人工智能教育政策精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能教育政策主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：人工智能教育政策范文

人工智能技术的诞生，为人类探索计算机科技、便捷生活展望了美好的前景，提供了丰富的想象空间，在社会科学中的应用广泛。教育手段革新，需要一种新的技术作为保障和支持。人工智能技术应用的普遍性和网络教育技术发展的需求性一拍即合，成为一种新的教育发展模式。本文将对人工智能在网络教育中的应用进行探究。

【关键词】人工智能 网络教育 具体应用

1 网络教育模式的发展现状

1.1 网络教育的优势

网络教育模式是对传统课堂教育模式的更新与演进，传统课堂教育模式具有交流便捷、课堂管理方便的优势，但是也受到空间和时间的双重限制，需要缴纳昂贵的场地和设施费用，难以追赶新时期人们快捷的工作步伐。网络教育通过互联网远程传递，在继承和发展了传统课堂优势的同时，弥补了缺点和不足，在虚拟的网络环境，摆脱了有关时间、空间、身份等诸多限制，促进了教育手段的创新，为人们提供了更多接受教育的机会，促进了国民教育水平的提高。

1.2 网络教育存在的问题

网络教育的问题主要体现在以下方面：

1.2.1 操作平台的局限性

网络教育登录界面的首页，一般包含着课程选择、成绩查询、习题演练、师资介绍等基本内容，这容易导致众多网络教育平台具有相同的首页模板和计算机程序，不同平台、不同学科、不同专业没能充分体现出其独一无二的课程特色。操作平台具有局限性，无法充分体现人性化特色和该课程的特殊化要求。

1.2.2 教学方式的一致性

网络教学中，一般采用计算机程序设定好的流程，授课、复习、习题演练、期末考试、综合评估为基本程序，流程化操作，无法根据学生的学习特点和成绩要求制定相应的教学方式。教学评价流程过于死板，无法像教师一样考虑其他综合因素进行分析，这就容易导致考试系统的公平性、评分的合理性受到质疑，无法体现教学权威性。

1.2.3 服务系统的落后性

网络教育是以计算机的软件程序为表现载体，将教学课程和学习方式相融合。随着知识体系更新换代的不断加快，学术纠错的发生，课程及时更新也是十分重要的。但是网络教育服务系统具有一定的落后性和延时性，传递的知识和答疑手段相对落后，影响着网络教育的准确性和科学性。

2 人工智能在网络教育中的具体应用

网络教育缺陷的存在，其重要原因是教育流程系统的“刚性”无法符合学习者不同的教学需求，不懂得如何具体因人而异、因材施教；而人工智能“柔性”的工作特点，可以有综合考虑各种影响因素，并及时调节，恰好是对缺陷的补充。事实证明，人工智能在网络教育中的具体应用也取得了较好的效果，主要体现在以下方面：

2.1 专家系统的应用

专家系统是对智能教学系统、决策系统、导学系统以及先进的智能化硬件设备的总称。传统的网络教育是流程化、规范化的，智能化教学系统是对每个流程应用智能化手段，促进教学过程的科学性。

2.1.1 智能决策系统。

在课程开始之前，增设智能决策功能即智能决策系统，类似于学校的入学考试，对学生的学习能力、成绩水平、智力状况进行基本的分析和了解，以学生能力而不是教师要求为教学依据，制定合理的教学计划和学习方案；通过智能化设计，确定学习成绩分阶段测试计划、智力开发方案和考试模拟系统等，通过这些方式，实现对学生能力的充分开发。

2.1.2 智能导学系统

这是通过对学生一定时期学习环境的营造，通过对环境内各影响因素施加措施，为学生的学习提供优质条件。影响因素包括教师、学习资源、外部因素等，一旦学生学习没有达到预定的目标，教师模块就会对学生的动态行为做出科学正确的指导，并向正确的学习轨迹纠正；学生学习所需要的参考资料、试卷分析、时事热点等，会根据学生的学习进展情况及时更新资料库；学生在学习中遭遇困境，系统会根据智能化发挥引导和提醒功能。

2.1.3 智能教学系统和智能化硬件设备

智能教学系统和智能化硬件设备分别是智能学习系统的软件和硬件载体。智能教学系统是智能决策和智能导学子系统的综合，是几种不同模式的组合与搭配，最终出现适合学生自身的学习模式，并且让系统关系更加稳固；硬件系统是网络学习的基础和载体，包括传输设备中的路由器、交换机设备，终端的打印机、摄像头等。

2.2 其他人工智能系统的应用

2.2.1 语言处理系统

语言处理系统在人工智能领域是一种应用较为广泛的技术，系统内部拥有录音模块、语言识别模块、转换模块和输出模块。学生向录音系统发出声音，语言识别和转换模块将语言转化为文字显示在计算机界面上。就目前的技术来说，语言处理系统可以处理简单口语和书面语言，局限在普通话，随着语言库的升级，语言处理系统的功能会越来越强大。这一功能的出现，对学生学习语言口语和减少文字任务有很大的帮助。

2.2.2 知识库系统

知识库系统是对知识和数据的整合、汇总和储存，学生仅依靠记忆中对知识的只言片语和残损记忆，发挥知识库强大搜索功能，自动分辨出关键词，并提供完整的数据。这对学生学习记录的查找和知识的复习有很大帮助，也有助于系统的升级和完善。

3 促进人工智能在网络教育中应用的具体措施

3.1 加大资金支持

资金支持是发展新科技的坚实保证，政府和相关机构应该重视人工智能在网络教育发展中的巨大作用，提供政策的优惠和资金拨款，给予场地和设备的支持。有了资金的支持，可以吸引优秀人才开展系统研发和技术升级工作，可以为人工智能的应用提供高性能、高水平、先进的硬件设施保障。

3.2 开展教学实施

应该积极促进人工智能在网络教育中的教学实施活动，通过一线学习的监测和实验，推动新技术的普及与应用。在相关专业院校安装人工智能软件，也是促进教学实施的有效途径。

4 结束语

综上所述，人工智能是一项应用广泛，可研究性强的计算机前沿技术。通过人工智能相关技术的研究，能够解决网络教育中存在的诸多问题，提高学生的学习质量和效率，方便老师的教学管理，以及对教育教学模式将产生深刻影响。

参考文献

[1]冯佳.虚拟机技术在计算机网络课程教学中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2011（17）.

[2]王世刚，王纪凤，尚玉莲，赵学军.计算机网络课程教学中的虚拟机技术应用[J].中国现代教育装备，2011（01）.

[3]刘健.人工智能在网络教育中的应用探索[J]. 计算机光盘软件与应用，2014（06）.

[4]陈建锋.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].城市建设理论研究.2015（03）.

作者简介

侯燕（1981-），女，山东省济宁市人。硕士学历。现为齐鲁师范学院讲师。研究方向为计算机应用。

第2篇：人工智能教育政策范文

【关键字】人工智能；课程改革；高中；信息技术；课程实施

【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097 (2008) 10―0043―04

教育部在2003年颁布的高中信息技术新课程标准中，首次把“人工智能初步”设置为选修模块，与多媒体、网络、程序设计、数据库技术等一起列入信息技术课程体系[1]。此举曾被视作信息技术课程改革的亮点之一。然而，在如今高中信息技术新课改已经全面铺开之际，人工智能选修课程的推进仍然举步维艰，面临诸多困难和问题。

一 高中人工智能课程的现状分析

自2004年我国部分省级实验区开始推进高中新课程改革以来，信息技术课程改革已经开展了四年之久。从目前的总体情况来看，信息技术课程的基础模块与多媒体技术、网络技术、算法与程序设计三个选修模块的实施情况较好，而数据库技术与人工智能初步两个选修模块的推进情况相对不佳。特别是人工智能课程，至今在全国范围内正式开设该课程的学校寥寥可数，少数高中展开了一定的探索和实验，而大多数学校仍持有观望态度。以下分别从实施取向和实施层次的角度分析该课程的现状：

（1） 课程实施的取向

由于我国长期以来实行的是全国统一的课程与教材，按照统一规定执行教学计划，对学校和学生的评价也是按照统一标准与方式实施的，因此我国以往的课程实施基本上都采用了忠实观的取向[2]。本次新课改中信息技术课程的实施过程难免受到这种取向的影响。然而，新课程标准中对信息技术技术各个模块的具体实施并没有明确而详细的规定，从而使教师对包括人工智能模块在内的课程实施缺乏长期惯于依赖的参照和依据，增加了课程实施的难度，造成部分模块的课程难以开设的情况。

（2） 课程实施的层次

课程实施包括五个层面的变化，即教材的改变、组织方式的改变、角色和行为的改变、知识与理解的改变、价值的内化[3]。目前高中人工智能课程在教材改变的层面已经做出了一定的努力。在课程标准的指导下，现已出版的五套教材在体例、版面、学习活动、评价等方面进行了多样化的设计，基本上贯彻了新课标所倡导的课程目标和理念。在组织方式的层次，少数已经开设人工智能课程的学校结合学生的兴趣与学校的实际情况，有针对性地开展了课程的组织。然而，仍然有一些地区或学校不愿或不习惯打破原有的课程组织方式，而是采用硬性规定的方式，人为指定两三门课程，将选修变为必修，限制学生的自由选择，依然维持原有的固定班级授课的形式。教材的改变仅仅是课程实施的开始，在组织方式、角色或行为、知识与理解、价值等层次，大部分学校还未发生变化或变化还很小。

（3） 课程实施的典型个案

目前国内开展人工智能课程教学或实验的典型学校如表1所示。总体来看，这两所学校都地处东南沿海地区，且学校本身比较积极参与高中新课改的实践探索，属于“敢于吃螃蟹”的类型。考虑到课程本身的要求较高，两所学校都选取了基础较好的学生开展教学。到目前为止，两所学校均已开展了三期的教学或实验探索，任课教师及时总结教学心得体会，并在相关教学刊物或课程研修活动中与广大一线教师分享教学经验。

二 高中人工智能课程的影响因素

根据Snyder的研究，可以把课程实施的影响因素归纳为四个方面：课程改革自身的性质、校区的整体情况、学校的水平以及外部环境[4]。结合高中人工智能课程的现状，本文分别从以上四个方面来探讨影响该课程的主要因素。

（1） 课改自身的性质

课程改革本身的性质是影响课程实施的第一要素。它包括课程改革的必要性及其相关性、改革方案的清晰程度、改革内容的复杂性以及改革方案的质量与实用性。结合信息技术新课程改革的相关调查研究，广大信息技术教师和教研人员对课改的必要性应该认识得比较到位，然而他们对信息技术课程中是否有必要单独开设人工智能模块存有疑惑。其次，不少教师对课程改革方案（课程标准）的认识并不是非常清晰。他们认为新课程标准中的教学理念、实施建议等内容相对抽象，不易把握和理解，缺乏具体的针对性，可操作性不强。再次，人工智能课程的实用性相比其他模块并不明显，课程内容也相对难度较高。这些因素造成课程设置的必要性不强、实施难度大、实用性不高，直接影响人工智能课程在学校的顺利设置。

（2） 校区的整体情况

校区的整体情况主要包括地区的适应性、地方管理部门的支持、教学队伍的培养、教学研讨和交流等等。各地区对课程改革的需要程度会直接影响人们实施课程的积极性和主动性。我国东西部地区的学校对课程改革的需求程度不同，从而造成了课程实施的地区差别。从目前开设人工智能课程或教学实验的学校来看，均分布于东南沿海较为发达的地区。这些学校的共同特点是基础条件较好，对课程改革的积极性高，敢于进行教学尝试和革新。此外，地方管理部分的支持对课程实施也有很大影响，如广东省为了推动信息技术课程改革，专门出台了关于课程标准的教学指导意见[5]。其中强调“要特别注意人工智能初步”，并针对人工智能课程提供了较为具体的教学建议，从而促使该省出现了全国最早正式开设人工智能课程的学校。师资队伍也是影响课程的因素之一。目前大多数高中缺乏熟悉人工智能课程内容和教学方法的专业教师，使得学校无法开设该课程。因此，有关人工智能课程的研讨和学习交流显得尤为重要，然而目前这些方面的活动总体上相对缺乏。

（3） 学校的水平

学校水平对课程实施的影响因素包括校长的作用、教师的个人特征和教师集体的行为取向。学校是课程改革的基本单位，校长和教师是学校课程改革的动因。校长对课改理念的理解，以及对课改的支持、参与程度都会影响课程的顺利实施。校长通常会根据上级主管部门的意见，结合本校的实际情况，权衡课程改革可能对学校形成的各种影响。在高考的影响下，信息技术课程在高中各科中长期存在地位“低人一等”的现象，甚至出现课时常被“侵占”的现象。如果校长对信息技术课程本身不重视，那么要求学校开设人工智能选修课无疑是一种奢望。此外，一所学校教师个人和集体的改革意识的强弱也会影响课程的实施。从人工智能课程的现状来看，恰好印证了这一点：改革意识强的教师个人或教研组即使没有上级的硬性指令，也能积极展开各选修模块的教学尝试和探索，并自觉地从教学者成长为研究者，而思想保守的学校即使具备了课程实施的基本条件，也不愿积极开设相关的选修课程，长期停留于课程的“忠实执行者”的层次。

（4） 外部环境

外部环境因素主要包括政府部门的重视、外部机构的支持以及社区与家长的协助。各国课程改革的经验表明，教育行政部门和相关机构的态度在很大程度上影响到新课程的顺利实施。特别是我国长期以来受到前苏联教育模式的影响，课程改革通常是自上而下的模式，新课程的实施主要依靠各级政府教育行政部门的政策和指令的推动。本次新课程改革同样继承了这一模式，但是整个教育体制和评价体系未能及时进行相应的调整，因此在某些方面造成各级教育部门的政策抵触，出现“上有政策、下有对策”的情况。此外，社区与家长对新课改的认识和态度也影响到人工智能课程的实施。研究表明，社区与家长更加关心的是新课改是否有助于提高学生的学业成绩，是否会给学生造成更大的负担，而对学生能力的全面发展和个性的培养则是其次的考虑。因此，要使社区与家长认识和了解课程改革的意义和目标，引导其关心新课程、支持新课程才能更好的促进新课改的健康发展，进而才可能使得包括人工智能在内的高中各科选修模块得以全面开设与实施。

三 高中人工智能课程的反思

通过调查访谈以及与相关授课教师的交流，笔者了解到高中人工智能课程的教学情况和教师的经验体会。总体来说，该课程的推进情况不如预期理想，需要从课程的设计、管理、教学以及评价等方面进行反思。

（1） 课程设计

本次高中信息技术课程改革将原来的一门课程分解为1个必修模块和5个选修模块，从而给学生提供多样化的选择。“人工智能初步”选修模块是作为智能信息技术处理专题设置的，以反映信息技术学科的发展趋势，体现教育的时代性要求。课程设置的目的在于使学生在技术掌握与使用的过程中，逐渐领会信息技术在现代社会中的应用以及对科学技术和人类发展的深远意义[6]。然而，以上的描述更多是该模块的隐性价值，相比其他模块该课程的显性价值并不是很直观。而一线的信息技术教师较多关注的是该课程的显性价值：课程能给学生带来些什么？学生的实践能力能否有较大提高？教师们在没有找到一个合理的价值依托之前，一般不会贸然开课。这一点值得课程设计者和教研人员的深刻思考。

通过网络问卷调查，不少教师认为人工智能课程在高中开设是有一定必要性的[7]，但并不意味着所有的学生都需要学习该课程。课程应面向对人工智能有一定兴趣的学习者，且最好有一定的基础。事实上，相对于其他选修模块，选择人工智能课程的学生并不是很多。因此，结合我国目前的情况，可以考虑优先在发达地区条件较好的部分学校开设，再进一步利用其示范作用，以点带面，逐步铺开培训、指导、交流的规模和影响面，积极稳妥地推进高中人工智能课程的建设。

（2） 课程管理

课程的有效管理有助于提高课程实施的质量。上个世纪90年代以来，我国的中小学课程由原来的中央集权管理体制逐步转变为国家、地方、学校的三级管理体制。国家负责课程的总体规划，省级教育部门结合本地区实际制定课程计划或实施方案，而学校也将有权根据学校传统或学生兴趣开发适合本校的课程。目前人工智能课程虽然已被列入国家课程标准，但在地方管理层面并未得到应有的认可。部分地区考虑到高考因素，直接将人工智能模块排除在学生的选择范围之外，无疑成为阻碍该课程顺利实施的一个重要原因。

目前我国高中了解熟悉人工智能教学内容、方法的教师十分缺乏，相关教育主管部门需加强该课程的师资培养，邀请教材编写人员和相关专家，积极开展各级培训、研讨和交流活动，以务实的态度来听取学科教师的意见，为他们提供一些明确的、可操作的指导和建议。也可以开展优秀教学案例的征集和评奖，通过公开课的观摩和点评活动，或吸纳中学教师参与有关课程改革和教学研究的课题，以此提高教师参与改革的积极性。此外，国内高等师范院校信息技术相关专业应该对新课改作出及时的反应，针对高中信息技术各选修模块为师范生开设相关的课程，为课改的成功实施提供后备师资力量的支持。

（3） 课程教学

从已开展的人工智能课程教学或实验情况来看，主要的教学体会包括：教学对象选取时要有针对性，不宜硬性指定，应结合学习者自己的兴趣和学习基础供其自由选择；由于课程的理论和技术的要求较高，不宜大量采用“讲授法”进行教学，应设计一些有挑战性的活动供学生实践；为保证教学进度有序进行，可通过课堂小测及时巩固所学内容；应提供良好的网络条件和计算机设备以支持课程教学和实践的顺利开展。

国外一些高校通过远程网络的手段与中学合作开展人工智能教学，加快了课程建设的步伐，并提高了教学质量。大学负责教学网站的建设维护，主持与中小学的讨论答疑，中学则负责课程教学的具体实施。文中个案也印证了这种做法的有效性：让一些致力于高中人工智能课程研究的高校和部分条件较好的中学建立共同体，协作推动课程的实施。一方面，高校研究人员能为中学提供教学指导建议、技术和资源的支持；另一方面，中学的教学实践也为高校进行课程教学研究提供了材料和依据。

（4） 课程评价

研究表明，评价目前已成为影响高中信息技术新课程实施的一个重要问题[8]。从本次课改的动因来看，针对我国现行教育体制下的高考选拔制度在很多方面呈现的弊端，新课改力图在一定程度上改变这一局面，努力使学习者能够真正获得全面的发展。但是，在目前情况下以高考为“指挥棒”的评价体系短期内仍然无法发生质的变化。高中新课改实施以来，部分省份相继将信息技术课程纳入了高考的范畴，以往信息技术课程不受重视的情况逐渐得到了一些改善。然而，高考是否解决信息技术课程评价问题的一剂良药，进而为人工智能课程的实施及其评价带来新的希望，目前仍是值得怀疑和思考的问题。特别是当前高考科目已经较多，再增加科目无疑会加重学习者的负担，且很容易回到应试教育的老路上。

其次，虽然新课程标准中提供了关于课程评价的建议，但是其中的内容仍然比较抽象，可操作性不够。如在信息技术课程标准的评价建议中，提倡评价主体的多元化，关注学生的个别差异，综合应用多种过程性评价方式，适当渗透表现性评价的理念，等等。这些内容从理念上来讲都是很好的，但是如何在教学实践中加以操作实施，对一线教师而言仍是不够明确和难以把握的问题。而且，信息技术课程的每个模块各有特色，然而课程标准并未就此提供专门的评价建议。因此，一套科学合理、适合人工智能课程的评价体系和方法仍需要教研人员在实践中不断摸索总结。

参考文献

[1] 教育部. 普通高中技术课程标准(实验) [S].北京:人民教育出版社,2003:9.

[2] 钟启泉. 课程论[M].北京:教育科学出版社,2007:207-214.

[3] Fullan, M. & Pomfret, A. Research on curriculum and instruction implementation [J]. Review of education research, 1997, 47(1).

[4] Snyder J.B. & Zumwalt K. Curriculum implementation [M]. In Jackson P. W. (Ed).Handbook of Research on Curriculum. New York: Macmillan Publishing Company, 1992.

[5] 珠海教育信息网. 广东省普通高中信息技术课程标准教学指导意见 [DB/OL].

[6] 顾建军等.技术课程标准(实验)解读[M].武汉:北教育出版社,004:9.

第3篇：人工智能教育政策范文

关键词：人工智能；会计软件开发技术；翻转课堂；知识库；会计信息化

一、引言

近年来，随着云计算、人工智能、大数据和移动计算等新技术的发展与应用，知识管理理念的日趋成熟，新兴技术对高等学校教育教学模式的改革与创新带来了良好的机遇。2012年3月13日，教育部印发的《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，旨在推进信息技术与教育教学的深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新。2016年6月7日，教育部颁布实施的《教育信息化“十三五”规划》，以期加快推动信息技术与教学教育的融合发展。这些政策的出台为高校翻转课堂教学模式的发展提供了明确的实施导向和政策支持，也为重庆理工大学会计信息化国家级精品课程之《会计软件开发技术》（AccountingSoftwareDevelopmentTechnology，以下简称为ASDT）课程实施翻转课堂教学模式改革与创新带来了良好的契机。知识库采用知识表示方式来存储、组织、管理和使用互相联系的基础学习知识、学习过程沉淀的知识和学生自我搭建的知识。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用，不但可以调动学生的积极性和主动性，让课程教学延伸到网络平台，还能够在很大程度上提高课程的教学质量和教学效果。大数据、人工智能、知识库等技术的发展为翻转课堂教学模式的有效开展提供了良好的技术支撑，引起了教育界的广泛关注。周宇等人（2016）提出了一种面向关联数据的机构知识库构建方法，该方法能够覆盖机构知识库构建的整个过程，并支持机构知识的资源整合、语义检索、知识推理和关联数据。钟晓流等人（2013）信息化环境中基于翻转课堂理念的有效教学设计模型，对翻转课堂产生的背景与缘起、含义与特征、当前的研究进展与实践案例、相关的技术工具等进行了系统分析。曾明星等人（2014）阐述了翻转课堂的内涵、应用与研究现状，分析了软件开发类课程实施翻转课堂的可行性，探讨了软件开发类课程翻转课堂教学模型及其构成要素。刘清堂等人（2016）分析了机器教学、计算机辅助教学、智能导师系统的基本设计理念、关键技术以及代表性系统，提出以学习分析为核心的智能技术整合、融合人工智能和人类智能的自适应学习。综观上述文献，现有研究主要从翻转课堂的可行性和模型等方面去思考翻转课堂的教学模式改革问题，而利用人工智能、大数据等现代信息技术去改革与创新翻转课堂教学模式的研究文献还相对比较匮乏。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用，通过全程记录课上和课下的教学互动过程，可以改善翻转课堂在教学方式、学生学习方式、评价体系等诸多方面的不足。鉴于此，本文基于大数据、人工智能等技术，探索改进与提升翻转课堂教学模式改革与创新的新技术与新方法。

二、基于人工智能的春秋战国翻转课堂知识的表达

人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、智能监控、智能搜索等核心技术。ASDT课程将语音识别、语义识别、图像识别和智能搜索等人工智能技术融入翻转课堂教学改革的同时，导入春秋战国时期的七国争霸作为教学情景，将班上所有学生平均分成七个小组，分别对应齐、楚、燕、赵、韩、魏、秦等七个国家，每个小组的学生进行角色扮演，实施“春秋争霸”翻转课堂教学。在ASDT教学过程中，在讲授会计软件开发技术和会计数据业务处理流程的同时，让学生充分参与课程教学活动，强化互动学习，培养学生的团队协作能力、沟通能力、PPT制作与演讲能力、知识消化吸收及应用等能力。基于人工智能翻转课堂知识库构建的基础是将ASDT课堂的课堂教学活动和学生自主学习活动过程中形成的知识符号化的一个过程，通过对知识的映射转化为可供描述的事实和推理事实的数据结构。在构建知识库的过程中，知识的表达方式是构建知识库的关键。知识表达方式主要包括描述性、直接性、过程性等表达方式。其中，描述性的知识表达方式是客观和完整地反映相关专业领域的理论知识，具有准确性和逻辑性的特点。直接性的表达方式是以专业理论知识为基础，以图片、视频、音频和图形等方式直接表达知识的本质。过程性的知识表达方式是在教学过程中的积累和总结的经验知识。以下具体阐述在课堂教学活动和学生自主学习活动中知识的表达方式。

（一）课堂教学活动课堂教学活动由教师围绕各小组在完成作业的过程中遇到的实际问题，引导学生进行小组作品展示和组织小组间互动讨论。在课堂教学活动中，各小组通过PPT演示讲解本组作品中所涉及的知识点，运行程序进行作品展示。其他小组针对展示的作品轮流提问，小组回答问题以后，教师对作品进行综合性点评并打分。最后，教师根据知识库中的记录的学生自主学习活动中遇到的问题引导学生互动讨论，解决问题，针对学生不能解决的问题，进行重点讲解。在整个课堂教学活动中，教师对知识点的讲解、评价表现为描述性的知识，而教师和学生的角色高频切换，教师和学生评价、引导和提问不停迭代的探究式教学过程，表现为过程性的知识。通过语音识别、语义识别等人工智能技术的运用，自动识别和理解学生作品展示、各小组提问、教师综合点评等教学活动中的语言，转换为相应的文本，按照知识的表达方式自动分类，并实时传送到网络平台，更新知识库。

（二）学生自主学习活动将ASDT课程的教学目标和教学内容按主题进行任务分解，根据教学计划逐步推进，学生根据小组任务在重庆理工大学精品课程网上观看教学视频进行自主学习，小组成员合作完成小组任务。学生在学习过程中产生的疑问，可以借助智能搜索技术检索知识库，知识库推送相关知识点，帮助学生解决问题。在学生的自主学习过程中，学生在网页中通过简单检索、组配检索、限制检索等手段，进行交互式的访问，最终获得所需的知识信息，表现为过程性的知识。学生观看教学视频对相关知识点进行学习表现为直接性的知识。

三、基于人工智能的翻转课堂知识库的构建

在知识的直接性表达、描述性表达和过程性表达等多种方式下，多角度获取教学活动中的各种知识以构建知识库。基于人工智能的翻转课堂知识库包括教师编辑维护的知识库、学生自我搭建的知识库以及课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库三部分，在教学活动中不停地进行动态更新，形成一个翻转课堂知识库的生态循环。其中，老师编辑维护的知识库是根据教学计划和教学任务按规则生成课题所需的知识点；学生自我搭建的知识库是根据学生在网络平台上提出的问题，生成的答案和解释；课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库是自动记录和存储学生在课堂上的各种学习行为。基于人工智能的翻转课堂知识库，

（一）教师建立维护学生基础学习知识库教师首先根据教学总任务和总目标规划具体小组任务，按照教学大纲小组任务，同时在网络平台上编辑学生完成小组任务所需的基础知识和教学视频。此环节对课程的翻转和构建基础学习知识库具有重要的指导意义。建立基础学习知识库要和小组任务相匹配，并且具备合理性、科学性和可操作性，尽量涵盖完成小组任务所涉及的知识点。否则学生将无法完成小组任务，也无法有效建立基础学习知识库。学生根据小组任务和本小组实际情况，观看教学视频和学习资料，满足基础知识储备，完成小组作品。教师根据学生在自主学习过程中提出的问题不断更新维护基础学习知识库。

（二）学生自主学习形成知识库学生根据教师在网络学习平台上的任务，进行自主学习，完成小组的学习任务。当学生提出疑问时，网络平台会自动检索知识库，找到相应的知识点和教学视频对学生进行智能推送，学生解答问题。并且在人工智能技术的应用下，会自动记录学生在网络学习平台上的问题，形成并更新知识库，把学生的学习记录反馈给教师，帮助教师及时调整教学计划。

（三）课堂教学活动中形成知识库在学生的课堂学习中，小组成员进行PPT讲解和作品展示，在语音识别、语义识别和自动计分等人工智能技术下，自动记录和分析小组的作品展示情况、个人发言情况和积分情况。并且自动记录老师的总结点评和答疑，通过图像分析技术，自动归集学生个人的学习资料。同时，把课堂过程中的学生提问、教师答疑所涉及的知识，自动对接到网络平台，更新知识库。

四、知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用

基于人工智能的知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用主要包括自主学习、课堂教学和效果评价等三个方面。自主学习是指学生在翻转课堂的网络学习平台上进行课前的基础知识学习和基础知识自测，并且借助知识库解决疑问；课堂教学是利用基于人工智能技术构建的知识库，帮助教师和学生解决教学过程中的问题；效果评价是在翻转课堂的教学模式下，建立的适合现行教学模式下的学生评价体系，教师根据基础学习情况，在线统计问题，制定教学计划。下面将详细阐述人工智能的知识库在翻转课堂教学活动各中的具体应用，如图2所示。

（一）自主学习在自主学习过程中，学生首先了解教师的小组任务，在人工智能技术的应用下，根据老师的学习任务，智能化地制定学习目标。学生根据细化的学习目标进行自主学习，明确自主学习的课程内容，并根据课程内容和自身情况选择合适的学习内容。学生通过网络平台观看教师提供的教学视频或其他形式的学习材料开展学习，对学习收获进行记录，最后在网络平台上进行知识检测。同时，应用智能监控技术可以实时监控学生在网络上的学习情况和发言情况。学生可以根据自己的预习情况，在线提出问题，网络平台会根据学生提出的问题自动检测知识库，知识库推送相关知识点和学习资源，帮助学生分析和解决问题。利用智能监控技术，可以收集学生频繁在网络平台上搜索的所有问题。同时，学生也可以将问题进行拍照或者录制成视频发送给教师，利用图像分析技术可以自动识别图片或者视频中的问题并且推送给教师，根据问题调整教学内容和教学计划。

（二）课堂教学教师根据知识库中记录的学生自主学习情况，全面系统地了解学生的基础知识学习情况。知识库汇总学生在网络平台上的发言和提问情况，教师根据汇总的问题在课堂上进行重点讲解，使课堂学习更加高效。在学生作品展示、小组互动提问、教师综合点评等教学活动中，学生和教师可以借助知识库智能推送相关知识点，帮助解决教学活动中的问题。同时可以智能推理出合适的教学计划给教师进行选择。在学生提出问题和解答问题的过程中，智能收集问题和答案，形成知识，更新知识库。

（三）效果评价效果评价包含教学质量评价和学生评价两个环节。其中，教学质量评价是全面、系统的了解学生的学习情况和知识储备情况下，合理、客观地评估教师的教学质量。学生评价是考核学生的知识掌握情况、交流与沟通能力、演讲能力、协作能力、PPT制作能力、课堂参与程度和小组展示情况等。在基于人工智能的翻转课堂教学模式下，学生评价包括课堂教学活动和学生自主学习活动两个部分。通过语音识别和语义分析技术等人工智能技术，详细记录每一位学生在课堂上的发言情况、小组展示情况和教师对作品的点评情况。通过大数据分析技术，可以全面地了解学生在课外观看教学视频的情况和自测情况。因此，这种学生评价方式更加具有合理性和精准性。

五、结论

与传统的ASDT课堂相比，基于人工智能下的翻转课堂知识库的构建促使教学逐步从静态走向了动态，实现了以学生为主题，教师为主导的课堂教学理念，是适应新时期ASDT课程教学改革的必然。在基于人工智能的翻转课堂教学模型下，一定程度上改进了翻转课堂中的课堂教学、学生自主学习和效果评价等模块，有效督促学生自主学习，帮助学生在线答疑，同时更加综合地对学生进行考评，让老师教学更加高效。人工智能技术的广泛应用对于解决翻转课堂教学当前所面临问题的是较为理想的方案，它有助于提升翻转课堂整体的教学水平，促进翻转课堂的快速发展。

参考文献：

［1］周宇、欧石燕：《面向关联数据的高校机构知识库构建方法研究》，《图书情报工作》2016年第1期。

［2］刘清堂、毛刚、杨琳等：《智能教学技术的发展与展望》，《中国电化教育》2016年第6期。

［3］曾明星、周清平、蔡国民等：《软件开发类课程翻转课堂教学模式研究》，《实验室研究与探索》2014年第2期。

［4］钟晓流、宋述强、焦丽珍：《信息化环境中基于翻转课堂理念的教学设计研究》，《开放教育研究》2013年第1期。

［5］胡立如、张宝辉：《翻转课堂与翻转学习:剖析“翻转”的有效性》，《远程教育杂志》2016年第4期。

［6］王红、赵蔚、孙立会等：《翻转课堂教学模型设计》，《现代教育技术》2013年第8期。

［7］余燕芳：《基于移动学习的O2O翻转课堂与应用研究》，《中国电化教育》2015年第10期。

第4篇：人工智能教育政策范文

提到人工智能，我们应该不陌生，目前已经有很多智能产品进入到我们的生活，如智能手表、手环等这类可穿戴的设备，更吸引眼球的无人驾驶和服务机器人也都慢慢进入我们的视野。

根据VentureScanner的统计，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。中国人工智能领域约有65家创业公司获得投资，合计29.1亿元。相对于全球人工智能市场，中国人工智能市场依旧是一个有待进一步开发的市场。

巨头纷纷布局人工智能，行业技术却有待提升

如今，全球有近千家人工智能公司，覆盖到62个国家的语音识别、手势控制、虚拟私人助手、语音翻译和智能机器人等十余个产业，基础技术、人工智能技术、人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，而国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。不论是国外还是国内的科技巨头和风投机构都在布局人工智能这条产业链，以寻求占得人工智能市场一席之地。

全球AI阵营：3月份的谷歌阿尔法狗机器人大胜围棋高手后，令谷歌名声大噪，也将人工智能再次推向全球热浪中。在无人驾驶汽车方面，谷歌无人驾驶汽车测试历程已超过200万公里，并对其不断地测试和改进；微软在人工智能方面的技术研究投入已超过20年的时间，其人工智能机器人小冰是人工智能伴侣虚拟机器人的生态模式；Facebook的聊天机器人“M”，是基于其用户和社交形态而成的智能助手，除了能够回答用户问题、查阅信息外，还能够帮助用户完成一些生活操作，如购买商品、餐厅定位、安排计划旅行等。

由谷歌、微软和Facebook为代表的全球AI市场，在语音识别、机器视觉等产品上有了丰富的研究、开发，而在人脑科学、深度学习感知等领域上的研究也在不久会有所突破。

国内BAT巨头阵营：百度的人工智能技术体系包括百度研究院、百度大数据、百度语音、百度图像等技术，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技术在国内处于领先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能话术体系下展开的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云为基础的业务蓝图的生态模式；相对于百度、阿里，腾讯在人工智能方面进展相对比较缓慢，目前推出了Dreamwriter和微宝等产品。

然而，纵观国内外人工智能领域的市场，巨头们在人工智能领域都已布下棋局，但是巨头们的人工智能都是在为企业自身以及企业相关业务进行服务。目前的人工智能市场，大多数的企业都还存在一定的技术难关，尤其是初创企业。这些企业急切需要一些人工智能技术服务来为自己提供技术支持、帮助。

此外，对于很多正处于转型的企业来说，他们处在需要人工智能技术服务来加快信息化建设的关键时刻，自身没有技术优势和人工智能技术基因，发展就会受到限制。

企业信息化建设需求紧迫，AI技术服务商纷纷现身

互联网时代下的经济发展，企业要转型就要加快信息化建设，而让信息化技术来转变企业业务需求的方法无疑是具有很大的操作性和实用性的。然而，很多传统企业自身没有IT新技术基因，自己再投入资金来研发、培养团队这不太现实。所以这些传统企业更多的是想要依靠拥有AI技术优势的企业来提供技术服务，这个急迫的需求则推动了国内AI技术服务市场的发展。

在人工智能风靡全球的浪潮下，随着国家对人工智能公共创新服务领域的不断重视，并提出多个政策鼓励、支持，人工智能这块市场出现了为各个行业提供人工智能解决方案的服务商。这类智能机器人的服务企业定位很明确，就是为行业人工智能开发多样化的产品功能，产品差异化也很明显，这能够为行业工作模式带来快速的改变和发展。

1、提供智能语音技术的服务：在智能语音技术方面，科大讯飞股份有限公司的讯飞“超脑”在语音识别、语义理解、口语翻译、机器评测方面上取得了一定的应用成果，其智能语音核心技术在国内智能语音上也是数一数二的企业。

在今年的安徽两会上，科大讯飞的智能会议系统正式亮相，会议代表手持话筒在现场发言时，屏幕上能够快速、准确的、实时的显示相对应的文字，满足了会议的图文直播需求。因此，人工智能在语音识别、口语翻译上的应用范围广，能够为企业的办公方式带来很大的便利。不过他们在语音技术上，尤其是机器人对地方方言和口音的识别依旧存在着不足，因此，技术服务商还是要加强对AI机器人的语音培训。

2、提供人工智能引擎平台的服务：在传统行业的智能化服务上，目前，厦门快商通科技股份有限公司和上海智臻智能网络科技股份有限公司都提供了较为完整的技术解决方案。厦门快商通科技股份有限公司主要研发的平台为小快人工智能引擎平台，重点在人机交互领域进行平台技术输出。此平台是在开放小快自身核心语义理解和交互能力的基础上，针对第三方开发者建立的基于“云端”智能的网络虚拟机器人服务平台。

快商通将小快人工智能引擎平台的智能服务引擎和管理平台放在“云端”，客户通过SDK、API、第三方应用等渠道接入小快人机交互引擎平台，客户可以随时调用云端智能机器人的语音识别、智能应答等功能，并可根据需要定制机器人知识范围，实现智能服务机器人交互技术的远程接入。

目前，小快人工智能引擎平台已在智能客服、智能教育、医疗领域成功落地，获得大规模技术调用。其简洁、高效、智能的技术输出方式，使得快商通在智能家居、电子政务、自媒体、游戏、教育等领域迅速积累了大量用户资源。

3、提供物联网人工智能的服务：在物联网人工智能方面，北京云知声信息技术有限公司的“云端芯”，围绕自身智能语音识别和语音理解等核心技术优势来打造的生态体系。利用大数据为各个产品方案实现落地，并收集的数据经过大数据处理转化成最终服务，目前在家居、汽车、医疗和教育等领域有所应用，在国内的后装车机市场70%的自主厂商的语音交换皆由云知声提供技术服务。

4、提供智能家居方案的服务：浙江风向标科技有限公司的“VANE”，主要是应用在智能家居上，可以进行个性化的生活场景定制，在一定程度上为用户的家居生活提供智能化服务，但相对来说，应用在家居场景服务中的产品种类还是比较少的，功能也比较简单。因此要真正实现智能家居还需要技术服务企业开发出更丰富的、智能化的产品功能。

5、提供多种AI技术融合的服务：北京捷通华声科技有限公司的灵云全智能能力平台，将智能语音交互、图像识别、语义理解、生物特征等技术进行整合，解决企业的具体需求。

可以说，国内不断涌现出来的人工智能技术服务商在语音识别、翻译等方面上都有技术优势，并在产品开发上耗费了多年的研究准备时间。在发展前期瞄准了可以发挥自身技术优质的行业领域，利用人工智能技术来帮助更多企业解决行业痛点，同时又能够使自己在国内人工智能市场上站稳脚跟。这符合当前我国人工智能市场不太成熟的行情，也能够使创业企业在摸索中成长。

AI技术服务商为企业在转型中的信息化建设提供了很大的动力和支持，而企业在转型过程中，首先改变的是业务办理方式和营销方式。传统企业在业务中常常要与消费者进行直接的沟通与交流，因此企业在售前售后的客服团队人数数量是庞大的，工作量一般也会很大；传统企业的营销方式要与时俱进，依旧离不开互联网思维，而人工智能服务商无疑可以为企业解决这些难题，提高其工作效率和营销决策的准确性。

企业客服市场需求大，或能借力人工智能起飞

根据艾媒咨询的统计，目前国内的客服市场规模已超过千亿，而随着移动电子商务和O2O市场的发展，国内客服市场将从传统PC端和电话客服的工作方式中逐渐转向移动客服，客服市场潜力巨大，也使更多人工智能技术服务商争相进军，争抢市场的一杯羹。

为企业级用户提供服务的智能机器人厂商，其定位很明确，就是专门针对智能客服机器人领域进行优化，以寻求在企业客服服务中占领市场，其开发的产品功能模式多样化，也能够为部分人群的工作模式带来积极的推动作用。

模式一：智能客服机器人或插件服务

云问是一个智能客服机器人SaaS服务平台，可以通过机器人问答来模拟人工客服为用户提供客服服务。晓多机器人，从2013年7月开始在淘宝卖家服务市场上线旺财客服机器人，能够模拟真人以自然语言与买家进行对话。

这一模式在一定程度上就已经初步解决了企业在客服上的问题，尤其是电商企业的客服人员面对大量的客户咨询，会出现来不及回复和重复回答问题等情况，将重复的、简单的问题交给智能机器人可以节约时间并节省人力成本，不过他们并没有深入到企业客服领域的其他方面。

模式二：机器人客服+人工客服+工单系统

该模式下的七鱼、智齿科技、爱客服等服务商，在机器人客服上，通过智能机器人智能解答客户问题，提供永不离线的客服服务，可以降低80%的客服人力成本；在工单系统上，则支持多种方式创建工单，为跨部门协作和问题及时跟进提供了便利服务；为企业提供统一客服工作台，为客服提供客户画像、问题分类、历史会话等繁杂问题的简化集成。

这一模式为企业搭建了智能的、多渠道客服系统，通过大数据实现企业对用户的细分，实现智能化管理，在一定程度上改善企业和用户的关系，促进企业更好、更快地发展。进一步拓宽了人工智能技术为企业客服提供的服务。不仅实现机器人的智能客服，还完善了工单系统，为部门之间团结协作提供便利。

模式三：呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统+大数据挖掘

快商通、Udesk、小能科技等服务商将呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统模式作为自己的产品模式，不过Udesk、小能科技的人工智能技术是与云问达成的合作。快商通的人工智能技术则是自主研发。这种模式下的人工智能技术在呼叫中心的应用是实现自助服务、人机融合、运营支撑，可以很大程度上地节约了人工成本，同时快商通在现有的客服体系中采用大数据挖掘模式，并且利用大数据分析了解用户需求、解决营销问题。

在客服工作处理上，大部分的简单、高频、重复性问题交给客服机器人处理，小部分无法解决的则转交给人工客服。通过精准地理解客户问题并匹配最佳答案从而提高回复准确效率，同时通过机器人在线解答重复率高达80%的问题，从而减轻人工座席负担，减少企业的客服人工成本。

在数据营销解决上，通过海量行业数据的收集、分析，为企业提供行业营销推广热点、价格定制等解决方案，实现企业的PC端、移动端一体化的数据营销。这对企业来说可以快速的实现营销决策，但是也要结合实际的市场行情来做出判断，不能过度依赖于人工智能。

这一模式很好地利用了人工智能在行业的客服方面提供高效率的工作服务，同时又运用大数据分析为企业提供营销，这在一定程度上能够实现企业的信息化建设与发展，更好地应对市场的变化，及时作出营销决策。

随着移动互联网的发展，企业的客服需求越来越大，人工智能能够解决传统呼叫中心因人工客服人力成本耗费大、用户等待时间长、客服渠道繁琐、接入方式繁杂等痛点，从而为企业提高运营效率、降低软件的使用成本，使企业能够更好地实现转型，朝着信息化建设方向快步前进。

人工智能普及速度加快，技术服务商成幕后英雄

第5篇：人工智能教育政策范文

一、人工智能应用于税收征管的必要性分析

1.优化办税体验，提高纳税遵从度。税务部门的纳税服务有网络和办税服务厅两种方式。利用人工智能技术，可以智能地分析纳税人输入的信息，精准纳税信息的推送，提高个性化咨询的针对性，服务好PC端和移动端，使纳税人无需离开住宅即可完成一般的税收申报。对于某些纳税人条件有限或无法在线解决的问题，实体服务机构仍可以使用人工智能系统。自2016年以来，江苏、广东、上海等地陆续推出了采集纳税人人脸图像、身份信息和电话号码的“旺宝”、“小贤”等税务服务机器人提供自助税收服务、发票申请等，它不仅减轻了工作人员的负担，而且提高了税务处理的效率。人工智能的友好、耐心、准确和高效的服务，也受到了公众的好评。2.实现税收信息共享，确保信息对称。目前，“金税”项目的第三阶段已逐步在全国范围内建立了信息收集系统。政府应建立基于“金税”项目的综合电子税务办公系统，运用人工智能技术分析大数据，连接各税务机关的信息，整合分散的资源并重新开发一套用于税收信息收集和管理的操作方法，以增强税收信息收集和管理的相关性，确保信息的对称。3.创新检查手段，兼顾公平速度质量。对于税收征管检查工作分为两部分，计算机选择选案，然后由稽查人员负责后续的稽查工作。人工智能的选择不仅有助于确保公平性和准确性，还可以提高速度，使税务人员更好地投入于跟踪工作。人类与人工智能各司其职，这是流程再造理论下税收征管改革的必然趋势。4.加强风险防范，打击涉税违法。电子商务的兴起，纳税人收入来源的不明确和生产模式的多样化催生了一系列偷税和逃税行为。税务部门应依靠人工智能技术，建立税收风险的预防和控制系统，对评估有疑问的纳税人，由人工智能系统过滤后，发送给不同的部门进行监控和定期检查，从而遏制不法行为发生。5.节省人力时间，降低税收成本。人工智能的优势在于能够利用风险评估和税源管理机制来减少税收管理资源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能还可以对热点税收问题进行智能分析和评论。还可以应用于税务审批事务。通过智能的机检，可提高工作效率，从而降低税收成本。

二、基于人工智能应用税收征管的障碍因素

1.人工智能技术的发展不够完善。首先，税收信息与人民生活息息相关，但税收人工智能技术还存在技术方面的不足，容易受到黑客攻击。目前，税收信息的保护是有限的。其次，人工智能系统的专家系统。计算机经过的智能程序的学习，除了原有的程序思维，也导入了另一个思维，有了双思维，这就是人性化的专家思维，使税收征管中解决复杂问题能力上了一个台阶，计算机程序通过税务专业知识+税务专家经验两个思维去思考和分析面对的税收征管难题。事实上由于缺乏专家系统的技术支撑，人工智能应用会大打折扣。2.缺乏人工智能复合的高端人才。首先，税收征管需要兼通IT和税收的人才。但如今，税务专业中基本上没有人工智能的本科教育，人工智能与税收学科的交叉和融合无法实现。另外，在税收征管领域，人工智能广泛应用之后，普通税收专业人员的数量将减少。简单的咨询辅导工作，发票业务等可以辅以人工智能系统。而高端管理人才缺乏，是阻碍税收人工智能发展的重要成因。3.适应智能办税能力尚显不足。在税收实际工作中，由于纳税人的水平不一，接受新事物新技术的能力不一，也就不能很好地掌握智能办税中的各种操作要求和智能处理。4.缺乏人工智能应用和数据的保护。政府对个人信息的收集，分析和比较，确实提高了政府部门的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公权力无限收集信息超出必要程度可能会侵犯私人权利。目前，我国还没有关于“人工智能数据的应用和保护”的规定。建议从法律条文上体现对公民的隐私保护。

三、完善人工智能应用税收征管的对策

第6篇：人工智能教育政策范文

[关键词]高校；共享财务；财务转型

随着科学技术的迅猛发展，人工智能作为前沿科技之一，应用范围不断扩大，也给人们的生活带来了极大的改变。从人机对弈，到自动驾驶汽车、人形机器人，再到弱人工智能阶段，人工智能对产业结构、城市形态及生活方式都带来了巨大的改变。对于财务来说，也实现了从手工记账到会计电算化，再到财务共享的转型，让过去的不可能变为可能。依托互联网技术，会计电算化走向财务信息化，而财务共享服务中心及相关信息技术的发展，是财务领域又一次里程碑式的革命。

一、高校财务管理现状及发展趋势

近年来，随着高校规模的日益扩大，财务管理模式面临着巨大的挑战。国家财政对高校的经济支持力度越来越大，学校可支配经费数额越来越大，多校区、多模式办学，异地机构等的建立需要财务部门更合理、科学的安排资金收支，以达到学校资金使用的最优配置。学校各部门间业务往来频繁，沟通不通畅，财务管理工作变得更加繁琐，业务量大，效率不高，而国家对高校的资金监管却逐步提高，这就需要一个共享平台实现数据的互联互通、集成管理。随着人工智能等信息技术的出现和发展，给高校财务管理带来了新的机会和挑战。

二、高校财务工作存在的问题

如何解决繁琐的财务报销流程，为科研人员松绑，是学校落实科研“放管服”的重要举措。改革简洁易操作的财务报销系统，提高会计信息化水平，提升服务质量，简化报销流程，是现在每个高校财务管理人员急需解决的问题。

(一)财务报销业务量大

随着高等教育的快速发展，课题项目、研究经费不断增多，为了避免老师在课题经费使用过程中的虚假支出，国家大力推行电子发票，同时要求使用公务卡进行结算付款，这使得日常报销中需要核对的信息量急剧增加，给财务人员带来了工作难度。

(二)政策宣讲不到位

随着国家财经法规及制度的不断更新完善，财务政策不断推陈出新。面对数量庞大的师生群体，如何深入的宣讲政策制度存在着一定的困难。师生对财务制度了解不透彻，容易造成信息传递不到位、不及时，将简单的报销业务变得复杂化，降低办事效率。

(三)报账员频繁更换

目前很多课题组缺少科研助理，不同的教职工经常使用同一个经费号，有时还会找学生办理财务报销手续，由于不同人员对财务政策的掌握和理解不一致，或者对报账流程的把握不到位，经常造成单据材料不完备而退单，无形中给财务工作人员造成了返工，增加了时间成本。

(四)财务人员配备不到位

由于报销内容不断细化，财务人员工作量不断提高，无形中也带来了巨大的工作压力。目前各高校人员编制均有所限制，学校不得不大量聘用人事，造成人员素质层次不齐。同时，大量简单的重复性工作，仍需要工作人员人为判断业务发生的真实性，在不断提高的服务要求下，极度考验工作人员的业务素养和沟通能力。

(五)会计信息化水平不高

尽管当前的人工智能技术已经被大规模的应用在现有的财务系统工作中，但智能化手段还不够高，很多重复、繁琐的工作仍未解决，不能推动财务工作的转型。例如预算管理，由于预算管理缺乏相关的信息化系统，信息化水平较低，管理效率低下，现阶段还存在通过纸质预算申报书来进行预算信息收集，通过“二上二下”再将最后审定的预算数下发到学院，这样的预算管理系统是较为落后且不方便的。

三、高校财务工作转型路径

(一)建立财务集中核算管理系统平台

该平台将整合目前财务资源，实现报账、审批、审核等业务支撑，具体包括综合财务管理、共享运营、预算管理等系统。在功能上支持业务填单、审批，财务审核，会计凭证自动生成等功能，通过系统设定规则校验、预算校验功能，提高业务处理效率同时加强财务管理。搭建电子报账系统、电子影像系统、发票采集系统、发票管理系统、共享运营系统、电子档案系统等于一体的财务共享平台。

(二)搭建智能化报销平台

1.利用OCR技术减轻报账负担。通过人工智能技术，将高重复、技术含量低的体力工作通过计算机进行处理，实现会计核算流程自动化，可以大幅提升会计人员的工作效率，如将核对发票抬头，计算发票金额等人工识别工作改为自动识别校对电子发票，即利用OCR技术，自动提取发票信息，填写报销单据，完成发票真伪查验并提交至影像服务器进行票据保存等工作。2.搭建商旅共享平台。通过商旅共享平台，实现一站式差旅服务功能。平台对接同城商旅，差旅费由供应商垫资，师生通过平台下单，商旅平台按月统一对账开票，同时实现与财务管理系统、网上报销系统无缝对接。不仅可以实现差旅行为的事前审批管控，同时解决了师生垫资和借款问题，出差标准、预算和资金控制集中管理，后期的自动对账也解决了报销时手工粘贴报销发票的繁琐手续。既简化流程，又减轻一线财务人员的工作量，降低成本，提升效率。

(三)建立业财税一体化的财务共享中心

将重复性大的流水线工作进行集中处理，同时将采购、费用核算、资金管理、往来款管理、合同管理及预算管理等模块进行整合，搭建全流程的财务共享信息平台，不仅实现了学校财务工作和职能的整合，也提高了财务管理的效率和质量，在方便师生随时随地进行报销审批的同时推动了财务工作的快速转型。1.实现线上审批和财务审核。通过整合现有财务资源，实现报账、审核、审批、支付等全流程管理。财务集中核算管理系统平台在功能上支持业务审批、报销单据填报、会计凭证自动生成等，并通过设定校验规则和预算控制规则提高业务处理效率，增强风险控制力度。系统承载了员工自报账初始至业务领导审批、财务审核、付款会计支付的全程业务及财务信息，支持所有纳入的上线单位费用报销业务的流程化、标准化、高效率处理。2.实现报账共享。所谓的报账共享是建立在核算共享的基础上的，即前端的网上报账流程全部通过共享的模式，借助电子影像化，实现全单位模式下，财务人员处理多部门各单位的报销、核算、稽核、发票查询等模式，同时将预算、核算进行全面共享，各权限人员均可浏览。3.实现采购管理智能化。在采购共享方面，借助成熟的电商平台，实现办公用品、专用材料等在线采集订购，确保交易的真实性和完整性，同时减少人员自行垫支资金，和项目挂钩，统一结算，实现消费业务和财务业务自动化结算，使财务数据和业务数据融为一体，方便数据提取和统计。4.实现发票管理税务共享。基本的会计核算发票有交通费、餐费、住宿费、办公费等类型，现阶段普遍采用机打发票和电子发票。票据报销业务占据着高校财务业务的很大比重，投入的人力也是最多的。在税务共享模式下，发票管理模块可以通过共享平台进行自动验真及，在提升业务合规性的同时可以大大降低重复报销的问题。5.将合同管理与往来款管理挂钩。通过引入合同管理系统，可以利用完善的管理流程和标准来规范合同的管理。将合同管理系统与其他业务系统间数据实现互联互通，对合同履行阶段、状态进行统计监控，同时与往来款管理挂钩，实时统计支付情况，随时做到异常预警。通过启用合同结算功能，实现合同关键信息管理，并支持上传电子附件，连通电子影像系统进行影像扫描与影像查询，实现合同的无纸化调阅。合同台账模块可通过登记合同关键结构化数据，在电子报账系统报账时关联合同，进行收付款计划控制，从而实现合同控制。

(四)建立全面预算管理系统

通过建立预算管理系统，学校各单位可在线进行预算信息填报并进行线上审核，无需递交纸质材料，大大提高学校的预算管理水平。在深入分析高校预算管理实际情况和普通要求的基础上，结合学校预算管理模式和思路，建立包括：预算申报、预算编制、拨款下达、预算执行、执行分析、预算考核在内的完整有效的全过程预算管理系统。预算管理系统和财务系统共用一个数据库，主要用做后台接收、处理数据，可实现学校二级单位预算申报、审批、调整、拨款、执行等一系列线上管理模式。

(五)建立电子档案系统

财务共享模式下的档案管理，通过电子影像化管理系统来实现，电子档案系统通过与网上报账系统、核算系统、电子影像系统等其他业务系统的无缝集成，实现凭证电子化的无缝管理。电子档案系统将公司会计档案纳入系统管理，实现会计凭证和电子影像的自动匹配、分册，档案的归档、借阅等，在系统内有迹可查，方便原始凭证的调阅和查询。

(六)建立稽核管理系统

为方便稽核业务的开展，减少线下手工翻阅凭证，建立稽核管理系统。涵盖凭证、预约单、资产等数据资源，以数据为基础，工商、税务发票为接口，随时调取账务系统和网报系统。将违反规则的业务视为风险业务，并支持告警推送，事前、事中、事后全方位稽核。现阶段事后稽核使用较多，通过检查连号发票、账务处理不规范、疑似拆分合同等情况，形成稽核报告，并反馈财务审核人员及相关经费负责人，在督促经费使用的同时，提升会计核算质量。大数据是推动社会走向智能化的重要驱动力，大数据、电子发票、会计电子档案等的快速发展以及人工智能在财务上的应用，为共享财务奠定了一定基础，目前高校需要不断加快速度，进行研究探索、发展完善，建设财务共享中心不仅能够实现财务集中，更重要的是推动高校财务顺利转型。

[参考文献]

[1]张乐.人工智能背景下高校财务管理转型问题研究[J].经济研究导刊，2020(19):104-105.

[2]李曼.浅谈人工智能背景下的高校财务转型[J].现代营销：信息版，2020(5):32-33.

[3]关欣.关于人工智能对高校科研财务工作积极影响的探讨[J].经贸实践,2020:198-199.

[4]汪晶.人工智能在高校财务服务中的应用研究———以电子科技大学为例[J].教育财会研究，2017,28(6)：76-80.

[5]金昕玮.高校财务共享管理模式的应用分析[J].纳税,2017(15):49-49.

第7篇：人工智能教育政策范文

面对门类众多、名目繁杂的专业，到底应该选择哪个？由于很多考生及家长对高考志愿填报中的专业选择缺乏较为全面的了解和清醒的认识，缺少对教育政策动向的关注，对学科专业发展趋势没有科学预判，加上对自己的个性、未来职业规划不准确、不到位，因而在专业选择中无所适从，出现盲目扎堆当下拥挤的“热门专业”、根据专业名称随意选择专业等非理性行为，甚至出现入学后无法适应专业学习等问题。如何科学把握、理性选择适合的专业呢？

新增专业点

2019年3月，教育部印发通知，公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，确定了同意设置的备案专业、国家控制布点专业和新增目录外专业点名单。本次调整共增设专业点2072个，其中新增备案本科专业点1831个，新增审批本科专业点241个，调整学位授予门类或修业年限专业点40个。本次备案、审批和调整的专业点，将列入相关高校2019年本科招生计划。同时，教育部引导高校做好余量消减，撤销部分不符合学校办学定位和特色的专业点416个。

据何小虎介绍，新增备案专业数量最多的是数据科学与大数据技术，占据首位，本次共有196所高校新增；位于第二位的是机器人工程专业，新增该专业的高校数量达到101所；位于第三位的是智能科学与技术，新增该专业的高校数量达到96所。此外，智能制造工程（50所）、网络与新媒体（34所）、数字媒体艺术（29所）、学前教育（27所）、商务英语（26所）、助产学（25所）、健康服务与管理（25所）、大数据管理与应用（25所）、小学教育（21所）、互联网金融（21所）等新增专业也非常火爆。新增审批专业中，人工智能收获了较多高校的青睐，登上了榜首，新增审批该专业的高校数量达到35所，新增网络空间安全专业的高校有25所，新增会计学的高校有13所，跟随其后的分别是航空服务艺术与管理（12所）、信息安全（10所）、旅游管理（8所）、儿科学、临床医学、法学、中医养生学、中医儿科学。

今年，我省高校新增专业点44个，有兰州大学的汉语国际教育、兰州理工大学的机器人工程、兰州工业学院的物联网工程、甘肃医学院的助产学以及兰州文理学院的表演专业等。

撤销专业点

各高校撤销的专业，以信息技术类为主。具体到各类专业，17所高校撤销了服装与服饰设计专业，13所高校撤销了教育技术学专业，12所高校撤销了信息与计算科学专业。位列其后的分别是信息管理与信息系统、产品设计、公共事业管理、自然地理与资源环境、网络工程、数学与应用数学、工业设计、服装设计与工程、电子信息科学与技术、编辑出版学、生物技术、广告学、电子科学与技术等专业，撤销数量也较多。

撤销的专业主要集中在服装与服饰设计、教育技术、信息与计算机、产品设计等。这些专业有的是因为学校资源不足，有的是因为不再适合当前社会需求。以计算机专业为例，20世纪90年代互联网方兴未艾，开设计算机专业的学校还很少，而如今很多计算机相关基础专业已经饱和，需要的是高层次、创新性的专业和人才。

特点趋势

专业建设主要遵循三大导向

何小虎认为，需要导向、标准导向和特色导向已成为专业建设的主要遵循。在新增专业点中，关于智能、网络、媒体、数据的专业占据绝大多数，几乎占据了新增专业点的一多半；教育、健康、旅游也是趋势不减。可以看出来，专业审批把服务经济社会发展需求放在优先位置，确保专业发展的“小逻辑”服从经济社会发展的“大逻辑”，根据新科技革命和产业升级、改善民生、国家对外开放战略需求，增设了一批新专业。

一是面向新科技革命和产业升级，支持高校设置新一代信息技术、高端装备、节能环保等相关专业。增设数据科学与大数据技术专业196个、机器人工程专业101个、智能制造工程专业50个、人工智能专业35个、新能源材料与器件专业15个。二是支持高校设置相关急需专业。增设学前教育专业27个、健康服务与管理专业25个、助产学专业25个、小学教育专业21个、康复治疗学专业8个、儿科学专业7个。三是面向国家对外开放战略，支持高校设置国际化人才培养相关专业。增设汉语国际教育专业14个，新设国际组织与全球治理、国际新闻与传播、塔玛齐格特语、爪哇语、旁遮普语等新专业。

第8篇：人工智能教育政策范文

 

为什么男性和女性会在网上看到不一样的招聘广告?

 

纵观对智能机器的颇多微词，其中一条尤为醒目，那与谷歌创建的广告定位算法所提供的招聘广告有关。根据卡内基梅隆大学的研究显示，谷歌的高薪职位推荐存在重男轻女的现象。

 

研究人员模拟创立了求职者的用户资料，这些用户从未有过网页浏览历史，除了性别不同外别无二致。当这些模拟用户进行网上求职时，较之模拟的女性求职者，模拟男性求职者总能收到更多高薪职位的广告。男性用户能收到1852个广告，而女性用户仅收到318个。与此同时，在谷歌图片搜索中输入“CE〇”，显示的只有男性照片，女性贝不见其踪。

 

对从事研发推荐引擎的人们来说，此事应该是个不小的触动。诸如此类的推荐引擎,都是基于受众群体的总体表现来进行推荐的，包括亚马逊推出的“购买此书的顾客也同时购买”和谷歌的搜索清单在内，都是如此。如此说来，智能机器学习到的一切偏见与判断通常都来自人类用户自身。银行系统也不能幸免，他们通过审查客户的历史信用记录来预估客户偿还贷款的能力，从而做出决定。推荐引擎通过调査用户的各项特质，包括性别和种族，以此推出在它眼中最适合的广告,换取更高的点击率。

 

不过，用一个简单的办法，就能打破机器抱有的这些“成见”。如果你输入“女性CEO”，然后再搜索行政领导职位的话，智能算法会给出一个更为公正的搜索结果。当然了，这是因为你的搜索历史也表现出了差异性的缘故。

 

难道智能算法是与生俱来的性别歧视者吗?

 

看来，要想消灭机器惹出来的性别歧视现象，还是得靠用户负任蒙劳了。由于人工智能算法“忠佞不辨”，人类的行为无论好歹都被它悉数学来。所以，智能算法是与生倶来的性别歧视者吗?在对抗性别歧视的征途上,智能机器究竟是敌是友呢?

 

为了促进工作上的性别平等意识，消灭推荐引擎的歧视现象，我们可以采取措施，训练搜索引擎拓宽其用户的多样性，使引擎更好地解读人类的意图。

 

除了盯住年龄、性别和其它零星的人口统计数值外，引擎可以接受训练，通过更为成熟的机器学习法则，找#更加详尽的客户资料和在线用户数据，从而给予更加个性化的推荐。

 

此外，人工智能系统，尤其是语言程序,有助于展示人们不知不觉就在工作用语上流露出的性别歧视问题，并且有助于展现员工的情绪活动和公司的企业文化。不仅如此，人工智能还可以提高筛选和招聘的多元性。

 

人工智能可以作为歧视用语的“拼写检查”工具吗?

 

很多企业和组织都在促进多样性上有所投资。据有关性别红利的报告显示，相较于其它企业，女性在董事会任职I或担任高管的企业能更好的留住员工，其人员流失率仅为其它公司的80%,员工的工作积极性会增加12%,企业盈利i能增加47%。

 

不过，如何确保我们的投资有可靠的回报呢?一项称作情感识别的技术可|以帮助人们更好地意识到员工对工作的真实想法。该技术通过分析用词来识别!人们的情感。如果相比较男性而言，有更|多的女性认为“领导力”或“升职”这样i的字样令人反感，那么公司可要对其差|异政策多加留意了。

 

据《纽约时报》的报道，本杰明施|密特教授收集了1400万名学生的自然语!言数据，通过调查学生们对教授的在线评估，反映出了学生潜意识里对教授的性别歧视观念。

 

数据表明，人们更愿意假定男人无|辜而非女人。对于同一种品质，对男性更丨愿意用褒奖之辞,对女性则多为批评。例如，人们夸奖男性教授的资质聪颖，“超凡脱俗”，但倘若换了女性教授，人们就批评她过于“飞扬跋扈”。

 

在工作中，人们对女性领导的态度丨也是如此。每当到了进行工作表现反馈|或升职评比的时候，性别歧视现象就|尤为突出。要是有个软件能检测反馈信|里的性别歧视用语，甚至能把它们标注I出来就好了，那样我们就能看到到底有多少数不清的歧视用语出现，估计和拼写检查或语法检测划出来的“拼写或语法错误”一样多。实际上，如果能提供像施密特教授所展示的那类数据，人们是可以利用情感识别技术来实现这一切的。

 

当机器人成为面试官

 

搜索过程是招聘和升职的一个关键环节。在这一环节中，人们通过对应聘者个人资料和简历的筛选匹配出最合适的人选。自然，预测分析技术能使得这一进程更加公平。

 

通过编程设计，搜索引擎可以做到全面撒网，不偏不倚，在世界范围内挖掘潜在的人才。这种引擎不仅可以看到用户的网上形象,包括他们的网络个人档案、发表作品、社交圈以及在线自我展示等，还能利用自然语言处理技术分析出适合用户的潜在工作岗位。潜在的雇主可以在系统中增加差异性的权重，整个初始步骤都可以实现完全的自动化。

 

此外,预估面试常常可以发掘应聘者的个性和领导力潜能。许多的在线测试和调查问卷都是为了达到这一目的而设计的，而人工智能科技则可以帮助此项技术更上一层楼。人工智能面试官是这样进行面试的:它向应聘者提问，然后利用图像识别和语音识别技术判断应聘者在回答问题时的面部表情、手势、肢体语言以及语音语调，最为重要的，是从自然语言的角度对应聘者进行考量，考察他们对问题答案的理解，从而多方面的判辨应聘者的回答。相较于人类面试官,智能机器的优势在于它可以无限延展。虚拟面试官完丨全可以和搜索引擎一较高下，搜索引擎一天可以处理数以百万计的捜索请求，而虚拟面试官则可以同时在线面试诸多丨应征者。虚拟面试官的另一大优势在于，i通过编程设计,它可以使用中性语言，从丨而避免在面试过程中出现歧视现象。算法训练可以作用于预选样本，进而在性|别问题上保持公允，毫无偏颇。

 

依我之见，虽然智能系统不能替代i人类的遴选委员会之职，但这种系统可以协助委员会进行工作。如果能把机器I给出的捜索结果拿来和人类的结论进|行比较，并在主动学习的过程中提出反丨馈意见，这无疑是一件乐事。如此一来，人类和机器的准确性都能大幅提高，从而找到最佳的应聘者。

 

让女孩受教育是能使所有人受益的共羸举措

 

众所周知，让女孩受教育是能使所有人受益的共贏举措。随着可汗学院I等网络课堂项目的出现，越来越多的偏丨远地区女孩们得以接受教育。如果女性有意愿的话，她们还可以在休产检i期间或在照顾幼童的年假期间接受在|线职业培训。其实，无论男女，他们都能在网络培训中受益匪浅。不过，我们总会先质问女性能否“享有这一切权力”，这样的社会氛围终将有助于性别|鸿沟的缩小。

 

人工智能可以在多方面助网络培训I一臂之力。自然语言处理和自动语言识别系统可以在很多的学科领域发挥作用，这些技术实现了交互式程序和家用机器人在实践中的应用，帮助女性在家中就能接受培训。

 

文本编写软件早已面世，它能在遣词造句方面提供更好的选择，帮助人们写申请信。更进一步讲，语义分析和情感分析系统可以帮助人们书写职位申请的文书时建言献策。

 

去年夏天，经济和社会研究理事会(ESRC)的研究发现，在英国，即使女人挑起了养家糊口的大梁，回到家后她们还是要承担三分之二的家务活。不仅社会态度亟待转变，以扭转当前的现状，科技也能帮助解放女性的时间。智能厨房、扫地吸尘机器人、在线教学系统、保姆机器人、自动驾驶汽车技术等可以帮助女性完成做饭、照顾孩子等冗杂的家务活。在健康护理方面，人工智能的好处颇多，它们可以减轻很多女性在照顾家中病患和老人的负担，帮助改善人们的健康状况，提供更好的治疗方式。

 

超级少女“萨拉”

 

2015年伊始，我实验室里的学生和博士后们幵始行动起来，把多种语音和情感识别模块添加到这个还处在雏形阶段的情感机器人中，我们给她取名为——超级少女“萨拉”。目前，她暂时还是一个虚拟的机器人，以卡通形象的造型和大家在网上见面。

 

不过，这是真的吗，机器人居然可以解读人类的性格，可以发掘他们的领导力潜能，还可以帮助匹配最合适的招聘者?这是真的吗，机器人护理员可以对患者的病痛感同身受，还能感知到他们的不安情绪?这是真的吗，机器人也可以具备情绪智商来满足那些任务的需求?是的，这就是我们打造萨拉的目的，我们要通过她来展示自动化培训的可能性。

 

电脑的网络摄像头捕捉到图像，再经过萨拉的算法研究，就可以判定你的性别和种族。接下来，她会推测你所使用的语言，并用你的母语提几个问题。

 

“您脑海中最早的记忆是什么?”“能为我介绍一下您的母亲吗?”“您上一次的旅行如何?”“给我讲个故事好吗?”在这个过程中，萨拉基于你的面部表情，说话的声线特征，以及回答的内容这几方面做出相应的回复，充分感知人类的情感。

 

经过五分钟的交谈，萨拉能在16种性格特征中猜测出你的性格是什么：你平时可能喜欢天马行空，你要学着更有主见,等等。

 

尽管萨拉还是一个雏形，但她建立在机器学习算法的基础之上。因此，只要她和更多的人进行互动，收集更多的数据，她就能变得更加智能。有朝一日，萨拉完全能胜任应聘管理职位的面试官，并旦毫无偏私地进行筛选。当然，训练萨拉感同身受地与病患和老人们进行交谈也是指曰可待。

第9篇：人工智能教育政策范文

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据：自从2014年iPhone 6上市至今，富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。“工人的饭碗会不会被机器人给抢走了？”这是机器人大规模进入企业引发的无数劳动者的担忧。

而在去年3月9日，世界冠军、韩国棋手李世石与谷歌“阿尔法狗”（AlphaGo） 在首尔上演的围棋“人机大战”和今年年初AI机器人AlphaGO的改进型Master再次完胜人类围棋顶尖高手，更是引起科学界及社会各界的高度关注和伦理上的争议，原因就在于人们对人工智能超越人类智慧的恐惧与担忧。

目前，无论是学术界，还是工业界，研究人员都对人工智能带来的伦理挑战进行了大量研究，最新消息显示，微软、谷歌等公司已经成立了人工智能伦理委员会，希望能对这一问题提出解决方案。

智能机器产业前景广阔

在《男儿当自强》的激昂旋律中，一红一黄的两只雄狮伴随着音乐的节奏舞着优美的动作。5月3日，《小康》记者走进位于广州开发区科技企业加速器的巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司办公大楼，首先跳入视线的便是这两只一红一黄的雄狮，不仔细看，还以为是真人在舞狮欢迎宾客。该公司副总经理洪润龙告诉记者，这是他们公司研发和生产的智能机器迎宾雄狮。

在巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司一楼的展厅里，记者还看到了各种大大小小的机器臂手，“这些机器臂手广泛运用到各个行业的生产企业，尤其是汽车行业，机器化生产已达到70%。”研发总监毕辉介绍说，为从事工业机器人及其核心部件、控制系统、柔性自动化技术开发、制造，公司与多家国际著名的智能装备、精密机床企业建立深度紧密伙伴关系，引进全球领先的前沿技术，解决目前制约国产机器人及智能装备发展的控制系统技术与精密制造技术。目前，巨轮（广州）公司在工业机器人控制器以及RV减速器等核心关键技术、部件方面已取得重大突破，公司自主研发的重载、轻载六自由度工业机器人、五轴联动加工中心、自动化立体仓库、柔性自动化生产线等具备高敏捷性、高稳定性、高一致性和高安全性。

“2014年，在国家发改委和广州市政府的引导和支持下成立专业投资企业。主要专注于人工智能相关领域先进技术的研发和引进，并完成相关技术项目的落地与二次开发。” 广州中以智慧产业投资有限公司副总裁张伦明在接受《小康》记者采访时表示，智能机器人作为人工智能最重要的应用场景之一，是一个朝阳产业，其发展前景广阔，借助以色列在智能机器人发展方面的先进技术，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以机器人基金、中以机器人研究院以及以色列英飞尼迪投资集团的丰富投资管理经验和庞大的资源优势，专注于智能制造和机器人等领域先进技术的研发与引进，推动相关技术项目在国内特别是在广州的二次开发和落地，促进关键技术创新并带动新兴产业发展。

智能装备和机器人产业作为人工智能最重要的应用场景之一，从中央到地方，都在加速布局。广州提出到2020年将培育形成超千亿元以工业机器人为核心的智能b备产业集群的目标。事实上，不仅仅是广州，东莞、长沙、武汉等地都在争夺人工智能产业这一蛋糕。广州开发区经济发展局副局长赵必荣告诉《小康》记者，广州开发区智能装备产业主要集中在通用设备、专用设备和机器人三大细分领域，基本形成了从上游关键零部件、中游整机到下游应用集成的完整链条，其中机器人产值规模最大，占智能装备总产值的一半以上。主要发展有自主知识产权、有核心竞争力、有市场前景的工业机器人，重点支持工业机器人本体、控制器、减速器、伺服电机等关键零部件的研发和应用，并培育发展服务机器人、家用机器人。

智能装备产业一直是广州开发区重点发展的产业，目前拥有机器人及智能装备企业73家，2015年实现工业产值132.5亿元，近五年持续保持16%的复合增长率。开发区拥有广州数控、广州启帆、巨轮智能、瑞松、明珞等一大批国内知名的智能装备企业，以及中国（广州）智能装备研究院、国家机器人检测与评定中心广州分中心等以智能装备共性技术研发为主的产业公共服务平台，同时还引进了库卡、发那科等全球机器人巨头。上海发那科机器人有限公司将投资1.08亿元，建设集机器人销售、展示、技术支持、小型加工中心制造与仓储等于一体的华南基地，目前已在“广州机器人产业园”落实4万平方米的用地;库卡机器人公司去年也已在开发区成立广州分公司，目前正在筹备选址设立机器人新工厂，重点开展工业机器人的研发和生产。

广州开发区从2014年开始规划建设占地448公顷的智能装备产业园区，目标是到2020年实现工业产值200亿元，培育1-2家拥有自主知识产权和自主品牌的百亿级工业机器人龙头企业和3-5家相关配套骨干企业。目前，全区集聚智能装备企业75家，2016年实现工业产值110亿元，约占全广州市规模的三分之一。

年轻工人“要做机器人的主人”

近两三年以来，《小康》记者在广州、东莞、佛山等珠三角地区的企业走访时发现，在“转型升级”、人工成本日益上涨等大环境下，诸多劳动力密集型的企业都在积极推进“机器换人”工程。

在东莞，“无人工厂”已经出现，工厂中每天近百台机器手正日夜无休地打磨一个个手机中框结构件，它们被分成10条生产线，每条生产线由一条自动传送带上下料，这个过程不再需要任何人力，需要的只是每条线3名工人负责看线和检查。企业主告诉记者，以前整个工厂要650个工人，现在生产相同的东西，只要60个人就已足够。

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以来，富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。

2011年，富士康CEO郭台铭宣布“百万机器人计划”，计划投入100万台机器人到生产线上，此前富士康自主研发的“FOXBOT”机器人开始在山西晋城批量制造，正式成为富士康的一员。如今，6年过去了，根据富士康自动化技术发展委员会总经理戴佳鹏此前宣布的数据，超过4万台机器人被部署在富士康各个生产流程环节当中。

《小康》记者此前在走访位于汕尾市的深汕合作区部分生产企业时也发现，这里新建的工厂，大部分都以智能机械代替了大量的工人。“机械可以日夜不停地工作，不会喊累，不会闹情绪，不会要加工资，更不会喊要罢工，而且没有安全事故。智能机械的好处显而易见。”大部分企业主都表达了同样的观点。赵必荣在接受采访时也表示，“机器人确实要比工人好管理，最深有体会的应该是生产线部门。”

2013年以来，我国已经连续三年成为全球最大的机器人市场。各地积极推动机器换人有政策引导的倾向，但更多的是基于现实的需要。在中国一些沿海地区，人口红利下降、人力成本上升、人才结构矛盾等问题正在倒逼国内制造企业以机器换人。同时，随着制造业的转型升级，原来的农民工可能难以承接新的工作，企业招录不到所需劳动力，也只能进行机器换人。

虽然实际上目前很多领域单位产量所需机器人的成本并不低于劳动力成本，但“机器换人”这一大趋势依然存在。

然而，工人的饭碗真的会因为机器人的来临而失去吗？

“短期内不会，目前机器人代替的大部分都是机械化的辛苦、危险的工作，都是一些现在80、90、00后不愿意干的又脏又累的活。”毕辉说，机器人逐渐替代人类是产业发展的必然，批量引入机器人不仅要建立在标准化、批量生产的基础上，还要取决于技术的发展和企业的经济实力。张伦明也表示，机器人运用到企业虽然具有很大的优越性，但不可能完全取代人的工作，因为机器人没有思维，只能按照既定程序操作，无法灵活转变。

赵必荣说，人们在谈论机器人或者智能化的时候，潜意识里总会有一个观点，认为机器人与人工是对立的，所以喜欢将它们放在一起比较。但几年下来的现实情况是，智能与人工非但不是对立的，很多时候还是相辅相成相互促进的。

首先，智能制造并不排斥人工，例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工;服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题;而语音识别和人脸识别等人工智能技术也只是帮助人们更有效率、安全地工作和生活。总的来说，智能机器并未对社会就业率带来较大影响。其次，智能机器正在创造新的就业岗位，因其是多种技术的交叉融合，自身发展离不开大量专业技术人员，其催生的新产业生态可吸纳大量劳动力。

但越来越多的年轻人也清楚地意识到，机器换人已是势不可挡。危机，危机，正是危中有机，所以经济大转型时期，机会往往是并存的，就看你有没有敢于改变的勇气与决心。“作为工人的我们，只有通过知识和技能才能改变作为廉价劳动力被剥削的命运。趁此时攒点钱，去学技术，去学知识，达到精通级别，才是我们改变命运的王道。”年轻的工人喊出“要做机器人的主人”。 喜与优 去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以恚富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。

人工智能会否超越人类

去年和今年两次的围棋“人机大战”都以人类失败告终，这让许多人质疑人类智慧不如机器，人类可能被人工智能所取代。随着技术的发展，人工智能在陪伴机器人领域中的应用已走入越来越多的家庭，机器承担着越来越多（来自人类）的决策任务，更多人担忧的是，有一天会不会真出现如美国大片里机器人失控追杀人类的场面？

人工智能技术正变得越来越强大，那些最早开发和部署机器学习、人工智能的企业现在也开始公开讨论其创造的智能机器给伦理道德带来的挑战。

针对“人机大战”的两次惨败，计算机科学国家重点实验室主任林惠民认为，人工智能是个复杂概念，有些人工智能处理的是“可测度”的问题，比如各种棋类游戏，不论多复杂，规则是确定的，变化是有限的。计算资源和算法强到一定程度，电脑在计算上总是会胜过人类。但很多领域是不可测度的，包括人的创造力。比如google下棋赢了人，但是设计下棋程序的还是人。

“机器学习、深度学习发展很快，新的算法层出不穷。这个人工智能与多年前的深蓝电脑不一样。当时人们觉得，如果让深蓝来下围棋，它还太小儿科。而如今，人工智能已经可以战胜人类了。”中科院院士吴一戎说，“不过，我觉得人工智能对人类有威胁还是一件很遥远的事情。等我们发展到了这个程度，自然会有相应的科学伦理出台。目前我们要做的，就是跟上人工智能的发展步伐，它将对我们的社会产生深刻的影响。”

在《麻省理工科技评论》的EmTech峰会上，微软研究院的常务董事埃里克・霍维茨（Eric Horvitz）说：“我们正处于人工智能的转折点，人工智能理应受到人类道德的约束和保护。”