人工智能：开启新时代的变革力量

人工智能时代确实已经到来，并且在多个领域展现出强大的应用潜力。在教育领域，AI数字人成为智慧教育的热门应用。例如北京市朝阳区发布人工智能赋能教育高质量发展三年行动计划，围绕“减负、增效、提质”，以人工智能技术赋能教师、课堂、学生、学校和管理五个方面，实施“十项任务”，推进“十大教育应用场景”。AI数字人教师不仅拥有广博的知识体系，能跨越多个学科领域开展教学工作，还能对教师的教学过程进行记录和分析，协助提供改进方案，提高教学质量和效率。在“AI+教育”的大趋势下，从数字人助教到答疑大模型，人工智能为教育事业提质增效注入了科技动能。

在法律领域，人工智能也发挥着重要作用。目前AI可以进行案件信息智能检索、法庭审判中高效转录、裁判文书辅助生成、相似案例检索等。虽然AI在法律工作中应扮演辅助而非主导角色，但它可以帮助律师提高工作效率，如未来会用AI的律师可能会取代不会用AI的律师。同时，在数据收集、储存和使用过程中，需要注意个人隐私泄露风险，通过数据脱敏处理和加密技术应用来保护个人隐私。

在医疗领域，人工智能的应用同样广泛。从医学影像分析到个性化治疗，再到智能手术助手和智能健康管理等方面，AI技术正在为医疗行业带来更高效、更精准的医疗服务。例如，AI可以通过深度学习算法分析CT扫描、MRI图像等医学影像，辅助医生进行诊断；还可以根据患者的个体特征和病情数据，为每个患者提供个性化的治疗方案；医疗机器人和手术辅助系统可以实现微创手术，减少手术创伤和康复时间。

人工智能的发展为教育领域带来了深刻的变革。个性化教学方面，借助人工智能，我们可以实现大规模个性化的因材施教。通过精确的数据分析，AI能够根据学生的学习风格和习惯定制教学计划和资源，确保每位学生都能在适合自己的学习路径上前进，提高学生的学习兴趣和动力。例如，恒小花揭秘人工智能对教育行业的改革中提到，AI技术的应用为教学效果带来了显著的提升，能够帮助教师更有效地管理学习进度。

在辅助教师教学方面，AI可以为教师提供更多的学习支持和指导。教师的角色发生了转变，不再仅仅是知识的传授者，而是成为了学生学习的引导者和辅助者。例如，河南省教育科研网提到，全国人大代表、重庆市九龙坡区谢家湾学校党委书记刘希娅建议科学利用数字化尤其是人工智能技术扩大优质教育资源，加大对学校尤其是偏远地区学校人工智能设备的硬件配置，并对软件开发和运用加大投入和研究，增强远程教育的情境感、体验感。

两会期间，代表委员对人工智能赋能教育变革提出了许多建议和看法。全国人大代表、重庆市九龙坡区谢家湾学校党委书记刘希娅建议加强教师AI使用意识和能力的专业培训，以评价牵引学习方式变革，科学运用数字技术尤其是人工智能技术扩大优质教育资源。全国人大代表、山东艺术学院副院长、山东省音乐家协会名誉主席刘晓静指出要把与人工智能的融合作为教育破局和开新局的切入点，以与人工智能深度融合来促进教育的变革创新。

民进中央建议积极推动生成式人工智能与教育深度融合，走出一条创新驱动、科技向善、持续健康的发展路径。推动人工智能技术在教育领域的应用，鼓励开展区域性创新行动，开展典型应用试点，推进生成式人工智能和教育学科交叉研究，探索人工智能融入教育领域的伦理规范，同时规范应用，加强风险监测机制建设。

人工智能给教育带来了诸多挑战。人机共生环境下教师角色的转变是其中之一，教师由知识的传递者变为学生学习内驱力的激发者、由教学过程的主导者变为教育进程的引导者。同时，学生的自主学习能力将更加重要，学习空间也将更加多元、开放。

此外，教育培养目标的变化也是挑战之一。在工业时代，教育体系是以知识为核心，以后教育以人的发展为核心价值。学习内容、学习场景和学习方式由于技术的加入也会发生巨大的变化，这种变化是一个结构性的改变。教师的评价方式也会改变，从以知识为考核重点时用纸笔考试，变为综合评价一个人的发展，需要综合素质评价，这就要用到AI技术，甚至用到区块链技术。

人工智能与教育的融合必须坚持以人为本，需要应对伦理和法律的挑战，确保人工智能的应用合乎伦理、透明而且可审核。同时，人工智能的发展对教育工作提出很多挑战，但最重要的一个挑战就是教师，未来能够基于学生需求灵活运用AI进行个性化教学的教师，才是社会真正需要的教师。

萝卜快跑作为无人驾驶出行服务平台虽展现出强大的技术潜力，但目前尚未全面推行，原因是多方面的。一方面，正如一些观点指出，可能存在错误的使用人群和地方的问题。若一开始选择在三四线城市进行试点，人相对较少，影响范围可控，同时也能为大城市提供样板，循序渐进地推广可能更为合适。另一方面，技术上或许仍有不完备之处。虽然在实验室环境下看似完美，但真正投入市场后可能会暴露出一些问题。例如，在实际路况中，可能会遇到复杂的交通场景、突发状况等，而目前的技术可能无法完全应对。此外，也可能存在被资本或竞争对手逼迫加快速度推出的情况，导致心态不稳，未能充分准备好就推向市场。

人工智能在医疗领域有着广泛的应用场景。在医学影像分析方面，借助深度学习、计算机视觉等技术，人工智能可以自动化地分析和解读医学影像，提高诊断的准确性和效率。例如，首都医科大学附属北京天坛医院与北京理工大学团队合作推出的“龙影”大模型，能够快速生成针对多种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒，可针对上百种疾病给出诊断意见。

在个性化治疗方面，人工智能可以对患者进行精准画像，根据患者的基因组信息、临床病史、生活方式等多源数据，为患者制定个性化的治疗方案。比如，Tempus的基因分析技术，利用AI进行基因分析，能够根据患者的基因突变情况，推荐最合适的靶向药物和治疗方案。

此外，人工智能在药物研发中也发挥着重要作用。通过大数据分析等技术手段，快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，缩短新药研发周期、降低成本、提高成功率。如美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。

人工智能医生虽然在医疗领域展现出强大的潜力，但应作为真人医生的有益补充，而非完全替代。一方面，人工智能缺乏人文关怀。医学不仅仅是科学的诊断和治疗，还涉及到与患者的沟通、交流以及情感上的支持和安慰，这些是人工智能目前难以做到的。另一方面，在面对复杂病情的判断时，医生需要依靠丰富的临床经验和专业知识。虽然人工智能可以通过学习大量的医学数据来提升自己的能力，但缺乏实际的临床经验，难以应对所有情况。

例如，在前列腺癌的诊断中，虽然有公司在做AI诊断前列腺癌的技术系统，但核磁领域的人工智能十分复杂，不同厂家的设备、各个医院的设备参数之间的差异远比CT等影像设备要大，此时真人医生的经验就显得尤为重要。此外，在诊疗过程中，真人医生的同理心、理解力也是人工智能所不具备的。未来，人工智能可以辅助医生进行医疗诊断，为医生提供更多的信息和建议，提高医疗效率和质量，但最终的治疗方案还需要真人医生来决断。

目前，人工智能在律师行业的应用逐渐增多。调查显示，4成律师每天使用AI辅助工作，在积极使用或计划使用生成式AI的受访者中，有42%的人表示他们至少每天使用一次，而31%的人则表示他们每周至少使用一次。在应用场景上，不同领域对生成式AI技术的使用场景各有侧重，88%的公司法务部门将合同起草视为首选的使用案例，而大多数律所则倾向于将其应用于法律研究。

人工智能律师相比传统律师具有诸多优势。首先，在工作效率方面，一份文书起草，年轻律师可能要两三天完成，大模型很快就能完成。例如，智合创始人洪祖运介绍了基于智爱法律大模型的底座的4款法律人工智能应用，其中“智能合同审查”应用解决人工合同审查耗时长、工作量大、难以保证质量稳定输出的问题，可以针对20种以上的合同进行逐条逐款的审查。其次，在数据记忆方面，人工智能律师在查询数据、法条、文章等方面比律师从业者更快更准。例如，现在的人工智能律师软件在查询数据、法条等方面具有明显优势，能够快速准确地为律师提供所需信息。

人工智能律师也面临一些挑战。一方面，人工智能缺乏人情味和情感智能，无法像人类律师一样处理复杂的人际关系和情感问题。例如，在处理一些涉及道德和情感的案件时，人类律师可以凭借同理心、理解力给予当事人更好的支持和安慰，而人工智能则难以做到。另一方面，人工智能存在结果较为固定单一的问题。AI依靠数据库喂养，处理结果较为固定单一，而人类律师可以通过自己在法律实务中累积的经验变通处理，结合各种不固定因素的情况下，做出更加准确、合理的判断和决策。

为应对这些挑战，可以采取以下措施。一是加强人工智能律师在情感智能方面的研发，使其能够更好地理解当事人的情感需求，提供更人性化的服务。二是不断丰富和优化人工智能律师的数据库，提高其处理复杂情况的能力。同时，人类律师也应加强与人工智能律师的合作，发挥各自的优势。例如，人类律师可以利用人工智能律师快速准确的数据查询和分析能力，提高工作效率，同时凭借自己的情感智能和丰富经验，为当事人提供更全面的法律服务。此外，律师行业也应加强对人工智能律师的监管，确保其应用符合法律规范和伦理道德要求。

2024年《政府工作报告》中提出开展“人工智能+”行动，这一战略的提出有着深刻的背景和重大意义。从技术突破方面来看，2023年是生成式人工智能元年，全球人工智能技术取得重大进展，我国人工智能领域也呈现出“百模大战”的态势。截至2023年10月，国内公开的人工智能大模型数量已经达到238个，参数规模超过10亿的大模型数量已超100个，2023年我国人工智能产业规模已达到2137亿元。大模型技术革新为我国人工智能产业的规模增长注入新动力。

从市场机遇方面，我国人工智能应用市场优势显著。截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，手机网民规模达10.91亿人，互联网普及率稳步提升。雄厚的互联网用户基数催生了多元化的市场需求，为人工智能应用提供了广阔的市场空间。庞大的用户规模也意味着丰富的用户数据资源，为人工智能算法的训练和优化提供了数据支撑。

从既有政策方面，在“人工智能+”提出之前，国家及地方层面已陆续出台了一系列利好政策，以规范、引导并鼓励人工智能的创新发展。

“人工智能+”战略的重要意义在于，它代表着技术创新与产业升级的新阶段，是应对时代变迁的关键战略，同时也预示着新一轮科技革命和产业变革的来临。它将新一代人工智能技术广泛应用并深度融合于经济和社会的各行业、各领域和各场景，构建具有国际竞争力的数字产业集群，并推动新质生产力的形成，深入影响人类经济社会的方方面面，成为超越互联网的新基础设施和社会操作系统。

机会：

产业升级转型：

制造业：人工智能技术通过智能制造、预测性维护、质量检测等手段，可大幅提升生产效率，降低生产成本，推动传统制造业向高端化、智能化和绿色化转型。

农业：AI可用于精准农业，如作物生长监测、病虫害预警、智能农机调度，提高农业生产效率和可持续性。据统计，采用人工智能技术的精准农业可使农作物产量提高10%至20%。

医疗健康：AI应用于辅助诊断、个性化治疗方案、药物研发等方面，提升医疗服务水平和资源利用效率。例如，首都医科大学附属北京天坛医院与北京理工大学团队合作推出的“龙影”大模型，能够快速生成针对多种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒，可针对上百种疾病给出诊断意见。

教育：个性化教学、智能辅导、在线教育平台等AI工具将重塑教育模式，提高教学质量。如北京市朝阳区发布人工智能赋能教育高质量发展三年行动计划，围绕“减负、增效、提质”，以人工智能技术赋能教师、课堂、学生、学校和管理五个方面，实施“十项任务”，推进“十大教育应用场景”。

交通物流：自动驾驶、智能物流系统、智慧交通管理将改变出行和物流业态，提高运输效率和安全性。

创新创业机会：

新兴行业崛起：围绕AI核心技术，产生大量的创新创业公司，提供面向不同行业的人工智能解决方案和服务。

投资风口：资本市场上，人工智能相关的初创企业和成熟企业因其高增长潜力成为投资热点，投资者可以捕捉到众多的投资机会。

人才发展与就业：

高端人才需求：AI领域快速发展创造了一系列高端就业岗位，包括数据科学家、算法工程师、机器学习专家等。

职业培训与转型：为应对人工智能带来的产业变革，教育培训行业推出一系列课程，帮助传统行业人员转型，适应新的岗位需求。

技术研发与知识产权：

基础研究与专利布局：企业与研究机构在AI领域加大研发投入，申请专利保护，形成核心竞争力。2022年全球人工智能领域专利申请和授予数量在2010至2017年间保持稳定，2018年后开始爆炸性增长。截至2022年，全球人工智能领域年度授权专利数量已经突破6.2万件，达到2018年的7倍以上。中国自2013年以来一直高居全球榜首，2022年授权专利数量占到全球总量的61.13%。

国际合作与技术转移：通过国际合作，引进先进的AI技术，同时输出自主研发成果，实现技术的全球化布局。

社会治理与公共服务：社区治理、城市规划、环保等领域通过AI技术实现精细化管理，提升公共安全、环保监管和公共服务效能。

挑战：

技术层面：我国发展人工智能当前面临的挑战主要在AI算法、AI框架软件及AI芯片三个方面。在AI算法方面，科研成果转化领域发展缓慢，难点在于如何将算法和实际工程应用结合，实现技术向生产力的转化。底层数学库的研究一直属于冷门行业，国内仅有少数科研团队专注于此。在AI框架软件方面，国内的AI框架软件逐渐起步，需要和国产AI芯片及硬件进行相互适配、性能优化和应用推广，能够形成面向行业应用的软硬件一体化平台，促进这种融合技术在各行业的产业推广。在AI芯片方面，未来十年是人工智能芯片技术突破的关键时期，我国需要提升自主创新能力，在政策引导、品牌推广、行业采购等层面加大对国产硬件的支持力度，推进AI深度学习框架、AI硬件计算百分之百国产化。