人工智能时代的教育革命精选(九篇)

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第1篇：人工智能时代的教育革命范文

个人简历：

1981年，毕业于浙江美术学院工艺系（现中国美术学院），学士；

1982年-1983年，任教于中国美术学院，教师；

1984年-1986年，德国慕尼黑造型艺术学院与柏林艺术大学访问学者；

1986年-1988年，获美国耶鲁大学艺术学院硕士学位，被授以作为表彰最优秀毕业生的诺尔曼・艾弗斯纪念奖；

1988年，成立个人设计工作室，为Adobe公司提供设计；

1989年-1997年，美国耶鲁大学艺术学院，讲师；

1991年-1998年，就职于全球最大的出版O计软件公司Adobe，先后担任设计师，高级艺术指导，设计总管，负责全公司设计工作；

1998年，加入两方设计公司，任设计总监；

1999年，任上海大学美术学院，客座教授；

2001年，参加北京申奥工作，艺术指导；

2006年-2008年，任北京奥组委形象与景观艺术总监；

2003年-至今，任中央美术学院设计学院院长、长江学者特聘教授、博士生导师

主要设计、研究项目：2001 年参与北京市申奥工作，设计北京申奥多媒体陈述报告；2004建立中央美院奥运艺术研究中心并任主任，中心设计了奥运奖牌、奥运体育标识、奥运色彩系统、奥运景观系统指南、奥运门票等奥运设计项目；2006年10月至2008年10月任北京奥组委形象与景观艺术总监，负责北京奥运形象与景观设计工作；2009年作为学术总监与主要发起人负责申请、筹备、举办了ICOGRADA 北京世界设计大会。大会有40多个国家2000人参会，超过100场演讲，24个专业展览，成为推动中国设计发展的一项重要活动。曾任教于美国耶鲁大学艺术学院并担任世界最大出版设计软件公司Adobe 高级艺术指导与设计总管，负责全公司设计工作。作品多次参加国际重大展览并获奖，作品被多家博物馆收藏；多次被邀请作为设计比赛评委；在世界多地举办过学术讲座，主持过很多与设计相关的学术活动。

技术的进步、互联网的发展和数字化时代的到来使得设计行业面临着巨大的机遇和挑战。在2016年11月召开的国际艺术设计教育年会上，中央美术学院设计学院院长王敏教授就现阶段技术和数字化发展所引发的设计领域的一系列变革问题进行了名为“Envision， Empower， En-hance―Design in the Era of 4th Industry Revolution”的主题演讲，在设计领域引起了巨大的反响，更是吸引学者们广泛的关注。发言中，其不仅对目前数字和人工智能背景下的设计问题进行了广泛的论述，更对未来设计行业和设计教育的发展指引了方向。本期，我刊特别邀请到了王敏教授做客权威人物栏目，就第四次工业革命所引发的设计价值与设计蜕变相关问题接受我刊专访，深入探讨设计未来的研究方向和设计师的培养问题。

本刊主编：王院长您好！感谢您接受我刊的专访！我们知道，在去年年底结束的国际艺术设计教育年会上，您的发言引起了巨大的反响，特别是其中有关人工智能所引发的设计变革方面的问题，更是得到了很多学者和教育工作者们的关注。您能进一步深入解读一下您是如何看待设计师与人工智能的关系的呢？

王院长：好的。首先，我想说的是目前人工智能的发展已经对设计师带来了巨大的冲击，而且在未来，设计师的很多工作还将会被人工智能系统所取代。但其次，我想进一步说明的是某些工作的消失并不意味着设计行业的消失，因为设计师的很多工作是不能被人工智能所取代的。因此我想，设计师和人工智能的关系应该是相互促进、相互激励发展的关系。历次的工业革命，都带来了设计理念、设计价值的转变，也为设计领域的发展带来了巨大的机会。第四次工业革命也以一样。在人工智能、物联网Internet of Things ，工业4.0、新能源、新思维兴起的时候，也为设计领域和设计师带来了前所未有的机遇与挑战。

本刊主编：王院长，刚刚您谈到了历次工业革命和第四次工业革命的问题，您能介绍一下四次工业革命都对设计带来了怎样的影响吗？中国在这四次革命过程中又处于一种什么样的状态呢？

王院长：当然可以，而且我个人认为将四次工业革命的影响梳理清楚对于我们现阶段把握好设计发展的脉络是非常有帮助的，因为伴随工业革命、技术革命发生时，设计师设计理念的转变、设计所带来的价值的转变、设计行业发生的变化，这都会给我们一些对未来的启示和思考。首次，第一次工业革命由蒸汽机引发，人类进入机械生产时代，机器产生的能量大于人与动物的力量，机器取代了人工，带来了生产的进步，但也带来了各种毫无美感的粗劣的机器，在人们为工业进步欢呼之时，莫里斯倡导的艺术与手工艺运动也开始掀起，随后新艺术运动，新装饰，青年风格等在欧洲形成，很多艺术家设计师投入其中，创造了大量的精美设计作品，今天仍为很多人喜爱，这让人们看到了艺术与工业结合去创造美的可能性；其次，电与工业流水线带来了第二次工业革命，电报电话的能力远优于人的传播能力，人类通讯方式从此发生了革命性的变革。福特的T型车流水生产线大大提高了工业生产效率，将汽车带进普通人的生活，也预示着工业产品对人类生活所将带来的巨大影响。此时出现的包豪斯带来了现代设计教育的理念，包豪斯倡导艺术与技术统一，功能性与极简的现代审美观，其后形成的现代主义设计潮流极大推动了工业化对人类生活形态与审美的渗透与改变，在这个现代主义设计发展的进程中吸引了众多人才，也产生了很多设计大师，设计的价值为社会所关注；其三，第三次工业革命始于60年代，从计算机再到互联网，第三次工业革命又一次引起了生产方式和生活方式的巨大变革，比如计算机的应用颠覆性改变了设计、印刷、传播的过程，改变了设计师的工作与设计的价值，3D打印势必引发产业组织形态和供应链模式包括设计价值的颠覆性变化；最后，第四次工业革命来到，随着互联网的发展和计算机技术的更新，人工智能和机器学习开始成为新的热点，也是必为设计行业带来巨大挑战与机会。

再来看看我国，由于历史原因我们错过了第一次与第二次工业革命，仅仅搭上了第三次工业革命的末班车，面对第四次工业革命，我们从来没有像今天这样与世界领先的技术浪潮如此接近过。尤其是在人工智能领域，中国最大的优势在于7亿多互联网用户，而大量的用户就意味着更多的数据。2016年白宫前沿峰会报告指出，在人工智能的新领域深度学习领域中，中国无论是数量或是被引用论文数量都赶超美国位居全球第一。深度学习的应用也体现在我们的日常生活之中，购物平台利用大量的数据分析用户需求，匹配并推荐其需要的商品，或是资讯类APP为用户匹配并推送相关的新闻讯息。除此以外，深度学习最终价值的体现其实还有更多，比如AlphaGO大战李世石，深度学习在背后也起着非常重要的作用，再比如自动驾驶、语音识别、图像识别等都是深度学习的研究范畴，也将是人工智能未来在我们生活中的应用场景。

本刊主编：王院长您的思路太清晰了！正如您所说，历次的工业革命都对设计和人类产生了几乎是具有颠覆意义的影响，那么我想进一步请教一下您，您认为设计在第四次工业革命中是一个什么样的身份？设计存在的价值在哪里？而我们如此众多的设计师将何去何从？将如何重新找到自己的社会价值呢？

王院长：这个问题非常好，它正是我们中国设计和设计师们面临的困惑，这里我就谈谈我个人的看法。前面几次工业革命过程让我们看到，技术的发展淘汰了一些行业、工种，但它也不断创造新的机会、新的工作。在社会、技术发展的进程中，设计与艺术起到技术无法替代的作用。我们应该将第四次工业革命当作机遇、机会，来实现设计的新的价值。现阶段，第四次工业革命带来了对设计新的要求、新的机会。设计的定义、价值正在改变，企业对设计的需求也在改变。这是一个拥抱创新、创意、设计的时代。近年来，很多大型公司开始并购设计公司；国内外很多商业学院陆续开设设计思维的相关课程，新加坡甚至将设计思维作为高中的必修课；越来越多的设计师开始创业。这里我们所说的设计师创业，并非开办一个设计师事务所，或者打造一个设计品牌，而是更多的涉猎到非设计行业。这些变化就要求我们不断重新定义设计、重新定义设计师、重塑设计师，作为最根本的，我们还需要重新定义设计教育。在人工智能时代，很多行业或是消失，或是大量削减人数，设计行业也一样，但这并不意味着设计行业的消亡，正相反的是，未来社会更需要设计师，只是是与以往不同的设计师。我们要不断重新定义设计、重新定义设计师、重新判断设计的价值。设计师因为他们的职业特点，他们对用户体验的关注、他们所普遍具有的同理心、他们的创造性思维的能力，加上对跨行业的经验，使他们可以为企业带来美化产品之外的价值。设计由最初对产品的关注被提升到组织与策略的层次，设计一词不再局限于有型的产品，而是一种策略思考。

本刊主编：王院长，您提到设计和设计师都需要重新定义和进行价值重塑，那么您认为当前的设计人才应该具备那些能力呢？一名好的设计师又应该如何定义呢？

第2篇：人工智能时代的教育革命范文

2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。

围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。

“人工智能百年研究”项目

2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。

《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。

1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。

2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。

3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。

4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。

5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。

6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。

7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。

8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。

《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。

这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。

研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。

“为机器人安装‘死亡开关’”

2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。

会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”

会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。

报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。

报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。

人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。

“机器人应当纳税”

英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。

在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”

盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。

法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。

“人类需要成为‘半机器人’”

美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”

第3篇：人工智能时代的教育革命范文

【关键词】少子老龄化人工智能时代现状应对策略

引言

人口老龄化是指一个国家“岁以上人口占总人口的比例超过7%，这表明人类可以活得更健康、更长久。但与此同时，新一代人口增长速度低于上一代入口自然减少的速度也带来了一系列严峻的挑战。日本是世界上少子老龄不巨见象最严峻的国家之一。日本政府借力人工智能所带来的“第四次产业革命”的红利，着力解决少子老龄化带来的社会和经济问题。近20年来，日本实施一系列的少子老龄化对策，希望提高总和生育率，降低人口缩减的速度，解决少子老龄化危机下的人口老化、劳动力短缺、医疗及养老等社会问题。

一、人工智能时代的来临

人工智能（ArtificialIntelligence），亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。人工智能的发展是不可逆转的潮流，各国政府纷纷采取积极的态度，在政策和资金上大力扶持人工智能产业的发展。日本作为全球科技最发达的国家之一，更是将人工智能作为刺激经济增民和解决少子老龄化问题的关键。日本政府制定了“人工智能战略”，在“人工智能技术战略会议”上，提出人工智能产业化路线，将2017年确定为人工智能关键年，各政府部门对人工智能的研发给与资金支持。此外为了避免人工智能对社会道德、法律等带了的消极影响，日本政府了《人工智能网络化的影响与风险：实现智慧网络社会需解决的问题》报告和《人工智能与人类社会》报告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免恶意使用人工智能的情况发生。

二、日本少子老龄化的现状

少子老龄化是指一方面由于总和生育率降低以及医疗发达、国民平均寿命延民等原因，儿童占总人口比重降低，另一方面“岁以上老龄人口的比例提高的社会现象。根据联合国世界卫生组织的传统标准，60岁以上公民被定义为老年人，一个地区60岁以上老年人达到总人口的10%则被视为步入老龄化社会。65岁以上人口比率超过21%的话，就可以被称为“超老龄化社会”。根据日本国立社会保障人口问题研究所的预测，日本老龄人口比例在2020年将达到26.9%，2035年老龄人口比例将达到33.4%，日本已经毫无疑问地步入了“超老龄化社会”。

另一方面，二战结束后的1947年至1949年，日本出现了第一个生育高峰，平均每年有270万人出生。随着第一次生育高峰的出生人群进入适婚年龄，1971年至1973年日本又出现了第二次生育高峰，最高时每年出生人口达210万。但此后无论是出生人口数量还是总和生育率都在下降。如果一个国家的总和生育率超长时间内低于维持人口长期稳定发展的更替水平（2.1），被称为少子化；如果长时间内低于1.3，则被称为“超少子化”。2005年日本《少子化社会白皮书》指出，日本已经进入“超少子国家”。

根據日本国立社会保障人口问题研究所的调查估计，日本的总人口预计2030年为，亿1，662万人，2048年将不足一亿，下降到9，913万人，2060年预计达到8，674万人。按照这样的人口总数来看，劳动力人口到2060年将降到至50.9%，与此相对应老龄人口将上升至39.9%。也就是说，1位老龄人口需要2位劳动力人口支撑，可以说成为非常严峻的社会问题。15岁至64岁被誉为“劳动力人口”，65岁以上可以从现在从事的工作上退休下来，被称为“老年人”。在日本，国民20岁成年后需要交纳年金的保险费，到“岁后可以获取年金。实际上是现在的劳动力缴纳的年金成为老龄人口的年金。那么随着少子老龄化的推进，会出现什么社会问题呢？因为缴纳年金的劳动力人口变少，获取年金的老龄人口增加，所以人均缴纳的保险费变高。这样就导致经济负担加重，在经济上养育孩子的经济能力变小，形成恶性循环。

三、日本少子老龄化的应对策略

2018年日本原总务大臣、创成会议主席增田宽也在清华大学的讲座“日本的人口减少及其应多策略”中提到“要解决人口问题还需要举全国之力，从国家层面做出政策，而且仅靠中央政府还不够，还需要地方政府一起努力，各个部门互相协作。例如，要想解决老年人护理问题，一是要有足够的从财政支持，二要有专业护理人才，此外还需要通过新技术包括人工智能、机器人等提升护理水平。最后，还应在城市设计和建设上充分考虑老龄化的影响，这其中就包括了财政部、负责劳动合同人口政策的部门以及相关技术产业部门和负责城市开发建设的部门。”

（一）年金保险制度改革

随着人口老龄化，每年用于支付年金的财政支出越来越多，另一方面，少子化导致的劳动力人口减少劳动力人口养育子女的经济负担增大。日本政府认识到少子老龄化是日本迫在眉睫需要解决的社会问题。在日本社会保障制度方面，进行了一系列改革。

首先，社会保障制度的收取方式进行改革。2004年开始，日本政府开始调整给付年龄，延迟退休这一提议开始兴起。按照劳动法的规定60岁退休，如果本人申请，可以延迟退休年龄，同时导入“继续雇佣制度”。随着少子老龄化的推进，到2025年将要面临更加严峻的少子老龄化问题。日本政府甚至提案将老龄人口的那个界限由65岁提高至70岁至75岁。另外也有提案将年金的领取年龄提高至70岁以后开始。其次，提高了劳动力人口的保险费用金额，增加了劳动力人口的保险费负担。为了应对不断增加的保险费用额度，采取了增税的形式。同时以发行国债的方式来实现。

（二）海外移民玫策调整

日本现在少子老龄化问题进展下去的话，劳动力人口越来越少，老龄人口越来越多。劳动力人口不足、医疗、养老护理等方面将面临人手不足、养老金支出带来的政府财政压力等严重问题频发。为了解决这一系列问题，日本调整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新准则”、2006年和2007年的“经济伙伴关系协定（EPA）”批准、2008年的"30万交换生午餐计划”、2010年的“面向第三世界的难民的相关计划”、2012年的“技术移民积分制度”等。内阁府通过反复调查论证指出，如果每年引入20万人的话，日本人口能够维持在1亿人以上，在一定程度上缓解老龄化问题。但是，海外移民也会带来“日本的文化信仰危机”、“社会治安问题”，所以日本政府在全面开放外人劳动力人籍、永住政策以及接受国际难民等方面，持保守态度。

（三）改善育儿养老环境，大力发展老龄产业

2003年被誉为日本少子化对策元年，日本政府开始推进积极的少子化的应对政策，制定了《关于培养支援下一代的当前方针》；2004年进一步具体花了相关政策，出台了《少子化社会对策大纲》；2013年内阁府通过了《少子化危机紧急对策》。少子化政策实施20多年来，日本社会的保育机构，女性在职育儿保障制度及育JL补贴等各个方面不断完善，对缓解少子化进程发挥了一定作用。

在20世纪七十年代，日本政府提出了老龄产业的概念，2000年开始，老年人长期护理相关产业逐渐成为新领军行业，与养老产业相关的医疗、福利相关产业得到了快速发展，老年服装、食品、保健、养老看护等服务行业，形成了有一定市场规模、相对成熟的老龄产业。

（四）导入人工智能及机器人

日本政府高度重视人工智能的发展，为了弥补劳动力不足，机器人及人工智能得到了广泛的关注，被称为“第四次产业革命，’。还在国家层面建立了相对完整的促进机制，希望通过大力发展人工智能，保持并扩大其技术优势，逐步解决人口老化、劳动力短缺、医疗及养老等社会问题。日本政府设立“人工智能技术战略会议”，由总务省、文部科學省和经济产业省协作推进入工智能技术研发及应用。比如，无人售货的商店里没有收银员，机器人和人工智能在汽车制造业的导入，能够提高生产率。将人工智能技术应用于养老产业、医疗护理产业，让老龄劳动能够继续工作，从而缓解日本社会劳动力不足。

四、结语

第4篇：人工智能时代的教育革命范文

[关键词]人工智能技术；会计信息系统；财务会计信息管理系统

随着人类社会科学技术的发展，公司在买方市场中面临着复杂多样的个人需求。到目前为止，传统的会计信息系统在手工或计算机计算的基础上输出的一般会计信息已不能满足个人会计信息的需求。为了满足买方市场的个人需求，满足企业决策者的信息需求，有必要在物质经济阶段设计规范的会计信息系统，以定制和完善人类经济中的会计信息系统，将使用会计信息作为向量的传统会计报告表格转换为自定义会计报告表格。因此，在“互联网+”背景下，笔者考虑了人工智能如何参与构建买方市场中用户需求各个阶段的人类经济发展会计信息系统，从而带来了新的思路。

1.人工智能对会计的影响

人工智能对会计业务的影响不仅取决于会计业务的阶段和人工智能的发展，还取决于不同国家和地区的社会和经济发展。迄今为止，国内外会计学者已就人工智能对会计工作的影响达成共识。大范围、高频率、标准化和清晰规则的会计任务将被AI取代，具有价值和专业判断力的会计任务将与AI共存。“互联网+”和第四次工业革命中的去中心化与区块链的瓦解以及信用损失导致共享经济的诞生。在去中心化信任结构下追求共享价值成为共享经济的新顶峰，并采用系统的整体方法为会计去中心化信任结构下的利益相关者或组织提供有价值的会计信息。因此，作为未来研究的核心，利用人工智能将是会计师能力的延伸，并将在分散的信任结构下使用系统理论的整体方法来完成和实现智能会计功能。

2.人工智能的发展

人工智能扩展了计算机功能，它通过认知表达、机器学习、知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等为机器人提供智能模拟，从而实现人类智能。这个定义清楚表明，人工智能与思维科学之间的关系就是实践与理论之间的关系。自1956年在达特茅斯会议上首次提出，人工智能的定义经历了三个阶段的发展，并塑造了自然科学、社会科学和技术科学的交汇处。它也是技术创新和社会发展的产物。它从人类思维的角度处理逻辑思维、形式思维和鼓舞性思维。基于这三个思想，人类构建了AI符号，联想和行为智能，AI标准逻辑、模糊逻辑和符号逻辑。我们在标准逻辑和基于模糊逻辑和符号逻辑的强大人工智能的前提下开发了弱人工智能导致生产力要素和结构发生破坏性变化，使人们从就业中解放出来。以创新的人工智能作为其开创性技术的第三次工业革命意味着人类社会已进入基于信息不匹配的以人为中心的经济阶段。鉴于马斯洛对自由竞争的理论编码顺序要求，默认要求值具有信用币总数的特征，而高要求值具有非信用币总数的特征。人类社会已经进入了信息对称、以人为本的经济发展阶段。买方的销售市场工作经验要求利用价值来对第三方数据进行定量分析。为了更好地突出公司财务信息的作用，有必要根据所需使用值的总数对具有不同理论和逻辑的人工智能技术进行预处理，并将其应用于公司财务信息管理系统，基于人们使用价值的定制企业财务信息取代了基于类型使用价值的标准化财务会计信息管理系统。本文明确指出，当今收费的关键缺陷在于当前的收费信息内容简单，与客户关系不密切。对于客户而言，决策供应是必需的。顾客将不再购买公司制造的物品，而只会购买公司制造的自己必需的物品。这进一步提高了资源分配率，降低了企业成本，有利于创造最大化利润使用价值。财务会计改革与创新的基本方向是，根据信息时代的客户经验，以及对财务会计和监督目标的新认识和定义，在特定的两个层次上使企业的使用价值最大化。

3.会计信息系统开发

在当代科学技术进步的背景下，财务会计信息管理系统与计算机信息管理系统相同。后者使用电子计算机作为关键的专用工具来收集、存储和解析用于财务会计的各种财务会计数据信息，并提供会计审计、分析和服务项目。与管理决策相关的财务信息的实质是将财务会计数据转换为财务信息，这是公司信息管理系统的关键子系统。财务会计信息管理系统在我国的应用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，随后出现了用友、金蝶等会计软件，极大地推动了财务会计的发展趋势和进步。在1990年代中期至后期，传统财务会计计算的缺点逐渐显现出来。业务不再满足单一会计功能，不仅限于诸如簿记和报告输出之类的基本要求，而且对相关的业务收益、成本等具有更大的影响。随着对信息需求的增加，原始财务软件正逐渐过渡到高度集成软件，例如ERP，因此，全国各地的财务软件供应商也已转变为ERP供应商。随着信息技术的发展，ERP财务会计信息管理系统也进入“互联网+”时代，我国的财务会计信息管理系统逐渐发展成为财务管理信息系统。在大数据背景下，许多文献从各个角度对财务会计信息管理系统进行了新的探索，并明确提出了新的规定。商业管理财务信息是当代信息技术在公司财务中的应用，提出企业会计信息系统应由业务架构、数据架构等五部分组成。会计信息系统必须合法化，其主要途径是建立专业的会计法令和制度，加强会计法制建设。

4.基于人工智能技术构建人本经济阶段企业

4.1会计信息系统

为了在第四次工业革命时代促进人类经济的发展和现代基础信息技术的传播，从信息不对称和信息的角度讨论在人类经济阶段建立企业会计信息系统的问题。信息内容非对称理论是经济发展中的“企业财务信息管理系统人工智能技术”。高新技术的自主创新和发展趋势不仅促进了人类社会的发展，而且信息的不对称也促进了以人为本的经济发展。信息的不对称已经取代了基于化学物质的经济发展。社会经济的发展促进了以人为本，这意味着基于人力资源使用价值的财务会计基础理论和定制的财务会计信息管理系统已经长期取代了基于使用价值类型的财务会计基础理论和标准化的财务会计信息管理系统。在以人为本的信息经济发展不对称的环节中，以客户为中心的企业关联方合同的特点决定了以人为本的企业财务会计信息管理系统的基本理论。

4.2集中的以人为中心的经济实体

构成了集中的以人为中心的企业会计实体的假设。以人为本的经济实体存在的连续性形成了以人为中心的企业会计可持续经营的假说。马斯洛的买方市场订单的需求价值度量属性确定了以人为中心的企业会计的全货币假设。人类经济发展的规律性决定了人类经济发展的周期，而循环又决定了基于人的企业的固定会计期间的假设。由于会计的性质决定会计目标，因此，以人为本的公司会计信息系统的理论确定了有关以人为本的公司会计目标决策的有用观点。会计职能由会计目标确定，以人为本的决策和公司会计目标从有用的角度确定了积极反映和控制的以人为本的公司会计职能。根据会计功能设计的会计程序和方法，将质量序列需求值与买方市场的信息不对称性结合起来，具有跨货币量化的特征，由此可以推断出适当的会计准则。顺序作为买方的市场质量，形成需求值，会计组织程序和方法标准化。因此，本文将以人为中心的会计要素划分为专门的分工，形成的会计等式为“基于人的价值资产=基于人权的权利”。低水平(基本)的需求价格适应编程的会计功能，生成结构化的会计数据，而人工智能完全取代了会计工作。高需求值的特点是非本国货币价值量化，适应非过程会计功能，生成非结构化会计数据，并且人工智能不能完全取代会计师的工作。在基础层中，计算模块添加计费计算子模块，数据库模块添加计费数据库子模块，存储模块添加计费存储子模块。平台层添加了三个子模块：经济业务识别、会计语言处理和会计业务处理。在服务层中，会计工具和技术服务增加了三个人工智能验证工具，用于会计计量和标准逻辑，模糊逻辑和符号逻辑，并增加了会计结构数据库和会计非会计信息，可以反映会计信息的作用。

4.3信息对称的人本经济阶段的“人工智能+企业会计信息系统”

科技革命促进了当代技术实力的发展，从而完成了以共享经济模型代替不对称理论的经济发展。我们可以通过区块链技术构建去中心化结构下的以人为本的财务会计基础理论和财务会计理论创新的财务会计信息管理系统。数据共享平台的建立改变了原有的传统方式，在共享经济模型中，智能参与者将以客户为主导，从而创建一个超越合同的实质性财务会计信息管理系统。区块链技术共享经济模型的主题将规定新的区块链技术公司的会计主题的假设，新的区块链技术共享经济模型的参与者可能具有长期运营标准，或者可能会发生变化。

5.结语

本文分析了根据以人为本的经济阶段信息不对称和信息对称环境下的管理会计理论，创造性地构建了第三、第四代人工智能相结合的会计信息系统。工业革命在信息不对称的以人为中心的经济中，以“企业+区块链”为基础构建“企业会计信息系统+人工智能”；在以人为中心的经济阶段，以“本地区块链+企业”为基础围绕“对称信息”建设“人工智能+企业智能会计信息系统”。本研究为探索人工智能与会计工作方法的创新整合以及会计领域的改革提供了理论依据和经验参考。

【参考文献】

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[4]李萌.会计信息处理智能化研究[D].天津商业大学，2007.

[5]唐杰，李华丽.基于政府会计制度的高校会计信息系统调整方案设计[J].财会通讯，2020(01)：163-166.

第5篇：人工智能时代的教育革命范文

据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。

2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。

如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。

第一部分人工智能行业发展概述

1.人工智能概念及发展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。

人工智能发展历程

2.人工智能产业链图谱

人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。

A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。

B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。

C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。

人工智能产业链

资料来源：创业邦研究中心

第二部分人工智能行业巨头布局

巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。

资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理

第三部分机器视觉技术解读及行业分析

1.机器视觉技术概念

机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。

机器视觉的两个组成部分

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

2.发展关键要素：数据、算力和算法

数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。

深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。

3.商业模式分析

机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。

（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口

这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。

此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。

国内外基础算法应用对比

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口

软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。

4.投资方向

（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备

从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。

机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。

（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片

以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。

（3）新兴服务领域的特殊应用

前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。

（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键

机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。

第四部分智能语言技术解读及行业分析

1.语音识别技术

（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温

语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。

（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流

语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。

（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势

低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。

麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。

在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。

2.自然语言处理（NLP）发展现状

（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展

深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。

深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。

（2）NLP主要应用场景

问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。

图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。

机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。

对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。

（3）创业公司的机遇

1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。

2)应用于垂直领域的自然语言处理技术

避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。

第五部分人工智能在金融行业的应用分析

人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。

人工智能在金融行业的典型应用情况

资料来源：创业邦研究中心

第六部分人工智能在医疗行业的应用分析

1.人工智能在医疗行业的应用图谱

人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。

图 人工智能在医疗行业的应用图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.人工智能在医疗行业的具体应用场景

医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。

药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。

虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。

第七部分智能驾驶行业分析

1.智能驾驶行业产业链

智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

智能驾驶产业链图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.智能驾驶市场分析

伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。

按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。

根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。

第八部分中国人工智能企业画像分析

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。

地域分布

全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。

行业分布

从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。

从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。

收入情况

收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。

最新估值

企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必

选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)

第九部分典型企业案例分析

1.Atman

企业概述

Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。

目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。

企业团队

创始人&CEO：马磊

清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。

Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。

核心技术与产品

技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。

Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。

机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。

知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。

2.黑芝麻

企业概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。

企业团队

团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。

创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。

核心技术和产品

在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。

3.乂学教育

企业概述

乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。

企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。

主要产品

学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。

智适应学习人工智能系统

智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。

业务模式

线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。

4.云从科技

企业概述

云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。

云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。

企业核心团队

创始人

周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。

周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。

核心技术团队

云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。

技术优势

全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。

云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。

在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。

正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。

行业应用

目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。

5.Yi+

企业概述

北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。

目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。

企业团队

团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。

创始人&CEO：张默

北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。

核心技术与产品

技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。

公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：

行业解决方案

针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。

营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。

智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。

电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。

相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。

6.擎创科技

企业简介

擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。

核心团队

擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。

主要产品

“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。

“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。

商业模式

目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。

核心优势

第6篇：人工智能时代的教育革命范文

众所周知，旧的世界正在消逝，新的信息技术使整个世界高度互联。这些变化与人类历史上曾经发生的变革完全不同。国家之间的竞争不再仅限于地域战场，还包括了对未来技术的掌控能力以及如何使之盈利的能力。

机器与人工智能的完美应用将在未来几十年内迅速普及，不断挑战人在工业生产与决策过程中的价值和可靠性。从市场营销、客户关系，到人力资源管理，新一代机器将为企业组织带来翻天覆地的变化。

这一变化的特点主要有三：基于研究与技术的巨大优势、主要源于物质世界的数字化进步、将诸多不同的技术整合而形成全新的系统。对于企业来说，这种结合将产生更高的价值，创新性与灵活性兼而有之。对于管理来说，这一技术变革将打乱传统的组织方式，为员工提供便于发挥他们创造性、自主性及自发性的工具和解决方案。

工业领域成为前沿阵地

工业界是这一革命的一线阵地。随着机器人、电子技术及人工智能所实现的跨越式进步，工业生产正大踏步地进入自动化时代。这就是工业4.0时代。

工业自动化与物联网及服务网络的结合使得生产过程中一切环节都可以实现变换，工厂完全变为信息物理融合系统(CPPS)中的“智能空间”，是集成生产、仓储、营销、分销及服务一体的数字信息链。

这一工业革命中的一大创新就是产品的数字化记忆，相当于一种微缩“黑匣子”，被植入每个产品中，记载该产品在生产、维修、回收过程中的所有信息，就像航行日志或产品历史记录仪。有了这个记录，产品之间可以相互交流或与消费者沟通。

工业生产将进入产品定制化的一个崭新阶段。这一新技术迫使人们重新思考生产单位，特别是机器人在工业中的角色。装有3D摄像机的机器人可以自由操纵产品，而操作指令完全来自于产品本身。

例如，在汽车组装生产线上，一名工人和一只机器人同坐在车身里就可以完成组装需要的各类操作。生产系统由一些具有社会性的机器运作，与“云端”平台自动连接，寻找能够解决不同问题的专家。专家则掌握着全套维修技术及虚拟工具。机器人自动整合所有信息以不断完善自己的性能。

未来的物质世界变成一个巨大的物联网。在这个信息物理系统中，物体与机器可以自我管理并持续自我改善。这一技术海啸中，工业将成为变革的范例。

在最近一次各国专家就这一话题的讨论中，德国博世集团董事会副主席Siegfried Dais博士这样解释这一变化：“所有进入生产环节的物体都可以准确地说出‘我是哪个零部件，最终产品是哪件，客户是谁’。”

再进一步设想，假如一小块原材料能知道其最终产品是为哪个客户提供的，那么它完全可能分析出自己应何时何地接入生产环节，也能“认出”所有前一个环节的相关数据，从而知道生产何时结束、产品如何运出。

这要求大量的数据处理以保证生产环节的稳定性和可复制性，还需要超强的数学与算法能力。未来的企业将在最优计算与分析服务上展开激烈的竞争。物质世界的去现实化也催生出另一个概念，就是云工业或“云制造”。

就像云计算技术使企业无需购买某些基础设备，而是在服务器端和计算中心实现数据存储与处理一样，未来的工厂完全可以做到“租用”工业流程，对几千公里之外的生产平台实现远程控制，使其自主运行，从而节省大量工业投资，免除对加工厂商、工艺流程的管理。罗兰贝格近期出版的《轻足迹管理》一书中对这一概念有具体描述，并讲述了企业如何既保留业务能力又在组织上保持灵活与活力。

大数据，一场客户关系的革命

新技术的深远影响除了体现在上游生产流程中，也体现在下游的分销商和客户关系上。大数据为企业创造出许多新的机会，甚至是新的商业模式。随着交易及互动信息的增多，数据的涵盖范围更加广泛、精确度更高、更加个性化。

社交网络、互联网用户行为研究、入网设备等收集消费者数据的新渠道更使得诸如问卷或调研等传统渠道大大落伍。基于这些海量的数据、分析及算法，企业可以勾勒出个性化的消费特性，随时精准的分析消费者行为，预测出客户的采购决策，从而及时准确的推出新产品、改进旧产品、增强客户黏性。

未来企业什么样？

工业4.0的到来和企业分析海量数据的能力并不是新技术所带来的所有变化，交易成本急剧下滑、行业竞争格局剧变等等都包含其中。“企业”的概念也变了。技术已是竞争之根本。企业需要不断地提高技术能力以保持竞争优势。

未来成功的企业必须知道如何整合技术资源，使其成为提高全球竞争力的工具。企业不能再“单打独斗”，必须明白自己是高度互联的全球信息系统的一部分。

组织形式也将发生深刻变化。类似军队种部队的一系列小组成为组织的基本单位，精干灵活，可以独立对各种新情况做出决策。

企业则需学会在战略决策集权化与执行层面和决策过程的放权化之间寻求平衡，还要从指令性管理转向合作式管理。另外，新技术有个负作用——高度互联下，个体抵制外部入侵能力较弱，因此，企业要重视信息系统的安全。

未来的工作什么样？

工业革命也带来社会与商业的变革。物质世界数据化将使人类的职业产生一系列变化，具体结果尚未可见。当然，几年内人类还不会被机器人取代。我们还有时间思考如何将机器人与雇佣工人的优势相结合。

毫无疑问，大力发展教育事业是各国政府必经的应对之道。得益于新信息技术，大规模在线公开课程(MOOC)快速发展，已吸引世界多所著名学府参与其中。这种新的远程教育形式使教育费用大大缩减，长期持续的师生关系成为可能，但要普及到所有亟待接受高等教育的人群尚需几年时间。在这期间，各国政府必须鼓励教育领域真正意义上的变革：投入更多预算，延长课时和学习年限，鼓励更多高科技方面的研究。

人类必须学习更多的知识，因为机器人可以不知疲倦地学习。适应于未来技术革新的教育也使年轻人更易融入机器世界，催生大量创业公司，而这才是整个社会创新的驱动力。

怎样在机器时代全面来临时保持人类的幸福感？我想目前还没有准确答案。潜在风险已经可以预见：科技革命将要颠覆现有经济与金融体系基础的力量十分强大，势不可挡。科技进步带来的失业规模还无法预测，但这个风险注定在发达与新经济体国家长期存在。

各国政府在保护其国民抵制巨大的经济及社会动荡之时将遇到越来越多的困难。教育及高等教育的普及已被证实为能否规避“贫困陷阱”的最有力标准。“贫困陷阱”是一种社会局面的胶着状态，精英社会继续产生精英，而其他群体由于缺乏足够的资源和教育而停滞不前。

但也不能因此就得出结论说人类对这一变革束手无策。面对越来越智能化的机器人，人类需要采取适当的规避策略，加大在那些机器人没有优势的领域的投入，例如设计、手工业、交流、哲学、环境、生活品质、博爱、信任。

人类将从这种轻足迹策略中衍生出新的行为方式，就像不断运用科技手段一样，不受其奴役，而是运用自如。

在这一工业革命中寻找一条出路，成为自己的“特种部队”，精兵强将、训练有素、坚忍不拔、八面玲珑，具有同时处理多种情况的应变能力，舍弃顺序模式而采用平行做事方式。要培养自身优异的做事方法，对流程精益求精，力求完美，专注而讲求品质。不断磨练和培养全面的技能与跨学科能力，强烈的团队意识，无论职业生涯还是个人生活，无论面对任何问题。

轻足迹方法的其他特点也完全适用于个人行为发展。比如联盟，未来企业必将存在更多的新型联盟方式，使每一方的专业优势得以发挥，达到1+1=11的效果。

为了抵御机器人的侵袭，我们必须采取物理或者虚拟的联合方式，使每一方的知识和技能都可以互为传播，以发挥人类的巨大潜能，应对机器的世界。相较于互联网虚拟货币比特币，信任将成为新的共有货币。

不忘初心

更为重要的是，要在机器的世界里仍能保持领先地位，人类应牢记那些传世已久的经典哲思。无论是孔子时代即流传下来的深刻东方道理，还是欧洲启蒙时期的西方哲学思想都强调：榜样作用、人性之本、信守诺言、手足情谊、学无止境、无私奉献、尊重和聆听他人。

第7篇：人工智能时代的教育革命范文

在国家社会科学基金和互联网经济学研究联盟的支持下，《财经问题研究》编辑部特别组织了“互联网经济的理论与反垄断政策探讨”笔谈，邀请数位专家对相关问题展开讨论，相关成果发表于《财经问题研究》2018年第9期，本文为其中之一。

核心问题

人工智能和互联网能否带来新的经济增长？

产业互联网将如何影响产业竞争的格局，其对整个经济的增长有什么样的影响？

平台型组织的演变会对社会产生多大的影响？

01

引 言

在过去的十多年时间里，全球经济面临一个比较大的挑战就是如何重塑经济增长。2005—2014年，全球最发达的经济体的增长率长期停滞不前，急需要寻找一个新的经济增长驱动力量。

互联网在中国经历了20年的快速发展之后，已经取得了世人瞩目的成就。特别是随着智能手机的普及，移动互联网在中国已经相当发达。根据中国互联网协会的数据，2016年中国境内活跃的手机上网码号数量达12.47亿。

得益于中国特殊的市场规模和移动互联网的发展，中国的消费互联网市场发展迅速，代表性的电商平台如阿里巴巴、社交及游戏公司腾讯，这两个公司以市值计均进入全球财富五百强的前十位。

当前，人们关注的热点是中国的互联网红利是否已经消失，传统产业的互联网转型是否会带来新的增长机会？

此外，人工智能最近这几年发展迅速。2017年中国的人工智能（AI）投资仅次于美国，成为投资热点，政府也不断推出鼓励和支持政策。

这种变化引发业界和学界的思考，是不是会出现新的驱动经济增长的力量？这个力量如果能够驱动经济增长，其对于整个社会的改变会有哪些影响？

1999年，美国微软的创始人盖茨有一个非常有名的论断：商业新法则就是“互联网会改变一切”。从他提出这个论断到现在已近二十年，可以看到，电影、阅读、新闻等商业模式都发生了巨大的变化。

但另一方面，还有很多东西没有发生变化，如航空发动机的数据获取，1960年和2015年的方式并没有太多的变化。很多产业，如海关报关等，也没有发生实质性的变化。在今天，一个备受关注的问题是，人工智能对于社会将有多大影响？

笔者将从产业竞争和战略的角度来讨论产业互联网和人工智能会如何重塑中国经济的问题。主要讨论三个问题：

第一，人工智能和互联网对经济增长的影响。人工智能和互联网是否有可能提高经济的长期增长水平？

第二，产业互联网将如何影响产业竞争的格局？它对整个经济的增长有什么样的影响？

第三，产业互联网和人工智能如何影响产业结构的变化？特别是产业互联网和人工智能是否会导致产业的平台化？这种平台型的组织又会对社会产生多大的影响？

分析表明：

第一，产业互联网和人工智能会大幅度提升生产力。而且产业互联网和人工智能会提升要素配置的效率，进而提升生产率。因此，可以乐观看待长期经济的增长率。

第二，平台和组件的模式会影响一切组织和经济形态。平台会影响国家的竞争、城市的演变和产业转型。一切组织都会向平台化的方向发展。

02

人工智能和经济增长

经济的长期增长，主要是来自全要素生产率的增长。全要素生产率的增长，除了科技（包括人工智能）的进步，还包括管理效率和要素错配这两个问题带来的影响。

大量的数据都表明，经济的长期增长率一直在下降。无论是20世纪80、90年代还是千禧年后，整个世界的GDP增长一直在下降。

Gordon（2016）提出，美国的长期经济增长将继续下台阶。Gordon研究了美国过去150年的经济发展史，认为美国的发展呈现倒U型的特征。美国经济大约从19世纪70年代开始起飞，到20世纪50年代达到顶点，之后逐步下降。

Gordon的一个略为意外的发现是，从20世纪70年代开始，美国经济的增长表现非常普通，特别是创新的步伐和技术进步带来的增长并没有惠及到更多人。

为什么现在大家如此关心人工智能的发展？很重要的一个原因是希望能够找到提升经济增长新的关键要素，希望找到推动经济持续增长的新动力。这是大时代的背景。

人工智能是否会推动经济增长和提升生产率，对中国同样非常重要。

一是因为目前对中国经济长期增长源泉的解读有很多误区。很多人认为中国经济的增长来自于投资的驱动，认为由于投资占比已经很高，且投资回报率逐步降低，所以中国的经济增长必然下行。

第二个原因是人工智能对组织生产活动的要素配置会有影响。如果人工智能可以提升要素配置效率，那经济增长的潜力也会提高。

Zhu（2012）的研究表明，与很多人想象的不同，中国经济的增长主要来自于效率的提升，而不是来自于投资的增加。虽然投资的增加是经济增长很重要的一部分，但最主要的增长还是来自于经济效率的提升。他的这一发现在学术界受到了越来越多的关注。

这一研究的重要性不仅在于其给出了一个与主流很不一样的观点，更重要的在于这个研究对判断经济增长的潜力有非常大的参考意义。

根据这一研究，1978—2007年，在中国经济增长的贡献中，有70%是来自于全要素生产率的增长。这一结论非常重要，意味着中国长期经济增长仍然有非常大的空间。

这是因为在经历了40年的高速增长后，中国的全要素生产率仍然只有美国的20%多。这表明通过提升全要素生产率来促进中国经济增长的空间非常大。这就是为什么人工智能和新的经济增长动力如此重要的根本原因。

由此，需要一个坚实的支持经济增长的微观理论基础来对当前的经济形势进行解释和指导。人工智能可以看作是广义的机器自动化。在经典的索罗模型中，可以借助一个简单的增长模型来讨论人工智能对经济增长的影响。

参考ZEIRA（1998）的经济增长模型，简单来说，经济增长实际上可以看成一个抽象的生产函数。一个国家的产出是由生产力、资本和劳动共同决定的。

根据这一模型，可以推导出一个重要的结论：经济的增长速度与自动化的比例正相关，即自动化的提升会增加长期的增长。此外，自动化比例的提升意味着资本在总产出中的占比提高。

这个简单的模型有两个非常重要的含义。

第一，人工智能在理论上有可能会带来经济的持续增长。人工智能比例的提升，会带来经济增速的持续提高。这实际上就是从经济学上定义的奇点。经济学家在这方面向自然科学学习了很多。这里的所谓奇点，从经济学角度来说，就是持续的超高增速。

第二，资本和劳动在产出中的占比关乎收入的分配及平等和长期的社会稳定。资本占比提升和劳动的占比越来越低意味着贫富差距会增加。资本家是成为人工智能的投资者和获益者，而普通的工人则可能成为受害者。

对于人工智能对经济增长的影响，在给出确定结论前，可以简要回顾一下历史。关于人工智能的争论其实是一个历久弥新的话题，从信息技术一出现，大家就在讨论这个问题。

20世纪90年代《经济学人》的说法是，计算机不会提升人们的生产力。Zachary（1991）认为数据过载限制了生产率的提高。而信息技术对生产率的提升是显而易见的。

但1996—1999年，美国私人部门的年均增长率达到2.8%，是1980—1995年间的2倍。这段时间可以明显看到信息技术带来的生产力的提升。

人工智能鼻祖和行为经济学鼻祖西蒙也认为计算机和自动化会推动生产力的持续提升，但可能不是加速的提升。加速就是前面提到的奇点，即人工智能应当会持续提升生产率。业界的研究也支持这一判断。

埃森哲的研究表明，美国生产率的增长受益于人工智能，到了2030年可以实现翻倍，意味着全球的经济增长可能会重新进入高速增长的环境，全球经济将进入新的增长周期。

经济增长的源泉无外乎生产率的增长、资本投入的增加或是劳动人口的增长。如何理解抽象的增长模型中人工智能会导致长期的总经济增长？

第一，从资本的角度，对人工智能的投资会产生很多不会折旧的资产，甚至还会增值，这是因为人工智能有学习能力，如阿尔法狗，它一天比一天聪明。这与传统的资本完全不同。

第二，从劳动力的角度，人工智能与劳动力之间的替代关系和互补关系同时存在。在国民经济的很多部门，人工智能会逐渐替代人工，但在其他很多部门，人工智能与劳动力之间是互补的。而且人工智能对劳动力的替代，有可能意味着人们会接受更多的教育，从而带来劳动生产率的提升。

从历史的经验来看，可以参考信息技术对生产率的影响。1996—1999年，是美国信息技术、互联网开始发展的时期。这段时期，美国全要素生产率年均增长2.8%，是1980—1995年的两倍。这一数据表明人工智能这种新的技术会使得生产力有大幅度的提升。

第一次工业革命时期，1850—1910年，蒸汽机驱动的经济增长是0.3%，而第三次工业革命也就是信息技术驱动的经济增长是0.6%。

有估算认为，人工智能驱动的经济增长在0.8%—1.4%。虽然这个数字还难以确认，但有充分的理由相信，人工智能对整个经济效率的提升有非常大的帮助。

除了人工智能直接带来的经济增长，还有两个与人工智能间接相关并会提升经济增长的原因。

第一，来自于管理和组织效率的提升，这个是在微观层面上的。

Bloom（2007）等学者的研究表明，不同国家的企业管理水平差别很大。假设企业管理水平的总分是5分，将各国企业管理水平得分排名，美国、日本、德国名列前茅，中国则仍然处在一个非常低的水平上。这一研究对于理解中国经济增长的长期潜力有非常重要的含义。

中国是在如此低的管理水平的基础上取得近四十年的高速增长的。如果中国能够借鉴国际先进的企业管理经验，提升组织管理效率，就可以大幅提升中国的经济增长水平。

第二，要素错配的问题。

要素错配对经济增长的影响近年来在学术界引起了很大的关注。提升经济增长的另外一种方式是改善要素错配。要素错配会导致经济效率的损失，如果中国能够改善经济要素的配置效率，就可以提升经济效率，进而促进经济增长。

谢长泰[6]等的研究表明，与理想状况相比，中国的全要素生产率提升可以超过100%；即使是与美国的实际水平相比，中国的全要素生产率仍然会有3%—50%的提升，这表明如果中国能够改善要素配置，经济增长的潜力就会持续提升。

总体来讲，跨部门、跨行业的生产率都存在差别。一个国家的企业生产率越集中，表示企业之间的生产效率越是接近的；越分散则表示不同企业的生产效率有差别。而中国企业的生产效率有很大的提升空间。

中国消费互联网的发展已经证明了提升要素配置促进经济增长的作用。阻碍要素配置效率方面有几个重要的调整成本，包括企业所有权和政治的联系、大量的非正式部门等。

但人工智能的发展会导致这些非正式部门的快速消失。这就是为什么产业互联网和人工智能的出现会改善要素配置效率，促进经济增长的原因。

03

产业互联网的影响

在消费互联网中，已经出现的代表性企业有美国的谷歌、苹果、脸书、亚马逊，中国的百度、阿里巴巴、腾讯。

但产业互联网还正在发展中，目前还看不到明确的巨头。美国的通用电气是在产业互联网方面转型最坚定的企业，但目前仍然没有看到非常明显的竞争优势。

什么是产业互联网？笔者的定义是，产业互联网是通过互联网来重构产业的价值链和创造新的价值。而不是简单地在互联网上加一个东西，其范围其实是非常广泛的。

需要正确理解产业互联网与通常所讲的“互联网+”或“+互联网”的区别。

以婚介市场为例，婚介市场是一个具有很大的商业价值和社会价值的大市场。简单的“互联网+”就是把婚介搬到网上去，即国内很多婚恋网站的模式。这种做法只是把线下的婚介搬到线上。其目标是尽可能多地促进互动（interaction）。但美国有一家与众不同的婚恋匹配的网站，叫做eHarmony。

中国的很多婚恋网站注册很容易，但美国这家公司却不同。如果想要成为该网站的会员，需要花四个小时做心理学专家仔细设计的250道问题。这种做法的好处在于可以剔除哪些不是严肃找婚恋对象的用户，有效提升匹配效率。

这里的核心就是进行价值链的重构。整个网站是在信任的基础上，给用户提供严肃、有效的匹配。这种做法完全改变了婚恋网站的商业模式和治理方式，这就是产业互联网与“互联网+”的区别。

产业互联网是一个巨大的市场，发展空间巨大。通用电气的估计是32万亿美元，占到了美国46%的GDP。根据思科的估计，到2020年，美国公司的利润通过产业互联网可以增长21%。

虽然目前中国市场上没有明确的产业互联网巨头，但可以期待产业互联网会为中国带来同样的巨变。

革命性的新产品或新服务一定会出现，类似于苹果创造新的市场，或是特斯拉改变世界汽车产业的方式。特斯拉的意义在于其完全颠覆了一个产业。

电动车并不是新东西，爱迪生是最早看到电动车前途的。但真正驱动汽车产业大发展的是福特的T型车和汽车能源的使用方式。

特斯拉的重要性在于其对汽车产业的两个根本性改变：自动驾驶系统和充电电池系统。这就是为什么特斯拉的市值会超过传统的汽车巨头通用汽车。需要看到的是，特斯拉试图做的是成为汽车产业的微软和英特尔的结合体。

新的应用效率可能会降低成本，提升满意度和安全性。因为在整个生产、服务领域，都会有非常大的改变。

提到工业物联网，如果效率的提升会带来整个产值的增加，那么无论是航空、电力、健康、铁路，还是石油、天然气，产业互联网和人工智能对上述产业的改变都会非常大。

04

平台化组织

今天全球十大公司很多都是平台型公司，包括谷歌、苹果、腾讯、阿里巴巴等。平台经济的商业模式会影响到很多层面，包括国家层面、地方政府、城市，以及各个产业。人工智能的出现，会加剧这个过程的演变。

以PC产业的演变为例，传统计算机产业的典型代表是早期具有垂直整合结构的IBM，即计算机的所有零部件都由自己生产。但今天的计算机产业是一个非常碎片化的产业，由极少数的关键玩家主导，如芯片由因特尔主导，操作系统则由微软主导，其他的部件则由标准化配件提供商生产。

计算机产业从垂直整合结构演变为分散水平结构，意味着这个产业的利润被少数平台型公司获取，其他公司只能赚非常薄的利润。这是非常重要的演变趋势，PC产业的演变，将来有可能会在很多产业中复制。

任何一个行业，如果像PC产业一样演变，那就意味着产业里绝大部分公司只能退化成一个提供标准化组件并获取市场平均利润的普通公司，而主导产业演变的平台型公司则将领导整个产业并获取绝大部分的蛋糕，如智能手机平台苹果、搜索平台谷歌、电商平台阿里巴巴和社交平台腾讯。

平台型组织的演变会对社会产生的影响主要有三个趋势：

第一个趋势是平台化后，产业的合作和融合更加明显。

一些提供单一功能或服务的企业存在通过其独特服务渗透到其他产业进行平台覆盖的可能。产业的分散化意味着核心的主导公司可能会通过技术来颠覆传统产业。

如在汽车产业，传统的主导公司是通用、福特、奔驰等汽车制造商，但在自动驾驶和新能源时代，谷歌和特斯拉可能通过其全新的驾驶技术或充电技术颠覆传统产业。新兴的科技公司也有可能通过智能手术技能来颠覆传统的医疗产业。

第二个趋势是人工智能的基础设施能够促进增长，包括硬件、数据。庞大的数据会使大公司的优势加强。

平台的演变会影响一切经济形态和组织形态，意味着平台的模式将主导一切，平台型的国家会出现。未来，美国和中国将会成为全球经济的超级两强，其他国家则会成为全球政治和经济上的组件和配角。

人工智能会使得中美两国在资本、技术方面的优势进一步强化。而平台型城市会使得人才和资本的规模效应更强，更集中在大城市。深圳就是非常典型的平台城市。

第三个趋势是平台型产业的普遍化。

现在还没有看到人工智能这个产业里出现非常典型的突出玩家，但将来一定会有某个公司提供主导机器的操作系统。这个产业一定会产生一个领导性的企业，类似于微软的超级平台。

可以肯定的是，目前经济体量较大的国家在人工智能方面的投入会非常多，并进一步导致国家间的强弱分化。

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结 论

本文主要讨论了三个问题：人工智能和互联网能否带来新的经济增长？产业互联网将如何影响产业竞争的格局，它对整个经济的增长有什么样的影响？平台型组织的演变会对社会产生多大的影响？

无论是历史的数据还是理论分析都表明，可以适度乐观看待产业互联网和人工智能对经济的影响。人们有理由相信产业互联网和人工智能会大幅度提升生产力，并推动长期经济增长。

同时，笔者认为，平台加组件的模式会横扫一切组织形态，包括国家、城市和产业，整个社会都会全面向平台化发展。

第8篇：人工智能时代的教育革命范文

一、智能制造风靡全球，培养现代劳动者迫在眉睫

《世界教育信息》：尊敬的陈副会长，您好！很高兴您能接受我刊的专访。根据《赫尔辛基新闻》的报道，据波士顿咨询集团近期估算，在今后5年内，机器人将在芬兰普及，这就意味着大概6～10万份工作将由机器人代替，这对于人口只有500多万的芬兰已经是不小的比例。中国是一个人口大国，这一趋势在中国也有所显现。您认为这种趋势会对中国有怎样的影响呢？

陈宇：当前的世界和中国已经明显处于一个生产力水平和文明的重大转型期。回顾历史，农业文明主要靠对生物能量的征服和开发；工业文明主要靠对石化能量的征服和开发；正在到来的未来文明，已经表现出将主要靠对人工智能和人造生命的能量的征服和开发的趋势。

比如，日本在对比了中日两国制造业后得出一个结论：中国制造业生产一线有7000万名工人，平均月薪3600元人民币；日本制造业生产一线仅有700万名工人，而平均月薪达1.4万元人民币，约是中国的4倍。所以，日本的制造业在薪资方面相对中国没有任何优势。为此，日本计划研发、生产和投入使用3000万台可以24小时工作（3倍于人的工作时间）的工业机器人，相当于增加了9000万名制造业工人，而机器人的“平均月薪”仅合900元人民币，这无疑将一举扭转日本制造业的劣势。事实上，未来5～15年，智能机器人、智慧制造和人工智能将席卷全球，改变传统产业。据我所知，现在中国的大型企业，无论国营、民营还是外资，也都在全力研制机器人，如富士康科技集团已经准备用100万名机器人取代100万名工人。因此，从就业的角度看，首当其冲受到最大威胁的是中国生产和服务一线的1.2亿从事体能劳动的操作执行型工人（即所谓的“蓝领”队伍），而欧美国家的这种类型的工人早在过去近40年中几乎被中国工人全部取代了。在新一轮科技革命浪潮中，欧美国家主要受到威胁的不是一线产业工人，而是从事初级知识技能型劳动的所谓“白领”队伍。美国的一项研究估计，最近5年全球将有500万工人被机器人取代。我觉得，这个数字实在是太保守了，仅在中国就应当不止这个数量。显然，近期如何为面临重大产业转型的中国劳动者大军开发和寻找新的工作岗位（这些岗位是存在的），同时对他们进行适应性转产转业转岗培训（这种教育培训特别困难），是我国职业教育、成人教育、继续教育和在职在岗培训领域迫在眉睫的重要任务。这项工作急需教育部门和劳动部门的紧密协调与合作。

二、越来越多的人将在未来从事智能劳动，教育要在其中发挥重要作用

《世界教育信息》：英国《每日邮报》2016年7月27日报道，澳大利亚工程师马克・皮瓦茨（Mark Pivac）开发出世界首台全自动砌砖机器人“哈德良”（Hadrian）。它可以一天24小时不间断工作，每小时能砌1000块砖，两天内就能砌完一栋房子。由此可见，智能机器人已经能够在某些方面代替人类。您刚才也提到了中国劳动者要“转型”。那么，“转型”的突破口在哪里？

陈宇：转型的突破口无疑是教育，下面我想谈谈面向2030年的教育。我国教育包括两个主要部分――城市教育和农村教育。但是，近40年来形成的中国新产业工人（即农民工群体） 及其子女，一直在大中城市及其边缘聚集，他们不可能再回到过去的村庄，只能生活在城市郊区或者新形成的小城镇。他们所需要的是职业教育，他们也是职业学校的主要生源。随着我国城镇化运动的发展，以及人口生育政策的调整（二胎化），在2030年前后会形成新的教育需求高峰。届时，中国将有80%的人口居住在城市。不同层次的人群都会强烈地追求更加体面的劳动和就业，也就必然追求更高质量的城市教育、职业教育和乡村教育。这将对2030年的中国教育提出巨大而严峻的挑战。毫无疑问，考虑2030年的教育也离不开上述“人工智能、智慧生产、智能机器人，以及生物技术和基因工程将成为未来生产力的主体”这个大背景。我们只能在这个大背景下想清楚，我们到底要让全国的孩子“学什么、怎么学、 为什么而学”，下面我想举一个例子来说明。

据悉，在阿尔法围棋（AlphaGo）战胜李世石的激励下，世界各国机器人研发机构都提出了自己明确的发展目标。其中，特别引人注目的有3个国家的机构：一是华盛顿大学图灵中心开发的美国考试机器人，其目标是在美国高中生物考试中取得满分（100分），据说目前考试机器人已经能够达到60分；二是日本国立情报学研究所开发的日本高考机器人，其目标是考入东京大学，据说目前也能够达到录取标准的一半以上水平；三是中国科委有关部门立项，科大讯飞、清华大学、北京大学、中科院等参与研制的类人答题机器，近期目标是通过高考进入一本学校，而远期目标则是超越95%以上的考生，考上清华大学或北京大学。显然，如果从阿尔法围棋战胜李世石的经验看，考试机器人要实现这些目标一点都不难，因为各国高考试题和变化范围根本不可能和围棋同日而语。所以，我们应当充分认识到，今后，“应试教育”的意义会越来越被质疑。我们要彻底改变我国各级各类学校的教育方向和教学方法，摈弃只能适应前工业时代的那一套以文论为中心、以复述为主要方法的教育理念；对工商时代的先进教育理念，要积极、有选择地吸收。比如，美国盛行的科学、技术、工程、艺术和数学（Science-Technology-Egineering-Arts-Maths，STEAM）的理念就有许多以目标为导向、实际有效的内容。不过，美国的这套标准现在也暴露出难以完全适应时代迅速发展的弱点。因此，更重要的是，我们要面向未来，深刻观察并高度概括时代特点和文明发展方向，抓住未来文明的基本特征，找到创建新型教育和推动其发展的突破口和关键点。

我最近与多位产业和职业专家讨论，深感面对存在大量未知因素的未来时代和未来文明时需要教育观念的根本改变――教育的核心任务是帮助人构建起符合时代精神的思维方式，而不是教授具体内容。纵观中国历史，农耕时代需要的是一种文论思维方式，所以最重要的是读经史子集、做八股文章；工业时代需要的是一种产业思维方式，所以“学好数理化，走遍天下都不怕”；而未来时代是数字技术时代，人们最需要的是一种数码思维方式。因此，我们必须从小就让孩子熟悉“ 0、1”概念、接触计算机程序和计算机编码，对数码空间有充分的感性认识和想象能力。非如此，我们难以培养出最能适应新时代的人力资源。

无数事实证明，不论在哪个层面上，具有数码思维方式（亦称“数码基因”）的人最能够适应新的时代和新的趋势。比如，世界上影响最大的、最具引领方向的顶级创新企业的创始人比尔・盖茨、乔布斯、扎克伯格、 马斯克、拉里佩奇和谢尔盖布林等，都有深厚的计算机技术背景，也就是“数码基因”。而且，他们的事业都起步于计算机编程。至今相对落后的大国印度，由于从小学就抓了普及计算机知识、计算机使用和计算机编程等，他们培养的新生劳动力有很强的“数码基因”，大量人员从事全球计算机软件外包工作，还有大批人才直接进入美国高科技公司，如谷歌、微软等。硅谷科技公司高管和技术领军人物中，印度人已经占到1/3。印度总理莫迪去年造访硅谷时居然有5万印度人报名参加欢迎会，由于场地等原因，最后来了1.8万人。难怪他敢在硅谷夸下海口说：“21世纪属于印度！”

由于人工智能和智慧制造的发展，大量新产生的职业、岗位和工作都和计算机使用、计算机控制和计算机编程密切相关。人类新一轮的生产力释放，已经从材料、能源领域， 进入信息和生命领域。过去看似与计算机不相干的生物科学，最终都可以阐述为“生命基因作为一种软件密码的破译和排序”的数码问题。显然，处于平行发展的数码技术和生物技术的紧密融合，正在成为人类新科技力量发展不可阻挡的前锋。据此，我的具体建议就是，一定要在城乡教育中，从小学一年级开始就让孩子们接触计算机、使用计算机、习惯计算机技术，进而掌握计算机编程。当然，这种计算机教育一定不能再是封闭的、生硬的、死记硬背的；相反，应当是活泼的、开放的、自由创造的、高度激发孩子热情和兴趣的，一定要让孩子通过计算机编程来表达自己的艺术想像力和无限创造性，培养他们对数码世界的直觉和理性。

《世界教育信息》：那么，我国城乡就业和职业更替变化的趋势有哪些呢？

陈宇：人类的劳动活动可以简单地从两个维度来区分：第一，以体能为主，还是以智能为主？第二，是规则性的，还是非规则性的？如果以第一个条件为X轴，以第二个条件为Y轴，我们可以作出如下矩阵，以表示今天社会上实际存在的四个工作区域（见图1）。

其中，第一区域为规则性体能劳动（图中左下角）――从事这一区域工作的人员通常被称为“蓝领”，是目前我国产业工人中人数最多的群体。但是，这种劳动最容易被智能制造和各种各样的产业机器人或服务机器人所完全取代。这一趋势无可阻挡，我们必须认清这一历史潮流并作出相应对策。

第二区域为规则性智能劳动（图中右下角）――从事这一类工作的人员通常被称为“中低层员工”或“普通白领”，他们是目前我国员工队伍中人数仅次于第一区域的大群体。一方面，这一类工作现在也面临被人工智能、专业软件、智能机器人大量取代的趋势，其中包括了相当一部分管理工作。因此，现在欧美已经流行这样一种说法：“你能接受一位机器人老板吗？”但另一方面，由于人工智能、智能机器和人造生命的发展，大量属于人机接口、人机界面、人机协调，以及相应的人与人关系的新职业、新岗位、新工作被创造出来。同时，对越来越多的机器人的使用、管理、监控、维护、修理等工作也发展起来，成为这一区域中产生的新工作的主体。因此，这一区域将成为接收和容纳从上一区域中排挤出来的大量劳动者的主要领域。当然，进入这一区域的劳动者都需要相应的教育和训练。而一个人有无“数码基因”，对他能否迅速接受这一领域的教育培训或者再教育再培训非常重要。

第三区域为非规则性智能劳动（图中右上角）――这一区域是至今无法被人工智能和人造生命取代的人类专属工作区域，其典型工作又可以分为“专业性思考”和“复杂性对话”两大类，主要涉及从零到一的原创性活动；同时涉及商业运行模式的创造、组织和实现等活动。这一区域的工作是人类劳动活动中最精华的部分。这一区域的活动覆盖了科学家、政治家、发明家、创造家、创新式企业家、 高级管理专家以及多数艺术家的劳动。从一定意义上说，从事这一区域劳动的人才的数量多少、水平高低和成果大小，决定了一个国家的软实力。

第9篇：人工智能时代的教育革命范文

关键词：智能制造；通识能力；工匠精神；创新思维

工业4.0时代，智能制造的新技术、新业态、新产业下新岗位的方式、内容、方法、工具都发生了巨大变化，智能制造不再针对某个领域、某个专业，而是覆盖了各个产业，贯穿于产品、制造、服务全生命周期各个环节。高等职业教育中，人才培养与经济增长、产业结构升级之间存在着“引领和适应”的对应关系［1］，职业教育培养的学生都必须了解国家的战略布局，明白智能制造无处不在，要有家国情怀，主动将自己的职业生涯规划融入国家的发展战略，服务国家智能制造产业发展。

一、智能制造技术技能人才培养的机遇与挑战

（一）国家战略加速产业转型，提出人才培养新需求

国家“十四五规划”指出，要实现制造强国、推动产业链现代化；《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》提出要打造“全球电子信息高端研发制造基地”；成都市《智能制造三年行动计划（2021—2023年）》提出，“加快构建智能制造生态体系建设”。智能化成为电子信息制造业快速转型发展的必然趋势，大力建设数字化车间和智能工厂，促进电子信息制造业快速转型发展，实现生产过程智能化、数控化，亟需具备设计数字化、生产自动化、管理现代化等多种技术技能复合的人才支撑。

（二）智能制造多种技术融合，提出人才培养新标准

2021年新职业“智能制造工程技术人员”国家职业标准和智能制造领域人才需求报告指出，现代企业生产过程中，数控加工、工业机器人等智能生产装备通过信息技术有机连接，通过各类物联网感知技术收集生产过程中各种数据，通过工业软件系统在线进行数据处理分析，实现智能化生产，该领域预计到2025年达到450万人的人才缺口，其中机械行业技术技能人才需求总量将达到377.6万［2］，高职学历的需求总量预计达149.08万，占比39.48%。智能制造领域的新岗位，需要大量能将软件应用、数控加工、机器人技术、物联网技术等多技术技能融合的产业工人。这对专业升级发展、数字化改造提出了新标准，亟须加快推进人才培养模式改革。

（三）职业教育融合创新发展，提出人才培养新任务

为落实《国家职业教育改革实施方案》，教育部、四川省政府《关于推进成都公园城市示范区职业教育融合创新发展的意见》提出，推动纵向贯通、横向融通的“全生命周期”职业学校教育和培训体系建设，打造“四园同构”的产教城融合园区和“中国匠谷”等高地。作为拥有技师学院的在蓉高职院校，实施高职与技师融通发展、促进现代职业教育体系加快构建成为学校的责任，需创新人才培养模式，服务成都市电子信息制造业园区和企业发展，培养新时代高素质技术技能智能制造产业工匠。

二、智能制造对技能人才通识能力提出的新要求

工业4.0时代，智能化赋能知识经济，劳动者仅凭一技难以适应产业发展，这就倒逼职业教育由“唯技而教”的专才教育走向通识教育和终身学习。通识教育，亦称之为通识能力，于20世纪80年代自美国引入，结合中国文化对“通”和“识”的解释，被翻译为“通识教育”，是指一种在不同学科领域、不同行业中能够共通的普遍知识和基础能力，包括语言表达能力、自学能力、适应能力、道德关怀能力、沟通协调能力、创新创意能力、理论到实践的能力等。哈佛大学的通识教育对全球的教育改革都有着重要影响，其教育的四大目标之一就是：教育学生如何成为社会一员，享受公民权利，履行公民义务，承担对地方、对国家、对世界以及对自己的责任。在智能制造时代，要通过通识教育培养出职业院校学生以下通用能力。

（一）追求卓越的大国工匠精神

一流的制造需要一流的技术，一流的技术则需要一流的精神，中国从“制造大国”走向“制造强国”，从资源禀赋优势走向创新制造优势，迫切需要坚持如一的品质，坚忍不拔、精益求精、追求完美和极致的工匠精神［3］。制造业文化就是工匠文化，只有对事业具有高忠诚度，才能全身心投入，秉持严谨的职业操守、崇高的职业品质，培养敬业、专注、精益、坚持的价值取向和行为表现，才能在制造质量和制造水平上取得持续不断的进展。

（二）创新精神和创造思维

智能制造是对传统制造的全方位提升，更是新技术、新思维、新概念、新模式不断涌现、广泛应用的典型业态，创新精神和创造思维要贯穿于智能制造全过程［4］。创新精神是推动工业制造突破传统模式、改变生产生活方式的重要精神，要求学生勇于挑战固有框架，不断追求新思维、新事物、新理念、新方法，探索新的规律，获取新的成功。创新思维是打破惯常思维、求新求异的独特思维，是人类创造性的获得灵魂和核心，是人的创造力迸发的源泉。

（三）多元的人文素养

在智能制造、人工智能的未来发展中，人机工程、柔性制造、仿生制造、个性定制等一系列多元化、复合型、综合化的制造发展，必将与社会学、经济学、文学、哲学、美学等人文社科发生更加紧密和广泛的联系与交叉。智能制造人才的人文素养也将成为面向未来发展的一种必备素养，在人工智能等新技术发展中将发挥重要作用。

三、成都工贸职业技术学院在智能制造人才培养方面的探索与实践

为服务成都建设“中国制造2025”试点示范城市、全国重要的先进制造业中心，成都工贸职业技术学院自觉担负起支撑地方高端制造业高质量发展的责任，全力打造“智能制造专业群”，推广智能制造的“大众教育”，培养学生跨领域、跨学科、跨专业的综合能力，为建设全面体现新发展理念的国家中心城市提供高素质技术技能人才支撑。

（一）瞄准人才需求，科学定位培养岗位

对接成都电子信息制造业网、智、软、端、屏、芯六个领域中的智能终端，专业群确定了工艺设计、生产线规划、过程实施、监测反馈四个智造链主要环节，其拥有工艺设计和优化、智能产线安装和调试、智能设备操作调试与编程等十个典型工作岗位。基于岗位数字化、智能化要求，对十个典型工作岗位核心能力进行分析，构建产品数字化设计、智能产线设计与调试、智能生产设备系统集成与运维、智能生产数据监测与反馈四个岗位群，这些岗位群需要多个专业交叉融合培养，满足复合型学生就业需求。学校将人才培养定位为坚持立德树人，培养具有劳动精神、工匠精神、创新精神，掌握产品数字化软件设计、柔性制造单元调试、高档数控设备操作、工业机器人柔性集成、生产数据分析等先进技术技能，具备智能化、数字化融合意识的新时代高素质技术技能智能制造产业工匠。

（二）立足核心素养，打造培养“工匠素质”的课程体系

一是加强通识课程的德育素养、信息素养、创新素养和人文素养的培养，将工匠精神教育融入思政课程教学。增设职教模块理论，形成有利于厚植工匠精神的思政教学体系，将工匠精神融入社会主义核心价值观、天府文化、中华优秀文化、社会主义先进文化的教育之中［5］。二是以融合的思想重构专业课程。对接新职业标准和相关“1+X”证书职业标准，以项目为载体，以问题为导向，在课程中挖掘知识、探究知识，提高解决实际问题的能力。知识有三大来源：基础理论层面、应用研发层面和实践性层面，制造行业的工艺和技术的创新发现只能通过“干中学”而习得。实践出真知，实践才是创新的唯一途径，因此要引导学生注重实践。三是开设“智能文明”“人工智能与信息社会”等公共选修课程，提高学生智能化素养，引导学生明白创新来源于制造一线，制造工厂本身就是一所“创新大学”，塑造学生人文情怀，增强对智能化产业的柔性适应力。

（三）深化产教融合，实现核心能力培养

学校深化产教融合，按照职业工种等级标准整合原有实训室，建设数控车、数控铣、PLC编程、现代信息技术、工业机器人等通用技能实训室，服务智造链四个环节通用能力、基础能力和双创基本技能培养。学校采取引企入校、校入园企等方式，依据理虚实一体化建设原则，重组、新建产品数字化设计、数控智能加工、数字工厂仿真训练等实训室，提质建设智能制造生产性实训基地、西门子数字化工厂虚拟仿真实训基地。基地重点支撑专业群核心能力课程、拓展能力课程和双创能力课程的实施，以及专业群核心工种的职业资格高级—技师和“1+X”证书中级—高级认证考核。实训基地向群内外学生开放，采取学分认证置换方式，开展兴趣培养、第二课堂学习、专业社团活动、技能竞赛等，引导学生建立研发—生产—营销的全生命链、系统化思维模式。

（四）打造工匠学院，服务工匠人才发展

成都工贸职业技术学院与成都市总工会整合双方优势资源，共同筹建“成都工匠学院”，探索产教融合、校企合作运行新机制。“成都工匠学院”聚集“成都工匠”优质资源，全力打造技能人才培育、现代产业发展精准服务、工匠人才社会价值实现的三大平台。依托“成都工匠学院”组建智能制造职业教育集团（联盟）、建设产业学院，打造生产性实训基地，实现资源共建共享。重点开展选育“工匠之师”，实施“匠中育师”计划；开展项目化、实战化“师带徒”，实施“以匠育工”计划；开展技能人才培训，实施“滴灌援企”计划，培养适应和引领现代产业发展的高素质应用型、复合型、创新型人才。制造是本体，智能是灵魂。在智能制造背景下，职业教育对高素质技术技能人才的培养应多关注工匠精神养成、创新驱动以及人文素养，激发学生创新思维，让学生实现全面而自由的发展、成为具有创新精神和综合竞争力的社会变革参与者。

参考文献：

［1］张培.“互联网+”高职教育人才培养价值取向及路径研究———基于“中国制造2025”的逻辑［J］.成人教育，2017（10）：53-57.

［2］马雪峰，陈晓明，许朝山.智能制造机械行业人才需求与职业院校专业设置匹配分析［J］.中国职业技术教育，2020（11）：5-15.

［3］叶美兰，陈桂香.工匠精神的当代价值意蕴及其实现路径的选择［J］.高教探索，2016，10（10）：27-31.

［4］李耀平，郭涛，段宝岩.面向智能制造的人才培养策略［M］.第1版.西安电子科技大学出版社，2019：3.