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突破边界:AI大模型驱动数智化能力变革

作者: 段云峰 杨旭 赵东明 马田瑶 

编辑:赵娟

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内容介绍

数智化能力的演进发展正在对个人、企业、社会、国家产生革命性影响。数智化能力将成为企业最重要的生产资料、最宝贵的物质财富、最有效的竞争手段。本书对某电信运营商AI大模型体系内涵、合作生态和重点开放能力进行了阐释,介绍了AI大模型在企业发展中的应用,从企业能力建设的角度,分析它带来的机遇与挑战,并提供一系列战略建议和实践案例。同时,本书介绍了数智化能力演进过程,重点展示了业务能力、数据能力、技术能力等数智化能力的典型应用场景,并提出了数智化能力的规划建设方法,对处于数字化转型中的企业具有参考价值。

相关信息

图书名称:突破边界:AI大模型驱动数智化能力变革
ISBN:978-7-115-63460-3
作者: 段云峰 杨旭 赵东明 马田瑶 
编辑:赵娟
从书名:无
开本:小16开
页数:420
印刷色数:单色
出版状态:已出版
出版日期:2024-06-01
作者简介:段云峰:中国移动大数据系统总设计师、奠基人 北京邮电大学兼职教授 中国企业数字化联盟特聘专家、贵州省大数据技术专家、海南省大数据产业联盟专家、教育部评审专家等 北京大学信息处理专业博士后 二十年专注于数据仓库、大数据、云计算、人工智能等研究与推广 积累了20年的大数据、人工智能(含机器学习)领域的实际工作经验。带领相关的团队,从系统创建到系统运营,开发了很多大数据领域的各种应用。积累了国内唯一的大数据系统在大型企业建设、运营的经验。其前后主持设计的技术文档,有150余册、1200多万字。涉及大数据系统的数据模型、数据接口、系统架构、质量管控、业务应用、系统安全等各个领域。 承担了国家自然基金项目学术研究工作,主持的项目曾经获得中国通信学会科学技术奖一等奖,先后出版了《数联网》等十本技术专著。 杨旭:广东移动大数据平台项目经理,移动大数据领域专家,长期从事移动运营商大数据平台建设和数据运营分析工作,多次参加中国移动集团经营分析系统和大数据平台建设标准制定,具备丰富的数据分析和挖掘建模经验。 赵东明:博士、博士后,天津移动AI实验室/博士后科研工作站负责人,正高级工程师,专注电信行业特色的人工智能关键技术与应用研发,推动构建了产学研协同的新一代人工智能语义理解与情感计算分析平台,在情感计算、知识图谱等领域达到行业领先水平,实现了AI技术创新的体系化、标准化,先后承担国家重点专项20余项。 马田瑶:中移信息技术智能研发组算法工程师,2021年毕业于北京航空航天大学,参与多项AI能力的研发工作,多次参加和高校的线上实操培训,输出人工智能相关内容,具备深度学习相关知识和落地经验。

特别说明

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本书卖点

1.首次系统化阐述能力演进发展,从能力角度可以窥视社会经济的变迁。
2.首次提出能力运营商的概念,描绘了“通信运营商->信息运营商->能力运营商”的发展愿景。
3.首次提出能力即服务(AaaS)全新理念和体系构成,指出这是数智化转型的关键。
4.首次全面揭秘中国移动智慧中台的架构和实践。
5.首次阐述中国移动“能力即服务”的体系与内涵,旨在为其他组织提供数智化转型路径参考。

目录

第一篇 能力简史:从个人能力到数智化能力 1
第1章 能力进化,本能到智能的巨变 2
1.1 能力素质:科技是人类智慧的结晶 2
1.2 能力价值:天生我材必有用 3
1.3 通用能力:生存本能到“兵学圣典” 7
1.4 数智化能力:企业“上云”不是梦 9
1.5 人工智能:为机器注入“超”能力 9
第2章 能力选择,物竞天择的结果 12
2.1 选择能力:比选择本身更重要 12
2.2 适应能力:数字时代企业的生存之道 13
2.3 竞争能力:数智化助力企业逆势突围 14
第3章 数智化转型升级,开启企业大变局时代 15
3.1 数据赋能业务,企业数智化的灵魂 15
3.2 技术能力,加速企业融入新商业生态 18
3.3 能力云化,破解企业数智化转型密码 21
3.4 区块链能力,构建金融信用生态圈 21
3.5 乘“云”而上,企业按下智造加速键 22
3.6 数智化能力,赋能企业商业创新 24
第4章 数智化能力演进,大国重器背后的数智力量 26
4.1 计算机技术演进,开启人类数智文明新时代 26
4.2 数据能力的演进,海量数据蕴藏着海量价值 29
4.3 人工智能的演进,形成企业和国家新的竞争力 32
第二篇 数智化能力运营,企业突围制胜的必经之路 35
第5章 数智化能力要素:业务、技术、数据 36
5.1 数智化能力,提升企业市场竞争力 36
5.2 业务能力:引领企业快速抢占市场 38
5.3 技术能力:赋能企业“上云注智” 40
5.4 数据能力:帮助企业发展业务 42
第6章 数智化能力组合,重构企业生产力 45
6.1 数智化时代,企业精准经营的3种能力 45
6.2 IT能力:重塑企业生产、管理、运营模式 45
6.3 DT能力:帮助企业实现精准营销 49
6.4 AI能力:代替企业做出智能决策 53
第7章 数智化能力多样性,打造“高智商”企业 57
7.1 能力规划:结合市场需求统筹能力布局 57
7.2 能力开发:提供“琳琅满目”的能力商品 58
7.3 能力营销:从“人找能力”转向“能力找人” 61
7.4 能力运营:以客户为中心彰显运营价值 62
7.5 能力开放:打造能力生态加速企业发展 66
第三篇 AI大模型,能力革命的核心 71
第8章 AI大模型,生态及应用体系 72
8.1 AI大模型概述 73
8.2 AI大模型生态 75
8.3 开源AI大模型生态 77
8.4 AI大模型调测的典型框架 79
第9章 语言大模型,能力服务体系详解 83
9.1 语言大模型需求分析与资源评估 83
9.2 语言大模型场景适配 91
9.3 语言大模型边缘部署 101
9.4 语言大模型应用评价标准 105
第10章 多模态大模型,应用流程 110
10.1 多模态大模型及分类 110
10.2 多模态大模型预训练的实现步骤 112
10.3 典型的多模态大模型 114
第11章 AI 大模型,安全可信 117
11.1 AI大模型安全风险规避的背景和分类 117
11.2 AI大模型安全评估 121
11.3 AI大模型安全对齐 124
第四篇 AI大模型赋能千行百业,新实践、新探索 129
第12章 AI大模型价值,以“海纳百川的胸怀”汇聚发展力量 130
12.1 AI大模型内生外化,打造全面赋能利器 130
12.2 AI大模型赋能企业经营,重塑业务价值 131
12.3 AI大模型携手行业伙伴,为企业注智赋能 132
12.4 AI大模型数智融合,社区服务更有温度 134
12.5 AI大模型服务协同,赋能生产变革 135
第13章 AI大模型以“匠心”促创新,赋能企业高质量发展 136
13.1 AI大模型能力共享,推进极致服务 136
13.2 AI大模型跨界融合,打造产品创新 139
13.3 AI大模型自有组装,助力精准营销 142
13.4 AI大模型数实相生,促进精确管理 146
13.5 AI大模型场景适配,推动精益运维 148
第五篇 AI大模型创造未来,具有商业价值的数智服务 151
第14章 数智化能力升级,打造企业核心生产力 152
14.1 数智化能力革命:未来员工,移动U盘 152
14.2 员工多线程工作:AI辅助,创意爆发 155
14.3 人工智能新伙伴:数字员工,能写会画 157
14.4 智能化劳动工具:眼观六路,耳听八方 159
14.5 智能化的催化剂:孪生技术,赋智机器 161
14.6 数智化能力时代:打造能力,产生价值 162
14.7 能力变身为商品:既有价值,更有用处 164
14.8 企业能力数智化:我为人人,人人为我 165
第15章 数智化企业能力布局,打造未来财富池 169
15.1 企业数智化转型核心:发挥数智化能力价值 169
15.2 算法策略能力要素:让机器拥有学习能力 170
15.3 算力网络能力要素:改变世界的新力量 173
15.4 数智平台赋能企业:赋予机器的感知能力 175
15.5 发挥人工智能优势:提升机器的认知能力 180
15.6 企业智能化升级:提高决策力和执行力 182
15.7 数智化能力模式革命:决胜于能力组合 185
15.8 能力时代行业争霸:以“能力”论英雄 188
第16章 数字产业变革,AI大模型发挥一业带百业作用 194
16.1 激活行业生产力,打造数智化能力共同体 194
16.2 搭建生态平台,布局“5G+算力网络+智慧中台” 196
16.3 加速百业发展,创新AI大模型能力 199
16.4 聚联生态力量,共创数智时代新未来 201
16.5 加强标准建设,保障能力的开放与安全 204
16.6 能力竞争策略,做细分市场的“隐形冠军” 206
16.7 规范数字市场,基于可信的能力交易环境 208
第六篇 开启数智未来,建设智慧中国 211
第17章 巩固国之基石,“十四五”中的数智新格局 212
17.1 数智起航,中国开启网络强国战略新征程 212
17.2 数智引领,企业联手共建美丽的数字中国 213
17.3 牢记使命,某企业勇担网络强国重任 217
17.4 科技创新,数智赋能提高人民生活水平 219
第18章 社会变迁,环球同此凉热 223
18.1 能力新时代:德为人先,行为世范 223
18.2 能力新职场:提升自我,实现价值 224
18.3 能力新公司:智能团体,天下一家 227
18.4 能力新社区:城市注智,共筑美好 230
18.5 能力新功能:数字孪生,改变世界 231
18.6 能力新世界:新元宇宙,共创共享 233

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