人工智能价值维度(人工智能价值维度包括)
导读人工智能价值维度包括人工智能四要素分析大数据:人工智能的智能都蕴含在大数据中。算力:算力为人工智能提供了基本的计算能力的支撑。算法:算法是实现人工智能的…人工智能价值维度包括人工智能四要素分析
大数据:
人工智能的智能都蕴含在大数据中。
算力:
算力为人工智能提供了基本的计算能力的支撑。
算法:
算法是实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法。
场景:
大数据、算力、算法作为输入，只有在实际的场景中进行输出，才能体现出实际的价值。
举个非常形象的类比：如果把炒菜作为我们的场景，那么大数据相当于炒菜需要的食材，算力就相当于炒菜需要的煤气/电力/柴火，算法就相当于烹饪的方法和调料。
1）大数据
如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。
2）算力
人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。
3）算法
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。
4）场景
人工智能经典的应用场景包括：
1.用户画像分析
2.基于信用评分的风险控制
3.欺诈检测
4.智能投顾
5.智能审核
6.智能客服机器人
7.机器翻译
8.人脸识别
人工智能价值维度包括什么人工智能数据安全风险评估平台包括风险评估、数据集管理、知识库管理、威胁情报等功能，用于对特定人工智能应用场景中的数据安全风险进行总体评估和评级，以及数据集管理和知识库建设。
该平台设定了安全基线，开发用于敏感数据探测、数据质量检测、数据差异检测、漏洞检测以及脆弱性检测的工具。基于检测工具汇集的数据实现数据安全风险信息实时收集、自动推送、智能分析、量化评估与诊断分级。针对人工智能应用场景中的数据安全实现多层级、多维度风险评估，为企业对人工智能系统开展自评以及第三方测评机构针对人工智能项目开展风险评估和产品认证提供技术、工具和平台。
人工智能价值主张人工智能的发展，在不同的时间阶段经历了不同的流派，并且相互之间盛衰有别。目前人工智能的主要学派有下列三家：
符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统，即符号操作系统，假设和有限合理性原理。
连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
会发现三者的根源依据存在着较大的差异性，也为后世的学派发展产生了较为深远的影响。
符号主义(优秀的老式人工智能)
认为人工智能源于数理逻辑，主张用公理和逻辑体系搭建一套人工智能系统。代表的有支持向量机(SVM)，长短期记忆(LSTM)算法。
数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。
正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法>专家系统>知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。
人工智能人的价值车载AI芯片是将AI技术运用到汽车领域的关键基础,它有很高的产业价值和社会意义:
1.产业价值:车载AI芯片市场空间巨大。据估计,全球车载AI芯片市场规模将从2018年的约20亿美元增长到2025年的近200亿美元,年复合增长率高达30%左右。这个市场前景广阔,吸引了NVIDIA、英伟达、谷歌等巨头平台企业和汽车零部件供应商的竞争。
2.提高驾驶安全。车载AI可以用于驾驶辅助、防碰撞报警、道路标识识别等,有助于减少交通事故发生率,提高行车安全。这也是车载AI最主要的社会意义所在。
3.改善乘坐体验。车载AI还可以用于车内环境控制、车载娱乐等,为乘客提供更为个性化的乘坐体验,这也是未来智能电动汽车的重要卖点。
4.降低成本。车载AI芯片有助于实现更为智能化的车辆控制与管理,通过自动驾驶实现更高效的资源配置与管理,这可以间接降低汽车生产成本与用车成本。
5.改变产业格局。车载AI芯片的应用将深刻改变汽车产业格局,吸引更多高科技企业涉足汽车领域,促进汽车产业向高科技产业转变。这可能重塑整个汽车产业生态。
但是,车载AI芯片也面临一些挑战:
1.技术难度大。研发高性能的车载AI芯片技术门槛高,需要投入巨量资金与人力。
2.规划不当易产生混乱。车载AI技术应用需要审慎规划与管理,否则可能产生管理混乱与安全隐患。
3.用户接受度未知。自动驾驶等车载AI技术应用还需要消费者逐步接受与采用,其速度还存在不确定性。
4.监管政策障碍。车载AI技术在应用还面临监管部门的政策限制,自动驾驶与相关应用还需要进一步放宽政策以推动产业进步。
总体来说,车载AI芯片市场潜力巨大,但也存在一定的挑战和不确定性。要实现车载AI芯片的快速发展,不仅需要企业的技术创新,也需要政府相应放宽政策限制,引导产业健康有序发展。但从长远来看,车载AI芯片必将深刻改变未来智能电动汽车的面貌。
人工智能的价值作用意义人工智能运用在职场上会解放一部分人的双手，让他做更有价值的工作，让人们有更多的休闲时间，而且还会创造出更多新的工作机会，只有那些没有顺应时代发展的人才会被人工智能淘汰。
总的来说人工智能进入职场还是优点大于缺点。
如果害怕被人工智能影响到工作岗位，那就要顺应新时代的生存法则。
比如一位HR如果跟人工智能pk怎么筛选简历，那他肯定会被打得落花流水。
人工智能将来会对职场人的工作有什么影响？
但是HR的工作肯定不止筛选简历，你可以和员工沟通了解他们的想法，提升员工和企业的关系，判断目前行业内人才的流动。
再比如说做医生的，有时候患者需要的不是冰冷的数据和客观理性的建议，更多的时候，病人需要的是自己被理解，被尊重，被安慰，这些人工智能都没有办法给到。
以上这些都是人工智能替代不了的。
人工智能是新的一波工业革命浪潮，千万不要把电影和现实世界重叠起来，未来的世界里，那些能看清楚趋势，适应当时社会规则的人一定有办法和人工智能共存。
觉得有用点个赞吧
人工智能价值链爱链AICT是基于区块链技术+人工智能领域相结合，所推出的一个链接区块链世界和人工智能世界的平台。这是一个开放、共享、高效的区块链技术平台，在这个平台上开发者可以便捷地搭建针对人工智能行业的工具和应用、创建智能合约。
AICT爱链代币总量为210亿枚，首次发行63亿，AICT是所有接入爱链平台的应用之间的通用代币，从而实现不同国家之间的价值转换
人工智能的价值维度人工智能是一个跨学科跨行业的技术领域。
支撑技术有IT，有传感器等等应用于各个行业，金融、制造、交通等等……
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。它将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是一个应用分支。
人工智能价值维度包括哪些01从指标展示到基准分析
人效分析的第一个关键，叫做基准分析。
我们可以把基准分析理解为通过对标分析，展开日常监测，形成数据判断。对标数据可能是外部基准、内部基准或目标值。
没有基准，就无法形成判断。我们定出指标，完成可视化，有一个最基本的要求，就是能够快速从当前的人效指标中看到是“好消息”还是“坏消息”，或者趋势是“向好”还是“向坏”。
02从静态指标到动态分析
上文讲到综合人效分析的维度与指标，绝大多数指标的算法，都是用一个绝对值除以另一个绝对值，例如，人事费用率等于人工成本除以销售额。这类指标或算法的特点是分析当年或每年的实际数据，但无法体现出每年数据和指标的增长率和变化性。再例如，一台汽车在马路上飞驰而过，你可以说速度很快，但实际上，这辆汽车是在加速还是减速，或者加速度如何，我们往往是注意不到的，速度是一阶，加速度就是二阶，苹果掉在地上是一阶，由于万有引力带来的加速度是二阶。因此，我们需要引入基于连续的、动态的数据增长率的方式，实现进一步的指标分析。
按照这样的思路，“每元人工成本利润”这一指标，就可以进阶为利润增长率除以人工成本增长率，来体现公司利润增长和人工成本增长之间是否保持一定的一致性，很显然，结果最好是大于1的，体现利润增长速率超越人工成本增长速率，如果小于1，假以时日，极端情况下，人工成本就可以把利润“吃掉”。同样的方式，我们可以分析奖金增长率和销售额增长率之间的关系，体现奖金激励的有效性。也可以分析人数（人力投入）增长率和销售额增长率（或订单数增长率）之间的关系，体现人数增长的有效性或人均产出的变化。
企业可以通过重点关注以下不等式，开展人效分析：
利润增长率>人工成本增长率
人均销售额/利润增长率>人工成本增长率
人工成本增长率>人数增长率
我们将类似这样的不等式称之为人效管理的“黄金不等式”，通过设计和分析“黄金不等式”，来动态监测、分析和管理人效目标，合理管控人工成本总额和管理人数增长。
03从单维统计到多维分析
我们先来看一个例子，某全球性医药企业，在中国有十家销售事业部和近二十家制药工厂，在每年开展人效分析的时候，除了分析常规人效指标，还通过构建人效分析矩阵，来观察各个销售事业部或制造工厂的人效状况。如图所示：
在这个图中，我们可以看到，横轴代表人均人工成本，纵轴代表人效指标，每一个散点代表一家企业，中间虚线部分代表行业中位值。
这幅图的名字叫做“人力资本分析四象限图”，行业参考线将全部区域划分成了四个部分，我们可以结合企业所在区域，开展进一步的分析和比较：
右上区域体现高人工成本投入、高人效产出，体现人工成本投资和人效收益间形成良性互动；
左上区域体现低人工成本投入、高人效产出，显示出人工成本投资收益最大化趋势，这个区域可能是股东乐见的回报区间，可能有一定的短期效应。
左下区域体现低人工成本投入、低人效产出，体现出因人才质量与人才结构配置不合理，缺乏高质量人才，或薪酬竞争力不足等原因，带来人效产出较低的情况。
右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。
从这张图中，我们可以清晰的看到每家企业所在的位置，从而帮助我们开展进一步的决策。
如果不是集团型企业，一家业务独立、单一的公司也可以参考这个矩阵，按照年份，划分散点，分析人效变化趋势。
在这个图中，横纵轴可以是图示中的“人均人工成本与人效”、“人工成本增长率与人效增长率”、“人工成本增长率与人效达成率”“人均人工成本与利润”、“调薪比率与人效”、“薪酬竞争率与人效”等各种组合。
只要符合“横轴体现投入，纵轴体现产出”的原则即可。
多维矩阵分析相较于单维指标分析，打破了数据或指标的孤岛，建立了数据连接，更容易发现问题和辅助决策。
04从整体人效到局部人效
很多企业在设定完成一系列人效指标之后马上就会发现，按公司、按品牌、按事业部、按区域、按销售单元或按生产单元设定人效指标和开展人效分析都没问题，但研发部门人效如何衡量？财务部门人效如何衡量，人力资源部的人效如何衡量？
很明显，这是一个棘手的问题，对于创造或参与创造直接价值的部门，因为产出是显性的、可衡量的，因此，人效的定义就简单直接，但对于间接创造价值的部门，因为产出是隐性的、不确定的、滞后性的，人效的定义就显得复杂一些。
从实践经验的角度，有以下若干年重点：
首先，先定义部门价值或部门效能。
部门负责人与人力资源团队需要共同来思考和定义部门价值与效能如何衡量，比如公司的信息技术部门，全年开发的项目数量、项目工时，法务部门每年审核的合同数量、处理的诉讼数量等，采购部门每年的采购的单数、采购的批次、件数或采购的金额等。
我们可以借助IPOOC工具来分解和描述部门创造价值的过程，在此基础上，提炼关键效能指标。
右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。
例如，我们借助IPOOC来分解研发部门关键效能指标如下：
在借助IPOOC梳理完成部门效能指标的基础上，部门负责人与人力资源团队研讨、挑选符合更业务实际的、更加体现未来战略导向的若干指标，按照可衡量的原则，选取3-5个核心指标，构成一揽子部门效能指标。
接下来就是定义部门人效衡量指标。将选出的部门效能指标，除以部门人数、人工成本或时间周期，就可以得出一个部门人均综合效能指标清单，一揽子的人均效能指标组合。
我们强烈建议通过共创会或者工作坊的形式来开展人效指标的定义、分析，特别是涉及局部人效的研讨，因为人效的定义、分析和改善并非人力资源部一方可以全权推进，内部共创、共建、共识的过程，对部门负责人了解概念、建议意识、主动思考、加深理解、参与设计以及驱动后续改善行动都有着至关重要的作用。
企业人效管理遇到的几大核心问题：
1.长期不关注不重视。当意识到的时候，情况已经很糟糕了。
2.角色认知不足。认为人效管理、人效提升仅仅是人力资源团队的事，高层和部门长严重缺乏人效管理的意识和能力。
3.指标设计错误。仅从财务视角出发，分析和观察人工成本占比，不了解何谓一揽子人效衡量指标。
4.有指标，没分析。很多企业停留在把人效指标做出来，画几张图表，停留在“展示现状”层面，尚不知“指标”和“分析”是两个不同的层次。
5.忽略部门人效。仅关注公司级的、整体的人效产出，忽视内部各部门的人效定义，严重缺乏定义部门人效的方法，特别是中后台部门。
6.缺改善方法。缺乏足够的人效改善策略和工具，提人效不等于减成本和缩编，缺乏一揽子的，且面向各部门差异化的人效提升方法和工具。
人工智能涉及的维度有哪几个方面算法和大数据，已经多维度地进入新闻传播领域，特别是作为二者集成的智能推荐算法，已经在信息传播领域产生了巨大的影响。
目前主流的推荐算法有三种：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和基于时序流行度的推荐。
基于内容的算法，其主要逻辑是受众偏好与新闻内容特征的匹配。通过用户特征数据和网络行为的分析，形成推荐列表。这种算法能够有效增加用户黏性，但对于个人信息的标签化分析，也容易引发个人数据安全性的争议。近期斯坦福大学研发的算法可以通过搜集网站信息并进行深度挖掘，判定个人情况，准确率高达91%，这一研究立即招致公众批评，也让公众对算法的信息挖掘能力产生伦理质疑。
协同过滤算法的基本逻辑是人以群分，通过计算用户的特征数据将其编入一个用户群体，按照群体共享度较高的偏好推荐内容。这种做法将计算单位有效地下降为群体，减少了数据处理量。谷歌新闻最早采取的就是这类推荐算法。但是这种算法的伦理困境在于容易产生信息茧房（信息茧房，是指人们习惯性地被自己的兴趣引导着去关注相关信息，从而将自己的生活桎梏在像蚕茧一般的“茧房”中的现象），且将人群分类可能产生潜在的算法歧视，不仅触犯个人隐私，而且易于强化社会偏见。
过度依赖算法推荐的新闻价值排序，会产生传播权、信息自由、信息触达、信息隐私权和数字身份及其保护的问题。
人工智能价值维度包括哪些方面人工智能鼎盛时间100年之后，称为厚人工智能时代，在哪个时代人的一切体力劳动工作将完全由人工智能代替，人口寿命提高50倍，生命科学将达到顶峰。人类寿命由个人的财富值来衡量，人与机器的结合将是常规操作，思维方式可以拷贝，记忆可以存储。但不允许思维方式跟记忆混合运行。
人工智能的厚时代人类进入星际文明，进行纬度穿梭提上日程，星空中的宇宙飞船来回穿梭如同今天路边的汽车，星际旅游星际探险星际工作出差。
开始使用宇宙级别超级人工智能进行模拟真实世界，调高速度只是为了提前预知未来。提前预知未来发生的灾难，但同时人类的命运真正变得在自己手中。
人工智能价值评估一、人工智能应用于劳动教育的内在逻辑
人工智能应用于劳动教育，既是人工智能发展的内在需要，意味着人工智能应用的进一步拓展；也是劳动教育创新发展的必然需要，劳动教育要结合时代需要和技术发展方向开展相关教育活动，以适应社会发展对劳动者素质的要求。
人工智能与劳动教育在目标追求、技术诉求和价值生成方面具有内在的一致性，人工智能进入劳动教育，可以形成叠加效应，推动劳动教育在新时代的创新发展。
1.人工智能与劳动教育的目标追求一致
人工智能的发展和应用，目标是模拟或“取代”人脑，开展更为复杂的研究和更为广泛的应用。
从最初的解决单一问题（人机对弈）到目前的解决各类复杂问题，人工智能在不断开发、延伸人的智能，把人的智能提高到一个新的高度。同样，新时代劳动教育也是以开发人的智能为目标的。
劳动教育的直接目标是让教育对象掌握一定的劳动知识，具备一定的劳动技能，适应社会发展对劳动者素质提高的要求。
当然，新时代劳动教育的目标不限于此，劳动教育还要通过教育活动，让教育对象对自身的智力和能力有全面深刻的认识，特别是教育对象在掌握一定劳动知识的前提下，开展劳动实践活动，在实践中不断深化对自身智力和能力的认识，不断开发自身的智能潜能。
由此可见，在目标追求上人工智能和劳动教育具有一致性，都是为了开发、延伸人的智能，使人具有更好的思考和行动能力。
2.人工智能与劳动教育的技术诉求契
人工智能可以基于算法、机器学习、知识处理系统、自动程序设计等，在一定的应用场景中，根据用户的需求和特点，进行不断的自我优化、自我提升，以适应“应用场景”的变化和需要。
在人工智能技术的自我适应发展过程中，不断有新技术、新应用被开发出来，技术发展是人工智能的基本诉求。新时代的劳动教育，也是以推进科学技术发展为诉求展开的。
劳动教育要求教育对象掌握当前社会发展需要的科学技术知识、科学技术能力，能够运用这些知识和能力开展相应的劳动活动；劳动教育要求教育对象在掌握劳动知识和能力的基础上，进行创新活动，推动科学技术的发展和进步。
劳动教育既是在一定科学技术的赋能下开展，又要推动科学技术的发展。
因此，人工智能和劳动教育在推动科学技术发展的诉求上具有内在的一致性，人工智能赋能劳动教育，使劳动教育的质量提升到一个新的层级，劳动教育又反哺人工智能，以高素质的劳动者推动人工智能向更深层次发展。
3.人工智能与劳动教育的价值生成同
人工智能生成价值的同时，改变着价值的生成方式。人工智能应用于制造领域，实现工业制造的智能化和自动化；人工智能应用于新闻传媒行业，能够通过大数据和算法，根据用户兴趣偏好有针对性地推送新闻信息，实现新闻传播的智能化和精准化；人工智能应用于教育行业，教育机器人和教育数据库能够根据教育对象的需求、兴趣、个性特点等因素，有针对性地推送教育内容和信息，实现教育的个性化发展。
人工智能一方面推动各行业发展升级，直接创造价值，另一方面则不断改变价值生成的方式。
无论是思想领域还是社会领域，过去的价值生成方式以单一化为主。
例如，人类思想文化成果的形成，往往是某位思想家个人智慧的结晶。然而，在人工智能影响下思想文化成果的生成以融合化、集约化为主要特点，智能机器人通过数据抓取、分析、提炼和再造，把很多人的智慧融合起来，生成一种新型的思想文化成果。
劳动教育同样也遵循直接创造价值和融合化生成价值的内在逻辑。
一方面，劳动教育提升教育对象的劳动素质，使劳动者在劳动过程中提高生产效率，直接创造价值；另一方面，劳动教育提高整个社会的劳动生产力，使社会发展具有内生动力，推动社会整体进步。
因此，人工智能进入劳动教育，能够产生协同效应，共同推动社会发展和进步。
二、人工智能时代的劳动教育创新
人工智能不断渗透到劳动教育中，改变原有的劳动教育模式，推动劳动教育的智能化转型。在此过程中，劳动教育中的教育者与教育对象的关系也发生了深刻变化。因此，人工智能进入劳动教育，使劳动教育的内容、实践场景、要素等都发生了变化，推动劳动教育的创新发展。
1.人工智能引领劳动教育内容智能化整合
劳动教育内容既包括劳动理论知识、劳动技能知识，也包括劳动价值知识、劳动思维知识、劳动观念知识等。
在传统劳动教育中，对劳动教育内容的整合主要依靠教育者或教育对象。
教育者在教育过程中通过劳动教育课程体系建设，对劳动教育内容进行整合；教育对象在接受劳动教育过程中，根据自身需要和自身的劳动知识结构，对教育内容进行整合。
无论是教育者还是教育对象，在对劳动教育内容进行整合时，受主客观条件的局限，很难形成系统化的知识体系和价值逻辑。要克服这些问题，需要发挥人工智能的链式效应，对劳动教育内容进行智能化整合。
一是建设劳动教育知识数据系统，提升劳动教育内容的系统性水平。
要按照理论知识、技能知识等进行分类，把已有的文本、图片、视频、音频等不同形式的劳动知识进行数据化分类和存储，建立一个包含各种劳动教育知识的数据库。
同时，使用人工智能的自动抓取功能，对网络劳动知识进行抓取、整理、分类和存储，充实数据库内容。劳动教育知识数据库系统采取动态管理的方式，根据社会生产力发展状况实时对劳动知识数据进行增加、剔除和整合。劳动教育知识数据库建设，可以实现劳动知识点的系统化和集约化，教育过程中使用某一知识点时，能够自动生成该知识点的全部关联劳动知识。
二是构建劳动教育数字课程体系，提高劳动教育内容的智能化水准。
充分发挥人工智能的技术优势，构建数字化、视频化和虚拟化的劳动文化课程、劳动思维课程、劳动实践课程、劳动趣味课程等。劳动文化课程主要包括劳动教育的历史、劳动模范和先进劳动者的故事、劳动工具演变等，使教育对象了解劳动的发展历史和劳动文化，形成正确的劳动价值取向。
劳动思维课程包括创新性思维、形象思维、逻辑思维等，让教育对象了解劳动背后的思维变化，为教育对象的劳动创造奠定思维基础。
劳动实践课程包括认识劳动工具、掌握劳动过程、学习劳动技能等，让教育对象通过人工智能的虚拟劳动场景，开展模拟劳动，锻炼劳动实践能力。劳动趣味课程包括劳动小游戏、劳动魔方、劳动桥牌等，让教育对象在玩游戏的过程中学习劳动知识、掌握劳动技巧、提升劳动素养。
三是提供劳动教育智能解决方案，推进劳动教育内容的个性化生成。
人工智能时代要“实现教育范式的根本转换，从大规模标准化教育走向大规模个性化教育”，劳动教育亦是如此。人工智能下的劳动教育，教育者与人工智能、人工智能与教育对象、教育者与教育对象能实现三方互动。
在人机交互的过程中，人工智能能够根据教育者的“授意”和教育对象的个性特点，自动生成符合教育对象需要的、系统化的、趣味性的劳动教育课程，并会随着教育对象的学习程度提升、学习兴趣变化、学习方向改变，自动调整教育方案，满足教育对象的不同时段、不同阶段、不同类型的劳动学习需要。
2.人工智能引导劳动教育实践智能化发展
劳动实践可以锻炼劳动者的劳动意志、培养劳动情感、提升劳动技能，劳动实践是劳动者劳动素质养成的主要途径。
在传统劳动教育中，劳动实践的场景、工具、方式有很大的局限性，必须在生产一线、制造车间开展劳动实践活动。
这就造成劳动教育中实践教育的缺乏或者脱节，要么没有条件开展劳动实践；要么是学校教知识，再到生产一线去实践。将人工智能运用于劳动教育，将劳动场景虚拟化，使劳动实践与知识学习无缝衔接，改变了过去的劳动实践模式，给劳动教育以新的实践思路。
一是虚拟劳动场景设置，拓展劳动实践的空间。
可根据劳动教育实践需要，结合虚拟现实技术（VR）和软件开发平台，设置集视觉、听觉、嗅觉、触觉等为一体的虚拟劳动场景，让教育对象足不出户，在教室或实验室就可以参与仿真劳动实践活动。
如虚拟工厂系统，教育对象可以在虚拟工厂系统中“看到”与现实工厂一样的车间漫游场景、机床车床工作场景、工厂机器的运作场景等。
虚拟劳动场景的设置，弥补了过去劳动教育缺乏实践场景的短板，为劳动教育的知识与技能融合、劳动者创新素质培养提供了更为广阔的实践空间。
二是多种劳动工具应用，丰富劳动实践的方式。
多种虚拟劳动场景的设置，能够让教育对象运用多种劳动工具。在机械制造虚拟工厂系统中，教育对象在教师的指导下，可以“操作”机床车床，进行切、割、磨、洗、钻等一系列劳动动作，像在现实工厂一样，锻炼自身的劳动技能，达到手、眼、耳在操作时的一致和协调。
在田野劳动虚拟系统中，教育对象能够操作拖拉机、收割机等农业机械，且能够突破时间限制，在很短时间内体验农业生产从“种植到收割”的劳动过程，让教育对象对农业生产的技术和规律有更加全面系统的认识。
在人工智能虚拟劳动实践条件下，教育对象能够使用多种劳动工具，锻炼多项劳动技能。
三是融合劳动知识学习，提升劳动实践的深度。
相比在课堂上教师的讲授、现实场所的劳动实践，虚拟劳动实践从感觉、触觉、听觉、视觉等感官上构建了一体化的劳动实践场景，“可以将人所身处真实环境中的真实感官刺激模拟甚至放大，使用户能够获得听觉、视觉、触觉、力觉等多重感知”。
教育对象在虚拟劳动实践中，不仅能够体验不同的劳动场景、劳动工具，还能够从感官上感受到虚拟劳动实践场景中所嵌入的劳动知识、劳动价值、劳动理念等。
教育对象在教师的引导下，一方面通过虚拟劳动实践不断锻炼自身的劳动技能，另一方面在虚拟劳动实践过程中学习更多的劳动知识。
这一过程超越了传统劳动教育中知识教育与实践操作之间的时间、空间限制，体现了人工智能时代劳动知识学习的新方式。
3.人工智能引发劳动教育要素智能化提升
劳动教育的要素包括教育主体、教育客体和教育介体。人工智能作为教育介体进入劳动教育，对教育者和教育对象产生了深刻影响。
对于教育者来说，人工智能像“另一个教育者”一样，参与劳动教育的全过程，这对教育者提出了严峻的挑战。
对于教育对象来说，人工智能提供了“无限”的劳动教育解决方案，需要教育对象及时适应人工智能时代的劳动教育模式，主动进行自我调整和适应。
其一，教育者的角色需要重新定位，主导劳动教育的方向。
人工智能时代的劳动教育，教育者角色呈现多样化和专业性相融合的特点。
一是教育者角色呈现多样化发展趋势。人工智能时代劳动教育内容、教育课程、教育实践的智能化生成，给教育者以更多的自由时间，可以更好思考劳动教育的思维、价值、方向等宏观问题。
此外，教育者还要结合需要，推动劳动教育情境创设，积极与教育对象开展交流，不断提升自身适应人工智能时代劳动教育的能力，参与教育对象学习的智能化评估，等等。
二是教育者角色的专业性要求更高。要驾驭人工智能时代的劳动教育，教育者必须具备一定的跨学科素养，既要掌握所教授专业的知识，也要具有人工智能的基本知识和应用技能。
此外，教育者还要具备创新素养、研究素养等，以便于人工智能时代劳动教育的开展。
其二，教育对象需要及时自我调整，适应劳动教育的变化。人工智能时代劳动教育的教育内容、教育实践、教育者等发生的变化，必然要求教育对象及时自我调整，适应新时代劳动教育的新方式。
一是教育对象自适应学习方式的养成。教育对象要转变学习思维方式和学习习惯，主动适应智能化课程教学、虚拟劳动教育实践等新型的劳动教育方式，能够运用一定的人工智能教育平台开展自适应学习。
在自适应学习中，教育对象要能够熟练运用技术工具，对所需劳动教育内容进行搜索、抓取和使用。教育对象要能够积极开展人机、人际沟通，提升学习效果。
二是教育对象自主评价模式的形成。人工智能时代劳动教育的自主化特点要求教育对象要有较高的自主学习评价能力，能根据人工智能劳动教育平台的智能评价系统开展评价，并结合教育者评价、社会评价，对自身的学习状况进行评估，为进一步学习提供依据。
三、人工智能时代的劳动教育调适
人工智能进入劳动教育，对劳动教育的教育理念、教育模式产生巨大冲击，推动劳动教育智能化创新。然而，人工智能并非“有百利而无一害”。在当前技术条件下，人工智能虽能替代人的某些“智能”，却不能替代人的情感、情绪等感性机能。因此，把人工智能引入劳动教育，既要主动转换劳动教育的认知范式，推进劳动教育理论革新