暨《易精大数据决策法》
课程大纲
一、课程简介
今天，汽车行业最重要的关键词是“变革”！
市场在变：2018年中国汽车市场历史上首次出现负增长，而新能源汽车逆市飞扬；政策在变：新能源汽车的最大助力是国家和地方的补贴政策，而2019补贴退坡在即。以零排放为目标的国际清洁能源趋势看起来势不可挡，全球主要的汽车大国都提出了甚至堪称激进的汽车变革引导政策。而更大的变化来自消费者，更多的年轻人开始接受以共享方式替代购买汽车；最大的变化是汽车本身，以车联网、自动驾驶为代表的数字化变革已喷薄而出，原来汽车不仅是汽车……
一切都在变革之中，唯一不变的是“变革”本身，焦虑中的我们该如何面对？
课程紧紧围绕着对变革的洞察，分成了“新能源变革”、“共享出行变革”、“数字化变革”、“自动驾驶变革”和变革应对等主要部分。重点分析了四大变革下的汽车行业挑战、机会和技术发展路线，激发学员主动思考为什么选择进入或者坚守在这个行业。
变革谁都看得到，但是如何选择正确的决策，变风险为机遇？从这部分起，课程中心为帮助非数据专业的高管层掌握极简大数据决策法，学会使用分析工具，来进行投资决策的盈利预测精算。有了准确的决策才是第一步，业绩是靠团队干出来的。汽车产业链如此复杂，想执行到位，就需要建立数据体系来驱动企业团队的数字化转型，涵盖了车辆的全生命周期大数据管理、充电桩规划和客户需求驱动的车型设计等内容。
课程最后一部分是对新能源汽车的未来愿景的开放式畅想。
互动部分由讲师将带领学员以分组辩论的形式来尝试大数据决策方法。
整个课程不会出现复杂的数据算法，专为非数据专业的企业决策高管和执行层骨干而设计。
二、课程特点
l 实战百分百
做为一名至今活跃在新能源和车联网数据挖掘第一线的互联网老兵，曾涛老师具备程序员、架构师、技术总监、首席运营官、创业者、创业教练和大数据咨询专家的丰富经历，能与企业中的业务运营和研发岗位做深度实操互动。
l 探索未知
大数据挖掘技术算法本身不是智慧，智慧源于坚守一线的经营者和日夜兼程的研发团队。曾涛老师将引导学员用智慧去驾驭大数据和AI，因此，每堂课都会有不同的现场决策结果，每堂课都不是单向传授，而是一场充满惊喜的探索之旅和智慧盛宴。
l 独创理论
首创《易精大数据决策》理论，与流行的大数据课程不同，关注经营者在大数据时代的生存定位，阐述人与数据的竞争合作机制。课程以逻辑认知方法、客户价值精算和数据逻辑导图工具为三维驱动，实现团队智慧数据化，完成精准决策和高效执行闭环。
l 逻辑思维
课程环环相扣，前后自成逻辑，严谨论证贯穿全程，引导学员主动思考，重构数据逻辑思维模式，全程无“尿点”。
三、主要项目
1. 主持清华能源互联网研究院的新能源汽车与动力电池大数据研究课题，为央企提供新能源汽车业务的投资决策精算服务。
2. 主持建设新能源汽车分时租赁领域领先的人车桩三位一体大数据决策平台。该平台对客户全生命周期数据挖掘和全工作岗位数据绩效追踪，创造了建成当年单车日收入提升74%，年总收入提升129%，公司人均效率提升35%的佳绩。
3. 创建北京冰晶石信息技术有限公司，旗下作品四获中国游戏最高奖“金翎奖“。
4. 曾任新浪研发中心开发总监，主持搭建了新浪网新闻、邮箱和论坛等核心产品的开发及数据架构，为当年新浪新闻领先地位做出主要技术贡献。后负责新浪邮箱事业部，任职期间推出了当年收费邮箱市场份额第一的新浪VIP邮箱。
四、课程模式
中文教学、面授和互动交流
五、受众对象
1. 决策层高管
2. 执行层骨干
六、时间安排
课程全长2天。
七、课程目录
1 不变的只有“变革”
1.1 汽车行业28年未遇之大变革
1.1.1 行业外部环境变化
1.1.1.1 经济下行的挑战
1.1.1.2 国际零排放趋势
1.1.1 行业内部格局变化
1.1.1.1 国家政策补贴与退坡
1.1.1.2 4S模式迷思
1.1 内外变化催生汽车行业变革
1.1.1 新能源变革
1.1.2 共享出行变革
1.1.3 数字化变革
1.1.4 自动驾驶变革
1.2 主要汽车企业的应对分析
2 新能源变革
2.1 国际趋势及中外对比
2.2 中外新能源汽车技术对比
2.3 能源端企业的机遇和挑战
2.3.1 车网融合：V2G
2.4 动力电池技术及发展研究
2.4.1 动力电池核心组成部分
2.4.2 动力电池关键指标
2.4.3 全球动力电池竞争格局
2.4.4 动力电池安全性分析
2.4.4.1 新能源汽车安全事故统计
2.4.4.2 事故特征分析
2.4.4.3 解决方案
2.4.5 动力电池数据分析
2.5 梯次利用和回收
3 共享出行变革
3.1 从马车到赛马
3.2 共享出行
3.2.1 说说共享单车
3.2.2 为什么还活着？
3.2.3 超级国家队
3.3 出路：租售一体化
4 第一天课堂互动
分组活动：模拟决策私董会
5 自动驾驶变革
5.1 自动驾驶概述
5.1.1 分级标准
5.1.2 技术路线分歧
5.2 自动驾驶的决胜点：中场
5.2.1 定义
5.2.2 门槛
5.3 后场：硬件变软
5.3.1 汽车制造企业在行动
5.4 前场：软件变硬
5.4.1 互联网企业的进展
5.5 大数据和AI是核心驱动力
5.6 自动驾驶现存问题
5.7 向左和向右：以服务还是以产品为核心？
5.8 自动驾驶应用案例
6 数字化变革
6.1 海啸！大数据和AI来了
6.1.1 决策者的焦虑
6.1.2 人类认知进化的第一次危机
6.1.3 谁会替代你和你的组织？
6.1.4 霸王龙下的生存空间
6.2 车辆全生命周期数字化管理
6.3 车、人、桩三位一体数据体系
6.4 优化充电桩布局规划算法模型
6.5 让驾乘者和运营商的需求精确传导汽车设计
6.6 新能源汽车数字化应用案例
6.7 数字化变革之“愿”
6.8 数字化变革之“痛“
6.8.1 风险与成本陷阱
6.8.2 人性与数字的冲突
7 变革应对
7.1 商业模式决策精算
7.1.1 拉普拉斯与皇帝
7.1.2 “因为相信所以看见“
7.1.3 “因为认知所以预见”
7.1.4 天时/地利/人和
7.2 数字孪生制造
7.3 数字孪生出行
7.4 新能源汽车共享出行案例
7.5 我们为什么坚守或者放弃？
7.6 变革的未来属于每个组织每个人
8 第二天课堂互动
分组活动：进阶决策私董会
李真顺
贺克斌
梅生伟
周远祥
赵华林
曾毓群
朱共山
王国玮
毛宗强