數字產業化(體系技術與落地實踐)/大數據與智能+產教融合叢書/新基建核心技術與融合應用叢書

作者：編者:趙強//孫雪//馮立鸚|責編:呂瀟//劉星寧
出版社：機械工業
ISBN：9787111757986

出版日期：2024/07/01
裝幀：平裝
頁數：360

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

數字產業化是指以數字技術和數據資源為驅動，推動傳統產業數字化轉型和新興數字產業發展，形成數字化、網路化、智能化的產業體系。本書首先對數字產業化的概念、內涵和體系進行了系統闡述，並重點闡述了知識圖譜、人工智慧、數字李生、元宇宙、數據治理等前沿技術，隨後通過多個實踐案例，展示了數字產業化在不同行業、不同場景中的應用實踐。在數字產業化的發展過程中，數字技術、數據資源、數字平台、數字人才等要素發揮著至關重要的作用。本書通過深入分析這此要素的內在聯繫和互動機制，構建了數字產業化的完整理論體系。
本書既適合作為中高職、高校和研究機構的教學參考書，也適合作為企業、政府部門工作人員的培訓教材。希望本書能夠幫助讀者更好地理解和把握數字產業化的發展趨勢和內在規律，為推動經濟社會的數字化轉型和數字產業化進程貢獻力量。

作者介紹

編者:趙強//孫雪//馮立鸚|責編:呂瀟//劉星寧

叢書序一
叢書序二
前言
第1篇  數字化技術應用
  第1章  知識圖譜
    1.1  什麼是知識圖譜
    1.2  知識圖譜技術體系
    1.3  知識圖譜模式設計
    1.4  知識圖譜構建技術
    1.5  知識圖譜存儲技術
    1.6  知識計算與知識推理
    1.7  智能問答
    1.8  認知推薦
    1.9  汽車工業故障模式知識圖譜及智能分析應用案例
      1.9.1  應用背景
      1.9.2  應用方法
      1.9.3  技術方案
      1.9.4  未來展望
  第2章  人工智慧數據服務
    2.1  人工智慧概述
      2.1.1  什麼是人工智慧
      2.1.2  數據是人工智慧的基石
      2.1.3  人工智慧數據行業發展
    2.2  人工智慧數據服務內容
      2.2.1  相關定義
      2.2.2  數據分類
      2.2.3  數據集生產過程
      2.2.4  數據質量控制
      2.2.5  數據安全
      2.2.6  數據服務內容
    2.3  人工智慧數據服務應用案例
      2.3.1  語音識別模型訓練
      2.3.2  語音合成模型評測
      2.3.3  人臉識別模型評測
      2.3.4  自動駕駛場景的數據應用
      2.3.5  大模型中的數據服務
    2.4  未來發展趨勢
      2.4.1  數據對AI發展的重要性更加凸顯
      2.4.2  AI產業對數據服務的新需求
  第3章  數字孿生
    3.1  全新世界展示——數字孿生可視化
      3.1.1  數字孿生概念的提出和演進
      3.1.2  數字孿生的實踐層面的定義
      3.1.3  數字孿生涉及的關鍵技術
      3.1.4  數字孿生應用於各行各業
      3.1.5  數字孿生髮展的局限性
    3.2  元宇宙與數字孿生的關聯性與差異化
      3.2.1  元宇宙概念
      3.2.2  元宇宙和數字孿生的關聯性
      3.2.3  元宇宙和數字孿生的差異性

    3.3  通往數字化轉型之路——元宇宙
      3.3.1  開創元宇宙發展時代
      3.3.2  給領域內企業的啟示
  第4章  數據治理
    4.1  數據治理概述
      4.1.1  背景知識
      4.1.2  概念解析
      4.1.3  實施要點
      4.1.4  價值與挑戰
    4.2  典型數據治理理論框架
      4.2.1  國際數據治理框架
      4.2.2  國內數據治理框架
      4.2.3  數據治理理論指導
    4.3  數據治理體系實踐
      4.3.1  數據管理能力成熟度評估
      4.3.2  數據治理體系規劃
      4.3.3  數據治理的保障體系建設
      4.3.4  數據治理的成效
    4.4  數據治理項目實踐案例——某電信運營商源端數據治理
      4.4.1  基於DCMM開展數據管理現狀分析
      4.4.2  參考DAMA開展數據治理體系規劃
      4.4.3  結合DAMA開展數據治理保障體系建設
      4.4.4  通過數據質量十步法開展專項治理
      4.4.5  本項目價值收益
  第5章  數據中台
    5.1  數據中台起源與概念
      5.1.1  數據中台的發展歷程
      5.1.2  解碼數據中台
      5.1.3  數據中台核心能力
    5.2  數據中台架構
      5.2.1  數據應用價值框架
      5.2.2  數據中台架構
    5.3  數據中台建設方法
      5.3.1  數據中台建設方法論
      5.3.2  數據中台建設成功要素
    5.4  數據中台應用場景
      5.4.1  應用場景現狀及需求
      5.4.2  政務數據中台應用案例
      5.4.3  製造業數據中台應用案例
      5.4.4  汽車數據中台應用案例
      5.4.5  零售數據中台應用案例
    5.5  數據中台發展趨勢及人才需求
      5.5.1  發展趨勢
      5.5.2  人才需求
  第6章  隱私計算
    6.1  國內外數據安全政策現狀
    6.2  隱私計算的背景與定義
    6.3  隱私計算的技術路線與應用
      6.3.1  多方安全計算
      6.3.2  可信執行環境

      6.3.3  聯邦學習
      6.3.4  隱私計算助力數據的安全流通與共享
    6.4  隱私計算平台的搭建
    6.5  隱私計算技術在普惠金融場景的探索與實踐
      6.5.1  應用需求
      6.5.2  關鍵技術
      6.5.3  場景落地方案架構
      6.5.4  實施流程及關鍵節點
      6.5.5  場景應用效果
      6.5.6  實施過程遇到的典型問題及解決方法
      6.5.7  實施效果
  第7章  低代碼
    7.1  低代碼概述
      7.1.1  低代碼主要特徵
      7.1.2  低代碼誕生背景介紹
      7.1.3  低代碼與無代碼關係
      7.1.4  國內外低代碼現狀
    7.2  低代碼技術賦能各行各業，縱深應用場景
      7.2.1  低代碼推動各行業信息化建設
      7.2.2  低代碼面向各行各業的通用場景
      7.2.3  低代碼創造不存在的創新場景
      7.2.4  低代碼在企業內的最佳定位
    7.3  低代碼較于外包開發與企業自研系統的應用優勢
      7.3.1  開發效果
      7.3.2  人才發展價值
      7.3.3  協作價值
      7.3.4  創新價值
    7.4  企業應用場景實踐案例
      7.4.1  首帆動力：緊密連接原有六大系統，打破數據孤島，落地集團數字化轉型
      7.4.2  平安養老保險：降低系統建設技術門檻，為創新驅動發展戰略提供新生產力
    7.5  低代碼市場持續增長，加速企業數字化轉型進程
      7.5.1  低代碼的應用現狀
      7.5.2  低代碼的未來展望
第2篇  數字化轉型架構及行業應用案例
  第8章  數字化轉型參考體系架構
    8.1  數字化轉型的參考架構
      8.1.1  數字化轉型的認識與理解
      8.1.2  數字化轉型的總體框架
    8.2  數字化轉型的價值效益體系
      8.2.1  數字化轉型的出發點和落腳點是創新和重構價值體系
      8.2.2  數字化轉型價值效益分類
      8.2.3  數字化轉型價值效益的創造和傳遞
      8.2.4  數字化轉型價值效益的獲取方式
    8.3  數字化轉型的能力體系建設
      8.3.1  數字能力建設是數字化轉型的核心路徑
      8.3.2  數字能力的六個主要視角
      8.3.3  數字能力的識別、建設與運行
    8.4  數字化轉型的五大主要任務
      8.4.1  數字化轉型的核心要義是發展方式轉變
      8.4.2  數字化轉型的五大主要任務

    8.5  數字化轉型的五個發展階段
      8.5.1  數字化轉型發展階段
      8.5.2  規範級及其主要特徵
      8.5.3  場景級及其主要特徵
      8.5.4  領域級及其主要特徵
      8.5.5  平台級及其主要特徵
      8.5.6  生態級及其主要特徵
  第9章  數據驅動的數字化戰略
    9.1  概述
      9.1.1  背景與目標
      9.1.2  相關概念解析
    9.2  效果檢驗
      9.2.1  創造業務價值
      9.2.2  讓戰略可落地可執行
      9.2.3  打造數據要素閉環價值生態
      9.2.4  構建戰略與執行的快速反饋體系
      9.2.5  數據驅動的持續優化迭代
    9.3  輸出物
      9.3.1  價值場景藍圖
      9.3.2  數據資產藍圖
      9.3.3  數字化技術藍圖
      9.3.4  數字化轉型路徑藍圖
    9.4  工作方法
      9.4.1  數字化戰略的七大關鍵動作
      9.4.2  精益數字化戰略制定方法
    9.5  輸入物
      9.5.1  企業願景和目標
      9.5.2  企業業務現狀
      9.5.3  精益數字化工作坊
  第10章  架構思維與落地實踐
    10.1  論架構
      10.1.1  應對複雜
      10.1.2  干係人、視角與視圖
      10.1.3  什麼是架構
      10.1.4  架構與建築
      10.1.5  架構域
    10.2  架構思維與架構設計
      10.2.1  架構思維
      10.2.2  架構設計
      10.2.3  架構模式
      10.2.4  架構文檔
    10.3  參考架構框架
      10.3.1  參考架構
      10.3.2  參考架構框架
      10.3.3  幾個重要的參考架構框架
    10.4  TOGAF參考架構框架
      10.4.1  TOGAF參考架構框架
      10.4.2  TOGAF參考架構框架的構成
      10.4.3  ADM架構開發方法
      10.4.4  TOGAF內容框架

      10.4.5  架構能力框架
    10.5  合理使用參考架構框架
      10.5.1  一個多維度的企業變革
      10.5.2  數字化轉型的落地要素
      10.5.3  企業需要自己的架構框架
      10.5.4  企業核心能力建設
      10.5.5  業務與數字化融合困境
      10.5.6  融合性業務人才培養
  第11章  教育數字化
    11.1  數字化對教育相關因素的影響
    11.2  教育數字化轉型的案例與啟示
      11.2.1  案例一  城市即校園的密涅瓦大學
      11.2.2  案例二  聖托馬斯大學的數字化轉型
      11.2.3  案例三  虛擬流動性——中國政法大學與德國科隆大學的線上學分課程項目
      11.2.4  案例四  微學位——清華大學面向全球的邏輯學融合式課堂證書項目
      11.2.5  案例五  教育元宇宙——莫爾豪斯學院以3D數字化形態重建真實校園
      11.2.6  案例六  價值教育——數字技術賦能同理心培養
      11.2.7  案例七  基於虛實共生的船舶智能製造實訓基地
    11.3  教育數字化轉型的底層邏輯
    11.4  教育數字化轉型面臨的挑戰
  第12章  數字政府及其路徑研究
    12.1  數字政府背景與內涵
      12.1.1  數字政府的背景
      12.1.2  數字政府的內涵
      12.1.3  數字政府的地位
    12.2  政府數字化轉型架構
      12.2.1  政府數字化轉型方法論
      12.2.2  數字政府的價值過程
    12.3  轉型的新型治理實現
      12.3.1  政府治理的演化邏輯
      12.3.2  數字時代的新型治理模式
      12.3.3  不同治理層級數字政府的建設邏輯
    12.4  北京市「接訴即辦」數字政府建設案例
第3篇  數據共同體
  第13章  數據共同體：數字化轉型的藍圖、戰略與能力建設
    13.1  數據共同體的價值主張與戰略
      13.1.1  共同體理念
      13.1.2  數據共同體的定義和架構
      13.1.3  數據共同體的特點與本質
    13.2  數據共同體的新型能力建設
      13.2.1  新型能力建設是數字化轉型的主線
      13.2.2  新型能力的架構、特徵與策略
      13.2.3  數據共同體的五個新型能力域
  第14章  數據共同體的解決方案
    14.1  數據驅動：解決方案原動力
      14.1.1  數據要素的定義與分類
      14.1.2  以數據為驅動要素的優勢
      14.1.3  日益形成的數字共識
    14.2  組織變革：邁向「量子態」生存
      14.2.1  探索中的數據共同體組織要素

      14.2.2  量子態生存：理解數據時代的組織要素特徵
      14.2.3  數據驅動的組織創新與挑戰
    14.3  敏捷流程：價值鏈協同創新
      14.3.1  業務鏈：全流程數據管理
      14.3.2  引入新工具和新技術，實現敏捷流程
      14.3.3  敏捷流程的架構與工具
    14.4  平台技術：打造新型基礎設施
      14.4.1  數據共同體的技術需求與可行性分析
      14.4.2  不斷創新的技術要素
      14.4.3  新型基礎設施的實施策略與優勢
  第15章  數據共同體的價值保障
    15.1  數據共同體發展的階段與價值保障
      15.1.1  數據治理、數據運營和數字素養的理念
      15.1.2  數據共同體發展的階段
      15.1.3  發展階段與要素權重
    15.2  數據運營——可持續的數據價值體系
      15.2.1  數據治理與數據運營的關係
      15.2.2  平台視角的數據共享模式
      15.2.3  數字生態體系的設計與治理策略
    15.3  數字素養——數字生態運營的關鍵
      15.3.1  數字素養與數據共同體的互動關係
      15.3.2  數字素養是數據共同體生態系統的價值保障
      15.3.3  提升數字素養的途徑
  第16章  數據共同體的應用、創新與發展
    16.1  市場驅動的創新模式
      16.1.1  數字化基礎設施
      16.1.2  數據自治
      16.1.3  超互聯經濟
      16.1.4  政產學研一體化
      16.1.5  數據驅動的人工智慧模式
    16.2  場景應用與實踐
      16.2.1  城市治理數據共同體
      16.2.2  能源工業數據共同體
      16.2.3  醫療健康數據共同體
      16.2.4  科研數據共同體——創新範式的基石
    16.3  數據共同體的願景與展望
      16.3.1  會思考的蘆葦
      16.3.2  數據共同體的中國進程

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