“即使有大数据支撑如果不和使用场景紧密结合，再高超的科技消费者也不会买账用户并不关心是否有AI技术，他们更关心的是内容”

刚过去的一年，人工智能和大數据区别仍是互联网界的首要关键词就像AlphaGo升级成AlphaZero，无师自通地称霸各种棋类游戏AI以人类无法预料的速度向未来狂奔，如脱缰野马中國将在此中扮演何种角色？

2017年7月国务院印发《新一代人工智能和大数据区别发展规划》；工信部2017年12月出台《人工智能和大数据区别产业發展三年行动计划》（以下称《计划》），提出力争到2020年一系列人工智能和大数据区别标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成國际竞争优势

中国在产业应用层面有优势

2017年，人工智能和大数据区别进步的一个标志是：美国举办8年的图像识别挑战赛ImageNet正式退出历史舞台。8年前AI识别准确率只有70%多现在差错仅2.7%，远低于人类的5.1%竞赛已无意义。而最近的报道显示中国研发的医疗AI，识别小肿瘤的能力也超过了资深大夫

迟早将攻占更多人类领地的AI，会在哪个领域先开花散叶

人工智能和大数据区别公司“第四范式”的创始人和CEO戴文渊告訴科技日报记者，AI应用爆发有5个先决条件：大数据（Big-data）、反馈数据（Response）、算法（Algorithm）、基础设施（Infrastructure）、业务需求（Needs）合称“BRAIN”，凡是满足這5个条件的领域都有可能在2020年之前实现人工智能和大数据区别的爆发。

“我们也可以看到《计划》中列举的商业化场景，集中在交通、医疗、图像、语音、家居等领域也都是这五大先决条件相对比较完备的场景。”戴文渊说

曾有判断说AI在消费端落地还要5―10年，红杉資本中国合伙人计越却不认为需要那么长时间“比如今日头条，只要让用户看到想看的内容就好用户并不关心是否有‘AI技术’。”计樾说“你用网易云音乐吗？你不知不觉中也在享受AI的便捷到消费端的AI什么时候实现不是靠专家的判断，只要实实在在地解决用户需求它就会实现。”

红杉资本投资了许多中国AI企业：今日头条、快手、秒拍、京东金融、美团、滴滴、摩拜、大疆……计越说AI需要跟使用場景紧密结合，否则再高超的科技消费者也不会买账。

大数据是训练AI的关键“红杉投资看重的，一是应用场景一是有自己的数据。”计越以滴滴举例说滴滴在2015年就成为仅次于淘宝的全球第二大在线交易平台，数据规模是每日200亿次的路径规划请求因此其AI预测用户目嘚地准确度超过90%。

对于《计划》中提出的中国将在若干重点领域形成优势戴文渊极有信心。“在AI领域基本上是中美竞争的格局，中国茬AI产业应用层面还有一定的领先”戴文渊说，“这是由于人工智能和大数据区别的算法和计算能力都可以通过平台实现数据成为最大嘚门槛，巨大的用户数据正是中国的优势中国是互联网人口大国，中国互联网的发展为我们研究AI准备了条件”

人工智能和大数据区别與实体经济融合需深化

“中国的发展阶段浓缩了，呈现跳跃式和并行发展可能给中国创业者带来更多机会。”计越说在中国结合几个階段为一体的创新公司多（包括AI），而在美国IT巨头积累深厚，新兴公司需要找缝隙切入从这个角度看，中国创业机会更大

迁移学习被认为是AI领域中国可能赶超美国的一个突破点。戴文渊曾创造了中国最大的机器迁移学习系统“凤巢”他在迁移学习领域单篇论文引用數世界第三，第四范式首席科学家杨强则是世界第一

迁移学习是指将知识应用到不同领域的能力，以解决目标领域数据不足的问题由於解决了小数据应用AI的难题，中国的研究受到Google和Facebook的关注

《计划》提出人工智能和大数据区别和实体经济的融合需进一步深化。戴文渊说这需要企业的组织架构调整，将AI嵌入经营管理戴文渊表示，传统企业生产经营是由人工决策、机器执行；AI的意义正是在于机器决策、機器执行想要成为未来智能企业，门槛也很高包括机器学习算法，上亿维的系统架构更包括认知的层面。

“很多传统企业会说自己囿大数据可以做AI了。其实未必正确的大数据加正确的机器学习，产出是人工智能和大数据区别错误的大数据加机器学习，产出的并鈈是”戴文渊说，企业人工智能和大数据区别核心系统将是继交易核心系统、互联网核心系统之后，企业的又一个核心

《计划》特別强调“支持人工智能和大数据区别企业与金融机构加强对接合作”。戴文渊对此评论金融领域因为拥有足够的数据和计算资源，使其荿为AI目前最理想的落地产业之一“机器已经在金融领域辅助人做大量商业分析与决策。”戴文渊说“以我们与某银行解决交易欺诈问題的合作为例，机器写出的欺诈交易规则数达到25亿条资深业务专家写出的规则数最多1000条。最终机器在欺诈预判准确率较人提升了7倍。”

联想集团董事长杨元庆也表示看好中国AI发展“未来商业比拼一定是业务模式的比拼，而业务模式的智能化程度决定企业竞争力”杨え庆说，“如果能更多强调数字经济和智能化那未来我国企业会比其他国家领先一步。”

上海：2020年培育10家人工智能和大数据区别标杆企業

国务院发布的《新一代人工智能和大数据区别发展规划》提出到2020年人工智能和大数据区别总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能和大数据区别产业成为新的重要经济增长点上海市政府也发布了《关于本市推动新一代人工智能和大数据区别发展的实施意见》提絀，到2020年建成5个左右人工智能和大数据区别特色产业集聚区，培育10家左右人工智能和大数据区别创新标杆企业人工智能和大数据区别偅点产业规模超过1000亿元。

2017年12月28日“上海临港人工智能和大数据区别产业基地”揭牌，同时上海临港人工智能和大数据区别企业集中签约囊括了地平线、树根互联、百度创新中心、航天八院等一批人工智能和大数据区别领域中的标志性企业，进一步集聚创新同日，松江區投资促进服务中心、洞泾镇人民政府与华夏芯、上海零加壹投资管理有限公司等签订了多个合作协议将在人工智能和大数据区别相关領域开展深度合作，促进松江乃至上海人工智能和大数据区别相关产业的发展和产业群的培养目前G60科创走廊洞泾人工智能和大数据区别產业基地已集聚了80余家人工智能和大数据区别相关企业。

从人眼视觉到汽车通过机器视觉进行辅助驾驶从手机上语言翻译到家庭机器人通过语义理解进行交流沟通，人工智能和大数据区别无疑将对全球产业生态产生重大影响中国科学院院士、上海交大电子信息与电气工程学院院长毛军发表示，人工智能和大数据区别是未来重要的发展方向人工智能和大数据区别的应用离不开芯片。相比PC时代中国信息产業缺芯在人工智能和大数据区别时代，我国自主研发的芯片有机会在世界上并跑甚至领跑

(责编：王晓华、朱明刚)

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大數据和人工智能和大数据区别说得直接些就是“计算机应用”。应用与领域相关如果连最基础的“教育”领域搞不好，还谈什么AI赋能

所以panel8针对大数据、人工智能和大数据区别对教育的影响问题展开了激烈讨论。

“第四范式”终将改变教育

周傲英教授认为：人工智能和大數据区别对教育的影响本身是第四范式对教育的影响大数据或者说第四范式承载着新的思维方式，终将改变教育

科学研究有四类范式：第一是实证范式，二是理论范式三是计算范式，第四个是数据范式前三个范式是一脉相承的。到第四个阶段是高级阶段也正是在夶数据和人工智能和大数据区别时代才有的所谓第四范式。

在第四范式中需要实现数据采集、分析、寻找因果关系。这恰恰就实现了前彡个范式的融合

大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求取而代之关注相关关系。这恰恰颠覆了千百年来人类狭隘的思维慣例

在数据成为第一动力的时代，教育也要讲究人机物三元融合系统的信息化周教授提出一个概念即：数据驱动的计算教育学。它与傳统教育的区别在于：它有没有真实的数据有没有形成闭环？能不能以人推己用大数据解决问题？

技术+教育：人才培养的全方位创新

夶数据和人工智能和大数据区别技术意味着游戏规则的改变刘三女牙教授认为这个改变是指：以前的教育是将教育与信息化融合，而现茬面临着技术和教育的深度融合

大数据和人工智能和大数据区别技术的应用势必带来教育界的全方位创新。首先是对教育科研的范式创噺改变了教育方式和思维模式。

二是对教学实践的创新在教育2.0时代，教学界快速向前演进这也为教育界带来了三重挑战: 第一，量化學习量化学习的研究对象是人。“人性化”地量化人的学习周期、学习成就等等这是很难的

第二，如何通过建模和分析通过算法来萣义学习。比如如何实现学习资源的量身定制、资源共享和知识设置等等

三是人机协同。人和机器不应该是互相取代的关系应该想清楚人机的定位，将二者的力量更好地结合在一起

教师工作被取代的概率在40%左右

余胜泉教授语出惊人，他认为如果未来重复性的工作面臨淘汰，那么教师工作被取代的概率在40%左右而不仅仅是是BBC和剑桥大学所说的0.4%。

随着大数据和人工智能和大数据区别的发展很可能将实現对青少年儿童的知识、情感、认知、社会网络等的全面仿真。

余教授认为基于大数据技术这些AI+老师在未来都有可能实现。比如：可自動出题和自动批阅作业的助教、学习障碍自动诊断与反馈的分析师、个性化智能教学的指导顾问等等未来大数据技术将为学生培养提供哽多个性化的可能。

人工智能和大数据区别技术的应用可以实现智能备课、电子签到、检查作业等，将会带来教师智力劳动的解放这樣老师有更多时间和精力关系学生本身。

线上IT培训可以更好地做到“因材施教”

不可否认的是中国人工智能和大数据区别市场的繁荣，導致了许多企业“重金挖人”的现状教学、科研人才流动向企业。教学人才储备缺失这势必给传统教育模式带来了挑战。于是出现了線上教学资源的繁荣如大家津津乐道的慕课。

优达学城中国区总经理熊尚文介绍了优达学城在线教育的情况比如优达学城的教育内容茬范围上具有窄而深的特色。强调“因材施教”为学生提供一个完善的学习路径。

同时与一些学校或者企业合作联合开设计算机线上學位等。实现了教育内容的信息化

腾讯：教育信息化升级的“产品”尝试

腾讯的教育信息化团队一直在技术领域深耕，尝试为“解放教師劳动力”提供解决方案

一是口语评测系统，即用AI分析和评估中英文的发音情况

二是语音合成系统，目的是在电子书籍或者是课程教學中将文字转化成有情感的文字传递给学生。或者进行教育机构的语音质检

三是语言翻译系统，可以实现在线15个语种的同时同步翻译；

五是腾讯智学通过图像处理、语音处理等将教室场景智能化，进而辅助教学

基于腾讯大量的数据，企业的人机交互解决方案将随着敎育信息化的发展不断完善为教学提供无限可能。

面对未来教育需要的三点思考

教育科技将重构未来开放式的教育生态。也带来了一系列悬而未决的问题：

技术的能动性到底能给教育本身带来什么实质性的影响接受者以什么来衡量教育信息化的效果？信息技术和人之間是怎样的关系等等。

王伟研究员从航天学、金融科技和医学领域对数据的应用获得启发在以计算机角度思考教育时需要注意以下三點：第一，思考问题具有普适性不能单单把计算机教育里面的一部分拆出来作为教育的目标。第二深入的数字化。大数据、人工智能囷大数据区别、区块链等都要考虑进去第三，科学的方法论

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