導語：如何才能寫好一篇人工智能時代的教育變革，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

先給大家重點推薦一本期刊：中國職業技術教育

中國職業技術教育雜志征稿信息

《中國職業技術教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業技術教育中心研究所、中國職業技術教育學會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導性、學術理論性和應用服務于一身，是教育部指導全國職業教育工作的重要輿論工具，是服務各級各類職業教育機構的主要陣地。

中國職業技術教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學、師資隊伍建設、研究與探討、職業指導、職業培訓、高等職業教育等欄目。

再給大家推薦職業教育范文：人工智能背景下職業教育變革及模式建構

董文娟1，黃堯2(1.天津大學教育學院，天津300350；2.北京師范大學國家職業教育研究院，北京100875)

摘要：順應人工智能時代的浪潮，基于新興技術的職業教育變革及新模式建構勢在必行。該文從職業教育智慧化、經濟發展、政策保障、信息化生態重構四個方面，剖析了人工智能時代職業教育變革的現實訴求，并進一步分析了當前職業教育外部環境及其自身發展的困境。人工智能背景下職業教育的變革體現出融合、創新、跨界、終身化的新特征。基于此，從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業教育的變革路徑及模式建構。最后探討了職業教育模式變革還面臨回歸教育本質、規避技術弊端等挑戰，并提出“適應—引領人工智能”的發展目標。

關鍵詞：人工智能；職業教育變革；模式建構；智慧化

“人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯網、超級計算等新理論、新技術及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能發展呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，為我國供給側結構性改革下的“新常態”經濟發展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經濟發展聯系最為密切的職業教育，積極推進職業教育信息化，運用人工智能改革教學方法和人才培養模式，構建新型智能職教體系，提升信息技術引領職業教育創新發展的能力。

一、人工智能背景下職業教育變革的現實訴求

人工智能對傳統教育理念產生了革命性沖擊，職業教育結構不斷調整，勞動力素質與市場需求的矛盾、學習方式與自我價值實現的矛盾等促使職業教育向智慧化、智能化發展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業4.0的新時期，全球范圍內新一輪的科技革命和產業變革正在加速進行。“一帶一路”“中國制造2025”人工智能等重大國家戰略的提出，及以新技術、新產業為特征的新興經濟模式要求教育領域，尤其是職業教育培養行業、產業急需的技術技能型、智慧型人才，具備更高的創新創業能力和跨界整合能力，促進智慧化發展，助力經濟轉型升級。

(一)職業教育智慧化訴求：職業教育信息化發展的必然選擇

“智慧教育是以物聯網，大數據等信息技術為依托，創造智慧教學環境，轉換教育方法，內容與手段，注重教育網絡化，個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學校、區域或國家提供的高學習體驗、高內容適配性和高教學效率的教育行為(系統)”，被視為教育信息化發展的高端形態[3]。因此，職業教育的智慧化并非簡單的數字化，強調信息技術推動職業教育教學模式和方法的變革，改變思維模式，創建價值等方面共享的學習共同體，培養創新型、智慧型人才。

職業教育智慧化是職業教育信息化發展的必然選擇。目前，我國的職業教育信息化水平正在穩步提高，投入持續增加，各種智能信息技術應用于教育教學、實習實訓、測量評價等領域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現代職業教育生態系統。新時期我國很多地區及職業院校積極提升現有信息化系統的智慧化水平，積極創建智慧校園、智慧社區等，逐步實現了組織管理的智慧化、資源環境的智慧化和服務評價的智慧化。

(二)經濟發展訴求：人工智能時代的新興經濟需要高技能智慧型人才

人工智能時代職業教育運用移動互聯網、大數據等新興技術，與經濟及其他部門跨界融合，不斷創造新產品、新業務，推動職業教育模式創新，形成了以互聯網為基礎設施、人工智能為實現手段的經濟發展新常態。人工智能時代是以現代科學技術為支撐的新時代，各行各業的運作發展和對知識技術的掌握要求達到了更高層面，相應的教育需求也有所提升，市場環境渴求勇于創新、個性化的高技能智慧型人才。職業教育要應對行業上升發展的勞動力需求問題，基于人工智能應用，提高技能培養層級，以適應新的社會勞務需求。現代企業生產依托互聯網科技，與智能化設備直接聯接，通過數據分析和應用，促進科技成果轉化為生產力。勞動密集型企業已不適應現代行業、產業發展，需升級為網絡智能型，與此同時，職業院校的課程模式、專業設置、實習實訓、師資結構等也做出相應的調整和革新，既促進了職業教育的智慧化、智能化，又推動了產業升級和工業變革。

(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業教育發展

2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發展規劃》，提出了“將發展人工智能放在國家戰略層面進行系統謀劃和布局”，這預示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業教育的發展提供了良好的宏觀政策環境。人工智能給職業教育帶來了符合時代精神的新內容，積極融合信息技術，整合職業教育資源，提升公共服務水平，影響和改變了原有的教育生態。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學習者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業院校已經開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發展規劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生態重構訴求：人工智能時代的職業教育變革是對職業教育信息化生態系統的重構

“依據《2006-2020年國家信息化發展戰略》，我國正在有序推進數字教育向智慧教育的躍遷升級和創新發展。”[4]在新興智能信息技術的催促下，技術變革帶來了職業教育系統的顛覆性創新改革，打破現有的條條框框，改革傳統教育模式，再造教育業務新流程。在職業教育領域創新應用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，提升各科各門教育教學業務，打造各級各類智能實訓部門、培訓機構，覆蓋貫通中高職院校，整合系統內外現有資源，推進智慧教育生態有序發展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業教育資源和服務，完成對職業教育信息化生態系統的重構。

二、當前職業教育發展的現實困境

人工智能對各行各業的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰，比如可能會改變就業結構、影響政府管理、威脅經濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創業、萬眾創新”浪潮席卷而來，職業院校既是人工智能應用的戰場，又是培養技術創新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業教育信息化發展迅速，影響是廣而深的，對職業教育外部環境及其本身都造成了極大的沖擊。

(一)職業教育外部環境發展困境

“據聯合國教科文組織預測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術含量低、重復性強的技能將被智能機器、數碼設備所替代，工業機器人也將大面積應用。智能設備替代行業勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優勢。傳統職業教育培養模式很難適應未來行業、產業的發展需求，人工智能沖擊職業教育就業崗位，撼動其所依附的崗位基礎，對職業教育的生存與定位產生了威脅。因此，根據智能時代職業教育的崗位特征與需求，提升職業人才的知識結構和專業技能，是新形勢下職業教育的發展方向。

(二)職業教育自身發展困境

近年來，人工智能在職業教育領域內的應用和提高是目前職業教育的發展趨勢。我國重視職業教育信息化、智能化發展，各級各類職業院校在信息化基礎設施建設、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術與職業教育的深度融合仍不夠緊密，表現出信息化管理效率低、科學決策水平低等現象。人工智能背景下職業教育自身發展的困境表現在：

1.課程與教學困境

職業院校新課程改革提倡構建智慧課堂，制定個性化學習計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學仍是以教師為中心，強調知識的灌輸，重視統一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學相去甚遠。教學方法、教學理念更新慢，很難激發學生的內在學習動力，創新性思維弱，使得個性化教育的無法實現。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學的層級設計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內容不系統，不銜接，導致無序疊加和資源的重復浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質量不高。在線課程與教學以傳統的科目、章節為單元，構建系統性的在線教育內容，為用戶提供專業化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數受教育者習慣于碎片化學習，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學體系的系統性學習。

2.認知困境

隨著人工智能時代的到來，許多職業院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學、翻轉課堂、多屏教學等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統教學的層面’，教學觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術的參與而得到實質改變”[7]，缺乏對多媒體網絡架構和智能學習平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數量巨大、設備精良的多媒體設備和智能服務設備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發展潛力。

3.用戶困境

傳統教學以群體教育為基本單元，教師和學習者作為學習共同體，在管理、學習的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學習者自由掌握學習時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網絡化學習平臺，學習者需要高自控力、高學習能力才能適應這種全新的學習方式。

4.評價困境

傳統的評價方式多依靠經驗和觀察，智慧型評價則是基于學習過程的一種發展性評價，以采集到的學習數據為客觀基礎。在人工智能、數字信息化環境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術與職業教育融合的過程之中，許多智能技術應用于教育教學實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學習評價等。

三、人工智能背景下職業教育變革的新特征

人工智能帶來了思維模式的創新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網絡的協同創新。人工智能背景下的職業教育變革圍繞經濟社會發展大局，“主動服務國家重大發展戰略，加大虛擬現實、云計算等新技術應用，體現校企合作、知行合一等職教特色，以應用促融合、以融合促創新、以創新促發展。”[8]人工智能背景下職業教育的變革必將加速推進職業教育的現代化、智能化進程，表現出了融合、創新、跨界和終身化的新特征。

(一)融合

人工智能技術科學應用于當前職業教育，在最短的時間內整合、重組大量的知識信息，形成科學的技術技能知識體系，為職業教育資源、企業資源、產業資源、社會資源等一切有可能聯結的資源融合提供了可能。為促進職業教育的智慧化發展，在現有的合作模式、集團模式、產教融合模式等實體協作發展的基礎上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態化智慧課堂和大數據化智慧教育生態系統，為我國新興經濟發展提供高技能、智慧型人才支撐。

(二)創新

信息化時代下“變”為創新立足之要點。創新時代最需要提升的就是創造智慧。“由知識的理解記憶，轉向知識的遷移、應用并最終指向創造發明”[9]，以提高學習者的學習能力和應用能力，提升其創新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協同大規模發展，促進職業教育體系核心要素的重組與重構，創新生產關系，呈現出新的協作架構，開創了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學習者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發展的學習方式和學習內容，促進學習者個性化、多樣化發展，最終實現教育公平。

(三)跨界

智能科學與職業教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉變為協同合作，直線型的中心組織管理轉向去中心化、泛化管理。通過大數據智能技術平臺、遠程教育平臺等對職業教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業、企業以及職業教育培訓機構對接，提供更加便捷的智慧化服務。

(四)終身化

人工智能時代職業教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學習者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調終身學習的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發展目標不謀而合。人工智能時代社會經濟發展加快，人們追求高層次自我價值的實現，充分體現出終身學習的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創建泛在學習環境，致力于構建終身化學習型社會，努力創造有利條件向全民提供終身教育與學習的機會。

四、人工智能背景下職業教育發展的模式建構

人工智能背景下職業教育的變革預示著全新思維意識形態、社會發展形態的變革，重塑職業教育可持續發展的新思維，重構信息時代職業教育的價值鏈和生態系統。智能化技術科學將現代職業教育內部各要素，以及內部要素與外部環境之間，通過虛擬技術和智能化手段互聯貫通，突破傳統教育價值的鏈狀模式，使職業教育由傳統模式走向“人工智能+職業教育”模式的建構。人工智能對職業教育課程、教學、評價、管理、教師發展等方面產生系統性影響，為職業教育提高教育質量和提升服務水平提供了技術支持和現實路徑，解決不能兼顧職業教育規模和質量的矛盾問題。下面將從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業教育的變革路徑及模式建構。

(一)人工智能背景下職業教育的課程模式

人工智能時代的信息知識、科學技術正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現出了碎片化、多元化、創新性、社會性的特征。人工智能背景下職業教育的課程模式是為學習者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統職業院校課程教學的滯后性，呈現的是現代職業教育的前沿信息和內容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發生了巨大改變，課程內容和結構的表現形態、呈現方式、實施及評價等也都進行了相應變革。智能化信息科學技術為課程的設計、架構、實施提供了快捷和便利，為學習者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業教育的課程模式的建構表現為：首先，線上線下融合的大規模開放課程融入現代職業教育，課程的表現形態和實施途徑呈現出智能化、數字化、立體化的特征，成為學校常態課程的有機組成部分，為學習者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能。現代職業教育的課程內容強調學術性與生活性相互融合與轉化，融入社會資源，立足于我國社會經濟的新常態和學習者的全面發展，實現社會化協同發展，共贏共創；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網絡社區以及更大的空間。課程的整體結構從分散走向整合，以技術為媒介，形成跨學科、多學科整合的課程；最后，課程內容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔教學設計、技術開發、在線輔導等不同的角色。

(二)人工智能背景下職業教育的教學模式

人工智能時代將信息技術有效地融合于職業教育各學科的教學過程，從知識的傳遞轉變為認知的建構，從注重講授和內容，轉變成重視學習過程[11]，構建“以教師為主導，以學生為主體”的以數字化、智能化為特征的智慧教學模式，重視學生的主體地位，引導學生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業教育的教學模式的建構表現為：首先，人們的學習方法、認知方式和思維模式已經發生了巨大的轉變。信息化教學使得信息技術已成為學習者認知的必要工具，認知方式也由“從技術中學”轉型為“用技術學”。其次，信息化教學的重點從“面向內容設計”轉變到“面向學習過程設計”，更加重視學習者發現問題、分析和解決問題能力的培養，關注學習者的學習過程，以及其獲得學習活動的體驗。同時，信息化教學要將課堂內的學習知識和課堂外的實踐活動聯結互動，按照學習者的個性化需求和認知方式自主選擇學習內容。第三，智慧教學將成為課堂教學的新重點。日常教學工作形態不再是點線面的連接，而是呈現為智能化、立體化的教學空間，智慧課堂將會促進學習者的深度學習、交互學習和融合學習，智能備課、批閱以及個性化指導等也將成為教育者新的教學工作形式。從機械評價學習結果轉變成適應性評價學習結果。第四，在線教學、整合技術的學科教學法將成為新的教學形態，促進教育均衡發展，實現跨學校、跨區域的流轉。移動學習、遠程協作等信息化教學模式，能夠實現教師的“教”與學生的“學”的全面實時互動，最大限度地調動學習者的主觀能動性，提升教學質量與人才培養質量。

(三)人工智能背景下職業教育的學習模式

智能系統和互聯網絡為學習者提供了豐富多元的學習資源和環境，推進了教育教學活動與學習環境的融合發展，人工智能背景下職業教育的學習模式也逐步建立起來，具體表現為：首先，智能時代的互聯網絡全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內拓展到課堂外，學習與非正式學習正在互相補充、互相與融合，導致學習者的學習行為變化、學習方式的革新。其次，基于互聯網出現了一批創新的學習方式，借助情景感知技術及智慧信息技術，進行真實過程體驗的情境學習，促進學習者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯網云技術和各種應用工具，學習者可根據自身學習需求，選擇最優學習方式，也可利用數據分析技術，追蹤記錄學習路徑和學習交互過程，隨時隨地獲取個性化教學服務和量身定制的學習資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業院校開始拓展校園智慧學習的時間和空間，以實現虛擬和現實相互結合的智慧校園育人環境。推進網絡學習空間建設，加強教與學全過程的數據采集和分析，“引導各地各職業院校開發基于工作過程的虛擬仿真實訓資源和個性化自主學習系統”[12]，強化優質資源在學習環境中的實際應用。

(四)人工智能背景下職業教育的環境模式

智慧教育環境是以大數據、多媒體、云計算等智能信息技術為基礎而構建的虛實融合、智能適應的均衡化生態系統。信息技術與職業教育的深度融合，為師生的全面發展提供了智慧化的成長環境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業教育的環境模式的建構表現為：首先，智慧教育環境將信息技術與職業教育服務結合、面對面教學和在線學習結合，形成數字化的、虛實結合的職業教育智能服務新模式。其次，智慧教育環境將促進各種智能化、數字化信息技術融入職業院校的各個業務范圍和業務領域，與系統內的其他業務橫向互聯、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現數字化與互聯化。第三，智慧教育環境能夠感知學習者所處的學習情境，理解學習者的行為與意圖，滿足學習者的個性化需求，提供多元化的適應服務和智能感知的信息服務。互聯網應用基于智能數據分析，實現智能調節與自動監控，為學習者提供定制式的學習服務和個性化的學習環境。未來教室必將變成“虛擬+現實”的智慧課堂，在網絡空間中參與線上課程、線下活動，實現線上線下互動交流。同時，智慧校園的創建和管理，能夠對每個班級、學區進行動態管理，構建出一個以問題、任務為線索，學生實現自主學習的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業院校建成不低于《職業院校數字校園建設規范》要求的數字校園，各地普遍建立推進職業教育信息化持續健康發展的政策機制”[13]，以學習者為中心的自主、泛在學習普遍開展，精準的智能服務能夠滿足職業教育的終身化定制。

(五)人工智能背景下職業教育的教師發展模式

人工智能背景下職業教育的變革對教師的專業發展、素質能力提出了新要求，改變了教師的能力結構和工作狀態。教育信息化大背景下，互聯網技術、多媒體手段的產生、智能化設備的使用極大提高了教師的專業發展和能力素養，以適應新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業教育的教師發展模式的建構表現為：首先，新時代教師專業發展的內在要求和外在環境都要求教師能夠認識、了解和應用互聯網新技術工具，促使教師專業發展能力和素養的提升和豐富。其次，教師的專業發展要面向實際、情境化、網絡化的教學問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學技能，將信息技術知識、學科內容知識、教學法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學會掌握使用智能化設備和數字化網絡資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術的多元化的學習共同體。教師的工作狀態由個體的單獨工作轉變為群體的共同協作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學理念要發生轉變，由促進學生“接受學習”轉變為“主動建構”，由“被動適應”轉變為“主動參與”，越來越強調以學生為中心的過程體驗，從了解信息技術轉變為掌握智慧教育技術，保持學科知識，教學方法，核心技術的動態平衡，促進學生智慧學習的發生。第四，信息化教師要學會使用智能化教育技術，積極開發數字化學習資源，創設豐富多元的教學活動，鼓勵學生掌握智能信息工具，學會探究和解決問題，發展提升學生的創新思維能力和信息化學習能力。教師的信息化教學能力和素養全面提升，信息技術應用能力實現常態化。

(六)人工智能背景下職業教育的評價模式

現代教育價值趨于多元，以互聯網為基礎的智能化信息技術使教育評價在評價依據、評價內容、評價主體等多個方面實現了全面轉變。人工智能背景下職業教育的評價模式的建構表現為：首先，互聯網信息技術應用于學習過程使得伴隨式評價成為可能，更加關注學習者的個體差異和特點。強調過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學習者的個性化發展。其次，互聯網、大數據、智能云技術的出現使得評價的技術和手段多樣化、智能化，節省人力物力財力，提高了評價的科學性、針對性。第三，以大數據為基礎的適應性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學習者的認知結構、能力傾向和個性特征等，從知識領域擴展到技能領域、情感、態度與價值觀，構建以學習者核心素養為導向的教育測量與評價體系，促進學習者發展。

(七)人工智能背景下職業教育的管理模式

智能化信息技術、云計算技術、大數據技術等能夠促進大規模社會化協同，拓展教育資源與服務的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯網的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業教育的管理模式的建構表現為：首先，互聯網將家庭、學校、社區等緊密、方便地聯系在一起，拓寬了家長和社會機構參與學校管理的渠道，各利益相關者可共同參與現代職業院校的學校管理，協作育人。其次，新時代的職業院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業務數據幾乎全部數字化，能有效降低信息管理系統的技術門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數據挖掘與分析，能夠實現個性化、精準資源信息的智能推薦和服務，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數據支持，以提高決策的科學性。第三，通過互聯網信息技術可以實現全方位、隨時的遠程監督與指導，從督導評估轉變為實時評估，可以實現大規模的實時溝通與協作，促進社會化分工，促進職業院校內部重構管理業務流程，使管理智能化、網絡化、專業化。

(八)人工智能背景下職業教育的組織模式

人工智能時代信息科學技術的蓬勃發展沖擊著學校內部的組織結構向智能化、網絡化的方向發展，各職業院校需要合理調整內部組織結構和資源分配，通過互聯網加快信息流動等方式，提高各職業院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業教育的組織模式的建構表現為：首先，當今時代人工智能的產生不可能替代學校教育，但可以改變學校教育的基本業務流程。人工智能推動了學校組織結構向網絡化方向發展，教學與課程是提供信息數據的重要平臺，學校組織則構成了教育大數據生態系統。其次，“互聯網+職業教育”的跨界融合將打破學校的圍墻的阻隔，互聯網將學校組織與企業、科研院所等社會機構緊密聯系起來，提供優質教育資源供給，共同承擔知識的傳授、傳播、轉化等功能，促進學校組織體系核心要素的重構。第三，建設“智慧校園”，實現線上線下融合的智慧校園育人環境，實施一體化校園網絡認證，推動智能化教育資源共建共享，實現職業教育信息化建設的均衡發展。

五、人工智能背景下職業教育的模式變革面臨的挑戰及發展目標

人工智能將推進大數據、云技術等智能信息技術深層次融入職業教育課程與教學、組織與管理、評價與反饋等領域，形成社會化多元供給，為學習者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學習形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現職業教育的共建、共享、共治。但其全面實現，還面臨著諸多挑戰。

(一)挑戰

首先，職業教育的新模式建構需要充足的資金支持。各職業院校積極建構智慧校園，努力實現智慧化產學研環境，打造一體化智慧城市網絡等核心技術的開發，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監管，資金管理部門要合理規劃，合理利用，專款專用，落到實處。其次，職業教育的新模式建構的成果表現離不開學習者對技術的理解、掌握和應用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術優勢變革職業教育，也要避免技術中心主義傾向，“避免一味追趕技術新潮而不顧學生身心健康等，技術本身是一個禍福相依的辯證法。”[14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現人機合理分工和雙邊優勢互補。人工智能終端系統擅長邏輯性、單調重復的工作，而人類則更適合情感性、創造性和社會性的工作。”[15]現階段，信息化技術水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數據處理等工作，有待于進一步開發和完善，絕對依賴互聯網絡和設備，還存在一定的風險。

(二)發展目標

人工智能時代職業教育變革重新架構了職業教育發展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學習方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業教育模式的改革，就不可能建構真正的現代化職業教育。人工智能背景下職業教育的發展目標可以概括為個三方面：

1.“智慧腦”與“智能腦”融通

隨著第四次產業革命的到來，信息技術爆發式發展，造就了以電腦、互聯網為基礎的智能腦。職業教育智慧化發展的一個目標就是如何讓學習者發揮人腦“智慧腦”與機器設備“智能腦”的“雙腦”共同協作[16]。人工智能時代職業教育與信息技術的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協同作用，發揮互補優勢，進行融通式學習，而不是簡單地人腦與電腦的技術對接。

2.“現實世界”與“虛擬世界”結合

在人工智能時代，網絡虛擬技術的發展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術的興起在一定程度上會影響職業教育的實體教育，實體教育的發展也需要虛擬技術的支撐。但在具體的學習實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術在職業教育領域不斷應用與推廣，職業教育的發展模式不斷優化，使得職業院校線上線下的邊界逐漸消融，“現實世界”與“虛擬世界”更好地結合。人工智能時代職業教育的本質沒有發生根本改變，學習者要學會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發揮出自身的優勢，更好地學習與生活。

3.職業教育“適應人工智能”發展為“引領人工智能”

人工智能為職業教育帶來了強大的技術支持，為職業教育帶來了便利。初始階段的職業教育基本知識和技能被數字化和智能化，通過人工智能相關課程，云教育模式，個性化學習計劃等，適應并應用人工智能，以提高職業教育的效率和質量。職業教育重在技術創新，對于行業技術發展具有一定的引領性作用。未來人工智能將成為職業院校快速發展和轉型的技術支撐。“如某些職業院校基于自身優勢專業與相關行業的智能自動化企業合作，實現以職業教育發展引領人工智能。”[17]目前，人工智能處于適應性大發展階段，隨著信息化技術的提高和智能化設備的普及，人工智能時代必將由專用人工智能時代步入通用人工智能時代。在通用人工智能時代，人工智能與職業教育深度融合高效協作，職業教育完全適應且完美應用于人工智能，進一步引領人工智能發展，由“人工智能+職業教育”發展為“職業教育+人工智能”的時代。

篇2

關鍵詞：人工智能；大數據；交叉領域

自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。

1.人工智能和大數據與“工業革命”

2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規模化工廠生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。

2.人工智能和大數據與金融的未來

“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。

3.人工智能和大數據與“專家系統”

電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和專科醫生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。

4.人工智能和大數據與教育變革

面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。

5.人工智能和大數據應用的共性需求

人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。

6.人工智能和大數據的展望

大數據與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數據輸出優化的結果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數據與人工智能的結合將在更多領域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數據，才是對數據的有用。因為，我們早已告別了數據庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數據之道：了解數據懂得利用數據的“浮力”才是關鍵；“以簡約為目標”將數據最終形成洞察及行為；可以通過“數據”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數據，使之“為我所用”。=數據也是一門科學、一項技術，如果實驗不能證明其具有可重復性和一般性，那它是沒有科學依據，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業，選擇從長期展望其發展并持續付出努力，那么就是一種戰略選擇[29]。人類社會的政治、經濟、文化、思維等固有“態勢”被重刷，數據思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。

篇3

關鍵詞：貿易經濟人才培養大數據與人工智能挑戰

中圖分類號：G71文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世紀是一個智能化時代，人工智能與智能系統的不斷發展，成為當今世界各國發展的重中之重。2015年來，人工智能快速覆蓋了我國的各行各業，這些新型行業的出現，一方面給傳統產業、行業和企業帶來挑戰，使得傳統行業開始萎縮，對人才的需求開始下降，而新產業、行業和企業的出現并得到快速發展，因此對人才的需求量逐年增加。這一變革，給高校人才培養帶來了巨大的挑戰和機遇。

1人工智能背景下的貿易經濟專業發展現狀分析

1.1貿易經濟專業辦學與人工智能的聯系很弱

從貿易經濟專業的辦學水平和內容來看，均處于傳統階段，對行業在人工智能方向上的變遷沒有系統的認識和認知性教育，貿易經濟專業的改革勢在必行。

以重慶工商大學為例，貿易經濟專業的辦學與人工智能的結合非常微弱，甚至可以說基本沒有考慮到人工智能與專業辦學的結合。最近三年，重慶工商大學的貿易經濟專業開始探索大數據與專業辦學的結合，苦于師資和其他辦學資源的限制，目前仍處于討論階段。

1.2貿易經濟專業的人才培養仍停留在傳統模式上

從開設貿易經濟專業的高校來看，人才培養模式均未與人工智能、大數據進行緊密結合，這一現狀對專業建設與快速發展的行業之間對現代人才需求之間存在著較大的差距，貿易經濟專業需要加快改革的力度。

1.3貿易經濟專業的課程體系仍未與人工智能結合起來

從課程體系來看，貿易經濟專業的專業類課程設置中不同學校有些差異，標志著各校的專業建設和人才培養有所不同，但是大部分課程設置都是傳統類課程，如西方經濟學、政治經濟學、會計學、貿易經濟學、零售學、消費經濟學、商品學、市場營銷、商務談判、國際貿易、產業經濟學。與人工智能、大數據、數據分析的課程很少出現，傳統課程也未與人工智能進行交叉，或者以多種方式將人工智能、大數據及數據分析嵌入各門課程中。

2人工智能背景下貿易經濟專業發展的機遇

人工智能與大數據的發展勢不可擋，產業體系初具規模，支撐能力日益增強。為貿易經濟專業的未來發展帶來了不可多得的機遇。

2.1人工智能給貿易經濟專業帶來了新的發展方向

無論從流通2025還是從流通4.0來看，人工智能與流通、貿易行業的深度結合形成的新行業，成為未來發展的新趨勢，這些行業的快速發展，對人才的需求，為貿易經濟專業明確了未來的辦學方向。

2.2人工智能給貿易經濟專業的課程體系改革帶來了新方向

開設貿易經濟專業的各高校均有自己的一些課程建設的特征和特色，在科學研究方面，多學科之間互相支持也具備了前提條件，這一先天優勢，給貿易經濟專業進行的課程體系的重構，提供了優越的前提條件。人工智能背景為貿易經濟專業的課程體系重構和改革提供了新的方向，貿易經濟專業可以在專業課程體系設計上，加大大數據與人工智能與貿易經濟課程的結合力度。

2.3人工智能給貿易經濟專業學生就業帶了新機遇

傳統時代貿易經濟專業主要為商貿流通類企業培養高端商貿人才，或者為政府部門、科研單位培養管理和科研型人才。人工智能與各行業的結合，孕育出了一些新的崗位，這些崗位需要高端人才，這些人才不止懂貿易、物流、商務的專業知識，更要懂數據、大數據，尤其是能夠進行數據處理和分析，并等運用大數據進行管理。同時智能貿易、智能零售、智慧商業、智慧物流等行業對新型人才的需求非常緊迫。

因此，貿易經濟專業的辦學需要進行深入的市場調研，全面深入掌握行業發展和人才需求的實際情況，重構人才培養的體系和思路，重新設計專業課程，這是提升人才質量的關鍵。

3人工智能背景下貿易經濟專業發展的挑戰

人工智能+商貿流通的快速發展，以及人工智能在高等教育中的廣泛應用，給高校貿易經濟專業的辦學和未來發展帶來了很大的挑戰，一方面傳統行業的升級換代需要新型人才；另一方面當前高校貿易經濟專業的現有資源的落后制約了教育改革。與此同時，智能化不斷進入課程，對教師的替代力度在不斷提高，這些變化，給高校的專業建設和專業發展帶來了巨大的挑戰。

4人工智能背景下貿易經濟專業發展的路徑

4.1建立適應人工智能+背景下的貿易經濟專業人才培養理念

人才培養的創新首先是理念的創新與形成，貿易經濟專業在人工智能時代的未來發展之路，是從人才培養創新出發，所以首當其沖的是人工智能+的培養理念的形成，根據區域商貿流通業發展與社會對貿易經濟人才培養提出的新需求和高等教育與人工智能的融合發展的新趨勢，在持續深入開展貿易經濟專業人才培養模式的社會調研的同時，深入進行理論研究和實踐探索的基礎上，形成適合本校獨特的人工智能背景下的貿易經濟專業獨特的培養模式。即“大德育理念”“大商科理念”“學科交叉融合發展理念”。

4.2構建人工智能+的人才培養方式與手段

貿易經濟專業的教師和學生面對的是一個瞬息萬變的時代，因此，教師要不斷地跟進行業發展，成為理論的“創新者”，同時還要增加著名企業的管理者和實踐者成為教學團隊成員，來促進貿易經濟專業教學與時俱進，促進科研、教學與社會服務一體化，形成風格獨特的教學內容體系和教學方法，啟發學生多思考，培養學生的創新能力和決策能力。

4.3加強適應人工智能+貿易經濟專業教學的新型教師團隊

教師是教學的最根本資源，是確保教學質量提升的根本性條件，也是推動教學改革的主要力量，貿易經濟專業的一切改革均是基于教師的改革。首先，要加強教師在人工智能方面的學習和提升。其次，我國高等院校的貿易經濟專業教師還要探索信息技術、人工智能如何支持教師決策、教師教育教學、改進教學手段等，推動新技術與教師專業發展有機融合，實行線上線下結合的混合教學。最后，貿易經濟專業教師要充分認識到人工智能技術的廣泛應用，不斷可以促使和推進教師的研究能力，形成新型的教師團隊。

4.4提升學生的在智慧產業中的就業能力

篇4

關鍵詞： 游戲開發 人工智能 教學方法

1．背景

隨著互聯網時代的到來，人們的生活方式發生了許多重大的變革，其中之一便是網絡游戲的盛行。如同雨后春筍般冒出來的網吧，以及快速增長的PC，使得人們接觸到互聯網的機會越來越多，這就為網絡游戲的傳播與發展創造了可能。一方面，數量龐大的網民群體中，年輕人占了絕大部分，網絡游戲豐富了社會公眾的文化娛樂生活，深受廣大年輕人喜愛，這更促進了游戲產業的蓬勃發展。另一方面，現代社會生活節奏加快，人們壓力日益增大，許多人傾向于在網游中尋求安慰，釋放壓力，因而全球市場對于網游的需求有增無減。同時，隨著科技的發展和人們對游戲越來越高的要求，游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺，在整個游戲過程中得到享受游戲的一種特別的快樂和放松。［1］

近年來3D影像和仿真科技的不斷發展，讓游戲開發人員得以創建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戲環境。然而要做出更能令人流連忘返的游戲就得應用人工智能（AI）。AI的應用使游戲角色能夠任意走動、角色可以走進障礙物、能夠控制非玩家角色是否按照團隊運動等，同時，AI還能延長游戲的生命周期，讓游戲更加有趣和更具有挑戰性。

AI能夠處理游戲角色的追趕、躲避、聚集、避障和尋徑問題；AI給游戲角色賦予模糊邏輯和有限狀態機等基于基本規則的推理能力；AI腳本可以擴充AI引擎，讓設計者和玩家更好地設計和玩游戲，等等。因此，將AI應用在游戲開發中以設計實現游戲角色的各種行為勢在必行，有著重要的現實意義。

2．教學內容及其特點

本系人工智能課程的教學內容主要是處理追趕、躲避、聚集、攔截和避障等問題，使用經典A*算法及其改進算法解決尋路問題，以及有限狀態機，等等。本文主要針對游戲中游戲角色的尋路問題進行探討。游戲設計中游戲角色的尋路問題是設計的關鍵，傳統的方法是應用A*算法及其改進算法等來實現游戲角色的尋路問題，目前逐漸有學者應用神經網絡、遺傳算法、粒子群算法等智能算法來實現游戲角色的尋路問題。如：迷宮尋路游戲中《幫助Bob找到回家的路》應用遺傳算法，《智能采礦》游戲中應用神經網絡，用粒子群實現坦克大戰游戲，等等。嘗試應用魚群算法、螢火蟲算法等智能算法求解游戲角色的尋路問題中，以實現游戲的更加智能化、人性化，同時，新的仿生算法的學習和應用能吸引學生的學習注意力、增強學生的學習興趣。

智能算法是解決智能計算問題的方法，已成為人工智能界一個研究的熱點領域，研究的最終目標就是為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設備更加獨立、更加聰明，能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括：人工神經網絡、進化算法、人工免疫算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工魚群算法、人口遷移算法、人工螢火蟲算法等。［2］智能算法是一類仿生算法，就是向自然界學習，采用類比的方法，通過模仿自然界中動物飛行、覓食、求偶等行為以得到解決問題的一般方法，如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等。此外，還有很多智能算法通過模仿一些自然或物理現象和規律，如模擬退火算法通過模擬液體的結晶過程設計，免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統自適應調節功能設計的，人工神經網絡是模擬人的大腦結構及信號處理過程而設計的，進化算法是基于達爾文的“優勝劣汰、適者生存”原理設計的。［3］

針對本系人工智能課程的教學內容，建議補充人工智能中幾種簡單的智能算法的知識點，選取相關人工智能教材的一些內容結合智能算法進行教學。

3．教學方法

針對人工智能課程內容，根據高校教育規律、高校學生學習的特點，采用教學、實踐相結合的教學方法，大小課結合，大課講授理論知識，小課進行課堂實驗，小課的課堂實驗中嚴格要求學生親手編寫代碼，應用大課所學理論知識完成簡單小游戲以實現理論和實踐知識的掌握。同時，借助游戲系的優勢，制作動漫，采用動漫技術來實現人工智能中各種算法的仿生機制，讓學生深刻體會每一種算法的原理和仿生機制，這樣能增強學生學習人工智能課程的興趣，可以取得更好的教學效果。

4．教學效果評價方法

人工智能這門課，最重要的是注重學生對人工智能理論及在游戲中應用的知識和能力的培養。因此，本課程學習結束后主要采用以下方式進行考查：（1）閉卷考試。主要考查對人工智能理論的理解、掌握和綜合運用能力。（2）課堂練習。要求對課堂上介紹過的算法理解、分析、應用，編程實現游戲中的某個功能，最終課程結束時能完成一個功能完整的小游戲。（3）大作業。檢查學生的動手編程能力，要求從介紹過的算法中找一種算法實現一個小游戲中游戲角色的移動、尋路等行為，形成一個演示游戲。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試（70%）+課堂練習（10%）+大作業（20%）。

5．結語

人工智能是隨著計算機技術的飛速發展和人們對自然界的深入理解而發展起來的，人工智能的應用逐漸廣泛。游戲開發中人工智能的應用實現了游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺。因此，在網絡游戲相關專業開設人工智能課程勢在必行，有著重要的現實意義。

參考文獻：

［1］周樂.韓國游戲產業概況..

篇5

技術層面：以骨干企業為創新主體，結合高校、科研院所等智力資源，著力突破一批重大共性關鍵技術。

自然語言處理。研發自動分詞、命名實體識別、詞性標注等自然語言處理基礎技術，開展語法分析、語義分析、對話管理、意圖檢測等深度技術研究，重點突破對話級別的語義理解及知識問答技術，語篇級別的語義理解分析技術和高精度的文本情感分析技術等。

計算機視覺。利用深度學習技術提升識別效果，研發面向電視遙控、手機遙控、汽車導航等交互領域的手勢識別技術；研發面向人數估計、擁堵分析、目標跟蹤、異常檢測等的大規模人群視頻監控與智能分析技術，形成具有國際先進水平的、完整的自主知識產權、可轉移轉化的計算機視覺軟件系統。

機器學習。通過實現可以靈活變換的網絡拓撲結構，應對不同類型數據的隱層模型、百億級別的數據處理能力和模型尺度；賦予機器類人腦的時空認知能力，形成機器學習的時空建模框架和更接近人類感知系統的神經網絡。

知識圖譜。面向教育、互動娛樂、智能客服等特定領域，研究大規模知識圖譜中不同類型知識的表示框架與學習機制，從非結構化或半結構化的互聯網信息中獲取有結構的知識，探索多源異構信息的知識獲取與融合表示，自動構建知識圖譜，并研究知識表示驅動的推理技術。

平臺層面：依托統一平臺實現智力、數據、技術和計算資源的高效對接，促進產學研用聯合創新。

人工智能共性技術研發平臺。加強智能語音處理、計算機視覺、生物特征識別、自然語言處理、機器翻譯、知識圖譜、智能邏輯推理、機器自主學習、智能機器人等重大共性關鍵技術研發，為行業及有潛力的應用創新開發企業和個人提供核心技術支撐，提供成熟的智能人機交互、自然語言處理、自動知識檢索等共性技術引擎及產品。

人工智能開放支撐服務平臺。基于面向人工智能領域的大規模分布式軟硬件基礎設施，匯聚企業、高校、科研院所以及創業者等社會多方力量，建設面向全行業和創新應用開發者提供人工智能算法和服務支撐的云服務平臺，實現技術向產業活動和經濟發展的高效轉化，推動傳統產業和社會服務向智能化方向發展。

人工智能產業公共服務平臺。支持和鼓勵業內政產學研用等單位，整合業內相關資源，建立涵蓋戰略研究、咨詢服務、標準制定、評測認證、應用示范等功能于一體的產業公共服務平臺，為行業發展提供全面支撐。

應用層面：結合共性技術研發和平臺建設實際，優先推動在服務機器人、無人駕駛、信息安全等領域示范應用。

智能客服。研發面向智能客戶服務的智能語音、語義理解等共性關鍵技術，構建特定領域知識庫，研發自助客服、商業智能、生物特征識別認證等平臺系統。

服務機器人。重點研發面向家庭環境的語音增強、室內定位和導航跟蹤等共性關鍵技術，整合傳感器和機械控制相關技術成果，實現軟硬件一體化的服務機器人綜合系統，并在家庭、教育、醫療等方面形成示范應用。

篇6

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫AI）是一門研發用于模擬、延伸和擴展人的智能的人類智能的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。人工智能早在1956年就已被提及。隨著近幾十年來計算方法的革新、硬件水平的提高和云計算大數據的共同驅動，人工智能得到了各行業的廣泛關注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go戰勝李世石，隨后Alpha Go升級版Master持續挑戰人類頂尖圍棋高手，保持了60場不敗的紀錄，使得人工智能名噪一時。

根據艾媒咨詢的《2017中國人工智能產業報告》顯示，2016年中國人工智能產業規模以43.3%的增長率達到100.6億元，預計2017年將達到152.1億元，并于2019年增至344.3億元。

二、人工智能在金融領域的變革情況

一直以來，金融行業差別化的服務都是基于“人”的服務。然而，近年來，機器人的出現在一定程度上模擬了人的功能，批量而且更個性化的服務正嘗試取代人的位置。依托互聯網金融的興起，計算機視覺、自然語音處理、機器人、語音識別等人工智能技術在金融行業中得到了廣泛的應用。在“第二屆中國金融科技大會”中，百度高級副總裁朱光指出金融是人工智能最好的落地場景，因為它的核心就在于數據和數據處理。

（一）人工智能在銀行服務領域中的應用

第一，征信助手。從傳統金融到“互聯網+金融”，無論是傳統的信貸審批還是互聯網產品，如P2P、現金貸等征信的搜集，風險防控一直是銀行類金融機構的重要課題。在過去，對貸款人貸前識別、貸中監控、貸后反饋，一般會單純地依靠大量的信貸工作人員的實地考察，這就極大地增加了信用風險評估的片面性和失誤性。目前，借助人工智能和大數據搜集和認證客戶信息。通過多渠道、多維度地獲取客戶信息數據，實現智能化征信和審批，可極大地加快銀行信貸速度和限制增量風險，減少信息不對稱。傳統銀行信貸風控模型中，變量覆蓋只有20～30個，而基于用戶數據累計和人工智能技術建立的智能化風險控制體系模型可超過萬級單位。澳大利亞證券及投資委員會（ASIC）、新加坡貨幣當局（MAS）、美國證券交易委員會等多家機構已將AI引入風險管理。

第二，客戶服務。在銀行客戶服務中，用戶的咨詢問題具有重復性特征。人工智能利用深度學習系統，通過前端客戶數據搜集，如用戶信息、行為動態等方面進行捕捉，而后結合客戶性別、年齡、愛好等進行多維度、標準化營銷。首先，各大銀行通過推出可互動的高科技機器人代替大堂經理，提升客戶體驗，降低成本。例如，交通銀行的“嬌嬌”、民生銀行的“ONE”、農業銀行的“智慧小達人”。其次，近年來建設銀行、中國銀行等多家銀行先后建立“智慧銀行”，顛覆了傳統的銀行模式。客戶將在智能機器人的引導下辦理各項業務，增強銀行的科技感和服務的體驗感。

（二）人工智能在投資顧問中的應用

相比傳統的投資顧問，智能顧問通過機器學習與神經網絡技術，能夠通過數據分析處理、構建和完善模型，利用采集的經濟數據提供更加快速、可信、客觀、可靠的投資方案。同時，人工智能還可以通過搜集資料，進行數據分析，自動撰寫各類報告。比如，招股說明書、行業研究報告、盡調報告和投資意向書等。投資顧問先行者Ken-sho能夠在兩分鐘內基于歷史數據判斷歷年來美聯儲加息前，標準普爾和道瓊斯指數的趨勢，判斷利好行業和潛力公司，而過去依靠人類分析師幾天幾夜都是很難達到的。花旗銀行數據顯示2012―2015年年底，智能顧問管理資產規模從0發展到290億美元，未來將高達5萬億美元。北京資配易投資顧問公司人工智能系統（SIAI）可根據市場信號判斷買賣時機和倉位規模。除此之外，國內外還有京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問。2016年下半年，全球最大的資產管理公司――萊德基金（Black Rock）花費1.5億～2億美元收購理財初創公司“未來顧問”（Future Advisor）、德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”等。

（三）人工智能在保險行業的應用

近年來，隨著大數據、云計算、人工智能等新技術的發展和應用，保險業進入了一個更高效、更快捷的時代。首先，一直以來在傳統保險行業中，如何存儲大量的紙質或者影像的保單、證照、票據等數據是保險公司的一大難題。據統計，一個100人的數據錄入團隊一年的人力成本在200萬元～600萬元。然而，人工智能通過參與大數據和深度算法，數據構造后，存儲空間可節約90%。其次，如何對存儲數據進行傳輸、搜索和剖析的問題也日益突出。而人工智能通過數據積累和算法迭代，就可以為保險公司的產品定價提供精確數據。同時，通過機器識別參與保險理賠，可降低風險。目前，國內外多家保險公司已經開始布局人工智能。例如，泰康人壽保險智能機器人“TKer”、平安人壽“智能機器人”、合眾人壽人工智能“小Ai”、太平洋保險智能運維機器人、弘康人壽引入“人臉識別技術”、日本富國生命保險人工智能平臺“Watson Explorer”、臺灣國泰人壽的“Pepper”等。

（四）人工智能在互聯網金融領域的應用

互聯網金融作為傳統金融的補充，通過依托互聯網技術和工具提供資金融通和支付結算等業務行為。目前，我國互聯網金融發展經歷了兩個階段。最初階段，互聯網金融僅僅只是為傳統金融業務提供網絡化服務，即把保險、理財、基金、信托等金融產品搬到網絡進行營銷。現在，互聯網金融則覆蓋第三方支付、P2P網絡借貸、大數據金融、眾籌和第三方金融服務平臺等多種模式。首先，人工智能提高了互聯網金融的效率。通過自動問答機器人實現智能客服，在過去兩年的“雙十一”期間，螞蟻金服95%的客服均由智能機器人通過語音識別完成了遠程客戶服務、業務咨詢和辦理。其次，隨著《關于促進互聯網健康發展的指導意見》《非銀行支付機構網絡支付業務管理辦法》和《最高人民法院關于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》等一系列政策的出臺，不難發現，互聯網金融在理財顧問、征信助手、智能風控和防范金融系統風險等方面被逐步規范化和法制化。例如，長期以來，由于缺乏有效的管理，信息安全、風險控制、資金調節等問題日益突出。根據《2016年全國P2P網貸行業快報》，僅2016年12月，“跑路”的平臺就有69家。人工智能的出現可有效地進行監管，規避風險。根據阿里巴巴螞蟻金服的數據顯示，網上銀行在花唄和微貸業務中，將虛假信貸交易降低了10倍。利用OCR系統，支付寶證件審批由1天降低到1秒。百度利用大數據和人工智能實現教育信貸秒批。

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關鍵詞：高新技術教育事業體育教育科學化教育理念

一、科技產品對我國體育教育事業的影響

伴隨信息時代的全面到來，在我國的教育體制以及理念中也漸漸產生了新的局勢，科學技術也如同一股新鮮的血液給當代的體育教育事業帶來了全新的發展，科學技術產品引入對我國教育模式以及理念都產生了相當重要的變革意義，是當代教育事業里程碑式的變革。面對這個時代大步的前進，固守傳統的教育理念以及模式只會導致教學成果的停滯不前，單一傳統的教學模式當然不能滿足學生全方面發展的需求。怎樣將新鮮的當代科學技術產品榮譽體育教學當中是我國體育教育事業管理者當前面臨的最大問題之一，突破傳統教育理念的束縛，建立一個適合我國體育教育的模式，將先進技術產品帶入課堂，促進學生參與學習的積極性，而科技產品的引入對教育模式、教育理念的全新突破，是一項劃時代的意義。

科技產品的引入與教師的教學經驗相結合將大大提高教學成果，在體育教學的過程中引入科技產品不僅僅可以提高科學性的教學成果，更是可以培養學生積極思考的意義。但是面對日新月異的科技產品，體育教育的過程中依然存在許多的不足之處，有的人很不贊成這樣的變革，但是只有通過實踐的經歷才能夠不斷的完善我國體育教育事業的發展。只有創建一個良好的積極的學習氛圍，才能夠在最大程度上發揮這些科技產品在體育教育過程當中的應用價值。因為我國經濟發展存在的地域性的差異，一些地區在教育上仍舊有著很大的經濟問題，尤其是體育這樣的非主要科目，所以科技產品的融入顯然很難實現，學生是我國未來社會發展的中流砥柱，所以重視當代教育的現狀，幫助貧困地區的學生接觸到先進的科技產品是我們所有人應當付出的責任。計算機網絡技術的迅速發展， 科技產品作為一種新興的教育技術，一直被人們所關注，因為科技產品在教學領域的應用還在發展階段，在實踐應用中還存在著一定的問題，本文就科技產品在教育中的應用提出一些具體問題和方案得以幫助科技產品在教育領域的全面發展和創新。科學化教育，是在區別于相對傳統單一的模式化教育的環境下提出的，是一種差異化教育、引導式教育。科學化教育的實質是一種以受教育者個性狀況和個人優勢為依據，最大限度的挖掘學生的潛能，從而引導學生進入學習狀態。

二、不斷完善科技產品對我國體育教育的影響

目前由于我國科技產品在教育行業的應用模式發展尚未完善，所以仍然在許多方面存在缺憾和不足之處。隨著科教興國與教育信息化步伐的飛速發展，這些年來我國也更加重視科技產品在教育上的應用完善和改進。科技產品將會改變教學模式、教學內容、教學方法、教學理念，最后以便達到整個教育思想、教學理論甚至教育體制的根本變革和創新。科技產品之所以對教育領域有如此劃時代的意義，是由于科技產品其本身具有許多對于教育、教學過程來說是特別寶貴的特性與功能。

科技產品的引用有效地將個性化教育簡單化，生動化，個性化教育首先要做到教育個性化，是以教育者的個性為前提的。關于個性化教育，在最近幾年，已經成為我國教育工作者研究和實踐的熱點，可望成為教育改革的重要發展方向。然而，大多的個性化教育的研究主要集中在對個性化理論的突破和個性化的重要性上，而對中小學生個性化的需求和對個性化的方法探索方面的研究和實踐比較匱乏，對于性格習慣更為活潑的小學生而言，教師就更加應當充分利用科技產品所具有的獨特性將學生引入知識的海洋，所以科技產品對于個性化教育和學習都具有相當重要的意義。

科學教學理論和工具在一定程度上代表了信息技術的前沿發展趨勢，應當在現有的教育體系中增加人科技產品的運用，以便更全面地培養學生的信息素養。但是就我國教育行業的現實狀況而言，科技產品的運用普及應用依然存在許許多多的困難和阻礙。事實證明簡單傳統的課本教育模式早已不能滿足學生的學習要求，所以加強科技產品在教育中的應用不僅需要教師的積極引用更是需要整個教育行業乃至整個社會的全面協調互助。

支持服務是科技產品的重要構成要素，其宗旨是創造一個優良的學習環境，使學習者方便快捷地調用各種資源，接受關于學習的全方位服務，以獲得學習的成功。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務子系統是有效地開發、管理和實施遠程教育項目的保證。但當前人工智能工具在教育中的應用服務并不盡人意，導學和答疑的手段都還十分落后，服務方式也受到諸多限制，缺乏主動性、針對性和策略性。欲改變支持服務的被動狀況，提高支持服務的質量，其有效途徑之一就是引進科技產品技術，不斷創新和發展。

三、結論

任何事物的發展都是曲折前進的，作為新鮮事物的教育類科技產品來說其發展趨勢也是存在了許多的復雜性，將其投身在教育領域中，發展結果必然是一片光明的。我國依然處于社會主義初級階段，各項文化事業發展勢頭雖說是良好的，但是由于我國科學技術水平的發展基礎依然存在一些不足之處。

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基于此，中國數字經濟百人會依托中國電子學會的專業研究團隊，深入分析全球各國數字經濟主要戰略，調研走訪在數字經濟領域具備領先水平和突出能力的典型企業，系統梳理了國內外頂尖學者的最新觀點，以及權威智庫和知名戰略咨詢公司的公開成果，對全球數字經濟發展趨勢做出十點研判，具體如下：

一、數字化的知識和信息成為新的關鍵生產要素

人類生產、生活及治理的數據基礎和信息環境正在得到大幅加強和顯著改善，移動互聯網和物聯網持續普及部署，智能終端和傳感器加速應用滲透，人、機、物逐步交互融合，與經濟增長和社會發展相關的各項活動已啟動全面數字化進程，呈現出從被動到主動、從碎片到連續、從單一分離到綜合協同的三大轉變，源源不斷地產生著呈現爆炸式增長態勢的海量數據，蘊含著巨大的價值和潛力。數據已成為與資本和土地相并列的關鍵生產要素，被不斷地分析、挖掘、加工和運用，價值持續得到提升、疊加和倍增，有效促進全要素生產率優化提升，為國民經濟社會發展提供充足新動能。

圖1 新摩爾定律主導下2015-2035年全球數據總量增長態勢

數據來源：IDC，中國電子學會整理

二、與實體經濟深度融合發展是首要戰略任務

全球經濟仍處于相對穩定的復蘇階段，以先進制造業為代表的實體經濟將繼續作為主要增長點，在與數字經濟的深度融合中不斷煥發新的動力。下一階段，各主要國家和地區的數字經濟相關戰略會陸續深入實施，普遍將運用互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術賦能先進制造業作為重要舉措，積極推進從生產要素到創新體系，從業態結構到組織形態，從發展理念到商業模式的全方位變革突破，持續催生個性化定制、智能化生產、網絡化協同、服務型制造等新模式、新業態，推動形成數字與實體深度交融、物質與信息耦合驅動的新型發展模式，大幅提升全要素生產率，有效推動全球經濟增長的質量變革、效率變革、動力變革。

圖2 數字經濟與實體經濟融合發展

資料來源：中國電子學會

三、平臺化、共享化引領經濟發展新特征、新趨勢

企業之間的競爭重心正從技術競爭、產品競爭、供應鏈競爭逐步演進為平臺化的生態體系競爭，一批用戶基數龐大、技術積累豐富、資金實力雄厚的行業領軍企業已率先啟動，通過提供開源系統、營造開放環境、促進跨界融合、變革組織架構、重塑商業模式、孵化創新團隊等多種方式，持續構建完善資源集聚、合作共贏的生態格局。同時，飛速發展的新一代信息科技，高頻泛在的在線社交，以及漸趨完善的信用評價體系，為大量未能得到完全有效配置的資源提供了成本趨近于零的共享平臺和渠道，吸引了共享者數量的指數級集聚，弱化了生產生活資料的“所有權”而強調“使用權”，逐步創造出新的供給和需求，促使共享經濟快速興起。

圖3 共享經濟行業滲透趨勢

數據來源：羅蘭貝格，中國電子學會整理

四、全球創新體系以開放協同為導向加快重塑

創新仍是推動經濟數字化發展的源動力，受技術開源化和組織方式去中心化的雙重作用，知識傳播壁壘開始顯著消除，創新研發成本持續大幅降低，創造發明速度明顯加快，群體性、鏈條化、跨領域創新成果屢見不鮮，顛覆性、革命性創新與迭代式、漸進式創新相并行。創新主體、機制、流程和模式發生重大變革，不再受到既定的組織邊界束縛，資源運作方式和成果轉化方式更多地依托互聯網展開，跨地域、多元化、高效率的眾籌、眾包、眾創、眾智平臺不斷涌現，凸顯出全球開放、高度協同的創新特質，支撐構造以數據增值為核心競爭力的數字經濟生態系統。

圖4 具有典型意義的開放式協同化創新平臺

資料來源：中國電子學會

五、基礎設施加速實現數字化、網絡化、智能化升級

持續提升數據獲取的量級和頻率，不斷豐富數據傳輸的渠道和方式，以及擴大數據存儲空間，強化數據加工能力，創新數據使用能力，都是數字經濟能夠得以蓬勃發展的重要基礎條件。萬物互聯和人機物共融將會成為網絡架構的基本形態，各國信息基礎設施的規劃與部署都面臨著擴域增量、共享協作、智能升級的迫切需求。同時，電網、水利、公路、鐵路、港口等傳統基礎設施也正在逐步開展與互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的深度融合，向著智能電網、智能水務、智能交通、智能港口轉型升級，顯著提升能源利用效率和資源調度能力，支撐數字經濟健康可持續發展。

圖5 基礎設施加速轉型升級

資料來源：中國電子學會

六、國家和地區的核心競爭力延伸至信息空間

全球各個國家和地區的核心競爭力構成要素呈現數字化發展趨勢，傳統產業紛紛面向數字化、網絡化、智能化轉型升級，互聯網、大數據、人工智能與實體經濟的融合日益廣泛深入。人類社會、物理世界的二元結構正在轉變為人類社會、物理世界、信息空間的三元結構，國家和地區之間競爭和博弈的重心逐步從土地、人力、機器的數量質量轉移至數字化發展水平，從物理空間延展到信息空間，并將很快呈現出以信息空間的競爭和博弈為主導與引領，強者愈強、弱者愈弱的格局。掌握信息空間核心競爭優勢的國家和地區，將在圍繞新一輪國際分工態勢展開的博弈中搶先占據價值鏈制高點。

圖6 2016年主要國家數字經濟規模

資料來源：《數字經濟 邁向從量變到質變的新階段》

七、數字技能和素養推動消費者能力升級

新興的數字化產品、應用和服務大量涌現，已形成規模巨大的消費市場，不啻于是對消費者提出了新的能力要求，需具備一定的數字化技能和素養，才能更好地發掘數據價值、使用數字化產品和享受數字化服務。消費者所具有的對數字化資源的獲取、理解、處理和利用能力，將成為影響數字消費增長速率和水平的重要因素，直接關系到數字經濟的整體發展質量與效益。全球各主要發達國家將會愈益重視對公民數字素養的挖潛和培養，并將持續提升公民數字素養上升到構建國家新興戰略競爭力的高度，作為推動數字消費、擴大內需市場、強化內生動能的重要舉措。

圖7 數字經濟時代對公民素養提出新要求

資料來源：中國電子學會

八、社會福利水平依托數字化手段得到有效改善

滿足人類對美好生活的向往和追求，是數字經濟孕育、誕生、發展的重要動力及目標。大幅提升公共資源供給效率，顯著增強公共服務效用，進一步推動教育、醫療、慈善等公共事業的便捷化、普惠化、均等化，是數字經濟在創新變革生產方式、促進實體經濟提質增效之外的關鍵著力點和突破口。多種類型、多個領域的網絡化、智能化的教育資源公共服務平臺將被搭建，面向公眾持續擴大優質教育資源覆蓋面。互聯網遠程診療將成為高頻次、低門檻、易得可選的常規醫療方式，并引入人工智能助手有效提升診療精準度，緩解全球性的醫療資源緊張難題。區塊鏈技術將在慈善資金募集和捐贈過程中得到大規模應用，強化互信關系，減少交易成本，溯源資金去向，保障慈善事業的公正、透明、有效。

圖8 數字化手段提升社會福利水平

資料來源：中國電子學會

九、數字城市與現實城市同步啟動規劃、建設和管理

隨著信息基礎設施的規模擴張、功能升級和網絡構建，以及新一代信息技術在城市運行管理過程中廣泛深入地推廣應用，大量完整、連續、系統，具備一致性、關聯性、價值性的城市數據將被持續獲得，為構建與現實物理城市精準映射、智能交互、虛實融合的數字孿生城市提供了可行基礎。全球一批形成技術、人才集聚發展，產業規模與創新能力較為突出，具備主動比特化條件的現代化城市將率先嘗試數字城市與現實城市的同步規劃，并逐漸上升為兩者的同步建設和同步管理。為匹配真正海量數據的采取、傳輸、存儲和計算，專門用于數字城市運行管理決策的系統級平臺將得到持續的開發與完善，并逐漸形成可推廣復制的標準體系。

圖9 數字孿生城市功能日趨完善

資料來源：中國電子學會

十、社會治理體系的數字化程度持續提升

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關鍵詞：信息化教學，高職院校，教學能力

隨著科學技術的飛速發展，信息技術已滲透到經濟發展和社會生活的各個方面，全民教育、優質教育、個性化學習和終身學習已成為信息時代教育發展的重要特征。目前，人工智能、大數據、虛擬仿真等現代信息技術廣泛應用于教育教學過程，促進了優質教育資源的全面覆蓋，縮短了不同地域間優質教育資源調配差異，實現了教育公平。在“雙高計劃”建設背景下，全面提升高職教師信息技術應用能力，充分發揮信息技術教學優勢，運用信息化教學手段進行教育教學，有利于提升高等職業教育人才培養質量。

一、信息化教學的理論依據

人工智能、大數據、區塊鏈、移動終端、物聯網、大數據等新興技術，促進“互聯網+”融合，推動職業教育信息化發展，是適應教育現代化的必然趨勢。越來越多的職業院校教師能夠主動利用信息化技術及平臺，探索教學方法。信息化環境下的教學與傳統的教學方式相比，具有教學方法靈活、交流互動手段多樣、教學資源豐富等優勢。

二、教師信息化教學中存在的主要問題

從近幾年信息化獲獎作品的質量和參賽數量來看，高職院校對信息化給予極大的熱情。大部分職業院校不惜重金打造比賽作品，從VR、AR等先進設備的引進和視頻的拍攝等各個環節都耗費了大量的人力、物力，但是，學校管理者和教師沒有真正認識到信息化教學對促進教學模式改革、教學理念更新的重要性。大部分教師在教學活動中還是簡單地利用計算機、互聯網、投影等，教學設計沒有新意，沒有創設情境，學生的主體地位沒有得到充分的發揮，教師缺乏將信息技術與專業課程進行整合的能力。

三、信息化教學能力大賽對提升教師信息化能力的促進作用

（1）創新了教學模式。信息化教學環境依靠互聯網、云計算、大數據、物聯網、人工智能、虛擬仿真實訓室、全息投影等技術來創設和營造情境，使授課、學習、評價等與教學流程相關的各個環節全部信息化，這樣不僅為教師提供了優質的教學資源和靈活的教學模式，也為學生提供了多樣化的學習途徑與學習方式。（2）創設教學環境。獲獎作品越來越注重利用信息化教學創設教學情境，激發學生學習興趣。比如《影視鑒賞》，在傳統教學中，教師一般是通過播放影視作品，引導學生感知人物形象，分析人物形象，掌握人物形象的塑造手法。信息化教學改變了傳統教學方式，教師主要采用任務教學法，借助藍墨云班課，自主微課，使學生對電影中的人物形象有初步的認識，學生在頭腦風暴區上傳喜愛的電影人物圖片、在討論版推薦影片，教師匯總后針對性地挑選并制成數字電影庫，為課堂練習做好準備。（3）推動了教學資源的開發與建設。綜覽近幾年獲獎作品不難發現，大賽越來越重視教學資源的開發和建設。在線開放課程已成為職業院校必備的教學平臺，為了在比賽中取得優異成績，大部分職業院校從2016年開啟了在線開放課程的建設歷程。各省教育主管部門為了鼓勵職業院校建設在線開放課程的積極性，開展了省級在線開放課程的評選，從政策、制度、評優等方面加大了在線開放課程的傾斜力度。

四、高職教師信息化教學能力提升的有效途徑

（一）國家層面

1.以提質培優為契機，全方位提升高職教育信息化水平。“雙高計劃”和職業院校提質培優對職業院校提升信息化水平有明確指出，職業院校要加快智慧校園建設，適應“互聯網+職業教育”需求，運用大數據、云計算、物聯網、VR/AR、人工智能、5G網絡、區塊鏈等信息技術和教育理念的最新發展，構建信息技術支持下的教學空間、工作場所和虛擬場景及其相互融合的環境，促進學生自主、泛在、個性化學習。智慧教室、虛擬仿真實訓室、虛擬工廠的不斷完善，教學模式的改革，師生信息素養和信息化教學能力的提高，促進了信息技術與教育教學深度融合，提升了教師信息化水平。2.不斷完善信息化教學大賽制度，積極轉化大賽成果并廣泛共享。國家對提升職業院校教師信息化水平非常重視，在中國特色高水平院校的申報環節中，把信息化國賽獲獎經歷作為必備條件之一。國家應出臺轉化大賽成果的制度，推動比賽成果轉化。

（二）學校層面

1.推進智慧數字教室建設。全面改善學校網絡條件，升級校園網主干帶寬，實現無線WI-FI6和5G通信網絡全覆蓋，完成IPv6規模化部署。按照新一代互聯網發展趨勢，加快學校信息化基礎設施建設，建設集現代技術為一體的智能教室，建成全向交互、全面感知、高效協同的智慧校園。運用信息技術推進教育教學改革，實施線上線下教學融合發展計劃，全學段推動“課堂革命”。2.健全信息化教學考評制度。學校要高度重視信息化教學，完善學校信息化教學大賽機制，每年定期組織信息化教學比賽，積極打造優秀作品參加省級、國家級教學能力大賽，并對獲獎教師在職稱評定以及各種評優活動中傾斜。把學生信息化能力素養列入人才培養方案及日常學習計劃中，提高學生利用網絡信息技術和優質在線資源進行自主學習的能力。

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僅在一年前，被譽為“世紀之戰”的李世石對戰AlphaGo令人工智能（AI）進入公眾視野。彼時，VR市場頹勢已現，漸入谷底。AI概念的及時出現拯救了寥落許久的資本市場，凜冽的“資本寒冬”一度回暖。根據CBInsights的數據，2016年，全球人工智能領域的投資數量達到698筆，是2012年的近5倍。而在國內，BAT帶頭布局，創業項目四起，一時間全民AI，2016年也因此被稱為“人工智能元年”。

潮水退去，才展現出行業的本來面目。“有一些泡沫，但沒有‘’、O2O那會兒那么多。”創新工場技術副總裁、人工智能工程院副院長王詠剛告訴《21CBR》記者。

“扎實”、“踏實”是眾多投資人談及人工智能時提到的關鍵詞。對創業者而言，技術的重大突破、龐大的用戶市場以及多方政策的利好，似乎預示著人工智能的商業春天才剛剛開始。然而，要想站在下一波浪潮的潮頭，成為這場堪比工業革命的時代獲益者，既要比拼硬實力的突破，也依仗對行業的理解，二者缺一不可。在人工智能的商業化進程中，脆弱的科學家式創業將難以沖破重重阻礙。

李開復重倉

當下提及人工智能，不能不關聯至創新工場。2016年，這家專注于Pre-A到C輪的早期投資機構重倉人工智能，投資相關領域創業公司超過30家。早年研究語音識別的創始人李開復身體力行，一舉一動不離人工智能：演講、出書、為投資公司站臺、成立人工智能工程院。直到今年初，李開復公開表示：“能投的已經不多了。”

王詠剛告訴《21CBR》記者，人工智能尚處在行業發展的早期階段，“我們看好整體的發展趨勢，但現階段項目的絕對數量是少的，找好項目相對來說也就困難一些。”對創新工場而言，好項目各有各的好，不投的項目歸結起來則離不開三個方面：技術、團隊和模式。

第一類是技術令人難以信服的概念炒作式項目。“開復就是搞人工智能出身的，我之前在谷歌工作，接觸的項目比較多。有的創業公司說得天花亂墜，實際技術上是做不到的。”對于技術本身的發展趨勢、在哪個領域能夠解決哪些問題，創新工場自信在國內VC界的判斷是較為準確的。

其次，對于純科學家團隊創業，由于不具備足夠的商務落地渠道，“我們也會非常謹慎。當然不排除有的科學家確實技術很好，我們就幫他做孵化”。至于商業模式，在當下的國內互聯網企業中，阿里、騰訊紛紛成立人工智能實驗室，百度索性稱自己是一家“人工智能公司”。那些巧妙避開了巨頭現有業務沖擊，自身具備不可復制和可持續性的創業項目，成功幾率自然更高。

元Z資本合伙人陳洪亮認為，在人工智能這一強技術領域，圖像和語音是已被驗證的兩個賽道。過去10年間，得益于深度學習算法和GPU等計算設備的發展，計算機視覺技術快速落地金融、安防、醫療等B2B領域。相比之下，語音技術偏重在客服、車載、智能家居等消費端領域，背后也有賴于語音識別、聲紋識別等工業級算法的日趨成熟，“未來在這兩塊，將會出來一批比較扎實的成果。”

2014年底創立的Rokid（若琪）是元Z資本在語音賽道的代表項目，從天使輪到B輪一路跟進。5月15日，Rokid旗下第二款產品、名為Pebble（月石）的智能音箱在天貓開售。用戶運用語音指令可以操控音箱播放音樂、報告天氣，甚至控制家中的照明、電視等智能家居設備。Pebble意在通過日復一日的“自我學習”，無限趨近用戶的偏好習慣。

相比用智能家居APP開關燈，一條語音指令顯然要簡單得多。無論是手機還是PC，都需要人去適應機器，聲音似乎是人與機器更自然的交流方式。從天氣到音樂，從新聞播報到童話朗讀，元Z資本相信，聲音將作為一種人機交互的無形界面，成為下一個平臺級入口。而新入口的誕生，將帶來變革性的機會。

不過，在陳洪亮眼中，對領域知識的依附使得創業初期的技術優勢正在減弱，“行業細分，客戶分散，即便有強悍的技術背景，過了一年左右的時間窗口，最后比拼的還是對商業的理解。”從這個角度而言，人工智能更以行業為導向，而非純技術項目。“是行業+，不是AI+。”陳洪亮稱。

這也是創新工場成立人工智能工程院的目的之一：源源不斷向創業者推送產業項目，挖掘適合團隊技術的商業模式并加以驗證，為創業科學家尋覓商業合伙人，從而幫助團隊盡快步入創業正軌。王詠剛表示，“商業合伙人具備的行業經驗，必須令其懂得如何在行業里面拿到項目，純科學家式的B2B創業很難。”

4月，在一次企業家公開活動上，北極光創投創始人鄧鋒面對兩位業界人士發問：“講究強關系的B2B行業會否影響人工智能的游戲規則？”依圖科技CEO朱瓏當時回應：“（關系）是現狀，但產品真的能打動人。”或許可以這么理解，“關系”在某種程度上也代表著，你比別人更了解行業。

對于AI創業者，B2B意味著賺錢的難度和門檻更高了。不過，收費的價值也因此體現。在陳洪亮看來，一旦客戶為此買單，其在組織機構內部能夠被更高效地推行，避免淪為乏人問津的免費試用。王詠剛也相信，移動互聯網的免費打法在人工智能時代將難以延續。

盡管業內少有公司公布自己的營收情況，但投資人大都表示，人工智能正在加速變現，“有些2B的項目，盈利已經很好了。”對于投資人和創業者而言，變現不僅僅代表了財務模型的轉正，也意味著終于贏得了市場與用戶的認可。

四家獨角獸

擁有大數據支持的金融、安防和醫療，被視為是人工智能的下一個機會，也成為過去一年資本聚集的行業。國內計算C視覺賽道的創業公司接近30 家，人臉識別領域更是出現4 個獨角獸――曠視（Face++）、商湯、依圖、云從科技，紛紛完成融資。2017年，在工信部的“獨角獸”企業榜單中，曠視的市場估值突破20億美元。

曠視市場部副總裁謝憶楠告訴《21CBR》記者，2013年，曠視開始專注于人臉視覺的產品通用化。“當時主攻三方面的算法――人臉檢測、關鍵點標注和人臉識別，團隊基于行業做了很多技術上的研究。”2013-2014年，曠視拿下3項世界計算機視覺競賽的第一名。2015年，在德國漢諾威IT博覽會上，馬云向德國總理默克爾演示Smile to Pay掃臉技術，就是由曠視提供核心算法，將刷臉支付模塊內置到支付寶客戶端中。

目前，曠視的Face++人工智能開放平臺面向中小銀行、地產園區、IT企業及獨立開發者開放人臉、圖像、文字等識別能力。其中，人臉識別API的日均調用量超過2400萬次，是目前世界最大的人臉技術平臺。曠視方面聲稱，其人臉識別技術在國內互聯網金融領域擁有80%以上的份額。

曠視的快速崛起得益于技術和市場的多重利好。一方面，深度學習算法在過去10年間取得重要突破，給計算機視覺的大規模應用奠定了基礎。另一方面，2014年，國家實名制工作相繼在網絡、電信和金融領域全面鋪開。2015年，互聯網金融雨后春筍般涌現，通過人臉識別技術完成遠程開戶和身份驗證，成為各方普遍采用的技術手段。計算機視覺創業公司步入商業化時期。

謝憶楠表示，公司在商業化前期關鍵性地走通了“數據―算法―產品―技術”這一循環，面向行業的通用服務乃至更為深度的定制化方案得以落地。

而另一家獨角獸公司――依圖科技則啃下了安防這塊骨頭，其“蜻蜓眼”人像大平臺服務于全國上百個地市的公安系統，是全國唯一擁有十億級人像庫比對能力的公司。

利用技g優勢，快速切入一兩個行業，從而形成深度合作，是上述獨角獸公司早期脫穎而出的共同原因。在現有技術已然成熟、各家準確率紛紛達標的情況下，如何基于真實痛點挖掘場景，提供定制化且可復制的解決方案，成為打破傳統行業壁壘、快速拿下市場的關鍵。

而在語音賽道，技術成熟也意味著消費級機器人市場的打開。Rokid并非頭一個玩家，卻自帶網紅體質。其迄今為止的兩款產品，在未設獨立展位的情況下，連續兩年獲得CES（國際消費電子展）創新類獎項。創始人Misa（祝銘明）在江湖上見首不見尾，研究團隊的陣容卻堪稱強大：位于北京和舊金山的兩個實驗室由數十名全職博士科學家組成，來自中科院、哈佛、斯坦福、伯克利等一批海內外頂尖院校。

Rokid北京實驗室負責人高鵬告訴《21CBR》記者，智能音箱Pebble的核心功能體驗分為三類：音樂、兒童讀物等內容服務，天氣、鬧鐘等工具類服務，以及智能家居控制服務。憑借600萬首320K碼率高品質曲庫和喜馬拉雅FM等對接資源，Pebble向用戶提供的內容涵蓋音樂、新聞、電臺、相聲、戲曲和脫口秀等。一切體驗從用戶對其說出激活詞“若琪”的一刻開啟。

激活詞“若琪”的設計和打磨用了將近一年時間。高鵬介紹，激活詞的識別錯誤率隨著音節的加長而降低。目前國內外同類產品的激活詞大多設置在3-4個音節，而雙音節的高激活率很難成功。在經歷“若小琪”、“Hi，若琪”的反反復復后，研究團隊還是通過算法驗證實現了雙音節。在公開的試用報告中，Pebble多個維度的人機交互體驗超過了谷歌推出的業內首款產品Google Home。

而在聲音定位上，祝銘明早年從威爾?史密斯主演的科幻電影《我，機器人》中的機器人女聲獲得靈感。高鵬坦言：“當時根本沒有那樣的現成聲音。”團隊開始在市場上尋覓適合的音色，同時自主研發TTS（Textto-Speech）語音合成技術，并由專門團隊對聲音處理和內容反饋進行設計，“若琪”最終被定位為一個溫柔、幽默、聰明且不失個性的女聲。

通過開放基于網絡協議的API標準，Rokid還將飛利浦、小米、lifesmart等品牌納入到其智能家居生態鏈中。在幾乎未做投放、線下推廣的情況下，開售三個星期的Pebble在天貓官網的銷量逼近千臺。祝銘明對媒體表示：“產品日活躍用戶數量超過50%，用戶使用時長平均超過1小時。”6月8日，Rokid宣布開通全渠道銷售，Pebble登陸全國500多家經銷商門店。

在Rokid的品牌文案中，“自然”是多次出現的一個詞。產品負責人向文杰對此表示，語言、視覺和觸摸是人類最自然的交流方式，“未來的產品方向就是向用戶提供最自然的交互體驗，希望讓用戶感受到，我們的產品是有溫度的家庭成員，而不是一臺冷冰冰的機器。”

智能的未來

人工智能的商業春天才剛剛開始。

埃森哲的研究結果顯示，到2035年，人工智能將有望令包括美國、日本在內的12個發達國家的經濟增長率翻番，勞動生產率增長40%。在謝憶楠看來，目前國內人工智能市場仍處在存量消化階段，保守估計仍有七成左右的垂直行業尚待開發，在教育、交通、社保等領域潛力巨大。朱瓏則表示，過去一年間，性能成倍提升的人工智能技術不斷解鎖應用場景，人類的想象力已經跟不上人工智能的發展速度。

機器的迷人之處在于智能未來。業內普遍認為，無人駕駛將是未來人工智能的重要落點。在創新工場的投資策略里，未來5-10年的投資項目中有相當一部分投給了無人駕駛。“機會太大了，將是萬億級的市場，且很難被個別巨頭壟斷。”王詠剛表示，無人駕駛是一個完整的產業鏈，從感知、決策、控制等多個模塊的算法，再到各類傳感器，乃至汽車共享和交通改造，有著巨大的想象空間，遠未到技術收斂的階段。

另一個充滿未來感的方向則是沉浮數年的消費級智能硬件。亞馬遜在6月初宣布，旗下智能音箱Echo的年出貨量預期突破1000萬臺；蘋果則被傳即將在年度開發者大會中一款由語音助手Siri控制的智能音箱。國內方面則早有叮咚、小智者激起的浪花，“千箱之年”的說法因此在業內盛行開來。

Rokid將自身定位為一家科技公司而非硬件廠商，著眼于更宏大的語音技能生態建設。高鵬表示，Rokid將在近期推出開放平臺，有望接入外賣、快遞、叫車等來自第三方開發者的擴展功能，為用戶提供更為豐富的語言技能應用。

人工智能從來就不是一場輕巧肆意的游戲，參與者面臨的仍將是重重阻礙。

首先是巨大的人才缺口。陳洪亮稱，未來很長一段時間，人工智能的馬太效應將體現在人才方面。李開復提過一組數字，全球當下的人工智能專家不超過7000人，在中國這個數字可能是700個，且大多被BAT收入囊中。這也是創新工場成立人工智能工程院的一大使命：通過人才招聘和高校共建，同時加強與政府部門、國內外高科技公司的合作，培育和孵化高水準的人工智能技術團隊。

數據壁壘則是人工智能創業打破大公司壟斷、完成行業深度融合的另一項難題，一大原因在于數據安全泄露和用戶隱私破壞。王詠剛認為，人工智能的發展與數據安全不是相互撕裂的關系，而是博弈均衡。

而最大的困難還是來源于技術本身。深度學習理論沿革每隔10年左右就會經歷巨大變化，每一次的技術遞進也推動著人工智能的工業化進程，新商業模式因此而生。“前沿技術當然對一線業務開展有著指導意義。”王詠剛說。

人工智能始終是強技術驅動的領域。謝憶楠稱：“從算法、軟件、硬件到解決方案，每一步都要靠硬實力說話。純商業模式的東西，天花板很明顯。”計算機視覺領域的四個獨角獸之一云從科技CEO周曦也公開宣稱：“人工智能是有門檻的，短期之內只要自己保持足夠快的進步速度，別人很難對你構成威脅。”