第一章 人工智慧際會風雲
1.1. 人工智慧三起兩落
1.1.1. 從古老想像到走進現實
1.1.2. 一起一落和再起又落
1.1.3. 人工智慧時代再興起
1.2. 我們為什麼需要人工智慧？
1.2.1. C端需求
1.2.2. B端需求
1.2.3. G端需求
1.3. 驅動新一輪生產力革命
1.3.1. 每一次技術革命都是一次生產力革
1.3.2. 釋放人工智慧生產力

第二章 人工智慧技術地圖
2.1. 機器學習：人類學習的模仿
2.1.1. 讓AI認識香蕉和梨
2.1.2. 機器學習的方法
2.1.3. 從機器學習到深度學習
2.1.4. 機器學習的廣泛應用
2.2. 自然語言處理：讓AI聽懂人話
2.2.1. 人工智慧皇冠上的明珠
2.2.2. 繁榮發展的自然語言處理
2.2.3. 大模型路線的勝利
2.3. 電腦視覺：AI的雙眼
2.3.1. 讓AI睜眼看世界
2.3.2. 電腦視覺40年
2.3.3. 複製人類的視覺
2.4. 專家系統：像人類專家一樣
2.4.1. 從專家系統和知識工程
2.4.2. 搭建一個專家系統
2.4.3. 專家系統的發展和應用
2.5. 機器人：替代人類勞動力
2.5.1. 重新定義機器人
2.5.2. 機器人進入智慧時代
2.5.3. 機器人的大腦
2.5.4. 機器人加速落地

第三章 人工智慧走向泛在應用
3.1. 人工智慧在醫療
3.1.1. 來自未來的AI醫生
3.1.2. 數位療法指日可待
3.1.3. 開啟AI製藥新篇章
3.2. 人工智慧在教育
3.2.1. 衝擊傳統教育模式
3.2.2. 人工智慧會代替老師嗎？
3.2.3. 學術界的AI風波
3.3. 人工智慧在科學研究
3.3.1. 來自人工智慧的生物學革命
3.3.2. 對特定領域的深度探索
3.3.3. 科研領域的生產力
3.4. 人工智慧在法院
3.4.1. 成為律師助理
3.4.2. 革新司法審判
3.5. 人工智慧在金融
3.5.1. AI闖入金融圈
3.5.2. 為智慧金融添一把火
3.6. 人工智慧在交通
3.6.1. 自動駕駛走向落地
3.6.2. 自動駕駛進入2.0時代
3.6.3. 重新定義智慧交通
3.7. 人工智慧在零售
3.7.1. 新零售背後的AI力量
3.7.2. 全面滲透新零售
3.7.3. 以人為中心的個性化新零售
3.8. 人工智慧在製造
3.8.1. 工業機器人的分類
3.8.2. 從「製造」走向「智造」
3.9. 人工智慧在創作
3.9.1. 內容生產三階段
3.9.2. AIGC重構創作法則
3.9.3. 賦能百業的AIGC
3.10. 人工智慧在新聞
3.10.1. 「海嘯」即將來臨
3.10.2. AIGC時代的新聞業
3.10.3. 不準確的假新聞？
3.11. 人工智慧在生活
3.11.1. 智慧助手在生活
3.11.2. 從搜尋引擎到智慧助手
3.12. 人工智慧在農業
3.12.1. 從「粗放」到「精準」的農業
3.12.2. 智慧農業的未來
3.13. 人工智慧在城市
3.13.1. 讓一個城市變得「智慧」
3.13.2. 人工智慧如何應用於智慧城市？
3.14. 人工智慧在政府
3.14.1.在數位時代建立數位政府
3.14.2.人工智慧賦能數字政府
3.15. 人工智慧在服務
3.15.1. 從代替輔助到創新服務
3.15.2. 服務機器人來了

第四章 點燃新一輪產業熱潮
4.1. 人工智慧產業鏈
4.1.1. 基礎層：提供運算能力和資料
4.1.2. 技術層：連接具體應用場景的橋樑
4.1.3. 應用層：解決實際問題
4.2. 被點燃的AI市場
4.2.1. ChatGPT出現以前的AI市場
4.2.2. AI產業迎來關鍵突破
4.2.3. ChatGPT的商業化狂想
4.2.4. AI商業化落地依然有限
4.3. 巨頭狂飆，佈局與入局
4.3.1. OpenAI：手握ChatGPT的變現底氣
4.3.2. 微軟：在AI領域裡優先佔據一席之地
4.3.3. Google：仍是AI浪潮中的超級玩家
4.3.4. NVIDIA：AI晶片第一股
4.3.5. 亞馬遜：押注AI基礎設施
4.3.6. 百度：衝刺首發中國版ChatGPT
4.3.7. 阿里：加速佈局人工智慧
4.3.8. 商湯：岌岌可危的四小龍之首

第五章 人工智慧的風險與挑戰
5.1. 人工智慧的「胡言亂語」
5.1.1. 什麼是機器幻覺？
5.1.2. 人工智慧為什麼會產生幻覺？
5.1.3. 努力改善「幻覺」問題
5.2. 人工智慧的能耗之傷
5.2.1. 人工智慧正在吞噬能源
5.2.2. 不僅耗電，而且費水
5.2.3. 誰能拯救AI能耗之傷？
5.3. 被困在運算能力裡的人工智慧
5.3.1. 飛速增長的運算能力需求
5.3.2. 人工智慧的運算能力之困
5.4. 人工智慧深陷版權爭議
5.4.1. AI生成席捲社會
5.4.2. 到底是誰創造了作品？
5.4.3. 版權爭議有解法嗎？
5.5. 人工智慧是正義的嗎？
5.5.1. 演算法黑箱和資料正義
5.5.2. 演算法正義的難題
5.6. 人工智慧會讓人類失業嗎？
5.6.1. 取代一切有規律與有規則的工作
5.6.2. 影響人類創造性、創意性的工作
5.6.3. 為人類社會帶來新的工作機會

第六章 通向人工智慧時代
6.1. 亟待監管的人工智慧
6.1.1. 層出不窮的問題
6.1.2. AI治理進入新階段
6.2. 全球醞釀AI監管措施
6.2.1. 美國：從如何發展到平衡發展
6.2.2. 歐盟：始終關注人工智慧治理實踐
6.2.3. 中國：發展負責任的人工智慧
6.2.4. 從國際層面提出治理倡議
6.2.5. 人工智慧向善發展
6.3. 人類準備好了嗎？
6.3.1. AI時代，未來已來
6.3.2. 如何適應人工智慧時代？
6.3.3. 技術狂想和生存真相

第一章 人工智慧際會風雲
1.1. 人工智慧三起兩落
1.1.1. 從古老想像到走進現實
1.1.2. 一起一落和再起又落
1.1.3. 人工智慧時代再興起
1.2. 我們為什麼需要人工智慧？
1.2.1. C端需求
1.2.2. B端需求
1.2.3. G端需求
1.3. 驅動新一輪生產力革命
1.3.1. 每一次技術革命都是一次生產力革
1.3.2. 釋放人工智慧生產力

第二章 人工智慧技術地圖
2.1. 機器學習：人類學習的模仿
2.1.1. 讓AI認識香蕉和梨
2.1.2. 機器學習的方法
2.1.3. 從機器學習到深度學習
2.1.4. 機器學習的廣泛應用
2.2. 自然語言處理：讓AI聽懂人話
2.2.1. 人工智慧皇冠上的明珠
2.2.2. 繁榮發展的自然語言處理
2.2.3. 大模型路線的勝利
2.3. 電腦視覺：AI的雙眼
2.3.1. 讓AI睜眼看世界
2.3.2. 電腦視覺40年
2.3.3. 複製人類的視覺
2.4. 專家系統：像人類專家一樣
2.4.1. 從專家系統和知識工程
2.4.2. 搭建一個專家系統
2.4.3. 專家系統的發展和應用
2.5. 機器人：替代人類勞動力
2.5.1. 重新定義機器人
2.5.2. 機器人進入智慧時代
2.5.3. 機器人的大腦
2.5.4. 機器人加速落地

第三章 人工智慧走向泛在應用
3.1. 人工智慧在醫療
3.1.1. 來自未來的AI醫生
3.1.2. 數位療法指日可待
3.1.3. 開啟AI製藥新篇章
3.2. 人工智慧在教育
3.2.1. 衝擊傳統教育模式
3.2.2. 人工智慧會代替老師嗎？
3.2.3. 學術界的AI風波
3.3. 人工智慧在科學研究
3.3.1. 來自人工智慧的生物學革命
3.3.2. 對特定領域的深度探索
3.3.3. 科研領域的生產力
3.4. 人工智慧在法院
3.4.1. 成為律師助理
3.4.2. 革新司法審判
3.5. 人工智慧在金融
3.5.1. AI闖入金融圈
3.5.2. 為智慧金融添一把火
3.6. 人工智慧在交通
3.6.1. 自動駕駛走向落地
3.6.2. 自動駕駛進入2.0時代
3.6.3. 重新定義智慧交通
3.7. 人工智慧在零售
3.7.1. 新零售背後的AI力量
3.7.2. 全面滲透新零售
3.7.3. 以人為中心的個性化新零售
3.8. 人工智慧在製造
3.8.1. 工業機器人的分類
3.8.2. 從「製造」走向「智造」
3.9. 人工智慧在創作
3.9.1. 內容生產三階段
3.9.2. AIGC重構創作法則
3.9.3. 賦能百業的AIGC
3.10. 人工智慧在新聞
3.10.1. 「海嘯」即將來臨
3.10.2. AIGC時代的新聞業
3.10.3. 不準確的假新聞？
3.11. 人工智慧在生活
3.11.1. 智慧助手在生活
3.11.2. 從搜尋引擎到智慧助手
3.12. 人工智慧在農業
3.12.1. 從「粗放」到「精準」的農業
3.12.2. 智慧農業的未來
3.13. 人工智慧在城市
3.13.1. 讓一個城市變得「智慧」
3.13.2. 人工智慧如何應用於智慧城市？
3.14. 人工智慧在政府
3.14.1.在數位時代建立數位政府
3.14.2.人工智慧賦能數字政府
3.15. 人工智慧在服務
3.15.1. 從代替輔助到創新服務
3.15.2. 服務機器人來了

第四章 點燃新一輪產業熱潮
4.1. 人工智慧產業鏈
4.1.1. 基礎層：提供運算能力和資料
4.1.2. 技術層：連接具體應用場景的橋樑
4.1.3. 應用層：解決實際問題
4.2. 被點燃的AI市場
4.2.1. ChatGPT出現以前的AI市場
4.2.2. AI產業迎來關鍵突破
4.2.3. ChatGPT的商業化狂想
4.2.4. AI商業化落地依然有限
4.3. 巨頭狂飆，佈局與入局
4.3.1. OpenAI：手握ChatGPT的變現底氣
4.3.2. 微軟：在AI領域裡優先佔據一席之地
4.3.3. Google：仍是AI浪潮中的超級玩家
4.3.4. NVIDIA：AI晶片第一股
4.3.5. 亞馬遜：押注AI基礎設施
4.3.6. 百度：衝刺首發中國版ChatGPT
4.3.7. 阿里：加速佈局人工智慧
4.3.8. 商湯：岌岌可危的四小龍之首

第五章 人工智慧的風險與挑戰
5.1. 人工智慧的「胡言亂語」
5.1.1. 什麼是機器幻覺？
5.1.2. 人工智慧為什麼會產生幻覺？
5.1.3. 努力改善「幻覺」問題
5.2. 人工智慧的能耗之傷
5.2.1. 人工智慧正在吞噬能源
5.2.2. 不僅耗電，而且費水
5.2.3. 誰能拯救AI能耗之傷？
5.3. 被困在運算能力裡的人工智慧
5.3.1. 飛速增長的運算能力需求
5.3.2. 人工智慧的運算能力之困
5.4. 人工智慧深陷版權爭議
5.4.1. AI生成席捲社會
5.4.2. 到底是誰創造了作品？
5.4.3. 版權爭議有解法嗎？
5.5. 人工智慧是正義的嗎？
5.5.1. 演算法黑箱和資料正義
5.5.2. 演算法正義的難題
5.6. 人工智慧會讓人類失業嗎？
5.6.1. 取代一切有規律與有規則的工作
5.6.2. 影響人類創造性、創意性的工作
5.6.3. 為人類社會帶來新的工作機會

第六章 通向人工智慧時代
6.1. 亟待監管的人工智慧
6.1.1. 層出不窮的問題
6.1.2. AI治理進入新階段
6.2. 全球醞釀AI監管措施
6.2.1. 美國：從如何發展到平衡發展
6.2.2. 歐盟：始終關注人工智慧治理實踐
6.2.3. 中國：發展負責任的人工智慧
6.2.4. 從國際層面提出治理倡議
6.2.5. 人工智慧向善發展
6.3. 人類準備好了嗎？
6.3.1. AI時代，未來已來
6.3.2. 如何適應人工智慧時代？
6.3.3. 技術狂想和生存真相

第一章 人工智慧際會風雲
1.1. 人工智慧三起兩落
1.1.1. 從古老想像到走進現實
1.1.2. 一起一落和再起又落
1.1.3. 人工智慧時代再興起
1.2. 我們為什麼需要人工智慧？
1.2.1. C端需求
1.2.2. B端需求
1.2.3. G端需求
1.3. 驅動新一輪生產力革命
1.3.1. 每一次技術革命都是一次生產力革
1.3.2. 釋放人工智慧生產力

第二章 人工智慧技術地圖
2.1. 機器學習：人類學習的模仿
2.1.1. 讓AI認識香蕉和梨
2.1.2. 機器學習的方法
2.1.3. 從機器學習到深度學習
2.1.4. 機器學習的廣泛應用
2.2. 自然語言處理：讓AI聽懂人話
2.2.1. 人工智慧皇冠上的明珠
2.2.2. 繁榮發展的自然語言處理
2.2.3. 大模型路線的勝利
2.3. 電腦視覺：AI的雙眼
2.3.1. 讓AI睜眼看世界
2.3.2. 電腦視覺40年
2.3.3. 複製人類的視覺
2.4. 專家系統：像人類專家一樣
2.4.1. 從專家系統和知識工程
2.4.2. 搭建一個專家系統
2.4.3. 專家系統的發展和應用
2.5. 機器人：替代人類勞動力
2.5.1. 重新定義機器人
2.5.2. 機器人進入智慧時代
2.5.3. 機器人的大腦
2.5.4. 機器人加速落地

第三章 人工智慧走向泛在應用
3.1. 人工智慧在醫療
3.1.1. 來自未來的AI醫生
3.1.2. 數位療法指日可待
3.1.3. 開啟AI製藥新篇章
3.2. 人工智慧在教育
3.2.1. 衝擊傳統教育模式
3.2.2. 人工智慧會代替老師嗎？
3.2.3. 學術界的AI風波
3.3. 人工智慧在科學研究
3.3.1. 來自人工智慧的生物學革命
3.3.2. 對特定領域的深度探索
3.3.3. 科研領域的生產力
3.4. 人工智慧在法院
3.4.1. 成為律師助理
3.4.2. 革新司法審判
3.5. 人工智慧在金融
3.5.1. AI闖入金融圈
3.5.2. 為智慧金融添一把火
3.6. 人工智慧在交通
3.6.1. 自動駕駛走向落地
3.6.2. 自動駕駛進入2.0時代
3.6.3. 重新定義智慧交通
3.7. 人工智慧在零售
3.7.1. 新零售背後的AI力量
3.7.2. 全面滲透新零售
3.7.3. 以人為中心的個性化新零售
3.8. 人工智慧在製造
3.8.1. 工業機器人的分類
3.8.2. 從「製造」走向「智造」
3.9. 人工智慧在創作
3.9.1. 內容生產三階段
3.9.2. AIGC重構創作法則
3.9.3. 賦能百業的AIGC
3.10. 人工智慧在新聞
3.10.1. 「海嘯」即將來臨
3.10.2. AIGC時代的新聞業
3.10.3. 不準確的假新聞？
3.11. 人工智慧在生活
3.11.1. 智慧助手在生活
3.11.2. 從搜尋引擎到智慧助手
3.12. 人工智慧在農業
3.12.1. 從「粗放」到「精準」的農業
3.12.2. 智慧農業的未來
3.13. 人工智慧在城市
3.13.1. 讓一個城市變得「智慧」
3.13.2. 人工智慧如何應用於智慧城市？
3.14. 人工智慧在政府
3.14.1.在數位時代建立數位政府
3.14.2.人工智慧賦能數字政府
3.15. 人工智慧在服務
3.15.1. 從代替輔助到創新服務
3.15.2. 服務機器人來了

第四章 點燃新一輪產業熱潮
4.1. 人工智慧產業鏈
4.1.1. 基礎層：提供運算能力和資料
4.1.2. 技術層：連接具體應用場景的橋樑
4.1.3. 應用層：解決實際問題
4.2. 被點燃的AI市場
4.2.1. ChatGPT出現以前的AI市場
4.2.2. AI產業迎來關鍵突破
4.2.3. ChatGPT的商業化狂想
4.2.4. AI商業化落地依然有限
4.3. 巨頭狂飆，佈局與入局
4.3.1. OpenAI：手握ChatGPT的變現底氣
4.3.2. 微軟：在AI領域裡優先佔據一席之地
4.3.3. Google：仍是AI浪潮中的超級玩家
4.3.4. NVIDIA：AI晶片第一股
4.3.5. 亞馬遜：押注AI基礎設施
4.3.6. 百度：衝刺首發中國版ChatGPT
4.3.7. 阿里：加速佈局人工智慧
4.3.8. 商湯：岌岌可危的四小龍之首

第五章 人工智慧的風險與挑戰
5.1. 人工智慧的「胡言亂語」
5.1.1. 什麼是機器幻覺？
5.1.2. 人工智慧為什麼會產生幻覺？
5.1.3. 努力改善「幻覺」問題
5.2. 人工智慧的能耗之傷
5.2.1. 人工智慧正在吞噬能源
5.2.2. 不僅耗電，而且費水
5.2.3. 誰能拯救AI能耗之傷？
5.3. 被困在運算能力裡的人工智慧
5.3.1. 飛速增長的運算能力需求
5.3.2. 人工智慧的運算能力之困
5.4. 人工智慧深陷版權爭議
5.4.1. AI生成席捲社會
5.4.2. 到底是誰創造了作品？
5.4.3. 版權爭議有解法嗎？
5.5. 人工智慧是正義的嗎？
5.5.1. 演算法黑箱和資料正義
5.5.2. 演算法正義的難題
5.6. 人工智慧會讓人類失業嗎？
5.6.1. 取代一切有規律與有規則的工作
5.6.2. 影響人類創造性、創意性的工作
5.6.3. 為人類社會帶來新的工作機會

第六章 通向人工智慧時代
6.1. 亟待監管的人工智慧
6.1.1. 層出不窮的問題
6.1.2. AI治理進入新階段
6.2. 全球醞釀AI監管措施
6.2.1. 美國：從如何發展到平衡發展
6.2.2. 歐盟：始終關注人工智慧治理實踐
6.2.3. 中國：發展負責任的人工智慧
6.2.4. 從國際層面提出治理倡議
6.2.5. 人工智慧向善發展
6.3. 人類準備好了嗎？
6.3.1. AI時代，未來已來
6.3.2. 如何適應人工智慧時代？
6.3.3. 技術狂想和生存真相