産品特色
編輯推薦
1.轉變思維:明確商業模式的概念和本質,瞭解“互聯網+”商業模式的價值,轉變傳統的商業思維。
2.掌握方法:發現創新的規律,掌握商業模式設計模型工具,學會重構商業模式的方法。
3.拓展盈利:透析企業盈利模式,通過阿裏、百度、英特爾等案例,學習新的商業模式及創新秘訣。
4.解決問題:針對商業模式創新、人工智能的趨勢,幫助企業尋找突破的對策。
5.為什麼諾基亞斥資81億美元收購Navteq,而榖歌卻青睞以色列小公司Waze? 為什麼隻有13名員工的Instagram,創業3年就賣齣10億美元的高價? 為什麼隻創業18個月的YouTube,就被榖歌以14億美元收購? 為什麼共享經濟的先行者Uber,估值高達650億美元? 在一個巨大的變革時代,無論研究者、智庫機構,還是企業傢,都需要一個正確的觀察角度。因為局限於過去、局限於傳統的視角,將無法創造未來。當下,人工智能的浪潮已經開始掀起。新一輪技術革命風暴已經誕生,人工智能有望成為未來10年乃至更長時間內IT産業發展的焦點,目前市場關心的IT和互聯網領域的幾乎所有主題和熱點(智能硬件、O2O、機器人、無人機、工業4.0),發展突破的關鍵環節都是人工智能。從國際市場看,國際IT巨頭已經開始在人工智能領域頻頻發力,一方麵網羅人纔,一方麵加大投資力度,並引發新一輪IT設備投資周期,智能化的大潮即將來襲,萬億元的市場規模值得期待。自2016年以來,熱度不減的“互聯網+”,正在以重塑商業零售渠道為入口,從消費者入手,減少中間環節,降低成本,提高效率,實現“産銷消”打通結閤,創造增量經濟。“互聯網+”時代,如何重構商業模式?如何把握人工智能的大趨勢,贏得未來先機,本書圍繞這些問題,一一剖析並闡述。5.
6.本書麵嚮大眾讀者介紹人工智能,如全麵介紹人工智能的發展曆史、探究過程以及在各個領域的應用,以通俗易懂的語言和生動有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。全麵介紹瞭人工智能的曆史及其在各個領域的發展及應用。既有科學的嚴謹性,又不乏趣味性,以通俗的語言和生動的示例將科學之美展現得淋灕盡緻,有助於讀者開闊視野,激發進一步探索科學的興趣。
內容簡介
《人工智能改變世界:工業4.0時代的商業新引擎》為讀者一一講解人工智能新趨勢與“互聯網+”商業模式創新,旨在幫助讀者明確商業模式的概念和本質,瞭解“互聯網+”商業模式的價值,轉變傳統的商業思維;發現創新的規律,掌握商業模式設計模型工具,學會重構商業模式的方法;透析企業盈利模式,通過解讀阿裏、百度、英特爾等案例,學習新的商業模式及創新秘訣。
《人工智能改變世界:工業4.0時代的商業新引擎》適閤各企業董事長、總裁、總經理、副總經理、相關業務部門負責人,對人工智能感興趣的讀者閱讀。
作者簡介
陳炳祥
浙江龍遊人,高級科技谘詢師,博士,畢業於維多利亞大學管理學院。衢江區工商聯副主席。曾任數傢縣級政府科技顧問、數十傢企業戰略發展顧問、德清縣留學人員聯誼會理事會顧問、浙江省科技廳專傢庫備選專傢、浙江省新能源汽車産業聯盟專傢委員會副主任委員,浙江省技術創新協會、浙江省汽車工業技術創新協會副會長和多傢創投機構閤夥人。著有 《跨界營銷:“互聯網+”時代的營銷創新與變革》等書籍。
多年來一直緻力於前沿科技發展和知識産權的研究與谘詢,對眾多領域的技術創新需求難點非常熟悉,創辦瞭中國聯政科技谘詢集團有限公司、浙江聯政科技評估中心和杭州賽科專利代理事務所等十幾傢企業,並為5500多傢公司(其中上市公司和集團就有100多傢)提供瞭營銷運營策劃、招商模式設計、項目投融資本運作、商業模式設計、項目孵化、公司戰略布局、技術轉型升級對接、科技項目和國傢高新技術企業申請代理、知識産權規劃、布局及專利、商標申請代理等谘詢服務,還主導運營和管理瞭4個孵化器和兩個眾創空間,投資瞭30多傢優質的科技型企業。
目錄
第1章AI革命:即將到來的人工智能商業時代
1.1人工智能:互聯網時代的新一輪技術浪潮
1.1.1 人工智能:開啓互聯網的下一幕
1.1.2技術的進化:人工智能連接一切
1.1.3 國外人工智能産業的發展及應用
1.1.4 我國人工智能産業的發展及應用
1.2 互聯網+人工智能:驅動工業4.0的新引擎
1.2.1 風口:製造業轉型升級的新引擎
1.2.2 政策:人工智能升級為國傢戰略
1.2.3 前景:人工智能産業的發展前景
1.3實現路徑:AI産業的技術架構與生態格局
1.3.1 萬物互聯:人工智能的技術架構
1.3.2基礎層麵:存儲運算與數據挖掘
1.3.3技術層麵:基於場景的智能技術
1.3.4應用層麵:智能産品與服務湧現
第2章産業風口:全球互聯網巨頭的AI戰略布局
2.1百度:驅動人工智能“爆發臨界點”的到來
2.1.1 百度在人工智能領域的戰略布局
2.1.2 百度實驗室:招攬全球科技人纔
2.1.3 國際戰略:深耕本土,智驅全球
2.2阿裏巴巴:構建人工智能時代的增長新引擎
2.2.1 阿裏小蜜:人工智能重構傳統客服
2.2.2 阿裏雲ET:改善交通,取代人工速記
2.2.3 阿裏電商與金融領域的人工智能應用
2.3國外巨頭AI戰略背後的布局邏輯與實踐路徑
2.3.1 IBM:基於沃森係統的全方位布局
2.3.2 榖歌:利用開源係統構建AI生態
2.3.3 英特爾:主導人工智能芯片市場
第3章掘金藍海:人工智能的商業化路徑與突破
3.1自動化經濟:探索人工智能的商業化未來
3.1.1 引爆人工智能:2700億的市場藍海
3.1.2諸侯爭霸:巨頭的技術創新與突破
3.1.3 機器學習:人工智能的三種設計模式
3.1.4商業啓示:人工智能如何商業變現?
3.2從技術到産品:人工智能技術如何改變世界?
3.2.1 産品落地:從技術到産品的轉化
3.1.2 硬件架構:引領場景通用AI時代
3.2.3 未來人工智能産品的主要發展趨勢
3.2.4 AlphaGo擊敗李世石背後的技術與算法
3.3從産品到商業:人機共融時代的商業新形態
3.3.1 産品崛起:人工智能的商業化應用
3.3.2 智能升級:智能傢居與O2O的進化
3.3.3創業法則:如何掘金人工智能領域?
3.3.4盈利路徑:新創企業如何商業變現?
3.4微軟小冰:基於社交平颱的商業解決方案
3.4.1 微軟小冰背後的商業應用與邏輯
3.4.2 基於社交平颱的智能化管理服務
3.4.3 為企業商傢提供精準化營銷推廣
第4章人工智能+:一場醞釀已久的産業大變革
4.1人工智能+製造:傳統製造走嚮“智能製造”
4.1.1 新技術革命重塑全球製造業格局
4.1.2 機器代人:引領中國製造業轉型
4.1.3 基於大數據與信息技術的智能生産
4.2人工智能+教育:開啓一個全新的教育時代
4.2.1 人工智能時代的教育模式變革
4.2.2人工智能如何改變教學場景?
4.2.3“人工智能+教育”的五大應用
4.2.4 “人工智能+教育”的未來趨勢
4.3人工智能+醫療:傳統醫療模式的顛覆與重構
4.3.1 虛擬助理:為醫生提供輔助診斷工具
4.3.2 醫學影像:精準篩查和分析重大疾病
4.3.3 藥物挖掘:大幅度降低藥物研發成本
4.3.4 膳食營養:提供個性化營養解決方案
4.3.5 人工智能技術在醫療領域的應用前景
4.3.6 國內人工智能醫療麵臨的挑戰與機遇
第5章人機共融:AI如何重塑我們的社會生活?
5.1 社會變革:人工智能如何為社會創造價值?
5.1.1 階段1:取代重復性工作崗位
5.1.2 階段2:承擔更多的管理工作
5.1.3 階段3:超級定製化人工智能
5.2智能生活:人工智能如何改變我們的生活?
5.2.1 人工智能如何改變我們的生活?
5.2.2 人工智能技術在生活領域的應用
5.2.3 傢用機器人:開啓智能生活時代
5.3 技術與倫理:如何應對人工智能時代的來臨?
5.3.1 人工智能引發的科技倫理問題
5.3.2 如何應對人工智能時代的來臨?
第6章智能商業:人工智能時代的商業新生態
6.1下一個顛覆者:人工智能重新定義未來商業
6.1.1 商業顛覆:人工智能重構六大領域
6.1.2 基於人工智能技術的客戶關係管理
6.1.3 數據應用:藉助數據重塑商業價值
6.1.4人工智能如何改變未來的商業形態?
6.2商業趨勢:人工智能如何影響企業運行模式?
6.2.1 趨勢1:引進人工智能將成企業常態
6.2.2 趨勢2:預測分析技術主導企業運行
6.2.3 趨勢3:人工智能技術推動企業創新
6.3未來公司:人工智能變革企業傳統管理模式
6.3.1 變革1:行政管理工作的“智能化”
6.3.2 變革2:幫助企業管理者決策分析
6.3.3 變革3:管理者與人工智能優勢互補
第7章機器人紅利:掀起新一輪工業革命浪潮
7.1機器人革命:搶占未來全球製造業製高點
7.1.1 機器人戰略引領中國製造2025
7.1.2世界各國搶灘機器人産業紅利
7.1.3全球機器人産業發展規模及趨勢
7.1.4 我國機器人産業發展現狀與特點
7.2大數據+機器人:數字化智能製造的新路徑
7.2.1 傳統製造業數字化、智能化變革
7.2.2 工業4.0=大數據+雲計算+機器人
7.2.3 大數據對機器人商業模式的影響
7.2.4全球領先的主要工業機器人巨頭
精彩書摘
《人工智能改變世界 工業4.0時代的商業新引擎》:
這與傳統的核心數據庫軟件、CRM(客戶關係管理)係統等有所不同:CRM是相對規範化、標準化的業務邏輯,不會因具體業務的不同而有所差彆;AI則是對認知能力的抽象,在氣象、農業、工業、藝術等不同的領域和業務中,呈現齣的認知與業務能力也不同,極具個性特質。
人工智能廠商群體的發展遵循數據源的脈絡,AI應用與數據源大緻處於同一範疇。互聯網巨頭掌握前端生活和消費領域的數據,相關應用電由這些廠商提供;行業數據則在行業內部,當前尚沒有企業能夠完成整閤,因此處於分散割裂狀態。消費數據和産業數據雖有相互反饋的交互關係,但整體上看短期內仍將處於涇渭分明的孤立狀態。
IBM通過非互聯網的大數據深入業內,構建認知模型,這種與廠商結閤的方式為AI的行業應用提供瞭啓發和方嚮。深耕行業應用的人工智能公司齣於對數據的迫切需求而與數據源公司建立瞭更緊密的聯結,在資本的推動下實現深度結閤,進而誕生齣能夠整閤消費數據與行業數據、提供完整解決方案的廠商;在這個過程中,專業化的數據處理和模型構建廠商也會大量湧現。
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