前言

框架及本书背后的动机

在获得应用数学硕士学位（杰出奖）之后，我成了印第赛车工程师和赛车策略师，并参加过全球100多场比赛，包括在印第安纳波利斯500赛车场上的多次比赛。我还曾在安德烈蒂汽车运动公司管理过车辆动力学和数据科学部门，该部门为印第赛车四车团队提供帮助。

在美国职业赛车运动中，赢得印第安纳波利斯500的比赛是终极目标。当我还在上高中的时候，就参加了人生第一次印第安纳波利斯500的比赛。如果你从未看过该比赛，那么我强烈推荐你去看看。这项赛事是赛车界最壮观的，也是全世界最大的单日体育比赛。就容量而言，跑道本身就是世界上最大的体育设施。

1992年我第一次参加比赛，这是印第安纳波利斯500有史以来（现在仍然是）竞争最激烈的比赛，小艾尔·昂瑟最终以0.043秒的优势击败了斯科特·固特异赢得胜利！想想看，在以220英里/小时（约354公里/小时）的平均速度行驶了近三个小时之后（500英里，相当于从芝加哥到多伦多），两车之间相差还不到43毫秒。

那天的比赛彻底震撼了我，在离开印第安纳波利斯汽车高速公路（IMS）后，我告诉那些和我在一起的伙伴们，有朝一日我要在印第赛车场工作。另外，非常偶然的是，我的赛车生涯始于为小艾尔·昂瑟工作。当时我是艾伦·梅尔滕斯的总助理工程师，昂瑟驾驶他设计的汽车赢得了1992年的比赛！

图P-1展示了2007年Racer杂志上关于印第安纳波利斯500比赛的一篇文章，当时我是戴维·汉密尔顿的赛车工程师和策略师。下右图是我在庆祝最终获得第9名成绩的场景，比赛开始时我们排在第20位；这是戴维自2001年在得克萨斯州汽车高速公路发生骇人听闻的车祸后，经过23次腿脚重建手术并奇迹般复出的比赛。

随着赛车事业的发展，我很快便了解到职业赛车运动需要在类固醇上产生竞争优势。在该水平上的竞争需要激烈创新、持续优化和完善、对大量数据的高级分析、坚如磐石的团队协作，以及经常执行和适应以不现实的速度飞行的能力。所有这些都是在巨大压力和责任感之下完成的。归根结底，职业赛车运动就是要最大限度地提高洞见，在尽可能短的时间内推动决策、采取行动并从结果中受益。这就是产生竞争优势和获得最佳结果的方式。

作为印第赛车工程师和策略师，我使用人工智能、机器学习和数据科学来优化赛车的设置和策略，以满足驾驶员、赛道布局（超快道、短椭圆形、道路路线、街道路线）和条件（天气、赛道表面）的需要，帮助团队赢过许多比赛并得以登上领奖台，包括在加利福尼亚州的长滩赢得了历史性的赛车总冠军（以前叫CART）。我曾与许多著名赛车手和车队老板直接合作，包括迈克尔·安德烈蒂、小艾尔·昂瑟、吉米·瓦萨、威尔·鲍尔、托尼·卡南、丹尼卡·帕特里克和瑞安·亨特·雷伊等。

你可能很想知道这与本书、人工智能及其框架有什么关系？答案是全部都相关！请允许我娓娓道来。

在经历了大约10年的赛车比赛后，我决定转行做技术，而且很快就意识到，像比赛一样，公司也在试图不断地打败竞争对手以赢得胜利。我也很快就明白了一件事，无论行业或公司规模大小，赢得比赛所需要的不仅是赛车，还有公司。尽管每个公司对获胜的定义可能不同（例如实现业务利润和增长目标），但获胜所需要的条件大都相同。要在体育竞赛和商业竞争中取胜，尤其是不断地取胜，需要竞争优势，即理解、执行和达到竞争对手所无法企及的表现水平的能力。

根据在赛车和商业方面的专业经验，竞争优势主要来自两个方面。首先，对于具有某种形式的用户界面（UI）的产品，竞争优势来自卓越的设计、优化的用户体验（UX）以及令人满意的功能。其次，也是我认为最重要的，是拥有“正确”的数据，制订成功的策略，并且在执行策略后对其不断改进和优化。

离开赛车场后，利用在商业、分析和产品管理方面的专业知识，我曾帮助过许多行业的各种规模的公司从技术创新和数字化转型中获益，并构建了出色的数据产品。通过演讲和教学，我还帮助成千上万的人掌握了数据科学和高级分析的微妙之处与潜在价值。

InnoArchiTech是一家帮助企业领袖了解如何处理和分析数据的咨询公司，我是该公司的创始人、首席执行官和首席顾问。我们的主要目标是帮助业务领导者制订愿景和战略，帮助他们从数据中获益，并打造出优秀的数据产品和解决方案。我对帮助企业澄清和梳理与数据科学和高级分析相关的混乱非常感兴趣。

本书及其所呈现的框架建立在上述目标和近20年实际创新、经验和专业知识之上，旨在通过制订成功的人工智能愿景和战略，实现人工智能端到端的创新，为创造更好的人类体验并助力企业成功提供指导。

浏览本书

本书分为四个部分。第一部分详细介绍人与企业的人工智能（AI for People and Business, AIPB）的框架、北极星、利益和范畴，对人工智能和机器学习做了非技术性概述，对人工智能的实际应用和潜在机会也做了概述。这有助于激发思考，并为围绕人工智能应用和场景制订愿景和战略提供了必要的铺垫。

第二部分讨论如何制订人工智能愿景。首先深入讨论为什么要推动人工智能项目，然后为不同的利益相关者（如企业、客户和用户）定义与人工智能愿景一致的目标。最后讨论人们的需求和想法，以及如何将其转化为人工智能的优秀产品和更好的人类体验。

第三部分讨论如何制订人工智能战略。主要聚焦在科学创新、人工智能准备度和成熟度，以及成功实现人工智能的关键性考虑因素。应该利用这些概念来进行由AIPB框架定义的适当评估，以制订弥补空白和解决关键性考虑因素的战略，以及与愿景一致的人工智能解决方案的战略。第四部分在结束前讨论了人工智能对工作的潜在影响、最终的几点考虑以及人工智能的未来前景，特别是充满期待和需要关注的问题。

请随时访问https://aipbbook.com以获取最新的AIPB框架信息和资源。谢谢你购买本书。希望你喜欢！

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致谢

首先要感谢本书的读者。本书的编写是一项重大且非常困难的工作，如果你通过阅读本书学到了一些有价值的新知识，那就100%实现了它的价值。

感谢艾伦·梅尔滕斯和克里斯·莫厄，他们冒险雇用一位不知名且相对缺乏经验的赛车工程师和策略师。正是因为他们，我才能在最高水平的职业赛车运动中工作和竞争，周游世界，并与该运动历史上一些最伟大的选手合作，而且经历了赢得比赛后难以形容的激动。所有这些都为我赛后职业生涯的成功奠定了基础。

感谢所有在职业生涯中帮助过我的老师、专家、同事和导师。为造福他人而分享知识和专业经验的人，无疑有助于使这个世界变得更好。

感谢马特·梅奥，他是一个伟大的合作者，也感谢他帮我与马赛·海农建立了联系。

感谢书评人贝丝·帕特里奇和马特·柯克。他们为本书提供了宝贵的见解和想法，本书因为他们的帮助而变得更好。此外，我还要感谢所有允许本书引用其高质量工作和思想的人，以及在此过程中提供建议的人。

感谢O'Reilly的所有人，我可能与他们未曾谋面，但他们却帮助我出版了这本书。还要感谢O'Reilly这个平台给了我出版这本书的机会。我曾读过很多O'Reilly的书，也参加过相关会议，受益于其在线学习平台，并且还是一名普通的粉丝。很荣幸我的名字和O'Reilly能同时出现在这本书上。

特别感谢O'Reilly的马赛·海农，他把我介绍给了本书的策划编辑迈克·卢基德。感谢迈克和妮可·塔奇，他们与我分享了对这本书的看法，提出了极好的建议，他们的帮助使本书的出版成为可能。我还要感谢妮可的编辑工作，她帮助我做了许多文字内容方面的改进。

感谢所有O'Reilly的工作人员，特别是丽贝卡·潘泽和南·巴伯尔，以及文案编辑鲍勃·罗素。

特别感谢策划编辑杰夫·布雷尔所有伟大的想法和改进意见，也感谢他陪我一起在咖啡店开会，并忍受喧闹的音乐和浓缩咖啡机的噪声。最重要的是要感谢杰夫，作为一位伟大的合作者，他的帮助让本书锦上添花。

感谢凯特·索普，一位亲爱的朋友和作家同事。她在专业写作和编辑方面的丰富经验和诸多建议被证明是无价的。她也是比赛项目的出色主持人。感谢其他所有好友对我的长期支持。

特别感谢我的家人和朋友，他们提供了持续的爱和支持。特别是南希、理查德·诺伊斯、卢尔德和阿兰·韦伯，感谢他们在本书写作过程中的关心和鼓励。特别感谢理查德及时为本书提供了审查协助，以及很好的见解和建议。

最后，我要把本书献给心爱的妻子斯蒂芬妮和妈妈琳达。感谢妈妈在我一生中对我坚定不移的爱、支持和付出。她重视教育并尊重不同的选择，这在很大程度上帮我找到了自己的定位。最后要感谢我的妻子在整个写作过程以及平日生活中对我的爱、支持和耐心。她的智慧、洞见和帮助使我能把每件事都做得更好。没有她我不可能写出这本书。