人工智能的未来发展趋势和前景是什么人工智能的未来发展方向和前景如何

发表时间：2023-07-05 20:52:44

人工智能的未来发展趋势和前景是什么

强化学习和自主智能：强化学习是人工智能领域的重要分支，通过与环境的交互学习来优化决策和行为。未来，强化学习将在自主智能领域发挥更大的作用，使机器能够更好地理解和适应复杂环境，从而实现自主决策和行动。

自然语言处理和智能助理：随着自然语言处理技术的不断进步，人工智能将能够更好地理解和处理人类语言。智能助理将变得更加智能化和个性化，能够更好地理解和响应人类的需求和指令。

计算机视觉和图像识别：计算机视觉技术在图像识别、物体检测和场景理解等方面取得了重大突破。未来，人工智能将在视觉感知方面更加强大，可以实现更精确的图像识别和理解。

自动驾驶和智能交通：自动驾驶技术是人工智能在交通领域的重要应用之一。随着技术的进步和法规的逐步完善，未来的智能交通系统将能够更好地实现交通管理、车辆控制和驾驶辅助等功能，提高交通效率和安全性。

医疗和健康领域：人工智能在医疗和健康领域的应用前景巨大。通过深度学习和数据分析，人工智能可以帮助医生进行更准确的诊断、预测疾病风险和个性化治疗方案。

工业和制造业：人工智能在工业和制造业中的应用也越来越广泛。智能机器人、自动化生产线和智能供应链等技术的发展将提高生产效率和质量整理了有关人工智能的籽料，有图像处理opencv自然语言处理、机器学习、数学基础等人工智能资料，深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源free提供关注v❤公。。众。。H：AI技术星球回复暗号 123

教育和培训：人工智能在教育和培训领域有着广阔的应用前景。智能化的教育工具和个性化的学习系统可以提供更好的学习体验和教育效果。

总的来说，人工智能的未来发展前景非常广阔，将深刻改变各个领域的工作方式和生活方式。然而，人工智能的发展也面临一些挑战，如数据隐私和安全性等问题，需要在技术发展的同时注重伦理和法律的规范。通过持续的研究和创新，人工智能将为人类创造更多的机会和便利，推动社会的进步和发展。

人工智能行业发展趋势及市场规模分析2023

人工智能行业发展趋势及市场规模分析2023郭梦2023年6月28日来源：互联网79248繁体

近年来，人工智能成为全球数字技术创新最活跃的前沿领域之一，是数字经济的新赛道和国际竞争的新热点。同时，社会公众对于人工智能疑虑未消，在踩下油门的同时如何控制好速度与方向，进而构建安全、可信的人工智能，成为与会企业家、专家热议的焦点。

构建安全可信的数字世界

人工智能时代，智慧教育有了新模样：机器人通过图像识别就可以批改试卷、识题答题;“AI老师”通过人机交互技术实现24小时在线答疑解惑。不仅教育领域，工业、商业、物流、医疗……对话过程中，业内人士不断分享着人工智能的应用场景。

人工智能行业发展趋势及市场规模分析2023

在产业政策支持下，市场立法逐渐健全，未来中国人工智能市场规模将高速增长，到2025年将突破3000亿元。作为全球最大的人工智能应用市场，中国人工智能技术落地迅速，已经广泛应用于多个行业和场景。中国人工智能飞速发展刺激着各行各业的经济，应用市场潜力巨大。

人工智能技术的应用不仅大大提高了传统行业的生产效率，更是让传统制造业变得更有市场竞争力。

从全球范围来看，人工智能技术的发展速度非常快，有很多行业在积极地运用人工智能技术。美国是最早开始研究和开发人工智能技术的国家之一，欧洲的部分国家也有着相当高的研发实力，中国则成为了世界上发展最快的人工智能市场之一。

从行业来看，人工智能技术在医疗、金融、零售、制造业等多个领域都有着广泛的应用。其中，医疗健康应用是人工智能技术的一大重点领域，包括疾病预测、医学影像诊断、智能辅助诊疗等。

据中研普华产业院研究报告《2023-2027年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》分析

近年来，人工智能产业进入高速发展阶段，人工智能的应用场景从硬件扩展到了软件、服务与平台体系，在工业、农业、医疗领域的行业应用不断深入。

我国人工智能产业链主要包括算法、芯片、算力、数据及场景等几大环节，各个环节都存在细分领域的龙头企业。

人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施，具备同各行各业结合的能力，越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代，覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业，将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。

伴随着科学基础和实现载体取得新的突破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长，人工智能的发展已进入一个新的阶段。

我国政府高度重视人工智能的发展，通过发布政策、实施重大项目等方式积极推动人工智能技术和产业创新发展，将人工智能融入国家整体创新体系，不断增强产业竞争力。

随着我国新基建、新经济的不断推进，AI技术在各领域的应用不断深化，我国人工智能行业市场规模持续增长。

我国人工智能市场规模逐年扩大。2022年，我国人工智能市场规模达到2680亿元，预计2023年全年我国人工智能市场规模将达到3200亿元，同比增长33.8%。

在科技迅速发展的时代，人工智能的发展是大势所趋，而中国发展人工智能具有着良好的社会环境，如在人才培养、人力资源、社会消费需求等方面体现出游刃有余的社会优势。近年来，中国知识产权创造水平稳中有进，国内企业创新主体地位进一步提升，国际社会对中国知识产权保护的信心持续增强，人工智能技术的发展具有良好的知识产权保护环境。

未来，在5G+物联网的加持下，各行各业都将进入一个智能化阶段。通过数据流和控制流的实时交互，实现人与机器之间、人与物之间的高效协同，并在人机协作中进一步提高生产效率和产品质量。

人工智能行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析人工智能未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘人工智能行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

欲了解更多关于人工智能行业的市场数据及未来行业投资前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《2023-2027年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》。

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全球人工智能产业发展现状及发展趋势浅析

人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,是研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。人工智能是一种尖端技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,它给经济、政治、社会等带来了颠覆性的影响,或将改变未来的发展格局。在21世纪,人工智能已逐渐成为全球各国新一轮科技战和智力战的必争之地,全球围绕人工智能领域的布局抢位日趋激烈。

一、全球人工智能发展现状

2021年7月8日,世界人工智能大会在上海开幕。根据统计数据评分,全球人工智能排名前10的国家依次为:美国、中国、韩国、加拿大、德国、英国、新加坡、以色列、日本和法国。其中,中国的综合得分为50.6分,美国为66.31分。

(一)美国着重国家和经济安全,力争保持全球领导地位

美国人工智能战略和政策的着力点在于保持其全球“领头羊”地位,并期望对人工智能的发展始终具有主动性与预见性。美国自2013年开始就发布了多项人工智能计划,并提及人工智能在智慧城市、自动驾驶和教育等领域的应用和愿景。2016年,美国将人工智能上升至国家战略层面,出台了《国家人工智能研究与发展计划》,从政策、技术、资金等方面给予一定的支持和保障。特朗普政府执政后,于2019年2月发布了第13859号总统行政令—《维持美国在人工智能领域领导地位的倡议》,从国家战略层面提出美国未来发展人工智能的指导原则,明确指出要集中联邦政府资源发展人工智能,扩大美国的繁荣,增强国家和经济安全,力图保持其在人工智能时代的全球领导地位。2021年6月,拜登政府宣布成立了由12名学术界、政界和产业界人士组成的国家人工智能研究资源工作组(NAIRR),他们将制定一项计划,让人工智能研究人员获得更多政府数据、计算资源和其他工具。该项计划基本继承了《2020年美国人工智能倡议法》的战略诉求。NAIRR的创建是美国政府加速美国国内技术进步的更广泛努力的一部分,美国参议院批准了2500亿美元的投资,用于从人工智能到量子通信等科学研究,这意味着,人工智能战略是拜登政府战略重心之一。

(二)韩国加快构建可持续的人工智能技术能力

韩国拥有雄厚的ICT产业发展根基,这为其发展人工智能奠定了良好的研发与应用生态基础。2018年5月15日,韩国第四次工业革命委员会审议并通过《人工智能研发战略》(以下简称《战略》),旨在重点推广人工智能技术进步,并加快AI在各领域的创新发展,打造世界领先的人工智能研发生态,构建可持续的人工智能技术能力。韩国认为人工智能是经济与社会大变革的核心动力之一,但其AI技术能力与中国和美国相比仍有较大差距,因此提升人工智能技术能力迫在眉睫,事关其能否在第四次工业革命中占得技术主导权。为了加快经济和社会的创新发展,为产业注入新的活力,韩国于2019年12月17日公布了《国家人工智能战略》,旨在凝聚国家力量、发挥自身优势,实现从“IT强国”到“人工智能强国”的转变。根据预算,相关措施若得以实施,到2030年,韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元(约合2.7万亿元人民币)的经济效益。

(三)加拿大大力发展人工智能产学研用聚集中心

2017年3月,加拿大政府发布了全球首个人工智能国家战略计划——《泛加拿大人工智能战略(PanCanadianArtificialIntelligenceStrategy)》,计划拨款1.25亿加元支持AI研究及人才培养。该计划还提出了“增加加拿大优秀人工智能研究人员和熟练毕业生的数量”“在加拿大埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多3个主要人工智能中心建立互联的科学卓越节点”“在人工智能发展的经济、伦理、政策和法律意义上发展全球思想领导”以及“支持国家人工智能研究团体”等目标。此外,加拿大在全国范围内形成了数个有代表性城市的人工智能产学研用聚集中心,正是这些中心支撑起了加拿大人工智能发展的基本格局。这些聚集中心包括蒙特利尔、多伦多、埃德蒙顿、滑铁卢、温哥华和魁北克等城市,它们构成了加拿大人工智能研究的中坚力量。如果将加拿大人工智能领域看作一个生态系统,风险投资机构、加速器或孵化器以及公共非盈利机构构成了这个生态系统的土壤,为加拿大人工智能的研发和应用提供基础;各个人工智能产学研用聚集中心有其不同的偏重方向,就像不同种类的作物;各个聚集中心培育出来的初创企业,是人工智能服务人类生活的直接载体,就如作物结出的花朵与果实;国家和地方的政策支持、各领域方向的人才团队构成了人工智能生态的空气和养分;同时,加拿大社会开放,具备吸引外国投资机构、企业实体和人才的良好环境,为整个人工智能生态系统提供了有益补充。

(四)欧盟构建可信人工智能框架,抢占全球伦理规则主导权

欧盟很早就把发展以智能化为基础的经济模式作为其主要战略目标,注重在研发和人才上的投入,但由于缺乏风险资本和私募股权投资,以及民众过多顾虑隐私保护等问题,其在人工智能上的发展落后于中国和美国。为改变这一现状,欧盟采取多种措施大力发展人工智能,发力构建可信人工智能,力争取得全球主导权。2018年4月,欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》,从国家战略合作层面来推动人工智能发展,确保欧洲人工智能研发的竞争力,共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。2018年12月,欧盟发布了《人工智能协调计划》,提出要进一步增加资金投入、深化人工智能技术创新与应用、完善人才培养和技能培训、构建欧洲数据空间、建立人工智能伦理道德框架、促进公共部门人工智能技术使用、加强国际合作等行动,推进欧洲人工智能的开发与应用,实现欧盟和各国人工智能投资收益最大化,推动发展符合欧中价值观和伦理观念的人工智能,力争在伦理与治理领域占据全球领先地位。欧盟于2020年2月发布的《人工智能白皮书—欧洲追求卓越和信任的策略》,透露了欧盟人工智能将由“强监管”转向“发展和监管并重”,在促进人工智能广泛应用的同时,解决新技术使用所产生的风险问题。

二、我国人工智能发展现状

我国人工智能产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下快速发展。产业上,我国人工智能企业“质、量”兼顾,同步发展,集聚发展效应明显,产业规模不断扩大,产业链布局不断完善。技术上,论文数量不断攀升,在复杂的国际环境下我国迎难而上,芯片产业突破明显,在国际竞赛中我国企业成果颇丰。为进一步推动技术创新,诸多高校设置人工智能相关专业、成立人工智能学院。融合上,我国人工智能与实体经济融合在广度和深度上都进一步深化,全国人工智能产业形成了特色化的发展格局。

2015年7月,国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。《指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一,并明确提出,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用;进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。2016年3月,国务院发布《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》,人工智能概念进入“十三五”重大工程。2017年3月十二届全国人大五次会议上,“人工智能”首次被写入政府工作报告;7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心;10月,人工智能进入十九大报告,将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;12月,《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的发布,它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化。工信部为加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,组织实施了人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作,在人工智能项目攻关、选才用才方面效果显著。

相关数据显示,2020年人工智能行业核心产业市场规模将超过1500亿元,预计在2025年将超过4000亿元,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大,未来中国有望发展为全球最大的人工智能市场。

我国高度重视人工智能技术进步与行业发展,人工智能已上升为国家战略。在此背景下,许多地方出台促进人工智能发展的政策,针对人工智能开展了布局,以广东省为例,广州、深圳、佛山等不少基础雄厚的城市都在积极谋划创建人工智能试验区,其中佛山市提出要“创建国家新一代人工智能创新发展试验区”,这一举措对区域在人工智能发展赛道抢占先机十分有利,对于区域人工智能发展有着显著的带动效果。在产业布局方面,佛山市因地制宜,将人工智能与工业制造进行融合。作为全国制造业的重要基地,佛山拥有2.16万亿的工业产值,对促进人工智能和实体经济融合发展有着大量的需求,可以实现人工智能技术在区域的产业化发展。2021年7月,《佛山市推进制造业数字化智能化转型发展若干措施》提出,“建设数字化智能化示范工厂、示范车间,支持技术改造升级”,加大金融财政支持力度、推动产业链协同、增强产业数字化智能化供给能力多措并举,以加快佛山制造业数字化、网络化、智能化转型升级。8月,佛山市南海区对外释放在人工智能方面的新布局,通过聚焦前沿技术,引进高科技企业和高端人才项目,联合高校科研院所共同攻克人工智能领域关键核心技术,一系列举措阐释着佛山市南海区全力打造国内一流的人工智能创新高地,助力打造佛山市制造业数字化智能化转型发展引领区,赋能佛山制造业升级提速的信心。这是佛山市南海区制造业高质量发展的表现,也是佛山市南海区在人工智能发展到新一阶段的布局升级,同时也反映了地方政府在新的时期发展和布局人工智能的信心与决心。

三、人工智能未来发展趋势

在未来的数十年里,人工智能有可能会极大地改变人类社会结构和生存方式。人工智能技术加速融入经济社会发展各领域全过程已是大势所趋。人工智能在重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局方面将发挥出重要作用。我国面临中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,将以国内国际两个大局、发展安全两件大事为出发点,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进人工智能与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式。在加强核心技术攻关、加快新型基础设施建设、推动人工智能和实体经济融合发展、规范行业发展和完善行业治理等方面持续发力,促进人工智能创新发展。

参考资料

1.国家工业信息安全发展研究中心.2019-2020人工智能发展报告.2020-7

2.李月白,江晓原.钱学森与20世纪80年代的人工智能热.2019-11

3.广州日报.2020中国人工智能产业白皮书:五年内市场规模预计超过4000亿元.2021-2

4.李贺南,陈奕彤,宋微.2020年韩国人工智能国家战略.2020-4

5.韩联社.韩国斥巨资大力发展人工智能.2020

6.江丰光,熊博龙,张超.我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4份人工智能发展报告的比较与解读.2020-1

来源：中国网

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人工智能领域的就业前景如何

人工智能领域的就业前景如何？

2023-07-03

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标题：人工智能领域的就业前景展望

简介：随着科技的快速发展和人工智能技术的日益成熟，人工智能领域的就业前景备受关注。本文将探讨人工智能领域的就业趋势、需求和机遇，并对未来发展做出展望。

正文：

第一部分：人工智能领域的就业现状

人工智能已经深入到我们生活的各个方面，包括自动驾驶汽车、智能语音助手、机器人等。这些革命性的技术带来了巨大的变革和新的就业机会。目前，人工智能领域的就业市场持续扩大，需求迅速增长。

技术岗位需求增加：人工智能技术涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，以及相关的开发和工程技术。企业对人工智能专业技术人才的需求不断增加，包括算法工程师、数据科学家、机器学习工程师等。

跨行业应用：人工智能已经进入到金融、医疗、制造、零售等各个行业。人工智能技术可以帮助企业提高效率、降低成本、增强决策能力，因此跨行业的就业机会广阔。

第二部分：未来发展趋势和机遇

智能驱动的工作变革：随着自动化和机器学习的进步，一些重复性和机械性工作将被自动化取代。但与此同时，新的岗位和工作角色也将涌现，例如数据分析师、智能系统监管员、算法伦理专家等。

创新与创业机会：人工智能领域的不断创新为创业者和初创企业提供了巨大机遇。创业者可以基于人工智能技术开发出新的产品和服务，并在市场上寻找商机。

人机协作的兴起：人工智能技术并非要取代人类，而是与人类合作，提供更好的决策支持和工作辅助。人机协作的需求将促使人工智能专业人才与其他领域的人才协同工作，共同推动创新和发展。

第三部分：发展建议与未来准备

学习基础技能：了解人工智能的基本概念、算法和工具是进入这一领域的首要步骤。学习编程语言，如Python和R，以及相关的数据分析和机器学习技术，将为就业提供良好的基础。

多领域知识结合：人工智能涉及多个领域的交叉，掌握其他相关领域知识，如统计学、计算机科学、商业等，将使人才更具竞争力。

持续学习和适应变化：人工智能技术在不断发展，新的算法和技术层出不穷。保持学习

培养解决问题的能力：人工智能领域需要专业人才能够分析和解决复杂的问题。培养批判性思维、逻辑推理和问题解决能力将有助于应对挑战并提供创新解决方案。

参与实践项目和竞赛：通过参与人工智能相关的实践项目和竞赛，可以锻炼实际应用技能和团队合作能力，并增加在行业中获得就业机会的竞争力。

结论：人工智能领域的就业前景广阔，随着技术的不断进步和应用场景的扩大，需求将持续增长。准备充分，学习基础技能，掌握多领域知识，培养解决问题的能力，并积极参与实践项目，将为个人在人工智能领域找到就业机会提供有力支持。同时，要保持学习和适应变化的心态，与时俱进，把握未来发展的机遇。

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类脑智能的发展趋势与重点方向

信息技术与神经技术的深度融合有望突破机器智能的发展瓶颈，开发出具有通用认知能力和自主学习能力的类脑智能。

人类大脑是一个通用智能系统,由千亿个神经元和数百万亿个突触连接构成，具有感知、学习、推理和决策的能力。近年来，各国的研究人员一致认为高度智能化构想的实现需要从脑科学中获得启发。于是，科学家开始向自己的大脑学习，积极开展类脑智能方向的研发工作。

类脑智能的国内外发展现状

国际上，类脑智能的发展主要体现在3个方面。一是类脑智能技术和产品研发加速。当前，计算机科学借鉴大脑处理信息的机制和神经编码的本质构建出新的神经网络模型，形成神经计算、类脑芯片、类脑智能机器人等技术和产品。二是脑机接口技术得到重视。神经科学利用认知计算等修复或增强大脑功能，加速脑机接口技术的发展。三是利用神经形态计算模拟人类大脑处理信息的过程。研发人员通过借鉴脑神经结构和信息处理机制，使机器以类脑的方式实现人类认知能力及协同机制，达到或超越人类的智能水平。

我国类脑智能的研究水平处于国际前沿。2016年，我国正式提出“脑科学与类脑科学研究”(简称“中国脑计划”)，它作为连接脑科学和信息科学的桥梁，将在极大程度上推动通用人工智能技术的发展。此外，多所高校都成立了类脑智能研究机构，开展类脑智能研究。例如：清华大学于2014年成立类脑计算研究中心;中国科学院自动化研究所于2015年成立类脑智能研究中心;2018年，北京脑科学与类脑研究中心和上海脑科学与类脑研究中心先后成立。目前，清华大学类脑计算研究中心已经研发出具有自主知识产权的类脑计算芯片、软件工具链。中国科学院自动化研究所开发出类脑认知引擎平台，能够模拟哺乳动物大脑，并在智能机器人身上实现了多感觉融合、类脑学习与决策等多种应用。

类脑智能的未来发展重点

●脑机接口

脑机接口技术未来的发展重点体现在以下几个方面。一是干电极脑信号的采集和传输。干电极脑信号的采集和传输是指基于干电极技术，采用靠近大脑皮层的传感电极，在连续、长期、可靠、便捷、稳定、无创、低功耗、低成本、失真程度最小的情况下获取大脑皮层微弱的神经电活动信号，进而通过无线方式实时地将神经电活动信号传输给电脑等信息处理系统，便于进一步的脑信号解析。未来，该技术预期形成价格低廉、无创伤、使用简单、不依赖于导电介质、采集信号稳定可靠、无须前期头皮清洗准备、不需要外人辅助、不受环境约束、佩戴方便、面向大众使用、无线可穿戴的干电极脑电帽。二是脑电信号解析。该技术能够实现脑信号的正确解码与识别，是脑机接口最为本质和核心的环节，是脑机接口技术的关键。未来，该技术预期形成脑电信号解析的算法模型，能够正确解析人们意图，可应用于军事、康复、辅助诊断等领域。三是脑机交互适应性。该技术预期形成新型的脑机交互范式和自适应脑信号识别算法。四是脑机接口仿真应用系统。该系统是对实际应用系统进行模拟，可检验脑电解析算法的性能，实时评估使用者的控制效果，是脑机接口技术实用化的前提。未来，该系统将应用在电子产品、导航等领域，如脑电波头盔、网页浏览、收发邮件、输入字符等。

●神经形态硬件

神经形态硬件包括从概念上受神经生物学体系结构启发的半导体器件。神经形态处理器采用非冯?诺伊曼(von-Neumann)体系结构，是与传统处理器截然不同的执行模型，其特点是处理元素简单，但互连性很高。神经形态系统处于非常早期的原型阶段。IBM公司向美国劳伦斯?利弗莫尔国家实验室提供了一个基于TrueNorth的系统。神经芯片的尖峰神经元自适应处理器技术和惠普公司的实验室产品属于早期产品。英特尔公司的“Loihi”芯片凭借更高程度的连接性，解决了更广泛的人工智能工作负载。高通公司是神经形态处理器的早期代表。

当前神经形态硬件的部署存在以下障碍：一是神经形态硬件编程需要新的工具和培训方法;二是半导体器件互连的复杂性对半导体制造商创造可行的神经形态设备提出了挑战。目前，神经形态硬件尚未成为主流，但随着编程技术的突破，这种情况可能会发生变化。神经形态计算体系结构能够使神经形态硬件具有更好的性能，为图形分析提供支持。神经形态硬件设备有可能成为类脑智能发展的重要动力。

●机器学习

机器学习是利用能够从数据中提取知识和模式的数学模型来解决业务问题。越来越多的类脑智能研究正在探索机器学习的深度应用，尝试改进机器学习方法，找到执行机器学习项目所需的相关角色和技能。数据是机器学习的“燃料”，高质量的数据是机器学习成功的关键。支持类脑智能的机器学习算法有很多，但是，如何让海量的数据匹配最佳的机器学习算法从而实现最优化的类脑智能技术是当前类脑智能研究的重点。

●混合现实

混合现实(MR)是真实世界和虚拟世界的融合，物理和图形对象能够自然地进行相互作用并集成在一起。从概念上说，MR是一种单一的技术。但实际上，MR是一组潜在的技术，包括从真实环境数字化到增强现实(AR)、虚拟现实(VR)的各种沉浸式显示和交互系统。未来的用户体验技术将更深入地融入人类与现实世界的自然交互方式。类脑智能方向的MR技术可以更好地集成现实世界和虚拟世界，融合类脑智能的MR技术可以实现新类型的客户体验和更个性化的用户体验。

●凝视控制

凝视控制是通过眨眼或改变视线的方向来产生智能动作的。凝视控制包括确定使用者视觉注意力的角度或位置。凝视控制是眼球跟踪的一种应用，也是手势控制的一个组成部分，利用眼睛的焦点来传达指令。眼球跟踪使凝视控制系统能够在智能手机、智能电视、汽车和计算机中工作。在眼球跟踪技术的支持下，类脑智能领域的凝视控制可以帮助玩家实现武器自动瞄准、车辆引导或者用眼睛抛物等指令。

●认知计算

当前，认知计算的发展主要表现在以下几个方面：一是利用基于生物可塑性的规则对网络进行训练，同时获得所有样本的新颖性估计;二是对新颖性估计值超过阈值的样本进行重复学习，并根据每个阶段的学习结果动态更新样本的新颖性估计;三是为了避免对新颖样本的过拟合和对已学习样本的遗忘，需要对所有样本进行一次重复训练;四是周期性地进行第二步和第三步，直到网络收敛。认知计算能够模拟人脑在脑区尺度进行层次化信息处理的机制，将生物神经元之间的局部连接关系以及信息处理的层级结构应用到计算模型中，模拟大脑多个层级的信息处理，并对信息进行编码，使其更接近真实神经元对信息的编码方式。

●类脑智能机器人

类脑智能机器人是融合了视觉、听觉、思考和执行等能力的综合智能系统，能够以类似人脑的工作方式运行。将人脑的内部机理融入机器人系统，可以提高机器人的认知、学习和控制能力，可以与之产生更深度的交叉与合作。研究人员正努力使机器人以类脑的方式实现对外界的感知及自身控制一体化，使其能够模仿外周神经系统感知、中枢神经系统输出与多层级反馈回路，实现机器人从感知外界信息到自身运动的快速性和准确性。

类脑智能总体发展趋势

类脑智能在近10年内引起了世界各国不同背景研究人员的广泛关注。英国曼彻斯特大学的SpiNNaker芯片、IBM公司的TrueNorth芯片、德国海德堡大学的BrainScaleS芯片、美国斯坦福大学的Neurogrid芯片、英特尔公司的Loihi芯片以及中国清华大学的天机芯片等都是类脑智能发展的重要代表。

目前，越来越多的研究着眼于提高神经网络、认知计算模型以及智能系统的自适应能力，发展可持续的类人学习机制需要通过脑科学建立适应这类学习机制的认知结构。基于这些类脑学习方法和认知结构，进一步发展类脑认知计算模型，才能最终真正设计并实现“机制类脑、行为类人”的通用类脑智能计算模型。

受脑工作机制的启发，面向下一代智能信息技术，需要通过不同学科、不同领域之间的交叉，尤其是信息技术与神经技术的深度融合，才有望突破机器智能的发展瓶颈，开发出具有通用认知能力和自主学习能力的类脑智能。未来，开展类脑计算和脑式信息处理网络的新型芯片及计算系统研究、神经网络突触连接机制启发的神经拟态芯片设计与类脑系统研究，有望实现大规模、高精度的神经网络启发的类脑智能，使脑启发类脑智能系统真正实现在信息处理机制上类脑，在认知行为上超越人类。

孟海华，博士，上海市投资促进服务中心发展研究部副研究员。

文/孟海华

本文来自《张江科技评论》

“人工智能促进未来教育发展：AI新浪潮之下的冷思考与新出发”主题研讨会

01活动背景

以ChatGPT为代表的生成式人工智能已经取得了重大的技术突破，成为研究的前沿焦点之一。越来越强大的生成式AI将为更广泛的应用场景拓展可能性，并改变人机协同关系，对"AI+教育"的理论与实践发展产生了巨大影响。然而，技术的发展也带来了各种风险和挑战，生成式AI在教育应用中同样面临着诸多问题，包括如何提高智能技术与教学实践深度融合的效果，以及如何处理未来教育中的人机协同价值观和伦理安全问题等。

为了探讨人工智能新浪潮下未来教育的发展方向和途径等问题，"人工智能促进未来教育发展：AI新浪潮之下的冷思考与新出发"主题研讨会于2023年6月10日至11日在华东师范大学中北校区科学会堂举行。本次会议以华东师大承担的人工智能促进未来教育发展主题的三个国家社科重大项目为依托，结合来自国内领域专家的权威解读，共同探讨人工智能技术的未来发展及其对教育的影响。

本次会议由华东师范大学教育信息技术学系（上海数字化教育装备工程技术研究中心）、上海师范大学、联合国教科文组织教师教育中心和东方有线网络有限公司联合主办，上海教育报刊总社、人工智能教育研究联盟、中国人工智能学会智能教育技术专业委员会、全球华人计算机教育应用学会协办，中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会提供指导，上海联通北区分公司予以支持。

开幕、致辞、年度报告及标准发布

图1荀渊教授主持会议

开幕式由华东师范大学教育学部常务副主任荀渊教授主持。华东师范大学副校长施国跃、上海市教委副主任王浩、教育部科学技术与信息化司信息化处长任昌山分别致辞。开幕环节，与会领导和嘉宾共同见证了《人工智能促进教育发展年度报告》和《中小学学校数字能力规划》的发布。《人工智能促进教育发展年度报告》与《中小学学校数字能力规范》是以三个国家社科重大项目为依托，并作为中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会的品牌活动的成果。《年度报告》是关注前沿信息科技对教育发展所产生影响的指数化年度评估报告。本次发布的2022年度报告，聚焦人工智能促进教育发展有效落地的评估，以及智能产品适切服务的评估。《数字能力规范》为学校数字建设提供了重要的参考和操作指导。目前以中国教育学会和教育部信息化标准委员会协同工作小组的方式推进标准的落地。

02活动内容

华东师范大学顾小清教授主持了专题一：人工智能专家说，AGI临近了吗？该环节分别邀请了三个领域的专家，从不同角度阐述和解读人工智能技术的新的发展，是否预示了人工智能技术的新的拐点，大语言模型是怎样的机理，以及对于最前沿的媒体舆论是怎样的冲击。

图2王飞跃教授PPT展示

中科院自动化所王飞跃教授带来的报告主题为《大变革中的数字师生与教育智能：面向终身教育和智业社会的平行学校及其平行管理》。王飞跃教授聚焦于技术对未来教育的影响。他提出未来教育将涉及三类教师的共同协作，即"生物人+数字人+机器人"，以满足新一代教育需求，并探讨智能技术在未来智能产业中的应用。他介绍了DeSci范式（一种去中心化的科学发展范式）和DAOs治理方法（去中心化的自治理念），提供了面向未来智能教育的理论干货。王飞跃教授提出的"平行教育"理念对于进一步发展人机协同和培养创造性人才具有指导性意义。

图3许家金教授解读大语言模型

北京语言大学许家金教授的报告主题为《大语言模型的语言学机理及人工智能教育应用前景》。许家金教授从语言学的角度对大语言模型进行了深入解读，介绍了大模型背后的语言学机理，体现了话语研究对大模型的指导性意义。许教授分享了人机协同能力与方法，并强调通识课程设计时应考虑哪些部分可以通过智能教师实现等。报告分享提供了除计算机和统计学以外的另一种跨学科视角，对于人工智能在教育领域的应用具有重要价值。

图4仲立新社长作报告

上海教育报刊总社仲立新社长带来的报告主题为《人工智能与教育舆论生态建构》。仲立新老师从传播学的角度分享了人工智能的社会防范。介绍了人工智能舆论的认知模式，总结了人工智能在教育舆论热点中的应用及启示，介绍了人工智能与舆论生态建构的相关内容，如生成新内容、内容的选择与控制、创造内容审核等就业岗位。报告强调了人的主体性建构，指出人工智能是为人服务的，是人的价值体现和情感选择的结果，而媒体是人工智能应用的一个重要领域，通过创造这种领域来为未来教育创造社会土壤。

主编面对面

图5主编面对面论坛讨论

吴永和教授主持主持了主编面对面环节。国内教育技术领域核心期刊的资深主编，包括《开放教育研究》徐辉富、《现代远程教育研究》谭明杰、《远程教育杂志》陈媛、《现代教育技术》焦丽珍、《中国远程教育》贾玉超、《华东师范教育评论（英文）》的陈霜叶等主编参与了面对面讨论。

围绕论坛主题，徐辉富主编表示，近半年来大部分文章的关注焦点主要集中在教育数字化转型和ChatGPT两个主题上。他欢迎跨学科视角下关于人工智能与教育相关的文章。谭明杰主编提出建议，未来的研究可以从教育核心主题评价的角度考虑ChatGPT的应用，并重视ChatGPT与教育实践的有效结合。陈媛老师对前两位主编的观点做出回应，并补充表示，在发展机器智能的同时，也不应忽视人的智能发展，要思考二者的有效结合途径。研究者还可以考虑对话式人工智能在各个学段、多个情景下的应用可能性。焦丽珍主编提出两点建议：首先，投稿文章关于ChatGPT的选题呈现逐渐深入的趋势，从表面化应用逐渐转向探讨背后更深层次的机理；其次，受前面专家报告分享的启发，建议研究者可以从跨学科的角度进行创新。贾玉超主编对前面主编们的看法表示赞同，并提出可以从教师教学、学生学习、知识内容和环境创造这四个层次展开更具体和细化的实证研究。陈霜叶主编表示，作为一本英文国际期刊，她提倡更加深层次的写作，欢迎在ChatGPT和大模型领域提供中国声音的论文前来投稿。最后，吴永和教授作总结，他表示通过AGI的深度应用和教育融合，希望能够回答教育数字化转型的重大课题，开辟新赛道、塑造新优势。

6月10日下午的会议议程以专题二“人工智能的新一波发展，促发教育变革哪些新思考？”的研讨开启。闫寒冰教授主持了这个专题。联合国教科文组织中国专家苗逢春教授和中国人工智能学会伦理专委会主任陈小平教授做了专题报告分享，分别讨论了《人类文明角度：数字文明变局中的教育数字化转型》和《大模型到底是什么、意味着什么？》。

图6苗逢春教授分享教育数字化转型政策

苗逢春教授总结了联合国教科文组织在过去20年中引领的教育数字化政策，并提出了教育数字化转型的人文主义价值观：数字人文主义。这一理念包括学会做人、学会学习、学会与人共处、学会做事。同时，他还提出了教育数字化转型的重点战略领域，包括数字基建、数字公共产品、数字素养与数字科创能力，以及数字教育体系与应用创新机制。苗逢春教授的分享着重于从国际层面和人类文明角度推动教育数字化的发展，并提供了一系列冷静而理性的思考。

图7陈小平教授介绍大机制的发展与挑战

陈小平教授首先深入浅出地介绍了大模型的机制，即基于关联度的预测。接着，他辨析了大模型技术中存在的六个幻象，澄清了大模型发展中可能导致的误导性思想，并强调大模型是一种高效集成智能对人类的“降维打击”，但在任何专业领域都未超越人类水平。大模型的发展也带来了一些挑战：首先，大模型引发了新的人工智能伦理治理问题，因为其行为和性能并非完全可控；其次，大模型与人的合作具有双重性：大模型依赖于人类，而人类的行为也是不可控的；最后，大模型显著提升了社会生产效率，但效率驱动模式面临转折点，推动着创新模式和发展模式的转变。

陈向东教授主持了专题三“从人工智能促进教育探索，预见教育变革中的人工智能技术何为”。该专题旨在发现新的技术趋势并把握教育新机遇。本专题邀请到了北京师范大学教授郑永和和华东师范大学教授李政涛进行专题报告分享。郑永和教授的报告题目为《从人工智能引发创新人才需求看教育、科技、人才协同发展》，李政涛教授的报告题目为《ChatGPT对于基础教育之“基础”的颠覆与创新》。

图8陈向东老师主持报告

郑永和教授从科学教育的角度入手，介绍了科学教育的内涵、科学教育的变革，即从少数人的科学向面向全体人的科学转变，以及科学教育的特征等。他进一步提出了加强科学素养和数字素养的同步提升框架，并介绍了数字化实验桌面系统和数字化项目实践案例等。郑教授的分享将理论框架与实践项目深度结合，对于培养同时具备数字素养和科学素养的人才在教育中具有启发性意义。

李政涛教授选择基础教育作为切入点和着陆点，分享了以ChatGPT为代表的新一代生成式人工智能对基础教育的影响。他指出，ChatGPT对基础教育最根本的颠覆在于作为培养对象的人发生变化，人机交互将取代人人交互成为主流的教学方式。此外，基础教育的课程体系、课程标准和课程内容也将被重新构建。李教授的分享对于基础教育未来体系的构建具有重要意义。

陈向东教授对本专题的报告分享进行了总结。他表示，两位教授的分享都从ChatGPT等大模型的应用对未来教育的影响出发，其重要意义在于能够拓展和重构未来教育的合理发展范围。

论坛：三个社科重大课题成果分享

专家论坛聚焦于华东师范大学承担的三个社科重大课题的研究成果，并由华东师范大学教授李锋主持。华东师范大学的顾小清教授、闫寒冰教授、吴永和教授，浙江大学的李艳教授以及华中师范大学的吴砥教授共同参与了讨论。

图9顾小清教授介绍社科重大项目

首先，三个重大项目之一的首席专家顾小清教授对三个社科重大项目进行了简要介绍，包括以三个重大所构建起来的跨学科、跨学校核心研究团队，公开发表的项目成果所展现的相互关联且递进式的研究主题，这些主题都指向"智慧教育"这一总的目标，并对教育实践产生了显著影响。顾小清教授还介绍了三个项目中代表性的研究观点，包括人工智能对知识观念的重塑、人工智能在体验学习中的作用、使用系统动力学方法预测未来生态、面向未成年人的人工智能技术规范等。三个项目目前已累积研究成果130多篇科研论文，300多个研究联盟实验学校，兼具理论与实践影响。

在专家讨论环节，在李锋教授的问题引导下，专家们围绕项目三个项目的研究主题分别进行了分享和深度互动。顾小清教授表示，人工智能最重要的影响是对教育中“知识”观念的重塑。学校所教授的不应该局限于生产产品的知识，而应该把知识生产过程纳入学校教育。李艳教授介绍了她团队在语文和英语教育智能评价方面的实践，并分享了智能作文评价效果和智能写作平台的研究案例。闫寒冰教授表示他们在课题中将教育公平分为三个层面进行研究，目标是实现素养导向的大规模个性化教育。项目中涉及到两个重要关切，即教育公平的实践路径和动态监测。吴永和教授从三个层面分享了他们的研究成果，首先是课题组如何整合高质量资源，其次是如何将理论与实践相结合，既有一定的理论深度又能够解决实际问题。吴砥教授从信息素养的内涵切入，介绍了不同时代中信息素养的重要作用和发展变化，并解释了ChatGPT对信息素养的影响，它对人机交互能力提出了更高要求，并带来了数据泄露、隐私泄露、版权侵犯等风险。

图10闫寒冰教授分享教育公平专题

03总结报告

图11祝智庭教授作总结报告

在研讨会的最后，祝智庭教授发表了题为《“近未来”人机协同教育的新思路》的报告。祝教授提出了人机协同智能和人本人工智能等概念，并提出了前沿性的新见解。他认为技能的实用价值远高于知识，教学设计应该转向学习体验设计，而“技能第一，知识第二”成为新时代高质量教育的新路径。祝教授表示，教师、学生和人工智能技术是相互促进的结构，相较于教师，人工智能对学习者的赋能更为重要。此外，祝教授进一步提出了从知识消费走向知识创造的智能时代教育新范式，并倡导跳出精准教学，增强信息偶遇性，促进创新思维的发展。通过智慧教育引领人机协同教育，祝教授对智慧教育的阐述以及引领教育教学数字化转型的理论和实践框架具有指导性意义。

珠澳专家探讨人工智能发展前景：珠海如何抢占行业风口

南都讯人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正深刻改变着人们的生产生活方式和思维方式。近年来，珠海大力推进数字产业化和产业数字化，网络强市建设取得显著成效，展望未来，珠海应当如何把握人工智能发展机遇，实现产业高质量发展？

6月29日下午，第13期金银湾未来科技沙龙——人工智能及大数据专场在珠海高新区华发中以产业园举行，多位行业大咖聚焦人工智能发展话题展开深度探讨，通过线上线下联动，从“技术”和“应用”多角度探索人工智能爆发式繁荣对生活的影响与改变，畅想珠海人工智能产业发展前景。

凝聚各方合作共识

力求科技成果与融资需求精准对接

据介绍，本次活动为首届珠海网络评论挑战赛第二期活动的线下活动，旨在调动多方主体参与，共同探讨人工智能技术攻关、产品开发和产业升级的路径和策略，凝聚更多创新合作共识，助力珠海人工智能应用和产业持续健康发展。

活动现场。

活动期间，珠海市委网信办主任陈建海在致辞中表示，珠海近年来坚持数字赋能高质量发展，全力推动各领域数字化转型，大力推进数字产业化和产业数字化，网络强市建设取得显著成效，一批人工智能、大数据的研发应用企业快速成长，一批人工智能科技创新平台落子布局。“珠海市委网信办将全力支持企业技术研发和创新发展，一如既往支持引导企业和用户合理、安全地利用人工智能技术，努力实现科技创新与网络安全的良性循环。”

珠海高新区党工委委员、管委会副主任侯彪表示，珠海高新区正加大力度布局人工智能基础理论和前沿技术研发，打造一批人工智能区域高地和基础平台，深化企业牵头的产学研用融合，推动人工智能赋能经济社会高质量发展。“希望通过此次金银湾未来科技沙龙活动，实现科技成果与融资需求的精准对接，打通科技与产业双向链接通道，共同推动高新区人工智能产业实现跨越式发展。”

汇集各界专业观点

为珠海AI产业发展建言献策

活动期间，澳门城市大学副校长周万雷教授发表了题为《从语言模型到ChatGPT:对大数据模型应用的一些思考》的主旨演讲，深入浅出地科普了支撑ChatGPT的主要技术、应用前景及面临的风险和挑战，表达了其科研团队与珠海高新区人工智能企业建立长期产学研合作关系的意愿。

活动现场。

在随后的圆桌论坛上，周万雷教授与金山办公高级运营总监汪大炜、中国技术创业协会校企专委秘书长徐顺达、必优科技创始人周泽安等专家学者围绕“AI如何影响我们的生活”“你会让AI协助做哪些工作”“珠海如何抢占AI风口”三个话题进行热议，并为珠海及高新区人工智能与大数据产业发展建言献策。现场专家学者还就基于大语言模型下的生成式人工智能应用展开深度交流探讨。

活动现场。

在项目路演环节，5位人工智能与大数据相关项目代表分别围绕AI视觉技术、边缘云计算、智慧养老系统技术、人工智能的内窥镜辅助及诊疗系统技术、DEEP-Ai人工智能剧本文创等先进人工智能技术成果进行分享，获得了在场投融资机构代表的关注。

本次活动由珠海市委网信办、珠海高新区管委会指导，珠海高新区创新创业服务中心、珠海高新区科技产业局主办，珠海华发产业园运营管理有限公司等公司承办。

采写：南都记者王靖豪

实习生：张景淞

人工智能的未来发展趋势和前景是什么 人工智能的未来发展方向和前景如何