本书介绍：

本书以中央经济工作会议和政府工作报告为纲领，系统拆解了“人工智能+”国家战略的顶层设计与落地路径，从政策护航到技术探秘，从实施攻略到典型案例，层层递进揭示大模型赋能产业升级的核心逻辑。书中既有对新一代AI技术原理的深度剖析，又有多个行业转型的鲜活样本，更前瞻性预判智能革命的未来挑战与机遇。作者以扎实的政经洞察和实战经验，为政府部门、企业提供了一套可复制的“行动图谱”，堪称政策制定者的决策参考、领导者的转型利器、技术人的实战宝典。在国家全力培育新质生产力的当下，本书是拥抱智能时代的读者不可错过的行动纲领！

前 言：

亲爱的读者朋友，当您翻开这本书，咱们便一同开启了一扇通往人工智能实战应用领域的大门，开启一场充满机遇与挑战的人工智能（Artificial Intelligence,AI)探索之旅。

2022年11月ChatGPT3.5的问世，给各行各业带来了前所未有的震撼。笔者当时也深受触动，一度担忧公司业务是否会因此受到巨大冲击。毕竟，ChatGPT不仅能够撰写方案，还能编写代码，而且在速度与质量上，都超越了多数人。这种忧虑萦绕心头，持续了整整一周。然而，经过一番冷静思考后，笔者意识到，与其在恐惧中徘徊不前，不如主动出击，积极拥抱这一新兴技术。于是，笔者全身心投入对大模型与传统人工智能融合之道的探索之中，致力于挖掘其在实际业务应用场景中的潜力，以及破解业务痛点的途径。

2023 年，我们有幸承接了深圳市中级人民法院人工智能辅助审判系统的研发项目。这一项目的获得，既有偶然因素，也有必然基础。说其偶然，是因为我们此前从未涉足法院审判业务领域，实属跨界之举；然而，必然之处在于，我们团队在内控合规领域深耕超过20年，对合规理念有着深刻且独到的理解。同时，我们在多源数据要素化治理以及运用算法实现事实与规则精准对齐等方面，积累了丰富的实践经验。而法院审判工作，始终遵循“以事实为依据、以法律为准绳”的原则，是一个典型的强合规场景。凭借着团队成员的不懈努力，经过大半年的艰苦奋战，人工智能辅助审判系统于2024年7月1日在深圳两级法院正式上线运行。截至12月31日，系统全面上线半年来，作为法官的“超级助理”，高效完成了321万次法官指令任务，在各办案决策环节，主动推送类似案例和相关知识536.8万条。在此期间，案件审理的规范性、裁判尺度的均衡性、释法说理的透彻性均得到了显著提升。全市法院上诉率同比下降24.2%，一审裁判被发回重审或改判率下降27.5%，申诉申请再审率下降12.6%，平均结案时间大幅缩短38天。该项目在加速司法审判现代化进程以及助力新质生产力发展方面，作出了积极且富有成效的探索，引发了广泛的社会关注，并赢得了高度评价。新华社、人民日报、中央电视台、人民法院报等主流媒体纷纷进行了深入报道，同时还得到了深圳市委、最高人民法院主要领导的批示肯定。系统上线后，云南、上海、湖南、内蒙古等地的高级人民法院主要领导纷纷率队前来深圳法院调研交流。中国工程院外籍院士、香港中文大学（深圳）罗智泉教授在实地调研后评价道：“该系统是唯一一个将大模型这一代人工智能技术与业务应用深度融合的产品。不仅在司法审判领域是领先的，在全国各行业场景上也是领先的。”从目前的情况来看，该项目已经取得了初步的成功。

在这一过程中，笔者也常常陷入思考：当大模型还处于神秘的云端阶段时，为何这样的应用能够率先在深圳落地生根？首先，这得益于深圳市委市政府营造的敢为天下先的改革创新氛围，以及深圳市政务服务和数据管理局、深圳市发展和改革委员会等职能管理部门对于人工智能应用的全方位大力支持。其次，更为关键的一点是，案多人少的矛盾在深圳法院尤为突出，面对这一困境，深圳法院主要领导毅然决然地肩负起时代赋予的历史责任，积极拥抱新一代人工智能技术，这种担当、勇气和智慧令人由衷钦佩。最后，深圳拥有一大批像迪博这样的“专精特新”重点小巨人科技企业，它们长期在细分领域默默耕耘，锐意进取，不断突破。深圳正凭借政策赋能的沃土、产业协同的生态，构建起覆盖基础层、技术层与应用层的人工智能全产业链。这或许正是深圳这片创新创业的沃土，能够孕育出如此突破性的前沿人工智能应用场景的关键所在。

随着深圳法院项目的广泛传播，前来调研学习的单位络绎不绝。在与他们的交流过程中，笔者深切感受到，还有很多人对大模型、对人工智能存在较大的认知误区。一种是“神话论”，认为只要有了大模型，便能解决一切问题；另一种是“无用论”，认为其无法解决实际问题，毫无用处。之所以会出现如此大的认知偏差，是因为相当多的人对大模型、人工智能的理念认知、基本原理、落地方法等方面存在诸多误解。幸运的是，我们的团队找到了一条正确的技术路线，确保了项目的高效推进，并取得了今天的显著成效。这正是笔者撰写本书的初衷，旨在将这种经过实践验证的认知与方法分享给大家，助力人工智能的加速普及应用，促进新质生产力的形成与发展。

当下，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，已经上升为全球战略竞争的制高点和经济增长的新动能，深刻地重构着经济发展模式、社会治理体系和国际竞争格局。2024年政府工作报告首次明确提出实施“人工智能+”专项行动计划，这标志着我国已经将深化人工智能研发应用、构建国际领先的数字产业集群确立为重要的发展战略。2024年中央经济工作会议也明确提出，开展“人工智能+”行动，培育未来产业，以科技创新引领新质生产力发展。2025年，“人工智能+”行动再次被写进政府工作报告，强调要支持大模型广泛应用。习近平总书记在讲话中多次明确指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性极强的‘头雁’效应。”“加快发展新一代人工智能，是我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的关键战略问题。”“谁能率先把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就能精准把住时代脉搏，抢占发展先机。”

我们必须清醒地认识到，“人工智能 +”本质上是一场深刻的治理变革，其核心在于通过智能化手段驱动治理模式和治理效能实现质的跃迁。这一变革并非一蹴而就，而是遵循着明确的演进逻辑：首先，智能化必须建立在程序化、规范化和标准化的制度流程基础之上；其次，通过信息化改造形成数字化运行体系；最后，依托高质量数据资产实现智能跃迁。倘若缺乏扎实的底层架构建设，任何智能化转型都将成为空中楼阁，难以实现其应有的价值。

此外，人工智能的产业化应用具有显著的跨域整合特征。这就要求组织建立“双轮驱动”机制：一方面，需要决策层展现战略定力，由“一把手”亲自挂帅，主要领导组织推动，统筹资源配置，破除部门壁垒，将数据资产纳入战略资产管理范畴；另一方面，必须构建业务与技术的协同创新体系，避免“技术孤岛”与“业务黑箱”的割裂状态。唯有以具体业务场景痛点为切入点，推动AI技术从实验室原型向产业应用转化，方能实现技术价值的实质性释放，让人工智能真正发挥其在产业升级中的重要作用。

我们还应清晰地认识到，人工智能的实质是人的智能增强系统，其战略价值不在于替代人类，而在于构建“人机协同”的新型生产关系：通过接管程序化工作流释放人类创造力，通过智能系统实现专家级能力的大众化普及，让人类更有智慧。这种技术范式转换正在重塑劳动力价值结构，推动社会生产力向更高维度演进，为经济社会发展注入新的活力与动力。

本书正是为这场变革中的探索者量身打造，不堆砌晦涩难懂的艰深术语，也不空谈虚无缥缈的技术神话，而是聚焦人工智能落地应用的战略解码与实践范式，系统解构产业智能化升级的完整价值链条。书中内容涵盖三大价值维度：在政策认知层面，通过横向解析欧美英与中国人工智能发展的演进脉络，揭示全球AI监管范式从技术中立向风险本位的转型逻辑；在技术穿透层面，深入浅出地剖析深度学习、大模型、智能体等人工智能核心技术突破路径，让您在复杂的技术浪潮中迅速抓住关键脉络，理解前沿技术背后的逻辑与方法；在实施方法论层面，提炼出涵盖组织建设、理念宣贯、场景定位、技术选型、数据治理、模型迭代、系统集成、持续优化的八维实施框架，为您提供经验证的实用战术和避坑指南。书中还汇集了智慧司法、金融风控、国资监管等领域的丰富实战案例，让您亲眼见证 AI 如何将法官从繁杂的卷宗海洋中解脱出来，如何助力监管人员从公司披露信息和报送信息中精准嗅出风险信号…… 这些鲜活的实践案例，将为您勾勒出人工智能在不同行业落地生根的生动图景，启发您在自身领域中探索智能化转型的无限可能。

此刻，您或许正站在AI转型的十字路口，面临着诸多抉择与挑战。衷心希望本书能够成为您的行动指南。真正的智能革命，从来不是机器的单打独斗，而是人类用制度智慧驾驭技术力量的协同作战。当组织中的每个人都能够在AI的赋能下找到自己的定位和发展方向时，这场面向未来的变革就已经成功了一大半。

胡为民

2025年3月

目录：

第1章 政策护航：为人工智能划定前行航道

1.1 国际人工智能政策前沿动向：全球竞逐，谁主沉浮？

1.1.1 AI霸权争夺战：美国如何在高科技棋盘上步步为营？

1.1.2 AI规则的“欧洲标准”：欧盟如何在伦理与创新之间“走钢丝”？

1.1.3 从“日不落”到“AI不落”：英国如何在全球AI竞赛中重塑帝国荣光？

1.1.4 追赶者的奋起：各个国家纷纷步入AI赛道

1.2 中国人工智能政策新动向：东方智慧，引领未来

1.2.1 AI巨龙崛起：中国如何在技术自主与全球竞争中开疆拓土？

1.2.2 北上深杭等重点城市AI发展领先布局

第2章 原理探秘：揭开新一代人工智能的“神秘面纱”

2.1 追溯新一代人工智能的发展之路：从梦想到现实

2.1.1 早期的符号主义：逻辑与规则的尝试

2.1.2 专家系统的崛起：从理论到实践的尝试

2.1.3 机器学习的兴起：数据驱动的新思路

2.1.4 深度学习的突破：开启智能新时代

2.1.5 大模型的崛起：AI能力的飞跃

2.1.6 智能体技术的发展：赋予AI行动与决策的能力

2.2 符号主义：人工智能的“逻辑导航者”

2.2.1 符号主义的基本原理

2.2.2 符号主义的主要特征

2.2.3 符号主义的应用案例

2.2.4 符号主义的未来发展方向

2.3 专家系统：人工智能的“智慧智库”

2.3.1 专家系统的基本原理

2.3.2 专家系统的主要特征

2.3.3 专家系统的应用案例

2.3.4 专家系统的未来发展方向

2.4 机器学习：人工智能的“智能教练”

2.4.1 机器学习的基本原理

2.4.2 机器学习的主要特征

2.4.3 机器学习的应用案例

2.4.4 机器学习的未来发展方向

2.5 深度学习：人工智能的“深度驱动器”

2.5.1 深度学习的基本原理

2.5.2 深度学习的主要特征

2.5.3 深度学习的应用案例

2.5.4 深度学习的未来发展方向

2.6 大模型：人工智能的“思维巨擘”

2.6.1 大模型的基本原理

2.6.2 大模型的主要特征

2.6.3 大模型的应用案例

2.6.4 大模型的未来发展方向

2.7 智能体：人工智能的“行动先锋”

2.7.1 智能体的基本原理

2.7.2 智能体的主要特征

2.7.3 智能体的应用案例

2.7.4 智能体的未来发展方向

第3章 实施攻略：新一代人工智能落地见效的“秘籍”

3.1 战略布局，决胜千里

3.1.1 领导挂帅：没有“一把手”站台，AI只能是空中楼阁

3.1.2 排兵布阵：打造“前中后台”联合作战体系

3.1.3 胜负手：用考核机制拧紧责任发条

3.1.4 实操工具箱

3.2 理念宣贯，凝聚共识

3.2.1 破冰行动：先治“AI焦虑症”，再谈技术落地

3.2.2 播种行动：用“三波攻势”让AI理念扎根

3.2.3 固本行动：把共识变成“肌肉记忆”

3.2.4 实操工具箱

3.3 深挖痛点，找准场景

3.3.1 痛点挖掘：别被“假哭”骗了，找到真正的“伤口”

3.3.2 场景定位：别想“一口吃成胖子”，先打“十环靶心”

3.3.3 实战拆解：那些“一针见血”的黄金场景

3.3.4 避坑指南：别让这些“刺客”毁了你的场景

3.3.5 实操工具箱

3.4 选好技术，筑牢架构

3.4.1 技术选型：别被“炫技”带偏，只选对的，不选贵的

3.4.2 架构设计：别学蜘蛛乱结网，要学蚂蚁建巢穴

3.4.3 实战指南：那些“稳如老狗”的技术组合

3.4.4 避坑指南：技术选型的“四大杀手”

3.4.5 实操工具箱

3.5 治理数据，夯实根基

3.5.1 数据治理：别让AI“吃坏肚子”

3.5.2 数据整合：别让系统“各说各话”

3.5.3 数据安全：别让“宝藏”变“炸弹”

3.5.4 数据价值：从“成本黑洞”到“利润油田”

3.5.5 避坑指南：数据治理的“四大天坑”

3.5.6实操工具箱

3.6 锤炼模型，兼顾性能

3.6.1 筑基：数据清洗与标注的“外科手术”

3.6.2 锻造：模型训练与思维链的“庖丁解牛”

3.6.3 开刃：提示词与交互设计的“精准雕琢”

3.6.4 淬火：检索增强与知识整合的“刚柔并济”

3.6.5 磨刀：性能优化与轻量化的“终极考验”

3.6.6 试剑：持续迭代与伦理把关的“生死擂台”

3.6.7 避坑指南：模型锤炼的“七宗罪”

3.6.8 实操工具箱

3.7 无缝集成，卓越运维

3.7.1 架构设计：让AI系统“长”进业务血管

3.7.2 数据流水线：让信息“血流畅通”

3.7.3 运维体系：从“救火队”到“保健医生”

3.7.4 容灾与安全：给AI穿上“防弹衣”

3.7.5 成本优化：让每一分钱都听见响

3.7.6 实操工具箱

3.8 反馈评估，持续优化

3.8.1 反馈收集：给AI装上“听诊器”和“雷达”

3.8.2 效果评估：别被“虚荣指标”忽悠，抓住“真金白银”

3.8.3 优化迭代：从“打补丁”到“基因重组”

3.8.4 实战案例：那些“打不死”的AI如何重生

3.8.5 避坑指南：优化路上的“断魂桥”

3.8.6 实操工具箱

第4章 典型案例：见证新一代人工智能的现实蝶变

4.1 智慧司法：AI如何赋能审判公正与效率

4.1.1 背景：当司法改革遇上AI浪潮

4.1.2 典型做法：AI全链条赋能的“深圳方案”

4.1.3 成效：“公正与效率”双赢的智慧司法新路径

4.2 金融风控新引擎：AI助力银行信贷精准高效

4.2.1 背景：内生需求驱动智能化转型

4.2.2 典型做法：AI驱动的信贷全流程智能化重构

4.2.3 成效：AI赋能的价值释放路径

4.3 监管升级：AI赋能上市公司监管变革

4.3.1 背景：数智化监管的必然性与紧迫性

4.3.2 典型做法：从数据洪流到监管智慧的升维实践

4.3.3 成效：数智赋能，重塑资本市场监管新生态

4.4 国资国企监管革新：AI筑牢风控合规长效机制

4.4.1 背景：构建以管资本为核心的国资监管新体系

4.4.2 典型做法：打造“五位一体”国资国企智慧监督系统

4.4.3 成效：智慧监管生态构建与长效价值释放

第5章 未来脉动：人工智能的发展趋势与挑战

5.1 潮涌向前：人工智能技术的必然趋势与突破

5.1.1 从“铁皮手册”到“数据矿工”：认知革命的底层跃迁

5.1.2 从“偏科天才”到“通识学者”：能力疆域的生态重构

5.1.3 从“数字隐士”到“万物共脑”：协作网络的奇点时刻

5.1.4 浪潮之巅的明日预言

5.1.5 破壁者：中国方案重构AI文明图谱

5.2 激流勇进：人工智能的安全伦理挑战与应对

5.2.1 激流中的暗涌：AI时代的六大挑战

5.2.2 破浪之舵：以人本思维导航AI未来

5.2.3 驶向光明：技术与人性的共鸣

参考文献

后记

作者简介：

胡为民，国家级专精特新重点“小巨人”企业暨广东省单项冠军示范企业迪博技术公司创始人、董事长,深圳企业博士后工作站迪博分站主任, 入选深圳市高层次专业人才、财政部会计人才库,中国内部审计协会常务理事，中国会计学会理事， 中山大学等高校兼职导师。 领导团队研发了国内首个人工智能辅助审判系统，率先探索出了大模型全流程落地司法审判业务场景的技术路线，并实现了大模型商业模式的闭环。领衔研发的核心产品在大数据关键先导技术应用、大数据挖掘分析以及大数据服务创新等方向连续3年入选工信部大数据产业发展试点示范项目，多个项目荣获国务院国资委智能监管业务模型创新活动杰出应用奖，多次荣获省部级优秀论文奖。 成果受到新华社、中央电视台以及《人民日报》《中国证券报》《上海证券报》《证券时报》等媒体的持续关注和报道。