- 人工智能+行动指南
- - 作者：胡为民|责编:杜鹏//常家凤
  - 出版社：经济科学
  - ISBN：9787521868661
  - 出版日期：2025/04/01
  - 页数：231
- 售价：27.2

内容大纲
本书以中央经济工作会议和政府工作报告为纲领，系统拆解了“人工智能＋”国家战略的顶层设计与落地路径，从政策护航到技术探秘，从实施攻略到典型案例，层层递进揭示大模型赋能产业升级的核心逻辑。书中既有对新一代AI技术原理的深度剖析，又有多个行业转型的鲜活样本，更前瞻性预判智能革命的未来挑战与机遇。作者以扎实的政经洞察和实战经验，为政府部门、企业提供了一套可复制的“行动图谱”，堪称政策制定者的决策参考、领导者的转型利器、技术人的实战宝典。在国家全力培育新质生产力的当下，本书是拥抱智能时代的读者不可错过的行动纲领！
作者介绍
胡为民，国家级专精特新重点“小巨人”企业暨广东省单项冠军示范企业迪博技术公司创始人、董事长，深圳企业博士后工作站迪博分站主任，入选深圳市高层次专业人才、财政部会计人才库，中国内部审计协会常务理事，中国会计学会理事，中山大学等高校兼职导师。领导团队研发了国内首个人工智能辅助审判系统，率先探索出了大模型全流程落地司法审判业务场景的技术路线，并实现了大模型商业模式的闭环。领衔研发的核心产品在大数据关键先导技术应用、大数据挖掘分析以及大数据服务创新等方向连续3年入选工信部大数据产业发展试点示范项目，多个项目荣获国务院国资委智能监管业务模型创新活动杰出应用奖，多次荣获省部级优秀论文奖。成果受到新华社、中央电视台以及《人民日报》《中国证券报》《上海证券报》《证券时报》等媒体的持续关注和报道。
目录
第1章  政策护航：为人工智能划定前行航道
  1.1  国际人工智能政策前沿动向：全球竞逐，谁主沉浮？
    1.1.1  AI霸权争夺战：美国如何在高科技棋盘上步步为营？
    1.1.2  AI规则的“欧洲标准”：欧盟如何在伦理与创新之间“走钢丝”？
    1.1.3  从“日不落”到“AI不落”：英国如何在全球AI竞赛中重塑帝国荣光？
    1.1.4  追赶者的奋起：各个国家纷纷步入AI赛道
  1.2  中国人工智能政策新动向：东方智慧，引领未来
    1.2.1  AI巨龙崛起：中国如何在技术自主与全球竞争中开疆拓土？
    1.2.2  北上深杭等重点城市AI发展领先布局
第2章  原理探秘：揭开新一代人工智能的“神秘面纱”
  2.1  追溯新一代人工智能的发展之路：从梦想到现实
    2.1.1  早期的符号主义：逻辑与规则的尝试
    2.1.2  专家系统的崛起：从理论到实践的尝试
    2.1.3  机器学习的兴起：数据驱动的新思路
    2.1.4  深度学习的突破：开启智能新时代
    2.1.5  大模型的崛起：AI能力的飞跃
    2.1.6  智能体技术的发展：赋予AI行动与决策的能力
  2.2  符号主义：人工智能的“逻辑导航者”
    2.2.1  符号主义的基本原理
    2.2.2  符号主义的主要特征
    2.2.3  符号主义的应用案例
    2.2.4  符号主义的未来发展方向
  2.3  专家系统：人工智能的“智慧智库”
    2.3.1  专家系统的基本原理
    2.3.2  专家系统的主要特征
    2.3.3  专家系统的应用案例
    2.3.4  专家系统的未来发展方向
  2.4  机器学习：人工智能的“智能教练”
    2.4.1  机器学习的基本原理
    2.4.2  机器学习的主要特征
    2.4.3  机器学习的应用案例
    2.4.4  机器学习的未来发展方向
  2.5  深度学习：人工智能的“深度驱动器”
    2.5.1  深度学习的基本原理
    2.5.2  深度学习的主要特征
    2.5.3  深度学习的应用案例
    2.5.4  深度学习的未来发展方向
  2.6  大模型：人工智能的“思维巨擘”
    2.6.1  大模型的基本原理
    2.6.2  大模型的主要特征
    2.6.3  大模型的应用案例
    2.6.4  大模型的未来发展方向
  2.7  智能体：人工智能的“行动先锋”
    2.7.1  智能体的基本原理
    2.7.2  智能体的主要特征
    2.7.3  智能体的应用案例
    2.7.4  智能体的未来发展方向
第3章  实施攻略：新一代人工智能落地见效的“秘籍”
  3.1  战略布局，决胜千里
    3.1.1  领导挂帅：没有“一把手”站台，AI只能是空中楼阁

    3.1.2  排兵布阵：打造“前中后台”联合作战体系
    3.1.3  胜负手：用考核机制拧紧责任发条
    3.1.4  实操工具箱
  3.2  理念宣贯，凝聚共识
    3.2.1  破冰行动：先治“AI焦虑症”，再谈技术落地
    3.2.2  播种行动：用“三波攻势”让AI理念扎根
    3.2.3  固本行动：把共识变成“肌肉记忆”
    3.2.4  实操工具箱
  3.3  深挖痛点，找准场景
    3.3.1  痛点挖掘：别被“假哭”骗了，找到真正的“伤口”
    3.3.2  场景定位：别想“一口吃成胖子”，先打“十环靶心”
    3.3.3  实战拆解：那些“一针见血”的黄金场景
    3.3.4  避坑指南：别让这些“刺客”毁了你的场景
    3.3.5  实操工具箱
  3.4  选好技术，筑牢架构
    3.4.1  技术选型：别被“炫技”带偏，只选对的，不选贵的
    3.4.2  架构设计：别学蜘蛛乱结网，要学蚂蚁建巢穴
    3.4.3  实战指南：那些“稳如老狗”的技术组合
    3.4.4  避坑指南：技术选型的“四大杀手”
    3.4.5  实操工具箱
  3.5  治理数据，夯实根基
    3.5.1  数据治理：别让AI“吃坏肚子”
    3.5.2  数据整合：别让系统“各说各话”
    3.5.3  数据安全：别让“宝藏”变“炸弹”
    3.5.4  数据价值：从“成本黑洞”到“利润油田”
    3.5.5  避坑指南：数据治理的“四大天坑”
    3.5.6  实操工具箱
  3.6  锤炼模型，兼顾性能
    3.6.1  筑基：数据清洗与标注的“外科手术”
    3.6.2  锻造：模型训练与思维链的“庖丁解牛”
    3.6.3  开刃：提示词与交互设计的“精准雕琢”
    3.6.4  淬火：检索增强与知识整合的“刚柔并济”
    3.6.5  磨刀：性能优化与轻量化的“终极考验”
    3.6.6  试剑：持续迭代与伦理把关的“生死擂台”
    3.6.7  避坑指南：模型锤炼的“七宗罪”
    3.6.8  实操工具箱
  3.7  无缝集成，卓越运维
    3.7.1  架构设计：让AI系统“长”进业务血管
    3.7.2  数据流水线：让信息“血流畅通”
    3.7.3  运维体系：从“救火队”到“保健医生”
    3.7.4  容灾与安全：给AI穿上“防弹衣”
    3.7.5  成本优化：让每一分钱都听见响
    3.7.6  实操工具箱
  3.8  反馈评估，持续优化
    3.8.1  反馈收集：给AI装上“听诊器”和“雷达”
    3.8.2  效果评估：别被“虚荣指标”忽悠，抓住“真金白银”
    3.8.3  优化迭代：从“打补丁”到“基因重组”
    3.8.4  实战案例：那些“打不死”的AI如何重生
    3.8.5  避坑指南：优化路上的“断魂桥”
    3.8.6  实操工具箱

第4章  典型案例：见证新一代人工智能的现实蝶变
  4.1  智慧司法：AI如何赋能审判公正与效率
    4.1.1  背景：当司法改革遇上AI浪潮
    4.1.2  典型做法：AI全链条赋能的“深圳方案”
    4.1.3  成效：“公正与效率”双赢的智慧司法新路径
  4.2  金融风控新引擎：AI助力银行信贷精准高效
    4.2.1  背景：内生需求驱动智能化转型
    4.2.2  典型做法：AI驱动的信贷全流程智能化重构
    4.2.3  成效：AI赋能的价值释放路径
  4.3  监管升级：AI赋能上市公司监管变革
    4.3.1  背景：数智化监管的必然性与紧迫性
    4.3.2  典型做法：从数据洪流到监管智慧的升维实践
    4.3.3  成效：数智赋能，重塑资本市场监管新生态
  4.4  国资国企监管革新：AI筑牢风控合规长效机制
    4.4.1  背景：构建以管资本为核心的国资监管新体系
    4.4.2  典型做法：打造“五位一体”国资国企智慧监督系统
    4.4.3  成效：智慧监管生态构建与长效价值释放
第5章  未来脉动：人工智能的发展趋势与挑战
  5.1  潮涌向前：人工智能技术的必然趋势与突破
    5.1.1  从“铁皮手册”到“数据矿工”：认知革命的底层跃迁
    5.1.2  从“偏科天才”到“通识学者”：能力疆域的生态重构
    5.1.3  从“数字隐士”到“万物共脑”：协作网络的奇点时刻
    5.1.4  浪潮之巅的明日预言
    5.1.5  破壁者：中国方案重构AI文明图谱
  5.2  激流勇进：人工智能的安全伦理挑战与应对
    5.2.1  激流中的暗涌：AI时代的六大挑战
    5.2.2  破浪之舵：以人本思维导航AI未来
    5.2.3  驶向光明：技术与人性的共鸣
参考文献
后记

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