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第一，人工智能到底有没有看得见摸得着的应用案例？
第二，这些看得见摸得着的案例是靠人力资源和资金所堆出来的一个纯粹的面子工程，还是说它是可以规模化推广的产品和系统？不能推广，绝对不能只是声明人工智能红利时代已经到来。
第三，所有社会各界普通百姓，绝对不可能因为你是人工智能就会买单。
可以广泛推广，所以必须要能够用统计数据，能证明人工智能的应用成效，节约了多少成本，提高了多少的效率，降低了多少的危险岗位，提供了多少原来没法提供的服务，我就以这三大标准来框定。
分享几个观点：
一、人工智能绝不仅仅是锦上添花，好玩有趣，它是解决时代解决人类几千年以来的一些刚需。
移动互联网创造了很多炫酷新应用，而人工智能将以解决人类刚需而更深刻地载入史册；比如：教育、医疗、司法、翻译、保姆、帮助聋人、盲人、老人、运动障碍人士等等。人工智能将更加返璞归真，解决刚需应用。
就教育行业而言，人工智能跟移动互联网将是一个什么样的产业承接和进一步放大的机会？
举例来说，2570年前，孔子提出因材施教，而现在的老师想去实施因材施教，可是面对全班50个学生，他实在没有精力去做这件事，人工智能就可以帮助孩子把无效重复学习时间节约掉，使他同样知识的学习所需要的训练量减少到50%。这已经在上千所学校成功了，真正可以把老师批改作业的时间文科减少70%，理科减少40%，从而使得老师可以去研究教研，也可以力所能及地因材施教了，这是2570年前的理念，只有在今天的人工智能时代才能真的变成现实，否则只能在以前的贵族学校，私塾学校这种点对点来实施。在我看来，未来对几十亿全球孩子来进行实施因材施教，唯有人工智能。
二、人工智能的应用因为它要解决社会刚需，所以一定要立足于场景化和具体行业的。它的应用不再是虚拟世界中的一个简单的APP应用，只要跟生活相关，立刻就是要整合多项关键技术才能完成任务。
比如教育的因材施教，我们要精准分析每个孩子的学习情况，给每个孩子布置的作业都不一样，把无效重复学习时间省掉，首先要有OCR技术。去年8月份国际模式识别大赛，中文英文公式等，一共三项比赛，科大讯飞代表中国，因为OCR技术，三项比赛都获得了全世界第一名；另外，OCR需要自动的批改，要用到自然语言理解技术，今年3月20号，我们在英文阅读理解中代表科技界首次超过了人类平均水平，不光可以准确地改数理化，还能改英语作文。
2017年开始，讯飞目前已经有89项行业解决方案。人工智能场景落地需要整合日益丰富的AI能力。从合成、识别、翻译、OCR、机器理解、图像、视频等。因此，讯飞开发项目从9年前3项，到目前267项(2017年67项，2018年153项)。研究成果不仅对开发者开发，也对技术提供商和研究者开放。
如今，我们比以往任何时候都需要自主创新，建在沙滩上的楼阁，随时可以倒塌。而源于技术创新，必须要有长期的坚守；源于热爱的初心，和坚定的预见尤为重要。人工智能领域会孕育出一大批细分行业龙头、小而美的公司，生态的丰富程度将远超以往任何时代。这也是和人工智能解决社会刚需的产业特色是高度一致的。
人工智能时代未来教育五个发展趋势
人工智能技术的发展，将使得未来教育发生重大的结构性变革，虽然具体变化形态是多样的、无法预测，但以下五个发展方向则是确定的：
（1）未来教育要关注人机结合的制度体系与思维体系：要善于运用人机结合的思维方式，使教育既实现大规模覆盖，又实现与个人能力相匹配的个性化发展；
（2）未来教育要关注核心素养导向的人才培养：未来教育应致力于培养面向人工智能时代的创新人才，引导学习者在学习和工作中，发展关键能力与核心素养，培养创造力而不仅仅是记忆知识，才能更好地适应未来时代的发展；
（3）未来教育要关注学生的灵魂和幸福：未来教育应是更加人本的教育，为学生一生的幸福和成长奠基。随着智力劳动的解放，教师有更多的时间和精力关心学生心灵、精神和幸福，跟学生平等互动，实施更加人本的教学，使得学生更具有创造性；
（4）未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一；
（5）未来教育要关注人机协作的高效教学：人工智能在教育中的应用与研究应借鉴吸收学习科学领域的最新研究成果，在借助人工智能技术更科学全面地了解学习过程的基础上，建立更准确的学习模型，实现更人性化的功能。
人工智能+教育的五个典型问题
“人工智能+教育”尚处在初始阶段，真正实现教育变革还有很长的路要走，在发展的历程中，需要破解以下五个难题：
（1）智能技术层面上，人工智能教育技术尚未成熟，教育难题破解还存在许多问题，目前市场上的很多产品仍不够智能，学习数据稀疏、学习模型以偏概全等问题亟待解决；
（2）应用领域层面上，人工智能技术与教育的结合还不够紧密，目前大多数产品仅关注自适应学习的单一狭窄领域，对学生成长、综合能力发展、身心健康等方面关注较少；
（3）数据是人工智能的“养料”，教育人工智能的关键瓶颈在数据，不同教育系统、平台间的数据没有开放和共享，信息孤岛现象严重，难以采集学生学习全过程的数据，没有数据就没有智能；
（4）智能决策层面上，单一的智能算法无法适应复杂多变的教育场景，有以偏概全的风险，需要多个智能系统联合决策，加强人工干预，并实现人机联合决策；
（5）人工智能的价值认识存在两极化，既有对人工智能全盘肯定、在教育应用过程中“唯人工智能”的思想，也有对其全盘否定、对人工智能的有益之处视而不见的思想，在人工智能教育应用方面，应强调人机协同，不高估、也不低看。
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第一，人工智能到底有没有看得见摸得着的应用案例？
第二，这些看得见摸得着的案例是靠人力资源和资金所堆出来的一个纯粹的面子工程，还是说它是可以规模化推广的产品和系统？不能推广，绝对不能只是声明人工智能红利时代已经到来。
第三，所有社会各界普通百姓，绝对不可能因为你是人工智能就会买单。
可以广泛推广，所以必须要能够用统计数据，能证明人工智能的应用成效，节约了多少成本，提高了多少的效率，降低了多少的危险岗位，提供了多少原来没法提供的服务，我就以这三大标准来框定。
分享几个观点：
一、人工智能绝不仅仅是锦上添花，好玩有趣，它是解决时代解决人类几千年以来的一些刚需。
移动互联网创造了很多炫酷新应用，而人工智能将以解决人类刚需而更深刻地载入史册；比如：教育、医疗、司法、翻译、保姆、帮助聋人、盲人、老人、运动障碍人士等等。人工智能将更加返璞归真，解决刚需应用。
就教育行业而言，人工智能跟移动互联网将是一个什么样的产业承接和进一步放大的机会？
举例来说，2570年前，孔子提出因材施教，而现在的老师想去实施因材施教，可是面对全班50个学生，他实在没有精力去做这件事，人工智能就可以帮助孩子把无效重复学习时间节约掉，使他同样知识的学习所需要的训练量减少到50%。这已经在上千所学校成功了，真正可以把老师批改作业的时间文科减少70%，理科减少40%，从而使得老师可以去研究教研，也可以力所能及地因材施教了，这是2570年前的理念，只有在今天的人工智能时代才能真的变成现实，否则只能在以前的贵族学校，私塾学校这种点对点来实施。在我看来，未来对几十亿全球孩子来进行实施因材施教，唯有人工智能。
二、人工智能的应用因为它要解决社会刚需，所以一定要立足于场景化和具体行业的。它的应用不再是虚拟世界中的一个简单的APP应用，只要跟生活相关，立刻就是要整合多项关键技术才能完成任务。
比如教育的因材施教，我们要精准分析每个孩子的学习情况，给每个孩子布置的作业都不一样，把无效重复学习时间省掉，首先要有OCR技术。去年8月份国际模式识别大赛，中文英文公式等，一共三项比赛，科大讯飞代表中国，因为OCR技术，三项比赛都获得了全世界第一名；另外，OCR需要自动的批改，要用到自然语言理解技术，今年3月20号，我们在英文阅读理解中代表科技界首次超过了人类平均水平，不光可以准确地改数理化，还能改英语作文。
2017年开始，讯飞目前已经有89项行业解决方案。人工智能场景落地需要整合日益丰富的AI能力。从合成、识别、翻译、OCR、机器理解、图像、视频等。因此，讯飞开发项目从9年前3项，到目前267项(2017年67项，2018年153项)。研究成果不仅对开发者开发，也对技术提供商和研究者开放。
如今，我们比以往任何时候都需要自主创新，建在沙滩上的楼阁，随时可以倒塌。而源于技术创新，必须要有长期的坚守；源于热爱的初心，和坚定的预见尤为重要。人工智能领域会孕育出一大批细分行业龙头、小而美的公司，生态的丰富程度将远超以往任何时代。这也是和人工智能解决社会刚需的产业特色是高度一致的。
人工智能时代未来教育五个发展趋势
人工智能技术的发展，将使得未来教育发生重大的结构性变革，虽然具体变化形态是多样的、无法预测，但以下五个发展方向则是确定的：
（1）未来教育要关注人机结合的制度体系与思维体系：要善于运用人机结合的思维方式，使教育既实现大规模覆盖，又实现与个人能力相匹配的个性化发展；
（2）未来教育要关注核心素养导向的人才培养：未来教育应致力于培养面向人工智能时代的创新人才，引导学习者在学习和工作中，发展关键能力与核心素养，培养创造力而不仅仅是记忆知识，才能更好地适应未来时代的发展；
（3）未来教育要关注学生的灵魂和幸福：未来教育应是更加人本的教育，为学生一生的幸福和成长奠基。随着智力劳动的解放，教师有更多的时间和精力关心学生心灵、精神和幸福，跟学生平等互动，实施更加人本的教学，使得学生更具有创造性；
（4）未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一；
（5）未来教育要关注人机协作的高效教学：人工智能在教育中的应用与研究应借鉴吸收学习科学领域的最新研究成果，在借助人工智能技术更科学全面地了解学习过程的基础上，建立更准确的学习模型，实现更人性化的功能。
人工智能+教育的五个典型问题
“人工智能+教育”尚处在初始阶段，真正实现教育变革还有很长的路要走，在发展的历程中，需要破解以下五个难题：
（1）智能技术层面上，人工智能教育技术尚未成熟，教育难题破解还存在许多问题，目前市场上的很多产品仍不够智能，学习数据稀疏、学习模型以偏概全等问题亟待解决；
（2）应用领域层面上，人工智能技术与教育的结合还不够紧密，目前大多数产品仅关注自适应学习的单一狭窄领域，对学生成长、综合能力发展、身心健康等方面关注较少；
（3）数据是人工智能的“养料”，教育人工智能的关键瓶颈在数据，不同教育系统、平台间的数据没有开放和共享，信息孤岛现象严重，难以采集学生学习全过程的数据，没有数据就没有智能；
（4）智能决策层面上，单一的智能算法无法适应复杂多变的教育场景，有以偏概全的风险，需要多个智能系统联合决策，加强人工干预，并实现人机联合决策；
（5）人工智能的价值认识存在两极化，既有对人工智能全盘肯定、在教育应用过程中“唯人工智能”的思想，也有对其全盘否定、对人工智能的有益之处视而不见的思想，在人工智能教育应用方面，应强调人机协同，不高估、也不低看。
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