人工智能未来的发展是什么！
原标题：人工智能未来的发展是什么！在人工智能，人们早在上个世纪40年代至50年代就开始了对它的研究，至今为止，人工智能也历经了多次的兴起和低谷，而今年人工智能的大爆发则归功于谷歌DeepMind团队旗下的机器人AlphaGo与韩国九段棋手李世石的那一场人机大战。在这场大战中，谷歌向人们展示了人工智能的神奇之处，也向人们展示了目前的人工智能与此前的不同，以及它的完全可实现性。
虽然还有一些人恐惧人工智能所带来的变化，但是，随着人工智能带来更多的良性变化，人们更多的是怀着敬畏的心情去研发它，而人工智能时代已然成了未来的趋势和必然走向。对于人工智能，有不少业内人士都发表了自己的看法，在这些言辞里，包含的不仅仅是他们的个人想法，更多的是对一种行业或技术的引导。就在本次举行的世界互联网大会上，多位大咖都纷纷发表了自己对于人工智能整体或是某一应用的看法：百度CEO李彦宏：移动互联网时代已结束，未来的机会在人工智能。在其看来，未来人工智能将在无人驾驶、自动翻译、物联网、智能物流等多个领域得到充分应用。联想CEO杨元庆：互联网正由PC互联网、移动互联网进入智能互联网的时代。他认为，智能互联网将更加深刻地改变人类的生活方式、生产方式和商业模式，从而提升人们的生活品质和经济运行的效率。科大讯飞市场部总经理任萍萍：未来3到5年内，人工智能将替代人类简单的脑力劳动，成为生活中的一部分。此外，在世界互联网大会之外，也有不少业内人士发表了自己关于人工智能未来的看法。
美国斯坦福大学人工智能与伦理学教授、《人工智能时代》作者JerryKaplan：人类的未来会因为人工智能而变得更加美好。人工智能的可取之处不仅在于智能，更在于其可以解放人类的双手，让人类变得更加富裕。未来，一些低技能、单一的、重复的工种很快会被人工智能取代。IBM现任CEO罗睿兰（GinniRometty）：我坚信在未来5年人工智能将会影响我们的日常生活。人们无法阻止人工智能的前行，这个趋势将会继续向前移动。GoogleBrain之父JeffDean：人工智能将帮助人们获得更多信息，或帮人们完成各种任务。他认为，人们离通用人工智能的距离是15年。参照上面大咖的观点，我们知道，未来将是人工智能的时代。而在此情势之下，各团队关于人工智能的研究也是如火如荼的进行着。从他们的技术和产品中，我们也看到了人工智能的受关注之重，也看到了人工智能实现的希望。
在对人工智能的研究上，参与者主要分为两拨，一拨是财大气粗的科技巨头，诸如谷歌、亚马逊、苹果等等，除了埋头钻研人工智能技术之外，他们还极其热衷于买买买，最中意那些技术极佳或有想法、出售价格不贵的初创公司。以谷歌为例，从2011年创立AI部门以来，谷歌收购了不下30家人工智能公司，其中涉及了语音识别、神经网络、手势识别、图像识别、机器人等多个领域。在这些收购之后，是谷歌对于人工智能的探索野心，比如其最神秘的GoogleBrain，其中包含了无人驾驶、无人机、谷歌眼镜等多个人工智能项目，此外，根据谷歌母公司Alphabet第三季度的财报显示，人工智能和云服务俨然成了其最为看中的项目，甚至从别的项目拉拢资金以加大投资。可以说，谷歌是科技巨头在人工智能行业布局上的一个缩影。被众多大咖看好、入局者逐年增多，在如火如荼的开发环境之下，人工智能产品也渐渐地走入大众生活，而根据用途，也衍生出了一些新型的行业，像智能家居、智能医疗等等。随着人工智能技术的发展，以及消费群体的需求，这些人工智能产品的用途和市场也渐渐变得广泛。
以智能家居为例，此前，在家居生活上，人们根本不会想到，在某一天，属于自己的私密空间会被一些拥有“大脑”的人工智能产品所占据。如今，人们可以通过智能音箱或手机APP对家里的家用电器直接下命令，孤独的时候可以与家居机器人聊天、逗趣，扫地做饭什么的都被机器人包揽了，照此情况，我们的私密空间正在被人工智能所侵蚀，不过，幸而它们带来的都是一些好的方面，让人们摆脱繁琐的家庭生活。2020年，中国智能家居行业市场规模将超过2500亿元。不管是从全球还是国内的角度来看，都只表明了一个事实，那就是智能家居市场的未来是极其光明的，这也就意味着，未来将有更多的智能家居产品走入千家万户，由此，也就代表着一个人工智能化家居时代的到来。
此外，除了智能家居，还有智能穿戴物品、智能医疗服务、智能出行等产品，伴随着这些产品的出现，人们的生活将会发生一次颠覆式的变革。目前，由于一些性能或政策的因素，有些产品还没到达爆发点或是还不能够落地，但是它们前进的脚步可是不会停下的。对于人工智能产品的普及，奇虎360CEO周鸿祎表达了一个乐观的态度，他表示：未来是基于大数据的时代，人工智能产品在大众消费领域的普及只是一个时间问题。与以往的人工智能的爆发不同，此次人工智能的爆发更多的是让人们看到了希望。目前，无人机、人脸识别、语音识别等相继落地，无人驾驶、机器人的性能也在研究人员的努力下渐渐向人类靠拢。另外，更多的人工智能产品渗入大众生活，也让人们渐渐熟悉了它的存在。这些现象无一不在提醒我们是人工智能在把人类的生活渐渐改变，变得更为便捷、舒适，如此一来，在消费者需求以及开发者的前赴后继之下，人工智能成为未来趋势已是板上钉钉的事。
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责任编辑：盘点人工智能发展史上的8个历史性事件
原标题：盘点人工智能发展史上的8个历史性事件人工智能被广大人民群众所熟知大概是从2016年阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战那次，并以4：1的总比分获胜。
不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。此次人机大战，引起了全球前所未有的关注，开启了人工智能的新纪元。
实际上，早在上世纪40年代，人工智能的概念就已诞生。在那个时期的一些科幻小说、科幻电影里，就经常有关于人工智能的描述，如超级机器人、超级计算机、光脑等。
在人工智能的发展历程中，还经历了以下七个历史性事件：
一）1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts两位科学家提出了“神经网络”的概念，正式开启了AI的大门。虽然在当时仅是一个数学理论，但是这个理论让人们了解到计算机可以如人类大脑一样进行“深度学习”，描述了如何让人造神经元网络实现逻辑功能。
二）1955年8月31日，JohnMcCarthy、MarvinMinsky、NathanielRochester和ClaudeShannon四位科学家联名提交了一份《人工智能研究》的提案，首次提出了人工智能（AI）的概念，其中的JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。
三）1969年人类首次提出了反向传播算法（Backpropagation），这是80年代的主流算法，同时也是机器学习历史上最重要的算法之一，奠定了人工智能的基础。
这种算法的独特之处在于映射、非线性化，具有很强的函数复现能力，可以更好地训练人工智能的学习能力。
四）20世纪60年代，麻省理工学院的一名研究人员发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师，可以帮助用户和机器对话，缓解压力和抑郁，这是语音助手最早的雏形。
语音助手可以识别用户的语言，并进行简单的系统操作，比如苹果的Siri，某种程度上来说，语音助手赋予了人工智能“说话”和“交流”的能力。
展开全文五）1993年作家兼计算机科学家VernorVinge发表了一篇文章，在这篇文章中首次提到了人工智能的“奇点理论”。他认为未来某一天人工智能会超越人类，并且终结人类社会，主宰人类世界，被其称为“即将到来的技术奇点”。
VernorVinge是最早的人工智能威胁论提出者，后来者还有霍金和特斯拉CEO马斯克。
六）1997年，IBM的超级计算机“深蓝”战胜了当时的国际象棋冠军GarryKasparov，引起了世界的轰动。虽然它还不能证明人工智能可以像人一样思考，但它证明了人工智能在推算及信息处理上要比人类更快。这是AI发展史上，人工智能首次战胜人类。
七）2012年6月，谷歌研究人员JeffDean和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像，训练一个由16，000个电脑处理器组成的庞大神经网络。在没有给出任何识别信息的情况下，人工智能通过深度学习算法准确的从中识别出了猫科动物的照片。
这是人工智能深度学习的首次案例，它意味着人工智能开始有了一定程度的“思考”能力。
人工智能未来的发展：
AI行业的六大发展趋势
·更聪明的机器人
·更快的分析
·更自然的互动
·更微妙的恐惧
·更智能的学习
·知识共享
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
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责任编辑：2023年人工智能与自动化的发展趋势
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自动化正在成为许多市场的首要任务，特别是随着远程工作的增长和劳动力短缺改变了传统的工作模式，很多企业转而采用更可持续的自动化解决方案。
根据普华永道公司发布的一份全球人工智能研究报告，人工智能如今成为自动化驱动的主导力量之一，预计到2030年，人工智能将为全球GDP带来15.7万亿美元的增长。
随着人工智能与自动化技术不断推出新产品和工作场所解决方案，人工智能可以接管更多的日常任务，许多人开始担心自己的工作被取代，这是可以理解的。但是，人工智能驱动的自动化确实是在减少工作岗位，还是仅仅改变了人们的工作方式?
人们需要了解人工智能自动化如何颠覆传统工作，以及如何从长远来看确保工作场所和工作的安全。
人工智能对就业市场的潜在影响1.人工智能是一种自动化技术人工智能越来越多地进入家庭，在企业领域更是如此。自动化的洞察力和操作加快了商业领域的流程，减少了出错的机会。
以下是一些通过人工智能实现自动化的最重要的业务重点：
客户服务：通过聊天机器人、虚拟助理和搜索推荐，客户可以自主地指导他们的购买决策。智能工厂和装配线自动化：制造业一直是一个危险且耗时的行业。基于人工智能的自动化技术已进入许多工厂和装配线，使新型机器制造和包装产品以及装配线上的自修复设备成为可能。AIOps和MLOps：许多企业已经利用人工智能和机器学习来实现运营自动化，利用人工智能来加强安全监控和审计等项目。数据挖掘和分析:人工智能正在被编程处理数据输入和基本的数据分析和报告，让员工有更多的时间专注于需要专业技能的任务。2.被人工智能自动化颠覆的工作(1)人工智能取代了人类的工作
越来越多的人担心他们的工作将被机器人取代，尽管在不久的将来这似乎不太可能，但随着人工智能接管他们的一些任务，某些类型的工作岗位将会减少。
根据世界经济论坛发布的一份《未来就业调查报告》，预计到2025年，以下职位的需求将会减少，特别是由于人工智能和其他自动化技术正在取代这些职位的主要任务：
数据输入人员行政人员和执行秘书会计、簿记和出纳会计师和审计师组装工人业务服务和行政管理人员客户信息和客户服务人员总经理和运营经理机械师和机械修理工材料记录和存货管理人员(2)人工智能作为人类工作的补充
值得注意的是，尽管人工智能可以处理一些传统上由秘书和职员完成的基本数据输入和管理任务，但除非经过适当的编程、训练和长期维护，人工智能工具则难以获得成功。
随着人工智能工具继续进入更多的业务用例，管理这些工具并从战略上支持它们的角色将继续增长。根据日前发布的《未来就业调查报告》，以下这些就业岗位将在未来几年迅速增长：
数据科学家和分析师人工智能和机器学习专家大数据专家数字营销和战略专家流程自动化专家业务开发人员数字化转型专家信息安全分析师软件开发人员物联网专家3.为人工智能世界构建技能人工智能自动化有望创造新的就业机会、新的消费产品和更快的经济增长。然而，如果劳动力发展跟不上人工智能革命的步伐，不同角色和背景的员工就有被自动化取代的风险。
虽然发展有竞争力的专业技能最终取决于员工个人，但地方和国家政府、雇主和教育机构应投资于下列解决办法，以保持健康和公平的劳动力队伍：
(1)教育和技能发展
企业应该为有兴趣学习数据科学、编程和其他技术技能的员工提供教育、再教育或技能发展的机会，而就业市场需要这些技能。如果企业不愿意或无法投资，那么一些免费的在线课程和研讨会将教授通用编程语言和其他技术技能。
(2)实践训练
为员工提供部署和管理企业使用的任何人工智能或数据集的实践培训。这种培训为员工和企业提供了相关的经验，可以在未来采用这些工具。
(3)软技能培训
企业提供的最实惠、最有价值的培训之一就是软技能培训。尽管人工智能可以完成人类实施的多项任务，但目前还没有任何人工智能模型能够与人类的软技能相媲美，例如领导力、创业精神、解决冲突和创造性思维等。企业要让员工有机会参加研讨会和会议，设定他们的职业发展目标，并在日常工作之外花费时间提高他们的人文优势。
结论人工智能和自动化很可能会取代或至少改变人们目前在市场上看到的许多工作岗位。但是，大多数工作不会被人工智能技术取代，而是可以获得人工智能的支持，帮助员工优化自己的表现和结果。
人工智能合同管理软件开发商Evisort公司的联合创始人兼首席执行官JerryTing认为，人类工作和人工智能工作的结合将继续为企业带来更高的效率:
Ting说，“人工智能已经真正改变了当今的商业技术，为了帮助企业提高工作效率，人类和技术必须合作，而人工智能使这成为可能。采用人工智能不是为了替代人类，而是作为一种辅助工具，可以帮助人类简化决策过程，并为企业节省时间和资源。”
人工智能时代的工作变化、能力需求与培养
摘要：在人工智能时代，程序化工作和一部分非程序化工作将被人工智能取代，工作将向高度智慧化转移，劳动者的工作定位将发生升级方式、介入方式、前进方式、转移方式和集中方式等不同的变化。为了适应人工智能时代，要在学校教育和企业教育中注重提高受教育者的人工智能素养、培养创造性思维能力、社会交流能力以及环境应变能力。应对人工智能时代培养所需人才的关键措施包括：突出个性化培养理念；构建人工智能素养教育体系；实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式；利用人工智能技术提高学习效率。
关键词：人工智能；工作定位；能力需求；能力培养
基金项目：本文系中国社会科学院登峰战略企业管理优势学科建设项目、中国社会科学院京津冀协同发展智库研究课题的阶段性成果。
当前，我们正处在全面进入人工智能时代的过渡期，几乎所有领域都出现了装载有人工智能技术的机械设备。18世纪中期以来，人类历史上先后出现了蒸汽机、内燃机与马达、计算机与互联网技术。这些技术极大地改变了人类的生产生活方式，推动了人类社会的发展。可以说，人工智能是继三大技术之后的又一重大技术。况且，与以往技术不同，人工智能可以替代人的脑力劳动，这将大幅度地改变人们现有的工作内容，并要求人们拥有不同于以往的特殊能力。然而，关于如何界定人在人工智能时代的工作定位及所需能力、如何培养人工智能时代所需要的人才，是尚未解决的课题。目前，有研究围绕人工智能可能产生的就业影响，尤其是结构性失业风险以及社会经济对策等方面进行了分析（万昆，2019；陈明生，2019；王君等，2017；潘文轩，2018），也有研究对人工智能背景下职业教育体制改革与发展问题进行了探讨（南旭光，汪洋，2018；毛旭，张涛，2019；丁晨，2019），但深入到工作能力层面，从劳动者角度探究人工智能时代的人才培养问题的相关研究还较为少见。鉴于此，本文基于技术—工作—能力—培养的视角，结合前沿研究进行理论分析，阐明人工智能对工作业务的影响机制，明确人工智能时代的工作定位与能力需求，探讨能力培养的战略思路和关键方法。
一、人工智能时代的工作变化
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是指可以感应环境、做出行动，并获取最佳结果的合理主体（RationalAgent）（S.J.Russell，P.Norvig，2018）。感应环境、做出行动和获取最佳结果，属于人的智慧行为，而这些行为通过计算机程序（合理主体）被再现出来，就成为了人工智能。换言之，人工智能就是具有人类智慧的计算机系统。而在现实的工作环境中，人工智能的计算机系统又是与大量的感应器、超高速通信网、大数据收集分析装置、终端设备、机器手等组成更为复杂的系统来进行实际作业的，如机场出入境管理的人脸识别系统、汽车自动驾驶系统等。因此，可以说人工智能就是装载有可以模拟人类智慧行为的计算机程序的自动化设备。
现阶段的人工智能可以在一定程度上替代人完成识别、决策和操控方面的任务。在识别方面，人工智能可以进行信息判别、分类与检索，如从影像中发现癌变征兆；从音调语速中检测情绪；从图像中监控设备异常、天气异常、用户账号异常等。在决策方面，人工智能可以进行数值形式下的物象评估与匹配，如预测销售额、GDP指标、民意度、信用风险、病变风险；推断消费者爱好、产品推销时机；根据消费者爱好、习惯不同而推荐不同内容的商品广告等。在操控方面，人工智能可以进行表现生成、设计行动最佳化及作业自动化，如自动撰写新闻稿件、概括文章大意；设计项目路线图、商品标识、网页布局、药品成分、建筑物结构；优化游戏策略、送货路线、店铺布局；实施自动驾驶、客户咨询等。只要人规定好了计算机程序的信息处理目的和分析方式，人工智能就能准确无误地替代人工进行作业（安宅和人，2015）。
（一）工作变化的特征
人工智能时代工作变化的特征体现在以下三方面。
1.程序化工作被人工智能取代
所谓程序化工作，按照美国经济学家奥托（D.H.Autor）等的定义，是指变化少、可以按照事先规定的程序进行的工作（Autoretal，2003）。程序化工作又分为主要使用认知能力的程序—认知型工作和主要使用肢体能力的程序—肢体型工作。认知能力是指直觉、判断、想象、推理、决策、记忆、语言理解等能力；肢体能力是指体力。程序—认知型工作具有重复性、单一性、目的明确并且主要使用脑力等特点，如行政事务、会计工作。程序—肢体型工作虽然也有重复性、单一性、目的明确等特点，但主要使用体力，如流水线组装、仓库运输业务。由于程序化工作相对简单，易于编制成计算机程序，所以人工智能对人类劳动的替代，首先会从这些工作开始。例如，产品组装是按照作业标准反复实施同样内容的工作，而作业标准完全可以编制为计算机程序，所使用的设备以及动作也完全可以建立成模型，因此，产品组装就可以由人工智能来代替实施。再如，需要一定认知能力的会计业务，人工智能也可以通过扫描或接受电子信号等方式获取相关数据，而后根据规定程序进行分类、汇总等作业。因此，在人工智能时代程序化工作会呈现明显的减少趋势，以往的自动化设备，基本是替代体力劳动的蓝领劳动者，而人工智能将替代白领劳动者。英国剑桥大学学者弗雷（C.B.Frey）与奥斯本（M.Osborne）在2013年发表的报告中指出，美国在未来20年里将有47%的工作存在被替代的可能性，电话推销员、标题审查与摘要人员、手工缝纫工、技工、保险受理员、手表修理工、货物运输人员、税务代理员、照片处理工、会计助理、图书馆技术员、数据输入员等工作被取代的概率可高达99%（C.B.Frey，M.Osborne，2013）。日本经济新闻和英国金融时报2017年合作进行的调查显示，制造、餐饮、运输等23个产业的2000项工作中有超过3成的业务可能被替代，制造业被替代的比例是80.2%，包括焊接、组装、裁缝、制鞋等业务；餐饮业被替代的比例是68.5%，如客服、点餐、食材准备、餐桌与餐具摆放等业务；运输业被替代的比例是48.4%，包括车辆维修、飞机驾驶、运输信息提供等业务（ShotaroTani，2017）。这些研究表明，被取代概率高的工作基本上都是重复性、单一性、目的明确的程序化工作，其中不乏白领岗位的部分业务。
2.一部分非程序化工作被人工智能取代
相对于程序化工作，非程序化工作通常变化较大，难以按照事先规定的计划进行。这一工作又分为两类，一类是非程序—认知型工作，如科学研究、文学创作、作曲作画、经营管理、医疗诊断、诉讼辩护等；一类是非程序—肢体型工作，如烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等。非程序—认知型工作需要高层次的文化水平、分析能力和想象力，现阶段的人工智能还达不到完全替代的水平。烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等非程序—肢体型工作需要高度的人际间互动、灵敏的环境反应能力以及灵活的肢体动作，而这些要求现阶段的人工智能尚不能完全做到，所以这些工作基本上还需要人来承担。但随着人工智能技术的发展，人工智能在未来不仅会代替人做更多的程序化工作，而且有望将一部分非程序化工作纳入替代范围，如自动驾驶、行走助力、编制诉讼方案、作曲作画等（Autor，2015）。届时非程序化工作完全由人来完成的局面就会发生变化，进而带来业务重组，从以前由人承担所有业务变成由人工智能和人共同分担业务，如影像诊断由人工智能完成，最终诊断由医生完成；围棋陪练由人工智能承担，棋艺解说由教练承担。
3.工作向高度智慧化转移
装载有人工智能的设备可以替代人的程序化工作，甚至部分非程序化工作，但现阶段人工智能仍有很大的局限性，如人工智能不能设定目标和规划未来、不能产生意识、不能对未曾有的变化作出反应、不能提出问题、不能设计分析框架、不能产生灵感、不具有常识判断力、不具有指挥人的领导能力（安宅和人，2015）。所以现阶段仍有四类工作是人工智能所无法替代的。一是高度创造性的思维工作。如通过综合分析各种知识归纳和提出新概念、通过多方面分析发现问题并提出解决方案、基于情感创造出文学艺术作品等。二是高度社会化的沟通工作。如包含理解、说服、交涉在内的工作，人际间交往与协同作业等。三是高度灵敏的肢体型工作。如演奏乐曲、表演舞蹈、高难度手工艺等。四是高度非程序化的工作。如看护、清扫工作。这些工作看似简单，但需要人根据知识、经验以及常识等对情境作出判断，如在清扫时对发现的废纸需要进行判断，确定它是重要笔记还是真正的废纸，而人工智能的扫地机是无法做到的（野口悠纪雄，2018）。但即使如此，现在几乎所有领域中都在使用人工智能，并且人工智能的工作领域还在不断扩展。在看护工作中，移动搀扶患者机器人已经开始出现；人工智能已能够进行文学、绘画及音乐的初步创作，人与人工智能协同作业的状态已成为普遍现象。在这种状态下，人的工作内涵必然要向高度智慧化转移。
（二）人机关系与工作定位
在刚开始引进人工智能的生产过程中，人仍是作业的主体，人工智能起辅助性和支持性作用。人工智能辅助人进行数据和信息处理方面的业务，支持人做一些复杂的、技术性的工作，从事需要肢体劳动的、程序化的操作，但对于需要高度认知能力的工作，如推理与决策，以及需要与人沟通的工作，如协调、开发与咨询、沟通与互动，人工智能的贡献相对较少，但这种情况将会发生改变。世界经济论坛《职业前景报告2018》发表了2018年人与设备的工作时间占比值和2022年人与设备的工作时间占比的预测值（见表1）。对于所有业务，2022年设备的工作时间占总工作时间的比值会增加，其中设备在信息和数据处理、探索和获取业务信息的工作时间占比将超过人的工作时间。在行政、肢体的程序化任务、识别和评估业务信息、执行复杂技术任务中，设备的工作时间占比也将超过四成。即使在推理与决策以及沟通与互动这样原本主要由人来完成的业务中，设备的工作时间也将提高三成左右。因此，未来人工智能不仅能在生产过程中起辅助、支持的作用，而且在一些业务中将会作为“数字劳动力”发挥主导作用。进而言之，在人工智能时代，智能设备将越来越多地替代人的劳动，人机协作的关系将越来越显著。
表12018年、2022年人与设备的工作时间占比值单位：%
资料来源：作者根据世界经济论坛《职业前景报告2018》整理。
在人工智能时代，一些职业及一些工作被替代是不可避免的趋势，因此劳动者必须对职业及工作选择有清楚的认知。美国管理学学者达文波特（T.H.Davenport）和卡比（J.Kirby）认为，人工智能时代劳动者的工作定位，即如何选择能实现自身价值的职业，有五种方式，分别为：一是升级方式，即提升管理素质和掌握超越计算机的大局思维，向高级管理岗位发展。这要求对经营系统有透彻的理解，并需要有充分的计算机知识与技能。随着人工智能质量的提高、数量的增加，高级管理岗位的事务性工作将被大幅度替代，因此升级到高级管理岗位的人数会比以往少；二是转移方式，即转移到不能程序化、结构化的工作领域。现阶段，人工智能设备尚不能完全替代人的劳动，因此工作流程中会保留一些人的岗位。但随着人工智能水平的提高，这些岗位也将逐渐被替代，因此，这些岗位的劳动者，要有充分的危机感；三是介入方式，即学习计算机的程序化决策过程，掌握监视和调整计算机功能的新型能力，以现场管理者的身份介入基本上由人工智能实施的作业过程中；四是集中方式，即以计算机程序尚未渗透到的领域为唯一标准来选择职业或工作。这种方式要求特殊、高超的人类智慧及技能，需要早期、长期训练，甚至需要天赋；五是前进方式，指与时俱进，加大学习力度，研究开发能改变当前领域工作效率的高水平智能机器（T.H.DavenportandJ.Kirby，2015）。从与人工智能的关系看，升级方式、介入方式和前进方式，都需要学习人工智能技术。对这些人群，国家应该对他们的学习进行资助。转移方式中劳动者没有学习新技术的欲望或能力，他们的收入可能会减少，就业也不稳定，国家应从就业政策角度进行援助。集中方式需要从中小学起通过个性化教育对这方面的人才进行培养。
二、人工智能时代的能力需求
随着人工智能在生产过程中的普遍应用，人在生产中的地位不断发生变化，大量程序化作业、甚至越来越多的非程序化作业都将由自动化设备实施，而人必须能够驾驭智能设备，发现和解决工作流程中的问题，对智能设备进行更新创造，从而使其更好地服务于人类社会。从劳动者角度看，必须具备符合人工智能时代所需要的能力，才能使自己的劳动付出变得更有价值；从企业角度看，具有符合人工智能时代能力的员工，是创造价值所不可缺少的人力资源，值得大力引进和培养；从社会角度看，劳动队伍和后备力量都具备符合人工智能时代要求的能力，就可以稳定就业，促进社会经济持续发展。关于能力，可以对有认知能力和社会情感能力的基础理论进行研究。为了探讨能力与社会需求的关系，能力被分成诸多子能力，以验证与不同技术条件的适配性。在解析这些研究之后，笔者将提出符合人工智能时代要求的能力要件，以便为理论研究和政策决策提供参考。
（一）能力的两个方面
理论上看，人的能力一般包含两个方面。一个方面被称为认知能力，另一个方面是非认知能力。其中关于非认知能力有着几种不同的命名，如社会情感能力、软能力、社会能力、人格特质、性格（Heckman，Kautz，2012）。以下将沿用经济合作与发展组织（OECD）（2015）的表述样式，用“社会情感能力”来表示非认知能力。该研究认为，认知是关于获取和应用知识经验的过程，而认知能力就是所有与获取和应用知识经验有关的能力。认识能力有三个层次：第一层是基本能力，如模式识别、计算和记忆；第二层是获取能力，如检索、分类和解释；第三层是应用能力，如思考、推理和概念化。这三层能力的复杂程度从低到高、依次递进。与认知能力不同的是，社会情感能力是对目标实现、社会协作和情感控制产生影响的人格特征。例如，目标实现方面的忍耐、自律、意愿；社会协作方面的沟通、开放、体贴；情感控制方面的自尊、灵活、自信等。
在实际中，人是认知能力和社会情感能力的载体。换言之，这两种能力在人的身体中同时存在，相互影响、相互作用，形成了人的脑力活动和肢体行为。例如，批判性思考就是两种能力合二为一的结果。批判性思考既有认知能力的特点，即能够客观地进行逻辑推理，严守成本收益原则，冷静地进行战略分析。同时，因为批判性思考的对象是现实中的新问题，仅仅依靠过去的经验和教科书手法是不够的，还必须对新现象持有开放心态，根据具体情况，灵活改变思路和行动，而这些特点正是社会情感能力范畴的内容（池迫浩子，宫本晃司，2015）。
（二）能力需求变化与预测
技术进步使得工作环境发生变化，对劳动者的能力需求也出现了新变化。20世纪70年代以来，以大型计算机、电脑终端和互联网为代表的信息通信技术迅速发展，制造业以及服务业的生产过程大为改观，这使得对劳动者的社会情感能力的需求显著提高（Deming，2015）。在1980-2012年间，需要高度社会情感能力的职业就业人数占美国所有就业人数的比例增长了近12个百分点，而只需要认知能力的职业就业人数占比减少了3个百分点。另外，需要高度社会情感能力的职业的工资增长也比其他职业更快，并且2000年以后的增幅大于2000年之前。这是因为生产过程自动化，岗位任务重组，人员重新分配，团队形式增加，而社会情感能力可以降低协调成本，加强不同作业领域的有效合作。
以数字技术为轴心的自动化设备的应用，不仅要求劳动者提高社会情感能力的水平，同时也要求其认知能力和社会情感能力综合水平的提高。维因伯格（Weinberger，2014）利用美国职业大典的数据，对1977-2002年间各职业就业人员具有的计算能力、人际能力以10阶段法进行了赋值，根据数值把职业分为了两类，一类是计算能力与人际能力赋值均高于5的职业，一类是两种能力中一方赋值高于5而另一方赋值低于5的职业。分析发现，两种能力赋值均高于5的职业的就业人数增加，仅一种能力赋值高于5的职业的就业人数减少。该研究还以1972年和1992年的高中3年级中的两个年级层为对象，考察了各层人群的高中数学成绩、领导经验和高中毕业7年后的工资之间的关系。结果表明，同时具有数学能力和领导经验的人的工资在增加，只有一方面能力的人的工资没有变化，不具有这两方面能力的人的工资在减少。这个结论揭示了能力间互补的重要性，即认知能力与社会情感能力，不是各自单独产生价值，而是相互组合（互补）来产生更大的价值。技术进步并没有否定人的任何一方面的能力，而是要求在提高各自水平的基础上达到新高度的互补。由此可以推论出，兼有两种能力的劳动者在以人工智能为轴心的新技术时代将为社会所需，他们的劳动价值会得到社会认可。
表22018年、2022年关键能力需求
资料来源：世界经济论坛《职业前景报告2018》。
以上的推论不仅在以往的数据研究中得到了验证，在近未来的预测研究中也得出了同样的结论。世界经济论坛的《职业前景报告2018》发表了313家跨国企业管理高层的调查数据，从中可以看出2022年需要的关键能力中，属于认知能力的有8个，分别是：分析性思考与创新，主动学习与战略性学习，创造性、独特性和主动性，技术设计与编程，批判性思考与分析，解决复杂问题，问题推理与构思，系统分析与评估。与2018年相比，技术设计与编程、系统分析与评估是新增项目，反映出人工智能时代对劳动者的数字技能的强烈需求，揭示了劳动力素质提高的方向。而领导力和社会影响、情绪性智商属于社会情感能力的范畴。这两个能力同时出现在2018年、2022年两个时间段里，由此可以说，社会情感能力在未来的人工智能技术环境中是不可缺少的。只要生产过程中有人的存在，只要市场及组织内部环境不断变化，就需要社会情感能力去发现问题、运用技术技能去解决问题从而实现劳动的价值。另一方面，包括脑力、肢体在内的基本认知能力的需求将会减少，如操作灵活性、持久性与准确性，视觉、听觉与说话，读、写、算等能力。一些基本操作能力的需求也会减少，如财务和物资资源管理、设备安装与维护、质量管理与安全管理等能力。这些能力基本用于实施程序化业务，其工作的操作标准简单明了，个人发挥创造性的空间较少，从能力层次看，虽然属于知识经验应用能力范畴，但处于低级层次。
世界经济论坛在2016年对人工智能时代的能力需求变化进行了探讨。当时的研究报告指出，高层次认知能力不仅在当时受到重视，而且在2020年对其的需要将会进一步增加。而对于与肢体相关的能力，专家大都认为其需求将会减少。尤其是设备维护、质量管理与安全管理等能力，2016年报告中还有五成的人认为需求会处于稳定状况（世界经济论坛，2016）。由于2016年、2018年的调查方式不同，因此不能对其进行严格的对比，但可以看到能力变化的趋势，即对高层次认知能力的需求一直处于增强趋势，而对设备安装与维护等低层次能力的需求则明显减弱，这反映出人工智能时代对能力的高层次化有着越来越强的需求。
巴克什（Bakhshi）等利用美国和英国数据预测了两国2030年各职业的就业增长和职业所需的能力（Bakhshietal，2017）。该研究中的职业能力包括120项。美英两国各职业最为重视的能力有15项（见表3）。从表3看，美国和英国总体情况类似。在美国，与人际交往有关的能力会越来越重要，这些能力包括指导、社交知觉/认识、协调、服务导向、主动倾听，以及相关知识，如心理学和人类学、教育和培训、治疗和咨询、哲学和神学。认知能力范畴中的应用能力也会越来越重要，如要求能够了解当前和未来形势并且能够做出行动规划（战略性学习）；能够了解新信息对当前和未来问题的解决与决策发挥影响（主动学习）；能够提出有关某个主题的许多想法（思想流利性）。在英国，有10项属于认知能力范畴中的应用能力，这些能力是判断和决策、思想流利性、主动学习、战略性学习、原创性、系统评价、推理、解决复杂问题、系统分析、批判性思考。在人工智能技术更为广泛应用的近未来，劳动者只有充分具备这些能力，才能够有效解决新环境中出现的新问题，并且能够有针对性地提出新想法，积极吸收新信息；能够识别社会技术系统的变化，了解社会技术系统各环节的互连和反馈关系并采取正确行动。另外，英国对于人际交往的能力也非常重视，这些能力包括指导、协调，以及相关知识，如教育和培训等。
表32030年美国、英国各职业中最重要的15项能力
资料来源：作者根据Bakhshi等（2017）整理。
2017年，日本人才咨询公司阿德卡（Adecco）对309家上市公司管理高层进行了抽样调查，收集到了两个时间点（调查时间点为2017年、人工智能普遍应用的2035年）对各种能力的需求程度。结果显示（见表4），2035年最需要的前10项重要能力中，5项为认知能力，包括创造性、分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、信息收集和解决简单问题。5项是社会情感能力，分别是人际关系、灵活性、挑战精神、领导力和积极性与主体性。2017年的前10项重要能力中，4项为认知能力，依次是分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、创造性和信息收集；6项是社会情感能力，如人际关系、积极性与主体性、挑战精神、团队工作与协调性、灵活性和目标实现意愿。从数量看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的排名基本相当，表明无论什么时代，均衡能力结构都是必要的。从内容看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的子项目基本相同，反映出企业能力需求具有一定的稳定性。从个别能力变化看，有两个突出现象，一个是认知能力中，创造性需求的大幅上升。这表明在人工智能时代企业将进行业务重组，要求员工在高价值工作领域创新工作方式和取得突破；另一个是社会情感能力中，对灵活性的需求有所提升。这反映出企业需要员工充分发挥主动性，去发现生产流程中的问题、发现新的社会需求，而不仅仅是执行指令。
表42017年、2035年最需要的前10项重要能力
资料来源：作者根据西村崇（2017）整理。
（三）符合时代要求的能力要件
综合以上研究，笔者认为，在人工智能时代，能力的首要内容应该是与人工智能有关的新知识、新技能。此外要在人工智能的学习与应用过程中提高社会情感能力，主要是指与人沟通的方法与相关知识。再者，劳动者的能力结构要向高层次升级，应重点发展高层次认知能力。具体概括为两个方向：一是应用人工智能技术创造新产品、新服务的能力，这里称作创造性思维能力；二是发现新问题和解决新问题的能力，这里称作环境应变能力，包括主动学习与战略性学习、解决复杂问题等。在人工智能时代，对于劳动者而言，重要的是使能力结构升级以符合技术发展需要，不仅认知能力要达到新水平，还要与工作方式变化相匹配，而且与人工智能技术互补的社会情感能力也要同步发展。鉴于此，人工智能时代的能力要件可归纳为以下四个方面。
1.人工智能知识
正如读、写、算是工业社会所必须的基本能力一样，对于要在人工智能技术条件下工作的劳动者而言，人工智能的基础知识是不可缺少的。这是以往时代所没有的全新的能力。所谓的人工智能知识，首先是数学知识。因为人工智能的基础就是数理模型，主要包括概率、统计、线形代数等内容；其次是数据科学，是在计算机上收集、解析数据的知识和技能，需要有数理和计算机语言知识，需要计算机操作能力。有了这两方面的知识，就可以形成关于人工智能的新技能：能够使用程序语言，利用既成模块，编制、操作或使用具有简单的感应、解析、反馈等智慧行为的自动化装备。劳动者掌握了人工智能的新技能，不仅可以理解新设备的基本机制，甚至可以研究更先进的人工智能、或利用人工智能来提高生产效率。根据领域、岗位、业务的不同，涉及人工智能的内容会有所不同。国家的教育、经济以及科技部门应该与企业联手设计内容、层次不同的教材，设定认知资格制度，作为评价人才的标杆。
2.社会交流能力
在人工智能时代，要创造新价值，人际或社会交流能力愈发显得重要。创造新产品、新服务及新的工作模式，意味着要对现状有充分的了解，利用人工智能对现状进行改变、重组。这需要周边很多人及社会的理解、帮助及合作。因此，在人工智能时代，人应该提高自身的社会交流能力，能简明扼要地说明目的，开诚布公地寻求理解与帮助，诚实守信地与人合作。社会交流能力的基础是情感，所以人在情绪、意志等方面的情商以及对于文化艺术的审美都非常重要。人工智能时代社会交流能力的特点，就是大量运用网络社交媒体、互联网等工具。这些工具有其便捷之处，但也存在虚假信息等伦理道德问题以及易受黑客攻击的脆弱性问题。社会交流能力与创造性思维能力一样，需要长时间的培养，需要社会氛围的支撑。社会交流能力的特殊之处在于它涉及性格，而性格有天生的因素。所以，在学校教育以及企业教育中，既要传授基本的交流方法，也要考虑个人性格中的天生因素，因人施教，调动有利因素，培养能够从社会中学习、有益于社会的人才。
3.创造性思维能力
人工智能技术使程序化的工作自动化，把人从单一循环、重度及危险的劳动中解放出来，给予人更多的时间，为人的创造性思维提供了更大的可能性。同时，人也必须发挥自己特有的创造性思维能力，才能在人工智能时代确立自身的存在价值。所谓创造性思维能力，是利用人工智能技术，结合自己所在的特定领域，去发现社会及市场需求，提出关于新产品、新服务以及新工作模式的能力。创造性思维能力包括抽象能力、综合能力和应用能力。抽象能力，就是能够概括出事物本质并发展成为概念的能力。借助抽象能力进行分析和推理，才会产生新的认识。综合能力，就是能够融会贯通，把不同领域的知识连接起来，进行整合、分析和再创造的能力。经济学家熊彼特认为，创新有五种形式，即产品创新、技术创新、原材料创新、市场创新和组织创新，它们无一不是生产要素间组合与创造的结果（约瑟夫·熊彼特，2016）。利用人工智能提出关于新产品、新服务以及新工作模式的设想，是对人工智能与其他知识进行融合与创造的过程，所以需要综合能力。应用能力，是能够把知识应用于解决现实问题，也就是解决问题的能力。其中的关键是有目的意识，能够发现问题，使创造性活动具有经济价值与社会意义。而这恰恰是人类特有的能力，无法用计算机程序再现。创造性思维能力，需要长时间的培养，从幼儿园到大学、甚至到就业之后都必须接受持续的教育或启发。同时，要在家庭教育、学校教育和社会上形成鼓励独创、容许差异的宽松氛围。
4.环境应变能力
环境应变能力，就是能够根据不同情境作出不同决策的能力。在人工智能时代留给人的工作基本上都是非程序化工作，它们不可事先预测，也无法编制操控指南，需要劳动者根据自身掌握的知识、经验、常识以及悟性来灵活行动。现阶段的人工智能可以通过大样本学习来增加经验和提高应变能力，但世界是复杂的，很多变化都带有偶然性，解决方案没有经验可循，这限制了样本数量，从而制约了人工智能应变能力的提高。与人工智能不同的是，人所特有的生命体的构造使得其对事物的理解在很多情况下只需要小样本学习和借助常识就可以完成（李开复，王咏刚，2017）。在以往的人才培养中，人们也注意到了环境应变能力，但人工智能时代的特殊之处在于劳动者要接触更为复杂的数字技术，而数字技术的进步日新月异，人们为了防止知识的陈腐化，要能够主动学习，因为仅仅靠教师或上级安排的在岗或离职学习完全不够，要根据自己的具体情况，不间断地吸取新知识。战略性学习，是具有前瞻性的、有长远目标的学习。这个长远目标，可以是对自己所在领域发展前景的预测、自我发展方向的判断，也可以是对企业战略的理解，提前着手学习新知识，当环境变化时就可以游刃有余地应对。人工智能时代的劳动者往往处于与自动化设备合作的作业环境中，生产过程中的故障不仅有硬件的问题，也有计算控制系统的问题，只有在对硬件、软件充分理解的基础上，才能解决现场工作中的复杂问题。总而言之，人工智能时代的环境应变能力，有其鲜明的时代要求，在学校教育和企业教育中必须使用有针对性的教学方法来培养有用人才。
以上归纳了符合人工智能时代要求的四个方面的能力，这四个方面的能力并不是独立存在的，它们之间有着不可分割的联系。人工智能知识是新时代劳动者能力的基础，有了它才能够驾驭自动化设备，进行新产品、新技术及新价值的创造。创造性思维是人工智能时代劳动者能力的核心，突出显示了人的智慧价值。而社会交流能力和环境应变能力则对人的气质或性格提出了新要求，要求处于人工智能时代的劳动者区别于越来越聪明的自动化设备，在纷繁复杂的社会和飞速变化的技术环境中发挥人的作用。
三、人工智能时代的劳动者能力培养
为了培养与人工智能时代相适应的人才，提高全社会的智慧水平，我们应该在理念、内容以及方式、手段上有所变革。
（一）突出个性化培养理念
在工业时代，大批量单品种生产是主流方式，为了提高效率实施机械化、专业化分工，产生了大量单一循环、目标明确的标准化工作岗位。企业将作业编成操作手册或计算机程序，要求劳动者达到按照手册或程序正确操作的能力标准。在这种体制下，劳动者和设备、产品一样都是标准化管理的对象，因此人才培养也是标准化的。体现在高等教育、职业教育及企业教育上，就是培养能够按照标准进行反复、简单作业的劳动者。教育方法基本上依靠大量、统一的习题，或反复练习。这样的理念与方法培养出来的学生或劳动者，只能做单纯的工作，其不仅在精度、速度方面要输给人工智能，并且会变得只能简单地对工作中的变化作出机械的反应，缺少发现问题、解决问题的能力，更谈不上创造新价值，而这种能力恰恰是人工智能时代的劳动者最需要的。因为程序化的工作都由人工智能完成，需要人来做的正是去发现工作系统的问题，不断地进行更新改进，提高生产效率，或者通过新思路、新方法创造新价值。因此，人工智能时代的人才培养，尤其要重视学习者的创造性思维能力，要在因材施教的理念下，充分发挥个人的潜在优势。
（二）构建人工智能素养教育体系
把人工智能教育贯穿小学、初高中、大学以及工作后的全部阶段，提高全社会的人工智能基本素养。目前，包括中国在内的主要国家都已经在小学及初高中开展计算机编程教育，在大学实施更为专业的人工智能教育。同时，针对在职者的相关教育也极为重要。这是因为人工智能技术对劳动的影响面越来越广泛，工作甚至职业变得愈发不确定，在职者要提前做好转业与转岗的准备。为了维持社会经济的可持续发展，国家应该就全社会、全生涯的人工智能素养教育制定战略规划，集结教育及各行业行政管理部门的力量，从资金、设备、师资、教材、技术资格认定、学习费用补助等诸方面制定具体措施。对于义务教育的中小学阶段，应该完善每个学校的信息网络，要使高速Wi-Fi网络覆盖全部校区，使每个学生都有自己专用的终端设备（电脑或平板电脑）。在教室等集体授课的场所，安装可以触屏输入、可以数据储存传递的电子黑板，在教学过程中使用人工智能设备。当前，教育界中能担任人工智能教学的教师人才十分欠缺。国家应该制定紧急行动计划，至少要在5年内填补中小学相关基础素养课程的空白，使每个学校至少有一名该学科的教师。教师的来源，可以直接从博士毕业生、企业的工程师等专业人才中招聘，可以不受教师资格的约束。在大学阶段，理工科要学习高度的人工智能技术，文科及美术、音乐等学科，也要开设人工智能专业课程，因为今后人工智能将在模拟人的艺术感受方面深入发展，需要既懂艺术又懂人工智能的人才。由于人工智能技术发展很快，要组织学术界和企业界的力量，及时更新课程，并且根据人在不同生涯阶段的特点编制有针对性的教材。应该利用大数据来补充劳动力市场信息系统并监控不断变化的技能需求，以适应所提供的课程与教材（OECD，2016）。要尽快设立国家人工智能技术资格认定制度，使学习成果能在社会上受到评价，提高学习者的学习积极性。对于在职人员的学习，应给予费用和时间上的支持。对于企业实施的员工培训，应该以减免培训费等激励政策给予扶持。
（三）实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式
创造性思维能力、社会交流能力的具体表现是能够利用人工智能技术解决现实问题，以及能够利用人工智能创造新产品、新服务与新工作模式。以往“满堂灌”的学习方式难以培养这些能力，今后应该加强问题导向及跨学科合作探讨方式的学习。所谓问题导向，就是有明确、真实并且具体的现实问题，解决这些问题是学习的目的。这需要企业与学校共同制订学习目标，引导学生进行社会实践。问题导向的学习方式，还需要学习材料具有现实性。数据要真实，设备及材料要先进，教材要能够反映前沿理论与实践。跨学科合作探讨学习包含四个方面，首先是跨学科的学习内容，即学生根据具体问题学习数学、统计、数据、人工智能以及物理、化学、生物、艺术等多学科知识，这需要打破以往文理分科的界限；其次是跨学科的学习成员，即打破以往班级学习约束，组成由不同专业背景学生构成的小组，尤其是大学阶段要尽可能采取这种办法；再次是小组学习方式，即在教师指导下以小组为中心进行讨论和得出解决方案。同时，要构筑互联网学习平台，教师与学生之间、学生与学生之间有充分的提问—反馈—讨论的渠道。跨学科合作探讨形式的学习方法，不仅有利于提高学习自主性和团队合作性，也有助于进行知识碰撞、知识整合和知识创造，从而提高综合能力和应用能力。
现阶段，包括中国在内的一些国家都在进行问题导向及跨学科合作探讨学习方式的实践，诞生了STEAM（Science，Technology，Engineering，Art，Mathematics）教育课程、问题/项目导向型教育课程（Problem/Project-BasedLearning：PBL）、创新思维课程等方法。但这些方式都处在发展过程中，需要专家和学者不断吸取有益经验对其进行改进。日本为了培养人工智能人才，制定了国家战略推行STEAM教育，并研究整理了具体案例，为各学校及企业提供参考材料。如日本某职业高中与企业合作，开展了STEAM教育课程。该课程的项目之一是设计使用便利的人工智能设备，推进智能化农业生产。项目分四个阶段进行。第一阶段引发学生对农业和机器人的兴趣，使用4个课时。教师启发学生考虑联系农业作业的实际需求，确定制作机器人的具体内容。企业技术专家介绍机器人控制语言，演示机器人的动作。学生进行讨论，得出关于制作方向的结论；第二阶段进行机器人控制与数学、物理等学科知识的应用，使用4个课时。具体任务有两个，一个是解剖分析现有农业机械，获得感性、基础认识，再使用控制语言设计机器人基本雏形，另一个是运用数学知识，探讨马达转速与机器人动作的关系，设计控制程序，制作马达。企业技术专家讲解高感度彩色感应器、图像识别等技术，联系物理知识，讲解关于摩擦作用的处理方法；第三阶段学习机器人开发的基本程序，使用4个课时。技术专家讲解现实社会中技术人员如何编写“产品规格书”、通用计算机语言、数据解析工具等，引导学生继续使用控制语言模块制作机器人；第四阶段进行总结和演示，使用4个课时。学生演示、讲解自己制作的机器人的特点以及与农业作业的关联。同时，教师引导学生梳理学习内容，激发今后学习机器人技能的兴趣（经济产业省，2019）。
（四）利用人工智能技术提高学习效率，增强学生的创造性思维能力、社会交流能力
现阶段的人工智能已经可以代替教师对学生进行辅导，提高学生的学习效率，如X-Tech、EdTech、LearnTech等技术。这些工具可以根据每个学生的实际情况，给出不同的学习指导方案，提高学习效率。有国外学校在教学中引进了人工智能系统，学生使用平板电脑阅读数学教材、做习题。人工智能系统收集所有学生的学习信息，包括答案、解题过程、速度、集中力、理解力等，在此基础上判断出每个学生的强、弱项，给出符合个人学习水平的阅读材料和习题，大大提高了学习效率。该学校利用人工智能对小学六年级学生进行了初中一年级上学期的数学课程教育，常规需要14周的学习内容仅用2周就完成了，并且学生们的考试成绩都超过了常规教育的平均点。如果能如此高效地接受知识，学生就可以把时间更多地用在联系实际的项目学习以及体育、艺术等活动上，强化学生创造力和社会交流能力的培养。如果说铅笔、笔记本、橡皮是传统必需的学习工具，那么当前与互联网无障碍连接的电子终端已经成为人工智能时代学习的必要工具。国家应该尽快完善义务教育、高中教育、大学教育和在职教育的电子化环境，引进人工智能设备，提高全社会的学习效率。
目前，人工智能正以前所未有的速度部分或完全替代人的劳动，社会生产率将会大大提高。我们必须精准理解人工智能对职业、劳动和能力的影响，从国家层面制定战略规划，运用市场经济杠杆和政策手段提高包括义务教育、高中教育、高等教育和在职教育在内的生涯教育的人工智能基本素养，维持社会经济的稳定发展。
参考文献
[1]陈明生.人工智能发展、劳动分类与结构性失业研究[J].经济学家，2019（10）：66-74.
[2]丁晨.从适应到引领：人工智能时代职业教育发展的机遇、挑战与出路[J].中国职业技术教育，2019（13）：53-59.
[3]李开复，王咏刚.人工智能[M].北京：文化发展出版社，2017.
[4]毛旭，张涛.人工智能与职业教育深度融合的促动因素、目标形态及路径选择[J].教育与职业，2019（24）：53-59.
[5]南旭光，汪洋.人工智能时代职业教育治理的限时挑战与路径选择[J].教育与职业，2018（18）：25-30.
[6]潘文轩.人工智能技术发展对就业的多重影响及应对措施[J].湖湘论坛，2018（4）：146-153.
[7][美]S.J.Russell，P.Norvig.人工智能：一种现代的方法（第3版）[M].殷建平，等译.北京：清华大学出版社，2018.
[8]王君，张于喆，张义博，等.人工智能等新技术进步影响就业的激励与对策[J].宏观经济研究，2017（10）：169-181.
[9]万昆.人工智能技术带来的就业风险及教育因应[J].广西社会科学，2019（6）：185-188.
[10][奥]约瑟夫·熊彼特.经济发展理论[M].何畏，等译.北京：商务印书馆，2016.
[11]安宅和人.人工知能はビジネスをどう変えるか[J].DiamondHarvardBusinessReview，2015（11）：43-58.
[12]池迫浩子,宮本晃司.家庭、学校、地域社会におけるスキルの育成：国際的エビデンスのまとめと日本の教育実践·研究に対する示唆[R/OL].2015-08-27.https://berd.benesse.jp/feature/focus/11-OECD/pdf/FSaES_20150827.pdf.
[13]経済産業省.“未来の教室”実証事業成果報告：ベジタリア株式会社[R/OL].2019-07-12.https://www.learning-innovation.go.jp/verify/z0044/.
[14]野口悠纪雄.AI入門講座[M].東京：東京堂出版，2018.[15]西村崇.AI時代に必要なスキルは「対人関係力」と「創造力」、アデコが調査報告[EB/OL].2017-05-17.https://xtech.nikkei.com/it/atcl/news/17/051701429/.
[16]D.H.Autor,L.F.Levy，R.J.Murnane.Theskillcontentofrecenttechnologicalchange：anempiricalexploration[J].QuarterlyJournalofEconomics，2003（4）：1279–1333．
[17]D.H.Autor.Whyaretherestillsomanyjobs？Thehistory andfutureofworkplaceautomation[J].JournalofEconomicPerspectives，2015（3）：3–30.
[18]H.Bakhshi，J.M.Downing，M.A.Osborneetal.Thefuture ofskills:employmentin2030[R/OL].2017-12-30.https://futureskills.pearson.com/research/assets/pdfs/technical-report.pdf.
[19]T.H.Davenport，J.Kirby.Beyondautomation[J].Harvard BusinessReview，2015（6）：59-65.
[20]D.J.Deming.Thegrowingimportanceofsocialskillsinthelabormarket[J].NBERWorkingPaper，2015：21473.
[21]C.B.Frey，M.A.Osborne.Thefutureofemployment:how susceptiblearejobstocomputerisation？[R].WorkingPaper，OxfordMartinProgrammeonTechnologyandEmployment，2013.
[22]J.J.Heckman，T.Kautz.Hardevidenceonsoftskills[J].LaborEconomics，2012：451-464.
[23]ShotaroTani.Isyourjobrobot-ready？Ourinteractive calculatorletsyoufindouthowthreatenedyouare[R/OL].2017-04-22.https://asia.nikkei.com/Economy/Is-your-job-robot-ready.
[24]C.J.Weinberger.Theincreasingcomplementaritybetweencognitiveandsocialskills[J].TheReviewofEconomicsandStatistics，2014（5）：849-861.
[25]WorldEconomicForum.Thefutureofjobs：employment，skillsandworkforcestrategyforthefourthindustrialre-volution[R/OL].2016-01-18.https://reports.weforum.org/future-of-jobs-2016/preface/.
[26]WorldEconomicForum.Thefutureofjobsreport2018：Centrefortheneweconomyandsociety[R/OL].2018-09-17.https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018.
[27]OECD.Skillsforsocialprogress：thepowerofsocialand emotionalskills[R/OL].2015-12-30.OECDSkillsStudies，OECDPublishing，Paris，http：//dx.doi.org/10.1787/9789264226159-en.
[28]OECD.Skillsforadigitalworld[R/OL].2016-12-30.https://www.oecd.org/els/emp/Skills-for-a-Digital-World.pdf.
刘湘丽.人工智能时代的工作变化、能力需求与培养[J/OL].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2020(04):1-12[2020-05-20].https://doi.org/10.14100/j.cnki.65-1039/g4.20200518.001.
数字经济时代，人工智能成为产业数字化转型“枢纽”
过去10年，新一代信息技术应用不断为各行各业注入新活力，形成了人工智能、云计算、5G为代表的核心科技力量，也成为了推动产业升级的重大突破口和经济高质量增长的重要引擎。通过充分发挥海量数据以及丰富应用场景的优势，数字技术正在与实体经济之间进行更加紧密且高效的融合，在不断提升更多行业的实际竞争力的同时，也开启了产业间更多的想象空间，加快了其转型的步伐。
尤其是人工智能，伴随着产业应用规模的不断突破，在数字经济时代的推动之下，人工智能产业也在“成熟期”的阶段当中逐渐站稳脚跟，并且已经开始赋能各行各业的合作伙伴实现其高效的数字化变革与发展。
当下，数字经济的快速发展正在为整个人工智能产业创造良好的发展条件和技术环境，而人工智能作为关键性的新型技术能力，也正在被视为推动整个国家数字化经济发展的核心推动力。根据今年国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》，包括AI算法、算力在内的数字经济核心产业增加值在2025年达到13.8万亿元，并通过这13.8万亿元数字经济核心产业，带动各产业间的数字化转型，推动数字技术与实体经济深度融合，让数字经济成为促进公平与效率更加统一的新经济形态。
数字经济发展的大趋势下，国家的支持进一步促进了包括人工智能在内核心科技的应用。可以看到，近些年人工智能技术已经开始在企业发展的各个环节当中发挥巨大作用，从设计到生产、从管理到营销，人工智能技术的“触角”可以说是已经深入到了社会经济的方方面面。从行业领域来说，交通、制造、能源等各色行业都开始着手进行与人工智能技术应用之间的“打磨”。
以机器视觉技术、感知智能技术、机器学习、自然语言处理等为技术主导的人工智能服务也已经逐步完成了社会、市场间的磨合，获得了市场以及社会部门机构的认可，在检查巡检、管理调度、决策支持等一系列业务发展的关键环节当中体现价值。
但不可否认的是，当前大部分企业的数字化转型，仅仅完成了企业的数据信息化，实现了数据之间的连接，但远远达不到“数字化”对智能的要求。多种“不确定”因素带来的影响似乎让人工智能的产业化之路蒙上了阴影。
“机会是留给有准备的人”。面对新环境适配带来的影响，行业内有的企业疲于整改，有的企业却可以利用自身能力为行业重新“正名”，改变人们对当下人工智能略带“微词”的看法。作为ICT产业内的先行者，在人工智能还只是高高在上的概念时，华为就与合作伙伴和开发者们共同努力，助力包括人工智能在内的ICT技术成为推动社会不断向前的创新动力，成为一种从政务机构到企业组织都无法拒接的底层能力来源，不断驱动着这个社会的数字化创新。
可喜的是，随着国家针对数据、算法的法律、法规的及时出台，为人工智能为代表的数字技术发展，提供了明确的发展方向，消除了不确定因素的影响。华为计算也在合规的前提下，通过数据脱敏等手段，让人工智能的计算能力真正帮助合作伙伴，将数据资源转变为数据资产，更进而成为数据资本，以实现“数字+AI”的业务与战略发展构想。
为了不断提升人工智能的应用广度与深度，华为自2019年发布计算战略以来，在对人工智能架构创新的基础上，投资全场景处理器族，包括面向通用计算的鲲鹏系列，面向AI计算的昇腾系列，面向智能终端的麒麟系列，以及面向智慧屏的鸿鹄系列等，让合作伙伴在高性能、安全的前提下，适配实际应用场景。另外，华为计算还通过科研创新与人才培养平台，持续在为人工智能产业培养源源不断的人才。各种行为都表明，华为正在践行“把AI带入千行百业，助力相关产业数字化升级”。
在具体的制造、能源、交通等行业领域，华为人工智能正在通过“昇腾AI”提升客户的体验，优化重塑产品和服务，实现基于洞察的流程智能化。
在制造行业，在“把AI带入每一条产线”的理念下，基于昇腾AI基础软硬件平台的昇腾智造数字工厂AI解决方案，做到了对制造行业量身定制的质量检测、厂区安全等应用领域的一站式、高精度、开箱即用的AI解决方案，打通了AI应用在制造行业的“最后一公里”，实现了把AI带入每一条产线。在华为自身的南方工厂中，率先采用昇腾智造AI质检，在内部200多个产线应用中，实现质检效率提升3倍+，准确率>99%的好成绩；
在能源领域，华为计算推出了“昇腾智巡”的远程智慧巡检解决方案，利用人工智能与自动控制、物联网等技术相结合的分析取代了传统的人工巡检，让巡检更安全，效率和准确率更高，并显著降低误漏操作的风险。在昇腾智巡在深圳市供电局的案例中，深圳市供电局通过采用昇腾智能输电运检解决方案，解决了信息回传难，流量消耗大，设备运行功耗高，长期阴雨天气导致供电不足，设备掉线率高等问题，实现了对电网的智能无人运检；
在交通领域，华为技术利用人工智能技术对车辆、轨迹等进行智能分析，在此基础上推出面向智慧交通的“昇腾智行”解决方案。在昇腾智行的运作下，高速公路在自由流收费稽核、视频云联网、车路协同等场景下，进一步提升全天候通行能力。在昇腾智行在湖南高速试点运营中，“昇腾智行”借助多流水融合路径、大数据、人工智能、边缘计算等技术，提高稽核的效率与准确性，有效地打击恶意偷逃费行为，确保高速公路通行费应收尽收，预计年挽回损失近亿元。
在当下的后疫情时代，多种不确定因素叠加对经济正增长趋势带来巨大冲击。面对百年未有之大变局，发展数字经济，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，才能更深层次探索数字经济催生的新动能和新产业。
面对数字经济发展的广阔前景，正如昇腾AI产业的定位，就是聚焦在人工智能基础软硬件平台，核心开发理念是打造极简易用、极致性能的全场景人工智能平台。认真做产品服务，行正道。华为没有去考虑一些所谓的“捷径”，而对于整个数字产业而言，华为也表现出它做产品的态度，华为相关负责人也曾在多个场合强调，希望自己是拿最后一块蛋糕的人，因为只要人工智能产业的市场足够庞大，最后一块蛋糕也足以支撑和激励华为不断推出更好的产品。