本书立足于人工智能技术前沿与发展趋势，全面阐述人工智能的概念、内涵、技术架构与应用实践，深度剖析机器学习、强化学习、联邦学习等AI核心技术原理及其在决策优化中的关键作用，特别聚焦大模型技术如何重构传统产业决策范式，为读者揭示AI如何赋能智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧金融和智慧物流等领域的数字化转型，并指导企业如何通过AI部署与应用，实现数字化转型的战略目标，为推动我国“人工智能+”行动计划提供一些有益的思考。

前  言


伴随数字技术与AI融合的加深，一场前所未有的技术革命浪潮正席卷而来。当AlphaGo 以4:1 战胜围棋世界冠军李世石，ChatGPT 用流畅的对话颠覆人机交互边界，DeepSeek等国产大模型展现出惊人的逻辑推理能力……人们不得不承认：智能决策已不再是科幻作品的幻想，而正逐渐成为重塑全球产业格局的重要力量。

智能决策带来的产业变革本质是数据与算法对人类决策逻辑的重构。也就是说，AI、大数据等技术飞速发展，这些技术已经从“辅助工具”进化为“价值共创者”。

数据，作为一种基础性资源和战略性资源，也是重要的生产力。汹涌的数据洪流中蕴含着人类行为、市场趋势、产业变革等诸多密码。不过，数据的价值不在于数据本身，而在于如何通过智能决策将其转化为清晰可执行的行动指南。

与传统决策模式不同，智能决策不再主要依赖经验与直觉，而是以机器学习、深度学习等技术为引擎，基于对海量数据资源的挖掘，获得精准的预测与优化方案。决策模式的转变应用于各个产业领域，必然能够引发巨大的连锁反应。

除数据经历了从量变到质变的飞跃外，AI 技术也实现了从感知到决策的进化。如果说20世纪的AI 以“感知”为核心，那么21世纪的AI 正迈向“决策”的新纪元。2013年，DeepMind提出DQN算法，首次将深度学习与强化学习结合，为决策AI的商业化发展奠定了基础；2020年，GPT-3以1 750 亿条参数的规模掀起大模型革命，GPT-4及后续模型则不仅能生成连贯文本，更能模拟人类逻辑推理，在医疗、法律等专业领域均展现出辅助决策的能力。近两年，以DeepSeek为代表的国产大模型也异军突起，实现了小参数规模下的“超规格”表现，大幅降低了企业的部署门槛。总体来说，众多AGI（通用人工智能）产品正逐步从“特定任务”跨越到“通用智能”，成为未来产业变革的驱动引擎。

目前，智能决策的浪潮正席卷全球各个产业，影响深度与广度远超以往。比如，在制造业领域，通过实时采集和分析相关数据，能够优化生产流程，显著提升产品质量与生产效率；在农业领域，基于区块链与卫星数据，能够实现全产业链溯源与精准管理，农业生产决策系统也可以根据区域条件和农作物品种确立标准化的生产规程；在金融领域，银行等机构能够利用算法提升信贷审批效率，生成式AI在反洗钱监测与客户服务中均展现出高效性；在医疗行业，临床决策支持系统（CDSS） 可以将医生诊断准确率提升至新的高度；在供应链构建与管理方面，智慧供应链能够通过需求预测与路径优化降低成本、提升时效。此外，在企业的数字化转型过程中，企业能够借助数据平台实现全链条协同。可以说，由数据资源驱动的决策不仅可以提升效率，更能够在资源配置、风险控制等方面展现出前所未有的潜力；由AI驱动的变革不仅改变了产业的运营模式，更重塑了全球经济的竞争格局。

随着技术的演进以及应用的推广，智能决策的发展将呈现三大趋势：普惠化、伦理化与生态化。其中，低代码平台与开源模型的不断普及，会使得中小企业也能便捷部署AI决策系统；可解释AI（XAI）与联邦学习技术的成熟，也将推动决策透明化的发展与隐私保护机制的健全；而跨行业数据共享与AI平台的构建，则将催生完善且具有极强适用性的“智能决策生态系统”。

与此同时，技术的进步也带来了新的挑战。比如，在各产业领域，数据资源的规模虽然庞大，质量却参差不齐，这可能导致决策偏差；技术的隔阂会带来算法黑箱，继而引发不同参与方之间的信任危机；生成式AI 的角色由工具转变为决策伙伴后，人机协同必然会带来责任界定问题。

从结绳记事到算盘珠算，从工业革命的统计报表到信息时代的BI（商业智能）系统，每一次技术跃迁都伴随着决策效率的提升。因此，人类决策的演进史实际上就是一部技术赋能的历史。而由数据与AI的融合开启的第三次决策革命，也将重塑全球产业的运行逻辑与竞争格局。而且，这场变革关乎的不仅是决策效率的提升和决策质量的跃进，更将进一步深入探索如何利用数据与算法重新定义生产力边界，以及人类如何与机器协同进化。

在此背景下，《智能决策——数据AI驱动的未来产业变革》一书应运而生。本书旨在系统梳理智能决策技术的底层逻辑、核心方法及其在各行业领域的落地实践。第一章深入剖析了相关技术如何赋能产业转型；第二章揭示了大模型如何重构决策逻辑，并探讨了大模型落地的挑战；第三章至第八章则聚焦智能制造、智慧农业、智慧医疗等六大领域，揭示智能决策如何具体改变产业逻辑。

此外，对于智能决策普及面临的技术瓶颈、伦理困境及社会接受度等问题，本书也并未回避。比如，在第六章中，将会讨论联邦学习如何平衡数据共享与隐私保护；在第八章中，也会提出人机协同决策的组织架构设计原则。

全书试图呈现一幅从技术原理到产业应用的完整图谱，并解答一个根本性问题——在数据爆炸的时代，如何利用AI技术将海量信息转化为可行动的路径，从而驱动企业的数字化转型与产业的价值重构。

在这个充满不确定性的时代，智能决策既是挑战，更是机遇。未来的十年，将是智能决策技术从“工具化”走向“生态化”的关键期。希望本书能成为读者探索这一未知领域的指南针，共同见证一个由数据与算法定义的新产业文明。

作 者

2025 年3 月


​

第一章 AI智能决策

第一节 决策AI：赋能产业数字化转型

第二节 机器学习：AI 决策的底层技术

第三节 基于AI 的预测与决策优化方法

第二章 决策大模型

第一节 大模型的演进路径与应用场景

第二节 大模型驱动下的决策范式转变

第三章 智能制造

第一节 基于AI 辅助决策的原料管理

第二节 AI 决策驱动的生产工艺优化

第三节 AI 决策在生产过程中的应用

第四节 AI 决策赋能工厂采购管理

第四章 智慧农业

第一节 基于大数据的农业智能决策

第二节 国外农业大数据的建设与实践

第三节 区块链在数字农业领域的应用

第五章 智慧医疗

第一节 智慧医疗的总体架构与技术

第二节 数据AI 驱动的医疗智能决策

第三节 智能临床决策支持系统的应用

第六章 智慧金融

第一节 生成式AI 赋能金融服务创新

第二节 生成式AI 在金融领域应用的实践对策

第三节 基于大数据的信贷智能决策实践

第七章 智慧供应链

第一节 AI 大模型：实现供应链决策智能化

第二节 AI 大模型在供应链决策中的应用

第三节 基于大数据的供应链风险防控策略

第八章 数字化转型

第一节拥抱AI：企业组织变革的新引擎

第二节企业AI 的部署策略与实践指南

参考文献

​

陈璟深，四川齐睿科技有限公司创始人兼CEO，曾先后担任中国联通、中国电信集团高级管理岗位，负责构建移动增值业务管理体系，长期致力于人工智能、数据分析与智能决策等前沿技术研究与应用，旗下公司为零售业、服务业、制造业、商贸业、医药连锁行业、康养行业等垂直领域提供数字化解决方案，赋能企业高效决策，实现跨越式增长。

谢江勇，广州数眼信息科技有限公司总经理，从事金融业、制造业信息化建设25年，专注于企业IT架构设计、大数据中心建设、数字化转型应用规划，对企业数据治理、数据建模方法论、指标体系咨询有深入的研究，对数据要素流通的价值挖掘、算法模型的系统设计、智能决策场景规划等领域有丰富的经验。

李泗坤，广东省汕尾市网商协会会长，华南电子商务联盟成员，擅于洞察区域经济发展趋势和挖掘区域经济增长新动能定理，致力于推动区域经济发展和产业投资布局，投资领域涉及产业园、电子商务、培训教育、现代物流、商贸流通、新零售等。

​

本书脉络清晰、结构严谨，详细梳理了AI智能决策的技术路径与关键应用，分别从智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧金融、智慧供应链等不同维度，全景式揭示了AI智能决策在产业变革中的实践应用，为传统产业数智化转型提供了行之有效的指导。本书作者长期致力于人工智能、数据分析与智能决策等前沿技术研究与应用，旗下公司四川齐睿科技面向制造、金融、医疗、物流、医药连锁等垂直行业领域提供AI智能决策解决方案，赋能企业高效决策，实现跨越式增长。