人工智能教育的应用场景

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篇人工智能教育的应用场景范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能教育的应用场景范文第1篇

关键词:HPS教育;小学科学;人工智能

随着我国教育的迅猛发展，作为科学教育重中之重的小学科学教育逐渐开始被大众所关注，所以探索小学科学教育的新思路已成为教育改革的关键之一。多年来，我国不断借鉴发达国家的教育改革理念与经验，并进行本土化研究，促进我国教育发展。

一、研究背景

HPS教育作为西方20世纪80年代盛行的理论，引入中国已有20余年。作为极其受欢迎的教育理念，凭借着自身优势在中国教育课程改革中占据了一席之地，也为中国科学教育提供了新思路。

(一)HPS的概念界定

HPS的提出源自科学内部对科学反思和科学外部人员对科学本质认识的思考。最初，HPS指的是科学史(HistoryofScience)和科学哲学(PhilosophyofScience)两大学科领域，但在20世纪90年代科学建构论流行后，科学社会学与科学知识社会学被引入科学教育，HPS逐渐演化成科学史(HistoryofScience)、科学哲学(PhilosophyofScience)和科学社会学(SociologyofScience)三者的统称［1］:科学史即研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史;科学哲学则是对科学本性的理性分析，以及对科学概念、科学话语的哲学思辨，比如科学这把“双刃剑”对人类社会的影响;科学社会学则讨论科学处在社会大系统中，社会种种因素在科学发展过程中的地位和作用，这包括了政治、经济、文化、技术、信仰等因素［2］。在国外，德国科学家和史学家马赫最早提倡HPS教育，突出强调哲学与历史应用至科学教学中的作用。我国HPS相关研究开始晚且研究规模较小，首都师范大学的丁邦平教授认为HPS融入科学课程与教学是培养学生理解科学本质的一个重要途径［3］。

(二)HPS教育理念融入小学科学课程的必要性

运用科学史、科学哲学等进行教学是目前国际上小学科学教育改革的一种新趋势。2017年，教育部颁布的《义务教育小学科学课程标准》标志着我国科学教育步入了新阶段，其不仅要求达成科学知识、科学探究的相应目标，也要养成相应的科学态度，思考科学、技术、社会与环境的融洽相处。该标准提出了“初步了解在科学技术的研究与应用中，需要考虑伦理和道德的价值取向，提倡热爱自然、珍爱生命，提高保护环境意识和社会责任感”。HPS教育与小学科学课程的结合是教学内容由知识到能力再到素养的过程，是小学科学教育的新维度，改变了小学科学课程的教学环境。将科学课程中融入HPS教育的内容，可以帮助学生理解科学本质，研究科学知识是如何产生的，科学对社会的多方面影响以及科学和科学方法的优、缺点等。当《小学课程标准》将科学态度和价值观视为科学教育的有机组成部分时，小学科学课程就有望成为HPS教育的天然载体，同时为小学科学课程渗透HPS教育提出了挑战。目前，我国小学科学课程虽已有部分设计融入了HPS教育理念，但该融入过程仍停留在表面，融入程度低，融入方式单一。所以，研究HPS教育理念融入小学科学课程十分有必要。

(三)HPS教育理念融入小学科学课程的可行性

纵观国内外已有的研究，将HPS教育融入小学科学课程可分为基于传统课堂模式的正式教育课程和基于科技馆、研学机构等的非正式教育课程。由皖新传媒、中国科学技术大学先进技术研究院新媒体研究院、中国科学技术大学出版社三方通力合作、联合打造的《人工智能读本》系列丛书自出版以来已发行八万套，在安徽省多个市区的小学得以应用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。该套丛书分三年级至六年级共四套，涵盖了16个人工智能前沿研究领域知识点，每一节课都设有场景引入、读一读、看一看、试一试4个模块。小学《人工智能读本》作为阐述新兴科技的读本，以亲切的场景对话和可爱幽默的插画等形式吸引了众多小学生的兴趣，不仅可作为学校科学课读本，也可以应用于课外场景。本文则以小学《人工智能读本》为例，对HPS教育进行初步摸索与实践，以期对小学科学教育带来教益。

二、HPS教育理念融入小学科学的典型案例

《人工智能读本》作为HPS教育理念融入小学科学实践的典型案例，侧重引导学生多维度、科学辩证地认识人工智能，内容包括机器学习、决策职能和类脑智能，以及人工智能的不同发展阶段，带领学生思考人工智能带来的伦理问题以及其他挑战，培养学生正确的世界观、人生观和价值观。本研究将以《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”为例，分析HPS教育理念融入小学科学的实践。

(一)科学史:提升课程趣味性

小学科学教育作为培养具有科学素养公众的重要步骤，提升过程的趣味性则十分重要。过去传统的小学科学教育注重知识的传递而忽略了学习过程，填鸭式教学导致学生失去对科学的兴趣与探索欲，不利于公民科学素养的整体提高。而科学史作为研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史，已经逐渐渗透到科学教育中来。科学史常常介绍科学家的事迹，某一知识诞生所面临的困难和曲折过程，而将科学史融入课程可以带学生重回知识诞生的时刻，切身体会科学。读本作为在小学科学教育中不可或缺的工具，利用科学史内容，以叙事方式可以将科学哲学与科学社会学的思想融入教学过程中，在读本中融入历史，可以提升课程趣味性，帮助学生更加容易探求科学本质，感受科学家不懈努力、敢于质疑的精神，提升科学素养。例如《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”引入部分即以时间顺序展开，介绍人工智能的发展与面临的困境。在“看一看”中机器人索菲亚是否可以结婚的故事不仅为本章节提供了丰富的内容，提升了课程的趣味性，而且还融入了科学与哲学，引发读者对于人工智能的思考。

(二)科学社会学:提升课程社会性

科学社会学是研究一切科学与社会之间的联系与影响，包含科学对社会的影响和社会对科学的影响。科学是一种社会活动，同时也受到政治、经济、文化等多方面影响，比如蒸汽机的诞生表明科学促进社会的发展。在科学教育的课堂中融入科学社会学不仅可以帮助学生理解科学问题，还可以通过介绍科学与社会之间的复杂关系，培养学生灵活、批判看待科学问题的思维能力。如六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，在介绍个人与技术的基础上引入了政府和环境这两个要素，使学生在更宏观的背景下，获得这样一种认知:环境与技术之间有一把“双刃剑”，个人与技术、政府与技术之间是相互促进的主客体关系。《人工智能读本》并不全是说教性质的文字，在“试一试”中的辩论赛环节让同学通过亲身实践，更加了解人工智能对于社会的多方面影响。通过对于科技是一把“双刃剑”这一事实的了解，同学们可以更好地将学习知识与社会的背景联系在一起，深刻体会科学中的人文素养，增强社会责任感。

(三)科学哲学:提升课程思辨性

以往研究发现，国内学科教材中关于科学史和科学社会学内容较多而且呈显性，而对于科学哲学的融入内容不够，且不鲜明。［3］科学哲学融入科学教育无疑可以提升学生的思辨性，帮助学生建立起对于科学正确而全面的认识。例如，《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，引入人工智能伦理，通过介绍人工智能面对的挑战、人工智能的具体应对策略，让小学生了解人工智能技术发展的同时也要重视可能引发的法律和伦理道德问题，明白人与人工智能之间的关系以及处理这些关系的准则。通过“读一读”先让学生明白伦理概念，再用一幅画让学生思考在算法的发展下，人类与机器人的关系如何定义，向学生传递树立人类与人工智能和谐共生的技术伦理观。通过这种方式，可以帮助学生逐步建立完整的科学观，全面且思辨地看待科学，提升学生思辨性，进而提升科学素养。

三、HPS教育理念融入小学科学课程的实践建议

《人工智能读本》作为一套理论与实践相结合，具有知识性与趣味性的儿童科普读物，着重引导小学生培养科学创新意识，提升人工智能素养，产生求知探索欲望。但《人工智能读本》作为HPS融入小学科学课程的初始，仍存在教育资源不充分、内容结合较浅等不足，为了将HPS教育更好融入小学科学课程，可从以下三方面加以改进。

(一)开发HPS教育资源

HPS教育需要教育资源的支撑。HPS教育资源来源广泛，无论是学生的现实生活，还是历史资料，都可以提供契机和灵感。《人工智能读本》中收集了大量与人工智能相关的故事和现实案例，都可以作为教育资源，从各个角度达到科普的目的。在新媒体时代，进行HPS教育资源开发时，应当注意借助最新的信息与通信技术增强资源的互动性，如互动多媒体技术、虚拟现实技术、增强现实技术、科学可视化技术等。在传统的科学课堂教学中，主要是通过图片文字讲解，实验演示及互动来开展。这种形式对于现实中能接触到的实验内容，如常见的动植物、可操作的物理化学实验等，比较容易开展。而对于地球与宇宙科学领域的知识，或者一些已经不存在的动植物，则只能通过图片视频进行展示，不容易进行实验展示。通过虚拟现实技术、增强现实技术等，则可以虚拟出世界万物，如不易操作的物理化学实验、已消失的动植物等都可以通过虚拟现实的手段得以呈现。这些技术或能使教学内容变得生动形象，或通过营造沉浸感以使学生有更佳的情境体验，或让学生与教学资源进行交互从而自定义内容，服务于学生科学素养提升的终极目的。

(二)对小学科学教师进行培训

HPS教育的关键是从社会、历史、哲学等角度对自然科学内容进行重新编排，并不是将大量的内容或学科知识简单相加，这对教师能力也提出了更高要求。目前，人工智能教学领域常常出现“学生不会学、老师不会教”的状况，《人工智能读本》作为内容翔实有趣的读本可以弥补一部分缺失。但与此同时，也需要提升教师的教学能力与知识储备。HPS教育理念不仅仅针对历史中的科学人物，所有的学生主体也是历史中的主体，他们也身处于社会中，并且对于生活中的各种科学现象有着自己的思考。所以教师身为引导者，需要注意到学生的思考，深入挖掘，鼓励他们对所思内容进行反思并付诸实践。科学史和科学哲学应当成为科学教师教育项目中的一部分，这能让科学教师更好地理解他们的社会责任。为此，对职业科学教师进行HPS培训便是必要的。

(三)多场景开展小学科学教育

科学素养不是空洞的，它来自学生的认识体验，并从中获得生动、具体的理解和收获。《人工智能读本》作为方便携带的读本，不仅可以在小学科学课堂中作为教材使用，也可以应用在其他场景，如研学旅行、科技馆等场所。课堂学习只是小学科学教育中的一个环节，家庭、科技馆等也可以进行科学教育。例如，科技馆与博物馆可以以科学家和历史科学仪器为主题举办展览，展览中融入HPS教育理念，学生在参观和学习过程中学习有关科学内容。一些历史上大型的科学实验，学校教室或实验室无法满足条件，但在大型的场馆中可以实现。例如，研学旅行作为目前科学教育中最受欢迎的方式之一，已被纳入学校教育教学计划，列为中小学生的“必修课”，正逐渐成为学生获得科学知识的另一个途径。研学旅行作为一种集知识性、教育性、趣味性和娱乐性为一体的旅游形式，通常伴随着知识教育的过程，包括科学知识的普及，所以也是开展小学科学教育的重要场所。在该场景下，运用《人工智能读本》等新兴手段进行科学教育往往取得事半功倍的效果。

结语

目前，HPS教育理念已经积极尝试运用到小学科学教育中，包括学校内的正式学习以及学校外如科技馆、博物馆、研学旅游中的非正式学习之中。其中，科技史以时间维度为线索创造丰富资源的同时也可以提升课程趣味性;科学社会学以科学与社会之间的相互关系帮助学生理解科学本质，提升科学素养;科学哲学则以哲学的视域审视科学的诞生提升学生思辨能力。未来，HPS教育结合小学科学则需要更深入，在资源开发、教师培训以及应用场景等方面加以改进，为提升国民科学素养做出努力。

参考文献:

［1］袁维新．国外科学史融入科学课程的研究综述［J］．比较教育研究，2005，26(10):62-67．

［2］张晶．HPS(科学史，科学哲学与科学社会学):一种新的科学教育范式［J］．自然辩证法研究，2008，24(9):83-87．

［3］丁邦平．HPS教育与科学课程改革［J］．比较教育研究，2000(06):6-12．

人工智能教育的应用场景范文第2篇

［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能

区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。

1区块链技术的广泛安全性

2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。

2医疗健康大数据与人工智能

当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。

3区块链技术与人工智能大数据处理技术

自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。

3.1改善医疗机构治疗水平

医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。

3.2更好分配资源

目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。

3.3促进数据挖掘技术广泛使用

大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。

4区块链技术在医疗健康机构的应用

互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。

人工智能教育的应用场景范文第3篇

看上去，人工智能（AI）在与人类的进化较量中占了上风。

4月下旬，著名物理学家史蒂芬?霍金在北京举办的全球移动互联网大会上做了视频演讲，“生物大脑可以达到的和计算机可以达到的，没有本质区别。计算机在理论上可以模仿人类智能，然后超越”，“人工智能可能是人类文明的终结者”。

5月下旬，目前围棋世界排名第一的中国职业九段柯洁将与人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）进行终极对弈，尽管柯洁早已放出豪言，“我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗”，但是此前德州扑克人机大赛中，人工智能完胜已经让部分看客有些心灰意冷，一旦柯洁失败，或许会再次加深这一悲观情绪。

当然，“文明终结”的忧虑还为时尚早，无论是世界上最强的象棋、围棋还是黑白棋程序，尚属“弱人工智能”。

在人工智能拥有自主意识的“强人工智能”时代到来之前，企业家、投资者以及创业者们可能更担心另一些现实的问题，比如，怎么把人工智能商业化。这是过去数十年人工智能一直温而不火的重要原因。

真正的爆发

无论是科学家的危言耸听式担忧，还是商业巨头们疯狂的攻城略地，总之，“人工智能”已然成了这两年最火的科技热词。

创新工场创始人李开复对《财经国家周刊》记者说，“我们每个礼拜都会收到5家巨大的企业的请求，基金公司、汽车公司、管理公司、国企、甚至政府，都希望能够利用人工智能帮他们解决问题。”

人工智能的概念第一次被提出硎窃61年前，尽管之后持续有些热度，但它在最初50多年里几乎没有得到爆发性的关注。

“人工智能”关注度爆发的导火索，或许是去年3月韩国著名围棋棋手李世石以1：4输给AlphaGo。

它让不少人错误估计了人工智能的爆发节点。就好比在1997年，名为深蓝的IBM计算机也曾经击败世界象棋冠军，但人工智能并没有从此进入人类日常生活。

李开复也曾错误地预判人工智能的技术趋势，从而导致创业失败――2000万美元的投入、100个员工，几乎全军覆没。

李开复反思道，“创新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的创新”，而判断它能否成为科技主流的重要标志，就是能否商业化。

Deep Mind创始人、AlphaGo之父杰米斯?哈萨比斯也表示，“我们发明AlphaGo，并不是为了赢得围棋比赛，我们是想为测试我们自己的人工智能算法搭建一个有效的平台，我们的最终目的是把这些算法应用到真实的世界中，为社会所服务。”

那么，人工智能商业化的时候真的到了吗，会不会又是一阵虚火？

4月25日，在JIC投资沙龙上，阿里云战略资深总监李树解释，“AI的基础是三个理论，第一是算法，第二是必须得有计算的支撑，第三是必须有数据作为序列或者教化算法的基础”，这三方面都在走向成熟。

2016年，百度董事长兼CEO李彦宏曾在2016贵阳大数据博览会上表达过类似观点，“越来越多的数据每天产生，我们可以利用这些数据做一些过去只有人能够做的事情，同时，计算能力越来越强大，计算的成本越来越低廉”。

出门问问创始人兼CEO李志飞则以“虚拟个人助理”为例，称“四年前跟现在相比，我们都不知道能用在哪里，手机也没有习惯”，而今天，“家庭、车等场景我们都能看得清楚，产业、用户的需求变得比以前更加成熟了。”

在这种情况下，毫无疑问，4月10日德扑人机大战最终以人工智能“冷扑大师”完胜，成了真正引爆AI商业化的导火索。

这是因为，围棋是一种“完全信息博弈”，比赛双方所有信息都呈现在棋盘上;而扑克和电脑游戏这些由多人对战的游戏是“不完全信息博弈”，计算机无法获知所有信息。

人工智能冷扑大师的胜利，意味着在尔虞我诈、概率不确定、非完美信息需要推理和情商的游戏里，机器一样可以获胜，它最大的价值就在于赋予了人工智能商业化的可能性。

德州扑克冷扑大师和中国龙之队对决结束的时候，李开复发了一条朋友圈，“据闻AlphaGo近期即将来华和柯洁对战，其实已经不再具有科学意义了。以后我们应该更关注商业领域的人工智能，在金融、医疗、教育等领域产生商业价值。”

生活在“弱人工智能”时代的我们，还远没到担心人类会“永生”还是“灭绝”这样庞大而沉重的课题，但毫无疑问的是，人工智能的商业化时代，真的来了。

开始总是美好的

“中国任何浪潮来了都会来得太猛，大家都跳进去瞬间就有可能蓝海变成红海”，李开复如是说。

不出所料，浪潮之下，巨头们闻风而来。

4月28日，百度公布了2017年第一季度未经审计的财务报告，李彦宏在财报中明确提到，百度的战略已经从“移动先行”变成“AI先行”。

同一天，刚刚上任100天的百度集团总裁兼COO陆奇，在百度与小鱼在家联合的搭载了百度DuerOS操作系统的视频通话机器人“分身鱼”会上重申，“对百度公司来讲，不光是一个搜索引擎的公司，基于AI，从现在到将来会逐渐成为一个平台，这是一个战略上和文化上的改变。”

这让人联想到早先陆奇的到来和百度前首席科学家吴恩达的离开。在曾与吴恩达有过接触的首席科学家林晖看来，这某种程度上反映了百度对于人工智能需求的变化，从“学术派”走到了“实干派”。

随后，5月3日，据美国科技网站报道，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab副主任。这个2016年4月成立的人工智能实验室，现有50多位世界知名院校的AI科学家（90%为博士）与200多位应用工程师，此举或意味着腾讯在AI领域的正面回击。

相对低调的阿里巴巴事实上也在伺机而动，去年以来，阿里逐渐抛弃了AI产品头上的“云”背书，直接用“人工智能”给产品定位。

今年3月9日的阿里巴巴技术峰会上，马云推出了“NASA”计划，称面向未来20年组建强大的独立研发部门，同时点名了五大技术，机器学习、芯片、IoT、操作系统和生物识别都与人工智能相关。

随着互联网三巨头BAT的布局加速，一场真正的商业化战争，已经蓄势待发了。

根据猎云网研究院4月13日的《2017人工智能投融资白皮书》显示，2016年1月～2017年2月，共发生365起人工智能领域融资事件。

其中，来自投资界的数据显示，仅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司获得了融资，金额超亿元的融资事件至少有5起。

这幅“人工智能”的“烽火狼烟图”，不禁让人联想起一年以前VR概念风头正盛的时候。

去年一季度，共有29家VR/AR公司总共获得融资超过10亿美元。

然而，仅仅一年后，市场研究公司Crunchbase的报告显示，今年一季度全球VR/AR的风险投资额只有2亿美元，不仅暴跌八成，而且被26家公司分食，创出了过去一年中投资的最低纪录。

AI会不会重蹈VR覆辙，还不好说，但资本一定有也有低谷。更何况，即便是在当下，也并不是所有投资者都对人工智能持乐观态度。

建投华科投资股份有限公司董事总经理戴D认为，“比尔?盖茨说有关人工智能领域的重大进步的所有预言，都已经被证明过于乐观。这一点对于22年后的今天这些投资人来说，仍然有一定的警示意义。”

在他看来，“人工智能处于初期发展阶段，对于投资、尤其是对于我们产业并购的整合者来说，可能为时尚早。”

小心陷阱

τ谌斯ぶ悄埽科学家在渲染危机感，投资者在夸大它的神奇，然而创业者需要警惕：人工智能的创业路径跟过往的经验完全不同。

其中，最大的不同就是创业门槛的高低，起步资金就是最重要的一项。

“移动互联网时代让创业成本达到历史新低，一个产品经理带着一个工程师就可以零元创业”，李开复调侃到，“但AI的创业成本却达到历史新高，挖人、买数据、买机器，每一项都要投重资”，以创新工场投资的一家创业公司为例，“第一个月就花了500万买机器”。

并且，人工智能创业大部分是“B端”的，然而大多数投资公司已经习惯了投资“C端”创业者，这就决定了融资的难度。

李开复这样对《财经国家周刊》记者描述过去很长一段时间“C端”创业公司的投资模式，“给你一笔钱搞100万个用户，再给你一笔钱搞1000万个用户，再给你一笔钱开始变现，再给你一笔钱你就盈利了，再给你一笔钱你就上市了，这一定程度上成为了投资的四步曲或五步曲”，这与大多数“B端”创业者要去苦苦哀求企业级用户的门是完全不同的。

然而，矛盾之处在于，创业者要想避免被BAT碾压，最好的方式就是去寻找一个巨头不能碾压的领域，避开社交、游戏、电子支付，而“卖企业级软件给银行”、“卖解决方案给医院”等等“B端”领域，虽然BAT可能不会去做，但创业公司也很难成功。

并且，在人工智能领域创业，一个很大的问题就是“想象力不够”，导致从一开始同质化竞争就很严重。

“大家都做一样的应用，人脸识别现在大概有15个公司”，李开复反问道，“人脸识别当然有商业价值，但是需要15家公司来做吗？”

当然，作为最早一批回国创业的科学家，曾在谷歌担任高级工程师的李志飞对《财经国家周刊》记者阐述了不同的看法。

“早期有一些趋同，这个不值得奇怪”，因为，“这就跟摘果子一样，最大的摘完了之后大家才会动脑筋去想，是不是可以再自己培养果子或者到另一个地方去摘，关键是后面这个产业是不是真能够进一步地升华。”

那么，创业过程中最需要注意的问题是什么？

最显而易见的一点，是要找到强需求而不是伪需求，然后判断这个强需求能不能被技术解决，同时，让场景和产业深度结合起来。

其次，脱离工程师的思维，把焦点放在用户身上。

李志飞说，“工程师的思维就是特别喜欢做一个自己觉得很牛的、技术很复杂的东西，但这个可能跟用户的需求完全不一样。”

以语音识别软件出门问问为例，李志飞说，“过去我们喜欢演示特别复杂的句子，比如一句话把‘帮我查一下附近的餐厅、人均50块钱、带wifi、带停车场的’讲完，但用户真实的习惯可能是把它分成几个短句，通过渐进式的交互去完成查询。”

此外，不要急于打造平台级技术和场景，什么都想做。

过去的创业经验告诉创业者，通过一味的“铺场景”也可以拉高估值，但是危险在于，一旦业务方向不像设想的那么顺利，就会无形中拉高B轮融资的难度，造成现金流枯竭，这对于现金需求量极大的人工智能创业尤为危险。

在这一点上，李志飞很坦诚，“我们也跟热点，这是肯定的，因为你不跟热点的话，拿不到钱”，“但是热点一定是辅助的，公司业务的核心一定要以AI技术推动，然后才会有各种各样的使用场景，如果你随着资本波动而波动的话，一定会死得很惨。”

李志飞称，“对于技术型公司，你的扩张速度要永远保证你的账上还有18个月的经费”，因为“钱是很贵的”。

除此之外，团队的协调、合伙人之间的契合度也在技术导向型公司被无限放大。这是因为，跟过去移动互联网时代的产品经理和工程师不一样，AI的工程师和产品经理的价值观和思维方式并不相同。

人工智能教育的应用场景范文第4篇

EW：你第一次接触人工智能或机器人是什么时候？

YZC：最早是在我的母校北京交通大学。2004年，我上大一，当时学校一位退休教师贺仲雄开设了一门选修课，叫模糊数学，是人工智能的一个分支。这门课每年会在全校挑x4～5名学生重点培养。因为我对科技、科幻方面的书籍很感兴趣，自己的专业又是数学，所以我就写了一封自荐信给贺老师，由此开始接触人工智能。

EW：科技、科幻类书籍对你影响很大吗？

YZC：我读过的印象最深的一本书叫《剑桥五重奏》。它讲的是1949年剑桥大学5位分别来自数学、心理学、语言学、生物遗传学、物理学的最顶尖级的专家，共同出席一场晚宴并围绕“机器能思考吗？”展开讨论的故事，其中一位是阿兰・图灵，他是人工智能的鼻祖。

晚宴当然是虚构的。但为什么会是这5位不同领域的专家一起探讨？因为人工智能其实是一个跨领域的学科。当时我的老师也跟我说，如果你要做人工智能这件事情，那你必须具备这种跨领域的思维。

EW：当时学这门课时，学校有实体机器人吗？

YZC：有，但非常简单，是由一些模块组合在一起，然后你给它编程，让机器人做一些动作。因为机器人偏硬件，当时我对硬件接触不是很多，相对来说，我对整个人工智能的软件的算法投入的时间更多一些。

EW：创业以来，哪几个节点对你最为重要？

YZC：我是2010年出来创业的。头两年一直在探索，当时移动互联网大势起来了，我很看好这个方向，后来就有了生活类语音工具――虫洞语音助手。严格来说，虫洞语音助手是我们在2012年做出来的。2014年是一个关键转折点，我们从做语音助手，转型到做图灵机器人平台。

EW：当时为什么要转型？

YZC：这基于我对未来整个机器人市场的看好。我觉得，我们可以找到一种很好的方式去做这件事情，那就去做吧。

EW：作为CEO，这7年里，你觉得哪些决策自己做得还不错，有无失误？

YZC：正确的决策就是我们确定要做图灵机器人这件事情。失误肯定有。我工作不久就出来创业了，对公司运营这块完全没有概念，所以也曾出现公司管理比较混乱的时候。

EW：创业初期吗？

YZC：其实是阶段性的。比如说，突然之间，公司发展又上了一个新台阶，需要我们整个团队对整个公司运营和管理有更高的水平和能力，但总有一段需要消化的时间。公司一开始只有几个人可能还好，但是变成50人、100人的时候，管理水平就要跟着上去。其实每一个阶段对整个公司的运营管理都有不同的要求，这件事情对我来说也是一个挑战吧。

EW：听说你曾经去过龙泉寺，并在那里获得了做机器人的灵感。是这样吗？

YZC：不是。我做机器人更早一些。龙泉寺想要做机器人，是因为我去龙泉寺的时候提出了这个想法，后来我以公益的性质去推进落实，再后来就有了龙泉寺的“贤二机器僧”。

EW：为什么要去龙泉寺？

YZC：当时遇到了很多困惑。你知道，我们的图灵机器人是在2014年11月的，当时整个人工智能、机器人市场还远没有今天火爆。当时其实我还挺困惑的，并不知道未来我们能做到什么程度。一个偶然的机会，在2015年年初，我的一位在龙泉寺当俗家弟子的朋友带了我进去。

那天是正月初六，北京下着雪。我在龙泉寺待了两天时间。我没事天天都在想，天天都在看，他们的寺庙、佛像什么的。我是那种发散思维很强的人，我看着那些佛像，感觉它们就像机器人一样。我想，如果哪一天佛像也能够像机器人一样动起来，能够跟人互动，应该挺有意思的。

另外，我看到很多信众每天都跪在寺庙里，诉说自己的心愿，讲述自己的问题。现实地说，其实佛也听不见，也没有理你。龙泉寺的和尚、方丈们也觉得，高僧们毕竟时间有限，这么多人去找他们解说佛法，也不可能给每个人解答。我想，如果有一天，佛像可以开口说话，解答你的问题，这件事情是不是很有意思？就是这么一个想法。

EW：这就是龙泉寺后来推出的“贤二机器僧”？

YZC：对，他们用的就是图灵机器人的系统。2015年的第一代贤二机器僧，我们参与得比较多，推出的时候已经很火了。到2016年的时候，很多人想要做佛像机器人这个事情。

EW：在龙泉寺看到的这些情况，让你觉得图灵机器人在人机交互上大有可为？

YZC：对。那个时候，国内做机器人的公司估计不超过10家。

EW：你们的第一批用户是怎样发展来的？

YZC：我们一开始比较笨，不知道怎么去推。因为我们做的是一个开放的机器人平台，希望能够与各行各业结合在一起，所以我们就到各大论坛，有开发者的地方去推。

EW：你们的主打产品有哪些？

YZC：我们现在的产品主要有两个，一个是机器人开发平台，另一个是机器人操作系统――Turing OS。

切入儿童机器人市场

EW：现在人工智能很火，你们是如何找到杀手级应用场景的？切入儿童机器人市场算是其中一个吗？

YZC：儿童机器人绝对算一个。现在大家已能看到很多人工智能应用场景，比如汽车、医疗、教育等。在将来做好了的情况下，人工智能和每一个领域结合都会诞生杀手级产品，但每个领域的成熟时间点会不太一样。

当时我们也评估过汽车场景，但你要改变汽车行业，时间周期太长了；智能家居方面，目前在中国完全不成熟；我们认为，儿童这一块，周期短，成熟更快，所以我们就先从儿童机器人切入了。

EW：更快指的是哪些因素？

YZC：儿童对机器人的接受度更高，这个行业能够快速把产品市场化，而且很容易被用户接受。儿童机器人，我们目前是在跟奥飞动漫合作，由我们提供技术系统，他们来做硬件生产及销售。

EW：你们是从什么时候有进入儿童市场这一想法的？

YZC：2014年年底。当时我们与奥飞动漫开始有合作。奥飞动漫在儿童产业有布局，这中间，IP很重要。他们也看到了我们在人工智能方面的技术储备。我们与奥飞动漫基于“AI+IP”的战略合作会是长期性的。

EW：D灵机器人推出的哆啦A梦、乐迪这两款智能机器人，去年分别在淘宝和京东众筹，目前它们的市场销量如何？

YZC：销量还是非常不错的。乐迪是去年11月上市的，每台价格2000多元，到现在已经卖出一两万台；哆啦A梦机器人已卖出1万多台。在机器人领域，还算可以。

EW：我发现你们与百合网合作，推出了一个“机器人”。真要进入婚恋市场了吗？

YZC：这是我们同事的一个很天才的想法。他们认为，机器人有一个很关键的要素，就是情感。我们通常认为，如果机器人有自己的情感，用户体验会更好。当时我们就说，跟百合网一起做一个产品吧，针对百合网上的单身男女，推出一款虚拟的恋爱机器人，因为机器人本身也是一个很好的互动交流载体嘛。

EW：推出后的效果如何？

YZC：我们是在去年圣诞节前推出的。头两天就达到了百万级别的用户，反响还是挺大的。有一点可惜在于，当时双方都想把这个计划提前实现，有些急，如果有更多时间准备，效果会更好。

EW：图灵机器人产品的情感识别、自学等功能是如何开发出来的？

YZC：这些技术是我们之前一步步积累和沉淀下来的。做人工智能，最大的痛苦和挑战

在于，我们每一个从业者都在不断往临界点去努力。我们认为，目前人工智能技术和产品，离我们的预期还有差距。

EW：你的预期是什么？

YZC：不只是我的预期，用户的预期在人工智能这块，要求也是很高的，产品需要有很好的情感体验，包括灵活性、可玩性、趣味性，尤其是这种人机互动型的机器人，就更难了。我们不想做一些简简单单的产品，那没有太大意思。

EW：以情感识别为例，是不是我对着乐迪机器人哭或笑，它就能感应到我的情绪？

YZC：有一些维度现在做得还不够细致，乐迪机器人第二、三代的感应会更明显。第一代，你说的话，带有什么样的情感，它去感应是没有问题的。但到第二代，就会开始做表情的识别，比如你哭、笑、悲伤、愤怒，它捕捉后会做出反馈。

EW：机器人的情感识别能力是否过关，你们的评判标准是什么？

YZC：第一，我们有一套基本固定的测试流程，可以确保产品能够按照我们的预想，取得很好的结果；第二，我们会有产品试用人员，对机器人有一道把关；第三，我们会做用户测试。

比如乐迪这款机器人，我们就是跟奥飞动漫一起来推的。我们每一个环节，都需要做很长时间的优化和迭代。每个月，我们在北京，奥飞动漫在广州，分别会去很多幼儿园做调研，了解用户对产品的使用反馈，包括家长的反馈，搜集数据。一般来说，我们前期调研的频率会高一点，通常是两周时间，后面会放缓到3～4周完成一次大规模调研。

EW：现在还是这个频率吗？

YZC：现在做得少一点，因为机器人本身也是联网的，目前我们会直接提取用户反馈数据。一开始，我们是通过线下的方式，直接跑去幼儿园了解我们产品的用户体验。幼儿园很乐意，因为他们也想让小朋友们有很好玩的东西。

等待行业爆发

EW：在你看来，人工智能是否和VR一样，因为过热而存在泡沫？

YZC：我觉得两者还是不太一样。从未来趋势来看，我觉得人工智能和VR，目前都属于正常情况。

EW：除了人工智能，也有人说VR是移动互联网的下一幕。

YZC：我觉得，VR作为下一个时代的主旋律是没有问题的，但人工智能也会是下一个时代的主旋律，它们的切入点不太一样，方式也不太一样。

我觉得目前来讲，人工智能更多是对整个互联网的优化和补充，VR的角色更多是一个终端，相当于下一个智能终端。互联网的应用范围越来越广，它的终端相应也会越来越多。

我觉得人工智能会发展得更快，因为它对目前互联网的影响更直接。VR需要先有硬件的普及，需要时间，它的大爆发，我估计会比人工智能稍微晚一点。我认为，2015～2020年会是人工智能发展的黄金期。

EW：作为从业者，你觉得目前国内人工智能发展水平与国际一线的差距有多大？

YZC：在底层算法，包括一些前瞻性研究方面，比如美国的一些大公司、实验室的确会更强一些。但国内在产业链、行业应用这一块，可能比国外发展得更快。

EW：目前国内人工智能行业主要的发展障碍有哪些？

YZC：我觉得最突出的一点可能是过度宣传，它提高了人们对人工智能的不切实际的预期。过度宣传不是一件好事情。对做产品的公司来说，人工智能是一件很难的事情。从手机产业，到今天机器人产业，其实都是一样的，就是用户预期一直被拉得很高。

EW：你觉得国内这一行业目前是怎样一个发展格局？

YZC：如果一年前谈这个话题，可能还有点意义，现在的情况太混乱了。今天什么人都做人工智能和机器人。不管原来沾不沾边，现在都变成人工智能公司了。我觉得，对于我们来说，我们要把产品做好，为我们的合作伙伴和用户创造价值。

其实最近这一年，我出去的时间少了很多。之前为了推儿童机器人，推“人工智能+”，推IP跟AI的结合，我一年有八九个月的时间在外面跑。

EW：你曾经说，谁能定义机器人，谁就能走得更远更好。你所定义的机器人是什么样的？

YZC：我觉得机器人的概念很宽泛，因为整个行业，包括学术界、产业界以及用户，对它的定义都是不一样的。用户的预期会很高。像现在的一些产品，一个平板加摄像头加一个语音对话的这种硬件，我认为跟手机没有区别，这种东西根本就不叫机器人，至少对用户来说不是。

我觉得一个机器人，第一，它可以通过语音、视觉进行智能交互；第二，它要有运动控制系统，能够动起来，连动都动不了的，根本不叫机器人；第三，它至少要在外形上有一个机器人的样子。

EW：机器人难于量产的问题，现在解决了吗？

YZC：2015年，产业链还不成熟，机器人很难量产。从2016年开始，已经可以量产了。现在的情况更是好了很多。我们的生产线由合作伙伴奥飞动漫那边负责，量产是没问题的。

EW：在融资方面，你们最看重投资方哪些因素？

YZC：我们更愿意与那些在发展方向上与图灵机器人契合的投资方合作。我们会跟这个领域，至少是我们认为的最好的公司合作。像威盛电子，HTC手机隶属于它。我们很早就与威盛电子有合作，包括VR这一块。引入投资方奥飞动漫同理。

EW：你被投资人问过最多的问题是什么？

YZC：早期的时候，问的最多的是，这个东西有什么价值。有时候也会问，这个东西什么时候可以赚钱。

我觉得还好，因为人工智能领域的公司很少，在2015年之前，能看懂人工智能的投资人真的没有几个。现在很多投资人都已明白，人工智能短期内挣不了很多钱，他们更多关心的是，你想做成一家什么样的公司。

EW：商业化有无具体时间表？

YZC：我们从去年就已经开始做了，有了初步进展，但现在还没有实现爆发式增长，我觉得还需要一点时间。

EW：目前每月营收有多少？主要运营成本是哪一块？

YZC：月营收百万级别，但还没有完全盈利。运营投入最大的是研发部门。公司现在有150人左右，研发占了七八十人。其他部门也都很重要，但我花精力比较多的，还是产品研发这块。

EW：在你看来，机器人有取代人类的那一天吗？

YZC：F在已经取代了很多岗位，比如工业领域，再比如服务行业，客服、陪护等，但还是以辅助为主。机器人有两个发展阶段，一个是辅助，一个是替代。辅助，现在已经有较大规模的爆发；替代，目前在一些制造业领域发展得快一些。

其实很多行业都一样，那些不够有创意的工作，我认为绝大部分都会一步一步被人工智能取代。

EW：哪些行业无法被取代？

YZC：比如艺术设计类工种，我觉得就很难被取代。有人尝试过把设计进行人工智能化，但就目前技术水平看，太难了。设计完全是感性因素在起作用，这种需要灵感的东西，人工智能是搞不定的。

人工智能教育的应用场景范文第5篇

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。”