时间：2023-10-08 15:43:54
导语：在人工智能教育的应用场景的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
类脑智能主要包括两个研究方向：以类脑芯片为代表的硬件方向和以学习系统为代表的软件方向。
类脑芯片旨在从组织结构和构成要素上实现对人脑的仿真和建模，通过对大脑进行物理和生理解构，研制能够模拟神经元和神经突触功能的微纳光电器件，并⑹以亿计的光电器件按照人脑结构进行集成，最终构造出人脑规模的神经网络芯片系统。这种新型架构突破了“冯・诺依曼”架构的束缚，为类脑智能的发展提供了物质基础。
该领域是类脑智能取得突破进展的一个重要方向，全球发达国家和科技巨头企业均有布局。在此形势下，我国应该进一步加大对仿真神经元、仿真神经突触等微纳光电器件和类脑芯片的研发和产业化支持力度，抢抓发展先机。
关键词：人工智能；教育变革；智慧教育
近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。
（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。
（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。
1人工智能时代下教育变革的背景
1.1人工智能的内涵及具备的强大能力
人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。
1.2人工智能时代的机遇和挑战
人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。
2人工智能与教育变革
2.1人工智能与教育目的的变革
人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。
2.2人工智能与学习方式的变革
第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。
2.3人工智能与学习环境的变革
首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。
3人工智能在教育领域的应用
人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。
“我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败AlphaGo！”赛前，对于与围棋人工智能程序AlphaGo的对弈，目前世界排名第一的中国围棋职业九段棋手柯洁曾如此放出豪言。然而，AlphaGo之父却说，“我们发明AlphaGo，并不是为了赢取围棋比赛。”
毫无悬念，AlphaGo又赢了。在过去的一年间，人们已经听到太多人工智能程序战胜人类棋手的消息。在外界普遍不看好柯洁的情况下，比起比赛结果，更多人好奇的是：AlphaGo这次为什么还要来中国“踢馆”？连“当今第一人”柯洁都倒下了，“独孤求败”的AlphaGo是不是可以准备“退役”了？而AlphaGo背后的DeepMind公司在“玩坏”了围棋之后，下一步还打算玩什么？
不久前，在中国乌镇人工智能高峰论坛上，AlphaGo之父、DeepMind创始人戴密斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）介绍道，AlphaGo的影响已经开始显现，比如在与韩国棋手李世石对决后，围棋的棋盘销量增加了10倍的增量；利用AlphaGo的算法，许多公司也开始深入研究人工智能下棋程序以及各种用场景的应用。
随后，他重申，下围棋并不是AlphaGo的终极目标，他们的目标是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。
在哈萨比斯看来，要打造能探索宇宙的终极工具，就需要把AlphaGo改造成通用型学习机器。具体来说，这个机器能做到非程序预设，就能自主学习原始材料，并能在同一系统执行多种任务。要做到这两点非常困难，但AlphaGo正在利用下围棋的方式来向这个目标靠近。
为什么计算机下围棋非常困难？
1997年，国际象棋大师卡斯帕罗夫败给了IBM公司打造的“深蓝”程序，国际象棋被计算机攻克。相比国际象棋每一步棋后能引出三十种可能的走法，围棋棋局的每一步牵出的后续选择有数百种，计算机需要搜索的数量更加庞大。
在哈萨比斯看来，用计算机下围棋的困难主要有四点。首先，围棋是一个靠直觉来赢得比赛的项目，它不像象棋等游戏可以靠计算。其次，围棋中没有等级概念，所有棋子都一样。第三，围棋是筑防游戏，需要盘算未来。第四，围棋中小小的一颗子就可以撼动全局。
基于此，在AlphaGo打败李世石之前，许多人认为人类至少10年才能完成这个目标。但在2016年，DeepMind利用策略网络和价值网络打造AlphaGo，成功撼动了人类在围棋领域的统治力。
AlphaGo之所以有如此“神力”，甚至被柯洁称为“围棋上帝”主要就是依靠这两个网络。首先，AlphaGo用策略网络可以缩小每一步棋走法的选择。接着，每走完一步棋，AlphaGo都能利用价值网络来评估这步棋的胜率值。
AlphaGo已具备直觉和创造力
依靠这两个网络，通过向人类围棋大师学习，以及迭代后的自我学习，哈萨比斯认为当前版本的AlphaGo已经具备直觉和创造力。
比如，2017年初以“Master”马甲出现，对战中日韩顶尖高手取得60连胜时，AlphaGo在与辜梓豪、朴廷桓下棋的过程中，都走出了精彩的一招，显示出了创造力。
“游戏是用来训练算法最有效的做法，但是我觉得我们的最终目标并不是游戏，而是把我们的技术运用到现实生活当中，比如说用到医疗、智能手机以及教育当中。”哈萨比斯说。
据介绍，接下来DeepMind公司有意让AlphaGo与无数其他领域结合，从而得到无数的“组合轰炸”。目前，DeepMind的搜索技术已经运用到谷歌的数据中心，帮助该数据中心节省了15%的电能。
更为重要的是，哈萨比斯期望AlphaGo能成为元解决方案。简单理解就是，让AlphaGo成为人工智能科学家或者人工智能辅助科学家，更好地帮助人们理解人脑的奥秘。
“机器人替代我演奏还需多长时间？”第一次参与科技跨界的小提琴演奏家吕思清问。
“谷歌已经通过深度学习，模仿一位大画家的画风。现在谷歌的画作已经达到普通人难以区分的程度。”有人告诉他。
“音乐表演是最高层次的精神活动，机器人短期内替代不了音乐家。”另外的人反驳说。
“刚才你们谈了几种机器人的应用场景，我觉得还少了一块音乐教育。”吕思清说，“机器人、人工智能可能会提供一种因材施教的新教学途径。”
这是优必选科技在召开的主题为“机器人，不止于此”的会，请一些跨界嘉宾来交流，主要是公布其人工智能战略布局。
COO养CTO
用机器人为人们提供包括教育在内的多元服务，正是优必选科技创始人周剑的梦想。8年前，周剑带着十几个小伙子走上智能机器人的创业路。他内心的最大梦想是做出能够普及的人形服务机器人。
刚创业时，周剑遇到的最大瓶颈是，国内连组装一台小的伺服舵机都非常难，而国外伺服舵机又非常昂贵。
接下来的4年中，在耗尽在商场上打拼的半亿元积蓄，克服技术难关后，周剑他们研发出“最重要的是既便宜又高质量”的伺服舵机技术。
这个伺服舵机让他有信心在2012年成立优必选科技，投身机器人和人工智能平台。
周剑认定了人形机器人。“手机App这类数据采集手段，收集到的数据其实是非常非常少的，它很难全面定义一个人。”他说，“我曾反复强调，我们需要主动的数据收集。如果有像ASIMO那样的人形机器人进入家庭，像父母家人一样，与我们朝夕相处，通过语音、视觉平台主动收集我们的数据，为我们勾画出完整画像，再配合BAT公司的云端合作，这才能形成严谨的逻辑闭环。”
周剑也与亚马逊团队讨论了很久。在此之前，亚马逊推出了智能音箱Echo。“我们后来达成了一致，认为未来人机交互的中心一定是人形机器人。它就是你的家庭成员，与你可以坦诚交流，这不是一个音箱可以做到的”。
要做出人形机器人是非常难的。全球一些大型公司和实验室已探索多年。它需要大规模资金投入，需要高尖技术人才，还需要整合大量资源。
“我对自己的定位是要落地，所以才有了两条腿走路的战略。”周剑说。
“左腿要赚钱”。周剑预计优必选2017年的销售收入将在10亿到15亿元之间。他对实现这个收入有信心。“近几年我们一直在高速增长。2014年收入190万元，2015年5000万元，今年是3亿元。”周剑说。
2017年，优必选的收入来自与“大块头”的合作。这是周剑的信心来源之一。2017年1月，优必选和亚马逊将在CES展上共同一款机器人。“亚马逊和我们都认为这是个广阔的市场”。既然亚马逊Echo音箱卖了几百万台，机器人销售也不会弱，这将是优必选科技收入增长来源之一。
优必选的第二个收入增长来自于IP产品。要知道IP产品是影视界、体育界大亨的重要收入来源。在这个智能时代，过去静态的IP衍生品变成活灵活现、可以互动的机器人将是个趋势。这方面的销量也被看好。
2016年，苹果主动找到优必选，它对优必选的机器人很感兴趣。之后，优必选和苹果合作的JIMU STEAM教育机器人就登陆全球部分Apple Store零售店。STEAM机器人是一种既能组装、又能编程的机器人，它对学生在多方面都有影响，也顺应美国总统奥巴马发起的“编程一小时”运动。优必选正在形成一套课程，要逐步进入校内外教育市场。
周剑认为，这类产品要让孩子使用到真正的机器人技术，如伺服舵机、控制及各种传感器。而且价格不能太贵，才能真正落地。
“从2016年推出到全球布局，这可能也是2017年我们比较大的收入来源。”周剑说。按照布局，北美2017年会有4000家店，欧洲2000家店，国内有2000家店。
周剑还布局To B的Cruzr机器人，目标是在银行、商超、海关、安防监控场景下的应用，已经拿到多个订单。
“我们做的每个东西都是有原因的。左腿基于商业化走路，赚到钱后投入到‘右腿的未来技术研发上’，积累更多东西。”周剑笑谈，“我们是COO来养CTO。”
机器人的“躯干与智能”
周剑所说的未来技术，是为他的“人形服务机器人”积蓄资源。
最近，悉尼大学教授陶大程即将加入优必选，担任优必选“人工智能首席科学家”。“人工智能领域都知道陶教授。”周剑说。陶是欧洲科学院院士、澳大利亚科学最高荣誉尤里卡奖获得者。2016年，陶大程团队获得了包括NIST PaSC、ActivityNet等权威赛事的冠军。
“我们每天获取的信息70%、80%以上来自视觉。因此，视觉研究我们主要抓在自己的手上。”周剑说。
“未来非常关键的技术是模型压缩。我们要把大模型变成小模型，实现在人形机器人本地的计算，而不依赖于云计算，这样也能降低人形机器人的电能开销。” 陶大程对《IT经理世界》说。同时，视觉研究还包括基于视频的视觉理解、单/多态的情绪识别以及视频的室内定位导航和避障等。
“有了这些技术，当你跟机器人Alpha相遇说：你好，Alpha，并同时把手伸过去时，Alpha能理解这是要跟他握手，然后会把手伸过来。”陶教授形象地介绍。
优必选同时聘请清华大学赵明国教授担任其“人形机器人首席科学家”，在机器人运动控制上展开合作。“赵教授几乎是全中国屈指可数的坚持20年只做双足人形机器人的人士之一。”周剑说。他领导的联合实验室将继续专注于双足机器人运动控制技术研究。
关键词：人工智能 机器学习 机器人情感获得 发展综述
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0234-01
引言
人类自从工业革命结束之后，就已然开始了对人工智能的探索，究其本质，实际上就是对人的思维进行模仿，以此代替人类工作。人工智能的探索最早可以追溯到图灵时期，那时图灵就希望未来的智能系统能够像人一样思考。在20世纪五十年代，人工智能被首次确定为一个新兴的学科，并吸引了大批的学者投入到该领域的研究当中。经过长时间的探索和尝试，人工智能的许多重要基本理论已经形成，如模式识别、特征表示与推理、机器学习的相关理论和算法等等。进入二十一世纪以来，随着深度学习与卷积神经网络的发展，人工智能再一次成为研究热点。人工智能技术与基因过程、纳米科学并列为二十一世纪的三大尖端技术， 并且人工智能涉及的学科多，社会应用广泛，对其原理和本质的理解也更为复杂。 一、人工智能的发展历程
回顾人工智能的产生与发展过程 ，可以将其分为：初期形成阶段，综合发展阶段和应用阶段。
1.初期形成阶段
人工智能这一思想最早的提出是基于对人脑神经元模型的抽象。其早期工作被认为是由美国的神经学家和控制论学者 Warren McCulloch与Walter Pitts共同完成的。在1951年，两名普林斯顿大学的研究生制造出了第一台人工神经元计算机。而其真正作为一个新的概念被提出是在1956年举行的达茅斯会议上。由麦卡锡提议并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）砻枋稣庖谎芯咳绾斡没器来模拟人类智能的新兴学科。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到了国际的认可。至此，人工智能这一概念初步形成，也逐渐吸引了从事数学、生物、计算机、神经科学等相关学科的学者参与该领域的研究。
2.综合发展阶段
1.7 7年， 费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了“知识工程”这一概念。而后其对应的专家系统得到发展，许多智能系统纷纷被推出，并应用到了人类生活的方方面面。20世纪80年代以来，专家系统逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。大型专家系统开发采用了多种人工智能语言、多种知识表示方法、多种推理机制和多种控制策略相结合的方式， 并开始运用各种专家系统外壳、专家系统开发工具和专家系统开发环境等等。在专家系统的发展过程中，人工智能得到了较为系统和全面的综合发展，并能够在一些具体的任务中接近甚至超过人类专家的水平。
3.应用阶段
进入二十一世纪以后，由于深度人工神经网络的提出，并在图像分类与识别的任务上远远超过了传统的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton及其学生在《Science》杂志上发表文章，其中首次提到了深度学习这一思想，实现对数据的分级表达，降低了经典神经网络的训练难度。并随后提出了如深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN），以及区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的网络训练结构，使得训练和测试的效率得到大幅提升，识别准确率也显著提高。
二、人工智能核心技术
人工智能由于其涉及的领域较多，内容复杂，因此在不同的应用场景涉及到许多核心技术，这其中如专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等是最重要也是发展较为完善的几个核心技术。
1.专家系统
专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。对专家系统的研究，是人工智能中开展得较为全面、系统且已经取得广泛应用的技术。许多成熟而先进的专家系统已经被应用在如医疗诊断、地质勘测、文化教育等方面。
2.机器学习
机器学习是一个让计算机在非精确编程下进行活动的科学，也就是机器自己获取知识。起初，机器学习被大量应用在图像识别等学习任务中，后来，机器学习不再限于识别字符、图像中的某个目标，而是将其应用到机器人、基因数据的分析甚至是金融市场的预测中。在机器学习的发展过程中，先后诞生了如凸优化、核方法、支持向量机、Boosting算法等等一系列经典的机器学习方法和理论。机器学习也是人工智能研究中最为重要的核心方向。
3.模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力 ，主要研究图像和语音等的识别。其经典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），贝叶斯分类器等等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的基于统计学习的识别方法。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字，识别指纹、癌细胞等技术已经进入实际应用。语音识别主要研究各种语音信号的分类，和自然语言理解等等。模式识别技术是人工智能的一大应用领域，其非常热门的如人脸识别、手势识别等等对人们的生活有着十分直接的影响。
4.人工神经网络
人工神经网络是在研究人脑的结构中得到启发， 试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。而近年来发展的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks， CNNs）具有更复杂的网络结构，与经典的机器学习算法相比在大数据的训练下有着更强的特征学习和表达能力。含有多个隐含层的神经网络能够对输入原始数据有更抽象喝更本质的表述，从而有利于解决特征可视化以及分类问题。另外，通过实现“逐层初始化”这一方法，实现对输入数据的分级表达，可以有效降低神经网络的训练难度。目前的神经网络在图像识别任务中取得了十分明显的进展，基于CNN的图像识别技术也一直是学术界与工业界一致追捧的热点。
三、机器人情感获得
1.智能C器人现状
目前智能机器人的研究还主要基于智能控制技术，通过预先定义好的机器人行动规则，编程实现复杂的自动控制，完成机器人的移动过程。而人类进行动作、行为的学习主要是通过模仿及与环境的交互。从这个意义上说，目前智能机器人还不具有类脑的多模态感知及基于感知信息的类脑自主决策能力。在运动机制方面，目前几乎所有的智能机器人都不具备类人的外周神经系统，其灵活性和自适应性与人类运动系统还具有较大差距。
2.机器人情感获得的可能性
人脑是在与外界永不停息的交互中，在高度发达的神经系统的处理下获得情感。智能机器人在不断的机器学习和大数据处理中，中枢处理系统不断地自我更新、升级，便具备了获得情感的可能性及几率。不断地更新、升级的过程类似于生物的进化历程，也就是说，智能机器人有充分的可能性获得与人类同等丰富的情感世界。
3.机器人获得情感的利弊
机器人获得情感在理论可行的情况下，伴之而来的利弊则众说纷纭。一方面，拥有丰富情感世界的机器人可以带来更多人性化的服务，人机合作也可进行地更加深入，可以为人类带来更为逼真的体验和享受。人类或可与智能机器人携手共创一个和谐世界。但是另一方面，在机器人获得情感时，机器人是否能彻底贯彻人类命令及协议的担忧也迎面而来。
4.规避机器人情感获得的风险
规避智能机器人获得情感的风险应预备强制措施。首先要设计完备的智能机器人情感协议，将威胁泯灭于未然。其次，应控制智能机器人的能源获得，以限制其自主活动的能力，杜绝其建立独立体系的可能。最后，要掌控核心武器，必要时强行停止运行、回收、甚至销毁智能机器人。
三、总结
本文梳理了人工智能的发展历程与核心技术，可以毋庸置疑地说，人工智能具有极其广阔的应用前景，但也伴随着极大的风险。回顾其发展历程，我们有理由充分相信，在未来人工智能的技术会不断完善，难题会被攻克。作为世界上最热门的领域之一，在合理有效规避其风险的同时，获得情感的智能机器人会造福人类，并极大地帮助人们的社会生活。
参考文献
[1]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016，（12）：95.
[2]曾毅，刘成林，谭铁牛.类脑智能研究的回顾与展望[J].计算机学报，2016，（01）：212-222.
[3]张越.人工智能综述：让机器像人类一样思考
双方将在消费类及企业级市场进行全方位的合作，在云网融合、大数据、物联网、人工智能等领域进行服务与生态的创新，在深度服务共同客户群体的同时，通过战略联盟的方式合力开拓新生市场，共同提升客户服务价值。
携手打造创新生态体系
两家强强联合，不禁让人眼前一亮，细思量，却又在情理之中。根据协议，鹏博士集团和京东集团将基于各自的优势资源，在线上信息服务、线下营销与服务交付、国际化市场开拓等方面展开深度合作，同时在重点领域合作进行技术创新实践，通过构建创新的生态体系共同发展新客户。双方计划有序对接产品线，以达到资源整合营销的目的，并在线下营销服务渠道方面，实现资源共享、紧密协作，探索创新的服务交付模式。
鹏博士集团互联网接入业务覆盖超过1亿户、3亿人口，在网用户超过1400万户，具有强大的互联网接入的线下营销与服务能力。同时，鹏博士集团为广大用户提供视频、教育等线上媒体内容服务。此外，鹏博士集团正在加快国际化步伐，未来五年将贯彻执行“全球家庭运营商”的发展战略。
京东集团长期深耕B2C电商市场，并且在互联网金融、人工智能技术、云服务等领域占据行业领导地位。而作为支撑集团整体信息系统的基石――京东云，则在“互联网+”和新“十三五”规划的时代背景下，向全行业全公众开放了积累多年的云计算、大数据、电商、物流等技术和经验优势，向全社会提供更稳定、安全、便捷的云服务。
基于双方战略合作框架协议，鹏博士集团私有云还与京东云签署了云网合作落地协议。双方将在云网融合服务、行业云应用场景落地、私有云及混合云市场开拓、云网融合基础设施建设等方面进行资源整合，实现业务协同互补，共建新的生态体系。
双方的云网合作将基于鹏博士集团与京东集团在网络和云计算领域的优势积累，首先攻克各行业场景应用实际落地的难题，高效交付创新行业云服务。鹏博士通过Open-NCloud全球云网平台将全球网络资源和IDC虚拟化、智能化并通过API开放，与SaaS服务提供商一起服务最终客户，提升SaaS交付效率。京东云提供面向行业场景的云服务技术方案、云服务部署与运维能力。
双方共同打造面向重点行业的行业云解决方案及服务，为客户提供具有更优应用体验、更佳服务质量的云服务。与此同时，针对电商、金融、制造、医疗、教育等重点行业的客户实际需求，双方还将合作开拓基于云网融合创新服务模式的私有云和混合云服务市场，从云服务安全性、高可靠性、跨地域连接、法规遵从等方面实际出发，满足企业客户互联网时代下飞速变化的需求。
此外，基于Open-NCloud全球云网平台等资源，双方将开展新一代网络与云服务交付技术与商业模式的创新，积极优化云连接的性能与能力，探索创新的SaaS服务一站式交付与运营模式及相关增值服务，共建新一代云网基础设施。
践行云网融合的新应用
京东集团CTO张晨表示，完整的零售业务链、庞大的规模和高速的成长一直是京东作为新技术应用摇篮的重要优势，站在业务模式创新的角度上，云网融合的新应用毫无疑问是双方迈向未来发展的关键一步。京东集团与鹏博士集团在消费级、企业级市场以及新一代云网融合基础设施建设与交付等方面都具有广阔的合作空间，双方的合作或将为用户带来更加出众的体验。
鹏博士集团副总裁韩露表示，鹏博士集团与京东集团的合作，不仅是线上、线下优势资源的强强联合、服务体系的强强联合，更是创新思维与行动的联合。鹏博士集团与京东集团在云网融合、大数据、物联网、人工智能、区块链等多个领域，拥有非常广阔的合作创新空间，为其共同客户交付优质的服务。同时，他们还将共同构建创新的生态体系，深入挖掘在行业云、SaaS交付、大数据精准营销等领域的发展潜力，共同开拓新生市场，提升共同客户的价值。
鹏博士集团私有云事业部总经理严雪枞对合作充满信心：“我们希望把相应的云网架构进行一次颠覆，在这个颠覆的过程中，我们和京东云一起覆盖到电商领域，包括全行业的各个领域。在未来的各个领域，我们的想法是云之间和网之间的联合要以0.01毫秒的速度制胜，包括直播和APP，都能够瞬间打开进入。”
两者携手，必将给未来留出更多想象的空间，值得期待。正如京东云基础事业部总经理王直所言：“我们认为在中国，未来云计算最终是什么样的形态，仍然有非常广泛的想象空间。所以，我们与鹏博士强强联合，就是要去贴合中国市场的实际需求，去探索最终的云计算到底是一种什么样的形态。”
写在最后
就在同一天，京东云进行了七场签约仪式，合作开放力度之大可谓空前。分享经济时代来临，客户更喜欢以分享的心态来享受服务，互联网企业也只有告别单打独斗，借力前行，才能协作共赢，实现价值的最大化。产业的发展从来不以打败对手为目的，而以转型升级为最终着力点，在这一点上，京东云或将大有作为。无论是与万谷集团的战略合作，还是c云尚工坊、珠海农控等的战略合作，都彰显了京东云帮助传统行业转型升级的诚意和成就合作伙伴的决心。
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2017年3月23日，南京万谷集团和京东云达成战略合作，双方将融合各自业务资源，利用云计算、大数据、移动互联网等创新技术，深度挖掘传统产业园与城市商业体的价值，共同打造线上线下融合发展的互联网新商业模式。南京万谷集团执行总裁葛冲林、京东云电商云事业部总经理任成元出席了本次战略合作的签约仪式。
据悉，此次战略合作将涉及两个重点领域：
我是来自网络管理中心数据管理室的***，很荣幸今天我能得到公司的参选机遇，也非常自豪的看到我们公司转型前进的步伐，以这种公平、公正的方式选拔更优秀的技术人才，我相信我的同事们和我一样怀着满腔的热情，希望这次竞聘能够为公司选拔出更优秀的员工。
下面简单介绍一下自己的情况：
技术能力：15年年底由于工作调整，主要负责IDC网络运维方面的工作。经过5年多的潜心专研，在IDC网络运维上积累了一定的经验，合理运用公司的各类维护平台，完善了本专业的手段支撑。
1. 通过集中网管平台建设，实现设备资源集中管控、电子化作业运维。标准化告警联动，实现故障处理常态化、预制化处理。通过IDC综合服务管理平台的功能建设，完成自动化数据采集及派发，业务可视化开通，IP地址池化管理分配，真正实现了网络资源流程化和IT化运维。
2. 牵头组织解决沈阳数据中心一园区出口NE5KE的虚拟化的使用难点，调整及优化使用规范，去虚拟化的业务接入，完善了统一使用标准，提升基础运维效能。随着IDC流量持续增长，部分CP内容源需要下沉至地市IDC，服务范围为全省互联网用户，实现了鞍山IDC承载阿里用户的下沉流量，满足辐射区域的数据需求。
3. 建设智能化运维体系：编制IDC专业的故障预处理，跨专业的故障信息关联，确保IDC专业故障智能化处理。并依照公司IT换人的工作思路，制定全省IDC专业网络设备自动化巡检、配置数据异地存储、IDC业务自动化开通的功能，实现智能化的运维管理。
4. 依照集团IDC服务质量要求，组织完成搭建全省IDC专业的监测体系，包含省内监测、省外监测、服务范围等指标，结合公司的服务质量指标要求，建立体系化的运维数据分析。并能够提供监测类的增值服务，为内容引入客户提供网络质量分析，向前端销售部门提供有效的数据支撑。
专业贡献：通过自己的多年的经验积累，组织编制了本专业指导性的规范和规定，结合实际工作完成了几项专业类的创新，积极完成网络资源的储备。
5. 组织完成沈北园区、道义园区的网络架构改造，由双机楼多节点资源整合为统一出口的网络架构转变，拓展了园区资源的可用性，为公司初期承载大带宽互联网接入业务打下坚实基础。每年组织开展全省IDC专业的扩容改造工程施工，依托现网的网络结构，做好基础资源储备。制定了地市级IDC接入的网络架构，全省地市级IDC，多线、合作机房接入规范。
6. 针对IDC网络数据和性能指标无电子化管理、定制化开通、自动化监测等难题，编制了《基于IDC云服务定制化网络数据管理系统》、《IDC应用性能质量监控与服务》、《精细化的IDC托管用户业务质量分析管理 》等科技创新，以平台化、智能化的方式有效解决当前运维管理效率问题，为IDC业务发展贡献积极力量。
7. 依照现网IDC专业网络单点运行隐患情况，推进沈阳数据园区双节点改造，在每个节点各扩展1套集群，同现有集群共同组成双节点出口网络，保障整体网络的健壮性发展，满足集团钻石五星的评定要求。
8. 组织编制了2020年辽宁移动IDC维护管理规定、辽宁移动IDC网数据配置规范修订版、IDC专业IP地址备案及开放敏感端口工作要求、IPV6改造后的地址规划实现双栈等等。
二、如何将5G等新技术应用在本专业
三、新基建的应用
大方向：数据中心作为“新基建”的重点方向之一，为5G、物联网、AI以及各垂直行业的发展提供强有力的基础设施保障。那么大家可以把
数据中心可以看做数据的图书馆，提供数据存储管理服务
数据中心可以看做算力的发动机，提供数据计算处理服务
数据中心可以看做服务的发射器，提供数据场景应用服务
近些年，数据中心产业生态圈逐渐形成，随着大数据应用、云计算、人工智能等新兴产业的快速崛起，那么数据中心产业规模不断扩大，将带动上下游产业链加速发展，尤其是服务器、路由器、交换机、网络、光模块、海量数据管理系统等软硬件产品以及laaS、SaaS、PaaS等云计算服务需求量将大幅提升，整个生态圈正在向着绿色健康和可持续的方向发展。
疫情期间，产业数字化转型步伐提速，云上办公、数字娱乐、生鲜电商、在线教育、无人配送等新业态加速涌现，为数据中心流量变化提供新空间，实际流量较往常提升了近四分之一。工业互联网、健康医疗等专精化的行业数据中心也将不断涌现。集团公司已规划了数据中心“3（热点区域中心）+3（跨省中心）+X（省级中心+业务节点）”的布局。
结合郎总对于“新基建”数据中心建设工作推进会上提出三点要求：
“宣”：做好中国移动在辽宁数据中心标准宣传。
“建”：加快沈阳、大连数据中心建设
“管”：加强现有可用机房管理
浅谈一下未来数据中心的建设：
首先是ICT高密要求将进一步促进机电配套的高密度演进，包含动力环境设备的高密化，以节省占地做好ICT配套。
其次为PUE的严格要求，这会促使方案和产品必须节能化。
其三是快速建设的要求，这将推动预制化模块化程度更彻底，新基建数据中心对建设时间短、施工现场环保的要求加快了预制化模块化进程。
其四则是机房智能化管理，新基建的“人工智能”与“大数据中心”相辅相成，人工智能可以通过自动化和机器学习来管理、改造和改善数据中心基础设施。业务交付层面逐步向智慧中台演进，最终实现数据采集、集中管控、能力输出、统一呈现。
云计算和大数据引发了数据中心集约化的潮流，数据中心总数量减少，单体数据中心的规模增加。同时，5G普及及工业互联网的发展，对数据中心即时响应、灵活部署提出了更高要求，也将促进数据中心向边缘化发展。
总结一下：融合性技术创新将驱动数据中心高端化,绿色化发展
从规模建设看：数据中心基础设施向高密度、超大规模化方向演进
从建设模式看：数据中心硬件和系统功能封装在独立模块中，实现动态可调整、弹性可扩展
从运维模式看：AI解决方案正逐步介入数据中心的设备管理、环 境控制、现场运维、安全 保障等全生命周期管理
从能效指标看：数据中心低能耗、低PUE要求逐步提高
1.具有灵活颗粒度的模块化。未来的数据中心需要从规划设计阶段开始确立模块化的颗粒度，以及对应颗粒度的科学模型，这个科学模型指根据业务需求从设计等级、市电容量、冷负荷、机柜功率密度各维度去定义的变压器、柴油机、不间断电源、末端配电、制冷、机柜的数量和规格，这个模型在经济性和可靠性之间磨合到一个最佳配比，利于在项目建设时灵活搭配，快速建设。
2.匹配应用场景的预制化。预制化以模块化为基础，将设计和部分制造前置，不仅可以节省项目建设时间，还能有效的减少现场安装难度，减少施工差错带来的质量风险。预制化需要根据应用场景进行匹配：对于多层楼房旧改，可以采用设备层面的提前预制；对于已有仓储大厂房，可以采用系统层面的小型集装箱、撬块方式提前预制；对于室外场景，可以采用建筑层面将建筑与设备结合的预制化方式交付，如多层堆叠集装箱。
3.与可靠性平衡的节能化。对极致节能的手段需要与可靠性之间寻求一种平衡，不能盲目的提升运行的极限工况，而是多注重创新技术的应用。如暖通方面随着对自然冷源的重视以及空气质量风险的控制，间接蒸发冷却已经逐渐在行业内形成一种共识，后续随着功率密度增加，还会有直接液冷和间接液冷等多种创新技术在未来几年里会结合数据中心规模化应用的需求逐步成熟。
4.贯穿整个生命周期的智能化。以往数据中心智能化更多的指运维阶段，我们认为未来的数据中心智能化需要贯穿数据中心整个生命周期，从初期的规划设计及建造需要采用BIM等手段进行精细化可视化管理、设备制造阶段需要考虑自身的智能化管理需求、运维阶段需要加强AI技术及机器人巡检等自动化智能化运维工具的使用。
各位领导评审，大家好。我是来自网络管理中心数据管理室的***，很荣幸今天我能得到公司的参选机遇，也非常自豪的看到我们公司转型前进的步伐，以这种公平、公正的方式选拔更优秀的技术人才，我相信我的同事们和我一样怀着满腔的热情，希望这次竞聘能够为公司选拔出更优秀的员工。
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技术能力：15年年底由于工作调整，主要负责IDC网络运维方面的工作。经过5年多的潜心专研，在IDC网络运维上积累了一定的经验，合理运用公司的各类维护平台，完善了本专业的手段支撑。
1. 通过集中网管平台建设，实现设备资源集中管控、电子化作业运维。标准化告警联动，实现故障处理常态化、预制化处理。通过IDC综合服务管理平台的功能建设，完成自动化数据采集及派发，业务可视化开通，IP地址池化管理分配，真正实现了网络资源流程化和IT化运维。
2. 牵头组织解决沈阳数据中心一园区出口NE5KE的虚拟化的使用难点，调整及优化使用规范，去虚拟化的业务接入，完善了统一使用标准，提升基础运维效能。随着IDC流量持续增长，部分CP内容源需要下沉至地市IDC，服务范围为全省互联网用户，实现了鞍山IDC承载阿里用户的下沉流量，满足辐射区域的数据需求。
3. 建设智能化运维体系：编制IDC专业的故障预处理，跨专业的故障信息关联，确保IDC专业故障智能化处理。并依照公司IT换人的工作思路，制定全省IDC专业网络设备自动化巡检、配置数据异地存储、IDC业务自动化开通的功能，实现智能化的运维管理。
4. 依照集团IDC服务质量要求，组织完成搭建全省IDC专业的监测体系，包含省内监测、省外监测、服务范围等指标，结合公司的服务质量指标要求，建立体系化的运维数据分析。并能够提供监测类的增值服务，为内容引入客户提供网络质量分析，向前端销售部门提供有效的数据支撑。
专业贡献：通过自己的多年的经验积累，组织编制了本专业指导性的规范和规定，结合实际工作完成了几项专业类的创新，积极完成网络资源的储备。
5. 组织完成沈北园区、道义园区的网络架构改造，由双机楼多节点资源整合为统一出口的网络架构转变，拓展了园区资源的可用性，为公司初期承载大带宽互联网接入业务打下坚实基础。每年组织开展全省IDC专业的扩容改造工程施工，依托现网的网络结构，做好基础资源储备。制定了地市级IDC接入的网络架构，全省地市级IDC，多线、合作机房接入规范。
6. 针对IDC网络数据和性能指标无电子化管理、定制化开通、自动化监测等难题，编制了《基于IDC云服务定制化网络数据管理系统》、《IDC应用性能质量监控与服务》、《精细化的IDC托管用户业务质量分析管理 》等科技创新，以平台化、智能化的方式有效解决当前运维管理效率问题，为IDC业务发展贡献积极力量。
7. 依照现网IDC专业网络单点运行隐患情况，推进沈阳数据园区双节点改造，在每个节点各扩展1套集群，同现有集群共同组成双节点出口网络，保障整体网络的健壮性发展，满足集团钻石五星的评定要求。
8. 组织编制了2020年辽宁移动IDC维护管理规定、辽宁移动IDC网数据配置规范修订版、IDC专业IP地址备案及开放敏感端口工作要求、IPV6改造后的地址规划实现双栈等等。
二、如何将5G等新技术应用在本专业
三、新基建的应用
大方向：数据中心作为“新基建”的重点方向之一，为5G、物联网、AI以及各垂直行业的发展提供强有力的基础设施保障。那么大家可以把
数据中心可以看做数据的图书馆，提供数据存储管理服务
数据中心可以看做算力的发动机，提供数据计算处理服务
数据中心可以看做服务的发射器，提供数据场景应用服务
近些年，数据中心产业生态圈逐渐形成，随着大数据应用、云计算、人工智能等新兴产业的快速崛起，那么数据中心产业规模不断扩大，将带动上下游产业链加速发展，尤其是服务器、路由器、交换机、网络、光模块、海量数据管理系统等软硬件产品以及laaS、SaaS、PaaS等云计算服务需求量将大幅提升，整个生态圈正在向着绿色健康和可持续的方向发展。
疫情期间，产业数字化转型步伐提速，云上办公、数字娱乐、生鲜电商、在线教育、无人配送等新业态加速涌现，为数据中心流量变化提供新空间，实际流量较往常提升了近四分之一。工业互联网、健康医疗等专精化的行业数据中心也将不断涌现。集团公司已规划了数据中心“3（热点区域中心）+3（跨省中心）+X（省级中心+业务节点）”的布局。
结合郎总对于“新基建”数据中心建设工作推进会上提出三点要求：
“宣”：做好中国移动在辽宁数据中心标准宣传。
“建”：加快沈阳、大连数据中心建设
“管”：加强现有可用机房管理
浅谈一下未来数据中心的建设：
首先是ICT高密要求将进一步促进机电配套的高密度演进，包含动力环境设备的高密化，以节省占地做好ICT配套。
其次为PUE的严格要求，这会促使方案和产品必须节能化。
其三是快速建设的要求，这将推动预制化模块化程度更彻底，新基建数据中心对建设时间短、施工现场环保的要求加快了预制化模块化进程。
其四则是机房智能化管理，新基建的“人工智能”与“大数据中心”相辅相成，人工智能可以通过自动化和机器学习来管理、改造和改善数据中心基础设施。业务交付层面逐步向智慧中台演进，最终实现数据采集、集中管控、能力输出、统一呈现。
云计算和大数据引发了数据中心集约化的潮流，数据中心总数量减少，单体数据中心的规模增加。同时，5G普及及工业互联网的发展，对数据中心即时响应、灵活部署提出了更高要求，也将促进数据中心向边缘化发展。
总结一下：融合性技术创新将驱动数据中心高端化,绿色化发展
从规模建设看：数据中心基础设施向高密度、超大规模化方向演进
从建设模式看：数据中心硬件和系统功能封装在独立模块中，实现动态可调整、弹性可扩展
从运维模式看：AI解决方案正逐步介入数据中心的设备管理、环 境控制、现场运维、安全 保障等全生命周期管理
从能效指标看：数据中心低能耗、低PUE要求逐步提高
1.具有灵活颗粒度的模块化。未来的数据中心需要从规划设计阶段开始确立模块化的颗粒度，以及对应颗粒度的科学模型，这个科学模型指根据业务需求从设计等级、市电容量、冷负荷、机柜功率密度各维度去定义的变压器、柴油机、不间断电源、末端配电、制冷、机柜的数量和规格，这个模型在经济性和可靠性之间磨合到一个最佳配比，利于在项目建设时灵活搭配，快速建设。
2.匹配应用场景的预制化。预制化以模块化为基础，将设计和部分制造前置，不仅可以节省项目建设时间，还能有效的减少现场安装难度，减少施工差错带来的质量风险。预制化需要根据应用场景进行匹配：对于多层楼房旧改，可以采用设备层面的提前预制；对于已有仓储大厂房，可以采用系统层面的小型集装箱、撬块方式提前预制；对于室外场景，可以采用建筑层面将建筑与设备结合的预制化方式交付，如多层堆叠集装箱。
2007年8月，几个人工智能专家告诉IBM高级副总裁约翰・凯利（John Kelly III），他们要创建世界上第一个处理非结构化数据、可与人互动的人工智能系统。九年之后，这个系统成了IBM第四次转型的核心。
这个人工智能认知系统，就是今天声名大噪的Watson。命名为“Watson”，意在纪念IBM（NYSE： IBM）创始人Thomas J. Watson。
2011年Watson初次亮相，就打败了美国问答游戏电视节目《危险边缘》的连胜纪录保持者和最高奖金得主。这是IBM历史上继“深蓝”计算机在1997年打败国际象棋大师卡斯帕罗夫后，又一次成功挑战人类。赛后，IBM将Watson提升到公司级战略地位。
2014年，IBM专门组建了Watson部门，迄今已经在这个部门投入了数十亿美元，目前该部门拥有约1万名员工。
今年初，IBM董事长兼CEO罗睿兰（Ginni Rometty）宣布IBM正式进入这家公司历史上的第四次转型。转型目标是成为一家认知解决方案云平台公司。Watson是IBM此次征途的核心推手。
2011年IBM百年之际，英国《经济学人》周刊曾撰文总结IBM历史上的三次重大转型，分别是从机械制造到计算机制造、从大型机制造到包括个人电脑在内的分布式计算机系统、从计算到服务。
罗睿兰称，“未来五年，我们所作的每一个决策，无论个人，或是专业机构，都将受到Watson的协助。”
第三咨询机构Forrester首席分析师戴鲲告诉《财经》记者，Watson是IBM在人工智能领域的核心产品，也是加速其相关软硬件及云服务在各行业采用、延续其收入增长与利润水平的重要推动力。
如果一切顺利，IBM这家百年老店将再次上演大象跳舞式的转型。 商业化加速
10月底的Watson世界大会期间，IBM宣布了两个重要合作。一是将与汽车制造商通用汽车公司合作，Watson将为其新版车机系统OnStar提供技术支持；此外，IBM还将与全球教育机构培生合作，Watson可以为其学生提供自然语言下的学习指导。
通用和培生都是所在领域内的标志性用户，和它们达成合作，意味着Watson的商业化再下一城。此前数年，Watson仅在医疗等领域比较著名。今年，随着金融、零售、时尚、教育等多个行业标志性样本的出现，Watson的商业化版图正在悄然扩张。
罗睿兰曾乐观预测，到2017年底，全球将有10亿人使用到Watson的相关应用或服务。
外界亦看好Watson带给IBM的营收提升力。IBM目前并不单独披露Watson的财务数据，但证券研究机构瑞士银行估计，2016年，Watson将产生5亿美元的营收，并在未来几年保持快速增长，2020年将创下60亿美元的营收，而在2022年，数字更是上涨至170亿美元。
事实上，Watson带给IBM的收益将不仅限于Watson系统自身的收入，还包括Watson助推下的包括云服务业务、咨询服务在内的多个业务板块。
结合罗睿兰对全球认知技术的测算，认知技术市场目前有320亿美元的市场份额，这个数字在过去四年增长了16倍。智能决策的市场份额，到2025年，预计将达到2万亿美元。
这意味着，从2007年研发，经过十年布局，IBM终于要收获Watson了。
物联网是另一个商业增长实例。德国汽车零部件供应商舍弗勒集团（Schaeffler）正在利用Watson物联网平台改造其供应链、制造和销售等环节。仅在三季度，Watson物联网平台的新客户数量就增长了一倍。
需要强调的是，只有不断完善Watson的能力，IBM才能够说服客户转向IBM的云平台，与其竞争对手构建起真正的差异化，开拓更多市场。
医疗健康是Watson目前最强的领域。IBM Watson团队超过一半为医疗团队。从最早帕金森专项治疗，到利用医学影像 “狙击”癌症、糖尿病、心脏病等重大疾病，Watson的计算能力和对数据的分析能力，使得医疗行业最有可能先被颠覆。
不断吸收大量非结构化数据并学习是Watson成为全球医疗健康第一人工智能系统的秘诀所在。
2015年以来，IBM为了“喂饱”
Watson，宣布了多宗有关医疗健康领域的公司收购案，比如一家是可以查看5000万份美国患者病例的分析公司Explorys，另一家是提供云计算软件，可以把各种类型的健康数据进行处理，为医生提供数据方面分析的Phytel。此外，这份收购名单上还包括医疗数据公司Truven、医疗影像与临床系统提供商Merge Healthcare。这些公司拥有大量医疗数据，比如账单记录、病历、X射线和MRI（磁共振成像）图像等。
收购这些公司花费了IBM超过40亿美元，这相当于IBM 2016年单季度净利润的两倍。
IBM意图很明显――加强Watson在健康数据分析方面的能力。
此次Watson宣布进军更多垂直领域，给了投资者和市场无限想象力，它所隐含的挑战也正在于此。
Gartner分析师Tom Austin评论称，IBM给自己设定的目标很宏大，但可能需要花费数年的时间，以及昂贵的成本。 补齐短板
Watson解决方案与以往软件套装的模式不同，IBM将各种功能打包成API（应用程序编辑接口），根据企业需要进行调取。
Glenn Finch表示，“这就好像是乐高玩具，中间有很多的环节，能够组合在一起。”这意味着，在一段时间后，IBM可以支持40个不同的行业，数百个子行业的需求。
作为平台，Watson必须不断补充两个核心资源――基础数据和垂直行业领域的专业知识。
IBM正在加大这一投资。IBM已陆续收购了基础天气数据提供商The Weather Company、医疗与健康数据公司Truven Health Analytics、金融服务合规性方案提供商Promontory Financial Group等12家公司，投入收购资金超过50亿美元，而去年同期用于收购资金仅为821万美元。
分析师们认为，IBM会继续对能够产生数据的领域投入重金，并且这是一个长期行为。
对基础数据的收购，正在帮助Watson提升分析数据的能力。Watson正在为一家面包店可以根据天气的变化制定合理的生产策略，同时为一家化妆品公司分析下一季口红的流行色，甚至为一家巧克力公司创造新的口味。
对行业解决方案商的收购，则帮助IBM逐步完善Watson行业分析的能力。如对Promontory的收购，IBM希望其能为Watson增加金融监管的专业知识。用新的方法帮助金融业客户达到合规要求。
收购之外，合作也是一种路径。IBM通过与Twitter合作，可以获得社交网络的数据，用于Watson的大数据分析，就是典型的例子。
社交网络的数据正成为云计算厂商追逐的热点，尤其是那些过去与互联网联系不那么密切的IT厂商。
2016年，微软以262亿美元巨资收购职场社交网络LinkedIn；甲骨文携手腾讯落地中国市场，看中的也是后者在社交网络上的布局。
甲骨文中国区董事总经理李翰璋告诉《财经》记者，“腾讯有成熟的互联网经验，对PaaS和SaaS的发展起关键支撑作用。”
针对中国市场，IBM也正在寻求社交网络的合作伙伴，腾讯和新浪微博是其两个重要选项。
不仅如此，IBM还通过研发拓展Watson的能力。
10月26日，IBM宣布一系列新的产品策略和市场方案。一方面，利用Watson机器学习、自然语言处理等能力，丰富了数据处理、分析，以及移动化的使用场景；另一方面，在市场营销、商务、供应链和人力资源等垂直领域推出Watosn认知解决方案。这些方案与近期IBM推出的金融、法规和教育等方案，构成了一系列可商业化的产品阵列。
在认知技术的帮助下，传统产业的流程得以改造。IBM称，一家大型制药公司通过应用“认知预测与计划”引擎，可以快速甄别新的机遇和风险，从而作出投资决策。其预测准确性从80%提升至99%，产生超过1亿美元的增量利润。
IBM甚至决定将Watson发展成为一个新的生态系统。未来不仅将向Watson引入更多的开发人员、大学、企业参与，扩展认知技术的应用范围，而且在恰当的时机建设针对不同行业的专有平台，从上到下打通数据。
补足短板后，Watson已经形成的群聚效应会更加明显。到2017年底，Watson应用覆盖人数将达到10亿，这令Watson提升企业竞争力，进而改变行业成为可能。
Watson作为全球人工智能最高水平的代表，技术创新和商业模式创新的边界似乎无限。
阿里云人工智能首席科学家闵万里认为，人工智能的一大挑战是从分析学习人类逻辑思考能力上升到情感等更加不具备逻辑性的维度，这也是Watson新的挑战和机会所在。 转型利器
Watson平台孕育十年之久， 2016年1月，罗睿兰在消费电子展上宣布，IBM将成为一家认知解决方案云平台公司。在这个转型目标中，Watson是核心主角。
Watson已经成为全球人工智能的主要玩家。但是，IDC预测，到2020年，全球60%的人工智能应用程序将在四个公司的平台上运行，它们是亚马逊、谷歌、微软和IBM。
与亚马逊、谷歌和微软不同，这三大巨头的人工智能产品与服务处于增值地位，而Watson则处于IBM的主流地位。
罗睿兰表示，未来企业将因具有认知能力而获得差异化竞争优势。
IBM意识到，Watson自身的强大并不足以完成转型。IBM需要Watson来推动增长。该公司的营收已连续18个季度出现下降。
从具体业务板块来看，Watson、数据分析和云计算等新型业务正在增长，但这个进程还不够快，无法完全弥补其在传统硬件、软件和服务上的萎缩。
IBM的今年三季度财报显示，代表新兴业务的认知解决方案部门营收同比增长5%，但作为传统业务的硬件系统部门却同比下滑21%。
IBM决策层对这样的过渡阶段似乎已有预期。为了保证转型效率，罗睿兰一面出售低利润和亏损的业务，一面调整组织结构，增加大数据、云计算等领域的投入。IBM近年来卖出了80亿美元的业务，同时收购了50多家公司。
不过，某大型国际IT公司副总裁认为，IBM将Watson放在战略核心并非创新战略理念，他向《财经》记者表示，“以大数据为主体的分析已经成为产业标配，无论是AI（人工智能）还是BI（商业智能）。单独提出来更像是一种市场营销的策略。”
但一位前IBM中国区高层评价，这些有计划、有价值的收购，对IBM彻底转型成为一家人工智能公司十分有益，难点是这些投资也拖累了IBM的短期业绩，局面几年后才能扭转。
IBM需要在能够带来现金流的传统业务及能够带来未来的认知商业中做平衡。
IBM大中华区董事长陈黎明向《财经》记者表示，IBM既要保障传统的客户和市场，也要向云计算和认知技术投资。担心说得不够明白，他又打了个比方：“既要赚到面包和黄油，又要盯着地平线方向在发生什么，那是我们的未来。”
但眼下，陈黎明亦强调，认知计算（Watson）不是一个孤立的技术，它带给IBM的是一连串战略上的联动效应。
在组织和业务架构上，Watson团队和IBM其他团队已经融合作战。
IBM大中华区全球企业咨询服务部副总裁徐习明此前接受《财经》记者采访时透露，面对一个企业客户，IBM要确保能够提供一个完善的、整套解决方案，这需由各个业务单元共同组成――包括前端的咨询服务、提供基础设施的硬件系统、大数据、云以及安全等部门协同完成。
从产品体系来说，Watson不再是单独销售的产品，而是作为一种API，开发者可以从云平台上获取其功能。
戴鲲表示，云平台弹性伸缩的广泛服务能力和大规模实时数据处理能力是人工智能的必要保证，基于深度学习的预测分析等技术的人工智能，提升各行业产生客户的产业观察、体验和运营决策。
Watson的发展正在反哺IBM云业务。2014年，IBM基于开源项目Cloud Foundry推出了PaaS云平台Bluemix。Watson作为特色云服务之一，与物联网、区块链等集成进入Bluemix平台，这些成为了IBM混合云服务的核心。
IBM近两年针对混合云的部署，重新设计和开发了集成服务器、存储和软件等传统关键业务，并针对混合云的环境设计了多种版本的服务。
Bluemix分为本地、专属和公众三个版本，分别用于企业防火墙后、公共数据中心的独立机柜，以及公有云平台不同环境。
与此同时，一些第三方SaaS（软件即服务）应用生态基于此生根发芽。一家名为“Wayblazer”的初创企业正借助Watson为其客户精准定制旅行计划；日本软银集团研发的机器人Pepper的大脑就是Watson；教育机构芝麻街使用Watson对学生的学习材料进行个性化甄选……
可以说，IBM现在正全力把Watson云平台与其他企业级生态互联互通。罗睿兰强调，在Watson的生态圈里，IBM只是其中一员。
IBM决策层还在持续探索Watson和IBM其他业务融合的可能性。数月前的一个内部会议上，罗睿兰问IBM区块链首席技术官：“Watson和区块链是否可以融合做出更多意想不到的商业应用？”
按照罗睿兰的计划，IBM2018年超过40%的收入将来自业务分析、云计算、网络安全、社交网络设计和移动技术的公司市场。
这一目标正在被快速接近。IBM今年10月公布的2016年三季度财报数据显示，IBM第三财季营收为192.26亿美元，净利润为28.53亿美元，虽然同比依然下滑，但云业务营收同比增长74%。此前，IBM已经连续七个财季业绩超出华尔街分析师预期。原因在于云业务增长强劲。
接下来，IBM和罗睿兰需要面对的最大难题是如何停止已经超过18个季度的营收下滑。
中国的一位大型云平台服务商创始人向《财经》记者评价，IBM并不会因为眼前的低迷而衰落。
原因有二：其一，IBM是一家矩阵式的公司，是集体自由的。它跟微软完全不同，微软的老板太牛了，而IBM是一家没有老板的公司，这种公司很难死；其二，IBM的组织架构令整个公司的研发体系非常强大，研发和产品能力强大，公司CEO的职责更倾向于销售和市场。
引言
数字货币正在以狂暴的速度逼近我们，数字货币将改变世界的展望已经十分清晰，互联网极客、互联网创客、金融巨头等纷纷投身数字货币世界中，各国政府也加入进来。2017年1月20日中国人民银行数字货币研讨会的召开意味着数字货币走进公众和政策的视野更快了。但世界对数字货币的研究与讨论目前主要集中在技术层面，一些前瞻性的应用研究也主要集中在金融行业，或者集中在B端客户，对C端客户的应用研究才刚刚开始。本文将通过构建区块链金融小镇的方法拓展数字货币的应用市场，融合B端客户和C端客户的需求，创建一个立体化的数字货币应用场景，帮助数字货币更早走进人们的生活。
一、构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的必要性与可行性
（一）数字货币必须有具体丰富的应用场景
?底只醣沂歉鼋鹑诓?品，目的是为了更好的服务社会发展和人民生活。如果数字货币仅仅是技术层面的革新，虽可以提高社会运转的技术效率，但将无法提升整个社会运行效率。数字货币必须有具体的应用场景，告诉人们在何时、在何地，如何更好地使用，如何更好地服务人们生活的方方面面。这些具体应用场景的开发与使用需要一个真实的落脚点，而区块链金融小镇可以是数字货币应用的聚集地，可以不断创造数字货币更多的应用场景。
（二）数字货币的功能必须全面开发
货币除了必须具有价值尺度、流通手段两种基本功能外，还具有贮藏手段、支付手段、世界货币等功能。数字货币要被广泛使用也必须拓展丰富的功能应用场景，仅仅单一的功能无法让数字货币走的更远。数字货币可以对区块链金融小镇居民的工作进行价值尺度，可以用于小镇居民的购物消费，帮助实现价值流通，也可以对价值进行贮藏用于未来的消费，或者进行投资增值，还可以与小镇外部的世界进行贸易结算和金融结算，与国外的金融小镇实现价值交换。
（三）区块链金融小镇可以囊括丰富的社会元素
小镇一般指县以下人口集中而且有商业的居民点，小镇内可以有包含农业、工业和第三产业的完整产业内容。区块链金融小镇可以在数字货币体系的基础上，实现小镇内居民餐饮、购物、教育、医疗、文化艺术活动丰富完整的应用。区块链金融小镇就是个以数字货币为基础的“小社会”，既可以让小镇更具最新科技感，成为前沿先驱，也可以让数字金融更具落地感，增加数字货币的实用性，这将是数字货币与社会生活的完美结合。
（四）区块链金融小镇是政府可控范围内的试验田
数字货币的崛起离不开其去中心化的特点，现在接受度最高的比特币已经在全世界范围内进行交易，但去中心化的特点与政府中心化管理存在天然的矛盾；所以，现在区块链分化出公有链和私有链两种类型，各有优缺点，两条链未来争夺的焦点是到底谁的效率更高，理论层面的分析最终需要经过现实的检验，正如创业的成功必须经过N次的试错，数字货币的成长也必须经历真实市场的考验。区块链金融小镇可以成为数字货币的试验场，因为小镇是最小的行政单元，是在政府高度注视下和行政管理范围下进行的一次数字货币改革尝试。
二、构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的难点
（一）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的技术壁垒高
区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了过去十分钟内所有数字货币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。区块链是分布式人工智能的一种新形式，将建立人脑智能和机器智能的全新接口和共享界面。区块链技术涉及密码学、人工智能等跨学科跨领域的前沿技术，一般的技术人员短期很难掌握。区块链金融小镇拓展数字货币应用还必须在完全掌握区块链底层技术的前提下，开发出适用于普通技术人员创建应用的第二层或第三层应用技术平台。
（二）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的人才难觅
区块链金融小镇的建设不仅需要众多的技术人才，还需要大量懂金融、房地产和商业运营的复合型人才，这样的人才短期是很难培养出来的。这类人才需要大量的社会实践能力，需要具备极强的多学科学习能力，需要边干边学在实践中不断总结，需要集合良好的理解能力、分析能力、总结能力和创新能力。数字货币是科技与金融的完美结合，这两个领域的人才都是高端人才，小镇建设与运营是个传统行业，这个领域的人才是实践动手能力强的应用人才，所以，构建区块链金融小镇拓展数字货币应用需要端得起来又能放下身段的综合人才。
（三）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的资金筹集挑战强
区块链金融小镇是个融合科技、金融与地产的创新型项目，对资金的需求量将非常大，此项目的特点决定了运用传统的投融资方法无法解决资金问题。区别于传统的住宅地产，区块链金融小镇的多元化业态决定了项目的投资回收期较长，项目是“运营型”和“创新型”，而非“抛售型”，这增加了经营的不确定性，进而增加了融资的难度，短期无法确认盈利模式和规模，更符合风险投资者的偏好。区块链金融小镇项目未来的想象空间巨大，但风险性也较大的，使得项目融资的挑战性极强。
（四）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的项目管理难度大
区块链金融小镇是个从零开始的项目，从规划到建设，再到运营，中间每个环节都要加入数字货币的应用，让项目的管理难度大大提高。区块链金融小镇项目管理涉及到多目标多主体多维度的管理，需要平衡好各种项目资源，在做好资源优化的同时，必须时刻强调数字货币的应用创建，丰富数字货币的应用场景，所以区块链金融小镇项目管理是在时间、资源和创新的三重约束下进行最优化探索，必须处理好四个方面的问题：组织方面的问题；需求控制方面的问题；计划和控制方面的问题；项目执行方面与项目估算方面的问题。
三、区块链金融小镇拓展数字货币应用的系统构建
（一）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的技术系统
区块链金融小镇拓展数字货币应用的技术系统需要包括四个层面的技术：技术源码层、智能合约层、系统开发层和商业应用层。首先，区块链的技术源码层是建立在共识机制（POW、POS、DPOS）上的源代码，目前最成功的是Bitcoin的源码，结合未来区块链金融小镇的需求，可以编辑出适合小镇的区块链；智能合约层可以自动化帮助各项交易快速实现，目前市场主流是瑞波（Ripple）和以太坊（Ethereum）开发的智能合约系统；系统开发层是在前两层的基础上为区块链金融小镇搭建出完整的架构系统，为数字货币的应用提供技术支撑；商业应用层是数字货币在区块链金融小镇的具体应用，可以涉及工作、生活与消费的各个方面。
（二）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的人才系统
一方面区块链金融小镇的建设与运营需要大量的人才，另一方面金融小镇本身也是个人才的汇集地，所以区块链金融小镇的人才系统可以包括：人才学习系统、人才交流系统、人才评定系统和职业拓展系统。人才学习系统是指与小镇相关的所有人都可以学习区块链和数字货币的知识，未来可以成立区块链小镇社区大学，服务于此体系；人才交流系统是指小镇人才内部之间、内部与外部之间的相互交流，区块链和数字货币都具有互联网开放和透明的特?c，加强交流，共同提高人才的各项能力水平；人才评定系统是指为各种不同人才和人才的不同阶段进行评估，帮助发现最大的价值工作空间，帮助人才找到最适合的工作岗位；职业拓展系统是帮助人才全面成长，拓展其在区块链金融小镇和数字货币应用领域更宽广的舞台。
（三）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的资金管理系统
区块链金融小镇的资金管理系统包括：融资系统、投资系统和营运资金管理系统。融资是区块链金融小镇资金管理系统的首要功能，政府、机构、个体将成为融资的主要对象，区块链金融小镇服务于国家的“数字金融”战略，需要国家资金的支持，区块链金融小镇也是个独立的商业项目，可以通过市场机制获得机构和个体的投资；投资方向包括区块链金融小镇的物理空间建设、数字货币网络系统建设、数字货币应用系统建设和市场运营方面的投资，每项投资都必须结合时间进度管理和投资收益分析管理，提升投资的效率和效益；营运资金管理系统是对整个区块链金融小镇的现金流进行管理，保证小镇健康有效地建设与运营。
（四）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的项目管理系统
区块链金融小镇的项目管理系统包括：工作分解（WBS）系统、关键路径（PDM）系统、进程管理系统、资源优化系统、项目评估系统。工作分解系统是对区块链金融小镇的工作体系进行分拆解析，确定核心工作、重要工作、次要工作的性质，并责任到人。关键路径系统是构画出区块链金融小镇建设与运营的路线图，有序有效地推进工作进程。进程管理系统是在上述两项系统的基础上进行时间管理，确保小镇如期建设运营。资源优化系统是整理区块链金融小镇的所有相关资源，优化资源的配置，帮助创造最大价值。项目评估系统是在项目的前、中、后三个阶段展开评估，及时总结经验或发现问题，为更多更快更好地建设区块链金融小镇储备知识经验。
四、区块链金融小镇拓展数字货币应用的运行机制
（一）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的价值贡献机制
互联网改变了信息传播的方式，区块链将改变价值传播的方式，随着数字化的发展，人们所持有的价值形态正在转向数字资产。在区块链金融小镇获得数字货币的方法可以有以下几个方面：一是通过在区块链金融小镇的工作进行价值贡献。小镇的工作涵盖了建设与运营等多个方面，可以申请在小镇进行全职工作，也可以利用业务时间帮助小镇完成部分工作，每份工作根据市场行情运用数字货币进行计价，实现价值创造过程。二是小镇的相关供应商或合作者也可以根据贡献获得小镇的数字货币。三是直接购买，区块链金融小镇是个小的试验田，离不开整个社会大市场，用现在通行的货币直接购买数字货币，也是对小镇价值的一种认可。
（二）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的价值交易机制
在获得数字货币后，区块链金融小镇必须建立价值交易机制，帮助每个小镇居民更好地使用数字货币，这种价值交易的用途也可以分为三个方面：一是生活消费，每个人可以用数字货币在小镇内进行餐饮、购物和文化娱乐方面的消费。二是教育医疗，用数字货币可以在区块链金融小镇购买到这种特殊的社会产品，帮助居民安心愉快的在小镇内生活。三是投资理财，数字货币作为金融产品，也必然具备投资理财的特性，区块链金融小镇可以挖掘金融需求，为小镇居民提供更好的金融服务。
（三）构建区块链金融小镇拓展数字货币应用的价值保护机制
区块链金融小镇是以数字数币为基础的小社会，为了让小镇安全健康的运行，必须建立有效地价值保护机制，此机制应该包括：一是网络安全机制，虽然区块链本身是基于密码学产生的，安全系数极高，但我们还需要在网络的软硬件方面进行安全保障。二是投票决策机制，区块链金融小镇将是去中心化的小社会，所有社会公共事务将由居民进行直接投票表决，保证小镇健康运行。三是纠纷处理机制，区块链金融小镇具有智能合约的支持，绝大部分的行为是事先约定的，但可能会遇到一些未能考虑到的特殊情况，需要提前准备好纠纷的处理机制。
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