技术创新进化原理、过程与模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:经济管理出版社

作者:毛荐其

出品人:

页数:217

译者:

出版时间:2006-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787802077041

丛书系列:

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• 技术创新
• 学位学习资料
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• 创新战略

《新智元：智能革命下的科技创新浪潮》 一、 核心主张：智能技术重塑创新范式 本书《新智元》并非关于技术创新的宏观理论或通用模型，而是聚焦于一个颠覆性的时代——智能技术驱动下的科技创新浪潮。我们认为，以人工智能、大数据、云计算、物联网等为代表的智能技术，正在从根本上改变科技创新的底层逻辑、演进路径和实现方式。它们不再是孤立的工具，而是相互连接、协同作用的有机整体，共同催生出前所未有的创新机会和变革力量。 智能技术的崛起，标志着我们正进入一个“新智元”时代。在这个时代，创新不再是少数天才的灵光乍现，也不再是线性、孤立的研发过程，而是数据驱动、算法赋能、智能协同的、加速迭代的系统性工程。我们观察到，无论是基础科学的突破，还是应用技术的迭代，其速度和广度都呈现出指数级增长的态势，这背后正是智能技术在提供强大的计算能力、分析能力和预测能力，从而极大地缩短了从概念到落地的周期，并拓宽了创新的边界。 二、 智能技术创新的驱动力与特征 本书将深入剖析智能技术如何成为驱动科技创新的核心引擎，并详细阐述这一创新浪潮的独特特征： 1. 数据驱动的“发现式创新”： 传统创新往往依赖于理论推导和实验验证，而智能技术则开启了“发现式创新”的新篇章。海量数据的采集、处理和分析，使得科学家和工程师能够从数据中洞察模式、发现规律，甚至预测未知的科学现象。本书将通过多个案例，展示如何利用机器学习、深度学习等技术，在材料科学、药物研发、天文学等领域取得突破性进展。例如，利用AI分析基因组数据，加速个性化医疗的研发；利用神经网络模拟蛋白质折叠，为新药设计提供关键线索。 2. 算法赋能的“智能设计”： 智能算法不仅能帮助我们理解世界，更能主动地创造世界。生成式AI、优化算法等正在改变产品设计、工程制造、城市规划等诸多领域。本书将探讨算法如何参与到设计流程的各个环节，从概念生成、方案优化到性能预测，实现更高效、更精妙的设计。我们将分析自动驾驶汽车的感知与决策算法、智能材料的设计与合成，以及AI辅助的芯片设计流程，这些都体现了算法在“智能设计”中的核心作用。 3. 协同进化的“系统性创新”： 智能技术并非独立运作，而是形成一个庞大、复杂的协同网络。物联网将海量设备连接起来，提供实时数据流；云计算提供强大的计算和存储资源；大数据分析挖掘隐藏的价值；人工智能则负责理解、决策和优化。本书将重点研究这些技术如何协同作用，催生出“系统性创新”。例如，智能电网的构建，需要物联网感知供需，大数据分析预测负荷，AI进行智能调度，从而实现能源的高效利用和稳定供应。智慧城市的建设，更是多项智能技术融合应用的典范。 4. 颠覆性的“指数级迭代”： 智能技术加速了科技创新的迭代速度。过去需要数年甚至数十年的产品更新周期，在智能时代可能缩短至数月甚至数周。这得益于更快的计算能力、更高效的仿真模拟以及更敏捷的研发反馈机制。本书将分析这种“指数级迭代”对产业格局、商业模式和竞争策略带来的深远影响。我们将探讨软件行业的快速演进，以及硬件行业如何通过芯片制造工艺的进步，支撑起更加复杂的智能系统。 三、 智能技术创新带来的挑战与机遇 在智能技术的浪潮中，新的机遇与挑战并存。本书并非回避这些问题，而是深入探讨： 1. 伦理与治理的新边界： 随着AI能力的增强，数据隐私、算法偏见、就业冲击、自主武器等伦理问题日益凸显。本书将讨论如何建立有效的智能技术伦理框架和治理机制，以确保科技创新朝着造福人类的方向发展。我们将审视相关法规的制定，以及企业在责任创新方面的努力。 2. 跨界融合的颠覆力量： 智能技术极大地促进了不同学科、不同行业的融合。生命科学与信息技术结合，催生了生物信息学；材料科学与人工智能结合，加速了新材料的研发。本书将重点关注这些“跨界融合”带来的颠覆性力量，以及由此产生的新的研究方向和产业生态。 3. 人才需求的结构性变革： 智能技术的发展对人才提出了全新的要求。掌握复杂算法、数据分析、系统集成能力的人才将备受青睐。本书将分析未来人才需求的结构性变化，并为个人和机构提供应对策略，以适应这场人才革命。 四、 实践指导与前瞻展望 《新智元》不仅是理论的探讨，更致力于提供实践指导和前瞻展望： 案例研究： 书中将包含大量来自全球的成功和失败的案例研究，涵盖人工智能、生物技术、新能源、航空航天等多个前沿领域。通过对这些案例的深入剖析，读者可以学习到智能技术创新在实际应用中的复杂性和多样性。 方法论启示： 结合案例，本书将提炼出在智能技术时代进行科技创新的方法论启示，包括如何构建数据驱动的研发体系，如何设计具备鲁棒性和适应性的智能算法，如何建立跨学科的创新团队，以及如何有效管理快速迭代的创新项目。 未来趋势预测： 基于对当前技术发展趋势的深刻理解，本书将对未来智能技术创新可能出现的突破方向进行预测，并展望其对社会、经济和人类生活产生的长期影响。 《新智元：智能革命下的科技创新浪潮》旨在为读者提供一个关于智能技术如何驱动科技创新、带来何种变革以及应对之道。它是一份洞察当下、展望未来的行动指南，是理解和把握这场科技革命的关键读物。

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翻开这本书，我首先被书中对宏观经济环境如何影响技术创新周期这一论题的探讨深深吸引。作者似乎在试图构建一个框架，用以解释为何某些时期创新如同雨后春笋般涌现，而另一些时期则显得相对沉寂。我脑海中不禁浮现出工业革命时期蒸汽机的发明如何带动了整个社会生产力的飞跃，以及信息时代早期个人电脑的普及如何催生了无数新的商业模式。我期望书中能对这些历史性的转折点进行细致的分析，阐述技术创新并非孤立事件，而是与社会、经济、政治等多种因素相互作用的复杂过程。例如，书中是否会探讨早期互联网公司的失败案例，分析其失败原因是否与当时的市场成熟度、用户接受度、以及基础设施建设等因素息息相关？我希望能够看到对“技术奇点”等概念的深入讨论，以及对未来可能出现的颠覆性技术（如人工智能、生物科技）的趋势预测，并对其可能带来的社会影响进行预判。如果书中能够提供一些量化的分析工具，比如如何评估一项新技术的市场潜力，或者如何预测其发展周期，那将是极具实用价值的。

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这本书的标题让我联想到了一种“进化”的视角，仿佛技术创新并非是某个天才的灵光一闪，而是一个漫长而渐进的演变过程。我希望书中能够详细描述这个演变过程中的关键“突变”和“选择”机制。例如，某种技术的出现，是如何因为满足了当时社会迫切的需求而得以生存和传播，又是如何在与其他技术的竞争中不断优化和迭代。我期待看到关于“技术生态系统”的论述，以及不同技术之间的相互依赖和协同作用。书中是否会分析一些“沉寂”的技术，为何在某个历史时期未能发展壮大，又是否可能在未来某个契机下重新焕发生机？我希望能够理解技术演进中的“路径依赖”现象，以及它对未来创新方向的潜在制约。如果书中能介绍一些分析技术演进趋势的定性或定量方法，比如技术生命周期曲线的应用，或者专利分析等，那将为我的研究提供有力的工具。

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我一直对那些“黑天鹅”事件如何催生全新行业充满好奇。比如，一场突如其来的全球性疫情，是如何加速了远程办公、在线教育以及疫苗研发等领域的创新步伐？又或是，一场重大的自然灾害，是否会激发人们对可持续能源、智慧城市建设等领域的新思考？我希望《技术创新进化原理、过程与模型》能够深入挖掘这类“非线性”的创新驱动因素，探索那些非传统路径下的技术突破。书中是否会涉及“颠覆性创新”理论，并结合实际案例，比如Netflix 如何一步步蚕食传统影院和DVD租赁的份额，或者智能手机如何重塑了摄影、导航等多个行业？我期待看到作者对不同类型的创新进行区分，例如是渐进式改进还是颠覆式创新，以及它们在企业发展中所扮演的角色。书中若能阐述一些应对不确定性、抓住偶然机遇的策略，例如敏捷开发、试错文化等，那将对企业管理者和创业者具有极高的参考价值。

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当我阅读到关于“创新模型”的部分时，我希望它能提供一套系统性的框架，帮助我理解创新是如何从概念转化为实际产品并最终实现商业价值的。我期待看到不同创新模型的比较与分析，例如线性模型、用户导向模型、平台模型等等，以及它们各自的优缺点和适用场景。书中是否会讨论“开放式创新”的理念，以及企业如何通过与外部伙伴合作，整合外部资源和智慧来加速创新进程？我特别希望能够看到关于“知识产权”在技术创新中的作用的论述，以及企业如何通过专利、版权等手段保护自己的创新成果。如果书中能够提供一些关于如何构建企业创新体系的指导，例如如何设置创新部门、如何激励创新行为、如何管理创新项目等，那将极大地帮助我将书中的理论知识转化为实际行动。

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初拿到这本《技术创新进化原理、过程与模型》，我满心期待地以为它能为我揭示那些颠覆性技术是如何从萌芽走向成熟，如何在市场中一路披荆斩棘，最终改变世界的。我渴望的是书中能够详尽地剖析那些隐藏在成功背后的逻辑，比如初代iPhone如何凭借整合性的创新颠覆了整个手机行业，又或是互联网泡沫破裂后，那些幸存下来的企业是如何在废墟中重建并持续发展的。我特别希望能够看到作者深入到技术演进的每一个关键节点，例如某个突破性算法的出现，或是某个材料科学的重大发现，是如何为后续的创新打开了新的大门。书中若能用案例佐证，将理论与实践紧密结合，比如详细描述比亚迪从电池制造商转型为新能源汽车巨头的每一步战略部署，或是 SpaceX 如何通过迭代式改进火箭技术，逐步降低航天成本，那将是极大的阅读享受。我更期待的是，这本书能够不仅仅停留在现象的描述，而是能够深入探究那些驱动创新的底层力量，例如企业文化、人才吸引与培养机制、以及政府政策导向等，是如何共同塑造了技术创新的轨迹。毕竟，了解“为什么”比仅仅知道“是什么”更为重要，也更能启发我们自己的思考和实践。

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