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智慧應用解決方案
雲端\物聯網\大數據
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2019年1月8日 星期二
．【他山之石】AI 賦能對岸傳統教育機構，帶來何種不同？
AI to sit China's national exam
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來源： 品途商业评论
根據Analysys易觀《2017中國互聯網教育市場年度分析》顯示，預計網路教育市場，在未來三年內仍維持成長的態勢，2019年中國網路教育市場交易規模，將達到3718億元人民幣。從數據上來看，教育行業將會有更高的提升。（對岸每一個項目領域都在挖錢、搶錢）
網路經濟正在各個領域滲透，隨著近些年AI教育的興起，AI教育已經成為一種未來趨勢，為個性化學習和個別化學習的實現，提供技術保障，成為教育發展的重要推動力。
傳統教育行業，帶來AI新趨勢
作為面向未來的教育行業，根據艾媒咨詢權威發佈《2017年中國在線教育行業白皮書》中顯示， 2017年中國在線上教育市場規模預計達到2810億元，預計2018年市場規模將突破3000億元關口，達到3480億元。在線上學習的方式，已逐漸滲透於日常生活中，而人工智慧時代的到來，也成為趨勢。
論答創始人兼首席執行官王楓表示，「AI學習系統的部署，對於學習者以及教師來說，不再是一種新生事物，不再是一個很炫的新技術，而是一個必不可少的東西。」
正是隨著越來越多的家長，重視孩子的學習成績，人工智慧技術的出現，給社會帶來一種全新的學習關係。人工智慧是未來的發展趨勢毋庸置疑，並且現在也已運用到傳統學校中，幫助老師和學生帶來全新的面貌，使教學更加個性化、決策更加科學化。
正是隨著越來越多的家長，重視孩子的學習成績，人工智慧技術的出現，給社會帶來一種全新的學習關係。人工智慧是未來的發展趨勢毋庸置疑，並且現在也已運用到傳統學校中，幫助老師和學生帶來全新的面貌，使教學更加個性化、決策更加科學化。
AI＋教育在歐美已經被大規模的使用（？），Knewton在人工智慧自適應領域已經深耕10多年，歐美已經有3000家中小學、大學使用Knewton的自適應教育技術，數千所中小學、大學的數百萬學生都在受益，對岸國內的AI＋教育，也在不停的追趕，教育領域將會有很大的轉型升級。
多種場景下，AI賦能傳統教育
教育作為一個縱深長的行業，已經不局限於傳統教育的模式，傳統機構和學校正在尋找AI賦能，將其運用到多種教育場景下，幫助解決傳統教育模式下的困擾。
首先在傳統教學場景下，效率低下，在傳統課堂教學的班級授課中，學校完全按照「工廠化」的教學模式，老師教學資訊容量大、授課內容多，學生掌握不了難點與重點，在這種整齊劃一的場面下，導致課堂教學缺少活力，無法提高學生的效率。
現在有了AI技術的加入，騰訊雲與青島大學合作，提供課堂直播設備、電子班牌等硬體，以及覆蓋教學各環節的一站式服務，課中老師透過平板，實現移動化教學，利用多種數位化教學手段，調動學生的積極性與參與度，改善傳統教育中存在的不平等，幫助學校的老師和學生減少壓力，提升課堂教學品質與效率。
其次傳統課堂缺少生動性，現在學校和教育機構上課，都是採用傳統教學模式，並且在教學中會產生不少的弊端與不足，課文中經常講到歷史、語文、政治等等，一些很難理解的內容，一般都是老師「講」，學生「聽」，這樣導致學生難以明白，老師講課缺乏生動性，以及缺少學生主動參與過程的主動性。
AI技術的越發成熟，使VR融入學校實驗室中，2016年，戴爾與各行業的VR合作夥伴，建立VR聯合實驗室，它將 VR 技術與教學課程深度結合，用「沈浸式＋體驗式」的教學方式，趣味性且可視化的展示課程內容。使教學更具針對性、生動性，提高學生在課堂上的參與度。（不知戴爾在台灣有沒這樣跟各級學校合作？⋯⋯）
再次在考試評測場景下，平時考試評測中，老師批改試卷以及學生作業文本，容易導致工作量增加，甚至出現錯改的情況，學生容易導致把對的題誤認為是錯的，而這正是傳統教育方式中最常見的。
網路企業科大訊飛的手寫文字辨識、作文自動評閱等技術，已透過教育部鑒定，並且應用於對岸全國多個省市的高考、中考、學業水準的口語和作文自動閱卷，有效減輕老師工作量的負擔。
正是人工智慧的發展，利用AI技術減輕老師批改壓力，使得規模化的自動批改，和個性化反饋走向現實，提高效率，加快學校和教育機構在傳統教育模式下的轉變。
最後在家校場景中，在傳統教育模式下，家長工作繁忙，學生在學校的學習、生活、飲食，以及安全等情況，不能即時關注，家校溝通不順暢，老師和家長之間得不到有效配合，導致家長和學校不能即時瞭解學生的情況。
為了能夠利用AI連接家校之間的溝通，作業盒子累積了海量的數據資源，和豐富的AI教學內容，學校借助雲象校級服務平台，打通教學中各個場景，提供家長助手、家長課堂、班級圈等功能，幫助家校建立全方位互動平台，加強家校溝通，推動家長參與到學生各方面。
人工智慧的發展，改變了多數人的看法，也打破了老師和學生之間的壁壘，連接起學校和家長之間的溝通，更快推動AI在傳統教育下的發展。
AI賦予傳統教育，創造更多場景
目前，AI技術的加入，使得傳統教育發生了改變，也實實在在的解決了很多問題，但是教書育人，AI教育還需要進一步加強。
其一、增加情感化的溝通，情感化和社會化問題，是目前AI教育存在的普遍問題，教育的任務是教書育人，教師的作用不僅是傳授知識，而且需要透過情感的投入，和思想的引導，教會學生做人、塑造學生的品質，所以目前AI的情感化溝通，是應用於教育中的一大難題。
AI＋教育作為行業新風口，各個行業的巨頭也在不斷努力尋求「治本之策」，希望透過AI技術，增加情感化交流，與學生打交道時，有更多的情感，從而智慧辨識學生狀態。
其二增加用戶學習數據，實現「因材施教」。目前，用戶學習數據的來源管道有兩個，一是源於數位化的教學環境，二是從傳統教學中收集教育資訊，並將之轉化為數據。「AI＋教育的主要障礙，是教育行業的學習數據，還未形成循環，一些重要環節仍然缺失。
在新的人工智慧環境下，應該更加註重AI技術，收集用戶學習數據，從而提供見解和建議，老師即時跟進每位學生的學習進度，培養學生的分析思辨能力、創新能力、溝通能力等等，實現「因材施教」。
其三鼓勵無人監考模式。以往傳統監考模式，學生需帶齊各種證件，監考老師需一個個對比。對考生來說，老師在旁監考，影響考試發揮；對監考老師來說，工作量大，需要花費時間去監督學生，所以就特別需要即時的、智慧化的設備，幫助他們即時發現「隱憂」，並快速回應。
人工智慧的技術成熟，能夠快速辨識出考生人臉，為監考老師節省工作量，利用AI技術監督學生，幫助學生在素質方面的提升，那麼在無人監考下，就可以做到誠信不作弊、對社會有責任意識的人。
．這魚菜共生農業模式，增加產值、農民增收
看德國"魚菜共生"城市農場是怎樣運營的，
通過科學的方式生產有機蔬菜！！
來源：央广网
稻漁綜合種養
對岸中國有著長久的稻田養魚歷史。近年來，為適應產業轉型升級需要，中國的稻漁綜合種養產業，走出一條產業高效、產品安全、資源節約、環境友好的發展之路。
以下內容節選自中國水產技術推廣總站、中國水產學會聯合上海海洋大學編寫的《中國稻漁綜合種養產業發展報告(2018)》，分享給大家供參考。
身處台灣，不可不知對岸的發展，以保障與應變台灣的農業競爭力⋯⋯
一、產業現狀
(一)規模佈局
據統計，2017年中國有稻漁綜合種養的省份共27個，北京、海南、西藏、青海4個省份未見統計(未包括香港特別行政區、澳門特別行政區，下同)。
中國稻漁綜合種養面積2800萬畝，其中湖北省502萬畝、四川省464萬畝、湖南省332萬畝，這3省份總面積佔中國稻漁綜合種養總面積的46.4%。另外，江蘇、貴州、雲南、安徽、浙江5省份稻漁綜合種養面積均超過100萬畝。
對岸中國稻漁綜合種養面積分布圖
中國稻漁綜合種養水產品產量194.75萬噸，其中湖北省51.70萬噸、四川省37.78萬噸、浙江省28.66萬噸，這3省份水產品總產量，佔中國稻漁綜合種養水產品總產量的61%。
另外，湖南、江蘇、安徽3省份稻漁綜合種養水產品產量均超過10萬噸。
對岸中國稻漁綜合種養水產品產量分布圖
中國稻漁綜合種養水產品單位產量77.16kg/畝，其中浙江省達到261.21kg/畝，另外，上海、江西、湖北3省份，稻漁綜合種養水產品單位產量都超過100kg，江蘇、四川、安徽3省份稻漁綜合種養水產品單位產量，也超過其全國平均值。
(二)產業效益
1經濟效益
據統計，中國單一種植水稻的平均畝純收益不足200元，稻漁綜合種養的經濟效益明顯提升。
據對2017年中國稻漁綜合種養測產和產值分析表明，稻漁綜合種養比單種水稻畝，均效益增加90.0%以上，畝平均增加產值524.76元，採用新模式的畝均增加產值在1000元以上，帶動農民增收300億元以上。（金額為人民幣）
六種典型稻漁綜合種養模式畝均增收情況
2生態效益
根據示範點測產驗收結果，19個測產點中，最少的點減少化肥用量21.0%，最高的減少用量80.0%；農藥用量最低減少30.0%，最高減少50.7%。
研究顯示，稻田中魚、蝦等，能大量攝食稻田中蚊子幼蟲和釘螺等，可有效減少瘧疾和血吸蟲病等重大傳染病的發生，稻田中蟹類活動和攝食，可有效減少雜草的滋生，節省人力並減少農藥的使用。
二、技術模式
(一)技術要點
稻漁綜合種養實施過程中，主要涉及到的技術有以下9個方面。
1配套水稻種植技術
宜選擇莖桿粗壯、抗倒伏、葉片直立、株型緊湊、生長期長、分櫱力強、耐深水、耐肥抗倒、抗病蟲、耐淹、豐產性能好、適宜當地種植的水稻品種。
水稻栽培應發揮邊際效應，透過邊際密植，最大限量保證單位面積水稻種植穴數。根據不同綜合種養模式，採用「大壟雙行，溝邊密植」水稻插秧技術、「分箱式」水稻插秧技術、「雙行靠、邊行密」插秧技術、「合理密植、環溝加密」水稻栽培技術、「二控一防」水稻裁培技術、稻田免耕拋秧技術。
2配套水產品養殖技術
應選擇經濟價值高、產業化發展前景好的品種，並且能適應稻田的淺水環境、較大溫度變化、低溶氧、生長週期短、生長速度快、中下層棲息性、草食性或雜食性的水產品種。
根據不同養殖品種，做好放苗前準備、苗種選擇、苗種消毒、苗種投放、飼餵管理、水質調控、病害防治、日常管理等工作。
3配套種養茬口銜接技術
根據養殖品種生長特點，綜合考慮有害生物、有益生物及其環境等多種因子，對稻—蟹共作，稻—蝦連作、共作，稻—鱉共作、輪作，稻—鰍共作，稻—魚共作等主要模式的水稻種植，和水產養殖茬口銜接採用對應技術，合理安排翻耕、插秧、投苗、蓄水、收穫等工作節點。
4配套施肥技術
按「基肥為主，追肥為輔」的原則，一是測土配方一次性施肥，對土壤取樣、測試化驗，根據土壤的實際肥力，和種植作物的需求，計算最佳的施肥比例及施肥量；二是基追結合分段施肥，將施肥分為基肥和追肥兩個階段，以基肥為主、以追肥為輔，追肥少量多次。
5配套病蟲草害防控技術
稻田中病蟲草害有多種，如害蟲有稻象甲、卷葉螟、二化螟、稻飛蝨等；稻雜草有稗草、慈姑、眼子菜、水馬齒、莎草科雜草等；其他如鳥、鼠、蛇害等，這些都直接影響養殖產品的產量和收益。
宜透過生態防控，降低農藥使用量，透過建立天敵群落、生物工作等生態方式防蟲，合理使用防鳥網、誘蟲燈、防蟲網等設備防鳥、蟲，透過標準化田間工程進行控草。
6配套水質調控技術
稻田水質常見的有低溶解氧、硫化物超標、氨氮和亞硝酸鹽超標以及藍藻水華等問題。一般應急調控採用注水、柵欄、篩網、沈澱、氣浮、過濾等物理方法調控和混凝、沈澱、氧化還原和絡合等化學方法調控。
但多通過水位調節、底質改良、水色調節和種植水草、調整放養密度等方式，確保水質「肥活嫩爽」。
但多通過水位調節、底質改良、水色調節和種植水草、調整放養密度等方式，確保水質「肥活嫩爽」。
7配套田間工程技術
根據不同綜合種養模式，要對傳統稻田進行工程化改造，改造過程中，不能破壞稻田的耕作層，開溝不得超過總面積的10%。透過合理優化田溝、魚溜的大小、深度，利用寬窄行、邊際加密的插秧技術，保證水稻產量不減，同時工程設計上，應充分考慮機械化操作的要求。
8配套捕撈技術
由於養殖品種不同，且稻田水深較淺，環境也較池塘複雜，捕撈時在借鑒池塘捕撈方法的基礎上，還要綜合考慮茬口銜接狀況，應充分利用魚溝、魚溜，根據養殖生物習性，採用網拉、排水乾田、地籠誘捕，配合光照、堆草、流水迫聚等輔助手段，提高水產品起捕率、成活率。
9配套品質控制技術
透過無公害產地和產品認證，綠色、有機產品生產，品牌化產品生產，落實相關要求。把握稻田環境、水稻種植、水產養殖、捕撈、加工、倉儲、流通等關鍵環節，以物聯網、雲計算等新技術為支撐，感測網路、可視化監控網路、RFID電子標籤等手段，建立稻漁綜合種養產業鏈，全時空監控和品質安全動態追溯系統。
(二)主要模式
稻漁綜合種養模式，呈現出從單純「稻魚共生」向稻、魚、蝦、蟹、貝、龜鱉、蛙等共生和輪作的多種模式發展的趨勢，已逐步形成稻—蟹、稻—蝦、稻—龜鱉、稻—魚、稻—貝、稻—蛙及綜合類等7大類24種典型模式。
稻漁綜合種養技術模式，在各地區因地制宜，進一步本地化，區域特色明顯。
稻漁綜合種養技術模式，在各地區因地制宜，進一步本地化，區域特色明顯。
01稻—蟹共作模式
主要分布在黑龍江、吉林、遼寧、寧夏、浙江、上海、江蘇、河北、湖北和雲南等省份，已形成典型的「遼寧盤山模式」、「寧夏稻蟹共作模式」和「吉林稻田養蟹技術模式」等。
02稻—蝦連作、共作模式
由於操作簡單、收益較高，目前已經成為中國最受歡迎的稻漁綜合種養模式，並且已經成為小龍蝦的主要養殖方式之一，主要分布在湖北、安徽、江蘇、浙江、雲南、四川、河北等省份，已形成典型的「湖北稻-小龍蝦連作、共作模式」和「浙江紹興稻-青蝦連作模式」等。
03稻—鱉共作、輪作模式
主要分布在浙江、湖北、福建，以及江蘇、天津等省份，已形成典型的「浙江德清稻-鱉共作、輪作模式」等。
04稻—鰍共作模式
主要分布在河南、浙江、江蘇、河北、湖北、重慶、天津、湖南、安徽等省份。目前有先鰍後稻、先稻後鰍、和雙季稻泥鰍養殖模式，已形成典型的「浙江稻-鰍共作模式」等。
05稻—魚共作模式
主要分布在浙江、福建、江西、湖南、四川等全國大部分省份，已形成典型的「浙江麗水丘陵山區稻魚共作模式」、「江西萬載平原地區稻魚共作模式」和「雲南元陽哈尼梯田稻魚鴨綜合種養模式」等。
附：国家级稻渔综合种养示范区名单(第一批)
．2019年物聯網發展的六大趨勢
Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2019
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來源：资本实验室
在人類發展史上，通訊技術的每次革命性突破，都會讓我們離完全的數位化社會越來越近。
當現金變成微信和支付寶；當逛商場變成逛淘寶；當叫計程車變成叫滴滴；當「您好」變成「您家WiFi密碼是什麼？」時，現實中的我們每個人，都在不知不覺中，成為萬物連接的一個節點。
數位化，已經成為現代社會發展的重要推動力；連接，已經成為未來社會的主旋律；物聯網，則讓一切變得簡單而強大。那麼，在2019年甚至更長的未來幾年中，物聯網會呈現出怎樣的發展趨勢，其中又包含了哪些商業機會？
1．更嚴格的合規性
當某項新技術誕生時，業界的興奮、激進與政策和監管的延滯，往往會形成鮮明的對比。在新技術初期，低水準監管意味著行業的技術力量，幾乎都在專注於創新。一旦這種創新與應用開始普及時，新技術所帶來的各種風險，也就突顯出來。
2018年，數據隱私成為網路社會的一個關鍵詞，各種使用者數據洩露，或被濫用的事件頻發，特別是Facebook的醜聞，引發了全球擔憂。
所有的網路公司和商家，都收集了大量的使用者數據。當「千人千面」、「個性化推薦」等詞語，已然成為網路公司技術實力的代言人時，這也意味著我們每一個人，都在這些網路公司的注視下「裸奔」。
2019年，各種立法和監管機構，將提出更加嚴格的使用者數據保護規定，使用者的敏感數據，可能會隨著時間的推移，而受到更嚴格的監管。這種監管或許會與網路行業的發展，有一定衝突，例如2018年歐盟GDPR政策的頒布，不得不讓全球網路巨頭調整策略。
2019年，物聯網法規或許將創造一個有利可圖的商業機會——用戶數據合規管理和咨詢。
2．更安全的防護措施
隨著物聯網設備和基礎設施的價格持續降低，企業對各種物聯網設備的應用，就越來越普及。這也意味著，企業需要更加關注物聯網的安全。
2019年，安全軟體將成為物聯網產品的關鍵組成部分，同時，硬體級安全措施，也將受到關注，特別是對於處理特別敏感數據的應用程序。
透過硬體本身執行，受信任的操作系統和應用程序，可以幫助舒解網路攻擊和威脅。但是，物聯網硬體和軟體的開放性，卻更容易受到網路攻擊。
以安全為重點的物聯網設施，將受到更多的關注，特別是某些特定的基礎行業，如醫療健康、保全安控、金融等領域。
3．更普及的智慧消費設備
2018年是智慧家庭設備快速發展的一年，各種智慧化電子設備，正在讓我們的家庭生活變得越來越簡單，掃地機器人讓我們從基礎家務中擺脫出來；智慧音箱可以幫我們，自動下購物訂單。
2019年，各種外觀和尺寸的物聯網家居設備，將會出現進一步的強勁成長。
2019年，更多的智能化技術將融入到日常家庭生活中，智能化廚房會讓做菜做飯更加輕鬆，智能監控會讓家庭安全系統更加強大，智能辦公桌、智能牆壁有望走進生活。我們將獲得越來越多的自由時間，而這都是物聯網技術帶來的變革。
4．更加關注人工智慧
隨著數據處理能力的提升，邊緣計算將成為物聯網的重要力量，因為它可以實現更高效的操作和更快捷的響應，而混合的物聯網技術將變得更加普及。
2019年，我們將看到人工智慧，帶來新物聯網技術的重大進步。隨著越來越多的企業使用物聯網設備與技術，收集到的數據量呈現指數級成長，傳統的計算方式，已經無法滿足數據處理需求。而AI則能填補數據收集和數據分析之間的空白，此外，AI可以實現更好地圖像處理、影像分析，創造更多的應用場景和商機。
對企業而言，投資人工智慧比投資更多的感測器更有意義。
5．更專業的知識和人才
2019年，將有越來越多的技術人員，花時間提升物聯網技能，這也將推動物聯網技術培訓的普及。
物聯網專業知識的需求，將推動企業雇用更加專業的技術人員，一些大型企業或許將出現，一個相對較新的高級角色——首席數據官。
隨著數據分析變得越來越複雜、越來越強大，企業也越來越意識到，需要能在更宏觀的角度，來進行數據分析和管理。
6．移動訪問更加輕鬆
智慧手機的普及，直接影響著物聯網的普及。移動連接、感測器、導航晶片等成本的下降，以及零組件的快速小型化，將推動智慧手機的功能越來越強大，越來越整合化。
物聯網不再是未來的技術，已經成為當今數據驅動型經濟的基礎和支柱。隨著5G的到來，行動設備對物聯網網路的訪問，將大幅增加，越來越多的物聯網數據，將掌握在更多人的手中。
對於技術人員，物聯網專化化數據非常重要，但對於非技術人員在2019年也將獲得更多的物聯網衍生數據。
以智慧手機為代表的行動設備，將讓每個人成為物聯網社會中的一個連接點，從而共享物聯網社會的便利性。
未來，物聯網的發展，將更多轉移到更好地利用所收集數據的處理技術上，而不再只是關注物聯網技術本身。
當每個人、每個設備都連接到一個大型網路中，人與人、人與設備、設備與設備之間，將會產生更多的聯繫，而這也意味著將出現無盡的新的機會與可能性。