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人工智能教育的應(yīng)用場(chǎng)景范文1

關(guān)鍵詞:智能科學(xué)與技術(shù);發(fā)展;應(yīng)用;高中教學(xué)場(chǎng)景

一、緒論

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展幫助人類(lèi)經(jīng)歷了農(nóng)耕社會(huì)、工業(yè)社會(huì)、信息社會(huì)，逐漸步入到當(dāng)前可初步以“智能”定義的新階段。“智能科學(xué)”正以一種全新的方式改變著我們的生活。從AlphaGo取得人機(jī)大戰(zhàn)的壓倒性勝利，到無(wú)人駕駛技術(shù)的火爆，以及智能音箱的入戶、語(yǔ)音識(shí)別人臉識(shí)別在眾多公共場(chǎng)景的應(yīng)用。無(wú)疑，人們已開(kāi)始轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)、信息和科學(xué)技術(shù)的智能工具，智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展與廣泛應(yīng)用必將成為智能時(shí)展的基礎(chǔ)與風(fēng)向標(biāo)。

二、智能科學(xué)與技術(shù)的概念

智能科學(xué)與技術(shù)是進(jìn)入21世紀(jì)后得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟與飛速發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的全新研究領(lǐng)域。其綜合了信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)以及腦科學(xué)、生物智能等在內(nèi)的多學(xué)科領(lǐng)域，借助日益發(fā)達(dá)的計(jì)算機(jī)、信息處理等技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)思維和認(rèn)知的活動(dòng)，并最終在計(jì)算能力、感性認(rèn)知等方面改進(jìn)并代替人的能力。智能科學(xué)與技術(shù)，一方面在于研究和發(fā)現(xiàn)機(jī)器智能的本質(zhì)和規(guī)律;另一方面，則強(qiáng)調(diào)通過(guò)技術(shù)升級(jí)實(shí)現(xiàn)對(duì)智能科學(xué)理論的應(yīng)用。不難看到，智能科學(xué)與技術(shù)與信息技術(shù)、納米技術(shù)、生物基因工程等尖端科技聯(lián)系密切，并呈現(xiàn)引領(lǐng)趨勢(shì)。新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，都是在智能科學(xué)的基礎(chǔ)下啟動(dòng)的。國(guó)家科委主任宋健就曾明確指出:“人智能則國(guó)智，科技強(qiáng)則國(guó)強(qiáng)。”總之，智能科學(xué)與技術(shù)就是讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能化，代替更多只有人類(lèi)才能完成的復(fù)雜工作，從而極大提高社會(huì)生產(chǎn)效率。［1］

三、智能科學(xué)與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用

(一)智能科學(xué)與技術(shù)發(fā)展

智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展最早可追溯至上世紀(jì)三四十年代，圖靈等計(jì)算機(jī)科學(xué)家提出的關(guān)于計(jì)算本質(zhì)的思想及人工智能。此后，智能科學(xué)發(fā)展陸續(xù)經(jīng)歷了1956年達(dá)特茅斯會(huì)議(第一次人工智能研討會(huì));1969年第一次人工能聯(lián)合會(huì)議;至二十世紀(jì)末期的AI知識(shí)的實(shí)踐應(yīng)用等逐漸發(fā)展壯大的歷史進(jìn)程，最終進(jìn)入當(dāng)前的飛速發(fā)展時(shí)期。時(shí)下，智能科學(xué)與技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為了一門(mén)多學(xué)科門(mén)類(lèi)的交叉滲透的新型研究領(lǐng)域廣泛涉及哲學(xué)、理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、自然科學(xué)等多學(xué)科門(mén)類(lèi)下的眾多專(zhuān)業(yè)。

(二)智能科學(xué)與技術(shù)在目前社會(huì)中的應(yīng)用

隨著智能科學(xué)與技術(shù)不斷成熟與發(fā)展，其應(yīng)用已廣泛在我們身邊開(kāi)花結(jié)果:無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)完成上路試驗(yàn);CBD(計(jì)算機(jī)輔助診斷)、指紋和虹膜識(shí)別技術(shù)等已經(jīng)在各類(lèi)智能產(chǎn)品尤其是智能手機(jī)上得到廣泛的使用;一些大數(shù)據(jù)智能算法與決策系統(tǒng)在日常網(wǎng)絡(luò)瀏覽智能推薦中已經(jīng)屢見(jiàn)不鮮。基于人臉識(shí)別和大數(shù)據(jù)分析等的智慧城市安全網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)方面我國(guó)也已經(jīng)走在前列。同時(shí)在醫(yī)療領(lǐng)域、醫(yī)院系統(tǒng)中，智能科學(xué)也有了極大的發(fā)展。這些智能的應(yīng)用不僅便利了我們的生活，還大大提高了安全保障和醫(yī)療手段。當(dāng)前，智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展中已經(jīng)逐漸衍生出基于大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)控制與決策、智能檢測(cè)技術(shù)與儀器、智慧農(nóng)業(yè)、機(jī)器人與智能系統(tǒng)、電力電子與運(yùn)動(dòng)控制、智能交通、無(wú)人系統(tǒng)與自主控制、智能電網(wǎng)與智能制造、智慧教育、工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全、智慧醫(yī)療與健康工程、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)生物信息技術(shù)、計(jì)算感知與模式識(shí)別、智慧城市與物聯(lián)網(wǎng)、流程工業(yè)智能化等諸多具體可實(shí)施的研究發(fā)展領(lǐng)域。［3］

四、智能科學(xué)與技術(shù)在學(xué)校教學(xué)場(chǎng)景中的應(yīng)用構(gòu)想

當(dāng)前，很多學(xué)校教學(xué)過(guò)程中已經(jīng)引入了一些智能化設(shè)備，計(jì)算機(jī)、信息設(shè)備在很多日常教學(xué)中已不少見(jiàn)。如觸屏智能黑板、校園一卡通、智能簽到系統(tǒng)等都在高中教學(xué)場(chǎng)景中有著較為廣泛的應(yīng)用。但是我認(rèn)為智能科學(xué)與技術(shù)在高中教學(xué)場(chǎng)景中的應(yīng)用仍只是停留在技術(shù)層面，還未達(dá)到對(duì)智能教育以及學(xué)生智能科學(xué)理解學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用，遠(yuǎn)不能滿足使我國(guó)2030年成為全球智能創(chuàng)新中心和機(jī)器人最大的制造市場(chǎng)［4］的迫切需要。智能教育的開(kāi)展離不開(kāi)手段與技術(shù)的智能化，但現(xiàn)在很多學(xué)校中應(yīng)用的智能化設(shè)備，其重點(diǎn)還是在對(duì)教育過(guò)程起到支撐作用的工具進(jìn)行智能化、提升其適配性，本質(zhì)上是對(duì)教育環(huán)境的優(yōu)化。這樣的應(yīng)用場(chǎng)景只是停留在智能技術(shù)的硬件層面，而未曾真正應(yīng)用智能科學(xué)的理念來(lái)解決問(wèn)題。在現(xiàn)有的技術(shù)支持下，可以通過(guò)軟硬件相結(jié)合的方式，深度定制，將智能科學(xué)與技術(shù)廣泛應(yīng)用于基于學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)的分析、個(gè)性化學(xué)習(xí)方案、基于大數(shù)據(jù)智能教育平臺(tái)、立體化綜合教學(xué)場(chǎng)所等組合而成的智能校園。真正實(shí)現(xiàn)通過(guò)智能科學(xué)的理論基礎(chǔ)完整學(xué)科交互，培養(yǎng)信息意識(shí)、掌握信息技能、形成信息能力和運(yùn)用信息方法，營(yíng)造更真實(shí)的學(xué)習(xí)氛圍。

人工智能教育的應(yīng)用場(chǎng)景范文2

在大數(shù)據(jù)的“滋養(yǎng)”下，AI在越來(lái)越多的領(lǐng)域更懂人，讓擁有深度學(xué)習(xí)能力、不斷進(jìn)化的AI幫助人類(lèi)探索學(xué)習(xí)規(guī)律、開(kāi)拓認(rèn)知潛能，已成為人不被機(jī)器淘汰的必要之舉，根據(jù)教育部的規(guī)定，2018年秋季開(kāi)學(xué)后，高中生們將要開(kāi)設(shè)一門(mén)新課程：《人工智能》。

互聯(lián)網(wǎng)教育尤其是線上K12培優(yōu)項(xiàng)目一直是投資熱門(mén)，直播1對(duì)1模式風(fēng)口過(guò)后，教育圈內(nèi)最火的應(yīng)該是AI項(xiàng)目了。據(jù)億歐智庫(kù)的報(bào)告顯示，2017年人工智能教育融資額度達(dá)42.17億元，其中超80%屬于早期投資項(xiàng)目，這個(gè)賽道有望誕生多個(gè)獨(dú)角獸公司。

筆者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學(xué)或題庫(kù)測(cè)評(píng)類(lèi)工具產(chǎn)品，比如作業(yè)盒子等；

培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)用AI技術(shù)，比如好未來(lái)等；

人工智能教育引擎及平臺(tái)提供商，比如高木學(xué)習(xí)等。

現(xiàn)在擺在AI教育創(chuàng)投從業(yè)者面前的問(wèn)題是：到底以技術(shù)實(shí)力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項(xiàng)目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應(yīng)”其實(shí)并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說(shuō)道：“既懂互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)又完全懂本行業(yè)的業(yè)務(wù)的管理型人才不超過(guò)十個(gè)，這是在‘互聯(lián)網(wǎng)+’雙創(chuàng)浪潮中每個(gè)垂直行業(yè)頭部項(xiàng)目就幾家能玩轉(zhuǎn)的原因。”而認(rèn)知和技術(shù)門(mén)檻更高的“AI+”情況恐怕會(huì)更加不妙，甚至很多人把“自適應(yīng)”與“AI教育”劃等號(hào)。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Adaptive Learning）的鼻祖是美國(guó)的Knewton公司，它通過(guò)評(píng)估不同學(xué)生對(duì)知識(shí)材料掌握度進(jìn)行個(gè)性化推薦，有點(diǎn)類(lèi)似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國(guó)內(nèi)的門(mén)徒眾多，目前大概有40多家項(xiàng)目宣布發(fā)力做“自適應(yīng)”，比如“乂學(xué)教育”（學(xué)練測(cè)自適應(yīng)）、“學(xué)吧課堂”（題庫(kù)自適應(yīng)）、“英語(yǔ) 流利說(shuō)”（英語(yǔ)口語(yǔ)糾正）、“一起作業(yè)”（家長(zhǎng)、老師在線監(jiān)控）等等。

嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲說(shuō)過(guò)，“90%的人工智能項(xiàng)目都是偽AI”，鑒別的依據(jù)是看項(xiàng)目“算法速度”，如果是代數(shù)級(jí)而不是幾何級(jí)計(jì)算那就不是“真AI”，以此來(lái)考驗(yàn)自適應(yīng)項(xiàng)目，得到的結(jié)論未免讓人失望。

初級(jí)的自適應(yīng)項(xiàng)目是人工預(yù)設(shè)指令或編程規(guī)則推薦，高級(jí)的自適應(yīng)是基于知識(shí)圖譜推薦，即使是高級(jí)的自適應(yīng)項(xiàng)目由于沒(méi)有按照既定的教學(xué)大綱和教學(xué)目標(biāo)有 邏輯地展開(kāi)，在具體知識(shí)學(xué)習(xí)之中并不系統(tǒng)。關(guān)鍵是很多自適應(yīng)項(xiàng)目采集的是各科最優(yōu)秀特級(jí)教師的能力，導(dǎo)致其算法本身是線性的、模擬人學(xué)習(xí)而已。

自適應(yīng)的技術(shù)原理就好比AlphaGo是應(yīng)用了人類(lèi)最優(yōu)秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機(jī)器深度學(xué)習(xí)和自演化模型；自動(dòng)駕駛AI應(yīng)用了某個(gè)人類(lèi)零誤 差老司機(jī)的感知能力而非是基于全網(wǎng)海量交通大數(shù)據(jù)做運(yùn)算和決策；人工智能醫(yī)生是應(yīng)用了看X片最快最準(zhǔn)的醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)而非是海量數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練；顯然按這樣的路徑 訓(xùn)練出的機(jī)器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學(xué)大數(shù)據(jù)及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級(jí)教師的，并且可以突破人類(lèi)的知識(shí)局限，對(duì)算法模型進(jìn)行自動(dòng)演化，找到人類(lèi)從未嘗試過(guò)的策略。”高木學(xué)習(xí)創(chuàng)始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國(guó)理工學(xué)院科班出身，早在2015年開(kāi)啟AI教育創(chuàng)業(yè)，他認(rèn)為判斷真?zhèn)蜛I教育項(xiàng)目具體有三個(gè)考察維度：

（1）自適應(yīng)是基于模擬優(yōu)秀老師的知識(shí)圖譜推薦知識(shí)，而真正的AI教育機(jī)器人則是泡在“教學(xué)實(shí)踐大數(shù)據(jù)”中做深度學(xué)習(xí)。

（2）自適應(yīng)主要用作知識(shí)盲點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)，但無(wú)法分析出知識(shí)體系之間的本質(zhì)聯(lián)系，用AI更重要的任務(wù)是找到行為背后的原因，比如某學(xué)生表面上二次函數(shù)是 薄弱環(huán)節(jié)，既有可能是其對(duì)二次函數(shù)的各細(xì)分知識(shí)點(diǎn)掌握不牢，也有可能是前置知識(shí)點(diǎn)一次函數(shù)、函數(shù)的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問(wèn)題；甚至有可能 是抽象思維或計(jì)算能力的問(wèn)題，AI會(huì)根據(jù)該學(xué)生數(shù)據(jù)和“知識(shí)路徑矩陣”，找到問(wèn)題背后的原因從而匹配出最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑。

（3）人類(lèi)教師的情感因素能左右學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，AI教師也應(yīng)綜合考慮學(xué)生的自信心與成就感的培育與激發(fā)，從而確保學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個(gè)學(xué)生找到“元認(rèn)知能力”AI教育并不會(huì)改變“老師-學(xué)生”的二元結(jié)構(gòu)，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯(lián)網(wǎng)教育未完成的兩大難題：

如何幫助學(xué)生找到學(xué)習(xí)方法、提升學(xué)習(xí)效率？在中國(guó)一個(gè)普通中學(xué)生80%的學(xué)習(xí)時(shí)間是低效的。

如何幫助老師對(duì)學(xué)生更高效的“因材施教”？目前在我國(guó)師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對(duì)1培優(yōu)成本高、小班普及率低等問(wèn)題依然突出。

AI教育的優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)數(shù)據(jù)化形式分析學(xué)生自己都不清楚的“癥結(jié)”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時(shí)AI還能幫助老師實(shí)現(xiàn)教學(xué)效果的穩(wěn)定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學(xué)兩端的大數(shù)據(jù)后，還得在具體教學(xué)場(chǎng)景之中個(gè)性化建模，最終實(shí)現(xiàn)“讓學(xué)生更會(huì)學(xué)，讓老師更會(huì)教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說(shuō)過(guò)，“教是為了不教”，教育本質(zhì)不是灌輸知識(shí)，而是要啟發(fā)學(xué)生思考并讓學(xué)生掌握自主學(xué)習(xí)的能力。目前很多偽AI學(xué)習(xí)神器只能“授人以 魚(yú)”但并不能“授人以漁”，我國(guó)基礎(chǔ)教育歷來(lái)缺乏方法論課程，只有極少數(shù)有天賦的學(xué)生能自主制定適合自己的學(xué)習(xí)方案，而絕大多數(shù)天資處于平均線的學(xué)生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來(lái)看，所謂“天賦”不過(guò)是少數(shù)幸運(yùn)兒自覺(jué)不自覺(jué)的分享了“元認(rèn)知能力”。

當(dāng)人主動(dòng)設(shè)定學(xué)習(xí)計(jì)劃、自我反饋、動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)策略時(shí)，就接近了“元認(rèn)知”，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這種元認(rèn)知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學(xué)習(xí)者提供關(guān)于反復(fù)激活元認(rèn)知能力的“訓(xùn)練法”。根據(jù)劉瞻的解讀，AI教育的“訓(xùn)練法”就好比給蹣跚學(xué)步的嬰兒安上矯正走姿的“學(xué)步車(chē)”，具體 應(yīng)用什么樣“訓(xùn)練模型”則是由AI根據(jù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)景化定制的，有可能是通向?qū)W習(xí)目標(biāo)所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調(diào)取和強(qiáng)化人的“元認(rèn)知能力”。

盡管市面上90%項(xiàng)目都是著眼于知識(shí)點(diǎn)和解題訓(xùn)練的自適應(yīng)，真正AI教育項(xiàng)目比如高木學(xué)習(xí)的AI不僅包含自適應(yīng)的知識(shí)圖譜大數(shù)據(jù)，而且還能不斷從學(xué) 生的行為數(shù)據(jù)中演化“知識(shí)路徑矩陣”即AI可根據(jù)學(xué)生對(duì)知識(shí)和能力體系的理解定制出個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。與此同時(shí)，AI讓學(xué)生在對(duì)知識(shí)的理解與記憶過(guò)程中不僅 訓(xùn)練知識(shí)掌握度，還不自覺(jué)地訓(xùn)練了元認(rèn)知能力，這套“個(gè)性化學(xué)習(xí)引擎”其實(shí)是在培養(yǎng)學(xué)生“忘掉所有知識(shí)后”剩下的元認(rèn)知能力，具有普適化的特點(diǎn)。

實(shí)際上，AI教育并不需要局限在某一學(xué)習(xí)階段、某一學(xué)科的知識(shí)體系，完全可以打造一個(gè)跨學(xué)科、跨門(mén)類(lèi)、跨階段使用的“通用知識(shí)學(xué)習(xí)引擎”，也就是說(shuō)，除了應(yīng)用在K12領(lǐng)域外，AI教育還可以應(yīng)用在高等教育階段，甚至在輔導(dǎo)大學(xué)生時(shí)比中小學(xué)生會(huì)更為輕松，無(wú)須綜合考慮學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力因素等。

反過(guò)來(lái)講，如果市面上的人工智能教育項(xiàng)目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數(shù)據(jù)獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領(lǐng)域?qū)＜铱偨Y(jié)的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項(xiàng)目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當(dāng)前AI教育項(xiàng)目的商業(yè)化進(jìn)程走向大體分為兩大派：

一派是自建場(chǎng)景的顛覆派，試圖開(kāi)發(fā)新的測(cè)試軟件以抓取學(xué)生的數(shù)據(jù)，甚至引入一些把AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）、MR（混合現(xiàn)實(shí)）等黑科技，其目標(biāo)是以“AI教師”完全取代真人老師教學(xué)，屬于“人機(jī)對(duì)抗”模式，較為典型的是乂學(xué)教育的松鼠AI。

另一派是升級(jí)現(xiàn)行教育體系、不另創(chuàng)場(chǎng)景的改良派，屬于“人機(jī)共教”模式，較為典型的是高木學(xué)習(xí)的AI Tutor。

一般走人機(jī)對(duì)抗模式最終走的是to C模式；而“人機(jī)共教”走的是to B模式。鑒于我國(guó)當(dāng)前AI教育的應(yīng)用場(chǎng)景主要為教學(xué)機(jī)構(gòu)包括全日制學(xué)校與培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，而非一個(gè)個(gè)分散的學(xué)生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學(xué)生作 業(yè)和訓(xùn)練，幫助學(xué)生提分和學(xué)校提升升學(xué)率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學(xué)校”應(yīng)用AI的實(shí)踐上看， AI能讓老師“心中有數(shù)（據(jù)）”，提升教學(xué)的針對(duì)性，AI教師實(shí)際上相當(dāng)于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負(fù)荷量，比如AI幫老師批改 作業(yè)，把數(shù)據(jù)分析的可視化呈現(xiàn)出來(lái)幫助老師定制教研方案。因此，在市場(chǎng)推廣過(guò)程中，AI教育項(xiàng)目不需要擔(dān)心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎(chǔ)教育機(jī)構(gòu)所希望看到的。

由于全日制學(xué)校獲取的大數(shù)據(jù)比培訓(xùn)機(jī)構(gòu)更加海量、持續(xù)、高頻，因此高木學(xué)習(xí)更看重AI在全國(guó)全日制學(xué)校場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)價(jià)值，積極在全國(guó)推行城市合伙人制度，并計(jì)劃與地方教育主管部門(mén)合作推出全國(guó)教師AI應(yīng)用能力培訓(xùn)公益活動(dòng)。

To B模式中另一大企業(yè)客戶就是體制外的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，他們所面對(duì)的學(xué)生付費(fèi)意愿強(qiáng)、購(gòu)買(mǎi)力相對(duì)旺盛，是AI教育項(xiàng)目獲得穩(wěn)健現(xiàn)金流的必爭(zhēng)之地，那么當(dāng)前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)用AI教育項(xiàng)目開(kāi)展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學(xué)效果穩(wěn)定化輸出，解決原本老師教學(xué)效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓(xùn)機(jī)構(gòu)因?yàn)槊麕熛∪鼻伊鲃?dòng)性大限制培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的規(guī)模化發(fā)展的瓶頸。

再次，比如高木學(xué)習(xí)的AI幫助學(xué)生發(fā)掘了“元認(rèn)知能力”增強(qiáng)學(xué)習(xí)信心、提分效果明顯，幫助合作培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提升了續(xù)費(fèi)率，為招生帶來(lái)便捷。

人工智能教育的應(yīng)用場(chǎng)景范文3

強(qiáng)大的技術(shù)背景加上先發(fā)優(yōu)勢(shì)，云知聲自成立起就備受關(guān)注，目前已累積融資近億美元，去年已實(shí)現(xiàn)營(yíng)收數(shù)千萬(wàn)元人民幣。創(chuàng)業(yè)四年，云知聲進(jìn)行了哪些探索？在人工智能越來(lái)越火爆的今天，語(yǔ)音識(shí)別這一領(lǐng)域究竟有多大的想象力？

被Siri攪動(dòng)的寂寞江湖

要了解云知聲的故事，先要從語(yǔ)音識(shí)別二十年來(lái)的發(fā)展歷程講起。在很長(zhǎng)的一段時(shí)間里，語(yǔ)音識(shí)別都是一個(gè)寂寞的領(lǐng)域，人們認(rèn)為那是只存在于實(shí)驗(yàn)室的高精尖技術(shù)，與現(xiàn)實(shí)生活聯(lián)系不多。

這個(gè)行業(yè)也曾在上世紀(jì)90年代末期迎來(lái)短暫的繁榮：

1997年，藍(lán)色巨人IBM推出可安裝在PC機(jī)上的語(yǔ)音識(shí)別軟件via voice；

同年，美國(guó)公司Nuance了連續(xù)聽(tīng)寫(xiě)產(chǎn)品Dragon NaturallySpeaking，奠定了Nuance公司在此領(lǐng)域的巨頭地位；

2000年前后，摩托羅拉等知名手機(jī)廠商了帶有語(yǔ)音撥號(hào)功能的高端機(jī)。

然而，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)一直作為一個(gè)附加功能出現(xiàn)，應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用領(lǐng)域都非常有限，產(chǎn)業(yè)化更是遙遙無(wú)期。

2008年前后，云技術(shù)和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)攪動(dòng)了沉寂許久的語(yǔ)音識(shí)別江湖。云的存在，使得技術(shù)人員可以用幾乎無(wú)限的計(jì)算資源，從而服務(wù)器端可以用很大的集群、最牛的算法、最復(fù)雜的手段來(lái)把性能提上去。當(dāng)數(shù)據(jù)不斷地訓(xùn)練引擎的時(shí)候，系統(tǒng)可以被訓(xùn)練得很好。“以前做語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)品，每個(gè)語(yǔ)言版本的容量只有100個(gè)小時(shí)，而現(xiàn)在我們?cè)浦暤钠脚_(tái)上每天的日調(diào)用量在1.5億～2億次，這在過(guò)去是不可想象的。”李霄寒說(shuō)道。

2007年，蘋(píng)果推出siri，識(shí)別率可以達(dá)到99%。技術(shù)的提高使語(yǔ)音識(shí)別的功能迅速普及，谷歌當(dāng)時(shí)做了一個(gè)統(tǒng)計(jì)，有25%的用戶習(xí)慣用語(yǔ)音功能進(jìn)行搜索，在中國(guó)，這個(gè)數(shù)字是10%。

技術(shù)的突破使得識(shí)別率大大提高，而智能手機(jī)的興起又催生出更多的需求場(chǎng)景。無(wú)論從需求端還是技術(shù)端來(lái)看，都為語(yǔ)音識(shí)別的爆發(fā)做好了準(zhǔn)備。置身語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域多年，云知聲創(chuàng)始人們都敏銳地察覺(jué)到，語(yǔ)音識(shí)別的時(shí)代來(lái)了。2012年6月29日，云知聲科技公司正式成立。他們并沒(méi)有一個(gè)龐大的商業(yè)計(jì)劃，盈利方式也并不清晰，只是堅(jiān)信自己的兩點(diǎn)判斷：

第一，語(yǔ)音是未來(lái)人機(jī)交互的基礎(chǔ)，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，以及此后的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域至關(guān)重要。

第二，“云”技術(shù)會(huì)產(chǎn)生巨大的價(jià)值。因此他們沒(méi)有像以前的語(yǔ)音公司那樣先做語(yǔ)音技術(shù)，而是從一開(kāi)始就致力于語(yǔ)音云的研發(fā)。

2012年10月，云知聲拿到了千萬(wàn)元的天使輪融資。

公司成立前兩年，一直以技術(shù)研發(fā)為主。他們選擇從語(yǔ)音交互和云入手，并在2012年9月，推出了語(yǔ)音公共云，這是第一家永久免費(fèi)的語(yǔ)音云。

同年11月，云知聲與搜狗語(yǔ)音助手合作，這一項(xiàng)目為云知聲的公共云帶來(lái)了巨大的用戶量，技術(shù)團(tuán)隊(duì)基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，很快使語(yǔ)音云識(shí)別的性能有了一個(gè)巨大的飛躍。

不斷探索，確定四個(gè)垂直領(lǐng)域

云知聲成立之初，市場(chǎng)上做語(yǔ)音識(shí)別的創(chuàng)業(yè)公司并不多，基于云端的語(yǔ)音識(shí)別只有科大訊飛和云知聲兩家，是明顯的賣(mài)方市場(chǎng)。對(duì)于云知聲來(lái)說(shuō)，這卻是一個(gè)喜憂參半的事情，他們可以在市場(chǎng)上爭(zhēng)取到不錯(cuò)的議價(jià)權(quán)，同時(shí)也要面對(duì)一個(gè)困惑：面對(duì)來(lái)自各行各業(yè)的需求方，他們分不清哪些需求是剛需，哪些是偽需求。公司成立前兩年，云知聲開(kāi)始不斷探索和嘗試。

字幕轉(zhuǎn)寫(xiě)、手機(jī)App應(yīng)用、輸入法應(yīng)用、智能電視應(yīng)用、車(chē)載、音箱、手表……他們幾乎嘗試了可以接觸到的每一個(gè)行業(yè)。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的摸索，最終確定了四個(gè)適合語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的垂直領(lǐng)域：

第一，教育市場(chǎng)。最典型的應(yīng)用場(chǎng)景是口語(yǔ)評(píng)測(cè)，未來(lái)的口語(yǔ)考試中，或許為你打分的是一個(gè)人工智能機(jī)器人。

第二，車(chē)載后裝市場(chǎng)。從公司成立之初，云知聲一直看好車(chē)載市場(chǎng)，并堅(jiān)持認(rèn)為安卓系統(tǒng)將是更大的市場(chǎng)。2014年，安卓系統(tǒng)在車(chē)載后裝市場(chǎng)的占有率約為5%，云知聲開(kāi)發(fā)了“車(chē)載Siri”。到今年，安卓設(shè)備比例已經(jīng)達(dá)到了90%。

第三，醫(yī)療市場(chǎng)。這一領(lǐng)域在國(guó)外已經(jīng)有成熟的業(yè)務(wù)模式及產(chǎn)品。語(yǔ)音江湖老大Nuance有接近一半的收入來(lái)自醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以幫助醫(yī)生做病歷錄入，大大節(jié)省了人力。今年，云知聲與協(xié)和醫(yī)院展開(kāi)合作，協(xié)和成為國(guó)內(nèi)第一家全院語(yǔ)音識(shí)別病歷的醫(yī)院。

第四，智能家居。家電智能化已成必然趨勢(shì)，超級(jí)電視，空調(diào)等的智能化改造都需要語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。在這一領(lǐng)域，云知聲第一個(gè)落地的項(xiàng)目是華帝油煙機(jī)，用戶在做飯時(shí)，不需要騰出雙手，可以用語(yǔ)音對(duì)油煙機(jī)進(jìn)行操控。這一項(xiàng)目的難點(diǎn)在于如何降噪，云知聲使用了降噪芯片加上特有的語(yǔ)音算法，完美地解決了這個(gè)問(wèn)題。

云、端、芯產(chǎn)品體系

2014年，云知聲提出AI芯、AIUI（智能交互）、AIService（智能云服務(wù)）的概念。云、端、芯三者結(jié)合，打造成為一個(gè)完整的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。

第一個(gè)層次是芯片側(cè)，叫作AI芯。李霄寒解釋道：“今后人們的生活中，芯片將無(wú)處不在，包括燈、插座等很多東西都是自帶芯片，可以聯(lián)網(wǎng)的。而每個(gè)家電廠商的平臺(tái)、操作系統(tǒng)、硬件的核都是不一樣的。我們現(xiàn)在做一個(gè)AI芯，直接把芯片嵌進(jìn)去，通過(guò)芯片來(lái)將我們的技術(shù)應(yīng)用在服務(wù)中。

李霄寒所說(shuō)的AI芯片，可以理解為一個(gè)硬件Siri，它像一個(gè)翻譯，把人們的指令傳達(dá)給硬件。假設(shè)我們對(duì)空調(diào)發(fā)出“氣溫調(diào)到26度”的指令，AI芯就會(huì)給空調(diào)發(fā)指令。如今，云知聲已經(jīng)與一線芯片廠商高通等達(dá)成合作。

第二層次是軟件側(cè)，叫作AIUI，這是指一整套的交互、對(duì)話、SDK邏輯。

第三個(gè)層次是端口，叫作AIService。語(yǔ)音識(shí)別是把語(yǔ)音變成了文字本身，把人們說(shuō)的話變成了打印體。人工智能還要根據(jù)數(shù)據(jù)場(chǎng)景分析真實(shí)的意思，即語(yǔ)用計(jì)算。談到這里，李霄寒舉了一個(gè)生動(dòng)的例子：比如“我的信用卡被貓吃了”這句話，如果語(yǔ)境是移動(dòng)營(yíng)業(yè)廳，營(yíng)業(yè)員會(huì)告訴你換張卡；如果語(yǔ)境是寵物店，寵物醫(yī)生會(huì)告訴你如何讓貓把卡吐出來(lái)。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)場(chǎng)景，人工智能會(huì)分析出話語(yǔ)不同的含義。

AI芯、AIUI和AIService三大解決方案構(gòu)成了一個(gè)完整的生態(tài)閉環(huán)。

強(qiáng)大的技術(shù)背景加上先發(fā)優(yōu)勢(shì)，云知聲自成立起就是資本追逐的寵兒。2013年，他們完成了億元級(jí)A輪融資，2014年12月啟動(dòng)了5000萬(wàn)美元B輪融資，不到一個(gè)月后又啟動(dòng)了B+輪數(shù)千萬(wàn)美元的融 資。

目前云知聲的合作伙伴超過(guò)兩萬(wàn)家，其中不乏樂(lè)視 TV、小米、聯(lián)想、華為等一線企業(yè)。據(jù)悉，云知聲去年已實(shí)現(xiàn)營(yíng)收數(shù)千萬(wàn)人民幣，而繼續(xù)融資是想要在物聯(lián)網(wǎng)布更大的局。

人工智能教育的應(yīng)用場(chǎng)景范文4

抱怨的背后正體現(xiàn)出中國(guó)人工智能厚積薄發(fā)，取得了一定成就，尤其是在應(yīng)用層的發(fā)展達(dá)到了與美國(guó)相近的水平。如在移動(dòng)支付方面，目前中國(guó)的移動(dòng)支付普及率為77%，位居全球第一，在大量應(yīng)用的背后，從刷臉支付到算法優(yōu)化，人工智能扮演著關(guān)鍵作用。美國(guó)人免不了喝上一壺老陳醋。

事實(shí)真的如此嗎？

我們?cè)谧觥吨忻纼蓢?guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告時(shí)發(fā)現(xiàn)：中國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量、人才數(shù)量都僅為美國(guó)的一半；美國(guó)布局全面，而中國(guó)無(wú)論是企業(yè)還是人才，在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，分布不均，僅應(yīng)用層略有積累。

施密特之抱怨，終究無(wú)法掩蓋中美兩國(guó)巨大的產(chǎn)業(yè)落差。

與其關(guān)注誰(shuí)威脅誰(shuí)，不如把心思放在技術(shù)創(chuàng)新上。這才是每一個(gè)AI企業(yè)都應(yīng)該時(shí)時(shí)刻刻思考的問(wèn)題，也是一個(gè)科技企業(yè)的本分。

不過(guò)，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)界也不夠冷靜。甚至于出現(xiàn)了一些讓人擔(dān)憂的跡象。回顧2017人工智能領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破，算法、政策、資金，均創(chuàng)里程碑，業(yè)界歡呼鼓舞，這種情形像極了1999年底網(wǎng)絡(luò)泡沫泛濫的情形。

展望2018，偌大一個(gè)人工智能，優(yōu)秀項(xiàng)目不夠、頂尖人才不足、場(chǎng)景落地缺失，三大難題橫亙眼前，又將如何破解？

2017年的三大突破

1、算法的突破

要說(shuō)在2017年把人工智能引入輿論的，就不得不提圍棋人機(jī)大戰(zhàn)。來(lái)自谷歌旗下的AlphaGo以3：0擊敗了世界排名第一的柯潔，隨后AlphaGo Zero又取得超過(guò)AlphaGo的實(shí)力，贏得了100場(chǎng)比賽的全勝，并在40天內(nèi)超過(guò)了所有舊版本。

AlphaGo的前幾代版本，主要采用深度學(xué)習(xí)算法，一開(kāi)始用上千盤(pán)人類(lèi)棋譜進(jìn)行訓(xùn)練。

AlphaGo Zero則跳過(guò)了這個(gè)步驟，自我對(duì)弈學(xué)習(xí)下棋，完全從亂下開(kāi)始，采用的是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。該系統(tǒng)從一個(gè)對(duì)圍棋一無(wú)所知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始，將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)強(qiáng)力搜索算法結(jié)合，自我對(duì)弈。在對(duì)弈過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整、升級(jí)，預(yù)測(cè)每一步落子和最終的勝利者。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)其實(shí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種標(biāo)記延遲的監(jiān)督學(xué)習(xí)。它講究在一系列的情景之下，通過(guò)多步恰當(dāng)?shù)臎Q策來(lái)達(dá)到一個(gè)目標(biāo)，是一種序列多步?jīng)Q策的問(wèn)題。

AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也很值得研究。

在過(guò)去的三十年，深度學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)一度被認(rèn)為是學(xué)術(shù)界的一個(gè)異類(lèi)，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度學(xué)習(xí)成為主流，應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像標(biāo)簽以及其他無(wú)數(shù)在線工具的用戶體驗(yàn)。

有趣的是，臨近年底，深度學(xué)習(xí)之父Hinton新論文Capsule，斷然宣稱(chēng)要放棄反向傳播和深度學(xué)習(xí)理論，欲自廢三十年功力再練一套新AI“功夫”。圈里圈外頓時(shí)蒙圈。

自我顛覆或醞釀著AI的另一次飛躍。李飛飛對(duì)此大為贊賞，發(fā)推特稱(chēng)：沒(méi)有工具是永恒的，即使是反向傳播和深度學(xué)習(xí)。重要的是基礎(chǔ)研究繼續(xù)推進(jìn)。

2、政策的突破

2017頂層設(shè)計(jì)已經(jīng)明確昭示產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，可以預(yù)期，2018年后各地將掀起新一輪的發(fā)展。

為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)，2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出三步走計(jì)劃，到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。

《規(guī)劃》旨在大力發(fā)展五大人工智能2.0技術(shù)(包括深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放和自主操控)，用以解決技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、社會(huì)和國(guó)防四大領(lǐng)域的問(wèn)題。值得一提的是，規(guī)劃中還提到了讓中小學(xué)開(kāi)設(shè)人工智能和編程課程，人工智能教育從娃娃抓起，一時(shí)間風(fēng)頭無(wú)兩，蓋過(guò)規(guī)劃。

繼《規(guī)劃》后，11月15日，科技部在北京召開(kāi)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)，宣布依托百度、阿里、騰訊和科大訊飛四家公司，成立人工智能四大平臺(tái)，標(biāo)志著新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和重大科技項(xiàng)目進(jìn)入全面啟動(dòng)實(shí)施階段。

作為創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家，2018年發(fā)展什么樣的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品、怎樣發(fā)展人工智能技術(shù)和產(chǎn)品？翻開(kāi)《規(guī)劃》，尤其是關(guān)于“培育高端高效的智能經(jīng)濟(jì)”的內(nèi)容，一定可以找到一些思路：“大力發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)，將技術(shù)轉(zhuǎn)換成應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)在智能軟硬件、智能機(jī)器人、智能運(yùn)載工具(車(chē)、船、飛機(jī)、火箭等)、VR/AR、智能終端和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)器件的創(chuàng)新；加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)，促進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)的改造，讓制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)和家居等各領(lǐng)域都實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)模化應(yīng)用；大力發(fā)展智能企業(yè)，推動(dòng)企業(yè)智能升級(jí)，推廣應(yīng)用智能工場(chǎng)；打造人工智能創(chuàng)新高地，鼓勵(lì)打造建設(shè)以人才、企業(yè)、生產(chǎn)要素為中心的產(chǎn)業(yè)群、產(chǎn)業(yè)園。”

3、AI投融資突破

一改前兩年的低調(diào)，2017年的資本，高調(diào)的聚集到屈指可數(shù)的較成規(guī)模的AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目中。

7月11日，4.1億美元！商湯科技刷新AI領(lǐng)域單輪融資紀(jì)錄！

10月31日，4.6億美元！曠視科技獲4.6億美元C輪融資，再次刷新了融資記錄！

2017年，一系列眼花繚亂的融資事件陸續(xù)爆發(fā)。

2017年中國(guó)AI領(lǐng)域投融資創(chuàng)出歷史新高，一年內(nèi)總投融資達(dá)582億元。

在投資熱門(mén)領(lǐng)域方面，VC對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像、自然語(yǔ)言處理和智能機(jī)器人的關(guān)注持續(xù)全年，其趨勢(shì)基本符合騰訊研究院8月的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》和《中美人工智能創(chuàng)投趨勢(shì)報(bào)告》的預(yù)測(cè)。

值得一提的是，國(guó)產(chǎn)AI芯片獨(dú)角獸出現(xiàn)。長(zhǎng)期以來(lái)，中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)受制于人，在產(chǎn)業(yè)核心芯片方面的落后不僅僅是技術(shù)、資金的匱乏，更重要的還有產(chǎn)業(yè)生態(tài)意識(shí)的淡薄。AI芯片投資周期長(zhǎng)，金額大，產(chǎn)出小的特點(diǎn)，使得很多投資商及企業(yè)對(duì)它望而卻步。而此次一億美元的融資，將用于發(fā)展國(guó)產(chǎn)AI芯片的產(chǎn)品化和市場(chǎng)化，有助于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)走向自主發(fā)展的道路。

粥多僧少，泡沫也在醞釀。由于創(chuàng)業(yè)公司成立數(shù)量較前兩年有所回落，2017年資金明顯偏向中后期、大多數(shù)是一些較為成熟的項(xiàng)目，金額相當(dāng)巨大。

2018年，投資人會(huì)不會(huì)對(duì)AI初創(chuàng)項(xiàng)目表示更多熱情？

許多AI初創(chuàng)項(xiàng)目，屬于“三缺一”項(xiàng)目，缺少獨(dú)創(chuàng)技術(shù)、缺少應(yīng)用場(chǎng)景、缺少成熟度，只有一個(gè)概念，徘徊在實(shí)驗(yàn)室里，難以推開(kāi)市場(chǎng)的大門(mén)，看起來(lái)有點(diǎn)懸。

2018年的三大難題

1、資金很多，項(xiàng)目不夠用了

當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風(fēng)險(xiǎn)，主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項(xiàng)目供給數(shù)量少，市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目寄予很高的期望，而實(shí)際的產(chǎn)品體驗(yàn)欠佳。

泡沫即將出現(xiàn)。在騰訊研究院的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告中，分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個(gè)信號(hào)：

一是資金多而項(xiàng)目缺。

綜合過(guò)往數(shù)據(jù)和2017年前半年的情況，今年美國(guó)新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底，在2017之際，美國(guó)新增企業(yè)數(shù)量范圍在25-30家之間徘徊。同時(shí)，美國(guó)的累計(jì)融資量持續(xù)快速增長(zhǎng)，最后將穩(wěn)定在1380-1500億元的區(qū)間。

2018年后，中美兩國(guó)AI企業(yè)數(shù)量增長(zhǎng)都將有所恢復(fù)，但依然平緩。在這段時(shí)期內(nèi)，創(chuàng)投圈將會(huì)發(fā)現(xiàn)，找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)目越來(lái)越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項(xiàng)目。

到2020年，美國(guó)累計(jì)AI公司數(shù)量將會(huì)超過(guò)1200家，累計(jì)融資將達(dá)到驚人的2000億人民幣。中國(guó)AI企業(yè)增勢(shì)不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來(lái)計(jì)算，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖，新增公司數(shù)量會(huì)上揚(yáng)到30以上，預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億元。

二是周期長(zhǎng)而營(yíng)收難。

通俗的說(shuō)，人工智能期望值被大大高估了。引領(lǐng)本輪AI熱潮的深度學(xué)習(xí)，起源于上世紀(jì)八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下，前沿研究是由對(duì)已有方法的微小改動(dòng)和改進(jìn)組成，而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來(lái)了。

2006年，深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后，引起市場(chǎng)熱炒，但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限，甚至被譏笑為“人工智障”。許多項(xiàng)目和技術(shù)，要想獲得消費(fèi)者歡迎，還需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。

從投融資趨勢(shì)來(lái)看，涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會(huì)增加。

一個(gè)依據(jù)是，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)人工智能領(lǐng)域的投融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資金額激增，總?cè)谫Y金額近600億人民幣，在政府的鼓勵(lì)和行業(yè)并購(gòu)中，2018年中國(guó)AI的投資將會(huì)持續(xù)大幅增加。

另一個(gè)依據(jù)是，行業(yè)并購(gòu)開(kāi)始加劇。根據(jù)CB Insights提供的數(shù)據(jù)顯示，自2011年以來(lái)，已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購(gòu)，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購(gòu)，為去年同期的兩倍。2018年，仍將延續(xù)這一趨勢(shì)。在資金增長(zhǎng)的同時(shí)，中國(guó)AI企業(yè)數(shù)量卻不能同幅增長(zhǎng)。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來(lái)計(jì)算，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年呈現(xiàn)回暖，預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億人民幣，而新增公司數(shù)量?jī)H僅上揚(yáng)到30家左右。

資金多而項(xiàng)目缺，周期長(zhǎng)而營(yíng)收難，項(xiàng)目卻一天比一天更加昂貴，這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫何其相似。

2、事情很多，人不夠用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在炙手可熱，目前的困境是缺乏專(zhuān)家，一個(gè)博士生大概需要五年的時(shí)間培養(yǎng)，但是五年前還沒(méi)有博士生開(kāi)始從事深度學(xué)習(xí)，這意味著現(xiàn)在該領(lǐng)域的專(zhuān)家特別少，可以說(shuō)彌足珍貴、極度稀缺。”這是三年前AI面臨的困境，至今依然未得到改善，甚至變得更加嚴(yán)峻。

人工智能競(jìng)爭(zhēng)以頂級(jí)人才為根本。據(jù)說(shuō)世界上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人才不超過(guò)50人，Andrew Ng表示深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域人才匱乏的主要原因首先是數(shù)據(jù)，對(duì)于解決某些領(lǐng)域的問(wèn)題，獲取數(shù)據(jù)并非易事；其次是計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)工具，包括計(jì)算機(jī)硬件和軟件；最后是這個(gè)領(lǐng)域的工程師培養(yǎng)時(shí)間非常長(zhǎng)。所以科技巨頭們等紛紛通過(guò)收購(gòu)初創(chuàng)公司來(lái)招攬人才。

作為國(guó)家未來(lái)的發(fā)展方向，AI技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進(jìn)步起著至關(guān)重要的作用。而AI技術(shù)的研發(fā)，落地與推廣離不開(kāi)各領(lǐng)域頂級(jí)人才的通力協(xié)作。在推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)從興起進(jìn)入快速發(fā)展的歷程中，AI頂級(jí)人才的領(lǐng)軍作用尤為重要，他們是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。

然而，中國(guó)人工智能領(lǐng)域人才發(fā)展極為欠缺。

據(jù)騰訊研究院的《2017全球人工智能人才白皮書(shū)》顯示，目前我國(guó)約有20所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)室專(zhuān)注于人工智能，高校教師以及在讀碩博生約7000人；產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人。遠(yuǎn)不能滿足我國(guó)市場(chǎng)百萬(wàn)級(jí)的人才需求量。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)看，我國(guó)人工智能領(lǐng)域人才分布嚴(yán)重失衡。

人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎(chǔ)層(芯片/處理器、傳感器等)，技術(shù)層(自然語(yǔ)言處理，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像，機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，智能機(jī)器人等)和應(yīng)用層(語(yǔ)音識(shí)別，人臉識(shí)別)等組成，目前我國(guó)在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個(gè)問(wèn)題如下：

問(wèn)題一，產(chǎn)業(yè)分布不均。中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層，基礎(chǔ)層和技術(shù)層人才儲(chǔ)備薄弱，尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺(tái)上，嚴(yán)重削弱中國(guó)在國(guó)際上競(jìng)爭(zhēng)力。

問(wèn)題二，供求嚴(yán)重失衡，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。過(guò)去三年中，我國(guó)期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長(zhǎng)，特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位，如算法工程師，供應(yīng)增幅達(dá)到150%以上。盡管增長(zhǎng)如此高速，仍然很難滿足市場(chǎng)需求。但是，由于合格AI人才培養(yǎng)所需時(shí)間和成本遠(yuǎn)高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。

人才不足，是制約中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

近幾年來(lái)，Google不斷的收購(gòu)AI領(lǐng)域的公司最主要的目的是“搶購(gòu)”一批世界上最一流的專(zhuān)家，在一個(gè)迅速成長(zhǎng)的人工智能領(lǐng)域里面，這些專(zhuān)家無(wú)一不是佼佼者。其他科技巨頭也相機(jī)而動(dòng)。

可以推想，人才流動(dòng)，還將加劇。人才引進(jìn)，還需持續(xù)。2018年，無(wú)法緩解人才饑渴癥。

3、場(chǎng)景很多，路不好走了

如果梳理一下2017全年的AI產(chǎn)業(yè)大事件，人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合，九大熱門(mén)領(lǐng)域遍地開(kāi)花。

其中，醫(yī)療、金融、無(wú)人駕駛這三大熱點(diǎn)中的懸疑，更是大大的吊足了公眾的胃口。

懸疑一，AI醫(yī)療的變革的信號(hào)在哪里？

作為民生領(lǐng)域，醫(yī)療年年改，卻次次令人無(wú)奈。風(fēng)險(xiǎn)投資也對(duì)AI+醫(yī)療有持續(xù)不斷的支持。2017年，每個(gè)月都有VC流入AI+醫(yī)療領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)所有醫(yī)療人工智能公司累計(jì)融資額已超過(guò)180億人民幣。

科技企業(yè)智能醫(yī)療的布局與應(yīng)用已有雛形，IBM Waston已應(yīng)用于臨床診斷和治療，在2016年就進(jìn)入中國(guó)在多家醫(yī)院推廣；阿里健康重點(diǎn)打造醫(yī)學(xué)影像智能診斷平臺(tái)；騰訊在17年8月推出騰訊覓影，可輔助醫(yī)生對(duì)食管癌進(jìn)行篩查。圖瑪深維11月獲投2億元，正在把深度學(xué)習(xí)引入到計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中，晶泰科技(XtalPi)近期也融資1500萬(wàn)美元，用于新一代的智能藥物研發(fā)技術(shù)，以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問(wèn)題。

遺憾的是，盡管政府亮了綠燈，企業(yè)投了人力財(cái)力，但人工智能卻并沒(méi)有在醫(yī)療領(lǐng)域出現(xiàn)爆發(fā)。原因何在？在于人工智能需要大量共享數(shù)據(jù)，而醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)如同孤島。如何打破各方壁壘，保障健康的同時(shí)又保障數(shù)據(jù)安全性？這將是推動(dòng)智能醫(yī)療快速發(fā)展的一個(gè)重要信號(hào)。

懸疑二，AI如何深層次的撬動(dòng)金融？

與智能醫(yī)療面臨相同數(shù)據(jù)問(wèn)題的還有金融領(lǐng)域，大量的可信度較高的數(shù)據(jù)握在各大銀行手中，AI怎么能夠撬出來(lái)這些數(shù)據(jù)以推動(dòng)金融科技的創(chuàng)新，是創(chuàng)業(yè)者們絞盡腦汁思考的課題。

當(dāng)前，人臉識(shí)別、指紋識(shí)別技術(shù)作為驗(yàn)證客戶身份、遠(yuǎn)程開(kāi)戶、刷臉支付，解決金融安全隱患的方案，已經(jīng)發(fā)展成熟正在逐步推廣。

如何利用知識(shí)圖譜挖掘潛在客戶、進(jìn)一步深挖客戶潛在需求的技術(shù)也已較為成熟，而數(shù)據(jù)源的問(wèn)題亟待解決。

美國(guó)的科技公司FutureAdvisor最早研制出“機(jī)器人理財(cái)顧問(wèn)”。隨后，此類(lèi)機(jī)器人理財(cái)顧問(wèn)迅速風(fēng)靡全球。

2017年智能投顧更是火燒火燎，被視為是下一個(gè)風(fēng)口。但是，機(jī)器人炒股，結(jié)果賠了。

懸疑三，智能汽車(chē)究竟何時(shí)上市？

無(wú)人駕駛汽車(chē)被稱(chēng)為“四輪機(jī)器人”，但其發(fā)展何時(shí)會(huì)像智能手機(jī)一般，人手一臺(tái)，徹底顛覆傳統(tǒng)手機(jī)進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)變革？這答案仍然是個(gè)懸疑。

2017年，汽車(chē)行業(yè)內(nèi)智能造車(chē)勢(shì)力動(dòng)作不斷，其中一部分已陸續(xù)交出答卷，讓產(chǎn)品接受市場(chǎng)的檢驗(yàn)，而一部分仍在溫室中培養(yǎng)，等待結(jié)果。之所以稱(chēng)之為“溫室”，是因?yàn)楦餍懈鹘缍紝?duì)其予以厚望，尤其是在投融資上，雖然投資事件數(shù)不多，但金額達(dá)234億人民幣。

百度宣布開(kāi)放阿波羅平臺(tái)。阿里巴巴與上汽集團(tuán)等傳統(tǒng)車(chē)企展開(kāi)合作。騰訊于年初成功入股特斯拉成為第五大股東，領(lǐng)投蔚來(lái)汽車(chē)首款純電動(dòng)產(chǎn)品，已正式上市。

時(shí)間正在跟我們賽跑。2017年，無(wú)人駕駛車(chē)輛走上北京五環(huán)被交警調(diào)查，12月20日，一支百度Apollo無(wú)人車(chē)車(chē)隊(duì)，在雄安新區(qū)測(cè)試開(kāi)跑。2018年初，北京順義區(qū)無(wú)人駕駛試運(yùn)營(yíng)基地正式啟動(dòng)，成為北京出臺(tái)國(guó)內(nèi)首部自動(dòng)駕駛新規(guī)以來(lái)，全市首個(gè)開(kāi)展無(wú)人駕駛試運(yùn)營(yíng)的區(qū)域。2018年，誰(shuí)會(huì)上路？行業(yè)和消費(fèi)者都拭目以待。

回顧2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的幻滅，很多人依然覺(jué)得不可思議。那時(shí)候的產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異，軟件應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)ISP，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容ICP爆發(fā)，常有一日不見(jiàn)如隔三秋的感嘆。

2000年4月，納斯達(dá)克指數(shù)一路狂飆突進(jìn)到歷史頂點(diǎn)，5400多點(diǎn)。但不幸泡沫破裂，資本市場(chǎng)崩盤(pán)。納斯達(dá)克指數(shù)迅速滑落。中間經(jīng)歷了9.11恐怖襲擊事件，還有安然事件。寒冬持續(xù)了3年時(shí)間，才慢慢走出低谷。

如今的AI產(chǎn)業(yè)正蓬勃發(fā)展，與互聯(lián)網(wǎng)初期階段何其相似。

產(chǎn)業(yè)帶著耀眼的光環(huán)，肩負(fù)國(guó)家戰(zhàn)略的重任，高度依賴(lài)資本市場(chǎng)渠道，輿論高度爆炒，從業(yè)者無(wú)不都是三高社會(huì)精英。

人工智能教育的應(yīng)用場(chǎng)景范文5

關(guān)鍵詞：人工智能；人機(jī)交互；機(jī)器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類(lèi)號(hào)：TP27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是當(dāng)今科技發(fā)展中最具潛力的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，2016年初轟動(dòng)世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關(guān)注和熱議。“人工智能”這個(gè)概念再次被推到了風(fēng)口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會(huì)對(duì)我們的生活有什么影響？在這個(gè)背景下，我們深入探究人工智能及其相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究者們提供一些參考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門(mén)全新的信息技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要分支，是指對(duì)于模擬、拓展和延伸人類(lèi)的智能的應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)的理論和技術(shù)方法的開(kāi)發(fā)研究。主要通過(guò)研究及了解人類(lèi)智能的本質(zhì)從而開(kāi)發(fā)出能給出類(lèi)似人類(lèi)智能反饋的智能機(jī)器，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在理解目標(biāo)方向之后所取得的最大化成果是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個(gè)特定的技術(shù)，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識(shí)的高科技機(jī)器，包括了算法和其他應(yīng)用程序，處理的任務(wù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡(jiǎn)單計(jì)算，從學(xué)習(xí)感知規(guī)劃到推理識(shí)別控制等等。人工智能的研究方向包含語(yǔ)言及圖像識(shí)別技術(shù)、機(jī)器人設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實(shí)踐也使得應(yīng)用領(lǐng)域范圍大規(guī)模擴(kuò)張，人工智能是人類(lèi)智慧的結(jié)晶，未來(lái)也可能展現(xiàn)出超過(guò)人類(lèi)的智能。

2 人機(jī)智能的研究方向

人工智能的科學(xué)研究通常涉及到數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、以及最重要的計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，延伸出了以下幾個(gè)主要的研究方向：

2.1 邏輯推理與證明

早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學(xué)問(wèn)題，邏輯推理是基礎(chǔ)也是研究時(shí)間最長(zhǎng)最重點(diǎn)的領(lǐng)域之一。通過(guò)找到可靠的證明或者反證方法實(shí)現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)例進(jìn)行推導(dǎo)并及時(shí)更新證明結(jié)論，演繹和直覺(jué)相結(jié)合，在推理和證明中實(shí)現(xiàn)部分智能。

2.2 問(wèn)題求解

問(wèn)題求解領(lǐng)域的一大重要應(yīng)用則是下棋程序的功能實(shí)現(xiàn)，化繁為簡(jiǎn)、將困難的問(wèn)題點(diǎn)拆分成為獨(dú)立的子問(wèn)題進(jìn)行求解；而另一個(gè)實(shí)例則是數(shù)學(xué)方程的求解實(shí)現(xiàn)，分析各種公式符號(hào)的組合意義從而為科學(xué)研究者提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。問(wèn)題求解中所運(yùn)用的搜索和規(guī)約也是人工智能領(lǐng)域中的兩大基本技術(shù)。

2.3 自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理也叫自然語(yǔ)言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計(jì)算機(jī)來(lái)處理使用人類(lèi)語(yǔ)言作為計(jì)算對(duì)象的算法程序，并研究相關(guān)的理論方法和技術(shù)。NLP是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時(shí)間較長(zhǎng)的研究方向之一。語(yǔ)音識(shí)別、搜索引擎、機(jī)器翻譯等等都是NLP的重要研究?jī)?nèi)容，目前也都在人工智能領(lǐng)域獲得了突出的應(yīng)用成果。

2.4 專(zhuān)家系統(tǒng)

專(zhuān)家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類(lèi)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關(guān)技術(shù)，根據(jù)專(zhuān)家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進(jìn)行判斷推理進(jìn)一步?jīng)Q策，從而代替人類(lèi)專(zhuān)家解決一部分該領(lǐng)域的特定問(wèn)題。從知識(shí)表示技術(shù)的角度上看，專(zhuān)家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類(lèi)別；而從任務(wù)類(lèi)型及專(zhuān)家系統(tǒng)主要解決的問(wèn)題類(lèi)型的角度來(lái)看，專(zhuān)家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號(hào)數(shù)據(jù)的意義）、調(diào)試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預(yù)測(cè)型（根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測(cè)指定對(duì)象未來(lái)可能的結(jié)果）、維修型（針對(duì)特定故障制定并實(shí)施規(guī)劃方案）、設(shè)計(jì)型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標(biāo)制定行動(dòng)方案）等。

專(zhuān)家系統(tǒng)的建立包含以下幾個(gè)步驟：（1）初始專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)：包括問(wèn)題、知識(shí)、概念、形式、規(guī)則等多個(gè)概念的籌建；（2）開(kāi)發(fā)和試驗(yàn)系y原型機(jī)；（3）改進(jìn)與歸納專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)等。

專(zhuān)家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與人類(lèi)專(zhuān)家提供的問(wèn)題解決實(shí)例上，沒(méi)有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會(huì)造成一些局限性。在人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)快速發(fā)展的今天，專(zhuān)家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎(chǔ)研究，除了基于經(jīng)驗(yàn)的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實(shí)際運(yùn)用中，未來(lái)的專(zhuān)家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。

2.5 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)自動(dòng)獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實(shí)的過(guò)程，是計(jì)算機(jī)具有智能的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進(jìn)展，也是人工智能初步實(shí)現(xiàn)的重要標(biāo)志。機(jī)器學(xué)了在人工智能領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，對(duì)于探索人類(lèi)智慧的奧秘以及學(xué)習(xí)方法和機(jī)理都有著重要意義，機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代才剛剛開(kāi)始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來(lái)精彩可期。

3 人工智能的應(yīng)用

人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程中，無(wú)論是功能場(chǎng)景還是機(jī)器模式，都逐漸從單一到通用、從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，表達(dá)方法也更多種多樣。目前主要通過(guò)賦予機(jī)器產(chǎn)品一定的人類(lèi)智能從而有效地提升機(jī)器工作效率及能力，未來(lái)的人工智能將更多的模擬人類(lèi)生活環(huán)境及思維方式來(lái)設(shè)計(jì)出真正具有人類(lèi)智能的高效人機(jī)系統(tǒng)。

3.1 人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用

人工智能已經(jīng)運(yùn)用到人類(lèi)生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，主要包括以下幾點(diǎn)：（1）以智能汽車(chē)為代表的自動(dòng)化交通方式。（2）種類(lèi)繁多的家庭智能服務(wù)機(jī)器人。（3）用于臨床支持和病人看護(hù)中的自動(dòng)化智能設(shè)備及醫(yī)療器械。（4）智能教育輔導(dǎo)系統(tǒng)、線上學(xué)習(xí)和智能輔助學(xué)習(xí)設(shè)備的普及。（5）基于圖像處理和自然語(yǔ)言處理的各類(lèi)音樂(lè)社交軟件及VR設(shè)備的興起給互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè)時(shí)代帶來(lái)的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領(lǐng)域的預(yù)測(cè)及防范。（7）大量重復(fù)機(jī)械的勞動(dòng)逐漸由智能機(jī)器取代，人類(lèi)承擔(dān)著更多的創(chuàng)新及實(shí)踐工作。

3.2 人工智能生活應(yīng)用實(shí)例

作為輔助人類(lèi)生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機(jī)器人已經(jīng)快速走進(jìn)了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見(jiàn)的使用場(chǎng)景：（1）智能房屋和家居生活的構(gòu)建：目前的智能停留在自動(dòng)控制I域，通過(guò)用戶指令來(lái)便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調(diào)等等；而未來(lái)，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習(xí)慣喜好，利用傳感器和自動(dòng)裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法改造你所居住的環(huán)境。最終實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無(wú)人駕駛的智能汽車(chē)：主要通過(guò)導(dǎo)航和定位實(shí)現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過(guò)激光測(cè)距、雷達(dá)感應(yīng)和照相等技術(shù)，配合復(fù)雜的計(jì)算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類(lèi)操控的環(huán)境下自動(dòng)完成發(fā)動(dòng)、駕駛、剎車(chē)等動(dòng)作。行駛的安全性和準(zhǔn)確性在智能機(jī)器的幫助下其實(shí)更可靠，我們完全有理由相信未來(lái)自動(dòng)駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準(zhǔn)確性一直都是人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。谷歌翻譯負(fù)責(zé)人表示將在部分功能上嘗試使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如果能順利實(shí)施必將使得翻譯準(zhǔn)確性的研究取得實(shí)質(zhì)性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯方式則將幫助計(jì)算機(jī)更好地模擬和理解人類(lèi)思維，使得翻譯結(jié)果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。

4 人工智能的發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程不算很長(zhǎng)，但發(fā)展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學(xué)科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了和低谷時(shí)期。根據(jù)不同時(shí)期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個(gè)過(guò)程分為以下幾個(gè)階段：

（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測(cè)試”（圖靈，英國(guó)數(shù)學(xué)家，1912―1954）首次發(fā)表于《計(jì)算機(jī)與智能》一文，即通過(guò)房間外的人和兩個(gè)房間內(nèi)的人和機(jī)器分別對(duì)話中，是否能區(qū)分人和機(jī)器從而判斷出機(jī)器是否具有了人的智能。這是人類(lèi)對(duì)于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的DARTMOUTH學(xué)會(huì)于達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)，會(huì)上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關(guān)于人工智能領(lǐng)域的研討會(huì)，見(jiàn)證了人工智能學(xué)科研究的開(kāi)端。

（3）1960年以來(lái)，生物進(jìn)化領(lǐng)域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計(jì)算智能由Bezdek提出，計(jì)算智能對(duì)于生物進(jìn)化學(xué)的探究有著重大意義，涵蓋了模式識(shí)別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等多學(xué)科集合與交叉。

（4）上世紀(jì)90年代開(kāi)始，專(zhuān)家系統(tǒng)逐漸興起，對(duì)于專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)的不斷改進(jìn)以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專(zhuān)家系統(tǒng)將是未來(lái)使用的主要趨勢(shì)。

（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于自動(dòng)控制的實(shí)施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運(yùn)籌學(xué)理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導(dǎo)了自動(dòng)控制模式逐漸切換到了智能控制模式。

（6）從1956年AI概念的正式提出以來(lái)，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進(jìn)展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進(jìn)步在一代代科學(xué)工作者的不斷努力下逐漸設(shè)計(jì)落實(shí)，人工智能已經(jīng)從科學(xué)研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當(dāng)下最具潛力的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。

5 人工智能的未來(lái)與發(fā)展趨勢(shì)

從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問(wèn)世則得到了人們的普遍關(guān)注，甚至帶動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別、自然處理處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和興盛。人工智能領(lǐng)域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢(shì)也是必然，通過(guò)了解人工智能學(xué)科的發(fā)展歷程及應(yīng)用領(lǐng)域，我們大致可以推測(cè)出關(guān)于未來(lái)人工智能的一些方向：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)下更聰明更多樣性更具智能的機(jī)器系統(tǒng)。（2）自然語(yǔ)言處理應(yīng)用中更自然的人機(jī)互動(dòng)交流。（3）機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機(jī)構(gòu)對(duì)于人工智能先進(jìn)技術(shù)更激烈的競(jìng)爭(zhēng)和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)ASI）時(shí)代下AI是否會(huì)走向失控給人們帶來(lái)的微恐懼。

6 結(jié)語(yǔ)

在短短60年的時(shí)間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實(shí)現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個(gè)世界、幫助我們搜尋信息應(yīng)對(duì)各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強(qiáng)大的同時(shí)，有機(jī)遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時(shí)代的真正實(shí)現(xiàn)還有很長(zhǎng)的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類(lèi)智力和認(rèn)知的智能、是否會(huì)出現(xiàn)違背人類(lèi)價(jià)值觀的危險(xiǎn)行為將是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)需要研究的重要課題。

參考文獻(xiàn)

[1]李紅霞.人工智能的發(fā)展綜述[J].甘肅科技縱橫，2007，36（5）：17-18.

人工智能教育的應(yīng)用場(chǎng)景范文6

不久前，教育部公布了2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果。全國(guó)高校共新增本科專(zhuān)業(yè)2072個(gè)，我省高校共新增66個(gè)本科專(zhuān)業(yè)，它們不僅體現(xiàn)出高校專(zhuān)業(yè)熱門(mén)度的起伏，更折射出社會(huì)對(duì)于人才需求的變化。

縱觀今年新增的本科專(zhuān)業(yè)，有幾大門(mén)類(lèi)吸引目光：新文科、新農(nóng)科建設(shè)風(fēng)生水起，人文與科技更多的“融合”，意味著傳統(tǒng)意義上基礎(chǔ)學(xué)科和應(yīng)用學(xué)科的界線開(kāi)始變得模糊。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)繼續(xù)成為熱門(mén)，加上今年新開(kāi)設(shè)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的196所高校，目前，全國(guó)已有近500所學(xué)校開(kāi)設(shè)此專(zhuān)業(yè);35所高校首次設(shè)立人工智能專(zhuān)業(yè)，這意味著，高校開(kāi)始體系化培養(yǎng)人工智能行業(yè)后備軍。與幼兒養(yǎng)育相關(guān)的專(zhuān)業(yè)繼續(xù)增設(shè)，這不僅是因?yàn)槿娑⒄叩膶?shí)施，更是由于人們?cè)絹?lái)越重視對(duì)下一代的培養(yǎng)。

“新增專(zhuān)業(yè)彌補(bǔ)了我省有關(guān)專(zhuān)業(yè)的布點(diǎn)空白，進(jìn)一步優(yōu)化了專(zhuān)業(yè)結(jié)構(gòu)。”省教育廳高教處副處長(zhǎng)王國(guó)銀介紹，此次省屬高校新增專(zhuān)業(yè)主要圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)“一號(hào)工程”、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和萬(wàn)億產(chǎn)業(yè)開(kāi)設(shè)，這些專(zhuān)業(yè)瞄準(zhǔn)國(guó)家戰(zhàn)略需要和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展急需，進(jìn)行創(chuàng)新型、復(fù)合型、應(yīng)用型人才儲(chǔ)備。

夯實(shí)基礎(chǔ)

新文科、新農(nóng)科未來(lái)可期

作為近年來(lái)高等教育中最時(shí)髦的詞匯之一，新工科對(duì)于考生和家長(zhǎng)來(lái)說(shuō)已經(jīng)不陌生了，但如果說(shuō)起新文科、新農(nóng)科，很多人可能就要打個(gè)問(wèn)號(hào)。

去年10月，教育部等部門(mén)決定實(shí)施“六卓越一拔尖”計(jì)劃2.0，在基礎(chǔ)學(xué)科拔尖學(xué)生培養(yǎng)計(jì)劃中，首次增加了心理學(xué)、哲學(xué)、中國(guó)語(yǔ)言文學(xué)、歷史學(xué)等人文學(xué)科，“新文科”概念浮出水面。今年4月，教育部、科技部等13個(gè)部門(mén)正式聯(lián)合啟動(dòng)“六卓越一拔尖”計(jì)劃2.0，全面推進(jìn)新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科建設(shè)。

新文科“新”在何處?打破舊壁壘，跨界尋方法，歸納真規(guī)律，新文科意味著對(duì)傳統(tǒng)基礎(chǔ)學(xué)科的一次重新整合。

“相對(duì)于傳統(tǒng)文科，新文科有兩個(gè)特色。”南開(kāi)大學(xué)傳播學(xué)系主任陳鵬說(shuō)。其一，新文科是問(wèn)題導(dǎo)向的，新文科面對(duì)的是社會(huì)發(fā)展變化中的新現(xiàn)象、新問(wèn)題、新變化，有些現(xiàn)象和問(wèn)題是人類(lèi)歷從未遇到過(guò)的，如大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、5G、人工智能等，需要突破傳統(tǒng)文科的框架，采用新方法、新視野去探索新理論、新規(guī)律。其二，新文科為了尋求對(duì)社會(huì)和人類(lèi)自身的研究，需要通過(guò)“跨界”方式進(jìn)行革新，這種“跨界”不僅僅發(fā)生在文科的各學(xué)科之間，甚至出現(xiàn)在文科和理科、工科、醫(yī)科等學(xué)科之間，需要多學(xué)科之間的交叉和深度融合。

當(dāng)前，清華大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)等高校開(kāi)設(shè)的人文科學(xué)實(shí)驗(yàn)班，西安交通大學(xué)、華東師范大學(xué)等高校開(kāi)展的學(xué)院式教學(xué)模式，都被視為我國(guó)新文科建設(shè)的重要經(jīng)驗(yàn)。一位資深文科研究專(zhuān)家表示，當(dāng)前，文科與其他學(xué)科有一些結(jié)合，比如考古學(xué)和技術(shù)結(jié)合，就形成了科技考古;信息技術(shù)和藝術(shù)結(jié)合，就形成了藝術(shù)設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)化等，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足現(xiàn)在社會(huì)的需求。新文科就是一種有效路徑。

2018年4月，浙江大學(xué)召開(kāi)文科大會(huì)，提出面向2035年發(fā)展目標(biāo)和“文科十條”，進(jìn)一步推進(jìn)文科發(fā)展強(qiáng)主流、上一流。省內(nèi)其他高校也紛紛積極為新文科創(chuàng)建搭建平臺(tái)。浙江工商大學(xué)整合資源打造文科綜合實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心，打造跨學(xué)科綜合性實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái);浙江農(nóng)林大學(xué)推出新文科求真實(shí)驗(yàn)班，幫助學(xué)生打牢知識(shí)儲(chǔ)備金字塔的穩(wěn)固塔基，再漸次進(jìn)入專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)，形成堅(jiān)實(shí)塔身和更高聳的塔尖……

在浙江大學(xué)傳播研究所教授、博士生導(dǎo)師邵培仁看來(lái)，建設(shè)新文科，其實(shí)也是對(duì)傳統(tǒng)文科的反思。他指出，新文科有利于構(gòu)建立足中國(guó)文化土壤、具有中國(guó)特色，具備整體性、包容性、互動(dòng)性、共享性特質(zhì)的面向全球、面向全人類(lèi)的大文科。

不難看出，未來(lái)新文科相關(guān)專(zhuān)業(yè)或?qū)⒊蔀闊衢T(mén)。不僅如此，使用文文互鑒、文理交叉、文工融合的思維方法解決問(wèn)題，還將為高校人才培養(yǎng)和評(píng)價(jià)體系帶來(lái)新變革。

除了新文科，新技術(shù)的出現(xiàn)也讓一些專(zhuān)業(yè)被賦予了新的內(nèi)涵，比如新農(nóng)科。

當(dāng)前，隨著生態(tài)文明建設(shè)的持續(xù)推進(jìn)，生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生越來(lái)越受歡迎。今年，杭州師范大學(xué)就新增了生態(tài)學(xué)專(zhuān)業(yè)。該專(zhuān)業(yè)相關(guān)老師介紹，隨著國(guó)家對(duì)生態(tài)學(xué)專(zhuān)業(yè)人才的需求增多，生態(tài)學(xué)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)規(guī)模逐漸加大，未來(lái)掌握生態(tài)學(xué)及植物學(xué)、動(dòng)物學(xué)、微生物學(xué)、地理學(xué)等基礎(chǔ)知識(shí)、分析方法和應(yīng)用技能的人才會(huì)很搶手。

“浙江是‘兩山’理論誕生地，‘農(nóng)’字頭的專(zhuān)業(yè)發(fā)展空間很大。”浙江農(nóng)林大學(xué)主要負(fù)責(zé)人表示，“新農(nóng)科”建設(shè)是鄉(xiāng)村振興實(shí)踐、高等教育改革、人才需求變化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的必然選擇，原先注重高度專(zhuān)業(yè)化、技術(shù)化的教育教學(xué)方式和人才培養(yǎng)模式已無(wú)法適應(yīng)新時(shí)代農(nóng)林高等教育的新需求，亟需探索實(shí)現(xiàn)農(nóng)科學(xué)生全面發(fā)展的“新農(nóng)科”建設(shè)之路。

順應(yīng)趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)、人工智能紛紛開(kāi)班

順應(yīng)當(dāng)下人工智能行業(yè)的熱潮，今年新增的熱門(mén)本科專(zhuān)業(yè)，均與大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器人等信息技術(shù)關(guān)鍵詞相關(guān)。

梳理發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)在短短三四年間，從無(wú)到有，并一躍成為熱門(mén)專(zhuān)業(yè)。2015年度的審批結(jié)果中，北京大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、中南大學(xué)3所高校成為首批獲批設(shè)立該專(zhuān)業(yè)的高校;2016年度又有32所高校設(shè)立該專(zhuān)業(yè);到了2017年度，獲批設(shè)立這一專(zhuān)業(yè)的高校數(shù)量達(dá)到250所;加上2018年度新增的196所，目前，共有481所高校開(kāi)設(shè)這個(gè)專(zhuān)業(yè)。

今年，我省有湖州師范學(xué)院、寧波工程學(xué)院、寧波財(cái)經(jīng)學(xué)院、浙江大學(xué)城市學(xué)院等9所高校新增備案數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)。一位專(zhuān)業(yè)課老師表示，社會(huì)在不斷發(fā)展進(jìn)步，現(xiàn)在的一些“新專(zhuān)業(yè)”也許尚無(wú)足夠的辦學(xué)經(jīng)驗(yàn)，但可能恰恰是未來(lái)社會(huì)發(fā)展的需求所在。

在新增專(zhuān)業(yè)中，人工智能專(zhuān)業(yè)的熱度也在逐年遞增。繼去年杭州電子科技大學(xué)、浙江理工大學(xué)成為我省首批開(kāi)設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的高校后，今年，我省又有一批高校在人工智能人才培養(yǎng)上“摩拳擦掌”，積極增設(shè)相關(guān)“硬核”專(zhuān)業(yè)，改進(jìn)人才培養(yǎng)思路。

浙江大學(xué)今年新增機(jī)器人工程和人工智能兩個(gè)專(zhuān)業(yè)，還將在竺可楨學(xué)院新設(shè)圖靈班。入選圖靈班的學(xué)生可以在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、信息安全三個(gè)專(zhuān)業(yè)中確認(rèn)專(zhuān)業(yè)。從入學(xué)開(kāi)始，每位學(xué)生可從學(xué)院的優(yōu)選導(dǎo)師庫(kù)中選擇一名學(xué)業(yè)導(dǎo)師，還將有國(guó)外頂尖大學(xué)的教學(xué)大師和科研領(lǐng)軍人物到浙大給圖靈班學(xué)生單獨(dú)授課。

除了浙大以外，省內(nèi)其他高校也在結(jié)合各自特色專(zhuān)業(yè)，構(gòu)建人工智能專(zhuān)業(yè)的課程體系。比如，浙理工把專(zhuān)業(yè)發(fā)展方向和學(xué)校的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，重點(diǎn)在智能穿戴等領(lǐng)域取得突破，還專(zhuān)門(mén)成立紡織工業(yè)人工智能研究院;浙工大結(jié)合了安防產(chǎn)業(yè)、智慧交通、“城市大腦”等浙江省的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域，與企業(yè)合作，開(kāi)拓專(zhuān)業(yè)方向。

“打造新專(zhuān)業(yè)特色成了各高校的當(dāng)務(wù)之急和立足之道。”杭州電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院副院長(zhǎng)呂強(qiáng)說(shuō)，針對(duì)人工智能人才培養(yǎng)帶來(lái)的新挑戰(zhàn)，杭電人工智能學(xué)院提出了多方協(xié)同育人的理念，并將其作為教學(xué)改革項(xiàng)目進(jìn)行探索，“人工智能對(duì)數(shù)理基礎(chǔ)要求較高，我們?cè)跀?shù)學(xué)課程中增加了矩陣論、離散數(shù)學(xué)等原來(lái)研究生學(xué)習(xí)階段才會(huì)有的課程內(nèi)容，努力幫學(xué)生打好基礎(chǔ)，在暑假，我們還計(jì)劃舉辦夏令營(yíng)，邀請(qǐng)企業(yè)名師進(jìn)校園培訓(xùn)，共同開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)課程等。”呂強(qiáng)說(shuō)。

值得關(guān)注的是，人工智能已經(jīng)從獨(dú)立的專(zhuān)業(yè)教育，擴(kuò)展到更廣的層面。今年，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)向非計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)學(xué)生推出了人工智能“微專(zhuān)業(yè)”，其中包括了Python程序設(shè)計(jì)、高級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器人編程與實(shí)踐等課程。“人工智能在信息金融、金融科技等領(lǐng)域有非常多的應(yīng)用場(chǎng)景。財(cái)經(jīng)類(lèi)專(zhuān)業(yè)學(xué)生的數(shù)理基礎(chǔ)比較好，這些知識(shí)將為他們的未來(lái)打下更好的基礎(chǔ)。”浙財(cái)大教務(wù)處副處長(zhǎng)石向榮說(shuō)，可以預(yù)見(jiàn)的是，未來(lái)社會(huì)需要大量具有具體專(zhuān)業(yè)背景，同時(shí)又掌握人工智能相關(guān)知識(shí)的復(fù)合型人才。

緊盯兒童

醫(yī)教類(lèi)專(zhuān)業(yè)持續(xù)擴(kuò)招

當(dāng)下，伴隨著“全面二孩”政策施行，各大醫(yī)院產(chǎn)科分娩量走高，目前助產(chǎn)人才無(wú)論從數(shù)量上還是質(zhì)量上都難以滿足社會(huì)需求，臨床急需本科層次助產(chǎn)人才。助產(chǎn)學(xué)專(zhuān)業(yè)于2016年首次開(kāi)設(shè)，當(dāng)時(shí)僅有4所高校獲批開(kāi)辦此專(zhuān)業(yè)，2017年有20多所高校新增此專(zhuān)業(yè)。

近兩年，我省先后有浙江中醫(yī)藥大學(xué)、溫州醫(yī)科大學(xué)、杭州醫(yī)學(xué)院等3所高校新增了助產(chǎn)學(xué)專(zhuān)業(yè)。溫州醫(yī)科大學(xué)的助產(chǎn)學(xué)專(zhuān)業(yè)設(shè)在護(hù)理學(xué)院，目標(biāo)是培養(yǎng)掌握護(hù)理學(xué)和助產(chǎn)學(xué)的基礎(chǔ)理論和護(hù)理技能，具有基本的臨床護(hù)理和臨床助產(chǎn)能力，在各類(lèi)醫(yī)療衛(wèi)生保健機(jī)構(gòu)中能夠從事臨床助產(chǎn)、圍產(chǎn)期護(hù)理，以及母嬰保健工作的高級(jí)助產(chǎn)人才。今年，臺(tái)州學(xué)院、溫州醫(yī)科大學(xué)仁濟(jì)學(xué)院也開(kāi)設(shè)了助產(chǎn)學(xué)專(zhuān)業(yè)。

一位從事醫(yī)學(xué)教育多年的教授表示，當(dāng)前社會(huì)大眾對(duì)醫(yī)療的需求，不僅體現(xiàn)在量上，更體現(xiàn)在質(zhì)上。雖然現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)整體水平保持著上升態(tài)勢(shì)，但人們對(duì)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療的需求增長(zhǎng)更快，所以仍然感覺(jué)醫(yī)療資源緊缺。

不久前，由中國(guó)工程院院士鄭樹(shù)森擔(dān)任院長(zhǎng)的浙江樹(shù)人大學(xué)樹(shù)蘭國(guó)際醫(yī)學(xué)院揭牌成立。作為樹(shù)蘭國(guó)際醫(yī)學(xué)院首個(gè)設(shè)置的重點(diǎn)專(zhuān)業(yè)，臨床醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)面向全國(guó)招生100人。學(xué)院擁有國(guó)際醫(yī)學(xué)專(zhuān)家、博士生導(dǎo)師等組成的高水平師資隊(duì)伍，以及一批高水平的基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

同樣，面對(duì)強(qiáng)烈的社會(huì)需求，溫州醫(yī)科大學(xué)今年增加了普通本科計(jì)劃數(shù)。臨床醫(yī)學(xué)(定向培養(yǎng))從30人增加到60人，面向蕭山區(qū)等30個(gè)縣(市、區(qū))招生;麻醉學(xué)專(zhuān)業(yè)從61人增加到93人，其中省內(nèi)普招增加16人。

值得一提的是，今年，浙江中醫(yī)藥大學(xué)新增食品衛(wèi)生與營(yíng)養(yǎng)學(xué)專(zhuān)業(yè)，這也是我省開(kāi)辦該專(zhuān)業(yè)的高校(不含獨(dú)立學(xué)院)。該校招生辦相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，食品衛(wèi)生與營(yíng)養(yǎng)學(xué)作為一門(mén)綜合性的交叉學(xué)科，涉及預(yù)防醫(yī)學(xué)、食品科學(xué)、營(yíng)養(yǎng)學(xué)等多個(gè)學(xué)科，在提升健康素養(yǎng)，保障食品安全，促進(jìn)疾病的營(yíng)養(yǎng)學(xué)防治完善健康保障方面大有作為。

縱觀今年我省的新增專(zhuān)業(yè)，從撫養(yǎng)、就醫(yī)，再到教育，與幼兒養(yǎng)育相關(guān)的專(zhuān)業(yè)成為熱門(mén)，除了新增兒科學(xué)、中醫(yī)兒科學(xué)、助產(chǎn)學(xué)等專(zhuān)業(yè)外，學(xué)前教育、小學(xué)教育等師范類(lèi)專(zhuān)業(yè)的報(bào)考也很火爆。

今年，杭州師范大學(xué)增加小學(xué)全科教師、中學(xué)緊缺學(xué)科教師定向培養(yǎng)招生計(jì)劃。杭師大教務(wù)處副處長(zhǎng)、招生辦副主任顧海春介紹，今年，學(xué)校將繼續(xù)面向杭州、寧波、溫州、紹興、金華、衢州、麗水、臺(tái)州、舟山等地區(qū)定向招生255名，提前錄取，補(bǔ)學(xué)費(fèi)，包就業(yè)。同時(shí)，復(fù)建音樂(lè)學(xué)院，增加音樂(lè)學(xué)(師范)、舞蹈學(xué)(師范)專(zhuān)業(yè)招生計(jì)劃。