技术爱好者：帮助其理解AI在教育中的实践案例，拓宽他们对技术应用的认 识。 特色与亮点 ❍ 前沿性与实用性：紧跟AI教育发展前沿，精选最新的应用案例与操作指南。 ❍ 跨学科性：涵盖语文、数学、英语、科学、艺术设计、音乐、历史、编程等多 个学科，培养跨学科应用思维。 ❍ 案例丰富：通过真实案例展示AI在教育中的实践效果，让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强：配有详细的操作步骤和指导，帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 个角落，成为推动社会发展的重要力量。在个人消费领域，智能手机、电子商务、 社交媒体等已经成为人们日常生活的重要组成部分。深度学习、自然语言处理、机 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探

人机交互 自主系统 医疗健康 娱乐与教育 与协作 与导航 3.1 人机交互与协作 n 辅助机器人与日常生活 在日常生活中，辅助机器人正逐渐走进人们的视野。 智能陪伴机器人能够理解人类的语言 和情感，通过语音交互和肢体动作， 为用户提供陪伴服务。当老人独自在 家感到孤独时，陪伴机器人可以陪他 们聊天、听音乐、讲故事，甚至还能 提醒老人按时服药。 家务辅助机器人则专注于解决家庭琐 智能教育机器人能够通过语音交 互、表情识别等方式与学生进行 互动，解答学生的问题，引导学 生进行学习。 在语言学习中，教育机器人可以 充当语言陪练，与学生进行对话 练习，纠正学生的发音和语法错 误。 在编程教育中，机器人可以通过 图形化编程界面，引导学生进行 编程实践，培养学生的逻辑思维 和编程能力。 04 Par t four 人形机器人 4 人形机器人 人形机器人是具身智能的重要形式。埃隆 人形机器人的分类 n 按应用场景分类 在服务领域，人形服务机器人应用广泛。 如酒店、餐厅的接待和引导机器 在教育领域，人形教育机器人能 充当教学辅助工具，通过生动的 肢体动作和互动，辅助教师开展 编程、科学实验等课程，激发学 生学习兴趣。 人，它们能以类人形象和友好的 语音交互，为顾客提供信息咨询、 引导就座等服务，提升服务效率 和顾客体验。 在家庭场景中，人形陪伴机器人 陪伴老人小孩，提供情感交流、

为机器人可执行的技能，2）执行技 能。 结合大模型的任务规划：大模型作为转换器、大模型作为分解器。作为转换器：LLM+P，用 LLM 将状 态信息描述成 PDDL 语言再进行规划，取代以往需要人工针对实际问题书写 PDDL 语言对任务进行建 模；作为规划器：可以 zero-shot 进行任务规划。 具身导航（Embodied Navigation）：智能体在 3D 环境中移动完成导航目标。 量数据中学习环境特征和 导航策略，实现强自适应性和高灵活性。视觉导航：基于学习的导航的一个重要分支，它依靠计算机视 觉来理解环境信息并做出导航决策。视觉语言导航：通过自然语言指令和视觉图像进行导航的任务，其 目标是开发一种能够与人类进行自然语言交流并在现实 3D 环境中导航的具身智能体。1）大模型出现之 前：主要通过 RNN，LSTM，Transformer 等网络来提取命令中的语义信息；2）大模型出现后：利用 主机厂或自研或投资具身智能公司，而人形机器人企业也在寻求机器人“进场打工”的机会。 2、2024 年迎来具身智能投资热 如果说 OpenAI 的 ChatGPT 引爆了 2023 年对大语言模型的投资热潮，那么 Tesla 入局人形机器人和黄 仁勋的“AI 的下一个浪潮是具身智能”，则彻底带火了具身智能与人形机器人领域的投资热潮，成为 2024 年科技产业投资的最大热点。 10/42

OpenAI（美国开放人工智能研究中心）发布一款名为ChatGPT的聊天机器人，终于 把这份火热传递给了大众。当生命用40多亿年的进化所形成的最高智慧大脑皮质被 人工神经网络快速逼近，当几十亿人用50多年缔造的互联网数据被大语言模型用不 到100天的时间吞噬（GPT-4的训练时间估算为90～100天），当我们生活中的电子 产品都被冠以AI之名，如AI个人计算机、AI手机、AI汽车……我们正在进入一个新 的时代，一个被人工智能“生命”（“硅基生命”）包围的时代。 工智能阶段，人们从互联网上搜集大量图片等数据，用于深度神经网络模型的训 练，在图像分类任务上取得了巨大的成功，人工智能进入了深度学习时代。人们搜 集网上优质的文本数据信息，训练了诸如ChatGPT的大语言模型，使得scaling law （规模定律）开始引起关注，成为人工智能新的发展方向。进入21世纪，随着物联 网逐渐打破物理世界和现实世界的壁垒，数字网络和物理世界逐渐融合。人们开始 召唤能够深入物 融合就能解决？来到具身智能这个阶段，通用人工智能就能实现了吗？ 本书的内容共分为上、下两篇。上篇以人工智能学派的视角梳理人工智能领域的专 家对于“机器可以思考吗”的探索，旨在回答人工智能是如何从非具身智能一步步 发展到深度学习、大语言模型，最后发展到具身智能的。下篇则从技术视角出发， 探讨机器如何通过模仿游戏实现具身智能。笔者笔力有限，所讨论的内容也是一家 之言，如果能给大家带来一些启发，当是最好不过了。 人工智能三大学派

软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller, PLC) 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平, 实现了从少人化到无 人化操作的跨越, 并进一步推动了 当前阶段流程工业智能工厂核心工业软件尚不具备这种能力. 近年来, 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术发展迅速 [6], 特别是在结合工业多模态预训 练机制与多模态融合能力后, 为流程工业智能工厂建设带来了新的契机 [6,7]. 例如, 针对工业时序数据 的生成, MetaIndux-TS [8] 等模型展现了显著的进步, 能够有效解决数据稀缺问题. 大语言模型强大的 交互能力和跨领域逻辑思考能力能够将流程工业

....................................6 洞察 4：数据要素与 SLA 化：价值兑现从"卖设备/卖模型"转向"按性能/按成果付费"， SLA 成为跨域协作的契约语言................................................................................................... 2026 年取得突破性进展。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技 术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 以下，同时保持 95%以上 的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 端上运行复杂的自然语言处理成为可能。更重要的是，动态模型压缩技术的成熟，使 得同一个基础模型可以根据不同终端的算力自适应调整，真正实现了"一次训练，处处 部署"的愿景。 硬件加速技术的普及是端侧 度融合将构建起新 一代的产业互联网基础设施，支撑数字经济的高质量发展。 洞察 4 数据要素与 SLA 化：价值兑现从"卖设备/卖模型"转向"按性能/按成果付费"， SLA 成为跨域协作的契约语言 2026~2030 年，AIoT 产业的商业模式将会经历一场深刻的变革。传统的一次性销售 设备或软件许可的模式正在快速让位于基于服务水平协议（SLA）的持续价值交付模 式。这种转变不仅改变了

人工智能是一门跨学科的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、 计算机视觉等科学和技术，还涉及心理学和哲学等人文学科。该领域的 研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 未来人工智能带来的科技产品，可以对人的意识、思维的信息过程进行 模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智 互联网结合起来形成的一个巨大网络，实现了在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。 数字技术和基础设施（物联网） 从科技层面来看，区块链涉及数学、密码学、互联网 和计算机编程等很多科学技术。从应用角度来看，区块链 是一个分布式的共享账本和数据库，具有去中心化、不可 篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。

供信息查询、系统导航和业务办理服务，大幅提升工作效率和员工满意度；专业知识库采用 RAG 技术 结合本地大模型部署，实现企业知识的智能化管理和安全共享，有效解决了知识孤岛和经验流失问题； ChatBI 智能分析通过自然语言交互以及数据仓库实现数据查询和分析，让管理决策更加敏捷精准，同 时支持生产数据的实时监控与预警。 国光电器的 AI 转型战略采用了 " 三步走 " 的实施路径，从基础建设到应用深化，再到全面智能化， 包括数据质量管理、元数据管理和 主数据管理，为后续的 AI 应用奠定了坚实基础。 第二阶段聚焦于核心 AI 应用的开发与部署。数字人小姿的开发成为这一阶段的重点项目。技术团 队采用了先进的自然语言处理技术和问题分类算法，使数字人能够准确理解员工的各类问询需求。通 过深度学习模型的训练，数字人逐步具备了多轮对话能力和上下文理解能力。在知识库建设方面，企 国光电器作为国内领先的音响产品制造商 准确性。 推动此次数字化转型的核心驱动力主要体现在三个层面。首先是业务驱动，企业需要通过技术手 段打破部门壁垒，实现知识的高效流转和共享，提升整体运营效率。其次是技术驱动，随着大语言模型、 RAG 技术、自然语言处理等 AI 技术的成熟，为企业提供了实现智能化转型的技术基础。第三是市场驱 动，客户对产品质量和服务响应速度的要求不断提高，倒逼企业必须通过数字化手段提升竞争力。 在此背景下，国光电器决定引入

解决方案应用为目标建设。工业互联网平台完成对传感器等各类生产 数据的边缘采集和处理，提供所需 IT 资源，提供发电设备全生命周期 数据和模型，提供丰富的数据服务和接口，采用低代码开发环境和图 形化编程技术降低开发门槛，为上层数字孪生管理系统提供技术支持。 数字孪生管理系统完成设备全生命周期的孪生体信息模型、2D/3D 模 型及机理模型的构建，通过构建孪生体映射全生命周期不同领域数据、 关联

远程控制。根据现场的硬件条件，添 加硬件远程控制开关状态的按钮，实现远 程控制。型，以数据驱动智慧照明。 04 智慧楼宇——楼宇自控 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 空调智能管控是采用可编程智能 化自动控制，可以实现各个空调的实 时远程控制，随时掌握空调的运行状 态。空调物联网智能控制系统的智能 识别和调控功能能够把周围的环境控 制在对人体适宜的范围内，从而避免 了人们对空调使用的不良习惯造成的