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出版者:

作者:张 晓

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:1998-2-1

价格:14.50

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787202022535

丛书系列:

图书标签:

• 子部——经济金融
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• 经济学

聚焦数字时代的机遇与挑战：人工智能与未来产业发展趋势报告 引言 在全球化与信息技术飞速融合的今天，以人工智能（AI）为核心驱动力的第四次工业革命正以前所未有的速度重塑全球经济格局与社会结构。本报告旨在深入剖析人工智能技术的前沿进展、关键应用领域及其对未来产业生态的深远影响，特别关注其在数据要素驱动下的新兴商业模式构建与伦理治理的紧迫性。我们不再停留在对技术奇观的描绘，而是致力于提供一套系统化的分析框架，帮助决策者、企业家和研究人员理解并把握这一历史性变革带来的机遇与挑战。 第一部分：人工智能技术演进的核心驱动力与前沿突破 人工智能的发展不再是单一技术的线性提升，而是多学科交叉融合的系统性跃迁。本部分将详细梳理当前驱动AI能力实现指数级增长的几大核心要素。 1.1 大模型的范式革命与通用智能的逼近 近年来，以Transformer架构为基础的大型语言模型（LLMs）和多模态模型（如视觉-语言模型）展现出了惊人的“涌现能力”。我们将探讨： 模型规模与效率的平衡： 如何在保证模型性能的同时，通过稀疏化、量化和知识蒸馏等技术，降低训练和推理成本，实现模型民主化。 指令遵循与对齐（Alignment）： 深入分析强化学习与人类反馈（RLHF）等方法如何提升模型的安全性和可控性，以及“对齐问题”在迈向通用人工智能（AGI）道路上的核心障碍。 多模态融合的潜力： 分析文本、图像、音频、视频甚至传感器数据的深度融合，如何催生更接近人类认知模式的新一代AI系统，及其在复杂场景理解中的应用前景。 1.2 具身智能（Embodied AI）与物理世界的交互 AI的能力不再局限于虚拟的数字空间。具身智能，即将AI算法部署于机器人、自动驾驶汽车等物理实体中，是实现技术价值落地的关键一环。 感知、决策与控制的闭环： 探讨从高精度传感器数据融合到实时决策规划的复杂流程，以及如何利用模仿学习和逆向强化学习克服现实世界中数据稀疏性和高风险性的挑战。 机器人学的复兴： 分析AI如何赋能工业机器人、服务机器人和特种机器人，使其具备更强的适应性、灵活性和人机协作能力。 1.3 可信赖人工智能（Trustworthy AI）的基础构建 随着AI在关键基础设施和决策流程中的比重增加，其可靠性、公平性与透明度成为决定其社会接受度的基石。 可解释性人工智能（XAI）： 探究局部解释方法（如LIME, SHAP）与全局模型结构分析在不同应用场景下的适用性，以及如何将技术解释转化为业务洞察。 鲁棒性与对抗性防御： 剖析AI模型易受数据投毒和对抗性攻击的弱点，并介绍防御性训练、输入清洗等前沿防御策略。 第二部分：人工智能重塑的关键产业图景 人工智能不再是辅助工具，而是正在成为重塑传统产业结构和催生新业态的核心生产力。本部分将聚焦于AI影响最为深远的几个垂直领域。 2.1 医疗健康领域的精准化与普惠化 AI在生命科学领域的应用正以前所未有的速度缩短从基础研究到临床应用的时间间隔。 药物发现与蛋白质折叠： 分析AI在分子筛选、靶点识别以及结构生物学（如AlphaFold的后续发展）中如何加速新药的研发周期和降低成本。 辅助诊断与个性化治疗： 探讨医学影像分析、电子病历挖掘（EHRs）在疾病早期筛查中的效能提升，以及基于个体基因组数据的治疗方案优化。 2.2 智能制造与供应链的柔性化转型 工业4.0的核心在于数据驱动的智能决策，AI是实现这一目标的关键桥梁。 预测性维护与质量控制： 利用传感器数据和深度学习模型，实现设备故障的超前预警，以及产品缺陷的毫秒级检测。 供应链韧性与动态优化： 讨论AI如何整合全球物流数据，应对突发事件（如地缘政治变化、疫情影响），实现库存、生产计划的实时动态调整。 2.3 金融服务与风险管理的智能化升级 金融业对数据处理和模式识别的需求天然适合AI技术的应用，但同时也面临严格的监管要求。 量化交易与高频策略： 分析基于深度学习的时间序列分析在市场微观结构预测中的优势与局限。 反欺诈与合规性监控： 利用图神经网络（GNNs）识别复杂的金融犯罪网络，并提升反洗钱（AML）和“了解你的客户”（KYC）流程的自动化水平。 第三部分：数字经济时代的数据要素与商业模式创新 人工智能的燃料是数据，数据要素的市场化正在成为新经济增长的重要引擎。 3.1 数据要素的流通、确权与价值释放 如何安全、合规地利用大规模数据进行模型训练和价值变现，是当前经济体制改革的焦点。 联邦学习与隐私计算： 介绍在数据不出域的前提下实现联合建模的技术路径（如安全多方计算MPC、同态加密HE），及其在跨机构协作中的应用。 数据资产化的路径探索： 探讨数据交易所、数据信托等机制如何为数据资产提供定价、估值和流通的基础设施。 3.2 新兴的AI驱动型商业范式 AI正在催生全新的“智能即服务”（AIaaS）和“模型即平台”（MaaS）的商业形态。 Agentic Workflows： 探讨自主运行的AI代理（Agents）如何超越传统软件工具，自主规划、执行复杂任务，从而颠覆知识工作和服务外包的传统模式。 个性化体验的极致构建： 从推荐系统到生成式内容（AIGC）的广泛应用，分析企业如何利用AI实现超精细的用户细分和“千人千面”的交互体验。 第四部分：全球治理、伦理挑战与政策前瞻 AI的快速发展对社会治理提出了严峻的考验，确保技术发展符合人类福祉是全球共识。 4.1 算法偏见与社会公平性 算法的决策过程如果带有历史数据中的偏见，将固化甚至放大社会不公。 偏见识别与缓解技术： 探讨如何在数据采集、模型训练和部署后监测阶段系统性地评估和修正算法决策中的歧视性结果。 数字鸿沟的加剧： 分析AI技术在不同地域、不同经济群体中的普及速度不均，可能导致的新的社会分化。 4.2 国际监管框架的趋同与竞争 各国政府正积极构建AI监管体系，这不仅关乎风险控制，也影响着全球技术标准和产业话语权。 风险分级监管模式的探讨： 以欧盟《人工智能法案》为代表的“基于风险”的监管框架，与其他更注重创新驱动的监管模式进行对比分析。 AI安全与国家安全： 讨论AI技术在军事、关键基础设施安全领域引发的新的战略博弈和国际合作的必要性。 结论 人工智能是重塑未来十年全球竞争力的核心变量。我们正站在一个技术奇点的前夜，关键在于如何平衡创新速度与风险管控。本报告旨在提供一个多维度的认知地图，鼓励业界以审慎乐观的态度，积极拥抱数据要素驱动的智能革命，构建一个更具韧性、更有效率且更具包容性的未来产业生态。

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我最近翻阅的这本**现代资产配置的圣经**，其风格与传统金融书籍截然不同，它更像是一部精心编排的艺术品。作者的文笔极其优雅，充满了一种古典主义的美感，即使是讲解诸如蒙特卡洛模拟或有效前沿构建这种技术性内容时，也处理得轻描淡写却又滴水不漏。书中大量运用了历史上的名人轶事和哲学思辨来佐证其投资哲学，比如他将巴菲特的价值投资观与古希腊的“中庸之道”联系起来，形成了非常新颖的视角。最让我印象深刻的是关于**长期主义与耐心资本**的论述，作者认为真正的投资优势不在于选时，而在于抗拒人性的诱惑，将自己的时间维度拉得比市场更长。这本书的插图和图表设计也堪称一绝，所有的视觉呈现都服务于增强读者的直观理解，而非炫技。读完这本书，我感觉自己好像完成了一次心灵的洗礼，不再那么焦虑于每日的盈亏，而是更加专注于构建能够抵御时间侵蚀的投资体系。

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哇，最近读了一本关于**金融市场深度剖析与投资策略前沿**的书，简直是打开了新世界的大门！作者的功力深厚，对全球宏观经济的脉络把握得极为精准，尤其是在分析新兴市场波动性与发达国家货币政策转向的交叉影响时，那种洞察力令人拍案叫绝。他没有停留在教科书式的理论堆砌，而是大量引用了近十年的实际交易数据和案例，将复杂的衍生品定价模型讲得清晰易懂。比如，书中详细拆解了波动率微笑现象背后的市场情绪驱动力，而不是简单地归咎于随机波动。我尤其欣赏作者在阐述风险管理时，那种务实到近乎苛刻的态度，强调了压力测试和情景规划在构建稳健投资组合中的核心地位。读完后，感觉自己对如何在高频信息流中筛选出真正的价值信号，有了一个质的飞跃。这本书对于那些不满足于基础知识，渴望在复杂金融环境中寻求超额收益的专业人士来说，绝对是案头必备的宝典，它提供的不仅仅是知识，更是一种顶级的思维框架。

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这是一本**深度聚焦于“看不见的”系统性风险**的著作，读起来让人脊背发凉，但又不得不承认其必要性。作者的立场非常坚决，他毫不留情地揭露了金融体系中潜藏的那些因过度优化和复杂化而带来的脆弱性。书中花费了大量篇幅来分析次级抵押贷款危机、欧债危机等重大事件中，那些原本被认为是“安全垫”的金融工具，是如何在特定条件下反噬整个系统的。他的论证路径是“自下而上”的，从最基础的清算机制和结算流程入手，逐步构建出整个全球金融网络的脆弱性地图。这本书的语言风格冷峻而直接，充满了警告的意味，没有一句废话，每一个数据点和案例都像是一记重锤，敲打着读者对金融稳定性的盲目信任。对于那些负责风险控制或合规管理的人士而言，这本书简直是教科书级别的警示录，它教会我们如何在繁荣的表象下，识别那些随时可能引爆的“黑天鹅”导火索。

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这本书，如果用一个词来形容，那就是**“思想的拓荒者”**。它完全避开了市面上那些充斥着“一夜暴富神话”和浅尝辄止的入门介绍，而是将笔触深入到了**行为金融学与博弈论在资产定价中的应用**这一极具挑战性的领域。作者的叙事方式非常独特，他没有直接给出结论，而是通过一系列经典的“囚徒困境”和“公地悲剧”的金融变体，引导读者自行推导出市场失灵的深层逻辑。我特别喜欢他探讨的“信息不对称性”如何演化成结构性垄断的篇章，那段文字的逻辑推演之严密，让我想起早年读到的奥地利学派的经典著作，充满了对市场结构深层次的反思。这本书的阅读体验是渐进式的，初看可能觉得晦涩，但每当攻克一个章节后，都会有一种豁然开朗的快感。它迫使你跳出短期价格波动，去审视资本如何在结构性框架内流动和定价，极大地提升了对市场“游戏规则”的理解深度。

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我最近接触到的这本书，在探讨**金融科技（FinTech）对传统金融机构颠覆性影响**方面，展现了非凡的前瞻性和实用性。作者没有沉溺于对区块链或人工智能的过度浪漫化描述，而是将其置于一个严谨的商业模式重构的框架下进行分析。他深入探讨了去中介化如何影响银行的核心盈利能力，以及数据隐私和监管套利在数字金融时代的新形态。特别是关于**“去中心化自治组织”（DAO）对公司治理结构的冲击**那一部分，提供了极为详尽的法律和经济学分析，非常有助于理解未来组织形态的变化。这本书的阅读体验是充满活力的，因为它讨论的议题正处在爆发的前夜，作者的预测往往基于对技术底层架构的深刻理解，而非表面的市场炒作。它成功地架设了一座桥梁，连接了深奥的计算机科学原理与切实的商业决策制定，对于任何希望在未来十年保持竞争力的金融从业者来说，这本书提供的战略地图是无价之宝。

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