10余位研究人员，历时1年多，涉及8个领域，走访全国上百家企业，深入调研人工智能在各个产业的商业应用。全彩印刷，9章内容，13个表格，122幅统计图、流程图、设计图……精彩呈现人工智能未来发展面临的挑战与机遇。

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经过近几年的发展，人工智能已经从实验室走出来，被应用到人们的实际生活和工作中。那么，人工智能的应用是怎样落地的呢？它又给人们带来了哪些变化？本书就是带着这些问题，为读者做出解答。首先，本书重点讲述了人工智能的发展历史、技术支撑等内容，其技术支撑点包括大数据、云计算及深度学习；然后，本书选取农业、工业、金融、医疗、泛娱乐、生活、文化产业及教育8个领域，通过大量的实际案例，对人工智能的商业应用落地进行了详细介绍。总之，本书立足于时代发展，以丰富的案例向读者介绍人工智能的落地应用，力求为从事人工智能业务的企业提供借鉴。本书适合所从事工作与人工智能相关的企业管理者、专家、创业者及高等院校相关专业的师生阅读。

◎ 洞见AI革命，把握商业脉动 ◎ 解析智能未来，塑造决策思维 ◎ 在一线实践和顶层设计之间，看清AI商业基本逻辑 ◎ 一部人人都能读懂的AI商业启示录 ⛳️ 编辑推荐 《AI商业进化论》是一部洞察人工智能驱动商业进化的开创性著作。在AI技术日新月异的时代，本书不仅深刻剖析了AI如何重塑生产力的本质，更通过系统的理论框架和丰富的实践案例，揭示了AI推动商业世界加速进化的内在逻辑。 ☆3层演进，17个行业AI演化提供宝贵实践参考 作者结合了顶层设计和一线实践，从“新质生产力”的概念出发，通过AI顾问、AI助手到智能体的演进，为读者勾勒出了AI商业应用的全景图。其中，教育、设计、营销、法律、金融、医疗等领域的AI应用案例分析，为企业决策者提供了宝贵的实践参考。 ☆4大铁律，理解AI创业和业务升级的刚性约束 在沉积岩定律、适人者生存定律、万物摩尔定律、人机...(展开全部)

◎ 洞见AI革命，把握商业脉动 ◎ 解析智能未来，塑造决策思维 ◎ 在一线实践和顶层设计之间，看清AI商业基本逻辑 ◎ 一部人人都能读懂的AI商业启示录 ⛳️ 编辑推荐 《AI商业进化论》是一部洞察人工智能驱动商业进化的开创性著作。在AI技术日新月异的时代，本书不仅深刻剖析了AI如何重塑生产力的本质，更通过系统的理论框架和丰富的实践案例，揭示了AI推动商业世界加速进化的内在逻辑。 ☆3层演进，17个行业AI演化提供宝贵实践参考 作者结合了顶层设计和一线实践，从“新质生产力”的概念出发，通过AI顾问、AI助手到智能体的演进，为读者勾勒出了AI商业应用的全景图。其中，教育、设计、营销、法律、金融、医疗等领域的AI应用案例分析，为企业决策者提供了宝贵的实践参考。 ☆4大铁律，理解AI创业和业务升级的刚性约束 在沉积岩定律、适人者生存定律、万物摩尔定律、人机...(展开全部)

这是第一本关于如何利用场景提升组织的详尽指南，它能帮助你在一个风险与机遇日益升级的世界中做好关键决策。 为了最大化的利用场景，你需要将它们代入现实世界。这本书超越了一般的理论阐述，解释了场景是如何应用于各种商业决策的——从战略规划，到财务建模，再到危机应对。将场景与战略和行动相结合能带来诸多益处——包括快速反应的能力和识别重大机会的能力。切马克是一位顶级的场景规划专家，他提供了7种具体的企业应用场景的方法以及大量的实例，包括一些已经验证的流程、练习和工作坊，这些方法已经帮助了不同行业和国家的组织长达15年之久。 用好场景，让组织在风险与机遇并存的未来不断升级！ 场景规划专家解读7种用场景提升组织的方法 埃森哲、霍尼韦尔、惠而浦、洛克希德·马丁等国际公司从中受益！ 用好场景，让组织在风险与机遇并存的未来不断升级！ 作者简介： 托马斯·J. 切马克 （T...(展开全部)

针对现有人工智能（AI）教材大多重视技术、淡化商业应用的问题，本教材力图“透过技术的坚硬外壳，探索AI的商业潜力和社会影响”。作为一本“面向商学院学生的人工智能教材”，本教材的主要内容有新一代人工智能基本技术原理、特点，人工智能技术的发展历史，新一代人工智能发展的驱动因素、特征和发展方向，人工智能应用层技术的特点、能力和商业意义，人工智能技术的主要行业应用及影响。本教材试图从战略融合的视角，启发学生思考“企业如何实现从数字化到智能化”。本教材还探讨了人工智能在宏观层面的长期影响，如人工智能将如何影响人类工作、人工智能的社会影响和伦理道德，以及人工智能的社会治理等。 本教材适用于商学院管理类专业本科生及研究生。

随着人工智能技术的迅猛发展，其在版权领域的应用日益广泛，同时也带来了诸多新的挑战和问题。本书紧扣时代脉搏，深入探讨了人工智能（AI）在版权领域引发的重大变革与挑战。书中汇聚了国内知名学者和专家的研究成果，不仅探讨了AI生成内容的著作权保护问题，还分析了AI辅助绘画对“思想—表达二分法”的挑战，以及生成式AI模型训练中的版权规则、AI在出版领域的应用等。本书不仅为学者和实务工作人员提供了宝贵的参考资料，也为公众理解AI时代的版权问题提供了权威解读。