人工智能时代下的教育

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篇人工智能时代下的教育范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能时代下的教育范文第1篇

自1956年人工智能概念在达特茅斯会议提出以来, 人工智能的发展超出了人们的想象:1997年, IBM超级电脑深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2016年, 由Google旗下的深度学习公司Deep Mind开发的人工智能围棋程序Alpha Go战胜了世界围棋冠军李世石, 这件事轰动了全世界[1]。随后有关人工智能的热点应用不断推出, 比如无人驾驶、智能医生、语音与人脸识别等, 让我们认识到人工智能的应用已与生活息息相关。在教育领域, 人工智能应用也取得了重大突破, 比如2017年高考期间, 机器人艾达挑战高考数学, 10分钟就答完, 获得134分, 激发了教育领域对人工智能的巨大热情, 同时也引发了人们对教育的忧虑与反思[2]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 提出人工智能产业竞争力在2030年要达到国际领先水平。目前世界主要发达国家先后从国家层面人工智能政策规划, 将人工智能作为国家经济发展、社会变革和国际竞争的新动力[1]。

1 人工智能定义和发展阶段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。

2 人工智能应用状况与反思

2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。

3 人工智能时代职业教育的发展策略

为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。

3.1 解放思想, 更新理念与制度

中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。

3.2 善用人工智能, 提升教学与管理

在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。

3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业

在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。

3.4 完善终身学习的职业教育体系

随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。

3.5 人文教育为道, 智能教育为用

在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。

4 结论

人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。

参考文献

[1]谢青松.人工智能时代职业教育的转型和发展[J].教育与职业, 2018 (8) :50-56.

[2]苏令.人工智能来了, 教育当未雨绸缪[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根, 庄越挺, 译.北京:机械工业出版社, 2000.

[4]王璐菲.美国制定人工智能研发战略规划[J].防务视点, 2017 (3) :59-61.

[5]贺倩.人工智能技术在移动互联网发展中的应用[J].电信网技术, 2017 (2) :1-4.

人工智能时代下的教育范文第2篇

关键词：资金管理 大数据 资金链

随着我国大数据不断在各产业行业的运用，越来越多的企业不断运用大数据信息系统，实现了公司网络集成化管理，而作为集团公司特别是跨省跨国的大型集团公司，是帅先使得大数据企业管理系统，基于其管理系统的复杂性和智能性，以及管理模块多样性，使得我国集团资金管理存在诸多问题，笔者借机进行研究，希望能找到更多可以解决的建议。

一、大数据时代集团资金管理存在的问题

（一）集团公司资金管理金审批过度集中缺乏灵活性

我国大数据时代下，集团资金管理大数据系统运用时间短，公司内部管理跟不上大数据集成管理的资金管理模式，从而使得集团公司的分子公司对资金管理的过度集中产生了不适之症。主要是分子公司业务不稳定，资金日常需求量大，且突发事件多，资金流出现较多问题。如分子公司采购不及时或是采购客户要求从打款变成直接付现等，而公司资金管理过严无法实现即付现而使得采购困难现象。还有在日常费用和零星支出也存在突发事件需要运用的，如员工受伤需要公司垫资等，在这样的网上审批和监管过度集中中就缺乏灵活性，使得员工人为公司管理不人性化。

（二）集团资金链智能监督不力且人工检查不及时

集团资金链智能监督需要各分子公司的数据传递及时，如果数据出现隔天传递就出现系统智能分析出问题，或是智能分析结果出错现象较多。如先付款后审批，或先审批再付款两笔不同业务同时进行时，会出现在智能分析时不能分析先付款后审批的这一笔业务，最终使得数据统计与分析出现较大问题。而人工检查分析时又不及时，系统维护又没有及时更新和调整，最终使得资金链的智能监督与分析不力，而人工检查也不及时，最终容易引发资金流的问题。如出现有账无金或是有钱无账的现象在系统中使得人工分析增加难度，智能分析不准确的现象。

（三）集团资金管理部门人员综合素质不高

集团资金管理部门人员主要由银行资金管理人员和现金管理人员、资金管理经理、融资信贷人员、集团内部资金调拨人员、集团资金审批与监督管理人员等，这一些人员各自从业经验不同，学历文化知识不同，以及来公司受公司培训和教育的时间不同，最终使得他们综合素质不高，如对计算机操作不熟练，对大数据系统运用不熟悉，以及对智能化设备的维护与管理不力等，最终使得资金管理出现这样那样的问题较多。如出现分子公司临时短缺资金，资金流控制不合理等诸多现象。

（四）集团资金智能分析与人工分析结合度不高

资金智能分析是指通过计算机在大数据云计算上的基础上进行有条件的智能分析和提取相应的分析结果，如资金日报表自动生成，资金月报表生成，资金年度和半年度报表的生成，还对各类资金使用进行智能分析，明确其使用用途和性质，以及使用时间和使有是否合理等。然而由于人工操作出现滞后录入数据，形成当日分析数据不准，而后增加的数据又与当日形成分析的差异，最终使得短期智能分析不准，人工服务又不及时或是根本没有分析，最终使得人工与智能分析结合度不高。

二、促进大数据时代集团资金管理能力提升的建议

（一）放宽集团资金管理审批权限保持适度灵活性

作为大数据时代下的集团资金管理的审批，需要适度放宽一定权限给分子公司资金管理人员进行合理的控制和管理，要抓大放小，实现分层级分层次的资金管理，要促进资金流动合理，运用规范不超出全面预算数据，更要对异常的资金使用进行合理监管。其即要保持分子公司的灵活性，又要促进审批权限相对集中，更需要将资金实现集中，从而利用集团领导层对公司进行决策合理，并有效利用资金进行投资等。

（二）实施集团资金链智能与人工共同监督并做到日清月查

作为资金链管理需要全面加强智能与人工共同监督，实现智能自动审查，找出存在的问题，由人工进行合理的检查，找出智能分析的不足，并进行及时的数据维护进后台数据处理，使得日常数据合理规范，并使得资金数据管理合理，利用率高，对资金控制合理，资金链不存在断链现象。因此，要做到共同监督，并要做到日清月查，实现保障集团资金合理流动，促进公司资金安排、使用、支付、收入合理，更使得公司投资申请和使用资金有保障。

（三）加强集团资金管理部门人员综合素质的提升

作为集团资金管理部门的人员需要全面提升个人思想素质和文化素质，更重要的是全面提升业务操作能力，和对计算机操作能力，以及针对数据进行有效判断和分析能力。要实现人机结合，达到人机一体化运营，这就需要资金管理人员与计算机高度结合，并全面提升人员的综合素质，只有这样才可能达到人机合一，最终为集团资金管理服务。

（四）加强集团资金人工智能与人工分析高度结合

作集团资金人工智能分析系统它是基于日常资金管理数据在系统中的存储后，通过系统自动提取分析和自动判断和归类后，实现系统自动化分析，它可能分析出现的问题就是基础数据的问题，一旦基础数据不对，后面所有的智能分析的结果都是错误的。而人工分析是就是以智能分析为基础，对各类数据进行论证和判断后，进行有效检查，最终实现智能与人工分析相结合，从而最终由人工进行综合分析出资金管理存在的问题和需要重视和注意的内容，并提出对应的建议。只有这样，智能与人工才是高度结合，并促进集团资金管理健康发展。

三、结束语

总之，大数据下的集团资金管理仍然存在诸多问题，笔者试着从上述几个方面分析后，最终提出了对应的建议， 笔者希望能引起各集团公司对在大数据时代下的资金管理更为合理、规范，有效，从而促进资金管理合理。

参考文献：

人工智能时代下的教育范文第3篇

关键词：大数据技术 档案管理 理念 思维 方法 变革

中图分类号：G270.7 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）11（b）-0023-02

在这个科技飞速发展的年代，新技术的不断涌现成为推动整个社会前行的发动机。大数据、云计算、人工智能等每一次技术的进步和革新，都渗透到社会的各个行业和领域，在引领社会变革的同时，使之快步走入信息化时代。在档案界，新技术的应用和管理正成为不断深入研究的课题，档案工作的发展理念、工作目标和实施路径发生了深刻的改变，档案事业的发展正迈向更广阔的未来。

1 大数据时代档案管理所涉新技术的发展特征

1.1 数据处理技术

当今的档案数据正在向电子化过渡，档案信息已经成为存储在某种介质上能被相应电子设备识别的物理符号。与纸质数据相比，它是对一定事实、概念或指令的一种全新的表达形式。随着计算机和网络技术的发展，数据信息的处理更加高效和便捷。面对海量、无序的数据，应用计算机软件程序，人们能够对数据进行快速的采集、存储、检索、加工、变换和传输，并通过各种数据处理的应用软件包，将数据提取并演算出有价值和意义的信息。数据处理技术是档案管理的重要环节，随着新技术的不断发展和创新，档案工作才得以向系统化和自动化发展。当前档案数据处理工作主要依靠计算机和网络来支撑，依据不同电子处理设备的结构、工作方式或时空分布，对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理，由相应的软硬件来共同完成。

1.2 人工智能技术

人工智能被称为世界三大顶尖技术之一，其目的是让机器来替代人类智慧才能完成的复杂工作。作为计算机科学的一个分支，通过了解和掌握智能的实质，以此设计和生产出近似或高于人类智能的仪器和设备，让机器来完成人类的智能工作。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。2016年3月基于人工智能的围棋程序阿尔法狗战胜了世界冠军李世石，标志着人工智能已经向实践应用领域取得了突破性的进展。面对多元化的档案信息资源，档案数据规模的几何式增长，档案社会化程度的不断提升，档案管理工作也应更加智慧和智能，而人工智能技术也终将成为档案信息化建设的技术引擎。

1.3 计算机网络技术

计算机网络将处于不同地理位置的计算机相连接，以实现信息检索、网络通信、办公自动化、电子商务和远程教育等功能。当今世界已进入全球化、高速和智能的网络时代，一个巨型的“虚拟世界”在逐步形成，人们可以足不出户的实现互动和交流，现实生活向数字化发展。计算机网络技术也为档案管理工作插上了翅膀，每一项网络新技术的出现都极大的促进了档案管理工作效率和水平的提高，在当前的档案信息化建设中，云计算、数据挖掘和物联网技术的不断成熟和完善，解决了传统档案受时间和空间的限制，实现了档案信息的高效检索和利用，真正实现了其在人类记忆、信息服务和文化传承等方面的社会功能。

2 大数据技术时代档案信息管理面临的挑战与变革

2.1 大数据技术时代档案管理思维的变化

从何种角度、层次、方式去管理、开发和利用档案，取决于每个档案管理者的思维方式。随着科学技术的发展，传统的分类、比较、归纳和演绎的档案学逻辑思维方式，往往将档案管理局限在文字馆藏的管理上，面对档案资源范畴和信息形式的变化，以及互联网、移动终端和个人电脑等产生的电子档案数据，以传统的鉴定和整理思维加以处理，很难从档案中挖掘出高价值的有效信息。因此面对大数据时代的来临，档案工作者应当采用扩散型和横向型的思维，关注档案事业发展的整体性和多维性，从信息科学汲取养分，改变单纯的以保存、检索等为主要的档案信息服务理念，将网络化、智能化的档案数据挖掘和分析工作当成未来档案服务的主要方式，真正体现档案信息的价值，满足档案工作的社会化需求。

2.2 大数据技术时代档案管理方法的变革

档案管理工作肩负着对档案信息采集、整理、鉴定、存储和检索等任务，具有社会记忆、信息服务和文化传承等社会职责。在传统的档案管理方式下，对档案数据往往是孤立、扁平和简单化的处理模式，对海量数据缺乏一种立体和智能化的技术手段，大量死档案和低价值数据是各档案管理部门普遍存在的通病。而在大数据时代下，云计算、大数据分析、人工智能等技术的出现，使主动利用档案成为可能，不同的档案管理部门，可以针对自身档案数据的特点和属性，利用基于不同数据模型而开发的软硬件系统，对本单位的海量数据进行相关性分析，从而满足档案管理者和使用者的需求，使档案更加价值和意义。

3 应对大数据技术时代要求的档案信息管理策略

3.1 利用人工智能技术，对档案资源进行采集、分类和管理

人工智能技术的飞速发展使档案智能管理的实现成为可能，档案信息摆脱了传统载体的限制，在计算机网络中，应用基于自然语言搜索、云计算和数据挖掘等技术，在各种软硬件的相互配合下，能够完成从档案资源的采集、分类、存储、鉴定、安全、分析、检索等一系列的档案管理业务，有效提升档案信息化建设水平。以档案数据收集为例：文本挖掘是人工智能中最早实现的技术之一，面对浩如烟海的档案信息资料，想要收集满足自身需要的有价值数据，凭借人力是根本不可能实现的。而应用基于人工智能技术的数据挖掘产品智能Agent，通过关键词检索和智能分析系统，能够在海量信息中搜索和提取到网络资源中几乎全部的数字化成果，使档案的检索和利用更加的方便和快捷。

3.2 基于大数据技术下的档案信息资源的共建与共享

“运用互联网和大数据加强横向联系，让数据多跑路，群众少跑腿”是近期国务院对满足百姓信息需求的新倡导。对档案管理工作而言，也就是利用大数据技术实现档案信息资源的共建和共享。大数据本身的物性是经过数字化后被存储的可被识别的物理代a，其真正意义在于能够从这些海量的信息中提取和利用有价值的部分。也就是利用互联网和大数据的相关技术，使数据更加公开和透明，实现不同部门间、不同社会群体间的信息传导和利用，为档案管理者和服务对象提供数据支撑，充分体现档案管理工作的社会价值。应在档案信息共建共享的原则、技术和设备、实施路径、安全性等方面制定详细和可行的规划，从而确保档案管理的社会价值最大化实现。

3.3 应用数据挖掘技术，对档案信息进行开发和利用

当前我国档案管理的自动化、网络化工作已经基本实现，很多档案管理部门都能利用计算机软件或网络平台，对档案工作所产生的海量数据信息进行记录、整理和分析，并从中挖掘有价值的信息，为档案业务信息的管理提供可以参考的决策信息，为档案数据资源的优化和整合，档案服务的便捷和高效提供了一定的技术支撑。但在档案数据的深层次处理方面，由于分析方法和技术上的缺失，在对大规模数据处理上仍显不足。而随着数据挖掘技术的日趋成熟，人们可以通过特定的算法和模型，对数据进行总结、分类发现、聚类和关联，对档案数据进行更高层次的抽象，提高档案资源的实际利用率。档案管理部门应积极应用最新的数据挖掘技术，将传统的数据保管模式向数据开发和利用模式转变，将档案服务从被动向信息的主动提供者转型。

参考文献

[1]周林兴，周振国.高校档案馆、博物馆数字资源整合研究[J].档案管理，2014（5）：10-14.

人工智能时代下的教育范文第4篇

数字时代的艺术设计不再是单纯的二维或三维艺术，更扩展为时间与空间艺术的综合，即四维艺术。这些数字艺术不仅涉及自然生态环境与人文社会环境的各个领域，还包括新媒体等渠道，通过对信息的传播提炼进行再创造，多种媒介的融合和实时交互的传播赋予了当代环境艺术设计更广泛的设计表现外延。虚拟现实、APP、局域网以及互动媒介让人们开始重新审视传统的环境艺术设计语汇，数字技术为艺术设计的创作提供了丰富的图像和素材来源，为环境艺术设计开辟了新的表现空间。与此同时，新媒介也为环境艺术设计教育带来新的机遇——在新媒体技术的支持下，培养兼通艺术设计与计算机数字制作技术的高级人才。数字时代下设计的表现空间也加速了环境艺术设计高等教育中信息的交流、教学资源的共享与课堂的互动。数字化实现了设计数据存储效率的提高，设计前期数据、过程图、建筑模型、渲染效果图或者建筑巡游动画等都可以数据的形式被便利地检索和使用。数字网络也拓展了环境艺术设计的空间，不仅使设计师的工作数字化，更让年轻设计师能接触大量新资讯，培养开阔的、前瞻性的视野，并利用网络教育资源自学，不断进步。

二、多元化表达能力打破了传统设计沟通的壁垒

数字时代使得传统设计沟通的界限开始消解，设计开始采用新的创作手段、新的媒介、新的工具、新的信息传播方式及新的创作角度。在计算机为我们提供了CAD、3dsMAX、VRay、SketchUp等具有绘图、三维动画功能软件的基础上，数字技术又将人工智能、虚拟现实、人机交互技术等引入了设计表现领域。环境艺术设计与数字科技领域的交叉，不但广泛涉及概念方案设计，更有虚拟现实技术研究、新媒体技术的介入。设计沟通不再局限于图纸的交涉，转而由计算机软件研究、交互式艺术、计算机辅助绘制、非语言艺术、计算机编程等方式阐释方案、解答创意。

三、结语

人工智能时代下的教育范文第5篇

如今，一个公司的转型第一就是要把我们的使命讲得非常清楚。差不多两年前，微软新的首席执行官纳德拉上任的时候，他就在微软内部谈到我们的使命。微软今天的使命非常清楚，“Empower every person and every organization on the planet to achieve more”，翻译成中文就是“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”。那我们的策略是什么？在“移动为先、云为先”的世界里，我们要做到业界顶尖，打造业界顶尖的平台和生产力。

那么，在这个战略之下微软的愿景是什么？我们的三个愿景，第一是重塑生产力和业务流程；第二，微软要做的不只是一个云平台，而是一个智能云平台；第三是创造更个性化的计算。我为什么今天这样说呢？这一页是非常重要的，今年二月份的时候微软CEO就提出这三点，然后整个公司的组织就按照这三个愿景来运作。

大家可能都知道，今年9月份访美期间参观了微软总部。期间，我们向主席及夫人演示了包括大数据和增强现实在内的最新前瞻科技。我们使用数据为主席呈现了过去40年间全美国所有的龙卷风汇总，通过PowerBI，在一张地图上展现三维视图，可以直观地看到每次龙卷风发生的时间及地点。我们将屏幕聚焦到1985年访问过的小镇，进一步选取了1985年5月份的时候在美国的一个月所见的龙卷风的资料。通过这些资料，我们还可以做预测和环境的分析。看完了之后对微软表达了赞许，说“这项技术很有实用意义”。

第二个是我们非常火热的一个软件叫做，这是我们公司用大数据和智能化的图像识别来测量年龄的网站。图片中一个是郭德纲，另一个是林志颖，两个人的年龄都差不多，但是在这个识别中，他们一个被认为是35岁，另外是47岁。这是很有趣的，网上很多人都上网去识别他们自己的年龄。是基于微软Project Oxford――机器学习与人工智能方案而开发的应用。这套方案提供了表情识别、人脸识别甚至是情绪识别的接口，开发者可以自由调用，创造出五花八门的应用，而这所有功能都是基于微软智能云Azure开发的。

下一个是我们在深圳跟环保部共同开发的城市空气质量监测系统。大家在别的网站或者手机应用上看到的数据只是当时的监测数据，而微软能够做到的是预测数据，就是通过一天的指标预测未来的空气指标到底会变成什么样？借由这套系统，城市管理者可以进行更有效的决策。而且不仅是空气质量，在微软和住建部开展的未来城市项目中，交通、教育、医疗等多个领域已经开始了智能化的尝试。