数字化转型进入“深水区”，许多企业面临着技术堆砌却难见实效、数据庞杂却无法驱动决策、战略模糊导致投入产出失衡的共性困境。“中国人工智能产业创新经营（鲲鹏千人）培育计划”应需而生，其使命正是为企业决策者与核心操盘手提供一套穿透迷雾、直指要害的实战方略。
该计划精准切入了企业数智化转型中最关键的三个“卡脖子”环节：AI技术落地、算力成本优化与数据资产化治理。这并非孤立的技术课程，而是以经营和增长为最终导向的整合性解决方案。
在AI技术落地层面，计划超越了泛泛而谈的概念，深度解剖从算法选型、模型训练调优到与现有业务系统融合集成的全流程。重点关注如何设定合理的预期、如何组建跨职能项目团队（技术、业务、运营）、如何设计MVP（最小可行性产品）快速验证价值，以及如何建立持续迭代的A/B测试与效果评估体系。这解决了企业“有技术，无处用”或“用了不见效”的普遍痛点。
算力优化模块直击企业成本敏感神经。课程不仅介绍主流算力架构（如云、边、端协同），更着重传授算力资源规划、弹性调度策略、性能监控与成本分析的实战技巧。引导学员思考：如何在确保模型性能的前提下，通过架构优化、资源复用与混合部署，将算力成本控制在合理范围，实现技术投入与商业回报的平衡。
数据治理则是释放AI价值的基石。计划将数据视为核心战略资产，教学员构建企业级的数据资产管理框架。涵盖数据质量评估、元数据管理、数据安全与隐私保护合规（如满足国内外数据法规要求），以及如何打通部门墙，建立数据共享与价值交换的内部机制，让“死数据”变成驱动精准营销、智能供应链、风险控制等场景的“活燃料”。
尤为重要的是，“共建‘产业发展联合体’”的理念，为学员提供了跨行业对标与跨界求解的平台。制造企业的学员可以与零售业的同窗交流数据应用心得，金融领域的专家可以为医疗行业的场景提供合规建议。这种“前排即上下游”的深度链接，实质是构建了一个解决复杂转型难题的“外脑”生态，帮助企业跳出自身局限，找到创新突破口。
