.【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




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。

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。

正是現在越來越多的網路公司和教育機構重視教育行業,以及AI技術的成熟,讓教育成就每一個人的未來。



.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
  

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,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」。
  
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。
  
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



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。


2019年物联网发展的六大趋势


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年物联网发展的六大趋势


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年物联网发展的六大趋势


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年物联网发展的六大趋势


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。


2019年物联网发展的六大趋势


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。


2019年物联网发展的六大趋势


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。