生命科学小知识

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇生命科学小知识范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

生命科学小知识范文第1篇

关键词：学籍 管理 是 生命线

我们通常所说的学籍管理，是指学生进校报名注册编班，由学校统一上报到上级主管部门备案，成为在校学生，如有辍学迁徙或死亡等，就注销其“户口”。这种学籍管理，与居民的户籍管理差不多，只能表明存在与否，在什么地方就学而已，对学校工作中最重要的教育教学的管理和督促的意义不大。而实际上，学籍管理与其它工作的管理一样，是教育教学工作的守护神，是教育教学质量的生命线。

一、生源的基本情况与教育教学质量的关系

义务教育阶段，一个班级的学生，如果没有按一定的文化考试成绩分数段编班而自然形成的话，以百分制计算，优生与差生之间的分数差距可以是100分。中差生之间，中优生之间，也常常多达数十分。如果以150分制计算，那他们之间的差距就会更大。自然，一个优生的分数就可以抵得上几个中差生。几个差生也可以消减班平成绩几分甚至十几分，从而在较大程度上稀释教师的工作成绩。在这种情况下，一个班文化成绩的优劣，优、中、差生之间的比例，就起着决定性的作用。一所学校里同年级里的两个班，，每班人数如果都是四、五十人，中差生的情况也大致相同的话，一个班要是多上三五个优生，那这个班的人均成绩自然会比另一个班高出好几分。如果优生和中等生的情况差不多，一个班的差生要是多上三五个，那这个班的人均成绩，肯定会低几分，甚至10分以上。这种情况，只要稍有教书经历的人都比较清楚。

当然，“师高弟子强”，学生具有可塑性，教师也有主观能动性，班级一经形成后，经过教师的教育教学，学生的情况肯定会发生变化，不同的教师教育相同的学生，转化的程度也会不一样，但是，如果基本情况相差太大，在教师本身的情况差距不是很大的条件下，能转化得与人差距不大，赶上甚至超过别人的教师，古今中外这样的实例好像并不多见。而大多数的情况是学生的基本情况决定着教师教学的基本教学效率，也是就是说基本的学生决定着基本的教师。如有怀疑，请大家倒查一下一所学校，甚至一个地方的教育情况，看看学生的基本情况与教师们后天教育教学效果的关系呈现出一种什么样的基本状况，看看有多少“优秀”教师是自己“优秀”还是学生本来就优秀，或者有多少“低能”的教师是自已的“低能”。这并不是“先验论”或“宿命论”思想的表现，或者故意完全否定学生的可塑性和教师的主观能动性，抹杀教师的工作成绩，把教师的自我能力和工作效率同一化。而是说基本情况对后天的发展非常重要，不同的基本情况决定着不同的发展方向，外力的作用虽能使其有所改变，但这种改变在基本情况较差的一方实在太难，要想赶上基本情况较好，特别是优势太大的一方，就像骑自行车追赶摩托车一样。

这并不是什么高深的学问，天大的道理，而是基本常识。但是，如果我们忽略了它，就势必给义务教育带来不小的影响。

二、排差抢优的危害

如果一个班的人数是五十人，某科成绩以150分制计算，期末人平是90分，比另一班的人平少5分，班上有三个差生，每人只考了20分以下，在本班和另一个班其它情况基本不变的情况下，下期把三个差生赶走，这自然就能与别人持平了。要是设法弄来一两个优生，那就轻松地超过了别人。

这不是假设，这是多少年以来，千千万万的教师和学校挖空心思、使出浑身解数所进行的一项“高智力”的“转化差生”、“提高质量”的“先进性”教育活动。也许你会说有《义务教育法》罩着，谁敢？可实际的情形是的确有那么多的学生在校外流着。据2012年6月29日《文摘周报》第49期第3版上《虚实辍学率》一文中报道，甘肃陇南“农村初中的流失率普遍在百分之三十乃至百分之四十”。在分析“孩子辍学的真正原因”时，文中指出“仍然是老师和管理的问题”。即使不流向社会，可以校内它校之间流动啊！总会有一些晦气的教师与学校遭殃。

流是流得让人悲喜交加，可就因此失去了考核教师和学校的公正尺度，让巧取豪夺、占着生源优势者轻而易举地名利双收了，而艰苦卓绝，费力不计好的则只好泄气乏力，这就自然消极了广大教师的工作积极性，比较严重地影响了整体的教育质量，不利于普九工作的顺利进行。

三、科学的学籍管理的作用

怎样才能改变这种现状呢？

那就是做好校内的学籍管理，让它科学合理。一所学校的教育教学质量，是这所学校里的学生共同表现出来的。学生的共同表现，又是众多教师主要在教育教学上共同努力的结果。众多教师在教育教学上共同努力的结果怎样，取决于他们在教育教学上是否能人尽其才，各尽所能。要人尽其才，各尽所能，在教育教学上，就必须得有公平竞争的环境。如果让人毫无顾虑地排差抢优，凭着生源吃饭，人们就会把不少的心思精力放到邪门歪道上，或者找不见邪歪不了道就自觉无力而泄气，当然在教育教学上就不可能人尽其才，各尽所能。这样，学校总体的教育教学质量就不会发出应有的光芒。所以，只有在在教育教学上为广大教师创设出公平竞争的环境，才能提高整体的教育教学质量。在教育教学上能否公平竞争，在学籍管理上必须做到科学合理。

四、合理编班，把好进出关

（一）、按一定的标准，比较公平地编班。

这当然不是划分划分重点班或差班,而是把收来的学生由学校统一分配，让同年级每个班里的学生相对差距不大，基本保持平衡。切不可让教师私自招生，拉学生，赶学生，以造成生源基本情况的差距较大，给考核带来困难。

（二）、把好进出关。

生命科学小知识范文第2篇

【辅导对象】小学一年级到高中三年级学生(个别机构校区差异辅导范围有所不同，建议家长拨打电话了解情况)

【辅导科目】语文 数学 英语 物理 化学 生物 政治 历史 地理 奥数 小升初 中高考

【辅导介绍】根据不同孩子的基础知识及接受能力制定针对性的学习方案，配备辅导经验丰富的课程老师全程指导，各机构收费标准、课程安排等方面存在一定差异，详情请家长们拨打电话详细了解。

【热门辅导】

小学：小学各年级奥数拔高、举一反三的解题思维及应变能力提升;小学语文基础知识串讲、作文框架脉络梳理提高、阅读理解答题技巧讲解;小学数学重点难点查缺补漏等;

初中：初二物理力学、电学等重点难点基础夯实;初中英语语法、数学基础知识巩固提高;初中语文作文及阅读理解等得分点提升;中考重点难点辅导、各科基础夯实;

高中：高考理综、文综重点科目得分点突破讲解，针对基础薄弱的考生给出合理的学习建议;艺考生、特长生文化课针对性辅导;高中各科重点知识点梳理，高考冲刺辅导。

【温馨提示】家长您好，请结合所在城区位置，寻找离家就近的机构和校区，先输入前10位总机号码，根据语音提示输入后5位分机号码，稍等片刻即可接通校方顾问老师，把您孩子的学习情况跟老师详细描述一下，老师会给您做针对性分析。

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【晋中市】

生命科学小知识范文第3篇

关键词：概念图；生物化学；教学；学习

概念图(Concept map)最早是由美国康奈尔大学教育系的诺瓦克教授在20世纪60年代提出的一种科学的教学策略。自开展研究概念图以来，国外有关概念图在理论研究和应用两方面都取得了丰硕的成果。然而，我国有关概念图的研究却非常少，即使是介绍性的文章也不多。

研究表明应用概念图进行教学，能够显著地改善教师和学生教与学的效果。具体包括(1)学习者通过制作概念图，可以对所学知识进行整合，建立新旧知识间的联系。在此过程中，学习者必须搜集多方面的信息，并对其进行选择综合，从而确定它们之间的关系，因此避免了被动学习，加强了主动学习，提高了学习者的学习能力；(2)教师制作概念图，有助于其梳理教学内容之间的关系，更加准确地把多知识有效而系统地联系起来，展示给学生。这种实践有助于教师提高自身素质，更好地为学生服务等等。

生物化学课程是生物学专业类学生的基础课程，学好生物化学是学好其它生物学课程的基础。生物化学课程涉及的概念非常之多，其间的联系也甚为复杂。传统的教学方法基本属于教师讲，学生听，结果是大部分学生处于被动学习状态，学生掌握的知识要么是清楚的、零散的、分割的，要么是完全概念不清而且混乱。只有部分学生能够通过自己的努力，对所学知识进行整理，找到知识点之间的联系，从而拥有系统的、完整的知识体系。如何帮助学生克服学习中存在的问题，提高学生的学习效率和改善学习效果是困扰教师的一个难题。充分利用概念图，开展生物化学教学有利于解决上述教学中的难题。

概念图在教学上具有以下三个含义，我们将尝试其在生物化学教学中的应用。

一、概念图作为一种教学的技能

概念图作为一种教学的技能已经被许多教师广泛认可和接受。教师通过制作概念图，对所教知识进行梳理、综合，在原有将众多知识点单独、零散地展现的基础上，以包含各知识点以及其联系的体系以概念图的方式呈现给学生，从而使学生系统掌握所学的知识，摆脱众多概念无序地堆放在一起的局面。例如：糖代谢包括几个部分：糖原的合成与分解、糖酵解、三羧酸循环、糖异生以及磷酸戊糖途径等部分。对于初学者而言，每个代谢途径的反应以及催化反应的酶，以及酶的调节过程，需要花费大量的精力去理解记忆。平时在记忆这些小知识点的同时非常容易忽略各代谢途径之间的联系，产生“只见芝麻不见西瓜”的现象或者即使注重了代谢途径问的联系，也会忽略其中某一途径与另一途径的联系。如何找到各代谢途径间的相互关系，帮助学生在掌握各单个代谢途径的基础上，将糖代谢的途径联系起来形成整体概念，在学生完成糖代谢的学习任务之后，教师通过梳理总结制作了以下概念图来解决上述问题。

通过制作概念图，教师可以将生物化学中的难点和重点内容简洁明了的方式呈现给学生，帮助学生系统完整地掌握生物化学的知识。

二、概念图作为一种学习的策略

国内外研究结果指出，概念图可以有效地改变学生的认知方式，大面积的提高学生的学习成绩和自学能力。学生的认知方式主要有：记忆、规则、质疑和应用四种形式。然而，普遍认为选择规则方式进行认知的学生，比选择其他认知方式的学生，在进行有意义学习时更具优势。运用概念图进行学习的策略，学生采用的是规则的认知方式，即在学习新概念时，总是试图去分析概念之间的关系，并加以理解与记忆；而在传统教师讲，学生听的学习系统中，学生主要采用的是记忆认知方式。因此，概念图是一种有效的学习策略，能够调动学生主动学习的积极性。在教学过程中，教师的感受是只有调动学生主动学习的积极性、教会学生如何学习，才能有效地改善教学效果。例如：针对蛋白质的合成部分，教师可以要求学生制作概念图以帮助他们全面理解和掌握本章的内容。在概念图的绘制过程中，学生不得不主动地思考、总结和综合所学知识，这一过程使他们对蛋白质合成的理解不再局限在蛋白质的合成场所核糖体(rRNA)、合成的信息模版(mRNA)以及合成原料的携带者tRNA和合成所需要的因子等单个知识点，而是在掌握单个知识点的基础上更加注重了他们之间的联系，从更深层次理解蛋白质合成的全过程。

三、概念图作为评价工具

诺瓦克教授在最初提出概念图后，曾以此作为评价工具将其应用于儿童的原有知识和抽象概念检测当中。传统的评价方法只是考查学习者的离散知识，而概念图则注重检查学习者对知识结构和知识点之间相互联系的理解。生物化学的知识点繁多，考试题中琐碎的知识点很多。从目前出版的习题集就可以看出习题内容涉及的知识点很小，涉及面很广，相对而言，对学习者的要求也很高，导致学习者将主要精力都集中在琐碎的知识点上，而忽略对知识整体和知识点之间相互联系的理解。是否可以考虑在今后的教学中适当加入以概念图为基础的考试题，以弥补传统考试中存在的不足。

生命科学小知识范文第4篇

全球关注的人机世纪之战

人们总是对未知领域充满了好奇与敬畏，从计算机诞生之日起，各种有关人工智能的猜想便从终止过。人们一方面希望人工智能能够超越人类智慧，一方面又害怕被科技超越，矛盾的心态下，每一次以智慧为焦点的人机对战都会成为市场关注的焦点。

2016年3月9日至15日，被称为“世纪人机大战”的韩国棋手李世石VS谷歌围棋机器人AlphaGo的比赛最终以AlphaGo赢得四局落下帷幕，虽然本身关注和懂得围棋的人并不多，但这场人机世纪大战却通过各种渠道让全球亿万计的人们知道了―人类智慧被人工智能打败了！回顾以往的人机大战，人类并非永恒的胜者，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫，但绝大多数人却不以为意，除十分接近的胜败结果外，深蓝主要是依靠运算能力穷举所有路数来选择最佳策略，它当时可以实现每秒两亿步的运算。很多人觉得卡斯帕罗夫的落败与体力有关，深蓝的策略多少有些“无赖”。

但AlphaGo却在“深蓝”获胜十九年后的今天，拥有自主深度学习进化的AlphaGo以难以让人争议的过程和结果，在围棋这一人类智慧竞技的高地上战胜了韩国棋手李世石。

能够深层学习的AlphaGo

“深蓝”之所以能够有超人的绝佳表现，几乎纯粹是靠运算能力。依靠存储的数百万个国际象棋案例，能在众多可能性中进行筛选，从而确定下一步棋的最佳位置。这给人感觉在用体力玩智慧游戏了，但AlphaGo却给人们展示了一个几乎完全靠自学，并通过观察成功与失败案例来掌握得胜技巧的系统。谷歌利用大数据与深度学习的技术优势为AlphaGo构建了一套策略网络，机器通过深度学习能力，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。即AlphaGo可以从大量的棋谱和对局中学习策略，形成一套落子决策判断与数据解读的能力体系，让其在冲杀状态下懂得一套试探与引导的能力，最终成功击败人类棋手李世石。

人类是惟一能够将直觉（隐式的）和符号（显式的）知识结合起来的物种，人类具有这样的双重能力，将前者转换成后者，然后通过后者的反馈反过来改善前者，这在以往是人类拥有的特殊性和唯一性。但今天，AlphaGo无缝使用了分层的网络（即深度卷积神经网络）进行直觉学习，强化，评估和策略，配以强悍的计算能力，它完全不需要解决任何语义复杂性并且可从容地从现实考虑中分离，人的思维模式加上科技的理性结合，这让AlphaGo能够在对局结束前30分钟就向Google技术分析团队报告自己确信必胜。

下一步是理解

没有人性弱点的AlphaGo让我们看到了人工智能神经网络的前景在于它在不断缩小机器和人类之间的差距，而且随着技术开发者的跟进，人工智能将会对理解人类语言，揣摩人类情感。

理解人类，这对于巨头们的想象空间在于，基于用户需求的商业决策会因此更加精准。人机对战让我们看到，推理、判断、分析问题等功能处理之外，识别人的情感与情绪与对人的语言理解力将是未来发展的高地。

围棋大战，只能体现出，在封闭规则的计算领域，机器比人类聪明得多，因为我们的心算能力本身与计算器相差甚远；但是思维、对话、情感等都是不确定的。而前面说到，机器没有情绪，只有它懂得了人类的语言，逐渐了解人类表达的意思甚至是情绪，才意味着人工智能达到了更高的领地。AlphaGo及其背后的AI领域真的能实现，而这一切都是建立在搜索的原理与算法的未来改进上。

小知识：它不是一条狗

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维 西尔弗、艾佳 黄和戴密斯 哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。2015年10月阿尔法围棋以5：0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾；2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4：1的总比分获胜。

四位一体的AlphaGo系统

归根到底，AlphaGo系统目前还是一件科技产物，其本身由走棋网络、快速走子、估值网络和蒙特卡罗树搜索四个部分组成，正是这四个部分的协同与融合，让AlphaGo拥有能够学习的智慧，最终战胜李世石。走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。 估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。

让电脑拥有棋感的走棋网络

走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。以往的科技只是单纯基于规则或者基于局部形状，利用简单的线性分类器训练完成走子，整个过程是不可能形成类似人类围棋选手的棋感。

AlphaGo去利用更高效的、宽度为192的网络（正常棋盘上有361个点，电脑给出361个数，好招的分数比坏招要高。），下出有最高置信度的落子。这样的做法一点也没有做搜索，但是大局观非常强，不会陷入局部战斗中，说它建模了“棋感”一点也没有错。但是走棋网络会不顾大小无谓争劫，会无谓脱先，不顾局部死活，对杀出错等等，更多像是高手凭借“自觉”在下棋，因而需要加入搜索功能，让电脑做出有价值的判断。

追求效率的快速走子

作为人类智慧竞技的高地，围棋用用天文数字般的局面数，走棋网络能让AlphaGo达到3毫秒的下子速度，但想要进一步提高AlphaGo的“反应”及“思考”能力，就需要快速走子系统的帮助了。

利用传统的局部特征匹配（local pattern matching）加线性回归（logisticregression）的方法，AlphaGo在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，从而实现了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到非常高的水平了。

锦上添花的估值网络

估值网络对盘面的评估应用上同快速走子有些重叠，都是通过模拟落子得分评估当前及后面布局的优劣，但通过估值网络和快速走子的互补，在复杂的死活或对杀时，也就是进行到中盘阶段的时候，估值网络的重要性就会得到提升。前面提到AlphaGo能够提前30分钟知道自己必胜，估值网络就起到了很大的作用。

尽量选择更好的蒙特卡罗树搜索

“蒙特卡洛树搜索”是一种启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。

一位名叫苏椰的知乎用户举了这样一个例子，以通俗的语言进行了解释：假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个……我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法：尽量找好的，但不保证是最好的。

拥有两个大脑的AlphaGo

AlphaGo是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。

AlphaGo的第一个神经网络大脑科学全称应该是“监督学习的策略网络（Policy Network）”，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。团队通过在KGS（网络围棋对战平台）上最强人类对手，百万级的对弈落子去训练大脑。这就是AlphaGo最像人的地方，目标是去学习那些顶尖高手的妙手。这个不是为了去下赢，而是去找一个跟人类高手同样的下一步落子。AlphaGo这个大脑的出色之处在于不单要模仿学习，更要追求速度，不断模拟计算围棋局面变化，最终选择正确率最高的落子。

价值评估则可看做AlphaGo的第二个大脑，通过整体局面判断来辅助落子选择器。AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅局面和落子，如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。

深度神经网络的运用

人类在下围棋时，通常会经历常识-棋感-计算-判断四个过程，AlphaGo的常识源于其“监督学习的策略网络（Policy Network）”带来的深层学习能力，而棋感和计算则需要深度神经网络同蒙特卡洛算法的融合，两者的融合让AlphaGo整个运作方式更接近人类。通过对比使用蛮力计算的“深蓝”眼中的国际象棋落子思路和AlphaGo眼中的围棋落子思路会发现，围棋的复杂度需要更“聪明”的AI才能完成了。

两个大脑加上深度神经网络，AlphaGo以Value networks来评估大量的选点，而以Policy networks来选择落子，并且开发了一种新式算法来结合蒙特卡洛算法和以上两个神经网络。在这种结合下，研究者们结合参考人类职业对局的监督式学习，和AI大量积累自对弈实现的深度学习，来训练和提高AI的围棋实力。

AI的进步与期望

围棋代表了很多人工智能所面临的困难：具有挑战性的决策制定任务、难以破解的查找空间问题和优化解决方案如此复杂以至于用一个策略或价值函数几乎无法直接得出。通过将策略和价值网络与树搜索结合起来，AlphaGo终于达到了专业围棋水准，让我们看到了希望：在其他看起来无法完成的领域中，AI也可以达到人类级别的表现。

当然，这一切都是建立在人类千年来在围棋领域积累上的，没有积累就不会围棋AI的今天。AlphaGo让世人看到了AI领域的巨大进步，但想要真正理解人类和语言，其还有一段很长的路要走。相比围棋，人类在生活上的行为习惯，需要AlphaGo们拥有更出色的学习能力以及判断能力，无论是存储容量还是搜索算法，都需要几何倍数的递增，从这个角度看，现在担心AlphaGo们拥有自己的意识或情感，都太早了一些。

渗透进入人们生后的AI

AlphaGo不是DeepMind惟一项目，也不是最大的项目。DeepMind的最终目标是智能助手、医疗和机器人。另外，尽管AlphaGo只是针对围棋开发的系统，但其原理可以被应用到现实问题中。以医疗为例，IBM已经依靠认知学习平台“Watson”进入了医疗领域，Watson在泰国和印度的两家医院协助医生诊断乳腺癌、肺癌和结肠直肠癌。尽管Watson自身不会诊断疾病，但它能够找到医生应该进一步认真检查的地方，并提出治疗方案。

而无人驾驶汽车其实也可以看做具备了身躯的AI，家喻户晓的特斯拉汽车便使用了基于深度学习的现有计算机视觉技术。当然，工业或者服务用机器人都是AI渗透进入人们生活的表现。AI公司们正在努力晚上其产品，争取能够无缝进入人们生活的各个领域，当AI设备在可靠性、适应性和灵活性等方面都有长足进步时，人们未来的生活也将变得更美好。

谷歌改变人类的野心

AlphaGo很强大很厉害，但对于近年来谷歌的谋划而言，AlphaGo无非是其在人工智能领域的小玩具而已。改组Alphabet的谷歌，疯狂地在全球收购各个尖端前沿领域的顶尖公司，把触角伸到了生命科学、人工智能、无人驾驶、虚拟现实等等许多的领域。AlphaGo背后的英国Deepmind公司，只是他们收购的许许多多家公司中的一个而已。

除了传统Youtube、Gmail和地图等等互联网业务，生命科学、人工智能、无人驾驶、虚拟现实等新领域其实谷歌并没有赚到什么钱，更多是对未来的投资和布局，但今天，AlphaGo的表现已经让我们看到了谷歌的投入回报，再加上众多具有颠覆性或者划时代意义的谷歌黑科技，让我们清楚看到了谷歌改变人类未来的野心。相比之下，国内BAT三大巨头在技术积淀和领域格局方面，就显得有些小气了。

人工智能的竞赛

在2010年到2015年期间，企业对人工智能创业公司的投资增长了15倍。BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。庞大的数据和潜力，足以让企业们疯狂。

在硅谷，截至2015年初就有超过1700家创业公司加入人工智能浪潮―这一数字过去1年还在不断增加之中。谷歌、Facebook、亚马逊等科技巨头们的巨大投入都推动AI整个领域取得巨大进步。图像识别、语音识别已经成为苹果、微软、Google、IBM等科技大公司激烈竞争的焦点，而在医疗识别、模拟大脑图像等细分领域中，也涌现出不少初创的科技企业。可以说，一场席卷全球的AI竞赛正在展开，谁能让科技变得更聪明，谁就有望在未来的竞争中占据有利位置。