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“黑天鵝”下的中國經濟與新基建新機遇

【課程價值】

改革開放40年來，中國經濟持續高速增長，成功步入中等收入國家行列，已成為名副其實的經濟大國。
但是隨著人口紅利衰減、“中等收入陷阱”風險累積、國際經濟格局深刻調整等一系列內因與外因的作用，從2010年開始，中國的經濟進入了長達10年的增速放緩階段。
2020年的新型肺炎，對中國經濟會有什么影響？全球進入金融危機和經濟危機，中國能否獨善其身？
*貿易戰，對中國經濟還會產生什么影響？
在這種十年不遇的大危機下，*在2020年3月份，明確提出了以新基建，作為應對經濟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？它對未來中國經濟會帶來什么影響？
作為地方政府應該如何吃透這個政策，進行產業布局？
作為企業應該如何利用這次機會，轉型升級？
——本課程將(jiang)通過大(da)量的(de)數據(ju)分析，幫(bang)助您從(cong)中發現經(jing)(jing)濟發展的(de)規律，幫(bang)助您洞察中國經(jing)(jing)濟發展的(de)趨(qu)勢，讓您更(geng)(geng)理解(jie)中國宏觀經(jing)(jing)濟的(de)發展方向，比別人更(geng)(geng)早看到(dao)機會與挑戰，從(cong)而做出更(geng)(geng)高勝算的(de)決策(ce)。

【講師介紹】
李澤江，中山大學工商管理碩士，宏觀經濟研究專家，阿里巴巴特聘高級講師，中山大學管理學院MBA導師
【培訓對象】
企業中高管
政府部門有關人員
【時間】
1天（6小時/天）
【授課方式】
1、主(zhu)題(ti)講授，2、分組PK，3、現(xian)場演練，4、案(an)例研討(tao)， 5、視(shi)頻欣(xin)賞(shang)

【課程內容】
（僅供參考，根據實際上課時長對課件進行調整）
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？ 
1.3. 石油危機：-37美元一桶的石油？ 
1.4. 美債危機：*債務危機有多深？ 
1.5. *救市：*還有多少子彈可以用 
1.6. 全球衰退：IMF預測2020年經濟增速-3% 
1.7. 全球(qiu)救市：12萬億美(mei)元的洪水正在路上 

2. 看技術：下一個金礦——“大智物云區” 
2.1. 大數據：相關性取代因果性 
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. 云計算：海量計算機的聯合體 
2.2.1. 亞馬遜每年350億美元的云服務 
2.2.2. 阿里云、騰訊云和華為云哪個更好 
2.3. 物聯網：萬物互聯的時代 
2.3.1. 華為5G的應用案例 
2.3.2. 無人駕駛的案例 
2.4. 人工智能：不僅僅是機器學習人類 
2.4.1. IBM深藍干掉國際象棋高手
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位中國國籍* 
2.4.5. 阿法狗獲勝的底層邏輯：人工智能時代到來 
2.4.6. 天貓無人店 
2.4.7. 臉部識別功能 
2.4.8. 科大訊飛 
2.4.9. IBM醫療機器人 
2.4.10. 特斯拉無人工廠 
2.4.11. 黑石律師軟件 
2.4.12. IBM計算機財報 
2.5. 區塊鏈：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. 看時機(ji)：中(zhong)國(guo)經濟的基本盤(pan)與新(xin)基建的時機(ji) 

3.1. 看趨勢：*政策與經濟趨勢變化 
3.2. 看周期：中國的經濟真的不行了？
3.3. 看結構：第三產業成為主導之后怎么變？ 
3.4. 看收入：進入萬元美金社會之后怎么變？ 
3.5. 看城市：城鎮化60%之后房地產怎么變？ 
3.6. 看格局：粵港到大灣區、京津冀區域與長三角一體區域 
3.7. 看技術：“大智移云區”新技術怎樣顛覆你的世界？ 
3.8. 看產業：中國產業轉型升級的陣痛與曙光 
3.9. 看人口：老齡化危機的達摩克里斯之劍 
3.10. 看資本：中國的A股只是個賭場嗎？ 
3.11. 看國際：世界可以離開中國這個世界工廠嗎？ 
3.12. 看破局：一帶(dai)一路世界戰略(lve) 

4. 看機遇：新基建給我們帶來了什么機會 
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
4.1.4. 大數據中心 
4.1.5. 人工智能 
4.1.6. 工業互聯網 
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”的關鍵是新 
4.2.2. 投資主體呈現多元化 
4.2.3. 經濟結構發生了變化 
4.2.4. 并非是所謂的“信貸放水” 
4.3. “新基建”正逢其時 
4.3.1. “新基建”是穩增長政策的發力點 
4.3.2. “新基建”與中國經濟長期轉型方向一致 
4.3.3. “新基建”背后(hou)有著巨大市(shi)場需求 

5. 看應用：杭州的智慧城市與阿里的賦能平臺 
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 
5.1.2. 杭州的“交通大腦”如何治理擁堵 
5.1.3. 健康碼如何護衛重災區的杭州 
5.1.4. 杭州的城市大腦是如何運行的 
5.2. 企業端的轉型升級 
5.2.1. 紅蜻蜓：3338場直播換來的5300萬營業額 
5.2.2. 許知遠：老書生到淘寶網紅去買書了 
5.2.3. 吳曉波：23場直播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：如何通過網絡與物流顛覆批發市場 
5.2.6. 農信銀行：1.3億的網絡放貸 
5.3. 基于數字平臺的社會管理 
5.3.1. 廣州：1天完成對靠岸郵輪8000人的篩查 
5.3.2. 浙江大學：7天建設一個網上浙大 
5.3.3. 阿里(li)云：AI診斷技術(shu)提(ti)升新(xin)型肺(fei)炎篩查效率 

6. 看核心：人工智能大數據專題 
6.1. 人工智能、數據的商業價值 
6.1.1. 塔吉特的大數據轉型 
6.1.2. 亞馬遜用大數據打敗沃爾瑪 
6.1.3. 奈飛的大數據逆襲之路 
6.1.4. 谷歌的關鍵詞推薦 
6.1.5. Prada的大數據迭代 
6.1.6. 中國金風公司的大數據轉型 
6.1.7. 未來的商業趨勢：大數據+現有產業=新產業 
6.2. 人工智能、數據與物聯網 
6.2.1. GE的智能冰箱 
6.2.2. 小米的家電王國 
6.3. 人工智能、數據與產業 
6.3.1. 未來的農業 
6.3.2. 未來的體育 
6.3.3. 未來的制造業 
6.3.4. 未來的醫療業
達芬奇手術臺
IBM沃特森計算機
長生不老的基因
6.3.5. 未來的媒體業
會寫財報的機器人
6.4. 人工智能和數據的難關
6.4.1. 數據收集：看似簡單的難題 
6.4.2. 數據篩選：如何去掉噪音 
6.4.3. 數據建模：如何找到有效預測方法 
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、數據與未來社會 
6.5.1. 智能化社會
機器人跟你搶飯碗
6.5.2. 精細化社會
每一次行動都被記錄
每一次交易都被追蹤
6.5.3. 無(wu)隱私(si)社會

“黑天鵝”下的中國經濟與新基建新機遇