具体描述
在当代，无论是发达国家还是发展中国家，中小企业在国民经济和社会发展中都有着十分重要的地位和作用。在我国，20世纪70年代末以后，以“优先发展重工业”为主要特征的国家主导型战略逐步被以市场为取向和国家宠观调控相结合的农轻重协调发展、多种经济成分并存、城乡大中小企业共生的工业化战略所取代。1997年，党的“十五大”进一步将社会主义初级阶段的基本经济制度明确为以“公有制为主体，多种所有制经济共同发展”，从此，以往在“制度外”生长的多种非公有制中小企业被列入了我国现阶段的基本经济“制度内”。因此，可以毫不夸张地说，中小企业，特别是中小工业企业的蓬勃发展和迅速崛起，正在成为国家工业化的重要“一翼”和国民经济十分重要的组成部分。
然而，70年代末以来的20年间，虽然中小企业的崛起推动了我国产业组织结构的重大变化，但却并未能在大企业与中小企业以及中小企业之间形成合理的产业布局和专业化分工协作关系。现在。我国产业组织结构中存在的突出问题集中的表现为：一方面，在一些重要产业企业中度过低，“大企业”的规模不大，多数未达到经济规模；另一方面，企业间缺乏有效的专业化分工与协作关系，大、中、小企业在相同部门、相同行业的相同产品甚至相同生产工艺或零部件生产中进行无序竞争，其结果不仅造成经济资源的极大浪费，而且已经和正在使一批曾经有过辉煌业绩的大企业波濒临绝境。
探寻科技前沿：人工智能驱动的产业升级与未来图景 本书聚焦于当前全球经济结构转型与技术革命交汇的核心议题——人工智能（AI）如何深度重塑传统产业的运行逻辑、创新模式以及价值创造体系。 在信息爆炸与数据洪流的新时代背景下，各行各业正面临着前所未有的变革压力与发展机遇。本书旨在系统梳理和深入剖析AI技术从基础理论到落地应用的完整链条，并结合多个典型产业案例，揭示其对生产力、组织效率乃至社会治理结构带来的深刻影响。 第一部分：人工智能技术体系的基石与演进 本书的开篇部分将详细阐述构成现代AI体系的几大关键技术分支及其发展脉络。我们首先从机器学习（Machine Learning）的范式转变入手，深入剖析监督学习、无监督学习、强化学习在处理复杂决策问题中的核心算法和应用边界。重点将放在深度学习（Deep Learning）的突破性进展上，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及近年来占据主导地位的Transformer架构，解释它们如何在图像识别、自然语言处理（NLP）等领域实现“超人”性能。 随后，我们将探讨生成式AI（Generative AI），这一颠覆性技术如何从内容创作、代码编写到模拟复杂系统方面展现出惊人的潜力。本书将不仅介绍大语言模型（LLMs）的技术原理和训练方法，更会深入分析其背后的计算瓶颈、数据依赖性以及伦理挑战。此外，可解释性AI（XAI）的探讨被视为构建人机信任关系的桥梁，我们将分析LIME、SHAP等方法如何帮助我们理解“黑箱”模型的决策过程，这对于金融风控、医疗诊断等高风险领域至关重要。 第二部分：AI赋能的产业升级路径图 本书的第二部分是全书的核心，它将视角从技术本身转向技术与实体经济的深度融合。我们不再停留在对AI潜力的宏观论述，而是细致描摹AI在不同垂直行业中催生的新业态和新模式。 1. 智能制造与工业互联网： 重点分析AI在“黑灯工厂”中的作用，包括预测性维护（PdM）如何大幅降低停机时间，质量检测的视觉AI如何实现毫秒级的高精度识别。同时，探讨AI驱动的供应链优化，如何通过实时需求预测和动态库存管理，构建更具韧性的全球生产网络。 2. 医疗健康领域的革命： 本章将详述AI在药物研发（如蛋白质折叠预测）、辅助诊断（如医学影像分析）以及个性化治疗方案制定中的关键作用。我们会分析数据隐私保护（如联邦学习在医疗数据共享中的应用）与AI精确性之间的平衡策略。 3. 金融科技（FinTech）的重塑： 聚焦AI在反欺诈、信用评分模型（超越传统统计方法）以及高频交易策略中的应用。更重要的是，本书将讨论AI如何帮助金融机构实现监管科技（RegTech）的自动化，提高合规效率。 4. 智慧城市与公共服务： 探讨交通流优化、能源网格的智能调度，以及通过AI分析公民行为数据以优化城市资源分配的实践案例。 第三部分：数据要素、计算基础设施与生态构建 要实现AI的广泛应用，必须有坚实的基础设施和合理的要素配置。本部分将深入探讨支撑AI飞速发展的两大支柱。 1. 数据作为新型生产要素： 本书将系统分析数据的采集、清洗、标注以及确权、流通的机制。我们论证了高质量、大规模标注数据在模型训练中的决定性作用，并分析了数据治理结构对一个国家或地区技术竞争力的影响。如何安全、高效地利用非结构化数据，是本章节的重点。 2. 算力霸权与新型计算架构： 详细介绍GPU、TPU等专用AI芯片的架构优势，以及异构计算集群的部署挑战。讨论量子计算对未来AI算法的潜在影响，以及边缘计算（Edge AI）在低延迟、高隐私要求场景中的部署策略。 第四部分：AI时代的治理、伦理与人才战略 技术的快速进步往往伴随着治理的滞后。本书的第四部分转向对AI发展中“软性”但至关重要的议题进行探讨。 1. 算法公平性与社会影响： 深入剖析AI决策中可能产生的偏见（Bias）来源，包括训练数据中的历史偏见、算法设计中的权重偏差等。探讨如何通过模型审计和偏差修正技术，确保AI系统的公平性和包容性，避免加剧社会不平等。 2. 法律监管与国际竞争态势： 对比欧盟的《人工智能法案》、美国的风险导向框架以及中国在特定领域（如深度合成内容）的监管实践。分析数据主权、算法透明度要求对跨国技术合作与竞争的影响。 3. 人机协同与未来人才画像： 讨论“AI增强型人才”的培养需求，强调批判性思维、领域知识与人机交互能力的重要性。探讨自动化对劳动力市场结构调整的长期影响，以及教育体系应如何提前布局，以适应人机协作的新常态。 结语：迈向通用人工智能的审慎乐观 本书最终以对通用人工智能（AGI）发展的审慎展望作结。我们评估了当前主流AGI研究路径的优劣，并探讨了在迈向更具泛化能力和自主学习能力的AI系统的过程中，人类社会必须提前准备好的安全、监管和哲学层面的应对措施。本书旨在为政策制定者、行业领袖和技术研究者提供一个全面、深入且兼具前瞻性的思考框架，以指导我们在人工智能的浪潮中，实现更具智慧、更可持续的产业升级与社会发展。
作者简介
目录信息
中文内容提要
英文内容提要
1 我国中小企业成长绩效的产业组织经济学分析
——以苏南地区中小企业发展为例
1.1 中小企业概念的国际比较与界定标准的选择
1.1.1 中小企业的数量定义
1.1.2 中小企业的质量定义
1.2 产业组织结构演进与中小企业发展路径考察
1.2.1 传统经济体制下的产业组织与中小企业<b
· · · · · · (收起)
英文内容提要
1 我国中小企业成长绩效的产业组织经济学分析
——以苏南地区中小企业发展为例
1.1 中小企业概念的国际比较与界定标准的选择
1.1.1 中小企业的数量定义
1.1.2 中小企业的质量定义
1.2 产业组织结构演进与中小企业发展路径考察
1.2.1 传统经济体制下的产业组织与中小企业<b
· · · · · · (收起)
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