书名：人工智能赋能*管理：理论、方法与实践
定价：59.0
ISBN：9787513683968
作者：刘国愈,雷长群,王新惠
版次：1
出版时间：2025-10

内容提要：
本书聚焦于人工智能时代的*管理，系统讲解智慧*理论与实践的前沿技术。内容涵盖高校专业课程设计、工贸企业的*管理实际案例，以及从业人员技能提升的实操指导。本书特别针对高校师生与企业管理者的需求，深入剖析人工智能在*生产、事故预防、风险预测等领域的创新应用，为读者提供一套可行性强、学术性高的*管理新思维。本书集成人工智能技术、管理学、*生产技术等学科内容，同时面向高校、企业和从业者，细分内容模块，覆盖面广。



作者简介：
刘国愈，注册*工程师，*工程师。兼任中国烟草学会*生产专业委员会秘书，中国烟草总公司*专业(技术)资格评审委员会*，河南大学硕士研究生指导导师，中国消防协会电气防火专业委员会通讯委员，中关村*管理技术人才发展促进会专负责烟草行业*培训工作，培养了大批高层次、高技术专业技术人才，每年平均举家。办 10 期培训班，年培训 1200人次;主持参与多项省级公司科研项目及课题研究，共正式发表专业论文 20 余篇，获得奖励 20 余项，制定行业技术方案8 项并正式实施，专利软件*权8项，主编、参编教材 4 部。雷长群，工学博士（后），教授级*工程师，中共*员。获国务院政府特殊津贴、煤炭系统专业技术拔尖人才、中国科协孙越崎科技教育基金*青年科技奖。曾任中国应急管理学会常务理事。先后完成课题10多项，获部级科技进步奖、*及部级研究成果奖多项，出版专著3部，主编专业书籍10余部，发表论文40多篇，计算机软件*权2项。王新惠 ，西班牙塞维利亚大学博士，人工智能训练师，惠画世界工作室主理人，打造烟草行业元宇宙*位虚拟数字人，主办参与国内外展览多场，发表学术论文3篇，出版书籍3部，获得专利2项。

目录：

*章人工智能与*管理概述

*节*生产管理的现状与挑战

一、*生产管理现状

二、当前*生产管理存在的主要挑战

三、对策与改进方向

*节人工智能基础与技术框架

一、人工智能的基本概念与发展历程

二、人工智能核心基础分支

三、人工智能的基本特性与应用优势

四、人工智能在*管理中的应用框架

五、人工智能技术在*管理中的具体应用场景

六、技术挑战

第三节人工智能技术在*管理中的发展趋势

一、全球*管理现状与转型需求

二、技术驱动下的*管理新趋势

三、智能*管理全生命周期的构建

四、跨界融合与标准化建设

五、人工智能与应急响应机制的深度融合

六、未来趋势与前沿技术展望

七、制度与监管创新助推*管理升级

八、总结

第四节人工智能在*管理中的价值定位

一、人工智能的四大核心价值

二、*管理中的典型人工智能应用场景

三、AI驱动模式与传统*管理模式的对比分析

第五节人工智能应用场景分析

*章人工智能驱动的*管理技术创新

*节计算机视觉与图像识别

一、关键技术与基本原理

二、应用场景分析

三、技术优势与面临的挑战

*节自然语言处理与风险分析

一、关键技术与基本原理

二、应用场景分析

三、技术优势与面临的挑战

四、未来发展趋势与展望

五、文本语义挖掘在*制度优化中的价值

第三节物联网与边缘计算

一、关键技术与基本原理

二、应用场景分析

三、技术优势与面临的挑战

第四节大数据分析与决策支持

一、关键技术与工作流程

二、大数据平台与架构设计

三、数据预处理与质量控制的关键技术

四、数据分析与挖掘技术的应用

五、决策支持系统的构建与应用场景

六、技术优势与面临的挑战

第五节人工智能模型的可解释性与透明机制

一、“可解释性”*关重要

二、主流可解释性技术方法

三、可解释机制的系统落地路径

四、面临的挑战

第三章人工智能在*生产中的应用

*节智能监测与预警系统

一、关键技术与基本原理

二、应用场景分析

三、系统优势与综合效益分析

四、挑战、风险及应对策略

*节自动化设备与机器人操作

一、关键技术与基本原理

二、自动化设备与机器人操作在*生产中的应用场景

三、系统优势与综合效益分析

四、面临的挑战与风险管控

第三节虚拟现实与*培训

一、关键技术解析

二、系统优势与效果评估

三、挑战与问题分析

第四节数据驱动的*决策支持系统

一、关键技术与基本原理

二、应用场景分析

三、系统优势与综合效益分析

四、面临的挑战与风险应对策略

五、发展趋势

第五节应用场景分析与综合展示

一、智能监测与预警系统场景分析

二、自动化设备与机器人操作场景分析

三、虚拟现实与*培训场景分析

四、数据驱动的*决策支持系统场景分析

第四章人工智能在应急管理中的应用

*节智能预测与灾害分析

一、关键技术与基本原理

二、数据采集与预处理

三、模型构建与算法优化

四、应用场景分析

五、系统架构与平台设计

六、挑战、风险及应对策略

*节应急资源的调配与优化

一、传统资源调配方法的局限性与挑战

二、人工智能在资源调配中的核心技术

三、应急资源调配的系统设计与架构

四、应急资源调配的应用场景

五、挑战与对策

六、前沿展望

第三节人工智能在突发事件应急响应中的应用

一、人工智能应急响应系统的基本架构与关键技术

二、典型应用场景解析

三、应急响应中的智能协同与多部门联动

四、面临的挑战与改进方向

五、未来发展趋势与前沿探索

六、综合场景回顾与实战总结

第五章人工智能*管理实践应用

*节智慧矿山：人工智能如何提升采矿*

一、传统矿山*管理的局限与挑战

二、人工智能技术在矿山*管理中的应用

三、场景分析：人工智能在矿山*管理中的实践探索

四、人工智能助力智慧矿山转型升级

*节智能建筑：人工智能在火灾预警与应急疏散中的应用

一、智能建筑的定义及发展历程

二、火灾风险评估与预警技术

三、应急疏散系统的智能化设计

四、场景分析与实践应用

五、技术挑战与*隐患

六、政策标准与发展趋势

第三节智慧交通：人工智能在交通事故预防中的应用

一、智慧交通系统架构与数据融合

二、人工智能在交通事故预防中的关键应用

三、智慧交通事故预防的场景分析

四、智慧交通事故预防系统中的人工智能算法

五、政策标准、伦理考量与发展趋势

第四节智能工厂：人工智能推动生产*的成功经验

一、智能工厂的概念与发展历程

二、人工智能在智能工厂生产*中的应用

三、生产流程优化与*风险评估

四、场景分析、成功实践与经验总结

五、面临的技术挑战与未来发展方向

六、政策标准与国际合作

第五节智能管理：人工智能在企业日常*管理中的

运用

一、人工智能在*制度方面的运用

二、人工智能在培训教育方面的运用

三、人工智能在*风险分级管控方面的运用

四、人工智能在事故隐患排查治理方面的运用

五、人工智能在应急管理方面的运用

六、人工智能在相关方*管理方面的运用

七、人工智能在事故事件方面的运用

八、人工智能赋能下的智慧*管理新纪元

第六章人工智能*管理的风险与伦理

*节人工智能决策的透明性与可解释性

一、概述与背景介绍

二、透明性与可解释性的核心价值

三、实现透明性与可解释性的挑战与难点

四、主流技术与方法

五、应用场景分析

六、实践策略与建议

*节数据隐私与*问题

一、数据隐私与*问题的具体表现

二、数据隐私与*问题的潜在后果

三、解决数据隐私与*问题的策略

四、场景分析与实战经验

五、数据隐私与*问题的多维视角与国际比较

六、新兴技术对数据隐私与*的影响

七、数据*风险管理与应急响应体系建设

八、法律、伦理与企业责任的结合

第三节人机协作与责任划分

一、人机协作的意义与发展背景

二、人机协作模式的优势与不足

三、人机协作中的责任划分：理论基础与实际困境

四、技术层面的责任追踪与审计机制

五、人机协作中的伦理问题与风险防范

六、实践应用分析

七、应对策略与责任划分机制的构建

八、跨学科协同与国际标准的展望

九、从“人机合作”到“人机共治”

第四节人工智能伦理框架与国际标准

一、构建人工智能伦理框架*关重要

二、主流人工智能伦理框架与国际标准

三、企业可行的伦理落地机制建议

第五节技术联动：新技术如何协助解决伦理难题

一、区块链技术的伦理应用潜力

二、联邦学习与多方计算：跨数据场景下的协同*

三、伦理监管平台：融合人工智能与合规工具

第七章人工智能*管理的未来展望

*节新技术的演进与整合

一、人工智能与物联网的深度融合

二、人工智能如何重塑企业*文化

三、人工智能驱动下的*管理新模式

*节人工智能如何重塑企业*文化

一、数据驱动的*文化转型：理论与实践

二、协同共享与*责任的转变

三、从合规压力到文化内化的理念升级

四、从被动培训到个性化教育的模式变革

五、虚拟数字人IP在*文化中的应用

六、场景深度剖析：虚拟数字人“秦小安”与“安小守”的

实践探索七、从技术整合到*文化生态系统构建

八、面向未来的人工智能*文化发展趋势

九、实施中的挑战与对策分析

第三节AI驱动下的*管理新模式

一、实时数据采集与动态风险监控

二、从被动响应到主动预防的智能应急管理

三、跨部门协同与生态管理模式的构建

四、智能决策支持与个性化*培训

五、未来趋势与战略规划

第四节智能共治的未来愿景与现实边界

一、人工智能协同的理想图景：迈向“*事故社会”

二、技术的边界与理性警示

三、融合愿景与现实：构建智慧治理双轨系统

参考文献

后记