人工智能時代的教育革命精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能時代的教育革命主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：人工智能時代的教育革命范文
個人簡歷：
1981年，畢業于浙江美術學院工藝系（現中國美術學院），學士；
1982年-1983年，任教于中國美術學院，教師；
1984年-1986年，德國慕尼黑造型藝術學院與柏林藝術大學訪問學者；
1986年-1988年，獲美國耶魯大學藝術學院碩士學位，被授以作為表彰最優秀畢業生的諾爾曼?艾弗斯紀念獎；
1988年，成立個人設計工作室，為Adobe公司提供設計；
1989年-1997年，美國耶魯大學藝術學院，講師；
1991年-1998年，就職于全球最大的出版O計軟件公司Adobe，先后擔任設計師，高級藝術指導，設計總管，負責全公司設計工作；
1998年，加入兩方設計公司，任設計總監；
1999年，任上海大學美術學院，客座教授；
2001年，參加北京申奧工作，藝術指導；
2006年-2008年，任北京奧組委形象與景觀藝術總監；
2003年-至今，任中央美術學院設計學院院長、長江學者特聘教授、博士生導師
主要設計、研究項目：2001 年參與北京市申奧工作，設計北京申奧多媒體陳述報告；2004建立中央美院奧運藝術研究中心并任主任，中心設計了奧運獎牌、奧運體育標識、奧運色彩系統、奧運景觀系統指南、奧運門票等奧運設計項目；2006年10月至2008年10月任北京奧組委形象與景觀藝術總監，負責北京奧運形象與景觀設計工作；2009年作為學術總監與主要發起人負責申請、籌備、舉辦了ICOGRADA 北京世界設計大會。大會有40多個國家2000人參會，超過100場演講，24個專業展覽，成為推動中國設計發展的一項重要活動。曾任教于美國耶魯大學藝術學院并擔任世界最大出版設計軟件公司Adobe 高級藝術指導與設計總管，負責全公司設計工作。作品多次參加國際重大展覽并獲獎，作品被多家博物館收藏；多次被邀請作為設計比賽評委；在世界多地舉辦過學術講座，主持過很多與設計相關的學術活動。
技術的進步、互聯網的發展和數字化時代的到來使得設計行業面臨著巨大的機遇和挑戰。在2016年11月召開的國際藝術設計教育年會上，中央美術學院設計學院院長王敏教授就現階段技術和數字化發展所引發的設計領域的一系列變革問題進行了名為“Envision， Empower， En-hance―Design in the Era of 4th Industry Revolution”的主題演講，在設計領域引起了巨大的反響，更是吸引學者們廣泛的關注。發言中，其不僅對目前數字和人工智能背景下的設計問題進行了廣泛的論述，更對未來設計行業和設計教育的發展指引了方向。本期，我刊特別邀請到了王敏教授做客權威人物欄目，就第四次工業革命所引發的設計價值與設計蛻變相關問題接受我刊專訪，深入探討設計未來的研究方向和設計師的培養問題。
本刊主編：王院長您好！感謝您接受我刊的專訪！我們知道，在去年年底結束的國際藝術設計教育年會上，您的發言引起了巨大的反響，特別是其中有關人工智能所引發的設計變革方面的問題，更是得到了很多學者和教育工作者們的關注。您能進一步深入解讀一下您是如何看待設計師與人工智能的關系的呢？
王院長：好的。首先，我想說的是目前人工智能的發展已經對設計師帶來了巨大的沖擊，而且在未來，設計師的很多工作還將會被人工智能系統所取代。但其次，我想進一步說明的是某些工作的消失并不意味著設計行業的消失，因為設計師的很多工作是不能被人工智能所取代的。因此我想，設計師和人工智能的關系應該是相互促進、相互激勵發展的關系。歷次的工業革命，都帶來了設計理念、設計價值的轉變，也為設計領域的發展帶來了巨大的機會。第四次工業革命也以一樣。在人工智能、物聯網Internet of Things ，工業4.0、新能源、新思維興起的時候，也為設計領域和設計師帶來了前所未有的機遇與挑戰。
本刊主編：王院長，剛剛您談到了歷次工業革命和第四次工業革命的問題，您能介紹一下四次工業革命都對設計帶來了怎樣的影響嗎？中國在這四次革命過程中又處于一種什么樣的狀態呢？
王院長：當然可以，而且我個人認為將四次工業革命的影響梳理清楚對于我們現階段把握好設計發展的脈絡是非常有幫助的，因為伴隨工業革命、技術革命發生時，設計師設計理念的轉變、設計所帶來的價值的轉變、設計行業發生的變化，這都會給我們一些對未來的啟示和思考。首次，第一次工業革命由蒸汽機引發，人類進入機械生產時代，機器產生的能量大于人與動物的力量，機器取代了人工，帶來了生產的進步，但也帶來了各種毫無美感的粗劣的機器，在人們為工業進步歡呼之時，莫里斯倡導的藝術與手工藝運動也開始掀起，隨后新藝術運動，新裝飾，青年風格等在歐洲形成，很多藝術家設計師投入其中，創造了大量的精美設計作品，今天仍為很多人喜愛，這讓人們看到了藝術與工業結合去創造美的可能性；其次，電與工業流水線帶來了第二次工業革命，電報電話的能力遠優于人的傳播能力，人類通訊方式從此發生了革命性的變革。福特的T型車流水生產線大大提高了工業生產效率，將汽車帶進普通人的生活，也預示著工業產品對人類生活所將帶來的巨大影響。此時出現的包豪斯帶來了現代設計教育的理念，包豪斯倡導藝術與技術統一，功能性與極簡的現代審美觀，其后形成的現代主義設計潮流極大推動了工業化對人類生活形態與審美的滲透與改變，在這個現代主義設計發展的進程中吸引了眾多人才，也產生了很多設計大師，設計的價值為社會所關注；其三，第三次工業革命始于60年代，從計算機再到互聯網，第三次工業革命又一次引起了生產方式和生活方式的巨大變革，比如計算機的應用顛覆性改變了設計、印刷、傳播的過程，改變了設計師的工作與設計的價值，3D打印勢必引發產業組織形態和供應鏈模式包括設計價值的顛覆性變化；最后，第四次工業革命來到，隨著互聯網的發展和計算機技術的更新，人工智能和機器學習開始成為新的熱點，也是必為設計行業帶來巨大挑戰與機會。
再來看看我國，由于歷史原因我們錯過了第一次與第二次工業革命，僅僅搭上了第三次工業革命的末班車，面對第四次工業革命，我們從來沒有像今天這樣與世界領先的技術浪潮如此接近過。尤其是在人工智能領域，中國最大的優勢在于7億多互聯網用戶，而大量的用戶就意味著更多的數據。2016年白宮前沿峰會報告指出，在人工智能的新領域深度學習領域中，中國無論是數量或是被引用論文數量都趕超美國位居全球第一。深度學習的應用也體現在我們的日常生活之中，購物平臺利用大量的數據分析用戶需求，匹配并推薦其需要的商品，或是資訊類APP為用戶匹配并推送相關的新聞訊息。除此以外，深度學習最終價值的體現其實還有更多，比如AlphaGO大戰李世石，深度學習在背后也起著非常重要的作用，再比如自動駕駛、語音識別、圖像識別等都是深度學習的研究范疇，也將是人工智能未來在我們生活中的應用場景。
本刊主編：王院長您的思路太清晰了！正如您所說，歷次的工業革命都對設計和人類產生了幾乎是具有顛覆意義的影響，那么我想進一步請教一下您，您認為設計在第四次工業革命中是一個什么樣的身份？設計存在的價值在哪里？而我們如此眾多的設計師將何去何從？將如何重新找到自己的社會價值呢？
王院長：這個問題非常好，它正是我們中國設計和設計師們面臨的困惑，這里我就談談我個人的看法。前面幾次工業革命過程讓我們看到，技術的發展淘汰了一些行業、工種，但它也不斷創造新的機會、新的工作。在社會、技術發展的進程中，設計與藝術起到技術無法替代的作用。我們應該將第四次工業革命當作機遇、機會，來實現設計的新的價值。現階段，第四次工業革命帶來了對設計新的要求、新的機會。設計的定義、價值正在改變，企業對設計的需求也在改變。這是一個擁抱創新、創意、設計的時代。近年來，很多大型公司開始并購設計公司；國內外很多商業學院陸續開設設計思維的相關課程，新加坡甚至將設計思維作為高中的必修課；越來越多的設計師開始創業。這里我們所說的設計師創業，并非開辦一個設計師事務所，或者打造一個設計品牌，而是更多的涉獵到非設計行業。這些變化就要求我們不斷重新定義設計、重新定義設計師、重塑設計師，作為最根本的，我們還需要重新定義設計教育。在人工智能時代，很多行業或是消失，或是大量削減人數，設計行業也一樣，但這并不意味著設計行業的消亡，正相反的是，未來社會更需要設計師，只是是與以往不同的設計師。我們要不斷重新定義設計、重新定義設計師、重新判斷設計的價值。設計師因為他們的職業特點，他們對用戶體驗的關注、他們所普遍具有的同理心、他們的創造性思維的能力，加上對跨行業的經驗，使他們可以為企業帶來美化產品之外的價值。設計由最初對產品的關注被提升到組織與策略的層次，設計一詞不再局限于有型的產品，而是一種策略思考。
本刊主編：王院長，您提到設計和設計師都需要重新定義和進行價值重塑，那么您認為當前的設計人才應該具備那些能力呢？一名好的設計師又應該如何定義呢？
第2篇：人工智能時代的教育革命范文
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程?？梢韵胍?，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。
2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。
3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。
4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。
8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關’”
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩?！彼赋?，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免?！?/p>
會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定。“機器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應當納稅”
英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單?！澳壳耙粋€人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅?！?/p>
蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業。“從技術角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便?！?/p>
第3篇：人工智能時代的教育革命范文
【關鍵詞】少子老齡化人工智能時代現狀應對策略
引言
人口老齡化是指一個國家“歲以上人口占總人口的比例超過7%，這表明人類可以活得更健康、更長久。但與此同時，新一代人口增長速度低于上一代入口自然減少的速度也帶來了一系列嚴峻的挑戰。日本是世界上少子老齡不巨見象最嚴峻的國家之一。日本政府借力人工智能所帶來的“第四次產業革命”的紅利，著力解決少子老齡化帶來的社會和經濟問題。近20年來，日本實施一系列的少子老齡化對策，希望提高總和生育率，降低人口縮減的速度，解決少子老齡化危機下的人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。
一、人工智能時代的來臨
人工智能（ArtificialIntelligence），亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智能取代。人工智能的發展是不可逆轉的潮流，各國政府紛紛采取積極的態度，在政策和資金上大力扶持人工智能產業的發展。日本作為全球科技最發達的國家之一，更是將人工智能作為刺激經濟增民和解決少子老齡化問題的關鍵。日本政府制定了“人工智能戰略”，在“人工智能技術戰略會議”上，提出人工智能產業化路線，將2017年確定為人工智能關鍵年，各政府部門對人工智能的研發給與資金支持。此外為了避免人工智能對社會道德、法律等帶了的消極影響，日本政府了《人工智能網絡化的影響與風險：實現智慧網絡社會需解決的問題》報告和《人工智能與人類社會》報告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免惡意使用人工智能的情況發生。
二、日本少子老齡化的現狀
少子老齡化是指一方面由于總和生育率降低以及醫療發達、國民平均壽命延民等原因，兒童占總人口比重降低，另一方面“歲以上老齡人口的比例提高的社會現象。根據聯合國世界衛生組織的傳統標準，60歲以上公民被定義為老年人，一個地區60歲以上老年人達到總人口的10%則被視為步入老齡化社會。65歲以上人口比率超過21%的話，就可以被稱為“超老齡化社會”。根據日本國立社會保障人口問題研究所的預測，日本老齡人口比例在2020年將達到26.9%，2035年老齡人口比例將達到33.4%，日本已經毫無疑問地步入了“超老齡化社會”。
另一方面，二戰結束后的1947年至1949年，日本出現了第一個生育高峰，平均每年有270萬人出生。隨著第一次生育高峰的出生人群進入適婚年齡，1971年至1973年日本又出現了第二次生育高峰，最高時每年出生人口達210萬。但此后無論是出生人口數量還是總和生育率都在下降。如果一個國家的總和生育率超長時間內低于維持人口長期穩定發展的更替水平（2.1），被稱為少子化；如果長時間內低于1.3，則被稱為“超少子化”。2005年日本《少子化社會白皮書》指出，日本已經進入“超少子國家”。
根據日本國立社會保障人口問題研究所的調查估計，日本的總人口預計2030年為，億1，662萬人，2048年將不足一億，下降到9，913萬人，2060年預計達到8，674萬人。按照這樣的人口總數來看，勞動力人口到2060年將降到至50.9%，與此相對應老齡人口將上升至39.9%。也就是說，1位老齡人口需要2位勞動力人口支撐，可以說成為非常嚴峻的社會問題。15歲至64歲被譽為“勞動力人口”，65歲以上可以從現在從事的工作上退休下來，被稱為“老年人”。在日本，國民20歲成年后需要交納年金的保險費，到“歲后可以獲取年金。實際上是現在的勞動力繳納的年金成為老齡人口的年金。那么隨著少子老齡化的推進，會出現什么社會問題呢？因為繳納年金的勞動力人口變少，獲取年金的老齡人口增加，所以人均繳納的保險費變高。這樣就導致經濟負擔加重，在經濟上養育孩子的經濟能力變小，形成惡性循環。
三、日本少子老齡化的應對策略
2018年日本原總務大臣、創成會議主席增田寬也在清華大學的講座“日本的人口減少及其應多策略”中提到“要解決人口問題還需要舉全國之力，從國家層面做出政策，而且僅靠中央政府還不夠，還需要地方政府一起努力，各個部門互相協作。例如，要想解決老年人護理問題，一是要有足夠的從財政支持，二要有專業護理人才，此外還需要通過新技術包括人工智能、機器人等提升護理水平。最后，還應在城市設計和建設上充分考慮老齡化的影響，這其中就包括了財政部、負責勞動合同人口政策的部門以及相關技術產業部門和負責城市開發建設的部門。”
（一）年金保險制度改革
隨著人口老齡化，每年用于支付年金的財政支出越來越多，另一方面，少子化導致的勞動力人口減少勞動力人口養育子女的經濟負擔增大。日本政府認識到少子老齡化是日本迫在眉睫需要解決的社會問題。在日本社會保障制度方面，進行了一系列改革。
首先，社會保障制度的收取方式進行改革。2004年開始，日本政府開始調整給付年齡，延遲退休這一提議開始興起。按照勞動法的規定60歲退休，如果本人申請，可以延遲退休年齡，同時導入“繼續雇傭制度”。隨著少子老齡化的推進，到2025年將要面臨更加嚴峻的少子老齡化問題。日本政府甚至提案將老齡人口的那個界限由65歲提高至70歲至75歲。另外也有提案將年金的領取年齡提高至70歲以后開始。其次，提高了勞動力人口的保險費用金額，增加了勞動力人口的保險費負擔。為了應對不斷增加的保險費用額度，采取了增稅的形式。同時以發行國債的方式來實現。
（二）海外移民玫策調整
日本現在少子老齡化問題進展下去的話，勞動力人口越來越少，老齡人口越來越多。勞動力人口不足、醫療、養老護理等方面將面臨人手不足、養老金支出帶來的政府財政壓力等嚴重問題頻發。為了解決這一系列問題，日本調整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新準則”、2006年和2007年的“經濟伙伴關系協定（EPA）”批準、2008年的"30萬交換生午餐計劃”、2010年的“面向第三世界的難民的相關計劃”、2012年的“技術移民積分制度”等。內閣府通過反復調查論證指出，如果每年引入20萬人的話，日本人口能夠維持在1億人以上，在一定程度上緩解老齡化問題。但是，海外移民也會帶來“日本的文化信仰危機”、“社會治安問題”，所以日本政府在全面開放外人勞動力人籍、永住政策以及接受國際難民等方面，持保守態度。
（三）改善育兒養老環境，大力發展老齡產業
2003年被譽為日本少子化對策元年，日本政府開始推進積極的少子化的應對政策，制定了《關于培養支援下一代的當前方針》；2004年進一步具體花了相關政策，出臺了《少子化社會對策大綱》；2013年內閣府通過了《少子化危機緊急對策》。少子化政策實施20多年來，日本社會的保育機構，女性在職育兒保障制度及育JL補貼等各個方面不斷完善，對緩解少子化進程發揮了一定作用。
在20世紀七十年代，日本政府提出了老齡產業的概念，2000年開始，老年人長期護理相關產業逐漸成為新領軍行業，與養老產業相關的醫療、福利相關產業得到了快速發展，老年服裝、食品、保健、養老看護等服務行業，形成了有一定市場規模、相對成熟的老齡產業。
（四）導入人工智能及機器人
日本政府高度重視人工智能的發展，為了彌補勞動力不足，機器人及人工智能得到了廣泛的關注，被稱為“第四次產業革命，’。還在國家層面建立了相對完整的促進機制，希望通過大力發展人工智能，保持并擴大其技術優勢，逐步解決人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。日本政府設立“人工智能技術戰略會議”，由總務省、文部科學省和經濟產業省協作推進入工智能技術研發及應用。比如，無人售貨的商店里沒有收銀員，機器人和人工智能在汽車制造業的導入，能夠提高生產率。將人工智能技術應用于養老產業、醫療護理產業，讓老齡勞動能夠繼續工作，從而緩解日本社會勞動力不足。
四、結語
第4篇：人工智能時代的教育革命范文
[關鍵詞]人工智能技術；會計信息系統；財務會計信息管理系統
隨著人類社會科學技術的發展，公司在買方市場中面臨著復雜多樣的個人需求。到目前為止，傳統的會計信息系統在手工或計算機計算的基礎上輸出的一般會計信息已不能滿足個人會計信息的需求。為了滿足買方市場的個人需求，滿足企業決策者的信息需求，有必要在物質經濟階段設計規范的會計信息系統，以定制和完善人類經濟中的會計信息系統，將使用會計信息作為向量的傳統會計報告表格轉換為自定義會計報告表格。因此，在“互聯網+”背景下，筆者考慮了人工智能如何參與構建買方市場中用戶需求各個階段的人類經濟發展會計信息系統，從而帶來了新的思路。
1.人工智能對會計的影響
人工智能對會計業務的影響不僅取決于會計業務的階段和人工智能的發展，還取決于不同國家和地區的社會和經濟發展。迄今為止，國內外會計學者已就人工智能對會計工作的影響達成共識。大范圍、高頻率、標準化和清晰規則的會計任務將被AI取代，具有價值和專業判斷力的會計任務將與AI共存。“互聯網+”和第四次工業革命中的去中心化與區塊鏈的瓦解以及信用損失導致共享經濟的誕生。在去中心化信任結構下追求共享價值成為共享經濟的新頂峰，并采用系統的整體方法為會計去中心化信任結構下的利益相關者或組織提供有價值的會計信息。因此，作為未來研究的核心，利用人工智能將是會計師能力的延伸，并將在分散的信任結構下使用系統理論的整體方法來完成和實現智能會計功能。
2.人工智能的發展
人工智能擴展了計算機功能，它通過認知表達、機器學習、知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動編程等為機器人提供智能模擬，從而實現人類智能。這個定義清楚表明，人工智能與思維科學之間的關系就是實踐與理論之間的關系。自1956年在達特茅斯會議上首次提出，人工智能的定義經歷了三個階段的發展，并塑造了自然科學、社會科學和技術科學的交匯處。它也是技術創新和社會發展的產物。它從人類思維的角度處理邏輯思維、形式思維和鼓舞性思維?；谶@三個思想，人類構建了AI符號，聯想和行為智能，AI標準邏輯、模糊邏輯和符號邏輯。我們在標準邏輯和基于模糊邏輯和符號邏輯的強大人工智能的前提下開發了弱人工智能導致生產力要素和結構發生破壞性變化，使人們從就業中解放出來。以創新的人工智能作為其開創性技術的第三次工業革命意味著人類社會已進入基于信息不匹配的以人為中心的經濟階段。鑒于馬斯洛對自由競爭的理論編碼順序要求，默認要求值具有信用幣總數的特征，而高要求值具有非信用幣總數的特征。人類社會已經進入了信息對稱、以人為本的經濟發展階段。買方的銷售市場工作經驗要求利用價值來對第三方數據進行定量分析。為了更好地突出公司財務信息的作用，有必要根據所需使用值的總數對具有不同理論和邏輯的人工智能技術進行預處理，并將其應用于公司財務信息管理系統，基于人們使用價值的定制企業財務信息取代了基于類型使用價值的標準化財務會計信息管理系統。本文明確指出，當今收費的關鍵缺陷在于當前的收費信息內容簡單，與客戶關系不密切。對于客戶而言，決策供應是必需的。顧客將不再購買公司制造的物品，而只會購買公司制造的自己必需的物品。這進一步提高了資源分配率，降低了企業成本，有利于創造最大化利潤使用價值。財務會計改革與創新的基本方向是，根據信息時代的客戶經驗，以及對財務會計和監督目標的新認識和定義，在特定的兩個層次上使企業的使用價值最大化。
3.會計信息系統開發
在當代科學技術進步的背景下，財務會計信息管理系統與計算機信息管理系統相同。后者使用電子計算機作為關鍵的專用工具來收集、存儲和解析用于財務會計的各種財務會計數據信息，并提供會計審計、分析和服務項目。與管理決策相關的財務信息的實質是將財務會計數據轉換為財務信息，這是公司信息管理系統的關鍵子系統。財務會計信息管理系統在我國的應用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，隨后出現了用友、金蝶等會計軟件，極大地推動了財務會計的發展趨勢和進步。在1990年代中期至后期，傳統財務會計計算的缺點逐漸顯現出來。業務不再滿足單一會計功能，不僅限于諸如簿記和報告輸出之類的基本要求，而且對相關的業務收益、成本等具有更大的影響。隨著對信息需求的增加，原始財務軟件正逐漸過渡到高度集成軟件，例如ERP，因此，全國各地的財務軟件供應商也已轉變為ERP供應商。隨著信息技術的發展，ERP財務會計信息管理系統也進入“互聯網+”時代，我國的財務會計信息管理系統逐漸發展成為財務管理信息系統。在大數據背景下，許多文獻從各個角度對財務會計信息管理系統進行了新的探索，并明確提出了新的規定。商業管理財務信息是當代信息技術在公司財務中的應用，提出企業會計信息系統應由業務架構、數據架構等五部分組成。會計信息系統必須合法化，其主要途徑是建立專業的會計法令和制度，加強會計法制建設。
4.基于人工智能技術構建人本經濟階段企業
4.1會計信息系統
為了在第四次工業革命時代促進人類經濟的發展和現代基礎信息技術的傳播，從信息不對稱和信息的角度討論在人類經濟階段建立企業會計信息系統的問題。信息內容非對稱理論是經濟發展中的“企業財務信息管理系統人工智能技術”。高新技術的自主創新和發展趨勢不僅促進了人類社會的發展，而且信息的不對稱也促進了以人為本的經濟發展。信息的不對稱已經取代了基于化學物質的經濟發展。社會經濟的發展促進了以人為本，這意味著基于人力資源使用價值的財務會計基礎理論和定制的財務會計信息管理系統已經長期取代了基于使用價值類型的財務會計基礎理論和標準化的財務會計信息管理系統。在以人為本的信息經濟發展不對稱的環節中，以客戶為中心的企業關聯方合同的特點決定了以人為本的企業財務會計信息管理系統的基本理論。
4.2集中的以人為中心的經濟實體
構成了集中的以人為中心的企業會計實體的假設。以人為本的經濟實體存在的連續性形成了以人為中心的企業會計可持續經營的假說。馬斯洛的買方市場訂單的需求價值度量屬性確定了以人為中心的企業會計的全貨幣假設。人類經濟發展的規律性決定了人類經濟發展的周期，而循環又決定了基于人的企業的固定會計期間的假設。由于會計的性質決定會計目標，因此，以人為本的公司會計信息系統的理論確定了有關以人為本的公司會計目標決策的有用觀點。會計職能由會計目標確定，以人為本的決策和公司會計目標從有用的角度確定了積極反映和控制的以人為本的公司會計職能。根據會計功能設計的會計程序和方法，將質量序列需求值與買方市場的信息不對稱性結合起來，具有跨貨幣量化的特征，由此可以推斷出適當的會計準則。順序作為買方的市場質量，形成需求值，會計組織程序和方法標準化。因此，本文將以人為中心的會計要素劃分為專門的分工，形成的會計等式為“基于人的價值資產=基于人權的權利”。低水平(基本)的需求價格適應編程的會計功能，生成結構化的會計數據，而人工智能完全取代了會計工作。高需求值的特點是非本國貨幣價值量化，適應非過程會計功能，生成非結構化會計數據，并且人工智能不能完全取代會計師的工作。在基礎層中，計算模塊添加計費計算子模塊，數據庫模塊添加計費數據庫子模塊，存儲模塊添加計費存儲子模塊。平臺層添加了三個子模塊：經濟業務識別、會計語言處理和會計業務處理。在服務層中，會計工具和技術服務增加了三個人工智能驗證工具，用于會計計量和標準邏輯，模糊邏輯和符號邏輯，并增加了會計結構數據庫和會計非會計信息，可以反映會計信息的作用。
4.3信息對稱的人本經濟階段的“人工智能+企業會計信息系統”
科技革命促進了當代技術實力的發展，從而完成了以共享經濟模型代替不對稱理論的經濟發展。我們可以通過區塊鏈技術構建去中心化結構下的以人為本的財務會計基礎理論和財務會計理論創新的財務會計信息管理系統。數據共享平臺的建立改變了原有的傳統方式，在共享經濟模型中，智能參與者將以客戶為主導，從而創建一個超越合同的實質性財務會計信息管理系統。區塊鏈技術共享經濟模型的主題將規定新的區塊鏈技術公司的會計主題的假設，新的區塊鏈技術共享經濟模型的參與者可能具有長期運營標準，或者可能會發生變化。
5.結語
本文分析了根據以人為本的經濟階段信息不對稱和信息對稱環境下的管理會計理論，創造性地構建了第三、第四代人工智能相結合的會計信息系統。工業革命在信息不對稱的以人為中心的經濟中，以“企業+區塊鏈”為基礎構建“企業會計信息系統+人工智能”；在以人為中心的經濟階段，以“本地區塊鏈+企業”為基礎圍繞“對稱信息”建設“人工智能+企業智能會計信息系統”。本研究為探索人工智能與會計工作方法的創新整合以及會計領域的改革提供了理論依據和經驗參考。
【參考文獻】
[1]丁勝紅，胡俊.人工智能技術下會計信息系統的構建[J].財會月刊，2021(08)：98-102.
[2]戈闖.會計信息化對財會教育的影響[J].中國科教創新導刊，2013(31)：67.
[3]成瑗.采購業務核算的智能化信息處理研究[D].天津商業大學，2010.
[4]李萌.會計信息處理智能化研究[D].天津商業大學，2007.
[5]唐杰，李華麗.基于政府會計制度的高校會計信息系統調整方案設計[J].財會通訊，2020(01)：163-166.
第5篇：人工智能時代的教育革命范文
據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面?；A層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
第6篇：人工智能時代的教育革命范文
眾所周知，舊的世界正在消逝，新的信息技術使整個世界高度互聯。這些變化與人類歷史上曾經發生的變革完全不同。國家之間的競爭不再僅限于地域戰場，還包括了對未來技術的掌控能力以及如何使之盈利的能力。
機器與人工智能的完美應用將在未來幾十年內迅速普及，不斷挑戰人在工業生產與決策過程中的價值和可靠性。從市場營銷、客戶關系，到人力資源管理，新一代機器將為企業組織帶來翻天覆地的變化。
這一變化的特點主要有三：基于研究與技術的巨大優勢、主要源于物質世界的數字化進步、將諸多不同的技術整合而形成全新的系統。對于企業來說，這種結合將產生更高的價值，創新性與靈活性兼而有之。對于管理來說，這一技術變革將打亂傳統的組織方式，為員工提供便于發揮他們創造性、自主性及自發性的工具和解決方案。
工業領域成為前沿陣地
工業界是這一革命的一線陣地。隨著機器人、電子技術及人工智能所實現的跨越式進步，工業生產正大踏步地進入自動化時代。這就是工業4.0時代。
工業自動化與物聯網及服務網絡的結合使得生產過程中一切環節都可以實現變換，工廠完全變為信息物理融合系統(CPPS)中的“智能空間”，是集成生產、倉儲、營銷、分銷及服務一體的數字信息鏈。
這一工業革命中的一大創新就是產品的數字化記憶，相當于一種微縮“黑匣子”，被植入每個產品中，記載該產品在生產、維修、回收過程中的所有信息，就像航行日志或產品歷史記錄儀。有了這個記錄，產品之間可以相互交流或與消費者溝通。
工業生產將進入產品定制化的一個嶄新階段。這一新技術迫使人們重新思考生產單位，特別是機器人在工業中的角色。裝有3D攝像機的機器人可以自由操縱產品，而操作指令完全來自于產品本身。
例如，在汽車組裝生產線上，一名工人和一只機器人同坐在車身里就可以完成組裝需要的各類操作。生產系統由一些具有社會性的機器運作，與“云端”平臺自動連接，尋找能夠解決不同問題的專家。專家則掌握著全套維修技術及虛擬工具。機器人自動整合所有信息以不斷完善自己的性能。
未來的物質世界變成一個巨大的物聯網。在這個信息物理系統中，物體與機器可以自我管理并持續自我改善。這一技術海嘯中，工業將成為變革的范例。
在最近一次各國專家就這一話題的討論中，德國博世集團董事會副主席Siegfried Dais博士這樣解釋這一變化：“所有進入生產環節的物體都可以準確地說出‘我是哪個零部件，最終產品是哪件，客戶是誰’?！?/p>
再進一步設想，假如一小塊原材料能知道其最終產品是為哪個客戶提供的，那么它完全可能分析出自己應何時何地接入生產環節，也能“認出”所有前一個環節的相關數據，從而知道生產何時結束、產品如何運出。
這要求大量的數據處理以保證生產環節的穩定性和可復制性，還需要超強的數學與算法能力。未來的企業將在最優計算與分析服務上展開激烈的競爭。物質世界的去現實化也催生出另一個概念，就是云工業或“云制造”。
就像云計算技術使企業無需購買某些基礎設備，而是在服務器端和計算中心實現數據存儲與處理一樣，未來的工廠完全可以做到“租用”工業流程，對幾千公里之外的生產平臺實現遠程控制，使其自主運行，從而節省大量工業投資，免除對加工廠商、工藝流程的管理。羅蘭貝格近期出版的《輕足跡管理》一書中對這一概念有具體描述，并講述了企業如何既保留業務能力又在組織上保持靈活與活力。
大數據，一場客戶關系的革命
新技術的深遠影響除了體現在上游生產流程中，也體現在下游的分銷商和客戶關系上。大數據為企業創造出許多新的機會，甚至是新的商業模式。隨著交易及互動信息的增多，數據的涵蓋范圍更加廣泛、精確度更高、更加個性化。
社交網絡、互聯網用戶行為研究、入網設備等收集消費者數據的新渠道更使得諸如問卷或調研等傳統渠道大大落伍?；谶@些海量的數據、分析及算法，企業可以勾勒出個性化的消費特性，隨時精準的分析消費者行為，預測出客戶的采購決策，從而及時準確的推出新產品、改進舊產品、增強客戶黏性。
未來企業什么樣？
工業4.0的到來和企業分析海量數據的能力并不是新技術所帶來的所有變化，交易成本急劇下滑、行業競爭格局劇變等等都包含其中?！捌髽I”的概念也變了。技術已是競爭之根本。企業需要不斷地提高技術能力以保持競爭優勢。
未來成功的企業必須知道如何整合技術資源，使其成為提高全球競爭力的工具。企業不能再“單打獨斗”，必須明白自己是高度互聯的全球信息系統的一部分。
組織形式也將發生深刻變化。類似軍隊種部隊的一系列小組成為組織的基本單位，精干靈活，可以獨立對各種新情況做出決策。
企業則需學會在戰略決策集權化與執行層面和決策過程的放權化之間尋求平衡，還要從指令性管理轉向合作式管理。另外，新技術有個負作用——高度互聯下，個體抵制外部入侵能力較弱，因此，企業要重視信息系統的安全。
未來的工作什么樣？
工業革命也帶來社會與商業的變革。物質世界數據化將使人類的職業產生一系列變化，具體結果尚未可見。當然，幾年內人類還不會被機器人取代。我們還有時間思考如何將機器人與雇傭工人的優勢相結合。
毫無疑問，大力發展教育事業是各國政府必經的應對之道。得益于新信息技術，大規模在線公開課程(MOOC)快速發展，已吸引世界多所著名學府參與其中。這種新的遠程教育形式使教育費用大大縮減，長期持續的師生關系成為可能，但要普及到所有亟待接受高等教育的人群尚需幾年時間。在這期間，各國政府必須鼓勵教育領域真正意義上的變革：投入更多預算，延長課時和學習年限，鼓勵更多高科技方面的研究。
人類必須學習更多的知識，因為機器人可以不知疲倦地學習。適應于未來技術革新的教育也使年輕人更易融入機器世界，催生大量創業公司，而這才是整個社會創新的驅動力。
怎樣在機器時代全面來臨時保持人類的幸福感？我想目前還沒有準確答案。潛在風險已經可以預見：科技革命將要顛覆現有經濟與金融體系基礎的力量十分強大，勢不可擋?？萍歼M步帶來的失業規模還無法預測，但這個風險注定在發達與新經濟體國家長期存在。
各國政府在保護其國民抵制巨大的經濟及社會動蕩之時將遇到越來越多的困難。教育及高等教育的普及已被證實為能否規避“貧困陷阱”的最有力標準?！柏毨葳濉笔且环N社會局面的膠著狀態，精英社會繼續產生精英，而其他群體由于缺乏足夠的資源和教育而停滯不前。
但也不能因此就得出結論說人類對這一變革束手無策。面對越來越智能化的機器人，人類需要采取適當的規避策略，加大在那些機器人沒有優勢的領域的投入，例如設計、手工業、交流、哲學、環境、生活品質、博愛、信任。
人類將從這種輕足跡策略中衍生出新的行為方式，就像不斷運用科技手段一樣，不受其奴役，而是運用自如。
在這一工業革命中尋找一條出路，成為自己的“特種部隊”，精兵強將、訓練有素、堅忍不拔、八面玲瓏，具有同時處理多種情況的應變能力，舍棄順序模式而采用平行做事方式。要培養自身優異的做事方法，對流程精益求精，力求完美，專注而講求品質。不斷磨練和培養全面的技能與跨學科能力，強烈的團隊意識，無論職業生涯還是個人生活，無論面對任何問題。
輕足跡方法的其他特點也完全適用于個人行為發展。比如聯盟，未來企業必將存在更多的新型聯盟方式，使每一方的專業優勢得以發揮，達到1+1=11的效果。
為了抵御機器人的侵襲，我們必須采取物理或者虛擬的聯合方式，使每一方的知識和技能都可以互為傳播，以發揮人類的巨大潛能，應對機器的世界。相較于互聯網虛擬貨幣比特幣，信任將成為新的共有貨幣。
不忘初心
更為重要的是，要在機器的世界里仍能保持領先地位，人類應牢記那些傳世已久的經典哲思。無論是孔子時代即流傳下來的深刻東方道理，還是歐洲啟蒙時期的西方哲學思想都強調：榜樣作用、人性之本、信守諾言、手足情誼、學無止境、無私奉獻、尊重和聆聽他人。
第7篇：人工智能時代的教育革命范文
在國家社會科學基金和互聯網經濟學研究聯盟的支持下，《財經問題研究》編輯部特別組織了“互聯網經濟的理論與反壟斷政策探討”筆談，邀請數位專家對相關問題展開討論，相關成果發表于《財經問題研究》2018年第9期，本文為其中之一。
核心問題
人工智能和互聯網能否帶來新的經濟增長？
產業互聯網將如何影響產業競爭的格局，其對整個經濟的增長有什么樣的影響？
平臺型組織的演變會對社會產生多大的影響？
01
引 言
在過去的十多年時間里，全球經濟面臨一個比較大的挑戰就是如何重塑經濟增長。2005—2014年，全球最發達的經濟體的增長率長期停滯不前，急需要尋找一個新的經濟增長驅動力量。
互聯網在中國經歷了20年的快速發展之后，已經取得了世人矚目的成就。特別是隨著智能手機的普及，移動互聯網在中國已經相當發達。根據中國互聯網協會的數據，2016年中國境內活躍的手機上網碼號數量達12.47億。
得益于中國特殊的市場規模和移動互聯網的發展，中國的消費互聯網市場發展迅速，代表性的電商平臺如阿里巴巴、社交及游戲公司騰訊，這兩個公司以市值計均進入全球財富五百強的前十位。
當前，人們關注的熱點是中國的互聯網紅利是否已經消失，傳統產業的互聯網轉型是否會帶來新的增長機會？
此外，人工智能最近這幾年發展迅速。2017年中國的人工智能（AI）投資僅次于美國，成為投資熱點，政府也不斷推出鼓勵和支持政策。
這種變化引發業界和學界的思考，是不是會出現新的驅動經濟增長的力量？這個力量如果能夠驅動經濟增長，其對于整個社會的改變會有哪些影響？
1999年，美國微軟的創始人蓋茨有一個非常有名的論斷：商業新法則就是“互聯網會改變一切”。從他提出這個論斷到現在已近二十年，可以看到，電影、閱讀、新聞等商業模式都發生了巨大的變化。
但另一方面，還有很多東西沒有發生變化，如航空發動機的數據獲取，1960年和2015年的方式并沒有太多的變化。很多產業，如海關報關等，也沒有發生實質性的變化。在今天，一個備受關注的問題是，人工智能對于社會將有多大影響？
筆者將從產業競爭和戰略的角度來討論產業互聯網和人工智能會如何重塑中國經濟的問題。主要討論三個問題：
第一，人工智能和互聯網對經濟增長的影響。人工智能和互聯網是否有可能提高經濟的長期增長水平？
第二，產業互聯網將如何影響產業競爭的格局？它對整個經濟的增長有什么樣的影響？
第三，產業互聯網和人工智能如何影響產業結構的變化？特別是產業互聯網和人工智能是否會導致產業的平臺化？這種平臺型的組織又會對社會產生多大的影響？
分析表明：
第一，產業互聯網和人工智能會大幅度提升生產力。而且產業互聯網和人工智能會提升要素配置的效率，進而提升生產率。因此，可以樂觀看待長期經濟的增長率。
第二，平臺和組件的模式會影響一切組織和經濟形態。平臺會影響國家的競爭、城市的演變和產業轉型。一切組織都會向平臺化的方向發展。
02
人工智能和經濟增長
經濟的長期增長，主要是來自全要素生產率的增長。全要素生產率的增長，除了科技（包括人工智能）的進步，還包括管理效率和要素錯配這兩個問題帶來的影響。
大量的數據都表明，經濟的長期增長率一直在下降。無論是20世紀80、90年代還是千禧年后，整個世界的GDP增長一直在下降。
Gordon（2016）提出，美國的長期經濟增長將繼續下臺階。Gordon研究了美國過去150年的經濟發展史，認為美國的發展呈現倒U型的特征。美國經濟大約從19世紀70年代開始起飛，到20世紀50年代達到頂點，之后逐步下降。
Gordon的一個略為意外的發現是，從20世紀70年代開始，美國經濟的增長表現非常普通，特別是創新的步伐和技術進步帶來的增長并沒有惠及到更多人。
為什么現在大家如此關心人工智能的發展？很重要的一個原因是希望能夠找到提升經濟增長新的關鍵要素，希望找到推動經濟持續增長的新動力。這是大時代的背景。
人工智能是否會推動經濟增長和提升生產率，對中國同樣非常重要。
一是因為目前對中國經濟長期增長源泉的解讀有很多誤區。很多人認為中國經濟的增長來自于投資的驅動，認為由于投資占比已經很高，且投資回報率逐步降低，所以中國的經濟增長必然下行。
第二個原因是人工智能對組織生產活動的要素配置會有影響。如果人工智能可以提升要素配置效率，那經濟增長的潛力也會提高。
Zhu（2012）的研究表明，與很多人想象的不同，中國經濟的增長主要來自于效率的提升，而不是來自于投資的增加。雖然投資的增加是經濟增長很重要的一部分，但最主要的增長還是來自于經濟效率的提升。他的這一發現在學術界受到了越來越多的關注。
這一研究的重要性不僅在于其給出了一個與主流很不一樣的觀點，更重要的在于這個研究對判斷經濟增長的潛力有非常大的參考意義。
根據這一研究，1978—2007年，在中國經濟增長的貢獻中，有70%是來自于全要素生產率的增長。這一結論非常重要，意味著中國長期經濟增長仍然有非常大的空間。
這是因為在經歷了40年的高速增長后，中國的全要素生產率仍然只有美國的20%多。這表明通過提升全要素生產率來促進中國經濟增長的空間非常大。這就是為什么人工智能和新的經濟增長動力如此重要的根本原因。
由此，需要一個堅實的支持經濟增長的微觀理論基礎來對當前的經濟形勢進行解釋和指導。人工智能可以看作是廣義的機器自動化。在經典的索羅模型中，可以借助一個簡單的增長模型來討論人工智能對經濟增長的影響。
參考ZEIRA（1998）的經濟增長模型，簡單來說，經濟增長實際上可以看成一個抽象的生產函數。一個國家的產出是由生產力、資本和勞動共同決定的。
根據這一模型，可以推導出一個重要的結論：經濟的增長速度與自動化的比例正相關，即自動化的提升會增加長期的增長。此外，自動化比例的提升意味著資本在總產出中的占比提高。
這個簡單的模型有兩個非常重要的含義。
第一，人工智能在理論上有可能會帶來經濟的持續增長。人工智能比例的提升，會帶來經濟增速的持續提高。這實際上就是從經濟學上定義的奇點。經濟學家在這方面向自然科學學習了很多。這里的所謂奇點，從經濟學角度來說，就是持續的超高增速。
第二，資本和勞動在產出中的占比關乎收入的分配及平等和長期的社會穩定。資本占比提升和勞動的占比越來越低意味著貧富差距會增加。資本家是成為人工智能的投資者和獲益者，而普通的工人則可能成為受害者。
對于人工智能對經濟增長的影響，在給出確定結論前，可以簡要回顧一下歷史。關于人工智能的爭論其實是一個歷久彌新的話題，從信息技術一出現，大家就在討論這個問題。
20世紀90年代《經濟學人》的說法是，計算機不會提升人們的生產力。Zachary（1991）認為數據過載限制了生產率的提高。而信息技術對生產率的提升是顯而易見的。
但1996—1999年，美國私人部門的年均增長率達到2.8%，是1980—1995年間的2倍。這段時間可以明顯看到信息技術帶來的生產力的提升。
人工智能鼻祖和行為經濟學鼻祖西蒙也認為計算機和自動化會推動生產力的持續提升，但可能不是加速的提升。加速就是前面提到的奇點，即人工智能應當會持續提升生產率。業界的研究也支持這一判斷。
埃森哲的研究表明，美國生產率的增長受益于人工智能，到了2030年可以實現翻倍，意味著全球的經濟增長可能會重新進入高速增長的環境，全球經濟將進入新的增長周期。
經濟增長的源泉無外乎生產率的增長、資本投入的增加或是勞動人口的增長。如何理解抽象的增長模型中人工智能會導致長期的總經濟增長？
第一，從資本的角度，對人工智能的投資會產生很多不會折舊的資產，甚至還會增值，這是因為人工智能有學習能力，如阿爾法狗，它一天比一天聰明。這與傳統的資本完全不同。
第二，從勞動力的角度，人工智能與勞動力之間的替代關系和互補關系同時存在。在國民經濟的很多部門，人工智能會逐漸替代人工，但在其他很多部門，人工智能與勞動力之間是互補的。而且人工智能對勞動力的替代，有可能意味著人們會接受更多的教育，從而帶來勞動生產率的提升。
從歷史的經驗來看，可以參考信息技術對生產率的影響。1996—1999年，是美國信息技術、互聯網開始發展的時期。這段時期，美國全要素生產率年均增長2.8%，是1980—1995年的兩倍。這一數據表明人工智能這種新的技術會使得生產力有大幅度的提升。
第一次工業革命時期，1850—1910年，蒸汽機驅動的經濟增長是0.3%，而第三次工業革命也就是信息技術驅動的經濟增長是0.6%。
有估算認為，人工智能驅動的經濟增長在0.8%—1.4%。雖然這個數字還難以確認，但有充分的理由相信，人工智能對整個經濟效率的提升有非常大的幫助。
除了人工智能直接帶來的經濟增長，還有兩個與人工智能間接相關并會提升經濟增長的原因。
第一，來自于管理和組織效率的提升，這個是在微觀層面上的。
Bloom（2007）等學者的研究表明，不同國家的企業管理水平差別很大。假設企業管理水平的總分是5分，將各國企業管理水平得分排名，美國、日本、德國名列前茅，中國則仍然處在一個非常低的水平上。這一研究對于理解中國經濟增長的長期潛力有非常重要的含義。
中國是在如此低的管理水平的基礎上取得近四十年的高速增長的。如果中國能夠借鑒國際先進的企業管理經驗，提升組織管理效率，就可以大幅提升中國的經濟增長水平。
第二，要素錯配的問題。
要素錯配對經濟增長的影響近年來在學術界引起了很大的關注。提升經濟增長的另外一種方式是改善要素錯配。要素錯配會導致經濟效率的損失，如果中國能夠改善經濟要素的配置效率，就可以提升經濟效率，進而促進經濟增長。
謝長泰[6]等的研究表明，與理想狀況相比，中國的全要素生產率提升可以超過100%；即使是與美國的實際水平相比，中國的全要素生產率仍然會有3%—50%的提升，這表明如果中國能夠改善要素配置，經濟增長的潛力就會持續提升。
總體來講，跨部門、跨行業的生產率都存在差別。一個國家的企業生產率越集中，表示企業之間的生產效率越是接近的；越分散則表示不同企業的生產效率有差別。而中國企業的生產效率有很大的提升空間。
中國消費互聯網的發展已經證明了提升要素配置促進經濟增長的作用。阻礙要素配置效率方面有幾個重要的調整成本，包括企業所有權和政治的聯系、大量的非正式部門等。
但人工智能的發展會導致這些非正式部門的快速消失。這就是為什么產業互聯網和人工智能的出現會改善要素配置效率，促進經濟增長的原因。
03
產業互聯網的影響
在消費互聯網中，已經出現的代表性企業有美國的谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜，中國的百度、阿里巴巴、騰訊。
但產業互聯網還正在發展中，目前還看不到明確的巨頭。美國的通用電氣是在產業互聯網方面轉型最堅定的企業，但目前仍然沒有看到非常明顯的競爭優勢。
什么是產業互聯網？筆者的定義是，產業互聯網是通過互聯網來重構產業的價值鏈和創造新的價值。而不是簡單地在互聯網上加一個東西，其范圍其實是非常廣泛的。
需要正確理解產業互聯網與通常所講的“互聯網+”或“+互聯網”的區別。
以婚介市場為例，婚介市場是一個具有很大的商業價值和社會價值的大市場。簡單的“互聯網+”就是把婚介搬到網上去，即國內很多婚戀網站的模式。這種做法只是把線下的婚介搬到線上。其目標是盡可能多地促進互動（interaction）。但美國有一家與眾不同的婚戀匹配的網站，叫做eHarmony。
中國的很多婚戀網站注冊很容易，但美國這家公司卻不同。如果想要成為該網站的會員，需要花四個小時做心理學專家仔細設計的250道問題。這種做法的好處在于可以剔除哪些不是嚴肅找婚戀對象的用戶，有效提升匹配效率。
這里的核心就是進行價值鏈的重構。整個網站是在信任的基礎上，給用戶提供嚴肅、有效的匹配。這種做法完全改變了婚戀網站的商業模式和治理方式，這就是產業互聯網與“互聯網+”的區別。
產業互聯網是一個巨大的市場，發展空間巨大。通用電氣的估計是32萬億美元，占到了美國46%的GDP。根據思科的估計，到2020年，美國公司的利潤通過產業互聯網可以增長21%。
雖然目前中國市場上沒有明確的產業互聯網巨頭，但可以期待產業互聯網會為中國帶來同樣的巨變。
革命性的新產品或新服務一定會出現，類似于蘋果創造新的市場，或是特斯拉改變世界汽車產業的方式。特斯拉的意義在于其完全顛覆了一個產業。
電動車并不是新東西，愛迪生是最早看到電動車前途的。但真正驅動汽車產業大發展的是福特的T型車和汽車能源的使用方式。
特斯拉的重要性在于其對汽車產業的兩個根本性改變：自動駕駛系統和充電電池系統。這就是為什么特斯拉的市值會超過傳統的汽車巨頭通用汽車。需要看到的是，特斯拉試圖做的是成為汽車產業的微軟和英特爾的結合體。
新的應用效率可能會降低成本，提升滿意度和安全性。因為在整個生產、服務領域，都會有非常大的改變。
提到工業物聯網，如果效率的提升會帶來整個產值的增加，那么無論是航空、電力、健康、鐵路，還是石油、天然氣，產業互聯網和人工智能對上述產業的改變都會非常大。
04
平臺化組織
今天全球十大公司很多都是平臺型公司，包括谷歌、蘋果、騰訊、阿里巴巴等。平臺經濟的商業模式會影響到很多層面，包括國家層面、地方政府、城市，以及各個產業。人工智能的出現，會加劇這個過程的演變。
以PC產業的演變為例，傳統計算機產業的典型代表是早期具有垂直整合結構的IBM，即計算機的所有零部件都由自己生產。但今天的計算機產業是一個非常碎片化的產業，由極少數的關鍵玩家主導，如芯片由因特爾主導，操作系統則由微軟主導，其他的部件則由標準化配件提供商生產。
計算機產業從垂直整合結構演變為分散水平結構，意味著這個產業的利潤被少數平臺型公司獲取，其他公司只能賺非常薄的利潤。這是非常重要的演變趨勢，PC產業的演變，將來有可能會在很多產業中復制。
任何一個行業，如果像PC產業一樣演變，那就意味著產業里絕大部分公司只能退化成一個提供標準化組件并獲取市場平均利潤的普通公司，而主導產業演變的平臺型公司則將領導整個產業并獲取絕大部分的蛋糕，如智能手機平臺蘋果、搜索平臺谷歌、電商平臺阿里巴巴和社交平臺騰訊。
平臺型組織的演變會對社會產生的影響主要有三個趨勢：
第一個趨勢是平臺化后，產業的合作和融合更加明顯。
一些提供單一功能或服務的企業存在通過其獨特服務滲透到其他產業進行平臺覆蓋的可能。產業的分散化意味著核心的主導公司可能會通過技術來顛覆傳統產業。
如在汽車產業，傳統的主導公司是通用、福特、奔馳等汽車制造商，但在自動駕駛和新能源時代，谷歌和特斯拉可能通過其全新的駕駛技術或充電技術顛覆傳統產業。新興的科技公司也有可能通過智能手術技能來顛覆傳統的醫療產業。
第二個趨勢是人工智能的基礎設施能夠促進增長，包括硬件、數據。龐大的數據會使大公司的優勢加強。
平臺的演變會影響一切經濟形態和組織形態，意味著平臺的模式將主導一切，平臺型的國家會出現。未來，美國和中國將會成為全球經濟的超級兩強，其他國家則會成為全球政治和經濟上的組件和配角。
人工智能會使得中美兩國在資本、技術方面的優勢進一步強化。而平臺型城市會使得人才和資本的規模效應更強，更集中在大城市。深圳就是非常典型的平臺城市。
第三個趨勢是平臺型產業的普遍化。
現在還沒有看到人工智能這個產業里出現非常典型的突出玩家，但將來一定會有某個公司提供主導機器的操作系統。這個產業一定會產生一個領導性的企業，類似于微軟的超級平臺。
可以肯定的是，目前經濟體量較大的國家在人工智能方面的投入會非常多，并進一步導致國家間的強弱分化。
05
結 論
本文主要討論了三個問題：人工智能和互聯網能否帶來新的經濟增長？產業互聯網將如何影響產業競爭的格局，它對整個經濟的增長有什么樣的影響？平臺型組織的演變會對社會產生多大的影響？
無論是歷史的數據還是理論分析都表明，可以適度樂觀看待產業互聯網和人工智能對經濟的影響。人們有理由相信產業互聯網和人工智能會大幅度提升生產力，并推動長期經濟增長。
同時，筆者認為，平臺加組件的模式會橫掃一切組織形態，包括國家、城市和產業，整個社會都會全面向平臺化發展。
第8篇：人工智能時代的教育革命范文
一、智能制造風靡全球，培養現代勞動者迫在眉睫
《世界教育信息》：尊敬的陳副會長，您好！很高興您能接受我刊的專訪。根據《赫爾辛基新聞》的報道，據波士頓咨詢集團近期估算，在今后5年內，機器人將在芬蘭普及，這就意味著大概6～10萬份工作將由機器人代替，這對于人口只有500多萬的芬蘭已經是不小的比例。中國是一個人口大國，這一趨勢在中國也有所顯現。您認為這種趨勢會對中國有怎樣的影響呢？
陳宇：當前的世界和中國已經明顯處于一個生產力水平和文明的重大轉型期。回顧歷史，農業文明主要靠對生物能量的征服和開發；工業文明主要靠對石化能量的征服和開發；正在到來的未來文明，已經表現出將主要靠對人工智能和人造生命的能量的征服和開發的趨勢。
比如，日本在對比了中日兩國制造業后得出一個結論：中國制造業生產一線有7000萬名工人，平均月薪3600元人民幣；日本制造業生產一線僅有700萬名工人，而平均月薪達1.4萬元人民幣，約是中國的4倍。所以，日本的制造業在薪資方面相對中國沒有任何優勢。為此，日本計劃研發、生產和投入使用3000萬臺可以24小時工作（3倍于人的工作時間）的工業機器人，相當于增加了9000萬名制造業工人，而機器人的“平均月薪”僅合900元人民幣，這無疑將一舉扭轉日本制造業的劣勢。事實上，未來5～15年，智能機器人、智慧制造和人工智能將席卷全球，改變傳統產業。據我所知，現在中國的大型企業，無論國營、民營還是外資，也都在全力研制機器人，如富士康科技集團已經準備用100萬名機器人取代100萬名工人。因此，從就業的角度看，首當其沖受到最大威脅的是中國生產和服務一線的1.2億從事體能勞動的操作執行型工人（即所謂的“藍領”隊伍），而歐美國家的這種類型的工人早在過去近40年中幾乎被中國工人全部取代了。在新一輪科技革命浪潮中，歐美國家主要受到威脅的不是一線產業工人，而是從事初級知識技能型勞動的所謂“白領”隊伍。美國的一項研究估計，最近5年全球將有500萬工人被機器人取代。我覺得，這個數字實在是太保守了，僅在中國就應當不止這個數量。顯然，近期如何為面臨重大產業轉型的中國勞動者大軍開發和尋找新的工作崗位（這些崗位是存在的），同時對他們進行適應性轉產轉業轉崗培訓（這種教育培訓特別困難），是我國職業教育、成人教育、繼續教育和在職在崗培訓領域迫在眉睫的重要任務。這項工作急需教育部門和勞動部門的緊密協調與合作。
二、越來越多的人將在未來從事智能勞動，教育要在其中發揮重要作用
《世界教育信息》：英國《每日郵報》2016年7月27日報道，澳大利亞工程師馬克?皮瓦茨（Mark Pivac）開發出世界首臺全自動砌磚機器人“哈德良”（Hadrian）。它可以一天24小時不間斷工作，每小時能砌1000塊磚，兩天內就能砌完一棟房子。由此可見，智能機器人已經能夠在某些方面代替人類。您剛才也提到了中國勞動者要“轉型”。那么，“轉型”的突破口在哪里？
陳宇：轉型的突破口無疑是教育，下面我想談談面向2030年的教育。我國教育包括兩個主要部分――城市教育和農村教育。但是，近40年來形成的中國新產業工人（即農民工群體） 及其子女，一直在大中城市及其邊緣聚集，他們不可能再回到過去的村莊，只能生活在城市郊區或者新形成的小城鎮。他們所需要的是職業教育，他們也是職業學校的主要生源。隨著我國城鎮化運動的發展，以及人口生育政策的調整（二胎化），在2030年前后會形成新的教育需求高峰。屆時，中國將有80%的人口居住在城市。不同層次的人群都會強烈地追求更加體面的勞動和就業，也就必然追求更高質量的城市教育、職業教育和鄉村教育。這將對2030年的中國教育提出巨大而嚴峻的挑戰。毫無疑問，考慮2030年的教育也離不開上述“人工智能、智慧生產、智能機器人，以及生物技術和基因工程將成為未來生產力的主體”這個大背景。我們只能在這個大背景下想清楚，我們到底要讓全國的孩子“學什么、怎么學、 為什么而學”，下面我想舉一個例子來說明。
據悉，在阿爾法圍棋（AlphaGo）戰勝李世石的激勵下，世界各國機器人研發機構都提出了自己明確的發展目標。其中，特別引人注目的有3個國家的機構：一是華盛頓大學圖靈中心開發的美國考試機器人，其目標是在美國高中生物考試中取得滿分（100分），據說目前考試機器人已經能夠達到60分；二是日本國立情報學研究所開發的日本高考機器人，其目標是考入東京大學，據說目前也能夠達到錄取標準的一半以上水平；三是中國科委有關部門立項，科大訊飛、清華大學、北京大學、中科院等參與研制的類人答題機器，近期目標是通過高考進入一本學校，而遠期目標則是超越95%以上的考生，考上清華大學或北京大學。顯然，如果從阿爾法圍棋戰勝李世石的經驗看，考試機器人要實現這些目標一點都不難，因為各國高考試題和變化范圍根本不可能和圍棋同日而語。所以，我們應當充分認識到，今后，“應試教育”的意義會越來越被質疑。我們要徹底改變我國各級各類學校的教育方向和教學方法，擯棄只能適應前工業時代的那一套以文論為中心、以復述為主要方法的教育理念；對工商時代的先進教育理念，要積極、有選擇地吸收。比如，美國盛行的科學、技術、工程、藝術和數學（Science-Technology-Egineering-Arts-Maths，STEAM）的理念就有許多以目標為導向、實際有效的內容。不過，美國的這套標準現在也暴露出難以完全適應時代迅速發展的弱點。因此，更重要的是，我們要面向未來，深刻觀察并高度概括時代特點和文明發展方向，抓住未來文明的基本特征，找到創建新型教育和推動其發展的突破口和關鍵點。
我最近與多位產業和職業專家討論，深感面對存在大量未知因素的未來時代和未來文明時需要教育觀念的根本改變――教育的核心任務是幫助人構建起符合時代精神的思維方式，而不是教授具體內容。縱觀中國歷史，農耕時代需要的是一種文論思維方式，所以最重要的是讀經史子集、做八股文章；工業時代需要的是一種產業思維方式，所以“學好數理化，走遍天下都不怕”；而未來時代是數字技術時代，人們最需要的是一種數碼思維方式。因此，我們必須從小就讓孩子熟悉“ 0、1”概念、接觸計算機程序和計算機編碼，對數碼空間有充分的感性認識和想象能力。非如此，我們難以培養出最能適應新時代的人力資源。
無數事實證明，不論在哪個層面上，具有數碼思維方式（亦稱“數碼基因”）的人最能夠適應新的時代和新的趨勢。比如，世界上影響最大的、最具引領方向的頂級創新企業的創始人比爾?蓋茨、喬布斯、扎克伯格、 馬斯克、拉里佩奇和謝爾蓋布林等，都有深厚的計算機技術背景，也就是“數碼基因”。而且，他們的事業都起步于計算機編程。至今相對落后的大國印度，由于從小學就抓了普及計算機知識、計算機使用和計算機編程等，他們培養的新生勞動力有很強的“數碼基因”，大量人員從事全球計算機軟件外包工作，還有大批人才直接進入美國高科技公司，如谷歌、微軟等。硅谷科技公司高管和技術領軍人物中，印度人已經占到1/3。印度總理莫迪去年造訪硅谷時居然有5萬印度人報名參加歡迎會，由于場地等原因，最后來了1.8萬人。難怪他敢在硅谷夸下?？谡f：“21世紀屬于印度！”
由于人工智能和智慧制造的發展，大量新產生的職業、崗位和工作都和計算機使用、計算機控制和計算機編程密切相關。人類新一輪的生產力釋放，已經從材料、能源領域， 進入信息和生命領域。過去看似與計算機不相干的生物科學，最終都可以闡述為“生命基因作為一種軟件密碼的破譯和排序”的數碼問題。顯然，處于平行發展的數碼技術和生物技術的緊密融合，正在成為人類新科技力量發展不可阻擋的前鋒。據此，我的具體建議就是，一定要在城鄉教育中，從小學一年級開始就讓孩子們接觸計算機、使用計算機、習慣計算機技術，進而掌握計算機編程。當然，這種計算機教育一定不能再是封閉的、生硬的、死記硬背的；相反，應當是活潑的、開放的、自由創造的、高度激發孩子熱情和興趣的，一定要讓孩子通過計算機編程來表達自己的藝術想像力和無限創造性，培養他們對數碼世界的直覺和理性。
《世界教育信息》：那么，我國城鄉就業和職業更替變化的趨勢有哪些呢？
陳宇：人類的勞動活動可以簡單地從兩個維度來區分：第一，以體能為主，還是以智能為主？第二，是規則性的，還是非規則性的？如果以第一個條件為X軸，以第二個條件為Y軸，我們可以作出如下矩陣，以表示今天社會上實際存在的四個工作區域（見圖1）。
其中，第一區域為規則性體能勞動（圖中左下角）――從事這一區域工作的人員通常被稱為“藍領”，是目前我國產業工人中人數最多的群體。但是，這種勞動最容易被智能制造和各種各樣的產業機器人或服務機器人所完全取代。這一趨勢無可阻擋，我們必須認清這一歷史潮流并作出相應對策。
第二區域為規則性智能勞動（圖中右下角）――從事這一類工作的人員通常被稱為“中低層員工”或“普通白領”，他們是目前我國員工隊伍中人數僅次于第一區域的大群體。一方面，這一類工作現在也面臨被人工智能、專業軟件、智能機器人大量取代的趨勢，其中包括了相當一部分管理工作。因此，現在歐美已經流行這樣一種說法：“你能接受一位機器人老板嗎？”但另一方面，由于人工智能、智能機器和人造生命的發展，大量屬于人機接口、人機界面、人機協調，以及相應的人與人關系的新職業、新崗位、新工作被創造出來。同時，對越來越多的機器人的使用、管理、監控、維護、修理等工作也發展起來，成為這一區域中產生的新工作的主體。因此，這一區域將成為接收和容納從上一區域中排擠出來的大量勞動者的主要領域。當然，進入這一區域的勞動者都需要相應的教育和訓練。而一個人有無“數碼基因”，對他能否迅速接受這一領域的教育培訓或者再教育再培訓非常重要。
第三區域為非規則性智能勞動（圖中右上角）――這一區域是至今無法被人工智能和人造生命取代的人類專屬工作區域，其典型工作又可以分為“專業性思考”和“復雜性對話”兩大類，主要涉及從零到一的原創性活動；同時涉及商業運行模式的創造、組織和實現等活動。這一區域的工作是人類勞動活動中最精華的部分。這一區域的活動覆蓋了科學家、政治家、發明家、創造家、創新式企業家、 高級管理專家以及多數藝術家的勞動。從一定意義上說，從事這一區域勞動的人才的數量多少、水平高低和成果大小，決定了一個國家的軟實力。
第9篇：人工智能時代的教育革命范文
關鍵詞：智能制造；通識能力；工匠精神；創新思維
工業4.0時代，智能制造的新技術、新業態、新產業下新崗位的方式、內容、方法、工具都發生了巨大變化，智能制造不再針對某個領域、某個專業，而是覆蓋了各個產業，貫穿于產品、制造、服務全生命周期各個環節。高等職業教育中，人才培養與經濟增長、產業結構升級之間存在著“引領和適應”的對應關系［1］，職業教育培養的學生都必須了解國家的戰略布局，明白智能制造無處不在，要有家國情懷，主動將自己的職業生涯規劃融入國家的發展戰略，服務國家智能制造產業發展。
一、智能制造技術技能人才培養的機遇與挑戰
（一）國家戰略加速產業轉型，提出人才培養新需求
國家“十四五規劃”指出，要實現制造強國、推動產業鏈現代化；《成渝地區雙城經濟圈建設規劃綱要》提出要打造“全球電子信息高端研發制造基地”；成都市《智能制造三年行動計劃（2021—2023年）》提出，“加快構建智能制造生態體系建設”。智能化成為電子信息制造業快速轉型發展的必然趨勢，大力建設數字化車間和智能工廠，促進電子信息制造業快速轉型發展，實現生產過程智能化、數控化，亟需具備設計數字化、生產自動化、管理現代化等多種技術技能復合的人才支撐。
（二）智能制造多種技術融合，提出人才培養新標準
2021年新職業“智能制造工程技術人員”國家職業標準和智能制造領域人才需求報告指出，現代企業生產過程中，數控加工、工業機器人等智能生產裝備通過信息技術有機連接，通過各類物聯網感知技術收集生產過程中各種數據，通過工業軟件系統在線進行數據處理分析，實現智能化生產，該領域預計到2025年達到450萬人的人才缺口，其中機械行業技術技能人才需求總量將達到377.6萬［2］，高職學歷的需求總量預計達149.08萬，占比39.48%。智能制造領域的新崗位，需要大量能將軟件應用、數控加工、機器人技術、物聯網技術等多技術技能融合的產業工人。這對專業升級發展、數字化改造提出了新標準，亟須加快推進人才培養模式改革。
（三）職業教育融合創新發展，提出人才培養新任務
為落實《國家職業教育改革實施方案》，教育部、四川省政府《關于推進成都公園城市示范區職業教育融合創新發展的意見》提出，推動縱向貫通、橫向融通的“全生命周期”職業學校教育和培訓體系建設，打造“四園同構”的產教城融合園區和“中國匠谷”等高地。作為擁有技師學院的在蓉高職院校，實施高職與技師融通發展、促進現代職業教育體系加快構建成為學校的責任，需創新人才培養模式，服務成都市電子信息制造業園區和企業發展，培養新時代高素質技術技能智能制造產業工匠。
二、智能制造對技能人才通識能力提出的新要求
工業4.0時代，智能化賦能知識經濟，勞動者僅憑一技難以適應產業發展，這就倒逼職業教育由“唯技而教”的專才教育走向通識教育和終身學習。通識教育，亦稱之為通識能力，于20世紀80年代自美國引入，結合中國文化對“通”和“識”的解釋，被翻譯為“通識教育”，是指一種在不同學科領域、不同行業中能夠共通的普遍知識和基礎能力，包括語言表達能力、自學能力、適應能力、道德關懷能力、溝通協調能力、創新創意能力、理論到實踐的能力等。哈佛大學的通識教育對全球的教育改革都有著重要影響，其教育的四大目標之一就是：教育學生如何成為社會一員，享受公民權利，履行公民義務，承擔對地方、對國家、對世界以及對自己的責任。在智能制造時代，要通過通識教育培養出職業院校學生以下通用能力。
（一）追求卓越的大國工匠精神
一流的制造需要一流的技術，一流的技術則需要一流的精神，中國從“制造大國”走向“制造強國”，從資源稟賦優勢走向創新制造優勢，迫切需要堅持如一的品質，堅忍不拔、精益求精、追求完美和極致的工匠精神［3］。制造業文化就是工匠文化，只有對事業具有高忠誠度，才能全身心投入，秉持嚴謹的職業操守、崇高的職業品質，培養敬業、專注、精益、堅持的價值取向和行為表現，才能在制造質量和制造水平上取得持續不斷的進展。
（二）創新精神和創造思維
智能制造是對傳統制造的全方位提升，更是新技術、新思維、新概念、新模式不斷涌現、廣泛應用的典型業態，創新精神和創造思維要貫穿于智能制造全過程［4］。創新精神是推動工業制造突破傳統模式、改變生產生活方式的重要精神，要求學生勇于挑戰固有框架，不斷追求新思維、新事物、新理念、新方法，探索新的規律，獲取新的成功。創新思維是打破慣常思維、求新求異的獨特思維，是人類創造性的獲得靈魂和核心，是人的創造力迸發的源泉。
（三）多元的人文素養
在智能制造、人工智能的未來發展中，人機工程、柔性制造、仿生制造、個性定制等一系列多元化、復合型、綜合化的制造發展，必將與社會學、經濟學、文學、哲學、美學等人文社科發生更加緊密和廣泛的聯系與交叉。智能制造人才的人文素養也將成為面向未來發展的一種必備素養，在人工智能等新技術發展中將發揮重要作用。
三、成都工貿職業技術學院在智能制造人才培養方面的探索與實踐
為服務成都建設“中國制造2025”試點示范城市、全國重要的先進制造業中心，成都工貿職業技術學院自覺擔負起支撐地方高端制造業高質量發展的責任，全力打造“智能制造專業群”，推廣智能制造的“大眾教育”，培養學生跨領域、跨學科、跨專業的綜合能力，為建設全面體現新發展理念的國家中心城市提供高素質技術技能人才支撐。
（一）瞄準人才需求，科學定位培養崗位
對接成都電子信息制造業網、智、軟、端、屏、芯六個領域中的智能終端，專業群確定了工藝設計、生產線規劃、過程實施、監測反饋四個智造鏈主要環節，其擁有工藝設計和優化、智能產線安裝和調試、智能設備操作調試與編程等十個典型工作崗位?；趰徫粩底只⒅悄芑螅瑢κ畟€典型工作崗位核心能力進行分析，構建產品數字化設計、智能產線設計與調試、智能生產設備系統集成與運維、智能生產數據監測與反饋四個崗位群，這些崗位群需要多個專業交叉融合培養，滿足復合型學生就業需求。學校將人才培養定位為堅持立德樹人，培養具有勞動精神、工匠精神、創新精神，掌握產品數字化軟件設計、柔性制造單元調試、高檔數控設備操作、工業機器人柔性集成、生產數據分析等先進技術技能，具備智能化、數字化融合意識的新時代高素質技術技能智能制造產業工匠。
（二）立足核心素養，打造培養“工匠素質”的課程體系
一是加強通識課程的德育素養、信息素養、創新素養和人文素養的培養，將工匠精神教育融入思政課程教學。增設職教模塊理論，形成有利于厚植工匠精神的思政教學體系，將工匠精神融入社會主義核心價值觀、天府文化、中華優秀文化、社會主義先進文化的教育之中［5］。二是以融合的思想重構專業課程。對接新職業標準和相關“1+X”證書職業標準，以項目為載體，以問題為導向，在課程中挖掘知識、探究知識，提高解決實際問題的能力。知識有三大來源：基礎理論層面、應用研發層面和實踐性層面，制造行業的工藝和技術的創新發現只能通過“干中學”而習得。實踐出真知，實踐才是創新的唯一途徑，因此要引導學生注重實踐。三是開設“智能文明”“人工智能與信息社會”等公共選修課程，提高學生智能化素養，引導學生明白創新來源于制造一線，制造工廠本身就是一所“創新大學”，塑造學生人文情懷，增強對智能化產業的柔性適應力。
（三）深化產教融合，實現核心能力培養
學校深化產教融合，按照職業工種等級標準整合原有實訓室，建設數控車、數控銑、PLC編程、現代信息技術、工業機器人等通用技能實訓室，服務智造鏈四個環節通用能力、基礎能力和雙創基本技能培養。學校采取引企入校、校入園企等方式，依據理虛實一體化建設原則，重組、新建產品數字化設計、數控智能加工、數字工廠仿真訓練等實訓室，提質建設智能制造生產性實訓基地、西門子數字化工廠虛擬仿真實訓基地?；刂攸c支撐專業群核心能力課程、拓展能力課程和雙創能力課程的實施，以及專業群核心工種的職業資格高級—技師和“1+X”證書中級—高級認證考核。實訓基地向群內外學生開放，采取學分認證置換方式，開展興趣培養、第二課堂學習、專業社團活動、技能競賽等，引導學生建立研發—生產—營銷的全生命鏈、系統化思維模式。
（四）打造工匠學院，服務工匠人才發展
成都工貿職業技術學院與成都市總工會整合雙方優勢資源，共同籌建“成都工匠學院”，探索產教融合、校企合作運行新機制?！俺啥脊そ硨W院”聚集“成都工匠”優質資源，全力打造技能人才培育、現代產業發展精準服務、工匠人才社會價值實現的三大平臺。依托“成都工匠學院”組建智能制造職業教育集團（聯盟）、建設產業學院，打造生產性實訓基地，實現資源共建共享。重點開展選育“工匠之師”，實施“匠中育師”計劃；開展項目化、實戰化“師帶徒”，實施“以匠育工”計劃；開展技能人才培訓，實施“滴灌援企”計劃，培養適應和引領現代產業發展的高素質應用型、復合型、創新型人才。制造是本體，智能是靈魂。在智能制造背景下，職業教育對高素質技術技能人才的培養應多關注工匠精神養成、創新驅動以及人文素養，激發學生創新思維，讓學生實現全面而自由的發展、成為具有創新精神和綜合競爭力的社會變革參與者。
參考文獻：
［1］張培.“互聯網+”高職教育人才培養價值取向及路徑研究———基于“中國制造2025”的邏輯［J］.成人教育，2017（10）：53-57.
［2］馬雪峰，陳曉明，許朝山.智能制造機械行業人才需求與職業院校專業設置匹配分析［J］.中國職業技術教育，2020（11）：5-15.
［3］葉美蘭，陳桂香.工匠精神的當代價值意蘊及其實現路徑的選擇［J］.高教探索，2016，10（10）：27-31.
［4］李耀平，郭濤，段寶巖.面向智能制造的人才培養策略［M］.第1版.西安電子科技大學出版社，2019：3.
