AI进化论:解码人工智能商业场景与案例

AI进化论:解码人工智能商业场景与案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业出版社
作者:亿欧智库
出品人:
页数:192
译者:
出版时间:2018-5
价格:59
装帧:
isbn号码:9787121340307
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • 深度学习
  • 智能时代
  • 就一ppt整合的书,逻辑太混乱
  • 商业
  • AI
  • 人工智能
  • AI商业
  • 商业模式
  • 数字化转型
  • 行业应用
  • 案例分析
  • 技术趋势
  • 未来科技
  • 创新
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具体描述

《AI进化论——解码人工智能商业场景与案例》全面梳理了人工智能在商业中的应用,结合中国人工智能企业的商业案例,本书系统性地介绍了人工智能在金融、医疗、安防、自动驾驶、新零售、内容生产、法律、教育等八个领域中的应用与商业落地场景。《AI进化论——解码人工智能商业场景与案例》内容丰富翔实,阅读门槛适中,适合所有关注人工智能的朋友阅读。

《智能纪元:商业模式的重塑与未来图景》 导言:时代的浪潮与商业的基石 我们正身处一个前所未有的技术迭代周期之中。这不是一场渐进式的改良,而是一次结构性的重塑。从蒸汽机的轰鸣到互联网的连接,每一次重大的技术飞跃都深刻地改变了人类的生产关系与商业逻辑。如今,我们站在了智能化的新起点上。理解这场变革的本质,洞察其对既有商业范式的冲击与重构,是所有渴望在未来立足的组织与个体必须完成的功课。 本书《智能纪元:商业模式的重塑与未来图景》并非一部聚焦于单一技术原理的教科书,而是一部旨在为决策者、战略规划师和创新实践者提供深刻洞察与实践指导的商业蓝图。它将带领读者穿越纷繁复杂的技术术语迷雾,直抵商业价值的核心,探讨在智能技术浪潮下,企业如何识别机遇、构建壁垒,并实现可持续的增长。 第一部分:范式转移——传统商业逻辑的瓦解 在技术驱动的范式转移中,原有的资源禀赋、规模经济和信息优势正在迅速贬值。本书首先系统性地剖析了驱动当前商业变革的底层动力,强调这些动力并非线性增长,而是指数级的涌现。 第一章:从效率驱动到洞察驱动的转变。 传统商业的优化路径是提高流程效率,降低边际成本。然而,智能工具的普及使得效率的提升成为基础配置。真正的竞争优势正在转向对海量、异构数据的深度挖掘与理解能力——即“洞察力”。本章将详细阐述如何构建一个以数据洞察为核心的决策循环系统,而非仅仅依赖经验判断。我们探讨了数据治理的战略意义,以及如何将数据转化为可执行的商业策略。 第二章:价值链的重构与解构。 智能技术使得传统意义上的“价值链”被碎片化并重新组合。生产、分销、服务等环节不再是固定的线性流程,而是可以根据即时需求动态配置的模块。本书分析了“平台化”与“生态系统”的内在逻辑,解释了企业如何通过API接口、合作协议和数据共享机制,将自身嵌入或构建更宏大的价值网络中。重点讨论了“连接方”与“赋能方”在未来生态中的不同角色定位与盈利模型。 第三章:竞争壁垒的迭代。 过去,专利、资本和分销网络是坚固的护城河。如今,这些壁垒正被快速模仿和技术平权所侵蚀。我们深入分析了新型竞争壁垒的形成机制:例如网络效应的“飞轮”构建、用户体验的“粘性”设计,以及基于特定领域知识的“专有模型”的构建。如何确保技术投入转化为持久的商业优势,而非昙花一现的炒作,是本章探讨的核心议题。 第二部分:未来商业模式的蓝图构建 理解了旧有框架的失效,关键在于绘制新时代的商业蓝图。《智能纪元》的核心价值在于提供一套可操作的、指导性的模型,帮助企业在不确定性中找到确定性的增长路径。 第四章:订阅制与价值交付的持续化。 消费者的期望已经从一次性交易转向持续性的价值交付。本章剖析了从“产品销售”向“服务订阅”转型的深层驱动力,以及这种模式对现金流、客户生命周期价值(CLV)管理提出的全新要求。我们将探讨如何设计分级定价策略、如何通过持续迭代的用户体验来强化订阅的合理性,以及如何管理高昂的客户获取成本(CAC)。 第五章:个性化与规模化的完美融合。 传统观点认为,大规模生产必然牺牲个性化。智能技术正在打破这一对立面。本章聚焦于“超个性化”的实现路径,解释了如何利用自动化流程和预测分析,在保持规模经济的同时,为每一个客户提供“定制化”的体验。案例分析将侧重于供应链的柔性化改造和客户旅程的动态优化。 第六章:从资产拥有到服务获取的转变(XaaS经济学)。 越来越多的企业和个人倾向于购买使用权而非所有权。本章深入研究了“即服务”(XaaS)模式在不同垂直领域的应用,例如工业设备、专业软件、甚至人力资源配置。我们分析了这种转变对企业资产负债表的影响,以及如何评估和管理基于使用量的动态计费模型。 第三部分:组织与文化的变革——实现增长的内在动力 战略的实施最终依赖于组织的能力和文化的韧性。一个无法适应快速变化的技术环境的组织,其最精妙的战略也会沦为空谈。 第七章:敏捷性与试验文化的构建。 在技术快速迭代的环境中,“计划赶不上变化”是常态。本书强调组织必须具备“试验导向”的文化。本章提供了一系列工具和方法论,用于建立小步快跑、快速失败、快速学习的研发与市场验证机制。我们探讨了如何平衡“探索”(Exploration)与“利用”(Exploitation)之间的张力,确保组织在优化现有业务的同时,也能为未来孵化新的增长点。 第八章:人才的重塑——跨界能力的培养。 智能时代的人才不再需要是某一领域的“超级专家”,而更可能是能够连接不同领域知识的“翻译者”和“整合者”。本章探讨了未来组织对复合型人才的需求,并提出了针对性的学习与激励体系设计,旨在培养具备商业敏锐度、技术理解力和批判性思维的混合型人才队伍。 第九章:伦理、治理与长期信任。 随着技术能力的指数级增长,其带来的社会影响和治理挑战也日益突出。本书以负责任的态度,探讨了商业决策中必须纳入的伦理考量,尤其是在数据使用、算法透明度和市场公平性方面。构建长期、可持续的商业模式,必须以用户信任为基石。本章提供了构建稳健的内部治理框架和外部沟通机制的建议,确保技术进步与社会责任并行不悖。 结语:面向未来,持续演化 《智能纪元:商业模式的重塑与未来图景》旨在提供一个清晰的路线图,引导读者理解当前商业环境的复杂性,并提供应对挑战的战略工具箱。成功不再是关于拥有一项技术,而是关于如何持续地、有目的地将技术转化为可衡量的商业价值。我们邀请所有准备迎接智能浪潮的领导者,共同绘制属于自己的、可持续的未来图景。

作者简介

目录信息

第一章 跨越AI 商业化“奇点” / 1
第一节 揭开AI 的神秘面纱 / 3
第二节 当资本位移,谁被颠覆 / 8
第二章 金融狂欢下的泡影 / 12
第一节 AI 与金融的动态融合 / 13
第二节 前台到后台的多点繁荣 / 15
第三节 保险科技:AI 全流程嵌入 / 26
第四节 技术先行,应用多久落地? / 32
第三章 积重难返?医疗AI 的颠覆之路 / 34
第一节 医疗变革时代的黎明 / 35
第二节 院内院外,医疗AI 应用百花齐放 / 37
第三节 下注未来,医疗AI 的春天不是现在 / 54
第四章 智慧安防:罪恶无处遁形 / 58
第一节 智慧安防主战场——视频监控 / 59
第二节 社会需求驱动智慧安防 / 61
第三节 “四维”布防下的安防新格局 / 64
第四节 视频监控产业链:传统vs 智能 / 67
第五节 移动化工具的AI 纵向复制 / 69
第五章 自动驾驶:定义未来出行 / 76
第一节 自动驾驶,正本清源 / 77
第二节 三头六臂,引领风潮 / 81
第三节 颠覆性重构,探寻新商业路径 / 93
第六章 AI 引领的未来零售 / 99
第一节 线下零售新业态 / 100
第二节 AI 为店铺运营带来变革 / 111
第三节 AI 提升零售物流效率 / 112
第四节 新零售AI 应用典型案例——沃尔玛 / 116
第七章 内容生产不再是人的专利 / 119
第一节 AI 挑战记者和作家 / 121
第二节 成不了肖邦,但AI 可以模仿肖邦 / 128
第三节 AI 不仅能做设计,还能PS 图片 / 131
第四节 AI 摄像师与AI 剪辑师 / 139
第五节 AI 用于制作游戏 / 142
第六节 AI+ 内容生产:万里长征第一步 / 145
第八章 AI 赋能下的法律新格局 / 151
第一节 AI 是当事人的优秀法律顾问 / 153
第二节 AI 是律师的优秀助手 / 157
第三节 AI 书记员和辅助审判 / 159
第四节 AI 在法律领域应用趋势 / 163
第九章 AI 进驻,教育革命即将到来 / 167
第一节 繁重教育工作的解放 / 168
第二节 教育生态的新变革 / 170
第三节 AI+ 教育未来发展趋势与挑战 / 180
· · · · · · (收起)

读后感

评分

全书是目前AI在一些热门领域的应用的介绍,包括各行业内AI可以实现的功能、现有相关公司的具体业务等。对各公司的介绍仅限于能实现什么业务,具体做的怎么样,有什么优缺点则基本不提。 书中信息基本都是公开可见的资料,也没看到独特的分析。 读后感觉作者们对行业的理解比较...

评分

全书是目前AI在一些热门领域的应用的介绍,包括各行业内AI可以实现的功能、现有相关公司的具体业务等。对各公司的介绍仅限于能实现什么业务,具体做的怎么样,有什么优缺点则基本不提。 书中信息基本都是公开可见的资料,也没看到独特的分析。 读后感觉作者们对行业的理解比较...

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全书是目前AI在一些热门领域的应用的介绍,包括各行业内AI可以实现的功能、现有相关公司的具体业务等。对各公司的介绍仅限于能实现什么业务,具体做的怎么样,有什么优缺点则基本不提。 书中信息基本都是公开可见的资料,也没看到独特的分析。 读后感觉作者们对行业的理解比较...

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全书是目前AI在一些热门领域的应用的介绍,包括各行业内AI可以实现的功能、现有相关公司的具体业务等。对各公司的介绍仅限于能实现什么业务,具体做的怎么样,有什么优缺点则基本不提。 书中信息基本都是公开可见的资料,也没看到独特的分析。 读后感觉作者们对行业的理解比较...

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全书是目前AI在一些热门领域的应用的介绍,包括各行业内AI可以实现的功能、现有相关公司的具体业务等。对各公司的介绍仅限于能实现什么业务,具体做的怎么样,有什么优缺点则基本不提。 书中信息基本都是公开可见的资料,也没看到独特的分析。 读后感觉作者们对行业的理解比较...

用户评价

评分

我阅读这本书的体验,就像是跟随一位经验丰富的老船长穿越一片迷雾重重的技术海域。内容结构安排得极其精妙,从宏观的行业趋势剖析,到微观的SaaS、B2B解决方案的具体案例拆解,逻辑链条清晰得让人拍案叫绝。我尤其关注到其中关于“数据飞轮效应”的构建部分,作者用生动的语言阐述了数据如何驱动模型迭代,进而形成竞争壁垒的过程,这一点对于很多还在数据治理阶段的企业具有极强的指导意义。更难能可贵的是,书中对于不同行业(如金融风控、智能制造)的AI应用路径差异进行了细致的描绘,让我意识到“一刀切”的AI策略是行不通的。这种深度和广度兼具的叙述方式,让我在合上书本后,脑海中已经构思出了几个可以立即着手测试的内部优化项目。这本书的价值,在于它真正把“可执行性”放在了首位。

评分

这本书给我带来的最大冲击是观念上的重塑。过去,我倾向于将AI视为一个需要巨大投入才能见效的“高科技部门”项目,但阅读完后,我意识到AI更应该像水和电一样,内嵌于每一个业务流程之中,成为基础设施的一部分。作者在描述几个成功案例时,着重分析了组织文化变革在AI落地中的关键作用,这超出了纯粹的技术范畴,触及了企业管理的深层结构。书中关于建立内部AI人才梯队和知识共享机制的章节,为我们构建可持续的AI能力提供了蓝图。它教会我们如何从“使用工具”的心态,转向“构建生态”的思维。总而言之,这是一部超越了短期技术热点的、极具前瞻性的商业进化指南,它引导我们思考的不是“我们能用AI做什么”,而是“没有AI,我们的商业模式还能否存在”。

评分

这本书的文字风格非常具有感染力,它不像传统的技术书籍那样冷冰冰,反而充满了对未来商业形态的激情与洞察。作者似乎拥有某种魔力,能将复杂的算法概念转化为普通商业人士也能理解的语言,这一点非常关键,因为它打破了技术部门与业务部门之间的壁垒。我记得有几个章节,专门讨论了AI项目失败的常见陷阱,例如需求定义模糊、数据孤岛严重等问题,这些都是我在实际工作中经常遇到的痛点。书中提供的解决思路并非空泛的建议,而是基于大量真实案例沉淀下来的“最佳实践”。读完之后,我感觉自己像是被注入了一剂强心针,对于如何在我的团队中推动更具前瞻性的数字化转型,有了一个更清晰、更坚定的路线图。它不只是讲技术,它在讲如何用技术重塑组织思维。

评分

这本书的书名听起来就充满了未来感和实操性,我个人对人工智能在商业领域的实际应用一直抱有极大的兴趣。当我翻开这本书时,最先吸引我的是它对当前AI技术发展脉络的梳理,作者没有陷入过于晦涩难懂的理论,而是直接将技术与市场需求紧密结合。比如,书中对于如何识别一个潜在的AI落地场景,以及如何评估其投资回报率的分析,简直就是一份实战指南。我特别欣赏作者对“AI幻觉”和商业风险的坦诚讨论,这让整本书的基调非常扎实,不浮夸。它不仅仅是告诉我们AI能做什么,更重要的是,它教我们如何“用”AI,如何在竞争激烈的商业环境中,找到那个能带来颠覆性增长的支点。对于那些希望将前沿技术转化为实际利润的企业高管和技术负责人来说,这本书无疑是一盏明灯,它提供的框架和方法论是经得起推敲的。

评分

对于一个长期关注产业变革的观察者而言,市面上充斥着大量关于AI的炒作和概念堆砌,真正能够沉下心来深入分析商业逻辑的书籍少之又少。但这本书完全不同,它仿佛是技术人员和市场战略家共同的结晶。我尤其欣赏它对“人机协作”模式的深入探讨,指出在许多关键商业决策点,AI的角色更多是赋能者而非替代者。书中对不同成熟度企业的AI战略分级描述,让我能准确地对照自身企业所处的阶段,从而避免盲目跟风。例如,书中对中小型企业如何利用轻量级AI工具快速实现效率提升的建议,就显得格外务实和接地气,这部分内容解决了我长期以来对于资源有限背景下如何启动AI项目的困惑。这本书的重量感,在于它提供了一套完整的、可适应不同规模组织的AI战略框架。

评分

泛泛而谈,介绍了一些国内AI创业公司

评分

内容太散,不值得浪费时间去读。

评分

基本不涉及技术类的东西,主要是人工智能的商业运用,更像行业报告的类型,介绍了相关的企业和产品。相对来说,在目前阶段,收集的数据和资料算比较多……

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内容太散,不值得浪费时间去读。

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基本不涉及技术类的东西,主要是人工智能的商业运用,更像行业报告的类型,介绍了相关的企业和产品。相对来说,在目前阶段,收集的数据和资料算比较多……

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