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人工智能時代的教育變革范文第1篇

［關鍵詞］人工智能；財務機器人；會計電算化；人才培養(yǎng)

0引言

正如會計電算化替代傳統手工會計一樣，隨著信息化、智能化、互聯網、大數據等科技元素在會計信息化中的應用，人工智能悄然到來。自2017年“會計證被取消”，到普華永道、安永、德勤等國際會計師事務所紛紛推出財務機器人，這些舉動在財務圈引起了軒然大波，許多中職學校會計相關專業(yè)的學生，擔心基礎核算會計將被人工智能取代，對未來頗感擔憂。根據世界經濟論壇2016年的調研數據預測，到2020年，在全球15個主要的工業(yè)化國家中，機器人與人工智能的崛起，將導致510萬個就業(yè)崗位的流失，未來20年最有可能被機器人搶走飯碗的崗位包括低端制造業(yè)的生產、會計等［1］。2017年7月，中國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升為國家戰(zhàn)略。所以筆者認為，基于人工智能背景下的中職會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)方式將面臨變革，在教學中應站在未來發(fā)展的高度，適應信息化發(fā)展，及時掌握人工智能相關技術，實現由傳統會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)向智能化管理會計轉型。

1人工智能的概念［2］

人工智能即AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的技術科學，它是指由人工制造出來的系統表現出來的智能。目前人工智能在計算機科學領域內，受到了廣泛的發(fā)揮。在機器人、經濟政治決策、控制系統、仿真系統中得到應用。人工智能是信息技術發(fā)展的必然，它已悄悄地改變著人類的各行各業(yè)。人工智能在會計行業(yè)中應用，促使會計由簡單核算向管理方向變革，推動了會計行業(yè)的發(fā)展，同時也促使著中職學校會計及相關專業(yè)的人才培養(yǎng)轉變。人工智能取代傳統的會計電算化操作人員是一種趨勢，但也是一種轉變，自我提升的機遇。

2中職學校傳統會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)［3］

2．1課程偏傳統基礎核算類，輕參與、管理類會計課程

在多數中職學校會計電算化教學計劃課程設計中，傳統財務會計類課程占大多數，管理會計類課程設置單一或者沒有。而財務機器人的出現，則能夠替代大部分重復性、流程性基礎會計核算工作。

2．2會計實操偏基礎性會計技能，輕數據分析、挖掘

在實踐教學及技能培養(yǎng)中，過于注重培養(yǎng)學生點鈔、傳票的翻打、會計書寫、憑證裝訂，會計電算化軟件操作機械性錄入等。在當前大數據、人工智能背景下，可以讓會計人員擺脫繁雜事務，重點放在會計數據分析與數據挖掘，為企業(yè)決策提供服務。

2．3課程偏模擬操作，輕實際操作

無論是手工核算還是會計電算化記賬，大多數實操是模擬一個企業(yè)一個月的業(yè)務，學生根據教材或老師給予的信息進行會計處理，過賬，做報表。一學期就是這樣反反復復練習。學期結束，雖然考試合格，但仍有很多學生不明白為什么這么處理，特別在月末業(yè)務處理更加模糊不清，例如工資發(fā)放，計提稅費、費用攤銷、成本及費用結轉等。還有絕大多數學生不知道真實環(huán)境如何計稅、報稅、納稅，只是理想中的學習，為了做賬而做賬。

3人工智能背景下的中職會計電算化人才培養(yǎng)［4］

3．1由基礎核算型初級人才向有思想的中級人才轉變

人工智能在會計行業(yè)中的應用，會計核算軟件中的基礎數據錄入、憑證錄入與審核、記賬、編制科目匯總表、材料的收發(fā)統計、報表的編制等操作很容易被財務機器人替代，但是也有一些是機器無可替代的，需要有思想的“人”來處理。例如：由于大環(huán)境變化，企業(yè)的固定資產有明顯減值趨勢，而財務機器人并不能分析與判斷這個固定資產是否會減值或減值多少，如果財務上不及時做出處理，將可能導致企業(yè)少確認資產減值損失，虛增了企業(yè)的資產和利潤，對于企業(yè)來說，這屬于信息失真。在大數據時代，中級類型的會計人才儲備相對較少，中職學校的會計電算化教育，需要培養(yǎng)的應當是此類會計人才。教學會學生不能只拘泥于看財務數據，還要學會合理利用有效的會計數據服務于企業(yè)的發(fā)展，提高企業(yè)的核心競爭力。

3．2由傳統的財務會計向人工智能環(huán)境下的管理會計人才轉變

財務機器人的出現，替代了傳統的財會人員進行基礎數據的錄入，日常憑證的填制、審核、記賬；憑證、賬簿、報表的生成；成本結轉、折舊等財務處理；納稅申報等，這不僅提高了會計工作的效率，減少了傳統的會計人員繁雜的日常賬務處理工作，但同時也讓傳統的會計人員失去工作。作為會計的教育者，如何讓學生在未來立于不敗之地，不被財務機器人替代，就需要學校適應時代趨勢，教學重點由傳統的基礎核算向智能管理型會計演變。會計從事的活動，除了重復、機械、煩瑣的事情外，還可以創(chuàng)造更多價值，比如：評估、判斷、溝通、協作、建議等。管理型計人才就是通過智能機器人核算出的精確信息，對企業(yè)的未來做出評估、預判、建議等，甚至幫助企業(yè)管理者做出決策。

3．3由會計電算化軟件操作員向人工智能會計系統的設計者轉變

人工智能環(huán)境下的財務機器人，實質就是一種自動化運行的程序，這種程序的設計，需要設計人員既要懂計算機又要懂會計。而現在的中職學校，會計電算化專業(yè)主要培養(yǎng)的是會計專業(yè)人才，操作會計核算軟件，而很少在計算機方面進行教學。在人工智能環(huán)境下，懂得會計專業(yè)的人才只是人工智能會計系統設計的主導者，而計算機方面人才則根據會計法及相關規(guī)則進行系統設計，自動化處理會計業(yè)務需要想到協作，融會貫通。人工智能永遠是基于系統的規(guī)則和大數據，如果規(guī)則發(fā)生變化，人工智能將無法起作用。在日常教學中，哪怕我們不能完全讓學生掌握編寫程序，但是應當教會學生看懂和讀懂程序，對機器人“思想”進行修改，也算是人工智能的掌控者，而不是被替代者。

4人工智能背景下中職學校會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)應對策略［5］

4．1更新理念與改變教學計劃

筆者認為，在人工智能背景下，在中職學校，會計及電算化專業(yè)辦學理念中應加入人工智能等相關技術，同時其人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設、教學計劃等方面都需要做出相應的調整，培養(yǎng)適應于人工智能時代復合型人才。例如，中職學校會計或會計電算化專業(yè)的教學計劃中，計算機方面課程開設僅有計算機應用及會計電算化軟件操作課程，數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有，這樣的教學安排不利于學生對未來人工智能的應對能力培養(yǎng)，應當增加相應的計算機方面課程，財務管理、會計政策、法律法規(guī)等人工智能無法替代的課程，減少將來可能被財務機器人替代的會計技能課程。

4．2提高教師人工智能等相關理念和技術

要給學生一碗水，教師必須要有一桶水，雖然人工智能的出現解決了許多教育上的難題，但是教師在人工智能背景下還需要增強自身信息化能力，學習人工智能相關理念，掌握人工智能相關技術。這就需要學校給予老師多點人文關心以及人工智能方面的繼續(xù)教育。

4．3關注人文綜合素質培養(yǎng)，讓人工智能為我所用

財務機器人出現，會計人員有更多時間去從事財務機器人無可替代更具有情感類的工作，這些工作需要人與人之間的溝通與交流，因此，筆者認為，中職會計電算化專業(yè)教育，不僅需要培養(yǎng)學生人工智能動手能力，還要關注學生思想道德、人文綜合素質的培養(yǎng)，提升學生的思想道德水平，教會學生愛崗敬業(yè)，誠實守信、樂于助人，激發(fā)學生的學習主動性和創(chuàng)造性。如果沒有良好職業(yè)道德水平，即使掌握了人工智能技術，也將會破壞規(guī)則，讓會計信息失真。我們不能教出人工智能的“奴才”，應當讓人工智能為人類所用，做人工智能的主人。

5結語

總之，人工智能正在快速又深刻地改變我們的生活和工作方式，將人工智能用于會計行業(yè)會也將會不斷得到規(guī)范。對于人工智能這類新興技術在財務行業(yè)的運用初期可能會讓學生產生恐慌、彷徨，認為學校教育無用。作為專業(yè)教師，要教會學生變革思想，提高其對會計價值的認識，提高其人文綜合素養(yǎng)，擁有過硬的專業(yè)技術，不斷地完善專業(yè)勝任能力，把握機會，主動迎接挑戰(zhàn)，那么人工智能就只是會計人員的好幫手，而不是掘墓人。

主要參考文獻

［1］彭維．淺談人工智能時代財務的變革與轉型［J］．中國管理信息化，2018（19）：39－41．

［2］鞏彥哲．人工智能在會計管理中的應用微探［J］．財會學習，2018（20）：86－87．

［3］盧映芝，黃靜．人工智能與會計課程實操的結合探討———VR技術的引進［J］．現代商貿工業(yè)，2018（30）：160－162．

［4］王立法．論人工智能環(huán)境下會計人才培養(yǎng)所面臨的挑戰(zhàn)及見解［J］．財經界，2018（6）．

人工智能時代的教育變革范文第2篇

人工智能的教育本體：教育的變與不變

從本質上講，人工智能技術是信息技術革命的集大成者。自從托夫勒1970年寫出《未來的沖擊》，信息技術革命越來越快，概念越來越多，沒有停止的跡象。僅從近五年來看：大數據、數據科學、生命信息、工業(yè)4.0、物聯網、新硬件時代、機器人、互聯網+、人工智能，表面上概念你方唱罷我登場，但內在邏輯一直沒有變：從單項技術走向全面融合，從局部應用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看來是集大成者。硬件上物聯網的成熟、軟件上高可用性和動態(tài)數據庫的成熟、生物學上神經科技的進展、數學上網絡算法的應用、材料科技上納米和感知材料的進展、信息科技上芯片和云技術的快速進步。從物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技術剛剛開始，但人們基于過去工業(yè)革命的經驗，明確感到這是臨界點的來臨。

STEM 成為后人工智能教育的不動點：應對科技的變化，教育的變革一直都在進行且與科技的發(fā)展互為因果。從彼得?蒂爾對教育的質疑，到創(chuàng)客熱潮在美國教育中的掀起，事實上，STEM教育是美國對過去概念化的“實用主義”教育和“通識教育”百年爭論的落錘之音。起源于杜威和哈欽斯的那場爭論，恰恰是工業(yè)革命已經明確成型后的兩種教育理念的爭論。之所以今天的美國已經很少爭論到底是實用主義還是通識教育，是因為美國的科技已經進入到一個新的階段。教育是一個組織行為，一個圍繞未來10年不變的知識、20年不變的技能、30年留存的體驗的穩(wěn)定的復雜社會經濟形態(tài)，因此不那么容易被顛覆。恰恰是科學、技術、工程、數學（STEM）構成了工業(yè)時代（數理化）和后工業(yè)時代（文科、理工科）中的不動點，在物理學和幾何學中，不動點對于系統的穩(wěn)定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不僅僅是一個概念的東西，而是舊技術時代向新技術時代過渡的“不動點”。在這個不動點體系中，新的側重開始后，原有的教師和學科體系以及支撐可以平穩(wěn)切換，不至于導致教學秩序的混亂。

元學科、應用學科和副科發(fā)生結構性的變化。由于人工智能的出現，使得復雜計算和系統計算以及簡單的人機交互計算工具化全面超越人類，對技術基礎這個原有概念的教育的分歧越來越大。人工智能視野下學科概念如果表述成元學科、應用學科與素質學科，那么教育學科的概念的持續(xù)性還能以最大公約數繼續(xù)運行：以數學、物理、化學等元學科為代表的學科，在今后的教育中更加重要并將作為篩選人的條件。而應用科學：（生物、地理、信息、勞動）學科，將著重項目制學習、體驗學習，成為培養(yǎng)人的目標；社會科學（歷史、哲學、思想品德）將來的重點在于綜合應用，批判性思維學習，更加側重學科的來源和發(fā)展；而綜合素質類（音樂、體育、美術）將從副科走向前臺。@樣，圍繞STEM的教育，人工智能下的教育體系還是一貫的科學（元學科）、技術（應用學科）、工程（素質學科、社會學科、管理學科）、數學（邏輯、數學學科）。

人工智能技術對學科的影響：越理性，越感性

數學：傳統的工業(yè)時代的數學，其訓練方法是數值計算，其指向是力學計算，這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化，越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業(yè)，而正宗的工科專業(yè)越來越向著專業(yè)化和高端化演化（如學材料的將來的進入門檻很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學，統計學基礎的數學，這方面中國數學還停留在工業(yè)時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習，大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科，一定要從小學，而且轉向數值和算法類的學習，從偏向材料計算的高等數學方向，轉向偏向矩陣計算的統計數學方向，邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。

物理：有一位著名的物理學家回顧過去物理百年，發(fā)現一個有趣的現象：“力”這個概念，在物理學上看，已經不是一個原始的變量了，能量和質量才是，為什么我們的老師還在使用這個概念呢？那是因為在機械時代，“力”是最容易理解的組合概念。在工業(yè)革命前后的幾百年直到今天，物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向，從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業(yè)時代的結束，人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體，而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時，物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度，這些對于孩子未來的人生更是基礎，而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理，才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然，人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。

元科學化學：中美物理學和化學都是選擇性的，但比較中美化學教育，卻發(fā)現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器，而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說，隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多，設法繞過煩人的記憶而走向邏輯，是美國學習化學的方向，這點也值得我們注意。另外，化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學，轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規(guī)律，是化學學科的重點。例如，很多美國的大學錄取要看高中生在化學創(chuàng)新方面的實踐，能創(chuàng)新的往往是生物化學。

外語：工具性的外語逐漸失去市場，形式節(jié)奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外，似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教，事實上，隨著工具性的外語被人工智能取代，計算機程序語言很可能成為一種外語，而很多軟件人才是學外語出身的，也不斷印證這個結論。

語文：可以預料的是，隨著工具性的人工智能的出現，原先學習語文的工具性的方法（如語法），逐漸將退出語言學習（包括外語），而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視，最重要的理由也許是儀式感的表達：回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。

除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發(fā)生變化外，學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要，學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練，因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養(yǎng)外，將讓位于工具和人工智能，而人要考慮體驗和持續(xù)學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發(fā)展，應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發(fā)展：地理、生物、科技等融合課程，朝著綜合應用發(fā)展。

人工智能技術對教育技術的改變：從工具到空間

隨著人工智能的發(fā)展，也許目前花里胡哨的信息技術將隱身后臺。課堂上也許看不見信息化了，師生在課堂層面體驗將會越來越好，越來越貼近自然：看不見計算機的信息化，距離教育更近而不是技術更近。

學校之所以存在是因為學校為學生模擬了一個高度抽象的比真實世界還真實的教育世界。因此，未來的校園從改變世界的信息模版角度，將更加強調與客觀世界的互動、映射和高度抽象。

美國的大學錄取是更接近人工智能手段的個性化錄取，而學生選拔是更接近大數據角度的GPA（平均成績點）。從培養(yǎng)角度，學生畫像比GPA更加個性化地從個體角度描述學生的個性特征，學生的學習行為、實踐行為、創(chuàng)新行為，在全地域、全信息、全自動、全過程的記錄下，將更加全面地反映學生的全貌。智能實驗室和智能校園的方向，將來是基于個體的專業(yè)學習和評價。

與學生相對應的教育行為畫像，將側重于聯系社會、聯系科技、聯系家庭、聯系團隊，從重復性勞動變?yōu)閯?chuàng)造性勞動。

而學校的管理行為將演變成支撐技術：支撐數據、支撐品牌、支撐環(huán)境。今后的教育將出現越來越專業(yè)和自由的教師，越來越職業(yè)的校長。

在教育政策上，由于全國性的數據和人工智能的使用，教育測評將更加專業(yè)化、教育本體化（而不是被測評機構和排名所左右），教育選拔將更加科學化和長期化，短視模式隨著計算方法和智能評估的進展而迅速被迭代掉，衡水模式將逐漸退出歷史舞臺，未來應該篩選更應該上清華大學的人和更應該培養(yǎng)好每一個想學習的人。即使僅從功利教育目標來看，教師個體經驗也逐漸讓位于人工智能和大數據，教育重心從教育哲學屬性逐漸走入教育科學屬性；而被恐懼綁架的教育所強調的教育的篩選功能，逐漸將重心轉向教育培養(yǎng)功能，個體成功的培養(yǎng)目標，逐漸轉變成為未來視角的社會價值角度；教育回歸人與人的本質關系和專業(yè)培育孵化的社會職能，功利性和工具性減弱，過程幸福成為教育者追求的目標。教育者由工匠逐漸轉型為藝人，教師由于工具化的替代，將會越來越有尊嚴和個性，而不是越來越像工具。

“人創(chuàng)造”的價值逐漸凸顯，教育的價值在于“創(chuàng)造人”

柯潔在被人工智能的計算機打敗之后，接連戰(zhàn)勝外國圍棋高手，刷了一下存在感并表示：“與機器下棋沒意思”。同樣，在工具制造時代，如果從質量和精度考慮，無疑機器越來越超過人，然而手工的紅木家具、手工的藝術品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽車，比起無論從什么角度來看的機器人制造的東西，都越來越貴，人也越來越愿意采購?！叭藙?chuàng)造”的價值凸顯，是體驗經濟產業(yè)升級的一個標志，人工智能時代也不能例外。因為，“有意思和不可復制”才是人消費的高級時代。

不同于機器代替人的重復勞動的趨勢，教育與學校會替代機械的班級成為人與人關系的場所，在這個場所中，機器越來越像人來代替人的高級狀態(tài)，而人越來越擺脫工具性、擺脫重復性，更具藝術性和創(chuàng)造性。研究教育的歷史會發(fā)現一個普遍的現象，就是隨著工具性的增強，反而是班級規(guī)模的縮小和師生比的擴大，這也印證了：人畢竟要與人打交道，教育是一個個性化的活動。C器代替人意味著更多的時間人會回到家庭陪同孩子，這在美國已經持續(xù)發(fā)生了50年，幾乎多數的女性甚至男性在孩子成長過程回到家庭（如果他們算教師的話，教師比例更大）。在學校里未來的師生比會持續(xù)增加，教育更加不再計較投入產出，而將演變成一種創(chuàng)造性的職業(yè)。

杜威在研究工業(yè)化革命后的教育中，提出教育的目標更加集中地體現在教育本身之中，教育即生長（教育的目標就是讓教育繼續(xù)下去）。隨著工具化的人工智能代替越來越多的教師的重復性勞動，教師的幸福指數越來越高，更多的和更合適的師生比使得學生得到更加專業(yè)的呵護和培養(yǎng)，幸福指數也得到提升。教育讓生活更美好將逐漸實現，教育即生活的前提條件是教師不再是指標的工具，學生不再是考核的工具。

人工智能時代的教育變革范文第3篇

[關鍵詞]人工智能；國際商務課程；教學創(chuàng)新；能力培養(yǎng)

新一輪的科技革命和產業(yè)革命正在進行，大數據、云計算、人工智能等新型技術與商業(yè)模式正深刻改變人們的思維、生產、學習方式。關于人工智能對于人類社會的沖擊，已有不少論著。2016年，《自然》雜志刊發(fā)谷歌的“深度心智”（Deepmind），這將會極大的擴大人的能力。2019年初，國務院《中國教育現代化2035》，提出要建設智能化校園，統籌建設一體化智能化教學、管理與服務平臺。2019年8月29日，科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心聯合羅蘭貝格管理咨詢公司《智能教育創(chuàng)新應用發(fā)展報告》（以下簡稱《報告》）。報告顯示，人工智能有望引領教育的系統性變革，推動人才培養(yǎng)更加多元化、更加精準化、更加個性化。世界各國紛紛制定規(guī)劃，出臺相應的政策措施，推動智能教育的發(fā)展。以美國、新加坡等為代表的各國相繼推出面向未來的新教育改革戰(zhàn)略，不斷制定相關政策法規(guī)，設計本國智能教育的發(fā)展藍圖。

一、未來智能社會的能力預測

未來社會各種各樣的顛覆性變革，全球各種組織都在做預測。世界未來研究所[1]對未來社會需要的10中技能的預測：一是意義構建，二是社交智能，三是新穎和適應性思維，四是跨文化能力，五是計算思維，六是新媒體素養(yǎng)，七是跨學科能力，八是設計思維，九是認知負荷管理，十是虛擬協作。十種技能分別體現在三個層面，即人際交往能力、應用知識能力與工作技能層面。引入這些技能，旨在深入探索未來技能存在的世界，以及目前教授和衡量這些技能的方式，希望這些技能能夠更充分地融入高校國際商務的課程。[2]

（一）人際交往層面——團隊合作精神

人際交往層面主要指與他人有效合作，有效溝通，與不同背景的伙伴有效合作的能力，即團隊合作精神。數據來源：世界未來研究所第一，跨文化能力。4個主要組成部分可以用來評估一個人的跨文化競爭力:知識組成部分、情感組成部分、精神運動組成部分以及情景組成部分。第二，社交智能。盡管社交網絡平臺為人們提供了更多的聯系，但它們培養(yǎng)的深厚友誼卻很少。微信、Facebook等社交平臺的主流化與普及鼓勵人們以新的方式思考如何建立和維持人際關系。[3]第三，虛擬協作，即作為虛擬團隊的一員，能夠富有成效地工作，提高參與度，并展示自己的存在感。

（二）應用知識層面——邏輯性分析信息的能力

應用知識層面主要指個體可以邏輯性的分析信息的一系列能力，具體如下：第一，新穎的適應性思維。即熟練地思考和提出解決方案，而非死記硬背或默守陳規(guī)。第二，認知負荷管理。以多種形式表現的信息流豐富的世界帶來了認知過載的問題，人們只有學會有效的過濾和關注重要的信息，才能把大量涌入的數據轉化為優(yōu)勢。第三，意義構建，即確定對方所表達內容的深層含義的能力。人工智能將取代僅僅需死記硬背、日常制造業(yè)和服務業(yè)的工作，而對機器不擅長的高層次的思維技能、不能撰寫為文本的需求將會越來越大。

（三）工作技能層面——解決問題和決策能力

工作技能層面主要指個體可以成為一個問題解決者和決策者，包括計劃和組織，解決問題，決策商業(yè)基礎等。也就是需要如下的素質：第一，新媒體素養(yǎng)。由于可視化在技術時揮越來越重要的作用，過去信息的靜態(tài)展示正在讓位于信息圖表和數據的動態(tài)模擬。第二，設計思維。從本質上講，設計思維是一種創(chuàng)造性解決問題的能力，它反映了發(fā)散性思維和收斂性思維的結合。第三，跨學科能力。未來十年，專業(yè)領域將比以往任何時候都更加具有重疊性，所以跨學科的研究方法將會占據世界創(chuàng)新的中心舞臺。第四，計算思維，即將大量數據轉換成抽象概念，并基于數據的推理能力。隨著人類社會中數據量呈指數級的增長，越來越多的職業(yè)需要計算思維和技能才能勝任。

二、應對能力結構變化的教育創(chuàng)新

未來社會中，人才能力結構的變化也會對教學模式產生新的需求，課程教學需要結合不同的能力培養(yǎng)目標做出相應的調整與創(chuàng)新，世界知名高校和一些國際組織也提出了很多創(chuàng)新性的教學模式。如圖2所示。數據來源：世界未來研究所

（一）能力結構及思維模式

世界未來研究所提出的十種技能的背后，所體現了以下一些基本的思維模式。同理心是指正確了解他人的感受和情緒，進而做到相互理解、關懷和情感上的融洽。同理心非常有助于在虛擬空間中站在對方的角度考慮問題，增加團隊伙伴之間的有效溝通。元認知對于意義構建能力十分重要。元認知知識包含三方面：學習者對于自己的認知，學習者對于學習策略和使用方法的認知。成長性思維與批判性思維在認知負荷管理、新穎和適應性思維、新媒體素養(yǎng)以及設計思維中起到了十分重要的作用。成長性思維是相對于固定思維提出的，固定思維者把反饋當做一種批評，成長思維樂于接受反饋，也從反饋中學習，反饋最終會產生積極的成長變化。批判性思維有助于形成自己獨特的世界觀，他們不會妄自評價他人，而是會站在別人的立場上，并且去了解他們的世界觀?？鐚W科一定有兩種心態(tài)組成。首先，同理心。它允許人們從另一個角度來思考問題——站在別人的立場上。其次，好奇心。許多組織，包括IBM和IDEO，都開始從“T型”素質的角度來討論這種技能，T型素質的技能組合中既有深度又有廣度。但是楊壯①教授發(fā)現：現在π型人才已經在成為主流。所謂的π型人才是針對T型人才的一種升級，從字母的樣式中就可以看出，π比T的下方多了一豎，所以它代表著“兩專多能”，即除了你可能在高等教育階段獲得的專業(yè)能力之外，還需要有另一項專業(yè)能力。邏輯推理能力有助于培養(yǎng)計算思維。未來的教育課程中應該納入計算思維技能的發(fā)展，鼓勵學生通過因果推理認知、元認知和其他技能來學習解決問題。這種模式的目的是讓學生分析他們在現實世界中可能遇到的真實情況，來教授計算思維能力。[6]

（二）國內外高校教育模式創(chuàng)新

1.“魚缸討論”“魚缸討論”，也是一種促進學生討論的教學小技巧，不僅讓討論者積極參與，更能讓其他學生積極反饋。第一步，把學生分成兩組。第一組參加討論的學生圍成圓桌坐在教室中間，就像是在被第二組觀看的魚缸里一樣。第二步，坐在中間的組開始時長10分鐘左右的討論，的第二組學生要聽著，并且評估第一組的討論。第三步，做出反饋。這是學生們最感興趣的環(huán)節(jié)，學生可以從熟悉的同學那里了解到自己的優(yōu)點和缺點，有了反饋確實會使得討論變得更加激烈。2.項目式教學PBL（Problem based learning）教學法，也叫“項目式教學”，是一種通過讓學生展開一段時期的調研、探究，致力于用創(chuàng)新的方法或方案，解決一個復雜的問題、困難或者挑戰(zhàn)，從而在這些真實的經歷和體驗中習得新知識和獲取新技能的教學方法。PBL旨在培養(yǎng)學生的創(chuàng)意思維、創(chuàng)新能力、自主學習能力及批判思維的能力。3.跨學科課程教學自21世紀以來，美國課程改革中出現了實用導向的跨學科課程，如ICT課程，環(huán)境教育和STEM課程。STEM是科學（Science）、技術（Technology）、工程（Engineering）和數學（Mathematics）四門學科英文首字母的縮寫，STEM教育的核心是將原本分散的4門學科自然組合成一個整體，以項目探究方式進行綜合性問題解決學習，以形成相應的綜合。

三、針對國際商務課程的創(chuàng)新

結合世界未來研究所的十項工作技能、世界一流大學以及國際組織在教育方面的改革，結合東北財經大學國際經濟貿易學院國際商務碩士（MIB）專業(yè)碩士教學情況，國際商務課程實際教學提出以下思考和建議。[7]

（一）培養(yǎng)同理心和元認知的實踐方法

一種方式是開展課外活動，以小組為單位的體驗式學習活動有助于培養(yǎng)人際溝通和跨文化能力。例如：體驗式學習周；商務禮儀情景劇等。另一種方式是線上項目，線上項目中，可以通過微信小程序、投票互動式的方法來增加課堂活躍度，爭取讓每位同學都參與到課程中。國際商務課程是一門既要求專業(yè)知識扎實，又需要具備優(yōu)秀的人際交往能力的綜合性課程。那么，在已有的小組活動中，可以在每次小組活動或者小組作業(yè)之后加入一個環(huán)節(jié)——組員互評與打分。一些課堂討論的小技巧會有助于培養(yǎng)元認知的思維模式。一種方法是在課上開展限時討論，討論映射是一種將學生的實時討論視覺化的方法，這種討論技巧使學生能夠從以下幾個角度進行深入的思考。

（二）培養(yǎng)成長型思維和批判性思維的實踐方法

在國際商務的案例分析中，引用PBL教學非常值得考慮。假設案例主題為跨國企業(yè)如何成功并購外國子公司，老師用一部分課時講解完理論部分，提供參考資源之后，另一部分課時可以嘗試組織PBL。一次PBL教學要分次給予問題，分次討論。具體過程大致包括七個步驟：第一步，弄清不熟悉的術語；第二步，界定問題；第三步，頭腦風暴（對可能的假設或解釋進行集體討論）；第四步，重新結構化問題（對問題的嘗試性解決）；第五步，界定學習目標；（以上步驟為學生小組討論）；第六步，收集信息和個人學習（學生獨立學習）；第七步，共享收集到的和個人學習的信息（小組報告和討論）。經過上述七步驟，完成一次PBL學習。在這個教學模式中，老師的角色是教學組織者、資源提供者、學生能力發(fā)展的促進者。學生從知識的被動接受者轉變?yōu)樽灾鲗W習者、合作者和研究者。在國際商務的課程中，有很多需要實際調研的案例報告，也有需要做營銷策劃的報告。創(chuàng)客空間則可以融入這種類型的報告中，結合導師的相關課題，最好有一定經費的支持，為學生的基于創(chuàng)造的策劃提供完備的支撐。學生們可以就某個主題展開經驗分享、頭腦風暴、結合實際情況鍛煉設計思維和表達能力，這種能力不僅適用于學校，而且也適用于未來工作中。

（三）培養(yǎng)跨學科能力和邏輯推理能力的實踐方法

注重“國際商務專業(yè)+21世紀主題”的課程框架，希望通過超學科整合來彌補傳統學科的缺點與不足，構建適切核心素養(yǎng)轉化的課程框架。主題選擇具有適當的彈性，為跨學科知識的聯結提供空間。比如在國際商務課程授課內容中，注重添加區(qū)塊鏈、人工智能以及中美、中歐關系等主題。在國內，“挑戰(zhàn)杯”全國大學生課外學術科技作品大賽是大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐教育最普遍和最有效的形式之一，具有廣泛的群眾基礎和旺盛的生命力。每兩年舉辦一屆，被譽為當代大學生科技創(chuàng)新的“奧林匹克”盛會。所以提倡創(chuàng)建跨學科小組參加“挑戰(zhàn)杯”大賽，比如國際貿易學院、國際商學院以及工程管理學院組建團隊參加挑戰(zhàn)杯，成員對不同學科都有相當的專長和良好的基本知識：國際營銷、國際文化視野以及數據分析基礎，在這樣的團隊中，更可能激發(fā)出新的思維和優(yōu)秀的方案。

（四）全案例情景式教學

不同于教師講授知識，學生被動接受知識的傳統教學模式，全案例情景式教學是以案例或情景為載體引導開展學生自主探究性學習, 以提高學生分析和解決實際問題的能力。[5]首先，準備階段。針對國際商務專業(yè)碩士課程的專業(yè)特點，結合知識點和學生實際情況，選取合適的案例作為分析材料。其次，授課階段。在該階段，教師講授知識點之后，就將案例發(fā)放給學生；接下來就是考驗學生理論結合實際的能力。學生可以自發(fā)組成小組，根據案例內容，并結合自己能力和長處與小組分工合作進行案例討論，而在這當中，教師主要的角色是組織和引導學生。最后，拓展階段。在學生匯報案例內容之后，教師要對學生的探討結果進行點評總結。學生也可以利用這個環(huán)節(jié)進行自查，發(fā)現自己是基礎知識點薄弱還是實踐能力欠缺。通過該階段，教師可以發(fā)現學生的水平，學生也可以發(fā)現自己作為專業(yè)碩士能力缺失的部分，從而雙方進行查缺補漏。

四、總結與展望

結合國外高校及國際組織已有的模式，針對未來社會所需十種能力的培養(yǎng)方式如何應用在國際商務課程中，提出了一系列的活動和思維模式培養(yǎng)技巧，如在線學習（以MOOC為主）、討論映射和魚缸式討論、項目式學習（PBL）、案例分析和創(chuàng)客空間以及課上的投票互動式環(huán)節(jié)等，希望對國際商務課程的改革創(chuàng)新有實質性的輔助作用。要想在未來取得成功，需要成為適應性強的終身學習者。隨著組織形式和技能要求的快速變化，要求每位個人都必須具備遠見，重新評估自己需要的能力，并迅速整合合適的資源來培養(yǎng)和完善需要的能力，適應萬眾創(chuàng)新時代，并形成決勝未來的新的競爭優(yōu)勢，贏得人工智能時代世界高等商科教育領域中的話語權。注釋：①楊壯：現任北京大學國家發(fā)展研究院BiMBA商學院聯席院長、北京大學國家發(fā)展研究院管理學教授、美國福坦莫大學商學院副院長、終身教授，著名領導力專家。

【參考文獻】

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[3]陳妍蓓(編譯).歐盟關注終身學習關鍵能力培養(yǎng)[J].世界教育信息,2019,32(10):74-75.

[4]段世飛,張偉.人工智能時代英國高等教育變革趨向研究[J].比較教育研究,2019(1):3-9.

[5]王文.案例教學法在高校市場營銷教學中的應用探索[J].產業(yè)與科技論壇,2020,19(4):187-188.

[6]吳朝暉.智能增強時代的學習革命--在國際人工智能與教育大會上的發(fā)言[J].世界教育信息,2019,32(10):3-6.

人工智能時代的教育變革范文第4篇

如今，類似性集體恐慌再度來襲。此番風暴中心鎖定的是一種推測――“人工智能”和機器人或將超越人類能力。去年5月，物理學家史蒂芬?霍金曾撰文發(fā)出人工智能迅速發(fā)展的危險預警。同月，他聯合其他合著者―美國麻省理工學院物理學家弗蘭克?韋爾切克、麥克斯?泰格馬克以及諾貝爾獎獲得者、美國加州大學伯克利分校計算機科學家斯圖爾特?羅素，在英國《獨立報》發(fā)文警告道：“人工智能的成功創(chuàng)建堪稱人類歷史上最偉大的事件。糟糕的是，這可能成為最后一次?！?/p>

近年來，人工智能的發(fā)展令世人炫目，從“深度學習”可見一斑。作為一種利用成千上萬個數值參數完成逼近復變函數的革命性新技術，它變機器執(zhí)行看、聽甚至思考等人類活動的夢想成真。伴隨3D傳感和3D投影技術日漸精進，機器人不時更新迭代。稍顯遺憾的是，人工智能領域的前行進程難免跌宕起伏。

三本著作雖然從不同視角發(fā)表了個中觀點，但作者不約而同地強調，機器人的優(yōu)勢處境正面臨著的一個巨大現實障礙――人類心理學。

慈愛的機器人

眼見機器人越來越融入現代社會，戰(zhàn)爭、路建、商業(yè)、教育、醫(yī)療……，它們深刻地改變了人類的生活方式，谷歌發(fā)明無人駕駛汽車、蘋果亮相個人助理等。眾人心中的疑惑不禁愈發(fā)強烈，這些機器到底是在幫助人類，還是要取代人類？

在新書中，普利策獲獎者、《紐約時報》記者約翰?馬爾可夫回顧了1956年至今的時代進程，重點參比了人工智能與智能增強。他將讀者設定在無人駕駛汽車的乘客座位上；他把讀者放諸美國國防高級研究計劃局（DARPA）的幕后，驗看機器人操作；他邀請讀者置身于一個完全自動化的制造設備，如一分鐘內128個機械臂將組裝完成30個電動剃須刀，每項程序均執(zhí)行特定、精確的裝備任務。

縱使早期人們積極樂觀，然而事實上，創(chuàng)建人工智能歷經了千險萬阻。迄今，“莫拉維克悖論”仍舊未被攻破。這是由人工智能和機器人學者所發(fā)現的一個與常識相佐的現象：人類所獨有的推理等高階智慧能力只需要非常少量的計算能力，而無意識的技能、直覺等低層次感知運動技能卻需要大量的運算能力。正如莫拉維克所寫：“要讓電腦如成人般地下棋是相對容易的，但是要讓電腦有如一歲小孩般的感知和行動能力卻相當困難，甚至是不可能的。”這主要歸咎于摩擦、碰撞和接觸力學的內在復雜性。

被譽為“鼠標之父”的美國發(fā)明家道格拉斯?恩格爾巴特則更傾心于“智能增強”。早在20世紀60年代，他已在發(fā)表題為《放大人類智力》的學術論文中提出，計算機是人類智力“放大器”的觀點。此后，他陸續(xù)發(fā)明鼠標，開發(fā)超文本系統、網絡計算機、人機交互和圖形用戶界面，并倡導運用計算機和網絡解決世界上愈發(fā)緊張又復雜的問題。無獨有偶，人工智能泰斗泰瑞?維諾格拉德和增強現實專家蓋瑞?布拉德斯基在深刻意識到人工智能的局限性后，開始轉投智能增強陣營?？梢栽O想，馬爾可夫所著此書或許成為人工智能成敗與否將取決于智能增強進展的強有力范證。

機器人的興起

未來工作將變成何等摸樣？到底日趨豐富還是逐漸凋落？誰能夠擁有它？軟件企業(yè)家馬丁?福特借助《機器人的興起：技術和未來的失業(yè)威脅》一書警告說，人工智能和機器人必將擠兌絕大部分工作崗位，無論藍領還是白領，均難逃厄運。如果你創(chuàng)意如泉涌，就不會被機器人取代嗎？答案令人悲觀，即便連新聞、音樂、研發(fā)等按常理不受影響的領域也無法幸免。同時，千萬家庭將備受激增成本拖累，最為突出的兩大代表領域是教育和醫(yī)療保健。

美國發(fā)明家、未來學家雷?庫茲韋爾曾預言，到2029年，機譯質量將堪比人工翻譯水準。而福特一再斷言，基于摩爾定律計算機的計算能力正在隨時間呈指數級增長，這意味著人們業(yè)已處于迅猛的加速發(fā)展邊緣。然而，有部分計算機科學家確信其為指數謬誤，他們辯駁指出，集成電路的問世遠遠超出了技術史學家認為發(fā)展曲線中必然平臺階段已至的預期推斷。

19世紀初期，英國紡織工人內德?勒德不僅親手砸掉了自己的織布機，還領頭發(fā)起破壞機器運動。經濟學家借此把“科技將代替人類工作”這一廣為流傳的錯誤概念命名為“勒德分子謬論”（Luddite fallacy）。如是推理卻嚴重疏漏了科技激發(fā)新工作崗位的補償效應，以及勞動力全球化、民主化等無數新可能動向。

伴隨機器人時代的來臨，在福特的觀念中，最理想的結果是人人掙得一份有保障的工資，而由機器完成所有工作。他解釋，這種情況的出現多是源于身體構成的不平等。以往，人們應對技術破壞的主要策略是加強培訓和教育，然現實收效甚微?，F今，人們必須當機立斷，未來的不平等和經濟不安全狀況是將演變?yōu)槠仗旆睒s抑或災難頻發(fā)。

我們的機器人

遙控機器人專家戴維?曼德爾在新書中指出，自治制度并非新鮮事物。20世紀70年展至今，其在深海、太空探測以及幾乎所有航空領域的日常應用程度非高即低。借鑒豐富的實戰(zhàn)經驗，盡管這些自治制度不斷變革，但仍有為數不少的專家持質疑立場。例如，以持續(xù)學派的論點，海洋學家務須親歷黑暗的深海去直接洞悉潛伏在那里的神奇事物。如今，機器人潛艇、光纖電纜遙控操作身手日臻敏捷，實現更長時間探測的難題迎刃而解，更何況每次修繕升級成本亦無需支付昂貴代價。

曼德爾認為有絕對充分的理由相信，無論在歷史、文化、政治、心理、哲學，還是公共關系領域，都必須堅定不移地確保人類的控制地位。離我們最近的相關事件發(fā)生在2015年7月，接近三千名人工智能研究人員聯合簽署了一份催促聯合國禁止自主武器研發(fā)和使用的公開信，該封信件在阿根廷首都布宜諾斯艾利斯召開的2015年人工智能國際聯合會議上進行展示。為了規(guī)避所研發(fā)無人駕駛汽車的最大人為隱患，谷歌的做法是拆掉方向盤。曼德爾認為此舉大錯特錯，看似締造了“完全自治神話”，然而別忘了，機器即使能夠自控間隔時間，依舊無法獨立完全工作卻是不爭的事實――人類的意圖、假設和特征參數是所有機器賴以組建的必須要素。由此，曼德爾得出了與馬爾可夫相近的論斷：本質（或最艱難）的挑戰(zhàn)在于涵蓋人類環(huán)路的接口設計。

人工智能時代的教育變革范文第5篇

12月18日，由北京供銷大數據集團舉辦的“加快大數據中心一體化進程?2017北京峰會”在京召開。

從“小背簍”到“大數據”

2016年，百貨零售市場“閉店潮”洶涌。中國社會科學院財經戰(zhàn)略研究院、社會科學文獻出版社等的《流通藍皮書：中國商業(yè)發(fā)展報告（2016―2017）》指出，未來5年內，中國的商品交易市場有1/3將被淘汰，另1/3將轉型為批零兼有的體驗式購物中心，還有1/3將成功實現線上與線下的對接。

北京市供銷合作總社在這個變革的時代將如何實現轉型升級呢？2015年12月18日，北京市供銷合作總社宣布正式成立北京供銷大數據集團。這是北京市供銷合作總社一次重大的轉型之舉，完成了從“小背簍”到大數據的歷史性跨越。時隔整整一年，北京供銷大數據集團繼續(xù)深化在大數據領域的布局，響應“建設全國一體化的國家大數據中心”的國家戰(zhàn)略，作為中國大數據產業(yè)“國家隊”的一員，努力推動國家大數據戰(zhàn)略落地。

“我們打造的國際化大數據平臺，將成為國家大數據中心的重要組成部分。”北京市供銷合作總社副主任、北京供銷大數據集團董事長姚從琪解釋說，“北京市供銷社一直以來保持誠實、守信的優(yōu)良傳統，可以保障平臺的中立性；憑借跨區(qū)域、全球化的布局，可以保障平_的安全性；平臺自身具有互聯互通、運行高效和價格低廉的特征，可以保障平臺的優(yōu)越性?！蔽磥?，北京供銷大數據集團還將基于供銷大數據平臺，發(fā)展包括“九金十盾”在內的政務云、涵蓋各行各業(yè)的企業(yè)云、以“供銷e家”為基礎的商務云，以及科、教、文、衛(wèi)、健康云。

以前，在云計算、大數據領域，無論是產品、技術，還是數據中心的建設和運維，國外廠商都占據領先地位。不論是出于安全可控的考慮，還是為了降低成本，在云計算和大數據領域都呼喚“國家隊”能夠“身先士卒”，通過自主創(chuàng)新，在云計算和大數據應用落地的過程中發(fā)揮積極而重要的作用。

北京供銷大數據集團作為中國大數據產業(yè)“國家隊”的一員挺身而出，在2016年圍繞“3+10+X”的發(fā)展戰(zhàn)略積極投入，在全球范圍內打造擁有自主知識產權的分布式、全互聯的數據中心集群網絡，并憑借全球一體化的產業(yè)布局、創(chuàng)新的商業(yè)模式和跨全產業(yè)鏈的數據存儲、分發(fā)、技術運維能力，成長為建設一體化國家大數據中心的主力軍。

全國供銷合作總社正在加快打造農村電商的專業(yè)性平臺和地方性平臺，同時加快打造全國供銷電子商務“一張網”和農村電商“國家隊”。在這一背景下，北京市供銷合作總社敏銳地抓住了大數據時代的機遇，創(chuàng)建北京供銷大數據集團，為發(fā)展大數據產業(yè)提供創(chuàng)新的企業(yè)平臺，目前已與全國總社“供銷e家”達成戰(zhàn)略合作，將在電子商務、云計算、技術服務領域展開全面合作。從傳統的零售領域跨界到大數據，現在又積極投身于國家一體化大數據中心建設的洪流之中，北京市供銷合作總社的華麗轉身值得點贊。

北京供銷大數據集團未來將立足全國大數據產業(yè)園區(qū)布局與大數據平臺資源的建設，同時借助合作伙伴在教育網絡、科研創(chuàng)新、數據運營與分析、移動App資源等方面的支持，共建自主可控的大數據中心生態(tài)圈，通過不斷完善供銷云、企業(yè)云和金融云等一體化解決方案，為企業(yè)的數字化轉型提供服務。

大數據落地的“道”與“術”

戰(zhàn)略為“道”，產品為“術”，北京供銷大數據集團CTO王帥宇在會上深度闡釋了北京供銷大數據集團踐行大數據中心一體化國策的“道”與“術”。

“建設全國一體化的國家大數據中心”戰(zhàn)略的提出，首次將數據中心建設提升到國家戰(zhàn)略層面。王帥宇表示，北京供銷大數據集團是為建設一體化的大數據中心而生，將肩負起捍衛(wèi)國家數據的重任。

北京供銷大數據集團致力于打造國內最大規(guī)模的第三方公立大數據中心集群。目前，集團位于承德、貴陽的數據中心已初具規(guī)模。未來，集團將按照既定的“3+10+X”戰(zhàn)略，在更多地域布局和建設數據中心。2016年5月，集團正式成立美國子公司，成為數據中心全球一體化布局的橋頭堡。

北京供銷大數據集團認定，IDC/DC、CDN和云計算的一體化才是生存之道?！胺弦惑w化者生，不然就會被淘汰?！蓖鯉浻钆e例說，“由于我們三者都做，未來甚至可以將CDN免費，這對只擁有CDN業(yè)務的廠商來說是巨大的沖擊。一體化將在未來5年內重塑整個行業(yè)?！?/p>

接下來，北京供銷大數據集團將以創(chuàng)新的思路，采用前沿的技術、產品和流程打造數據中心，占領行業(yè)制高點。舉例來說，在CDN方面，北京供銷大數據集團將把產品做到極致。目前，集團已在全球范圍內布局500個以上CDN節(jié)點，憑借專業(yè)的服務實現了網絡和業(yè)務質量的可視化，并提供基于多級策略的智能調度響應功能。在云計算方面，集團將主攻“行業(yè)云”藍海市場；同時打造“供銷云”，為全國供銷系統的農業(yè)電商平臺提供支撐；集團還將深耕“企業(yè)云”，打破信息孤島，讓數據產生倍增效應。

“我們致力于將自身打造成一個一體化的大數據服務商?！北本┕╀N大數據集團CDN事業(yè)部總經理曹杰表示，“我們的優(yōu)勢在于數據的存儲、分發(fā)、處理和分析。通過落地‘3+10+X’的戰(zhàn)略布局，我們將建設覆蓋全國的數據中心集群，為數據存儲提供安全、高效、互聯的網絡結構，部署覆蓋全球的CDN網絡，解決大數據的快速分發(fā)問題，為金融、保險、政務、農業(yè)、電商等垂直行業(yè)的用戶提供數據處理和分析服務。從大數據基礎設施到數據的存儲、分發(fā)、處理和分析，我們的解決方案和服務是一體化的，這些優(yōu)勢是其他公司所不具備的?！?/p>

北京供銷大數據集團愿做數據開放、數據流動的橋梁，從技術平臺的搭建到價值的實現，完成大數據的融合。北京供銷大數據集團已經在大數據基礎設施、相關技術，以及商業(yè)模式創(chuàng)新方面做好了準備。

“供”生“供”贏

本次峰會的另一場重頭戲是創(chuàng)新工場與北京供銷大數據集團人工智能及大數據技術平臺合作的啟動儀式。創(chuàng)新工場創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官李開復親自參加儀式，并發(fā)表了演講。

從2016年3月谷歌AlphaGo完勝著名棋手李世石開始，人工智能在2016年持續(xù)火了一年。語音識別、人臉識別等30年前人工智能的先鋒們已經開始鉆研的技術，如今終于從實驗室走進了人們的生活和工作中。以前，因為計算設備的性能瓶頸、算法的限制，以及沒有今天這樣海量的數據和大數據中心的支持，人工智能的發(fā)展舉步維艱。

人工智能技術的廣泛應用為什么更需要一體化大數據中心的支持？“人工智能結合了多元化的信息?！崩铋_復解釋說，“人工智能需要整合大量的信息流，如果每個公司都將數據存在自己的服務器上，然后再逐一匯聚起來，顯然不太現實，數據應該存在云上。美國許多先進的人工智能技術都是基于大數據中心和云平臺推出的，比如亞馬遜最近推出了人工智能服務，微軟Azure上也有20種不同的人工智能服務。人工智能需要特別大的數據量，而且多元化的數據處理也特別適合在一個統一的數據中心環(huán)境中進行?！?/p>

深入了解了人工智能與大數據的關系，你也可以更真切地體會到，創(chuàng)新工場與北京供銷大數據集團的合作是水到渠成。李開復表示：“人工智能企業(yè)需要的數據量十分龐大，包括人們出行、消費、征信等方面的信息。如此龐大的數據量不是一個公司能夠收集和處理的，實現數據中心的一體化也就順理成章了。此外，像人工智能人才的培養(yǎng)、相關計算資源的使用都需要一體化大數據中心的支持。這也是創(chuàng)新工場與北京供銷大數據集團展開全方位戰(zhàn)略合作的基礎?！?/p>

在云計算、大數據時代，更需要產業(yè)鏈上下游的廠商，發(fā)揮自己的特長和優(yōu)勢，與合作伙伴打造共A共生的生態(tài)圈。北京供銷大數據集團與創(chuàng)新工場的合作是一個良好的開端。在布局一體化大數據中心的過程中，北京供銷大數據集團與眾多合作伙伴的合作結出了累累碩果。