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| 編輯推薦： |
1. 紧跟时代潮流，详细介绍读者感兴趣的相关前沿科技。
2. 内容全面，对于当前流行的人工智能、AI时代、半导体芯片、量子技术、数字中国等内容，都进行了解读。
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| 內容簡介： |
当今世界，科技创新空前密集活跃，新一轮科技革命和产业变革正重构全球创新版图、重塑全球经济结构。近年来，AI(人工智能）、区块链、量子科技等前沿科技成为中央政治局集体学习和会议的主题。
本书聚焦全球科技前沿，详细介绍生成式AI、半导体芯片、量子技术、高性能计算、空间科学技术、基因工程等11个领域前沿科技，包括这些前沿科技的产生背景、发展历程、技术原理、应用场景、发展趋势、技术挑战，以全球视野呈现大国博弈下的竞争格局，分析总结中国前沿科技的发展现状和关键成果、突出短板，中国政府为破解“卡脖子”难题而作出的战略部署和对应策略。
本书视野前瞻、思维超前、见解精深，力求探寻和解码“卡脖子”难题的破解之道，有助于广大读者和党员干部全方位把握世界科技发展潮流，学习了解前沿科技的科学原理、核心技术和发展趋向，提高把握科学发展规律、发展机遇的能力。
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| 關於作者： |
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王志勇，空军预警学院教授，中国研究生数学建模竞赛评审专家，长期从事工程数学、数学建模、计算数学等领域的教学科研工作，参与军队级立项课题4项、2项湖北省自然科学基金项目和多项空军级科研项目，获军队教学成果奖1项。主持多部军队院校教学教材包括：华中科技大学出版社《复变函数与积分变换》、《概率论与数理统计》、《基于PBL的高等数学军事应用实例》。 姚芳，空军预警学院副教授，博士，长期从事习近平新时代中国特色社会主义思想的教学研究工作，先后在《国外理论动态》《湖北社会科学》《学校党建与思想教育》《国防参考》《军队政工理论研究》等杂志发表学术论文60余篇，多篇论文被《新华文摘》《人大复印资料》转载；出版专著2部，参与主编全国统编教材1部、主编空军教材1部，主编副主编著作10余部；参与国家社科基金重大项目1项，国家社科基金一般项目4项。
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| 目錄：
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第一章 人工智能
走向生成式AI 时代
一、人工智能——科技强国必争之地
二、生成式AI：开启AI 新万象
三、生成式AI 的应用领域
四、生成式AI 带来的影响
第二章 半导体芯片
现代科技工业“皇冠上的明珠”
一、令全球恐慌的芯片危机
二、半导体IP——芯片大厦的“砖瓦”
三、芯片从设计到制造之难
四、未来芯片之痛的解药
第三章 量子技术
21 世纪最伟大的黑科技
一、奇妙诡异的量子世界
二、令人向往的量子计算机
三、无法破译的量子通信
第四章 高性能计算
不可或缺的国之重器
第五章 数字中国
引领世界数字经济潮流
第六章 新能源
未来社会发展的重要引擎
第七章 新材料
向“新”而行
第八章 新基建
国家经济增长的助推器
第九章 空间技术
世界大国博弈的战略制高点
第十章 基因工程
解锁生命科学的终极密码
第十一章 融媒体
新技术带来的媒体转型
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| 內容試閱：
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第一章 人工智能
走向生成式AI 时代
人工智能自诞生之日起就一直是全球瞩目的科技焦点。2022年被称作“生成式AI（Artificial Intelligence，人工智能）元年”。这一年，AI 绘画软件火爆出圈，聊天机器人ChatGPT 横空出世……生成式AI 以其强大的内容生成能力催生了一场全新的科技革命。习近平总书记强调指出，“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。错失一个机遇，就可能错过整整一个时代。在这场关乎国家前途命运的赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、勇争超越。
一、人工智能——科技强国必争之地
随着互联网的兴起和发展，大数据、人工智能等技术得到长足发展。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能上升为国家战略。当前，我国面临着科技封锁、技术壁垒等重重挑战，实现科技自立自强，被摆在空前重要的支柱性地位。人工智能技术作为强化国家战略科技力量的重中之重，是打好关键核心技术攻坚战的关键所在，是实现科技强国战略的压舱石。
（一）人工智能的兴起与发展
1956 年，约翰·麦卡锡、马文·明斯基等科学家在探讨“如何用机器模拟人的智能”的问题时提出了人工智能的概念。简言之，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。人工智能学科诞生至今，经历了跌宕起伏的60 余年，其发展过程可以分为以下六个阶段。
第一阶段是起步发展期（1956—1974 年）。在这段时期里，世界主要发达国家相继取得了一批令人瞩目的研究成果，例如，1959年，亚瑟·塞缪尔编写了跳棋程序；1968 年首台人工智能机器人诞生等，迎来了人工智能发展的第一个黄金时代。研究成果的竞相涌现极大地鼓舞了人们，但就整体而言，此时人工智能的发展还处于初级阶段。
第二阶段是反思发展期（1974—1980 年）。第一阶段的突破性进展提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务。然而，科研人员低估了人工智能的难度，碰到包括计算机性能不足、处理复杂问题的能力不足、数据量严重缺失等技术瓶颈，接二连三的失败和预期目标的落空（如美国国防高级研究计划署的合作计划失败等），使人工智能的发展走入低谷。
第三阶段是应用发展期（1980—1987 年）。这一阶段，人工智能进入繁荣期。20 世纪80 年代出现的专家系统成为主流人工智能研究的焦点。随着专家系统在医疗、化学、地质等领域的成功，人工智能走入应用发展的新高潮，并进入了很多商用领域。诸多大公司引入了专家系统，例如，数字电器公司用XCON 专家系统为VAX 大型机编程，杜邦、通用汽车和波音公司也引入了专家系统。我国人工智能也在这一阶段开始起步。1986 年，我国把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等项目列入“863 计划”（国家高科技研究发展计划）。
第四阶段是低迷发展期（1987—1993 年）。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统中的问题开始逐渐暴露，如应用领域狭窄、知识获取困难、推理方法单一等。这一时期，人们开始对专家系统和人工智能产生了信任危机。各国政府和机构纷纷停止向人工智能研究领域投入资金。人工智能领域再一次进入低谷。
第五阶段是稳步发展期（1993—2010 年）。专家系统之后，机器学习成为人工智能的焦点。机器学习的目的是让机器具备自动学习的能力。这一时期发生了很多标志性事件。例如，1997 年，深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；德国科学家赛普·霍克赖特和于尔根·施米德赫伯提出了长短期记忆神经网络，对后来人工智能的研究产生了深远影响。2006 年，杰弗里·辛顿发表论文Learning Multiple Layers of Representation ，奠定了神经网络的全新架构。
第六阶段是蓬勃发展期（2010 年至今）。随着深度学习技术的发展，人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。人工智能技术在诸如图像分类、语音识别、无人驾驶等领域均实现了技术上的突破。对于人工智能的发展，我国也高度重视。2017 年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行了战略部署。2022 年，我国人工智能市场规模已经达到2680 亿元；2023 年，我国人工智能市场规模将达到3200 亿元。
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