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#教育# #人工智能#【聚焦2022国际人工智能与教育会议】
人工智能如何促进教与学的变革
中国北京通用人工智能研究所常务副所长、董事会副主席董乐：以往教学过程更多的是学生与老师、同学之间的互动，而随着人工智能技术的应用，人机之间的互动愈加频繁，针对学生个性化培养方案也越来越多，这将大大促进学生个性的形成与发展。人工智能教育要覆盖到各年龄段，还应覆盖职业教育，并根据各个阶段的不同培训目标做定制化的培养方案，这样才能支撑社会对人工智能人才的迫切需求。
巴基斯坦 Noora Health 公司数据分析师阿玛尔·阿尔维（Ammar Alvi）：人工智能的出现帮助我们为学生提供个性化支持。当学生升学、转学时，人工智能收集到的学生数据都会随着他们转移，从而使新学校了解他们，提供有针对性的指导和帮助。人工智能收集的区域数据，也为国家教育体系提供指导，比如某个区域的入学注册率下降，政府就可以在该区域提供相应支持。
人工智能环境下教师需要什么样的能力素养
中国华东师范大学教授闫寒冰：中国教育部于2018年启动了人工智能助推教师队伍建设的行动，这个行动的整体目标就是要积极推进人工智能、大数据、5G等新技术与教师队伍建设融合，聚焦教师发展与管理方面的突出问题，形成新技术助推教师队伍建设的新理念、新路径和新模式。大部分试点单位取得了积极成效：创建智能化教育环境，比如建设智慧教室，为职前职后教师发展智能素养构建在线学习空间，开发教师能力的智能测评系统，探索数据驱动的教育教学模式，重点开发智能素养框架与课程。
巴西教育部基础教育副秘书长赫尔伯·维埃拉（Helber Vieira）：人工智能技术对教师是一个大挑战。一名教师面对许多学生，技术帮助教师更好地识别每一个学生所面临的困难和需求，进而帮助教师更好地组织课程和教育。
韩国国立教育大学教授 Ki-Sang Song：教师的人工智能技能可以分为四类：课程规划、教与学评估、教学设计、教学执行。在课程设计中，教师可以探索新的主题，这要求教师具有AI素养，认识AI伦理问题。教学中可以使用AI工具与学生沟通，这要求教师有理解数据和使用数据的能力。
人工智能如何促进特定群体发展
土耳其 Ostimo 公司联合创始人Hasan Zafer Elcik：基于机器学习算法的ON Device AI技术，正在帮助自闭症患者克服语言障碍。应用会根据使用者发音提供实时反馈，如果发音对了，会奖励小星星，发音不准确则会帮助纠正。这类人工智能给予个性化反馈，比传统治疗手段更有趣，帮助自闭症儿童改善表达能力。
中国北京市海淀区教师进修学校校长罗滨：技术应该为女性教师提供更优的发展平台和支持。要提供更加多元的学习机会，包括建立网络学习社区为女教师提供更多与同伴研讨的机会，提供跨校一体化联合教研。要发挥女教师在远程协作教学中的独特价值，发挥女教师在家校协同和人际交互方面的优势。要帮助女教师更好地平衡工作和生活，目前技术大大提高了工作效率，增强了女教师多岗位胜任力。
本报记者 林焕新 整理
来源：中国教育新闻网-中国教育报
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工业互联网平台技术趋势
对工业机理的深入理解是工业数据分析的重要前提
在长期的工业发展过程中，工业企业面向不同行业、不同场景、不同学科积累了大量经验与知识。这些工业机理的解释和提炼能够对生产现象进行精准描述和有效分析，对传统工业生产和管理的优化起到重要作用。随着新型数据科学的兴起，这些工业机理又能够有效地指导数据分析过程中的参数选择和算法选择，使其更加贴合工业生产特点。因此，GE、西门子、博世等工业巨头均将自身工业经验和知识进行提炼和封装，作为其工业互联网平台的核心能力与竞争优势。例如，GE公司把以往由工程师智囊团完成的飞行数据分析工作“搬上”Predix平台，专家在Predix平台的帮助下，构建一个检测程序，使之能根据航程的长短自动对比飞机起飞前后的发动机润滑油量，实现润滑油消耗的提前告警和运维，从而将其在航空发动机领域的专业知识和经验转化为平台上面向用户特殊应用需求的专业服务能力。
信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键为了更好地满足工业用户的实时性、可靠性要求，越来越多的平台运营企业开始将计算能力下放到更为靠近物或数据源头的网络边缘侧。
为对各类工业设备、系统进行更加有效的识别和交互，工业互联网平台正将信息模型的集成与统一构建作为支撑自身应用拓展的一项关键能力，并遵循两类思路推进。一是自上而下：平台企业提供开放的信息模型构建工具，统一工业资产的语义描述。例如，PTCThingWorx构建了一套复杂的模型体系ThingModel来描述工业资产和流程，既可以定义工业资产的具体特征和属性、界定资产之间的层次和关系，还可以实现信息模型在类似领域的快速复用。AWSIoT的
Thing Registry、Waston IoT 的Device Model、Azure IoT 的Device Twin、Atomiton的TQL语言都采用类似方法支持工业建模。二是自下而上：
设备企业基于统一协议构建信息模型，与平台进行集成。OPC-UA有望为工业设备提供统一的信息模型构建标准，西门子、罗克韦尔、ABB、贝福、博世、施耐德等自动化企业的专有协议，以及MTConnect(机床）、Euromap77（注塑机）、PLCopen(控制）等行业或领域的相关协议都加速与OPC-UA进行整合，实现信息模型间的映射与互通。
同时，绝大部分平台都具备将OPC-UA信息模型转化为自有信息模型的能力，从而有效地整合各类工业设备的信息模型。
大数据、机器学习技术驱动工业数据分析能力跨越式提升工业互联网带来工业数据的爆发式增长，而传统数学统计与拟合方法难以满足海量数据的深度挖掘，大数据与机器学习方法正在成为众多工业互联网平台的标准配置。Spark、Hadoop、Storm等大数据框架被广泛应用于海量数据的批处理和流处理，决策树、贝叶斯、支持向量机等各类机器学习算法，尤其是以深度学习、迁移学习、强化学习为代表的人工智能算法，正成为工业互联网平台解决各领域故障诊断、预测与优化问题的得力工具。例如，IBM公司将人工智能系统Watson引入Bluemix中，打造出了具备“AI+IoT”特色的Watson loTPlatform，借助物联网强大的数据连接和汇聚能力为智能系统Watson提供数据支撑，Watson系统则凭借优势明显的认知、推理和学习功能寻找数据与结果之间的内在关联，并形成新的洞察力以帮助企业进行最优决策。
机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力不断强化为提供适用于工业场景需求的数据分析和应用开发服务，平台不断深化对机理模型和数据模型的积累，不断提升分析结果的准确度。
Ambyint专注于石油液压升降系统的优化和维护，不仅沉淀了人工举升采油法中的大量现代物理学知识，而且积累了45TB、1亿小时的油井运行数据，在此基础上不断训练分析模型，更好地诊断井下和地表的异常，并优化油井运行参数。博华科技专注于旋转机械、往复机械的振动监测，积累了大量燃气轮机、轴流风机、挤压造粒机、汽轮机等设备的历史运行数据和领域知识，强化设备预测性维护的性能。
Uptake积累了800多种工业设备、55000种故障模式和维护策略的工业知识库，并收集了大量工业天气、交通模式、卫星图像和地理空间系统等数据集，更好地支持分析模型的构建。天泽智云与中车青岛四方、东方电气等垂直领域的企业合作，积累轴箱轴承、空压机、机床、风力发电机、高炉等设备的运行数据，以及大量故障模式识别模型，支撑重点设备的预测性维护。同时，平台积极探索业务模型的沉淀，支撑并形成贴合业务需求的综合性工业应用。西门子推动Atos、埃森哲、Infosys、德勤、凯捷和普华永道等传统系统集成合作伙伴的业务模型和行业经验与MindSphere集成，形成平台应用。
后摩尔时代，看好特色工艺、先进封装、第三代半导体
事件：财联社 5 月 14 日讯，刘鹤主持召开国家科技体制改革和创新体系建
设领导小组第十八次会议，讨论了面向后摩尔时代的集成电路潜在颠覆性技
术。
点评：后摩尔时代来临，本土半导体板块迎来加速追赶黄金期。摩尔定律
（Moore’s Law）先进工艺驱动芯片持续微缩的同时也导致了所需成本指数
级增长、开发周期拉长、良率下降，盈利风险明显升高。随着 28nm 推进到
20nm 节点，单个晶体管的成本不降反升，性能提升也逐渐趋缓，这标志着
后摩尔时代来临。为此芯片行业需要去寻找新的技术去支撑芯片继续前进，
这意味着摩尔定律形成的多年先发优势或不再受用，后发者如果能够提前识
别并做出前瞻性布局，完全存在换道超车的可能性。
我们看好本土特色工艺、先进封装、第三代半导体等领域加速发展的机遇。
我们认为超越摩尔定律相关技术发展的重点，一是发展不依赖于特征尺寸不
断微缩的特色工艺，以此扩展集成电路芯片功能。二是将不同功能的芯片和
元器件组装在一起封装，实现异构集成。其创新点在于推出各种先进封装技
术，具有降低芯片设计难度、制造便捷快速和降低成本等优势。三是在材料
环节创新，发展第三代半导体。
特色工艺：83%市场在 10nm 以上节点，成熟工艺空间巨大。吴汉明院士指
出 10nm 节点以下先进产能仅占 17%，本土可控的 55nm 芯片制造，比完全
进口的 7nm 更有意义。我们认为运用成熟的工艺，结合新材料的运用提升芯
片性能，是后摩尔时代本土半导体产业的重要发展机遇。
先进封装：具有潜在颠覆性，预计 2025 市场可达 430 亿美元。先进封装市
场，预计 2025 可达 430 亿美元。Yole 预测在 2019 年到 2025 年之间预期
将以 7%的 CAGR 增长，到 2025 年规模可达 430 亿美元。2018 到 2020 年
三年中，我国先进封装占封测业比重分别为 35%、37%和 40%左右，预计到 2022
年后先进封装的产品占比将超过 45%。
1. 系统级封装（SiP）带来研发周期短、节省空间的优势。相比 SoC，
SiP 系统集成度高，但研发周期反而短。SiP 技术能减少芯片的重复封装，
降低布局与排线难度，缩短研发周期。同时采用芯片堆叠的 3DSiP 封装，
能降低 PCB 板的使用量，节省内部空间。
2. Chiplet（小芯片/芯片粒/裸芯片）有设计弹性、成本节省、加速上市
的优势。“装置（Device）之道”在于又好又便宜，Chiplet 将大尺寸的
多核心的设计，分散到较小的小芯片，更能满足现今高效能运算处理器
的需求；而弹性的设计方式不仅提升灵活性，也能有更好的良率及节省
成本优势，并减少芯片设计时程，加速芯片 Time to market（上市）的
时间。
第三代半导体：材料工艺是芯片研发的主旋律。新材料是芯片制造工艺中的
核心挑战，是芯片性能的提升的基石。以碳化硅 SiC 为例，相较于传统硅材
料具有高系统稳定度、系统及装置小型化、缩短充电时间、延长电动车续航
力等，将渐取代硅基功率器件于车载端的应用。
我们建议关注国内已在相应领域有长足发展，核心技术与国际领先企业并
跑，同时对未来有长期战略布局的龙头上市公司：
特色工艺制造：闻泰科技/华虹半导体/中芯国际/华润微/中车时代半导体/比
亚迪半导体/斯达半导/士兰微
先进封装：长电科技/通富微电/晶方科技
第三代半导体：闻泰科技/三安光电/华润微
半导体设备：北方华创/中微公司/ASM Pacific/华峰测控/长川科技/精测电子
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