我国人工智能治理面临的机遇和挑战：基于科技公共治理视角
卢阳旭 何光喜
[摘 要]建立健全人工智能治理体系，是保障人工智能健康发展的必然要求。人工智能治理的核心议题是风险和收益的平衡，以及相关公共决策的知识合法性和参与合法性的协调。本文基于科技公共治理视角，分析了人工智能治理的两个面相，介绍了各国在人工智能治理方面的探索及面临的挑战。在梳理我国人工智能治理实践的基础上，从原则、制度建设和工具开发三个层面提出了改进我国人工智能治理体系建设的建议。
[关键词]人工智能；科技公共治理；风险；挑战
[中图分类号]D63 [文献标识码]A
一、人工智能治理问题的提出
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在对全球经济社会发展产生重大而深远的影响，[1]是当前全球科技治理的焦点议题。形成一套能有效识别、促成社会意愿“最大公约数”的人工智能治理体系，有效支撑相关公共决策的制定和执行，是促进人工智能健康发展的重要保障。
（一）科技公共治理及其核心议题
作为一种特殊类型的公共治理，科技公共治理具备公共治理的一般特征：治理主体多元化、治理机制多样化。[2]同时，科技创新活动及其影响的不确定性高、知识门槛高，又使得科技公共治理有以下两个方面的核心议题。
1．科技收益与科技风险的权衡问题
科学技术的“双刃剑”效应使得人们对于科技发展一直有一种矛盾的态度，一方面担心发展太慢，让经济社会发展失速；另一方面又担心发展太快、失去控制，伤及人类。这一矛盾态度使得人们在对待科技发展特别是新兴技术的应用上，出现了“预防原则”（precautionaryprinciple）和“先占原则”（proactionaryprinciple）的持续争论。[3]“预防原则”主张，人们要更谨慎地对待科技发展蕴含的不确定性，以防其带来不可预料的危害。“先占原则”则认为科技创新自由至关重要，不应过分强调与科技发展相关的不确定性的负面影响，反倒是要在规制科技创新方面更加谨慎，以免失去科技发展带来的机会。简单说，前者更强调“安全的科学”，后者则更加强调“科学的安全”。[4]
2.“知识合法性”和“参与合法性”的张力问题
科技活动有很强的专业性，较之一般公众，科学家具有很强的知识优势，更有可能作出“知识上”的正确决策，科技相关决策应该主要听科学家的——这是很长时间以来，科学与政治、科学家与公众之间的默契。但是，随着科学的体制化和职业化，知识权力与各种经济和社会利益的深度纠缠，科学家的独立性和客观性不再毋庸置疑。同时，科技对社会的深度纠缠使得科技决策所需的科学知识之外的“社会知识”越来越多，而公民权利意识的增强则意味着公众会越来越不愿意只是被动地接受科学家们的决定。[5][6]换句话说，没有多主体参与的科技公共决策可能在知识上是不完备的，在程序上是“不合法的”。[7]
（二）人工智能治理的两个面相：“影响的治理”与“技术的治理”
1.影响的治理：人工智能的伦理、法律和社会影响
影响的治理是人工智能治理的核心面相，基本原则是以人为本，基本问题是风险和收益的权衡。20世纪90年代人类基因组计划设立专门的研究项目，关注与基因技术相关的伦理、法律和社会议题（Ethical,Legal,andSocialIssuesELSI）。这个框架同样适合于对人工智能影响的分析，目前人们对于人工智能影响的讨论基本上也是从这三个相互联系的层面来展开的。
人工智能伦理议题的核心，是人与人工智能系统的关系，表现在两个层面：一是人工智能持续发展给人类地位带来挑战，虽然目前人工智能还处于狭义人工智能阶段，但人们对通用人工智能和超级人工智能的预期加重了这方面的担忧。二是人工智能的误用和滥用给人与人、人与自然之间伦理关系带来挑战，比如隐私、歧视、尊严、安全、公平正义等。人工智能法律议题的核心，是何种法律规制能够帮助人类在人工智能发展过程中实现“趋利避害”。人工智能社会议题的内容相对宽泛，而且随着人工智能对工作和生活渗透广度和深度的增加，还会有各种新的议题出现。当前，人们关注的主要议题，包括就业、收入分配、深度造假、政治选举等等。[8][9]
需要指出的是，虽然人们对人工智能的潜在风险有很多担心，但总体判断还是好处要大于风险，而且人类社会有机会、有办法去争取实现收益最大化、风险最小化。比如，2018年12月欧盟委员会高级专家组发布的《可信赖的人工智能伦理准则（草案）》（DraftEthicsGuidelinesForTrustworthyAI）指出，总体而言人工智能所带来的收益要大于风险。同月，日本内阁府发布的《以人类为中心的人工智能社会原则（草案）》（SocialPrinciplesofHuman-centricAI(Draft)）也认为人工智能技术是其推进“社会5.0（society5.0）”建设的关键，要尽可能有效、安全地利用它并避免其带来的负面影响。
2.技术的治理：人工智能系统的治理
技术的治理是人工治理的从属面相，基本目标是保障技术系统安全、可控。具体要求主要包括：一是强调人工智能系统要可解释、透明、长期安全并符合社会价值观，要提高算法的透明性、完善数据共享标准和规范。二是要在人工智能系统的可靠性检验和安全性确认等方面寻找新的方法，以保证人工智能系统处于不间断的人类监管之中。比如，2016年美国政府发布的《国家人工智能研发战略规划》提出，在初始设计阶段就要从技术、标准、审查层面保证人工智能系统可控、安全、符合社会伦理。
但人工智能技术治理面临两个方面的挑战：一是人工智能内生偏差和不可理解问题。人工智能算法高度依赖于大数据，而在很多场景下，数据质量（比如样本的代表性）是很成问题的；不可理解性既包括开发者无法确切理解人工智能系统自我学习过程和决策结果，也包括算法对于使用者和监管者而言的不可理解性。[10]二是算法透明化的安全顾虑和法律争议。国家和公司层面的激烈竞争，以及算法、数据及其分析方法通常掌握在少数国家、少数公司手中这一客观事实，使得它们很容易从现行法律框架中搬出私人财产、商业机密、国家安全等作为拒绝公开的理由。
二、各国人工智能治理的探索和挑战
（一）各国人工智能治理的探索
1.影响的识别：共识和差异
近年来，随着研究的深入和实践的增多，全球人工智能治理的一般性议题越来越集中，主要包括人类的尊严和自主性、隐私和数据安全、就业和社会不平等、人工智能系统的可信赖性及恶意使用等。与此同时，人工智能向各领域的快速渗透也让人工智能治理的具体性议题持续增多。据不完全统计，仅在各项能从公开渠道获得的人工智能提案中，涉及的议题就已超过50个。[11]随着人工智能对各领域渗透程度的进一步加深，未来还会有更多利益点和风险点被触及和识别。
需要指出的是，各国在议题上的共识并不代表在认知、态度和政策举措方面取得共识。以隐私保护为例，虽然各国都认同应该保护隐私，但在不同的制度和文化背景中，人们对于隐私的理解，以及隐私的重要性排序存在明显差异。比如，有研究者将不同社会和群体对待隐私保护的态度划分为三种类型：“隐私优先”（High-Privacyposition）、“隐私平衡”（Balance-Privacyposition）和“隐私限制”（Limited-Privacyposition）。[12]“隐私优先”论赋予隐私更高的价值排序，认为应该赋予个人更大的“数据控制权”，同时它对于隐私的界定也相对比较宽泛。与之相反，“隐私限制”论则认为，虽然应该保护隐私，但当它与其他社会价值（比如公共安全、言论自由等）不一致的时候，应该让位于后者。“隐私平衡”论介于二者之间，在强调隐私保护的同时，也认为不应该对隐私有过于宽泛的定义和过强的保护，在隐私保护方面则强调发挥个人自主、机构和行业自律的作用。事实上，上述分歧明显地体现在美国和欧盟个人数据和隐私保护的立法和监管思路上。相对来说，欧盟在个人数据和隐私保护上更接近于“隐私优先论”，2018年5月正式生效的《一般数据保护条例》（GeneralDataProtectionRegulation，GDPR）确立了“数据可携带权”“被遗忘权”等个人数据控制权，并要建立统一的执法机构。与之相反，美国在强调个人数据和隐私保护的同时，在个人数据控制权立法保护方面要更加谨慎，更接近于“隐私平衡论”甚至“隐私限制论”。对美国、英国和德国等国企业的实证研究也发现了各国对于隐私的认知差异：美国与英国企业的隐私官员一般从避免损害消费者预期的风险管理角度看待隐私保护，而德国、法国和西班牙三国企业主要从人权角度看待隐私。[13]
2.机制的探索：参与和协同
人工智能发展迅速、渗透性强、议题多样复杂。政府、科研机构、大学、企业和社会组织等都有各自的利益诉求和信息优势，多元参与、充分沟通有利于提高人们对人工智能收益和风险的共同认知，并承担共同责任。虽然人工智能治理是个新议题，但从欧美各国的实践来看，它们基本延续了在转基因、纳米、合成生物学、信息技术等新技术治理方面的理念和架构。以一系列法律为核心的正式制度为人工智能治理提供了基本的制度框架和互动规则，例如欧美国家广泛存在的对重大科技公共议题的议会听证制度。对话会、民意调查以及政策制定者和专家之间的社会网络等非正式治理活动也有利于信息的及时传递和各方利益的表达。比如，在奥巴马政府时期，白宫科技政策办公室就人工智能主题举办了一系列旨在广泛征求社会各界意见的研讨会，在此基础上相继发布了《为人工智能的未来作准备》（PreparingForTheFutureOfArtificialIntelligence）《美国国家人工智能研究和发展战略计划》（TheNationalArtificialIntelligenceResearchandDevelopmentStrategicPlan）和《人工智能，自动化与经济》（ArtificialIntelligence,Automation,andtheEconomy）三份报告，较为系统地阐述美国人工智能发展战略、伦理规范和治理机制。2018年以来，美国国会就个人数据和隐私保护相关议题连续举行了多场听证会，Facebook、谷歌、亚马逊等企业巨头均被邀出席。2018年5月，美国政府又在白宫举办人工智能峰会，邀请谷歌、亚马逊、英特尔等企业巨头，以及顶级学术机构的专家等上百位代表参加，重点讨论AI研发、人才培养、制约AI创新发展的体制和特定部门的AI应用等4个议题。2017年6月，英国上议院成立了人工智能专门委员会，负责研究人工智能发展所带来的经济、伦理和社会问题。2018年4月，该委员会发布了《英国人工智能：准备、意愿与能力》（AIintheUK:ready,willingandable）的报告。
当然，人工智能治理过程中多方参与和协同的方式、效果受到特定国家利益集团的结构和制度环境的深刻影响。人工智能的快速发展必然会冲击现有的利益格局，不同利益集团之间的博弈直接决定了各方在相关决策中的话语权和影响力。以隐私保护为例，数据收集者、数据聚合者（主要指各类数据交易平台）、数据使用者和数据监管者这四类利益主体之间的博弈过程会深刻影响一个地区、国家甚至全球的隐私保护政策。[14]同时，人工智能治理过程中利益博弈、政策制定和执行活动都嵌入特定的政策网络当中，会受到其他领域法律法规和政策执行体制的推动和掣肘。总之，欧美国家在推动人工智能公共治理方面的基本经验，不是简单地让知识合法性或参与合法性占据绝对的优势地位，而是把二者间的张力纳入特定的制度框架内，并通过各种具体的活动程序和技术小心翼翼地保持它们之间的微妙平衡。
3.工具的建立：规范和倡导
工具的多元化和适应性是实现有效治理的重要条件。近年来，国际组织、各国政府和立法机构、研究机构等各类主体积极探索建立多样化的人工智能治理工具。法律的约束力强，是人工智能治理可依赖的重要工具，但由于其刚性强，各国在以法律来规制人工智能方面还是相对比较谨慎，尽量平衡风险规制和促进人工智能创新发展的双重需要。总体而言，以美国和欧盟为代表的一些国家和地区在人工智能相关立法方面采取的基本策略，是差别化和场景化——对人工智能不同应用领域进行专门立法。目前，美国和欧洲等国家和地区在自动驾驶方面已有比较成熟的立法，很多国家（地区）也试图加强对深度造假、智能投顾和智能医疗等人工智能应用重点领域的立法规制。[15]
行业技术标准、从业人员行为规范等也是人工智能治理的重要工具。2017年，电气电子工程师协会(IEEE)发布《人工智能设计的伦理准则(第2版)》，对人工智能伦理事项进行了扩充，而且目前还在持续更新和迭代。国际电信联盟（ITU）、国际标准化组织和国际电工委员会第一联合技术委员会（ISO/IECJTC1）等机构也在紧锣密鼓地进行相关标准的研究和制定工作。同时，一些知名科学家、企业家发起国际性的治理倡议，试图在观念和规范层面凝聚全球共识。比如，2017年1月，由未来生命研究所（FutureLifeInstitute）发起，霍金、马斯克领衔推动全球联署的“阿西洛马人工智能23条原则”（AsilomarA.I.Principles）已有超过1000名人工智能/机器人研究人员以及超过2000名其他领域专家签署。该原则从科研目标、科研经费和文化、科学和政策的互动、系统安全可控和透明性，到负责任、隐私、自主性、利益共享、符合人类价值观和不颠覆人类社会秩序等方面提出了23条人工智能研发和应用原则，呼吁全世界严格遵守，共同保障人类未来的利益和安全，在业界引起了很大反响。2018年12月，一项旨在推动人工智能治理全球合作，促进人工智能可持续发展的《负责任地发展人工智能蒙特利尔宣言》（MontrealDeclarationforaResponsibleDevelopmentofArtificialIntelligence）也开始了全球签署。这些国际性的、跨领域的努力为全球人工智能治理合作提供了重要帮助。
（二）全球人工智能治理面临的主要挑战
1.收益和风险的有效识别与公正分配
人工智能是一项正在快速发展且具有重大深远影响的新技术，对它的治理面临着巨大的技术和经济社会影响的“双重不确定性”。如何确保收益和风险的平衡，实现收益的公正分配、风险的合理分担是全球人工智能治理面临的巨大挑战。以就业为例，虽然人们知道人工智能将推动更大范围、更具“劳动替代性”的自动化进程，并重塑全球产业链和就业结构，但替代的规模和方式，影响的大小和结构却众说纷纭、难有定论。再有，人工智能如何加速推动资本替代劳动，是否会加剧“资本回报率高于经济增长率”的趋势，[16]造成劳动参与率和劳动收入占国民收入的比例进一步下降，高端就业岗位和普通就业岗位间的收入差距进一步扩大，让人工智能带来的生产效率提高、社会财富增长等好处主要由少数大企业、大资本和高端技术人员和管理者获得？2018年2月，剑桥大学生存风险研究中心（CentrefortheStudyofExistentialRisk，CSER）等机构联合发布《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》（TheMaliciousUseofArtificialIntelligence:Forecasting,Prevention,andMitigation），认为滥用人工智能不仅会放大旧风险，还会产生新风险，让数字空间、物理空间和政治领域的风险类型更加复杂。总之，不同国家、群体和个人在人工智能相关风险面前的脆弱性是存在结构性差异的，如何降低风险并更合理分配风险是全球人工治理面临的关键挑战。
2.知识合法性与参与合法性的动态平衡
人工智能具有很高的技术门槛，相比于用户、监管者等主体，技术专家拥有很强的知识优势。但人工智能技术具有极强的渗透能力，将来会出现在工作和生活的各种场景当中，与每个人的利益密切相关。在这种情况下，与人工智能相关的公共决策所需的不仅仅是客观的技术知识，公众的利益诉求和价值判断同样非常重要。探索各种能够促进政府、企业、科学共同体和公众四类主体共同参与、协商共治的方式，不仅能够增加复杂决策所需的技术知识和社会知识，更能增加人工智能治理的参与合法性。但必须指出的是，在现实的人工智能治理活动中，四类主体内部并非“铁板一块”，而是普遍存在着各种观念和利益的分化与差异：政府内部存在不同级别和不同部门间的观点或利益差异；科学界内部存在不同学科间、不同技术路线的差异，而且很多所谓的“科学之争”还混杂着复杂的利益纠葛；产业界内部存在不同产业、不同厂商间的利益差异；公众内部的观念、利益分化则更加普遍。总之，纵横交错的利益关系、知识和政治的深度交织都增加了人工智能治理知识合法性和参与合法性之间的张力和平衡难度。
3.全球人工智能产业竞争和治理合作的良性互动
加强人工智能治理的全球合作是国际社会的共识，但各国、各大企业积极争取掌握更大话语权也是全球人工智能治理的客观事实。2019年2月，美国总统特朗普签署《美国人工智能倡议》，提出要应对来自战略竞争者和外国对手的挑战，并确保美国在人工智能领域的领先地位。2018年3月，欧洲科学与新技术伦理组织（EuropeanGrouponEthicsinScienceandNewTechnologies，EGE）发布的《关于人工智能、机器人与“自主”系统的声明》（StatementonArtificialIntelligence,Roboticsand‘Autonomous’Systems）提出，欧盟要启动相关流程，为机器人技术和自主系统的设计、生产、使用和治理制定一个共同的、国际公认的伦理和法律框架。2018年4月，英国议会发布的《英国人工智能：准备、意愿与能力》（AIintheUK:ready,willingandable）更是提出，英国要利用法律、研究、金融服务和民间机构方面的优势，通过在人工智能伦理与准则制定方面的领先来引领人工智能的发展。
三、我国人工智能治理的探索和挑战
（一）我国加强人工智能治理的主要探索
1.高度重视人工智能发展风险研判和防范
2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，要求必须高度重视人工智能可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险。2018年10月，习近平总书记指出，要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，维护人民利益和国家安全，确保人工智能安全、可靠、可控；要加强人工智能相关法律、伦理、社会问题研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。
2.积极推进法律法规和政策体系建设
近年来，我国通过分散式立法的方式，修订和出台相关法律法规，重点加强了对个人数据、电子商务、智能金融、自动驾驶等与人工智能发展紧密相关领域的修法和立法工作，努力完善促进人工智能健康发展所需的法律框架。比如，2018年8月十三届全国人大常委会审议通过《中华人民共和国电子商务法》，努力在允许算法推荐和大数据画像等新技术发展和消费者合法权益保护之间寻求平衡。中国人大网公布的《十三届全国人大常委会立法规划》显示，个人信息保护法、数据安全法均被列为第一类项目，即条件比较成熟、任期内拟提请审议。一些政府行业监管部门也陆续出台了一系列部门规章，积极适应本领域人工智能应用的监管需要。比如，中国人民银行等部门联合出台的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》规定，金融机构应当向金融监督管理部门报备人工智能模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑，在促进算法透明和人工智能监管框架等方面做出重要尝试。
3.搭建人工智能治理多方参与平台
2017年11月，由科技部、发改委等15个部门共同构成的“新一代人工智能发展规划推进办公室”宣布成立，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施。来自高校、科研院所和企业的27名专家组成的“新一代人工智能战略咨询委员会”也同期成立，负责为新一代人工智能发展规划和重大科技项目实施，以及国家人工智能发展的相关重大部署提供咨询。为进一步加强人工智能领域相关伦理、法律和社会问题研究和人工智能治理国际交流合作，2019年2月，新一代人工智能发展规划推进办公室决定成立“新一代人工智能治理专业委员会”。2019年4月，科技部发起“为了AI健康发展：新一代人工智能治理准则建议征集”活动，向政府部门、企业、高校、科研院所和各界人士公开征集建议。在人工智能标准化方面，2018年1月，国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组和专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理中国人工智能标准化工作。
（二）我国人工智能治理面临的主要挑战
1.从跟随者到领跑者的角色转换
长期以来，我国科技发展处于“跟跑”状态，科学研究和产业应用方面会遇到的伦理、法律和社会问题大部分都已由先发国家“蹚过”了，我们可以跟在后面学习借鉴国际经验，不走或少走弯路。当前，新一代人工智能对全世界来说都是一个新事物，在治理方面没有现成的经验。我国人工智能部分领域核心关键技术实现重大突破，市场应用深度和广度迅速增长，与之相关的伦理、法律和社会问题的研究和治理不可能再跟在后面学了——从“跟着学”到“带头做”是一个巨大的角色转变。
2.科技公共治理机制不健全
人工智能治理活动嵌入在特定的科技公共治理制度中，而后者是一个从理念到制度、程序再到具体技术的完整系统。虽然近年来我国在人工智能治理领域已经作出富有成效的探索，但我国科技公共治理体制机制方面的诸多不足还是会给人工智能治理带来诸多挑战，突出表现在以下几个方面：一是产业界、公众参与科技公共决策的依据、程序等仍然缺乏明确、详细的法律规定。二是以知识生产、共识达成和决策扩散等为目标的系列公共治理方法和工具开发不够。三是在开放创新和全球合作共治的大背景下，主动参与国际人工智能治理合作的理念、机制和专业人才准备不足。
四、结论和建议
探索形成一套有效的人工智能治理机制和平台、治理方法和工具，以实现治理结果的趋利避害、治理过程的科学民主，是保障人工智能持续健康发展的内在要求。鉴于全球人工智能治理现状以及我国的具体国情，本文提出以下建议：
一是原则层面，根据收益和风险结构进行分类、分级处理。一方面人工智能在不同领域中的应用所带来的收益和风险存在很大差异；另一方面在人工智能创新和产业化链条的不同阶段和环节，收益和风险的大小和结构也存在很大差异。没有必要，也很难用一个标准来简单地加总利害。从目前国际人工智能治理经验和我国治理实践来看，未来我国人工智能治理遵循的基本原则，是根据风险类型和大小，对不同场景下的人工智能系统开发和应用采用不同的监管模式和治理机制，努力实现创新和安全、知识合法性和参与合法性之间的动态平衡。
二是制度规范层面，人工智能公共治理法治化。首先应当在法律层面规范人工智能治理程序，将相关决策过程纳入法治轨道。其次要在科研经费投入、科研活动监管、公众参与方式和程度等方面，都明确相应的制度安排，在项目形成机制、各类利益相关方代表的产生方式和意见表达程序等内容作出可操作的程序设计。[17]
三是技术层面，开发多样化的人工智能治理技术工具箱。在充分借鉴国际人工智能治理方法和工具的基础上，围绕知识生产、共识形成和行动促进这三个人工智能治理的关键问题，开发适合我国制度环境和社会基础的系列工具。
[ 参 考 文 献 ]
[1]习近平，推动我国新一代人工智能健康发展，2018-10-31.
[2]俞可平.国家治理评估：中国与世界[M].北京：中央编译局出版社,2009：3-8.
[3]翟晓梅,邱仁宗.合成生物学的伦理和管治[N].科学时报,2010-7-19.
[4]卢阳旭,龚旭.科学资助中的控制权分配——以科学基金机构职能变迁为例[J].科学学研究,2019(3).
[5]诺沃特尼,斯科特,吉本斯.反思科学：不确定性时代的知识与公众[M].冷民,等,译.上海：上海交通大学出版社,2011.
[6]马森,魏因加.专业知识的民主化：探寻科学咨询的新模式[M].姜江等译.上海：上海交通大学出版社,2010.
[7]王奋宇,卢阳旭,何光喜.对我国科技公共治理问题的若干思考[J].中国软科学,2015(1).
[8]国家人工智能标准化总体组.人工智能伦理风险分析报告[R].2019.http://www.cesi.ac.cn/201904/5036.html.
[9]贾开,蒋余浩.人工智能治理的三个基本问题：技术逻辑、风险挑战与公共政策选择[J].中国行政管理,2017(10).
[10]汝绪华.算法政治：风险、发生逻辑与治理[J].厦门大学学报（哲学社会科学版）,2018(6).
[11]曾毅.构建新一代人工智能准则[N].光明日报,2019-1-24(16).
[12]Margulis,ST.PrivacyAsaSocialIssueAndBehavioralConcept[J].JournalofSocialIssues,2003.59(2):243-261.
[13]Bamberger,KA,Muligan,DK.2015,Privacyontheground:drivingcorporatebehaviorintheunitedstatesandEurope[M],MITPress.
[14]克雷格,卢德洛芙.大数据与隐私：利益博弈者、监管者和利益相关者[M].赵亮、武青译.2016.长春：东北大学出版社.
[15]汪庆华.人工智能的法律规制路径：一个框架性讨论[J].现代法学,2019（2）.
[16]皮凯蒂.21世纪资本论[M].巴曙松,等,译.北京：中信出版社,2014.
[17]何哲.人工智能时代的政府适应与转型[J].行政管理改革,2016(8).
[作者简介]卢阳旭，中国科学技术发展战略研究院副研究员；何光喜，中国科学技术发展战略研究院研究员。智能时代的教育创新趋势与未来教育启示
一部人类文明史，就是教育和科学相互激励、相互促进的历史。纵观工业革命以来的人类社会发展历程，时代变迁总是伴随着重大产业变革和经济社会的跨越式发展，而主导时代变迁的源泉则是科技进步。当前，新一轮科技革命正风起云涌，以人工智能为代表的前沿技术对人们的生产生活产生了重大影响，加快推动人类社会迈向人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。
智能时代，新一代信息技术进入创新密集期。中国应抢抓机遇，积极推进前沿技术与教育教学的深度融合，促进教育理念、教学方式和管理模式创新，为实现教育公平、建设高质量的教育体系以及构建更加开放、包容的终身学习体系夯实基础。新冠肺炎疫情对全球教育体系造成了严重冲击。受疫情影响，全球大部分学校被迫关停，约190个国家暂停了线下课程，超过15亿学生的教育进度受到影响，在线教育成为实现“停课不停学”的唯一选择。在大规模在线教育实践中，现代信息技术不仅发挥了重要支撑作用，同时还引领着未来教育的创新与变革。后疫情时期，面对更为复杂多变的国际国内形势，为确保教育现代化目标任务的实现，我们迫切需要认真反思传统教育体系存在的不足，积极推动信息技术与教育教学的深度融合，加快构建面向未来的教育新生态。研究在对智能时代进行界定和分析的基础上，基于《面向智能时代：教育、技术与社会发展》一书中的团队研究成果，总结提炼智能时代教育创新与变革的十大趋势，并根据智能时代教育创新特征及教育本质，进一步获得研究未来教育的五点启示。
一、智能时代呼唤教育创新与变革
(一)迈向智能时代
人类社会的发展大致经历了农业时代、蒸汽时代、电气时代和信息时代。时代更迭具有三大显性特征：一是科学技术的发展奠定了不同时代的生产力基础；二是生产要素随着时代更迭不断演进，而新生产要素的形成，会驱动人类社会迈向更高发展阶段；三是生产力的飞跃也带来生产关系的重大变革，并引起社会生活各领域发生重要变化。
1956年举行的达特茅斯(Dartmouth)会议被认为是“人工智能”诞生的标志。步入信息时代后，互联网技术的发展和高性能计算机的出现，加速了人工智能的创新研究，也促使其从研究走向应用。近十年来，在新理论和新技术的驱动下，人工智能呈现蓬勃发展态势，产业链条逐步形成、集群发展态势显著、溢出效应日益突出。在人工智能引领下，大数据、云计算、物联网、区块链、5G等新一代信息技术加速突破应用。这些前沿技术不断颠覆传统生产模式、组织方式和产业形态，推动传统产业转型升级、新兴产业发展壮大。同时，前沿技术已从互联网领域渗透至传统行业，其应用场景日益丰富、应用价值不断凸显，在包括教育在内的多个服务行业已经有了较为成熟的应用，极大促进了人们工作和生活的智能化。
前沿技术的创新与应用也推进了经济的数字化转型。当前，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，以大数据为代表的信息资源已成为重要的战略资源和新生产要素，并和其他要素一起融入经济价值创造过程，推动生产力变革。生产力的发展也促进了生产关系的变革。随着互联网技术的普及，人们开始降低对传统单一生产资料的依赖，而转向多元化的劳动输出，雇佣关系从紧耦合变成了松耦合。人机协同、跨界融合与共创分享的新型发展模式，也使人们摆脱了机械与繁杂的工作，可以基于自由意志展开个体之间的分工、合作与创作。前沿技术还驱动了知识的高效生产、传播和应用，促进了财富积累方向由资本转向知识，不仅急剧提升了财富增长的速度，也增加了收入分配格局调整的灵活性。因此，相比信息时代的计算机和互联网，以人工智能为代表的驱动生产力变革的新技术已经出现，催生了新的生产要素、改变了传统生产关系。历史发展和实践表明，我们正迈向或已经进入了一个由人工智能技术为引领的智能时代。
如果将时代更迭、技术进步与经济周期联系在一起，通过对工业革命以来全球经济增长五次长波的考察，亦可佐证我们的观点。1939年，著名经济学家、创新之父熊彼特将微观企业创新与宏观经济周期相结合，提出了“技术长波论”，指出在经济发展过程中同时存在着长、中、短三种长度不同的周期，而长周期主要是由以产业革命为代表的重大创新活动(群集)引起的，每个长波均以根本性技术创新为标志。熊彼特认为，经济发展是一个动态、非均衡的过程，而创新活动非连续、非平衡的动态过程与经济的繁荣及衰退是相互对应的。由于新技术的全面应用，生产效率显著提升，周期之后的均衡水平将高于之前水平，这一过程即为“创造性毁灭”，而“创造性毁灭”是推动社会向前发展的根本动力。
自工业革命以来的200多年间，人类社会一共经历了五次经济长波，每一轮长波又分为繁荣、衰退、萧条和复苏四个阶段，每一轮长波都伴随着重大技术创新及其主导的产业变革。第一个长波时间约为1780—1842年；第二个长波时间约为1842—1897年；第三个长波的时间约为1897-1946年；第四个长波的时间约为1946—1991年。第五次经济长波复苏时间约在1982年左右，繁荣期以1991年互联网以及信息技术领域的一系列技术创新高潮为标志，是目前仍在进行且尚未完成的经济长波，波峰出现在2008年左右，并以2008年全球金融危机为标志，第五次长波进入下降阶段。从长波持续的时间来看，前四次长波的平均周期为55年左右，而第四次仅经历了45年，长波持续时间不断缩短的背后是知识和技术迭代速度的不断加快。从1991开始的第五次长波至今已持续近30年，且在2008年左右由上升波转为下降波，繁荣期接近20年，2008—2015年左右是此轮长波的衰退期，从2015—2025年左右，该轮长波将进入萧条期并达波谷，此后在主导技术驱动下经历复苏并开启第六次长波。如果前沿技术和产业变革速度比预期更快、技术的外溢和扩散效应更强，那么第五轮长波周期有可能进一步缩短，第六次经济长波有望在2030年左右开启。
当前，我们正处在第五次长波的下行区间，叠加新冠肺炎疫情影响，未来几年，全球经济很可能面临进一步萧条并逐步探底。然而，下行区间往往是新一轮主导技术的萌芽期和发展期，全球范围正在兴起的新一代信息技术创新浪潮即是最好的佐证。可以预见，作为引领变革的战略性技术，以人工智能为标志的新一代信息技术将成为第六次经济长波的主导技术，其对全球产业格局、经济社会变革的影响将远超历次工业革命，也将成为人类社会迈向智能时代的决定性力量。如果我们把以人工智能为主导技术的第六次长波开启时间作为步入智能时代的标志，那么未来10—20年左右，我们将步入智能时代；如果我们以正在兴起的新一轮科技和产业变革作为智能时代到来的标志，便可以认为我们已进入智能时代。
智能时代，以信息化、数字化、智能化为特征的前沿技术不断催生新产业、新业态和新模式，为新一轮长周期繁荣奠定了坚实基础。根本上，前沿技术的蓬勃发展在很大程度上得益于新一代信息技术群进入密集成熟期，算法向并行化、复杂化、规模化发展。算法与深度学习等不断促使人工智能向“拟人化”方向发展，即机器深度学习人类思维，实现技术本身的智慧化。如果将“智能”理解为语言、逻辑、空间、认知等能力，那么“智慧”便是指从感觉到记忆再到思维的过程，也就是说“智慧”是“智能”的升华与进阶。具体来看，数据是信息的载体，信息与实践融合会形成知识，而知识的获取在于思维的形成，思维形成过程即为智慧。智能时代，低延时的5G作为新“信息高速公路”为各主体间智慧的流动提供了桥梁，构建了万物智联、交融共生的5G信息生态，推动智慧社会的形成。可以说，智慧社会将是智能时代里程碑式的产物，也是智能时代终将形成的新社会形态。智能时代，技术与知识的双重进化是促进智慧社会演进的核心动力。在技术层面，人工智能等前沿技术已为智慧社会的建设提供了技术支撑；智能化、数字化、网络化等新一轮科技革命和产业变革也为其提供了环境基础；智能化浪潮推动了人类社会原有的基础设施、生产方式、发展要素、商业范式、经济形态、治理模式等发生转变，使智慧社会更侧重于人与生活。另外，智慧社会体现了前沿技术对人类社会的生产、生活、组织、思维等方面的广泛应用，促使技术逐步代替人的脑力工作，引发社会的链式突破，推动社会智慧化。在知识层面上，数据、信息、知识、智慧代表了信息资源的不同层级和深度，智慧社会意味着“智能”将成为与劳动、资本、土地、信息、数据等同等重要的新生产要素。
智慧社会的主要构成及服务单位是“智慧人”，即知识、技术所带来的驱动力归于人。主体多元、集体智能、共创共享、智能权利等特征更是源于人，而人的认知能力决定人的发展能力，人的发展能力决定了社会的智慧程度。当前，科学技术从两个方面改变着人类，一方面是“向外的”，即对世界的认识；另一方面是“向内的”，即对自我的认知，毋庸置疑，教育是提高人类认知能力最有效途径之一。所以，智慧社会的建设离不开未来教育的发展。首先，未来教育方式及内容决定了人的认知程度；其次，未来教育为智慧社会的发展和迭代提供人才；最后，教育发展中产生的需求及问题也为智慧社会的发展提供动力与方向。另外，智慧社会以智慧、互联为理念，通过“智联”建设打破知识、空间、时间之间的壁垒，形成三维空间与知识、时间两个维度协同融合的“五维教育”，将推动构建以人为中心的教育生产关系，释放教育潜能，推动智慧社会生产力的变革。所以，时代的更新、社会的发展必将带来教育的创新与变革，而未来教育的变革也决定着未来社会的迭代与升华。
(二)智能时代教育范式的转变
在中国进入历史新方位的今天，智能时代无疑是一个新起点。前沿技术与教育的深度融合，将进一步释放教育在推动人类社会发展过程中的巨大潜力。近年来，我国一系列推进人工智能教育应用的战略与规划陆续出台。2017年发布的《新一代人工智能发展规划》和2018年发布的《教育信息化2.0行动计划》等都对人工智能与教育的融合发展进行了明确规划。2019年印发的《中国教育现代化2035》更是将“加快信息化时代教育变革”列为教育现代化的十大战略任务，进一步部署推进智能教育应用。2019年，习近平总书记在给国际人工智能与教育大会的贺信中指出，人工智能时代教育的重要使命是培养大批具有创新能力和合作精神的高端人才；我们要积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。因此，站在智能时代的背景下来思考教育的创新与变革，是我们研究未来教育的基本起点。
习近平总书记的指示突出了教育的时代使命与时代对教育的影响两大问题，前者强调教育应培养时代所需的人才，而后者强调时代的科技进步为教育创新与变革带来的机遇，事实上又可以统一到“学习”这个基本出发点上。在知识快速生产、迭代和传播的智能时代，教育范式变革的核心是由被动式的“教”向主动式的“学”转变，建立学习驱动型的教育体系是智能时代教育变革的主要方向。学习动力、能力和毅力的培养让学习者具有高度的适应性，这种适应性是其面对技术和产业的快速迭代及经济社会的急剧变化时所拥有的关键能力，也是社会对未来人才素养的基本要求。主动学习意味着随时学习和终身学习成为一种常态，且学习者学习和掌握的不仅仅是知识和技能，还应当学会在面对复杂社会问题时，主动运用自身的批判性思维及复杂认知去管理目标、促进合作、增进协调，以实现个人和社会发展目标的统一。因此，为建立以学习者为中心的教育新生态，必须充分发挥互联网和人工智能优势，创新教与学方式，加快构建服务全民终身学习的教育体系。
智能时代为构建以学习者为中心的教育新生态提供了前沿技术支撑，构建数字化、智能化的终身教育体系和网络化、可持续的学习型社会已成为新的使命。此时，学校和教育机构不再是封闭的社会单元，而是通过网络汇聚形成集体智慧聚变的节点。智能时代，人们已不再满足标准化的学校教育模式，对个性化教育服务和获取更多的终身学习资源、机会有了更多需求。互联网将成为教育实践的基本支撑平台，能够实现优质教育资源更大规模、更低成本、更有效的分享，通过提供开放的理念、新的组织流程、新的供给模式、创新的思维来改变整个教育组织体系，服务全民终身学习；而以人工智能为标志的前沿技术将广泛应用于教与学的全过程，助力多元化、个性化、弹性化、高品质的学习，显著提高学习的动力、效率和质量。例如，移动设备、互联网技术的进步改变了学习的时间与空间，学习资源的丰富和智能技术的支撑使得学习可以发生在任意时间和地点；虚拟平台的建设促进了公共沟通与合作，为公众智慧的生成与共享提供了平台；在线学习平台、人工智能机器增加了学习机会、推动学习走向“混合”模式，实现实体教室与虚拟教室在空间上的混合、面授教学与在线教学的混合、同步学习与异步学习的混合；大数据为学习成果的表达及学习成果的评价提供了清晰的可视化途径和精准的数据支持；人工智能通过“数字画像”，能够精准刻画学习者的行为特征，有助于更好地了解个体差异，进而开展精准教学、提供个性化学习服务。可见，基于智能技术建立促进个性发展的教育体系，是智慧教育发展的基本趋势。
知识和学习也为智能时代经济社会的可持续发展提供了动力源泉。2019年，联合国教科文组织启动了“教育的未来”全球倡议，目的是让我们重新思考在这样一个充满不确定性的复杂世界里，教育、学习和知识如何帮助我们更好地适应社会、迎接挑战，进而重新塑造人类的未来。人类生活水平的提高有赖于科技进步，而科技进步离不开创新，创新的驱动力则是内生性的知识和学习。因此，知识和学习能够促进生产率提升、扩大经济产出，提高社会生活水平。同时，当知识要素作为投入品用于生产时，会产生强大的正外部性，从而导致规模报酬递增，而一旦有了规模报酬递增，持续的增长也就成为可能。在人人共创知识、分享知识的智能时代，获得知识收益的边际成本几乎为零，这为学习者广泛获取、使用知识提供了便利，而获取知识的过程——学习也具有显著的正外部性，学习的社会效益远大于学习本身给个人、企业、组织等带来的益处。诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨(Stiglitz)指出，在人类迈向知识经济的过程中，对于持续的发展和增长尤为重要的是，经济发展不依赖传统的资源积累而是基于学习实现技术进步。当前，人工智能等前沿技术创新已成为开启新一轮增长长波的核心动力，而技术的创新和突破则有赖于知识和知识载体——人力资本的不断积累。如何加快知识和人力资本积累？显然，需要通过教育和学习。因此，构建全民学习、终身学习的学习型社会，大力发展各类学习型组织、加快推进学习型城市建设，能够最大程度地激发知识和人力资本对经济社会发展的驱动效应，促进经济高质量增长和社会的全面进步。
二、智能时代教育创新与变革的趋势
我们的研究发现，智能时代教育创新与变革呈现十大趋势：
1.新技术重塑教育生态
智能时代，人工智能等新一代信息技术是实现教育生态重塑的有效手段，也是实现全球教育改革与发展共同目标、保障教育均衡和质量的最有效工具，走向智慧教育是技术重塑未来教育的最终目标。
智能时代，人工智能、大数据、区块链、虚拟现实、5G等新一代信息技术是教育系统变革的内生力量，将承担支撑引领教育现代化发展，推动教育理念更新、模式变革、体系重构的重任。前沿技术的教育应用将强化教育与技术的融合发展，将在技术理论突破、新兴技术教育应用、智能教育技术、交互认知、脑认知机理与教学模式匹配、智慧教育、教育机器人、个性化学习与规模化教育等方面发生突破性进展，甚至是颠覆性创新。在可预见的未来，教育生态体系的重构有赖于人工智能等前沿技术支撑，人工智能教育有助于转变学习模式、促进个性化培养、减轻教师负担、优化教育治理、丰富教育供给等。我们应该理性推进人工智能与教育的融合共生，让人工智能与教育共同赋能未来，实现智慧教育。智慧教育是未来教育的典型形态之一也是未来教育的发展目标，智慧教育系统包括传递教育智慧的智慧学习环境、启迪学生智慧的新型教学模式和孕育人类智慧的现代教育制度。通过智慧教育，实现公平且有质量教育、培育未来社会卓越人才的根本目标。
2.新范式引领学习革命
构建以学习者为中心的新范式是智能时代教育变革的主要方向，由此引发的学习革命将促进主动学习和终身学习成为常态，加快构建和完善面向未来的终身学习生态体系已成为必然趋势。
终身学习强调教育过程由“以教为中心”向“以学为中心”转变，强调学习者要由他律向自律转变，强调学习需求由外驱向内驱回归，强调学习资源、学习途径、学习方式、学习内容等方面的开放性、灵活性和系统性。面向未来学习的终身学习体系将呈现以下特征：随着信息与交流技术的多样化和传播手段、信息、知识和价值观的源泉多样化，个体学习日益发生在正规教育机构之外；传统知识源泉的垄断权威性弱化，终身学习的针对性大大增强，草根满足草根的服务模式开始出现，并且可能更符合人们的学习需求；解决工作中的问题、提前为应对未来社会的变化作准备是人们学习的主要动机，基于工作场景的终身学习使灵活的技能开发和获得职业资格成为可能；正规学习与非正规学习之间的认证机制逐渐得到完善，使得不同群体都能够根据自己的条件和需求，选择适合自身的学习机会，并在学习之后实现对不同学习成果的转换。智能时代终身学习的生态发展路径包括搭建学分“立交桥”、基于大数据的学习地图、终身学习载体建设和发展、草根满足草根的新型服务模式。
3.新需求激发创新能力
未来社会迫切需要创新型、创造型人才，以激发社会创新能力，而创造力教育正是推动人才培养目标变革的重要环节与手段。
智能时代，如何对海量信息进行搜集、筛选、整合和利用，如何在日新月异的技术发展中提出具有前瞻性、创造性和领先性的技术构思，这是当今人才培养必须要思考的问题。在此背景下，未来教育必然需要培养具有“生产性”思维的创新性、创造性人才。智能时代要求创新和创造性人才具有创新人格、数字学习能力、计算思维、设计思维、思辨能力、人机协同六大特征，其中创新人格是创新能力的人性特征、思辨能力是创新能力的思维基础、数字学习能力是应对知识变迁的必备技能、计算思维是实现创新的基础技能、设计思维是实现创新的基础手段、人机协同是顺应智能时代必备技能。前沿技术赋能创造力培养主要体现在营造支持性智慧环境、变革教学模式、推广和丰富学习资源三方面。面向智能时代的创造力培养包括四大途径，即打造智慧学习环境，提供支持性服务；探索新型教学模式，实现全面培养；更新教学内容，紧跟时代需求；依托场馆情境，营造真实氛围。
4.新环境呼唤数字素养
面对智能时代的数字化成长环境及崭新的时代特征，提升数字素养迫在眉睫，只有丰富和发展学习者核心素养内涵，培育数字素养，方能更好地应对未来社会挑战。
智能时代，也是数字经济时代、智慧教育时代、数据文明时代。面对崭新的时代特征，迫切需要丰富和发展学生核心素养的内涵，强化包括信息素养、媒介素养以及数据素养在内的数字素养。区别于工业时代的学习内容与学习方式，智能时代的教育以互联网为基本媒介平台，以个性化学习为主要方式，以提升公众的数字素养为核心目标。在未来社会中，数字素养一定是每个个体生存发展的基本技能。因此，数字素养的培育乃时代之大使命。凭借单一主体的力量难以为继，构建培育和提升数字素养的生态系统实属应有之义。
5.新市场革新人力结构
知识迭代、技术进步与产业升级不断重塑原有的劳动力市场，增加了劳动力市场对创新型、高技能人才的需求，人力资本水平提升和结构优化将为高质量发展创造大规模的人才红利。
新时代的中国正在获得大规模人力资本红利，而教育是人力资本积累的最重要途径，通过提高知识和发展技术能力，教育有助于增加人力资本积累从而提高个人及组织的生产效率。可以预见的是，以劳动密集型产业为主的产业结构将逐渐退出历史舞台，取而代之的是以高技术、高附加值为主的知识、技术密集型的产业发展模式。随着人力资本水平的提升和技术的迭代，劳动力市场中人力资本结构发生变化，智能时代的到来更是增加了劳动力市场对高知识、高技能人才的需求。如果技术革新和进步替代就业岗位的速度大于劳动力市场中人力资本结构变革的速度，短期内结构性失业在所难免。但从长期来看，随着人力资本水平提升，越来越多的劳动者会满足岗位需求，而智能时代也将创造更多新就业机会、扩大生产规模而增加就业岗位。要应对智能时代的挑战，应深化教育和人才培养体系改革、不断更新劳动力的知识、技能和能力，以应对时代要求。
6.新业态丰富服务供给
智能时代，教育服务新业态新模式层出不穷，极大丰富了教育服务供给，推动了教育服务产业的蓬勃发展，满足了学习者个性化、多元化、弹性化、品质化的新学习需求。
智能时代政府、市场和社会组织的多元供给模式形成有助于教育资源的优化配置、推动公平且有质量教育目标的实现。教育服务产业是伴随新一轮科技革命、消费及需求升级快速发展起来的现代服务业，是市场配置教育资源的重要方式，已成为终身学习生态体系的重要组成部分。教育服务产业发展已走过粗放增长时代，互联网下沉与前沿技术创新为产业各细分领域的发展带来新机遇，产业升级与整合的方向将始终与技术创新、政策变化、需求驱动紧密结合。前沿技术将进一步向产业各细分领域渗透，不断创新产品和服务模式，打造全新业态和生态。教育信息化将呈现出广度、深度同时扩张的态势，职业教育、素质教育受益于政策支持也将获得广阔空间，而学前教育、K12教育、国际教育等则可通过科技赋能、品类创新、个性化服务与集团化战略等拓展潜在空间。在强监管、重规范及有序鼓励的总体政策基调下，以提升品质为核心的垂直深耕及以融合创新为核心的生态战略是未来企业赢得市场的必由路径。
7.新投资驱动产业升级
随着宏观经济金融环境、政策导向变化以及科技与教育融合的加速，资本已趋于成熟理性，投资策略也更加注重企业的内在价值与创新潜力，驱动了教育服务产业的提质升级。
教育服务产业发展过程中，金融资本不仅起到了源头的资本供给作用，同时还通过一套完整的资金流动和配置体系，提升了产业发展与金融系统之间的互动效率。智能时代，打造包含投资生态、技术生态和教育服务生态在内的融合型生态体系，有助于促进技术、产业与资本的良性发展。一级市场上，经历了数次泡沫和周期，资本已趋于成熟理性且更加注重长期价值，大额融资将进一步向已具有竞争壁垒的头部企业和项目集中。二级市场上，IPO将成为资本退出的主要渠道，特别是A股IPO将迎来新热潮。同时，尽管A股并购热潮已退，但海外并购趋势仍将持续火热，且呈现内资境外并购、外资入境双向发力态势。总体而言，成熟的资本在产业布局中的核心考量越来越与技术创新、政策支持、需求升级等因素密切相关。未来，科技赋能创造投资空间、政策驱动引领投资方向、市场扩张打开投资蓝海是教育服务产业投融资的三大机遇，但仍要警惕新一轮行业泡沫以及双主业上市公司在整合资源与管理协作等方面可能面临的问题与挑战。
8.新实践聚焦公平优质
依托于前沿技术的教育发展新实践将更加注重有质量的公平，技术不仅在促进教育公平中将发挥更大作用，也有助于优化优质教育资源的配置，提升教育发展的质量。
智能时代，公平和有质量的教育依旧是中国教育发展的主要目标，而前沿技术将在促进教育公平中发挥更大作用。在起点公平阶段，促进优质教育资源的均衡配置与共享；在过程公平阶段，智能技术不仅实现了对海量信息的精准获取，还能促进教育服务的个性化和精准化；在结果公平阶段，通过协作知识建构、基于大数据的过程性评价等，使得学习者能够获得自适应发展的客观科学评价。对于贫困地区、少数民族地区而言，教育帮扶的信息化、技术化与互联网化是改变和保障贫困地区学生受教育权的主要趋势。科学技术的发展同样为特殊需要学生的学习带来了便利和益处。同时，技术创新还促进了教师资源的优化配置进而提升教育质量。然而技术发展对教育公平也将是一把双刃剑，在认识到它对于教育公平的促进作用的同时，必须正视前沿技术发展可能产生新的数字鸿沟以及虚假平等问题。
9.新治理鼓励多元协同
现代化的教育治理体系鼓励多元主体协同参与、重构治理主体结构，为实现智能时代的教育善治目标，应将技术优势转化为制度优势，让技术与法治相互促进、相互保障，通过新制度赋能新治理。
智能时代，信息技术在教育治理的多个环节、多个层面都产生了不同程度的影响，教育生态正经历着信息技术带来的理念、形式、方法和内容的重大转变。在前沿技术支撑下，数据将更易采集且能够实现互联互通，这为科学的教育决策和管理提供了更为有力的数据保障和技术支撑，也促进了“管办评”分离和“放管服”改革。然而在前沿技术与教育融合过程中，隐私泄露、数据鸿沟、数据失信、算法歧视、决策禁锢等问题也不容忽视。智能时代的教育治理，是信息化环境下教育现代化发展与改革的一种拓展和延伸，教育治理应在新的制度和技术辅助下，更加凸显人的主体性，在教育视域内，更加关注学生的主体价值，这也是教育治理和教育现代化的终极目标。现代化教育治理是资源分配、规范体系建设、能力建设等各项任务的同步协调。多元主体参与教育治理，不仅意味着要向社会更大力度地放权，进一步促进教育开放发展，同时还需要落实好公众在教育决策中的参与权、监督和评价权，以及充分利用新一代信息技术环境与设备，将技术优势转化为制度优势，通过制度赋能治理。
10.新财政亟待兼容技术
智能时代教育财政制度创新要兼容教育领域的技术变革，向治理型教育财政转型，是加快转变政府职能的重要内容，也是实现教育治理体系和治理能力现代化的重要途径。
公共财政支持教育发展主要体现在公共财政对学历教育体系中各级各类学校教育的发展支持。但在智能时代，教育科技企业、社会资本等新的教育服务供给者，以及在线教育、智慧课堂、企业参与教育等新的教育供给形态不断涌现。为推动新技术在教育领域应用，实现智能时代的数字化教育，我国出台了一系列重要文件，建立并完善财政支持机制，以项目为抓手推进我国教育信息化发展。除传统政策支持外，我国还调整了相关学科的专业结构，鼓励高校设置人工智能、虚拟现实、微电子等新兴专业。尽管如此，我国现行的教育财政制度仍没有跟上教育领域内的技术创新步伐，现行的教育财政拨款体系并未兼容新兴的教育供给者。向治理型教育财政改革，是加快转变政府职能的重要内容，也是实现教育治理体系和治理能力现代化的重要途径。迈向治理型教育财政需要更加关注财政主体多元性、公众参与性、公益性与回应性、绩效性和法治性，发挥好市场与政府的作用，以及社会组织在提供混合公共产品方面的优势，探索出符合国情、适应社会主义市场经济发展要求的制度体系。
三、研究未来教育获得的五点启示
智能时代下的教育创新与变革即代表着未来教育的发展方向。关于未来教育，理论界和实践界从学校空间重构、学习中心迁移、教育供给模式创新、人才培养模式改革、教与学方式变革、教师角色进化、课程体系重构、评价方式迭代、教育组织管理创新等多维度进行了广泛而深入的解读。这些面向未来的教育变革要想从理论走向实践，离不开技术的支持，数据和技术将成为构建未来教育新生态的核心驱动力。
事实上，关于“未来教育”没有也无需有明确的标准和界定。这是因为，未来充满了不确定性，这使得教育体系需要根据经济社会发展的新形势、新变化不断进行调整与更新。尽管如此，教育又能够让我们在不确定性中获得某种确定，这种“确定”即是我们应对世界变化所拥有的知识和能力。当我们面向未来谈教育时，应该系统思考如何通过学习让我们在面对迅速变革的时代和社会时，能够以更加开放的思路和多元的视角，从容应对问题和挑战、抓住机遇、寻找有效解决方案、创造更多社会价值。这意味着，未来教育不是现有教育体系某一方面的变革或教育体系的边际创新，而是构建一个真正以促进学习、素养和能力提升为核心的全新教育生态，这个新生态可以为个人的终身学习与发展提供公平的、开放的、高质量的、多元的、弹性的、个性化的教育资源与服务，从而让每个人都有平等机会通过学习改变命运、成就梦想；这个新生态必须与时代接轨，紧跟前沿技术和产业变革的大趋势，可以不断满足社会对创新人才的需求，实现“学习”与“社会发展”的紧密衔接。
立足智能时代及教育的内核，我们形成了以下研究未来教育的五点启示：
1.以全人发展为根本
不论教育的形式、内容、方法、手段等如何变化，未来教育的中心依旧是培养人并为促进人的全面发展而服务，所以将人的全面发展与适应社会需求相结合建立起的新的教育生态是未来教育实践的根本立足点。“人”既是智能时代的原点也是教育的原点，所以更要思考未来教育应如何培养塑造人，才能使其适应智能时代的更迭，展现人的价值。智能时代下的教育应该从“工具思维”走向“原点思维”，将不可被人工智能替代的素养与能力作为培养的核心目标。同时，要改变割裂思维，走向关联思维，尤其要警惕将人工智能与人类智能割裂开来的做法，即要在两者关联的意义上思考人工智能与教育的关系。
2.以主动学习为中心
学习是人类获取知识以提升自我价值和社会价值的最主要途径。因此，未来教育应构建以学习者为中心的教育新生态。学习动力、能力和毅力的培养让学习者具有高度的适应性，这种适应性是其面对经济社会的急剧变化时所拥有的关键能力，也是社会对未来人才素养的基本要求。未来教育在摆脱传统的时间和空间坐标的同时打破了对人生阶段“学习期”与“工作期”的两重划分，未来的学习过程与生命过程一样漫长，学习者必须具有主动学习能力才能保证学习的连续性，这要求教育者要教会学习者用自我更新的终身学习理念去适应高速发展的社会，而与终身学习相伴随的是评价方式的革命，所以多元化评价体系的建设应成为未来教育的重要组成部分。
3.以能力提升为抓手
新生产方式的出现在要求新一代学习者具有创造性、适应性与个性的同时，也要具备批判性思维、创造性能力和开拓性精神。未来，学习者不仅要主动学习知识、掌握关键技能，更重要的是能够在社会生活中将知识和技能转变为更高阶的认知能力、批判性思维以及创新创造才能，从而在合作、协调、目标管理等方面促进个人与社会目标的实现。因此，能力培养应被视为应对未来挑战、提升国家教育实力和公民素养的重要内容。为此，未来教育必须超越知识，充分重视并营造更多实际场景以培养和磨练学习者的能力、素养和态度。
4.以优质供给为导向
为了真正形成以学习者为中心的新教育体系，未来教育应不断适应社会和个人的教育需求升级，以供给侧改革为抓手，开创教育对外开放新格局、深化教育与社会的联系、变革教育资源配置的体制机制、创新教育服务供给模式、多渠道扩大优质教育的有效供给，让公共选择机制和市场机制协同发挥作用。为此，不仅应推动正规教育的优质均衡发展，还应通过非正规教育、非正式学习等方式提供更大范围、更加灵活的终身学习机会，实现正规学习与非正规学习融合、学校学习与社会学习融合、正式学习与非正式学习融合，构建并完善正规学习、非正规学习和非正式学习之间学分和人才的双向流动机制。
5.以优化治理为保障
与未来教育新生态相伴随的是一系列不确定性带来的新挑战，新一轮科技产业革命或将摧毁旧生产力与旧生产关系，加剧传统教育制度体系与新生产力之间的矛盾。因此，未来教育需要依靠现代化的教育治理体系以有效应对挑战，同时也需要现代化的治理能力把制度优势转化为管理效能。不论时代如何更迭，政府依旧在教育治理中扮演着重要角色，但时代更迭又赋予了政府新的管理思路、手段和方法，特别是技术赋能治理创新，能够优化政府管理行为，释放教育发展活力。因此，新挑战不仅需要政府在内的多元主体共同协调和解决，技术本身也将成为解决挑战的重要工具。总之，推进教育治理体系和治理能力的现代化不仅是未来教育实践的重要内容，也为其提供了重要的制度支撑和有效保障。
人工智能对现代企业管理的挑战与应对研究
张彬彬 龙口矿业集团海湾大酒店
摘要：人工智能是当下非常火热的词汇，是众多行业或者领域都爱热议的话题。随着算法的改进和云计算的发展，传统的人工智能技术得到了极大的发展，也就是当下人工智能如此火爆的重要原因。总的来说，人工智能的发展确实给我们的生活带来了非常明显的变化，改变着传统的生活方式。同样的，对于企业来说，随着人工智能的逐步渗透，企业的经营管理也将面临着较大的变化和挑战，也会迎来自身的转型和发展。鉴于此，我们将在概述人工智能和企业管理内涵的基础上，基于人工智能在现代企业管理中的运用的分析，详细阐述人工智能对于现代企业管理的挑战，以期能够促进企业在经营管理中能够更好的面对和利用人工智能技术。
关键词：人工智能；企业管理；挑战
一、引言
对于企业的经营管理来说，可以说是具有相当历史经验积累和理论研究积淀的工作之一，也可以说是领域之一。众多年来，企业的经营管理从纯粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的变化和发展，在企业的生存和发展过程中起到了最为重要的作用。但是人工智能的发展及其在各个领域的渗透，使得企业的经营管理面临着前所未有的变化，这种变化一方面是其全新的模式带来的不适，另一方面也是其带来的挑战。在众多的企业中，少数企业很早就已经意识到了这样的变化和挑战，也很好的基于企业自身的实际情况而做出了相应的应对措施，但是还是有大部分的企业在人工智能面前显得“无所适从”，没有做好适应趋势发展和应对挑战的充分准备。我们希望我们的研究和探索能够促进企业更好的面对和应对这样的挑战。
二、人工智能及企业管理概述
（一）人工智能概述
人工智能，就是我们平常所听所见的“AI”，顾名思义就是通过计算机科学的理论和方式让电脑或者程序能够模仿人类的行为方式，以期其能够在一定程度上代替人类的劳动。人工智能属于计算机科学，但是却不仅仅是计算机科学，其往往还包含了社会学、心理学、数学等等，甚至还还会涉及到具体应用领域的专业理论知识和技能，以及相关领域的人类经验积累。由此看来，人工智能在理论知识层面具有相当的综合性和复杂性，不会属于某一个学科领域。
对于人工智能来说，其并不是一个新的领域或者概念，其实人工智能很早就已经下理论界出现，并且得到了一些较为初级的发展。近年来，由于算法的进步以及大数据和云计算的快速发展，才使得人工智能得以“重生”，在众多的领域越发的显示出具有划时代的意义和价值，也才有了当下非常火爆的“人工智能”。
（二）企业管理概述
企业管理是企业发展过程中的必要过程和手段，也是企业保持健康发展的重要基础。总的来说，企业管理就是企业要将自身的生产经营、业务拓展等等活动通过计划、组织、实施、监督、总结等等方式的总和，是企业自身具有综合性和统筹性的管理过程和运营过程。企业管理更加是一个较老的话题，自大有了企业以来，企业管理就是必不可少的研究对象。经过多年的发展，企业管理也经过不断的实践和总结，得到了不断的优化和提升。其中，现代企业管理是符合当下众多企业的管理现状和理念升级的。企业管理的目标是实现经济效益最大化，意在通过更好的进行资源配置而实现企业各种资源使用效率的不断提升，进而促进企业的长期可持续健康发展。
三、人工智能在现代企业管理中的运用分析
（一）打破信息孤岛的智能系统
在人工智能之前的信息化时代，系统化是企业管理发展的重要方向。因此，在企业管理的众多方面都逐步的建立起的系统或者平台，诸如财务系统、OA办公系统等等。相比信息化之前，信息化已经极大的促进了企业内部各个部门或者环节之间的信息流通，也使得各个环节由于系统化和流程化的加持而更加的高效和高质。但是随着而来的缺失各个环节和部门之间的信息被禁锢在自己的系统里面，形成了众多的信息孤岛。这些信息孤岛对于企业的管理决策来说也是极其不利的因素。人工智能的到来，使得企业在众多的系统之上能够架设一个统领的系统或者平台，也就能够很好的解决了信息孤岛的问题。同时，在信息化时代，企业部署众多的系统往往需要实实在在的购进和部署相关的硬件设施，这对于一些中小企业来说在成本上会产生巨大的压力。但是在人工智能时代，由于云计算的飞速发展，企业的众多管理系统部署并不一定需要购买相关的基础硬件，而是可以通过云计算的方式来解决。其实，这也是能够实现上文提到的建立解决信息孤岛的统一平台或者系统的重要原因之一。
（二）人工智能辅助企业管理决策
结合上文所提到的信息孤岛，传统企业在进行管理决策的时候，往往会面临着众多类型或者环节的数据难以形成有效的统一和整合，作为决策支撑的数据在数量和质量上都会呈现出相当的不足。对此，人工智能技术一方面能够通过搭建统一化的系统平台来打破信息孤岛，提升相关数据的统一化和全面化；另一方面，基于人工智能技术，企业能够实现智能化的数据抓取、整理和分析，甚至在一定程度上给出相应的智能决策建议，以供企业的管理者做出管理决策是进行参考。这一切都要得益于人工智能技术中的大数据分析、自然语言处理、机器学习等等核心技术，才能够实现企业管理过程中的众多高效过程。
（三）人工智能代替重复性工作
人工智能包含了诸如机器学习、自然语言处理等几大核心技术，其中的机器人技术是综合视觉处理、听觉处理、数据处理、机器学习等等众多技术的重要体现。也正是这些技术的加持，使得人工智能能够实现在众多的场景中很好的模仿人类的工作方式，以至于能够在一定程度上代替人类而更加高效高质的完成相关工作。例如企业的行政工作，其有一部分具有重复、机械的特性，人工智能技术就能够很容易通过相关技术学习到其内在的关联或者趋势，进而实现自动的模仿，代替人类进行该项工作。同样的道理，对于众多的生产企业来说，车间管理更加具有这类的特点，因此也是现阶段人工智能能够发挥巨大作用的地方。人工智能分担人类的工作，总体来说能够促进工作更加高效高质的完成，让人类的智慧更加集中于创新和创造，更加集中于思维探索层面。
四、人工智能对现代企业管理的挑战
（一）人才管理的挑战
人工智能能够在很多方面协助甚至是带来人类的工作，并且往往能够更加高效和高质的完成该工作。这就给企业的人才管理带来的极大的挑战。一个最为直接的挑战就是企业以后或许不再需要没有创造性和创造能力的员工。简单重复的工作能够有人工智能来完成，那么企业招聘来的人才就主要将精力集中与思维的创造过程中。这对于企业传统的人才观念和管理方式非常不同，会产生很大的冲击。企业以后的人才管理应该更加注重其创造性的培养和提升，而不是像当下一样仅仅集中于流程化和标准化的培养。值得一提的是，这其实不仅仅是对企业管理的挑战，也是对人才自身的挑战。只有很好的适应人工智能时代的发展趋势，才是使得人才自身更好的融入企业的管理工作，赢得企业的发展机遇。
（二）决策管理的挑战
上文已经提及，在人工智能的支撑之下，企业的管理决策会以汇集全面而实时的数据为基础，通过相关的分析方式来作为辅助。总而言之，这种决策方式是一种集中式决策机制。这主要得益于管理界的这样一种思想：我们拥有越多的信息往往能够做出更加科学正确的决策。但是随着而来的挑战就是随着更多的信息被收集整理出来，使得企业所面临着的决策环境会变得异常复杂，至少相比于之前的环境是如此的。这也就给企业管理者在切实的管理决策过程中失误了增加、变动性增大，为企业的健康稳定发展带来一定的冲击。人工智能时代的管理的不确定性急剧增大，使得众多的管理者感到管理工作十分困难和束手无策，或者有一天真的将企业管理决策完全交给人工智能的时候，企业的管理工作也就无法再称之为企业管理了，真不知道这是好还是坏！
（三）管理方式的挑战
当人工智能时代开始到来的时候，众多的研究者或者企业管理者都在探讨和研究：未来的企业管理者或者企业管理工作会不会被人工智能所取代？或者说会在多大程度上被取代？我们认为，人工智能必定会在一定程度上代替管理者的企业管理活动，或者是更加准确地说是协助，而不会完全的代替企业管理者的企业管理工作。对于企业管理来说，其带来的管理方式的挑战是巨大的。例如对于传统的企业管理来说，财务上的三大表是十分重要的基础资料之一，甚至可以说是仅有的可以相对全面的反应企业经营情况的基础资料。但是在人工智能时代，正如德勤所开发的“第四张报表”一样，通过非财务信息的数据化，通过以用户为核心，建立起来涵盖用户、产品、渠道三个维度的企业价值评估体系，为企业管理层的管理工作和相关决策提供重要的补充支撑。诸如类似的冲击和变化还有很多，都将给企业管理的方式发展带来挑战。
五、结语
人工智能的时代发展趋势不可逆转，企业唯有很好的适应和应对才能更好的保持其市场竞争力和长期可持续的发展。同时，企业要正视人工智能在人才、决策等管理方式方面带来的冲击，积极应对和应用，促进自身的稳定发展。
参考文献：
[1]程浩.人工智能的六重关系[J].企业管理，2018(1).
[2]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技旬刊，2017(10).
[3]乔泰.下一代企业:人工智能升级企业管理[J].互联网经济，2016(8).
关于人工智能的议论文800字【三篇】
关于人工智能的议论文800字【三篇】
【篇一】
在二十一世纪的未来，宁波市室验小学的中心，有一座巨大的建筑物――大本钟。
这不是大本钟的模仿，而是一座高科技的智能教学楼。这座楼分成一个个小小的圆，那是一个个教室。现在，可以让你见识见识所谓的“高科技”啦。走上楼梯，来到四(五)班的教室门口，门口摆着好多双鞋，不用奇怪，教室是圆的，当然得穿特殊的鞋啦。在门框上，有一个指甲大小的洞，那是微形录像头，如果你晚到了便会自动发信息给老师，以防你不诚实，偷偷溜进来。教室的中央有一大个一大个的沙包，那是学生座椅，你随便怎么坐都可以，因为它有一个芯片，可以测你的心理，只要在听课就可以。如果没听课，它就会像一把扎满钉子的“活火山”，把你弄得痛苦不堪。教室里没有桌子，一人一个平板电脑，老师讲课的板书占一半，不用怕看不见，在为可以放大。另一半是录像机，把老师讲的课全程录像。
教室前面的讲台更牛，还有那个“大本钟”语。数老师(包括所有老师)要拖课，那把教室建成大本钟干吗?钟一响，学生倒安安稳稳的，老师在讲台上却被震得象在12级地震现场，五脏六腑都“蹦”了出来。如果学生很喜欢，只要在“课后评分”地方点一个好，老师就会留下来。“墙”上的黑板也有芯片，老师不用找文件，心里一想，文件就会立刻打开。芯片还能识别人。同学如果在动，不到5秒，电脑就会自动关机，以防坏掉。黑板角落一个个白色的，上面画有图案的是教室按扭，一按，相应的教室布置，让同学们和老师不会为没有教室而烦恼。
教室后边的图书角也很神奇。想到什么书，什么书就会被推出一个角，不用我们一本本地找了。图书角的边上有一个生物角，透明的玻璃里一个“动物园”一样的地方。每天都会引来许多好奇的眼睛，里面除了凶猛的野兽，其它动物几乎都不缺。进入边上的“更衣室”，一套适合你的衣服就穿在了你身上，再走进“迷你动物园”，边上不是透明的了，而是一望无际的“动物天堂”。尽管知道这是幻觉，但学是很吸引人。走近那些动物，衣服起了作用，让人听懂了它们的语言，还能和它们交流呢!
不止这些呢，节日里，“天花板”上的灯会身出五彩的光芒，平时只会在摔倒时变软的“地板”现在一不小心踩着了哪块，“砰”地一下就会炸出五色的彩带，立刻又自动恢复，为节日增添不少乐趣。
噢，差点忘记了，教室是园的，真正的目的就是不让老师体罚学生。因为那把“沙包椅”已经起到这个作用了啦!
这样一个智能教室，一定会在21世纪被发明出来让我们用的。我们一定要去研发出这种高科技的智能教室。
【篇二】
围棋高手李世石惨败人工智能，写作机器人转瞬间创作优美华章，护理机器人为健康生活保驾护航……人工智能不断在各个领域刷新着人们的认知。可面对这个方兴未艾的新事物，人们在享受生活之华丽转型、机器之轻松便捷的同时，对人工智能的日益强大也产生了恐慌——人工智能是否会导致机器人像删除垃圾邮件一样“删除”人类？
是的，正如霍金预言：“全面化人工智能可能意味着人类的终结。”随着人工智能日益渗透我们的生活，人类社会面临着生存竞争、伦理困境等方方面面的严峻挑战，然而，冷静想一想，AI其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷方便，我们为何要对AI的到来感到恐慌？私以为，面对人工智能全面化的大势之趋，我们理应勇立潮头，迎战AI洪流。
毋庸置疑，人工智能无可比拟的学习速度，不知疲倦的高能运作，面面俱到的系统分析，以及庞大繁杂的数据体系，势必会占据了人类相当比重的生存空间，机器人种种优势人类也难以企及，但是，AI的诞生不是为了消灭、打败人类，而是要让人类不断突破自我，寻找新的可能。在几十年前，我们谁能想到如今的互联网科技能彻底改变我们的生活？同样地，我们也无法否认未来在AI时代我们的生活会再次被*。拒绝AI更是对更美好未来的拒绝，唯有与AI同行，让复杂的世界更简单，我们才能迎来更好的时代。
其实，哪一次技术革命没有没有给人类带来红利？——蒸汽机的创造，使人类从农业手工业时代进入了工业社会；电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了“电气时代”，而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程为主要标志的信息技术革命，更是翻开了自动化、信息化时代的篇章。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。人类以惊世骇俗的创造力与超乎想象的决心意志排除万难，刷新高度，又有什么理由被AI的洪流击倒呢？
是的，无论是哪个时代，“被替代”的隐患始终存在，但也恰恰是这些隐患与挑战，筛选着、鞭策着人们。成也挑战，败也挑战，关键在于当洪流袭来，你是否有勇立潮头，发现机遇的勇气。正如王鼎钧所言，“时代像筛子，筛得多数人流离失所，筛得少数人出类拔萃。”我相信，那些自甘堕落，向人工智能俯首称臣的人只会在社会中逐渐淡去，唯有那勇立潮头的少数人才能提升自我，在AI洪流中暗藏的机遇中大放异彩。
人工智能之大势已成定局，然人类未来之命运犹未可知。面对AI洪流，是消沉，还是迎战？由君定夺。
【篇三】
你听说过或者看到过智能垃圾桶吗?如果你们没看到，那就请跟我一起坐时光穿梭机到未来世界去参观吧!
未来的大街上，干净无比，没有落叶、没有垃圾、没有到处飞舞的苍蝇、蚊虫、更没有刺鼻的汽油味......
哟!多可爱的米奇老鼠啊!我们一起跑上前，正想抚摸它，嘿!原来是一个垃圾桶.这可不是一般的垃圾桶哟!你们瞧：米奇两眼还发着光呢，原来它正在发电来处理自已肚里的东西.米奇嘴巴紧闭着，头上有二根天线，这天线可不是好玩的，它左边一根天线是吸收路旁汽车的尾气的，右边一根天线是吸收太阳能的，以用来发电处理垃圾的;米奇胖乎乎的身体上还有三颗颜色不同的大纽扣.一个小朋友好奇的触摸了一下第一颗红色的扣子，垃圾桶的门自动打开了，又按了一下第二颗绿色扣子，门又自动的关上了，那第三颗是干什么的呢?小朋友忍不住又按了一下第三颗*的扣子，哈!真神奇，扣子眼里弹出一个微型电话.这时，一位阿姨走过来，见我们围着米奇，知道我们想知道这只神奇的米奇的功能，于是，便给我们介绍起来：这只米奇的脑袋里装有电脑芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就会走过去，用手将垃圾捡起来，张开紧闭的嘴，把它扔进去.如果看到有人不爱清洁，它的另一只手则会出示”爱护环境光荣，破坏环境羞耻”的小牌.它还有许多的内在功能：它会垃圾分类，把有毒和无毒的分装在肚子的两边，它肚子里还有一种溶化器，它把无毒的垃圾处理成肥料，把有毒的垃圾通过自身的排毒器将它转换成一种无毒的清新气体，释放出来.它还有一种非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾装满了，它就会自动处理垃圾，并会走到一棵树下，从紧闭的嘴里弹出一根管了，然后插入土里，把垃圾养份注入树里，然后又回到它原来的位置.
到了秋天，秋风扫落叶时，米奇头上便会张开一个巨大的吸盘，把黄叶都吸进去，然后又做成肥料.米奇的脚下还有一种粘了水的毛刷式吸尘器，它可以一边唱”小曲”，一边走一边清洁道路.
如果我们现实中有这种垃圾桶，那该多方便啊!我想，这个愿望不会是梦，我们的愿望一定会实现.
人工智能时代带来的机遇及应对策略
（2）从国内看，人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术成熟度高，百度的人脸识别准确率达99.7%，高精度地图覆盖率大于1万公里、相对精度达厘米级，科大讯飞的语音识别错误率已降至3.7%、中英同声传译准确率可达80%，腾讯着力在云端采用人工智能的方式处理大数据，联想、华为和京东等企业也开始在人工智能领域展开积极布局。
看点
02
重大机遇
1.人工智能技术壁垒和产业格局尚未形成
当前，以人工智能为核心的新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，人工智能技术壁垒和产业格局尚未形成，各大经济体均处于同一起跑线上，对人工智能的研究和应用均处于投入探索阶段。根据乌镇智库、网易科技及网易智能联合发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告》，2016年我国人工智能专利数量达到15745项，位列世界第二，仅次于美国，人工智能领域投资达到146笔，位列世界第三，人工智能发展已进入世界第一方阵。而国内除北上深广外，其他地区人工智能发展差距不大，基本处于同一起跑线上，且北上深广人工智能发展也处于创业起步阶段，创业公司数量偏少。截至今年5月，全国人工智能创业公司数量约为366家，其中77.3%的创业公司分布在北上深广，浙江和江苏所占比重分别为7.4%和6.0%，其他省市所占比重合计为9.3%。
2.人工智能迈入深度学习、应用深化的3.0时代
当前，人工智能进入第三次浪潮。随着计算机视觉、图像识别、机器学习及深度学习等技术日渐成熟，人工智能逐渐渗透到工业、驾驶、家居、医疗、教育、金融及安防等领域，并对许多传统行业产生颠覆性影响。截至今年5月，在我国人工智能创业公司中，计算机视觉、机器人创业公司分别达到96家和92家，占比分别为26.2%和25.1%，自然语言处理创业公司达到77家，占比为21.0%，智能驾驶、深度学习也是比较热门的领域。特别是在国家智能制造战略的推动下，人工智能在制造业转型中发挥着关键作用，人工智能与制造业融合发展态势不断增强。人工智能时代背景下推动传统行业改造升级，关键在于加快人工智能融合创新及其在传统行业的推广应用。
3.人工智能新一轮扶持政策密集出台
自2016年起，我国人工智能发展已上升至国家战略层面，政策级别明显提升，支持力度持续加大。
（1）2016年5月国家发展改革委等四部门联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，明确提出要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平。
（2）2016年7月国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》，明确将人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向，提出发展自然人机交互技术。
（3）今年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，从国家层面对人工智能进行了系统布局，并确立了“三步走（到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；到2030年人工智能理论、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）”目标。
（4）今年全面启动实施的“科技创新2030——重大项目”，“新一代人工智能重大科技项目”被列入其中，这充分说明在当前及未来较长一段时期，人工智能成为体现国家战略意图的重大科技项目。
看点
03
应对策略
1.将人工智能纳入科技创新优先领域，加快人工智能核心技术突破
（1）布局实施一批人工智能重大项目。围绕国家“科技创新2030——重大项目”，整合产学研资源，深入实施国家人工智能重大战略计划，加强人工智能前沿技术布局，优先支持计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解及新型人机交互等关键技术，大力推动面向人工智能的基础软硬件技术开发。
（2）尽快组建一批人工智能创新平台。依托各类高校和科研机构在人工智能领域的技术积累，加快组建一批国家级人工智能重点实验室、工程实验室和工程研究中心，引导和支持骨干企业联合高校、科研院所建立人工智能产学研协同创新共同体。
（3）抢先申请一批人工智能核心专利。在加大人工智能技术研发力度的同时，抢抓人工智能技术壁垒尚未形成的战略机遇期，支持和引导高校、科研院所和骨干企业在国内外加快专利申请与布局，力争取得一批国际领先的人工智能核心专利。
2.推进应用创新，培育发展人工智能新兴产业
（1）推进人工智能技术与机器人技术深度融合。推动智能感知、模式识别及智能控制等人工智能技术的深入应用，提升现有机器人产品的性能和智能化水平。推广应用人机交互、自主导航、环境理解及智能决策等人工智能技术，增强工业机器人、特种机器人与服务机器人的集成创新能力。
（2）推动人工智能技术在汽车、无人机和消费电子产品领域的融合应用。建设安全、泛在和智能的云网端一体化车联网体系，积极发展智能网联汽车。大力发展自动巡航、远程遥控和图像回传等人工智能技术，不断提升无人机产品的性能和智能化水平。着力发展具备交互式智能控制、差异化场景定制等功能的智能家电产品，促进应用人工智能技术的可穿戴设备创新。
（3）加快人工智能技术在建筑、家居、安防与医疗等领域的推广应用。加强新型传感技术、生物识别技术和智能控制技术等在建筑设施及其管理中的运用，着力研发具有互联网后台支撑、具备自学习功能的智能家居产品。大力发展智能安防，将人工智能技术应用于安防产品中。支持学校、医院和商场等公共服务场所开展人工智能技术应用，促进人工智能技术规模化应用。
3.引进培育龙头企业，促进人工智能产业发展
（1）全力引进一批人工智能龙头企业。着重在计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、新型人机交互及智能决策控制等核心技术领域，以及面向人工智能的软硬件制造、集成与应用领域，引进一批具有国际影响力的人工智能龙头企业。
（2）培育壮大一批本地企业。围绕智能机器人、智能无人机、智能驾驶、智能家居、智能建筑、智能安防、智能交通及智能医疗等应用领域，立足现有优势骨干企业，加快导入人工智能技术，实现本地化融合与创新。
（3）规划建设一批人工智能企业孵化基地。以大学科技园、科技企业孵化器及高新技术产业化基地为载体，以人工智能为特色，覆盖大数据、云计算与物联网等业态，聚焦机器人、无人机、移动智能终端、可穿戴设备及虚拟/增强现实等领域，集聚一批人工智能领域高精尖人才，全力打造一批人工智能企业孵化基地。
4.加强基础资源和公共服务平台建设，夯实人工智能发展支撑
（1）建设人工智能大数据云服务平台。利用大数据、云计算等技术，对人工智能领域的知识进行大规模整合，建立人工智能大数据云服务平台，高效对接全社会的智力、数据、技术和计算资源，促进人工智能研发创新。
（2）建设人工智能基础资源平台。面向语音、图像和地理等信息，集成音频、视频、图片、三维模型和地理信息等格式数据，建设人工智能基础资源平台，为人工智能产业发展提供基础性、公共性服务。
（3）建设人工智能创新创业服务平台。整合政产学研用等资源，搭建一批人工智能专业技术平台和公共服务平台，汇聚人工智能创新创业资源，提供技术研发、检验测试、数字安全、标准化及知识产权等专业化服务。
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