本文目录一览：
- 1、人工智能都包括哪些方面
- 2、吴信东:面向新型人工智能应用的人机协同
- 3、学用系列|AI试验场、AI授课,一文速览智慧教育平台2.0AI功能!
- 4、人机协作的四种方式
- 5、智能制造的特征有哪些?
- 6、2025年人工智能十大趋势解读:你准备好了吗?
人工智能都包括哪些方面
1、人工智能涵盖基础技术层、感知认知层、应用技术层、交叉融合与前沿方向等方面。基础技术层包含机器学习和深度学习。
2、感知能力：人工智能系统能够通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官模拟人类的感知过程，从而获取和识别环境中的信息和数据。 学习能力：通过机器学习和深度学习等技术，人工智能能够自主从数据中吸取知识，不断优化和提升自身的性能，以适应新的环境和任务。
3、机器学习：监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等，用于数据分析、模式识别、预测模型构建等任务。计算机视觉：图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、动作识别、无人驾驶视觉感知等。语音识别与合成：语音输入转换成文本、语音唤醒、语音命令识别、语音合成（TTS）等技术。
4、感知能力：通过传感器和算法，AI系统能够感知外部环境的信息，比如图像、声音、文字等，并对其进行处理和理解。就像我们的眼睛和耳朵一样，让AI“看”到和“听”到世界。决策能力：基于学习、推理和感知的结果，AI系统能做出决策，指导机器的行动。
吴信东:面向新型人工智能应用的人机协同
吴信东：面向新型人工智能应用的人机协同 人机协同是将人和机器组成一个团队，集成人类智能和人工智能，旨在促进人机自主交互，实现协作共赢的一种新型模式。在面向新型人工智能应用时，人机协同显得尤为重要，它不仅能够弥补人工智能的局限性，还能充分发挥人类与机器各自的优势，共同推动技术进步和社会发展。
对于人工智能生成的艺术作品的版权问题，吴信东提出需要根据数据来源和应用场景来判断。在人机交互过程中，提出问题的人参与了一部分工作，生成的作品若用于实验或科研，如果参与人员不希望公开，应认为作品拥有版权。解决这一问题需要国家或团体机构制定相应的法律或规则。
吴信东教授是IEEE ICDM的创始人，并担任现任主席。该会议是全球数据挖掘领域的重量级会议，强调学术卓越、华人合作以及对新技术和人才培养的持续关注。对数据挖掘领域的贡献：吴教授以其深厚的学术造诣和国际视野，引领数据挖掘和知识工程的前沿研究。
学用系列|AI试验场、AI授课,一文速览智慧教育平台2.0AI功能!
智慧终身学习平台：AI驱动的全民教育 智慧终身学习平台新增了四大AI核心功能，构建了一个灵活高效的学习支持系统：白泽智慧学伴：根据用户学习进度和兴趣推荐课程，提供个性化学习路径规划和答疑服务。AI智能搜索：支持自然语言检索，精准定位全平台资源，节省查找信息时间。
消费级AR/AI眼镜正经历“减重革命”与“显示升级”。光波导技术成为主流，多款产品如雷鸟创新Air 3s、XREAL One系列，采用自研衍射光波导镜片，实现重量与厚度的双重降低，同时提升透光率和显示效率。MicroLED显示技术因体积小、亮度高成为下一代核心方案，JBD公司已支持多款AR眼镜上市。
顺便一提，AirPods（主要是AirPods Pro和AirPods Max）也得到了小幅度的功能升级，比如新增了对话增强模式，利用计算音频和波束成形麦克风，AirPods 可实现更清晰的对话；新增了通知播报功能，AirPods 可自动阅读具有时效性的通知内容；以及新增了和AirTag类似的防丢功能。
人机协作的四种方式
1、机器作为助手 机器作为人类的助手，拥有更高的自主性和能动性，能更高效地帮助用户实现目标。它们甚至可能知道用户不知道的知识，从而使目标达成得更高效。 机器作为搭档 机器作为人类的搭档，在越来越多的场景中得到应用。一个有趣的例子是，研究人员训练机器学习算法预测全美足球联赛的输赢，然后让计算机和人类参与到预测过程中。
2、前期文章1 ： 超级大脑：人类和机器如何协同工作 前期文章2 ： 群体智能的度量：有女性的群体更智能 前期文章3： 人在回路 vs 机器成组：人工智能 没那么简单 Schwartz： 前面你讨论了让机器融于人类群体的几种方式，比如作为人类所使用的 工具 、作为人类的 助手 、 搭档 或者 管理者 等角色。
3、软件工程的未来形态 人机协作的四种模式 学徒模式：初级开发者在AI的指导下学习和成长。搭档模式：资深工程师与AI平等协作，共同完成任务。监理模式：AI监督人类代码质量，确保代码符合规范和最佳实践。自治模式：AI独立完成功能模块的开发和集成。
4、力感知是协作机器人实现交互的基本功能，主要分为电流环、关节扭矩、六维力/力矩传感器以及电子皮肤四种形式。
5、未来十年的4种工作模式 现有工作模式 就像今天的大多数工作，这类工作往往有着相似的技术联系和工作安排，主要依赖于正规的全日制雇佣关系。落入这一象限的工作模式，意味着统一的办公地点与以物理方式相连接的员工和日常工作。
6、上述操作将以人机协作的共同工作语言为支撑，并在与Watson类似的人工智能与人类判断的合作模式中不断进步。用不了10年，以上四个象限中的工作模式就会出现在劳动力生态系统中。在这四种工作模式中，企业也许会从一种转变为另一种，这完全取决企业5中基本力量的强度与时机。
智能制造的特征有哪些?
智能制造的特征主要体现在以下七个方面：智能化生产：自动化与智能化设备：使用工业机器人、自动化流水线、智能加工中心等高度自动化的设备，实现连续、灵活和高效的生产。智能感知与控制：通过传感器、RFID（无线射频识别）、物联网（IoT）等技术，实现对生产过程的实时监控与精确控制，确保生产过程的稳定性和准确性。
智能制造五大核心特征为数据驱动、柔性生产、实时互联、人机协同、智能优化。制造业近年快速革新，其核心离不开技术的深度融合。第一，数据驱动生产：通过传感器、物联网等技术，实时采集设备运行状态、能耗等信息，形成数据闭环。例如车企收集冲压机振动数据，可提前预判故障风险。
智造的特点包括： 信息技术与制造技术深度融合，实现数字化和实体化的整合。 智能化的生产设备和制造系统，提高生产效率、质量和灵活性。 基于大数据、机器学习和人工智能的工业分析和预测，为决策提供支持。 工业设计和工业工程的支持，协助生产过程的优化和改进。
智能制造的一个核心特征是虚拟与现实的深度融合，这一特征主要体现在物理空间在信息空间的完全映射。 在虚拟与现实的融合中，信息与物理空间实现交互，软件平台则负责协调资源、能源和时间的高效分配。 智能制造系统能够在反馈循环中持续优化，从而提升工作效率和性能。
2025年人工智能十大趋势解读:你准备好了吗?
1、增强型工作：人机协作的新时代 2025年，人工智能将成为增强人类能力的得力助手，而非简单替代人类工作。通过与AI的合作，人类将从繁琐的重复性任务中解脱出来，专注于更具价值的创新和战略决策。例如，在设计领域，AI可以快速生成多种设计方案，让设计师有更多时间去融入情感和文化元素。
2、年的AI不仅是技术的跃进更是社会协作与治理能力的试金石。唯有平衡创新与责任才能让AI真正成为人类文明的助力。在未来的发展中我们需要继续关注AI技术的进展并积极探索其在各个领域的应用潜力同时加强伦理治理和全球协作共同推动AI技术的健康发展。
3、科技自立与产业突破 国家集中资源突破芯片、光刻机等“卡脖子”技术，同步推进量子科技、人工智能等未来产业布局，形成全链条技术攻关体系。 量子科技深化应用 量子计算领域加速突破超导量子比特规模与纠错技术，量子通信网络向“星地一体”扩展，赋能金融、政务等高安全性场景。
4、趋势：自主移动机器人在制造业中将更加普及，特别是在处理危险环境和重型物料搬运方面。预测：AMR将使用先进的传感器、AI和计算机视觉技术，实现仓库库存监控、物料自动化处理以及工厂内部组件和零件的远距离运输。智能机器人的性能提升：趋势：人工智能与机器人技术的深度融合，将推动智能机器人性能的大幅提升。
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