主要内容 30分钟和大家分享的内容： • 01：对AI技术的认知 • 02：对AI教育的思考 • 03：我们的AI教育实践 VUCA时代，AI技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代中…… 01 对AI技术的认知  AI是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。  我们从三个角度来认知AI技术： • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 • 通向AGI之路 01 对AI技术的认知：人工智能的本质 智能（Intelligence）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 • MIT：一切问题都是模型问题 • 模型：一个映射，一个函数 科学范式 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 • 超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 01 对AI技术的认知：人工智能的本质 人工智能（ArtificiaI Intelligence）：第三代，核心是数据智能，以史为鉴 ◼ 从规则到数据：逐步破除我执（去人类中心主义） 1. 第一代（规则系统）：推理为核心

金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积累吸收高质量业务数据、深化垂直场景认知，并通过迭代形成“数据 - 模型 - 业务”的正向 循 环，不断提升金融服务水平。 围绕金融五篇大文章，大模型本身即是数字金融的工具，而科技金融、养老金融、普惠金融、绿色金融恰是应用场景。 人机协同的本质是认知能力再分配，并非效率叠加，人类与 AI 认为的“困难”各不相同 ; 结论 5 :“ 电力 + 算力 + 数据”是大模型本身的关键，但对于金融应用不断动态沉淀下来的数据和模式创新才是核心胜负手 ; 结论 6 : 智能客服的价值不只是 24 小时在线及拟人化的服务，而在于比客户早半步看见需求 ; 结论 7 : 理解业务与理解技术同样重要 :AI 是认知杠杆，不是流程替 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积累吸收高质量业务数据、深化垂直场景认知，并通过迭代形成“数据 - 模型 - 业务”的正向 循 环，不断提升金融服务水平。 围绕金融五篇大文章，大模型本身即是数字金融的工具，而科技金融、养老金融、普惠金融、绿色金融恰是应用场景。

兄弟姐妹：影响教育一致性（如代际观念冲突） 。 2. 系统目标 长期目标 独立人格 、社会适应力 、终身学习（如培养责任感） 。 短期目标 解决具体问题：行为矫正（如拖延症） 、学业支持。 分领域目标 价值观（诚信） 、认知发展（逻辑思维） 、生活技能（自理） 、身心健康（情绪管理） 。 3. 系统内容 显性教育 学科辅导 、技能训练（编程 / 乐器） 、规则制定（作息时间） 。 隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 20% 内容强制原创 3. 期望过高 母亲看到虚拟实验室使物理实操考核 满分， 要求孩子两个月内从班级中等 跃升至年级前 10 ， 每天强制进行 2 小 时 AI 强化训练 超出认知发展规律的压力导致孩子产生 厌学情绪， 实验报告出现故意输错数据 的反抗行为 l 结合 AI 生成的能力雷达图设定 阶梯目标 l 采用 "70%A I 训练 +30% Ø AI 可以提供高质量的学习资源， 引 导学习者深入研究特定领域 ，提高 其创新能力 、批判性思维和解决问 题的能力。 ④ 超 能 到 异 能 拓展认知边界与创新思维模式 Ø 通过拓展认知边界和创新思维模式， 帮助学习者从超高能力状态发展 到 异能状态。 Ø AI 可以协助学习者挖掘潜在的认 知 能力，开发出前所未有的思维方 式， 以应对未来社会的挑战和变革。

北京信息科学与技术国家研究中心主任 脑与认知科学研究院院长 《智能世界 2035》较系统地勾勒了未来十年智能技术演进与社会形态重塑的宏伟蓝图，视野开 阔、分析深入。值此研究报告发布之际，我愿从复杂系统与智能演进的内在逻辑出发，谈几点思考。 智能的本质，并非仅仅是数据模式的识别与归纳，更在于其对物理世界的理解、互动与重塑能 力，因为对物理世界已有的认知汇聚了人类的重要的知识和智慧。《智能世界 形成的必由之路”。当前基于大模型的人工智能在感知和 生成上取得了重大成就，但其认知模式仍困于基于多重线性统计关联的框架内，因此，普遍认为它 仍缺乏对复杂物理现象以及因果关系的深层次抽象与推理的能力。真正的突破或将源于一种使数据 空间和物理空间深度融合的超越现有范式的新架构，这个新架构应能够将数理原理或知识内嵌到数 据空间中，使其能完整准确认知数据系统中的复杂性，这是我们研究和经常讲到的精准智能或 SCI 物理与数字融合的“镜像世界”中进行大规模、实时、可靠的交互与决策。智能体（Agent）作为 核心载体，其从执行工具到决策伙伴的演进，标志着人工智能从处理信息的工具转变为能够主动规 划、协作并作用于环境的认知主体。这不仅是技术的升级，更是生产力和生产关系的范式革命。 智能革命的真正价值，最终要体现在对千行百业的赋能乃至重塑上。《智能世界 2035》不仅 聚焦于技术本身的跃迁，更用大量篇幅深入剖析了智能体将如何作为新质生产力的核心，驱动医

人力需求的重塑。AIGC交互界面的用户友好性、大模型开源及API价格的降低、插件服务带来的应用生态繁荣等，都使得AI技术或将 成为像水、电、网络一样的基础设施，渗透并改变千行万业。然而，大模型具有认知、分析、推理能力，不同于自动化浪潮下对蓝 领的冲击，AIGC时代受AI影响最大的可能是初级专业人士和技术人员，即部分白领。据Challenger报告显示，2023年5月，美国因AI替 代造成的失业人 科壁垒不断消融，跨专业人才需求紧俏。 来源：麦肯锡《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》、世界经济论坛《未来就业报告2023》 ，艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。 AI成为基础设施，基础工作被替代 AI大模型具备认知、分析、推理能力，冲击替代的对象涉及部分专业化岗位： 需要一定知识储 备的辅助性工作： 法律案件整理等 精度及标准化要求不 高的图文工作：如海 报设计、物料生成 专业性较高，但模型 化程度也较高的工作： ，表示人类对世界的认识和规律把握的能力增强， 人类认知和沟通的障碍降低，知识经验传授和传承的范围进一步扩大；机器语言的出现，人类把数字语言体系外化给机器，并演变 为各类模型、算法，由此人类认识世界、改造世界的能力通过机器得到了放大、倍增和质变。大语言模型作为最新的技术突变成果， 在发现、认识、运用规律上相较于人类有着明显的优势，人造工具突破人类认知和能力的边界，推动教育内容和评价、教学方法的 革新。

此外，如何自动生成满足意图需求的算网融合策略也是实现算网 服务生成的关键。传统的策略生成方法依赖大量的人工经验设计，而 且无法适应动态变化的用户意图和网络状态。为此，需要构建基于用 户意图和算力网络的双向认知的策略生成机制，通过对用户意图和网 络状态信息进行特征挖掘和抽象聚类，提炼出满足各类意图共性和规 律的算网融合策略，并将两者的匹配策略以知识的形式进行保存复用， 从而为策略生成提供先验知识。 产生新的知识，这也是内生智能体所需要具备的重要特征之一。 基于上述系统架构，服务生成算力网络需要提升自身自动化和智 能化水平，主要体现在感知、分析、决策及执行四个方面。 1）全维感知：用户-算网双向认知 服务生成算力网络利用网络手段将计算、存储等基础资源在云边 端之间进行连接与协同，从而提升业务服务质量和用户的服务体验。 精准地对泛在异构、动态时变的计算资源的部署位置、实时状态、负 载信 服务生成算力网络白皮书 17 要对故障根因进行分析，快速准确地定位出故障节点，并能够提供解 决意见或方案。此外，服务生成算力网络还需要对业务承载、系统运 行、故障分析等功能背后的机理进行认知，在解决问题的过程中将相 关的规律、法则、策略等凝练为可复用的知识，从而支撑算网进行推 理分析、闭环决策、自治运行等。 3）自主决策：知识定义的自主决策 在服务生成算力网络中，将复杂多元的计算任务分派并调度到最

Proteus（来源：【9】）  据【10】，Ocado 的自动化履行中心使用多功能机器人快速处理订单，效率提高 400% 以 上。  人形多功能机器人（见图 6）：人形机器人旨在模仿人类的动作和认知能力。它们应用 于客户服务、医疗保健和研究领域。人形机器人具备语音识别、自然语言处理和先进的 移动能力，可以协助完成从护理到互动式客户支持等各种任务。 12 图 6： 人形多功能机器人（来源：【11】） 年元月的一个网络研讨会的演 讲《人工智能代理：人工智能的下一个大事件》【13】中有趣地将人工智能分为两个大 类:  人工智能技术 – 【13】从认知系统的视角给出了如下的人工智能的定义。 人工智能是一门计算机工程学科：一系列基于数学或逻辑的技术，用于仿真认知过程。 14 人工智能技术主要包含的内容被描写在图 7 中。 图 7： 人工智能技术（来源： Gartner【13】）  人工智能实践 。” “Agentic AI 将重新定义我们的用户体验，释放洞察力并带来令人惊叹的客户 成果。” 2 Blue Yonder（美国） Blue Yonder 刚刚推出了五个人工智能代理作为其新认知解决方案的一部分，具 体如下：  库存操作代理  货架运营代理  物流运营代理  仓库运营代理  网络运营代理 首席执行官 Duncan Angove 在田纳西州纳什维尔举行的

共识。在此，我们衷心感谢每一位在白皮书编撰工作中给予大力支持 与做出杰出贡献的专家、学者、企业及机构。然而，我们亦认识到， 面对如此复杂且尚处于快速发展阶段的人形机器人领域，受限于当前 的技术认知水平、实践经验范围以及各种复杂多变的内外部环境等诸 多因素，本白皮书仍存在一些考虑不周之处。在此，我们以开放且诚 挚的态度，欢迎各界人士，不吝指出其中的不当之处。我们期望通过 3 这样的交流 的全新篇章。 编委会 2024 年 12 月 4 一、人形机器人概述 1.1 概念 1.1.1 定义及本文范畴 人形机器人这个概念一经提出，就在学术界、科技界和产业界引 起广泛讨论，人们从各自的认知和立场给出了不同的解读。从某种程 度上讲，人们对人形机器人的定义和理解，不仅会对学术研究、专业 探索以及产业发展产生影响，还与政策走向息息相关。 从标准的角度来看，纵观国内外相关资料，机器人的分类大多依 学研制出“悟”和“空”双胞胎人形机器人为代表，人形机器人行业 步入了快速发展期，手臂活动灵巧，能够完成稳定行走、给人送递饮 料以及乒乓球对打等任务；2010 年后，人工智能和机器学习的进步大 幅提升了人形机器人的认知能力，以优必选 Alpha2、Walker 等为代表 的人形机器人，能够稳定地执行复杂动作，甚至在挑战性场景中自主 做出决策；2020 年后，随着人工智能技术快速发展与市场需求的增长， 以宇树科技

听”：语音识别 “ 看”：人脸 &OCR “ 读”：自然语言处理 “说”：语音合成 学习：深度学习 对话：会话中控 预测：画像分析 人机交互 机器辅助 智能技术在金融科技领域带来三新变化 新感知 新认知 新交互 了解个人和企业客户——快、准、全 赋能金融行业各个场景 效率、满意度、场景 服务行业客户，做最落地的智能客服 运营商 政务 教育 航空 金融 能源 … … • 2018

世界互联网大会智库合作计划系列成果 前 言 Ⅰ 人形机器人作为人工智能与物理世界深度融合的前沿范式，正成 为智能技术突破虚拟边界的关键支点。人形机器人打破传统人工智能 的"离身认知"局限，通过独特的“人形”设计，使人工智能系统能够 无缝适应人类工作与生活环境，熟练操作为人类设计的工具与设备，实 现从纯粹信息处理到与物理世界通用交互的本质跨越，为人工智能提 供了理解和改造 在家庭服务领域，家庭服务机器人已经从最初的扫地机器人发展到如 今能够进行地面清洁、物品搬运和基本家务的多功能机器人。例如，1X 公司与OpenAI公司正在深度合作开发一款具身智能类人机器人 EVE，它 能够实现对人类日常工作环境的认知与理解，在与环境交互过程中学习、 纠错并收集数据，完成自主居家和办公帮手任务。人形机器人在家庭服务 领域的应用正从概念探索走向实际落地，其核心价值在于结合类人形态的 灵活性与情感交互能力，重构家庭生活的效率与体验。