“人工智能+”创新创业导论

定　　价：45 元

丛书名：

• 作者：万欣
• 出版时间：2025/5/1
• ISBN：9787121501975
• 出 版 社：电子工业出版社

适用读者:本书适合作为高等学校创新创业相关课程的教材，也可作为创业者和技术爱好者的自学参考书。

• 中图法分类：F241.4-39 
• 页码：192
• 版次：01
• 开本：16开
• 字数：255(单位：千字)

内容简介

本书旨在为读者提供人工智能时代创新创业的全面指南。全书共10章，涵盖了从创新创业基础理论到人工智能前沿技术应用的内容。本书首先介绍了创新创业的基本概念和方法，随后深入探讨了人工智能的核心技术及其在创新创业中的应用，尤其是大语言模型、大数据与算法、算力、AIGC等热门技术在创业中的运用，以及它们对商业模式和创业生态的影响。本书还特别关注了“数字员工”概念，探讨了利用大模型技术实现“一人创业”的可能性。本书通过理论讲解、案例分析和实践指导相结合的方式，帮助读者建立人工智能创新创业的系统认知，培养其战略思维和实践能力。

作者介绍

万欣，日本电气通信大学社会智能信息学博士，中国电子信息行业联合会数字经济专委会学术委员，主要研究方向有商务智能、机器学习、数据挖掘等；曾就职于国内外多家上市公司，从事技术研发、软件开发工作；在人工智能、大数据领域教学与实践经验丰富。

目 录

第1章 绪论 1
1.1 人工智能与创新创业概述 1
1.1.1 人工智能的内涵与外延 1
1.1.2 创新创业的内涵与特征 1
1.1.3 人工智能赋能创新创业 2
1.2 数字经济与新质生产力 2
1.2.1 数字经济的兴起与特征 2
1.2.2 数字经济催生新质生产力 3
1.2.3 数字经济赋能产业数字化转型 4
1.3 人工智能创新创业的机遇与挑战 5
1.3.1 技术进步带来的创新创业机遇 5
1.3.2 产业变革孕育的创新创业机遇 5
1.3.3 伦理安全等问题带来的创新创业挑战 6
本章小结 8
思考题 8
实践项目 8
第2章 创新创业的基本理论和方法 9
2.1 创新创业的内涵与特点 9
2.1.1 创新的内涵 9
2.1.2 创业的内涵 9
2.1.3 创新创业的特点 10
2.2 创新创业的经典理论 10
2.2.1 熊彼特的创新理论 11
2.2.2 德鲁克的创业理论 11
2.2.3 莱斯的精益创业理论 12
2.3 创新创业的过程与方法 12
2.3.1 创新创业的过程 13
2.3.2 设计思维 14
2.3.3 商业模式画布 15
2.3.4 敏捷开发 16
2.4 创新创业的关键要素 16
2.4.1 创业团队 17
2.4.2 商业模式 17
2.4.3 产品技术 17
2.4.4 资金支持 18
2.4.5 生态环境 18
本章小结 19
思考题 20
实践项目 20
第3章 人工智能的基础知识 21
3.1 人工智能的发展历程 21
3.2 机器学习与深度学习 22
3.2.1 机器学习 22
3.2.2 深度学习 23
3.3 自然语言处理与计算机视觉 24
3.3.1 自然语言处理 24
3.3.2 计算机视觉 25
3.4 知识图谱与专家系统 27
3.4.1 知识图谱 27
3.4.2 专家系统 28
本章小结 30
思考题 30
实践项目 31
第4章 人工智能赋能创新创业 32
4.1 人工智能+产业升级 32
4.1.1 人工智能驱动产业升级的理论基础 32
4.1.2 人工智能在各行业的应用与产业升级案例 33
4.1.3 人工智能驱动产业升级的关键策略 35
4.1.4 人工智能驱动产业升级的挑战与对策 38
4.2 人工智能+商业模式创新 42
4.2.1 人工智能驱动商业模式创新的理论基础 42
4.2.2 人工智能驱动的商业模式创新案例 43
4.2.3 人工智能驱动商业模式创新的关键策略 45
4.2.4 人工智能驱动商业模式创新的挑战与对策 47
4.3 人工智能+用户体验优化 49
4.3.1 人工智能驱动用户体验优化的理论基础 49
4.3.2 人工智能驱动的用户体验优化案例 51
4.3.3 人工智能驱动用户体验优化的关键策略 53
4.3.4 人工智能驱动用户体验优化的挑战与对策 53
4.4 人工智能+决策优化 54
4.4.1 人工智能驱动决策优化的理论基础 54
4.4.2 人工智能驱动的决策优化案例 55
4.4.3 人工智能驱动决策优化的关键策略 56
4.4.4 人工智能驱动决策优化的挑战与对策 57
本章小结 57
思考题 57
实践项目 58
第5章 大语言模型与创新创业 59
5.1 大语言模型的原理与应用 59
5.1.1 大语言模型的基本原理 59
5.1.2 大语言模型的核心技术 60
5.1.3 大语言模型的应用场景 62
5.2 大语言模型在创新创业中的应用案例 63
5.2.1 智能客服与对话系统 63
5.2.2 内容创作与营销 64
5.2.3 教育科技 66
5.2.4 法律科技 67
5.2.5 医疗健康 67
5.2.6 金融科技 70
5.2.7 创意产业 70
5.2.8 人力资源管理 73
5.2.9 智能制造 74
5.2.10 智慧城市 75
5.3 大语言模型的发展趋势与挑战 77
5.3.1 发展趋势 77
5.3.2 挑战 79
5.4 大语言模型对创新创业生态系统的影响 80
5.4.1 降低创业门槛 80
5.4.2 创新模式的转变 81
5.4.3 商业模式的重构 83
5.4.4 产业链和价值链的重塑 84
5.4.5 人才需求和就业市场的变化 85
5.4.6 创业融资和估值模式的变化 87
5.4.7 创业生态系统的全球化 88
5.4.8 创业文化和伦理的演变 89
5.4.9 创业教育的转型 90
5.4.10 创业生态系统的可持续发展 92
本章小结 93
思考题 94
实践项目 94
第6章 大数据与算法驱动的创新创业 95
6.1 大数据的特点与应用 95
6.1.1 大数据的定义与特征 95
6.1.2 大数据的来源 95
6.1.3 大数据处理技术 96
6.1.4 大数据的应用领域 96
6.1.5 大数据面临的挑战 97
6.2 算法的类型与选择 97
6.2.1 算法的定义和重要性 97
6.2.2 常见算法类型 97
6.2.3 算法选择的考虑因素 99
6.2.4 算法优化与集成 99
6.3 数据驱动的创新创业案例 100
6.3.1 零售业：沃尔玛的数据驱动转型 100
6.3.2 金融科技：蚂蚁集团的普惠金融实践 100
6.3.3 医疗健康：IBM Watson Health的人工智能诊断 101
6.3.4 智慧城市：新加坡的数据驱动城市管理 101
6.3.5 教育科技：Knewton的自适应学习平台 101
6.3.6 农业科技：Climate Corporation的精准农业解决方案 102
6.4 数据安全与隐私保护 102
6.4.1 数据安全的主要威胁 103
6.4.2 数据安全保护措施 103
6.4.3 隐私保护的法律框架 103
6.4.4 隐私保护技术 103
6.4.5 数据伦理与责任 104
6.5 动手实践：咖啡店选址分析 105
本章小结 108
思考题 109
实践项目 109
第7章 算力赋能创新创业 111
7.1 算力的内涵与发展趋势 111
7.1.1 算力的定义与分类 111
7.1.2 算力的发展历程 111
7.1.3 算力的发展趋势 112
7.1.4 算力对创新创业的影响 113
7.2 云计算与边缘计算 114
7.2.1 云计算的概念与特征 114
7.2.2 云计算的服务模式与部署模式 114
7.2.3 云计算在创新创业中的应用 115
7.2.4 边缘计算的概念与特征 115
7.2.5 边缘计算在创新创业中的应用 116
7.2.6 云边协同的未来趋势 117
7.3 高性能计算与量子计算 118
7.3.1 高性能计算的概念与特点 118
7.3.2 高性能计算的关键技术 118
7.3.3 高性能计算在创新创业中的应用 119
7.3.4 量子计算的概念与特点 119
7.3.5 量子计算的关键技术 120
7.3.6 量子计算在创新创业中的应用 120
7.4 算力驱动的创新创业案例 121
7.4.1 案例1：蚂蚁集团的金融云 121
7.4.2 案例2：地平线的边缘计算 121
7.4.3 案例3：本源量子的量子计算云 121
7.5 算力驱动创新创业的挑战与对策 122
7.5.1 技术壁垒 122
7.5.2 资金需求 122
7.5.3 市场教育 123
7.5.4 人才竞争 123
7.5.5 伦理和监管 124
7.5.6 可持续发展 124
7.5.7 小结 124
本章小结 125
思考题 125
实践项目 125
第8章 AIGC赋能创新创业 126
8.1 AIGC技术概述 126
8.1.1 AIGC的定义与内涵 126
8.1.2 AIGC的发展历程 126
8.1.3 AIGC的关键技术 128
8.2 AIGC在内容创作中的应用 128
8.2.1 智能写作助手 128
8.2.2 智能新闻生成 129
8.2.3 智能文案创作 129
8.3 AIGC在产品设计与开发中的应用 132
8.3.1 智能Logo设计 132
8.3.2 智能UI设计 133
8.3.3 智能工业设计 133
8.4 AIGC驱动的新商业模式 135
8.4.1 智能定制服务 135
8.4.2 人工智能创作平台 135
8.4.3 虚拟员工服务 136
8.4.4 人工智能游戏创作 136
8.5 AIGC的伦理与法律问题 137
8.5.1 内容真实性问题 137
8.5.2 知识产权问题 137
8.5.3 算法偏见问题 138
8.5.4 安全隐患问题 138
本章小结 139
思考题 139
实践项目 139
第9章 人工智能赋能创新创业实践 140
9.1 人工智能赋能创新创业团队组建 140
9.1.1 人工智能驱动的人才匹配 140
9.1.2 提示工程在团队组建中的应用 142
9.1.3 人工智能辅助的远程团队协作 145
9.1.4 人工智能驱动的团队表现分析 146
9.2 人工智能赋能创新创业商业计划 147
9.2.1 市场分析与预测 147
9.2.2 财务规划与预测 148
9.2.3 产品开发路线图 149
9.2.4 商业模式创新 151
9.3 人工智能赋能创新创业融资策略 153
9.3.1 投资者匹配 153
9.3.2 智能尽职调查 154
9.3.3 智能估值 155
9.3.4 人工智能辅助的演示优化 156
9.4 人工智能赋能创新创业风险管理 159
9.4.1 风险识别和评估 160
9.4.2 智能风险缓解策略 161
9.4.3 实时风险监控和预警 163
9.4.4 人工智能辅助的危机管理 164
本章小结 165
思考题 165
实践项目 166
第10章 大模型实现数字员工—一人创业时代 167
10.1 数字员工的概念与内涵 167
10.2 大模型在数字员工中的应用 168
10.3 数字员工的应用场景 170
10.4 Agent技术与数字员工 170
10.5 一人公司的创业模式 174
10.6 数字员工的发展趋势与挑战 176
本章小结 177
思考题 178
实践项目 178
后记 179