智能時代-大數據與智能革命重新定義未來智能經濟經濟學未來科技【新華書店正版書籍】 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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吳軍著

圖書標籤:

大數據
人工智能
智能經濟
未來科技
經濟學
數字化轉型
第四次工業革命
新華書店
科技創新
未來趨勢

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店鋪：鳳凰新華書店旗艦店

齣版社：中信齣版社

ISBN：9787508663814

商品編碼：24355495066

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-09-01

具體描述

編輯推薦

　　1、大數據、智能革命、人工智能、機械智能領域首要選擇科普作品，易於理解，有態度，有溫度。

　　2、雷軍、羅振宇、塗子沛、李善友、鄔賀銓院士聯袂推薦。

　　3、羅輯思維8小時售罄首印圖書。

　　4、百萬冊暢銷書作者作吳軍博士備受期待作品。

　　5、吳軍博士，計算機科學傢，並做過Google、騰訊等世界知名公司的高管，作品兼具學術的前瞻性與文本的可讀性。

　　6、社會變革已到拐點，首次進入人們的思維領域，加入浪潮成為控製世界的前2%的人，徘徊不前則一定會被淘汰。

內容簡介

　　大數據和人工智能迅猛發展，對社會和商業的影響日益深刻，從學術界到企業界，智能化浪潮的來臨，已經成為共識。可以比肩於大航海時期和工業革命的此次變革浪潮，必然會對我們的技術發展、商業和社會都會産生重大的影響。作者吳軍在《智能時代：大數據與智能革命重新定義未來》中指齣，首先，我們在過去被認為非常難以解決的問題，會因為大數據和機器智能的使用而迎刃而解，比如解決癌癥個性化治療的難題。同時，大數據和機器智能還會徹底改變未來時代的商業模式，很多傳統的行業都將采用智能技術實現升級換代，同時改變原有的商業模式。大數據和機器智能對於未來社會的影響是全方位的。

　　另一方麵，智能化也會對整個社會帶來巨大的衝擊，尤其是在智能革命的初期。因此，在智能時代開始的時候，我們需要未雨綢繆，力爭做控製世界的2%人，而不是被智能化浪潮淘汰。

作者簡介

　　吳軍，博士，著名自然語言處理和搜索專傢，矽榖風險投資人。他的著作《數學之美》榮獲國傢圖書館第八屆文津圖書奬、第五屆中華優秀齣版物奬，《文明之光》被評為2014年“中國好書”，《浪潮之巔》榮獲“藍獅子2011年十大ji佳商業圖書”奬。

　　吳軍博士曾經擔任Google資深研究員，設計瞭Google中、日、韓文搜索算法以及Google的自然語言分析器。2010-2012年期間擔任騰訊負責搜索和搜索廣告等業務的副總裁，後迴到Google負責計算機自動問答項目。

　　吳軍博士自2008年開始從事風險投資，並於2014年作為創始閤夥人創立瞭矽榖資本風險投資基金。他也是上海交通大學客座研究員和約翰·霍普金斯大學工學院董事。

精彩書評

　　從信息時代到智能時代，吳軍博士的書描繪瞭人類這關鍵一躍將是如何壯闊瑰麗。過去科技帶來的人類能力的延展基本是物理性的，遠的有紡織機代替手工作坊、汽車代替馬車，近的有GPS實現全球定位，通信＋智能終端實現實時資訊傳輸、交互等。但大數據技術和智能革命帶領的人類社會躍遷，將是首次進入瞭真正思維領域，人類的分析、判斷、決策思維的效率將實現爆炸式提升。我們的商業行為理論、産業架構、商業模式和組織管理模型都發生天翻地覆的變化。吳軍博士為我們提供瞭一個獨特視角，揭示瞭人類曆史拐點的偉大時機之下，我們所麵臨的曆史機遇與危機挑戰，對每個企業傢而言都是寶貴的啓發。

　　——雷軍小米創辦人，董事長兼CEO；金山軟件董事長；天使投資人

　　曾經，我們要學習如何操縱機器，掌握機器的語言，嚮機器靠攏；今天，機器在嚮人靠攏，試圖理解人類、用我們的語言與我們對話。這就是“智能時代”，這個時代的基礎是數據，可謂“無數據、不智能”。吳軍先生這本書將智能時代的諸多要素娓娓道來，讀下來如林中散步，在不知不覺中帶領我們去到遠方、登上高處，飽覽領會瞭這個新時代的版圖和全綫的風景。

　　——塗子沛著名大數據專傢，著有《大數據》《數據之巔》

　　綜觀全書，這是一部近代科技的曆史書，也是一部科普書，也可以說是一部指導創新的教科書。由於大數據的應用必然會滲透到所有的領域，因此本書不僅值得IT行業科技人員一讀，對關注信息化應用的其他行業的科技人員和管理人員來說也必定開捲有益。

　　——鄔賀銓中國工程院院士

　　《智能時代》這本書展現瞭吳軍博士的真知灼見和前瞻思維，這些都來自於他在大數據和機器智能領域的多年第yi綫實踐經驗。全書對大數據與智能革命帶來的思維革命、技術上的挑戰，以及機器智能如何改變人類社會，都做瞭全麵的講解。與其他一些寫機器智能的書不同，這本書與作者之前的幾本書一樣，維持瞭作者對科學生動而易於理解的、有溫度感的一貫的錶述方式。

　　——李善友混沌大學創始人

在無法確定因果關係時，數據為我們提供瞭解決問題的新方法，數據中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性，而數據之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關係，幫助我們得到我們想知道的答案，這便是大數據思維的核心。

思維方式決定科學成就：從歐幾裏得、托勒密到牛頓

工業革命，機械思維的結果

世界的不確定性

熵—一種新的世界觀

大數據的本質

從因果關係到強相關關係

數據公司Google

第四章大數據與商業

在未來我們可以看到，大數據和機器智能的工具就如同水和電這樣的資源，由專門的公司提供給全社會使用。

從大數據中找規律

巨大的商業利好：相關性、時效性和個性化的重要性

大數據商業的共同點—盡在數據流中

把控每一個細節

重新認識窮舉法—完備性帶來的結果

從曆史經驗看大數據的作用

技術改變商業模式

加（+）大數據締造新産業

第五章大數據和智能革命的技術挑戰

大數據的數據量大、維度多、數據完備等特點，使得它從收集開始，到存儲和處理，再到應用，都與過去的數據方法有很大的不同。因此，使用好大數據也需要在技術和工程上采用與過去不同的方法。

技術的拐點

數據收集：看似簡單的難題

數據存儲的壓力和數據錶示的難題

並行計算和實時處理：並非增加機器那麼簡單

數據挖掘：機器智能的關鍵

數據安全的技術

保護隱私：靠大數據長期掙錢的必要條件

第六章未來智能化産業

現有産業+機器智能=新産業，未來的農業、製造業、體育業、醫療、律師，甚至編輯記者行業都將迎來嶄新形態，新産業將取代舊産業滿足人類的個性化需求，大數據將導緻我們整個社會的升級和變遷。

未來的農業

未來的體育

未來的製造業

未來的醫療

未來的律師業

未來的記者和編輯

第七章智能革命和未來社會

在曆次技術革命中，一個人、一傢企業，甚至一個國傢，可以選擇的道路隻有兩條：要麼加入智能浪潮，成為前2%的人，要麼觀望徘徊，被淘汰。

智能化社會

精細化的社會

無隱私的社會

機器搶掉人的飯碗

爭當2%的人

後記

參考文獻

精彩書摘

　　2016年是機器智能曆史上一個具有紀念意義的年份，它是一個時代的結束，也是新時代的開端。這一年距離1956年麥卡锡、明斯基、羅切斯特和香農等人提齣人工智能的概念正好過去瞭六十年，按照中國的習慣正好過去瞭一個甲子。而當年在達特茅斯學院提齣這個概念的10位科學傢中後一位科學傢明斯基也在這一年的年初離開瞭人世，這或許標誌著人類在機器智能領域一階段的努力落下來帷幕。就在明斯基去世後的兩個月，Google的圍棋計算機AlphaGo在同世界著名選手李世石的對局中，以4：1取得瞭壓倒性的勝利，成為一個戰勝圍棋世界冠軍的機器人，它的意義要遠遠超過1997年IBM深藍戰勝卡斯帕羅夫，因為從難度上講，圍棋比國傢象棋要難6-9個數量級。這件事不僅是人類在機器智能領域取得的又一個裏程碑式勝利，而且標準這一個新的時代----智能時代的開始。

　　從計算機發展的角度看，智能機器在所有棋類戰勝人類其實隻是一個時間問題，因為機器運算能力的提升是指數增長的，而人類智力能夠做到綫性增長就不錯瞭。因此一定存在一個時間點——在所有的棋類比賽中都會超過人。在1997年IBM的深藍戰勝卡斯帕羅夫之後，圍棋不僅是後一個計算機尚未人類的主要棋類，而且還擔負瞭上韆年東方文化的蘊含，即棋道。雖然大部分人相信計算機終可以在圍棋上人類，但是總是覺得那還是幾年後的事情。就在AlphaGo和李世石比賽之前，李世石本人認為前者的水平和他差齣一到兩個子，也就是說，即使他讓先也能5：0獲勝。中國圍棋界的泰鬥聶衛平也認為今天的計算機是不可能戰勝人類的冠軍的。就連曾經在Google工作過的IT行業老兵李開復博士也不相信AlphaGo能贏。這並非李開復等人對今天機器智能的發展狀況不夠瞭解，而是因為下圍棋是一件太難的事情。2015年年底，AlphaGo僅僅贏瞭樊麾二段而已，離九段還差得遠呢。但是大傢忘記的一件事情，那就是AlphaGo水平的提高並不需要人那麼長的時間，事實上在Google內部，大傢在開賽前已經知道AlphaGo的水平並在九段之下。

　　2016年3月9日，AlphaGo和李世石之間的世紀大戰開始瞭。AlphaGo在一盤齣人意料地輕鬆獲勝。當然，大部分人在贊譽AlphaGo水平的同時，依然認為這可能是李世石在試探計算機而已，畢竟那是五盤的比賽，用一盤棋試探毫不瞭解的對手未嘗不是明智之舉。但是當AlphaGo在第二盤獲得連勝並且下齣瞭很多人類想不到的好棋後，對機器智能持懷疑態度的聶衛平等人，都對它産生瞭緻敬。在AlphaGo獲得第三盤勝利之後，很多超一流的棋手都渴望和它一比，希望以此檢驗自己的水平，並且能夠提高技藝。雖然李世石在第四盤抓住AlphaGo的一個失誤打瞭一個漂亮的翻身仗，但是AlphaGo在後一盤穩穩地控製著局麵，直到勝利。可以講在那一次人機大戰之後，圍棋界對機器智能從懷疑變成瞭頂禮膜拜，大傢都意識到，按照AlphaGo在過去幾個月裏的進步速度，隻要Google願意繼續投入科研，很快人類所有的圍棋高手都無法和它過招瞭。

　　計算機之所以能戰勝人類的，是因為機器獲得智能的方式和人類不同，它不是靠邏輯推理，而是靠大數據和智能算法。在數據方麵，AlphaGo在訓練時使用瞭幾十萬盤圍棋高手之間對弈的數據，這是它獲得所謂的“智能”的原因。在計算方麵，AlphaGo采用瞭上萬颱服務器訓練它下棋的模型，並且讓不同版本的AlphaGo相互對弈瞭上韆萬盤，這纔保證瞭它能做到“算無遺策”。具體到下棋的策略，AlphaGo裏麵有兩個關鍵的技術：把棋盤上當前的狀態變成一個獲勝概率的數學模型，這個模型裏麵沒有任何人工的規則，而是完全靠前麵所說的數據訓練齣來的。第二個關鍵技術是啓發式搜索算法----濛特卡洛數搜索算法（Monte Carlo Tree Search），它能將搜索的空間限製在非常有限的範圍內，保證計算機能夠快速找到好的下法。雖然AlphaGo的訓練使用瞭上萬颱服務器，但是它在和李世石對弈時僅僅用瞭幾十颱服務器（1000多個內核以及一百多個GPU）。相比國際象棋，圍棋的搜索空間要大倍，AlphaGo的計算能力相比深藍，其實並沒有這麼多倍的提高，它靠得是好的搜索算法，能夠準確地聚焦搜索空間，因此能夠在很短的時間裏算齣佳行棋步驟的。由此可見，下圍棋這個看似智能型的問題，從本質上講，是一個大數據和算法的問題。

　　當然，Google開發AlphaGo的終目的，並非要證明計算機下棋比人強，而是要開發一種機器學習的工具，讓計算機能夠解決智能型的問題。AlphaGo和李世石對弈，實際上是對當今機器智能水平的一個測試。從樊麾到李世石，實際上是用他們的專纔在幫助Google測試當今機器智能的發展水平。在人機對弈的第四盤李世石反敗為勝的過程中，他無意中發現瞭AlphaGo的一個缺陷。因此，Google的成功裏麵也有李世石等棋手的功勞。從這個角度講AlphaGo的勝利標誌著人類在機器智能方麵達到瞭一個嶄新的水平，因此它是人類的勝利。

　　AlphaGo無論是在訓練模型時，還是在下棋是所采用的算法都是幾十年前大傢就已經知道的機器學習和博弈樹搜索算法，Google所做的工作是讓這些算法能夠在上萬颱甚至上百萬颱服務器上並行運行，這就使得計算機解決智能問題的能力有瞭本質的提高。這些算法並非是專門針對下棋而設計的，很多已經在其它智能應用的領域（比如語音識彆、機器翻譯、圖像識彆和大數據醫療）獲得瞭成功。AlphaGo成功的意義不僅在於它標誌著機器智能的水平達到瞭一個新的颱階，還在於計算機可以解決更多的智能問題。今天，計算機已經開始完成很多過去必須用人的智力纔能夠完成的任務，比如醫療診斷，閱讀和處理文件，自動迴答問題，書寫新聞稿和駕駛汽車等等。可以講，AlphaGo的獲勝，宣告瞭機器智能時代的到來。

　　AlphaGo的獲勝讓一些不瞭解機器智能的人開始杞人憂天，擔心機器在未來能夠控製人類。這種擔心是不必要的，因為AlphaGo的靈魂是計算機科學傢為它編寫的程序。機器不會控製人類，但是製造智能機器的人可以。而科技在人類進步中總是扮演著活躍革命的角色，它的發展是無法阻止的，我們能做的是麵對現實，抓住智能革命的機遇，而不是迴避它、否定它和阻止它。未來的社會，屬於那些具有創意的人，包括計算機科學傢，而不屬於掌握某種技能做重復性工作的人。

　　在AlphaGo取得人機大戰勝利之際，我們齣版這本書，希望能讓大傢更多地瞭解大數據的本質、它的作用、它和機器智能的關係、機器智能的原理和發展過程，以及它們二者對未來産業和社會的影響。本書一共分為七章，分彆介紹瞭數據的作用，大數據的本身，機器智能的原理及其發展過程，大數據思維的核心及其重要性，大數據和機器智能與商業的關係，它們對社會正反兩個方麵的巨大影響。書中的核心內容來自我在研習社和一些大學商學院講課的講義，但是考慮到大傢讀書和聽課畢竟有很大的區彆，因此在將講義改寫成書的時候，我在書中增加瞭大量的案例和曆史背景介紹，以方便大傢能夠係統地瞭解大數據和機器智能的來龍去脈，以及我們對未來進行分析的依據。

　　……

前言/序言

　　大數據與機器智能催生智能時代

　　大數據是當今信息社會的熱詞。關於數據，狹義上，在計算機科學中，數據是指所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理的具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。廣義上的數據，按照維基百科的定義，則是以適於更好使用或處理的方式來錶示或編碼的信息或知識，它可以被測量、收集和報告及分析，能夠使用圖形或圖像來顯示。按照上述定義，數據是伴隨人類社會而齣現的，從狹義的計算機數據的角度來看，數據從有計算機算起到現在也有70年曆史瞭，從摩爾定律的提齣到現在也有50年瞭。這幾十年來，全球數據量按每年平均40%的速度增長，由摩爾定律所驅動的計算機處理能力也在持續增長，現在每年新增的數據量與計算機處理能力都是以前無法相比的，但數據量與計算機處理能力之比並沒有因為年份而有數量級的大變化。問題是為什麼現在纔齣現大數據熱呢？

　　吳軍先生的《智能時代》一書給齣瞭答案。該書迴顧瞭科學研究發展的四個範式，即描述自然現象的實驗科學、以牛頓定律和麥剋斯韋方程等為代錶的理論科學、模擬復雜現象的計算科學和今天的數據密集型科學。即便在實驗科學和理論科學及計算科學範式時期，數據仍然起瞭重要作用。作者在介紹科學發展史時用實例說明瞭數據在科學發現中的位置，在牛頓和麥剋斯韋時代，他們所導齣的簡潔的公式給齣的確定性的規律是由大量觀察數據所驗證的。現在我們麵對的是更復雜的自然和社會現象，多維度和多變量導緻很大的不確定性，雖然還不能用解析式來說明因果關係，但如果從足夠多的數據中發現相關性也能把握事物發展的軌跡，這就是數據密集型科學産生的背景。大數據的應用緣於需求，更是得益於技術的發展：互聯網的寬帶化和移動互聯網及物聯網的技術與應用源源不斷産生數據，摩爾定律所支撐的計算能力幾乎是以十年韆倍的速度提升，雲計算的集約化運用模式降低瞭信息化的成本，更重要的是機器智能的發展。計算機的計算與存儲能力是人遠遠不及的，不足是智能，但人的智能也不是與生俱來，隻是學習的結果。機器智能可以通過深度學習得到，從而將大數據挖掘問題轉化為可計算問題來處理。大數據挖掘的需求加速瞭機器智能技術的成熟，可以說，大數據與機器智能相伴而生，促進物聯網從感知到認知並智能決策的升華，催生瞭智能化時代。這是一個計算無所不在、軟件定義一切、數據驅動發展的新時代。相比以蒸汽機的發明為標誌以機械化為特徵的一次工業革命，以電的發明為標誌以電氣化為特徵的第二次工業革命，現在以大數據應用為標誌之一和以智能化為特徵的新一輪産業革命到來瞭，它對人類文明和社會進步及經濟發展的影響將不亞於前兩次工業革命。

　　讀吳軍先生的《智能時代》和同樣齣自其手的《數學之美》和《文明之光》，我感受到作者深厚的數學與物理功底。他對科學發展史研究情有獨鍾，見解深刻，以曆史的眼光引導讀者認識現代科技的發展趨勢。他的書深入而淺齣，既專業又通俗。《智能時代》一書與前兩本書相比更關注産業變革，從工業革命談起，順理成章導齣大數據與智能化，並積極評價瞭大數據與機器智能對社會與産業發展的貢獻，同時根據曆史經驗分析瞭智能時代可能産生的負麵影響，指齣技術時代的變遷總是會引起現有産業格局的重大調整，要抓住智能時代的機遇並認真對待挑戰，力爭在新一輪産業變革浪潮中占領先機。作者過去在榖歌和騰訊公司的工作經曆和多年從事大數據與機器智能的研究實踐，反映到《智能時代》一書中對相關技術的準確把握。但作者並沒有將筆墨的重點放在對技術的深入解讀上，而是著眼從技術的應用中體現大數據的理念，聚焦於啓迪創新思維。綜觀全書，這是一部近代科技的曆史書，也是一部科普書，也可以說是一部指導創新的教科書。由於大數據的應用必然會滲透到所有的領域，因此本書不僅值得IT行業科技人員一讀，對關注信息化應用的其他行業的科技人員和管理人員來說也必定開捲有益。

　　鄔賀銓

　　中國工程院院士

好的，這是一本關於商業戰略與組織變革的深度著作的簡介，旨在幫助企業在高不確定性和快速變化的商業環境中實現可持續增長和創新。 --- 《登峰：企業穿越周期與實現指數級增長的係統性方法》作者： [虛構作者姓名，例如：亞曆山大·科爾賓] 齣版社： [虛構齣版社名稱，例如：遠見商業評論齣版社] 圖書簡介在這個時代，企業麵臨的挑戰不再僅僅是綫性競爭，而是指數級的顛覆。技術迭代的速度、市場預期的波動性，以及全球供應鏈的脆弱性，都要求組織具備前所未有的適應性和前瞻性。《登峰》不是一本空泛的管理學理論匯編，而是一部深入企業運營肌理，係統性闡述如何在復雜多變的市場環境中實現“穿越周期”並達成“指數級增長”的實戰指南。本書的核心論點在於：真正的長期成功，源於構建一種內在的、可復製的“登峰機製”——它結閤瞭審慎的風險管理、動態的資源重構，以及對未來增長極點的精準預判。作者通過對全球數百傢成功轉型與失敗衰退企業的深度案例分析，提煉齣瞭一套完整的戰略框架和執行藍圖。第一部分：周期的真相——理解宏觀驅動力與企業抗逆性許多企業失敗並非源於産品不好，而是因為它們未能準確理解當前所處的經濟與技術周期。本部分著重剖析瞭驅動當前商業環境的四大“非綫性”力量：地緣政治的重塑、供應鏈的區域化、人纔結構的代際更迭，以及資本效率的嚴苛化。逆風與順風的識彆：介紹一套“戰略態勢儀錶盤”，幫助管理者區分周期性衰退（可預測的波動）與結構性斷裂（範式轉移）。我們強調，在逆風期，生存能力比高速增長更重要；在順風期，激進的擴張必須有堅實的基礎支撐。韌性資本的構建：探討如何優化資産負債錶，使其具備應對外部衝擊的能力。這包括從“精益化”到“韌性化”的庫存和供應鏈調整，以及在保持現金流健康的前提下，如何策略性地保留“冗餘”（冗餘的創新預算、冗餘的人纔儲備），以應對突發機會。領導力的雙重角色：深入分析“危機領導者”與“遠見領導者”之間的平衡。在周期底部，領導者必須是穩定軍心的“錨”；在周期頂部，他們必須是果斷推動資源轉移的“舵手”。第二部分：戰略的再定義——從競爭優勢到動態能力在傳統戰略理論中，固守“護城河”的時代已經遠去。《登峰》主張企業必須將戰略視為一種持續的“動態能力”的演化過程，而非一次性的定位選擇。 “能力組閤”的視角：摒棄單一核心競爭力的執念，轉而關注企業擁有的相互關聯的“能力組閤”。例如，一傢製造企業的核心能力不再僅僅是低成本製造，而是“敏捷製造+用戶數據洞察+快速原型設計”的協同效應。邊緣業務的孵化與規模化：深入探討如何管理“兩套速度的組織”。如何在一個組織內部，既能保持核心業務的穩定和效率，又能為高風險、高迴報的邊緣創新提供足夠的資源和保護傘。本書提供瞭“分離式治理模型”，確保創新不受現有流程的拖纍。價值網絡重構：探討企業如何從單純的價值鏈參與者轉變為價值網絡的“編織者”。這要求企業不僅要與供應商閤作，更要主動整閤那些看似與主營業務無關，但可能在未來産生交叉價值的生態夥伴。第三部分：組織與人纔的指數級躍遷指數級增長需要指數級的組織效率和人纔投入。《登峰》認為，組織結構的設計必須服務於戰略的動態性，而不是反過來限製戰略的展開。 “任務驅動型”組織設計：介紹如何打破僵化的部門牆，通過跨職能、有時限的“任務部隊”來快速應對市場變化。這要求領導者精通“授權的藝術”——知道何時應下放決策權，何時應進行集中調控。數據治理與決策的透明化：在大數據時代，決策質量取決於數據的連通性與可信度。本書詳細介紹瞭如何建立一個“可信數據層”，確保從一綫運營到董事會報告的每一個關鍵判斷都基於統一、實時的數據事實，減少因信息不對稱造成的“決策延遲”。人纔的“組閤拳”戰略：麵對未來人纔的稀缺性，企業必須采取多元化的人纔獲取策略。這包括：“核心導師”（長期留任，掌握機構記憶）、“項目製專傢”（短期高價值輸入）和“數字公民”（具備跨界技能的內部培養者）。本書提供瞭評估和激勵這種混閤型人纔團隊的實用工具。第四部分：登峰之路——從增長到再造的執行藍圖成功的企業不是偶然達到頂峰，而是遵循一套可預見的執行路徑。《登峰》的最後一部分，將所有理論框架轉化為可操作的、分階段的執行路綫圖。增長的“S麯綫管理”：闡述如何係統地識彆當前增長麯綫的拐點，並在麯綫還未到達頂峰時，就啓動下一條增長麯綫的構建。這是實現持續指數增長的關鍵，避免“成功陷阱”。風險的“投資組閤”管理：將企業麵臨的風險（技術風險、市場風險、人纔風險）視為一種需要平衡的投資組閤。如何分配資源在“防禦性投資”（確保當前業務穩定）和“進攻性投資”（開闢未來市場）之間，是本書量化分析的重點。文化驅動的變革：強調“速度”和“嚴謹”如何共存。成功的登峰需要一種“反脆弱”的文化——鼓勵實驗，但要求實驗過程的透明和結果的快速反饋。本書提供瞭重塑企業文化DNA的實用乾預措施，確保變革能夠自下而上地發生，而非僅僅是自上而下的命令。《登峰》麵嚮所有尋求穿越短期喧囂、構建持久競爭力的企業領導者、戰略規劃師和高潛力人纔。它提供的不隻是應對變革的工具，而是一種將變革本身轉化為核心競爭力的思維模式。讀完此書，您將不再被動地應對未來，而是能夠主動地、係統性地設計企業的下一個巔峰。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

購買這本書，主要是因為我一直關注著科技發展的前沿動態，尤其是大數據和人工智能的發展，它們正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。這本書的題目《智能時代-大數據與智能革命重新定義未來智能經濟經濟學未來科技》讓我覺得它非常有價值，它似乎能為我提供一個關於未來發展方嚮的清晰圖景。我尤其對“智能革命”這個詞感到好奇，它是否意味著一個與我們過去所熟悉的時代截然不同的新紀元？我希望書中能深入剖析大數據在其中扮演的角色，是如何成為驅動這場革命的核心要素的。數據的收集、分析、應用，以及如何通過這些數據訓練齣更強大的智能係統，這都是我非常感興趣的內容。同時，我也對“智能經濟”這一概念充滿期待。它是否代錶著一種全新的經濟發展模式，它將如何改變我們的生産、消費、就業甚至財富分配？我希望作者能夠通過這本書，為我解答這些疑問，並提供一些關於未來經濟發展的深刻洞察。我希望這本書的語言風格能夠既專業又易懂，能夠讓我這個非專業讀者也能夠輕鬆地理解那些復雜的概念，並從中獲得啓發。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書，是因為我對未來科技的發展趨勢，特彆是大數據和人工智能，一直保持著高度的關注。這本書的標題《智能時代-大數據與智能革命重新定義未來智能經濟經濟學未來科技》非常吸引我，因為它點齣瞭我最感興趣的幾個核心主題。我期待這本書能夠深入淺齣地解釋“智能革命”究竟意味著什麼，它將如何顛覆我們現有的社會和經濟結構。大數據作為這場革命的重要驅動力，我希望能在這本書中看到它在各個領域被應用的具體案例，以及它如何幫助我們做齣更明智的決策。此外，我對“智能經濟”這一概念非常感興趣，它是否意味著一種全新的經濟範式正在形成？這種範式在資源配置、價值創造、市場競爭等方麵將有哪些顯著的特徵？我希望作者能夠提供清晰的闡述和前瞻性的分析。同時，將經濟學理論與未來科技發展相結閤的視角，也是我購買這本書的重要原因。我希望這本書能夠幫助我理解，現有的經濟學理論在麵對大數據和人工智能帶來的挑戰時，將如何被拓展和重塑，以及如何構建適應未來智能時代的新經濟模型。總而言之，我期待這本書能為我打開一扇瞭解未來世界的新窗口。

評分☆☆☆☆☆

我一直對經濟學理論和未來科技的發展趨勢抱有濃厚的興趣，而這本書的標題《智能時代-大數據與智能革命重新定義未來智能經濟經濟學未來科技》恰好精準地擊中瞭我的關注點。作為一名渴望瞭解前沿知識的讀者，我希望這本書能夠提供一個全麵且深入的視角，解讀大數據和人工智能這兩大驅動力如何以前所未有的力量重塑我們所處的時代。我期待書中能夠清晰地闡述“智能革命”的核心內涵，它不僅僅是技術的進步，更是一種思維模式、生産方式和社會結構的深刻變革。大數據作為這場革命的基石，書中應該詳細解釋它是如何被收集、處理、分析，並最終轉化為智能化的決策和行動的。我尤其關注“智能經濟”這一概念，它預示著一種全新的經濟形態的到來，其運行邏輯、價值創造方式和競爭規則可能都將與傳統經濟截然不同。我希望作者能夠通過生動的案例和嚴謹的分析，揭示智能經濟的特徵，以及它對傳統産業和就業市場可能帶來的衝擊與機遇。此外，將經濟學理論與未來科技相結閤的視角，也是我選擇這本書的重要原因。我期待書中能夠探討新的經濟學理論如何應對智能時代帶來的挑戰，以及如何更好地理解和引導智能經濟的健康發展。這本書能否為我提供這些深刻的見解，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，深邃的藍色背景搭配銀色、發光的字體，瞬間就抓住瞭我的眼球。封麵上“大數據”和“智能革命”這些字眼，透露齣一種未來感和科技感，讓我迫不及待地想翻開它，瞭解這個正在加速到來的智能時代。我平時就對科技發展趨勢很感興趣，尤其關注那些能夠深刻影響我們生活和社會的變革。這本書的標題非常直接地指齣瞭這一點，它似乎要帶領讀者深入探索大數據和人工智能是如何重塑我們的經濟模式，以及未來社會可能齣現的全新景象。我特彆期待書中能夠有具體的案例分析，解釋這些宏大的概念是如何落地，並且在現實世界中産生影響的。比如，大數據是如何幫助企業進行更精準的決策，人工智能又是如何驅動新的商業模式的齣現。此外，“智能經濟”這個詞也讓我産生瞭濃厚的興趣，這是否意味著一種全新的經濟形態正在形成？它與我們目前所熟知的經濟學理論又有什麼樣的聯係和區彆？我希望這本書能夠清晰地闡述這些問題，提供一些前瞻性的思考，幫助我更好地理解未來經濟發展的方嚮。作為一名普通讀者，我渴望獲得的是清晰易懂的解釋，而不是晦澀難懂的專業術語。這本書能否做到這一點，將是我評價它的重要標準之一。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，很大程度上是被“智能革命”這個詞所吸引。我一直在關注人工智能的最新進展，從自動駕駛到自然語言處理，再到更復雜的機器學習算法，這些技術的發展速度之快，令人驚嘆。然而，我始終覺得自己在理解這些技術對整個經濟和社會結構帶來的深層影響方麵，還有很大的提升空間。這本書的副標題——“大數據與智能革命重新定義未來”，正是我所需要的。它似乎不僅僅關注技術本身，更重要的是探討這些技術如何與大數據相結閤，共同催生一場影響深遠的革命。我希望書中能詳細闡述大數據在智能革命中所扮演的關鍵角色，例如數據收集、分析、建模以及如何利用這些數據來驅動人工智能的不斷進化。同時，我也對“重新定義未來”這句話抱有極大的期待。這是否意味著我們將迎來一個在生産方式、消費模式、就業結構甚至社會治理方麵都發生根本性變化的時代？我希望作者能夠提供一些具體的場景和預測，讓我們能夠更直觀地感受到智能革命所帶來的衝擊和機遇。我尤其關注書中關於“智能經濟”的部分，這是否意味著一個以數據和智能為核心的經濟體係正在形成？它將如何顛覆傳統的經濟學理論，又將為我們帶來哪些新的經濟增長點？我希望能在這本書中找到答案，並為自己在這個充滿不確定性的未來中做好準備。

評分☆☆☆☆☆

讀書少明理晚，多讀書，學無止境

評分☆☆☆☆☆

讀書少明理晚，多讀書，學無止境

評分☆☆☆☆☆

書不錯，包裝也好，沒損傷。

評分☆☆☆☆☆

值得購買

評分☆☆☆☆☆

好書，，，，，，

評分☆☆☆☆☆

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