時間：2023-10-08 15:43:54
導語：在人工智能教育的應用場景的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領您探索更多的創(chuàng)作可能。
類腦智能主要包括兩個研究方向：以類腦芯片為代表的硬件方向和以學習系統(tǒng)為代表的軟件方向。
類腦芯片旨在從組織結構和構成要素上實現(xiàn)對人腦的仿真和建模，通過對大腦進行物理和生理解構，研制能夠模擬神經元和神經突觸功能的微納光電器件，并⑹以億計的光電器件按照人腦結構進行集成，最終構造出人腦規(guī)模的神經網絡芯片系統(tǒng)。這種新型架構突破了“馮?諾依曼”架構的束縛，為類腦智能的發(fā)展提供了物質基礎。
該領域是類腦智能取得突破進展的一個重要方向，全球發(fā)達國家和科技巨頭企業(yè)均有布局。在此形勢下，我國應該進一步加大對仿真神經元、仿真神經突觸等微納光電器件和類腦芯片的研發(fā)和產業(yè)化支持力度，搶抓發(fā)展先機。
關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育
近年來大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術飛速發(fā)展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發(fā)第四次工業(yè)革命，為醫(yī)療、教育、能源、環(huán)境等關鍵領域帶來新的發(fā)展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現(xiàn)有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發(fā)展的重要競爭戰(zhàn)略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確人工智能發(fā)展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發(fā)了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發(fā)形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現(xiàn)所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環(huán)境的同時，還有利于構建出系統(tǒng)解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。
（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。
（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業(yè)測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協(xié)同共存中發(fā)生改變。AI監(jiān)課系統(tǒng)能夠數(shù)據(jù)化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據(jù)評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發(fā)展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現(xiàn)以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優(yōu)勢與功能，使其在教育中最大限度地發(fā)揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續(xù)被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現(xiàn)教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。
1人工智能時代下教育變革的背景
1.1人工智能的內涵及具備的強大能力
人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數(shù)據(jù)和強算力。
1.2人工智能時代的機遇和挑戰(zhàn)
人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優(yōu)勢。在醫(yī)藥領域，人工智能的出現(xiàn)使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫(yī)療資源，解決醫(yī)療診斷領域診斷質量不均衡、醫(yī)生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數(shù)據(jù)支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創(chuàng)新方面、教育手段和環(huán)境方面以及教育服務供給方式方面均發(fā)生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰(zhàn)。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發(fā)展的機遇推進教育的變革與創(chuàng)新？人工智能技術如何繼續(xù)被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現(xiàn)有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養(yǎng)人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規(guī)范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰(zhàn)。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰(zhàn)的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現(xiàn)育人成人的發(fā)展目標。
2人工智能與教育變革
2.1人工智能與教育目的的變革
人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發(fā)展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現(xiàn)在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發(fā)展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業(yè)替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰(zhàn)。第二，人工智能有利于培養(yǎng)人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業(yè)機會，但同時，人工智能助教機器人將協(xié)助教師實現(xiàn)個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養(yǎng)人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創(chuàng)造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發(fā)揮“立德樹人”的正向作用。
2.2人工智能與學習方式的變革
第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規(guī)律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰(zhàn)。深度學習在機器學習、專家系統(tǒng)、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區(qū)別以往傳統(tǒng)班級課堂授課，尊重學生的個性發(fā)展，因材施教。人工智能技術與大數(shù)據(jù)的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數(shù)據(jù)，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據(jù)學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態(tài)，是實現(xiàn)個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態(tài)，進行學習反饋；持續(xù)收集學生的學習數(shù)據(jù)，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。
2.3人工智能與學習環(huán)境的變革
首先，有利于搭建靈活創(chuàng)新的學校環(huán)境。不僅可以使空間規(guī)劃更具彈性，而且可以調節(jié)性增強物理環(huán)境。其次，人工智能時代的教育區(qū)別于以往傳統(tǒng)教育強調的統(tǒng)一秩序，更注重個體的用戶體驗。創(chuàng)客空間、創(chuàng)新實驗室等學習環(huán)境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發(fā)展，個性化的空間環(huán)境與學習支持將改變目前學習的學習空間環(huán)境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現(xiàn)虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協(xié)作也有利于搭建新的學習環(huán)境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現(xiàn)將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數(shù)據(jù)分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優(yōu)化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現(xiàn)，為教學環(huán)境的建設提供重要參考。
3人工智能在教育領域的應用
人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數(shù)據(jù)挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現(xiàn)人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態(tài)環(huán)境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發(fā)展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。
“我會抱必勝心態(tài)、必死信念。我一定要擊敗AlphaGo！”賽前，對于與圍棋人工智能程序AlphaGo的對弈，目前世界排名第一的中國圍棋職業(yè)九段棋手柯潔曾如此放出豪言。然而，AlphaGo之父卻說，“我們發(fā)明AlphaGo，并不是為了贏取圍棋比賽。”
毫無懸念，AlphaGo又贏了。在過去的一年間，人們已經聽到太多人工智能程序戰(zhàn)勝人類棋手的消息。在外界普遍不看好柯潔的情況下，比起比賽結果，更多人好奇的是：AlphaGo這次為什么還要來中國“踢館”？連“當今第一人”柯潔都倒下了，“獨孤求敗”的AlphaGo是不是可以準備“退役”了？而AlphaGo背后的DeepMind公司在“玩壞”了圍棋之后，下一步還打算玩什么？
不久前，在中國烏鎮(zhèn)人工智能高峰論壇上，AlphaGo之父、DeepMind創(chuàng)始人戴密斯?哈薩比斯（Demis Hassabis）介紹道，AlphaGo的影響已經開始顯現(xiàn)，比如在與韓國棋手李世石對決后，圍棋的棋盤銷量增加了10倍的增量；利用AlphaGo的算法，許多公司也開始深入研究人工智能下棋程序以及各種用場景的應用。
隨后，他重申，下圍棋并不是AlphaGo的終極目標，他們的目標是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的終極工具。
在哈薩比斯看來，要打造能探索宇宙的終極工具，就需要把AlphaGo改造成通用型學習機器。具體來說，這個機器能做到非程序預設，就能自主學習原始材料，并能在同一系統(tǒng)執(zhí)行多種任務。要做到這兩點非常困難，但AlphaGo正在利用下圍棋的方式來向這個目標靠近。
為什么計算機下圍棋非常困難？
1997年，國際象棋大師卡斯帕羅夫敗給了IBM公司打造的“深藍”程序，國際象棋被計算機攻克。相比國際象棋每一步棋后能引出三十種可能的走法，圍棋棋局的每一步牽出的后續(xù)選擇有數(shù)百種，計算機需要搜索的數(shù)量更加龐大。
在哈薩比斯看來，用計算機下圍棋的困難主要有四點。首先，圍棋是一個靠直覺來贏得比賽的項目，它不像象棋等游戲可以靠計算。其次，圍棋中沒有等級概念，所有棋子都一樣。第三，圍棋是筑防游戲，需要盤算未來。第四，圍棋中小小的一顆子就可以撼動全局。
基于此，在AlphaGo打敗李世石之前，許多人認為人類至少10年才能完成這個目標。但在2016年，DeepMind利用策略網絡和價值網絡打造AlphaGo，成功撼動了人類在圍棋領域的統(tǒng)治力。
AlphaGo之所以有如此“神力”，甚至被柯潔稱為“圍棋上帝”主要就是依靠這兩個網絡。首先，AlphaGo用策略網絡可以縮小每一步棋走法的選擇。接著，每走完一步棋，AlphaGo都能利用價值網絡來評估這步棋的勝率值。
AlphaGo已具備直覺和創(chuàng)造力
依靠這兩個網絡，通過向人類圍棋大師學習，以及迭代后的自我學習，哈薩比斯認為當前版本的AlphaGo已經具備直覺和創(chuàng)造力。
比如，2017年初以“Master”馬甲出現(xiàn)，對戰(zhàn)中日韓頂尖高手取得60連勝時，AlphaGo在與辜梓豪、樸廷桓下棋的過程中，都走出了精彩的一招，顯示出了創(chuàng)造力。
“游戲是用來訓練算法最有效的做法，但是我覺得我們的最終目標并不是游戲，而是把我們的技術運用到現(xiàn)實生活當中，比如說用到醫(yī)療、智能手機以及教育當中。”哈薩比斯說。
據(jù)介紹，接下來DeepMind公司有意讓AlphaGo與無數(shù)其他領域結合，從而得到無數(shù)的“組合轟炸”。目前，DeepMind的搜索技術已經運用到谷歌的數(shù)據(jù)中心，幫助該數(shù)據(jù)中心節(jié)省了15%的電能。
更為重要的是，哈薩比斯期望AlphaGo能成為元解決方案。簡單理解就是，讓AlphaGo成為人工智能科學家或者人工智能輔助科學家，更好地幫助人們理解人腦的奧秘。
“機器人替代我演奏還需多長時間？”第一次參與科技跨界的小提琴演奏家呂思清問。
“谷歌已經通過深度學習，模仿一位大畫家的畫風。現(xiàn)在谷歌的畫作已經達到普通人難以區(qū)分的程度。”有人告訴他。
“音樂表演是最高層次的精神活動，機器人短期內替代不了音樂家。”另外的人反駁說。
“剛才你們談了幾種機器人的應用場景，我覺得還少了一塊音樂教育。”呂思清說，“機器人、人工智能可能會提供一種因材施教的新教學途徑。”
這是優(yōu)必選科技在召開的主題為“機器人，不止于此”的會，請一些跨界嘉賓來交流，主要是公布其人工智能戰(zhàn)略布局。
COO養(yǎng)CTO
用機器人為人們提供包括教育在內的多元服務，正是優(yōu)必選科技創(chuàng)始人周劍的夢想。8年前，周劍帶著十幾個小伙子走上智能機器人的創(chuàng)業(yè)路。他內心的最大夢想是做出能夠普及的人形服務機器人。
剛創(chuàng)業(yè)時，周劍遇到的最大瓶頸是，國內連組裝一臺小的伺服舵機都非常難，而國外伺服舵機又非常昂貴。
接下來的4年中，在耗盡在商場上打拼的半億元積蓄，克服技術難關后，周劍他們研發(fā)出“最重要的是既便宜又高質量”的伺服舵機技術。
這個伺服舵機讓他有信心在2012年成立優(yōu)必選科技，投身機器人和人工智能平臺。
周劍認定了人形機器人。“手機App這類數(shù)據(jù)采集手段，收集到的數(shù)據(jù)其實是非常非常少的，它很難全面定義一個人。”他說，“我曾反復強調，我們需要主動的數(shù)據(jù)收集。如果有像ASIMO那樣的人形機器人進入家庭，像父母家人一樣，與我們朝夕相處，通過語音、視覺平臺主動收集我們的數(shù)據(jù)，為我們勾畫出完整畫像，再配合BAT公司的云端合作，這才能形成嚴謹?shù)倪壿嬮]環(huán)。”
周劍也與亞馬遜團隊討論了很久。在此之前，亞馬遜推出了智能音箱Echo。“我們后來達成了一致，認為未來人機交互的中心一定是人形機器人。它就是你的家庭成員，與你可以坦誠交流，這不是一個音箱可以做到的”。
要做出人形機器人是非常難的。全球一些大型公司和實驗室已探索多年。它需要大規(guī)模資金投入，需要高尖技術人才，還需要整合大量資源。
“我對自己的定位是要落地，所以才有了兩條腿走路的戰(zhàn)略。”周劍說。
“左腿要賺錢”。周劍預計優(yōu)必選2017年的銷售收入將在10億到15億元之間。他對實現(xiàn)這個收入有信心。“近幾年我們一直在高速增長。2014年收入190萬元，2015年5000萬元，今年是3億元。”周劍說。
2017年，優(yōu)必選的收入來自與“大塊頭”的合作。這是周劍的信心來源之一。2017年1月，優(yōu)必選和亞馬遜將在CES展上共同一款機器人。“亞馬遜和我們都認為這是個廣闊的市場”。既然亞馬遜Echo音箱賣了幾百萬臺，機器人銷售也不會弱，這將是優(yōu)必選科技收入增長來源之一。
優(yōu)必選的第二個收入增長來自于IP產品。要知道IP產品是影視界、體育界大亨的重要收入來源。在這個智能時代，過去靜態(tài)的IP衍生品變成活靈活現(xiàn)、可以互動的機器人將是個趨勢。這方面的銷量也被看好。
2016年，蘋果主動找到優(yōu)必選，它對優(yōu)必選的機器人很感興趣。之后，優(yōu)必選和蘋果合作的JIMU STEAM教育機器人就登陸全球部分Apple Store零售店。STEAM機器人是一種既能組裝、又能編程的機器人，它對學生在多方面都有影響，也順應美國總統(tǒng)奧巴馬發(fā)起的“編程一小時”運動。優(yōu)必選正在形成一套課程，要逐步進入校內外教育市場。
周劍認為，這類產品要讓孩子使用到真正的機器人技術，如伺服舵機、控制及各種傳感器。而且價格不能太貴，才能真正落地。
“從2016年推出到全球布局，這可能也是2017年我們比較大的收入來源。”周劍說。按照布局，北美2017年會有4000家店，歐洲2000家店，國內有2000家店。
周劍還布局To B的Cruzr機器人，目標是在銀行、商超、海關、安防監(jiān)控場景下的應用，已經拿到多個訂單。
“我們做的每個東西都是有原因的。左腿基于商業(yè)化走路，賺到錢后投入到‘右腿的未來技術研發(fā)上’，積累更多東西。”周劍笑談，“我們是COO來養(yǎng)CTO。”
機器人的“軀干與智能”
周劍所說的未來技術，是為他的“人形服務機器人”積蓄資源。
最近，悉尼大學教授陶大程即將加入優(yōu)必選，擔任優(yōu)必選“人工智能首席科學家”。“人工智能領域都知道陶教授。”周劍說。陶是歐洲科學院院士、澳大利亞科學最高榮譽尤里卡獎獲得者。2016年，陶大程團隊獲得了包括NIST PaSC、ActivityNet等權威賽事的冠軍。
“我們每天獲取的信息70%、80%以上來自視覺。因此，視覺研究我們主要抓在自己的手上。”周劍說。
“未來非常關鍵的技術是模型壓縮。我們要把大模型變成小模型，實現(xiàn)在人形機器人本地的計算，而不依賴于云計算，這樣也能降低人形機器人的電能開銷。” 陶大程對《IT經理世界》說。同時，視覺研究還包括基于視頻的視覺理解、單/多態(tài)的情緒識別以及視頻的室內定位導航和避障等。
“有了這些技術，當你跟機器人Alpha相遇說：你好，Alpha，并同時把手伸過去時，Alpha能理解這是要跟他握手，然后會把手伸過來。”陶教授形象地介紹。
優(yōu)必選同時聘請清華大學趙明國教授擔任其“人形機器人首席科學家”，在機器人運動控制上展開合作。“趙教授幾乎是全中國屈指可數(shù)的堅持20年只做雙足人形機器人的人士之一。”周劍說。他領導的聯(lián)合實驗室將繼續(xù)專注于雙足機器人運動控制技術研究。
關鍵詞：人工智能 機器學習 機器人情感獲得 發(fā)展綜述
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0234-01
引言
人類自從工業(yè)革命結束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質，實際上就是對人的思維進行模仿，以此代替人類工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時期，那時圖靈就希望未來的智能系統(tǒng)能夠像人一樣思考。在20世紀五十年代，人工智能被首次確定為一個新興的學科，并吸引了大批的學者投入到該領域的研究當中。經過長時間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經形成，如模式識別、特征表示與推理、機器學習的相關理論和算法等等。進入二十一世紀以來，隨著深度學習與卷積神經網絡的發(fā)展，人工智能再一次成為研究熱點。人工智能技術與基因過程、納米科學并列為二十一世紀的三大尖端技術， 并且人工智能涉及的學科多，社會應用廣泛，對其原理和本質的理解也更為復雜。 一、人工智能的發(fā)展歷程
回顧人工智能的產生與發(fā)展過程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發(fā)展階段和應用階段。
1.初期形成階段
人工智能這一思想最早的提出是基于對人腦神經元模型的抽象。其早期工作被認為是由美國的神經學家和控制論學者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學的研究生制造出了第一臺人工神經元計算機。而其真正作為一個新的概念被提出是在1956年舉行的達茅斯會議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒器來模擬人類智能的新興學科。1969年的國際人工智能聯(lián)合會議標志著人工智能得到了國際的認可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數(shù)學、生物、計算機、神經科學等相關學科的學者參與該領域的研究。
2.綜合發(fā)展階段
1.7 7年， 費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上正式提出了“知識工程”這一概念。而后其對應的專家系統(tǒng)得到發(fā)展，許多智能系統(tǒng)紛紛被推出，并應用到了人類生活的方方面面。20世紀80年代以來，專家系統(tǒng)逐步向多技術、多方法的綜合集成與多學科、多領域的綜合應用型發(fā)展。大型專家系統(tǒng)開發(fā)采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機制和多種控制策略相結合的方式， 并開始運用各種專家系統(tǒng)外殼、專家系統(tǒng)開發(fā)工具和專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境等等。在專家系統(tǒng)的發(fā)展過程中，人工智能得到了較為系統(tǒng)和全面的綜合發(fā)展，并能夠在一些具體的任務中接近甚至超過人類專家的水平。
3.應用階段
進入二十一世紀以后，由于深度人工神經網絡的提出，并在圖像分類與識別的任務上遠遠超過了傳統(tǒng)的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學的Geoffery Hinton及其學生在《Science》雜志上發(fā)表文章，其中首次提到了深度學習這一思想，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分級表達，降低了經典神經網絡的訓練難度。并隨后提出了如深度卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN），以及區(qū)域卷積神經網絡（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網絡訓練結構，使得訓練和測試的效率得到大幅提升，識別準確率也顯著提高。
二、人工智能核心技術
人工智能由于其涉及的領域較多，內容復雜，因此在不同的應用場景涉及到許多核心技術，這其中如專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、人工神經網絡等是最重要也是發(fā)展較為完善的幾個核心技術。
1.專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統(tǒng)，通過對人類專家的問題求解能力建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由專家才能解決的復雜問題，達到具有與專家同等解決問題能力的水平。對專家系統(tǒng)的研究，是人工智能中開展得較為全面、系統(tǒng)且已經取得廣泛應用的技術。許多成熟而先進的專家系統(tǒng)已經被應用在如醫(yī)療診斷、地質勘測、文化教育等方面。
2.機器學習
機器學習是一個讓計算機在非精確編程下進行活動的科學，也就是機器自己獲取知識。起初，機器學習被大量應用在圖像識別等學習任務中，后來，機器學習不再限于識別字符、圖像中的某個目標，而是將其應用到機器人、基因數(shù)據(jù)的分析甚至是金融市場的預測中。在機器學習的發(fā)展過程中，先后誕生了如凸優(yōu)化、核方法、支持向量機、Boosting算法等等一系列經典的機器學習方法和理論。機器學習也是人工智能研究中最為重要的核心方向。
3.模式識別
模式識別是研究如何使機器具有感知能力 ，主要研究圖像和語音等的識別。其經典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發(fā)展起來應用模糊數(shù)學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學習的識別方法。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字，識別指紋、癌細胞等技術已經進入實際應用。語音識別主要研究各種語音信號的分類，和自然語言理解等等。模式識別技術是人工智能的一大應用領域，其非常熱門的如人臉識別、手勢識別等等對人們的生活有著十分直接的影響。
4.人工神經網絡
人工神經網絡是在研究人腦的結構中得到啟發(fā)， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經系統(tǒng)工程結構和工作機理。而近年來發(fā)展的深度卷積神經網絡（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復雜的網絡結構，與經典的機器學習算法相比在大數(shù)據(jù)的訓練下有著更強的特征學習和表達能力。含有多個隱含層的神經網絡能夠對輸入原始數(shù)據(jù)有更抽象喝更本質的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類問題。另外，通過實現(xiàn)“逐層初始化”這一方法，實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分級表達，可以有效降低神經網絡的訓練難度。目前的神經網絡在圖像識別任務中取得了十分明顯的進展，基于CNN的圖像識別技術也一直是學術界與工業(yè)界一致追捧的熱點。
三、機器人情感獲得
1.智能C器人現(xiàn)狀
目前智能機器人的研究還主要基于智能控制技術，通過預先定義好的機器人行動規(guī)則，編程實現(xiàn)復雜的自動控制，完成機器人的移動過程。而人類進行動作、行為的學習主要是通過模仿及與環(huán)境的交互。從這個意義上說，目前智能機器人還不具有類腦的多模態(tài)感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運動機制方面，目前幾乎所有的智能機器人都不具備類人的外周神經系統(tǒng)，其靈活性和自適應性與人類運動系統(tǒng)還具有較大差距。
2.機器人情感獲得的可能性
人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發(fā)達的神經系統(tǒng)的處理下獲得情感。智能機器人在不斷的機器學習和大數(shù)據(jù)處理中，中樞處理系統(tǒng)不斷地自我更新、升級，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級的過程類似于生物的進化歷程，也就是說，智能機器人有充分的可能性獲得與人類同等豐富的情感世界。
3.機器人獲得情感的利弊
機器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來的利弊則眾說紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機器人可以帶來更多人性化的服務，人機合作也可進行地更加深入，可以為人類帶來更為逼真的體驗和享受。人類或可與智能機器人攜手共創(chuàng)一個和諧世界。但是另一方面，在機器人獲得情感時，機器人是否能徹底貫徹人類命令及協(xié)議的擔憂也迎面而來。
4.規(guī)避機器人情感獲得的風險
規(guī)避智能機器人獲得情感的風險應預備強制措施。首先要設計完備的智能機器人情感協(xié)議，將威脅泯滅于未然。其次，應控制智能機器人的能源獲得，以限制其自主活動的能力，杜絕其建立獨立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時強行停止運行、回收、甚至銷毀智能機器人。
三、總結
本文梳理了人工智能的發(fā)展歷程與核心技術，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應用前景，但也伴隨著極大的風險。回顧其發(fā)展歷程，我們有理由充分相信，在未來人工智能的技術會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領域之一，在合理有效規(guī)避其風險的同時，獲得情感的智能機器人會造福人類，并極大地幫助人們的社會生活。
參考文獻
[1]韓曄彤.人工智能技術發(fā)展及應用研究綜述[J].電子制作，2016，（12）：95.
[2]曾毅，劉成林，譚鐵牛.類腦智能研究的回顧與展望[J].計算機學報，2016，（01）：212-222.
[3]張越.人工智能綜述：讓機器像人類一樣思考
雙方將在消費類及企業(yè)級市場進行全方位的合作，在云網融合、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網、人工智能等領域進行服務與生態(tài)的創(chuàng)新，在深度服務共同客戶群體的同時，通過戰(zhàn)略聯(lián)盟的方式合力開拓新生市場，共同提升客戶服務價值。
攜手打造創(chuàng)新生態(tài)體系
兩家強強聯(lián)合，不禁讓人眼前一亮，細思量，卻又在情理之中。根據(jù)協(xié)議，鵬博士集團和京東集團將基于各自的優(yōu)勢資源，在線上信息服務、線下營銷與服務交付、國際化市場開拓等方面展開深度合作，同時在重點領域合作進行技術創(chuàng)新實踐，通過構建創(chuàng)新的生態(tài)體系共同發(fā)展新客戶。雙方計劃有序對接產品線，以達到資源整合營銷的目的，并在線下營銷服務渠道方面，實現(xiàn)資源共享、緊密協(xié)作，探索創(chuàng)新的服務交付模式。
鵬博士集團互聯(lián)網接入業(yè)務覆蓋超過1億戶、3億人口，在網用戶超過1400萬戶，具有強大的互聯(lián)網接入的線下營銷與服務能力。同時，鵬博士集團為廣大用戶提供視頻、教育等線上媒體內容服務。此外，鵬博士集團正在加快國際化步伐，未來五年將貫徹執(zhí)行“全球家庭運營商”的發(fā)展戰(zhàn)略。
京東集團長期深耕B2C電商市場，并且在互聯(lián)網金融、人工智能技術、云服務等領域占據(jù)行業(yè)領導地位。而作為支撐集團整體信息系統(tǒng)的基石――京東云，則在“互聯(lián)網+”和新“十三五”規(guī)劃的時代背景下，向全行業(yè)全公眾開放了積累多年的云計算、大數(shù)據(jù)、電商、物流等技術和經驗優(yōu)勢，向全社會提供更穩(wěn)定、安全、便捷的云服務。
基于雙方戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，鵬博士集團私有云還與京東云簽署了云網合作落地協(xié)議。雙方將在云網融合服務、行業(yè)云應用場景落地、私有云及混合云市場開拓、云網融合基礎設施建設等方面進行資源整合，實現(xiàn)業(yè)務協(xié)同互補，共建新的生態(tài)體系。
雙方的云網合作將基于鵬博士集團與京東集團在網絡和云計算領域的優(yōu)勢積累，首先攻克各行業(yè)場景應用實際落地的難題，高效交付創(chuàng)新行業(yè)云服務。鵬博士通過Open-NCloud全球云網平臺將全球網絡資源和IDC虛擬化、智能化并通過API開放，與SaaS服務提供商一起服務最終客戶，提升SaaS交付效率。京東云提供面向行業(yè)場景的云服務技術方案、云服務部署與運維能力。
雙方共同打造面向重點行業(yè)的行業(yè)云解決方案及服務，為客戶提供具有更優(yōu)應用體驗、更佳服務質量的云服務。與此同時，針對電商、金融、制造、醫(yī)療、教育等重點行業(yè)的客戶實際需求，雙方還將合作開拓基于云網融合創(chuàng)新服務模式的私有云和混合云服務市場，從云服務安全性、高可靠性、跨地域連接、法規(guī)遵從等方面實際出發(fā)，滿足企業(yè)客戶互聯(lián)網時代下飛速變化的需求。
此外，基于Open-NCloud全球云網平臺等資源，雙方將開展新一代網絡與云服務交付技術與商業(yè)模式的創(chuàng)新，積極優(yōu)化云連接的性能與能力，探索創(chuàng)新的SaaS服務一站式交付與運營模式及相關增值服務，共建新一代云網基礎設施。
踐行云網融合的新應用
京東集團CTO張晨表示，完整的零售業(yè)務鏈、龐大的規(guī)模和高速的成長一直是京東作為新技術應用搖籃的重要優(yōu)勢，站在業(yè)務模式創(chuàng)新的角度上，云網融合的新應用毫無疑問是雙方邁向未來發(fā)展的關鍵一步。京東集團與鵬博士集團在消費級、企業(yè)級市場以及新一代云網融合基礎設施建設與交付等方面都具有廣闊的合作空間，雙方的合作或將為用戶帶來更加出眾的體驗。
鵬博士集團副總裁韓露表示，鵬博士集團與京東集團的合作，不僅是線上、線下優(yōu)勢資源的強強聯(lián)合、服務體系的強強聯(lián)合，更是創(chuàng)新思維與行動的聯(lián)合。鵬博士集團與京東集團在云網融合、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網、人工智能、區(qū)塊鏈等多個領域，擁有非常廣闊的合作創(chuàng)新空間，為其共同客戶交付優(yōu)質的服務。同時，他們還將共同構建創(chuàng)新的生態(tài)體系，深入挖掘在行業(yè)云、SaaS交付、大數(shù)據(jù)精準營銷等領域的發(fā)展?jié)摿Γ餐_拓新生市場，提升共同客戶的價值。
鵬博士集團私有云事業(yè)部總經理嚴雪樅對合作充滿信心：“我們希望把相應的云網架構進行一次顛覆，在這個顛覆的過程中，我們和京東云一起覆蓋到電商領域，包括全行業(yè)的各個領域。在未來的各個領域，我們的想法是云之間和網之間的聯(lián)合要以0.01毫秒的速度制勝，包括直播和APP，都能夠瞬間打開進入。”
兩者攜手，必將給未來留出更多想象的空間，值得期待。正如京東云基礎事業(yè)部總經理王直所言：“我們認為在中國，未來云計算最終是什么樣的形態(tài)，仍然有非常廣泛的想象空間。所以，我們與鵬博士強強聯(lián)合，就是要去貼合中國市場的實際需求，去探索最終的云計算到底是一種什么樣的形態(tài)。”
寫在最后
就在同一天，京東云進行了七場簽約儀式，合作開放力度之大可謂空前。分享經濟時代來臨，客戶更喜歡以分享的心態(tài)來享受服務，互聯(lián)網企業(yè)也只有告別單打獨斗，借力前行，才能協(xié)作共贏，實現(xiàn)價值的最大化。產業(yè)的發(fā)展從來不以打敗對手為目的，而以轉型升級為最終著力點，在這一點上，京東云或將大有作為。無論是與萬谷集團的戰(zhàn)略合作，還是c云尚工坊、珠海農控等的戰(zhàn)略合作，都彰顯了京東云幫助傳統(tǒng)行業(yè)轉型升級的誠意和成就合作伙伴的決心。
相關鏈接
2017年3月23日，南京萬谷集團和京東云達成戰(zhàn)略合作，雙方將融合各自業(yè)務資源，利用云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網等創(chuàng)新技術，深度挖掘傳統(tǒng)產業(yè)園與城市商業(yè)體的價值，共同打造線上線下融合發(fā)展的互聯(lián)網新商業(yè)模式。南京萬谷集團執(zhí)行總裁葛沖林、京東云電商云事業(yè)部總經理任成元出席了本次戰(zhàn)略合作的簽約儀式。
據(jù)悉，此次戰(zhàn)略合作將涉及兩個重點領域：
我是來自網絡管理中心數(shù)據(jù)管理室的***，很榮幸今天我能得到公司的參選機遇，也非常自豪的看到我們公司轉型前進的步伐，以這種公平、公正的方式選拔更優(yōu)秀的技術人才，我相信我的同事們和我一樣懷著滿腔的熱情，希望這次競聘能夠為公司選拔出更優(yōu)秀的員工。
下面簡單介紹一下自己的情況：
技術能力：15年年底由于工作調整，主要負責IDC網絡運維方面的工作。經過5年多的潛心專研，在IDC網絡運維上積累了一定的經驗，合理運用公司的各類維護平臺，完善了本專業(yè)的手段支撐。
1. 通過集中網管平臺建設，實現(xiàn)設備資源集中管控、電子化作業(yè)運維。標準化告警聯(lián)動，實現(xiàn)故障處理常態(tài)化、預制化處理。通過IDC綜合服務管理平臺的功能建設，完成自動化數(shù)據(jù)采集及派發(fā)，業(yè)務可視化開通，IP地址池化管理分配，真正實現(xiàn)了網絡資源流程化和IT化運維。
2. 牽頭組織解決沈陽數(shù)據(jù)中心一園區(qū)出口NE5KE的虛擬化的使用難點，調整及優(yōu)化使用規(guī)范，去虛擬化的業(yè)務接入，完善了統(tǒng)一使用標準，提升基礎運維效能。隨著IDC流量持續(xù)增長，部分CP內容源需要下沉至地市IDC，服務范圍為全省互聯(lián)網用戶，實現(xiàn)了鞍山IDC承載阿里用戶的下沉流量，滿足輻射區(qū)域的數(shù)據(jù)需求。
3. 建設智能化運維體系：編制IDC專業(yè)的故障預處理，跨專業(yè)的故障信息關聯(lián)，確保IDC專業(yè)故障智能化處理。并依照公司IT換人的工作思路，制定全省IDC專業(yè)網絡設備自動化巡檢、配置數(shù)據(jù)異地存儲、IDC業(yè)務自動化開通的功能，實現(xiàn)智能化的運維管理。
4. 依照集團IDC服務質量要求，組織完成搭建全省IDC專業(yè)的監(jiān)測體系，包含省內監(jiān)測、省外監(jiān)測、服務范圍等指標，結合公司的服務質量指標要求，建立體系化的運維數(shù)據(jù)分析。并能夠提供監(jiān)測類的增值服務，為內容引入客戶提供網絡質量分析，向前端銷售部門提供有效的數(shù)據(jù)支撐。
專業(yè)貢獻：通過自己的多年的經驗積累，組織編制了本專業(yè)指導性的規(guī)范和規(guī)定，結合實際工作完成了幾項專業(yè)類的創(chuàng)新，積極完成網絡資源的儲備。
5. 組織完成沈北園區(qū)、道義園區(qū)的網絡架構改造，由雙機樓多節(jié)點資源整合為統(tǒng)一出口的網絡架構轉變，拓展了園區(qū)資源的可用性，為公司初期承載大帶寬互聯(lián)網接入業(yè)務打下堅實基礎。每年組織開展全省IDC專業(yè)的擴容改造工程施工，依托現(xiàn)網的網絡結構，做好基礎資源儲備。制定了地市級IDC接入的網絡架構，全省地市級IDC，多線、合作機房接入規(guī)范。
6. 針對IDC網絡數(shù)據(jù)和性能指標無電子化管理、定制化開通、自動化監(jiān)測等難題，編制了《基于IDC云服務定制化網絡數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)》、《IDC應用性能質量監(jiān)控與服務》、《精細化的IDC托管用戶業(yè)務質量分析管理 》等科技創(chuàng)新，以平臺化、智能化的方式有效解決當前運維管理效率問題，為IDC業(yè)務發(fā)展貢獻積極力量。
7. 依照現(xiàn)網IDC專業(yè)網絡單點運行隱患情況，推進沈陽數(shù)據(jù)園區(qū)雙節(jié)點改造，在每個節(jié)點各擴展1套集群，同現(xiàn)有集群共同組成雙節(jié)點出口網絡，保障整體網絡的健壯性發(fā)展，滿足集團鉆石五星的評定要求。
8. 組織編制了2020年遼寧移動IDC維護管理規(guī)定、遼寧移動IDC網數(shù)據(jù)配置規(guī)范修訂版、IDC專業(yè)IP地址備案及開放敏感端口工作要求、IPV6改造后的地址規(guī)劃實現(xiàn)雙棧等等。
二、如何將5G等新技術應用在本專業(yè)
三、新基建的應用
大方向：數(shù)據(jù)中心作為“新基建”的重點方向之一，為5G、物聯(lián)網、AI以及各垂直行業(yè)的發(fā)展提供強有力的基礎設施保障。那么大家可以把
數(shù)據(jù)中心可以看做數(shù)據(jù)的圖書館，提供數(shù)據(jù)存儲管理服務
數(shù)據(jù)中心可以看做算力的發(fā)動機，提供數(shù)據(jù)計算處理服務
數(shù)據(jù)中心可以看做服務的發(fā)射器，提供數(shù)據(jù)場景應用服務
近些年，數(shù)據(jù)中心產業(yè)生態(tài)圈逐漸形成，隨著大數(shù)據(jù)應用、云計算、人工智能等新興產業(yè)的快速崛起，那么數(shù)據(jù)中心產業(yè)規(guī)模不斷擴大，將帶動上下游產業(yè)鏈加速發(fā)展，尤其是服務器、路由器、交換機、網絡、光模塊、海量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等軟硬件產品以及l(fā)aaS、SaaS、PaaS等云計算服務需求量將大幅提升，整個生態(tài)圈正在向著綠色健康和可持續(xù)的方向發(fā)展。
疫情期間，產業(yè)數(shù)字化轉型步伐提速，云上辦公、數(shù)字娛樂、生鮮電商、在線教育、無人配送等新業(yè)態(tài)加速涌現(xiàn)，為數(shù)據(jù)中心流量變化提供新空間，實際流量較往常提升了近四分之一。工業(yè)互聯(lián)網、健康醫(yī)療等專精化的行業(yè)數(shù)據(jù)中心也將不斷涌現(xiàn)。集團公司已規(guī)劃了數(shù)據(jù)中心“3（熱點區(qū)域中心）+3（跨省中心）+X（省級中心+業(yè)務節(jié)點）”的布局。
結合郎總對于“新基建”數(shù)據(jù)中心建設工作推進會上提出三點要求：
“宣”：做好中國移動在遼寧數(shù)據(jù)中心標準宣傳。
“建”：加快沈陽、大連數(shù)據(jù)中心建設
“管”：加強現(xiàn)有可用機房管理
淺談一下未來數(shù)據(jù)中心的建設：
首先是ICT高密要求將進一步促進機電配套的高密度演進，包含動力環(huán)境設備的高密化，以節(jié)省占地做好ICT配套。
其次為PUE的嚴格要求，這會促使方案和產品必須節(jié)能化。
其三是快速建設的要求，這將推動預制化模塊化程度更徹底，新基建數(shù)據(jù)中心對建設時間短、施工現(xiàn)場環(huán)保的要求加快了預制化模塊化進程。
其四則是機房智能化管理，新基建的“人工智能”與“大數(shù)據(jù)中心”相輔相成，人工智能可以通過自動化和機器學習來管理、改造和改善數(shù)據(jù)中心基礎設施。業(yè)務交付層面逐步向智慧中臺演進，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、集中管控、能力輸出、統(tǒng)一呈現(xiàn)。
云計算和大數(shù)據(jù)引發(fā)了數(shù)據(jù)中心集約化的潮流，數(shù)據(jù)中心總數(shù)量減少，單體數(shù)據(jù)中心的規(guī)模增加。同時，5G普及及工業(yè)互聯(lián)網的發(fā)展，對數(shù)據(jù)中心即時響應、靈活部署提出了更高要求，也將促進數(shù)據(jù)中心向邊緣化發(fā)展。
總結一下：融合性技術創(chuàng)新將驅動數(shù)據(jù)中心高端化,綠色化發(fā)展
從規(guī)模建設看：數(shù)據(jù)中心基礎設施向高密度、超大規(guī)模化方向演進
從建設模式看：數(shù)據(jù)中心硬件和系統(tǒng)功能封裝在獨立模塊中，實現(xiàn)動態(tài)可調整、彈性可擴展
從運維模式看：AI解決方案正逐步介入數(shù)據(jù)中心的設備管理、環(huán) 境控制、現(xiàn)場運維、安全 保障等全生命周期管理
從能效指標看：數(shù)據(jù)中心低能耗、低PUE要求逐步提高
1.具有靈活顆粒度的模塊化。未來的數(shù)據(jù)中心需要從規(guī)劃設計階段開始確立模塊化的顆粒度，以及對應顆粒度的科學模型，這個科學模型指根據(jù)業(yè)務需求從設計等級、市電容量、冷負荷、機柜功率密度各維度去定義的變壓器、柴油機、不間斷電源、末端配電、制冷、機柜的數(shù)量和規(guī)格，這個模型在經濟性和可靠性之間磨合到一個最佳配比，利于在項目建設時靈活搭配，快速建設。
2.匹配應用場景的預制化。預制化以模塊化為基礎，將設計和部分制造前置，不僅可以節(jié)省項目建設時間，還能有效的減少現(xiàn)場安裝難度，減少施工差錯帶來的質量風險。預制化需要根據(jù)應用場景進行匹配：對于多層樓房舊改，可以采用設備層面的提前預制；對于已有倉儲大廠房，可以采用系統(tǒng)層面的小型集裝箱、撬塊方式提前預制；對于室外場景，可以采用建筑層面將建筑與設備結合的預制化方式交付，如多層堆疊集裝箱。
3.與可靠性平衡的節(jié)能化。對極致節(jié)能的手段需要與可靠性之間尋求一種平衡，不能盲目的提升運行的極限工況，而是多注重創(chuàng)新技術的應用。如暖通方面隨著對自然冷源的重視以及空氣質量風險的控制，間接蒸發(fā)冷卻已經逐漸在行業(yè)內形成一種共識，后續(xù)隨著功率密度增加，還會有直接液冷和間接液冷等多種創(chuàng)新技術在未來幾年里會結合數(shù)據(jù)中心規(guī)模化應用的需求逐步成熟。
4.貫穿整個生命周期的智能化。以往數(shù)據(jù)中心智能化更多的指運維階段，我們認為未來的數(shù)據(jù)中心智能化需要貫穿數(shù)據(jù)中心整個生命周期，從初期的規(guī)劃設計及建造需要采用BIM等手段進行精細化可視化管理、設備制造階段需要考慮自身的智能化管理需求、運維階段需要加強AI技術及機器人巡檢等自動化智能化運維工具的使用。
各位領導評審，大家好。我是來自網絡管理中心數(shù)據(jù)管理室的***，很榮幸今天我能得到公司的參選機遇，也非常自豪的看到我們公司轉型前進的步伐，以這種公平、公正的方式選拔更優(yōu)秀的技術人才，我相信我的同事們和我一樣懷著滿腔的熱情，希望這次競聘能夠為公司選拔出更優(yōu)秀的員工。
下面簡單介紹一下自己的情況：
技術能力：15年年底由于工作調整，主要負責IDC網絡運維方面的工作。經過5年多的潛心專研，在IDC網絡運維上積累了一定的經驗，合理運用公司的各類維護平臺，完善了本專業(yè)的手段支撐。
1. 通過集中網管平臺建設，實現(xiàn)設備資源集中管控、電子化作業(yè)運維。標準化告警聯(lián)動，實現(xiàn)故障處理常態(tài)化、預制化處理。通過IDC綜合服務管理平臺的功能建設，完成自動化數(shù)據(jù)采集及派發(fā)，業(yè)務可視化開通，IP地址池化管理分配，真正實現(xiàn)了網絡資源流程化和IT化運維。
2. 牽頭組織解決沈陽數(shù)據(jù)中心一園區(qū)出口NE5KE的虛擬化的使用難點，調整及優(yōu)化使用規(guī)范，去虛擬化的業(yè)務接入，完善了統(tǒng)一使用標準，提升基礎運維效能。隨著IDC流量持續(xù)增長，部分CP內容源需要下沉至地市IDC，服務范圍為全省互聯(lián)網用戶，實現(xiàn)了鞍山IDC承載阿里用戶的下沉流量，滿足輻射區(qū)域的數(shù)據(jù)需求。
3. 建設智能化運維體系：編制IDC專業(yè)的故障預處理，跨專業(yè)的故障信息關聯(lián)，確保IDC專業(yè)故障智能化處理。并依照公司IT換人的工作思路，制定全省IDC專業(yè)網絡設備自動化巡檢、配置數(shù)據(jù)異地存儲、IDC業(yè)務自動化開通的功能，實現(xiàn)智能化的運維管理。
4. 依照集團IDC服務質量要求，組織完成搭建全省IDC專業(yè)的監(jiān)測體系，包含省內監(jiān)測、省外監(jiān)測、服務范圍等指標，結合公司的服務質量指標要求，建立體系化的運維數(shù)據(jù)分析。并能夠提供監(jiān)測類的增值服務，為內容引入客戶提供網絡質量分析，向前端銷售部門提供有效的數(shù)據(jù)支撐。
專業(yè)貢獻：通過自己的多年的經驗積累，組織編制了本專業(yè)指導性的規(guī)范和規(guī)定，結合實際工作完成了幾項專業(yè)類的創(chuàng)新，積極完成網絡資源的儲備。
5. 組織完成沈北園區(qū)、道義園區(qū)的網絡架構改造，由雙機樓多節(jié)點資源整合為統(tǒng)一出口的網絡架構轉變，拓展了園區(qū)資源的可用性，為公司初期承載大帶寬互聯(lián)網接入業(yè)務打下堅實基礎。每年組織開展全省IDC專業(yè)的擴容改造工程施工，依托現(xiàn)網的網絡結構，做好基礎資源儲備。制定了地市級IDC接入的網絡架構，全省地市級IDC，多線、合作機房接入規(guī)范。
6. 針對IDC網絡數(shù)據(jù)和性能指標無電子化管理、定制化開通、自動化監(jiān)測等難題，編制了《基于IDC云服務定制化網絡數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)》、《IDC應用性能質量監(jiān)控與服務》、《精細化的IDC托管用戶業(yè)務質量分析管理 》等科技創(chuàng)新，以平臺化、智能化的方式有效解決當前運維管理效率問題，為IDC業(yè)務發(fā)展貢獻積極力量。
7. 依照現(xiàn)網IDC專業(yè)網絡單點運行隱患情況，推進沈陽數(shù)據(jù)園區(qū)雙節(jié)點改造，在每個節(jié)點各擴展1套集群，同現(xiàn)有集群共同組成雙節(jié)點出口網絡，保障整體網絡的健壯性發(fā)展，滿足集團鉆石五星的評定要求。
8. 組織編制了2020年遼寧移動IDC維護管理規(guī)定、遼寧移動IDC網數(shù)據(jù)配置規(guī)范修訂版、IDC專業(yè)IP地址備案及開放敏感端口工作要求、IPV6改造后的地址規(guī)劃實現(xiàn)雙棧等等。
二、如何將5G等新技術應用在本專業(yè)
三、新基建的應用
大方向：數(shù)據(jù)中心作為“新基建”的重點方向之一，為5G、物聯(lián)網、AI以及各垂直行業(yè)的發(fā)展提供強有力的基礎設施保障。那么大家可以把
數(shù)據(jù)中心可以看做數(shù)據(jù)的圖書館，提供數(shù)據(jù)存儲管理服務
數(shù)據(jù)中心可以看做算力的發(fā)動機，提供數(shù)據(jù)計算處理服務
數(shù)據(jù)中心可以看做服務的發(fā)射器，提供數(shù)據(jù)場景應用服務
近些年，數(shù)據(jù)中心產業(yè)生態(tài)圈逐漸形成，隨著大數(shù)據(jù)應用、云計算、人工智能等新興產業(yè)的快速崛起，那么數(shù)據(jù)中心產業(yè)規(guī)模不斷擴大，將帶動上下游產業(yè)鏈加速發(fā)展，尤其是服務器、路由器、交換機、網絡、光模塊、海量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等軟硬件產品以及l(fā)aaS、SaaS、PaaS等云計算服務需求量將大幅提升，整個生態(tài)圈正在向著綠色健康和可持續(xù)的方向發(fā)展。
疫情期間，產業(yè)數(shù)字化轉型步伐提速，云上辦公、數(shù)字娛樂、生鮮電商、在線教育、無人配送等新業(yè)態(tài)加速涌現(xiàn)，為數(shù)據(jù)中心流量變化提供新空間，實際流量較往常提升了近四分之一。工業(yè)互聯(lián)網、健康醫(yī)療等專精化的行業(yè)數(shù)據(jù)中心也將不斷涌現(xiàn)。集團公司已規(guī)劃了數(shù)據(jù)中心“3（熱點區(qū)域中心）+3（跨省中心）+X（省級中心+業(yè)務節(jié)點）”的布局。
結合郎總對于“新基建”數(shù)據(jù)中心建設工作推進會上提出三點要求：
“宣”：做好中國移動在遼寧數(shù)據(jù)中心標準宣傳。
“建”：加快沈陽、大連數(shù)據(jù)中心建設
“管”：加強現(xiàn)有可用機房管理
淺談一下未來數(shù)據(jù)中心的建設：
首先是ICT高密要求將進一步促進機電配套的高密度演進，包含動力環(huán)境設備的高密化，以節(jié)省占地做好ICT配套。
其次為PUE的嚴格要求，這會促使方案和產品必須節(jié)能化。
其三是快速建設的要求，這將推動預制化模塊化程度更徹底，新基建數(shù)據(jù)中心對建設時間短、施工現(xiàn)場環(huán)保的要求加快了預制化模塊化進程。
其四則是機房智能化管理，新基建的“人工智能”與“大數(shù)據(jù)中心”相輔相成，人工智能可以通過自動化和機器學習來管理、改造和改善數(shù)據(jù)中心基礎設施。業(yè)務交付層面逐步向智慧中臺演進，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、集中管控、能力輸出、統(tǒng)一呈現(xiàn)。
云計算和大數(shù)據(jù)引發(fā)了數(shù)據(jù)中心集約化的潮流，數(shù)據(jù)中心總數(shù)量減少，單體數(shù)據(jù)中心的規(guī)模增加。同時，5G普及及工業(yè)互聯(lián)網的發(fā)展，對數(shù)據(jù)中心即時響應、靈活部署提出了更高要求，也將促進數(shù)據(jù)中心向邊緣化發(fā)展。
總結一下：融合性技術創(chuàng)新將驅動數(shù)據(jù)中心高端化,綠色化發(fā)展
從規(guī)模建設看：數(shù)據(jù)中心基礎設施向高密度、超大規(guī)模化方向演進
從建設模式看：數(shù)據(jù)中心硬件和系統(tǒng)功能封裝在獨立模塊中，實現(xiàn)動態(tài)可調整、彈性可擴展
從運維模式看：AI解決方案正逐步介入數(shù)據(jù)中心的設備管理、環(huán) 境控制、現(xiàn)場運維、安全 保障等全生命周期管理
從能效指標看：數(shù)據(jù)中心低能耗、低PUE要求逐步提高
1.具有靈活顆粒度的模塊化。未來的數(shù)據(jù)中心需要從規(guī)劃設計階段開始確立模塊化的顆粒度，以及對應顆粒度的科學模型，這個科學模型指根據(jù)業(yè)務需求從設計等級、市電容量、冷負荷、機柜功率密度各維度去定義的變壓器、柴油機、不間斷電源、末端配電、制冷、機柜的數(shù)量和規(guī)格，這個模型在經濟性和可靠性之間磨合到一個最佳配比，利于在項目建設時靈活搭配，快速建設。
2.匹配應用場景的預制化。預制化以模塊化為基礎，將設計和部分制造前置，不僅可以節(jié)省項目建設時間，還能有效的減少現(xiàn)場安裝難度，減少施工差錯帶來的質量風險。預制化需要根據(jù)應用場景進行匹配：對于多層樓房舊改，可以采用設備層面的提前預制；對于已有倉儲大廠房，可以采用系統(tǒng)層面的小型集裝箱、撬塊方式提前預制；對于室外場景，可以采用建筑層面將建筑與設備結合的預制化方式交付，如多層堆疊集裝箱。
2007年8月，幾個人工智能專家告訴IBM高級副總裁約翰?凱利（John Kelly III），他們要創(chuàng)建世界上第一個處理非結構化數(shù)據(jù)、可與人互動的人工智能系統(tǒng)。九年之后，這個系統(tǒng)成了IBM第四次轉型的核心。
這個人工智能認知系統(tǒng)，就是今天聲名大噪的Watson。命名為“Watson”，意在紀念IBM（NYSE： IBM）創(chuàng)始人Thomas J. Watson。
2011年Watson初次亮相，就打敗了美國問答游戲電視節(jié)目《危險邊緣》的連勝紀錄保持者和最高獎金得主。這是IBM歷史上繼“深藍”計算機在1997年打敗國際象棋大師卡斯帕羅夫后，又一次成功挑戰(zhàn)人類。賽后，IBM將Watson提升到公司級戰(zhàn)略地位。
2014年，IBM專門組建了Watson部門，迄今已經在這個部門投入了數(shù)十億美元，目前該部門擁有約1萬名員工。
今年初，IBM董事長兼CEO羅睿蘭（Ginni Rometty）宣布IBM正式進入這家公司歷史上的第四次轉型。轉型目標是成為一家認知解決方案云平臺公司。Watson是IBM此次征途的核心推手。
2011年IBM百年之際，英國《經濟學人》周刊曾撰文總結IBM歷史上的三次重大轉型，分別是從機械制造到計算機制造、從大型機制造到包括個人電腦在內的分布式計算機系統(tǒng)、從計算到服務。
羅睿蘭稱，“未來五年，我們所作的每一個決策，無論個人，或是專業(yè)機構，都將受到Watson的協(xié)助。”
第三咨詢機構Forrester首席分析師戴鯤告訴《財經》記者，Watson是IBM在人工智能領域的核心產品，也是加速其相關軟硬件及云服務在各行業(yè)采用、延續(xù)其收入增長與利潤水平的重要推動力。
如果一切順利，IBM這家百年老店將再次上演大象跳舞式的轉型。 商業(yè)化加速
10月底的Watson世界大會期間，IBM宣布了兩個重要合作。一是將與汽車制造商通用汽車公司合作，Watson將為其新版車機系統(tǒng)OnStar提供技術支持；此外，IBM還將與全球教育機構培生合作，Watson可以為其學生提供自然語言下的學習指導。
通用和培生都是所在領域內的標志性用戶，和它們達成合作，意味著Watson的商業(yè)化再下一城。此前數(shù)年，Watson僅在醫(yī)療等領域比較著名。今年，隨著金融、零售、時尚、教育等多個行業(yè)標志性樣本的出現(xiàn)，Watson的商業(yè)化版圖正在悄然擴張。
羅睿蘭曾樂觀預測，到2017年底，全球將有10億人使用到Watson的相關應用或服務。
外界亦看好Watson帶給IBM的營收提升力。IBM目前并不單獨披露Watson的財務數(shù)據(jù)，但證券研究機構瑞士銀行估計，2016年，Watson將產生5億美元的營收，并在未來幾年保持快速增長，2020年將創(chuàng)下60億美元的營收，而在2022年，數(shù)字更是上漲至170億美元。
事實上，Watson帶給IBM的收益將不僅限于Watson系統(tǒng)自身的收入，還包括Watson助推下的包括云服務業(yè)務、咨詢服務在內的多個業(yè)務板塊。
結合羅睿蘭對全球認知技術的測算，認知技術市場目前有320億美元的市場份額，這個數(shù)字在過去四年增長了16倍。智能決策的市場份額，到2025年，預計將達到2萬億美元。
這意味著，從2007年研發(fā)，經過十年布局，IBM終于要收獲Watson了。
物聯(lián)網是另一個商業(yè)增長實例。德國汽車零部件供應商舍弗勒集團（Schaeffler）正在利用Watson物聯(lián)網平臺改造其供應鏈、制造和銷售等環(huán)節(jié)。僅在三季度，Watson物聯(lián)網平臺的新客戶數(shù)量就增長了一倍。
需要強調的是，只有不斷完善Watson的能力，IBM才能夠說服客戶轉向IBM的云平臺，與其競爭對手構建起真正的差異化，開拓更多市場。
醫(yī)療健康是Watson目前最強的領域。IBM Watson團隊超過一半為醫(yī)療團隊。從最早帕金森專項治療，到利用醫(yī)學影像 “狙擊”癌癥、糖尿病、心臟病等重大疾病，Watson的計算能力和對數(shù)據(jù)的分析能力，使得醫(yī)療行業(yè)最有可能先被顛覆。
不斷吸收大量非結構化數(shù)據(jù)并學習是Watson成為全球醫(yī)療健康第一人工智能系統(tǒng)的秘訣所在。
2015年以來，IBM為了“喂飽”
Watson，宣布了多宗有關醫(yī)療健康領域的公司收購案，比如一家是可以查看5000萬份美國患者病例的分析公司Explorys，另一家是提供云計算軟件，可以把各種類型的健康數(shù)據(jù)進行處理，為醫(yī)生提供數(shù)據(jù)方面分析的Phytel。此外，這份收購名單上還包括醫(yī)療數(shù)據(jù)公司Truven、醫(yī)療影像與臨床系統(tǒng)提供商Merge Healthcare。這些公司擁有大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，比如賬單記錄、病歷、X射線和MRI（磁共振成像）圖像等。
收購這些公司花費了IBM超過40億美元，這相當于IBM 2016年單季度凈利潤的兩倍。
IBM意圖很明顯――加強Watson在健康數(shù)據(jù)分析方面的能力。
此次Watson宣布進軍更多垂直領域，給了投資者和市場無限想象力，它所隱含的挑戰(zhàn)也正在于此。
Gartner分析師Tom Austin評論稱，IBM給自己設定的目標很宏大，但可能需要花費數(shù)年的時間，以及昂貴的成本。 補齊短板
Watson解決方案與以往軟件套裝的模式不同，IBM將各種功能打包成API（應用程序編輯接口），根據(jù)企業(yè)需要進行調取。
Glenn Finch表示，“這就好像是樂高玩具，中間有很多的環(huán)節(jié)，能夠組合在一起。”這意味著，在一段時間后，IBM可以支持40個不同的行業(yè)，數(shù)百個子行業(yè)的需求。
作為平臺，Watson必須不斷補充兩個核心資源――基礎數(shù)據(jù)和垂直行業(yè)領域的專業(yè)知識。
IBM正在加大這一投資。IBM已陸續(xù)收購了基礎天氣數(shù)據(jù)提供商The Weather Company、醫(yī)療與健康數(shù)據(jù)公司Truven Health Analytics、金融服務合規(guī)性方案提供商Promontory Financial Group等12家公司，投入收購資金超過50億美元，而去年同期用于收購資金僅為821萬美元。
分析師們認為，IBM會繼續(xù)對能夠產生數(shù)據(jù)的領域投入重金，并且這是一個長期行為。
對基礎數(shù)據(jù)的收購，正在幫助Watson提升分析數(shù)據(jù)的能力。Watson正在為一家面包店可以根據(jù)天氣的變化制定合理的生產策略，同時為一家化妝品公司分析下一季口紅的流行色，甚至為一家巧克力公司創(chuàng)造新的口味。
對行業(yè)解決方案商的收購，則幫助IBM逐步完善Watson行業(yè)分析的能力。如對Promontory的收購，IBM希望其能為Watson增加金融監(jiān)管的專業(yè)知識。用新的方法幫助金融業(yè)客戶達到合規(guī)要求。
收購之外，合作也是一種路徑。IBM通過與Twitter合作，可以獲得社交網絡的數(shù)據(jù)，用于Watson的大數(shù)據(jù)分析，就是典型的例子。
社交網絡的數(shù)據(jù)正成為云計算廠商追逐的熱點，尤其是那些過去與互聯(lián)網聯(lián)系不那么密切的IT廠商。
2016年，微軟以262億美元巨資收購職場社交網絡LinkedIn；甲骨文攜手騰訊落地中國市場，看中的也是后者在社交網絡上的布局。
甲骨文中國區(qū)董事總經理李翰璋告訴《財經》記者，“騰訊有成熟的互聯(lián)網經驗，對PaaS和SaaS的發(fā)展起關鍵支撐作用。”
針對中國市場，IBM也正在尋求社交網絡的合作伙伴，騰訊和新浪微博是其兩個重要選項。
不僅如此，IBM還通過研發(fā)拓展Watson的能力。
10月26日，IBM宣布一系列新的產品策略和市場方案。一方面，利用Watson機器學習、自然語言處理等能力，豐富了數(shù)據(jù)處理、分析，以及移動化的使用場景；另一方面，在市場營銷、商務、供應鏈和人力資源等垂直領域推出Watosn認知解決方案。這些方案與近期IBM推出的金融、法規(guī)和教育等方案，構成了一系列可商業(yè)化的產品陣列。
在認知技術的幫助下，傳統(tǒng)產業(yè)的流程得以改造。IBM稱，一家大型制藥公司通過應用“認知預測與計劃”引擎，可以快速甄別新的機遇和風險，從而作出投資決策。其預測準確性從80%提升至99%，產生超過1億美元的增量利潤。
IBM甚至決定將Watson發(fā)展成為一個新的生態(tài)系統(tǒng)。未來不僅將向Watson引入更多的開發(fā)人員、大學、企業(yè)參與，擴展認知技術的應用范圍，而且在恰當?shù)臅r機建設針對不同行業(yè)的專有平臺，從上到下打通數(shù)據(jù)。
補足短板后，Watson已經形成的群聚效應會更加明顯。到2017年底，Watson應用覆蓋人數(shù)將達到10億，這令Watson提升企業(yè)競爭力，進而改變行業(yè)成為可能。
Watson作為全球人工智能最高水平的代表，技術創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新的邊界似乎無限。
阿里云人工智能首席科學家閔萬里認為，人工智能的一大挑戰(zhàn)是從分析學習人類邏輯思考能力上升到情感等更加不具備邏輯性的維度，這也是Watson新的挑戰(zhàn)和機會所在。 轉型利器
Watson平臺孕育十年之久， 2016年1月，羅睿蘭在消費電子展上宣布，IBM將成為一家認知解決方案云平臺公司。在這個轉型目標中，Watson是核心主角。
Watson已經成為全球人工智能的主要玩家。但是，IDC預測，到2020年，全球60%的人工智能應用程序將在四個公司的平臺上運行，它們是亞馬遜、谷歌、微軟和IBM。
與亞馬遜、谷歌和微軟不同，這三大巨頭的人工智能產品與服務處于增值地位，而Watson則處于IBM的主流地位。
羅睿蘭表示，未來企業(yè)將因具有認知能力而獲得差異化競爭優(yōu)勢。
IBM意識到，Watson自身的強大并不足以完成轉型。IBM需要Watson來推動增長。該公司的營收已連續(xù)18個季度出現(xiàn)下降。
從具體業(yè)務板塊來看，Watson、數(shù)據(jù)分析和云計算等新型業(yè)務正在增長，但這個進程還不夠快，無法完全彌補其在傳統(tǒng)硬件、軟件和服務上的萎縮。
IBM的今年三季度財報顯示，代表新興業(yè)務的認知解決方案部門營收同比增長5%，但作為傳統(tǒng)業(yè)務的硬件系統(tǒng)部門卻同比下滑21%。
IBM決策層對這樣的過渡階段似乎已有預期。為了保證轉型效率，羅睿蘭一面出售低利潤和虧損的業(yè)務，一面調整組織結構，增加大數(shù)據(jù)、云計算等領域的投入。IBM近年來賣出了80億美元的業(yè)務，同時收購了50多家公司。
不過，某大型國際IT公司副總裁認為，IBM將Watson放在戰(zhàn)略核心并非創(chuàng)新戰(zhàn)略理念，他向《財經》記者表示，“以大數(shù)據(jù)為主體的分析已經成為產業(yè)標配，無論是AI（人工智能）還是BI（商業(yè)智能）。單獨提出來更像是一種市場營銷的策略。”
但一位前IBM中國區(qū)高層評價，這些有計劃、有價值的收購，對IBM徹底轉型成為一家人工智能公司十分有益，難點是這些投資也拖累了IBM的短期業(yè)績，局面幾年后才能扭轉。
IBM需要在能夠帶來現(xiàn)金流的傳統(tǒng)業(yè)務及能夠帶來未來的認知商業(yè)中做平衡。
IBM大中華區(qū)董事長陳黎明向《財經》記者表示，IBM既要保障傳統(tǒng)的客戶和市場，也要向云計算和認知技術投資。擔心說得不夠明白，他又打了個比方：“既要賺到面包和黃油，又要盯著地平線方向在發(fā)生什么，那是我們的未來。”
但眼下，陳黎明亦強調，認知計算（Watson）不是一個孤立的技術，它帶給IBM的是一連串戰(zhàn)略上的聯(lián)動效應。
在組織和業(yè)務架構上，Watson團隊和IBM其他團隊已經融合作戰(zhàn)。
IBM大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務部副總裁徐習明此前接受《財經》記者采訪時透露，面對一個企業(yè)客戶，IBM要確保能夠提供一個完善的、整套解決方案，這需由各個業(yè)務單元共同組成――包括前端的咨詢服務、提供基礎設施的硬件系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、云以及安全等部門協(xié)同完成。
從產品體系來說，Watson不再是單獨銷售的產品，而是作為一種API，開發(fā)者可以從云平臺上獲取其功能。
戴鯤表示，云平臺彈性伸縮的廣泛服務能力和大規(guī)模實時數(shù)據(jù)處理能力是人工智能的必要保證，基于深度學習的預測分析等技術的人工智能，提升各行業(yè)產生客戶的產業(yè)觀察、體驗和運營決策。
Watson的發(fā)展正在反哺IBM云業(yè)務。2014年，IBM基于開源項目Cloud Foundry推出了PaaS云平臺Bluemix。Watson作為特色云服務之一，與物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等集成進入Bluemix平臺，這些成為了IBM混合云服務的核心。
IBM近兩年針對混合云的部署，重新設計和開發(fā)了集成服務器、存儲和軟件等傳統(tǒng)關鍵業(yè)務，并針對混合云的環(huán)境設計了多種版本的服務。
Bluemix分為本地、專屬和公眾三個版本，分別用于企業(yè)防火墻后、公共數(shù)據(jù)中心的獨立機柜，以及公有云平臺不同環(huán)境。
與此同時，一些第三方SaaS（軟件即服務）應用生態(tài)基于此生根發(fā)芽。一家名為“Wayblazer”的初創(chuàng)企業(yè)正借助Watson為其客戶精準定制旅行計劃；日本軟銀集團研發(fā)的機器人Pepper的大腦就是Watson；教育機構芝麻街使用Watson對學生的學習材料進行個性化甄選……
可以說，IBM現(xiàn)在正全力把Watson云平臺與其他企業(yè)級生態(tài)互聯(lián)互通。羅睿蘭強調，在Watson的生態(tài)圈里，IBM只是其中一員。
IBM決策層還在持續(xù)探索Watson和IBM其他業(yè)務融合的可能性。數(shù)月前的一個內部會議上，羅睿蘭問IBM區(qū)塊鏈首席技術官：“Watson和區(qū)塊鏈是否可以融合做出更多意想不到的商業(yè)應用？”
按照羅睿蘭的計劃，IBM2018年超過40%的收入將來自業(yè)務分析、云計算、網絡安全、社交網絡設計和移動技術的公司市場。
這一目標正在被快速接近。IBM今年10月公布的2016年三季度財報數(shù)據(jù)顯示，IBM第三財季營收為192.26億美元，凈利潤為28.53億美元，雖然同比依然下滑，但云業(yè)務營收同比增長74%。此前，IBM已經連續(xù)七個財季業(yè)績超出華爾街分析師預期。原因在于云業(yè)務增長強勁。
接下來，IBM和羅睿蘭需要面對的最大難題是如何停止已經超過18個季度的營收下滑。
中國的一位大型云平臺服務商創(chuàng)始人向《財經》記者評價，IBM并不會因為眼前的低迷而衰落。
原因有二：其一，IBM是一家矩陣式的公司，是集體自由的。它跟微軟完全不同，微軟的老板太牛了，而IBM是一家沒有老板的公司，這種公司很難死；其二，IBM的組織架構令整個公司的研發(fā)體系非常強大，研發(fā)和產品能力強大，公司CEO的職責更傾向于銷售和市場。
引言
數(shù)字貨幣正在以狂暴的速度逼近我們，數(shù)字貨幣將改變世界的展望已經十分清晰，互聯(lián)網極客、互聯(lián)網創(chuàng)客、金融巨頭等紛紛投身數(shù)字貨幣世界中，各國政府也加入進來。2017年1月20日中國人民銀行數(shù)字貨幣研討會的召開意味著數(shù)字貨幣走進公眾和政策的視野更快了。但世界對數(shù)字貨幣的研究與討論目前主要集中在技術層面，一些前瞻性的應用研究也主要集中在金融行業(yè)，或者集中在B端客戶，對C端客戶的應用研究才剛剛開始。本文將通過構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的方法拓展數(shù)字貨幣的應用市場，融合B端客戶和C端客戶的需求，創(chuàng)建一個立體化的數(shù)字貨幣應用場景，幫助數(shù)字貨幣更早走進人們的生活。
一、構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的必要性與可行性
（一）數(shù)字貨幣必須有具體豐富的應用場景
?底只醣沂歉黿鶉誆?品，目的是為了更好的服務社會發(fā)展和人民生活。如果數(shù)字貨幣僅僅是技術層面的革新，雖可以提高社會運轉的技術效率，但將無法提升整個社會運行效率。數(shù)字貨幣必須有具體的應用場景，告訴人們在何時、在何地，如何更好地使用，如何更好地服務人們生活的方方面面。這些具體應用場景的開發(fā)與使用需要一個真實的落腳點，而區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)可以是數(shù)字貨幣應用的聚集地，可以不斷創(chuàng)造數(shù)字貨幣更多的應用場景。
（二）數(shù)字貨幣的功能必須全面開發(fā)
貨幣除了必須具有價值尺度、流通手段兩種基本功能外，還具有貯藏手段、支付手段、世界貨幣等功能。數(shù)字貨幣要被廣泛使用也必須拓展豐富的功能應用場景，僅僅單一的功能無法讓數(shù)字貨幣走的更遠。數(shù)字貨幣可以對區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)居民的工作進行價值尺度，可以用于小鎮(zhèn)居民的購物消費，幫助實現(xiàn)價值流通，也可以對價值進行貯藏用于未來的消費，或者進行投資增值，還可以與小鎮(zhèn)外部的世界進行貿易結算和金融結算，與國外的金融小鎮(zhèn)實現(xiàn)價值交換。
（三）區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)可以囊括豐富的社會元素
小鎮(zhèn)一般指縣以下人口集中而且有商業(yè)的居民點，小鎮(zhèn)內可以有包含農業(yè)、工業(yè)和第三產業(yè)的完整產業(yè)內容。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)可以在數(shù)字貨幣體系的基礎上，實現(xiàn)小鎮(zhèn)內居民餐飲、購物、教育、醫(yī)療、文化藝術活動豐富完整的應用。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)就是個以數(shù)字貨幣為基礎的“小社會”，既可以讓小鎮(zhèn)更具最新科技感，成為前沿先驅，也可以讓數(shù)字金融更具落地感，增加數(shù)字貨幣的實用性，這將是數(shù)字貨幣與社會生活的完美結合。
（四）區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)是政府可控范圍內的試驗田
數(shù)字貨幣的崛起離不開其去中心化的特點，現(xiàn)在接受度最高的比特幣已經在全世界范圍內進行交易，但去中心化的特點與政府中心化管理存在天然的矛盾；所以，現(xiàn)在區(qū)塊鏈分化出公有鏈和私有鏈兩種類型，各有優(yōu)缺點，兩條鏈未來爭奪的焦點是到底誰的效率更高，理論層面的分析最終需要經過現(xiàn)實的檢驗，正如創(chuàng)業(yè)的成功必須經過N次的試錯，數(shù)字貨幣的成長也必須經歷真實市場的考驗。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)可以成為數(shù)字貨幣的試驗場，因為小鎮(zhèn)是最小的行政單元，是在政府高度注視下和行政管理范圍下進行的一次數(shù)字貨幣改革嘗試。
二、構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的難點
（一）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的技術壁壘高
區(qū)塊鏈是一串使用密碼學方法相關聯(lián)產生的數(shù)據(jù)塊，每一個數(shù)據(jù)塊中包含了過去十分鐘內所有數(shù)字貨幣網絡交易的信息，用于驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區(qū)塊。區(qū)塊鏈是分布式人工智能的一種新形式，將建立人腦智能和機器智能的全新接口和共享界面。區(qū)塊鏈技術涉及密碼學、人工智能等跨學科跨領域的前沿技術，一般的技術人員短期很難掌握。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用還必須在完全掌握區(qū)塊鏈底層技術的前提下，開發(fā)出適用于普通技術人員創(chuàng)建應用的第二層或第三層應用技術平臺。
（二）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的人才難覓
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的建設不僅需要眾多的技術人才，還需要大量懂金融、房地產和商業(yè)運營的復合型人才，這樣的人才短期是很難培養(yǎng)出來的。這類人才需要大量的社會實踐能力，需要具備極強的多學科學習能力，需要邊干邊學在實踐中不斷總結，需要集合良好的理解能力、分析能力、總結能力和創(chuàng)新能力。數(shù)字貨幣是科技與金融的完美結合，這兩個領域的人才都是高端人才，小鎮(zhèn)建設與運營是個傳統(tǒng)行業(yè)，這個領域的人才是實踐動手能力強的應用人才，所以，構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用需要端得起來又能放下身段的綜合人才。
（三）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的資金籌集挑戰(zhàn)強
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)是個融合科技、金融與地產的創(chuàng)新型項目，對資金的需求量將非常大，此項目的特點決定了運用傳統(tǒng)的投融資方法無法解決資金問題。區(qū)別于傳統(tǒng)的住宅地產，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的多元化業(yè)態(tài)決定了項目的投資回收期較長，項目是“運營型”和“創(chuàng)新型”，而非“拋售型”，這增加了經營的不確定性，進而增加了融資的難度，短期無法確認盈利模式和規(guī)模，更符合風險投資者的偏好。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)項目未來的想象空間巨大，但風險性也較大的，使得項目融資的挑戰(zhàn)性極強。
（四）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的項目管理難度大
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)是個從零開始的項目，從規(guī)劃到建設，再到運營，中間每個環(huán)節(jié)都要加入數(shù)字貨幣的應用，讓項目的管理難度大大提高。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)項目管理涉及到多目標多主體多維度的管理，需要平衡好各種項目資源，在做好資源優(yōu)化的同時，必須時刻強調數(shù)字貨幣的應用創(chuàng)建，豐富數(shù)字貨幣的應用場景，所以區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)項目管理是在時間、資源和創(chuàng)新的三重約束下進行最優(yōu)化探索，必須處理好四個方面的問題：組織方面的問題；需求控制方面的問題；計劃和控制方面的問題；項目執(zhí)行方面與項目估算方面的問題。
三、區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的系統(tǒng)構建
（一）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的技術系統(tǒng)
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的技術系統(tǒng)需要包括四個層面的技術：技術源碼層、智能合約層、系統(tǒng)開發(fā)層和商業(yè)應用層。首先，區(qū)塊鏈的技術源碼層是建立在共識機制（POW、POS、DPOS）上的源代碼，目前最成功的是Bitcoin的源碼，結合未來區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的需求，可以編輯出適合小鎮(zhèn)的區(qū)塊鏈；智能合約層可以自動化幫助各項交易快速實現(xiàn)，目前市場主流是瑞波（Ripple）和以太坊（Ethereum）開發(fā)的智能合約系統(tǒng)；系統(tǒng)開發(fā)層是在前兩層的基礎上為區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)搭建出完整的架構系統(tǒng)，為數(shù)字貨幣的應用提供技術支撐；商業(yè)應用層是數(shù)字貨幣在區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的具體應用，可以涉及工作、生活與消費的各個方面。
（二）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的人才系統(tǒng)
一方面區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的建設與運營需要大量的人才，另一方面金融小鎮(zhèn)本身也是個人才的匯集地，所以區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的人才系統(tǒng)可以包括：人才學習系統(tǒng)、人才交流系統(tǒng)、人才評定系統(tǒng)和職業(yè)拓展系統(tǒng)。人才學習系統(tǒng)是指與小鎮(zhèn)相關的所有人都可以學習區(qū)塊鏈和數(shù)字貨幣的知識，未來可以成立區(qū)塊鏈小鎮(zhèn)社區(qū)大學，服務于此體系；人才交流系統(tǒng)是指小鎮(zhèn)人才內部之間、內部與外部之間的相互交流，區(qū)塊鏈和數(shù)字貨幣都具有互聯(lián)網開放和透明的特?c，加強交流，共同提高人才的各項能力水平；人才評定系統(tǒng)是指為各種不同人才和人才的不同階段進行評估，幫助發(fā)現(xiàn)最大的價值工作空間，幫助人才找到最適合的工作崗位；職業(yè)拓展系統(tǒng)是幫助人才全面成長，拓展其在區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)和數(shù)字貨幣應用領域更寬廣的舞臺。
（三）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的資金管理系統(tǒng)
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的資金管理系統(tǒng)包括：融資系統(tǒng)、投資系統(tǒng)和營運資金管理系統(tǒng)。融資是區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)資金管理系統(tǒng)的首要功能，政府、機構、個體將成為融資的主要對象，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)服務于國家的“數(shù)字金融”戰(zhàn)略，需要國家資金的支持，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)也是個獨立的商業(yè)項目，可以通過市場機制獲得機構和個體的投資；投資方向包括區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的物理空間建設、數(shù)字貨幣網絡系統(tǒng)建設、數(shù)字貨幣應用系統(tǒng)建設和市場運營方面的投資，每項投資都必須結合時間進度管理和投資收益分析管理，提升投資的效率和效益；營運資金管理系統(tǒng)是對整個區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的現(xiàn)金流進行管理，保證小鎮(zhèn)健康有效地建設與運營。
（四）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的項目管理系統(tǒng)
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的項目管理系統(tǒng)包括：工作分解（WBS）系統(tǒng)、關鍵路徑（PDM）系統(tǒng)、進程管理系統(tǒng)、資源優(yōu)化系統(tǒng)、項目評估系統(tǒng)。工作分解系統(tǒng)是對區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的工作體系進行分拆解析，確定核心工作、重要工作、次要工作的性質，并責任到人。關鍵路徑系統(tǒng)是構畫出區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)建設與運營的路線圖，有序有效地推進工作進程。進程管理系統(tǒng)是在上述兩項系統(tǒng)的基礎上進行時間管理，確保小鎮(zhèn)如期建設運營。資源優(yōu)化系統(tǒng)是整理區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的所有相關資源，優(yōu)化資源的配置，幫助創(chuàng)造最大價值。項目評估系統(tǒng)是在項目的前、中、后三個階段展開評估，及時總結經驗或發(fā)現(xiàn)問題，為更多更快更好地建設區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)儲備知識經驗。
四、區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的運行機制
（一）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的價值貢獻機制
互聯(lián)網改變了信息傳播的方式，區(qū)塊鏈將改變價值傳播的方式，隨著數(shù)字化的發(fā)展，人們所持有的價值形態(tài)正在轉向數(shù)字資產。在區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)獲得數(shù)字貨幣的方法可以有以下幾個方面：一是通過在區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的工作進行價值貢獻。小鎮(zhèn)的工作涵蓋了建設與運營等多個方面，可以申請在小鎮(zhèn)進行全職工作，也可以利用業(yè)務時間幫助小鎮(zhèn)完成部分工作，每份工作根據(jù)市場行情運用數(shù)字貨幣進行計價，實現(xiàn)價值創(chuàng)造過程。二是小鎮(zhèn)的相關供應商或合作者也可以根據(jù)貢獻獲得小鎮(zhèn)的數(shù)字貨幣。三是直接購買，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)是個小的試驗田，離不開整個社會大市場，用現(xiàn)在通行的貨幣直接購買數(shù)字貨幣，也是對小鎮(zhèn)價值的一種認可。
（二）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的價值交易機制
在獲得數(shù)字貨幣后，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)必須建立價值交易機制，幫助每個小鎮(zhèn)居民更好地使用數(shù)字貨幣，這種價值交易的用途也可以分為三個方面：一是生活消費，每個人可以用數(shù)字貨幣在小鎮(zhèn)內進行餐飲、購物和文化娛樂方面的消費。二是教育醫(yī)療，用數(shù)字貨幣可以在區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)購買到這種特殊的社會產品，幫助居民安心愉快的在小鎮(zhèn)內生活。三是投資理財，數(shù)字貨幣作為金融產品，也必然具備投資理財?shù)奶匦裕瑓^(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)可以挖掘金融需求，為小鎮(zhèn)居民提供更好的金融服務。
（三）構建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應用的價值保護機制
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)是以數(shù)字數(shù)幣為基礎的小社會，為了讓小鎮(zhèn)安全健康的運行，必須建立有效地價值保護機制，此機制應該包括：一是網絡安全機制，雖然區(qū)塊鏈本身是基于密碼學產生的，安全系數(shù)極高，但我們還需要在網絡的軟硬件方面進行安全保障。二是投票決策機制，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)將是去中心化的小社會，所有社會公共事務將由居民進行直接投票表決，保證小鎮(zhèn)健康運行。三是糾紛處理機制，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)具有智能合約的支持，絕大部分的行為是事先約定的，但可能會遇到一些未能考慮到的特殊情況，需要提前準備好糾紛的處理機制。