图书目录:
第1章 数智经济的理论脉络解析：数字经济和实体经济深度融合后的形态前瞻
1.1 数字经济蓬勃发展 / 2
1.1.1 概念起源 / 2
1.1.2 数字经济产业组成 / 5
1.1.3 数字经济成为全球竞争主赛道 / 6
1.1.4 我国数字经济稳步发展 / 8
1.2 智能经济快速兴起 / 9
1.2.1 人工智能发展是工业革命的延续 / 9
1.2.2 智能经济概念的提出 / 11
1.2.3 智能经济产业组成 / 12
1.2.4 智能经济为全球经济增长提供创新路径 / 16
1.3 数智经济特征初探 / 19
1.3.1 “数智化”概念日益普及 / 19
1.3.2 “数智化”趋势的初步共识 / 20
1.3.3 研究数智经济形态的必要性 / 24
1.3.4 初探数智经济的内涵 / 27
参考文献 / 29
第2章 数智经济的实践创新进展：国内外推进数智化的探索
2.1 中国企业较早提出“数智化”转型 / 32
2.1.1 理念先行：创新提出“数智化”转型路径 / 32
2.1.2 躬身实践：推动企业自身“数智化”转型 / 33
2.1.3 行业赋能：打造行业“数智化”转型开放生态 / 33
2.1.4 数智安全：统筹数智时代发展和安全 / 34
2.2 一些地方先行推进“数智化”工作 / 34
2.2.1 北京市：探索数智“新”北京 / 34
2.2.2 江苏省：开展“数智江苏”建设 / 34
2.2.3 上海市：举办数智上海峰会 / 35
2.2.4 河南省：提出河南省国资国企数智赋能三年行动计划 / 35
2.3 国际企业推进“数智化”情况 / 35
2.3.1 施耐德电气：推出人工智能引擎助力数智化转型 / 35
2.3.2 西门子：积极提供企业数智化转型工具 / 36
2.3.3 沙特阿美：积极应用数字和人工智能技术 / 37
2.3.4 微软：即将进入“数智时代” / 37
第3章 数智经济的核心驱动力量：芯片技术与人工智能“双螺旋”发展
3.1 芯片为主体的泛半导体产业是现代经济的基石 / 39
3.1.1 芯片在人类技术进步周期中的跃迁性特征 / 39
3.1.2 芯片在国民经济中的泛在性更加明显 / 40
3.1.3 半导体产业与宏观经济的关联性增强 / 41
3.1.4 泛半导体产业对经济增长的贡献度不断提高 / 42
3.2 人工智能成为新质生产力的重要引擎 / 43
3.2.1 人工智能大模型成为新生产工具 / 43
3.2.2 人工智能促进生产效率提升 / 47
3.2.3 人工智能加快创新能力提高 / 49
3.2.4 人工智能对经济增长贡献显著 / 52
3.3 芯片技术与人工智能协同互促作用增强 / 53
3.3.1 宏观经济层面：芯片构成的算力成为人工智能的“发动机”、经济发展的“新引擎” / 53
3.3.2 技术路径层面：人工智能大模型能力与数据和算力强相关 / 55
3.3.3 硬件框架层面：芯片创新重心从通用 CPU 转向 GPU 等针对人工智能优化的架构 / 56
3.3.4 产业发展层面：“ABC”（人工智能、大数据、芯片）产业深度融合 / 58
3.3.5 芯片技术与人工智能产业融合案例 / 59
参考文献 / 61
第4章 数智经济的基础设施重构：新型数智基础设施
4.1 人工智能大模型成为数智经济重要基础设施 / 65
4.1.1 人工智能大模型的定义和特点 / 65
4.1.2 人工智能大模型开启“模型即服务”时代 / 67
4.1.3 人工智能大模型的发展模式：开源和闭源 / 67
4.1.4 美国大模型产业格局 / 68
4.1.5 大模型未来的发展方向 / 69
4.2 智能算力成为数智经济时代的核心生产力 / 71
4.2.1 智能算力的定义和特点 / 71
4.2.2 人工智能激发智能算力增长 / 72
4.2.3 主要国家重视智能算力建设 / 73
4.2.4 未来算力基础设施发展方向 / 74
4.3 数据要素价值更加明显 / 76
4.3.1 数据集是人工智能大模型的基础 / 76
4.3.2 大模型引领数据产业变革 / 78
4.3.3 大模型所需数据的规模和质量关系到国家竞争力 / 80
4.3.4 大模型语料的未来发展方向 / 82
4.4 元宇宙等虚拟世界成为新型基础设施 / 83
4.4.1 元宇宙加速现实世界与数字世界相融合 / 83
4.4.2 工业元宇宙的重要性日益凸显 / 84
4.4.3 工业元宇宙的主要发展领域 / 85
4.5 数智经济需要新的能源资源基础设施建设 / 88
4.5.1 人工智能对能源的影响 / 88
4.5.2 人工智能产业的绿色发展面临挑战 / 90
4.5.3 人工智能发展对水资源的影响 / 91
4.5.4 人工智能产业破解能源资源约束的发展路径 / 92
参考文献 / 93
第5章 数智经济的主要变革领域：数智技术驱动经济社会变革
5.1 数智技术为农业现代化增加新动力 / 96
5.1.1 赋能农民知识提升 / 96
5.1.2 赋能重点领域农业生产 / 96
5.1.3 赋能农机装备智能化 / 97
5.2 数智技术促进制造流程变革 / 97
5.2.1 推动研发设计智能 / 97
5.2.2 发展中试检测智能 / 98
5.2.3 深化生产制造智能 / 98
5.2.4 创新营销服务智能 / 99
5.2.5 优化管理运营智能 / 99
5.3 数智技术助力金融高质量发展 / 100
5.3.1 形成新一轮科技产业金融循环 / 100
5.3.2 加速传统金融机构智能转型 / 100
5.3.3 成为防范金融风险的有力工具 / 101
5.4 数智技术推动劳动就业形态变革 / 102
5.4.1 重塑现有就业格局 / 102
5.4.2 数字人成为虚拟劳动力 / 103
5.4.3 机器人融入现实社会 / 104
5.4.4 智能体参加经济活动 / 105
5.5 数智技术加速惠及民生服务 / 106
5.5.1 引领生活变革 / 106
5.5.2 促进教育变革创新 / 106
5.5.3 提升医疗服务水平 / 107
5.5.4 提高养老服务质量 / 107
5.6 数智技术带来科学研究新范式 / 107
5.6.1 促进科研算力和数据深度融合 / 107
5.6.2 赋能基础科学研究 / 109
5.6.3 赋能产业技术创新 / 110
5.7 数智技术赋能国家治理 / 112
5.7.1 助力科学决策，驱动治理变革 / 112
5.7.2 赋能智慧城市建设，重塑城市管理 / 113
参考文献 / 114
第6章 数智经济的产业转型升级：重点产业数智化转型
6.1 数智技术赋能汽车产业 / 116
6.1.1 智能汽车产业发展 / 116
6.1.2 人工智能大模型进一步赋能汽车产业 / 119
6.2 数智技术赋能钢铁产业 / 126
6.2.1 钢铁行业数智化转型的基础日益夯实 / 126
6.2.2 钢铁数智化转型仍面临三重挑战 / 128
6.2.3 钢铁行业数智化的深化路径 / 129
6.3 数智技术赋能石化产业 / 130
6.3.1 数智技术赋能石化产业的主要领域 / 130
6.3.2 主要石化企业应用人工智能大模型动态 / 132
6.4 数智技术赋能能源产业 / 133
6.4.1 人工智能技术赋能煤矿行业 / 133
6.4.2 人工智能技术赋能电力行业 / 136
6.5 数智技术赋能电子产业 / 139
6.5.1 传统家电部署大模型逐渐成为行业热点 / 139
6.5.2 新型智能电子产品出现 / 141
6.6 数智技术赋能装备产业 / 145
6.6.1 数智技术深化智能制造装备的先进制造能力 / 145
6.6.2 数字技术提升高端装备的全流程协同能力 / 147
6.6.3 数智技术拓展工业机器人的复杂场景适应能力 / 149
6.6.4 数智技术提高人形机器人的关键技术创新能力 / 150
6.7 数智技术赋能纺织产业 / 152
6.7.1 纺织行业创新发展成效显著 / 152
6.7.2 人工智能技术赋能纺织行业 / 154
6.8 数智技术赋能生物医药产业 / 160
6.8.1 人工智能赋能药物研发 / 161
6.8.2 人工智能赋能医疗服务 / 163
6.8.3 医疗医药产业数智化转型趋势前瞻 / 166
参考文献 / 168
第7章 数智经济的核心技术底座：芯片技术加速人工智能革命
7.1 GPU 芯片成为生成式人工智能发展的主要动力 / 173
7.1.1 GPU 成为人工智能计算的优选 / 173
7.1.2 GPU 芯片行业中主要的国际头部企业 / 174
7.2 消费电子芯片强化人工智能应用能力 / 179
7.2.1 龙头手机公司积极布局 AI 手机芯片 / 180
7.2.2 AI PC 芯片成为行业新趋势 / 184
7.3 领域专用芯片在工业领域广泛应用 / 190
7.3.1 谷歌 TPU 等领域专用芯片支撑早期 AI 应用 / 190
7.3.2 Meta 等企业通过领域专用芯片推动工业领域的 AI 应用 / 193
7.3.3 其他新型 DSA 芯片的出现 / 195
7.4 计算架构出现重大变化以适应人工智能快速发展 / 196
7.4.1 计算架构向多元异构计算发展 / 196
7.4.2 人工智能算力向边缘侧迁移，催生出边缘智能 / 198
7.5 前沿芯片技术支撑新型智能出现 / 199
7.5.1 量子计算 / 199
7.5.2 光计算 / 202
7.5.3 类脑计算 / 203
7.5.4 生物计算 / 204
参考文献 / 206
第8章 数智经济的自主进化趋向：以人工智能驱动芯片技术进步为例
8.1 人工智能的奇点时刻和超级人工智能 / 208
8.1.1 科学界关于人工智能奇点的早期思考 / 208
8.1.2 关于超级人工智能的讨论 / 209
8.2 超级人工智能对经济运行的影响 / 212
8.2.1 人类经济活动正在形成“超级智能体” / 212
8.2.2 “自进化”产品的出现 / 213
8.2.3 “自进化”工厂的出现 / 215
8.2.4 “自进化”企业组织的出现 / 217
8.2.5 “自主经济”具有明显的“飞轮效应” / 217
8.3 人工智能驱动半导体产业加快发展 / 219
8.4 人工智能促进芯片设计流程智能化 / 220
8.4.1 新思科技推出生成式人工智能芯片设计工具 /220
8.4.2 楷登电子打造由 AI 驱动的“芯片到系统”EDA 方案 / 221
8.4.3 英伟达发布芯片设计大模型 ChipNeMo / 222
8.4.4 DeepMind 公司推出人工智能芯片设计工具 AlphaChip / 223
8.5 人工智能推动芯片制造智能化 / 225
8.5.1 英伟达应用人工智能助力芯片制造工艺优化 / 225
8.5.2 英特尔工厂推进芯片生产线管理智能化 / 225
8.5.3 台积电推出智能对话机器人 tGenie 协助管理 / 226
8.6 人工智能缩短半导体新材料的研发周期 / 227
8.6.1 DeepMind 研发的 GNoME 模型加快新材料研发步伐 / 227
8.6.2 微软推出新材料生成模型 MatterGen / 228
8.7 人工智能助力芯片封测技术升级 / 228
8.7.1 机器视觉技术提升缺陷检测效率 / 228
8.7.2 人工智能引擎提供测试的最佳方案 / 230
参考文献 / 231
第9章 数智经济的安全治理需求：数智安全投入成为数智经济增长重要动力
9.1 数智安全概念的提出 / 234
9.1.1 信息安全、数据安全、网络安全、人工智能安全的发展历程 / 234
9.1.2 数智安全出现的背景：数智技术重塑安全格局 / 235
9.1.3 数智安全概念解析 / 237
9.2 数智安全投入是发展数智经济的重要内容 / 239
9.2.1 传统的安全投入经济学 / 239
9.2.2 数智时代的安全投入更加重要 / 239
9.3 数智经济需要关注的新兴领域安全 / 240
9.3.1 大模型安全 / 240
9.3.2 根技术安全 / 242
9.3.3 智能体安全 / 245
9.3.4 可持续安全 / 246
9.4 主要国家保障数智安全的初步实践 / 247
9.4.1 整合“数智安全” / 247
9.4.2 加大安全投入 / 248
9.4.3 构建安全生态 / 248
9.4.4 推进标准制定 / 249
9.4.5 加强风险监测 / 249
9.4.6 加强国际合作 / 250
参考文献 / 250
第10 章 数智经济促进政策发布：以主要国家实践为例
10.1 构建促进数智经济发展的体制机制 / 252
10.1.1 制定整体战略 / 252
10.1.2 推动政府数智化转型 / 252
10.1.3 建立创新驱动机制 / 253
10.1.4 加大资金投入 / 254
10.2 大力发展数智技术 / 254
10.2.1 芯片领域 / 255
10.2.2 人工智能领域 / 256
10.3 积极推动经济社会数智化 / 257
10.3.1 制定长远规划 / 257
10.3.2 加强场景创新 / 257
10.4 加强国际治理合作 / 258
10.4.1 人工智能治理在国际政治经济合作中的作用日益凸显 / 258
10.4.2 加强人工智能治理的初步共识 / 260
参考文献 / 262
致谢 / 264
