面对人工智能（AI）这一技术名词和概念，你是否以为它门槛高、特复杂、难以落地？
面对人工智能产品爆发式涌现，你是否担心它会夺走你的工作，进而产生恐慌和忧虑？
面对日常见到的“人工智障”工具，你是否对人工智能产生过质疑？
进入人工智能时代，你能够做什么？需要掌握哪些技能？如何让技术为自己服务？

本书结合人工智能落地的方法和案例，采用通俗易懂的语言，为你揭开人工智能的面纱，教你寻找在生活中、工作中适合人工智能落地的场景，以及评价其价值的方法，助你实现降本增效的目标。书中不仅将算法原理和思维融入日常熟知事物做对比，以便让你了解技术，还总结了人工智能落地的步骤和评估方法来帮助读者找到人工智能落地潜在的机会，使读者能够在阅读完本书内容后，对于人工智能的应用场景及如何实际操作成功落地部署有一定的了解。此外，阅读本书，读者还可以了解目前人工智能技术的局限及后续的技术发展方向。

本书适合正在或希望从事人工智能产品设计和运营的人员、与人工智能相关的技术人员、想认识和充分了解人工智能发展的人员阅读。

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从只能完成特定任务的语音助手，到接近真人交流体验的对话机器人；从依托计算机“蛮力”计算的“IBM深蓝”，到击败围棋世界冠军的AlphaGo，再到能够创作小说、营销文案，甚至总结、分析、写代码的自然语言大模型的应用……人工智能（Artificial Intelligence，AI）从最初的概念到如今逐渐在各行各业落地，正在融入我们的生活。
在人工智能快速发展和落地的浪潮中，你也许会有很多困惑：
人工智能为什么能够在很多场景中比人做得更好？
为什么平时接触到的人工智能显得有些“智障”，不像新闻里描述的那样“无所不能”？
如何选择合适的人工智能技术来满足自己的需求？
如何找到有价值的人工智能场景落地？
人工智能技术的边界到底在哪？
……
你也许会有一些恐慌：
人工智能会不会取代我的工作？
人工智能会不会产生自我意识，从而有一些超出我们预期的行为？
竞争对手利用人工智能技术的落地，会不会在竞争中“占得先机”？
不懂人工智能、不懂技术，会不会对职业前景不利？
……
本书将尝试回答以上问题。
本书既不介绍人工智能的发展历史，又不会讲解阅读门槛高的技术知识，更不是一本关于人工智能科技公司的宣传介绍性质的书，书中内容的重点在于和“你”进行沟通，让你了解在人工智能时代，你能够做什么，需要掌握哪些技能，以及如何让技术为自己服务。
我有一个观点想说在前面：
人工智能不是解决一切问题的“灵药”。
有的人觉得人工智能可以解决我们遇到的所有问题，这种观点是非常理想化的。人工智能技术有很多分支，每种技术的落地场景都有自己的“边界”，有具体的适用范围和条件，比如深度学习中的“卷积神经网络”模型适用于“图像”相关的场景（如图像分类、人脸识别、行人检测等），但对于文本类内容的处理，则不如“循环神经网络”相关模型那样更适合。
具体的算法解决具体的问题，我们从人工智能落地的过程上看，可以发现它遵循既定的计算方法（数学），从数据中学习（算法）特定的规律，并在实际场景中应用。人工智能除了是一门学科和技术应用外，还是一项数据组织和使用的“方法论”。随着各行各业的数据量与日俱增，以及计算机计算能力的提高，所有涉及数据应用的场景都会应用人工智能技术来对数据进行处理、加工和应用，来对场景下的问题进行聚合、分析、生成。人工处理一是无法满足大批量数据处理对速度、时效性的要求，二是人也难以同时并行处理海量的实时数据。因此在未来，我们需要人工智能来完成数据从收集到消费的完整过程，而人只需要定义好场景中的规则和边界条件。未来在各个场景中，都会依赖数据给出指导、优化，提高场景中信息、物体流转和处置的效率。
因此，可以说“人工智能是未来的基础设施”。
希望你在阅读本书期间，能够对以下问题形成自己的思考：
人工智能技术现在都能用来做什么？
人工智能技术未来会往哪个方向发展？
人工智能和人脑相比，有什么优势和劣势？
我能够利用人工智能做什么？
有哪些事情可以让人工智能帮我做？
人工智能怎么帮我完成这些事情？
若想在具体场景中搭建我的人工智能助手，我需要做些什么？
平时生活和工作中的哪些场景可以通过人工智能来提高效率？
市面上有这么多人工智能产品，哪些是对我有用的，该如何选择？
……
本书的内容将会按照如下的章节结构展开，为你开启一场“特殊”的人工智能之旅：
第1章介绍人工智能的局限和优势，以及你应该如何看待人工智能。
第2章通过对比介绍和实例，来向你展示“人工智能思维”以及具体的人工智能技术，之后剖析人工智能系统的结构，为后续拆解人工智能落地的具体方法论做铺垫。
第3章是本书的重点章节，先介绍了人工智能落地的重要领域和具体步骤，并通过具体案例来加深你对人工智能落地的理解；后介绍了评估人工智能落地价值的方法。技术落地是追求投入产出比的，落地的过程不是为了追求高科技，而是因为技术应用在场景后能产生比较优势。最后介绍了评估方法，可以让你以“价值”为驱动，让人工智能落地在真正需要的地方。
第4章通过五个具体的应用场景，按照第3章中提出的“人工智能落地的步骤”，介绍在这些场景中，人工智能落地具体如何做、应该如何思考，通过具体案例的拆解和梳理，来加深你对“人工智能落地的步骤”的认知，让你能够举一反三，知道在其他场景中，如何找到适合落地的人工智能技术，并遵循合理的步骤来完成人工智能的落地。
第5章为你展开介绍人工智能发展目前的困境以及展望未来发展的方向，让你了解人工智能的“现在”和“未来”。
在为你讲解的过程中，我会时刻穿插案例以辅助你理解本书内容，同时也会将人工智能和你所熟知的事物做对比，来帮助你更好地理解相关“技术名词”和“思考方法”。如果你不是科技行业从业者但对人工智能感兴趣，那么本书可以带你走进人工智能，了解不同人工智能技术的优缺点、应用范围及落地步骤；如果你是人工智能行业的从业者，对技术有一定的了解和认知，那么本书可以让你更全面地了解人工智能，细化人工智能产品化落地需要注意的地方，并且在人工智能未来的发展方向上，对你产生一些启发。当

王海屹，国内大语言模型首批实践者。腾讯公司前产品专家，北京邮电大学智能科学与技术实验室硕士，中关村 U30 维鹰计划人才科技公司 AI 落地、算法落地顾问。曾作为算法和产品合伙人经历多次 AI 创业，主导过大中小型公司AI 产品从0到1的落地工作。

第1章 一场“特殊”的人工智能之旅
1.1　为什么“特殊” / 2
1.1.1　人工智能为什么重要 / 2
1.1.2　人工智能是什么 / 6
1.1.3　生活中的人工智能可以帮你做什么 / 8
1.1.4　工作中的人工智能可以帮你做什么 / 11
1.2　人工智能擅长的和不擅长的 / 15
1.2.1　人工智能的局限和落地的依赖 / 15
1.2.2　人工智能的优势 / 20
1.2.3　如何判断场景是否适合应用人工智能 / 23
1.3　如何看待人工智能 / 32
1.4　智能化产品 / 34
1.4.1　人工智能产品的发展 / 34
1.4.2　人工智能产品的要素 / 38
1.4.3　人工智能创业 / 41
本章结语 / 45
参考文献 / 46
第2章 需要认识的人工智能
2.1　与“互联网思维”不同的“人工智能思维” / 48
2.1.1　需求产生：用户与数据相对比 / 49
2.1.2　方案设计：单点与整体相对比 / 51
2.1.3　结果输出：确定与不确定相对比 / 53
2.1.4　价值验证：流量与效率相对比 / 54
2.2　人工智能特殊的能力—机器学习 / 56
2.2.1　机器学习的原理和四个能力 / 56
2.2.2　机器模拟人脑学习的五种方式 / 59
2.2.3　模拟人脑的神经网络模型 / 65
2.2.4　机器与人的差距 / 69
2.3　人工智能系统的结构 / 72
2.3.1　底层：硬件层 / 73
2.3.2　中层：技术层 / 76
2.3.3　顶层：应用层 / 78
本章结语 / 79
参考文献 / 80
第3章 人工智能落地
3.1　人工智能落地的重要领域 / 82
3.2　人工智能落地的步骤 / 85
3.2.1　定点：确定场景中的落地点 / 86
3.2.2　交互：确定交互方式和使用流程 / 91
3.2.3　数据：数据的收集及处理 / 95
3.2.4　算法：选择算法及模型训练 / 104
3.2.5　实施：人工智能系统实施/部署 / 111
3.3　To B：人工智能赋能企业 / 117
3.3.1　B端人工智能产品的形式 / 118
3.3.2　企业落地人工智能的前提条件 / 121
3.3.3　人工智能赋能企业的关键点 / 123
3.4　To C：打造用户喜欢的人工智能产品 / 125
3.4.1　C端产品中人工智能应用的三种形式 / 125
3.4.2　识别C端人工智能落地需求的真伪 / 127
3.4.3　C端人工智能产品的设计原则 / 130
3.5　评估人工智能落地的方法 / 133
3.5.1　能力指标 / 133
3.5.2　场景覆盖度 / 137
3.5.3　使用效能 / 139
3.5.4　系统性能 / 140
3.5.5　经济性 / 141
3.6　如何评估数据质量 / 145
3.6.1　定性评估你的数据 / 145
3.6.2　定量评估你的数据 / 150
本章结语 / 154
参考文献 / 155
第4章 人工智能落地案例
4.1　人工智能任务提醒助手 / 157
4.2　人工智能帮你做垃圾分类 / 169
4.3　人工智能辅助知识点巩固 / 179
4.4　人工智能制作凡?高式艺术图片 / 187
4.5　人工智能大模型生成电商素材 / 192
本章结语 / 202
参考文献 / 203
第5章 人工智能的困境与展望
5.1　人工智能的数据依赖 / 206
5.2　阻碍人工智能落地的因素 / 215
5.2.1　人工智能贵，成本高 / 216
5.2.2　人工智能落地需要警惕“意外” / 218
5.2.3　大众的期望问题 / 219
5.2.4　落地场景缺少数据 / 220
5.2.5　人工智能歧视 / 222
5.3　人工智能落地的七大方向 / 224
5.3.1　自然语言大模型 / 224
5.3.2　人机协作成为产品主流形态 / 227
5.3.3　人工智能自动化工作流 / 230
5.3.4　多模态融合 / 231
5.3.5　人工智能结合XR / 232
5.3.6　人工智能可解释性提升 / 235
5.3.7　赋能传统行业的转型升级 / 236
本章结语 / 238
参考文献 / 239
后记