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如果要在2021年创建Java项目，则有两个选择。第一个是开始自己学习这种语言，第二个是雇用Java开发人员。第二种选择显然是可取的，但是在继续进行直接聘用之前，让我们先了解一下Java开发人员的角色和职责，以及根据项目的具体情况而聘请该专家以盈利的方式。
Java开发人员角色和职责在大多数情况下，Java开发人员职位描述描述了以下职责。
Java编码是该专家的主要任务。参与项目测试。如果项目使用DevOps方法，则开发人员除了编写代码本身之外，还参与项目测试和调试。参与项目管理。在截止日期设置和为产品所有者准备报告时，项目经理和Java开发人员的协作与交流至关重要。遵循精益和敏捷开发方法。这些是合格的Java开发人员应遵循的必须遵循的开发方法。但是，由于每个项目都是特定的，因此可能会有其他Java开发人员要求。例如，电子商务项目开发经验或除英语外的特定外语知识。
Java与Python：哪个更好？许多初创企业会问这个问题，因为Python和Java都易于学习且对Web项目有益。但是，在为您的未来应用选择正确的编程语言（甚至整个技术堆栈）时，答案“取决于”是唯一正确的选择。每个工具都有其特定之处和最佳用例，因此让我们根据最基本的标准比较Java和Python。
根据在业务应用程序中使用Java：
“由于业务逻辑和设计对开发人员，软件架构师和最终用户群体非常重要，因此选择Java作为编程平台在成本，拆分任务，增强源代码和独立性方面都是一个不错的选择。从系统运行。而且，Java编程语言允许创建自定义类，构建个人连接驱动器，选择构建报告的方式以及在不同类型的服务器上部署应用程序。”
因此，雇用Java开发人员进行项目创建会带来很多好处，只要您的项目详细信息与Java编程的详细信息相匹配。
为什么您的企业需要Java开发人员？Java是一种具有成本效益的工具。由于其灵活性，安全性，平台独立性和企业开发重点，您的开发人员可以轻松，快速地应对棘手的任务，并重用已经创建的代码段。
Java促进了远程协作。这是一种分布式语言，可在开发团队的各个设备之间实现快速无缝的数据共享。而且，这也是Java开发人员非常擅长将您的项目外包到的原因-与其他编程语言一样，协作问题也会更少。
Java开发公司很容易推广。由于Java项目开发可以有效地外包，因此根据软件开发外包方法，有许多公司提供远程Java开发服务。
外包还是内部：什么是软件开发的最佳选择？同样，正确的答案是“取决于情况”。
如果您准备投资创建必要的基础架构，购买设备并自己聘请和测试开发人员，但同时要完全控制每个流程，请选择内部开发。如果您准备花费大量时间寻找自由职业者，建立他们之间的交流，并找到以低廉的价格交换项目的方法，请创建Java开发人员（以及设计师，测试人员，营销人员）的自由团队，以及您一路需要的其他专家）。如果您准备好远程创建项目，但同时又希望在每个阶段都参与到过程中，并且摆脱了自己做所有事情的需要，则可以将项目开发外包。在这种情况下，您信任的供应商将组织其所有流程。雇用Java开发人员需要多少费用？如您所见，雇用Java开发人员的方式是影响成本的第一个因素。
建立内部团队是最昂贵的投资，它使您可以完全控制项目的开发。雇用自由开发人员是最便宜的计划，但是，参与项目的风险低，控制和管理的复杂性以及您自己必须不断参与该过程的风险与低成本形成了显着的平衡。将您的应用程序开发外包可以使您在价格和质量上达到黄金分割。由于您要外包的国家/地区的经济水平不同，您可以省钱，此外，您可以从大量供应商中选择一家，并选择最可靠的供应商。无论采用何种雇用方法，项目的持续时间和复杂性都是增加开发成本的因素，因为对于任何选项，开发人员的工作成本都是根据实际工作时间计算得出的。
结论为您的项目雇用Java开发人员是正确的决定，尤其是在需要创建企业级解决方案的情况下。就价格，质量和控制要求而言，外包开发过程是最合理的选择。但是，选择外包目的地时要小心，不要被过低的价格所吸引。这通常意味着缺乏经验或不惜任何代价尝试签订合同，这不是开发项目的最佳开始。
262页人工智能深度报告：AI 20，十年之后我们还能做什么
2）非常规性的脑力活动较难被算法替代。相较白领工作，新药开发等科研工作需要更高层次的认知和创造力，并且工作内容多变，难以被算法替代，受到生成式AI的影响较白领更小；
3）常规性的体力劳动容易被自动化技术替代。在零售、制造等行业中，虽然涉及的语言相关工作不多，受生成式AI的影响不大，但工作中有较多重复且任务标准化程度高的内容，容易被机器人等自动化技术所替代；
4）非常规性的体力劳动受影响较小。建筑、餐饮旅游及交运、采矿等行业虽然也包含较多的体力劳动，但难以被自动化的长尾场景较多，目前看来，受到生成式AI和机器人技术的影响都较小。
AI2.0是下一代通用技术平台
我们认为以ChatGPT为代表的大语言模型的出现，使人工智能技术的发展进入了2.0时代。AI大模型已经具备1)通用性强，2）固定成本高但边际成本递减等平台性技术的显著特征，有望成为继PC，移动互联网，云计算，电动车之后，下一个支撑科技创新的通用技术平台。
如下图所示，每一代通用技术平台的出现，都会伴随几家平台性公司的出现。这具体包括，1）主机时代的IBM，2）PC时代的微软和Intel（Wintel），3）智能手机时代的苹果和谷歌，4）云计算时代的亚马逊和英伟达，5)智能电动车时代的特斯拉和宁德时代。当我们进入AI大模型时代，我们认为，以微软为代表的大模型厂商和以英伟达为代表的算力提供方有望受益于AI2.0的崛起，实现平台扩张。
过去，计算机视觉等AI模型需要针对每个特定任务进行数据采集、模型训练等一系列工作，且训练出来的模型无法用到其他场景，这导致边际成本难以降低、难以大规模落地等问题。大模型的出现改变了AI模型的训练和使用的范式。在大模型的新范式下，首先训练出具备跨领域知识的基础模型（FoundationModel），然后通过微调等方式适配和执行下游各领域的任务，能够降低模型落地的边际成本。大模型的新范式带来了成本结构变迁：大模型出现之前的AI1.0时代，模型训练成本和模型数量等比例增加，边际成本较高；AI2.0时代，训练基础模型的固定成本高，但微调以适应下游应用的成本极低，预训练模型+微调的新范式边际成本低，具有明显的平台效应，为AI公司探索新商业模式提供机会。
展望AI大模型时代，我们认为：
1)算力基础设施率先受益：AI大模型推动算力需求快速增长，基础设施的业绩成长确定性最高，主要产业链环节包括计算芯片、服务器、数据中心等；
2)交互终端次之，当前智能手机是大模型应用的主要载体。未来看好大模型能力提升推动AR/VR，无人驾驶车，机器人等成为下一代硬件载体的潜力。
3)大模型平台是当下产业发展趋势中最核心的一环，看好MaaS成为AI大模型时代新的商业模式，关注各国对AI大模型企业监管政策对行业发展的影响；
4)AI2.0最大的投资机会在应用。看好大模型在搜索，电商零售，办公，金融、医药等行业率先落地。
算力需求增长利好芯片送水人
算力需求增长会率先利好算力芯片，光模块，服务器产业链等送水人。根据OpenAI测算，目前算力的增速（翻1倍/3-4个月）远超过摩尔定律（翻1倍/18-24个月），未来AI应用的逐步丰富，将推动推理芯片等相关市场保持强劲增长。我们预计2025年左右当生成式AI应用大规模落地后，数据中心用推理及训练芯片市场约900亿美元，带动先进代工、先进封装、光模块、服务器在内相关产业链。
算力芯片：全球900亿美金市场，训练英伟达一家独大，推理百花齐放。我们认为是否拥有大模型将成为科技巨头科技平台企业的重要分水岭。我们预计全球有约30家科技巨头和300家AI大模型初创企业在进行算力相关投资。到2025年，这对应大约每年300亿美金训练芯片和600亿美金的推理芯片市场。其中，英伟达凭借CUDA软件框架构建的强大行业壁垒，在训练芯片市场一家独大，推理芯片方面，海外客户除了采用英伟达、AMD等的通用GPU以外，也会采用TPU等ASIC以提高性价比。国内客户出于供应链安全考虑，逐步提升国产芯片的适用占比。海思，寒武纪，燧原等企业都有较好发展。
服务器/PCB/先进封装：AI服务器增速超传统服务器，高算力需求带动先进封装需求。从GPU到AI工厂，我们认为AI计算会为整个服务器产业链带来增长。相较于全球传统服务器需求持续低迷，根据IDC预测AI服务器21-26年复合增速有望达到17%。我们看到从单颗GPU芯片H100，通过NVLINKSwitch形成一颗巨型GPU，然后通过QuantumInfiniBand技术，搭建有上百张GPU的DGX服务器，最后把多台DGX联通形成一台AI超级计算机，整个系统的搭建过程会带动包括服务器整机、PCB、光纤光缆、电源在内的整个服务器产业链的性能升级。在先进封装领域，产业从2.5D封装正走向3D封装，根据Prismark预测ABF载板作为先进封装关键材料有望在21-26年实现复合增速11.5%，而相关测试设备有望长期受益于Chiplet和国产替代趋势。
光模块：AI大模型推动800G光模块迎放量元年。以ChatGPT为代表的AI大模型，对数据中心内外的数据流量都提出了新要求，将带来光模块行业“量”和“质”的双重提升。以ChatGPT为代表的AI大模型训练中，由于需要海量数据及跨机器协作，产生了大量的数据中心内部通信需求，无阻塞的胖树结构成为当下最主流的AI训练网络架构，带来两方面主要变化：1）量方面，AI网络架构带来数据中心内部交换机、服务器数量的增加，光模块作为数据中心内外部连接的核心部件，用量将明显提升；2）质方面，AI对于高速率、大带宽的网络需求将推动光模块向800G加速升级，根据Lightcounting预测，2023将成为800G光模块放量元年，2028年800G出货量有望达998万只，对应2023-2028年复合增长率为72%。在此产业趋势下，我们认为能够提供高速光模块的龙头企业以及上游光器件、光芯片厂商有望迎发展机遇。
谁会成为2.0时代的硬件载体？
展望未来，我们认为大语言模型会大幅提高硬件产品的“思考”能力，机器人技术的发展会提高硬件产品的“行动”能力。一个同时拥有（1）超强感知能力，（2）通用人工智能（AGI），和(3)灵活的行动能力的硬件产品，可能就是现在大家畅想中的人形机器人。虽然很难预判什么时候这个产品能够实现，但在最终实现人形机器人的过程中，我们相信会催熟ARVR，无人驾驶车等很多新的硬件形态，带动产业发展。
世界最后需要几家大模型公司？
我们认为是否拥有大模型将成为科技巨头科技平台企业的重要分水岭。目前AI行业呈现出“百模大战”的格局，我们认为未来基础大模型可能呈现国内外各有数个赢家的寡头竞争格局。类比云计算领域，国外有AWS（亚马逊）、Azure（微软）和GCP（谷歌）三巨头，国内有BAT和华为，前期基础设施的巨大投入造成了云计算的寡头市场格局。与云计算类似，基础大模型需要耗费大量算力和数据标注成本，并且随着规模的增加，其训练费用将指数级增长。在高壁垒和地缘政治等原因下，未来基础大模型可能在国内外各自形成寡头竞争格局。
AI大模型是一个资本密集，人才密集和数据密集的产业，如何形成“数据-模型-应用”的飞轮，是大模型企业成功的关键。具体而言，大模型的诞生以算力基础设施为根基，以算法为骨干，以高质量数据为血肉；大模型结合具体应用场景的落地产生应用；用户使用应用的过程中产生数据，数据又得以反哺模型。由此，从大模型的训练到应用落地产生闭环，我们认为“数据-模型-应用”的飞轮能否运转是大模型企业可持续发展和迭代的关键。
MaaS可能成为AI大模型时代新的商业模式。过去云计算架构主要分为IaaS、PaaS、SaaS三层，经过多年发展，出现了像微软，MongoDB，Adobe等一批代表性企业。未来，我们认为，MaaS(ModelasaService）可能成为AI大模型时代一种新的商业模式。如上所述，大模型具有固定成本高，通用性强等特点，MaaS企业依托已经训练好的大模型，向2B客户提供包括API调用、模型训练、模型微调、模型部署服务等各类服务，数据，算法，算力将是MaaS企业的主要竞争壁垒。目前，国内，阿里，百度，商汤等都已经宣布提供类似服务。
监管政策是规范AI大模型健康发展的基础，关注国内政策落地进展。大模型由于涉及到大量个人和企业数据，生成内容中存在虚假信息等风险，是当前全球各国监管关注的重点。23年6月，欧洲议会在全球率先通过《人工智能法案》，对AI模型提出了版权披露、保障隐私与非歧视等基本权利、风险分级监管等要求。23年4月，国家网信办发布发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，明确要求，符合大模型生成的内容需要符合"社会主义核心价值观"，并要求人工智能企业在提供服务前，向国家网信部门申报安全评估；并按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案和变更，注销备案等手续。关注监管政策落地对行业发展的影响。
如何把握大模型应用的机会
长期来看AI2.0最大的机会在应用。根据科大讯飞董事长刘庆峰的观点，通用人工智能应当具备文本生成、语言理解，知识问答、逻辑推理、数学、代码、多模态等七大维度的能力。通过对AI在搜索、电商零售、办公、金融法律、影视游戏，医药、教育、汽车等行业应用前景的分析，我们认为，AI应用的落地节奏或与行业数字化程度成正比，我们看到AI大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone时刻”。其中最值得关注的应用包括：1）知识对话在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域成为下一代生产力工具；3）多模态能力拓宽人类探讨世界的范围，特别是在新药开发上的应用前景。
AI+搜索：输入输出模态多样化，有望集成全新商业模式，打开行业天花板。传统的搜索行为往往需要经历长时间的判断过程和多轮的互动，而AI技术的加入，将从底层结构上改变搜索形态，以GPT为代表的大模型加持赋能搜索行业：1）创造性内容生产与输出，AI大模型可以利用大量实时文本数据学习语言的规律，并根据用户指示创造性地完成特定需求下各种类型的文本输出，如故事、诗歌、摘要、代码等。2）拓展搜索的多模态能力，利用AI技术处理视频、图片、语音等多种形式的信息，使搜索不再受限于信息的形态。AI+搜索的诞生便吸引了全球的注意力，内置AI聊天功能的NewBing搜索引擎在推出一个月后日活跃用户已突破1亿，自NewBing推出以来，聊天功能使用次数累计超过4500万次。根据Industrygrowthinsight，2021年全球搜索市场规模为109.0亿美元，预计2023年达到123.6亿美元。同时AI+搜索也催生出未来新的商业模式，例如微软目前内部正在探讨在生成回复的引用链接中放置订阅制和弹出式广告的可行性，有望进一步打开新的市场空间。
AI+电商零售：定制化内容生成；个性化营销推广。目前广告/营销行业存在单位推广成本高、转化率低的痛点，AI能赋能行业生产力的提升，主要体现在：1)创新广告形式，提升信息传递效率，形成强流量、高互动，提高广告营收；2)提高营销内容生产效率、推进个性化营销；3)有望推动营销服务商商业模式革新、毛利率提升。通过以上赋能，行业增长空间有望提升，盈利能力。目前海内外AI+广告/营销应用百花齐放，例如，国外Adspert利用AI将广告全自动化，优化亚马逊广告竞价投放，增加销售额，提升投产比；国内腾讯广告大模型赋能广告制作环节，同时助力提升广告主15%GMV。
AI+办公：生产力的又一次跃升；重塑内容生产、沟通、协作模式。生成式AI当前在办公领域的应用主要包括改善生产力、沟通、协作工具等应用方向。以Microsoft365Copilot为例，Copilot通过把GPT-4提供的内容生成功能，与存储在Graph数据库中的企业数据，以及Word、Powerpoint、Excel、Outlook、Teams等办公工具相结合，提供包括内容创作、数据分析、辅助决策等一系列新功能。生成式AI将传统的点式交互升级为自然语言的交互方式，能够实现更灵活的功能调度，进一步降低办公场景的沟通协作成本，提升工作效率。此外，生成式AI能够挖掘办公场景中的数据价值，提供知识管理等功能，进一步提升产品的价值空间。
AI+金融：广泛应用于银行、保险、资管、投顾等环节，助力金融机构降本增效。我们认为垂直行业的高价值量数据对于AI大模型的训练和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。过去，理解式大模型主要用于信息识别与挖掘，例如风险识别、客户识别等等。生成式AI的主要落地场景包括应用于各金融子行业的智能客服以及内容生成，例如投研领域的研报生成、投顾领域的投资建议生成、保险/资管领域的合同模板生成等等。
AI+游戏：AIGC带来玩法体验端的创新升级，以及生产营销端的降本提效。1)玩法体验端:目前看AIGC有望在NPC智能交互及玩法设计创新方面加速应用，AINPC的不断成熟将改变游戏玩家与角色的交互方式，进一步提升游戏沉浸感；同时，AIGC带来的UGC等玩法创新也有望带来全新的游戏类型，进一步提升游戏内容的丰富度及自由度。2)生产营销端:以ChatGPT等大语言模型为基础的文本类Al生成工具、StableDiffusion及Midiourney等Al图像生成工具、Gen2等Al视频生成工具等已在游戏行业各环节有所应用，同时英伟达、微软、EpicGames、Unity等基于原有产品或服务纷纷推出AIGC功能。随工具化AIGC产品和服务快速迭代，行业“卖铲人”将加速AIGC对行业赋能，带来进一步的降本提效空间。
AI+教育：虚拟个性化辅导教学，提升教学质量同时降本增效。传统教育具有人工成本高、内容同质化以及资源分配不均匀的弊病。基于多模态模型在文本、图像等领域取得重大突破，生成式AI技术有望协助构建智慧教育新生态。近期国内外多家公司发布AI+教育产品，例如多邻国在“Max订阅方案”中推出两项基于ChatGPT-4设计的教辅功能、网易有道发布AI口语老师以及科大讯飞发布“1+N”星火认知大模型等。随着大模型的迭代升级，我们看好生成式AI应用于个性化辅导、AI虚拟教师等领域，助力打造全新的低成本、个性化自适应教育模式，推动优质教育资源的规模化应用。同时建议关注AI+教育带来的智慧校园、智能终端等硬件设备，以及相关IT基础设施、云服务等软件设施的投资机会。
AI+医疗：拓宽人类对自然界的认知半径，探索科学边界。医疗健康领域是人工智能率先落地的行业之一，也已经催生了Nuance、IBMWatson等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式AI的出现，我们看到AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇。我们看好生成式AI：1）应用于实时病例生成、医疗影响分析等领域，从而发挥提高问诊效率、降低数据分析的人工成本等作用；2）赋能药物发现源头创新，探索自动根据功能需求设计/优化蛋白质、给定抗原等目标蛋白生成抗体等，加速药物发现流程。
AI+汽车：降低数据搜集、处理成本，优化驾驶体验，高级别智能驾驶落地可期。无人驾驶看上去很美，但一直很难落地。无人驾驶是最早被提出的人工智能应用场景之一，谷歌、苹果、特斯拉、百度等海内外科技巨头从2016开始就积极布局，但直到现在仍很难实现大规模商用落地。我们认为，1）多维度数据的获取和标注成本高，2）对小概率事件的决策准确度和人类还存在较大差距，3）事故时法律权责归属不明确，是制约其发展的部分原因。我们认为，1）以ChatGPT和SAM为代表的AI大模型的引入，自动标注、虚拟仿真等技术的引入大幅降低模型中数据的采集和处理成本；2）感知、预测、执行全流程算法迭代，体验能力的提升有助于从行业整体层面加速高级别智能驾驶的量产落地。看好AI大模型赋能之下，降低数据标注成本，提升感知预测执行全流程能力。
2023年十大机会
长期来看，我们认为全球科技行业的发展会沿着元宇宙，人类永生、和星际文明三个维度演进。其中，1）追求永生是推动人类进步的动力之一，未来脑机接口、纳米机器人等前沿科技有望继续延长人类寿命；2）元宇宙是互联网的下一站，也是人类数字化迁移的下一步；3）移民火星的意义在于为人类文明留下“备份”，随着航天技术突破，星际旅行与火星移民终将实现。
AI大模型企业是如何炼成的
我们认为AI大模型是一个资本密集、人才密集和数据密集的产业，如何形成“数据-模型-应用”的飞轮，是大模型企业成功的关键。我们看到海外企业中，微软&OpenAI、谷歌已经逐步形成AI大模型的飞轮。当前，国内百度、阿里、商汤、华为等积极加入，行业呈现“百模大战”的竞争格局，能否形成飞轮是最后能否胜出的关键。
海外大模型：微软&OpenAI、谷歌、英伟达、Meta、AWS
微软&OpenAI领先，谷歌追赶，Meta防御性开源，英伟达转型算力云服务微软和OpenAI是目前大模型技术水平、产品化落地最为前沿的领军者，其对颠覆式创新的持续投入是当前领先的深层原因。谷歌技术储备丰厚，自有业务生态广阔并且是AI落地的潜在场景，但管理上未形成合力，目前正在产品化、生态化加速追赶。英伟达是AI芯片领军者，CUDA框架构筑了其它芯片公司难以逾越的护城河，目前正在从硬件向算力云服务、MaaS等商业模式转型。Meta在产品化上进展缓慢，选择模型开源的防御性策略，以应对OpenAI、谷歌等竞争对手的强势闭源模型。AWS作为领先的云服务厂商，超算技术布局领先，但是在AI大模型竞争上的应对稍显迟缓。
OpenAI：全球领先的AI初创企业
发展历程：从非营利开端到向营利性全面转型OpenAI是美国一家人工智能研究实验室，由非营利组织OpenAI和其营利组织子公司OpenAILP所组成，公司致力于构建安全的通用人工智能（AGI）以造福人类。
非营利开端：硅谷领军人物云集，创建非营利组织以促进AI发展。非营利性的AI项目OpenAI于2015年宣布正式启动，由许多硅谷领军人物共同创建，例如硅谷创业孵化器YCombinatorCEO的SamAltman、GoogleBrain的IlyaSutskever、时任互联网支付处理平台StripeCTO的GregBrockman以及特斯拉的CEOElonMusk等，许多创始人都曾是被誉为“深度学习教父”GeoffreyHinton教授的学生。公司把生成式预训练模型（GenerativePre-trainedTransformer，GPT）确定为主要研究方向，先后推出并开源预训练NLP模型GPT-1，以及采用迁移学习技术、能实现多个NLP任务的GPT-2。
向营利性转型：与微软深度绑定，推出掀起生成式AI浪潮的ChatGPT。2018年，由于ElonMusk担任CEO的Tesla等公司也在开发AI技术，存在利益冲突和人才争夺等矛盾，ElonMusk辞去OpenAI董事会席位。为支撑大模型训练的高算力和资金需求，同年，有限营利公司OpenAILP成立。2019年，OpenAILP接受微软10亿美元投资，与其达成独家合作伙伴关系。在强大算力和充足资金的助力下，OpenAI沿着GPT路线持续发力，2020年推出拥有小样本泛化能力的GPT-3，2022年推出加入指示学习（InstructionLearning）和人类反馈的强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF）的InstructGPT，并于2022年发布产品化的ChatGPT，掀起了一股席卷全球的生成式AI浪潮。
全面转型：加快商业化步伐，构建生态圈。2023年1月，微软宣布与OpenAI的长期合作伙伴关系进入第三阶段，将继续向OpenAI投资数十亿美元，并加速产品与技术的整合。2023年3月，OpenAI发布工程化的多模态GPT-4，并与各个领域的软件开展合作；同月，OpenAI发布ChatGPTPlugins（ChatGPT插件集），将GPT大模型能力与面向用户的第三方应用程序互联，应用空间想象力广阔。
AI赋能百业：产业变革的奇点
自OpenAI发布ChatGPT掀起AI浪潮以来，国内外科技巨头陆续在AI大模型领域加快布局，人工智能也因此催生出许多创新性领域以及传统领域多个环节的变革，有望实现下游应用百花齐放。其中，企业服务领域，AI赋能办公行业生产力、沟通和协作工具，持续带动生产效率及沟通协作效率提升；汽车领域，AI模型的引入增强了智能驾驶在感知、预测和决策方面的能力，加速无人驾驶的应用与落地；工业领域，AI加码助力工业研发、生产、管理及服务等全环节，极大解放生产力，加速工业智能化水平；金融领域，AI在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。我们认为，伴随技术和各大模型的升级迭代，AI将赋能百业，催生出更多环节的创新型变革。
AI+企业服务：赋能生产力/沟通/协作工具
数字化时代，办公行业生产力、沟通、协作工具不断演进，持续带动生产效率及沟通协作效率提升。以Microsoft365Copilot为例，Copilot通过把GPT-4提供的内容生成功能，与存储在Graph数据库中的企业数据，以及Word、Powerpoint、Excel、Outlook、Teams等办公工具相结合，提供包括内容（包括文字、图片）创作、数据分析、辅助决策等一系列新功能，功能丰富度上，远超notion.ai等现有的基于AI的办公软件。
AI+工业：ChatGPT引领AI赋能工业，工业智能化水平或将加速提升
ChatGPT引领AI大模型突破，随着AI技术和工业领域深度融合，工业AI应用或将迎来高速发展窗口。随着2023年3月OpenAI正式发布大型自然语言处理模型ChatGPT-4，同月微软将其旗下Azure云服务Azure、Microsoft365办公软件、Bing搜索引擎、PowerPlatform低代码开发平台等产品与ChatGPT深度融合，生成式AI在文本、代码、视频等一系列应用领域的前景逐渐明晰。
AI大模型+工业所形成的核心产品、方案与服务，是AI赋能工业的主要载体。其中主要包括四个方面，按层级关系可分为基础软硬件、智能工业装备、自动化与边缘系统、平台/工业软件与方案。其中，基础软硬件是指各类芯片/计算模块、AI框架、工业相机等相对通用的软硬件产品；智能工业装备是指融合智能算法的机器人、AGV（自动导向机器人）、机床等工业生产制造设备；自动化与边缘系统是指融合了智能算法的工业控制系统；平台/工业软件与方案则是指各类具有AI能力的工业互联网平台及其衍生解决方案和应用服务。以上应用通过识别类应用、数据建模优化类应用及知识推理决策类应用三种模式被广泛用于工业研发、生产、管理及服务等全环节。
AI大模型赋能创成式设计，生成式AI未来或可为CAD软件提供大量可供选择的模型。创成式设计是一种利用AI技术根据一系列系统设计来自主创建优化设计的3DCAD功能。其特点在于能在设计师给定的约束条件和目标下，借助AI的能力来快速生成满足要求的目标模型，供设计师从中选择合适的模型进行进一步的设计优化，从而提升设计效率，降低设计成本。从目前来看，生成式AI在严谨理性的数学和逻辑领域的能力相对文字领域仍然比较有限，但未来随着以GPT为代表的通用大模型逐渐成熟，工业设计数据库不断丰富，CAD有望一方面借助生成式AI对设计进行参数优化，另一方面借助大量的设计模块数据库生成推荐的设计草图。
AI+金融：坐拥数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一2023年3月以来，多家金融机构、金融服务机构发布其AI大模型：彭博发布支持金融领域的自然语言处理（NLP）任务的BloombergGPT，中国农业银行推出类ChatGPT的大模型应用ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾AI的金融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于AI大模型的训练和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。
生成式大模型应用于银行领域则可提高客户服务质量，智能客服既能与用户进行多轮对话，还能提出具体可行的解决方案。比如，中国农业银行近期推出的AI大模型ChatABC1.0，拥有在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力，当前已通过平台问答助手、工单自动化回复助手等形式面向内部员工试用。
AIforScience：人工智能助力科学探索的新范式
AIforScience是指以机器学习、深度学习等人工智能技术分析处理多维度、多模态、多场景下的模拟和真实数据，解决复杂推演计算问题，加快基础科学和应用科学的发现、验证、应用，打造下一代科学范式。如下图所示，AIforScience主要包括：（1）蛋白质结构分析等生物制药,（2）新材料研发，（3）核聚变等前沿物理，（4）气候预测等地球模拟和天文探索，（5）飞机引擎，汽车动力结构，建筑等工业设计领域。
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人工智能时代，教育工作者应该怎么做
床前明月光，
疑是地上霜。
举头望明月，
低头思故乡。
很荣幸能为本书的中文译本写序。当我受国际教育技术协会的邀请撰写这本书时，我希望这些内容能够传递给国际上的儿童和课堂。在我这些年的教学生涯中，我的课堂里一直有出生于中国的学生，或者他们的父母生于中国，以及他们仍然有家人生活在中国。我重视学习和了解传统、家庭故事以及他们共享的希望和梦想。用一首诗作为这本关于人工智能教学和技术的书的序言似乎有点意外，但我选择它是有原因的。这本书旨在引发问题、挑战人工智能在教育中的定义，并且让教师从人文和艺术到数学和科学中看到他们在学习过程中的价值。
当我采访AI领域的专家以及自20世纪60年代以来一直从事AI工作的专家时，我询问了他们最希望教师知道什么以便为未来做好准备。他们认为不仅仅是让教师教会年轻人如何编程、学习高水平的数学或计算，他们还希望年轻人了解技术的不可思议的力量和我们尚未完全理解的复杂性。他们强调了教学应用的重要性。在设计技术时所作出的决策将会导致很多后果。今天的孩子们将创造未来的技术。我们不能忽视道德、原因和后果。要关注这些问题，我们就需要教授同情心和换位思考。回答这些问题的人已经看到了人工智能发展的潮起潮落，人们对人工智能所提供的内容感到兴奋，但同时也看到了人工智能的寒冬，特别是当承诺过于宏大，而技术无法兑现这些承诺时，进步就会停滞不前。
当在围棋比赛中AI战胜人类真的发生时，人们可能感到震惊甚至可怕。有些人认为这是人类失败的标志。但是，当我与专家交流时，他们强调了一台机器可以在比赛中获胜，并能更快地处理各种选择，但它不能将技能和学习从一个领域迁移到另一个领域。一组技能是非常具体的。人脑有能力将学习迁移到另一个领域。因此，当我考虑在技术变得更加复杂后，什么会使人类对社会作出有价值的贡献时，我开始考虑人脑有能力做的事情，这些事情对机器来说更具挑战性或者目前机器无法复制。我想问你，亲爱的读者，为什么我选择在关于人工智能教学的书的序言中使用一首诗作为开端？如果我问机器，我会得到不同的回答。我可以问你，为什么我选择这首诗，而不是其他的诗。我还想在你阅读本书之前问你，为什么你认为哲学和游戏在让孩子们为人工智能世界做好准备方面仍然具有价值。这就是我希望读者阅读本书的方式：提出问题，探究为什么我会包括不仅仅是关于编码、计算机编程或算法的主题。这是有目的的。
在与该领域的专家交谈中，他们告诉我，他们在职业生涯中体验到的令人难以置信的巨大潜力，以及人工智能造成巨大伤害的可能性。因此，技术放大了我们设计或教它去做的内容。我们的技术将成为现在和下一代人们教它去做什么以及他们选择使用它的目的。
如果我们让孩子们按照预定义的过程重复步骤，他们会变得更擅长重复步骤。我们正在训练他们善于听从指令。这是一种有价值的技能。精确度的确具有价值。但如果我们教孩子们只是记住知识，如果他们的价值和身份只是停留在多么熟练地或在多大程度上记住或遵循指令，那么我们就是在教他们尝试具有一台不会疲倦或犯粗心错误的机器的完美或精确度。具有讽刺意味的是，技术领域的人们正试图创造出更像人类的机器，能思考、能感受、能创造原创的东西，而学校则正在设计消除情感、创造力、人性、个人思想或质疑的学习方式。
在这本书中，我希望教育工作者开始思考为什么如此多的教育是按照现在的方式设计的，教育的目标是什么，然后再思考我们希望我们的年轻人能够做什么。如果我们的唯一目标是让孩子们记住学习内容并在考试中取得高分，那么重要的是要帮助教育工作者意识到，凭借处理能力和容量，将会有机器在接受训练时能够比大多数人更快地记住学习内容并在考试中取得更高的分数。当机器比人更擅长某项任务时，人们就担心机器将会取代人类。有些人不是问什么才是人类所特有的，而是通过督促孩子变得更完美、更快、更强和更少情绪化来回应这个问题。人们可能担心情绪是混乱的，会放慢变完美的速度。
……
我撰写关于人工智能教育的书的目的是帮助教育工作者准备应对将来的未知性和不确定性。自我写这本书以来，世界已经经历了许多未知性、不确定性、快速变化、创伤和绝望。全球也经历了医疗保健、生命损失、感染所带来的持久性的影响，它们对教育、就业、社会和经济等带来了极大的挑战。如此巨大的变化影响了前几代人一直保持不变的教学和学习方式，以及表演艺术和体育。孤独变得越来越普遍，在全球范围内有必要增加数字化教学。有人想知道用自适应技术完全取代人类教育工作者来教授内容是否会更有效。然而，我在过去几年中观察到的情况进一步增强了我推动人机交互之间平衡的紧迫性。
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我选择的这首中国古诗反映了孤独是人类情感和生活的一部分。它与现代人的孤独是相关的。有过新入学经历的孩子能感同身受。即使是那些重视用金粉修复破碎陶器的地方，也很容易忽视将这个概念迁移到帮助年轻人看到生活中的联系——突出破碎并用美填补它，再将其作为历史的一部分来铭记。未来，我们的世界将经历更多的混乱。当我们选择看到那些经历过破碎、健康状况堪忧、神经系统疾病、残疾和难以集中注意力或思考的人身上的价值时，我们可以学习如何利用技术来支持他们，这样他们仍然可以为社会和解决挑战作出有价值的贡献。有时，有截然不同的生活经历的人，对生活没有期望的人，或者在受到打击的事情中幸存下来的人，才能找到一个复杂谜题的答案，并看到另一个人无法看到的事情。
对于一些人来说，当他们看着床前的月光，想知道它是不是霜时，一个想法可能来自卧床不起或与世隔绝、无法融入社会的经历。可能是回想亲人说过的话，可能是祖先传下来的经验，也可能是对未来的希望。这可能需要一个人以经历悲剧后的新的眼光看待一首诗，思考过去及其对未来的意义，在技术的支持下帮助准备应对新的未知浪潮，减少损失，发展同理心，通过生存播下希望的种子。
通过这本书，你会看到我要求我的学生将失败、出错的事情看成是正常的，并练习谈论这些事情，甚至将它们公开以提高透明度。然后，找到帮助他们从这些错误中吸取教训的解决方案，就像寓言般的金粉修复一样。回顾过去可以让我们有机会反思过去的错误并从中吸取教训。当错误被掩埋或隐藏时，我们就错过了反思和成长的机会，也错过了看到成长中的美的机会。如果没有这种训练，在追求完美的重压下的一次失败就会使一个人崩溃而无法修复。当这种情况发生时，我们可能会失去一位贡献者，他本可以以其他人无法做到的方式帮助解决问题。
……
现在，我回到关于这首古诗的问题。为什么我选择以一首诗作为人工智能教学书的序言的开端？为什么是这首诗？这首诗在今天有什么意义呢？唤起情感的价值是什么？问年轻人，如果他们独自一人待在房间里，看着月光洒落在床边，他们的故事会是什么？是霜吗？霜代表什么吗？他们将如何完成那个在此时此刻对他们具有新意义的故事？这些词是如何成为永恒的？即使是一首短诗，复制笔触需要哪些复杂的运动和编码？会失去什么？他们如何使用技术向其他人教授这首诗，并以一种可以与其他人产生共鸣的方式讲述他们的故事、他们的声音和他们的目的，这样他们就不会感到如此孤独或寂寞？一首诗如何激发对自然、空间、室内设计和建筑的探究？如果他们可以选择一个和这首诗相关联的主题，那会是什么？他们如何想象使用他们热衷的技能回馈社会，而这些技能不能由机器单独创造？技术会让人们感到更孤独吗？什么能让他们感到不那么孤独？什么可以帮助他们有目的地生活？
有关于AI创作诗歌的报道经常出现在媒体上。经测试，阅读这些诗歌的人真的相信这首诗是人写的，而实际上这些诗是由机器写的。人类写的诗是基于情感、经验、记忆和文化创造出来的。机器写的诗则不是。我选择的这首诗让我想起了我的一个学生讲的故事，它捕捉了旅行以及祖先和祖国的共鸣。凯文·周（CalvinZhou）谈到了诗歌和名字以及距离和家庭记忆：在我学生的例子中，突出了凯文的个人经历，并在背景中提供了AI支持。他使用的工具是Sway。
在本书中，你将看到一系列超越编码的AI示例和应用程序，可以与编程一起教授。作为一名教育工作者，我希望我的学生知道作为人类他们是谁，要有生活的内在动力和为世界上的挑战贡献解决方案的内在动力，对前人有感激之情，关心解决全球性挑战，这些挑战重视人类的生活、环境、我们的世界，以及现在和未来。
怀旧是人之常情。虽然回忆可以唤起渴望或痛苦，但思念故乡的情感也有可能成为激发、鼓励、点燃人们在生活困难时坚持下去的理由。有很多方法可以思考和使用AI来支持学习者、教育工作者和社会。当你评估人工智能的应用，是通过你的学习者，也是为了你的学习者，问问自己：这是否有助于强调人们在技术的支持下发展技能的能力，使他们成为独一无二的人？它能帮助他们培养解决问题的技能吗？还是训练他们像机器一样思考和反应？如果它训练他们更像一台机器一样思考或反应，就要想办法提供额外的学习经验，让他们有机会发展同情心和同理心、换位思考、生活的目的，以及欣赏传统、文化、哲学等背后的真正意义。是的，还有月亮的宏大和白霜中微小晶体的美丽。
米歇尔·齐默尔曼
本文节选自《人工智能教学——探索学习新前沿》
中文版自序，因篇幅有限，有删减
BOOK新书推荐
《人工智能教学——探索学习新前沿》
[美]米歇尔·齐默尔曼著
柴少明译
华东师范大学出版社
2023年6月
58.00元
《人工智能教学——探索学习新前沿》关注的是在人工智能时代学校如何培养学生以适应未来的需要，AI给教育带来了哪些挑战，以及作为教育工作者如何应对这些问题。作者以全球化的视角，通过大量翔实的资料、与世界各地人工智能领域的专家以及教育专家的对话和丰富的AI应用案例，向我们展示了AI在教育中应用的场景、内容、方法和策略，并探讨了如何对学习者进行AI教育，如何教会学生应用AI与周围的环境进行互动并从中学习，以及如何运用人工智能进行设计思维的培养和开展STEAM教育等。本书在大中小学开展人工智能教学、促进人工智能与学科教学的融合创新、提高教师的人工智能素养以及培养学生运用人工智能解决问题的能力等方面具有重要的参考价值。
目录
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绪论
本书为谁而作？
如果你是AI新手
如果你有丰富的人工智能经验
为什么你应该读这本书？
视角
方法
国际教育技术协会（ISTE）学生标准
公平和道德
你可以期望从本书中发现什么
第一章人工智能是什么？
探寻人机交互
AI是什么？不是什么？
个人助理
聊天机器人
语言翻译器
可访问性
自动驾驶汽车
AI创新应用
AI以及它对人类意味着什么
AI历史
在自己的游戏中击败人类
当前的AI季节：如何使用AI
AI与医学领域跨学科团队
IBM沃森
米娅学习
第二章为学生的未来做准备
与专家对话
比较人类学习与AI
AI机器学习是如何工作的
使机器学习更复杂
AI应用对未来职业的影响
皮克斯动画工作室
材料科学和工程
国防领域
美国国防部先进研究项目局教育项目
生物医学进步带来的通达性
道德考虑
ISTE学生和教师标准
第三章运用AI的教学方法
茶道与设计思维
AI融合在现有课程中
将我们所知的AI知识应用于教育中
AI语言和词汇
灵活性
道德
文化
在一个快速发展的领域中教学
“高接触和高科技”学习
设计思维
设计中的发散思维
视觉思维：在机器学习中支持设计思维的策略
STEAM与艺术
STEM学习情境下的AI教学
STEM和用种子讲故事
如何看待这一单元中的STEM
展示ISTE学生标准
下一代科学标准
基于项目的学习
我从哪里开始？
总之：不要相信任何人的话
第四章人工智能如何支持学生学习
用故事讲述和AI开拓视野
人机交互和STEM学习的基础
学习是一个社会和文化的过程
故事讲述和为AI做准备
个性化学习
差异化教学
机器人技术
STEM职业中的多样性和性别平等
人人适合STEM
反思STEM职业中的多样性
STEM职业中的头发和多样性
第五章AI如何支持教师
智能工作，而不是努力工作
设置自动化任务以解放教育工作者的时间
在社会文化学习中起重要作用的人类视角
数据挖掘
评价
人工智能、机器学习和人机交互的增强支持的成功
制定更智能的而不是更努力的路线图
艺术、音乐和AI
音乐课堂的混合型工具
艺术评价的作品集工具
数字时代的学徒制
AI增强支持教育工作者
教师可以为AI增强添加什么
教师的重要性：AI增强体育课的教学案例
开发聊天机器人
全球教育工作者如何看待自己在AI教育中的角色
正头英和（日本）
普提·拉戈帕拉（南非）
南青吴（越南）
安杰利基-帕帕（希腊）
第六章道德考量
一个生病的婴儿和那个没有躲在报纸后面的男孩
AI人性的一面
失去控制
失去隐私
在线隐私
网络欺凌
网络攻击
法律和法律制度
游戏和流氓AI
就业市场的变化
结论我们可以提供什么：求真务实
缺陷和失败
术语表
参考文献
2016年国际教育技术协会学生标准
作者介绍
米歇尔•齐默尔曼是华盛顿大学教育学院学习科学与人类发展专业博士，微软创新教育专家，她曾担任美国伦顿基督教预备学校校长，致力于把学科科学研究成果运用到混合式真实学习环境下的教学实践中，使学生在这种环境中学习成长为有经验的教师和研究者。该校自2015年以来就被微软公司遴选为示范学校，并于2018年9月被评选为全美首家K-12微软旗舰学校。她积极与教育工作者、管理者和决策者交流与对话，探索人工智能对教育领域的影响，并在实践中利用人工智能作为提升教学的强大工具，开发有效的学习策略，为教育工作者和学生们提供强有力的支持
译者介绍
柴少明，教育技术学博士，教授，华南师范大学阿伯丁数据科学与人工智能学院副院长，加拿大多伦多大学安大略教育研究院访问学者。研究方向为信息化教育、学习科学与技术、知识建构和人工智能教育应用等。主持和参与多项国家级、省部级研究课题。在国内外核心期刊上发表三十多篇学术论文，在科学出版社出版学术专著两部，在华东师范大学出版社出版译著一部。主持一门国家级和两门省级线上线下混合式一流课程建设。曾获“华南师范大学教学名师”等荣誉称号。
制作：黄杨圆
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