第1篇 智能革命 001 第1章 AI：引領(lǐng)未來的科技革命 002 1.1 AI 的概念、特征與類型劃分 002 1.2 發(fā)展歷程：AI 的演變路徑 005 1.3 技術(shù)框架：AI 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 007 1.4 戰(zhàn)略布局：全球AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展 012 第2章 核心要素：AI 的三大基石 015 2.1 數(shù)據(jù)：AI 的“血液” 015 2.2 算法：AI 的“大腦” 017 2.3 算力：AI 的“肌肉” 019 第3章 AI+：賦能未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展 021 3.1 技術(shù)底座：提供核心技術(shù)支撐 021 3.2 商業(yè)變革：重塑未來產(chǎn)業(yè)模式 022 3.3 產(chǎn)業(yè)協(xié)同：實(shí)現(xiàn)資源高效配置 023 3.4 創(chuàng)新生態(tài)：驅(qū)動產(chǎn)業(yè)迭代升級 024 第2篇 關(guān)鍵技術(shù) 027 第4章 深度學(xué)習(xí)技術(shù) 028 4.1 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程 028 4.2 深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù) 030 4.3 深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺 032 4.4 深度學(xué)習(xí)與自然語言處理 034 4.5 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域 036 第5章 知識圖譜技術(shù) 040 5.1 知識圖譜的基本要素 040 5.2 知識圖譜的技術(shù)優(yōu)勢 041 5.3 知識圖譜的構(gòu)建流程 042 5.4 知識圖譜的推理方法 044 5.5 知識圖譜的應(yīng)用領(lǐng)域 046 第6章 計算機(jī)視覺技術(shù) 048 6.1 圖像分類 048 6.2 目標(biāo)檢測 050 6.3 目標(biāo)跟蹤 051 6.4 語義分割 052 6.5 實(shí)例分割 053 6.6 影像重建 053 第7章 自然語言處理技術(shù) 055 7.1 自然語言處理技術(shù)的演變路徑 055 7.2 自然語言處理技術(shù)基礎(chǔ)與工具 057 7.3 自然語言處理技術(shù)的關(guān)鍵應(yīng)用 058 7.4 自然語言處理技術(shù)的行業(yè)實(shí)踐 061 第3篇 AI 大模型 065 第8章 AI 大模型：開啟智能時代新引擎 066 8.1 AI 大模型的發(fā)展歷程 066 8.2 AI 大模型的產(chǎn)業(yè)圖譜 068 8.3 AI 大模型的技術(shù)特性 071 8.4 AI 大模型的核心技術(shù) 073 第9章 AI 大模型總體架構(gòu)與構(gòu)建路徑 075 9.1 AI 大模型應(yīng)用的總體框架 075 9.2 AI 大模型應(yīng)用的業(yè)務(wù)模式 078 9.3 AI 大模型開發(fā)的技術(shù)架構(gòu) 081 9.4 企業(yè)AI 大模型的應(yīng)用模式 083 第10章 AI 大模型應(yīng)用現(xiàn)狀與未來展望 086 10.1 AI 大模型的發(fā)展現(xiàn)狀 086 10.2 AI 大模型的應(yīng)用領(lǐng)域 087 10.3 AI 大模型的應(yīng)用挑戰(zhàn) 089 10.4 AI 大模型的未來展望 091 第4篇 AI+ 產(chǎn)業(yè)篇 095 第11章 AI+ 工業(yè)：賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 096 11.1 智慧能源：實(shí)現(xiàn)能源節(jié)能降耗 096 11.2 智能運(yùn)維：設(shè)備預(yù)防性維護(hù) 098 11.3 智能排產(chǎn)：提高生產(chǎn)響應(yīng)速度 099 11.4 生成式AI 在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用 100 11.5 “AI+ 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的應(yīng)用挑戰(zhàn) 101 第12章 AI+ 醫(yī)療：開啟未來醫(yī)療新模式 104 12.1 虛擬助理：提升醫(yī)療服務(wù)效率 104 12.2 醫(yī)學(xué)影像：實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療診斷 105 12.3 輔助診療：重塑傳統(tǒng)診療模式 106 12.4 AI 在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的其他應(yīng)用 108 第13章 AI+ 能源：賦能新型電力系統(tǒng) 111 13.1 應(yīng)用1：能源銷售服務(wù) 111 13.2 應(yīng)用2：分布式能源服務(wù) 112 13.3 應(yīng)用3：能源預(yù)測服務(wù) 113 13.4 應(yīng)用4：能源客戶服務(wù) 114 13.5 我國“AI+ 能源”的實(shí)踐路徑 115 第14章 AI+ 零售：“人、貨、場”數(shù)字化重構(gòu) 117 14.1 人：智能導(dǎo)購與營銷優(yōu)化 118 14.2 貨：智能采購與庫存預(yù)測 120 14.3 場：打破零售渠道的邊界 122 第5篇 AI+ 社會 125 第15章 智慧政務(wù)：基于大模型的政務(wù)應(yīng)用 126 15.1 全球政務(wù)大模型的應(yīng)用現(xiàn)狀 126 15.2 場景1：輔助政府內(nèi)部辦公 128 15.3 場景2：助力政務(wù)信息公開 129 15.4 場景3：優(yōu)化政務(wù)服務(wù)交互 131 15.5 場景4：打造智慧民生項目 133 第16章 智慧社區(qū)：AI 賦能社區(qū)治理數(shù)智化 135 16.1 物業(yè)管理：提升物業(yè)運(yùn)營效率 135 16.2 公共服務(wù)：讓社區(qū)治理更高效 137 16.3 生活服務(wù)：開啟智能生活體驗(yàn) 139 16.4 健康服務(wù)：社區(qū)智慧養(yǎng)老模式 140 第17章 智慧物流：AI 驅(qū)動的物流產(chǎn)業(yè)變革 143 17.1 智能運(yùn)輸：助力物流降本增效 143 17.2 智能倉儲：實(shí)現(xiàn)倉庫精準(zhǔn)管理 145 17.3 智能配送：打通“最后一公里” 147 17.4 智能識別：計算機(jī)視覺的應(yīng)用 148 第6篇 AI+ 企業(yè) 151 第18章 數(shù)據(jù)AI：從數(shù)據(jù)分析到智能決策 152 18.1 數(shù)據(jù)智能對企業(yè)決策的影響 152 18.2 基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)決策系統(tǒng) 154 18.3 AI 技術(shù)在企業(yè)管理決策中的應(yīng)用 155 18.4 基于數(shù)據(jù)AI 的決策支持系統(tǒng) 157 第19章 智能HR：驅(qū)動人力資源管理變革 159 19.1 AI+HR：顛覆傳統(tǒng)HR 管理模式 159 19.2 人才招聘：實(shí)現(xiàn)人才篩選智能化 161 19.3 員工培訓(xùn)：搭建數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺 163 19.4 績效管理：AI 績效評估管理系統(tǒng) 164 19.5 員工關(guān)系管理：完善溝通反饋機(jī)制 165 第20章 智能財務(wù)：賦能財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 167 20.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的財務(wù)變革 167 20.2 智能財務(wù)管理的六大維度 169 20.3 AI 在智能財務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用 172 20.4 AI 驅(qū)動下的業(yè)財融合應(yīng)用 174 第21章 智能供應(yīng)鏈：AI 賦能供應(yīng)鏈決策 177 21.1 智能供應(yīng)鏈的概念與內(nèi)涵 177 21.2 AI 在供應(yīng)鏈決策中的應(yīng)用 179 21.3 基于大模型的供應(yīng)鏈決策 182 21.4 構(gòu)建AI 數(shù)智化供應(yīng)鏈平臺 183 參考文獻(xiàn) 185