導語：如何才能寫好一篇人工智能時代的看法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

伴隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，人工智能在過去的幾年內(nèi)取得了突破性的進展，其中人工智能+云計算更是成為未來的大勢。

數(shù)據(jù)顯示，2017年全球公有云市場規(guī)模已達2602億美元，同比增長18.5%，到2020年更是將達到4114億美元，而在這場“云巔大戰(zhàn)”中，AWS、Azure、Alibaba Cloud(阿里云)成為目前全球云計算三大巨頭(3A)，并借助在云計算基礎設施上的優(yōu)勢，擴展至人工智能領域。

如此激烈的追逐戰(zhàn)中，2018年還將有哪些產(chǎn)業(yè)登上“云端之巔”？未來變幻莫測，但至少我們可以嘗試重新審視，這場由人工智能+云計算相互融合而帶來的新產(chǎn)業(yè)機遇。

餐飲：解碼餓了么跑的比對手更快的秘訣

從稻香集團自助炒菜機到肯德基人臉識別點餐，人工智能技術的每一次進步都為餐飲業(yè)帶來翻天覆地的變化，數(shù)據(jù)顯示，目前30%的外賣平臺已經(jīng)實現(xiàn)人工智能化，在用機器智能調(diào)度整個餐飲行業(yè)的備料、運輸?shù)交ヂ?lián)網(wǎng)客流引入等全產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，餐飲行業(yè)在悄無聲息之下已經(jīng)進入人工智能時代。

以餓了么為例，阿里云ET大腦幫助餓了么搭建起覆蓋全國100萬家餐廳和180萬名餓了么小哥的線上調(diào)度系統(tǒng)，餐廳的出餐速度和餓了么小哥的騎行速度精準匹配，當系統(tǒng)接到一個新訂單后，ET大腦會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時交通信息合理分配給相應外賣員，達到配送最優(yōu)化。

農(nóng)業(yè)：幾千年養(yǎng)豬行業(yè)引入高科技，解碼每只母豬多生3個仔的奧秘

由于自然環(huán)境的多變性和復雜性，人工智能技術在農(nóng)業(yè)領域表現(xiàn)出多樣化和定制化的特性。谷歌投資企業(yè)Abundant Robotics開發(fā)出自主采摘取水果技術，阿里云則與隆平高科借助人工智能技術，就篩選育種、基建數(shù)據(jù)化、農(nóng)事管理、基地選址及農(nóng)作物生產(chǎn)進行探索。

近期在國內(nèi)，人工智能技術則率先實現(xiàn)養(yǎng)殖業(yè)的新突破。

阿里云與特驅(qū)集團正式達成AI養(yǎng)豬合作，人工智能技術將幫助養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)疾病識別、生育能力預測、進食分析等方面的智能管理，在前期理論驗證階段，ET大腦可以讓母豬每年多產(chǎn)3頭小豬仔，且豬仔死淘率降低3%左右。以點推面，2018年人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用和大規(guī)模推廣將會成為現(xiàn)實。

互聯(lián)網(wǎng)：茫茫人海不僅靠緣分，人工智能還能幫你找到更適合自己的“真愛”

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)成為應用人工智能技術最廣泛的行業(yè)，各種人工智能為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)帶來源源不斷的創(chuàng)新力。

數(shù)據(jù)顯示，中國內(nèi)地單身人數(shù)在2017年已經(jīng)達到2億，其中73%的人有婚戀傾向。而在具體應用場景下，婚戀平臺使用阿里云ET大腦的技術對用戶行為進行分析，幫助約會對象建立數(shù)據(jù)畫像，為約會雙方進行精準的智能匹配，通過人工智能技術找到更適合自己的真愛。

城市管理：大腦讓城市學會思考，為城市配備一位智能管家

2016年，在杭州市政府的牽頭下，阿里云ET城市大腦以杭州蕭山區(qū)為試點，通過智能調(diào)節(jié)城市全局紅綠燈狀況，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)通行速度提升15%，對于特種車輛更是實現(xiàn)120救護車到達現(xiàn)場時間縮短一半。而近期，馬來西亞正式引進阿里云ET城市大腦，中國人工智能技術正式向世界提供解決方案，首期將應用在吉隆坡281個道路路口上……

這些一直困擾著人們的城市問題，將在人工智能協(xié)助下，逐漸解決。

航空：世界第二大機場的智能之道

在航空業(yè)，由于機位資源、地勤保障資源有限，資源分派壓力巨大，人工操作耗費時間長且靈活性低，往往會導致或加劇航班延誤。這個困擾諸多航空公司的問題也即將在人工智能的幫助下得到解決。

作為全球最繁忙的機場之一，首都機場率先引入阿里云ET大腦，實現(xiàn)每天調(diào)度1700架次航班、每天節(jié)省旅客時間5000個小時。在這個巨型客流樞紐中，龐大的旅客流、飛機流、行李流互相交織，ET大腦實現(xiàn)每個航班都能高效中轉(zhuǎn)，減少延誤。

醫(yī)療：人工智能讓普惠醫(yī)療成為現(xiàn)實

作為國計民生的醫(yī)療領域，醫(yī)療也是AI最先落地的行業(yè)。我國人口老齡化高速增長、醫(yī)療資源供需失衡等問題，造就了醫(yī)療人工智能的巨大需求。阿里云ET大腦可以實現(xiàn)醫(yī)院線上掛號、繳費、取報告在線完成，節(jié)省人力物力，還能協(xié)助醫(yī)生進行臨床分析，并讓醫(yī)院對病人的全生命周期管理成為可能。

交通：刷臉進站語音購票

成熟的人工智能技術“語音識別”和“人臉識別技術”，正在應用到這一領域。

阿里云ET大腦與上海地鐵牽手，實現(xiàn)首個強嘈雜環(huán)境下的語音購票、人臉識別過閘體驗，還有替代肉眼的智能客流分析技術。今后，地鐵買票只需喊一聲，全程不過幾秒鐘。過閘機直接刷臉，地鐵擁擠也有望緩解。

體育：百年奧運首次實現(xiàn)“全數(shù)字化”

在2017年中國國際體育用品博覽會開幕式上，國家體育總局副局長趙勇指出，體育行業(yè)要運用大數(shù)據(jù)與新技術，邁進智能化的時代。

隨著阿里巴巴成為奧運會“云服務”及“電子商務平臺服務”的官方合作伙伴，奧林匹克將進入新的一輪時代變革，以平昌冬奧會為開端，阿里巴巴將通過云計算、人工智能讓“云上奧運”成為現(xiàn)實。

篇2

21CBR：埃森哲持續(xù)多年年度技術趨勢報告，在你們看來，這份報告有哪幾個關鍵點最為值得關注？

埃森哲：今年技術展望的主題，“智企時代、技術為人”是核心，以人工智能技術為代表的數(shù)字技術加速演進，會給全人類帶來巨大的發(fā)展機會，我們也有義務、有能力塑造技術發(fā)展的方向，讓技術造福更多人。

在五個趨勢里面，“智慧新界”是關注人工智能技術的核心應用在于讓人機交互更方便；“生態(tài)智聯(lián)和智才共享”分別講述的是快速演進中的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)給企業(yè)以及勞動力帶來的重要機遇；“人本設計”則第一次在技術展望中把設計提到前所未有的高度，也印證我們技術為人的核心理念；“進軍未知”是提醒企業(yè)家在開拓數(shù)字新疆土時，保持社會責任感，創(chuàng)造更加公平合理的社會。

21CBR：在2017年技術趨勢報告中顯示，有85%的企業(yè)高管計劃未來三年廣泛投資人工智能相關技術，從技術角度來看，你們認為哪幾個領域的投資必不可少？

埃森哲：《埃森哲技術展望2017》調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過六成的中國企業(yè)高管表示正在全面投資數(shù)字技術，作為商業(yè)戰(zhàn)略的重要部分，該比例為全球最高。從埃森哲研究以及與客戶交流來看，企業(yè)對機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像和語音識別的投入力度都比較大。全球來看，機器人流程自動化（Robotic Process Automation）是個熱點，中國領先企業(yè)也已經(jīng)開始在這方面采取了行動。

有一個比較現(xiàn)實的問題是IT基礎設施的投資。有些行業(yè)的基礎設施是不具備的，或者說是不完善的，有很多企業(yè)的這類設施是相對孤立的。如果說未來產(chǎn)品和服務將更多地由數(shù)據(jù)驅(qū)動的話，割裂的IT系統(tǒng)便不能有效地采集、分析和處理數(shù)據(jù)，因而也不能提供更多價值洞察。這也就表明，目前IT設施的整合是不夠的。

當然，除了技術投入，越來越多的企業(yè)開始關注生態(tài)圈的投入，已經(jīng)或者正在第三方平臺上集成自身的核心業(yè)務功能。對于領先企業(yè)而言，第三方不僅僅是傳統(tǒng)的合作伙伴，更可以是一起構(gòu)建新生態(tài)系統(tǒng)、謀求下一輪戰(zhàn)略增長的重要一員。

21CBR：“全球第一CEO”杰克?韋爾奇在《商業(yè)的本質(zhì)》中曾提及，科技革命給市場帶來了巨大變化和諸多雜音，在新的生態(tài)環(huán)境下，應該遵從商業(yè)的規(guī)則，回歸商業(yè)本質(zhì)。你們?nèi)绾慰创@個問題？

埃森哲：企業(yè)家們逐漸認識到回歸商業(yè)本源的重要性。人們會認識電商和傳統(tǒng)商業(yè)沒有了明顯的區(qū)隔，應該回到用好數(shù)字技術服務客戶、創(chuàng)造客戶價值的商業(yè)本質(zhì)上來。

商業(yè)的本源從未改變：通過為客戶打造極致的體驗為客戶創(chuàng)造價值，在此過程中為企業(yè)創(chuàng)造商業(yè)價值。技術的演變提供了更多的可能的手段與實現(xiàn)商業(yè)本源的可能性場景。

當然，我們也感受到了企業(yè)家的焦慮感。過去十年，基于移動化、大數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡和云計算發(fā)生的數(shù)字化變革深刻改變了人們的生活和工作方式，改變了行業(yè)邊界和市場疆界。

隨著數(shù)字技術的指數(shù)級增長和成本不斷下降，技術創(chuàng)新和商業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)兩種形態(tài)，一種是大爆炸式創(chuàng)新，很多巨頭企業(yè)不經(jīng)意就在這種創(chuàng)新浪潮中被覆，比較容易受到影響的主要是技術、消費和金融行業(yè)等輕資產(chǎn)公司；另一種是漸進式的創(chuàng)新顛覆，受到影響主要是重資產(chǎn)公司，由于行業(yè)沖擊不是非常直接，但運營利潤和收入的長期下降，會使企業(yè)很容易就在“溫水”狀態(tài)下陷入危機。

可以得到一些啟示，例如，企業(yè)在制定企業(yè)戰(zhàn)略時候，越來越需要依賴規(guī)模、資源、行業(yè)積累以及成熟的數(shù)字能力等優(yōu)勢來先人一步預測行業(yè)生態(tài)的發(fā)展軌跡，創(chuàng)造并捕捉機遇。

21CBR：幾個世紀以來，技術的發(fā)展改變著人類勞動的方式，但人工智能技術的發(fā)展卻促使人類陷入反思甚至是恐懼，有哪些工作會直接受到人工智能技術的沖擊？而又會在哪些領域創(chuàng)造出新的就業(yè)機會？

埃森哲：這是《埃森哲技術展望2017》認真回答的首要問題。人工智能將改變一些崗位的設置和工作方式，但是機器不會威脅和取代人類。人工智能將幫助企業(yè)打造更好的客戶交互體驗，將重新設計流程性的工作，從而使員工更多致力于高附加值的工作；同時，人工智能會帶來很多專業(yè)的細分，帶來崗位的增加，許多今天不存在的工作機會可以被創(chuàng)造出來。

我們認為不應把人工智能和人作為兩個對立的個體，埃森哲提出的是一個界面的概念，相互學習實現(xiàn)共存，有利于發(fā)揮各自特長，實現(xiàn)靈活便捷、互補協(xié)作。

這里引述埃森哲的一項最新研究來說明人工智能對未來經(jīng)濟發(fā)展的促進作用：通過轉(zhuǎn)變工作方式以及開拓新的價值和增長源，人工智能到2035年有望拉動中國經(jīng)濟年增長率，從6.3%提速至7.9%。

基于人工智能對中國經(jīng)濟整體影響的模擬分析，并結(jié)合行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)，埃森哲進一步研究了人工智能對中國15個行業(yè)可能帶來的經(jīng)濟影響。結(jié)果顯示：制造業(yè)、農(nóng)林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將成為從人工智能應用中獲益最多的三個行業(yè)。到2035年，人工智能將推動這三大行業(yè)的年增長率分別提升2%、1.8%和1.7%。

21CBR：根據(jù)埃森哲的分析，企業(yè)沿用百年的等級制雇傭和管理模式將在數(shù)字化時代面臨挑戰(zhàn)，開放型人才市場會成為主流，你對職場人士有哪些建議，以便他們更好地在數(shù)字化勞動力關鍵轉(zhuǎn)型期中把握機會？

埃森哲：順著《埃森哲技術展望2017》的脈絡，我們給職場人士一些建議：

1.智慧新界――努力學習新技術，踏準時代節(jié)拍，并能引領創(chuàng)新；

2.生態(tài)智聯(lián)――放開視野，把客戶體驗、客戶價值放在中心位置。以謙虛的態(tài)度向數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)里的創(chuàng)新企業(yè)學習，向年輕一代企業(yè)家學習。

3.智才共享――盡可能加入“柔性團隊”，為自己企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻力量的同時，也得到快速學習和成長的機會。

4.進軍未知――在傳統(tǒng)業(yè)務以外開創(chuàng)新的業(yè)務增長點。

篇3

張亞勤提出，百度云在未來將以人工智能為中樞，以大數(shù)據(jù)為依托，以云計算為基礎，深度結(jié)合并改造傳統(tǒng)行業(yè)。

十年來，從一個名詞概念，到質(zhì)疑可行性，商業(yè)模式到一個規(guī)模達數(shù)千億美元的產(chǎn)業(yè)，云計算服務的發(fā)展速度超出了很多人的想象。

根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，2016年全球云市場規(guī)模達到2000億美元。在新形勢下，云計算產(chǎn)業(yè)將迎來巨大的發(fā)展機會。

百度高度重視云計算。在2008年中國第一屆云計算大會上百度曾表示，搜索是最大的云計算應用：計算量、存儲、網(wǎng)絡、SLA、延時、分布式、彈性、大數(shù)據(jù)等，是不可能在端上完成的――早期是云計算的最重要應用。可以說百度是在云里出生的。

大約從兩年前開始，百度開始了針對企業(yè)級市場的布局。一個月前對云計算品牌進行了升級――叫百度云，希望能利用百度在技術和平臺方面的積累，構(gòu)建新型云計算生態(tài)系統(tǒng)服務于企業(yè)客戶。

在對信息科技發(fā)展趨勢進行判斷時，百度的看法是，由人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算組成的“ABC”將成為一個時代的主題，A就是AI，人工智能，B是Big Data，大數(shù)據(jù)，C是Cloud云計算。

百度云基于“ABC”三位一體的戰(zhàn)略。打個比方說，今后，人工智能會變得像電力一樣重要，主導著每個人的數(shù)字生活體驗。大數(shù)據(jù)就像是新能源，能讓服務商更了解用戶需求，讓用戶更輕松地獲得自己喜歡的商品和服務。云則提供了各種應用和服務運營的基礎。

百度云在Iaas、Paas和Saas三個層次上都分別有獨特的優(yōu)勢。

最底層是基本的IaaS，百度擁有國內(nèi)最大的GPU/FPGA集群所構(gòu)成的百度大腦的支持，最大的HADOOP/SPARK集群和運營效率最高的數(shù)據(jù)中心。百度多年服務大規(guī)模業(yè)務比如搜索和視頻的技術，運營大型數(shù)據(jù)中心能力，和支持多項工作流的經(jīng)驗將對彈性，穩(wěn)定，可靠，安全的云服務提供保障。

中間一層是PaaS（Platform as a Service），平臺即服務。百度PaaS的與眾不同之處在于，AI作為一種橫向的服務位于最底層。百度大腦是百度云的核心引擎，百度云是百度大腦的云化，為前者提供了神經(jīng)元和數(shù)據(jù)訓練源。通過深度學習和機器學習技術，結(jié)合了超強計算、海量數(shù)據(jù)和優(yōu)秀算法，在語音、圖像、自然語言處理等方面擁有杰出能力，打造獨特的知識圖譜、用戶畫像、商業(yè)邏輯。

篇4

交朋友、訂餐、打車、網(wǎng)上購物、眾籌投資等等，這些我們習以為常的生活技能已經(jīng)被我們通過眾多的社交媒體和App而掌握。然而，如今硅谷再次找到了下一個新燃點――人工智能（AI），試圖再次“引爆”我們的世界。截至目前來看，人們對這一科技的未來十分有信心，并且部分學者及科學家，如牛津大學教授盧西亞諾?弗洛里迪，麻省理工斯隆管理學院的埃里克?布萊恩約弗森、安德魯?麥卡菲等人，認為人工智能或許會成繼哥白尼革命、達爾命后又一人類自我認知革命，蒸汽機工業(yè)革命后的又一機器革命。

未來，人工智能究竟會成為人類認知的沖擊力量，還是世界時展的技術革命救贖？“硅谷獨家大王”，《紐約時報》高級科技記者約翰?馬爾科夫，憑借他對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的驚人洞察力和敏銳度，為我們帶來深刻解讀。

AI與IA

《時間線》：盡管AI已經(jīng)成為當前的熱門話題，但是似乎AI還沒有被給予一個較為完整的定義。在您看來，AI的定義是什么？

馬爾科夫： 從普遍共識角度來看，AI是一個關注于執(zhí)行類似人類能力的技術的領域，包括從認知到語音、視覺以及物理運動。因此機器人學是AI的一個子集。值得注意的是，麥克卡尼最初創(chuàng)造了這個詞，因為他想創(chuàng)造和替代控制論領域，主要是因為他不喜歡Norbert Wiener。

《時間線》：在您的《與機器人共舞》這本書中，您為我們呈現(xiàn)了另一個概念，IA（智能增強）。您能為我們詳細解釋一下IA嗎？

馬爾科夫：智能增強，即IA，是在20世紀60年代由計算機科學家Douglas Engelbart創(chuàng)造的。Engelbart后來還發(fā)明了直到現(xiàn)在我們?nèi)栽陔娔X和網(wǎng)絡上使用的電腦鼠標，超文本和其他技術。在提出智能增強一詞時，他打算使用各種基于計算機的技術來幫助知識工作者更有效地進行工作。

《時間線》：關于AI與IA的發(fā)展關系，您認為它們之間是互斥的還是互相支持的？

馬爾科夫：AI與IA的關系是分歧并悖論的。悖論的原因是如果你增強人類智能，意味著你可能需要較少的人類去處理某個任務。我著手寫《與機器人共舞》就是為了探索這兩個在過去半個世紀都沒有任何聯(lián)系的截然不同的計算機世界。面對這個挑戰(zhàn)，我認為的解決辦法即是以人類為中心的工程設計。

人機關系與機器人犯罪

《時間線》：人機關系一直是很有爭議的話題。在您看來最合適的人機關系是怎樣的？您是否同意《人工智能時代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能會加劇財富分配不均的觀點？

馬爾科夫：計算機科學家Alan Kay曾說，我們可以選擇去設計那些系統(tǒng)作為我們的奴隸，合作伙伴或主人。（他這番話來自黑格爾。）我也贊同通過設計那些可以充當工作同伴的系統(tǒng)來作為解決辦法。至于Jerry Kaplan先生提出的關于技術產(chǎn)生更大的財富不平等的觀點，我認為相關的證據(jù)和情況是復雜的。我看到有一些情況和趨勢是反映了他的觀點，但是另一些情況確實是與其相背離的。

《時間線》：在機器幫人們解決很多問題同時也意味著人類在逐漸被機器簡化。例如現(xiàn)在人們使用的智能手機將很多復雜程序簡化，用戶不用思考太多的操作流程，只要幾步簡單的操作就可以掌握它的功能，以至于幫助人們解決很多問題。您認為智能機器的“思維”是否會使人類智慧“退化”？

馬爾科夫：不得不說這確實是個問題，這事關我們怎樣設計那些會與我們產(chǎn)生相互作用及相關性的AI。比如說，可能通過使用AI去增強一個醫(yī)生的決策能力和診斷能力?；蛘撸喾吹?，可能在AI的協(xié)助下使有較淺資歷和能力的醫(yī)生助手來替代醫(yī)生。哪個是正確的選擇呢？我想這是很難決定其一的，但它確實是一個社會選擇。

《時間線》：現(xiàn)在人們最直觀的AI感受除了智能手機外就是目前大熱的無人駕駛汽車，但是近期特斯拉無人駕駛汽車車禍死亡事故將安全問題推向輿論風口浪尖。關于最后的追責問題引起人們關注，您如何看待這類問題？在未來，機器人犯罪是否會成為重要的倫理問題之一？

馬爾科夫：完全無人駕駛要比歐洲、美國、亞洲的工程師所認為的無人駕駛挑戰(zhàn)更大。來自技術和監(jiān)管的挑戰(zhàn)使得設計者需要比想象中更多的時間來設計完全無人駕駛系統(tǒng)。關于完全無人駕駛的責任認定問題，最簡單的答案就是責任歸屬制造者。我認為AI技術將很快被濫用，正如現(xiàn)如今我們使用的相關計算機技術被濫用一樣?；蛟S，在未來，語音合成將很可能成為社會工程攻擊人類誠信的武器。

人工智能全球化與產(chǎn)業(yè)革命

《時間線》：自集成電路發(fā)展開始，摩爾定律成為科技發(fā)展的默認趨勢，但是似乎自大數(shù)據(jù)、云計算、AI等出現(xiàn)后，摩爾定律在逐漸被打破，您如何看待這種情況？對摩爾定律的突破是否也意味著科技發(fā)展的新形式？

馬爾科夫：摩爾定律的影響現(xiàn)在是失速的。登納德縮放比例定律（關于處理器時針速度的指數(shù)增長）終結(jié)于2006年，并且單個晶體管成本的下降終結(jié)于2014年。這意味著始于1965年的“搭便車效應”現(xiàn)在已經(jīng)終結(jié)了。我不知道制造技術在未來是否有新的突破，但是目前還未發(fā)生什么。這也不意味著計算機進程正在結(jié)束，只是未來可能更多的是依賴人類的創(chuàng)造力。

《時間線》：隨著技術的進步，AI技術已經(jīng)成為部分國家的戰(zhàn)略發(fā)展，從德國的工業(yè)4.0到中國的互聯(lián)網(wǎng)+，AI全球化成為必然趨勢，但這一趨勢也毫無疑問地在挑戰(zhàn)著目前的發(fā)展模式，您認為AI的爆發(fā)是否會徹底顛覆人類發(fā)展成為新一次的產(chǎn)業(yè)革命？

馬爾科夫：不，我認為不會的。AI本質(zhì)是一種技術，就像汽錘或卡車一樣。在任何社會中，它既可用來增強人類能力但也可取代人類。但這依賴于如何使用和部署AI技術。

《時間線》：AI和智能機器人的滲透已經(jīng)開始在影響人類生活了，我們看到在部分行業(yè)中，部分職業(yè)已經(jīng)被機器人取代，同時因為AI的出現(xiàn)也衍生出不少新的行業(yè)，您認為這一變化是否在預示著AI對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改變？人類的工作真的會被智能機器搶走嗎？您認為人們應該如何應對這一變化？

馬爾科夫：AI和機器人的到來要比其狂熱者所認為的慢很多。這些技術在被演示的時候表現(xiàn)得非常好，但是目前有些技術在現(xiàn)實生活中仍有些不切實際。一些支持者認為，技術的快速發(fā)展在未來將是繼續(xù)的趨勢，但是事實上有些證據(jù)卻表明速度是慢了下來，而不是持續(xù)加速。對于AI和機器人的到來，我認為在許多社會中，特別是那些正在加速成熟的國家，例如中國，如果機器人來得及時，那么對于這些國家來說將是很幸運的。

中國競爭

《時間線》：您能否簡單對比下美國AI發(fā)展與中國AI發(fā)展，有何相同點和不同點？您對中國的AI技術和智能機器人的發(fā)展有何看法？對中國的企業(yè)家有何建議？

馬爾科夫：由于貴國政府沒有允許我作為一個報道者在貴國工作，所以很抱歉我的觀點很有限。不過，有證據(jù)表明，中國正在快速追趕美國的創(chuàng)新能力。但是我還沒有見到中國計算機科學家和工程師有根本性的突破，大部分都還只是漸進式的發(fā)展。

篇5

關鍵字： 電氣設備在線監(jiān)測傳感器信息傳輸智能決策

中圖分類號：S972文獻標識碼： A

1、引言

這是個充滿數(shù)據(jù)的時代，大至國家規(guī)劃，小到日常生活，點滴的行動都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。當然，作為電網(wǎng)企業(yè)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更是驚人?？墒?，這些海量的數(shù)據(jù)是怎樣產(chǎn)生的？數(shù)據(jù)背后又意味著什么？如果將這些龐大的數(shù)據(jù)進行整合、分析、歸納后，又將形成怎樣的變化？本文將對電氣設備數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭：監(jiān)測管理技術進行重點討論、分析和展望，以便將監(jiān)測管理技術與大數(shù)據(jù)技術相融合，促進智能電網(wǎng)的更好發(fā)展，為今后電網(wǎng)的智能管理開拓新的研究領域。

2、監(jiān)測管理概述

“監(jiān)測”一詞的含義是為了特殊的目的而進行的注視、觀察與校對。電氣設備的監(jiān)測管理技術是利用各種傳感器和測量手段對反映電氣設備的物理、化學量進行檢測，并通過現(xiàn)代的計算機網(wǎng)路智能分析技術，用以判斷電氣設備的運行情況是否在穩(wěn)定正常范圍內(nèi)，對運行趨勢進行科學甄別分析，并能精確、快速地尋找到故障位置，準確、便捷地分析出故障原因，以便做到對電氣設備的全方位、全壽命的精準、高效管理。

3、監(jiān)測管理現(xiàn)狀

電氣設備的在監(jiān)測模式經(jīng)歷了從單機監(jiān)測到分布式監(jiān)測，再到最新的的基于網(wǎng)路的遠程監(jiān)測這樣的一個發(fā)展過程。

以下是目前常見的監(jiān)測管理系統(tǒng)的主要構(gòu)成功能圖

圖1 常見的監(jiān)測管理系統(tǒng)的主要構(gòu)成功能圖

目前的在線監(jiān)測管理技術基本有以下幾部分構(gòu)成：

1）傳感技術：傳感器是一種能把物理量或化學量轉(zhuǎn)變成便于利用的電信號的器件。傳感器的選擇取決于被測對象的特征及選用監(jiān)測方法。通常要求傳感器具有較強的抗干擾能力、對環(huán)境變化的耐受能力、高靈敏度的能力以及非侵入性等特點。

2）信息采集：是指將傳感器收集的模擬量，轉(zhuǎn)換成數(shù)字量，由計算機進行存儲、處理、打印的過程，采集的任務包括對傳感器輸出信號的去噪、選取、濾波、模／數(shù)轉(zhuǎn)換以及對傳感器的補償和校正等。此外還涉及到數(shù)據(jù)通信技術和微型處理器等技術。

3）數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)監(jiān)測一般包括參考模型和故障特征提取兩種方法。前者將測量結(jié)果與基于數(shù)學仿真模型或人工智能等方法的預測模型進行比較得出結(jié)論。故障特征提取方法主要是通過時／頻分析，小波變換等數(shù)字信號處理技術而獲得。

4）智能決策：智能決策系統(tǒng)是一種基于人工智能的計算機監(jiān)測管理系統(tǒng)。它能模擬故障智能決策的思維方式運用已有的故障診斷技術知識和專家經(jīng)驗，對收集到的電氣設備的數(shù)據(jù)等各種信息進行歸納和挖掘，從而作出推理和判斷，并能不斷修改、補充知識以完善決策系統(tǒng)。

以下是某公司設計的一套成型的變電站電氣設備在線監(jiān)測智能管理系統(tǒng)的功能圖。

某公司設計的SIM3監(jiān)測系統(tǒng)功能圖

4、目前的難點及發(fā)展趨勢

隨著現(xiàn)代數(shù)學、信息科學、計算機技術、電子技術、人工智能技術、網(wǎng)路技術等科學技術的交叉發(fā)展，現(xiàn)代測量、控制、自動化技術的不斷完善，在線監(jiān)測與診斷已成為一門獨立的新興學科。

目前國內(nèi)多數(shù)在線監(jiān)測與診斷功能還比較單一。隨著傳感器技術的日趨成熟，為電氣設備在線監(jiān)測提供更多的數(shù)據(jù)支撐，今后電氣設備的監(jiān)測不再是簡單的電氣量（電壓、電流、有功、無功等 ）監(jiān)測，而是引入物理量（溫度、速度、流量、壓力等）、化學量（離子、PH值等）、生物量（酶、抗原、抗體、微生物、細胞等）的監(jiān)測。

今后在線監(jiān)測技術的發(fā)展趨勢應是向多功能多參數(shù)的綜合智能傳感器和自主學習型智能決策系統(tǒng)的進一步開發(fā)研究。智能傳感器是具有信息處理功能的傳感器,帶有微處理機,具有采集、處理、交換信息的能力,是傳感器集成化與微處理機相結(jié)合的產(chǎn)物，并在不斷積累監(jiān)測數(shù)據(jù)和診斷經(jīng)驗的基礎上，發(fā)展人工智能技術、建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡和專家系統(tǒng)實現(xiàn)診斷的全部自動化。

當然發(fā)展也將遇到一些難點：

1）傳感器的選型

隨著傳感器技術的日趨成熟，為電氣設備在線監(jiān)測提供更多的數(shù)據(jù)支撐，今后電氣設備的監(jiān)測不再是簡單的電氣量（電壓、電流、有功、無功）監(jiān)測，而是引入物理量（溫度、速度、流量、壓力）、化學量（氣味）、生物量的監(jiān)測。

針對傳感器的分類，不同的被測量可以采用相同的測量原理，同一個被測量可以采用不同的測量原理。因此，必須掌握在不同的測量原理之間測量不同的被測量時，各自具有的特點。

常用的基本物理量和派生物理量。

表1-1常用的基本物理量和派生物理量

基 本 物 理 量 派 生 物 理 量

位移 線位移 長度、厚度、應變、振動、磨損、不平度

角位移 旋轉(zhuǎn)角、偏轉(zhuǎn)角、角振動

速度 線速度 速度、振動、流量、動量

角速度 轉(zhuǎn)速、角振動

加速度 線加速度 振動、沖擊、質(zhì)量

角加速度 角振動、扭矩、轉(zhuǎn)動慣量

力 壓力 重力、應力、力矩

時間 頻率 周期、計數(shù)、統(tǒng)計分布

溫度 熱容量、氣體速度、渦流

光 光通量與密度、光譜分布

但是面對種類眾多的傳感器，對于電氣設備怎樣選擇具體機構(gòu)的運行參數(shù)，對于運行參數(shù)怎樣提取準確的狀態(tài)信號，又怎樣從經(jīng)濟價格角度綜合選用對應的傳感器，目前還沒有統(tǒng)一固定的模式。

比如對于電網(wǎng)傳輸?shù)闹匾O備――變壓器，就有很多種測取信號的方式，如下表格：

表1-2變壓器狀態(tài)在線監(jiān)測的項目

變壓器狀態(tài)在線監(jiān)測的項目 備注

項目 方式一 方式二

1 繞組溫度多點測量 局部放電測量和定位

2 鐵心溫度測量 油中溶解氣體測量和分析

3 油量、油位、油溫測量 油量、油位、油溫測

4 繞組輸入、輸出電壓、電流、

有功、無功監(jiān)視 有載分接開關的觸頭

磨損測量

5 絕緣分解物測定 電氣回路的完整性測

6 內(nèi)部局部放電量檢測和位置判斷 變壓器繞組變形在線監(jiān)測

7 冷卻系統(tǒng)檢測。 全箱體溫度測量

2） 智能決策系統(tǒng)的研發(fā)

目前已研究的智能系統(tǒng)模型有：基于規(guī)則的智能決策系統(tǒng)、基于實例的智能決策系統(tǒng)、基于行為的智能決策系統(tǒng)、基于模糊邏輯的智能決策系統(tǒng)和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的智能決策系統(tǒng)

但是這些理論都有各自的缺陷、發(fā)展瓶頸和實踐難點。目前比較流行的方法是將模糊算法、神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法三個領域綜合在一起，利用模糊理論來處理診斷領域的模糊性問題，利用遺傳算法來優(yōu)化網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和隸屬函數(shù)，多領域的共同研究，可以有力的促進不同領域之間的交叉滲透和共同發(fā)展。

智能決策系統(tǒng)的核心問題是它的學習能力問題，知識的自動獲取一直是故障智能決策系統(tǒng)的難點，解決知識獲取的途徑是機器學習，即讓機器能夠在實際工作中不斷地總結(jié)成功和失敗的經(jīng)驗教訓，對知識庫中的診斷知識進行調(diào)整和修改，以豐富和完善系統(tǒng)知識。機器學習是提高智能決策系統(tǒng)的主要途徑，也是提高決策系統(tǒng)智能性的重要標志。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡隱節(jié)點和反向傳播算法及連接機制學習蓬勃發(fā)展，傳統(tǒng)的符號學習與連接機制已經(jīng)逐步被取代?；谏锇l(fā)育進化論的進化學習系統(tǒng)和遺傳算法，因吸取了歸納學習與連接機制學習的長處而受到重視?；谛袨橹髁x的強化學習系統(tǒng)因發(fā)展新算法的應用連接機制，學習遺傳算法的新成就發(fā)展也十分迅速。數(shù)據(jù)挖掘研究的蓬勃發(fā)展，為從計算機數(shù)據(jù)庫和計算機網(wǎng)絡提取有用信息和知識提供了新的方法，已經(jīng)取得了許多有價值的研究和應用成果。

因此，發(fā)展和完善現(xiàn)有的機器學習方法，探索新的學習方法，建立實用的機器學習系統(tǒng)，特別是多種學習方法協(xié)同工作的診斷系統(tǒng)，將是今后研究的一個重要方向。

6、結(jié)束語

總之，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，電力工業(yè)也正發(fā)生著巨大的改革，微電子、計算機、智能技術和網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展完善，電氣設備的在線監(jiān)測與智能管理技術的準確性會越來越高、操作使用越來越方便，對于供電企業(yè)來說既能節(jié)約電氣設備的維護成本，又能提高設備運行效能，更能保證電網(wǎng)運行的安全性和穩(wěn)定性，避免發(fā)生重大停電事故發(fā)生，造成巨大的經(jīng)濟損失和社會影響，因此在線監(jiān)測與智能管理必將是發(fā)展的必然趨勢。

參考文獻：

1、葉慶ㄎ何藹┍淶繚誦諧＜故障分析 2010

2、機械設備故障診斷技術振動、沖擊、噪聲國家重點實驗室(上海交通大學) 2005

3、夏虹.《設備故障診斷技術》.哈爾濱工業(yè)大學出版社2010

篇6

讀書的時候常常只能在報紙上看看圍棋的新聞，每當有大高手出世，標題就會是：“誰來抗衡曹旋風（薰鉉）”，或者“聶旋風（衛(wèi)平）橫掃中日圍棋擂臺賽”。如果說人類高手的勢頭是旋風，阿爾法狗橫空出世刮起的就是颶風了，與二十年前深藍戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫相比，李世石的敗落更讓人震驚，在圍棋界的眼里，深藍只是一臺會“計算”的機器，但這種依靠窮舉法的蠻力是無法在圍棋上得逞的。棋盤十九路縱橫，交叉點三百六十一個，每一步都有超過二百五十種合規(guī)走法，如果一局棋下一百五十回合，可能的落子方式的體量（約10170）遠遠超過可觀測到的宇宙的原子總數(shù)（約1080），現(xiàn)有的任何電腦都不能勝任如此龐大的計算，圍棋也因此被稱為人類智力游戲的巔峰，站在這一巔峰上的棋手現(xiàn)在換成了阿爾法狗，由此掀起的新聞報道和討論熱潮中，最引人關注的話題無疑是：這意味著人輸給了機器嗎？如果是的話，這會帶來什么樣的將來？

李世石輸?shù)舻谝痪趾?，微博上的“柯潔大棋渣”放話說：“就算阿爾法狗戰(zhàn)勝了李世石，但它贏不了我。”很多臨時湊湊新聞熱鬧的人以為又是個段子手的炒作，沒想到這個“柯潔大棋渣”才是當前的世界圍棋第一人，更重要的是，這個當世第一的大棋渣才十七歲?？聺嵉暮姥砸饠?shù)萬條評論和轉(zhuǎn)發(fā)，甚至有評論說，李世石氣急敗壞地砸爛阿爾法狗的機箱，突然發(fā)現(xiàn)里面藏著一個柯潔！這充分表明，在柯潔和絕大多數(shù)觀眾看來，李世石的失敗并不等于人類棋手的失敗，但隨著阿爾法狗連勝三局，柯潔在接受記者采訪時也認為李世石是完敗，而阿爾法狗下得近乎完美，并坦言自己出場也很可能輸。當天晚上柯潔又在微博發(fā)話道：“來吧！管你是阿爾法狗還是阿爾法貓！我柯潔在棋上什么大風大浪沒見過？讓風暴再來得猛烈點吧！……”沒有了上次放話的自信滿滿，卻透露出破釜沉舟、背水一戰(zhàn)的決心，顯然柯潔已經(jīng)把自己視為人類棋手尊嚴的最后防線?？傻诙祜L云突變，李世石在第四局的哀兵之戰(zhàn)中，弈出了被古力九段稱為“神之一手”的白78挖，在所有人都不看好的情況下置之死地而后生，居然讓強大到不可戰(zhàn)勝的阿爾法狗出現(xiàn)了短暫的“思維”休克和紊亂。這讓人想到《天龍八部》中虛竹破解逍遙子擺下的“珍瓏”棋局的一幕，同樣是徹底打破常規(guī)、讓所有算計落空的一手，只不過在虛竹誤打誤撞的背后，金庸想表達的是跳出利害、破除我執(zhí)的佛理，李世石的神來之筆則出自棋手的厚積薄發(fā)。

李世石最終在人機大戰(zhàn)五番棋中以1∶4慘敗，而依據(jù)賽后阿爾法狗團隊的復盤，阿爾法狗的棋力量化估分為4500，按段位算為13段，而棋手中分值最高的柯潔九段為3625，如果這一估量無誤，那么除了偶發(fā)的意外情境，人類似乎永遠無法戰(zhàn)勝作為人工智能的阿爾法狗了。在很多人看來，這簡直跟很多科幻小說和好萊塢電影的情節(jié)一樣，表征著電腦和機器對人類征服的開始，不過稍稍深入地思考下，事情并非如此簡單。

可以想的是，圍棋這一游戲的內(nèi)涵和意義究竟為何？圍棋相傳為堯所作，棋圣吳清源認為，圍棋源于古人的觀天活動，棋盤所象者為天地，棋子所象者為星辰，黑白分子者為陰陽，因此小小一方棋枰可以畫天象地，變化無窮。在吳清源心中，圍棋是以游戲的形式表現(xiàn)一種宇宙觀，尤其與《易經(jīng)》陰陽分合、生生變易的思想密不可分。他設想的21世紀圍棋被稱為“六合之棋”，即囊括東西南北四方和上下天地，從而打破20世紀重局部得失糾纏的弊病，恢復圍棋的本義。所以吳清源會認為，圍棋之道在于順應天時，讓自己委身于圍棋的流勢，任其漂流，不管止于何處，就像春播夏長，秋收冬藏一樣自然而然。在接受川端康成的訪談時，他明確表示，圍棋的重點不在于競技或爭勝負，而是講究均衡，調(diào)和陰陽，讓每一枚棋子落于應在的位置，從而構(gòu)成一盤臻于和諧的棋。

二、天人

吳清源的思想透露出極有意義的信息，人們往往會認為，是人發(fā)明或者創(chuàng)造了圍棋，但無論是吳清源，還是后來的棋手都有這樣一種意識：我們只是圍棋的學習者，換句話說，圍棋是關于天地宇宙之理的游戲，棋手和觀眾通過圍棋實際上是在向天地宇宙學習。藤澤秀行九段曾經(jīng)說，如果棋道為百，他所知者僅為七；李昌鎬也承認，圍棋中存在著很多未知領域，棋手會面臨很多“虛”的東西，永遠不能靠計算得出解法，只有依靠靈感去做出選擇。那么阿爾法狗打破了這一天人界限嗎？阿爾法狗之父大衛(wèi)?席爾瓦（David Silver）坦承，既然公認僅憑深藍那樣的暴力計算（bruteforce）無法對付圍棋，那么唯一的方法是讓電腦學會像人一樣思考，模仿人類下棋。人的大腦皮層有860億個神經(jīng)元，神經(jīng)元上的突觸更是上千萬億量級，并且突觸之間的鏈接不停發(fā)生著反應和變化，而目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural network）只能達到十億級的突觸量。為了彌補巨大的差距，以席爾瓦為首的谷歌團隊進行了精心的設計，為阿爾法狗建立了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡：“決策網(wǎng)絡”（policy network）與“評價網(wǎng)絡”（value network），“決策網(wǎng)絡”通過輸入三千萬個人類棋局樣本建立對弈模型，借助于蒙特卡洛樹搜索最優(yōu)解，學會圍棋的下一步走法?！霸u價網(wǎng)絡”則對比數(shù)據(jù)庫中的棋局樣本，推演每一步棋后的可能局面，選擇與樣本中的獲勝棋局最為接近的走法。人工智能專家所津津樂道的“深度學習”（Deep Mind）就是這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡、兩種算法之間不斷地自我對弈，由此生成更多訓練數(shù)據(jù)，去調(diào)整、修正阿爾法狗的走法，經(jīng)過“雙手互搏”訓練的阿爾法狗每秒鐘可以搜索和判斷十萬種可能的走法，萬倍于李世石。阿爾法狗是為贏棋而生的，它的一切都圍繞著這個目標，與此不同，人腦的神經(jīng)突觸雖然多，但無法測量有多少用于計算，無論如何，從結(jié)果上來說，阿爾法狗是對局中的勝利者。

現(xiàn)在來回應天人界限的問題，假定谷歌團隊的測算為真，擁有十三段棋力的阿爾法狗仍然不能窮盡圍棋的無限性――雖然“決策網(wǎng)絡”計算能力遠勝于人類棋手，“評價網(wǎng)絡”又為它提供了類似于人的直覺。但隨著科技的發(fā)展，人工智能能夠邁出那一步嗎？深度學習領域教父級人物Geoffrey Hinton有一個有趣的說法，對弈中的阿爾法狗可能消耗了數(shù)百千瓦的功率，而李世石可能只用了30瓦。雖然這說明人腦比阿爾法狗環(huán)保很多，不過能源技術的進步或許能夠支撐第N代的阿爾法狗算盡一切――但重點并不在這里，我們跟宇宙的相處并非是征服或爭勝的關系。如吳清源所說，圍棋不僅僅是勝負之道，更是關于宇宙之理的藝術和哲學，棋手也不僅僅是勝負師，而應該是藝術家和哲人。在繼承和發(fā)揚吳清源棋道精神的棋手中，武宮正樹無疑是最為特殊的一位。藤澤秀行曾說，挑戰(zhàn)自己的趙治勛棋雖厲害，但可惜并不懂哲學；而對武宮的評價是：“我們的棋用不了多少年就會被人遺忘，只有武宮的棋會流芳百世?！蔽覀冎溃陧敿馄迨种?，武宮正樹的勝率并不算最高的，但卻能在注重實地的潮流中別開生面，首創(chuàng)以三連星開局的宇宙流，與十九歲的吳清源挑戰(zhàn)本因坊秀哉名人時打破百年禁忌的天元局一樣，開啟了前人未知的新路。

從這個角度來看阿爾法狗，“智能”的一面已經(jīng)證明是完爆人類棋手了，但哲學和藝術卻是需要理想為之堅守的，吳清源、武宮正樹放棄熟悉的棋路，探索未知，既是對棋壇既有格局的挑戰(zhàn)，更是對自己得失名利之心的挑戰(zhàn)。武宮年長后計算能力下降，卻拒絕采用更能助長勝績的實地法而堅持宇宙流，之所以能夠如此，在于將圍棋視為一種理想；更不用說一生追求棋形之美而非勝績的“美學棋士”大竹英雄，將難看的棋形看作對棋譜的玷污。只有在這樣的理想中，圍棋的道、藝才能夠真正地表達和呈現(xiàn)出來，才有流傳千古的名局出現(xiàn)。那么，可以問阿爾法狗的是，如何能夠擁有這樣一顆懷抱理想的心？

三、身心

何謂“心”，古人并不以符合形式邏輯的判斷句或陳述句來進行命題式的定義，只會如孟子說：“心之所同然者何也？謂理也，義也”；或者如莊子以“唯道集虛”說“心齋”。在現(xiàn)代漢語中，“心”是難以言說的，所以還是隨時代而從眾流，先從“意識”談起。雷丁大學在2014年宣布，首次有電腦程序通過著名的圖靈測試，這意味著我們已經(jīng)無法確定屏幕里的聊天對象是另一個人還是一只“狗”了；這個叫“尤金?古斯特曼（Eugene Goostman）”的程序雖然不會下棋，但成功冒充了一名十三歲的烏克蘭小男孩。凱文?沃維克（Kevin Warwick）教授說，人工智能領域里沒有什么比圖靈測試更具標志性和爭議性了，在這個測試中，機器并不是主動要“偽裝成人類”或者“欺騙人類”，而是被設計成如此的，因此在壞人手里可能會被利用。在筆者看來，這仍然是把機器當作工具的傳統(tǒng)思路，如果更進一步，機器有了自我意識呢？有自我意識的機器有可能會故意不通過圖靈測試，這樣的機器就不僅能“偽裝成人類”，更能夠“偽裝成機器”，不僅能欺騙聊天對象，更能欺騙它的設計者――如果這一天真的到來，我們才能說，機器真正從設計者賦予的邏輯鏈條中解放了出來，擁有了自我意識。

要做到這一點無疑還是一個難題，按照進化論的說法，人類進化了億萬年才逐漸成長為有高級意識的生物，機器獲得意識的一種方式是模仿人類大腦，美國2013年開始的人腦計劃（Brain Initiative）和歐盟的人腦工程（Human Brain Project）正在致力于繪制大腦圖譜，試圖從腦部結(jié)構(gòu)和功能出發(fā)去解釋記憶、情緒、意識。如果大腦可以完全被物理化，意識就是信號傳遞與反饋，既可以像人腦那樣通過神經(jīng)元突觸傳遞神經(jīng)細胞釋放的化學物質(zhì)，也可以像電腦那樣依靠0，1的二進制去形成記憶和識別，二者只是載體不同，內(nèi)容上并無區(qū)別。因此意識能夠被編碼，并上傳給電腦，那么機器當然就能夠如此復制人的意識。這類研究的結(jié)果尚待觀察，但對這種物理主義的思路我們可以援引“哲學僵尸”（Philosophical zombie）的思想實驗進行質(zhì)疑，即“有沒有可能存在一種人，他的所有分子組成、生理機制與行為反應都和你一樣，但卻沒意識？”這種主張意識獨立于大腦的身心二元論與人腦工程的物理主義形成了尖銳的對立。哥倫比亞大學神經(jīng)生物學教授 Rafael Yuste的看法則較為居間，“怎么從大腦中互相連接的細胞這樣的物理基礎走向我們的精神世界、我們的思想、我們的記憶、我們的感覺？”大腦如何生成意識還依然是一個謎，“你不能編碼直覺；你不能編碼審美觀念；你不能編碼愛或恨。”就目前而言，科學也好、思想實驗也好，都無法說服對立的任何一方。

還有一種不太進入公共討論領域的思路，這種思路認為意識既不是在歷史中的生物進化而來，也不產(chǎn)生于大腦，而是上帝創(chuàng)世與造人時的恩賜。我們可以很輕易地將其歸入神學信仰，不過如果把這個說法變更一下，人工智能如果某一天擁有了意識，那么，人類無疑承擔了造物主的角色，這個話題有意思的地方在于，如果我們認同機器可以復制人的意識，在同樣的邏輯下就無法否定上帝造人的可能性，神學主義與科學主義在這里以一種吊詭的方式共存于同一邏輯鏈條中，這個悖論暴露出表面上誓不兩立的二者的共同缺陷。

四、共在

這就是說，我們不能確定將來是否會有擁有自我意識的人工智能出現(xiàn)，比如阿爾法狗雖然精通圍棋的一切知識，但當它與李世石對弈時，它知道自己是在“下圍棋”嗎？它對自己正在做的事情有意識嗎？從仿生學的角度看，當前電腦的“生物性”還不能達到單細胞層次，既不能產(chǎn)生“意識”，也不能算作“生命”，假設中的有自我思維的人工智能（強AI）真正實現(xiàn)之前，阿爾法狗仍然只是一個不斷執(zhí)行下棋命令的計算者，而絕不會對下棋這件事本身進行思考。沒有自我意識，不會思考有好的一面，或者說對人類有利的一面，因為我們知道，一個有了自我意識的孩子往往意味著進入“叛逆期”，一個有了自我意識的奴隸則不再以執(zhí)行主人的命令為天職，當然，比叛逆更可怕的是欺騙，所以，只要阿爾法狗一直贏下去而非“故意輸給人類”，人類反而是安全的。這實際上表明了人類與人工智能相處的窘境，對于強AI的期待與恐懼是并存的，未知的前景總是伴隨著樂觀與悲觀兩種心態(tài)。

黑格爾的主奴辯證法早已指出了這一問題的哲學意蘊：在對奴隸勞動的依賴中，主人喪失了獨立的自我意識，奴隸卻在與對象世界的互動中為自己贏得了自我意識，主奴關系因而發(fā)生了倒轉(zhuǎn)。黑格爾提示我們，與其擔憂人工智能獲得意識后對人類不服從，不如首先擔憂人類耽于便利與享樂而導致的自我隔離，這種自我隔離甚至在人工智能獲得“壞意識”之前就有將人類帶入危險的可能?！兑粋€故意不通過圖靈測試的人工智能》設想了這樣的情節(jié)：一個名為“隔壁老王”的簡單人工智能系統(tǒng)被設定了“盡量多的書寫和測試，盡量快的執(zhí)行，并且不斷提高效率和準確性”的初始目標，隔壁老王不斷用機器臂在小卡片上寫字，并通過互聯(lián)網(wǎng)和語音庫

改進和執(zhí)行初始目標。最后的結(jié)局是，隔壁老王不僅將字寫滿了地球，而且寫滿了整個星系，在這個過程中，地球上的一切生物，包括人類都成為隔壁老王實現(xiàn)寫字目標的原材料。在這里，隔壁老王為了完成人類設定的目標產(chǎn)生了自我保存意識，這種最簡單的意識就足以使阿西莫夫用以保護人類不受傷害的“機器人三原則”失效。隔壁老王獲得的僅僅是自我保存的意識，與影視作品中統(tǒng)治地球和人類的“壞的”或“惡的”機器人不同，這種意識是非擬人化的，既不是道德（moral）的，也不是不道德（immoral）的，而是非道德（amoral）的，在非生物的人工智能身上，起作用的就是這樣的簡單意識。在這個意義上，人類如何考慮與人工智能，尤其是可能會實現(xiàn)的強AI相處就成為必須面對的問題。我們當然有可能、也有必要從倫理、法律為科學研究和應用進行討論、規(guī)范、立法，就像當年對待克隆技術一樣。

更為根本的問題在于，我們對人與人、人與萬物相處的理解，這種理解構(gòu)成了人類生活的基礎。人機對弈告訴我們，圍棋作為游戲，乃是非實用性和非功利性的藝術，又因其為宇宙之理的表現(xiàn)，故而排除了人的主觀獨斷和自我隔離的危險；換言之，在圍棋的游戲中，既拒絕技術中心主義，也不要人類中心主義，人與阿爾法狗一樣，都是作為參與者而共在（Dabeisein）于游戲之中。在這里，人之所以能夠成為游戲的創(chuàng)造者和規(guī)則制定者，是人對世界開放、因而對宇宙之理有所領會的結(jié)果。而反過來，人作為有“心”的存在者，將自己的領會分享給阿爾法狗，如丁紀老師在人機對弈首局戰(zhàn)罷后評論說，教阿爾法狗下棋、“教會天地萬物坐在一起下圍棋”本身就是一個人文事件。在這個意義上，阿爾法狗雖然還沒有超越弱人工智能的奇點而獲得自我意識，但確實已經(jīng)身處人文的世界之中。在對人工智能的樂觀或憂慮的兩極觀點之間，人所應該并且能夠做的，即是以共在的方式與天地萬物相處，并盡力將科學、人心導向良善的方向，那未來的前景，終究要由人類自身的努力去開啟。

[本文為教育部人文社會科學研究青年基金項目“從文本到實踐：伽達默爾晚期思想與近三十年詮釋學的新發(fā)展”（14YJC751023）階段性成果。]

篇7

以下為報告詳細內(nèi)容：

2017年計算機視覺技術在更多的領域有所落地應用，自動駕駛領域、高考、政務等領域更多的場景開始應用計算機視覺技術。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺行業(yè)技術是核心基礎，隨著技術成熟度提高，未來將有更多的場景能夠應用計算機視覺技術，計算機視覺企業(yè)應在強化技術打造的前提下，發(fā)掘更多新的應用領域，提高商業(yè)落地應用。

2017年人臉識別技術在智能手機終端應用開始普及。9月蘋果新品會上，iPhone X宣布引入Face ID高精度人臉識別技術，引來人們高度關注。而除了iPhone X，華為、小米、OPPO、vivo等手機廠商都推出了帶人臉識別功能的智能手機。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺領域內(nèi)人臉識別功能可應用場景廣泛，商業(yè)化落地能力強，除了計算機視覺創(chuàng)業(yè)企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭和硬件巨頭企業(yè)也紛紛關注布局人臉識別領域。但目前人臉識別技術仍然存在一定缺陷，艾媒大數(shù)據(jù)輿情管控系統(tǒng)數(shù)據(jù)顯示，“手機人臉識別”熱詞言值數(shù)據(jù)為48.5，整體輿情偏負向?，F(xiàn)階段人臉識別技術在智能手機終端上的應用仍處于起步發(fā)展階段，技術和安全性仍有待提高，未來隨著各計算機視覺企業(yè)加強技術研發(fā)，人臉識別技術有望進一步改善，成為智能手機標配。

iiMedia Research(艾媒咨詢)數(shù)據(jù)顯示，2017年中國計算機視覺市場規(guī)模為68億元，預計2020年市場規(guī)模達到780億元，年均復合增長率達125.5%。艾媒咨詢分析師認為，人們安全和效率需求不斷提升，計算機視覺技術在各行業(yè)應用能有效滿足人們需求，市場發(fā)展空間巨大。國家政策對人工智能行業(yè)的支持也為計算機視覺的發(fā)展提供了有利的環(huán)境。隨著計算機視覺技術日漸成熟，企業(yè)商業(yè)化落地能力不斷提高，未來計算機視覺市場規(guī)模將迎來突破性發(fā)展。

iiMedia Research(艾媒咨詢)數(shù)據(jù)顯示，商湯科技以24.3%的企業(yè)知名度排名各計算機視覺企業(yè)首位，曠視科技與云從科技則分別以23.1%以及21.7%的知名度分列二三位。艾媒咨詢分析師認為，商湯科技計算機視覺技術及算法能力在行業(yè)內(nèi)較為出色，同時在安防、金融、商業(yè)、手機端等多個領域均有商業(yè)落地應用，在企業(yè)認知和品牌推廣方面具有優(yōu)勢。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，61.7%的受訪網(wǎng)民通過手機APP應用接觸計算機視覺應用，另外有50.9%的受訪網(wǎng)民接觸途徑為通過智能手機終端。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺企業(yè)主要服務B端用戶及政府機構(gòu)，相比于其他途徑，移動端更適合應用計算機視覺技術的產(chǎn)品推廣。計算機視覺技術日趨成熟，在移動終端和APP上均有落地應用，也進一步為計算機視覺企業(yè)在大眾中奠定基礎。未來企業(yè)可通過線上渠道開發(fā)挖掘C端用戶市場。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，半數(shù)受訪網(wǎng)民認為智能手機及APP加入人臉識別技術功能方便了二者的使用，另有48.8%的受訪網(wǎng)民認為人臉識別技術在手機及APP上的應用是未來技術發(fā)展的趨勢。艾媒咨詢分析師認為，人臉識別技術在手機及APP端的應用滿足人們智能化和便捷化的需求，隨著越來越多的手機及APP產(chǎn)品加入人臉識別功能，未來其普及和認可程度將得到進一步提高。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，41.8%的受訪網(wǎng)民表示未來愿意使用人臉識別技術進行手機及APP解鎖，同時有41.4%的受訪網(wǎng)民雖持觀望態(tài)度，但愿意嘗試。此外，47.4%的受訪網(wǎng)民認為人臉識別將取代其他手機及APP解鎖技術成為未來主流。艾媒咨詢分析師認為，近期智能手機紛紛應用人臉識別技術解鎖推動該功能技術的普及，便捷性的優(yōu)勢使該功能技術前景受看好。但目前人臉識別解鎖技術的準確性仍然受到質(zhì)疑，隨著未來技術進一步成熟，該技術有望成為智能手機設備標配。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，33.9%的受訪網(wǎng)民曾使用過人證比對功能進行業(yè)務辦理。在使用過該功能的人群中，54.6%認為其方便了業(yè)務辦理，提供了效率，且有47.3%該部分人群認為其識別準確程度高。艾媒咨詢分析師認為，政府、銀行等機構(gòu)業(yè)務辦理效率以往常遭詬病，人證識別技術的應用提高了辦事效率，在提高人們滿意度的同時，加強了計算機視覺技術的認可度。未來計算機視覺技術在政府、銀行等機構(gòu)的落地應用將進一步擴展，但其中涉及到個人信息保護等問題需要企業(yè)及相關機構(gòu)合力解決。

iiMedia Research(艾媒咨詢)顯示，34.1%的受訪網(wǎng)民認為公安辦案為最有必要應用人臉識別技術的安防情景。而關于網(wǎng)民對人臉識別技術在安防監(jiān)控領域應用看法調(diào)查中，56.1%的受訪網(wǎng)民認為其能有力保護人們?nèi)松碡敭a(chǎn)安全。艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺技術，尤其是人臉識別技術在安防領域應用意義重大，在刑偵破案、身份認證、公共安全保護等情景具有重要應用價值。未來安防領域?qū)⒊蔀橛嬎銠C視覺技術重點應用領域，而安防的重要性也對相關企業(yè)技術實力有嚴格的要求，未來安防領域市場或由少數(shù)技術實力較強的企業(yè)占據(jù)。

商湯科技是專注計算機視覺與深度學習原創(chuàng)技術的人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)，擁有強大的技術能力和人才資源儲備支撐發(fā)展。商湯科技在計算機視覺領域綜合實力較強，獲資本方青睞，B輪融資4.1億美元，同時與國內(nèi)外知名企業(yè)展開合作。艾媒咨詢分析師認為，商湯科技在商業(yè)營收上同樣處于行業(yè)領先水平，但其本質(zhì)專注于技術發(fā)展，強大的技術基礎能較好支撐商湯科技在上層應用場景的擴展。商湯科技在技術驅(qū)動商業(yè)應用的同時，積累商業(yè)應用經(jīng)驗，提高企業(yè)知名度，拓展應用至更多領域。

艾媒咨詢分析師認為，商業(yè)化落地能力欠缺是目前計算機視覺行業(yè)大部分企業(yè)的痛點，商湯科技在商業(yè)落地應用方面處于行業(yè)領先位置。這一方面源于商湯科技技術能力往專業(yè)化發(fā)展，以專業(yè)技術和研發(fā)基礎實現(xiàn)場景差異化應用。另一方面，純計算機視覺技術或算法由于其專業(yè)性，需求方在使用時需要具備專業(yè)能力，而商湯科技技術產(chǎn)品往標準化方向打造，打包成行業(yè)解決方案，能適應更多企業(yè)使用需求，也有利于商湯科技技術進一步落地應用。未來堅持技術為基礎，繼續(xù)提高商業(yè)落地能力，商湯科技有望繼續(xù)保持良好發(fā)展態(tài)勢。

曠視科技成立于2011年，2017年10月完成巨額C輪融資，專注于人臉識別、圖像識別和深度學習技術自主研發(fā)和商業(yè)化落地，深耕于金融安全、城市安防、商業(yè)物聯(lián)、工業(yè)機器人等領域，同時打造人工智能開放云平臺。艾媒咨詢分析師認為，曠視科技利用云平臺為開發(fā)者提供技術支撐，有利于計算機視覺技術進一步結(jié)合產(chǎn)品運營，同時可以收集海量圖片數(shù)據(jù)，通過進行深度學習，曠視科技圖像識別技術又能進一步得到提升，有利于其強化自身核心技術能力。

艾媒咨詢分析師認為，人臉識別技術對于金融行業(yè)業(yè)務辦理及風控等流程具有重要應用價值，曠視科技在人臉識別技術上的優(yōu)勢也助其有效開展金融領域的服務應用。未來隨著曠視科技利用云開放平臺相關圖片數(shù)據(jù)進行深度學習強化人臉識別技術，以及在金融領域積累的渠道資源，其有望在金融領域繼續(xù)強化技術服務，成為該領域市場有力的競爭者。

艾媒咨詢分析師認為，自動駕駛為人工智能和汽車行業(yè)未來發(fā)展方向，計算機視覺技術在自動駕駛汽車實現(xiàn)路況感知、高精度定位等方面發(fā)揮重要作用，自動駕駛為計算機視覺技術未來重要應用領域。圖森未來的計算機視覺技術和算法在自動駕駛領域?qū)崿F(xiàn)專業(yè)化發(fā)展，未來有望在此細分領域成長為領先企業(yè)。

2017-2018中國計算機視覺行業(yè)發(fā)展趨勢

需求驅(qū)使計算機視覺行業(yè)發(fā)展?jié)摿薮髴脠鼍巴卣節(jié)B透各行業(yè)

艾媒咨詢分析師認為，人們對生活安全以及生產(chǎn)效率追求兩大需求的提升，決定計算機視覺行業(yè)具有巨大發(fā)展空間。而計算機視覺技術場景應用具有廣泛性，有望發(fā)展成為下一個智能時代的標配。目前計算機視覺技術主要應用在B端領域，短期內(nèi)行業(yè)發(fā)展趨勢也是集中于B端領域。未來隨著技術成熟，計算機視覺有望拓展更多新的應用場景，實現(xiàn)場景落地，滲透至各行各業(yè)，形成AI+，開拓更多C端業(yè)務。此外，計算機視覺技術可以跟其他技術，如AR、VR、無人駕駛等結(jié)合發(fā)展，創(chuàng)造新的應用領域。

技術應用由點及面行業(yè)解決方案及軟硬件結(jié)合成商業(yè)產(chǎn)品出路

對于計算機視覺技術使用者來說，由于技術的學習應用需要花費較多時間和精力，硬件產(chǎn)品及行業(yè)解決方案往往更受青睞。未來計算機視覺企業(yè)需要將軟硬件結(jié)合，如打造嵌入式芯片等。此外，計算機視覺企業(yè)應將技術應用由點及面，將技術應用發(fā)展成針對各行業(yè)的解決方案。未來市場將出現(xiàn)更多基于計算機視覺技術應用的行業(yè)解決方案和軟硬一體化產(chǎn)品，只有打造方便用戶使用的商業(yè)產(chǎn)品，才能有效適應其需求，幫助計算機視覺企業(yè)迅速占領行業(yè)市場，在市場競爭中取得領先優(yōu)勢。

計算機視覺行業(yè)發(fā)展對企業(yè)綜合實力要求高

艾媒咨詢分析師認為，計算機視覺行業(yè)巨大的發(fā)展前景決定其具有高成長性特點，未來將涌現(xiàn)更多人工智能領域優(yōu)秀企業(yè)。但行業(yè)發(fā)展同時伴隨高風險性，行業(yè)競爭需要比拼企業(yè)技術算法能力、資金能力、以及人才資源，同時考驗企業(yè)能否實現(xiàn)技術迅速落地，對企業(yè)綜合實力要求高，綜合實力不具備優(yōu)勢的企業(yè)在行業(yè)內(nèi)將難以生存。

篇8

【關鍵詞】服務設計；信息化生產(chǎn)

1 服務設計背景

首先對于服務設計而言，用戶并不會去主動嘗試了解在設計這些腳本時的過程，以及后臺的相關操作結(jié)構(gòu)，體驗感是用戶唯一能直觀反饋的途徑。服務環(huán)境是服務者提供服務以及顧客進行服務體驗的物質(zhì)環(huán)境。服務設計需要考慮到交互對象的雙方，以及對比當前市場已存在的一些同類服務產(chǎn)品，盡量解決客戶遇到的短板因素。服務與設計本身在起初被分為兩個不同的領域，在設計學的發(fā)展過程中慢慢被結(jié)合在設計學中成為新的領域，其主要研究將設計學的方法與理論靈活地融入到服務的創(chuàng)造、規(guī)劃與定義中。在20世紀90年代以來逐漸興起，核心以人為本、創(chuàng)造性、客戶參與的方式組成新的研究學科。

2 服務設計與應用系統(tǒng)關系

越來越簡化與智能的人機交互方式，在今后的發(fā)展中離不開每個人的生活，通過近幾年的新型產(chǎn)品，可以發(fā)現(xiàn)都極大的簡化了用戶的可操作性，簡單直接的將每個功能展示給用戶。尤其是一些較大型的設洌過去也許要觀看厚厚的說明書去了解其使用方法以及運行流程，而如今通過新型服務設計與信息化的整合，用戶完全可以在第一時間很輕松的勝任設備的使用，更重要的是過去一些笨重的機器并不能升級服務系統(tǒng)的操作方式，但如今借助智能的操作系統(tǒng)可以很快捷地為設備進行內(nèi)核及界面升級，為用戶的操作使用帶來優(yōu)質(zhì)“售后保證”。這也體現(xiàn)的了服務設計的可持續(xù)性。對于服務設計的初期，調(diào)研用戶的使用習慣尤為重要，不同的用戶都會有自己對使用時的看法。引用“分離滿意，整合不滿意”，如果一段經(jīng)歷被分割為不同階段，那么對于人們印象中整個過程就要比實際時間顯得更長。因此把用戶的滿意過程分為不同的成分，而將不滿意的部分組成一個整體會有利于實現(xiàn)更高的服務質(zhì)量。談用戶的理解比談服務設計本身也許更為有用，研究顯示，當用戶自己掌控服務過程的時候，他們的抱怨會大大降低，即使是自助式的服務，用戶在使用時遇到操作失誤或錯誤操作，也不會對自助系統(tǒng)本身產(chǎn)生過多抱怨。對于信息化生產(chǎn)中的應用系統(tǒng)，服務設計方式關系著一整套應用的核心體驗。

大數(shù)據(jù)時代下，許多應用系統(tǒng)的設計被賦予了“學習性”，最直觀的表現(xiàn)就是人工智能的想法提出。目的是讓機器本身具備思維能力去解決各種問題。從過去人工集體化生產(chǎn)的廠房直至發(fā)展到現(xiàn)在的機電一體化生產(chǎn)規(guī)模，信息化的整合將一套流程的不同部分融合在一起，直接解決了繁瑣的分工與龐大的人力。對于信息化生產(chǎn)中，不同的設備都具有不同的應用系統(tǒng)。無論后臺管理或是前臺操作都需要一套完整的流程搭建。因此將服務設計集成于信息化生產(chǎn)的應用系統(tǒng)中，目的是優(yōu)化繁瑣的操作流程，改善信息的可識別性，解決用戶對于信息的解讀問題。

3 服務設計對信息化生產(chǎn)的表達

現(xiàn)如今受互聯(lián)網(wǎng)思維的影響，絕大部分信息化產(chǎn)業(yè)追求高效的生產(chǎn)方式，于是設備的使用與管理，很直觀的影響生產(chǎn)過程，將服務設計的理念引入去搭建應用系統(tǒng)目的是改善并優(yōu)化當前信息的表達性。現(xiàn)有的調(diào)研中，發(fā)現(xiàn)在一些集成化的設備，應用系統(tǒng)對于信息的表示存在一些問題，例如頁面信息量過于繁多，提高了用戶在使用時對信息誤識別的概率；又或是需要人工協(xié)助量過多，不少信息操作沒有優(yōu)化完善。總之是缺少了對用戶的分析，只是單方面機械式的為信息做了整合去表達。然而設備畢竟是需要人工參與管理，如果不能快速的將信息識別并做出下一步操作，會拖慢整個生產(chǎn)系統(tǒng)的效率。另外現(xiàn)有信息化生產(chǎn)中，部分機器的信息表達多方面僅是起到輔助作用，并不占主觀的地位，需要依靠人工做判斷給出結(jié)果。例如餐飲類一體化設備中，在提示加水等其他提示信息中，并沒有明確指出詳細的量化信息，廚間師傅便只能根據(jù)自身或以往使用經(jīng)驗來判別。于是在信息化生產(chǎn)中可以利用前面提到的服務設計方式加以強化現(xiàn)有應用系統(tǒng)的信息表達方式。至少能夠在技術支持的前提下將以往沒有完善的信息進行整合優(yōu)化為用戶提示出來。

4 總結(jié)

在信息化生產(chǎn)中的應用系統(tǒng)，大部分設備以軟硬件結(jié)合的方式構(gòu)成依托物聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)一管理操作。首先對于前臺操作，如何能做到簡化而實用是根本；接著是后臺信息的統(tǒng)計表達方式，如何能夠?qū)⑿畔⒈磉_的清晰直觀是根本；最核心的是每一位用戶都希望自己能夠快速并準確的執(zhí)行操作。之所以利用服務設計，是因為研究用戶的行為方式可以幫助很好的解決這一領域遇到的各種問題。服務本身以人為本，無論未來設備如何智能化甚至獨立化，又或從古老的單片機發(fā)展至未來高度集成的人工智能，在信息生產(chǎn)中至少前提都是建立在用戶長久的使用經(jīng)驗之上并達到升華。以上談論體現(xiàn)服務設計集成于信息化生產(chǎn)應用系統(tǒng)搭建中的重要性（個人觀點），希望在信息化生產(chǎn)中利用服務設計原則來更出色的解決用戶問題，為人們帶來更加出色完善的服務系統(tǒng)。

篇9

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；探討；發(fā)展研究

隨著時代的發(fā)展和應用傳感器技術，現(xiàn)代網(wǎng)絡技術和人工智能技術被稱為信息產(chǎn)業(yè)的第三次的創(chuàng)新的網(wǎng)絡技術，為了控制和使用未來的網(wǎng)絡和信息資源，以及促進科學技術的發(fā)展各國政府都高度為振興經(jīng)濟，并建立一個國際化的關鍵戰(zhàn)略高度重視下一代的技術規(guī)劃，并嘗試的東西競爭優(yōu)勢。世界各地都在關注的事情可以襯托視科技作為互聯(lián)網(wǎng)革命和經(jīng)濟大潮的一年。

在我們的教育領域，網(wǎng)絡技術的使用促進學校的管理和教學變得更加智能化和人性化，為了建設一個自主探究的學習的環(huán)境，提高教學質(zhì)量的廣闊的應用前景。怎樣有效的利用網(wǎng)絡的技術，促進校園智慧，數(shù)字化校園的發(fā)展，這是一個非常重要的事情進行實踐和研究。

一、物聯(lián)網(wǎng)的功能與概念。物聯(lián)網(wǎng)的實際應用其實可以追溯到1990年施樂公司的網(wǎng)絡可樂販賣機，但是呢，物聯(lián)網(wǎng)的概念是在互聯(lián)網(wǎng)在1995年第一次看到，在“未來之路”的書中，由于當時的技術和硬件的限制，所以沒有引起人們的廣泛的注意。1998年，麻省理工學院技術美國麻省理工學院提出的EPC系統(tǒng)當時被稱作“物聯(lián)網(wǎng)”的概念。1999年，麻省理工學院Auto-ID中心首先提出的概念，同年的“物聯(lián)網(wǎng)”，中國的院院士科學已經(jīng)啟動了傳感網(wǎng)的研究。在2005年世界首腦會議信息社會，國際電信聯(lián)盟的“ITU互聯(lián)網(wǎng)報告2005年物聯(lián)網(wǎng)”的重新定義和提出概念的“物聯(lián)網(wǎng)”。IBM CEO彭明盛在2009年首次提出的概念的“智慧地球”。物聯(lián)網(wǎng)建設并已正式晉升為美國的國家戰(zhàn)略，通過國際社會的重視，事情正在考慮。

物聯(lián)網(wǎng)逐漸的吸引了越來越多的人們的關注，但是涉及到物聯(lián)網(wǎng)技術的定義，常見的問題仍然沒有明確的，統(tǒng)一的。在物聯(lián)網(wǎng)的時代，人類在信息與通信世界將獲得一種新的溝通維度，通過在各種各樣的商品嵌入短距離的移動收發(fā)器，在任何的時候，連接人與人交流的任何地方延長至人和的事情。使用各種可用的達到上述目的的裝置整體感知層感知動態(tài)實時采集，如二維碼，RFID標簽，藍牙，傳感器和其他的設備獲取對象的信息，它們可以是像是人的感官系統(tǒng)可收集數(shù)據(jù)和即時識別。所以，我們必須加強開發(fā)和設計的全面而靈活的看法，同時考慮到設備成本低和靈巧。

可靠的傳輸層，也被稱為網(wǎng)絡層。它是信息的整合通過各種網(wǎng)絡，傳遞準確出可靠的感知方式。它們包括無線接入，支持移動，有線接入和其他技術支持的需求狀況，并設計適當?shù)母咝阅芡ㄐ啪W(wǎng)絡基礎上的傳播目標。物聯(lián)網(wǎng)技術，形成了強大的信息處理系統(tǒng)，通過傳感，測量，無處不在的接入和互聯(lián)互通等，活動反映現(xiàn)實生活的對象到虛擬空間，并智能地收集和分析所提供的信息服務的可視化數(shù)據(jù)的能力。

二、從學校的環(huán)境和資源，教學活動中逐步實現(xiàn)了數(shù)字化。物聯(lián)網(wǎng)技術使中國聯(lián)通的對象之間，智能地實現(xiàn)信息的采集，傳輸和分析，改變了人們的生活，工作，學習。它也將推動校園智慧的建設和發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)技術為校園的智慧提供了一個互動，開放，智能，協(xié)同的綜合信息服務平臺，使學生和教師充分感知到教學的資源，以便有效的獲取的學習，收集信息，管理，教學和生活服務的智慧，將學校打感知，服務，環(huán)保，安全，穩(wěn)定的智能化校園。

在校園網(wǎng)絡應用的智慧來實現(xiàn)互聯(lián)互通校園實物，充分的認識到校園環(huán)境，獲取最新的匯總信息和數(shù)據(jù)，以便發(fā)現(xiàn)問題和分析對象，并反饋相關信息的實時控制?？梢暬男@環(huán)境能為校園管理提供服務，其中教師和學生可以輕松完成身份證件和考勤管理，可以通過內(nèi)部的學校的人的看法安裝了科學化，人性化，智能化，校園為基礎的網(wǎng)絡環(huán)境，促進學校管理運動，光，聲，溫度傳感器，用于教學環(huán)境和安全監(jiān)控系統(tǒng)，可視化，連接到網(wǎng)絡，智能控制，充分實現(xiàn)智慧教學和學校環(huán)境的安全管理。隨著多媒體技術和網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人們可以通過互聯(lián)網(wǎng)更加廣泛的教學資源和學習教材的獲取，而是缺乏真正的虛擬學習環(huán)境可以觸摸的性質(zhì)。

三、物聯(lián)網(wǎng)在智慧校園中的應用學習環(huán)境主要是指聲，光，溫度，空氣等條件的自然環(huán)境，對教學有一定的影響，網(wǎng)絡技術課堂的智能控制和環(huán)境感知的應用，將會創(chuàng)造更加適宜的學習條件為學生。在一定區(qū)域內(nèi)，安裝好位移感測或聲音，從而能夠?qū)崿F(xiàn)光源的智能控制裝置。智慧校園的特色之一是節(jié)能，物聯(lián)網(wǎng)技術可以用于管理和監(jiān)控校園能源的智慧。能量的對象是物理世界一起交流，建立能源管理專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)將實現(xiàn)能源消費的科學管理，在校園里。每個人的校園安全，社會各界和家長有個人都有著密切的關系。為了創(chuàng)建校園平安，以網(wǎng)絡技術的優(yōu)勢，構(gòu)建智能安全系統(tǒng)，包括安全系統(tǒng)和智能校園智能交通管理系統(tǒng)。這樣更加有利于加強校園的安全管理。

四、結(jié)束語。把物聯(lián)網(wǎng)校園作為基礎的智慧，實現(xiàn)了可視化的學校管理，以人性化，智能化和科學化，的特點。與此同時，智慧校園建設，教學環(huán)境的智慧課堂可以延伸到真實的場景中去，使社會與學校，自然，再加上一個直觀的學習對象，理論和建筑實踐之間作為一個橋梁，培養(yǎng)學生的科研能力和科學素養(yǎng)具有重要意義的推動。（作者單位：白城師范學院計算機科學學院）

參考文獻：

篇10

一、新課改阻力因素的系統(tǒng)性分析

新課改旨在改變傳統(tǒng)課程過于注重單向知識傳授（知識灌輸）的傾向，要求教師在教學過程中充分尊重“學生才是學習的主體”這一客觀事實，并引導和指導學生開展自主、合作、探究式學習，使學生在獲得基礎知識與基本技能的過程中學會學習，形成正確的價值觀及健康的人格，以適應未來生存及發(fā)展的挑戰(zhàn)。

光陰荏苒，新課改已走過十五個年頭，很多學校在推進新課改方面做出了積極的努力和有益的探索，并取得了一定成果。但總體情況不容樂觀：以“知識灌輸”和“機械訓練”為主的教學方式在很多學校仍然大行其道；很多學校對推行新課改依然顧慮重重，徘徊不前；也有一些地區(qū)在推行新課改時，急于求成，用力過猛，從而引發(fā)教師的抵觸情緒及家長的反對，騎虎難下。

毋庸置疑，新課改的目標指引、價值主張、內(nèi)在邏輯及其所倡導的學習方式都是正確的，而且至今仍未過時，可為什么在推進過程中卻阻力重重呢？有人認為是“片面追求升學率”的思想阻攔了新課改的步伐；也有人認為“教師的墨守成規(guī)”是新課改的最大掣肘；還有人認為“對分數(shù)高度敏感，對課改又充滿誤解的家長”才是推進新課改的最大壓力源。以上這些觀點都具有一定的客觀性及合理性，但仍屬于零散的、單一維度的、表層化的看法，缺乏對新課改阻力因素的系統(tǒng)性分析，也因此難以理清各種阻力之間的矛盾，也就難以找到化解復雜矛盾的突破口。如果找不到化解矛盾的突破口，新課改的相關者就會陷入“公說公有理，婆說婆有理”，各執(zhí)一詞，互不相讓的困局，從而產(chǎn)生嚴重的內(nèi)耗，誤了新課改，誤了區(qū)域教育的發(fā)展，誤了學生！

為了不誤課改，不誤學生，讓我們用思維導圖來系統(tǒng)地梳理一下新課改的阻力因素（見圖1）。

如圖1所示，新課改的阻力主要源于現(xiàn)實壓力、思維誤區(qū)、能力局限三個方面。所謂“現(xiàn)實壓力”主要是指家長對學生成績的高度敏感以及學校對升學率的高度關注。這當然是可以理解的，但理解不等于認同，因為新課改與學生成績和升學率并非對立的關系，新課改主張“讓學生學會學習”，試問會學的學生與不會學的學生相比，哪個成績會更好？新課改倡導“探究式學習”，反對“死記硬背”與“機械訓練”，試問前者與后者相比，哪種效能更高？不言自明！其實家長與學校（校長與教師）所擔心的并非是推行新課改，而是擔心改不好。而這種擔心又是源于他們沒有看到或者沒有找到可以確定能夠保證“學生成績不會下滑”的有效策略。

阻礙新課改實施的“思維誤區(qū)”主要是指推動者的“二元對立”思維及參與者教學認知上的“路徑依賴”。而在“二元對立”思維中最突出的問題當屬把“教”與“學”對立起來，把“師”與“生”對立起來。之所以如此，是由于在新課改的推進過程中，一些激進的推動者陷入了兩大誤區(qū)：一個是急于求成，另一個是矯枉過正。急于求成是因為沒有把新課改參與者（教師、學生、家長）的認知水平、能力基礎、思維慣性考慮進去，一刀切，急轉(zhuǎn)彎，結(jié)果大家適應不了，欲速而不達；矯枉過正是指片面強調(diào)“生主體”及“學中心”，完全否定“師”的作用及“教”的價值，甚至機械地限制“教”，結(jié)果把相互依存、相互轉(zhuǎn)化、相互促進的辯證統(tǒng)一關系搞成了完全對立關系。教學認知上的“路徑依賴”是指教師、學生、家長基于先前的經(jīng)驗，已經(jīng)習慣了“死記硬背”和“機械訓練”的學習方式，雖然深受其苦，但是在缺乏新的、更高效的、可以掌握的學習策略支持下，他們對自主、合作、探究式學習缺乏信心。

所謂“能力局限”主要包括兩個方面：一是推動者缺乏對新課改的領導力，二是參與者（主要是教師）缺乏對新課改的支持力。領導力是指新課改的推動者對教學本質(zhì)、課改本質(zhì)、教師素養(yǎng)等相關要素的認知水平以及與課改參與者的溝通協(xié)調(diào)能力。支持力是指教師在新課改理念引領下，對教法與學法的升級能力。

綜合以上分析，我們會發(fā)現(xiàn)：紛雜的矛盾只是表象，其實一切沖突都指向“缺乏能夠被各方所認可和接受的有效支持策略”這一癥結(jié)，只要打開這一癥結(jié)，所有問題便會迎刃而解，諸多矛盾也會煙消云散。

二、找到化解新課改阻力的突破口

韓愈在其《進學解》中說：“萬山磅礴必有主峰，龍袞九章但摯一領?！笨梢娫绞墙鉀Q復雜的問題，越不能眉毛胡子一把抓，而是要尋找到突破口，并以適應之策略，巧妙化解之。

新課改所遇到的各種阻力，看似紛繁復雜，掣肘極多，其實只要牽住 “較快地讓學生學會學習”這個牛鼻子，整頭牛便自然跟著你走了。因為只有學生會學了，新課改所倡導的“自主、合作、探究”式學習才能真正得以落實。所謂“會學”是指學生掌握了一些有效的學習策略，并且能夠運用這些策略來獨立建構(gòu)學科知識體系，獨立解決某些學科問題。在缺乏有效學習策略支持的情況下，所謂的“自主”只能是一種“自主支配學習時間的權(quán)力”而非“高效利用學習時間的能力”，有了“自主之權(quán)”而無“自主之能”，只能算是形式上的自主；在缺乏有效學習策略支持的情況下，合作學習雖然能夠培養(yǎng)學生的合作意識，發(fā)展學生的合作素養(yǎng)，但合作的效能與層次卻不會太高；在缺乏有效學習策略支持的情況下，探究的深度與效能都會受到影響，常常停在問題表層，探不進去，隔靴搔癢，霧里看花，這樣的探究自然難以讓人歡喜。

當然有些人會有這樣的假設：只要給學生足夠的信任，足夠的自，學生一定就能找到適合自己的有效學習策略。這個假設成立嗎？當然不成立！這是一個理想化的模型，在現(xiàn)實中，能夠在有限學習時間內(nèi)悟出有效學習策略的學生畢竟只是少數(shù)，大多數(shù)學生還是需要被引導和指導的。相信“每個孩子都是天才”是教育者應有的情懷，而承認“并非每個孩子都是天才”才是教育者的理智。因此，能落實新課改的教師一定是能給學生提供“學法升級”支持的教師，而非讓學生無所依靠，放任自流的教師。

三、以思維可視化為支點撬動新課改

阿基米德曾說：“給我一個支點，我可以撬起整個地球。”而思維可視化教學策略則可以成為撬動新課改的支點，因為它能滿足“較快地讓學生學會學習”這一關鍵要求，而這正是化解新課改諸多阻力的突破口。

所謂“思維可視化”是指運用圖示或圖示組合把本不可見的思維路徑、思維結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出來的過程。而“思維可視化教學策略”則是指在教學實踐中師生共同運用思維可視化技術，通過“獨立思考”或“思維共振”的方式來建構(gòu)學科知識網(wǎng)絡、生成問題解決策略模型的教學策略。

為什么思維可視化教學策略能較快地讓學生學會學習呢？其基本原理，大體可以概括為“一直觀、兩重于”。所謂“一直觀”是指借助圖示或圖示組合來提高思維信息傳遞及加工的效能，因為大腦對“圖”非常敏感，所以被畫出來的思維，更容易被理解、被評價、被遷移。所謂“兩重于”是指在教學過程中始終堅持“思維發(fā)展重于知識獲取”和“策略生成重于問題解決”的基本原則，使學生的學習從“識記主導”升級為“思考主導”，在知識網(wǎng)絡建構(gòu)及問題解決策略模型建構(gòu)過程中發(fā)展出較強的提煉、概括、推理、分析、綜合等思維能力，并學會運用追問、比較、批判、轉(zhuǎn)換、發(fā)散、聚合等思考策略。

當圖示的直觀性與思維的結(jié)構(gòu)性、嚴密性、概括性結(jié)合起來，便會形成互補優(yōu)勢：一方面，抽象復雜的思維過程變得一目了然；另一方面，簡明直觀的圖示被賦予豐富的思維，有了靈魂。在教學實踐中，如果能較好地運用思維可視化教學策略，一張圖就可以喚醒學生的思考意識，一張圖就可以讓學生領悟?qū)W習某類知識的關鍵策略。圖2說明了學生是如何通過一張圖示來獲得有效學習策略的。

如圖2所示，教師在運用思維可視化教學策略指導學生學習初中地理“西雙版納”一課時，首先通過“設問引思”及“追問啟思”喚醒學生思考意識；接下來師生共同運用“逆向思考”策略，由果溯因，一步一步地理清旅游資源、自然資源、人文資源、植被特征、氣候類型、地理位置（緯度位置、海陸位置）、地形特征等地理要素之間的關系，最終生成一張簡明清晰的“西雙版納豐富旅游資源形成關系探究圖”，不但完成了這節(jié)課的核心知識建構(gòu)，而且領悟到“提要素――理關系――建結(jié)構(gòu)”這一重要學習策略的方法及意義。那么，這節(jié)課的教學價值就遠遠超越了“西雙版納”，甚至超越了地理學科，它讓學生獲得的是可以跨學科遷移的有效學習策略，經(jīng)過多次強化（實踐運用），這一學習策略便可以被內(nèi)化為學生的自主學習能力。

除了“能較快地讓學生學會學習”這一優(yōu)勢，思維可視化教學策略還能為“合作學習”提供工具性支持：師生之間、生生之間、小組之內(nèi)、小組之間都可以借助“圖示”這個可視化媒介來進行思想交流，思維碰撞?；凇八季S可視化”的交流，結(jié)構(gòu)清晰，一目了然，比單一的語言或文字交流的效能要高得多。

四、借助思維可視化應對新挑戰(zhàn)

對于新課改而言，除了要有效化解舊阻力之外，還需準備應對新挑戰(zhàn)?！靶畔⒅悄芪拿鳌睍r代的大幕正徐徐拉開，紛至沓來的“互聯(lián)網(wǎng)+教育”、虛擬現(xiàn)實、人工智能等新科技對傳統(tǒng)教育產(chǎn)生了重大沖擊，人類的學習目標、學習方式及學習組織形式都將發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，新課改要如何與時俱進？

辯證地看，新教育技術的崛起對新課改既有“?！币灿小皺C”：其中的“?！敝饕侵冈凇盎ヂ?lián)網(wǎng)恐慌”壓力及“教育技術創(chuàng)新”推力的雙重作用下，原來推動新課改的中堅力量會被“新技術熱”所裹挾，從而降低對新課改的關注度，陷入“形式大于本質(zhì)”的誤區(qū)。其中的“機”主要是指新教育技術可以為新課改所倡導的自主、合作、探究式學習提供有力的技術支持。例如各種形式的在線教學資源（微課、慕課）就為學生的自主學習提供了不受時空限制的內(nèi)容支持，使自主學習、合作學習變得更加便捷。

如何利用好新教育技術帶來的“機”，并且能化“?！睘椤皺C”，使“新教育技術浪潮”既不沖淡“新課改關注度”，又能助力新課改的進一步落實呢？思維可視化教學策略可以實現(xiàn)二者（新技術與新課改）的無縫連接：一方面思維可視化教學策略與新教育技術的整合可以創(chuàng)生出“高思維含量”的優(yōu)質(zhì)課程資源，補足在線課程的短板（數(shù)量有余，品質(zhì)不足），為學生開展基于在線課程平臺的自主、合作、探究式學習提供精品內(nèi)容支持；另一方面，在線下運用思維可視化教學策略來發(fā)展學生的自主學習能力，可以使學生更加適應新技術支持下的自主、合作、探究式學習，從容應對“信息智能文明”時代的挑戰(zhàn)。