本书由硅基智能创始人、人工智能领域的领军人物司马华鹏撰写，并获经济学家任泽平、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润推荐。本书旨在帮助企业家、技术管理者及所有关注未来的读者，抓住时代认知红利，为其提供一本决胜AI新纪元的“认知与实操手册”。 本书先从AI技术发展历程入手，深入解析大模型的能力涌现与基于思维链的推理能力，之后通过DeepSeek现象剖析低成本模型如何颠覆传统算力格局，探讨AI推理大模型对商业和社会的深远影响。再从技术角度解读DeepSeek的核心架构与训练技术创新，为读者提供理解大模型底层原理的“窗口”。随后介绍大模型在六大产业的落地应用，并前瞻性地描绘认知协同文明图景，为读者呈现AI时代的技术革命和人文价值再定义。

目　　录<br />序1　站在风口上的“大模型时代”<br />序2　无AI，不未来<br />前言<br />第1章　AI的进化与大语言模型时代1<br />1.1　AI进化时间线2<br />1.2　符号主义与专家系统4<br />1.3　机器学习兴起6<br />1.4　深度学习的突破9<br />1.5　大语言模型时代11<br />1.5.1　GPT-4：大语言模型的里程碑11<br />1.5.2　缩放定律与能力涌现13<br />1.5.3　从预训练范式到推理范式的转变16<br />第2章　能力“涌现”的机理、工作范式与争议20<br />2.1　能力涌现的机理22<br />2.2　涌现式AI的工作范式与经典案例23<br />2.2.1　传统AI工作范式的五大局限24<br />2.2.2　涌现式AI的工作范式25<br />2.2.3　能力涌现的经典案例27<br />2.3　能力涌现的学术争议及其解决方案28<br />2.3.1　学术争议分析28<br />2.3.2　突破之法：“三位一体”的研究框架31<br />第3章　传统AI困境与思维链34<br />3.1　传统AI的四大困境与认知突破路径36<br />3.1.1　符号统计之困36<br />3.1.2　黑盒决策之困38<br />3.1.3　单步推理之困40<br />3.1.4　因果认知之困42<br />3.1.5　认知突破路径44<br />3.2　认识思维链45<br />3.2.1　思维链的兴起与发展45<br />3.2.2　思维链与AI推理的关系48<br />3.3　思维链的类型5
0<br />3.4　思维链的本质54<br />3.4.1　模拟人类思维54<br />3.4.2　慢思考55<br />3.4.3　元认知涌现56<br />3.4.4　通用AI桥梁58<br />第4章　AI产业变局与知识平权60<br />4.1　DeepSeek新纪元62<br />4.1.1　崛起之路62<br />4.1.2　AI竞争博弈64<br />4.2　中美AI发展路径分析66<br />4.3　打破“算力美元”垄断68<br />4.4　引领知识平权时代69<br />第5章　DeepSeek引发的商业革命74<br />5.1　破坏者的规则及特质76<br />5.1.1　破坏的成本经济学77<br />5.1.2　破坏既有价值假设78<br />5.1.3　破坏者的特质80<br />5.2　推理改变商业81<br />5.2.1　人类推理局限81<br />5.2.2　机器推理的“渗透”冲击83<br />5.3　企业和个人的抉择84<br />5.4　中国式创新力量86<br />5.5　DeepSeek的商业成功学88<br />5.5.1　高效协同的关系构建88<br />5.5.2　开启AI民主化90<br />第6章　DeepSeek技术解析92<br />6.1　架构演进与技术突破94<br />6.1.1　架构演进历程94<br />6.1.2　MLA95<br />6.1.3　动态负载均衡路由97<br />6.1.4　MoE架构98<br />6.2　模型训练技术创新100<br />6.2.1　DeepSeek-V3
的训练方法创新100<br />6.2.2　DeepSeek-R1的训练方法创新104<br />6.2.3　硬件基础层的关键支撑技术112<br />6.2.4　大模型训练方法创新的未来展望117<br />第7章　大模型技术在六大领域的落地120<br />7.1　在机器人领域的应用122<br />7.1.1　赋能机器人系统124<br />7.1.2　与具身智能的融合129<br />7.2　教育的智能革命135<br />7.2.1　智能解题辅导136<br />7.2.2　跨学科教学140<br />7.3　金融决策新范式142<br />7.3.1　智能投研决策逻辑的重塑142<br />7.3.2　智能风控系统构建148<br />7.3.3　信贷评估逻辑的革新150<br />7.4　法律领域的创新实践153<br />7.4.1　法律推理能力升级154<br />7.4.2　合同风险识别162<br />7.4.3　智能调解创新165<br />7.5　汽车工业革新170<br />7.5.1　智能座舱升级170<br />7.5.2　赋能制造体系173<br />7.5.3　辅助驾驶革新177<br />7.6　医学与健康领域的创新实践179<br />7.6.1　肾脏病学中的创新实践179<br />7.6.2　心理健康智能评估的创新实践187<br />7.6.3　性格特征识别的创新实践197<br />第8章　技术局限与未来发展204<br />8.1　三大局限206<br />8.2　技术进化与应用生态构建209<br />8.2.1　技术进化的关键方向209<br />8.
2.2　应用生态的立体构建216<br />8.3　未来图景222&