人工智能|亿欧EqualOcean CEO黄渊普：2021全球人工智能教育行业的八点观察( 三 )

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五、场景化开始突破环节限制，但是技术落地的应用成熟度有待提高。根据我们自己的评分结果，很多场景应用三颗星比两颗星更成熟，但是我们看技术成熟度不光看技术，还要看对教育环节本身的依赖度。因为任何技术到应用层面都需要学校老师的管理。离开这个，再好的技术也应用不下去。从教学各个环节来看，产品聚焦度和消费者容忍度也各不相同，有的产品聚焦度会弱一点，但是可能消费者的容忍度高一点。但是整体来讲，教育是一个技术推动、但是严重依赖于人的行业，我们始终相信教师的不可替代性，无论10年还是20年之后依然会是如此。

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六、人工智能教育竞争中，技术积累是企业致胜的关键。任何技术需要依赖于人，所以对于企业来讲，做技术的同时要依靠对人和教育本身的理解。目前技术整体来说，我们认为没有达到技术的极点。从技术成熟曲线来讲，大量技术还处于比较生硬，比较冷门的阶段，这可能需要我们用更长远的眼光，用5年、10年之后的眼光来看这次变革。

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七、人工智能教育的人才重要性凸显。人才培养需要适应产业发展进度。当我们培养下一代的时候，当我们培养他们对于人工智能理解的时候，我们这一代人是不是真的懂这个？如果我们不懂，我们怎么教下一代？很多学校开了人工智能学院，也开了人工智能相关的专业，但是如果看开设时间，几乎都在2017年、2018年。但如果真正懂人工智能的教育者开始发挥作用，可能还需要等待5年、10年，等他们教育下一代，可能效果更好。当然看类似CS（计算机科学）的全球排名，中国相关学校的数量实际上是增加的。同时在中美的竞争情况下，很多中国学生去美国学习这样的技术和专业可能会受到一定限制。毕竟某种程度上来讲，人工智能不光是技术，更是国与国竞争的重要体现。

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八、全球科学素质培养体系逐步完善，理论和应用多元并举。我们看到美国、英国、日本、欧美、阿根廷、新加坡等国家都在根据他们的理解、他们认为能够适应未来的人工智能教育，把人工智能战略纳入到他们的课程体系。但中国在政府层面的重视外，往往企业先行，因为很多时候企业会因为商业前景，把它当做产业。我们暂时没法从未来人才培养的角度，认为中国会比美国、英国、欧美领先多少，落后多少，因为大家目前都处在同一起点。

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最后我们对于教育的关注，我们认为教育的本质还是回归到人，回归到教育公平，亿欧旗下有亿欧智库，我们每年会发布很多关于人工智能在各行业领域应用的报告，我们今天讲的报告会在7月底发布。
最后再次感谢大家，谢谢！