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　　按：今年两会期间，人工智能首次被写入政府工作报告，已经上升为我国的国家战略。未来，人工智能技术的发展必将对传统教育行业带来了挑战，教育如何适应未来人工智能的发展趋势，培养适合社会发展的人才成为摆在教育工作者和家长眼前的难题。未来世界究竟是什么样的？人工智能的发展会有哪些趋势，这些变化会如何影响到教育？
　　搜狐教育智见今日为你推荐一篇分析人工智能时代发展趋势的文章的文章，美国著名科技杂志《连线》的创始主编、《必然》的作者凯文&凯利在中国教育学会科创教育联盟成立大会上的主题演讲。凯文&凯利预见了在未来二三十年人工智能发展的认知、互动、使用、分享、流动五个方面的趋势，他认为未来教育将在这五个方面扮演重要的角色。
　　本文3500字，阅读大约需要8分钟。
　　作者：凯文&凯利（美国著名科技杂志《连线》的创始主编）
　　“技术”并不是指单一的某一种技术，更多的是指总体的“趋势”，即所有产业会朝着什么样的方向发展。作为“技术”而言，其一个非常重要的特点就是无法预测，但是趋势是可以预测的。
　　趋势一：认知
　　我们需要改变思维方式，做有创造性的工作
　　随着社会越来越智能化，所有的东西都会更加智能，例如在医院或者诊所，放射科的照片已经可以被人工智能分析；在飞机驾驶中，大部分时间都是人工智能在操纵飞机；开车时使用的自动挡也是人工智能在操作汽车。我们生活中已经有很多方面和人工智能息息相关。
　　重要的一点是我们为什么想要人工智能？因为人工智能和人的思维是不同的。例如我们为什么想要人工智能来开车？因为人工智能不会受到外界的干扰，人在开车的时候可能会突然分神，而人工智能或者自动驾驶是不会的。
　　人工智能有不同的认知方式和模式，在一定程度上，在一定的维度上甚至会超越人类的思维方式，我们需要充分运用这种思维方式。我们可以发明出不同的AI，不同的模式，来强化我们的视角，这样我们就能够更好地完成人工智能，但这是很难的。不管在商业模式的角度上，还是在科技的角度上都是很难的。人脑很难复制，所以我们有两步可以走，第一步就是要发明一个新的思维模式――大脑模式，来帮助我们解决这些问题；第二步就是要找到一种解决方式来使用这种思维模式。
　　我们需要改变我们的思维方式，改变思维方式比其它的事情更加重要。
　　第一次工业革命带来了第一次人力的解放，而人工智能又带来一次人力的解放。很多人担心在未来会不会有很多工作都不需要人类了，人工智能会不会替代人类。
　　所有的工作其实都可以归为不同的类别，有一些工作可以由机器人来做，有些工作机器人就做不了，我们需要做的就是重新定义人工智能，而不是被其所替代。我们可以将那些高效率、可重复性的工作交给机器人去做，而那些低效率、具有创造性的工作都由我们人类去做，比如人际交往、艺术、科技发明等领域的工作。
　　我们可以尝试不仅仅单纯地让人工智能或者机器人来工作，而是说把人工智能和人融合在一起，这两个个体都有自己独立的思考，融合在一起就是强强联合了。所以未来我们是否能够成功，就要看人和人工智能能够多么无缝地衔接在一起。
　　趋势二：互动
　　互联网正在从知识、信息迈向更加注重体验
　　我认为未来的技术将会发展的另外一个方向，就是会越来越互动。过去在工业革命的时候，我们生产了桌子，但是桌子与我们人类并没有很多互动。在未来，我们的整个身体，所有的姿势和动作都会被转化成数据，我们与人工智能会进行互动。人工智能能够通过观察小小的动作、手势，甚至包括一些微动作、脸部的微表情，做出相应的反应。今后，我们可以用自己的动作与机器交流，最终完全进入一种虚拟状态，就是我们所说的虚拟现实。
　　因此我觉得在智能手机广泛应用的下一个平台将会是互动式的“虚拟现实”。
　　虚拟现实也有两种形态，一种虚拟形态是类似于你要戴上像手套、眼镜给你另外一种感觉，戴上这些之后，你会觉得自己是在另外一个时空或环境，这是非常常见的虚拟形态，能够给人们一种虚拟现实的体验方式。另外一种是混合式的远程视载技术、虚拟现实，当你戴上这种眼镜设备以后，你可以去触摸身边虚拟的椅子，你可以将其挪开，这样的技术可以给你类似于错觉的感觉，带你到达一些对于人类来说无法到达的地方，比如水下或者火山里面。
　　最重要的一点是，我们现在其实会渐渐地远离充满有很多知识或者信息的互联网，而慢慢地迈向一个满是体验、更加注重体验的互联网。最重要的不是你看了什么，而是你体验了什么。
　　所有这些技术的成本都在不断地下降，所有的商品成本都在不断地下降，但是只有一个例外，那就是体验。例如，要给孩子找保姆，或者说我们需要看一个话剧，这种体验的成本在不断地升高。现在人工智能或者虚拟现实也在把体验虚拟化，因此我觉得在未来，虚拟现实将会是最社交化的一种社交媒体，我们可以和朋友一起出去玩，真正地分享我们的体验。
　　趋势三：使用
　　人们正从关注“所有权”转向“使用权”
　　过去我们关注“拥有”，现在我们更加关注是否可以“使用”。例如，优步是世界上最大的出租车公司，但优步自己没有任何一辆出租车，脸书是世界上最大的社交平台，但自己没有任何的内容。
　　因此在现代的社会，“使用权”已经优于了“所有权”，如果可以随时随地的使用，感觉比真正拥有会更好。例如，滴滴让我们随时随地想用车就可以直接叫车，而不用自己去买一辆车，甚至可以想像在未来，甚至不用买房子，因为可能随时随地有这样的服务提供商给我们提供我们需要的空间。
　　我们已经实现了从产品向服务的转换，过去可能关注的是产品本身，但是现在我们更关注产品背后所能提供的服务，也就是服务经济。未来经济是按需经济，人们有需要再生产，如何把产品转换成服务，然后把服务提供给消费者，其实我们身边有非常多的机会可以让我们做类似的思考。例如订阅，作为会员可能并不会卖给你实体的产品，而是出售使用权，如果买产品，产品的更新换代非常快，但如果买使用权就可以随时的更新。所以我们已经慢慢从关注“所有权”转向“使用权”。
　　趋势四：分享
　　协调合作、强强联合让共享经济变成可能
　　我们以前说的分享可能仅仅是所谓的分享经济，分享一辆车的使用权，或者分享那些并非个人所有的东西，但是我想说的是，其实分享远远不止这些。
　　虽然我们在说共享经济，但是我们现在还只是处在共享经济非常初期的阶段，真正的分享要远远超过我们现在所理解的简单的分享。
　　在未来，所有我们可以想象得到的、能够被分享的东西都一定会被分享。
　　因此，最重要的一点便是协作。我们需要让所有的工具、技术协调合作，使其强强联合。
　　维基百科是一个线上的百科全书，全球上百万的人都可以成为这个百科的撰写人，他们可以撰写许多词条。这样的技术在20年前完全不存在，但是现在，这样的技术可以让我们一起合作来完成一部巨大的网上百科全书，它给了我们非常大的力量。
　　趋势五：流动
　　在“流动”的社会，学习能力才是核心能力
　　流动性是这个时代的特征，数据是流动的，例如新闻、音乐、电影，还有脸书、微博、微信等等这些都是数据的流动。无论你在哪个行业，学过什么课程，最终都获得的是数据库，流动的数据，无论做什么工作都必须要意识到这一点的关键性，因为所有的信息都是会被追踪的。
　　世界更加流动性的的一个方式那就是我们所有的信息都会被追踪，但是决策可以相应的做出变化。那些可以被跟踪的事物一定会被追踪，包括各种数据流、信息流，例如一些定位系统能够跟踪每个客户具体在哪个位置，会买什么商品，我们也可以通过技术追踪身体的生活方式、健康状况，包括运动、记忆力、血压水平等。这些信息可以收集起来开出个人化、定制化的处方和治疗方案。
　　第二是关于隐私，那就是配对、连接、偶合，把两种不同的个体双向的连接起来，要么透明，要么模糊，要么开放，要么隐藏。
　　第三是个性化的设计，每个人都是社会的一员，但我会希望公司、朋友把我视为一个独特的个体，例如我有自己的特长、职责，而我们唯一能够被视为个性化的方式就是透明化，我就需要向大家开放自己，公开信息，从而他人才能够给予我们个性化的对待。大多数人会希望更个性化，更独特一些，所以愿意透明一些隐私，在英语当中有句话是“隐私让位于炫耀”，我们的进化方向就是越来越透明。
　　最后，其实没有人知道这些发明对未来的发展是不是有效，例如，摄影、电话等技术被发明的时候，我们并不知道这些技术的好处，最初我们并不知道这个技术会运用用于哪里，唯一的方法就是使用它，需要与技术进行交互才能发现技术的优缺点。
　　这些技术需要通过交互的方法我们才能充分了解，所以我们需要不断学习全新的技术，无论多大年龄，所以学习的能力在未来才是最核心的能力。在新技术的学习过程中，忘记过去学的旧的东西，对很多人是非常困难的。
　　怎么样创造一个新的东西？设计的思考流程是首先要了解设计改革的是什么，再来创造，然后再交互，这是一个设计的流程，即先把新的东西做出来，然后再思考，做的过程其实是边做边思考，做了之后又重新进行思考和评估，进行一些修改，这样的先想后做类似于创客教育。让学生能够用上手的经验通过实践来学习东西，然后创作，再思考重复这个过程，这是学校一个学习的过程，学生可以真正的创造东西，实践是思考问题的第一步。
　　想成为创新的一代要具备哪些能力？
　　中国现在即将成为一个非常具有创新精神的国家，但是还是缺失一种文化，中国的下一代如果真正的想成为创新的一代要具备以下能力：
　　1、拥抱失败的能力。其实失败正是创新科学，甚至是艺术的核心所在，通过不断的失败不断的促使你前进，正因为有不断的失败才能进步。
　　2、提问的能力。好的问题才是人类最大的价值所在，问问题也是创新的驱动力，这是中国的下一代要发展的部分。中国需要普及一种能够去质问权威的文化，有时候就要反其道而行之，去质疑老师，要质疑某种权威，这样一种质疑或者问问题的能力才能让我们的文化有创新的基因。
　　3、对于未来要抱有乐观的心态。其实真正的进步或者改革都是由乐观的人创造的，每个技术都会带来问题，但这些问题可能就是进步的源泉。
　　未来是什么样的呢？可能现在我们还很难相信无人驾驶汽车的运用，或者所有权转向使用权，难以想象未来的医学是私人定制化的医学，或者通过一个眼镜看到很多的虚拟现实。
　　但是在过去的这么几十年中电脑、芯片，以及智能化的设备越来越小，在20年前人们也不会想象这样的变化发生，我们要相信那些现在认为不可能的事情会变成现实，因为我们通过自己的技能一起协作、强强联手，人类思考的能力加上机器人的思维能力，我们才能让不可能的事情变成现实。
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人工智能产业链及五大商业模式解析
来源：智东西
作者：佚名日 14:50
[导读] 随着上周阿里云栖大会的召开，阿里云研究中心、波士顿咨询公司以及Alibaba Innovation Ventures合作共同推出的《人工智能：未来制胜之道》也随之发布。我们就和大家一起解读阿里新鲜出炉的人工智能报告。
　　随着上周阿里云栖大会的召开，阿里云研究中心、波士顿咨询公司以及Alibaba Innovaon Ventures合作共同推出的《人工智能：未来制胜之道》也随之发布。
　　本期的智能内参，我们就和大家一起解读阿里新鲜出炉的人工智能报告。
　　以下为智东西整理的报告干货：
　　1.人工智能的准确定义与内涵：
　　人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　根据人工智能的应用，人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。
　　根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛（不再局限于模拟人）智能。
　　人工智能的驱动因素：算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动。
　　人工智能的承载方式：
　　技术承载方式：单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能。
　　表现方式：云智能、端智能、云端融合。
　　人工智能与人的关系：机器主导、人主导、人机融合。
　　2.人工智能会做什么？
　　人工智能具备&快速处理&和&自主学习&两种能力。
　　人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。
　　人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识，支持知识的&产生&&存储&&应用&&更新&的体系化管理。
　　3.人工智能用在哪？
　　人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。
　　人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题：
　　（1）行业存在持续痛点；
　　（2）商业流程本身具有数字化的信息输入，问题可以细分并清晰的界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单相沟通为主；
　　（3）商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。
　　4.大数据是战略性竞争优势。
　　海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料。
　　人工智能的三种主要技术，都需要专有类型的数据。
　　机器学习需要大量的标签样本数据。
　　模式识别偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据。
　　人机交互则需要积累大量的用户数据。
　　5.现阶段，特别对于创业公司而言，数据的来源主要有三种。
　　方式一，自筹数据，即从零开始，投入大量人力采集数据。
　　方式二，公共数据。例如美国、英国、加拿大、新西兰，以及我国的香港、上海、北京、武汉、无锡、佛山和南海等城市都有自己的线上数据平台。
　　方式三，产业数据协同，即下游创业公司或行业公司和产业链上游的数据或平台型公司建立合作，连接对双方均有利的产品或数据。
　　6.从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能将会出现三个阶段：
　　情景一：未来3-5年，仍以服务智能为主。在仍工智能及有技术的基础上，技术取得边际进步，机器始终作为人的辅助；在应用层面，人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。随着数据和场景的增加，人工智能创造的价值呈现指数增长。
　　情景二：中长期将出现显著科技突破。人工智能技术取得显著突破，如自然语言处理技术可以及时完全理解类人对话，甚至预测出&潜台词&。在技术创新的领域，现有的应用向纵深拓展，价值创造限制在技术取得突破的领域。
　　情景三：长期可能出现超级智能。人工智能的技术取得显著突破，应用范围显著拓宽，人机完全融合，人工智能全面超过人类，无所不在，且颠覆各个行业和领域，价值创造极高。
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中国人工智能产业未来商业模式及应用趋势研究报告（2016年版）
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中国人工智能产业未来商业模式及应用趋势研究报告（2016年版）》》》》华《《《《研》》》》中《《《《商》》》》研《《《《究》》》》院报告编号：248033【华研 中商 研究院】 出版日期：2016年3月 寄送方式：Email发送 或 特快专递 电话订购：010-　QQ 咨 询：
电子邮件：联 系 人：成莉莉 报告价格：【纸质版】: 6500元 【电子版】: 6800元 【合订本】: 7000元 （价格可以优惠）本公司报告每个季度可以实时更新，免费售后服务一年，具体内容及订购流程欢迎咨询客服人员，感谢您的关注！【报告目录】 第1章 概述 11.1 概念与内涵 11.2 人工智能发展演进 21.3 人工智能领域主要案例 51.3.1 “谷歌大脑” 51.3.2 IBM 人脑模拟芯片 71.3.3 “百度大脑” 8　 　第2章 人工智能发展的驱动因素 102.1 人工智能是未来互联网发展的技术核心 102.2 人工智能将引发产业结构的深刻变革 112.3 人工智能将决定未来智能化战争之胜负 132.4 人工智能是我国实现弯道超车的最，佳机遇 15　 　第3章 人工智能市场现状 173.1 人工智能技术的突破 173.1.1 深度学习 173.1.2 类人脑并行计算能力 233.1.3 大数据 283.2 IT巨头争相涌入人工智能领域 293.3 发达国家纷纷推出人工智能计划 313.4 中国科技界向人工智能世界科技之巅发起冲击 32　 　第4章 热点领域人工智能技术的应用 354.1 基础平台 354.1.1 现状及未来趋势 354.1.2 全球主要企业及业务模式 384.2 机器学习基础平台 414.2.1 现状及未来趋势 414.2.2 全球主要企业及业务模式 464.3 语音识别 504.3.1 现状及未来趋势 504.3.2 全球主要企业及业务模式 634.4 图像识别 644.4.1 现状及未来趋势 644.4.2 全球主要企业及业务模式 704.5 预测分析API 724.5.1 现状及未来趋势 724.5.2 全球主要企业及业务模式 754.6 生物特征识别 784.6.1 现状及未来趋势 784.6.2 全球主要企业及业务模式 91　 　第5章 国内人工智能发展现状 945.1 国内总体发展现状 945.2 国内人工智能基础情况分析 975.3 重点领域 1065.3.1 认知智能 1065.3.2 感知智能 1095.3.3 行业智能化重构 113　 　第6章 人工智能引发产业结构深刻变革 1236.1. 制造业 1236.2. 金融 1266.3. 教育 1336.4. 广告 1366.5. 传媒 1406.6. 法律 1416.7. 医药 1436.8. 智能家居 1446.9. 农业 1466.10. 汽车 149　 　第7章 人工智能商业模式探索 1527.1 近几年人工智能主要发展趋势 1527.2 人工智能产业链分析 1547.3 未来商业模式 157　 　第8章 电信运营商在人工智能时代来临的机会分析 1608.1 发展趋势 1608.2 运营商进入的领域 1638.2.1 智能家居 1638.2.2 物联网 1658.2.3 车联网 1678.3 代表性电信运营商分析 1708.3.1 NTT DoCoMo 1708.3.2 SK电讯 1718.3.3 AT&T 1738.3.4 中国移动 174Top图表目录：图表目录 图表1：人工智能分为三个阶段 2图表2：人工智能发展简史 4图表3：google 大脑图谱 6图表4：IBM 人脑模拟芯片SyNAPSE 的芯片结构、功能、物理形态图 8图表5：百度大脑计划 9图表6：人工智能将完成人体自身、企业和产业的三层重构 11图表7：“人工智能+应用场景”是产业发展的最终形态 12图表8：从“人控”到人工智能存在巨大的产业机遇 12图表9：战争形态发展历程 14图表10：未来智能化战争 15图表11：深度学习近年来逐步成为业界追逐的热点 18图表12：深度学习是机器学习的一个分支 19图表13：人眼识别图像过程 20图表14：深度学习大幅提升语音识别准确率 21图表15：深度学习大幅提升手写识别准确率 21图表16：计算能力指数级的增长促使技术变革间隔时间越来越短 22图表17：年计算成本平均每年下降33% 22图表18：年存储成本平均每年下降38% 23图表19：GPU具有出众的并行计算能力 24图表20：GPU和CPU 浮点运算能力对比 24图表21：人脑神经元结构 26图表22：IBM 的TRUENORTH 神经元芯片 26图表23：神经形态芯片和传统芯片的比较 27图表24：未来大数据与人工智能结合的应用结构 27图表25：人工智能投资额增长情况 29图表26：人工智能新创公司数目 29图表27：美国和欧洲开启人脑模拟计算计划 30图表28：国内互联网三大巨头对人工智能高度重视 32图表29：“中国脑计划”主要方向 33图表30：人工智能的主要技术 35图表31：百度大脑正循环工作图 36图表32：沃森在电视智力问答中战胜人类 37图表33：沃森的四大商业化方向 37图表34：全球主要人工智能基础平台 38图表35：机器学习模仿人类学习过程 42图表36：机器学习是人工智能的核心技术 42图表37：机器学习是涉及多领域的交叉学科 43图表38：Wise.io 测试错误率低于其他机器学习模型 44图表39：Wise.io 训练时间低于其他机器学习模型 44图表40：Ersatz 平台实现黑瘤素在线检测 46图表41：Ersatz 平台实现读取验证码图像信息 46图表42：全球主要机器学习类公司 46图表43：语音识别关键技术持续进步，达到实用门槛 50图表44：语音应用嵌入越来越多终端中 51图表45：自然语言处理将广泛应用于各个行业 51图表46：语音交互技术已经全，面渗透到各项互联网应用中 52图表47：智能助理的发展阶段 53图表48：国内外智能助手竞争格局 54图表49：京东JIMI 智能客服 55图表50：windows10 中加入个人智能助理 55图表51：图灵机器人云服务方式进入乐投车载系统 56图表52：图灵机器人云服务方式进入海尔智能家居系统 57图表53：讯飞语音输入法用户已经突破2亿 59图表54：讯飞输入法在业内拥有极高的口碑 59图表55：国内各智能助手用户数（单位：万） 60图表56：语音云平台突破了硬件和操作系统的限制 61图表57：语音云平台拥有完善的运营和开发支撑 61图表58：Luminosos 的词库同时能够理解表情符号 62图表59：全球语音识别应用公司 63图表60：clafifai 可以智能理解视频中的要素 65图表61：clafifai 自动寻找类似图像进行智能广告匹配 66图表62：FACE++技术布局 68图表63：FACE++商业布局 69图表64：FACE++云脸应用锁 70图表65：全球主要图像识别应用公司 71图表66：google 预测分析API 主要功能 74图表67：Google Prediction API 75图表68：全球主要预测API 商用公司 76图表69：生物识别类别比较 79图表70：马云展示“Smile to Pay”技术 81图表71：全球生物识别市场规模预测（单位：亿美元） 82图表72：年全球生物识别技术行业细分市场规模预测 82图表73：人脸识别技术 83图表74：人脸识别发展历程 85图表75：人脸识别流程 85图表76：表14：人脸识别的应用领域 86图表77：用户鉴权的三种方式 87图表78：银行发行认证介质流程 88图表80：声纹识别过程 89图表81：表15：声纹识别应用领域 90图表82：时代亿宝与阿里合作声纹验证产品 92图表83：声纹解锁 92图表84：全球主要生物特征识别商用公司 93图表85：百度大脑存储能力的发展过程 101图表86：国内公司在AI各技术方向的布局 104图表87：AI应用层的主要参与公司 106图表88：从工业1.0 到工业4.0 124图表89：工业4.0 以CPS 平台为核心 125图表90：工业智能化分析平台 126图表91：Alphasense 金融智能搜索平台 128图表92：Minettabrook 实时抓取新闻、社交媒体推文等信息 129图表93：Minettabrook 实时智能提供重要金融决策信息 129图表94：Lending Club 业务模式 132图表95：Lending Club 智能撮合借款人的投资人 132图表96：金融智能化公司整理 134图表97：Knewton 学习平台 136图表98：智能化学习公司整理 137图表99：Rocket Fuel 收入持续保持高增长（单位：亿美元） 139图表100：Rocket Fuel 的人工智能广告流程 139图表101：Rocket Fuel 已经拥有众多高质量客户 140图表102：广告业智能化的公司整理 140图表103：法律行业智能化公司整理 144图表104：智能家居布局 146图表105：苹果和谷歌在智能家居领域的布局 147图表106：Terravion 公司采用无人机监测农田情况 148图表107：Ceres Imaging 提供农田光谱数据来监测农作物的状况 149图表108：农业智能化典型公司 150图表109：无人驾驶原理 152图表110：人工智能变革的产业 153图表111：人工智能产业链 155图表112：2015年国际IT巨头人工智能投资动态 156图表113：人工智能融，资分布图 157图表114：人工智能公司分布领域 157图表115：人工领域风险资本投资分布 158图表116：智能家居 165图表117：AT&T服务生态系统的四种层次模式 175
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