發布時間：2023-07-17 16:30:10
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的人工智能帶來的思考樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
可避免人工錯誤
實際上，人工智能早已滲透到我們的生活。比如，銀行的ATM機實際上已經代替了銀行工作人員的部分職能。就會計、審計、稅務工作而言，目前只是人工智能的第一步應用，即使用財務軟件、審計軟件、稅務軟件等類似于機器人的軟件來實現高效率工作。
的確，人工智能可以很方便地應用于會計領域。比如，根據中國注冊會計師審計準則第1312號的要求，注冊會計師需要評估相關科目及交易的重大錯報風險，確定有必要實施函證程序，根據風險評估判斷并選定函證樣本及內容，生成相關的詢證函。而通過“智能”系統能避免手工編制詢證函可能出現的錯誤，在更短的時間內全面分析相關的科目和交易，評估風險并挑選函證樣本。這樣會計師就可以有更多的時間去處理更復雜的工作事項，比如會計估計等，從而大大提升工作的效率及效益。
人工智能使得財務決策更加智能化和理想化，原來受限于分析數據量大、信息獲取難度大的問題將徹底改變，人工智能將在多重約束條件下進行各種組合分析，為企業投資決策、風險防范打下基礎。
財會人不會“被消失”
在享受人工智能帶來的諸多便利的同時，財會人也應清醒地認識到人工智能帶來的沖擊。《經濟學人》雜志2014年曾通過調查羅列了未來20年最有可能被機器人搶走飯碗的崗位，排名靠前的包括低端制造業的生產、銷售、會計等。
業內專家分析，總體的趨勢是普通核算型工作，如財務、審計、稅務等財務基礎人員會逐步減少。但財會人不會被人工智能完全取代，更不會“被消失”。以應收賬款為例，每家公司都會制定針對應收賬款壞賬準備的計提政策。會計師執行的相關審計工作看似簡單，實際上需要考慮多個方面，比如導致個別長賬齡余額的原因、相關欠款機構的客觀經濟情況、與該欠款相關的業務實際、同行業所通用的會計政策等多項因素，而這些方面都需要會計師根據過往的工作經驗，行使專業的職業判斷。目前的人工智能技術可以實現按設定的規則執行工序，即根據“指令”去學習審計準則的要求，讓機器去獲取所需要的財務和業務信息，甚至通過大數據獲取同行業的信息進行分析，可是要做到靈活思考，按照實際情況判斷應收賬款壞賬準備計提是否恰當，還是需要依賴專業會計師的經驗。
順應財務職能的轉變
隨著虛擬化技術、大數據、云計算的應用，以及企業交易量、業務覆蓋的地域、交易的復雜性等方面的變化，會計師將越來越難通過傳統的審計手段來獲取所需要的審計證據。因此，企業財務部門和會計師事務所都可以大面積引入人工智能。
【關鍵詞】人工智能 科學技術 智能網絡
近些年來，隨著科學技術的飛速發展，人工智能技術這種新興的科技產物也正在逐漸走入到人們的生活之中。但是盡管科技的發展已經非常迅速了，人們對于人工智能技術的應用依然停留在十分淺顯的層面上。本文中，筆者將對人工智能技術的優缺點和應用方向等方面進行淺要的分析與研究，希望能夠對人工智能開發者和各行各業的研究者們對于人工智能的應用方向獲得更多的靈感。
1 人工智能的概念和應用現狀
現如今，人們的生活水平已經得到了非常大的提高，我國的工業水平，科技水平等等都在不斷的提高。在這樣的背景之下，人工智能技術也開始受到越來越多的人的重視。盡管人工智能技術現在發展的還不完善，但還是有很多先行者，再將人工智能技術付諸于應用化的方向上踏出了關鍵性的一步。
1.1 人工智能的概念
說起人工智能，很多人第一印象都是影視大片之中的智能機器人，什么終結者之類的往往能給人們留下很深的印象。其實人工智能本身也可以被稱作機器智能，它是人們對于人工機器賦予的擬人形態的思維和運動方式。在某種意義上來說，所謂的人工智能，就是沿用人類的方法和技術手段，將人類原本的智慧和思維模式作為原型，最終實現機器的智能化發展。可以說，人工智能技術是人類科技發展的必然產物，也是未來科技發展的必經之路。在未來的發展道路上，人工智能技術必然成為一門起源于計算機技術，并最終超脫于計算機技術的高等學科。
1.2 人工智能技術的核心
筆者認為，人工智能技術的核心，實際上就是機器的自主學習與思考能力。在現在的網絡技術之中，這種觀念正在被逐漸的突出，并被更多的人注意到。譬如很多網絡應用于服務之中，大家都能夠感到越來越知心，互聯網會根據使用者過去的行為以及正在進行的新的行為與事件，不斷的更改現有的服務策略。使用者瀏覽網頁的內容，瀏覽時長，下載內容等等數據，將成為這些軟件自主學習的資料和教科書，被互聯網自動進行收錄與分析，并在今后的服務之中將這些分析結果付諸應用。這種感覺就好像互聯網已經逐漸變成了一個真真正正能夠自主思考的智能機器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而這正是人工智能技術的核心追求。
2 人工智能技術的應用方向
未來的人工智能技術必然有更加廣闊的應用天地，就目前針對人工智能技術的應用來看，在很多領域，已經取得了頗為不俗的成績。雖然受限于目前尚不成熟的人工智能技術，但是這些技術已經足夠人們取長補短，在各自的學科和領域取得非凡的成績了。
2.1 人工智能技術在智能建筑領域中的應用
人們正在嘗試著通過人工智能的手段，構建智能化的建筑，不斷的拓展建筑現有功能，以期為人們提供更好的服務。在現有的智能建筑中，專家系統技術已經越來越多的嶄露頭角。近些年，知識庫專家系統憑借著它在人工智能領域無與倫比的優勢，實現了非常大的發展，并且逐漸呈現出商品化趨勢。這種專家系統實際上是將系統的運行和構造建立在控制對象與控制規律的基礎上，以龐大的知識庫體系作為支撐，最終形成完整的系統功能與構架。應用這種系統，就相當于在某個專業領域擁有了一名專家，可以從容的解決該專業領域內的相關問題。這種系統的存在，針對不同的專業領域，建立了詳實完善的數據庫，將多位專家的意見進行了有機的整合與分析，大大的提升了建筑智能化水平，實現了人們生活的智能化。
2.2 人工智能技術在電氣工程自動化控制技術中的應用
以火力發電技術為例，人工智能技術起到了非常大的作用，不但能夠被用來計算電力系統所需要的產品規格，提高工作效率，縮短設計周期。還能夠用來進行火力發電各系統之間的有機監控，利用人工智能計算出火力發電中各個系統的運行功率，各系統所需的燃料，蒸汽系統的水溫變化，還有發電成效等等，將所有涉及到的子系統有機的調控起來，從而保證整個發電廠的經濟運行。
2.3 人工智能系統在機械設備的控制中的應用
現代化的生產方式正在逐漸朝向著高科技生產，高密度生產，高集成化生產的方向發展，工業核心已經逐漸從勞動力密集型產業發展為了技術密集型產業。越來越多的企業開始使用由計算機操控的各種機械裝置，代替原本的人工控制，盡可能的將勞動人員從繁重重復的勞動之中解放出來。這其中人工智能技術功不可沒，而這一點也是未來人工智能技術的重要發展方向之一，那就是讓機器自己學會生產。
3 結束語
隨著我國科技水平的不斷提高，人工智能技術正在經歷飛速發展的過程，并逐漸走向成熟，被廣泛的應用于各種領域之中。在市場化的經濟之中，人工智能技術必然會被更多的人認知與熟識，真正感受到人工智能帶來的便利。我們有理由期待著人工智能真正成熟起來，并走入每一個人生活之中的那一天。
參考文獻
[1]劉波.人工智能在電氣工程自動化控制技術中的應用[J].山東工業技術，2014（11）.
[2]鐵生.當機器學會了學習人類該怎么玩[J].計算機與網絡，2014（16）.
作者簡介
洪保（1983-），男，陜西省藍田縣人。碩士學位。現供職于凱里學院。
如何應對人工智能時代的轉型？人工智能的商業價值地圖中，哪些產業將最先享受技術紅利？
“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數字技術從虛擬世界向實體世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數字制造設備的發明讓制造變得民主化，所以誕生了創客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。
人工智能正在全球范圍內掀起產業浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產業發展有一個持續的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業來與大家分享關于人工智能如何融合產業，創造萬億實體經濟新動能的一些觀察。
人工智能認知差距存在：已走入平常生活
在另一陣營，包括扎克伯格、李開復、吳恩達等在內的多位人工智能業界和學界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區別。人工智能學家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學界和工業界對何時發展出“強人工智能”并無定論。
現在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們日常生活中已經用到了許多人工智能技術：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術，智能音箱的語音對話系統，以及我們現在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學習的算法。
人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關、企業的服務器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經高度滲透進我們的生活之中。
人工智能的商業潮起：九大領域形成熱點
人工智能的歷史已經有60年的時間，但它作為一個商業化浪潮是最近幾年爆發的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術商業化的臨界點。
下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產業報告》，人工智能領域的投資金額從2012年起呈現出了非常陡峭的增長趨勢，轉折點就是深度學習技術的突破。
IT產業經過數十年的發展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學習最終有了質的飛躍。互聯網積累了20年的數據終于有了用武之地——訓練數據。機器學習和深度學習的飛速發展直接引領了此次人工智能產業浪潮。
截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產業發展出了九大熱點領域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。
另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉型。從互聯網到移動互聯網的歷次轉換歷程中，把握技術革命帶來的商業范式革命是屹立不敗的關鍵。技術革命將帶來基礎設施、商業模式、行業渠道、競爭規則變化的漣漪效應。
谷歌最早意識到機器學習的重要性，從2012年開始從搜索業務積累數據。從2012年到2017年短短的5年時間已經滲透到了超過1200個谷歌的服務中。業務發展戰略從“移動優先”轉為“人工智能優先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎到全局打造AI生態：
第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續并購來爭奪人才和技術。第三，建立開源的生態，占領產業核心。今天，大多數技術進步都不是封閉的創造發明。技術的指數級增長，受益于底層技術的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務將可能化為無形，即與云服務結合。工具AI將大幅降低企業使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務“云端化”來賦能全行業。正如馬化騰所說的未來的企業都是在云端用AI處理大數據。并且在一些領域開始試水消費級人工智能的場景。
認識人工智能的能力與局限
認識人工智能的能力與局限AI要在商業上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發對商業的塑造也許與互聯網徹底顛覆傳統行業不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業中。應用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現有的生產中，進入垂直領域，創造直接的經濟價值。
認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經具備以下幾種能力：
認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領域已經有很深入的應用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解 ；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。
認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。
認識人工智能的能力與局限數據智能：機器學習、深度學習讓機器能夠洞察數據的秘密，并且不斷自動優化算法，提升數據分析能力。
認識人工智能的能力與局限決策能力：本質是用數據和模型為現有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。
人工智能的價值地圖：產業融合正在加速
與互聯網時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業變革正在不動聲色地滲入到各行各業。一大批AI應用的先導者正在將AI能力賦能產業，涉及吃住行、工業醫療等各個領域。下面將用三個例子來說明正在發生的“AI+”產業增強革命。
首先是零售行業。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經過收銀臺便可自動完成結算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結算。
現在，各種形式的無人零售商店在國內也如雨后春筍般興起。當然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應用將全面改變現在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。
第二個例子是醫療行業，醫療在任何國家都是最大的行業之一，我們經濟發展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。
人工智能在醫療行業的應用很廣泛。用人工智能來輔助醫療影像診斷大家已經比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數據，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學數據，分析組學大數據，那么就可以對他未來健康發展的危險因素做出評估，根據評估進行適當干預，這樣的話有些疾病不發展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。
第三個例子來自制造業。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發了一款名為Baxter的智能協作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應式手臂并具有力度探測功能，能夠適應變化的環境，可“感知”異常現象并引導部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓練，完成特定的任務。其次，對于制造業來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務的機器人，也是未來制造業智能工廠、智能供應鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現設計過程、制造過程和制造裝備的智能化。
人工智能的經濟影響
人工智能在經濟層面的影響，主要有三個方面：
第一，生產效率的提升。人工智能創造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務。
第二，交易成本的下降。互聯網的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學習的引入，可以實現更精準的服務匹配，進一步優化資源的分配。
第三，人工智能將帶來數據產業的蓬勃。機器學習需要數據的“喂養”，海量的數據需求催生了多種類型的數據交易模式。數據的需求會產生很多數據經紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數據在個人、企業及產業鏈層面流通。數據的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數據、商業渠道、博客等公共資源等。
轉型之路：五要素堅實人工智能基礎
人工智能將一切變化都帶入了超高速發展的軌道。創新科技公司已集體轉型，傳統行業又改如何應對即將到來的人工智能時代？實現人工智能的轉型，需要從幾個方面并行：
數據、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應用的基礎。
第一是數據，我們對數據的認識不應該停留在統計，改進產品或者作為決策的支持依據。而應該看到它導致機器智能的產生。但首先，數據是有條件的。垂直行業的數據，高質量的數據。在國家層面，也有許多數據開放計劃。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業的人才流動越來越頻繁。但同時，企業通過開放生態，降低開發門檻。可以讓更多中小企業享受AI能力。
第三是算力，現在的人工智能系統通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學習能夠走向生產環境。但隨著數據的爆發式增長，現有算力將無法匹配。
除了這三駕馬車，從實驗室到行業應用，在人工智能的應用過程中還需要加入兩個元素：
■ 首先是場景。理解場景是人工智能應用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應的流程，將AI納入決策流程。
■ 其次是人機回環，即human-in-the-loop。“人機回圈”的第一層含義是人工智能應用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學習是一種嘗試創建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學習的訓練中的系統工作。機器學習通常由工程師訓練數據，而不是某個領域的專家。“人機回圈”的核心是構建模型的想法不僅來自數據，而且來自于人們怎樣看待數據。專家會成為垂直領域的AI顧問，把關模型的正確性。
人工智能并不是靜態的東西，訓練出來的模型要用到某個業務場景里，業務場景里產生新的數據，這些數據進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環和迭代。
總結
本輪人工智能浪潮是基于深度學習的發展，將快速滲透到數據密集行業。
人工智能目前從感知智能、理解智能、數據智能和決策智能四方面發揮在各行各業的能力。
近年來，我國快速發展的技術、文化、經濟催生了一系列先進的現代科學技術，對人類的日常生活以及工作方面都有著較大的影響。如：世界圍棋冠軍李世石與Google開發的人工智能系統AlphaGo進行了棋王爭奪賽，最后敗于人工智能系統；美國也曾開發了機器人服務員，并在餐廳與人類服務員進行對比，結果顧客對于機器人的好評度要遠遠高于對人類服務員的滿意度――這在很大程度上可能是因為人類服務員存在是具有情緒的，而其工作態度等方面會受到情緒的影響（情緒較差時對顧客的態度會對顧客的態度也會較差，從而影響顧客對其的滿意度等），而機器人則不會有情緒方面的體驗，只要在其系統中設定相應的程序，就可以很好的規避人類的這些缺陷。從以上的例子可以看出，雖然科學技術的發展水平在一定程度上標志著國家的整體發展水平，但是從更深層次的角度來講，這些人工智能的發展可能會導致不同行業大量的工作人員失業，從而造成經濟發展出現問題。
二、人工智能概述
人工智能（縮寫AI）。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類職能相似的方式作出反應的職能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。總的來說，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類職能才能完成的復雜工作。但是在不同時代、不同的人對于這個“復雜工作”的理解是不同的。
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬；它不是人的智能，但是能像人那樣思考、也可能超過人的智能。最重要的一點是人工智能的好壞在很大程度上決定于其創造者的技術水平；另外人工智能也沒有人類所特有的一些基本特征，如情緒等。
三、企業單位財務管理概述
財務管理是指在一定的整體目標下，關于資產的購置（投資），資本的融通（籌資）和經營中現金流量（營運資金），以及利潤分配的管理。財務管理是企業管理的一個有機組成部分，它是根據財經法規制度，按照財務管理的原則，組織企業財務活動，處理財務關系的一項經濟管理工作。簡單的說，財務管理是組織企業單位財務活動，處理財務關系的一項經濟管理工作。企業單位內部財務管理的主要內容包括以下幾個方面：第一，財務規劃，即是幫助企業單位設立知道方針來制定運營和財物計劃，其包含三個步驟――設立目標、設立有形指標、衡量并調整目標和指標。第二，成本管理，即是對企業單位內部各種成本（如原材料成本、人力資源成本以及其他成本）的管理。第三，預算管理，即是根據企業單位的實景情況進行適當的預算編制，以規范企業單位經營活動中資金的使用。
四、人工智能機器與人類人工對企業單位財務管理的作用
（一）兩者在企業單位財務管理內容方面的差別
對于財務管理的工作內容，人類員工的主要工作方面就是使用各種現代信息技術對企業單位日常經營活動的數據信息進行歸納整理，并機型分析；在做好原來的數據歸類的同時也會根據財務數據對企業單位以后的經濟活動進行一定的規劃等。而在這個方面，人工智能機器人還是在一定程度上借助人類的力量進行信息的錄入（因為需要設定哪些數據是重要的，哪些經濟數據是需要進行分析的等）；但是在數據信息錄入過后，人工智能機器人在處理數據信息方面要優于人類員工，這些數據可以在其內部進行自動的分析處理，并且還可以根據數據分析結果做出一定的預測和規劃。而人類在這方面就需要對每一步進行單獨的操作，極易出現錯誤，工作效率也較低。
（二）兩者在企業單位財務管理工作中技術方面的差別
在相應技術方面的差別，人工智能機器人和人類工作人員的差別主要有以下幾點：第一，最重要的是人工智能的相關技術程序都是人類設置進去的，再加上在設置的過程中可能會出現一些問題，就極有可能導致人工智能機器人相關的工作技術不夠成熟。相反，人類可以借助于現代先進信息技術，充分發揮自身的能動性；另外再加上很多工作人員的相關技術都是自動化了的，所以可能在這方面人類更勝一籌。第二，在信息處理的過程中，人類則很有可能會因為自身的原因多多少少出現一些錯誤；而對于人工智能機器人而言，只要在其內部設置了正確的程序，在這個過程中一般不會出現錯誤。這在很大程度上也會提高財務管理工作的工作效率和工作質量。
關鍵詞:HPS教育;小學科學;人工智能
隨著我國教育的迅猛發展，作為科學教育重中之重的小學科學教育逐漸開始被大眾所關注，所以探索小學科學教育的新思路已成為教育改革的關鍵之一。多年來，我國不斷借鑒發達國家的教育改革理念與經驗，并進行本土化研究，促進我國教育發展。
一、研究背景
HPS教育作為西方20世紀80年代盛行的理論，引入中國已有20余年。作為極其受歡迎的教育理念，憑借著自身優勢在中國教育課程改革中占據了一席之地，也為中國科學教育提供了新思路。
(一)HPS的概念界定
HPS的提出源自科學內部對科學反思和科學外部人員對科學本質認識的思考。最初，HPS指的是科學史(HistoryofScience)和科學哲學(PhilosophyofScience)兩大學科領域，但在20世紀90年代科學建構論流行后，科學社會學與科學知識社會學被引入科學教育，HPS逐漸演化成科學史(HistoryofScience)、科學哲學(PhilosophyofScience)和科學社會學(SociologyofScience)三者的統稱［1］:科學史即研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史;科學哲學則是對科學本性的理性分析，以及對科學概念、科學話語的哲學思辨，比如科學這把“雙刃劍”對人類社會的影響;科學社會學則討論科學處在社會大系統中，社會種種因素在科學發展過程中的地位和作用，這包括了政治、經濟、文化、技術、信仰等因素［2］。在國外，德國科學家和史學家馬赫最早提倡HPS教育，突出強調哲學與歷史應用至科學教學中的作用。我國HPS相關研究開始晚且研究規模較小，首都師范大學的丁邦平教授認為HPS融入科學課程與教學是培養學生理解科學本質的一個重要途徑［3］。
(二)HPS教育理念融入小學科學課程的必要性
運用科學史、科學哲學等進行教學是目前國際上小學科學教育改革的一種新趨勢。2017年，教育部頒布的《義務教育小學科學課程標準》標志著我國科學教育步入了新階段，其不僅要求達成科學知識、科學探究的相應目標，也要養成相應的科學態度，思考科學、技術、社會與環境的融洽相處。該標準提出了“初步了解在科學技術的研究與應用中，需要考慮倫理和道德的價值取向，提倡熱愛自然、珍愛生命，提高保護環境意識和社會責任感”。HPS教育與小學科學課程的結合是教學內容由知識到能力再到素養的過程，是小學科學教育的新維度，改變了小學科學課程的教學環境。將科學課程中融入HPS教育的內容，可以幫助學生理解科學本質，研究科學知識是如何產生的，科學對社會的多方面影響以及科學和科學方法的優、缺點等。當《小學課程標準》將科學態度和價值觀視為科學教育的有機組成部分時，小學科學課程就有望成為HPS教育的天然載體，同時為小學科學課程滲透HPS教育提出了挑戰。目前，我國小學科學課程雖已有部分設計融入了HPS教育理念，但該融入過程仍停留在表面，融入程度低，融入方式單一。所以，研究HPS教育理念融入小學科學課程十分有必要。
(三)HPS教育理念融入小學科學課程的可行性
縱觀國內外已有的研究，將HPS教育融入小學科學課程可分為基于傳統課堂模式的正式教育課程和基于科技館、研學機構等的非正式教育課程。由皖新傳媒、中國科學技術大學先進技術研究院新媒體研究院、中國科學技術大學出版社三方通力合作、聯合打造的《人工智能讀本》系列叢書自出版以來已發行八萬套，在安徽省多個市區的小學得以應用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。該套叢書分三年級至六年級共四套，涵蓋了16個人工智能前沿研究領域知識點，每一節課都設有場景引入、讀一讀、看一看、試一試4個模塊。小學《人工智能讀本》作為闡述新興科技的讀本，以親切的場景對話和可愛幽默的插畫等形式吸引了眾多小學生的興趣，不僅可作為學校科學課讀本，也可以應用于課外場景。本文則以小學《人工智能讀本》為例，對HPS教育進行初步摸索與實踐，以期對小學科學教育帶來教益。
二、HPS教育理念融入小學科學的典型案例
《人工智能讀本》作為HPS教育理念融入小學科學實踐的典型案例，側重引導學生多維度、科學辯證地認識人工智能，內容包括機器學習、決策職能和類腦智能，以及人工智能的不同發展階段，帶領學生思考人工智能帶來的倫理問題以及其他挑戰，培養學生正確的世界觀、人生觀和價值觀。本研究將以《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”為例，分析HPS教育理念融入小學科學的實踐。
(一)科學史:提升課程趣味性
小學科學教育作為培養具有科學素養公眾的重要步驟，提升過程的趣味性則十分重要。過去傳統的小學科學教育注重知識的傳遞而忽略了學習過程，填鴨式教學導致學生失去對科學的興趣與探索欲，不利于公民科學素養的整體提高。而科學史作為研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史，已經逐漸滲透到科學教育中來。科學史常常介紹科學家的事跡，某一知識誕生所面臨的困難和曲折過程，而將科學史融入課程可以帶學生重回知識誕生的時刻，切身體會科學。讀本作為在小學科學教育中不可或缺的工具，利用科學史內容，以敘事方式可以將科學哲學與科學社會學的思想融入教學過程中，在讀本中融入歷史，可以提升課程趣味性，幫助學生更加容易探求科學本質，感受科學家不懈努力、敢于質疑的精神，提升科學素養。例如《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”引入部分即以時間順序展開，介紹人工智能的發展與面臨的困境。在“看一看”中機器人索菲亞是否可以結婚的故事不僅為本章節提供了豐富的內容，提升了課程的趣味性，而且還融入了科學與哲學，引發讀者對于人工智能的思考。
(二)科學社會學:提升課程社會性
科學社會學是研究一切科學與社會之間的聯系與影響，包含科學對社會的影響和社會對科學的影響。科學是一種社會活動，同時也受到政治、經濟、文化等多方面影響，比如蒸汽機的誕生表明科學促進社會的發展。在科學教育的課堂中融入科學社會學不僅可以幫助學生理解科學問題，還可以通過介紹科學與社會之間的復雜關系，培養學生靈活、批判看待科學問題的思維能力。如六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中，在介紹個人與技術的基礎上引入了政府和環境這兩個要素，使學生在更宏觀的背景下，獲得這樣一種認知:環境與技術之間有一把“雙刃劍”，個人與技術、政府與技術之間是相互促進的主客體關系。《人工智能讀本》并不全是說教性質的文字，在“試一試”中的辯論賽環節讓同學通過親身實踐，更加了解人工智能對于社會的多方面影響。通過對于科技是一把“雙刃劍”這一事實的了解，同學們可以更好地將學習知識與社會的背景聯系在一起，深刻體會科學中的人文素養，增強社會責任感。
(三)科學哲學:提升課程思辨性
以往研究發現，國內學科教材中關于科學史和科學社會學內容較多而且呈顯性，而對于科學哲學的融入內容不夠，且不鮮明。［3］科學哲學融入科學教育無疑可以提升學生的思辨性，幫助學生建立起對于科學正確而全面的認識。例如，《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中，引入人工智能倫理，通過介紹人工智能面對的挑戰、人工智能的具體應對策略，讓小學生了解人工智能技術發展的同時也要重視可能引發的法律和倫理道德問題，明白人與人工智能之間的關系以及處理這些關系的準則。通過“讀一讀”先讓學生明白倫理概念，再用一幅畫讓學生思考在算法的發展下，人類與機器人的關系如何定義，向學生傳遞樹立人類與人工智能和諧共生的技術倫理觀。通過這種方式，可以幫助學生逐步建立完整的科學觀，全面且思辨地看待科學，提升學生思辨性，進而提升科學素養。
三、HPS教育理念融入小學科學課程的實踐建議
《人工智能讀本》作為一套理論與實踐相結合，具有知識性與趣味性的兒童科普讀物，著重引導小學生培養科學創新意識，提升人工智能素養，產生求知探索欲望。但《人工智能讀本》作為HPS融入小學科學課程的初始，仍存在教育資源不充分、內容結合較淺等不足，為了將HPS教育更好融入小學科學課程，可從以下三方面加以改進。
(一)開發HPS教育資源
HPS教育需要教育資源的支撐。HPS教育資源來源廣泛，無論是學生的現實生活，還是歷史資料，都可以提供契機和靈感。《人工智能讀本》中收集了大量與人工智能相關的故事和現實案例，都可以作為教育資源，從各個角度達到科普的目的。在新媒體時代，進行HPS教育資源開發時，應當注意借助最新的信息與通信技術增強資源的互動性，如互動多媒體技術、虛擬現實技術、增強現實技術、科學可視化技術等。在傳統的科學課堂教學中，主要是通過圖片文字講解，實驗演示及互動來開展。這種形式對于現實中能接觸到的實驗內容，如常見的動植物、可操作的物理化學實驗等，比較容易開展。而對于地球與宇宙科學領域的知識，或者一些已經不存在的動植物，則只能通過圖片視頻進行展示，不容易進行實驗展示。通過虛擬現實技術、增強現實技術等，則可以虛擬出世界萬物，如不易操作的物理化學實驗、已消失的動植物等都可以通過虛擬現實的手段得以呈現。這些技術或能使教學內容變得生動形象，或通過營造沉浸感以使學生有更佳的情境體驗，或讓學生與教學資源進行交互從而自定義內容，服務于學生科學素養提升的終極目的。
(二)對小學科學教師進行培訓
HPS教育的關鍵是從社會、歷史、哲學等角度對自然科學內容進行重新編排，并不是將大量的內容或學科知識簡單相加，這對教師能力也提出了更高要求。目前，人工智能教學領域常常出現“學生不會學、老師不會教”的狀況，《人工智能讀本》作為內容翔實有趣的讀本可以彌補一部分缺失。但與此同時，也需要提升教師的教學能力與知識儲備。HPS教育理念不僅僅針對歷史中的科學人物，所有的學生主體也是歷史中的主體，他們也身處于社會中，并且對于生活中的各種科學現象有著自己的思考。所以教師身為引導者，需要注意到學生的思考，深入挖掘，鼓勵他們對所思內容進行反思并付諸實踐。科學史和科學哲學應當成為科學教師教育項目中的一部分，這能讓科學教師更好地理解他們的社會責任。為此，對職業科學教師進行HPS培訓便是必要的。
(三)多場景開展小學科學教育
科學素養不是空洞的，它來自學生的認識體驗，并從中獲得生動、具體的理解和收獲。《人工智能讀本》作為方便攜帶的讀本，不僅可以在小學科學課堂中作為教材使用，也可以應用在其他場景，如研學旅行、科技館等場所。課堂學習只是小學科學教育中的一個環節，家庭、科技館等也可以進行科學教育。例如，科技館與博物館可以以科學家和歷史科學儀器為主題舉辦展覽，展覽中融入HPS教育理念，學生在參觀和學習過程中學習有關科學內容。一些歷史上大型的科學實驗，學校教室或實驗室無法滿足條件，但在大型的場館中可以實現。例如，研學旅行作為目前科學教育中最受歡迎的方式之一，已被納入學校教育教學計劃，列為中小學生的“必修課”，正逐漸成為學生獲得科學知識的另一個途徑。研學旅行作為一種集知識性、教育性、趣味性和娛樂性為一體的旅游形式，通常伴隨著知識教育的過程，包括科學知識的普及，所以也是開展小學科學教育的重要場所。在該場景下，運用《人工智能讀本》等新興手段進行科學教育往往取得事半功倍的效果。
結語
目前，HPS教育理念已經積極嘗試運用到小學科學教育中，包括學校內的正式學習以及學校外如科技館、博物館、研學旅游中的非正式學習之中。其中，科技史以時間維度為線索創造豐富資源的同時也可以提升課程趣味性;科學社會學以科學與社會之間的相互關系幫助學生理解科學本質，提升科學素養;科學哲學則以哲學的視域審視科學的誕生提升學生思辨能力。未來，HPS教育結合小學科學則需要更深入，在資源開發、教師培訓以及應用場景等方面加以改進，為提升國民科學素養做出努力。
參考文獻:
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摘要：人工智能的迅速崛起，為老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理全過程中發揮著重要價值。與此同時，因其服務于老年人這一特殊群體，對道德倫理的沖擊表現得更加突出。當前，伴隨著我國政府對人工智能的高度重視、企業與醫療機構的積極探索，人工智能在老年健康管理領域已積累了部分經驗，取得了初步進展。然而目前人工智能在老年健康管理中的應用仍處于起步階段，面臨價格壁壘難以突破、信息孤島劣勢明顯、多方主體合作不足、專業人才稀缺等現實問題。推進人工智能與老年健康管理的深度融合，需要政府、醫療機構與養老服務中心、科技企業等多方聯動，構建配套管理機制，從而使人工智能更好地服務于老齡化社會。
關鍵詞：人工智能；老年健康管理；老齡化；養老問題
作者：向運華王曉慧（武漢大學社會保障研究中心，湖北武漢430072）
人口老齡化是21世紀我國經濟社會發展的重大國情，截至2018年底，我國60周歲及以上人口有2.49億，占總人口的17.9%。人口老齡化態勢加劇的同時，空巢老年人占比持續攀升，獨居老年人群健康狀況不容樂觀，有74.7%的老年人患有至少一種慢性疾病。城鄉失能、半失能老年人口近4063萬，上門看病、康復護理等醫療健康類服務需求始終居于老年人各類需求首位。總書記明確指出“為老年人提供連續的健康管理服務和醫療服務”，健康老齡化成為健康中國時代和老齡化時代的重要命題。
萬物互聯的加速到來與人工智能技術的迅速崛起，正在改變著人們的社會資源獲取方式和生活方式。AlphaGo大勝人類棋手，標志著人工智能已在某些領域走到了人類智慧的前列。以互聯網為載體和AI為實現工具的經濟發展新形態正在逐漸形成，為社會各領域創造了前所未有的機遇，也給老年健康管理模式的突破與創新提供了現實可能。智慧健康養老由此產生，其最大的特點在于大數據收集、需求的智慧決策與服務的精準投放。2017年工信部、民政部和衛計委聯合印發《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》，強調利用新一代信息技術產品推動健康養老服務智慧化升級。各地積極開展智慧健康養老應用試點，打造“硬件環境+智能設備+互聯網信息平臺+居家養老服務”的健康養老生態系統。如何發揮人工智能技術在老年疾病預防、診斷、緊急救助、治療與康復中的作用，如何有效聯接醫療服務機構以確保老年人享受到更高效、更優質、更便捷的健康服務，是當前亟待研究的現實問題，這對于降低空巢老人獨居風險，緩解老年護理人員短缺問題，提高老年人的健康水平具有重要價值。
一、立場博弈：人工智能時代老年健康管理的機遇與隱憂
（一）人工智能的崛起
人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）起源于1950年“圖靈測試”的理念，其首次被公開提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美國會議上的報告。隨后人工智能隨著技術的發展、社會的進步不斷發展，1960年人工智能已能夠理解自然語言、自動回答問題和分析圖像圖形等，20世紀80年代又獲得了學習和認知能力。21世紀以來，物聯網的加速普及、大數據的崛起、云計算等信息技術的突破，人工智能迎來了發展高峰，逐漸形成了深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新的特征，開始具有自我診斷、自我修復、自我復制甚至自我創新的能力①。人類相繼進入了網絡社會時代、大數據時代與人工智能時代，三者共同構成了新的社會時代②。
關于人工智能的概念，國際人工智能專家N.J.Nilsson將人工智能視為怎樣表示知識、怎樣獲得知識及怎樣使用知識的科學③。其后，學者對人工智能的概念從類人、理性、思維與行為等四個方面著手定義，有學者進而從學科角度對人工智能進行了解釋，如國內學者吳漢東將人工智能定義為研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。綜合諸多學者對人工智能的認識，筆者認為人工智能的實質是基于人類的設定與要求，能以與人類智能相似的方式作出反應的智能機器或軟件。
人工智能時代的到來，正在改變甚至顛覆人類現存的生產、工作與交往方式。2016年美國的《國家人工智能研究和發展戰略計劃》指出，AI系統在某些專業任務上的表現勝于人類。1997年國際象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戲、2015年的圖像識別與語音識別、2016年AlphaGo等AI產品的問世與應用，成為AI超越人類的里程碑事件，見證了AI的智能水平和社會意義。近十年來，人工智能愈發廣泛地應用在社會各個領域。農業領域，人工智能應用于自動播插與灌溉、日常田間管理、采收與分揀、產品檢驗、虛擬在線銷售等產前、產中和產后各個環節，大大減輕了人類的勞動量④。工業領域，工業機器人廣泛應用于汽車、電子、家電制造等生產線，緩解勞動力供需矛盾的同時提高了生產效率。服務業領域，微軟“Cortana”、蘋果“Siri”、聯想“小樂”等智慧客服系統為大眾所熟知；幾乎所有股票交易員已被機器人取代，投資顧問、風險審查和安全防范監控監管都普遍智能化。公共服務領域中，人工智能亦發揮著日益重要的作用，如用人臉對比技術來篩查犯罪分子；人工智能輔助醫療診斷與手術；人工智能用于智能評測、個性化輔導等等。人工智能也開始進入藝術創作領域、心理服務領域。學界普遍認為，弱人工智能技術在當前已基本實現⑤。
（二）人工智能時代老年健康管理領域的機遇
當前，在新一代信息技術的引領下，物聯網迅速普及，大數據快速積累，算法模型與運算能力持續突破，智能行業應用快速興起，為我國人工智能的迅速崛起提供了現實契機。從人工智能技術層的語音識別、自然語言處理、圖像識別和生物識別等，到人工智能應用層面的工業4.0、智能農業、無人駕駛汽車、智能家居、智能金融、智慧醫療與智能教育等，均得到了爆發式增長。我國正處于醫療人工智能的發展高峰，2016年中國人工智能+醫療市場規模達到96.61億元，增長37.9%。據估計到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的應用主要體現在通過生理參數識別設備和無線射頻識別裝置等智能采集老年健康數據，為老年人提供雙向、互動的居家健康監測、健康咨詢、健康評估、健康干預服務以及緊急救助服務，克服時空限制，將健康管理貫穿疾病預防、診斷、治療與康復整個過程。人工智能時代為健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理模式過程中具有重要價值。
第一，人工智能的發展為緩解醫護人員短缺提供了現實可能。據世界衛生組織公布的數據，歐盟關于每千人擁有護士數量的基本規定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美國和日本分別是9.8人和11.49人，發展中國家例如巴西和南非，分別是7.6人和5.1人，然而我國每千人擁有護士數僅為2.36人。即使是按照大多數國家的5‰計算，我國護士缺口也多達350多萬，如果按照歐盟的標準，則缺口更大。與此同時，我國社區養老服務專職人員數量少且增長速度緩慢。民政部2009年開始統計社會服務職業技能人員中的養老護理員，截至2016年我國養老護理人員僅8528人。根據第四次中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查結果，目前我國失能、半失能老年人口約為4063萬，占老年人口數的18.3%，按照3：1的國際標準計算，我國需要超過1300萬的護理人員。同樣，雖然國家大力推進醫養結合，將老年人作為重點人群納入家庭醫生簽約服務，但家庭簽約醫生覆蓋率仍不容樂觀。如何“以少足多”是擺在當前我國政府面前的重要議題之一。人工智能的崛起為化解這一醫療難題提供了新路徑。人工智能環境下，智能護理等機器的應用與推廣，大大減少了老年人對護理人員的需要，虛擬醫療助手替代護士，在醫生診療之外提供輔的就診咨詢、健康護理和病例跟蹤等服務，既減少了老年人前往醫院就診的次數，又有助于提高護理能力。顯然，這些對于緩解老年健康供需矛盾有積極意義。
第二，人工智能的發展為醫療機構提高服務效率提供了技術支持。一直以來，醫療服務效率都是備受關注和爭議的問題。醫療服務效率，即醫療機構在投入與產出之間的比率，是醫療服務領域的核心命題與重要目標。近年來，隨著我國醫療體制的不斷改革與發展，各級醫療機構的效率有了顯著提升，但受制于傳統醫療機構管理模式的慣性思維影響，醫療機構的服務效率與民眾期望仍有差距。新時代醫療服務效率的提升不僅需要制度的變革，也需要服務工具的革新。人工智能的發展為優化醫療服務提供了便利。一方面人工智能的應用降低了人力成本。醫學影像占醫療數據的90%，而且這一數據仍在攀升，年增長率約為30%，而放射科醫師數量的年增長率僅為4.1%，遠不及影像數據增長速度。借助AI技術分析醫學影像，將大大緩解醫院缺少醫生的壓力。此外，語音技術在醫療行業的普及，也正在將越來越多的普通醫生從日常機械式的醫案錄入工作中解放出來，提升錄入的效率，降低失誤率。另一方面，人工智能的應用也提高了醫療服務能力。人工智能輔助診斷技術應用在老年人某些特定的病種領域，幾乎可以代替醫生完成疾病篩查任務；智能手術機器人的應用既能保證精準定位，減少老年患者的疼痛，又能防止傳統手術易帶來的傳染疾病等危險；人工智能參與藥物研發，對于提高針對老年患者潛在藥物的篩選速度和成功率，縮短研發時間與成本有實際意義。綜上，人工智能的嵌入打破了以往醫治全程醫生親力親為的運作模式，智能機器的自主研判與決策能力，對于降低人力成本，大幅提高醫療機構、醫生的工作效率與質量，減少不合理的醫療支出有積極意義。
第三，人工智能的發展有助于提高老年人自我健康管理能力。多數疾病都是可以預防的，但是由于疾病通常在發病前期表征并不明顯，到病況加重之際才會被發現。而且由于老年人機體形態的改變和功能的衰退，對于疼痛和疾病的反應變得不敏感、不典型，很多病癥易被忽略或誤診，加上老年人行動不便，其中有多數老年人即使不舒服也不愿前往醫院進行診療。人工智能的應用大大緩解了這一狀態。人工智能技術與醫療健康可穿戴設備的結合可以實現疾病的風險預測和實際干預，實時監測老年人的生理參數，其雙向數據傳輸、在線溝通、便捷有效的特點，一方面可幫助老年人實時了解與掌握自身的健康狀況，享受個性化的健康管理和健康咨詢服務，滿足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意識，促進其積極參與自我健康管理和自我照顧，實現醫療衛生服務重心前移和全民健康管理。人工智能環境下的自我健康管理的實現延伸了傳統醫療的覆蓋能力，節省了傳統醫療方式的時間、空間成本及醫療費用，能夠有效緩解老齡化帶給整個社會醫療系統的負擔。此外，居家健康管理系統能為衛生管理者提供健康數據，有助于建立完備、標準化的居民電子健康檔案和區域衛生信息共享平臺，使政府突發公共衛生事件監測和應急體系的運轉更為高效、準確。
（三）人工智能時代老年健康管理領域的隱憂
萬物都有兩面性，人工智能同樣是把雙刃劍，人工智能從誕生至今，其對倫理的沖擊就不斷被討論。人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也對道德倫理問題提出了重大挑戰。與人工智能的一般倫理問題相比，人工智能在老年健康管理中的應用因其服務于老年人這一特殊群體表現得十分特殊與突出。主要表現為兩個方面，一是老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題更為加劇，二是老齡社會正義倫理問題更顯突出。
老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題體現在隱私泄露、社會孤立與老年人的“物化”三個方面。首先，為更好地提供全方位健康管理服務，智能老年健康管理系統和智能設備需要采集老年人日常起居全時段、全方位、無盲區、長周期的海量生理數據，其中絕大多數的數據屬于隱私數據。這些數據通過簡單的分析和挖掘，就能得出老年人的生活習慣、身體狀況等信息，一旦被無意或有意泄露，極易被不法分子所利用以進行精準推銷甚至精細詐騙等違法活動，這對于易受騙的老年人群體來說無疑是巨大的隱憂，由此可能帶來的損失也不可小覷。《世界人權宣言》第12條規定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的榮譽和名譽不得加以攻擊。正如一些學者認為我們應該對于弱勢群體運用特別的隱私保護政策①。然而目前我國的相關法律和政策還不盡完善，如有關病歷資料保護的法律或文件（《刑法》《侵權責任法》《醫療機構病歷管理規定》等）中多為宣示性條款，也尚無老年人隱私安全的針對性文件。如何保證健康數據在實時采集、傳輸、存儲、分析與使用過程中的安全，數據應當被保留多久、誰擁有隱私數據的訪問權等都是智能老年健康管理領域亟需解決的隱私方面的具體倫理問題。其次，智能機器監護老年人可能導致減少老年人社交、子女的陪伴。關于智能護理機器人的引入對老年人心理問題的影響研究表明，使用護理機器人的老年人易出現社會孤立現象，進而導致尊嚴受損②。過多的智能既會減少老年人外出和交流的頻率，也使子女或親朋責任感降低，對老年人的關懷止于虛擬問候，而不再是頻繁地看望與聊天。有學者認為，健康助手功能會使原本親近的護理關系轉換為遠程的虛擬的照料關系③。從而加劇老年人心理上的空虛感與孤獨感。如何緩解和調節老年人心理問題是人工智能在老年健康管理應用過程中不得不面對的問題之一。最后，老年人的“物化現象”也是值得關注的具體倫理問題。所謂物化，Kitwood對其的定義是：像對待無生命物質那樣對待人：推、拉、拽一個人，不把他當作一個有生命的個體。Astell曾認為輔助機器人可能會機械地控制使用者，并逐漸使其變得失去自主性④。智能護理機器人等操控式的服務過程有可能損害老年人自主意愿，老年人普遍認為不應該限制他們自主選擇的權利，如他們不希望所有人知道他們在家中跌倒，因為某些跌倒僅是小事，自己可以克服，他們認為只有自己需要幫助的時候才應通知別人。然而這與智能護理系統一旦發現護理對象跌倒，就立即發送消息給親人或醫護人員的護理策略相矛盾⑤。機器人應在何種程度上保障老年人的自主意愿，減輕其心理負擔，維護其尊嚴，是值得研究的課題。
老齡社會正義倫理問題主要體現在地區差異方面。由于我國國土面積大，各地區經濟發展水平并不一致，地區差異、城鄉差異問題都不容忽視。考慮到護理服務涉及人最基本的健康權利，然而由于經濟發展和收入水平不同，偏遠地區、農村的互聯網都不暢通，健康信息系統建設不到位⑥，老年人往往無力購買智能可穿戴設備、智能護理機器人等健康管理機器，貧富差距引發的社會資源分配不公問題凸顯。如何在研發和推廣智能設備中充分考慮老年人的購買力，是關乎社會正義的倫理問題。
二、現實考察：人工智能時代老年健康管理的困境
（一）人工智能時代老年健康管理的經驗
改革開放以來，尤其是進入21世紀之后，我國人工智能技術得到了巨大的發展。據中國電子信息產業發展研究院數據統計，2017年我國人工智能市場規模為216.9億元，比2016年增長52.8%，增長速度快于全球平均水平，2020年有望超過700億元①。其中，“人工智能+融合醫療、金融、教育和安防等領域企業”位居全球人工智能目標市場行業首位，總計占比40%。國家高度重視，企業與醫療機構積極探索老年健康產品的研發、推廣與應用，先后積累了一些經驗，取得了初步進展，為人工智能服務于老年健康管理奠定了重要基礎。
首先，信息化與大數據推動智慧醫療的發展，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了技術支撐。信息化與大數據是人工智能有效嵌入的基本要素，因此醫療信息化的實現和醫療大數據資源的壯大是推動人工智能在老年健康管理應用的重要基礎。近幾年來，高速、移動、安全的新一代信息基礎設施建設加快，城市社區光纖網絡覆蓋率不斷提升，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示互聯網逐漸向高齡人群滲透，60歲以上老年人對互聯網的接觸率和應用率逐年上升。與此同時，健康養老服務信息平臺建設不斷推進，早在2011年，老齡辦和民政部門就在全國范圍內推進社區為老服務信息平臺建設項目啟動試點工作，試點項目50余個，據統計覆蓋老年人口僅3000多萬；2014年民政部和發改委確定在全國選取了42個地區推進養老服務業綜合改革試點，改革的重點之一即是加快信息平臺建設。2018年國務院《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，強調推進遠程醫療覆蓋全國所有醫聯體和縣級醫院，支持高速寬帶網絡覆蓋城鄉醫療機構，建立互聯網專線保障遠程醫療需要。“互聯網+醫療服務”建設初具規模，各級醫療機構、養老服務機構積累了大量老年人有關的數據資源，其中包括老年信息數據庫建設與大數據共享平臺與服務平臺建設，為下一步人工智能的嵌入奠定了堅實根基。
其次，國家高度重視，政策與法律建設不斷推進，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了制度基礎。一方面，為推動人工智能的迅速發展，近年來我國人工智能領域指導性政策文件不斷出臺。如2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，同年12月工信部公布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快創新型國家和世界科技強國建設。2018年1月中國電子技術標準化研究院《人工智能標準化白皮書（2018版）》，提出確立人工智能產業發展的標準體系；3月政府工作報告明確指出加強新一代人工智能在醫療、養老等多領域的應用。各省市積極響應，出臺本地區的具體實施意見，為人工智能在老年健康領域的應用確立了方向。另一方面，為應對各類風險與危機，我國不斷推出信息建設與信息安全的相關規定。據統計目前我國信息治理層面的相關法規已有100余件，涉及個人信息保護、網絡侵權預防和網絡犯罪懲治等多個領域②。具體到醫療行業，2013年國家衛生計生委、國家中醫藥管理局印發的《關于加快推進人口健康信息化建設的指導意見》，2015年國務院辦公廳印發的《全國醫療衛生服務體系規劃綱要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、衛計委聯合印發的《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》等文件，都著重強調形成覆蓋全生命周期的智慧健康養老產業體系，打造一批智慧健康養老服務品牌。2016年12月，國務院辦公廳印發《關于全面放開養老服務市場提升養老服務質量的若干意見》提出推進“互聯網+”養老服務創新，到2020年養老服務市場全面放開等，都指出實現全員人口信息、電子健康檔案和電子病歷三大數據庫要基本覆蓋全國人口并完成信息動態更新。這些直接或間接性文件的不斷完善，為人工智能在健康領域的應用提供了基本的制度框架。
最后，在技術與政策環境的激勵下，人工智能在老年健康管理中的應用初見成效。從易得的傳感器，到智能化的可穿戴設備，智能護理床、健康服務機器人、陪護機器人等服務機器人，越來越多智能設備參與到老年人健康管理領域。近幾年，房地產商、保險公司、養老機構積極推出高端養老項目，健康服務機器人也隨即而來，其中天津哈士奇機器人作為全球首臺健康服務機器人成為標志性事件。而后，機器人也開始應用在福利中心和養老機構，僅杭州就有70家養老機構和40家照料中心引進了“阿鐵”養老機器人①②，機器人具備健康檢測、健康顧問、緊急報警與陪伴逗樂四項主要功能。同時依托“互聯網+”搭起智能居家養老服務的橋梁，一是通過智能健康腕表隨時測量血壓、心率等生命體征數據。相關研究表明可穿戴智能設備在治療慢性病方面有顯著效果，治療費用、住院時間等都有所降低③④。二是“開心”等智能健康養老機器人通過人體感應、攝像頭遠程監護、聲源定位、語音識別等系統為居家老人提供安全監護、用藥提醒、數據分析等健康服務，約87%的受訪者表示類似于“開心”的智能健康養老機器人會對空巢老人有用⑤。三是通過“互聯網+”和遠程醫療、遠程手術等滿足老年人的醫療需求，通過機械骨骼、輪椅機器人等助力老人康復⑥。從監護到治療，人工智能在各種養老模式的老年人中的初步試水，為應對人口老齡化提供了戰略性思維。
（二）人工智能時代老年健康管理的難題
人工智能為老年人實現全過程健康管理提供了條件，推動了老年健康管理模式的突破與創新，然而目前人工智能在老年健康管理中的應用僅處于起步階段，尚有很多問題需要解決。
其一，從應用范圍來看，價格壁壘難以突破，老年健康管理中人工智能缺乏動力。醫療行業本身就極具復雜性和特殊性，醫療體制改革和醫養結合養老模式發展已推行多年，但仍有很多問題為人們所詬病。人大代表羅衛紅曾提出目前醫養結合雖初具成效，但仍存在醫養結合服務需求與承載力不對稱、行業管理體制不完善、醫養結合醫保支付政策難以保障護理需求等問題。人工智能嵌入老年健康管理為醫養結合模式的發展創造機遇的同時，也提出了更高的要求。人工智能設備造成的健康管理服務費用誰來支付、怎樣支付，目前國內尚未達成共識，這也解釋了為什么目前智能健康機器人多出現在養老機構，而非居家老人家中。不可否認，在當前醫療衛生服務供給不足的情況下，醫養結合型養老機構非常重要，機器人的引入對老年人尤其是對高齡老人、半失能老人與失能老人帶來了極大的便利。然而無論是9064模式還是9073模式，絕大多數老年人是居家養老。針對居家生活老年人的健康監測、預防、治療、康復、護理和心理慰藉等服務需求亟需人工智能的嵌入，然而形勢不容樂觀，一方面是因為智能裝備價格較高，老年人個體往往無意愿或無力購買較為昂貴的智能感應設備，另一方面是因為擔心后續健康服務能否持續跟進，比如一個智能腕表就價值幾千元，如果后期的服務沒跟上，老年人損失就會很大。人工智能的應用必須考慮各方支付意愿，其價格在某種程度上決定了其可推廣的范圍。如何圍繞大健康戰略來定位發展人工智能，實現醫療健康服務利益相關者的協作，為老年人提供全方位全周期的健康服務是亟須解決的關鍵問題之一。
其二，從信息化建設來看，人工智能應用于老年健康管理的信息孤島劣勢明顯。人工智能的應用離不開信息技術的支撐。推進醫療服務大數據建設，建設老年群體數據庫與醫療服務信息平臺，統一相關數據標準是基礎。“人工智能+醫療”最大的問題在于數據的來源和質量，因為我國的醫療數據在醫院與醫院間、醫院與家庭間存在信息孤島，即使在同一個醫院提取和利用數據仍涉及很多操作手續。與此同時，雖然各地政府一直在強調健康養老服務信息平臺建設，但進程并不樂觀，多數老年健康服務僅停留在通過社區門診或體檢獲得數據，共享在街道一級，實現市級統一平臺建設的省份屈指可數。除了技術條件的制約，更多的是缺乏全局的考慮與統籌規劃，民政部門、統計部門、公安部門、衛生部門、醫院等多部門之間的責任模糊，各涉老部門缺乏溝通與配合；各地區各自為政，缺乏共享理念和共享動力，有效的溝通不足，相互之間在操作系統、網絡協議、語義表示、數據庫類型，乃至硬件管理平臺上存在差異，醫療信息數據不能有效實現地區共享，阻礙了人工智能賴以為生的數據信息資源的有效流通，既造成了數據信息資源重復建設，也限制了數據信息資源功能的最大發揮。可見，要想人工智能應用于老年健康管理，積極突破數據壁壘勢在必行。
其三，從健康服務相關主體來看，養老機構、社區服務中心、醫療機構與企業的合作不足。養老服務機構、醫療機構等服務機構本身不生產人工智能設備，而是通過引進人工智能設備服務于老年人，科技企業才是人工智能產品的生產者。服務機構最了解老年健康管理全過程需要什么樣的人工智能產品，而科技企業則在技術上獨占優勢。二者通過跨界合作發揮各自的優勢，才能明確研發內容，最大程度縮短研發周期，以滿足老年人健康管理的需要。然而目前國內各級醫療機構、養老服務機構在該領域的開拓相對滯后，除了發達城市的大型房地產公司通過與科技公司合作建設高端養老基地，應用人工智能參與老年健康管理服務，實現了企業間的人工智能合作外，多數醫療機構、養老服務機構有待進一步跟進。與此同時，醫療機構、養老服務機構提升自身對人工智能產品的駕馭能力也離不開同科技企業的有效合作。兩者有效合作的缺乏在一定程度上制約了老年健康管理過程中的人工智能創新能力的提升。兩者如何建立合作機制，共同推進人工智能的技術創新與應用是人們不得不思考的當務之急。
其四，從研發主體看，老年健康管理領域的人工智能發展受制于稀缺的專業人才。人工智能任何相關技術方面的突破都依賴于人才，可以說其發展能力取決于人才數量。《全球人工智能人才白皮書》顯示全球AI領域的人才缺口達到百萬量級，2017年工信部發言人指出在我國人工智能人才缺口超過500萬，稀缺的專業人才資源是制約全球人工智能技術發展和應用落地的一大短板。人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋世界冠軍，在一定程度上是因為其設計者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康領域的專業人才需要集計算機專業技術與健康養老服務行業實踐于一身，才能研發出適合老年群體的智能健康醫療設備。目前國內的人工智能專業性人才缺乏，且多集中于制造業、互聯網等領域的技術開發工作，雖然一些科技公司與醫療機構合作取得初步的成果，但在醫療領域結合上缺乏深度，直接針對健康服務領域的人工智能人才更是不足，阻礙了老年健康領域人工智能技術的推行。
三、未來選擇：人工智能時代老年健康管理的關鍵路徑
人工智能時代的到來，為老年健康管理創造了全新的環境，同時也對政府、社區、醫療機構、養老服務機構等提出了更高的要求。面對人工智能的迅速發展，需積極推進人工智能與老年健康管理的深度融合，以促進適應時代訴求的老年健康管理智能化。
（一）構建人工智能嵌入老年健康管理的管理機制
DouglassC.North指出制度是社會的游戲規則，規定了人與人之間的行為范式②。人工智能時代老年健康管理迫切需要現有機制的突破與創新，當前必須做好三個層面的具體工作。
一是形成專業的領導機制。人工智能科學嵌入老年健康管理離不開政府部門的統一規劃和部署。2018年國家醫療保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、衛計委、發改委等多個部門的相關醫療職能，改變了“九龍治水”的管理局面，為人工智能在醫療行業、健康領域的嵌入提供了契機。在老年健康領域推廣人工智能應納入醫療保障局的工作內容，積極推動醫療機構、養老機構、社區養老服務中心等與科技企業的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的應用格局，從傳感器，到智能化的可穿戴設備，健康服務機器人、智能護理床、陪護機器人等服務機器人，從智能家居設備、養老服務機構智能設備，到智能醫療機器，從老年人健康數據建設到疾病的預防、治療、康復與護理等，培養一支兼具智能理念和實踐經驗的新型領導隊伍，確保政府部門在人工智能應用中始終掌握主動權。
二是培養多元主體信息共享機制。人工智能的發展與應用依賴于數據，因此，人工智能嵌入老年健康管理，一方面需要挖掘分析大量老年健康數據，以便人工智能設備的研發，另一方面需要醫療機構、養老機構、社區居家服務中心、老年人等相互間的數據連通與安全共享，促使多方有效參與老年健康管理。加快健康養老信息平臺建設迫在眉睫，要著力提升多元參與主體的數據素養和技術素養水平，促進多元主體相互間協同配合，協調老年健康數據在各部門間的流通，實現數據信息的交互及供需的有效匹配，從而打破數據壁壘，為提升老年健康管理水平提供數據支撐。
三是建構道德倫理矯正機制。享受人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也必須正視其對道德倫理的挑戰。首先，進一步完善信息保護機制，減少甚至消除老年人對個人信息數據泄露的擔憂。其次，科學認識和使用人工智能。雖然現有的人工智能在某些層面和維度接近、達到甚至超過了人類智能，但其工具性色彩沒有改變，人工智能在老年健康管理中的應用旨在提高健康管理水平，而不是取代醫護人員和親朋好友。兒女的關心、好友的慰問以及老年人必要的社交互動都不可或缺。最后應通過技術發展，為人工智能注入情感，促使人機交互更加和諧。
（二）構建以人工智能為核心載體的老年健康技術系統
推進各級醫療機構和各地養老機構在老年健康管理中發揮更大的作用，需要通過智能化處理系統和便捷高效的急救處理流程，即系統能自動采集老年人身體狀況數據并進行分析，當發生意外跌倒或生命體征數據出現異常，智能呼叫相應的醫療機構，使老人及時、準確地獲取醫療服務。為此，應重點做好兩個層面的工作。
一方面，建設針對老年健康管理的智能處理系統。智能化系統基于計算機網絡技術和信息技術，強化老年健康的數據挖掘系統和數據存儲系統建設，有效整合老年健康管理智能化進程中的各類非數值型、非結構化數據，同時有針對性地引進合適的人工智能技術，如生物識別技術、自然語言處理、機器學習、虛擬等，提升人機交互過程中老年健康數據的處理效率，并以此形成由知識庫、數據庫、推理機、解釋器和知識獲取等組成的老年健康管理系統，為提高老年健康管理水平奠定基礎。
另一方面，創新以人工智能為基礎的醫療流程。智能系統的生命在于應用，老年健康管理途徑與方式的優化必須以智能處理流程的創新為依托。其一，通過人工智能實現老年人健康狀況的自動檢測，根據不間斷、全方位的健康數據跟蹤，智能評估老年人身體與心理的健康狀況，并基于數據分析提出智慧決策，確定老年人在健康方面應采取的措施。其二，智能系統要在識別老年人緊急救助需求的基礎上，主動通知醫療機構，使老年人及時得到救助。至于醫療機構的選擇應符合分級診療原則與就近原則。這對于減少老年人獨居風險，為空巢老人提供“健康保險”有積極的現實意義。
（三）構建“校—企—醫/養”在人工智能領域的深度合作機制
學校是人才培養的重要陣地，科技企業是人工智能產業發展的主力軍，而醫療服務機構與養老機構是老年健康管理的重要參與者。推進人工智能在老年健康管理領域的應用，迫切需要三者的深度協作，以達到通識成材、借勢運力、以智發展的目標。
其一，探索高校與企業協同人才培養模式。相比美國人工智能人才數量，我國明顯滯后。據領英數據顯示，我國從業經驗10年以上的AI人才占AI人才總數比例不足40%，而美國這一比例超過70%；美國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數量占比分別為22.7%、37.4%和39.9%，而中國為3.3%、34.9%和61.8%，人才培養勢在必行。如上文所述，人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。科技企業需要高校的理論與人才的支持，而高校則可借助企業的數據資源和技術平臺推進科研理論進展，將研究價值落地。因此，高校應加強人工智能相關學科建設，吸引國際頂級科學家和高層次人才，加強與科技企業、國外高校及相關機構的合作，將技術教學貫穿到實訓項目中，讓學生在校所學與企業實踐有機結合，培養貫通人工智能基礎理論、軟硬件技術與醫療服務領域應用的縱向跨界人才。人工智能校企合作將有助于人工智能在老年健康領域的加速發展，為人工智能應用打開新局面。
其二，搭建醫療服務機構與企業合作平臺。近年來，阿里巴巴、百度、騰訊和華為等國內企業在人工智能領域的崛起，為老年健康管理的轉型提供了技術支撐。人工智能本身就涉及多重技術，不同行業或領域的關鍵技術必然存在差異，加快人工智能在老年健康管理中的應用，醫療服務機構既要借助科技企業的技術優勢，引入智能技術，又要借助科技企業的智力優勢，培育服務人才。這就要求醫療機構積極通過研發外包的途徑，由科技企業打造契合老年健康管理需求的智能軟件與硬件，加快老年健康管理智能產品的開發與推廣，促進產品從監護提醒類、健康監測類，到醫療設備類、陪護聊天類，關注老年人身體健康的同時注意開發心理健康護理機器人，實現智能產品的多元化與精準化。與此同時，醫療機構通過與科技企業的合作，提高本機構內部人工智能的應用能力。
（四）構建老年健康管理人工智能產品的定價與補貼機制
人工智能在老年健康領域推行受阻的一個很重要的原因是企業囿于無利可圖與老人抱怨收費高現象并存。老年健康領域人工智能產品與服務的價格既不能完全市場化也不能嚴控低價，應建立合理的定價機制與相應的財政保障機制，以平衡市場主體盈利與老年人經濟承受力來促進人工智能在老年健康領域的廣泛應用。
一方面，合理確定老年健康領域人工智能產品的價格。老年人的健康管理產品與服務具有一定的福利性，過高的價格會忽略老年人的經濟承受能力，過低的價格又影響社會資本的收益率與參與積極性，阻礙該領域的進一步發展。根據資本資產定價模型，任何資產的期望收益率都由無風險利率和對所承擔風險的補償—風險溢價兩部分構成，考慮到服務對象的特殊性，老年健康領域人工智能產品合理的投資收益率應等于或略低于市場平均投資收益率，兼顧經濟效益與社會效益。
另一方面，建立相應的財政補貼機制。雖然老年人收入來源更加多元，自報需要照護服務的比例不斷提高，越來越多的老年人有能力購買健康管理設備，但價格仍然是影響其選擇與否的關鍵因素之一。而且受年齡、身體狀況、收入等多重因素影響，有必要分地區、分群體進行大面積的調查統計，找到不同身體狀況與經濟狀況的老年人有能力和意愿支付的平均價格。根據計算出來的市場價格與老年人可支付的價格，分類別分等級進行補貼，對于經濟困難的失能半失能老人要免費配置相應的智能設備。
此外，加強老年健康管理人工智能應用狀況的監管體系和績效評價體系。當前人工智能技術整體還處在較低的發展層次，在認知能力、感知行為、風險對抗等諸多方面仍比較笨拙，應在加強人工智能嵌入的可能性風險管理的基礎上，采取第三方評估方式，科學評價人工智能應用過程的技術適用、服務質量等環節。推進老年健康管理領域的人工智能應用的不斷改進與發展。
四、結語
一款智能跟拍無人機，可以隨手放飛出去，像玩具一樣容易操控，而且加入了先進的人工智能技術，可以識別人臉和隨走跟拍，自動的，厲害吧，但就是賣不動！為什么？
一是沒有實用性，二是太貴了。
試想一下，一款定位為“跟拍”的無人機（不能像大疆那樣飛很高的），給用戶創造的主要價值就是自拍。雖然無人機的自拍視覺會比自拍桿要好一些，但是某寶上便宜的自拍桿只需要19元而已，而這部無人機要3999元啊！請問這部跟拍無人機所創造的用戶價值和可以超過自拍桿200倍嗎？
實際上并不能，因為在產品設計之初就有問題了。
為了酷，產品設計得很輕便，所以在真實飛行的時候很飄，如果沒有風和日麗的戶外天氣就很難拍出好照片；為了實現跟拍，配置了高性能的處理器和相應的部件，導致成本高，續航低。室內是最適合的使用場景，但是室內已經有自拍桿了。
所以用戶從口袋里掏出錢來想擁有一件東西時的想法，跟工程師認為的想法差別是很大的。消費電子領域里大部分創業者都喜歡在電子層面創新，而忽略了在這個領域保持不敗的最基本條件：有消費性。
錯誤的互聯網思維
消費欲望
大部分互聯網硬件項目的產品定義模型是這樣的：我的技術+某個產品。通俗點說就是把自己所擅長的技術疊加到某個產品上，令這個產品有新的亮點，而不是先創造一個可消費的產品，再注入自己的技術。
這種產品定義方法完全不符合消費電子的成功規律，因為這種思維模型是以“我”為主，而不是以用戶為主，我把這種產品定義方式命名為“逆向商業化”。所以作為a品經理，首先一定要明白用戶的消費心理是怎么來的。
消費欲望的來源：人類在遠古的進化過程中為了保證生存能力，當面對明顯的利益時大腦會產生一種預期得到的愉悅感，促使人類去擁有這些利益。
以逆向商業化方式做出來的產品既難營銷也難賣，主要就是缺乏預期利益，在做產品的過程中很容易發現賣點不足，產品團隊就會本能地產生堆疊思維，把一系列功能放進去換取心理安全感，最終導致產品的成本增加，體驗變差，賣點復雜，售價昂貴但用戶無法感知到價值，形成滯銷局面。
一個提醒你喝水的智能水杯，帶顯示屏和SIM卡的頭戴耳機，跟手環一樣用來計步的智能手表，解鎖手機打開APP就能開燈的智能開關，可以預報天氣的冰箱，還有百度前段時間收購的那個人工智能硬件公司，以模塊化的方式來打造智能家居，我不知道他是希望家庭生活更簡單還是要更復雜，那東西極客用起來都嫌麻煩。
以上這些都是這種思維的產物！
人類本能：慵懶
人類的大腦會消耗人體1/4的能量，這種消耗在遠古時期，同樣會降低人類的生存能力，為了降低大腦的“功耗”，人類在面對復雜的信息時，本能的應對不是思考，而是放棄。因此在設計產品和營銷策略時就要考慮到，賦予產品復雜、抽象、迂回的賣點，最后都是賣不動的。
聰明的營銷經理會舍棄掉很多無用的信息，把最能打動用戶、最有沖擊力的一個產品賣點集中打爆，搶占用戶的心智。但是沉迷技術的老板可能就會認為營銷經理不懂得欣賞自己努力打造的產品，無視產品中諸多辛苦開發的功能點，而把這個營銷經理開掉。
然后找一個懂得討好自己的營銷經理把產品的所有賣點全部羅列，風光地把錢燒完。
這就是幸存者偏差。產品經理每天研究技術，會產生一種人人都在關注這種技術的幻象，因為你自己的努力和投入感，你對自己的技術充滿好感，然后把這種好感攤到目標用戶頭上，認為用戶也一定會喜歡。
這是自嗨！
技術商業化的思路
用戶愿意消費才是關鍵
一款正向商業化的消費電子產品，最難做到的就是回到消費的原點：怎樣做出用戶愿意消費的電子產品？
第一要考慮的是剛需（不一定是功能上的剛需）。剛需才能帶來消費沖動，在滿足剛需的情況下，再考慮用什么技術來實現。
第二要重視營銷。特別是初創企業并沒有紅利，必須考慮到產品信息的到達成本要非常低才能保持產品的競爭力（營銷能力越差的產品定價越貴，導致消費欲望也越低），如果你的技術亮點在外部缺乏競爭力或難以傳播，就不要留戀這種技術，要大膽創新。
第三是渠道和銷售方式，還有供應鏈等因素。不要設計超出自己供應鏈管理能力的產品。
第四是定價。有了以上因素，結合品牌定位和商業模式，才能合理定價。記住，因為自己的低效率或產品堆疊，把一些無法感知價值的成本分攤到用戶頭上，是危險的。
這個大致就是正向商業化的思維方式了。其實大部分思考都跟錢有關，因為任何販賣的目標都是要盈利，不能盈利就不能創造企業價值，也無法創造用戶價值。
太過完美主義是害人的
例如你覺得某個爆款豆漿機的噪音太大，于是你以100元成本增加了隔音層令豆漿機更安靜，但結果可能是你的豆漿機賣不出去，因為這100元會產生很多的影響。
1.渠道商嫌你的產品進價貴，不想采購。
2.因為價格高，在電商渠道上搜索權重低，賣不動。
3.安靜不是豆漿機的核心賣點，也不是制作豆漿場景里的剛需，愿意為安靜多付100元的人很少。
律師和客戶
關系悄然改變
在傳統的律師和客戶的關系中，律師通常處于主動地位，而客戶相對被動。客戶遇到法律問題需要求助律所或律師時，往往會因為缺乏選擇參考而依照地域就近選擇律所或律師，很多客戶沒有機會提前挑選法律服務機構，或只能在有限范圍內去了解律師的執業水平。
但在大數據時代，每家律所和對應的律師都會有相應的評估報告，根據不同的評估報告，用戶可以根據自己的需求理性選擇律所或律師。舉例來講，某家公司將一項業務交給10-20家律所去完成，根據后期回傳的數據，用戶能判斷出在這項業務中每家律所對相似服務的不同報價，此項任務中律師和其助理分攤的任務比重，按小時計費合理還是按項目整個承包更劃算，律所或律師在完成此項業務時額外費用產出的比較，這些內容都會成為客戶選擇合作伙伴的重要依據。數據時代的到來，會讓客戶在選擇律所或律師時有更多的參考標準和依據，能在交互關系中占據更為主動的地位，而作為相對方的律師或律所則面臨著新的挑戰。
打破法律人傳統的工作模式
《環球法律評論》專欄作家維克托對法律大數據有這樣的理解：“以一種前所未有的方式，通過對海量法律數據進行分析，對法律問題進行預判，獲得巨大價值的產品和服務，或得出新的認知、深刻的觀點和主張。”不同于傳統的法律數字化資源，法律大數據意味著更大規模量級的數據量，更為重要的是，法律大數據不僅可以滿足傳統數據庫所做的單純法律信息的匯總與整理，更可能為核心的功能做出預測。經過海量的數據分析，形成對特定法律問題的裁判預測，進行同案類推，甚至對案件時長、難度、證據要求、勝訴概率、賠償數額、量刑長短進行預判，推進人工智能發展，實現計算機的自我學習與完善。
這種模式對律師或律所的利處在于法律大數據能幫助從業人員對案件進行科學合理的預判，甚至預估案件審理法官的裁判傾向，對法律適用做出貼近的分析，會從一定程度上節約法律實踐成本。但是從更深層次的角度來看，大數據的普遍運用會對律師的工作帶來更高要求，律師被要求能從龐大的數據源中尋求精準的匹配信息，而用戶出于對結果精確性的需要也會對律師提出更為苛刻的條件。除此之外，律師的職業一定程度上會被法律數據分析人員和法律數據服務提供商分化，這些可能出現的情況都是大數據對法律從業者提出的更高的要求之一。
牽一發而動全身
