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赋能:人工智能与数字经济


作者:
王延峰、于晓宇、史占中、吴明辉、李泉、周曦、俞凯、惠慧、熊友军 编著
定价:
41.10元
ISBN:
978-7-04-059115-6
版面字数:
420.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2022-10-26
读者对象:
高等教育
一级分类:
计算机/教育技术类
二级分类:
计算机类专业核心课程
三级分类:
人工智能

本书提出了“为工科学生培养产业思维”的构想,希望在人工智能技术知识的基础上,提供更为宏观的产业视角,通过介绍管理学、经济学等领域的知识和案例,将技术知识点串联起来,帮助读者了解人工智能技术在具体行业中的应用,形成对整个商业生态系统的认知,理解人工智能如何赋能数字经济。

本书的内容分为三篇:第1 篇系统性地介绍数字经济及其相关管理学、经济学领域的知识,并最终将抽象的知识落脚于本书的研究主体——人工智能,对人工智能的技术演进与业态发展进行概述;第2 篇从人工智能供给侧的角度,围绕基础技术、应用场景及相关产业和企业的发展介绍计算机视觉技术、智能语音语言技术、信息检索与挖掘和控制智能与机器人这4 个代表性技术;第3 篇从人工智能需求侧的角度,选取社会生产和生活密切相关的制造、电信和医疗三大行业,探讨人工智能技术的应用基础与成效。

本书适合作为高等学校计算机类相关专业、人工智能类相关专业,以及管理类相关专业的本科生、研究生学习人工智能与数字经济的教材使用,还可供相关领域的科研人员、工程技术人员和管理人员参考阅读。

  • 前辅文
  • 第1篇 数字经济及其商业逻辑
    • 第1章 数字经济概论
      • 1.1 数字经济的内涵与外延
      • 1.2 数字经济的供给与需求
      • 1.3 数字经济的生产要素
        • 1.3.1 生产要素的演进
        • 1.3.2 基础性生产要素——数据
      • 1.4 数字技术
      • 1.5 数字经济中的价值创造
        • 1.5.1 共生:数字经济中的企业形态与生态逻辑
        • 1.5.2 共创:数字经济的价值创造逻辑
      • 1.6 数字经济的商业模式
        • 1.6.1 商业模式的演进
        • 1.6.2 商业模式设计
        • 1.6.3 商业模式创新
        • 1.6.4 传统商业模式面临的挑战与机遇
      • 1.7 产业数字化转型
      • 1.8 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 第2章 人工智能技术及其典型应用场景
      • 2.1 人工智能技术的演进
        • 2.1.1 国际人工智能技术发展历程
        • 2.1.2 中国人工智能技术发展历程
        • 2.1.3 经济发展与技术进步的耦合
      • 2.2 技术驱动的人工智能产业演进
        • 2.2.1 技术驱动的业态创新
        • 2.2.2 人工智能产业发展
      • 2.3 代表性人工智能技术的典型应用场景
        • 2.3.1 计算机视觉技术
        • 2.3.2 智能语音语言技术
        • 2.3.3 信息检索与挖掘
        • 2.3.4 控制智能与机器人
        • 2.3.5 交叉衍生智能技术
      • 2.4 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 第3章 数字经济治理
      • 3.1 数据治理
        • 3.1.1 数据治理的内涵
        • 3.1.2 企业的数据治理
        • 3.1.3 数据治理模型
        • 3.1.4 企业数据特征及治理政策
        • 3.1.5 各国数据治理发展及政策
        • 3.1.6 新一代数据治理平台
      • 3.2 人工智能技术的社会与伦理风险
        • 3.2.1 工作高度自动化引发失业风险
        • 3.2.2 技术滥用带来隐私与安全威胁
        • 3.2.3 加剧社会文化与经济的不平等
        • 3.2.4 引发军事风险及潜在军备竞赛
        • 3.2.5 算法高频交易引起的股市动荡
      • 3.3 人工智能技术应用治理
        • 3.3.1 负责任的人工智能应用
        • 3.3.2 以人为本的人工智能应用
        • 3.3.3 创造新就业的人工智能应用
        • 3.3.4 可持续性的人工智能应用
      • 3.4 政府监管
        • 3.4.1 网络中性与电信行业
        • 3.4.2 政府规制与金融创新
      • 3.5 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
  • 第2篇 人工智能技术及其业态
    • 第4章 计算机视觉技术
      • 4.1 计算机视觉技术发展历程
        • 4.1.1 马尔计算视觉
        • 4.1.2 多视几何与分层三维重建
        • 4.1.3 基于学习的视觉
      • 4.2 计算机视觉技术的行业应用
        • 4.2.1 安防
        • 4.2.2 金融
        • 4.2.3 商业
        • 4.2.4 医疗
        • 4.2.5 交通
      • 4.3 计算机视觉技术的应用实例
        • 4.3.1 计算机视觉产业链
        • 4.3.2 基础层的企业与业务
        • 4.3.3 技术层的企业与业务
        • 4.3.4 应用层的企业与业务
      • 4.4 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 第5章 智能语音语言技术
      • 5.1 智能语音语言技术发展历程
        • 5.1.1 自然语言处理技术
        • 5.1.2 语音识别技术
        • 5.1.3 语音唤醒技术
        • 5.1.4 语音合成技术
        • 5.1.5 说话人识别技术
        • 5.1.6 口语语义理解技术
        • 5.1.7 对话系统技术
        • 5.1.8 对话管理技术
      • 5.2 智能语音语言技术的行业应用
        • 5.2.1 主要应用场景
        • 5.2.2 行业发展格局
      • 5.3 智能语音语言技术的应用实例
        • 5.3.1 智能语音产业链
        • 5.3.2 基础层
        • 5.3.3 智能交互式对话系统平台
        • 5.3.4 应用层
      • 5.4 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 第6章 信息检索与挖掘
      • 6.1 信息检索与挖掘技术发展历程
        • 6.1.1 Web1.
        • 6.1.2 Web2.
        • 6.1.3 Web3.
      • 6.2 信息检索与挖掘技术的行业应用
        • 6.2.1 主要应用场景
        • 6.2.2 行业发展格局
      • 6.3 信息检索与挖掘技术的应用实例
        • 6.3.1 技术应用发展
        • 6.3.2 新型产品与服务
      • 6.4 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 第7章 控制智能与机器人
      • 7.1 控制智能与机器人技术发展历程
        • 7.1.1 关键技术概述
        • 7.1.2 机器人的发展历程
      • 7.2 控制智能与机器人的行业应用
        • 7.2.1 机器人技术应用领域
        • 7.2.2 工业机器人
        • 7.2.3 服务机器人
        • 7.2.4 特种机器人
      • 7.3 控制智能与机器人的应用实例
        • 7.3.1 工业机器人应用实例
        • 7.3.2 服务机器人应用实例
        • 7.3.3 特种机器人应用实例
      • 7.4 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
  • 第3篇 人工智能技术的行业赋能
    • 第8章 人工智能与制造行业
      • 8.1 制造业的社会经济属性
      • 8.2 制造业的范围及现状
        • 8.2.1 制造业发展现状
        • 8.2.2 智能制造发展背景
        • 8.2.3 全球智能制造发展现状
        • 8.2.4 中国智能制造及其优势
        • 8.2.5 制造业产业链智能化升级
      • 8.3 人工智能赋能制造转型升级
        • 8.3.1 工业大数据成为生产要素
        • 8.3.2 工业机器人提高生产效率
        • 8.3.3 机器视觉技术赋能监测与检测
        • 8.3.4 边缘计算优化离散型制造
        • 8.3.5 数字孪生技术创新生产模式
      • 8.4 人工智能赋能制造的应用案例
        • 8.4.1 工业大数据技术应用
        • 8.4.2 数据智能与智能生产
        • 8.4.3 产品检测的“机械眼”
        • 8.4.4 服装柔性化定制生产
        • 8.4.5 数字孪生工厂
      • 8.5 人工智能赋能制造的发展展望
      • 8.6 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 第9章 人工智能与电信行业
      • 9.1 电信行业的社会经济属性
      • 9.2 电信行业的发展与现状
        • 9.2.1 移动通信技术的发展历程
        • 9.2.2 第五代网络关键技术及架构
        • 9.2.3 5G 业务及场景
        • 9.2.4 新时代电信运营商的机遇与挑战
      • 9.3 人工智能赋能电信行业转型
        • 9.3.1 电信大数据的特征及处理分析
        • 9.3.2 数据支撑整体运营模式优化
        • 9.3.3 创新应用激发新型服务场景
      • 9.4 人工智能赋能电信行业的应用案例
        • 9.4.1 优化5G 布网和网络运维智能化
        • 9.4.2 优化运营和提升用户体验
        • 9.4.3 打造人工智能平台
        • 9.4.4 推动用户业务增长
        • 9.4.5 开辟新型服务类型
      • 9.5 人工智能赋能电信行业的趋势与展望
        • 9.5.1 第六代移动通信技术
        • 9.5.2 算力网络
        • 9.5.3 5G-V2X 人车路云网
        • 9.5.4 边缘计算
      • 9.6 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 第10章 人工智能与医疗健康行业
      • 10.1 医疗健康行业的社会经济属性
        • 10.1.1 医疗服务的外部性与公共性
        • 10.1.2 信息不对称与技术垄断
        • 10.1.3 数字技术赋能中国医疗体系改革
      • 10.2 医疗健康行业的构成与现状
        • 10.2.1 医疗行业的内涵与外延
        • 10.2.2 医疗行业发展现状
        • 10.2.3 健康医疗大数据
        • 10.2.4 新冠疫情加速智能医疗发展
      • 10.3 人工智能赋能医疗行业的主要路径
        • 10.3.1 改变传统的医疗服务体系
        • 10.3.2 改变医疗技术的创新模式
        • 10.3.3 改变医疗方案决策体系
        • 10.3.4 促进医疗产品创新
      • 10.4 人工智能赋能医疗行业的应用案例
        • 10.4.1 智能辅助手术系统
        • 10.4.2 新药研发
        • 10.4.3 疾病筛查和诊断
        • 10.4.4 医院管理
        • 10.4.5 互联网医疗
      • 10.5 人工智能赋能医疗行业趋势与展望
        • 10.5.1 医疗人工智能的商业化趋势
        • 10.5.2 医疗行业人工智能应用趋势
        • 10.5.3 中国人工智能医疗未来发展路径
      • 10.6 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 结语

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