人工智能有哪些运用场景有什么实际用途
人工智能有哪些应用场景？就目前为止，人工智能已经在教育、医疗、无人驾驶、零售和家居等领域，有了及其广泛和深入的应用。不得不说，近些年来人工智能的发展，带给我们大家生活和工作上的各种便利。下面我们就来说一说，人工智能在各行业的应用，到底有什么实际好处。
应用场景一：教育
从2015年开始，人工智能教育的相关概念一直受到资本市场的关注，技术上，通过语音交互和自然语言处理技术，实现智能机器人阅卷改卷、背诵机器人、在线口语评测等功能。人工智能已经上升到国家战略的高度,教育逐渐向智能化方向发展。现阶段,在教育改革下,为满足教育的信息化需求,将人工智能应用到教育中,提高了教育的高效性和便捷性。基于此,以人工智能技术在教育领域的应用与发展为主题,进行了全方位、多角度的论述。随着众多企业的涌入布局，人工智能教育或将成为投资的下一个赛道风口。
在人工智能时代背景下，学校课程体系更趋向于多元化、丰富化、融合化。通过构建智能学习、交互式学习的新型教育环境，建立以学习者为导向、以教师为辅助的智慧教育模式，借助人工智能提供精准推送的学习支持服务，实现教学最优化和终身教育定制化。人工智能与基础学科的交叉融合，以丰富的课程体系培养学习者独立思维、批判性思维等重要品质，从而让每一个孩子接受更加全面、更加个性化的教学，使学习过程变得更高效、更快乐。
应用场景二：医疗
人工智能技术运用在医学领域，将图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术与医学跨界融合研发而成，辅助医生进行疾病筛查和诊断。比如：智能诊疗、医疗机器人、智能健康管理等等。智能诊疗：智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标;医学影像智能识别：AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题;医疗机器人：关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面;智能健康管理：对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。
应用场景三：无人驾驶
即使无人驾驶的噱头足够吸引人，但是为了弥补人工智能的不足，企业常常采取幕后的人为干预措施。这种做法的理念是，人类监督者确信人工智能运转良好，并担任教师角色。当人工智能失败时，人的干预是软件调整的指南。这一启发式过程的明确目标是，最终人工智能将能够在没有监督的情况下运行。在无人驾驶汽车的研究中,对人工智能技术的研究已经非常深入,一致认为人工智能技术为无人驾驶汽车的实现提供了推动力。
应用场景四：零售
据媒体报道，国内零售业现约有40余家人工智能创业公司，针对电商领域实现的功能主要有客服、实时定价促销、搜索、销售预测、补货预测，还可以智能推荐你喜爱的商品信息以及机械手臂机器人完成自动工作。高盛曾预测，到2025年，人工智能在零售业每年将节省540亿美元成本，创造410亿美元新收入。
而通过AI、机器视觉技术对顾客购买行为、仓储物流行为、供应商供给行为等多个方面进行监测和分析，确保合适的库存水平，避免出现滞销、脱销状况，实现供给侧改革。零售前端的实体业态背后，是一套复杂的智能零售系统，调配着商品以最快的速度向消费者流动。整个系统连接用户和商品的时效性越高，体验就越好，流转的效率越高，成本就越低。
应用场景五：家居
家庭是人类最重要的社交生活场所之一，也是人工智能应用较为广泛和影响度较高的领域。通过语音控制设备，从而轻松调节家里的风扇、空调、空气净化器等家电，这样的场景如今已经实现。智能家居已经从生态之争，到产品互联拓展的全平台之争了，所以，智能家居算是目前进展得比较顺利的人工智能应用吧。
解决安全隐患：安装智能设备后，业主可以直观的了解到家里的情况，如遇突发情况，可及时处理;生活舒适便捷：屋内的照明、家电等现代化电器数量繁多，如果每个都单独操作将会很繁琐，令人心烦。如果房间面积大了，这种烦恼将成倍增长。但智能设备就能整合家里的电器，这些问题就可以迎刃而解;远程集中操控：智能家居的控制方式除了传统的面板控制之外，还增加了语音控制、移动端控制。比如将手机、iPad、平板电脑变为智能控制器。这样做不仅可以远程操作，还能集中控制家里的电器，使生活更加便捷。
目前，人工智能在教育、医疗、无人驾驶、零售和家居等领域，都发挥了巨大作用，的的确确给我们的生活带来了许多实际的好处。让我们一起期待，在未来人工智能会带给我们怎样的惊喜吧!
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本文共字，预计阅读时间。根据2020年人工智能的最新发展趋势，梳理出了人工智能技术场景体系层级划分图谱（2020版），可以作为人工智能技术系统学习或者场景落地的“思维导图”式示例参考使用。
图：人工智能的技术层级划分
人工智能从感知和认知两方面模拟人类智慧，赋予机器学习以及推断能力，具体来说，就是让机器会听（不同的语音识别、翻译等）、会看（图像识别、人脸识别、证件识别、文字识别等）、会学习（机器学习、自然语言处理、知识图谱等）、会行动（无人驾驶、机器人等）、会思考（智能考试、阅卷、人机对弈等）。
ABCDI(A人工智能、B区块链、C云计算、D大数据、InternetofThing物联网）等新技术协同发展，成为能够真正改变现有人类社会生产工艺的科学技术。
人工智能的技术场景体系，从整体上概括，可以划分为纵向和横向两个维度：
再进一步具体细分，人工智能技术场景体系层级划分（2020）可以分成三层，具体包括了AI基础层、AI技术层、AI应用层。
其中：
AI基础层：包括硬件设施、算力平台、数据资源等。硬件主要是为人工智能应用提供强大的算力支撑，包括计算资源如GPU、FPGA、AISC等加速芯片，网络资源，存储资源，以及各种传感器件；系统平台包括操作系统、云计算平台、大数据平台等；数据资源为当前的人工智能技术提供了充足的数据支持。
AI技术层：包括AI框架、理论算法、应用算法、AI技术细分方向等。底层包括国内外主流AI框架等；以学术界和大型互联网公司为代表，对人工智能的底层理论算法的研究，包括近年来比较主流的深度神经网络算法、图算法等，正是因为这些基础理论取得突破，才使得当下人工智能产业取得突飞猛进的发展；应用算法层主要的研究领域包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱、决策判别等，涉及感知、认知、思维、决策不同的智能方向；在每个研究领域中，又有很多细分技术研究方向等。AI技术层是目前整个人工智能产业中最核心的部分，这些技术直接决定了行业应用落地的效果。
AI应用层：包括智能方案、智能场景等。人工智能技术与行业深度结合，针对TOB与TOB具体的场景实现智能化，目前主要的应用行业领域包括金融、安防、政府、医疗、交通、教育、互联网、电力、互联网等，未来将会拓展到更多的领域。
东方林语人工智能技术场景体系层级划分（2020），整体技术框架图谱如下：
人工智能技术，为人类进步提供了更好的工具，但只有在实际场景中能够解决具体问题，才能真正产生相应的价值。
因此寻找合适的商业场景是人工智能技术落地的关键环节，需要数据、场景与工程技术能力的紧密结合，从场景应用价值、技术标准建设、产品综合性能、安全与隐私等综合考虑。
根据艾瑞咨询2019年的报告，人工智能围绕8个领域，10个行业，做了一个比价客观的评估，可以作为行业落地的重要参考与借鉴标准。
图：人工智能行业落地主要场景领域
当前，人工智能，已经在金融、安防、营销、医疗、交通、客服、零售、制造、农业等，根据成熟度不同，已经在不同场景，体现了不同的价值。
图：人工智能各行业落地成熟度
相关更多厂商及场景落地价值方案，可以参考微信公众号“东方林语”人工智能原创系列解读文章，或者下方未央网专栏文章（点击进入阅读）：
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随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、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，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势
人工智能+教育的典型应用场景
机器学习
机器学习是指机器通过对客观世界的观察获得经验，再利用经验改善自身性能的过程。典型的机器学习包括监督式学习、非监督式学习和强化学习等。
其中，监督式学习是较为常用的一种，其工作原理是，机器基于一定规模的客观数据，利用特定的算法和模型，自动学习数据中所蕴含的规律性信息，从而帮助人们解决实际问题。
知识图谱
基于所构建的教育知识图谱，智能化教育系统可以自动解答学生所提出的学科知识类的问题。
基于教育知识图谱，系统还可以进行相关教学资源与课程的个性化、精准化推荐。
自然语言处理
自然语言处理技术主要用来实现人与智能机器之间通过自然语言进行有效交互。
自然语言处理技术在教育中也有诸多应用。例如，短文自动评分系统已经在GMAT和TOFEL考试中使用多年，并被不断改进以接近人类的评分水平。口语自动测评系统也已经开始广泛应用于中考等关键性考试，并已被嵌入各类语言学习软件中应用。
机器人与智能控制
机器人作为人工智能技术的主要载体之一，涵盖了智能感知与推理、规划与决策、控制与交互等。
教育服务类机器人通常作为不可拆分的软硬件整体，直接服务于教学过程，完成特定的教学任务，如通过与学生的互动完成知识传授或情感陪伴。
教学用途类机器人则通常由可拆分组合的硬件以及可编程的软件组成，作为机器人教育的载体或STEM、创客课程的教学辅助工具。
人工智能技术的典型应用场景
人工智能教育应用有五个典型场景：智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务。
智能教育环境
基于人工智能的各项关键技术，当前教育环境中的典型应用包括校园安全监测与预警、智能教室和智能图书馆等。
#01、校园安全监测与预警
智能校园巡逻机器人可以采集进入校园人员的面部信息，进行身份验证，并记录学生到校和离校的时间，还可以进行24小时不间断巡逻，及时检测校园中可能发生的异常情况并提醒安保人员。
系统中可以嵌入感烟、感温、火焰、可燃气体探测器等多种传感器，做到校园安全的全面预警与防护。
#02、智能教室
在教师端，智能教室可以通过体态与语音识别技术，对教师的教态与教学模式进行自动分析。
在学生端，智能教室可以通过情感计算与机器学习技术，对学生群体与个体的学习行为、情绪、专注度等进行自动分析。
智能教室不局限于传统学校内的物理空间，在线上学习空间中也可以构建相似的智能教学环境。
#03、智能图书馆
在智能图书馆中，读者自主借还、检索、查询、下载、复印、阅览等多项服务已得到逐步实现。
智能图书盘点机器人可以对图书馆藏书进行自动化盘点，检查是否发生了丢失、错架放置图书等问题，并实时更新图书的位置信息。
智能学习过程支持
学生通常需要在学习中得到科学、及时的支持，才能高效完成这一过程。通过利用人工智能的各项关键技术，现阶段智能学习过程支持系统的典型应用有学习障碍智能诊断、教学资源智能推荐和智能学科工具使用等。
#01、学习障碍智能诊断
对于学生因领域知识缺失而产生的学习障碍，可通过构建领域知识点间的逻辑结构关系来进行智能诊断。
智能学习过程支持系统能够构建知识层面的逻辑结构关系以及不同知识点间的障碍依赖关系，从而精准判断每位学生薄弱知识点产生的原因。
#02、教学资源智能推荐
运用机器学习算法，智能学习过程支持系统可以对学生的知识掌握情况、学习专注度等关键指标进行准确评估，从而为学生精准推荐相应的学习资源。
例如，当前多种智能学习平台利用学生的过程性测评数据，自动分析并推荐符合其能力水平、学习状态的学习内容与练习题目。
#03、智能学科工具使用
通过语音识别、手势识别、自然语言处理等技术，已经开发出了一系列可以辅助学生学习过程的智能学科工具。
例如，对自然界的植物进行图像识别，支持学生在生物学课堂上的自主探究性学习；对中国古典文学语料进行加工处理，激发学生学习语文的兴趣。
智能教育评价
运用科学的方法与技术手段，对教育活动满足社会与个体需要的程度做出判断的活动。
目前，智能教育评价有智能课堂评价、口语自动测评、心理健康监测和体质健康评价四个方面的典型应用。
#01、智能课堂评价
计算机视觉技术可以通过学生面部表情识别其基本情绪，帮助教师及时了解学生的学习状态与专注程度，从而进行教学干预或调整自身教学策略。
自然语言处理技术可以对学生的课堂作答情况进行及时标记与反馈，同时可以将相关信息反馈给任课教师，从而提高教学效率与效果。
#02、口语自动测评
通过自然语言处理技术，人们得以提取语音及语义层面的完整特征，通过机器学习技术训练自动评分模型，实现外语或普通话口语测试的自动评分。
通过口语自动测评，不仅节省了大量人力资源，还较好地排除了个人的主观因素，提高了测评的客观性与可靠性。
#03、心理健康监测
人工智能技术能够早期识别有潜在心理问题的学生并给出预警。基于社交网络数据中的用户语言、交互行为和情绪表达，可以建立相应的机器学习模型，用于分析未成年人的心理健康状态，并及时提示其心理健康问题和潜在的高风险行为。
#04、体质健康评价
利用可穿戴只能设备，可以持续采集学生的体育运动和睡眠等数据，并在此基础上开展精准分析与评价。同时，通过分析一个较长时间周期内的学生群体数据，学校可对体育课程的开设效果进行评价。
智能教师助理
智能教师助理一般指能够对教师工作和发展进行辅助的人工智能应用。现阶段，智能教师助理主要有自动出题与批阅、课程辅导与答疑、智能教研等典型应用。
智能学习过程支持
教育智能管理与服务指管理者通过组织协调教育系统的内部资源，充分利用智能关键技术和信息手段实现高效率、高水平的教育管理目标与教育公共服务。
当前，教育智能管理与服务的典型应用包括辅助教育决策、促进教育公平、提供定制化教育服务等。
尽管人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段，但随着人工智能技术的进步及其与教育融合程度的加深，相信在不远的未来，师生将开始运用人机结合的思维方式，实现与个人能力相匹配的个性化发展；教育管理者将更多地依据教育数据挖掘与分析的结果，进行教育管理、教育监测、教育决策等活动。最终，技术将助力教育实现核心素养导向的人才培养，迈向人机协作的高质量教育教学新时代。返回搜狐，查看更多