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IBM商业价值研究院著

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出版社：东方出版社

ISBN：9787506090575

版次：1

商品编码：12027436

包装：精装

开本：32开

出版时间：2016-08-01

用纸：轻型纸

页数：320

具体描述

产品特色

编辑推荐

适读人群：企业高管、创业者、投资者、IT行业从业者、高校学生等

　　在人工智能概念火热的今天，当人们开始围观和讨论计算机战胜棋王、机器与人类的未来关系时，有一家企业已经默默对此研究了几十年——这就是科技行业的百年巨人IBM。也正是在这个积累的过程中，IBM于1997年研制出“深蓝”，取得国际象棋人机大战的胜利，又在2011 年推出Watson计算机，在Jeopardy! 电视知识竞赛的大赛中战胜了人类，这都是在人工智能领域彪炳史册的事件。

　　IBM Watson 是IBM 研发的认知计算系统。与科幻电影里对人工智能的想象不同，认知计算并不是以制造出以假乱真的机器人为目标，而是让计算机具备人脑的认知能力，特别是理解、推理和学习的能力，使它与计算机本身就具备的高性能、大规模、精确计算的特长结合起来，帮助人类解决现实生活中的问题。

　　之所以说认知计算将是人工智能的创新焦点，原因有三。一是认知计算的技术条件逐渐成熟，诸如深度学习等需要巨大计算资源支撑的技术；第二是大数据条件的完善；第三是认知计算的实际应用价值，认知计算即将给 IT 产业以及各行各业的转型创新注入新的动力。机遇窗口已经向我们打开。

　　本书以人工智能为背景，全面细致的介绍了认知计算的概念，进而结合九个行业的实践成果，深入介绍了认知计算的实际应用，对各行业的思想者、经营者和技术领导者都非常有启发性。

内容简介

　　认知计算是2016年围绕IBM的热话题，起源于IBM探索研发的、采用全新计算机理念的、拟人化计算机“沃森”，它对计算机的底层计算模式进行了革命性的创新，使计算机能够进行拟人化运算，令计算机一次拥有了人类的“思考”能力。

作者简介

　　IBM全球企业咨询服务部通过遍及160多个国家和地区的业务专家，为跨越17个行业的客户提供业务流程和行业专业知识服务，并通过创新更快地发现、创造和实现价值。他们以IBM的雄厚实力为后盾，为客户提供各种建议，并帮助他们实施各种影响深远的、可带来持续业务成果的解决方案。 IBM商业价值研究院作为IBM全球企业咨询服务部的一部分，围绕关键行业和跨行业热点问题，为企业高级管理者探究基于事实的战略洞察力。IBM中国商业价值研究院成立于2005年4月，IBM商业价值研究院落地中国。

精彩书摘

　　认知计算和我们的未来

　　人类和机器如何煅造认知新时代

　　1955年，当人工智能这个词首次被提出来时，不出所料地点燃了公众的想象力。在接下来的60年里，我们曾被它的前景所吸引，曾担心它的潜力被滥用，也曾为它的发展缓慢而沮丧。

　　然而，正如所有孕育得过早、超越了当年时代的先进科技一样，人工智能遭到了广泛的误解 - 被好莱坞电影错误地诠释、被媒体曲解为各种各样的角色 - 从人类的拯救者到毁灭者，无所不有。但那些研究严肃的信息科学及其在现实商业社会中的应用的人，才真正理解智能系统的巨大潜能。而认知计算这种技术（我们相信它将是“认知的”而非“人工的”）的未来与被称为 “人工智能”的技术所具备的性质截然不同，它将带来各种各样的技术、科学和社会的挑战与机遇，并对监管、政策和管理提出新的需求。

　　认知计算是指一种能够规模化学习、有目的推理、并与人类自然交互的系统。它们不需要事先精确地编程，而是从它们与我们之间的交互和与环境之间的互动中学习和推理。在过去半个世纪中，多个科学领域的进步使认知计算成为可能，它们与信息系统有着重要的区别。

　　那些信息系统是决定论的，而认知系统是概率性的。认知系统不仅能回答大量的问题，还能对更加复杂（且有意义）的数据提出假说、推理论述和建议。

　　此外，认知系统还能理解计算机科学家称之为“非结构化”的数据，而这些数据占到了全世界数据的80%。这使得它们能够与现代世界巨量、复杂和不可预测的信息保持同步。

　　这些与机器的感觉能力和自主性都没有任何关系。相反，它能够增强人类的能力，让我们可以理解和运作社会中复杂的系统。这种增强智能对提升我们驾驭科技的能力是十分必要的一步，让我们能追求更多知识、深化自身的专长和改善人类的境况。这就是为什么它不仅是一种新科技，更是科技、商业和社会的新纪元－认知时代－的黎明。

　　认知计算的成功并不以图灵测试或模拟人类的能力作为判断标准。它的成功标准更加实际，例如投资回报率、新的市场机会、治疗疾病和拯救生命。

　　……

前言/序言

《数字化转型：云计算、大数据与物联网的融合之路》导言：驾驭信息时代的浪潮我们正处于一个由技术驱动的深刻变革时代。数字化的洪流以前所未有的速度和广度重塑着商业模式、组织结构乃至社会形态。在这个由海量数据、高速网络和智能设备编织而成的复杂生态系统中，企业面临的挑战不再是是否需要拥抱变化，而是如何以更敏捷、更有效的方式驾驭这些变革的力量。本书并非聚焦于单一技术领域的深耕，而是致力于提供一个宏观而精妙的框架，解析驱动当前企业级技术创新的三大核心支柱——云计算、大数据与物联网（IoT）——是如何相互作用、彼此赋能，共同构建起通往未来商业价值的坚实路径。第一部分：云计算——现代企业的基石与弹性引擎云计算，作为信息技术基础设施范式的根本性转变，已经从早期的成本节约工具，演化为驱动业务连续性、创新速度和全球扩展能力的核心引擎。本书将深入探讨云计算不仅仅是“租用服务器”，而是一种全新的运营哲学。我们首先剖析公有云、私有云和混合云的战略定位与适用场景。传统的IT部门需要重新定义其角色，从资源管理者转变为业务赋能者。本书详细分析了IaaS、PaaS和SaaS三层服务模型如何为企业提供不同粒度的灵活性。特别地，我们将重点关注无服务器计算（Serverless）和容器化技术（如Kubernetes）如何进一步解耦应用部署与基础设施管理，极大地提升了开发效率和资源利用率。在安全与合规方面，云环境下的责任共担模型（Shared Responsibility Model）是至关重要的概念。本书将提供详尽的实践指南，涵盖数据主权、身份和访问管理（IAM）在云原生环境下的复杂性与最佳实践，确保企业在享受云弹性的同时，严格遵守全球及区域性的监管要求。此外，针对多云策略的复杂性管理和成本优化（FinOps）实践，也将作为本部分的关键内容，指导企业实现真正的云价值最大化。第二部分：大数据——洞察力的燃料与决策的驱动力如果说云计算提供了运行业务的平台，那么大数据就是驱动这些业务引擎高效运转的燃料。数据已不再是副产品，而是核心资产。本书强调，处理数据的能力远不如从数据中提取可操作洞察力的能力重要。本部分将超越传统的数据仓库概念，着重探讨现代数据架构的演进，包括数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Data Lakehouse）的构建思路。我们详细阐述了流式处理（如Kafka）与批处理技术如何协同工作，以满足实时决策的迫切需求。关键在于数据治理。海量数据的价值被低质量数据或管理不善的数据所稀释。本书提供了构建端到端数据治理框架的实用方法，包括数据血缘追踪、元数据管理和数据质量标准化的流程。此外，针对数据科学与分析团队，我们将探讨如何有效利用ELT（提取、加载、转换）流程来加速特征工程，并确保分析模型的可解释性（Explainability）和稳健性，使业务用户能够信任并采纳基于数据的建议。第三部分：物联网（IoT）——物理世界与数字世界的桥梁物联网技术正在以前所未有的速度将物理资产连接到数字网络中，创造了全新的数据源和运营模式。本书将物联网视为企业实现运营效率飞跃的关键领域。我们不仅讨论了智能传感器、边缘计算设备的技术栈，更侧重于如何将这些“现场”数据有效地集成到企业的核心系统。边缘计算（Edge Computing）的重要性被提到了战略高度，因为它解决了带宽限制、延迟敏感性和数据主权合规性的问题。本书将比较云端集中处理与边缘侧本地处理的优劣，并指导读者设计出平衡的混合架构。在应用层面，本书探讨了工业物联网（IIoT）在预测性维护（Predictive Maintenance）、供应链优化和资产绩效管理（APM）中的实际案例和关键指标。同时，物联网安全——一个涉及物理设备固件、通信协议和云端数据通道的整体安全链——将作为本部分的安全核心，提供一套针对资源受限设备的加固策略。第四部分：融合之道——构建未来的智能企业架构本书的精髓在于揭示这三大技术支柱的融合力量。云计算为大数据处理提供了近乎无限的计算资源；物联网产生了前所未有的、需要云计算平台来存储和分析的原始数据流；而大数据分析反过来指导了云资源的分配和物联网设备的优化部署。我们将探讨如何利用这三者构建一个反馈闭环的智能系统：IoT设备采集环境数据，流处理技术在边缘实时过滤，并通过PaaS服务将聚合数据送入数据湖，利用先进的分析模型（可能部署在容器化环境中）生成运营洞察，最终通过API或自动化流程反馈给物理世界中的设备或人员。这不仅仅是技术的堆叠，更需要组织文化的变革。成功的融合要求IT部门、运营部门（OT）和业务部门之间打破壁垒，形成跨职能的“数字孪生”思维模式。结论：面向不确定性的敏捷战略《数字化转型：云计算、大数据与物联网的融合之路》旨在为技术领导者、架构师和业务策略师提供一张清晰的路线图。它强调，在快速迭代的市场中，技术优势的持续性依赖于构建一个能够自我学习、自我优化、并具备极高弹性的技术生态系统。本书提供的不仅仅是技术介绍，而是一套面向未来的、可持续的商业转型方法论。通过精妙地融合云计算的弹性、大数据的洞察力以及物联网的物理连接能力，企业方能在数字经济的下一波浪潮中，占据制高点。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从这本书的装帧和标题来看，我就知道这是一份极具份量的内容。我最期待的是书中关于“价值”是如何被具体定义的。在当下，人工智能和认知计算的讨论不绝于耳，但很多时候都停留在概念层面。而IBM作为一家务实的科技巨头，其报告中的“价值”阐述，想必是基于大量的实践和深入的研究。我很好奇，书中是如何将抽象的技术转化为可量化的商业收益的。是关于提升运营效率的案例？还是关于创造全新收入来源的模式？亦或是关于优化决策的精准度？我尤其关注书中是否会深入探讨“认知计算”如何帮助企业解决那些传统方法难以触及的复杂问题。比如，如何让机器理解那些模糊、非结构化的信息，如文本、语音、图像，并从中提取有价值的洞察？这听起来就像是赋予了机器“理解力”，这在商业决策中具有巨大的潜力。我希望书中能够提供一些引人入胜的案例研究，展示不同行业中的企业，是如何利用IBM的认知计算技术，打破瓶颈，实现业务的突破性增长。这本书，在我看来，更像是一本“商业策略实战手册”，它不仅讲述了“是什么”，更重要的是解答了“如何做”，以及“为什么这么做”能够带来巨大的回报。

评分☆☆☆☆☆

阅读《IBM商业价值报告：认知计算与人工智能》的初步感觉，是其内容的深度和广度都令人印象深刻。这本书似乎不仅仅是关于某个特定技术的介绍，而是更宏观地探讨了人工智能和认知计算如何塑造未来的商业格局。我特别关注书中关于“转型”的论述。人工智能和认知计算的引入，往往不是小修小补，而是会对整个企业的运营模式、组织结构乃至文化产生深远的影响。我希望书中能够提供关于这种“转型”的清晰路径和最佳实践。例如，企业在引入AI技术时，会面临哪些挑战？如何构建一个真正支持AI应用的组织架构？又如何培养一支能够与AI协同工作的团队？IBM作为一家拥有丰富转型经验的公司，其在这方面的见解无疑是宝贵的。我期待书中能够分享一些关于“成功转型”的案例，它们是如何克服阻力，实现技术与业务的深度融合，最终获得竞争优势的。书中提到的“认知计算”更是让我浮想联翩，它是否意味着AI将能够模拟人类的思考过程，从而在更复杂的决策场景中发挥作用？这无疑是人工智能发展的下一个重要里程碑。这本书，在我看来，更像是一本“商业未来指南”，它帮助我们理解变革的驱动力，并指引我们在未来的商业世界中，如何抓住机遇，实现可持续的成功。

评分☆☆☆☆☆

我翻开《IBM商业价值报告：认知计算与人工智能》时，立刻被一种深度的洞察力所吸引。这本书似乎不仅仅是在罗列技术名词，而是试图搭建一个宏大的叙事框架，将认知计算和人工智能置于整个商业变革的宏观视角下进行审视。我对于书中可能探讨的“认知”层面特别感兴趣，这是一种超越传统自动化和数据分析的智能，它能够理解上下文、学习和推理，甚至进行一定程度的“创造”。这让我联想到，在未来，企业或许不再仅仅依赖于工程师来开发AI系统，而是需要更多的“AI架构师”和“AI伦理师”来引导这项技术的发展。我迫不及待地想看到书中是如何解析这种“认知”能力在实际商业场景中的体现，例如，它如何能够帮助企业预测市场趋势、理解复杂的客户需求，或者优化供应链管理。IBM作为一个在商业和技术领域都有着举足轻重地位的公司，其对人工智能未来发展的预判和建议，必然是经过深思熟虑的。我期待着书中能够提供一些具体的“蓝图”，让企业能够清晰地看到，如何将这些先进的认知技术融入到自身的战略规划中，实现可持续的竞争优势。这本书，在我看来，更像是一份“时代发展的路线图”，它为我们指明了未来商业智能化的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露着一股严谨而又前沿的气息，那种深邃的蓝色背景，配上简洁有力的白色字体，让人立刻联想到IBM深厚的科技底蕴。翻开书页，扑面而来的是一种理性而又充满洞见的分析。虽然我还没有深入阅读到具体篇章，但仅从目录和引言部分，就足以感受到作者团队在人工智能和认知计算领域的深耕程度。他们似乎不仅仅是在介绍技术本身，更是在探讨这项技术如何能够真正地为商业世界带来颠覆性的变革。我非常期待能够深入了解书中关于“价值”的论述，究竟是怎样的具体应用，又是通过何种方式，能够让人工智能从一个单纯的技术概念，转化为实实在在的商业增长引擎。书中提到的“认知计算”更是让我感到好奇，这是否意味着人工智能将不再仅仅是执行指令，而是能够像人一样去思考、去理解、去做出更具智慧的判断？这种由技术向“认知”的跃升，无疑是当前科技发展最引人瞩目的方向之一，而IBM作为行业巨头，其视角和实践想必具有极高的参考价值。我甚至已经开始想象，书中可能会穿插一些成功的企业案例，它们是如何利用认知计算克服挑战，实现效率提升，甚至创造出全新的商业模式的。这本书，就像是一张通往未来商业世界的地图，指引着我们如何在这场由人工智能驱动的变革中，找到属于自己的航向。

评分☆☆☆☆☆

这本《IBM商业价值报告：认知计算与人工智能》给我的第一印象是，它并非一本枯燥的技术说明书，而更像是一本为企业决策者量身定制的“思想盛宴”。从我初步浏览的章节来看，作者们非常注重将复杂的技术概念转化为易于理解的商业语言，这一点对于我这种非技术背景的读者来说尤为重要。报告中对“价值”的强调，让我产生了极大的共鸣。在当今快速变化的商业环境中，如何真正地从技术投资中获得回报，是每个企业管理者都必须面对的问题。而认知计算和人工智能，作为最前沿的技术力量，其价值实现路径更是充满了探索的空间。我尤其关注报告中可能出现的关于“如何衡量AI的ROI（投资回报率）”的内容，这对于判断和筛选合适的AI解决方案至关重要。此外，书中对“人工智能”和“认知计算”的界定与区分，也让我感到新颖。这是否意味着，IBM正在构建一个更加精细化的框架，来帮助企业理解不同AI技术的应用场景和潜在效益？我非常期待书中能够深入剖析一些行业案例，了解它们是如何通过引入认知计算，实现数据驱动的决策、优化运营流程，乃至提升客户体验的。这本书，在我看来，更像是一本“商业智慧宝典”，它不只提供技术信息，更提供了一种思考模式和实践指南，帮助企业在AI时代乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

好像有用的信息不多

评分☆☆☆☆☆

有收获！推荐一看！

评分☆☆☆☆☆

我现在的工作就是跟ibm的绿色地平线项目相关，所以就来拜读这本以案例为主的书籍

评分☆☆☆☆☆

很棒的书，数据详实、逻辑清晰、观点独到

评分☆☆☆☆☆

漂亮，包装精美，实用。快递也给力

评分☆☆☆☆☆

还没有看，不知道有没价值，等看了再说