中国企业并购论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国金融出版社

作者:陈朝阳

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:1998-05

价格:25.00

装帧:精装

isbn号码:9787504919762

丛书系列:

图书标签:

• 并购
• 企业并购
• 中国并购
• 公司法
• 证券法
• 财务
• 投资
• 公司治理
• 经济学
• 管理学

《寰宇科技前沿：人工智能与量子计算的未来图景》 内容概要： 本书旨在为读者勾勒一幅跨越信息技术、生命科学与新材料领域的宏大图景。我们不再局限于某一单一学科的深度挖掘，而是聚焦于驱动全球科技革命浪潮的三大核心支柱——人工智能（AI）、量子计算（QC）以及它们在生物工程与可持续能源领域的交叉融合。全书结构严谨，论述深入，旨在帮助政策制定者、产业领袖、研究人员及具备技术素养的公众理解这些颠覆性技术的基础原理、当前瓶颈、未来潜力及潜在的伦理与社会影响。 第一部分：智能的边界与演进（The Frontiers of Intelligence） 本部分深入剖析了当代人工智能领域的核心技术脉络与发展趋势。 第一章：深度学习范式的深化与局限 本章首先回顾了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构的发展历程，重点阐述了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）如何重塑了自然语言处理（NLP）领域。我们详细分析了当前大型语言模型（LLMs）在参数规模、预训练数据质量与推理效率上的突破。然而，分析的重点在于揭示其内在的局限性：符号推理能力的缺失、对标注数据的过度依赖、知识的“幻觉”（Hallucination）现象，以及在可解释性（XAI）方面仍存在的巨大鸿沟。我们探讨了从“大数据驱动”向“小样本学习”和“因果推理”转变的必要性。 第二章：通用人工智能（AGI）的哲学与工程路径 本章超越了当前的狭义AI范畴，探讨了实现真正通用人工智能的理论基础。我们对比了基于连接主义（Connectionism）的渐进式扩展路径与基于符号主义（Symbolism）的革命性重构路径。章节详细讨论了如何构建具备世界模型（World Model）、情境感知（Contextual Awareness）和跨领域知识迁移能力的系统。同时，我们引入了认知科学的最新发现，探讨人类智能的关键要素——如涌现能力（Emergence）、元认知（Metacognition）与直觉判断——如何被形式化并融入机器架构中。 第三章：边缘智能与联邦学习的部署挑战 随着物联网（IoT）设备的爆炸式增长，将计算能力推向数据源头成为关键。本章关注“边缘智能”（Edge AI）的工程实践，包括资源受限设备上的模型压缩、量化技术（Quantization）及高效推理框架的开发。更进一步，我们深入剖析了“联邦学习”（Federated Learning）在解决数据隐私与模型性能平衡问题上的作用。重点分析了拜占庭容错、通信效率优化以及在异构计算环境下的模型聚合算法的鲁棒性问题。 第二部分：量子的革命与信息重构（Quantum Revolution and Information Reconstruction） 本部分聚焦于信息技术的下一代基石——量子计算，探讨其对密码学、材料科学及复杂系统模拟的颠覆性影响。 第四章：量子比特的物理实现与纠错难题 本章从物理学基础出发，介绍了超导电路、离子阱、拓扑量子位等主流量子比特的实现方案。我们详细阐述了量子计算的核心优势——叠加态（Superposition）与量子纠缠（Entanglement）的数学表达。随后，焦点转移到工程化面临的最大障碍：退相干（Decoherence）与量子纠错码（Quantum Error Correction, QEC）。本章对表面码（Surface Codes）和拓扑保护量子计算的最新进展进行了细致的评估。 第五章：量子算法的突破性应用 本章系统性地介绍了当前已知的关键量子算法及其应用前景。对于Shor算法在破解RSA加密体系上的理论威慑力进行了审视，并着重分析了面对现有噪音中等规模量子（NISQ）设备时，变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在分子模拟和组合优化问题中的实际性能与局限。我们还探讨了量子机器学习（QML）中量子核方法和量子神经网络结构的设计思路。 第六章：后量子密码学：防御与过渡策略 鉴于量子计算机对现有公钥基础设施（PKI）的潜在威胁，本章专门讨论了“后量子密码学”（PQC）的研究现状。我们详细介绍了基于格（Lattice-based）、编码（Code-based）、多变量（Multivariate）和同源（Isogeny-based）的密码体制，并评估了它们在安全性、密钥尺寸和计算效率上的权衡。本章为组织机构提供了应对量子威胁的迁移路线图和风险评估框架。 第三部分：交叉领域的融合与未来生态（Convergence and Future Ecosystems） 本部分探讨AI与QC如何与其他前沿科技相互赋能，共同构建更高效、更可持续的未来社会。 第七章：计算生物学与蛋白质折叠的AI-QC协同 AI，特别是深度学习，在基因组分析和药物发现中扮演了核心角色。本章重点分析了AlphaFold等系统在结构预测上的突破。更具前瞻性的是，我们探讨了如何利用量子退火和量子电路模拟复杂分子系统的基态能量，从而在药物靶点识别和新材料设计上实现传统计算无法企及的精度。讨论了混合量子-经典（Hybrid Quantum-Classical）计算范式在生物模拟中的具体实施案例。 第八章：可持续能源系统中的智能优化 本书将视角转向地球尺度的问题。在能源领域，AI被用于优化电网的波动性预测和需求响应管理。本章的核心在于探讨量子计算如何加速新型电池材料（如固态电解质）的分子模拟，以及优化聚变反应堆的等离子体约束控制。我们审视了量子退火算法在电网潮流优化和资源分配中的潜力，旨在构建一个更具韧性和效率的能源生态系统。 第九章：技术治理、伦理与社会影响 科技的飞速发展必须伴随审慎的治理。本章讨论了AI模型透明度、偏见消除及问责制等关键伦理问题。在量子时代，数据安全和信息主权的维护成为新的治理挑战。本章呼吁建立跨学科、跨国界的合作框架，以确保这些颠覆性技术的发展是以促进人类福祉和社会公平为导向，而非加剧数字鸿沟或引发新的安全风险。本书强调了负责任的创新（Responsible Innovation）在定义未来技术格局中的决定性作用。 结语：迈向计算文明的新纪元 全书最终落脚于对未来十年全球技术版图的展望。我们认为，人工智能将实现更深层次的自动化和创造力辅助，而量子计算将解锁传统方法无法触及的计算领域。两者的融合不仅是技术的叠加，更是对信息处理本质的重新定义，预示着一个全新的计算文明时代的到来。本书旨在成为读者理解这一复杂而激动人心的转型期的重要指南。

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这套书简直是为我们这些在市场一线摸爬滚打的管理者量身打造的，内容深度和广度都让人惊叹。我尤其欣赏作者对于不同行业并购案例的细致剖析，每一个案例都不是简单地罗列成功或失败，而是深入挖掘了背后的决策逻辑、文化冲突管理以及整合过程中的那些“灰色地带”。比如，书中对一家传统制造业企业如何成功整合一家前沿科技初创公司的分析，简直是教科书级别的范本。它没有回避整合初期的阵痛，反而花了大量篇幅去讨论如何平衡“效率至上”的并购方和“创新驱动”的被并购方的管理理念差异。那种深入骨髓的洞察力，让我反思了我们自己团队在处理跨领域合作时常常忽略的那些微妙的人心和组织惯性。读完之后，感觉脑海中原本模糊的并购图景一下子变得清晰、立体起来，充满了可操作性的指导方针，而不是空泛的理论说教。它教会了我如何更具战略性地去看待每一次潜在的资本运作，不仅仅是数字上的加减乘除，更是关于未来市场地位的重塑。

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我必须承认，这本书的深度和思辨性是超乎我想象的。它不满足于告诉我们“怎么做”，更致力于探讨“为什么会这样，以及未来会走向何方”。作者对当前并购市场中存在的“估值泡沫”和“整合陷阱”提出了尖锐的批评，并试图探寻一条更可持续的价值创造路径。其中关于“价值捕获”而非仅仅“价值实现”的论述，给了我极大的启发。它强调了在交易达成后，如何通过组织变革和机制创新，将收购带来的潜在协同效应真正转化为可量化的利润，避免了许多企业“高价买入，低效整合”的困境。这种批判性的反思精神，使得整本书读起来充满了智慧的张力，它不是一味地歌颂资本的力量，而是理性地权衡了效率、风险与长期发展之间的复杂平衡，是真正能够经受住时间考验的深度思考之作。

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这本书的视野格局非常开阔，它没有将中国的并购环境孤立看待，而是将其置于全球经济波动的宏大背景下进行审视。作者清晰地勾勒出了近年来地缘政治、贸易摩擦以及国内产业结构调整对企业跨境并购决策带来的深刻影响。书中对“反向收购”和“产业整合”两种不同驱动力的对比分析尤其精妙，它解释了为什么有些企业热衷于在产业链上游布局，而另一些则专注于下游渠道的渗透。这种将微观的企业行为与宏观的时代脉搏紧密结合的写作手法，极大地拓宽了读者的思维边界。我常常在想，很多企业家的决策往往是基于直觉和经验，而这本书提供了一种结构化的、具有历史纵深感的分析工具，帮助他们将直觉提升到理性决策的层面，这对于培养下一代具有国际视野的企业领导者至关重要。

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从工具书的角度来看，这本书的实用价值无可匹敌。它不仅仅停留在宏观层面的战略选择，更深入到了操作层面的尽职调查清单和整合后的绩效评估指标设定。特别是关于Diligence（尽职调查）的部分，作者提供了一套非常系统且可量化的评估框架，涵盖了财务、法务、运营、人力资源乃至企业文化等多个维度。很多细节的描述，比如如何识别潜在的或有负债、如何设计符合中国特定监管环境的股权激励方案，都体现了作者扎实的实务经验。我立刻将书中的一些“最佳实践”流程图嵌入到了我们部门的并购预研手册中。它就像一本随身携带的“并购急救箱”，里面装着解决各种突发状况的预案和成熟的应对思路。对于我们这种需要快速响应市场变化的民营企业高管来说，效率就是生命，这本书无疑是节省了我们大量试错的时间成本。

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坦白说，我原本以为这会是一本枯燥的学术著作，充斥着晦涩的金融模型和法律条文，但事实完全出乎我的意料。作者的叙事方式非常老练，仿佛在讲述一幕幕引人入胜的商业大戏。语言流畅，逻辑清晰，即便是像我这样非金融专业出身的运营人员，也能轻松跟上作者的思路。最让我拍案叫绝的是它对“人”在并购中的作用的强调。书中有一章专门讨论了核心人才的保留和激励机制，指出在很多并购失败的案例中，技术和市场都在，但因为关键技术骨干出走而导致价值链断裂。这种对人性、组织心理学与商业实践相结合的关注，是很多纯粹侧重财务分析的书籍所欠缺的。它让我意识到，并购的成功与否，最终还是取决于“能否让两个原本互不隶属的团队，真正心甘情愿地为一个共同的目标努力”。这种人文关怀和商业智慧的完美融合，让这本书的阅读体验提升了一个档次。

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