AI赋能研发数字化转型:技术驱动和范式重构 机械工业出版社 9787111803881

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开本:16开
纸张:胶版纸
包装:平装-胶订
是否套装:否
国际标准书号ISBN:9787111803881
所属分类:图书>计算机/网络>计算机理论
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编辑推荐
在“人工智能”成为国家战略的今天,制造业如何让真正落地,而非停留于概念?本书给出了答案。这不是一本泛泛而谈的技术读物,而是一套直击研发痛点的实战方法论。作者凭借二十余年工业软件深耕经验,敏锐地指出:重构研发,不是引入几个工具,而是从“经验驱动”向“数据驱动”的基因级变革。书中的“一二三四五”行动地图,为企业搭建了一条从底层架构到顶层设计的全景落地路径。尤为难得的是,本书率先深度解析了 在工业场景的工程化实践,将前沿技术映射为可操作的业务阵型。无论您是寻求转型的企业决策者,还是身处一线的技术实践者,都能在这本书中找到从“技术狂热”走向“务实落地”的清晰航向。

内容简介
本书是一部聚焦制造业“赋能研发范式”的实战方法论著作。在“人工智能”战略背景下,本书深刻剖析了传统研发模式中的职能壁垒、数据断链等痛点,提出了从底层逻辑到顶层设计的深刻变革路径。全书通过构建“一二三四五”行动地图——即一个平台化分层架构、两类核心应用、三要素协同、四层驱动模型及五阶研发范式跃迁,系统回答了生成式如何赋能制造业研发,实现从经验驱动的“匠人模式”向数据驱动、人机协同的“智慧研发”模式转型。

作者简介
施战备,现任大中华区首席技术官(),曾获“静安工匠”称号及“杰出领导者”殊荣,是国内工业软件与数字化转型领域的领军人物。拥有二十余年深厚的行业底蕴,职业生涯实现了从结构工程师到跨国公司的卓越跨越。曾深度参与了多个重量大型集团企业的数字化转型规划与落地项目,积累了丰富的数字化实战经验。他始终坚持以“数字工匠”精神沉淀行业智慧。先后主笔出版了《数物融合:工业互联网重构数字企业》以及近期新力作《赋能研发数字化转型:技术驱动与价值重构》,并参与编写《工业软件百问》和《生产现场的数字孪生方法、技术与应用》等多部权威著作。他致力于将等前沿技术与制造业深度融合,通过范式重构赋能中国制造的高质量发展。
刘强,现任全球资深副总裁兼大中华区总裁,负责大中华区整体业务发展,包括制定业务发展战略,运营管理,组织销售,实现增长策略,拓展渠道、建立和维护关键合作伙伴关系和核心战略客户,以及贯彻执行制定的区域发展战略。加入前,刘强先生曾担任全球副总裁、大中华区渠道管理与工商企业事业部总经理。在此之前,他作为微软及甲骨文公司大中华区的高管,负责合作伙伴战略发展、运营及业务管理等工作。刘强先生早年就读于西安交通大学,并获得工业自动化专业学士学位,后又取得冶金部自动化研究院自动化工程硕士学位。施战备,现任大中华区首席技术官(),曾获“静安工匠”称号及“杰出领导者”殊荣,是国内工业软件与数字化转型领域的领军人物。拥有二十余年深厚的行业底蕴,职业生涯实现了从结构工程师到跨国公司的卓越跨越。曾深度参与了多个重量大型集团企业的数字化转型规划与落地项目,积累了丰富的数字化实战经验。他始终坚持以“数字工匠”精神沉淀行业智慧。先后主笔出版了《数物融合:工业互联网重构数字企业》以及近期新力作《赋能研发数字化转型:技术驱动与价值重构》,并参与编写《工业软件百问》和《生产现场的数字孪生方法、技术与应用》等多部权威著作。他致力于将等前沿技术与制造业深度融合,通过范式重构赋能中国制造的高质量发展。
刘强,现任全球资深副总裁兼大中华区总裁,负责大中华区整体业务发展,包括制定业务发展战略,运营管理,组织销售,实现增长策略,拓展渠道、建立和维护关键合作伙伴关系和核心战略客户,以及贯彻执行制定的区域发展战略。加入前,刘强先生曾担任全球副总裁、大中华区渠道管理与工商企业事业部总经理。在此之前,他作为微软及甲骨文公司大中华区的高管,负责合作伙伴战略发展、运营及业务管理等工作。刘强先生早年就读于西安交通大学,并获得工业自动化专业学士学位,后又取得冶金部自动化研究院自动化工程硕士学位。
刘丽兰,上海大学教授、博导,上海市领军人才、上海市优秀技术带头人,上海市机械工程学会副理事长、工业智能制造技术专委会主任,首批“智能制造工程”专业负责人。主要研究方向为智能制造技术与系统,解决制造过程中的感知决策执行问题,重点研究工业数字孪生技术,并在航空、航天、海洋、汽车、钢铁冶金等行业应用,先后主持国家、省部级等科研项目余项,出版专著部,发表学术论文余篇,获得专利与软件著作权余项,作为负责人获得上海市科技进步一等奖项、二等奖项、中国产学研合作创新奖项、上海市教学成果一等奖项。

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目 录
丛书前言
序一
序二
序三
前言
引言 数字革命正在重塑研发创新力
第章 研发范式的五阶跃迁
试验驱动范式
理论驱动范式
计算驱动范式
数据驱动范式
驱动范式
第章 技术演进:从规则驱动到生成智能
发展简史:四次浪潮丛书前言
序一
序二
序三
前言
引言 数字革命正在重塑研发创新力
第章 研发范式的五阶跃迁
试验驱动范式
理论驱动范式
计算驱动范式
数据驱动范式
驱动范式
第章 技术演进:从规则驱动到生成智能
发展简史:四次浪潮
机器学习:从理论到实践的全面解析
深度学习:神经网络的革命性突破
深度学习的跨越式发展
深度学习的核心原理:像剥洋葱一样理解世界
改变世界的力量:三大应用领域
大语言模型:认知智能的范式革命
技术架构革命:从“教机器思考”到“让机器自己思考”
认知能力跃迁:从“鹦鹉学舌”到“思维涌现”
应用场景重构:从“辅助工具”到“数字神经系统”
暗礁与灯塔:伦理挑战与未来方向
技术关联与协同进化
第章 数字化转型的底层逻辑:四层驱动模型
数字化转型的概念及提出背景
企业数字化转型历程:从流程效率到业务转型
数字化转型四层驱动模型:构建企业全价值链的数字竞争力
数字底座层:夯实数据驱动的基石
数字能力层:构建敏捷协同的核心能力
数字业务层:业务流程的端到端贯通
数字应用层:赋能业务创新的智能工具
数字化转型战略:应对挑战与衡量成功
实施挑战和突破路径
衡量成功:以关键绩效指标为驱动
很好实践与经验教训
第章 与数字化转型:三要素协同与垂域创新
与企业数字化转型
制造业数字化转型的内涵与目标
制造业数字化转型的关键阶段与演进路径
在制造业数字化转型中的驱动作用
三要素突破:制造企业的数据攻坚战
数据要素:制造业攻坚战的核心战场
算法创新:从机器学习到复合式
算力支撑:本地部署与云计算的两难之境
协同策略:优化数据、算法与算力的相互作用
垂域模型:从通用到工业大脑的进化
从通用模型到垂域模型:行业应用的必然选择
构建垂域模型:方法论与数据策略
工业大脑:制造业的终极目标
构建垂域模型的很好实践
制造业技术架构
复合式:多模型融合技术
模型上下文协议:标准化模型交互
边云协同架构:制造业部署策略
制造业架构战略性选择
第章 :从工具到合作伙伴的跃迁
的定义及核心特征
与生成式的区别
的核心组件
的通用设计模式
反思
工具使用
推理
规划
多系统
多系统的核心支柱
多系统编排与协作模式
多系统应用挑战及趋势分析
开发框架及很好实践
开发框架
开发的挑战及很好实践
第章 研发数字化重构:平台化分层架构
传统研发范式解构
系统的发展历程
传统研发范式的局限性
研发范式变革势在必行
内忧外患:我国制造业发展态势
修炼内功:研发范式跃迁正当时
驱动的研发范式:技术与架构
制造企业应用的两大技术路径
平台化分层架构
基础设施层:数字企业的物理底座
硬件基础架构
部署模式
平台选择
数据知识层:工业数据与知识中枢
系统集成与数据聚合
知识图谱构建
模型服务层:工业机理的算法载体
模型开发框架与协作环境
模型的部署与服务化
模型的生命周期管理与治理
模型性能监控与优化
编排层:任务协同与流程自动化
编排的核心:工作流管理
基于的业务流程自动化
应用层:场景价值的实现终端
应用的主要形态与分类
应用层的关键设计原则
第章 研发范式跃迁:赋能的全链路变革
赋能的研发范式跃迁
赋能的研发范式跃迁:流程重塑、方法升级和协作变革
赋能的研发范式跃迁的本质:调用设计能力
需求驱动的正向设计
范式概述:现状与挑战
范式解构:填补需求与设计的鸿沟
范式重构:需求驱动的端到端追溯
赋能:从需求驱动到以用户为中心的价值创新
软件驱动的敏捷产品开发
范式概述:软件定义时代的趋势与挑战
范式解构:从软件敏捷到硬件敏捷
范式重构:硬件敏捷开发体系
赋能敏捷产品开发
基于虚拟数字原型的设仿测协同
传统范式:协同现状与固有局限
范式解构:设仿测的角色裂痕
范式重构:以虚拟数字原型为协同核心
赋能:设仿测协同的数据驱动变革
设计制造一体化协同
范式变迁:现状与系统性挑战
范式解构:设计制造协同的本质
范式重构:数据驱动的闭环协同流程
赋能:设计工艺迭代优化的引擎
基于数字主线的设计质量协同
范式概述:当前质量管理面临的挑战与困境
范式解构:合规与质量的本质
范式重构:基于数字主线的设计质量协同
赋能端到端设计质量协同
第章 赋能的研发转型路线图:四维进阶框架
成熟度模型与四维进阶框架
范式跃迁:从传统研发到增强的创新引擎
成熟度模型:从试点到全面转型
四维进阶框架:为研发范式跃迁保驾护航
企业战略:构建优先的基石
定义优先的企业战略
领导力与负责任治理
企业战略落地:从愿景到价值实现
人才与组织:构建人机协作的新架构
组织结构的重塑:打破壁垒,走向柔性协同
人才能力的转型:适应人机协作的新模式
文化理念的变革:拥抱敏捷与持续学习
业务架构:从能力在线到业务在线
定义业务架构:连接战略与执行的桥梁
价值流:数字主线的核心载体
业务架构转型:从能力在线到端到端业务在线
技术架构:平台化的引擎
传统架构的局限:单体应用与信息孤岛
现代化之路:微服务与云原生架构的崛起
面向的架构特征:数据驱动与智能原生
平台化架构建设战略
研发范式跃迁路径:分阶段实施路线图
认知阶段:战略的基石
试点阶段:从试验到价值验证
业务融合阶段:研发能力的工业化
规模化阶段:体系化以构筑竞争优势
跃迁阶段:成为研发引擎
贯穿全程的成功要素:治理与价值衡量
未来展望
结语
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