新书荐读｜《赢在AI思维》

文摘 2024-12-13 11:35 美国

XUE SHU JIANG

NO.204

2024/12/13

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赢在AI思维

【作者】魏跃

【出版社】科学技术文献出版社

【出版日期】2024年10月

【ISBN】9787523521090

作者简介

About the Author

▶️作者：魏跃

魏跃

博士，闻康集团执行总裁，世健联创始人及北京世健联健商医学研究院院长，深耕大健康产业20余年，有过多次大健康产业投资和创业经历。他不仅是健康职业教育的先行者，更是AI智慧医疗的积极推动者。魏跃先后担任过中国保健协会副秘书长、北京亚健康防治协会副会长、中国健康管理协会远程健康专业委员会副秘书长、中国职业经理人协会大健康产业人才项目办公室主任等数十个行业组织社会职务；以及包括上海交通大学苏州人工智能研究院特聘产业教授在内的多家高等院校、科研机构的客座教授和智库专家；主编和参编健康与AI相关著作20余部，最近两年着重推出《AI时代下重新定义讲师》《AI+大健康》等AI+系列，包括《赢在AI思维：从认知到实践》。近年来，他参加论坛报告和讲座达千余场，主持行业大会百余次，接受了人民网等央媒专访，荣获“改革开放40周年医药大健康产业风云人物”称号。

内容梗概

Summary of Contents

面临智能时代的挑战，AI思维为我们提供了一套全新的方法论与工具箱，为千行百业的创新发展、降本增效指引无限可能。在《赢在AI思维：从认知到实践》一书中，AI思维从认知觉醒的起点到商业落地的目标完成的过程划分为认知觉醒、工具赋能和商业落地3个层面九大思维，全方位构建了完整的AI思维体系。作者以通俗易懂的语言打破了AI智能这一高端技术与普通读者之间的可及性壁垒，让每一位读者都能轻松理解并掌握AI思维的内在逻辑与精髓，同时在生动有趣的案例中跟随实际运用的行动指南，步步为营，让AI技术在实践中落地生根。本书集AI赋能实践经验之大成，有望为广大商业管理者提供在智能时代前进革新的导航与指引。

·AI思维认知觉醒：工业革命、互联网革命的发生带来数次人类认知边界的拓展与新思维方式的形成，智能时代的来临也预示着AI思维的诞生。这项以数据为基础、以算法逻辑和机器学习为引擎的智能技术具有无限潜力，不仅能够帮助人类拓展能力边界，甚至能够创造新的以精神文明为主导的第四产业腾飞，反推职业结构变革与人才培养模式变革。培养AI思维成为了个人与组织在智能时代的必修课。

·AI思维工具赋能：AI思维作为智能新工具，将赋能战略规划、经营管理、市场营销全流程。AI战略思维将助力高效决策，协助战略规划步步为营、生根落地。在管理中，AI思维将重构业务流程，深度融合AI工具与各项管理事务。此外，AI工具辅助将打破传统营销模式，更加精准定位客户群体、预测市场走向，制定个性化营销策略。AI工具早已融入我们的日常生活和工作，成为推动社会进步的重要力量。

·AI思维商业落地：AI思维的商业应用锁定产品中心，覆盖千行百业中万千智能场景的应用，甚至对商业模式进行创新与重构。详实生动的具体商业案例不仅展示了AI技术在不同领域中的应用效果和价值，更为读者提供了有益的启示和借鉴，激发了在各自领域中创业创新的灵感和动力。

此外，本书包含众多生动翔实的案例解读，展现了应用AI工具助力商业发展的万千可能。书中列举了包括科大讯飞星火教育认知大模型赋能数字化教学、自动驾驶的飞跃—萝卜快跑引领出行新风尚、ChatGPT—对话的艺术、智能项目管理，飞书与AI的完美融合、BOSS直聘的AI招聘“秘籍”在内的近百个AI赋能商业案例。丰富精彩的案例展示不仅让读者得以一窥已有的成功经验，更为读者在自己的工作实践中将AI思维落地提供步步指引的行动指南。

本书在理论解读和案例分享外，更设置了带领读者“手把手”建立AI战略思维的操作指南。从数据驱动下的AI辅助决策，AI项目完成时间表制定，到AI技术和工具选择，AI战略实施关键节点，本书细细梳理全流程、全环节，为读者的战略实践划重点、明难点。细致全面的行动指南带领读者逐步揭开人工智能的神秘面纱，确保读者从理论到实践的每一步都得到指引。

Table of contents

上篇：AI 思维认知觉醒

第一章 AI 认知思维：揭开AI 神秘面纱

第一节从蒸汽机到智能时代：工业革命4.0 的思维转变

一、蒸汽时代：农耕思维转变为工业思维

二、电气时代：局部思维向全球思维转变

三、互联网时代：实体经济思维转变为互联网思维

四、人工智能时代：互联网思维向AI 思维转变

第二节 AI 思维：人工智能时代刻在骨子里的DNA

一、AI 思维：定义与核心要素

二、理解AI 的分类、原理与技术架构

三、洞察AI 思维的核心价值

四、里程碑事件：AI 发展历程中的转折点

五、AI 思维与传统思维的融合与碰撞

第三节挖掘AI 思维的底层逻辑

一、大数据驱动决策艺术：AI 思维的基础

二、算法逻辑解析与应用：AI 思维的引擎

三、机器学习模型的构建：AI 思维的实践

第四节 AI 创新思维：人工智能驱动下的思维变革

一、从工具到伙伴：AI 角色的转变

二、从被动接受到主动创造：AI 应用的创新

三、从单一领域到跨界融合：AI 思维的拓展

四、从技术驱动到价值驱动：AI 目标的升华

第五节人工智能+ 行动：发展新质生产力的重要引擎

一、推进技术创新：提质降本增效

二、驱动产业升级：重塑经济格局

三、催生新兴业态：开拓未来市场

四、优化资源配置：实现可持续发展

五、改善社会服务：增强民生福祉

六、实现国家战略：提升国际竞争力

第二章 AI 边界思维：拓展AI 思维认知边界

第一节认知边界：人工智能的五大主要误区

一、人工智能将全面取代人类

二、人工智能无所不能

三、人工智能绝对正确无误

四、人工智能是高不可攀的殿堂

五、人工智能威胁论

第二节技术边界：探索AI 的极限与可能性

一、算法能力的边界探索

二、数据能力的极限剖析

三、计算能力的边界挑战

四、跨学科融合的极限探索

五、技术边界的拓展与挑战

第三节能力边界：AI 暂时无法超越的人类特质

一、情感智能与同理心

二、创造力与直觉

三、复杂决策能力

四、灵活性和适应性

五、意识和自我意识

第四节应用边界：智能应用范围的局限性

一、技术成熟度与限制

二、数据质量与可用性

三、特定场景依赖性

四、硬件条件与成本效益

五、社会接受度与公众意见

第五节风险边界：人工智能的挑战与对策

一、数据隐私保护和安全问题

二、AI 算法偏见和歧视

三、技术可靠性和稳定性

四、AI 思维下的伦理道德考量与法律责任边界

第三章 AI 教育思维：启迪未来教育新蓝图

第一节学习方式革命：如何学比学什么更重要

一、个性化学习的兴起

二、学习场景的多元化

三、人工智能助推教学模式升级与转变

四、教师岗位角色重新定位

五、AI 时代教师面临的挑战与应对策略

第二节强化AI 能力，提升智能时代核心竞争力

一、计算编程能力：通往智能世界的钥匙

二、数据分析能力：洞察未来的慧眼

三、计算思维能力：构建智能世界的基石

四、工具选择能力：驾驭智能工具的钥匙

五、模型应用能力：实现AI 价值的桥梁

第三节教育回归本质，全面发展与创新能力培养

一、自我认知能力：探索内心的指南针

二、自我学习能力：终身学习的加速器

三、自我创新能力：驱动未来发展的引擎

四、自我驱动能力：激发内在潜能的关键要素

五、自我成长能力：持续进步与终身学习的基石

第四节第四产业时代：AI 驱动下的精神文化新纪元

一、第四产业的悄然崛起：创意与文化的时代洪流

二、人工智能与精神文化产业融合发展

三、重塑教育体系，培育创意与人文之魂

第五节职业结构变革：社会成员生存技能重新定位

一、数字化生存技能的掌握

二、未来社会适应能力的增强

三、团队协作与有效沟通

四、创新思维与创业精神

五、终身学习与自我更新

六、国际视野与跨文化交流能力

第六节培养AI 思维：个人与组织的必修课

一、“人的温度”与AI 的速度：一场情感与智慧的交响乐章

二、面向未来的AI 思维能力与兴趣培养

三、学习AI 思维的方法与路径

四、AI 时代下的个人竞争力提升

五、职业规划与AI 技能的结合

中篇：AI 思维工具赋能

第四章 AI 战略思维：从梦想走进现实的桥梁

第一节预见未来：AI 思维在决策中的新视角

一、AI 辅助决策的优势与挑战

二、数据驱动的战略决策模型构建

三、如何具体运用AI 思维进行决策

第二节 AI 落地的战略规划与布局

一、战略定位与目标设定：AI 落地蓝图

二、行业趋势与市场分析：洞察未来，把握机遇

三、数据基础与资源配置：打造AI 应用的坚固基石

四、绘制实施路径与时间表：AI 落地战略的“导航图”

第三节技术选择与工具应用：构建AI 与业务的深度融合

一、评估与选择适合的AI 技术栈：奠定成功基石

二、高效利用AI 开发工具与平台：加速创新进程

三、实现AI 与业务的深度融合：共创价值新高地

第四节 AI 战略落地的基本步骤与路径

一、定点：确定场景中的落脚点

二、交互：确定AI 系统交互设计与原则

三、数据：数据的收集与处理

四、训练：选择算法及模型训练

五、部署：人工智能系统实施部署

第五节实施策略与落地：让AI 战略真正动起来

一、试点项目：小步快跑，快速迭代

二、规模化推广：从点到面的全面覆盖

三、持续优化与用户体验提升：打造AI 落地的良性循环

第六节氛围营造：打造AI 战略落地的高效组织

一、战略自上而下：AI 是一把手工程

二、行动自下而上：让员工成为AI 主角

三、跨界融合与协同创新：打破传统壁垒

四、培训与发展：提升团队AI 协作能力

五、一致性行动：AI 团队与组织文化建设

第五章 AI 管理思维：重构所有业务流程

第一节办公智囊：AI 在事务管理流程中的革新

一、自动化办公：AI 引领的办公革命

二、智能审批系统：提升决策效率与准确性

三、项目管理：AI 赋能的高效协同

四、会议管理：智能安排与纪要生成

第二节财税智囊：AI 在财务管理中的深化应用

一、财务分析：大数据驱动下的精准预测

二、预算管理：自动化成本控制与资源配置优化

三、风险防控：AI 辅助的财务风险预警与干预

四、税务筹划：智能合规与优化策略

第三节人事智囊：AI 在人力资源管理中的应用

一、智能招聘：招聘与人才筛选的智能化

二、员工培训与发展：AI 定制个性化成长路径规划

三、AI 绩效管理：数据驱动的客观评价体系

四、员工关系管理：AI 情感分析与智能化沟通

第四节生产智囊：AI 在运营管理中的应用

一、智能化生产规划与调度

二、自动化仓储与资产管理

三、预测性维护与设备智能管理

第五节采购智囊：供应链优化与AI 辅助决策

一、智能采购：预测需求与优化库存

二、供应链可视化：实时监控与调度

三、物流优化：路径规划与运输效率提升

第六章 AI 经营思维：驱动商业破局的新引擎

第一节 AI+ 用户需求：智能定制服务新体验

一、深度分析用户思维：算法识别用户行为模式

二、个性化需求响应：AI 驱动的产品与服务定制化

三、用户行为引导与激励：智能评估与情感交互

第二节 AI+ 市场导向：智能预测趋势新航道

一、市场细分与定位：AI 助力精准市场划分

二、智能情报分析：揭示竞争对手优势和劣势

三、市场趋势洞察：市场预测与决策智能化

四、AI 优化定价策略：提升消费者支付意愿

第三节 AI+ 精准营销：打造个性化营销新策略

一、客户画像：个性化营销的基础

二、智能预测与市场分析：数据驱动精准营销决策

三、智能营销系统：自动化营销流程与AI 技术

四、精准广告投放：AI 算法在广告投放中的应用

五、AI 辅助营销创作：营销内容创新与AI 优化

第四节 AI+ 客户关系管理：构建深度信任新桥梁

一、客户识别与智能推荐：个性化客户体验优化

二、自动化客服：24 小时智能客服机器人

三、客户情绪管理：增强高价值客户满意度和黏性

四、智能投诉与自动化纠纷处理：客户忠诚度提升策略

下篇：AI 思维商业落地

第七章 AI 产品思维：解锁用户需求的智能密码

第一节 AI 产品思维的基本内涵

一、AI 产品的定义与范畴

二、AI 产品的核心特征

三、AI 产品的设计原理与基础理念

四、AI 产品思维的底层逻辑

第二节 AI 产品输出形式：探索智能技术的多元化展现

一、文字形态：知识的桥梁与创意的源泉

二、语音形态：声音的魔力与交流的便捷

三、图像形态：视觉的盛宴与智能的洞察

四、视频形态：动态的展现与智能的监控

第三节 AI 产品的主要类型 /194

一、自然语言处理产品：智能交互的新篇章

二、计算机视觉产品：重塑世界的“慧眼”

三、深度学习产品：重塑未来的智能引擎

四、智能硬件产品：未来生活的智慧引擎

五、知识图谱产品：重塑智能时代的五大应用领域

第四节 AI 产品创业与创新：引领未来的智慧浪潮

一、AI 产品创业方向：多元化布局，深耕垂直领域

二、技术创新：算法迭代，场景拓展

三、模式创新：跨界融合，生态构建

四、服务创新：个性化、智能化体验

第五节人工智能赋能B 端企业

一、人工智能在企业端的落地场景

二、B 端人工智能产品的形式

三、企业落地AI 的前提条件

四、人工智能B 端产品赋能企业的关键点

第六节打造用户喜欢的C 端AI 产品

一、C 端产品中人工智能应用的3 种形式

二、识别C 端人工智能落地需求的真伪

三、C 端人工智能产品的设计原则

第八章 AI 场景思维：人工智能赋能千行百业

第一节智能助手：AI 在工作场景中的应用

一、创意与设计：激发灵感，优化流程

二、阅读与写作：提升效率，优化内容

三、数据分析与决策支持：精准洞察，科学决策

四、自动化归纳文档：提升效率，规范管理

五、翻译与沟通辅助：打破语言障碍，促进国际合作

六、智能日程管理：合理规划，高效执行

第二节智慧生活：AI 在生活场景中的应用

一、智能家居：AI 让家更懂你

二、智慧出行：AI 让出行更便捷

三、智能教育：AI 让学习更高效

四、智能医疗：AI 让健康更有保障

五、智能娱乐：AI 让娱乐更丰富

六、智慧旅游：AI 让旅行更精彩

第三节产业重构：推动产业升级与转型

一、智能制造：工业4.0 的效率革命

二、智慧农业：引领农业现代化

三、智慧金融：提升服务效率与风险管理

四、智慧环保：守护绿色地球

五、智慧安防：守护社会安全

六、智能交通：优化城市交通流动

七、低空经济：开辟空中出行新路径

八、新能源汽车：驱动绿色出行

第九章 AI 商业思维：重塑未来商业版图

第一节 AI 商业底层逻辑：从数据到价值的深度剖析

一、市场导向思维：精准捕捉需求，引领行业变革

二、数据驱动思维：挖掘价值，优化决策

三、智能化思维：赋能业务，提升效率

四、跨界融合思维：打破边界，创新模式

五、持续创新思维：探索未知，引领未来

第二节人工智能的产业价值链

一、基础层：AI 的基石

二、技术层：AI 产业的中间环节

三、应用层：AI 产业的最终价值体现

四、产业分析：人工智能市场的结构与规模

第三节国产大模型的商业落地三重奏：共舞AI 新篇章

一、通用大模型：AI 世界的“全能选手”

二、行业垂直大模型：深耕细作的“领域专家”

三、私有化大模型：企业内部专属的“AI 伙伴”

第四节 AI 商业模式的四大核心价值

一、优化运营流程：智能驱动，效率倍增

二、产品升级创新：智能赋能，引领潮流

三、提质降本增效：智能优化，精益管理

四、提升用户体验：智能互动，贴心服务

第五节人工智能+ 商业应用

一、人工智能+ 云计算：打造智能服务新基石

二、人工智能+ 物联网：构建智能生态新网络

三、人工智能+ 大数据：驱动智能决策新引擎

四、人工智能+ 生物科技：探索生命科学新边疆

五、人工智能+ 社会科学：促进社会治理新智慧

六、人工智能+ 艺术文化：点燃创意产业新活力

七、人工智能+ 数字人：解锁元宇宙孪生身份

八、人工智能+ 机器人：同创人机共生新时代

第六节人工智能未来商业模式

一、提供人工智能新基建

二、数据与算法技术驱动AI 服务

三、场景应用智能化解决方案

四、AI 赋能行业垂直领域深耕

五、智能体：智能软件硬件一体化

六、全产业链生态构建与平台化运营

精彩摘编

Highlights Compilation

AI 战略思维：

从梦想走进现实的桥梁

在未来，AI 将变得如同水、电、煤气和网络一般普遍，成为支撑现代社会运转不可或缺的基础设施。随着技术的不断演进与广泛渗透，AI 技术将深度融入日常生活的方方面面，无论是在家庭环境、工作场所，还是在教育及娱乐领域，其都将变得无所不在，极大地提升生活与工作的效率，显著改善人们的生活质量。

第一节

预见未来：AI 思维在决策中的新视角

一、AI 辅助决策的优势与挑战

AI 辅助决策，就像给决策者配备了一副高科技眼镜，让他们能够更清晰地看到未来的趋势和机遇。它的优势，如同璀璨的星辰，令人瞩目。

1. AI 辅助决策的优势主要体现在以下几个方面：

①数据处理能力：AI 就像一位不知疲倦的数据分析师，能够快速处理和分析海量数据，为决策者提供全面、准确的信息支持。在传统决策过程中，数据收集和分析往往耗时费力，且容易受到人为因素的干扰。AI 技术通过自动化和智能化的数据处理流程，能够迅速提取有价值的信息，为决策者提供准确、及时的数据支持。

②预测能力：AI 就像一位拥有神秘水晶球的占卜师，能够洞察未来的趋势和变化。通过机器学习算法，AI 能够构建预测模型，对未来的市场、客户需求等进行准确预测，帮助决策者提前规划，把握机遇。

③优化能力：在优化问题上，AI 就像一位精通数学的魔术师，能够找到最优的解决方案。它考虑各种约束条件，并可达到特定的目标，为决策者提供高效、准确的优化建议。在优化问题上，传统方法往往难以处理复杂的约束条件和多变的目标函数。而AI 技术通过先进的算法和强大的计算能力，能够找到更优的解决方案，提高决策的质量和效率。

④智能化建议：AI 系统可以作为智能助手，向决策者提供实时建议和推荐。基于海量数据和知识库的分析，AI 能够评估不同选择之间的风险和潜在影响，为决策者提供有价值的参考意见。

2. AI 辅助决策面临着诸多挑战：

①数据质量与隐私：AI 的决策依赖于高质量的数据，但数据的偏差、噪声或缺失等问题，将严重影响决策的准确性。同时，数据隐私也是一个不容忽视的问题，如何在收集和处理个人或敏感数据时保护隐私，是AI 辅助决策必须面对的挑战。

②算法选择与解释性：算法是 AI 的灵魂，但不同的算法适用于不同的决策场景。选择合适的算法对于提高决策效果至关重要，就像是在茫茫算法海洋中寻找一颗璀璨的“明珠”，既需要智慧，也需要运气。而一些复杂的AI模型，如深度学习模型，其解释性较差，让决策者难以理解其决策依据和过程，这无疑增加了决策的不确定性。

③伦理与社会责任：AI 的决策可能带来一些伦理和社会责任问题。算法偏见可能导致不公平的决策结果，自动化决策可能削弱人类的自主性和创造力。这些问题就像是一道道难以逾越的鸿沟，考验着AI辅助决策的社会责任。

二、数据驱动的战略决策模型构建

数据驱动的决策模型，是AI思维在决策中的核心体现。它就像一座精密的工厂，将原始的数据转化为有价值的决策支持。构建这样的模型，需要经历以下步骤。

①数据收集与预处理：首先，我们需要从各种来源收集与决策相关的数据，这些数据可能散落在企业内部、市场、客户反馈等各个角落。在收集到数据后，我们需要进行预处理操作，就像是对原材料进行清洗和加工，以确保数据的准确性和一致性。

②特征选择与提取：在预处理完数据后，我们需要选择对决策有用的特征进行提取。特征选择就像在一堆杂乱无章的零件中挑选出有用的部件，它直接影响到后续模型构建的效果和准确性。通过统计分析和机器学习算法等方法，我们可以筛选出对决策最具影响力的特征。

③模型构建与训练：接下来，我们选择合适的机器学习算法，如回归分析、分类算法、聚类分析等，构建决策模型。这就像在工厂中组装机器，我们需要将各个部件巧妙地组合在一起，使其能够正常运转。利用历史数据对模型进行训练和优化，使其能够准确反映数据背后的模式和趋势。在训练过程中，我们需要不断调整模型参数和算法选择，以提高模型的预测准确性和泛化能力。

④模型评估与部署：最后，我们对训练好的模型进行评估，检查其在实际应用中的表现。评估指标可能包括准确率、召回率、F1 分数等。如果模型表现良好，我们就可以将其部署到实际决策环境中，为决策者提供实时的决策支持。这就像将生产出的产品投放到市场中，接受消费者的检验。

三、如何具体运用 AI 思维进行决策

运用AI思维进行决策，并非遥不可及的梦想，而是可以具体落地的实践。以下是一个生动的案例。

在某电商平台上，AI思维被巧妙地运用到了商品推荐中。该平台通过收集用户的浏览历史、购买记录、搜索行为等多维度数据，构建了一个用户画像。然后，利用机器学习算法对用户画像进行分析和挖掘，找出用户的潜在需求和兴趣点。最后，根据用户的个性化需求，为其推荐最合适的商品。在这一过程中，AI 思维如同一位精明的商人，通过深入了解用户的需求和喜好，为其量身定制最合适的商品推荐方案。具体来说，运用AI思维进行决策需要以下几个步骤。

①明确决策目标：首先，我们需要明确决策的目标和背景。这包括了解问题的性质、确定决策的范围和限制条件等。明确的目标有助于我们选择合适的AI 技术和方法来解决问题。

②收集并处理数据：根据决策目标，我们收集相关的数据并进行预处理。确保数据的准确性、完整性和一致性对于后续的分析与建模至关重要。

③选择并应用AI 技术：根据数据的特性和决策的需求，我们选择合适的AI技术进行分析和建模。这可能包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。通过应用这些技术，我们可以从数据中提取有价值的信息和模式。

④解释并验证结果：对 AI 模型输出的结果需要进行解释和验证。确保模型的可解释性有助于我们理解其背后的逻辑和依据。同时，通过与实际数据进行对比和验证，我们可以评估模型的准确性和可靠性。

⑤制定并执行决策：基于AI模型的分析结果，我们制定具体的决策方案并执行。在执行过程中，我们需要密切关注实际反馈和效果，以便及时调整和优化决策方案。

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