科大訊飛也推AI智能硬件 K12“知識(shí)圖譜型”AI教育“真香”？

　 域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)

文 | 李永華

來(lái)源 | 智能相對(duì)論

一次性推出5款新硬件產(chǎn)品，公眾認(rèn)知中一向ToB的“明星企業(yè)”科大訊飛前兩天的發(fā)布會(huì)讓人“意外”，ToC轉(zhuǎn)型似乎說(shuō)來(lái)就來(lái)。

不過(guò)，這也坐實(shí)了坊間的猜測(cè)：2018年To C業(yè)務(wù)營(yíng)收/毛利快速增長(zhǎng)、占比接近1/3后，科大訊飛消費(fèi)者BG被搬到臺(tái)前，試圖集中兌現(xiàn)技術(shù)紅利。

新版翻譯機(jī)、智能錄音筆、轉(zhuǎn)寫機(jī)、智能辦公本(嚴(yán)格來(lái)說(shuō)應(yīng)該是個(gè)平板)與科大訊飛一貫的語(yǔ)言文字業(yè)務(wù)調(diào)性相關(guān)，而學(xué)習(xí)機(jī)X1 Pro作為AI教育硬件產(chǎn)品，則與科大訊飛的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)——ToB智慧教育相關(guān)聯(lián)。

AI+教育概念有些“泛濫”的今天，科大訊飛卻試圖推出AI教育產(chǎn)品，玩差異化是少不了的，其打出的旗號(hào)是“二維知識(shí)圖譜”，即圍繞“考點(diǎn)”進(jìn)行個(gè)性化智能推薦。

事實(shí)上，科大訊飛這種玩法，無(wú)非是近來(lái)興起的“知識(shí)圖譜型”AI教育玩法的一個(gè)新案例——產(chǎn)品不再以題目、視頻資源為學(xué)習(xí)反饋的出發(fā)點(diǎn)，而轉(zhuǎn)而盯住這些內(nèi)容之下更底層的知識(shí)點(diǎn)。

只不過(guò)，科大訊飛憑借ToB的舊有積累有自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但也面臨不小的挑戰(zhàn)。

嘗試告別“資源堆砌”，“知識(shí)圖譜型”AI教育應(yīng)運(yùn)而生

“知識(shí)圖譜型”AI教育某種程度上是市場(chǎng)倒逼的結(jié)果。

1、大多數(shù)AI教育產(chǎn)品，都沒(méi)有實(shí)現(xiàn)減負(fù)增效的既定目標(biāo)

在中考、高考?jí)毫ο拢鄶?shù)(相對(duì)優(yōu)質(zhì)升學(xué)比例)學(xué)生在傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式下又苦又累，一聽就懂、一做就錯(cuò)，反復(fù)刷題收效甚微;各種補(bǔ)習(xí)班只能說(shuō)聊勝于無(wú)，開起夜車來(lái)不輸996但難有太大效果，焦慮情緒甚至導(dǎo)致心理問(wèn)題，極端行為偶爾見諸新聞報(bào)道。

家長(zhǎng)們也好不到哪去。

K12教育后半段的中學(xué)教育家長(zhǎng)能輔導(dǎo)的內(nèi)容已經(jīng)很少，看到孩子忙、累、成績(jī)沒(méi)法提升，想做點(diǎn)什么但又不知道從何下手，家教、輔導(dǎo)班砸錢硬是砸出一個(gè)新興內(nèi)需市場(chǎng)，浪費(fèi)時(shí)間、金錢反過(guò)來(lái)又造成學(xué)生更大的心理壓力，惡性循環(huán)形成。

這時(shí)候，AI教育跳了出來(lái)。

這些ToC的教育產(chǎn)品，包括APP、PC網(wǎng)頁(yè)、硬件(學(xué)習(xí)機(jī))等多種形式，無(wú)一例外都宣稱可以通過(guò)智能推薦等功能實(shí)現(xiàn)所謂“個(gè)性化學(xué)習(xí)”。

然而，這些年來(lái)，熱鬧的AI教育始終沒(méi)有在C端形成氣候，各種產(chǎn)品不斷推出，但“不好用”、“沒(méi)效果”的評(píng)價(jià)四處都是，消費(fèi)者痛點(diǎn)問(wèn)題依舊。

究其原因，這些所謂AI教育產(chǎn)品，其核心邏輯都基于以題目、課程為代表的教學(xué)資源的堆砌，只是用信息化的方式把原來(lái)分散各處的內(nèi)容匯總到產(chǎn)品中，成為一本“超級(jí)題海”。

所謂智能推薦，并不知道學(xué)生為什么錯(cuò)、如何才能逃脫一錯(cuò)再錯(cuò)、就是不會(huì)做的命運(yùn)。

你錯(cuò)了我就推薦類似的題目，你總是錯(cuò)那我就更多地推薦類似的題目，不關(guān)心學(xué)生為什么錯(cuò)、相同原因下是否還有其他錯(cuò)題的可能。

這本厚厚的“書”，沒(méi)有在根本上改善學(xué)生辛苦“刷”題的現(xiàn)實(shí)，低效的學(xué)校過(guò)程延續(xù)，負(fù)擔(dān)未減輕效率也未提升。

這樣的市場(chǎng)，C端產(chǎn)品不迎來(lái)爆發(fā)也在情理之中。

2、“知識(shí)圖譜型”AI教育，用AI的“策略服務(wù)”價(jià)值解決痛點(diǎn)

“知識(shí)圖譜型”AI教育這時(shí)候跑了出來(lái)。

顧名思義，其產(chǎn)品邏輯不再以題目或課程為出發(fā)點(diǎn)，而把目光轉(zhuǎn)移到知識(shí)點(diǎn)上，試圖通過(guò)更底層的知識(shí)點(diǎn)掌握情況，來(lái)判斷學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)情況并給出更科學(xué)、高效的學(xué)習(xí)方案。

因?yàn)橹R(shí)點(diǎn)更底層，學(xué)生攻克了知識(shí)點(diǎn)，就攻克了大量以其為基礎(chǔ)的試題或課程 ，少量學(xué)習(xí)即可“打倒一片”，而有了脫離題海的可能(當(dāng)然，適度的做題強(qiáng)化知識(shí)點(diǎn)認(rèn)知仍然有必要)。

可以歸入這類“知識(shí)圖譜型”AI教育玩家，在科大訊飛之前已經(jīng)有一些創(chuàng)業(yè)者參與，形式各異：

用一個(gè)更直觀的案例來(lái)看“知識(shí)圖譜型”AI教育的產(chǎn)品邏輯，這是科大訊飛學(xué)習(xí)機(jī)實(shí)機(jī)截屏：

可以看到，知識(shí)點(diǎn)被圖譜化，而學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況被不同顏色標(biāo)記，知識(shí)點(diǎn)之間起承轉(zhuǎn)合的矢量關(guān)聯(lián)關(guān)系也被示意，可以知道薄弱知識(shí)點(diǎn)受誰(shuí)影響、影響誰(shuí)。

這些知識(shí)點(diǎn)之上，是各種與之對(duì)應(yīng)的試題，薄弱點(diǎn)即被要求強(qiáng)化訓(xùn)練，一個(gè)所謂“超級(jí)錯(cuò)題本”形成。

很明顯，不同的學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)掌握情況各不一樣，在復(fù)雜矢量關(guān)系下，每個(gè)人呈現(xiàn)出完全不一樣的“知識(shí)圖譜”圖景，制定的學(xué)習(xí)計(jì)劃也各不相同，這也是科大訊飛敢于大張旗鼓宣稱自己的產(chǎn)品“千人千面”的原因。

事實(shí)上，底層知識(shí)點(diǎn)的提取，以及矢量關(guān)系的存在，在讓AI回歸“策略服務(wù)”，這也是AI應(yīng)用的根本價(jià)值問(wèn)題。

在地圖類產(chǎn)品中，輸入目的地后，怎么去、那些方式、需要多少時(shí)間、路況怎么樣、預(yù)設(shè)偏好下選擇哪個(gè)方式較好、終點(diǎn)停車場(chǎng)、吃喝玩樂(lè)……一系列內(nèi)容就被構(gòu)建好了推送給了用戶。

在所有場(chǎng)景應(yīng)用中，真正的AI都必須能夠進(jìn)行類似的策略服務(wù)，這是“智能”二字所決定的。

而在過(guò)去的AI教育產(chǎn)品當(dāng)中，單純針對(duì)試題設(shè)置AI，只關(guān)注試題推薦而沒(méi)有完整的路線圖和引導(dǎo)，無(wú)法形成引導(dǎo)學(xué)生完成階段性學(xué)習(xí)目標(biāo)的“策略”；現(xiàn)在，編制底層網(wǎng)絡(luò)的“知識(shí)圖譜”在矢量關(guān)系下具備了提供策略服務(wù)的能力（薄弱知識(shí)點(diǎn)按路線一個(gè)個(gè)突破），AI教育的價(jià)值也就更能成立。

回過(guò)頭來(lái)看，從知識(shí)圖譜中勾勒出學(xué)習(xí)重點(diǎn)，其實(shí)就是知識(shí)點(diǎn)的聚焦過(guò)程，也即教育家們都倡導(dǎo)的“書越讀越薄”——不斷縮小“未獲得”的知識(shí)范圍。

“知識(shí)圖譜型”AI教育，如何打造自己的產(chǎn)品護(hù)城河？

市場(chǎng)倒逼為“知識(shí)圖譜型”AI教育產(chǎn)品贏得了差異化空間，但在橫向競(jìng)爭(zhēng)上，新興模式如何構(gòu)建護(hù)城河、不被復(fù)制和抄襲更為關(guān)鍵，畢竟，創(chuàng)業(yè)者一窩蜂、巨頭野蠻插手的行為已經(jīng)見怪不怪。

這種護(hù)城河的構(gòu)建過(guò)程，又可以包含兩個(gè)方面，由于科大訊飛的官宣內(nèi)容較為詳細(xì)，這里主要以科大訊飛的產(chǎn)品為案例進(jìn)行分析。

1、在知識(shí)圖譜這件事上，時(shí)間與積累最難以追趕

芯片、航空發(fā)動(dòng)機(jī)等高精尖技術(shù)的追趕難以一蹴而就，因?yàn)樗鼈兪且淮鷶?shù)十年、上百年技術(shù)積累和沉淀的產(chǎn)物，即便砸錢也難以在短期內(nèi)獲得快速突破。

“知識(shí)圖譜型”的獨(dú)特矢量關(guān)系，讓它自帶了類似的護(hù)城河——時(shí)間與積累，耕耘越長(zhǎng)時(shí)間，后進(jìn)者的機(jī)會(huì)越少，哪怕是巨頭級(jí)平臺(tái)。

以一個(gè)圖直觀感受下，在科大訊飛的知識(shí)圖譜中，數(shù)理化各取一章節(jié)某一小節(jié)的知識(shí)圖譜合在一起成為下圖：

不同學(xué)科、不同章節(jié)、不同小節(jié)……“知識(shí)圖譜”的底圖無(wú)疑將是龐大的，一個(gè)巨大的矢量網(wǎng)絡(luò)需要知識(shí)點(diǎn)的梳理，也需要獨(dú)特的知識(shí)點(diǎn)關(guān)系理解：箭頭應(yīng)該怎么畫，哪些點(diǎn)和哪些有關(guān)系，是前置還是后置……這些都與教學(xué)實(shí)際緊密相關(guān)，是自帶門檻的活動(dòng)。

例如，比熱容的計(jì)算，需要事先理解比熱容的概念，而后又影響比熱容比例計(jì)算、圖像分析以及不同物質(zhì)間熱傳遞方向判斷。

大量這類關(guān)系都是真實(shí)的工作量與知識(shí)成果轉(zhuǎn)化，無(wú)法一蹴而就，巨頭進(jìn)場(chǎng)也得先完成漫長(zhǎng)的積累，畢竟，不只是畫出圖譜，知識(shí)點(diǎn)與知識(shí)點(diǎn)的關(guān)系也需要足夠科學(xué)，否則反而形成誤導(dǎo)。

科大訊飛敢于推出這類AI教育產(chǎn)品，首要原因應(yīng)當(dāng)是它已經(jīng)在B端教學(xué)實(shí)踐的場(chǎng)景里做了很多年，有足夠的底氣。按官方數(shù)據(jù)，其AI+大數(shù)據(jù)教育產(chǎn)品或解決方案覆蓋了全國(guó)1500萬(wàn)+師生、10000+學(xué)校，其中包68所全國(guó)百?gòu)?qiáng)校。

此外，科大訊飛的一些與教育相關(guān)的技術(shù)開發(fā)也某種程度上提供了支撐。

早在2016年，科大訊飛就在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院組織的認(rèn)知智能知識(shí)圖譜比賽中取得全球第一名，構(gòu)建了知識(shí)點(diǎn)和知識(shí)圖譜。

科大訊飛還牽頭了國(guó)家863類人答題機(jī)器人項(xiàng)目(一個(gè)嘗試讓機(jī)器人“考上大學(xué)”的項(xiàng)目)，在今年3月份的SQuAD自然語(yǔ)言理解比賽中首次超過(guò)了人類，這些讓科大訊飛在觸及C端產(chǎn)品時(shí)，對(duì)如何尋找到關(guān)鍵的學(xué)習(xí)點(diǎn)、理解學(xué)生各種作業(yè)和題目的“題意”有客觀上的推動(dòng)價(jià)值。

這些B端“老業(yè)務(wù)”，以及教學(xué)技術(shù)研發(fā)，最終在科大訊飛準(zhǔn)備于C端市場(chǎng)兌現(xiàn)技術(shù)紅利時(shí)幫了忙，為其“知識(shí)圖譜型”AI教育產(chǎn)品的個(gè)性化精準(zhǔn)學(xué)習(xí)打了底。

一句話，漫長(zhǎng)的ToB積累，才整合成可以面向ToC市場(chǎng)的產(chǎn)品。

這里無(wú)法得到松鼠AI等創(chuàng)業(yè)型產(chǎn)品在拆分知識(shí)點(diǎn)后如何形成自己的“圖譜”，但可肯定的是，圖譜本身蘊(yùn)含的教學(xué)實(shí)踐積累厚度，一定決定其護(hù)城河的深度。

2、知識(shí)點(diǎn)不強(qiáng)的學(xué)習(xí)領(lǐng)域，則更看重“標(biāo)準(zhǔn)”

一些重要的學(xué)習(xí)內(nèi)容與“知識(shí)點(diǎn)”關(guān)聯(lián)不大，但又必須是AI教育ToC產(chǎn)品的重要組成部分，最典型的是英語(yǔ)學(xué)習(xí)。

這時(shí)候，“知識(shí)圖譜型”AI教育產(chǎn)品需要尋找其他替代方案，使得這部分內(nèi)容不要變成各個(gè)平臺(tái)、產(chǎn)品都可以涉足的同質(zhì)化內(nèi)容，找到新的差異化能力，與數(shù)理化等學(xué)科進(jìn)行“配套”，一條完整的護(hù)城河才能形成。

以英語(yǔ)口語(yǔ)為例，在不少“批評(píng)人士”的眼中，造成“啞巴英語(yǔ)”的罪魁禍?zhǔn)资侨狈φZ(yǔ)言環(huán)境和足夠的訓(xùn)練，這聽起來(lái)十分有道理。

但是，你不能強(qiáng)求所有學(xué)生都能在多學(xué)科的K12學(xué)習(xí)生涯中抽出大量時(shí)間、并找到頻繁的語(yǔ)境進(jìn)行練習(xí)，在現(xiàn)實(shí)背景下，如何利用有限的機(jī)會(huì)盡可能提升學(xué)習(xí)效率更為關(guān)鍵 ，與數(shù)理化等學(xué)科一樣，減負(fù)增效更具備現(xiàn)實(shí)意義。

傳統(tǒng)AI教育產(chǎn)品也試圖解決讓家長(zhǎng)痛苦、學(xué)生焦慮的聽不懂、說(shuō)不準(zhǔn)問(wèn)題，配套有諸如跟讀、評(píng)分等功能。

然而，由于英語(yǔ)聽說(shuō)的某種感性化屬性(流暢度、發(fā)音、自然情感等)，不同的產(chǎn)品對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成果如何的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是不同的。什么才是正確的“標(biāo)準(zhǔn)”?——解決了這個(gè)問(wèn)題，有限的訓(xùn)練才能有的放矢。

尤為特殊的是，由于全國(guó)高考、中考的區(qū)域化，這種標(biāo)準(zhǔn)還在教育部統(tǒng)一要求下呈現(xiàn)出地域差別，不同地方對(duì)英語(yǔ)聽說(shuō)的考核要求并不完全一致，這對(duì)AI教育產(chǎn)品又提出了挑戰(zhàn)：怎么樣讓不同地方的用戶匹配到符合自己需求的“標(biāo)準(zhǔn)”？

值得一提的是，同樣的問(wèn)題在英語(yǔ)作文批改上也同時(shí)存在，不同地區(qū)潛在的批改要求、慣例都是不同的，找到契合的“標(biāo)準(zhǔn)”亦十分重要。

從這個(gè)意義上看，科大訊飛的技術(shù)優(yōu)勢(shì)使得與教育考試部門的官方合作又占了先機(jī)，其與教育部考試中心共建了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共建了目前高考口語(yǔ)考試唯一使用的評(píng)測(cè)技術(shù)。此外，科大訊飛的“觸角”還伸到地方教育部門，例如與廣東省教育考試院的合作，這其中就有融匯本土化英語(yǔ)口語(yǔ)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的便利。

在此基礎(chǔ)上，科大訊飛也附帶擁有了與各地中高考標(biāo)準(zhǔn)相同的英文作文批改引擎，一對(duì)一學(xué)習(xí)的糾錯(cuò)、改進(jìn)過(guò)程，都在考核“標(biāo)準(zhǔn)”下進(jìn)行，“跟著標(biāo)準(zhǔn)學(xué)、按照標(biāo)準(zhǔn)練”，書面表達(dá)的提升或更能符合最終考核要求。

事實(shí)上，科大訊飛在英語(yǔ)學(xué)習(xí)核心技術(shù)領(lǐng)域原本就有諸多前沿權(quán)威成果，例如在在第24屆國(guó)際模式識(shí)別大會(huì)(ICPR 2018)舉辦的MTWI圖文識(shí)別挑戰(zhàn)賽中取得全部三項(xiàng)任務(wù)的冠軍，此外，其紙筆作文(如英語(yǔ)作文)評(píng)分的效果實(shí)現(xiàn)了首次超越人工專家。

不過(guò)，僅回到ToC市場(chǎng)來(lái)看，更重要的是上述英語(yǔ)聽說(shuō)評(píng)價(jià)的“標(biāo)準(zhǔn)”被應(yīng)用到AI智能教育產(chǎn)品當(dāng)中后，競(jìng)爭(zhēng)者很難跟隨和復(fù)制。

在知識(shí)圖譜型AI教育的“補(bǔ)充內(nèi)容”——英語(yǔ)學(xué)習(xí)上，誰(shuí)掌握了評(píng)價(jià)與反饋的標(biāo)準(zhǔn)，誰(shuí)才會(huì)有無(wú)法逾越的護(hù)城河 ，而不是別的什么可以復(fù)制的花哨功能。

一張知識(shí)圖譜，還面臨這三大挑戰(zhàn)

然而，包括科大訊飛在內(nèi)，雖然以知識(shí)圖譜的方式切入教育ToC市場(chǎng)十分新穎，但其過(guò)程肯定不能一帆風(fēng)順，至少，從教育大趨勢(shì)、教學(xué)實(shí)際以及平臺(tái)開發(fā)運(yùn)營(yíng)等層面，它們還面臨三大挑戰(zhàn)。

1、如何與“素質(zhì)教育”大潮合流

從知識(shí)點(diǎn)的角度出發(fā)，甚至像科大訊飛一樣直接稱之為“考點(diǎn)”，AI教育以快速的手段，更純粹、更高效率地提高學(xué)生的分?jǐn)?shù)(例如科大訊飛校園實(shí)測(cè)理科考點(diǎn)掌握時(shí)間減少50%)，其應(yīng)試教育的痕跡看起來(lái)更重，學(xué)習(xí)被赤條條地聚焦到考試上，毫無(wú)遮掩。

這符合減負(fù)增效的家長(zhǎng)和學(xué)生需求，但似乎與“素質(zhì)教育”大潮不符合。

不過(guò)，同一件事的解讀可能有不同視角，讓學(xué)習(xí)更快地、更聚焦地完成“考試”這件事，所謂素質(zhì)教育最缺乏的時(shí)間分配也就劃了出來(lái)，學(xué)生或有更多時(shí)間參與情商、運(yùn)動(dòng)等活動(dòng)當(dāng)中。

但無(wú)論如何，AI教育產(chǎn)品一邊需要提升效率和成績(jī)，一邊還得考慮自己是否“太過(guò)了”，像某些教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)那種“考試技巧”顯然不太適宜納入內(nèi)容體系當(dāng)中。

2、單個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握，仍然無(wú)法擺脫“名師”的價(jià)值

知識(shí)圖譜能給出學(xué)生的考點(diǎn)薄弱環(huán)節(jié)，并推斷關(guān)聯(lián)的考點(diǎn)的受影響情況，針對(duì)性制定學(xué)習(xí)策略，但名師的個(gè)性靈活授課，例如感性講述方式、點(diǎn)撥方式、理解知識(shí)的技巧，是AI體系難以觸及的知識(shí)點(diǎn)“內(nèi)部”問(wèn)題。

知識(shí)圖譜做得再漂亮再有邏輯，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的掌握除了做題驗(yàn)證等方式，名師的價(jià)值也不言而喻(這本來(lái)就是教師的核心價(jià)值)。

所以，AI教育產(chǎn)品，不論是軟件還是硬件，還是離不開那些傳統(tǒng)AI教育產(chǎn)品都在鼓吹的名師資源。

即便科大訊飛這么強(qiáng)調(diào)技術(shù)和積累，也在其學(xué)習(xí)機(jī)產(chǎn)品內(nèi)部搭載了諸如名師微課堂的內(nèi)容板塊。

可以料想的是，優(yōu)質(zhì)教師授課仍將是AI教育浪潮中玩家們爭(zhēng)搶的核心資源，不管產(chǎn)品模式如何新穎。

3、選擇了知識(shí)圖譜，就是選擇了“多產(chǎn)品”同時(shí)開發(fā)

從上文也可知，知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)，是根據(jù)單個(gè)科目的知識(shí)結(jié)構(gòu)而來(lái)，它無(wú)法像題庫(kù)、課程那樣一股腦堆積起來(lái)。這使得數(shù)理化、政史地等科目都必須要有屬于自己的知識(shí)圖譜，以及配套整個(gè)訓(xùn)練體系。

從而，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的“單位”變成了“科目”，而非教育整體，“知識(shí)圖譜型”AI教育本質(zhì)變成一攬子產(chǎn)品的集合，每個(gè)科目都必須要有自己的“引擎”。

除了體系的建立，由于教學(xué)規(guī)定、考核規(guī)定的變動(dòng)，知識(shí)圖譜的實(shí)時(shí)更新也帶來(lái)龐大的持續(xù)工作量，這不僅對(duì)創(chuàng)業(yè)者，即便對(duì)科大訊飛也是不小的挑戰(zhàn)。

總而言之，不管是什么樣的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，一旦脫離教育規(guī)律，都將迅速與學(xué)習(xí)環(huán)境的實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)，“知識(shí)圖譜型”AI教育產(chǎn)品的出現(xiàn)，在理論上改變了過(guò)去AI教育產(chǎn)品換湯不換藥的問(wèn)題。

更進(jìn)一步，AI技術(shù)通過(guò)創(chuàng)新的方式切入市場(chǎng)、幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利很容易，但在教育這件事特殊的事情上，始終讓教育規(guī)律成為產(chǎn)品設(shè)計(jì)的底層語(yǔ)言、不斷對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整和變革才是更重要也更困難的事。

*此內(nèi)容為【智能相對(duì)論】原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)，任何人不得以任何方式使用，包括轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制或建立鏡像。

【完】

智能相對(duì)論：深挖人工智能這口井，評(píng)出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

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