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“黑天鵝”下的中國(guó)經(jīng)濟(jì)與新基建新機(jī)遇

【課程價(jià)值】

改革開放40年來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)，成功步入中等收入國(guó)家行列，已成為名副其實(shí)的經(jīng)濟(jì)大國(guó)。
但是隨著人口紅利衰減、“中等收入陷阱”風(fēng)險(xiǎn)累積、國(guó)際經(jīng)濟(jì)格局深刻調(diào)整等一系列內(nèi)因與外因的作用，從2010年開始，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了長(zhǎng)達(dá)10年的增速放緩階段。
2020年的新型肺炎，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)會(huì)有什么影響？全球進(jìn)入金融危機(jī)和經(jīng)濟(jì)危機(jī)，中國(guó)能否獨(dú)善其身？
*貿(mào)易戰(zhàn)，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)還會(huì)產(chǎn)生什么影響？
在這種十年不遇的大危機(jī)下，*在2020年3月份，明確提出了以新基建，作為應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下行和疫情影響的策略。
那么新基建到底包括了什么？
它跟舊基建有什么不同？它對(duì)未來中國(guó)經(jīng)濟(jì)會(huì)帶來什么影響？
作為地方政府應(yīng)該如何吃透這個(gè)政策，進(jìn)行產(chǎn)業(yè)布局？
作為企業(yè)應(yīng)該如何利用這次機(jī)會(huì)，轉(zhuǎn)型升級(jí)？
——本課程將通過大量的數(shù)據(jù)分析，幫助您從中發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律，幫助您洞察中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)，讓您更理解中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向，比別人更早看到機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)，從而做出更高勝算的決策。

【講師介紹】
李澤江，中山大學(xué)工商管理碩士，宏觀經(jīng)濟(jì)研究專家，阿里巴巴特聘高級(jí)講師，中山大學(xué)管理學(xué)院MBA導(dǎo)師
【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)中高管
政府部門有關(guān)人員
【時(shí)間】
1天（6小時(shí)/天）
【授課方式】
1、主題講授，2、分組PK，3、現(xiàn)場(chǎng)演練，4、案例研討， 5、視頻欣賞

【課程內(nèi)容】
（僅供參考，根據(jù)實(shí)際上課時(shí)長(zhǎng)對(duì)課件進(jìn)行調(diào)整）
1. 看背景：新基建的全球衰退與疫情 
1.1. 疫情肆虐：全球已經(jīng)超過250萬人感染
1.2. 美股熔斷：巴菲特都驚嘆的美股4次熔斷 
1.2.1. *10年大牛市終結(jié)？ 
1.3. 石油危機(jī)：-37美元一桶的石油？ 
1.4. 美債危機(jī)：*債務(wù)危機(jī)有多深？ 
1.5. *救市：*還有多少子彈可以用 
1.6. 全球衰退：IMF預(yù)測(cè)2020年經(jīng)濟(jì)增速-3% 
1.7. 全球救市：12萬億美元的洪水正在路上 

2. 看技術(shù)：下一個(gè)金礦——“大智物云區(qū)” 
2.1. 大數(shù)據(jù)：相關(guān)性取代因果性 
2.1.1. 阿里旅行的案例 
2.1.2. 塔吉特的案例 
2.1.3. 亞馬遜的案例 
2.2. 云計(jì)算：海量計(jì)算機(jī)的聯(lián)合體 
2.2.1. 亞馬遜每年350億美元的云服務(wù) 
2.2.2. 阿里云、騰訊云和華為云哪個(gè)更好 
2.3. 物聯(lián)網(wǎng)：萬物互聯(lián)的時(shí)代 
2.3.1. 華為5G的應(yīng)用案例 
2.3.2. 無人駕駛的案例 
2.4. 人工智能：不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)人類 
2.4.1. IBM深藍(lán)干掉國(guó)際象棋高手
2.4.2. 谷歌阿法狗干掉樊麾 
2.4.3. 谷歌阿法狗干掉李世石 
2.4.4. 谷歌阿法狗干掉：了5位中國(guó)國(guó)籍* 
2.4.5. 阿法狗獲勝的底層邏輯：人工智能時(shí)代到來 
2.4.6. 天貓無人店 
2.4.7. 臉部識(shí)別功能 
2.4.8. 科大訊飛 
2.4.9. IBM醫(yī)療機(jī)器人 
2.4.10. 特斯拉無人工廠 
2.4.11. 黑石律師軟件 
2.4.12. IBM計(jì)算機(jī)財(cái)報(bào) 
2.5. 區(qū)塊鏈：去中心化、不可逆的分布式記賬 
2.5.1. 比特幣的前世今生 
3. 看時(shí)機(jī)：中國(guó)經(jīng)濟(jì)的基本盤與新基建的時(shí)機(jī) 

3.1. 看趨勢(shì)：*政策與經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)變化 
3.2. 看周期：中國(guó)的經(jīng)濟(jì)真的不行了？
3.3. 看結(jié)構(gòu)：第三產(chǎn)業(yè)成為主導(dǎo)之后怎么變？ 
3.4. 看收入：進(jìn)入萬元美金社會(huì)之后怎么變？ 
3.5. 看城市：城鎮(zhèn)化60%之后房地產(chǎn)怎么變？ 
3.6. 看格局：粵港到大灣區(qū)、京津冀區(qū)域與長(zhǎng)三角一體區(qū)域 
3.7. 看技術(shù)：“大智移云區(qū)”新技術(shù)怎樣顛覆你的世界？ 
3.8. 看產(chǎn)業(yè)：中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的陣痛與曙光 
3.9. 看人口：老齡化危機(jī)的達(dá)摩克里斯之劍 
3.10. 看資本：中國(guó)的A股只是個(gè)賭場(chǎng)嗎？ 
3.11. 看國(guó)際：世界可以離開中國(guó)這個(gè)世界工廠嗎？ 
3.12. 看破局：一帶一路世界戰(zhàn)略 

4. 看機(jī)遇：新基建給我們帶來了什么機(jī)會(huì) 
4.1. “新基建”什么來頭？ 
4.1.1. 特高壓 
4.1.2. 新能源汽車充電樁 
4.1.3. 5G基站建設(shè)
4.1.4. 大數(shù)據(jù)中心 
4.1.5. 人工智能 
4.1.6. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 
4.1.7. 城際高速鐵路和城際軌道交通 
4.2. 和2008年的“四萬億”有何不同？ 
4.2.1. “新基建”的關(guān)鍵是新 
4.2.2. 投資主體呈現(xiàn)多元化 
4.2.3. 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化 
4.2.4. 并非是所謂的“信貸放水” 
4.3. “新基建”正逢其時(shí) 
4.3.1. “新基建”是穩(wěn)增長(zhǎng)政策的發(fā)力點(diǎn) 
4.3.2. “新基建”與中國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期轉(zhuǎn)型方向一致 
4.3.3. “新基建”背后有著巨大市場(chǎng)需求 

5. 看應(yīng)用：杭州的智慧城市與阿里的賦能平臺(tái) 
5.1. 杭州的城市大腦在疫情期間的作用 
5.1.1. 為什么杭州敢在2月19日開放西湖景區(qū) 
5.1.2. 杭州的“交通大腦”如何治理擁堵 
5.1.3. 健康碼如何護(hù)衛(wèi)重災(zāi)區(qū)的杭州 
5.1.4. 杭州的城市大腦是如何運(yùn)行的 
5.2. 企業(yè)端的轉(zhuǎn)型升級(jí) 
5.2.1. 紅蜻蜓：3338場(chǎng)直播換來的5300萬營(yíng)業(yè)額 
5.2.2. 許知遠(yuǎn)：老書生到淘寶網(wǎng)紅去買書了 
5.2.3. 吳曉波：23場(chǎng)直播1500萬人次 
5.2.4. 蒙牛：如何讓每一頭牛都安全 
5.2.5. 在線水果批發(fā)：如何通過網(wǎng)絡(luò)與物流顛覆批發(fā)市場(chǎng) 
5.2.6. 農(nóng)信銀行：1.3億的網(wǎng)絡(luò)放貸 
5.3. 基于數(shù)字平臺(tái)的社會(huì)管理 
5.3.1. 廣州：1天完成對(duì)靠岸郵輪8000人的篩查 
5.3.2. 浙江大學(xué)：7天建設(shè)一個(gè)網(wǎng)上浙大 
5.3.3. 阿里云：AI診斷技術(shù)提升新型肺炎篩查效率 

6. 看核心：人工智能大數(shù)據(jù)專題 
6.1. 人工智能、數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值 
6.1.1. 塔吉特的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型 
6.1.2. 亞馬遜用大數(shù)據(jù)打敗沃爾瑪 
6.1.3. 奈飛的大數(shù)據(jù)逆襲之路 
6.1.4. 谷歌的關(guān)鍵詞推薦 
6.1.5. Prada的大數(shù)據(jù)迭代 
6.1.6. 中國(guó)金風(fēng)公司的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型 
6.1.7. 未來的商業(yè)趨勢(shì)：大數(shù)據(jù)+現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)=新產(chǎn)業(yè) 
6.2. 人工智能、數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng) 
6.2.1. GE的智能冰箱 
6.2.2. 小米的家電王國(guó) 
6.3. 人工智能、數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè) 
6.3.1. 未來的農(nóng)業(yè) 
6.3.2. 未來的體育 
6.3.3. 未來的制造業(yè) 
6.3.4. 未來的醫(yī)療業(yè)
達(dá)芬奇手術(shù)臺(tái)
IBM沃特森計(jì)算機(jī)
長(zhǎng)生不老的基因
6.3.5. 未來的媒體業(yè)
會(huì)寫財(cái)報(bào)的機(jī)器人
6.4. 人工智能和數(shù)據(jù)的難關(guān)
6.4.1. 數(shù)據(jù)收集：看似簡(jiǎn)單的難題 
6.4.2. 數(shù)據(jù)篩選：如何去掉噪音 
6.4.3. 數(shù)據(jù)建模：如何找到有效預(yù)測(cè)方法 
6.4.4. 算力：如何解決并行效率問題 
6.4.5. 隱私：更方便還是更安全？ 
6.5. 人工智能、數(shù)據(jù)與未來社會(huì) 
6.5.1. 智能化社會(huì)
機(jī)器人跟你搶飯碗
6.5.2. 精細(xì)化社會(huì)
每一次行動(dòng)都被記錄
每一次交易都被追蹤
6.5.3. 無隱私社會(huì)

“黑天鵝”下的中國(guó)經(jīng)濟(jì)與新基建新機(jī)遇