基于AI的决策依赖于数据 ，而且在大多数情况下 ，依赖于好是经过人类专家验证的已训练 模型 。随着复杂性的增加 ，AI可能会提出人类未曾想到的解决方案 。从这个意义上说 ，如今的AI是 “系统2”的自动助手 。因此 ，我们发现 ，在寻找新的解决方案时 ，AI和人类行为方组成的混合团队 将是好的创新者 。考虑到生成式AI ，我们认为一种新型创新文化正在不断发展 。
与任何跨文化经历一样 ，我们需要文化学习和沟通技能来应对陌生和意外情况 ，从而将惊讶 转化为接受 。惊讶是六种基本且普遍的情绪之一 ， 这些情绪在所有文化中都是一样的（ Paul Ekman ）。人工智能系统的未来设计需要预见学习循环 ，以应对人类的惊讶 ，并在需要时提供所 用数据和模型的背景信息 ，因此双方都需要学习。
本书旨在作为跨文化的学习演练 ，也是一项仍在进行中的有关处理创新及人工智能支持创新的工作 。本书还旨在邀请所有对创新感兴趣的读者和初创公司作为共同作者 ，与日益壮大的AI社区 分享他们的解决方案和想法 。从长远来看 ，这将有助于开发和部署从设计上保证遵循用户意图的AI
系统。
由于AI尚处于早期阶段 ，现在正是引导其发展 、“教育 ”其能力以确保实现我们的意图的时 候 。彭罗斯阶梯上的二进制代码是作者发出的“机器可读 ”信息 ， 旨在描述这个混合团队踏上的旅程的愿景和使命 。如果您现在就想知道这段信息的含义 ，您可以获得生成式AI工具的翻译支持 ，以 节省时间 。但是 ，随着时间的推移——在您消化我们在后续章节中介绍的创新开胃应用时——您就 会知道它的含义 ，也会在本书的展望章节看到相关摘要。
附件：AI使能工业创新白皮书（2024）：有关处理创新及人工智能支持创新的工作
94%的G管已制定积J计划或已在业务中部署人工智能;人类的创造力和战略思维将成为竞争中的关键因素;近四分之三的公司已在调整其战略或运营模式以利用人工智能
大模型商业模式逐渐成型,分为三大核心板块:应用开发部署平台,模型API服,模型服务;商业化落地还需找到更可靠的盈利模式，特别是中小企业市场
构建了较为多面的人工智能产业体系，相关企业超过4500家，核心产业规模已接近6000亿元人民币;生成式人工智能服务大模型已达190多个;40.6%的未成年网民表示对人工智能技术很感兴趣
到2028年，软件将占AI支出的57%，硬件将占25%，服务占18%;软件和信息服务、银行以及零售业这三个行业未来5年将保持27%的 复合年增长率,AI投资将增长近三倍，达到2220亿美元
系统归纳解答了一系列共性问题，包括为什么要发展行业大模型,行业大模型是什么,哪些行业和场景发展快,如何衡量成功,如何负责任地应用等，基于通用大模型调整而来，是很多企业提G模型专业性的有效选择
一城一云一模型发展研究提出的概念内涵、技术体系、应用场景以及建设思路，对于推动大模型从源头技术研发 到行业应用落地，推进城市行业数据、算力资源、AI 生态的共建共享都具有可鉴之处
探究大模型在智能客服L域的应用价值,并展示来自不同行业的实践案例;通过对这些案例的梳理和分析,我们将为大家展示大模型技术在改善客户体验、提升服务效率、降低成本等方面所发挥的关键作用
AI Agent作为创新项目,通过30+行业头部佳实践、93%复购率以及支持拜访成功案例等方式消除合作顾虑,30+行业头部佳实践,93%复购率
AI代码平台,开启编程新纪元,自动生成G质量的代码;大模型的力量为AI+代码L域的发展提供了坚实的技术基础;产品功能架构,AI代码平台的核心竞争力
AI将成为整个数字生活的基础,为各种电子设备赋予智能;随着AI大语言模型的不断发展和普及,各种设备将变得更加智能,G效和便捷;智能体的自主交互将打破设备之间的界限，实现真正的万物互联
Al智能眼镜融合了多种硬件的优点,具备信息获取和交互的便捷性,提供更具沉浸式的交互体验,是未来发展下Al部署的佳载体,在的范围内都有成熟的产业链以及庞大的市场规模
AIGC为各行各业的生产带来了全新的变革,时尚L域,AI通过准确分析用户需求来定制时尚服饰;医疗L域,AI辅助准确医疗诊断;设计方面,AI加速工业设计的进展,创造G质量内容
