一份清晰的规划，应该让人如同看到一颗树。产品的目标是这棵树最核心的树干，策略和项目围绕目标逐层展开，开枝散叶。作为初创企业，产品的现状、目标、策略、资源获取方式应该如何确定？

全世界用户最多的培训学校ERP“校宝”副总裁李杰为你讲述产品规划方法论，帮助企业有计划地建造城堡。如果想要获得李杰老师的个性化指导，欢迎点击文末“阅读原文”，提交BP，加入蓝象营。

李杰——校宝副总裁SaaS领域资深产品专家我的分享主要分为以下三个方面，经典的why、what、how。无论做什么事情，都要先理清楚为什么要做，再思考具体做什么以及怎么做。

计划不如变化快，为何要规划？

我们都知道计划不如变化快，那么我们为什么要制定规划呢？制定规划的目的，在于通过明确产品的发展目标和策略，统一团队的思想，争取核心需要的资源，最终在竞争中取得胜利。

分享两个亲身经历上个月，我在蓝象营参与了一次迭代会活动，希望帮助营员们梳理清楚自己创业的目标和策略。

1天半的活动结束后，我发现教育出身的创业者都有很好的创业初心，找的切入点也都不错，但是具体把一个好的idea，转化为投资人和自己的团队可以理解并相信的商业目标和策略呢？这方面是目前教育领域的创业者所欠缺的。

再以我们自己公司校宝为例，创业了若干年，有了一定规模的团队，产品线已不止一条，相比早期的创业公司，各条产品线的运作模式也初步成型。

这时候，如果每条产品线没有一个相对比较清晰的发展目标和策略，那就很容易让团队陷入一种日复一日的搬砖状态中，团队成员比较难有早期创始团队筚路蓝缕、开天辟地的梦想和激情。

对于创业公司来说，这种目标感的缺失会导致的团队日常平庸化的工作，是很不利的。

产品规划是一步步建造城堡通过上述两个例子，我尝试回答下初创企业为何要做产品规划的问题。

如果把初创企业定义为A轮及之前的公司的话，天使阶段及更早期的初创企业，产品线单一，做产品规划，也就是做业务规划，也就是公司规划，目的是为了让投资人、创始团队的成员都有共识，觉得这事靠谱，愿意投钱、投人进来。

到了A轮左右的初创企业，人数可能上百甚至更多了，有了一定的产品线分工，做产品规划，向上同样是争取董事会管理层的投资，向下是要让团队对要做的事情有共识，齐心协力往前冲。

其实，相比初创企业，我经历过的更成熟的企业，对产品规划会更加重视，因为人更多了，制度和流程也多了，要考虑的风险也更多了，所以做产品规划时更加严谨，要经历很多轮的讨论。

目的其实和初创企业做规划是同样的：要让产品的相关干系人对产品有一个愿景，让大家明白，我们不是在砌砖，而是在有计划地造一座城堡。

通过明确产品的发展目标和策略，统一团队的思想，争取核心需要的资源，最终在竞争中，上下同欲者胜！

初创公司执行规划时要灵活应变凡事有利有弊，上面说了做规划的好处，通过规划实现上下同欲。但实际推进过程中，因为市场或者技术的变化等，需要灵活应变。

这也正是我们平时说的计划不如变化快，对于初创公司来说，产品规划的方向和目标可以相对稳定，但策略和实操上需要发挥船小好调头的优势。

而大公司，一般规划制定就已耗费了大把的资源，路径依赖比较厉害，所以一般规划定了调整起来就会慢很多，这也算是做规划的一个弊端了。

所以我们辩证地来看，初创公司相对大公司，资源少是劣势，所以要集中资源做事情；调整快是优势，所以要充分发挥这个优势。

初创公司做规划，也就是要明确一段时间内公司资源all in的事情的目标和策略，单点突破。但在具体的策略和执行上，必须敢于随时调整，拥抱“计划不如变化快”才能跑赢大公司。

具体规划的内容有哪些？

我们做规划的目的是为了通过规划实现上下同欲。我们把规划当做一个产品来看，它面向的用户都有哪些人呢？

规划的用户可能有：投资人、合伙人 或者 你的下属，兄弟团队等。他们主要可概括为两类人：一类出钱的人，一类出力的人。他们共同关心的问题，也正是规划要回答的问题，一般有以下4个问题：我们现在在哪里？我们要去到哪里？我们怎么过去？我们需要哪些资源？

这4个问题，我把它们概括为STAR模型，用来指导自己做规划，接下来具体每个展开说一下。

1我们现在在哪里？这个问题，可以细分为以下3个方面：

1）产品定位是什么，为谁解决什么问题？

2）产品现在做到了什么程度？关键的运营指标如何？市场上的用户反响如何？

3）从内部和外部综合来看，产品存在的主要问题是什么？

2我们要去到哪里？这个问题，可以细分为以下2个方面：

1）产品希望达成的目标是什么？这个目标代表的是产品发展要聚焦到的方向。围绕终极目标，在不同的阶段，会有不同的过程性目标。比如某个阶段，目标可能是拉新，也可能是提活跃，或是增加营收等。

2）用来衡量目标达成情况的KPI是什么？一般来说，如果是全新产品，一开始的目标往往是拉新，那么KPI就可以定为注册用户数达到多少。对于拉新已不再是瓶颈的产品，KPI可以定为活跃用户，至于具体是日活、周活、月活 要看不同的业务特性。

对于活跃用户也已很多的产品，KPI往往会考虑变现能力相关的指标，比如 营收、毛利率等。

永远要记得，KPI只是一把尺子，用来衡量目标的达成情况而已，就跟我们会用身高和体重来表征一个孩子的发育情况，但身高和体重本身不是养一个孩子的目标所在。

3我们怎么过去？清楚了现状和问题，也有了下个阶段的目标和KPI，那接下来的问题，就是怎么在现状和目标之间，找到一条合适的路径。

1）宏观上，要达成目标要重点投资的策略方向。

2）微观上，上述策略方向落地下来的项目计划。

实际操作过程中，也只有项目较多的产品，才需要先梳理清楚策略方向，再来分解成项目。对于一些小产品，需要落地的项目较少，也就没必要先确定策略方向再做项目分解。

4我们需要哪些资源？这个问题看着比较好理解，但实际做规划时，很多人容易忽略掉。

巧妇难为无米之炊，定了目标和策略，但最终没有资源要求的规划，都是耍流氓。这说明制定规划的人没推演过项目落地过程，所以对资源没概念。

一般来说，所需资源分为两类：人力，资金。

通过项目计划，我们可以大致预估这个项目需要的各工种的人力，以及市场活动经费等资金的需求，从而得出一个大致的人力预算及资金预算。

说完了规划要回答的上述4个问题，下次各位做规划时，脑子里能想起STAR模型，基本就不会遗漏大的方面了。

分享实例，具体如何一步步做规划？

我们看一个产品规划的实例，让大家对具体怎么做规划有一个比较具象的感觉。这是我们公司内部一条新产品线“校宝秀”的2016上半年规划的一个精简版本。

说起校宝，业内比较熟悉的是我们的ERP产品，ERP产品主要为机构解决内部运营管理的问题，我们内部称之为机构管理神器。而校宝秀则定位为专为机构打造的微信招生神器。

这样子，通过校宝秀 校宝ERP，我们就可以为机构提供前台招生 后台管理的一站式解决方案。

首先，开门见山说清楚“校宝秀”的产品定位，是一个微信招生神器，帮助机构解决招生难题。

然后，通过数据分析来进一步阐述这个产品的现状，罗列出关键运营指标的最近表现，就跟体验报告一样，让大家一眼就看清楚现状。

进一步给出的历史趋势，让大家清楚现在看到的这个结果，是如何一步一步发展演变过来的，一些大的数据波动背后，有哪些产品或者运营的动作，让大家知其然还能知其所以然。

最后，给出目前产品存在的主要问题。这些问题，一般来说可以从最近用户反馈最多的热门问题中去提炼，对于一些比较复杂的问题，可以增加用户案例来帮助大家理解问题。

校宝秀去年11月份上线前，我给团队定的目标是拉新，KPI是注册用户数，目前注册用户数量已比较可观。

所以，现在规划下一阶段目标时，我给团队定的目标是活跃，KPI是活跃用户数要达到数千。

这个KPI，可以进一步分解为：注册用户数和活跃率 两个子KPI，我们预估了一种可能的达成路径。当然，假使到16年6月，这个总KPI达成了，也不一定是按照我们现在假设的路径来完成的。

之所以做KPI分解和假设，是为了逐步提升团队同学的业务判断力，大胆假设小心求证，让将来的规划能更靠谱。

对应主KPI，及两个子KPI的分解和假设，这份规划的策略部分也就大致出来了：基本上就是拉新和提升活跃两手抓，两手都要硬。

拉新部分，我们原来主要是基于微信在拉新，后续会考虑全渠道去拉新，这里面会涉及到渠道的优先级判断，这也是策略里很重要的一部分。

提升活跃，我们重点是丰富校宝秀的招生模板，其次是优化产品体验和客服支持。这里主要是呼应现状部分提出的问题，把问题用对应的策略解决掉。

依据这些策略方向，我们制定了几个方向上具体落地的项目计划，包括预计完成时间、对应的项目负责人等。

规划的最后，是提出对资源的需求，包括人力和资金。

以人力为例，根据上述的目标和策略，有那么些个项目要做，对应的人是可以预估得出来的，各种职能的人力缺口也就大致有数了，可以有计划地招人去。

资金，一般主要是市场费用，比如拉新的奖品激励，会议举办费用等，对应每个项目，也大致可以加的出来需要的总的资金预算。

看了这份规划实例，大家觉得它能回答之前我们说的做规划要回答的4个问题吗？其实这个规划也还有不少问题，具体来说，有以下几个方面的问题，可能也是大家将来做规划会疏忽的。

1）现状和问题的分析，有一定的数据支持，但缺少用户反馈的分析；

2）到了16年中，产品会做成什么样子？不知道，没看到“产品大图”，无法让大家看到在造的城堡会长成啥样；

3）招生模板丰富是最为重要的提活跃策略，打算怎么做？不知道。核心策略的落地项目思路不明确，风险较大；

4）项目计划中的项目假设都做了，就能完成目标了吗？不知道。因为各个项目的目标还不明确。

所以，分享给大家的这个规划，主要是看个框架，具体到业务细节上还要具体问题具体分析。

最后，我将STAR模型做一个小结，希望帮助大家理解这几个模块之间的关系。

首先我们基于自己产品的定位，通过现状和问题的分析，确定下个阶段的目标和KPI，这个是最核心的。

然后，就是围绕这个目标和KPI，找到最合适的策略方向来打，具体的项目，都是为了策略的落地而服务的，每个项目的子目标，也是和策略、总目标一脉相承下来的。

具体到项目上，我们就可以估算出大致对时间、对人力、对资金的需求，尽可能做到有备而战。

所以，一份清晰的规划，可以说就是如同让人看到了一颗树。产品的目标是这棵树最核心的树干，一切的策略和项目，围绕目标逐层开枝散叶地展开。

深圳国人无线通信有限公司（简称“国人无线”）隶属于国人通信集团，成立于2019年5月，是是国内无线网络覆盖解决方案龙头企业，公司的主营业务是为中国移动、中国联通和中国电信等运营商提供无线网络覆盖设备及集成服务，务类型主要为集成业务、设备业务。

公司具备了独立研发和生产全类别室内网络覆盖产品的能力。

智慧城市主要涉及的方面

国家推出新的政策或新的规定，会选出一些城市，先实行，这些城市就被称为试点城市。

比如国家智慧城市试点城市名单：

2014年度新增名单：

国家智慧城市2014年度试点名单

门头沟区、大兴区庞各庄镇、新首钢高端产业综合服务区、房山区良乡高教园区、西城区牛街街道

天津滨海高新技术开发区京津合作示范区、静海县

大同市、忻州市、吕梁市离石区

通化市、白山市江源区、临江市、吉林市高新区、长春净月高新技术产业开发区

佳木斯市、尚志市、哈尔滨市香坊区

徐州市（含新沂市）、东台市、常熟市、淮安市洪泽县

温岭市、富阳市常安镇、宁波大榭开发区

宿州市、亳州市、六安市金寨县、滁州市（含定远县）

智慧城市是当下信息化建设的热点议题。8月29日，在2018 GIS软件技术大会上，中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠发表观点：GIS是智慧城市的操作系统，他作《操作系统：智慧城市的GIS担当》主题报告，对这一观点进行了具体诠释。

郭院士指出，智慧城市是城市信息化的高级阶段，是若干个信息系统的集成，是体系化的信息系统生态（system of systems），基于共同的设施和数据资源，具有大量共性化的操作，需要一个操作系统。由于城市是一个地理空间，需要进行实体城市的数字化表达，而所有城市对象（物件、事件）均具有位置（点、域、路径），所有数据都是对对象的描述，所以城市问题是空间问题，必须表达空间关系。据此他指出，智慧城市的操作系统非GIS莫属。

郭仁忠院士回顾了GIS在我国电子政务、数字城市、智慧城市各个阶段的应用，指出主流智慧城市服务提供商阿里、腾讯、华为、中兴、平安等技术解决方案中均可见到GIS的身影，在智慧城市建设典型城市如福州、武汉、深圳、雄安等的解决方案中，GIS也是无处不在。

郭仁忠院士进一步指出，目前的GIS平台尚不能全面胜任智慧城市的全部需求。未来应以GIS平台为核心，打造智慧城市的操作系统。这是一项非常重要的工作，其核心要素和能力为：数据集成与融合、可视化表达，以及开放式的二次开发环境。

会上，阿里云首席机器智能科学家闵万里、华为企业BG中国区智慧城市业务部副总裁分别发表《智慧大脑的地基与内涵》《新ICT，打造智慧城市神经系统》报告，分享了各自在智慧城市信息化建设领域的独到见解。

智慧城市主体有哪些类型

智能是人类知识产生的吗？还是通过搜索和学习获得的呢？抑或是知识+搜索+学习得到的？智能主要表现在可能性的大小上而不仅是现实性吗？

Rich Sutton反对传统人工构建知识的方法，比如知识表示或手动构建的启发式函数，他认为痛苦的教训是基于历史的观察，即：1）人工智能研究人员常常试图将知识构建到他们的智能体中；2）从短期来看，这总是有帮助的，而且对研究人员来说是个人满意的，但是从长远来看，它会停滞不前，甚至会阻碍进一步的进展；3)通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法，可能会最终取得突破性的进展。

目前对元知识的定义，在学术界还没有一个严格的概念。通常来说，元知识就是“关于知识的知识”。

元知识可用来描述一类知识或知识集合所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题；而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识, 是管理、控制和使用领域知识的知识。

元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的，就不能学习和认知基本的知识，元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。

布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作，他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域，其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。

布鲁姆认知目标分类诞生几十年来，对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。

加涅的认知学习结果分类

加涅将可能的学习结果分为五类：陈述性知识、智慧技能、认知策略、动作技能和态度，每一种分类又可以分为不同的亚类。如下图所示：

陈述性知识是指可以用言语表达的信息，在陈述性知识是回答“是什么”的问题。智慧技能是人们按照一定的方式方法做事的能力，它们是“怎么做”的知识，如应用规则与原理解决确定性的问题。认知策略是指个体自主学习、记忆和思维活动的较高层次的智慧技能。

Gagne对于知识的分类

Gagne将可能的学习结果分为五种类型：陈述性知识、智慧技能、认知策略、态度和动作技能，具体的定义如表所示。其中陈述性知识分为符号记忆、事实的知识、有组织的整体知识三个小类。

Gagne定义的学习结果类型

要求学习者逐字逐句的记忆、解释或者从事实、名单、姓名中总结或是组织信息。陈述性知识有时被描述成是“知道什么”。

智慧技能的结果是学习和培训情景中的主要学习目标。智慧技能最重要的是将规则应用于之前没有遇到的例子中，也称为程序性知识，描述为“怎么做”。

学生用认知策略来管理他们自身的学习，有时称为学习策略或者“学习如何学习”。认知策略支持其他领域的学习。

态度是一种使学习者倾向于选择某种行为方式的心理状态。Gagne将态度描述为认知、情感和行为互相作用的结果。

以流畅和精确定时为特征的肌肉运动调节就是动作技能。

修订的布鲁姆认知教育目标分类

最正规的修订工作是由课程理论与教育研究专家安德森为首的一个专家小组经过5年的工作，于2001年公布的原分类学的修订版。本文基于此种分类方式对不同类型的知识的认知过程分别进行分析，试图找出虚拟维修训练中元知识的认知规律依据。

布鲁姆教育目标分类学修订版的与以前最大的不同是将教育目标分成两个维度。一个是认知过程维度，另一个是知识维度。认知过程维度仍分为6大类，但第一类的知识改为记忆，保留了理解、应用、分析和评价，增加了创造。将旧版中的知识单独划出来作为一个新的维度。知识维度将知识分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和元认知知识。

布鲁姆认知教育目标分类修订前后对比

以认知过程维度为横轴、知识维度为纵坐标，就形成了如下图所示的认知目标二维分类模型。不同的知识维度，对应不同的认知过程，由此形成了不同的学习和训练目标以及训练方法、训练策略。

在总结以上专家对于知识的分类方式后，这里将最具权威的修订布鲁姆教育目标分类学作为本文的主要研究分类，并以此作为元知识的分类方式。

事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握的基本元素，这些元素包括时间，地点，人物，事件。对应装备虚拟维修训练，如装备的技术性能、基本技术参数等。事实性知识可能以独立元素或点滴信息而存在，而被认为在本质上和其自身是有某种价值的。它又可分为术语知识、具体细节和要素知识两个亚类。

对于事实性知识，在知识呈现情景阶段通过对呈现的知识考察可发现事实性知识呈现的离散性特点。在学习过程情景阶段，通过对学习时交互方式的考察可以发现认知过程以被动接收为主的特点。

事实性知识的认知过程以记忆为主。

事实性知识有如下特点：

（1）以陈述性的知识为主。

（2）认知内容没有认知中的高级分析加工或加工量很小，信息不存在认知困难，认知任务主要在于信息的量。

（3）认知过程是离散的。

（4）认知过程以被动的视听接收为主

术语知识包括特殊言语和非言语的符号（如词、数字、标记、图画）。每一个专业都有其特有的标识和符号表示方式，它们是掌握这一学科的基础。掌握一个专业的术语知识，同一个专业的人就可以快速交流，短时间内实现思想的碰撞，更有利于擦出新的火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西，为将来学习更加深刻的内容打下坚实基础。

具体细节和元素知识指时间、地点、人物、事件等知识。它可能包括非常具体的信息，如在哪一时刻打开哪一个开关或按钮，也可能有大概的信息，如事件出现的时期或大量现象出现的一般顺序。与只能在一定的背景中才可知的事实相比，具体事实可以看作是独立的和分散的元素。

概念性知识是指一个整体结构中各个要素之间的关系,就是这个关系表达了某一专业的知识是如何形成的，各个要素之间是如何互相影响的，以如何组成一个完整的系统。将概括的知识按照意义的方式加以概括总结，用以体现某些问题、现象的内在联系。概念性知识有如下三个亚类：类别与分类的知识、原理与概括的知识、理论、模式与结构的知识。

概念性知识的一般过程是一个以记忆为基础，到理解的过程。

概念性知识有如下特点：

（1）以陈述性的抽象知识为主。

（2）需要对认知内容加以理解。

（3）记忆与理解相互作用形成认知。

分类和类目的知识这个亚类包括特殊类目、类别、部分和排列。当题材（或教材）发展时，学习该材料的人发现，开发出一些类别和类目使之能将这些类别和类目用于结构化和系统化的现象，是很有好处的。同术语和具体事实相比，这类知识是比较一般的和抽象的。

分类或类目的知识是发展某一个学术性学科的重要方面。信息适当分类和经验进人适当类目乃是学习和发展的经典指标。而且新近关于概念变化和理解的研究表明，信息的错误分类进人不适当类目可以限制学生的学习。

如同前述，原理和概括是由分类和类目构成的。这个亚类抽象的概括出人们见到的各种现象，并且将这些现象抽象成知识。这些抽象知识对于描述某种现象，解释这种现象出现的原因，预测事件的发展趋势，并根据预测结果采取相应的行动具有重大的价值。

原理和概括知识，就是从大量的事实和事件中，抽象和概括出这些事实的核心，并且分析这些核心的内在联系和之间的相互作用，以及如何构成整个事实或事件的整体。

理论、模型和结构的知识包括原理、概括及其组合成相互联系的知识，这个亚类侧重于将原理和概括以某种方式相联系，从而形成理论、模型或结构。

学科具有不同研究范式和认识论，学生应该知道从概念上加工和组织教材的不同方式和在该教材中的研究领域。

程序性知识是“如何做事的知识”，如何思考及如何解决问题，在遇到问题时，不仅要想到如何去解决问题，同时也要知道在什么样的场景下，使用什么样的方式去解决什么样的问题。程序性知识有三个亚类：具体学科技能和算法的知识、具体学科技巧和方法的知识、确定何时运用适当程序的知识。

程序性知识不仅包括了基本的由记忆到理解的一般认知过程，还包括了理解之后的应用和分析。

程序性知识有如下特点：

1、认知内容综合性强，需要经过高级分析加工进行理解。

2、对情景依赖性高，认知任务主要在于正确把握当前情景并做出合理判断。

3、认知过程是一个交互的过程，需要主动参与，是一个不断反复的过程。

4、认知过程是一个连续的整体、实时性要求高。

如上所述，程序性知识可以表达为一系列步骤，在总体上是我们所知的程序有时这些步骤的顺序是不变的；有时需做出决策，决定先做什么，然后在做什么。相似地，有时其结果是固定的（只有单一预定的答案），有时答案不定。

与通常最终导致固定结果的具体技能和算法不同，有些程序并不导致预先决定的单一解答或答案。例如我们以某种先后有序的方式遵循一般科学方法去设计某一研究，但实验设计的结果依据大景的因素可能会有很大差异。程序性知识的这一亚类与上个个亚类相比，其结果是较为开放的和不固定的。

具体学科的技术和方法的知识主要是意见一致的结果或学科规范，而不是更为直接来自观察、试验或发现的知识。决定何时运用适当程序的标准的知识是指除了知道与专门课题有关的程序外，也希望人们知道何时运用它们，后者涉及过去运用它们的方式。这些知识几乎是历史的或百科全书式的。

这一亚类更多的涉及到人们对于当前情况的情景认知能力，首先要对当前的所处的状态做一个判断，然后将判断所得到的信息与已知的相关程序性知识做匹配，最后做出选择，决定在什么样的时间和空间，以及各种复杂条件下，适用什么样的程序,最后通过对人们用定律解决问题的能力进行评定。

元认知知识一般指关于认知的知识，也指个体对于自身情况的是否有足够的了解，并且能够做出正确的判断，包括了解自己认知活动中的优势与不足，以及采用什么样的一般策略去发现必要的信息。元认知知识有如下三个亚类：策略知识、关于认知任务的知识、自我知识。

元认知知识的认知过程是在事实性知识、概念性知识、程序性知识的基础上，逐渐递进的过程。由最初事实性知识的记忆，到概念性知识的理解，程序性知识的应用、分析，元认知知识在这个基础上，增加了评价和创造的过程。

元认知知识有如下特点：

1、认知难度大，要求高。

2、认知的形成可以作用于设计阶段以改善学习训练效果。

策略性知识是有关学习、思考和解决问题的一般策略的知识。这个亚类中的策略可以跨不同的任务和教材运用，而不仅仅对某一学科领域中某种任务最有用，如用于解二次方程式和欧姆定律。

除了各种策略的知识之外，个人还积累了有关认知任务的知识。在传统元认知知识区分中，弗拉维尔把下列知识纳人元认知知识：不同认知任务可能有难度较大的，也有比较简单的，根据难度的不同，可能需要不同策略。回忆任务需要个体积极搜寻和提取适当信息，而再认任务只需要个体在几种选择中做出决定和选择正确的或最适当的答案。

弗拉维尔提出，除不同策略和认知任务的知识之外,自我知识也是一种重要的元认知知识。专家的一个标志是他们对自己不知道的东西很清晰，所以他们具有发现所需要的和适当的信息的一般策略。个人对自我知识深度和广度的意识是自我知识的一个非常重要的方面。他们对自己的实际知识和能力没有夸大和虚假的印象，他们知道自己知道什么和不知道什么。

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意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。

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意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。

作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。

在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。

就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。

一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。

智慧正是人与动物的本质区别。

那么，人也能赋予机器智慧吗？

2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。

迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。

很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！

这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！

人工智能标志着第四次工业革命

按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。

要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。

人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”

如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。

中国企业在人工智能时代抓住了风口

在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。

目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。

人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。

人工智能铺就中国复兴之路

中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。

在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。

不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。

在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。

中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。

对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。

不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。

2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。

作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。

在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。

就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。

一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。

智慧正是人与动物的本质区别。

那么，人也能赋予机器智慧吗？

2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。

迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。

很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！

这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！

人工智能标志着第四次工业革命

按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。

要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。

人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”

如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。

中国企业在人工智能时代抓住了风口

在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。

目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。

人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。

人工智能铺就中国复兴之路

中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。

在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。

不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。

在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。

中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。

对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。

不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。

2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。

意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。

作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。

在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。

就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。

一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。

智慧正是人与动物的本质区别。

那么，人也能赋予机器智慧吗？

2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。

迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。

很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！

这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！

按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。

要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。

人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”

如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。

在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。

目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。

人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。

中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。

在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。

不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。

在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。

中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。

对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。

不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。

2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。

意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。

作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。

在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。

就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。

一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。

智慧正是人与动物的本质区别。

那么，人也能赋予机器智慧吗？

2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。

迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。

很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！

这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！

按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。

要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。

人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”

如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。

在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。

目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。

人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。

中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。

在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。

不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。

在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。

中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。

对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。

不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。

2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。

1、通过物联网、云计算、大数据等方式来进行城市智慧消防管理。

2.系统集成，通过集成各类消防系统，智能物联进行合力监控。

3.安全生产，平台与配套相关设备相结合，实时监控现场环境的安全、确保生产设备正常运行、人员生命安全。

4.应急救援，发生安全隐患后确定合理方案后及时救援。

5.城市管理，与政府通力合作，打造智慧安全城市。

6.智慧市政，通过线上app集思广益，汇民智。

　　"智慧城市"理念问世以来，国内外相关企业、研究机构和专家，纷纷对其进行了定义和研究。归纳起来，主要集中于以下三点：

　　1、智慧城市建设必然以信息技术应用为主线。智慧城市可以被认为是城市信息化的高级阶段，必然涉及到信息技术的创新应用，而信息技术是以物联网、云计算、移动互联和大数据等新兴热点技术为核心和代表。

　　2、智慧城市是一个复杂的，相互作用的系统。在这个系统中，信息技术与其它资源要素优化配置并共同发生作用，促使城市更加智慧的运行。

　　3、智慧城市是城市发展的新兴模式。智慧城市的服务对象面向城市主体——政府、企业和个人，它的结果是城市生产、生活方式的变革、提升和完善，终极表现为人类拥有更美好的城市生活。

　　综上所述，智慧城市的本质在于信息化与城市化的高度融合，是城市信息化向更高阶段发展的表现。智慧城市将成为一个城市的整体发展战略，作为经济转型、产业升级、城市提升的新引擎，达到提高民众生活幸福感、企业经济竞争力、城市可持续发展的目的，体现了更高的城市发展理念和创新精神。

智慧城市主要体现在哪些领域

、智慧物流智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面，仓储、运输监测以及快递终端等，通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度，油耗及车速等，物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平

智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。其中，车联网是近些年来各大厂商及互联网企业争相进入的领域。

安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。

智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能，电能，燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。

在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。除此之外，通过RFID技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。

建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。亿欧智库根据调查，了解到目前智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。

智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务;而厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。

智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。智能家居行业发展主要分为三个阶段，单品连接、物物联动和平台集成。其发展的方向是首先是连接智能家居单品，随后走向不同单品之间的联动，最后向智能家居系统平台发展。当前，各个智能家居类企业正在从单品向物物联动的过渡阶段。

主机、存储设备的日常监控，设备的运行状态监控，故障处理，操作系统维护，补丁升级等内容。