人工智能改变世界 工业4.0时代的商业新引擎 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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产品特色

编辑推荐

1.转变思维：明确商业模式的概念和本质，了解“互联网+”商业模式的价值，转变传统的商业思维。
2.掌握方法：发现创新的规律，掌握商业模式设计模型工具，学会重构商业模式的方法。
3.拓展盈利：透析企业盈利模式，通过阿里、百度、英特尔等案例，学习新的商业模式及创新秘诀。
4.解决问题：针对商业模式创新、人工智能的趋势，帮助企业寻找突破的对策。
5.为什么诺基亚斥资81亿美元收购Navteq，而谷歌却青睐以色列小公司Waze? 为什么只有13名员工的Instagram，创业3年就卖出10亿美元的高价？ 为什么只创业18个月的YouTube，就被谷歌以14亿美元收购？ 为什么共享经济的先行者Uber，估值高达650亿美元？ 在一个巨大的变革时代，无论研究者、智库机构，还是企业家，都需要一个正确的观察角度。因为局限于过去、局限于传统的视角，将无法创造未来。当下，人工智能的浪潮已经开始掀起。新一轮技术革命风暴已经诞生，人工智能有望成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点，目前市场关心的IT和互联网领域的几乎所有主题和热点（智能硬件、O2O、机器人、无人机、工业4.0），发展突破的关键环节都是人工智能。从国际市场看，国际IT巨头已经开始在人工智能领域频频发力，一方面网罗人才，一方面加大投资力度，并引发新一轮IT设备投资周期，智能化的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。自2016年以来，热度不减的“互联网+”，正在以重塑商业零售渠道为入口，从消费者入手，减少中间环节，降低成本，提高效率，实现“产销消”打通结合，创造增量经济。“互联网+”时代，如何重构商业模式？如何把握人工智能的大趋势，赢得未来先机，本书围绕这些问题，一一剖析并阐述。5.
6.本书面向大众读者介绍人工智能，如全面介绍人工智能的发展历史、探究过程以及在各个领域的应用，以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。全面介绍了人工智能的历史及其在各个领域的发展及应用。既有科学的严谨性，又不乏趣味性，以通俗的语言和生动的示例将科学之美展现得淋漓尽致，有助于读者开阔视野，激发进一步探索科学的兴趣。

内容简介

《人工智能改变世界：工业4.0时代的商业新引擎》为读者一一讲解人工智能新趋势与“互联网+”商业模式创新，旨在帮助读者明确商业模式的概念和本质，了解“互联网+”商业模式的价值，转变传统的商业思维；发现创新的规律，掌握商业模式设计模型工具，学会重构商业模式的方法；透析企业盈利模式，通过解读阿里、百度、英特尔等案例，学习新的商业模式及创新秘诀。
《人工智能改变世界：工业4.0时代的商业新引擎》适合各企业董事长、总裁、总经理、副总经理、相关业务部门负责人，对人工智能感兴趣的读者阅读。

作者简介

陈炳祥
浙江龙游人，高级科技咨询师，博士，毕业于维多利亚大学管理学院。衢江区工商联副主席。曾任数家县级政府科技顾问、数十家企业战略发展顾问、德清县留学人员联谊会理事会顾问、浙江省科技厅专家库备选专家、浙江省新能源汽车产业联盟专家委员会副主任委员，浙江省技术创新协会、浙江省汽车工业技术创新协会副会长和多家创投机构合伙人。著有 《跨界营销：“互联网+”时代的营销创新与变革》等书籍。
多年来一直致力于前沿科技发展和知识产权的研究与咨询，对众多领域的技术创新需求难点非常熟悉，创办了中国联政科技咨询集团有限公司、浙江联政科技评估中心和杭州赛科专利代理事务所等十几家企业，并为5500多家公司（其中上市公司和集团就有100多家）提供了营销运营策划、招商模式设计、项目投融资本运作、商业模式设计、项目孵化、公司战略布局、技术转型升级对接、科技项目和国家高新技术企业申请代理、知识产权规划、布局及专利、商标申请代理等咨询服务，还主导运营和管理了4个孵化器和两个众创空间，投资了30多家优质的科技型企业。

目录

第1章AI革命：即将到来的人工智能商业时代
1．1人工智能：互联网时代的新一轮技术浪潮
1．1．1 人工智能：开启互联网的下一幕
1．1．2技术的进化：人工智能连接一切
1．1．3 国外人工智能产业的发展及应用
1．1．4 我国人工智能产业的发展及应用
1．2 互联网+人工智能：驱动工业4．0的新引擎
1．2．1 风口：制造业转型升级的新引擎
1．2．2 政策：人工智能升级为国家战略
1．2．3 前景：人工智能产业的发展前景
1．3实现路径：AI产业的技术架构与生态格局
1．3．1 万物互联：人工智能的技术架构
1．3．2基础层面：存储运算与数据挖掘
1．3．3技术层面：基于场景的智能技术
1．3．4应用层面：智能产品与服务涌现
第2章产业风口：全球互联网巨头的AI战略布局
2．1百度：驱动人工智能“爆发临界点”的到来
2．1．1 百度在人工智能领域的战略布局
2．1．2 百度实验室：招揽全球科技人才
2．1．3 国际战略：深耕本土，智驱全球
2．2阿里巴巴：构建人工智能时代的增长新引擎
2．2．1 阿里小蜜：人工智能重构传统客服
2．2．2 阿里云ET：改善交通，取代人工速记
2．2．3 阿里电商与金融领域的人工智能应用
2．3国外巨头AI战略背后的布局逻辑与实践路径
2．3．1 IBM：基于沃森系统的全方位布局
2．3．2 谷歌：利用开源系统构建AI生态
2．3．3 英特尔：主导人工智能芯片市场
第3章掘金蓝海：人工智能的商业化路径与突破
3．1自动化经济：探索人工智能的商业化未来
3．1．1 引爆人工智能：2700亿的市场蓝海
3．1．2诸侯争霸：巨头的技术创新与突破
3．1．3 机器学习：人工智能的三种设计模式
3．1．4商业启示：人工智能如何商业变现？
3．2从技术到产品：人工智能技术如何改变世界？
3．2．1 产品落地：从技术到产品的转化
3．1．2 硬件架构：引领场景通用AI时代
3．2．3 未来人工智能产品的主要发展趋势
3．2．4 AlphaGo击败李世石背后的技术与算法
3．3从产品到商业：人机共融时代的商业新形态
3．3．1 产品崛起：人工智能的商业化应用
3．3．2 智能升级：智能家居与O2O的进化
3．3．3创业法则：如何掘金人工智能领域？
3．3．4盈利路径：新创企业如何商业变现？
3．4微软小冰：基于社交平台的商业解决方案
3．4．1 微软小冰背后的商业应用与逻辑
3．4．2 基于社交平台的智能化管理服务
3．4．3 为企业商家提供精准化营销推广
第4章人工智能+：一场酝酿已久的产业大变革
4．1人工智能+制造：传统制造走向“智能制造”
4．1．1 新技术革命重塑全球制造业格局
4．1．2 机器代人：引领中国制造业转型
4．1．3 基于大数据与信息技术的智能生产
4．2人工智能+教育：开启一个全新的教育时代
4．2．1 人工智能时代的教育模式变革
4．2．2人工智能如何改变教学场景？
4．2．3“人工智能+教育”的五大应用
4．2．4 “人工智能+教育”的未来趋势
4．3人工智能+医疗：传统医疗模式的颠覆与重构
4．3．1 虚拟助理：为医生提供辅助诊断工具
4．3．2 医学影像：精准筛查和分析重大疾病
4．3．3 药物挖掘：大幅度降低药物研发成本
4．3．4 膳食营养：提供个性化营养解决方案
4．3．5 人工智能技术在医疗领域的应用前景
4．3．6 国内人工智能医疗面临的挑战与机遇
第5章人机共融：AI如何重塑我们的社会生活？
5．1 社会变革：人工智能如何为社会创造价值？
5．1．1 阶段1：取代重复性工作岗位
5．1．2 阶段2：承担更多的管理工作
5．1．3 阶段3：超级定制化人工智能
5．2智能生活：人工智能如何改变我们的生活？
5．2．1 人工智能如何改变我们的生活？
5．2．2 人工智能技术在生活领域的应用
5．2．3 家用机器人：开启智能生活时代
5．3 技术与伦理：如何应对人工智能时代的来临？
5．3．1 人工智能引发的科技伦理问题
5．3．2 如何应对人工智能时代的来临？
第6章智能商业：人工智能时代的商业新生态
6．1下一个颠覆者：人工智能重新定义未来商业
6．1．1 商业颠覆：人工智能重构六大领域
6．1．2 基于人工智能技术的客户关系管理
6．1．3 数据应用：借助数据重塑商业价值
6．1．4人工智能如何改变未来的商业形态？
6．2商业趋势：人工智能如何影响企业运行模式？
6．2．1 趋势1：引进人工智能将成企业常态
6．2．2 趋势2：预测分析技术主导企业运行
6．2．3 趋势3：人工智能技术推动企业创新
6．3未来公司：人工智能变革企业传统管理模式
6．3．1 变革1：行政管理工作的“智能化”
6．3．2 变革2：帮助企业管理者决策分析
6．3．3 变革3：管理者与人工智能优势互补
第7章机器人红利：掀起新一轮工业革命浪潮
7．1机器人革命：抢占未来全球制造业制高点
7．1．1 机器人战略引领中国制造2025
7．1．2世界各国抢滩机器人产业红利
7．1．3全球机器人产业发展规模及趋势
7．1．4 我国机器人产业发展现状与特点
7．2大数据+机器人：数字化智能制造的新路径
7．2．1 传统制造业数字化、智能化变革
7．2．2 工业4．0=大数据+云计算+机器人
7．2．3 大数据对机器人商业模式的影响
7．2．4全球领先的主要工业机器人巨头

精彩书摘

　　《人工智能改变世界 工业4.0时代的商业新引擎》：
　　这与传统的核心数据库软件、CRM（客户关系管理）系统等有所不同：CRM是相对规范化、标准化的业务逻辑，不会因具体业务的不同而有所差别；AI则是对认知能力的抽象，在气象、农业、工业、艺术等不同的领域和业务中，呈现出的认知与业务能力也不同，极具个性特质。
　　人工智能厂商群体的发展遵循数据源的脉络，AI应用与数据源大致处于同一范畴。互联网巨头掌握前端生活和消费领域的数据，相关应用电由这些厂商提供；行业数据则在行业内部，当前尚没有企业能够完成整合，因此处于分散割裂状态。消费数据和产业数据虽有相互反馈的交互关系，但整体上看短期内仍将处于泾渭分明的孤立状态。
　　IBM通过非互联网的大数据深入业内，构建认知模型，这种与厂商结合的方式为AI的行业应用提供了启发和方向。深耕行业应用的人工智能公司出于对数据的迫切需求而与数据源公司建立了更紧密的联结，在资本的推动下实现深度结合，进而诞生出能够整合消费数据与行业数据、提供完整解决方案的厂商；在这个过程中，专业化的数据处理和模型构建厂商也会大量涌现。
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