人工智能的发展前景如何？

下游需求增长，AI语音识别市场空间稳步提高

在过去五年间，中国AI语音的需求逐渐爆发，产品及服务主要包括智能音箱、智能车载和智能硬件及消费及互联网增值服务。然而，目前面向消费者的产品及服务在内，语音识别的相关应用及使用场景仍具有局限性。

未来，在产品供应商和开发者共同构建产业生态圈的过程中，语音识别技术将更好地与其他语音交互技术及软件功能融合，为消费者提供更优质的体验，未来AI语音识别市场将迎来广阔的发展空间。

2020年中国智能语音市场规模达到11396亿元，同比增长192%，预计2026年中国智能语音市场规模将进一步增长，达到32688亿元。

人工智能上升至国家战略地位，政策推动AI语音识别行业加速发展

人工智能发展水平一定程度上体现了各国最高的科技水平。考虑到人工智能发展对于国家经济发展的重要性，中国政府已针对人工智能行业颁布了多项国家层面的发展政策，自2017年以来人工智能行业已经连续三年被写入《全国政府工作报告》内。

具体支持政策包括项目发展基金、人才引进政策及其他国家扶持政策。目前，语音识别技术属于中国AI领域中最为成熟落地的技术之一，在国家政策的强力扶持下，预计未来能够加速在垂直行业的渗透和布局。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的:《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

要说可靠的话，机智云AI离线语音识别方案就很可靠。机智云专注物联网行业10多年，在IoT+AI技术基础和解决方案实施方面有着深厚的经验。针对家电产品的智能语音控制消费需求，机智云专为软硬件研发能力较弱的传统家电厂商推出低成本、免开发的AI智能离线语音识别解决方案。该方案依托于机智云在语音识别技术上的积累和算法的不断优化和创新，通过提供AI智能离线语音识别模组+公版小程序/APP应用+IoT云平台的组合套件，快速实现传统家电产品的智能化升级，同时轻松完成各类家电产品智能语音集成，大大提升产品响应速度，让消费者不受网络因素的影响，也可以随心所欲对智能家电等进行语音控制。
机智云AI智能离线语音识别解决方案，帮助家电厂商免去复杂的协议和移动应用开发流程，极速响应产品智能化需求，满足各类智能家电的离线语音控制场景。
。基于低功耗、低成本、高集成离线语音识别模块，轻松实现智能家电语音控制功能，可支持多品类语义词、多国语言识别、用户自定义唤醒词、语义词，并提供多语言语音AI交互能力，满足消费者个性化需求。同时，提供公版 APP/微信小程序，可根据厂商品牌视觉要求提供专业的 UI/UE 设计界面，满足厂商定制化需求。
机智云AI离线语音识别解决方案已经帮助大量家电厂商实现产品低成本快速智能化升级，可用于各类智能小家电有语音控制需求的产品，如取暖器、加湿器、风扇、风扇灯、水族灯、水泵等。机智云作为AIoT全栈（综合）物联网平台服务商，其提供的离线语音识别解决方案还是比较靠谱的。如果您需要了解更多方案的细节，可以访问官方网站或者联系客服进行咨询。

人工智能大致有10个方向的应用：1、个性化推荐；2、人脸识别；3、无人驾驶汽车；4、智能客服聊天机器人；5、机器翻译；6、医学图像处理；7、图像搜索；8、声纹识别；9、智能外呼机器人；10、智能音箱。

1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

2、人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。

4、教育

iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。 通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。 人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。 然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。

自2012年，谷歌推出的第一款智能眼镜，便开启了智能穿戴设备市场的大门，2015年，便出现了大批适用于普通消费者的智能可穿戴设备，尤其是智能手环、智能手表，照顾到了所有年龄段的人群。
那么穿戴式智能设备都有用到哪些先进技术，穿戴式技术在国际计算机学术界一直备受关注，但是由于技术复杂，很多相关设备仅仅停留在概念领域。下面我们就来说一说穿戴式智能设备的四个关键技术
一、人机交互技术
人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。物联网时代，“万物”的控制中心是人，人“机”之间的“沟通”方式也会发生变化。秉承着人至懒则天下无敌的原则，直接便捷的人机交互方式将会应运而生，像AI语音交互技术的诞生，虽然现在的AI技术不是很成熟，但是也有了一定的成就了。当然，AI语音交互不是人机交互的终极方向，懒的最高境界是连话都不用说，于是，更高一级的脑波交互技术概念被人提出来了，脑波交互技术可以实现人和设备之间的思维交流，小编的有生之年是看不到了，毕竟熬夜通宵的人都不会太长寿。相关文章：《比较常见的智能穿戴设备有哪些》
二、虚拟显示技术
物联网时代，智能设备将不再需要屏幕，准确的来说，显示方式会是可在任意空间显示的“轻”屏幕，而不再是LED显示屏幕了，虚拟屏幕将在任意空间成为获取信息的载体，成为人“机”沟通之间的一种视觉补充。或许以后也不需要“轻”屏幕了，直接采用VR，也就是虚拟现实技术，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。
三、云平台与人工智能
在物联网时代，PC或智能手机将无法满足与承载物联网时代庞大数据的处理工作，设备的运算势将由当前的前端的数据处理中心向后端的云平台转移，但是，在云平台上的海量数据仅靠当前的程序运算与抓取是难以满足物联网时代发展需求的，于是，具有自我运算、判断能力的人工智能技术势必将成为下一个关键技术。
四、无线通讯与充电技术
目前通用的通讯是4G网络，未来还会有5G、6G等覆盖率、通讯效率更加好的技术。在物联网时代，智能穿戴设备在使用无处不在的无线通讯时，设备充电技术也很重要，目前市面上的很多智能穿戴产品都比较小巧，续航能力也不长，而且USB接口会在一定程度上影响产品的美观。于是有些厂家开始生产可无线充电的智能穿戴产品。有人想，如果能将无线充电技术与无线通讯技术融合，在实现数据交换的同时进行无线充电，那可厉害坏了，人们将在任何环境下都能享受到随时随地的无线通讯与无线充电，在也不用担心设备连不上网、电量不足了。
这些技术不仅是穿戴式智能设备产业发展的关键技术，更是物联网的关键加护，决定智能产业的发展，促进从移动互联网时代到物联网时代的跨越，对人类社会影响重大。虽然有很多技术目前还没有能实现，但是我们要相信国际计算机学术界中的优秀科学家，相信真正的物联网时代很快就要到来了。

未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：
一是智能化是未来的重要趋势之一。
1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。
2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求。
2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响
1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。
2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。
3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。
在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关，对各行业、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。

本人从事 科技 行业已经10多年的时间，现负责某企业人工智能与区块链实验室。从我的经验了解到，2020年其实人工智能和万物互联已经开始向我们走来，随着人工智能（AI)、物联网(IoT)、5G等新技术的蓬勃发展，以及与产业端的深度融合，使得智能工业，智能农业，智能教育，智能交通，智能医疗等等成为了可以预期的目标。
物联网

物联网是指无处不在的终端设备和设施，包括具备智能传感器、移动终端、工业系统、楼宇系统、智能家居，通过RFID技术的资产识别，携带无线终端的人、车、动物。其目的是实现物与物、物与人、物品与网络的链接，方便管理及控制。
人工智能
随着万物互联，必将产生海量的数据。人工智能可以通过对数据的收集和处理，完成对数据的分析，从而利用数据提取出模型和规则，用于代替人工进行趋势预测，策略执行等工作。
5G

5G网络具有高速率、大容量、低时延等特点，它可支持长时间、大规模的连接需求的物联网应用。同时，5G技术将在交通、教育、医疗等领域发挥着极大的作用，更将有助于我们充分利用资源，创造出更大的价值。可以说，5G不仅是新一代的移动通讯技术，更是未来实现万物互联的基础。
IoT硬件销售市场规模
中国智能家居市场爆发时间预测
Top12 用户入口调查
通过披露出的数据来看，2020年将会赢来行业的爆发与增长。随着物联网的爆发，必将会带动相关行业的共同繁荣。虽然当下物联网仍处于市场初期阶段，随着相关技术的整合与完善，业务场景的不断优化，必将引发一轮新的技术繁荣，从而把人来待遇另一个新的阶段。
人工智能的时代其实已经到来，随着5G、物联网等的持续发展，万物互联的时代也已经慢慢在“入侵”我们的生活了。

以人工智能为例，现在人工智能产品已经广泛的应用于我们日常生活、企业经营等中，在本次疫情中也有很多人工智能的应用。

人工智能医疗设备、人工智能外呼机器人等等，都是人工智能在改变着我们的生产生活方式。

以呼叫中心为例，我们看看人工智能如何使呼叫中心智能化？

呼叫中心是依靠技术与人力资源支持的行业，随着人口红利的消失，降低人力成本成为企业的迫切需求。利用AI技术，企业呼叫中心将在人机协同、智能分析、优化用户体验方面迎来创新与突破。

在呼叫中心领域，AI技术发展有两大方向：以AI辅助人工劳动，实现高效协同；以AI替代人工劳动，节省人力成本。我们相信以AI辅助人的工作，人机协同提升呼叫中心的效率是现阶段的主要方向。基于呼叫中心的通话能力，我们将开展一系列的人工智能 探索 与实践。

呼叫中心的AI变革，首先发生在呼叫中心座席人员方面，通过ASR语音识别引擎实现对大量通话的有效分析，进行高效的全量智能质检，这是人工智能实现的第一步。第二步，AI技术将针对客户方面进行创新，发展对话机器人。辅助人工座席员开展工作，人工监控对话机器人的表现与服务质量，可以实现高效协同，在必要时参与客户的沟通服务。从客户分析的维度，客服场景中基于用户画像、平台用户行为，预判来电客户的需求；营销场景中，AI技术可以分析潜在用户的匹配度，判断是否为客户，以及选择最合适的沟通时间，实现接通率的优化；在风控场景下，判断用户的信用表现。

此外，在呼叫中心管理运营和决策方面，AI技术将助力企业知识库的建立，成为呼叫中心大脑，实现面向用户体验的呼叫中心服务，帮助进行客户沟通的管理与决策，优化客户沟通体验。在呼叫中心的整体运营监控中，发现问题的预警。在人员技能提升与培训方面，提词器能够帮助新人加速学习，了解业务与解答问题的重点。通过质检打分，支持新人检索优秀员工的话术，实现知识学习、经验积累和技能提升。
我们现在就前进在人工智能时代的道路上。

未来5至10年是人工智能时代的关键发展期。

这是 历史 规律，是人工智能无法阻挡的 历史 趋势。

上面四部曲，大约需要20至30年实现，中间需要解决的问题主要有以下几个人。

自然消化和通过一次性变现解决，不会引起 社会 阵痛，就像上世纪五十年代的工商业改造。

社会 进步必定伴随人的精神状态进步。 社会 风气和习惯具有极大的人性进化力量。简单一点，看看朝鲜和中国的过去，虽然贫穷，到不缺精神。

如果既有富裕，又有精神，这个 社会 是不是人人喜欢！

人的本性使然！

靠科学技术自身的推动力量

靠每一个人的向往和力量

靠 社会 各方的共同努力！
本人作为 科技 领域的创作者，每天都会浏览大量的有关 科技 的信息，并由此深深的觉得我们赶上了一个快速变化的时代， 科技 推动这整个时代的进步，不断诞生的新生事物，充满了未知和变化，也带来了新的机遇。

而物联网就是继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮， 谷歌执行董事长Eric Schmidt曾宣称，互联网即将成为 历史 ，物联网将取而代之，成为生活的重要部分。中兴通讯首席技术官兼执行副总裁徐慧俊也曾表示，随着以5G技术为标杆的移动互联网时代到来，万物互联、万物感知正逐渐成为现实。

那物联网离我到底还有多远呢？我们用数据来看一看~

近年来，全球物联网产业市场规模呈现快速上升趋势，已从2013年的19万亿美元上升至2016年的32万亿美元。物联网产业的发展与可用连接数密切相关。 预计到2020年，全球连接数将达到260亿(智能手机90亿，可穿戴设备100亿，M2M连接70亿)，潜在市场规模将超过7万亿美元。

当前，中国物联网产业的空间格局已经形成了以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大产业集聚区。由于中国拥有庞大的全球电子消费市场和工业规模，因此物联网在中国拥有广阔的前景。 2014年，中国物联网产业市场规模达到6000亿元。 2019年9月，在无锡年举行的世界物联网博览会上，发布了《2018-2019中国物联网发展年度报告》。在这份中报告中，2018年我国物联网产业规模已超12万亿元，物联网业务收入较上年增长729%。可见物联网发展之快。 但也不得不承认当前的物联网市场还处于初级阶段，是窗口期。同时，新的洗牌期在到来，行业群雄并起，未来发展潜力巨大。

智能化不是工业化

工业化的三要素：生产者、生产资料和资本是全职时间输送的。

智能化的三要素：消费者、智能手机和消费是休闲时间输送的。

智能化成果按照工业化分配制度分配，是全球所有矛盾的根源。

更直接说：消费者是创造智能化价值的主体，但消费者却不能分享智能化成果是所有矛盾的根源。

因为智能化是未来，是希望！当未来和希望被独享和独占，焦虑会自然覆盖到 社会 的每个角落。

2、智能化10是免费共享，智能化20应该是什么？

站在10领导者的视角，自然是工业化40。依然按照传统分配方式，将未来独享进行到底。

但如果站在消费者的视角，显然是智能化20，承认每个消费者对智能化的贡献。

承认方式：股权共享。

简言之，免费共享，共享的是现在！

股权共享，共享的是现在和未来。

人不仅需要现在，更需要未来。

3、原理与图纸比机器本身更重要！

英国完成第一次工业革命，对其他国家形成碾压式的打击。

满清选择购置q炮，建立北洋舰队，但很快就沉了。

普鲁士选择成为第1个普及义务教育的国家，使德意志民族不仅从一盘散沙的状态走出，引领第二次工业革命浪潮，而且自然孕育出爱因斯坦等一批跨世纪的人才。爱因斯坦时空取代了牛顿时空。因此，重要的是国民应该知道所以然，而不是具体的某个机器、软件和AI。

无人驾驶，无人超市，无人工厂就是人工智能的到来，5G普及就能实现万物互联。未来已来，你准备好了吗？《智能 社会 》已提前十年为我们布局。

我们已经处于这个时代了，一方面一些公司绑架了这些概念，用大量的钱去建设一些似是而非的工程，让我们误解了人工智能和物联网，另一方面，这些技术是革命性的，但还处于初期，就像工业革命刚开始，原始蒸汽机无法带来相比人力的巨大生产力提升。建议去看看谷歌等公司的一些研究，就能体会到这两个技术会带来的变化。

其实现在已经来了，只是还没有形成大面积的普及，比如我们公司的人脸识别门禁等设备。

本人机器人从业者，人工智能目前还是不成熟，最终问题都需要转换为数学算法，其实这个概念几十年前就已经提出来，到现在仍然不成熟。还是从基础学科抓起吧。先把道研究清楚，术自然不是问题

未来已来，你准备好了吗？

传统汽车的驾驶功能已经远远满足不了大众对智能化的渴望和需求，云计算、大数据分析、人工智能、自动驾驶等技术不断发展，为传统汽车的变革提供了很好的基础。汽车已经越来越智能，它会为你推荐喜欢的歌曲，高效的回复每一封邮件，提前为你避让道路故障、躲避拥堵，在下班的途中推荐你心水很久的美食，寒冷的冬天提前打开家中的暖风一切都是根据用户行为习惯，在车内无缝的和任何一个场景联通，驾驶变的更从容和美好。

搭载了互联网服务的汽车 *** 作系统将是用户连接未来一切可能性的窗口，未来地球的每一寸土地都会被计算能力所覆盖，而智能汽车正是一个有无穷想象力的通往未来的入口！在数字化时代下，智能汽车的 *** 作系统该具备哪些特质呢？

未来在人工智能时代下，智能汽车的 *** 作不再是单一的指向性功能，不仅需要满足用户的基本需求，更重要的是在用户还没有充分表达需求的基础上为用户先一步考虑问题，知道用户下一步会做什么，提前应对。基于深度学习用户习惯、研究用户的行为、大量收集用户范本并做深度分析，为每一个用户深度定制需求，提出个性化的解决方案，让汽车的用户体验不再千篇一律。

汽车在特殊的驾驶环境下通过深度学习能力为用户带来场景化解决方案，将汽车变为贴身的私人管家，通过识别用户身份，它知道你今天送孩子上学的途中会喝一杯美式咖啡，去公司的路上有一个重要的视频会议，晚上要和家人聚餐等，汽车会根据你的需求自动同步日历信息，安排最优的导航路线，提前预定一杯咖啡，推荐一家适合家庭聚会的餐厅

汽车复杂的驾驶场景决定了汽车的 *** 作系统有别于其他移动设备，它对安全性和高效反馈有着极高的要求。用户与系统在交互中，所有的 *** 作都意味着驾驶员的视线离开轨道，系统交互的重要性就是要帮助驾驶者能够稳定的行驶而不发生交通问题，这对人与车的交互方式和界面设计产生了极高的要求，用触摸、手势、语音还是眼球追踪，都是设计赋予安全驾驶的意义。语言和肢体是人类最自然的交流方式，用最直接的身体姿态与汽车沟通，深度研发汽车的自然语言能力，并识别面部表情和肢体动态，将人类最舒适的交流方式转化为 *** 作指令。

语音识别涉及到生活的方方面面，如智能家居、家电、运动、医疗、生活服务等，目前国内外都在深度研究AI下的语音人机交互，国外苹果siri、亚马逊Alexa、谷歌Assistent，国内腾讯、阿里等都在研发语音交互技术。机器会学习人类的说话语调、情感表达，通过大数据将搜索结果用自然的语言输出给用户。自然的语音交互大大降低了人车交互的学习成本，让冰冷的汽车变成最懂你的朋友，通过交流不仅可以完成指令，还会识别语义、语调感知用户情绪，做到个性化服务，将人和汽车的交互方式带入到新的数字化时代。

智能化时代，用户对汽车的需求转变为万物互联、智慧出行，汽车不仅可以满足功能需求，更是一个连接万物的入口，通过车实现家车场景下互联互通。坐在家中可以通过智能音箱控制车辆，反之在车内也可以关闭窗帘、打开暖风等智能控制家居；还可以通过手机、可穿戴设备对汽车完成解锁、授权、分享，不再需要钥匙解锁汽车，与朋友共享汽车只需远程授权，还有快递到车服务等；以及车与车之间，可以无缝信息共享、实时社交，车主与车主之间建立兴趣小组，共享POI，道路救援等；车与各终端互相联动、资源共享，实现人、车、生活的万物互联。

通过人工智能，在以车为中心的物联网还将有更多的想象空间，汽车会学习更多人类的行为习惯，更智能、自然的连接万物，更多维度的远程控制。未来的汽车，会让生活变得更简单，万物互联的魅力会让用户腾出更多的时间享受驾驶乐趣。

智能汽车的出现会让用户有更高的驾驶愉悦感，汽车会充当你的司机，而系统就变成了你的贴心管家，优秀的系统界面设计不仅可以提升汽车的品牌价值，创造全新的用户体验，还可以让汽车成为生活的一部分，它学习人类的生活习惯和环境，可以赋予汽车新的灵魂，让汽车品牌变的与众不同。

汽车界面（HMI）设计是由多个设计部件组合而成，包括尺寸、分辨率、文字、颜色、图标、控件、用户体验等，外部因素对界面设计的影响也至关重要，包括屏幕摆放方式、位置、角度、光照等。只有充分考量外部因素，合理有效的组合设计零部件，才能确保内容优先、良好的易读性、精准点击、快速响应以及优秀的用户体验。以下是通用的汽车界面设计原则，以标准化的数据加上创新的设计元素，以确保驾驶安全性的同时发挥与众不同的视觉感受。

大屏 *** 作系统越来越受到车企青睐，更多的功能被聚合在 *** 作系统上，位于驾驶员右侧的大屏在驾驶环境下，手指可触及的区域十分有限。对于设计大屏系统，要充分考虑用户 *** 作舒适度和最优 *** 作范围（如下图所示），本文以常见的屏幕比例（16：9）来分析屏幕交互热区的范围。靠近驾驶员的屏幕右下方是最容易交互到的区域，适合可交互可点击的功能性内容、需要快捷 *** 作的button、盲 *** 作就可以完成的交互，都可以放置在右及右下方区域（绿色区域）；屏幕越靠上，意味着手臂悬停的时间要更长，要完成选择或点击类的 *** 作的时间相对长，适合不常进行互动和交互的内容，优先考虑显示类信息（蓝色区域）；屏幕右上角的区域基本是 *** 作盲区，在此位置放置显示类状态信息更为适宜，避免将重要的 *** 作button放置在交互盲区（红色区域）。以特斯拉为例，将使用频率最高的空调面板常驻在底部最容易触及到的区域，可以快速调节与温度相关的功能；顶部交互盲区是状态栏一类显示信息，不经常点击的功能则安排在右上角区域；中间区域是用户点击屏幕的舒适区，特斯拉将中间区域划分为等分的两部分，上下半屏各显示不同模块，在设计布局上将更频繁 *** 作的button放在屏幕靠左侧位置更易交互。（如下如所示）

车机屏幕的摆放方式决定了在白天强光下是否可以清晰的看到屏幕上的文字和内容，在夜间屏幕是否过亮导致刺眼，这些工作在设计之初进行充分调研是非常有必要的。如果光照很强，在设计上就要避免用和背景相同色系的颜色，适当提高颜色对比度，通过不断调整色彩和布局提高界面的易读性；相反在夜间，又要避免使用纯度太高的颜色，文字的颜色也要考虑不使用纯白或者纯黑，适当的降低彩色明度有利于夜间行车。所以在界面设计的过程中需要设计师在充足光照的白天和照明微弱的夜间多次测试屏幕的显示效果，提高界面的易读性，必要的时候可以考虑通过增加主题换肤的模式缓解矛盾。如下如示例，在没有硬件遮挡的强光照下，屏幕的显示效果是非常差的，基本很难看清屏幕内容，这就需要设计师反复测试实现最佳的显示效果。

汽车界面设计与手机app在设计上有本质的区别，app的设计基本上以信息流为主，在设计布局上也基本上以列表、九宫格、瀑布流等形式表现。但是汽车界面主要以功能 *** 作类为主，除了设置、信息展示需要用到列表等形式展现外，大部分的功能都需要快速完成 *** 作，在内容的布局上相对自由，虽然没有特定的布局样式，但因为汽车的使用场景的特殊性，在页面布局上要更考虑到以下几个原则：

“内容优先”原则。 要选择更直观、更易读的设计样式去表达功能，避免使用识别性差的图表突出核心内容。可以从车内提取设计元素强调功能的展现，例如汽车控制功能，可以提炼“座椅”“方向盘”等实物细节，不仅有效的表达产品功能，还可更直观的看到交互反馈。

”少即是多“原则。 在界面布局上尽量不要使用与功能无关的设计元素，有时候为了刻意强调界面的炫酷的科技感，在界面中加了容易导致信息混淆的“额外”设计，很容易导致界面承载信息过多而失去重心。合理的运用文字大小、颜色来突出界面层次，避免过分使用过重的装饰元素。

“减少层级”原则。 尽管汽车系统类功能和手机趋同，但是避免直接套用手机的布局样式，要牢记在汽车高速驾驶的环境下是没有办法将注意力集中在“找”这个行为上，列表式的布局样式不可完全复制，为了用户可以快速定位完成响应，要尽可能的减少交互层级。避免重点 *** 作“藏”在第二甚至第三层级，把主交互功能放在一级页面，更多 *** 作可二级页面完成，减少用户一直点击“下一页”，结束任务后再一直“back”返回一级导航。

汽车在高速行驶的环境下，如何判断一个界面的好坏，最直观的就是测量用户在点击完成一个事件所需要的时间，时间越短，表明界面的可视化和有效点击率越高，界面的响应速度越快。用户平均单个手指点击区域为10~14mm之间，以1080p分辨率为例，单个手指触摸屏幕的有效分辨率为45px~50px之间，这仅为手指在触摸屏幕时的触摸范围，为了使高速驾驶环境下可以精准的点击到目标，对单个手指点击区域的范围要增加padding值，目标区域相对应向外扩大一倍左右，至少单指触摸区域增至80~100px为宜。这就对智能汽车界面的icon有了设计要求，在用户需要点击icon完成交互任务时，icon的可交互范围要保持在100100px左右，确保用户在触发icon边缘时也同样可以完成响应，大大降低了误 *** 作率。

在界面设计中文字包括：字号、字色、字重、字体、字间距等，有些公司有专门的branding部门设计个性化字体，好的字体设计会结合设计风格和品牌定位，对界面设计是锦上添花。但大部分互联网车机还是使用常见的免费字库，中文常用“思源黑体”，英文则使用“roboto”居多。准确使用字号和字色，有利于提高界面的易读性，增加界面的层次重心。在手机等移动终端的设计中有个误区，认为文字越小越精致，越大越笨拙，这个说法是片面不准确的。尤其在汽车高速驾驶的环境下，文字大小每增加2px，都可能意味着提高界面易读性，降低驾驶风险。以10801920分辨率的界面为例，最小文字建议不低于30px，否则在屏幕上可识别率很低，增加误读的概率。界面中需要着重突出的内容，可以灵活使用字号字色表达，增加主次关系，具体可参考排版设计。在界面设计中，正文一般会使用“regular”这种常规字重，需要额外强调的文案可以酌情使用bold，但慎用，中文的粗体会导致文字糊在一起，不利于阅读。适当的字间距对界面而言是画龙点睛，适当的增加字间距，尤其是英文，可以使界面变得更柔和，更精致，设计师们不妨试试。

每个品牌都会有自己的品牌色，这个颜色和企业形象、产品特征有关，是系统设计的关键色。恰当的运用品牌色能让用户产生强记忆力，一看到这个颜色优先想到该品牌及产品，有利于品牌的推广。例如微信绿、阿里橘、京东红等等，每个品牌色都代表着公司的企业文化和产品气质，品牌色往往应用在系统焦点和核心位置。同理智能车联网的界面设计也需要提炼属于该品牌形象的颜色，将被应用在系统logo、高亮色及核心内容、企业VI等，是家族化特征的延续。其次颜色有信息传达的特质，红色代表警示、绿色代表正常，特定属性的颜色要用到特定的位置。有国际化背景的车联网公司还应该注意销售国家对颜色的偏好和忌讳，在系统设计中要着重注意颜色的使用。

建立详细的设计规范体系，是构成界面完成性重要的步骤之一。包括文字、颜色、控件、对话框、列表、通用icon、布局等，一是规范设计师应用到每一个模块每一个细节，提升一致性设计体验；二是工程师编写控件库，所有模块可以规范调用控件，降低反对沟通成本。在任务量大，项目时间紧的情况下，有一套完整的控件体系对于设计一个庞大的系统而言，可以减少大量的工作时间，避免每个设计师重复用力，更快更准确的制定规范是一个设计团队的重要一环，也是鉴别一个设计团队是否专业的判断依据。当然，建立设计规范也不是越早越好，还需要设计内部反复修改和测试后再定义成体系。通常在确定设计风格后，根据设计经验先拟定文字、颜色等比较基础的规范，上机实测是否有利于点击和观看，达到设计内部统一；随着设计的深入再完善控件、列表等细节规范；后续将控件汇总成一个可编辑的文档，注明版本号、修改时间、修改人、目录等，方便后续查找和修订。创建优秀的控件体系，让开发和设计共享一套规范系统，让设计师实现自我价值的转换，更专注在用户体验和产品创新上，对公司来说也是提升品牌价值的宝贵财富。

在人工智能的大背景下，所有车企都希望通过AI、大数据、云计算、物联网等技术让车变得更聪明，更贴近用户，打造完整的车联网体系，让车成为生活工作场景的延展。未来的汽车战场，除了性能比拼，更多的将是用户体验的比拼！

本文是个人对互联网车机产品的理解和认识，欢迎大家一起讨论研究！(ps微信号：smilesh1030）

随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术

猿辅导

这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术

通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了 计算机视觉技术 ，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有 自然语言处理技术 ，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。

通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是 计算机视觉技术 ，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确

英语流利说

用过这个APP的也许都知道，里面有一个 测你的发音准确的功能 ，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用 语音识别技术

展望

随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法

通过系统实时监控学生上课的 动作 、 表情 等，监测到 上课走神 、 不认真听课 、 玩手机 、 睡觉 等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。

上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果 通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生 ，就能提高签到的效率，节省上课时间。

这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。

首先老师的工作压力降低，比如出试卷，批改作业，这个都可以让人工智能去做，推荐一个小程序，AI人工智能工具，就可以拍照批改作业，很方便

再次老师上课形式丰富化，学生更有兴趣学习

人工智能在教育领域的应用，我当这个是个脑洞题，简单畅想一下：

1、表情识别、追踪、捕捉。

面部表情识别用于语各种学习频道软件 登陆 或者学习 签到打卡 ，捕捉和追踪技术可以全程参与分析孩子的学习状态和对知识的掌握程度， 比方说讲到哪个知识点孩子皱眉了？可以当堂提醒老师，或者课后作业推送这个知识点就是重点。

2、三代语音AI智能交互

比方说现在比较火的AI口语录音评分，KTV的打分系统等，这个是 一代语音AI 能做到的录入和对比评测； 二代语音AI 就像是手机里的“siri”，可以识别语音输入，并进行仿人类的交互对话，语言库会随着大数据和全部使用者的对话习惯修正而更新。 三代语音AI 估计就会根据场景主动输出了，就跟提醒前方有红灯一样提前提醒学生哪些知识点需要牢记，怎么记。

3、个性化定制和推荐

大数据、算法、推荐，根据孩子当前的学习水平， 给计算出最适合当前学习情况的一套学习规划。 怎么说呢，以某地图导航软件为例，输入起点和终点，会有各种不同的可行的路线让你选，省时的，省走路的，省钱的等等。学习的话：大一入学，根据AI系统做套英语题，然后输入四级，系统会规划你的学习路径和学习时间，比方说一天10道听力题，5天一套阅读题，缺乏哪些的词汇，按照这个步骤学习，四级基本上都能过！

4、提升效率，兴趣致富

很多人都不知道自己喜欢什么，很多人一生都在 探索 而不可得，老了空留一声叹息。也有很多人，为了生计，不得不放弃爱好，如果AI足够强大，我们可以免去 探索 ，腿长的直接去跳远，反应快的直接去打电竞，鼻子灵感的去当厨师。大家各行各业都能快速做到顶尖，不用为了生计去阻碍兴趣的发展。因为强大的AI，会快速让你的兴趣为你变现，让你不愁吃穿。

教育管理部门，学校自有人工智能部门。

辅助教育作用，既教育自动化。主要部分当然是学校和老师最清楚，有私密和共享的要求，配以自有IT人员合作。

教育本应是一门科学，不利于产业模式，否则找不到科目的真理。

近年来人工智能技术突飞猛进，赢得人工智能将赢得未来成为了业内共识。至此， 科技 巨头在今年来积极布局人工智能这一前沿领域。但是，跨越技术问题后的AI创业者们无法回避的一个问题是：如何找到真实的应用场景，构建可靠的商业模式？

正巧，教育行业是一个非常适合、也非常需要被AI改变的领域。

传统教育模式下，学生教育质量的高低很大程度上依赖于老师的好坏，而优秀教师的培训周期长、价格相对较高、在国内供需也不平衡。另外，教学规模的扩大势必影响教学质量，学生学习效果易变差。因此，可以说教育是一个人力智力密集型行业，对教师人力资源的过度依赖是教育行业问题根本所在。

对于像教育这种有明确目标的学习，AI技术的出现可以说是在根本上减少人的依赖，提高教学效率，帮助老师因材施教，让学生的学习更有效。

那么，“教育+AI”的应用场景有哪些呢？

就目前的人工智能在教育领域的应用来看，可以分为自适应学习、虚拟助手、专家系统、商业智能等方面的广泛应用。

1自适应学习+教育

自适应学习就是通过算法，将获取到的学习者的数据分析反馈给已有的知识图谱，为学习者提供个性化难度和个性化节奏的课程和习题等，从而提高学习者的学习效率和学习效果。

自适应学习与传统教学的不同在于主要教学方式不同：传统教育通常是以班、组为单位的，由老师提供统一的教学内容和进度安排的，学生的练习和需要做的测评也都是统一化的，而自适应教育是以个人为单位的，接受不同的学习进度和学习内容，练习与测评内容的个性化程度高。

主打“自适应+教育“的企业，可以细分为：

1、“自适应+K12教育”类

如“猿题库”——通过自适应题库为学生提供个性化题库，并根据其个性化问题提供真人在线辅导，帮助学生了解自身学习情况、激发对练习的兴趣并提高科目学习成绩。

2、“自适应+STEAM教育” 类

如“wonder workshop”——通过软件将儿童的数据进行分析，并通过机器人硬件和独特的教学内容，帮助孩子趣味学习编程。

3、“自适应+语言教育” 类

如“朗播网”——提供一套自适应英语学习系统，为用户测试英语各方面能力，并提供针对性的考试提分技巧和能力学习课程。

4、人性化地风险事件处理方案

如“NEWSELA”——将K12用户的英文阅读水平分级，通过科学算法来判断用户的阅读水平，向用户推送符合其阅读水平和兴趣的新闻来提供用户的阅读能力。

2虚拟学习助手

虚拟学习助手是指为学习者提供陪练答疑、客服咨询、助教等服务，企业从中能够低成本为学习者提供标准化的服务，并且又能获得大量用户数据反馈。

1、虚拟助教

由于教育过程中，助教所需要做的业务就是为学生答疑、提醒等功能，这些工作多为简单重复的脑力工作，因此，AI可以逐渐替代助教业务。

2、虚拟陪练

课后练习反馈对于学习效果的提升非常重要，而数据化程度最高的环节也正是练习，因此这也是大部分人工智能+教育创业者的切入环节。不同类型的学习内容需要的技术方案各不相同，如理论性的学科的练习更加容易智能化，但是与实践相关的科目，如艺术、运动等往往需要搭配智能硬件来达到学习效果。

此类产品如“音乐笔记”就是音乐教育领域的陪练机器人，智能腕带和APP结合，利用可穿戴 社会 和视频传感器，对钢琴演奏的数据进行实时采集分析，并将练习效果反馈和评价呈现给用户。

3专家系统

专家系统是指，在某个领域能够有效地运用数字化的经验和知识库，解决以往只有专家能够解决的复杂问题。专家系统结合了人工智能和大数据，具备自我学习和综合分析的能力，系统可以获取、更新知识，不再只是静态的规则和事实。

专家系统帮助学习者和机构诊断、预测、决策。这类企业通常可细分为：

1、“生涯规划+教育” 类

如“申请方”——基于大数据和人工智能，为面临升学、留学、求职等情况的用户提供智能规划和申请服务的平台，帮助学生获取开放性的教育资源、实现高效率的血液发展、收获个性化的教育体验。

2、“智能批改+教育” 类

如“批改网”——是一个计算机自动批改英语作文的在线系统，为学生和教室提供智能的批改服务。

4商业智能化

教育机构组织运营包括多个核心环节（推广招生、教学、客户服务等）和支撑活动（基础设施、人力资源、采购、教研等）。人工智能可以在多个环节提升组织的整体效率。

教育商业智能应用场景非常丰富：在基础设施活动中，有智能选址、财务预测管理、校车管理规划等场景了；在人力资源活动中，有教室招聘、人才评估、人才培养三个应用场景；在采购活动中，软硬件采购和评估可以应用AI技术；在教学研发活动中，有教研体系、课程内容和备课工具都可以作为其应用场景；在推广招生环节中，有招生平台、投放策略等场景；在教学过程环节中，有课堂的辅助、LMS、作业批改、考试测评等场景；在客户服务环节中，有家校沟通、客户管理、班级管理等场景。

企业在商业智能化这通常有两个方向：

1、“运营支持”

如 “Panorama”——K12教育的数据分析公司，从学生反馈、 社会 情感 学习、学校生态和家长及 社会 参与度四个方面对学校进行评估，为每个学校制定个性化的调查方案，找出学校的问题所在并针对广泛性问题提供解决方案建议。

2、“学情管理”

如“狸米学习”就是为公立中小学提供个性化教学解决方案的。为学校提供完整的智能化教学配套方案，教室可用于作业管理和课时学情分析，家长通过此了解孩子学习状况，教学管理者可以用于学校的智能化教学分析。

未来教育创业的驱动力定是来自人工智能为核心的“ 科技 创新”+”教研创新“，前面触及到的四个领域（即自适应学习领域、虚拟学习领域、专家系统领域以及教育商业智能领域）的各个赛道中都有巨大的创业机会。

假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。

题主的问题有些广泛，从信息化领域来讲教育产业包括幼教、普教（K12）、职教和高教这四个版块。我可以从我了解的领域对题主的问题试着进行回答，肯定不全面，欢迎大家补充。

1中小学STEAM和创客教育。这个创客和创业的创客不同，是一种基于学生兴趣

以项目学习的方式使用数字化工具，倡导造物、鼓励分享、培养跨学科解决问题能力、团队协作能力和创新能力的一种教育方式。主要内容有机器人、人工智能、物联网、无人机和3D打印等。

2人机对话。初中英语学科考试项目，代替传统以校园广播听力考试方式，用互联网进行听力和口语考试，用人工智能对考生的回答进行成绩判定。

3各种学习平台。目前一些作业和学习平台可把每次网络作业中同学做错的题做记录，通过对题目涉及的知识点讲解、相同知识点相似题目推送来进行针对性强化。还可根据一段时间内学生作业情况做出学情分析报告，让学习更有目的性。

4课堂行为分析。这也就是前段时间网络上槽点很多的课堂人脸识别。该系统的设计初衷是通过对学生在课堂上的表情来分析学生上课时的状态如听课、发呆、睡觉、说话、书写、玩手机等，通过个人分析报告让学生更加有效的利用课堂时间提高学习效率。但在实施过程中引起了对于隐私的广泛讨论。

个人浅见，抛砖引玉，欢迎一起讨论。

科技 信息的发达超出人们的想象。人工智能可不得了。！总有一天教学会同步走，通过网络进行远程授课，优质教育可以共享，教室内的电孑教课板大屏慕显业授课，班主任的职责就是监督。教师也要裁员。少而精，高薪酬。人工智能化教学授课用不了原来那么多老师了。优质的智能课室，优质的师资讲学水平。优厚的待遇。公平的学习环境。己是为时不远。

首先是论文打假！！通过人工智能深度解析，严厉打击学术造假，论文剽窃，杜绝简单语法调整，段落调整，实质换汤不换药的论文剽窃造假！其次大数据分析，助力教育总结教学经验，挖掘教育短板，精准因材施教；三是结合 科技 进步，助力偏远落后地区同步中心城市实施优质教学

1通过大数据整合统计学生的学习状况，分析其优势及弱项，并针对性给予学习建议，以及自动建议或推送相关的学习资料，例如知识精讲、典型习题、思路总结，帮助学生又快又好地提升学习成绩。

2辅助小孩学习英语，并自动识别读音准确性，并激励小孩学习热情，挺好的应用。

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