時間：2023-10-08 15:43:54
導(dǎo)語：在人工智能教育的應(yīng)用場景的撰寫旅程中，學(xué)習(xí)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(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)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(xué)習(xí)系統(tǒng)為代表的軟件方向。
類腦芯片旨在從組織結(jié)構(gòu)和構(gòu)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(gòu)，研制能夠模擬神經(jīng)元和神經(jīng)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(jié)構(gòu)進行集成，最終構(gòu)造出人腦規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片系統(tǒng)。這種新型架構(gòu)突破了“馮?諾依曼”架構(gòu)的束縛，為類腦智能的發(fā)展提供了物質(zhì)基礎(chǔ)。
該領(lǐng)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(yīng)該進一步加大對仿真神經(jīng)元、仿真神經(jīng)突觸等微納光電器件和類腦芯片的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化支持力度，搶抓發(fā)展先機。
關(guān)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(shù)飛速發(fā)展，人工智能在一些特殊領(lǐng)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(shù)驅(qū)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(guān)鍵領(lǐng)域帶來新的發(fā)展機遇。人工智能專家預(yù)測，人工智能在通用技術(shù)領(lǐng)域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領(lǐng)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(xué)者也密切關(guān)注著人工智能的最新理論進展和實踐應(yīng)用，國務(wù)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(lǐng)域的“人工智能熱”。當前全球范圍內(nèi)，人工智能在教育領(lǐng)域的大量研究和應(yīng)用催發(fā)形成了教育人工智能概念。目前梳理學(xué)術(shù)上關(guān)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(shù)和新手段的出現(xiàn)所應(yīng)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(shù)在改變教育的手段和環(huán)境的同時，還有利于構(gòu)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(guān)注技術(shù)的革新。機器深度學(xué)習(xí)、智能學(xué)習(xí)的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎(chǔ)技術(shù)的突破，為人工智能的教育應(yīng)用奠定了堅實的基礎(chǔ)[4]。
（三）探究教育的應(yīng)用。人工智能在學(xué)校教育中的學(xué)業(yè)測評、交叉學(xué)科、角色變化等應(yīng)用領(lǐng)域具有巨大潛力，教師角色內(nèi)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(shù)的運用滲透到整個教學(xué)過程中，教師可以根據(jù)評分實時調(diào)整授課內(nèi)容，以促進個性化學(xué)習(xí)，從而提升教學(xué)效果。教育深受技術(shù)發(fā)展的影響，新技術(shù)融入教育并促進教育方式的轉(zhuǎn)變已成為必然趨勢。一方面技術(shù)為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術(shù)具有變革人類的教育方式與學(xué)習(xí)方式的能力。然而，技術(shù)是一把“雙刃劍”，如何獲取或?qū)崿F(xiàn)以人工智能為代表的新興信息技術(shù)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(yīng)有的價值呢？人工智能技術(shù)如何繼續(xù)被安全使用到教育領(lǐng)域？如何通過教育變革來促進新興信息技術(shù)在教育教學(xué)中的廣泛與深入應(yīng)用，實現(xiàn)教育深層次革命等問題，是目前需要關(guān)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(nèi)涵及具備的強大能力
人工智能最早由美國達特茅斯學(xué)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(zhì)是一種自動感知、學(xué)習(xí)思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學(xué)習(xí)、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(shù)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(yīng)不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應(yīng)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(shù)：深度學(xué)習(xí)、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(lǐng)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(lǐng)域診斷質(zhì)量不均衡、醫(yī)生資源不足等問題。在教育領(lǐng)域，人工智能促進教學(xué)質(zhì)量進一步提升、教師角色多樣化、學(xué)生學(xué)習(xí)能力的提升；為教育研究提供新技術(shù)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(wù)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(shù)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(shù)本身的不太成熟使很多人工智能技術(shù)只是應(yīng)用在兒童教育領(lǐng)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(jié)構(gòu)以及人的地位構(gòu)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(yīng)人工智能技術(shù)所帶來的突破和飛躍，不斷調(diào)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(chǎn)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(jié)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(dǎo)致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展將可能導(dǎo)致所有基于自由主義的想法破產(chǎn)，轉(zhuǎn)而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉(zhuǎn)化為一種“算法”，人工智能帶來的職業(yè)替代風(fēng)險在教育領(lǐng)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(xué)習(xí)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(dǎo)，從而有利于將學(xué)習(xí)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(xué)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(xué)習(xí)方式的變革
第一，深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)也稱為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)或者深度機器學(xué)習(xí)，是一類算法的集合。深度學(xué)習(xí)概念的提出，一方面尊重了教學(xué)規(guī)律，另一方面也是應(yīng)對人工智能時代下的挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、信息處理等領(lǐng)域取得了顯著成就，提倡學(xué)教并重、認知重構(gòu)、反思教學(xué)過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學(xué)習(xí)。個性化學(xué)習(xí)區(qū)別以往傳統(tǒng)班級課堂授課，尊重學(xué)生的個性發(fā)展，因材施教。人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有利于學(xué)生享受個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，可提供個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容，可視化分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，快速提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。第三，自適應(yīng)學(xué)習(xí)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)是指人工智能基于對個體學(xué)習(xí)進行快速反饋的基礎(chǔ)上，根據(jù)學(xué)習(xí)者特征，為其推薦個性化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑，從而最大程度上適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，是實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的重要手段。人工智能技術(shù)有利于快捷、科學(xué)地判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，進行學(xué)習(xí)反饋；持續(xù)收集學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，其中包括學(xué)習(xí)目標、學(xué)習(xí)內(nèi)容；高效地為學(xué)生提供海量的學(xué)習(xí)資源。
2.3人工智能與學(xué)習(xí)環(huán)境的變革
首先，有利于搭建靈活創(chuàng)新的學(xué)校環(huán)境。不僅可以使空間規(guī)劃更具彈性，而且可以調(diào)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(diào)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(xué)習(xí)環(huán)境的不斷增加以及人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，個性化的空間環(huán)境與學(xué)習(xí)支持將改變目前學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)空間環(huán)境。除此之外，隨著對話交互技術(shù)的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現(xiàn)虛實結(jié)合的立體化實時交互。VR、AR等技術(shù)的同步協(xié)作也有利于搭建新的學(xué)習(xí)環(huán)境，滿足學(xué)習(xí)者的一系列要求。腦機互動技術(shù)的突破有利于實現(xiàn)將人工智能植入人腦，從而改變?nèi)祟愖匀徽Z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(xué)習(xí)評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學(xué)的學(xué)習(xí)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(shù)可以運用到教師的教學(xué)過程中，進行學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒感知，學(xué)習(xí)狀況的了解，從而促進學(xué)生學(xué)習(xí)的科學(xué)化；智慧校園、智慧圖書館等的出現(xiàn)，為教學(xué)環(huán)境的建設(shè)提供重要參考。
3人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)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(shù)，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(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學(xué)、個性化教育服務(wù)、教育人工智能生態(tài)環(huán)境等產(chǎn)生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領(lǐng)域的信息化發(fā)展，未來一段時間內(nèi)將通過人工智能與信息技術(shù)的結(jié)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(jīng)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(jié)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(jīng)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(yīng)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(xué)習(xí)機器。具體來說，這個機器能做到非程序預(yù)設(shè)，就能自主學(xué)習(xí)原始材料，并能在同一系統(tǒng)執(zhí)行多種任務(wù)。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(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)打造AlphaGo，成功撼動了人類在圍棋領(lǐng)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(wǎng)絡(luò)。首先，AlphaGo用策略網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)，通過向人類圍棋大師學(xué)習(xí)，以及迭代后的自我學(xué)習(xí)，哈薩比斯認為當前版本的AlphaGo已經(jīng)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(xùn)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(shù)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(lǐng)域結(jié)合，從而得到無數(shù)的“組合轟炸”。目前，DeepMind的搜索技術(shù)已經(jīng)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(xué)家或者人工智能輔助科學(xué)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(jīng)通過深度學(xué)習(xí)，模仿一位大畫家的畫風(fēng)。現(xiàn)在谷歌的畫作已經(jīng)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(nèi)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(yīng)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(xué)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(nèi)的多元服務(wù)，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(nèi)心的最大夢想是做出能夠普及的人形服務(wù)機器人。
剛創(chuàng)業(yè)時，周劍遇到的最大瓶頸是，國內(nèi)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(shù)難關(guān)后，周劍他們研發(fā)出“最重要的是既便宜又高質(zhì)量”的伺服舵機技術(shù)。
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(fù)強調(diào)，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(shù)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(yù)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(chǎn)品。要知道IP產(chǎn)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(xué)生在多方面都有影響，也順應(yīng)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(nèi)外教育市場。
周劍認為，這類產(chǎn)品要讓孩子使用到真正的機器人技術(shù)，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(nèi)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(guān)、安防監(jiān)控場景下的應(yīng)用，已經(jīng)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(shù)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(shù)，是為他的“人形服務(wù)機器人”積蓄資源。
最近，悉尼大學(xué)教授陶大程即將加入優(yōu)必選，擔(dān)任優(yōu)必選“人工智能首席科學(xué)家”。“人工智能領(lǐng)域都知道陶教授。”周劍說。陶是歐洲科學(xué)院院士、澳大利亞科學(xué)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(quán)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(guān)鍵的技術(shù)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(jīng)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(nèi)定位導(dǎo)航和避障等。
“有了這些技術(shù)，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(xué)趙明國教授擔(dān)任其“人形機器人首席科學(xué)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(lǐng)導(dǎo)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(shù)研究。
關(guān)鍵詞：人工智能 機器學(xué)習(xí) 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(jié)束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質(zhì)，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(xué)科，并吸引了大批的學(xué)者投入到該領(lǐng)域的研究當中。經(jīng)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(jīng)形成，如模式識別、特征表示與推理、機器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和算法等等。進入二十一世紀以來，隨著深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能再一次成為研究熱點。人工智能技術(shù)與基因過程、納米科學(xué)并列為二十一世紀的三大尖端技術(shù)， 并且人工智能涉及的學(xué)科多，社會應(yīng)用廣泛，對其原理和本質(zhì)的理解也更為復(fù)雜。 一、人工智能的發(fā)展歷程
回顧人工智能的產(chǎn)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(yīng)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(jīng)元模型的抽象。其早期工作被認為是由美國的神經(jīng)學(xué)家和控制論學(xué)者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學(xué)的研究生制造出了第一臺人工神經(jīng)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(xué)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(xué)、生物、計算機、神經(jīng)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的學(xué)者參與該領(lǐng)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(yīng)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(yīng)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(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)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(jié)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(wù)中接近甚至超過人類專家的水平。
3.應(yīng)用階段
進入二十一世紀以后，由于深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，并在圖像分類與識別的任務(wù)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(xué)的Geoffery Hinton及其學(xué)生在《Science》雜志上發(fā)表文章，其中首次提到了深度學(xué)習(xí)這一思想，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分級表達，降低了經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。并隨后提出了如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN），以及區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)，使得訓(xùn)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(shù)
人工智能由于其涉及的領(lǐng)域較多，內(nèi)容復(fù)雜，因此在不同的應(yīng)用場景涉及到許多核心技術(shù)，這其中如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是最重要也是發(fā)展較為完善的幾個核心技術(shù)。
1.專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一類具有專門知識和經(jīng)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(shù)來模擬通常由專家才能解決的復(fù)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(jīng)取得廣泛應(yīng)用的技術(shù)。許多成熟而先進的專家系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用在如醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘測、文化教育等方面。
2.機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)是一個讓計算機在非精確編程下進行活動的科學(xué)，也就是機器自己獲取知識。起初，機器學(xué)習(xí)被大量應(yīng)用在圖像識別等學(xué)習(xí)任務(wù)中，后來，機器學(xué)習(xí)不再限于識別字符、圖像中的某個目標，而是將其應(yīng)用到機器人、基因數(shù)據(jù)的分析甚至是金融市場的預(yù)測中。在機器學(xué)習(xí)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(jīng)典的機器學(xué)習(xí)方法和理論。機器學(xué)習(xí)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(jīng)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(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)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(shù)已經(jīng)進入實際應(yīng)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(shù)是人工智能的一大應(yīng)用領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的結(jié)構(gòu)中得到啟發(fā)， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機理。而近年來發(fā)展的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，與經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法相比在大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下有著更強的特征學(xué)習(xí)和表達能力。含有多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)斎朐紨?shù)據(jù)有更抽象喝更本質(zhì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別任務(wù)中取得了十分明顯的進展，基于CNN的圖像識別技術(shù)也一直是學(xué)術(shù)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(shù)，通過預(yù)先定義好的機器人行動規(guī)則，編程實現(xiàn)復(fù)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(xué)習(xí)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(jīng)系統(tǒng)，其靈活性和自適應(yīng)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(jīng)系統(tǒng)的處理下獲得情感。智能機器人在不斷的機器學(xué)習(xí)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(wù)，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(dān)憂也迎面而來。
4.規(guī)避機器人情感獲得的風(fēng)險
規(guī)避智能機器人獲得情感的風(fēng)險應(yīng)預(yù)備強制措施。首先要設(shè)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(yīng)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(jié)
本文梳理了人工智能的發(fā)展歷程與核心技術(shù)，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應(yīng)用前景，但也伴隨著極大的風(fēng)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(shù)會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領(lǐng)域之一，在合理有效規(guī)避其風(fēng)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(shù)發(fā)展及應(yīng)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(xué)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(wǎng)融合、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域進行服務(wù)與生態(tài)的創(chuàng)新，在深度服務(wù)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(wù)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(wù)、線下營銷與服務(wù)交付、國際化市場開拓等方面展開深度合作，同時在重點領(lǐng)域合作進行技術(shù)創(chuàng)新實踐，通過構(gòu)建創(chuàng)新的生態(tài)體系共同發(fā)展新客戶。雙方計劃有序?qū)赢a(chǎn)品線，以達到資源整合營銷的目的，并在線下營銷服務(wù)渠道方面，實現(xiàn)資源共享、緊密協(xié)作，探索創(chuàng)新的服務(wù)交付模式。
鵬博士集團互聯(lián)網(wǎng)接入業(yè)務(wù)覆蓋超過1億戶、3億人口，在網(wǎng)用戶超過1400萬戶，具有強大的互聯(lián)網(wǎng)接入的線下營銷與服務(wù)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(nèi)容服務(wù)。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(wǎng)金融、人工智能技術(shù)、云服務(wù)等領(lǐng)域占據(jù)行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)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(wǎng)+”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(shù)和經(jīng)驗優(yōu)勢，向全社會提供更穩(wěn)定、安全、便捷的云服務(wù)。
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(wǎng)合作落地協(xié)議。雙方將在云網(wǎng)融合服務(wù)、行業(yè)云應(yīng)用場景落地、私有云及混合云市場開拓、云網(wǎng)融合基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面進行資源整合，實現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同互補，共建新的生態(tài)體系。
雙方的云網(wǎng)合作將基于鵬博士集團與京東集團在網(wǎng)絡(luò)和云計算領(lǐng)域的優(yōu)勢積累，首先攻克各行業(yè)場景應(yīng)用實際落地的難題，高效交付創(chuàng)新行業(yè)云服務(wù)。鵬博士通過Open-NCloud全球云網(wǎng)平臺將全球網(wǎng)絡(luò)資源和IDC虛擬化、智能化并通過API開放，與SaaS服務(wù)提供商一起服務(wù)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(wù)技術(shù)方案、云服務(wù)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(wù)，為客戶提供具有更優(yōu)應(yīng)用體驗、更佳服務(wù)質(zhì)量的云服務(wù)。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(wǎng)融合創(chuàng)新服務(wù)模式的私有云和混合云服務(wù)市場，從云服務(wù)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(wǎng)時代下飛速變化的需求。
此外，基于Open-NCloud全球云網(wǎng)平臺等資源，雙方將開展新一代網(wǎng)絡(luò)與云服務(wù)交付技術(shù)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(wù)一站式交付與運營模式及相關(guān)增值服務(wù)，共建新一代云網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。
踐行云網(wǎng)融合的新應(yīng)用
京東集團CTO張晨表示，完整的零售業(yè)務(wù)鏈、龐大的規(guī)模和高速的成長一直是京東作為新技術(shù)應(yīng)用搖籃的重要優(yōu)勢，站在業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新的角度上，云網(wǎng)融合的新應(yīng)用毫無疑問是雙方邁向未來發(fā)展的關(guān)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(wǎng)融合基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與交付等方面都具有廣闊的合作空間，雙方的合作或?qū)橛脩魩砀映霰姷捏w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(wù)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(wǎng)融合、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等多個領(lǐng)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(zhì)的服務(wù)。同時，他們還將共同構(gòu)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(lǐng)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(jīng)理嚴雪樅對合作充滿信心：“我們希望把相應(yīng)的云網(wǎng)架構(gòu)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(lǐng)域，包括全行業(yè)的各個領(lǐng)域。在未來的各個領(lǐng)域，我們的想法是云之間和網(wǎng)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(chǔ)事業(yè)部總經(jīng)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(jīng)濟時代來臨，客戶更喜歡以分享的心態(tài)來享受服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)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(chǎn)業(yè)的發(fā)展從來不以打敗對手為目的，而以轉(zhuǎn)型升級為最終著力點，在這一點上，京東云或?qū)⒋笥凶鳛椤o論是與萬谷集團的戰(zhàn)略合作，還是c云尚工坊、珠海農(nóng)控等的戰(zhàn)略合作，都彰顯了京東云幫助傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的誠意和成就合作伙伴的決心。
相關(guān)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(wù)資源，利用云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術(shù)，深度挖掘傳統(tǒng)產(chǎn)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(wǎng)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(jīng)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(lǐng)域：
我是來自網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)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(shù)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(shù)能力：15年年底由于工作調(diào)整，主要負責(zé)IDC網(wǎng)絡(luò)運維方面的工作。經(jīng)過5年多的潛心專研，在IDC網(wǎng)絡(luò)運維上積累了一定的經(jīng)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(wǎng)管平臺建設(shè)，實現(xiàn)設(shè)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(yù)制化處理。通過IDC綜合服務(wù)管理平臺的功能建設(shè)，完成自動化數(shù)據(jù)采集及派發(fā)，業(yè)務(wù)可視化開通，IP地址池化管理分配，真正實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)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(diào)整及優(yōu)化使用規(guī)范，去虛擬化的業(yè)務(wù)接入，完善了統(tǒng)一使用標準，提升基礎(chǔ)運維效能。隨著IDC流量持續(xù)增長，部分CP內(nèi)容源需要下沉至地市IDC，服務(wù)范圍為全省互聯(lián)網(wǎng)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(shè)智能化運維體系：編制IDC專業(yè)的故障預(yù)處理，跨專業(yè)的故障信息關(guān)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(wǎng)絡(luò)設(shè)備自動化巡檢、配置數(shù)據(jù)異地存儲、IDC業(yè)務(wù)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(wù)質(zhì)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(nèi)監(jiān)測、省外監(jiān)測、服務(wù)范圍等指標，結(jié)合公司的服務(wù)質(zhì)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(wù)，為內(nèi)容引入客戶提供網(wǎng)絡(luò)質(zhì)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(jīng)驗積累，組織編制了本專業(yè)指導(dǎo)性的規(guī)范和規(guī)定，結(jié)合實際工作完成了幾項專業(yè)類的創(chuàng)新，積極完成網(wǎng)絡(luò)資源的儲備。
5. 組織完成沈北園區(qū)、道義園區(qū)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)改造，由雙機樓多節(jié)點資源整合為統(tǒng)一出口的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)轉(zhuǎn)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(wǎng)接入業(yè)務(wù)打下堅實基礎(chǔ)。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(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，做好基礎(chǔ)資源儲備。制定了地市級IDC接入的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，全省地市級IDC，多線、合作機房接入規(guī)范。
6. 針對IDC網(wǎng)絡(luò)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(wù)定制化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)》、《IDC應(yīng)用性能質(zhì)量監(jiān)控與服務(wù)》、《精細化的IDC托管用戶業(yè)務(wù)質(zhì)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(wù)發(fā)展貢獻積極力量。
7. 依照現(xiàn)網(wǎng)IDC專業(yè)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)，保障整體網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)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(shù)應(yīng)用在本專業(yè)
三、新基建的應(yīng)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(wǎng)、AI以及各垂直行業(yè)的發(fā)展提供強有力的基礎(chǔ)設(shè)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(wù)
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(wù)
數(shù)據(jù)中心可以看做服務(wù)的發(fā)射器，提供數(shù)據(jù)場景應(yīng)用服務(wù)
近些年，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈逐漸形成，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用、云計算、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)的快速崛起，那么數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大，將帶動上下游產(chǎn)業(yè)鏈加速發(fā)展，尤其是服務(wù)器、路由器、交換機、網(wǎng)絡(luò)、光模塊、海量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等軟硬件產(chǎn)品以及l(fā)aaS、SaaS、PaaS等云計算服務(wù)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(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(wǎng)、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(wù)節(jié)點）”的布局。
結(jié)合郎總對于“新基建”數(shù)據(jù)中心建設(shè)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(shè)
“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(shè)：
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(shè)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(chǎn)品必須節(jié)能化。
其三是快速建設(shè)的要求，這將推動預(yù)制化模塊化程度更徹底，新基建數(shù)據(jù)中心對建設(shè)時間短、施工現(xiàn)場環(huán)保的要求加快了預(yù)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(xué)習(xí)來管理、改造和改善數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。業(yè)務(wù)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(wǎng)的發(fā)展，對數(shù)據(jù)中心即時響應(yīng)、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(jié)一下：融合性技術(shù)創(chuàng)新將驅(qū)動數(shù)據(jù)中心高端化,綠色化發(fā)展
從規(guī)模建設(shè)看：數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施向高密度、超大規(guī)模化方向演進
從建設(shè)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(diào)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(shè)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(shè)計階段開始確立模塊化的顆粒度，以及對應(yīng)顆粒度的科學(xué)模型，這個科學(xué)模型指根據(jù)業(yè)務(wù)需求從設(shè)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(jīng)濟性和可靠性之間磨合到一個最佳配比，利于在項目建設(shè)時靈活搭配，快速建設(shè)。
2.匹配應(yīng)用場景的預(yù)制化。預(yù)制化以模塊化為基礎(chǔ)，將設(shè)計和部分制造前置，不僅可以節(jié)省項目建設(shè)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(zhì)量風(fēng)險。預(yù)制化需要根據(jù)應(yīng)用場景進行匹配：對于多層樓房舊改，可以采用設(shè)備層面的提前預(yù)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(yù)制；對于室外場景，可以采用建筑層面將建筑與設(shè)備結(jié)合的預(yù)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(shù)的應(yīng)用。如暖通方面隨著對自然冷源的重視以及空氣質(zhì)量風(fēng)險的控制，間接蒸發(fā)冷卻已經(jīng)逐漸在行業(yè)內(nèi)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(shù)在未來幾年里會結(jié)合數(shù)據(jù)中心規(guī)模化應(yīng)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(shè)計及建造需要采用BIM等手段進行精細化可視化管理、設(shè)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(shù)及機器人巡檢等自動化智能化運維工具的使用。
各位領(lǐng)導(dǎo)評審，大家好。我是來自網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)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(shù)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(shù)能力：15年年底由于工作調(diào)整，主要負責(zé)IDC網(wǎng)絡(luò)運維方面的工作。經(jīng)過5年多的潛心專研，在IDC網(wǎng)絡(luò)運維上積累了一定的經(jīng)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(wǎng)管平臺建設(shè)，實現(xiàn)設(shè)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(yù)制化處理。通過IDC綜合服務(wù)管理平臺的功能建設(shè)，完成自動化數(shù)據(jù)采集及派發(fā)，業(yè)務(wù)可視化開通，IP地址池化管理分配，真正實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)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(diào)整及優(yōu)化使用規(guī)范，去虛擬化的業(yè)務(wù)接入，完善了統(tǒng)一使用標準，提升基礎(chǔ)運維效能。隨著IDC流量持續(xù)增長，部分CP內(nèi)容源需要下沉至地市IDC，服務(wù)范圍為全省互聯(lián)網(wǎng)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(shè)智能化運維體系：編制IDC專業(yè)的故障預(yù)處理，跨專業(yè)的故障信息關(guān)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(wǎng)絡(luò)設(shè)備自動化巡檢、配置數(shù)據(jù)異地存儲、IDC業(yè)務(wù)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(wù)質(zhì)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(nèi)監(jiān)測、省外監(jiān)測、服務(wù)范圍等指標，結(jié)合公司的服務(wù)質(zhì)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(wù)，為內(nèi)容引入客戶提供網(wǎng)絡(luò)質(zhì)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(jīng)驗積累，組織編制了本專業(yè)指導(dǎo)性的規(guī)范和規(guī)定，結(jié)合實際工作完成了幾項專業(yè)類的創(chuàng)新，積極完成網(wǎng)絡(luò)資源的儲備。
5. 組織完成沈北園區(qū)、道義園區(qū)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)改造，由雙機樓多節(jié)點資源整合為統(tǒng)一出口的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)轉(zhuǎn)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(wǎng)接入業(yè)務(wù)打下堅實基礎(chǔ)。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(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，做好基礎(chǔ)資源儲備。制定了地市級IDC接入的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，全省地市級IDC，多線、合作機房接入規(guī)范。
6. 針對IDC網(wǎng)絡(luò)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(wù)定制化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)》、《IDC應(yīng)用性能質(zhì)量監(jiān)控與服務(wù)》、《精細化的IDC托管用戶業(yè)務(wù)質(zhì)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(wù)發(fā)展貢獻積極力量。
7. 依照現(xiàn)網(wǎng)IDC專業(yè)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)，保障整體網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)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(shù)應(yīng)用在本專業(yè)
三、新基建的應(yīng)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(wǎng)、AI以及各垂直行業(yè)的發(fā)展提供強有力的基礎(chǔ)設(shè)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(wù)
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(wù)
數(shù)據(jù)中心可以看做服務(wù)的發(fā)射器，提供數(shù)據(jù)場景應(yīng)用服務(wù)
近些年，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈逐漸形成，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用、云計算、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)的快速崛起，那么數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大，將帶動上下游產(chǎn)業(yè)鏈加速發(fā)展，尤其是服務(wù)器、路由器、交換機、網(wǎng)絡(luò)、光模塊、海量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等軟硬件產(chǎn)品以及l(fā)aaS、SaaS、PaaS等云計算服務(wù)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(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(wǎng)、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(wù)節(jié)點）”的布局。
結(jié)合郎總對于“新基建”數(shù)據(jù)中心建設(shè)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(shè)
“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(shè)：
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(shè)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(chǎn)品必須節(jié)能化。
其三是快速建設(shè)的要求，這將推動預(yù)制化模塊化程度更徹底，新基建數(shù)據(jù)中心對建設(shè)時間短、施工現(xiàn)場環(huán)保的要求加快了預(yù)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(xué)習(xí)來管理、改造和改善數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。業(yè)務(wù)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(wǎng)的發(fā)展，對數(shù)據(jù)中心即時響應(yīng)、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(jié)一下：融合性技術(shù)創(chuàng)新將驅(qū)動數(shù)據(jù)中心高端化,綠色化發(fā)展
從規(guī)模建設(shè)看：數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施向高密度、超大規(guī)模化方向演進
從建設(shè)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(diào)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(shè)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(shè)計階段開始確立模塊化的顆粒度，以及對應(yīng)顆粒度的科學(xué)模型，這個科學(xué)模型指根據(jù)業(yè)務(wù)需求從設(shè)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(jīng)濟性和可靠性之間磨合到一個最佳配比，利于在項目建設(shè)時靈活搭配，快速建設(shè)。
2.匹配應(yīng)用場景的預(yù)制化。預(yù)制化以模塊化為基礎(chǔ)，將設(shè)計和部分制造前置，不僅可以節(jié)省項目建設(shè)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(zhì)量風(fēng)險。預(yù)制化需要根據(jù)應(yīng)用場景進行匹配：對于多層樓房舊改，可以采用設(shè)備層面的提前預(yù)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(yù)制；對于室外場景，可以采用建筑層面將建筑與設(shè)備結(jié)合的預(yù)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(jié)構(gòu)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(zhuǎn)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I(lǐng)BM（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(jīng)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(zhuǎn)型。轉(zhuǎn)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(jīng)濟學(xué)人》周刊曾撰文總結(jié)IBM歷史上的三次重大轉(zhuǎn)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(nèi)的分布式計算機系統(tǒng)、從計算到服務(wù)。
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(gòu)，都將受到Watson的協(xié)助。”
第三咨詢機構(gòu)Forrester首席分析師戴鯤告訴《財經(jīng)》記者，Watson是IBM在人工智能領(lǐng)域的核心產(chǎn)品，也是加速其相關(guān)軟硬件及云服務(wù)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(zhuǎn)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(shù)支持；此外，IBM還將與全球教育機構(gòu)培生合作，Watson可以為其學(xué)生提供自然語言下的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。
通用和培生都是所在領(lǐng)域內(nèi)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(lǐng)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(yù)測，到2017年底，全球?qū)⒂?0億人使用到Watson的相關(guān)應(yīng)用或服務(wù)。
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(wù)數(shù)據(jù)，但證券研究機構(gòu)瑞士銀行估計，2016年，Watson將產(chǎn)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(wù)業(yè)務(wù)、咨詢服務(wù)在內(nèi)的多個業(yè)務(wù)板塊。
結(jié)合羅睿蘭對全球認知技術(shù)的測算，認知技術(shù)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(yù)計將達到2萬億美元。
這意味著，從2007年研發(fā)，經(jīng)過十年布局，IBM終于要收獲Watson了。
物聯(lián)網(wǎng)是另一個商業(yè)增長實例。德國汽車零部件供應(yīng)商舍弗勒集團（Schaeffler）正在利用Watson物聯(lián)網(wǎng)平臺改造其供應(yīng)鏈、制造和銷售等環(huán)節(jié)。僅在三季度，Watson物聯(lián)網(wǎng)平臺的新客戶數(shù)量就增長了一倍。
需要強調(diào)的是，只有不斷完善Watson的能力，IBM才能夠說服客戶轉(zhuǎn)向IBM的云平臺，與其競爭對手構(gòu)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(lǐng)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(xué)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)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(guān)醫(yī)療健康領(lǐng)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(lǐng)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(shè)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(yīng)用程序編輯接口），根據(jù)企業(yè)需要進行調(diào)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(chǔ)數(shù)據(jù)和垂直行業(yè)領(lǐng)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(chǔ)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(wù)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(chǎn)生數(shù)據(jù)的領(lǐng)域投入重金，并且這是一個長期行為。
對基礎(chǔ)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(chǎn)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)上的布局。
甲骨文中國區(qū)董事總經(jīng)理李翰璋告訴《財經(jīng)》記者，“騰訊有成熟的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗，對PaaS和SaaS的發(fā)展起關(guān)鍵支撐作用。”
針對中國市場，IBM也正在尋求社交網(wǎng)絡(luò)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(chǎn)品策略和市場方案。一方面，利用Watson機器學(xué)習(xí)、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(wù)、供應(yīng)鏈和人力資源等垂直領(lǐng)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(gòu)成了一系列可商業(yè)化的產(chǎn)品陣列。
在認知技術(shù)的幫助下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的流程得以改造。IBM稱，一家大型制藥公司通過應(yīng)用“認知預(yù)測與計劃”引擎，可以快速甄別新的機遇和風(fēng)險，從而作出投資決策。其預(yù)測準確性從80%提升至99%，產(chǎn)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(xué)、企業(yè)參與，擴展認知技術(shù)的應(yīng)用范圍，而且在恰當?shù)臅r機建設(shè)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(jīng)形成的群聚效應(yīng)會更加明顯。到2017年底，Watson應(yīng)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(shù)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(xué)家閔萬里認為，人工智能的一大挑戰(zhàn)是從分析學(xué)習(xí)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(zhuǎn)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(zhuǎn)型目標中，Watson是核心主角。
Watson已經(jīng)成為全球人工智能的主要玩家。但是，IDC預(yù)測，到2020年，全球60%的人工智能應(yīng)用程序?qū)⒃谒膫€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(chǎn)品與服務(wù)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(zhuǎn)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(wù)板塊來看，Watson、數(shù)據(jù)分析和云計算等新型業(yè)務(wù)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(wù)上的萎縮。
IBM的今年三季度財報顯示，代表新興業(yè)務(wù)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(wù)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(yù)期。為了保證轉(zhuǎn)型效率，羅睿蘭一面出售低利潤和虧損的業(yè)務(wù)，一面調(diào)整組織結(jié)構(gòu)，增加大數(shù)據(jù)、云計算等領(lǐng)域的投入。IBM近年來賣出了80億美元的業(yè)務(wù)，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(jīng)》記者表示，“以大數(shù)據(jù)為主體的分析已經(jīng)成為產(chǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)。
IBM需要在能夠帶來現(xiàn)金流的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)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(jīng)》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(shù)投資。擔(dān)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(diào)，認知計算（Watson）不是一個孤立的技術(shù)，它帶給IBM的是一連串戰(zhàn)略上的聯(lián)動效應(yīng)。
在組織和業(yè)務(wù)架構(gòu)上，Watson團隊和IBM其他團隊已經(jīng)融合作戰(zhàn)。
IBM大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務(wù)部副總裁徐習(xí)明此前接受《財經(jīng)》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(wù)單元共同組成――包括前端的咨詢服務(wù)、提供基礎(chǔ)設(shè)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(chǎn)品體系來說，Watson不再是單獨銷售的產(chǎn)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(wù)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(xué)習(xí)的預(yù)測分析等技術(shù)的人工智能，提升各行業(yè)產(chǎn)生客戶的產(chǎn)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(wù)。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(wù)之一，與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等集成進入Bluemix平臺，這些成為了IBM混合云服務(wù)的核心。
IBM近兩年針對混合云的部署，重新設(shè)計和開發(fā)了集成服務(wù)器、存儲和軟件等傳統(tǒng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)，并針對混合云的環(huán)境設(shè)計了多種版本的服務(wù)。
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(wù)）應(yīng)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(gòu)芝麻街使用Watson對學(xué)生的學(xué)習(xí)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(diào)，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(wù)融合的可能性。數(shù)月前的一個內(nèi)部會議上，羅睿蘭問IBM區(qū)塊鏈首席技術(shù)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(yīng)用？”
按照羅睿蘭的計劃，IBM2018年超過40%的收入將來自業(yè)務(wù)分析、云計算、網(wǎng)絡(luò)安全、社交網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和移動技術(shù)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(wù)營收同比增長74%。此前，IBM已經(jīng)連續(xù)七個財季業(yè)績超出華爾街分析師預(yù)期。原因在于云業(yè)務(wù)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(jīng)超過18個季度的營收下滑。
中國的一位大型云平臺服務(wù)商創(chuàng)始人向《財經(jīng)》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(gòu)令整個公司的研發(fā)體系非常強大，研發(fā)和產(chǎn)品能力強大，公司CEO的職責(zé)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(jīng)十分清晰，互聯(lián)網(wǎng)極客、互聯(lián)網(wǎng)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(shù)層面，一些前瞻性的應(yīng)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(yīng)用研究才剛剛開始。本文將通過構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的方法拓展數(shù)字貨幣的應(yīng)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(yīng)用場景，幫助數(shù)字貨幣更早走進人們的生活。
一、構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的必要性與可行性
（一）數(shù)字貨幣必須有具體豐富的應(yīng)用場景
?底只醣沂歉黿鶉誆?品，目的是為了更好的服務(wù)社會發(fā)展和人民生活。如果數(shù)字貨幣僅僅是技術(shù)層面的革新，雖可以提高社會運轉(zhuǎn)的技術(shù)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(yīng)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(wù)人們生活的方方面面。這些具體應(yīng)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(yīng)用的聚集地，可以不斷創(chuàng)造數(shù)字貨幣更多的應(yīng)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(yīng)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(mào)易結(jié)算和金融結(jié)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(nèi)可以有包含農(nóng)業(yè)、工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的完整產(chǎn)業(yè)內(nèi)容。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)可以在數(shù)字貨幣體系的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)小鎮(zhèn)內(nèi)居民餐飲、購物、教育、醫(yī)療、文化藝術(shù)活動豐富完整的應(yīng)用。區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)就是個以數(shù)字貨幣為基礎(chǔ)的“小社會”，既可以讓小鎮(zhèn)更具最新科技感，成為前沿先驅(qū)，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(jié)合。
（四）區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)是政府可控范圍內(nèi)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(jīng)在全世界范圍內(nèi)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(jīng)過現(xiàn)實的檢驗，正如創(chuàng)業(yè)的成功必須經(jīng)過N次的試錯，數(shù)字貨幣的成長也必須經(jīng)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(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的難點
（一）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的技術(shù)壁壘高
區(qū)塊鏈是一串使用密碼學(xué)方法相關(guān)聯(lián)產(chǎn)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(nèi)所有數(shù)字貨幣網(wǎng)絡(luò)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(shù)涉及密碼學(xué)、人工智能等跨學(xué)科跨領(lǐng)域的前沿技術(shù)，一般的技術(shù)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(yīng)用還必須在完全掌握區(qū)塊鏈底層技術(shù)的前提下，開發(fā)出適用于普通技術(shù)人員創(chuàng)建應(yīng)用的第二層或第三層應(yīng)用技術(shù)平臺。
（二）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的人才難覓
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的建設(shè)不僅需要眾多的技術(shù)人才，還需要大量懂金融、房地產(chǎn)和商業(yè)運營的復(fù)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(xué)科學(xué)習(xí)能力，需要邊干邊學(xué)在實踐中不斷總結(jié)，需要集合良好的理解能力、分析能力、總結(jié)能力和創(chuàng)新能力。數(shù)字貨幣是科技與金融的完美結(jié)合，這兩個領(lǐng)域的人才都是高端人才，小鎮(zhèn)建設(shè)與運營是個傳統(tǒng)行業(yè)，這個領(lǐng)域的人才是實踐動手能力強的應(yīng)用人才，所以，構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用需要端得起來又能放下身段的綜合人才。
（三）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)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(chǎn)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(chǎn)，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(jīng)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(fēng)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(fēng)險性也較大的，使得項目融資的挑戰(zhàn)性極強。
（四）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)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(shè)，再到運營，中間每個環(huán)節(jié)都要加入數(shù)字貨幣的應(yīng)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(diào)數(shù)字貨幣的應(yīng)用創(chuàng)建，豐富數(shù)字貨幣的應(yīng)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(yīng)用的系統(tǒng)構(gòu)建
（一）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的技術(shù)系統(tǒng)
區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的技術(shù)系統(tǒng)需要包括四個層面的技術(shù)：技術(shù)源碼層、智能合約層、系統(tǒng)開發(fā)層和商業(yè)應(yīng)用層。首先，區(qū)塊鏈的技術(shù)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(jié)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(chǔ)上為區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)搭建出完整的架構(gòu)系統(tǒng)，為數(shù)字貨幣的應(yīng)用提供技術(shù)支撐；商業(yè)應(yīng)用層是數(shù)字貨幣在區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的具體應(yīng)用，可以涉及工作、生活與消費的各個方面。
（二）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的人才系統(tǒng)
一方面區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)的建設(shè)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)系統(tǒng)是指與小鎮(zhèn)相關(guān)的所有人都可以學(xué)習(xí)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(xué)，服務(wù)于此體系；人才交流系統(tǒng)是指小鎮(zhèn)人才內(nèi)部之間、內(nèi)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(wǎng)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(yīng)用領(lǐng)域更寬廣的舞臺。
（三）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)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(gòu)、個體將成為融資的主要對象，區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)服務(wù)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(gòu)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(shè)、數(shù)字貨幣網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建設(shè)、數(shù)字貨幣應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)和市場運營方面的投資，每項投資都必須結(jié)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(shè)與運營。
（四）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)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(guān)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(zhì)，并責(zé)任到人。關(guān)鍵路徑系統(tǒng)是構(gòu)畫出區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)建設(shè)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(chǔ)上進行時間管理，確保小鎮(zhèn)如期建設(shè)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(guān)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(jié)經(jīng)驗或發(fā)現(xiàn)問題，為更多更快更好地建設(shè)區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)儲備知識經(jīng)驗。
四、區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的運行機制
（一）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)用的價值貢獻機制
互聯(lián)網(wǎng)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(zhuǎn)向數(shù)字資產(chǎn)。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(shè)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(wù)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(guān)供應(yīng)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(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)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(nèi)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(chǎn)品，幫助居民安心愉快的在小鎮(zhèn)內(nèi)生活。三是投資理財，數(shù)字貨幣作為金融產(chǎn)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(wù)。
（三）構(gòu)建區(qū)塊鏈金融小鎮(zhèn)拓展數(shù)字貨幣應(yīng)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(chǔ)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(yīng)該包括：一是網(wǎng)絡(luò)安全機制，雖然區(qū)塊鏈本身是基于密碼學(xué)產(chǎn)生的，安全系數(shù)極高，但我們還需要在網(wǎng)絡(luò)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(wù)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。