从 ChatGPT 到智能客服、从无人仓储到工业大模型，近两年来，人工智能（AI）与数字技术的演进令人目不暇接。在这种大背景下，经营着实体工厂、传统零售门店的老板们往往处于矛盾的状态：一方面，他们能感受到传统经营模式越来越吃力，渴望通过 AI 降本增效；另一方面，由于技术门槛太高，他们既听不懂各种复杂的代码概念，又不知道如何将这些虚无缥缈的技术运用到实实在在的流水线和货架上。

传统企业要想搭上数字化快车，绝非花钱买几台新设备那么简单，核心是要重构自身的运营逻辑。企业家迫切需要一把将硬核科技转化为商用落地语言的“金钥匙”。

在【北京大学战略经营高级研修班】的第七篇章“传统企业数字化升级之道”中，来自北京大学数字中国研究院的教授和人工智能方向的博导们，专门为实体企业家梳理了一条降维转型的极简路径：

1. 数字化转型的核心驱动力：用大白话解密人工智能（AI）、云计算与大数据分析的底层运行逻辑，让老板们先听懂大厂是如何用算法做事的。
2. 数字化转型的技术分析：剖析如何在传统工厂中实现自动化的数据采集与安全监测，利用工作流数据优化，提高生产与仓储周转率。
3. 数字化转型的企业路径：深入探讨在组织文化和业务运营上面，如何搭建适配数字化的扁平管理架构，打破跨部门的沟通壁垒。
4. 数据资产管理与盘活：手把手教授如何将生产中沉淀的数据进行清理、确权和配置，使其转化为企业账面上的“数据资产要素”，用于精准客户服务和信用增信。

新结构经济学的一大精髓是“比较优势”。林毅夫教授的团队在研修班中强调，实体工厂在转型时，必须客观评估自己的发展阶段，不盲目追求全套昂贵的国外系统。通过课程提供的实战沙盘演练，企业家能够理清主次：是先做销售端的数字化精准获客，还是先做生产端的柔性流水线改造。这能帮助企业用最少的预算，达到最显著的降本成效，避免动辄几十上百万的烂尾投资。

研修班高度倡导知行一体。除了课堂学习，学员还有机会参与名企游学，走进字节跳动、百度、京东等大厂的AI与数据中心，亲自抄一流大厂的应用作业。同时，定期的“大型企业家高峰论坛”也为优秀的数字化转型方案提供技术嫁接与创投支持，帮助实体老板快速跨越数智化门槛。

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北京大学战略经营高级研修班

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