢
1. 中國AI產業基礎設施呈現倒三角特征
2. 數實產業期待AI驅動的原生生態
3. 理性探尋通往AGI產品之路
二十三.  天翼AI云圖產品解讀
1. 內容解讀
2. 市場優勢（中國業界領先、解決了中國AIGC的合規、性價比）
3. 目(mu)標(biao)客戶有哪些

第五部分 新一代信息通信
二十四.  “十四五”信息通信行業發展規劃，明確了到2025年基本建成高速泛在、集成互聯、智能綠色、安全可靠的新型數字基礎設施的目標
二十五.  5G規模化發展與工業互聯網、人工智能等技術的深度融合
二十六.  數字經濟的持續增長
二十七.  信息網絡的協同融合
二十八.  先進計算和算力供給能力的提升
二十九.  6G技術的探索與前瞻：通信速度、連接密度、能效
1. 電信5G產品解讀
2. 內容解讀
3. 市場優勢（天地備份、專屬資源、自主可控）
4. 目標客戶有哪些
注：培(pei)訓中講師會根(gen)據學(xue)員的情(qing)況(kuang)進行適(shi)當的調整(zheng)。

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