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208千字 字数
2025-05-01 发行日期
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主编推荐语

从“数字”到“数智”，人工智能成为新质生产力重要引擎。

内容简介

数智技术作为数字化与智能化的融合，在新一代信息技术革命浪潮下，以芯片技术与人工智能“双螺旋”为核心驱动力，推动国民经济向数智经济形态演进。

本书共10章，从不同角度深入分析数智经济的各个方面。

第1章介绍数字经济、智能经济的发展过程，探讨数智技术广泛应用、数字经济和实体经济深度融合后出现的数智经济形态；

第2章介绍国内外企业推进数智化的情况，这是数智经济形态的现实基础；

第3章介绍芯片技术与人工智能“双螺旋”发展对数智技术的促进作用；

第4章介绍数智经济的基础设施重构，大模型、算力等成为新型重要基础设施；

第5章介绍数智技术驱动经济社会主要领域发生变革；

第6章介绍数智经济的产业转型升级，重点产业的数智化转型变革；

第7章介绍数智经济的核心基础底座——加速人工智能革命的芯片技术；

第8章重点以人工智能驱动芯片产业链进步为例，介绍数智经济的自主进化趋向；

第9章介绍数智经济安全投入的重要性；

第10章介绍主要国家发展数智经济的实际做法。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 本书撰写组
  • 绪论
  • 第1章 数智经济的理论脉络解析：数字经济和实体经济深度融合后的形态前瞻
  • 1.1 数字经济蓬勃发展
  • 1.1.1 概念起源
  • 1.1.2 数字经济产业组成
  • 1.1.3 数字经济成为全球竞争主赛道
  • 1.1.4 我国数字经济稳步发展
  • 1.2 智能经济快速兴起
  • 1.2.1 人工智能发展是工业革命的延续
  • 1.2.2 智能经济概念的提出
  • 1.2.3 智能经济产业组成
  • 1.2.4 智能经济为全球经济增长提供创新路径
  • 1.3 数智经济特征初探
  • 1.3.1 “数智化”概念日益普及
  • 1.3.2 “数智化”趋势的初步共识
  • 1.3.3 研究数智经济形态的必要性
  • 1.3.4 初探数智经济的内涵
  • 参考文献
  • 第2章 数智经济的实践创新进展：国内外推进数智化的探索
  • 2.1 中国企业较早提出“数智化”转型
  • 2.1.1 理念先行：创新提出“数智化”转型路径
  • 2.1.2 躬身实践：推动企业自身“数智化”转型
  • 2.1.3 行业赋能：打造行业“数智化”转型开放生态
  • 2.1.4 数智安全：统筹数智时代发展和安全
  • 2.2 一些地方先行推进“数智化”工作
  • 2.2.1 北京市：探索数智“新”北京
  • 2.2.2 江苏省：开展“数智江苏”建设
  • 2.2.3 上海市：举办数智上海峰会
  • 2.2.4 河南省：提出河南省国资国企数智赋能三年行动计划
  • 2.3 国际企业推进“数智化”情况
  • 2.3.1 施耐德电气：推出人工智能引擎助力数智化转型
  • 2.3.2 西门子：积极提供企业数智化转型工具
  • 2.3.3 沙特阿美：积极应用数字和人工智能技术
  • 2.3.4 微软：即将进入“数智时代”
  • 第3章 数智经济的核心驱动力量：芯片技术与人工智能“双螺旋”发展
  • 3.1 芯片为主体的泛半导体产业是现代经济的基石
  • 3.1.1 芯片在人类技术进步周期中的跃迁性特征
  • 3.1.2 芯片在国民经济中的泛在性更加明显
  • 3.1.3 半导体产业与宏观经济的关联性增强
  • 3.1.4 泛半导体产业对经济增长的贡献度不断提高
  • 3.2 人工智能成为新质生产力的重要引擎
  • 3.2.1 人工智能大模型成为新生产工具
  • 3.2.2 人工智能促进生产效率提升
  • 3.2.3 人工智能加快创新能力提高
  • 3.2.4 人工智能对经济增长贡献显著
  • 3.3 芯片技术与人工智能协同互促作用增强
  • 3.3.1 宏观经济层面：芯片构成的算力成为人工智能的“发动机”、经济发展的“新引擎”
  • 3.3.2 技术路径层面：人工智能大模型能力与数据和算力强相关
  • 3.3.3 硬件框架层面：芯片创新重心从通用CPU转向GPU等针对人工智能优化的架构
  • 3.3.4 产业发展层面：“ABC”（人工智能、大数据、芯片）产业深度融合
  • 3.3.5 芯片技术与人工智能产业融合案例
  • 参考文献
  • 第4章 数智经济的基础设施重构：新型数智基础设施
  • 4.1 人工智能大模型成为数智经济重要基础设施
  • 4.1.1 人工智能大模型的定义和特点
  • 4.1.2 人工智能大模型开启“模型即服务”时代
  • 4.1.3 人工智能大模型的发展模式：开源和闭源
  • 4.1.4 美国大模型产业格局
  • 4.1.5 大模型未来的发展方向
  • 4.2 智能算力成为数智经济时代的核心生产力
  • 4.2.1 智能算力的定义和特点
  • 4.2.2 人工智能激发智能算力增长
  • 4.2.3 主要国家重视智能算力建设
  • 4.2.4 未来算力基础设施发展方向
  • 4.3 数据要素价值更加明显
  • 4.3.1 数据集是人工智能大模型的基础
  • 4.3.2 大模型引领数据产业变革
  • 4.3.3 大模型所需数据的规模和质量关系到国家竞争力
  • 4.3.4 大模型语料的未来发展方向
  • 4.4 元宇宙等虚拟世界成为新型基础设施
  • 4.4.1 元宇宙加速现实世界与数字世界相融合
  • 4.4.2 工业元宇宙的重要性日益凸显
  • 4.4.3 工业元宇宙的主要发展领域
  • 4.5 数智经济需要新的能源资源基础设施建设
  • 4.5.1 人工智能对能源的影响
  • 4.5.2 人工智能产业的绿色发展面临挑战
  • 4.5.3 人工智能发展对水资源的影响
  • 4.5.4 人工智能产业破解能源资源约束的发展路径
  • 参考文献
  • 第5章 数智经济的主要变革领域：数智技术驱动经济社会变革
  • 5.1 数智技术为农业现代化增加新动力
  • 5.1.1 赋能农民知识提升
  • 5.1.2 赋能重点领域农业生产
  • 5.1.3 赋能农机装备智能化
  • 5.2 数智技术促进制造流程变革
  • 5.2.1 推动研发设计智能
  • 5.2.2 发展中试检测智能
  • 5.2.3 深化生产制造智能
  • 5.2.4 创新营销服务智能
  • 5.2.5 优化管理运营智能
  • 5.3 数智技术助力金融高质量发展
  • 5.3.1 形成新一轮科技产业金融循环
  • 5.3.2 加速传统金融机构智能转型
  • 5.3.3 成为防范金融风险的有力工具
  • 5.4 数智技术推动劳动就业形态变革
  • 5.4.1 重塑现有就业格局
  • 5.4.2 数字人成为虚拟劳动力
  • 5.4.3 机器人融入现实社会
  • 5.4.4 智能体参加经济活动
  • 5.5 数智技术加速惠及民生服务
  • 5.5.1 引领生活变革
  • 5.5.2 促进教育变革创新
  • 5.5.3 提升医疗服务水平
  • 5.5.4 提高养老服务质量
  • 5.6 数智技术带来科学研究新范式
  • 5.6.1 促进科研算力和数据深度融合
  • 5.6.2 赋能基础科学研究
  • 5.6.3 赋能产业技术创新
  • 5.7 数智技术赋能国家治理
  • 5.7.1 助力科学决策，驱动治理变革
  • 5.7.2 赋能智慧城市建设，重塑城市管理
  • 参考文献
  • 第6章 数智经济的产业转型升级：重点产业数智化转型
  • 6.1 数智技术赋能汽车产业
  • 6.1.1 智能汽车产业发展
  • 6.1.2 人工智能大模型进一步赋能汽车产业
  • 6.2 数智技术赋能钢铁产业
  • 6.2.1 钢铁行业数智化转型的基础日益夯实
  • 6.2.2 钢铁数智化转型仍面临三重挑战
  • 6.2.3 钢铁行业数智化的深化路径
  • 6.3 数智技术赋能石化产业
  • 6.3.1 数智技术赋能石化产业的主要领域
  • 6.3.2 主要石化企业应用人工智能大模型动态
  • 6.4 数智技术赋能能源产业
  • 6.4.1 人工智能技术赋能煤矿行业
  • 6.4.2 人工智能技术赋能电力行业
  • 6.5 数智技术赋能电子产业
  • 6.5.1 传统家电部署大模型逐渐成为行业热点
  • 6.5.2 新型智能电子产品出现
  • 6.6 数智技术赋能装备产业
  • 6.6.1 数智技术深化智能制造装备的先进制造能力
  • 6.6.2 数字技术提升高端装备的全流程协同能力
  • 6.6.3 数智技术拓展工业机器人的复杂场景适应能力
  • 6.6.4 数智技术提高人形机器人的关键技术创新能力
  • 6.7 数智技术赋能纺织产业
  • 6.7.1 纺织行业创新发展成效显著
  • 6.7.2 人工智能技术赋能纺织行业
  • 6.8 数智技术赋能生物医药产业
  • 6.8.1 人工智能赋能药物研发
  • 6.8.2 人工智能赋能医疗服务
  • 6.8.3 医疗医药产业数智化转型趋势前瞻
  • 参考文献
  • 第7章 数智经济的核心技术底座：芯片技术加速人工智能革命
  • 7.1 GPU芯片成为生成式人工智能发展的主要动力
  • 7.1.1 GPU成为人工智能计算的优选
  • 7.1.2 GPU芯片行业中主要的国际头部企业
  • 7.2 消费电子芯片强化人工智能应用能力
  • 7.2.1 龙头手机公司积极布局AI手机芯片
  • 7.2.2 AI PC芯片成为行业新趋势
  • 7.3 领域专用芯片在工业领域广泛应用
  • 7.3.1 谷歌TPU等领域专用芯片支撑早期AI应用
  • 7.3.2 Meta等企业通过领域专用芯片推动工业领域的AI应用
  • 7.3.3 其他新型DSA芯片的出现
  • 7.4 计算架构出现重大变化以适应人工智能快速发展
  • 7.4.1 计算架构向多元异构计算发展
  • 7.4.2 人工智能算力向边缘侧迁移，催生出边缘智能
  • 7.5 前沿芯片技术支撑新型智能出现
  • 7.5.1 量子计算
  • 7.5.2 光计算
  • 7.5.3 类脑计算
  • 7.5.4 生物计算
  • 参考文献
  • 第8章 数智经济的自主进化趋向：以人工智能驱动芯片技术进步为例
  • 8.1 人工智能的奇点时刻和超级人工智能
  • 8.1.1 科学界关于人工智能奇点的早期思考
  • 8.1.2 关于超级人工智能的讨论
  • 8.2 超级人工智能对经济运行的影响
  • 8.2.1 人类经济活动正在形成“超级智能体”
  • 8.2.2 “自进化”产品的出现
  • 8.2.3 “自进化”工厂的出现
  • 8.2.4 “自进化”企业组织的出现
  • 8.2.5 “自主经济”具有明显的“飞轮效应”
  • 8.3 人工智能驱动半导体产业加快发展
  • 8.4 人工智能促进芯片设计流程智能化
  • 8.4.1 新思科技推出生成式人工智能芯片设计工具
  • 8.4.2 楷登电子打造由AI驱动的“芯片到系统”EDA方案
  • 8.4.3 英伟达发布芯片设计大模型ChipNeMo
  • 8.4.4 DeepMind公司推出人工智能芯片设计工具AlphaChip
  • 8.5 人工智能推动芯片制造智能化
  • 8.5.1 英伟达应用人工智能助力芯片制造工艺优化
  • 8.5.2 英特尔工厂推进芯片生产线管理智能化
  • 8.5.3 台积电推出智能对话机器人tGenie协助管理
  • 8.6 人工智能缩短半导体新材料的研发周期
  • 8.6.1 DeepMind研发的GNoME模型加快新材料研发步伐
  • 8.6.2 微软推出新材料生成模型MatterGen
  • 8.7 人工智能助力芯片封测技术升级
  • 8.7.1 机器视觉技术提升缺陷检测效率
  • 8.7.2 人工智能引擎提供测试的最佳方案
  • 参考文献
  • 第9章 数智经济的安全治理需求：数智安全投入成为数智经济增长重要动力
  • 9.1 数智安全概念的提出
  • 9.1.1 信息安全、数据安全、网络安全、人工智能安全的发展历程
  • 9.1.2 数智安全出现的背景：数智技术重塑安全格局
  • 9.1.3 数智安全概念解析
  • 9.2 数智安全投入是发展数智经济的重要内容
  • 9.2.1 传统的安全投入经济学
  • 9.2.2 数智时代的安全投入更加重要
  • 9.3 数智经济需要关注的新兴领域安全
  • 9.3.1 大模型安全
  • 9.3.2 根技术安全
  • 9.3.3 智能体安全
  • 9.3.4 可持续安全
  • 9.4 主要国家保障数智安全的初步实践
  • 9.4.1 整合“数智安全”
  • 9.4.2 加大安全投入
  • 9.4.3 构建安全生态
  • 9.4.4 推进标准制定
  • 9.4.5 加强风险监测
  • 9.4.6 加强国际合作
  • 参考文献
  • 第10章 数智经济促进政策发布：以主要国家实践为例
  • 10.1 构建促进数智经济发展的体制机制
  • 10.1.1 制定整体战略
  • 10.1.2 推动政府数智化转型
  • 10.1.3 建立创新驱动机制
  • 10.1.4 加大资金投入
  • 10.2 大力发展数智技术
  • 10.2.1 芯片领域
  • 10.2.2 人工智能领域
  • 10.3 积极推动经济社会数智化
  • 10.3.1 制定长远规划
  • 10.3.2 加强场景创新
  • 10.4 加强国际治理合作
  • 10.4.1 人工智能治理在国际政治经济合作中的作用日益凸显
  • 10.4.2 加强人工智能治理的初步共识
  • 参考文献
  • 致谢
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。