杰出教育20周年“向未來成長”新戰略晉級，四大關鍵詞：多元、立異、高興、收成，回應年代難題——怎么培育具有未來競爭力的人才。杰出教育高管團隊，攜手聞名物理學家李淼、北京大學心思與認知科學學院教授魏坤琳、廣東省中小學校長聯合會會長吳穎民，多維度、跨范疇回應這個年代難題，打造了一場極具啟發性的未來教育考慮盛宴。 　　新世界：回應年代，蓄力未來 　　“我們的年代不斷向前進化，人工智能年代的到來，我們對人才的要求、對教育形式的要求現已徹底不一樣了。因而，杰出教育提出了全新的品牌戰略，向未來成長。”杰出教育集團總裁唐俊京講道。 　　那么，該怎么讓孩子向未來成長呢？我們還記得開篇的四個關鍵詞嗎？多元、立異、高興、收成。家長們和教育者們可以細細咀嚼一下這八個字。 　　在唐俊京總裁看來，多元即尊重特性開展，拓寬多元視界；立異即突破傳統枷鎖，引導未來成長；高興即獲取前行動力，喚醒求知巴望；收成即安身自我發現，完成人的全面開展。 　　中山大學地理與空間科學研究院院長、物理學家李淼，則提出了一個新的概念“通才年代”，從古希臘汲取文明精華，從愛因斯坦身上發現人才實質，即學習是舉一反三，更是一通百通。 　　尋求極致高效的工業年代現已曩昔，在信息年代，在未來，將會有超越80%以上的人類會被機器人代替，然后失掉工作。要想讓我們的下一代成為具有未來競爭力的那20%，李淼表明，需求培育孩子成為全面開展的人，從“專才”教育向“通才”教育改變。 　　那么，家長該怎么實踐“通才教育”？ 　　李淼表明，當今年代教育應該要做的是，為孩子建立多元而豐厚的愛好觸發點，尊重孩子的愛好，進行多元引導。“培育孩子的愛好，必定要用接地氣的方法。我覺得最簡略的就是，逛書店的時候讓孩子隨意閱讀，讓孩子挑選自己的愛好，給他自由選擇的空間。” 　　面臨一日千里的科技開展以及未來多元的人才需求，美國未來學家、《失控》的作者凱文·凱利說過：“學習才能在未來才是最中心的才能。” 　　面臨人類的信息處理速度、信息存儲才能和邏輯思維才能都不敵人工智能的狀況，杰出教育集團副總裁關瑋瑩以為，我們需求從頭界說學習力：“學習力指的是個人學習的效能，它是把我們所學的常識轉化成才能的一個進程。” 　　繼而關瑋瑩就杰出教育的新品牌思路發布了“優異學習力”，她借自己培育女兒的比如，著重了學習力將是孩子向未來成長的中心競爭力，經過“學習動力、學習習慣、學習才能”三大因子構建“優異學習力”模型。 　　優異學習力也是一個教育共建的進程。中國教育學會副會長、廣東省中小學校長聯合會會長吳穎民，從多年的教育閱歷和當下中國社會的教育現狀動身指出——“杰出教育著重學習力，我覺得是對的。未來必定是充滿應戰的新世界，只要你不斷地感知新的東西，去習慣、去學習、去把握，獲取新的常識和新的才能，你才能生計和開展，所以教育者、家長必定要在學生的學習才能培育上下功夫。” 　　新人類：特性洞悉，潛能開釋 　　差異化的視界下，什么樣的教育最適合未來孩子的成長？ 　　“我的基本觀念是科學、放松。培育孩子一些通用才能，讓孩子找到自己的愛好，他們會習慣這個年代比我們習慣得更好，我們去幫他們規劃未來反而可能是孩子成長的阻力。”腦科學家、《最強大腦》科學判官Dr。魏——魏坤琳，從父親的身份動身，與現場觀眾共享了自己對女兒的教育心得。 　　一起，Dr。魏以為，特性化教育還需求愈加科學、智能的教育產品支撐。在順應孩子成長的前提下，憑借科學技術的前進可以讓孩子的智力得到更好的訓練，讓孩子取得愈加有用的教育。 　　在特性化教育產品支撐上，杰出教育一對一閱歷了多年探究測驗，厚積迸發，當天發布了牛師幫在線一對一。 　　根據對特性化的了解和未來趨勢的判斷，運用大數據，重視用戶的體會和反饋，杰出教育正式推出牛師幫在線一對一，以推動線下一對一革新，為未來孩子特性化教育助力。 　　“杰出教育牛師幫在線一對一的任務是——讓更多的學生，可以享用更高效的特性化教育。” 　　科技與未來是兩個分不開的詞，而科技年代的人文傳承也是今世教育面臨的新出題。 　　杰出教育大語文創始人陳宏巨表明，兒童愛玩是一種天分，不行能讓他不去玩電子游戲，不去玩手機。杰出教育把內容的研發和教師的選拔，根據學養和風趣進行有用的整合。包括引進科技、動漫教育，在這些測驗里邊，孩子受益許多。“我們期望憑借科技在兒童最美的年齡，讓人文沉積下來，讓才智滋補他的人生。” 　　對此，杰出語文創始人史秀榮以為，“在科技高速開展的時候，魂靈有必要跟得上，而這個魂靈是人文精神，人文精神需求有土壤，它的土壤與中華民族積淀的5000年歷史文化有實在的聯系。” 　　新篇敞開，未來可期，杰出教育歷經20年開展，開拓立異，擁抱革新，提出“向未來成長”的全新品牌戰略。 　　科技前進，年代回響，杰出教育20周年發布新形象，品牌煥新，標志著杰出教育再動身，以“多元、立異、高興、收成”四把鑰匙，為孩子蓄力，賦能未來人生！

　　處理目前大數據無法析因的困境，促進“大數據”研討的深入發展。12月25日，我國首個依照線下抽樣查詢數據、互聯網大數據和政府政務數據“三位一體”構思布局的數據庫——“我國家庭大數據庫”在浙江大學(下稱“浙大”)公開發布。本次發布的是第一批4輪以我國農村家庭為首要查詢目標的線下追蹤抽樣查詢數據。該數據庫將經過網上數據安全平臺，免費向浙大校內外相關研討人員敞開數據，同時，依據世界通行做法，供給數據同享服務。 　　“我國家庭大數據庫”包含了2011年至2017年間的4輪我國農村家庭的追蹤查詢數據，觸及我國農村家庭比較完好的信息，詳細包含家庭的基本結構、工作、出入、財富、農業生產經營、土地利用與流通、人口遷移與市民化、金融行為、社會保證、教育等各個方面。此外，數據還觸及我國基層單位(村委會)的基本情況，以及可供比照研討的鄉鎮家庭數據。 　　“我國家庭大數據庫”經過連續跟蹤查詢我國家庭的各方面信息，并定時用微觀數據記載我國家庭全方位的變遷。以此能夠真正了解我國家庭的客觀現實，探求各類社會問題的內涵機制，從因果關系上解說和預測社會的發展變化，然后協助提高決策水平，推動國家管理系統和管理能力的現代化建設，為滿意國家嚴重戰略需求供給實時的、全方位的數據支撐和保證。 　　談及數據收集的科學性、權威性，浙江大學社會查詢研討中心副主任喻燕剛說：“做研討用的數據，對數據質量的要求十分高，一旦數據出現誤差，就會出現問題。” 　　因而，在數據收集過程中都會進行嚴厲監控。據他介紹，“數據收集過程中，學生進行實地查詢的同時，組織了博士等人員作為帶隊督導。此外，還組織其他教師作為督導進行巡視。而采訪查詢過程中，經過計算機輔佐，運用能夠定位、全程錄音的平板進行記載，以此我們對拜訪質量進行監控。” 　　“我國家庭大數據庫”的發布在許多方面具有借鑒效果。喻燕剛表明，關于學生及研討人員而言，他們最困惑的是沒有數據進行相關研討，或許沒有數據驗證研討思路的正誤，而該數據庫的發布很大程度上處理了這些問題。

　　 　　能夠主動販賣的不再僅僅飲料，現在轎車也能夠。天貓轎車主動販賣機落地一周多后，不只多家轎車大牌紛繁協作，連地產商也主動找上門“求開店”。 　　記者了解到，22日，天貓客戶熱線收到來自某聞名商業地產公司的協作電話。“在新聞上看到了天貓轎車主動販賣機落地，方式很新穎，很有科技感，期望能在自家購物街區也開一家。” 　　據了解，該地產商在香港、北京、上海、廣州、天津等一二線城市有多個商業地產項目。其最新的商業地產項目規劃了F1賽道標準的主題賽場，期望天貓轎車主動販賣機能在此落地。 　　12月13日，天貓在上海開出首家主動販賣機門店。到現在，天貓方面表明，現已接到十幾家轎車品牌的協作意向，其中不乏奔馳、保時捷等豪華品牌，甚至有品牌方提出“將整個店包下來，協作一個月”。 　　據了解，天貓轎車主動販賣機是在新零售年代下推出全新的轎車出售方式，第一站以“超級試駕”方式落地。消費者在淘寶查找“超級試駕”并且預定成功后，就能夠來到店內進行人臉辨認機“刷臉”，即可主動彈出車鑰匙，全程無需店員，就能夠將轎車開走，并且能夠享用長達3天的深度試駕。 　　12月20日，沃爾沃全新XC60焰影藍運動特別版在天貓首發，并宣告參加天貓轎車主動販賣機隊伍。短短75秒，價格42.99萬起的第一批288輛焰影藍運動天貓特別版悉數售罄。 　　現在，大眾、奧迪、寶馬、奔馳、路虎、別克、沃爾沃、福特、本田、美麗、豐田、馬自達等干流轎車均可通過天貓轎車主動販賣機進行體會。 　　據悉，天貓轎車主動販賣機將在2018年開出幾十家店。2018年1月，天貓轎車主動販賣機在上海的第二家門店將在虹口區敞開，同期酷似立體車庫形狀的天貓主動販賣機大樓將在廣州開業。

　　“立異并推行是從零到一并到多的進程，這個進程通過標準化可以大大前進功率，標準的產出很重要，把標準的作用融入到作業思維中更重要。”21日，在阿里巴巴集團第三屆標準化大會上，阿里巴巴首席風險官鄭俊芳標明，阿里通過標準化思維，安身互聯網領域，以全球化視界，助力電商生態的標準化展開。一同，標準化推進業務展開成為大會共同。 　　“不是你的技術是一流就是一流的，而是你要有一流的地步、一流的格局、一流的胸襟、一流的文明，不是去‘爭’標準而是‘做’標準，未來的國際是你擬定的標準能效力全人類，效力全國際。”阿里巴巴董事局主席馬云曾如是標明“做”標準的重要性。 　　螞蟻金服CTO魯肅在參會時也標明，“標準是業務跋涉不可或缺的部分，是助力同伴齊心協力的進程和途徑，關于金融的業務展開，許多業務需求事前考慮標準，預先考慮標準，然后去締造和施行，來避免許多非標準化的問題。” 　　據了解，由阿里擬定的標準已廣泛存在于產品、技術、商業等各個領域。在消費者能看見的領域，越來越標準方便的網頁商品信息展示、訂單物流查詢、膠葛處理流程等通過標準得以前進。在消費者看不見的領域，如數據安全、生物認證、網絡支付、物聯網等領域，標準化也在進行中。 　　在安全領域，阿里牽頭擬定數據安全才干成熟度模型(DSMM)的國家標準，用來促進工作組織數據安全才干的前進。此外，阿里還主張樹立多個工作聯盟，通過與聯盟內成員一同擬定標準，共促生態展開。例如主張樹立“電子商務生態安全聯盟”，前進電子商務獨立軟件開發商、商家、物流等電商生態參與者的安全才干，助力電商生態展開。 　　一位參與阿里標準化大會的政府官員標明：“互聯網企業和標準的結合是個應戰，希望阿里可以繼續安身國際，依托生態，在未來繼續精耕細作業務需求的標準。” 　　阿里集團法務副總裁Sara慨嘆說：“三年走來，見證標準化在集團的展開，構建數字經濟新生態，標準也可以繼續起到愈加要害的柱石作用。” 　　“標準化能為業務展開發揮更大的價值，阿里正在盡力將實踐經驗貢獻成工作的標準，以完結標準賦能，與業界同仁共建工作健康生態。”阿里巴巴集團標準化總監朱紅儒標明，信賴依托我國展開要害，阿里巴巴能在國際標準化作業中貢獻更多力氣。

　　歷時130多天的比拼，首屆“AI Challenger全球AI挑戰賽”21日在北京揭曉，五個賽道的冠軍悉數誕生。立異工場董事長兼CEO李開復在頒獎典禮上稱贊，AI Challenger是一個真正銜接人才、人工智能、數據的優質渠道。 　　“AI Challenger全球AI挑戰賽”是由立異工場、搜狗和今日頭條三家國內人工智能范疇領軍企業一起建議的競賽活動，面向全球人工智能范疇科研人才，致力于打造大型、全面的科研數據集與世界級競賽渠道。 　　五大賽道冠軍共享200萬獎金 　　“AI Challenger全球AI挑戰賽”由中關村管委會輔導，旨在從科研角度出發，滿意學術界對高質量數據集的需求，推動人工智能在科研與商業范疇的結合，促進世界范圍內人工智能研發人員，一起探究前沿范疇的技能打破及應用立異。 　　AI Challenger共分五個賽道：人體骨骼要害點檢測競賽、圖畫中文描繪競賽、場景分類競賽、英中機器文本翻譯競賽和英中機器同聲傳譯競賽。 　　歷經130天的比拼，12月21日“AI Challenger全球AI挑戰賽”迎來答辯決賽巔峰時間，20多組選手在進行各25分鐘的簡報和答辯后，五個賽道的獲獎團隊悉數決出。 　　人體骨骼要害點檢測競賽取得冠軍的團隊，由李全全(商湯科技)，王昌寶、王宇杰(北京航空航天大學碩士研究生)三位選手組成的Firefly戰隊。該賽道的冠軍獎賞金額為30萬人民幣。 　　圖畫中文描繪競賽的冠軍取得者是來自清華大學的余年革。該賽道的冠軍獎賞金額是30萬人民幣。 　　場景分類競賽的冠軍由帥靖雯、張順豐、蔣尚達三人取得，三位選手均來自電子科技大學。該賽道的冠軍獎賞金額是10萬人民幣。 　　英中機器文本翻譯競賽的冠軍，由李曉普、閔可銳、宋洪偉三位選手組成的戰隊“CM”取得，三位選手均來自獵豹移動。該賽道的冠軍獎賞金額是30萬人民幣。 　　英中機器同聲傳譯競賽的冠軍團隊由董倩倩、張曉偉、王峰三人組成，他們均來自中科院自動化所。該賽道的冠軍獎賞金額是40萬人民幣。 　　與此一起，各賽道的亞軍、第三名及優異獎也一起決出，并共享了數額不等的獎金。 　　65個國家上萬選手報名參賽 　　自8月14日敞開報名以來，AI Challenger渠道已經招引來自全球120個國家超越百萬人次的重視，其間，來自65個國家的過萬名選手，組成了合計8892個團隊參加競賽。 　　本次大賽來自高校347所，包含國內高校247所、國外高校100所。比方清華大學、北京大學、中科院、上海交通大學、復旦大學、香港科技大學、美國康奈爾大學、佐治亞理工、英國劍橋大學、日本早稻田大學等。 　　來自企業約273家，包含百度、螞蟻金服、小米、奇虎360、微軟、通用電氣、我國移動、我國電信、格靈深瞳、英特爾、摩拜、馭勢科技、eBay等。 　　參賽者中也不乏曾經在各種AI大賽上叱咤風云的牛人，比方天池阿里移動引薦算法大賽冠軍、滴滴DI-tech算法大賽冠軍、ImageNet方針分類使命和定位使命雙料冠軍、中興算法精英挑戰賽冠軍，IBM-滴滴編程馬拉松大賽冠軍，以及Kaggle大賽的很多優勝者。 　　本次競賽中獲獎的選手，除了取得豐盛獎金外，還將有時機取得進入三家主辦方作業、實習或取得出資，以及在世界尖端學術會議上共享獲獎心得，得到如上海科技大學教授馬毅、曠視科技首席科學家孫劍、前Google研究院高檔辦理科學家林德康等十余位人工智能范疇尖端專家評委的輔導和評價。 　　李開復在頒獎儀式上說；“我最大的期望就是未來三年，AI Challenger能消除中美年青頂尖人才之間的距離，從我們這里走出去的優異選手，終究生長為我國乃至世界AI工業的領軍人物。”

　　拄著雙拐的笑舒(阿里花名)來自湖北孝感，他是架起打假大數據阻攔網的阿里巴巴工程師之一。“我在阿里打假不是做‘判官’，而是使用機器學習、做數據模型過濾負向產品和商家，掃除潛在危險。”每逢有人問他在阿里做什么，笑舒總要把上面的話大致重復一遍。 　　在笑舒和搭檔們的盡力下，他們研制的打假大數據模型每天對整個阿里渠道近20億件產品進行掃描，找出疑似售假商家做出處理，幫忙執法部分進行查辦。2017年的前11個月里，他們幫忙執法機關破獲制售假案件674個。 　　大數據鑄造世上“僅有”的打假模型 　　與一般人不同的是，笑舒一歲時被確診患有小兒麻痹癥，左腿相比常人衰弱一圈。在屏幕上，笑舒能讓代碼飛馳，而在現實生活中，他只能靠雙拐緩慢向前。 　　笑舒該怎么生存下去？一度讓在湖北孝感務農的爸爸媽媽感到擔憂。終究，爸爸媽媽決議送笑舒上學。“‘只需你肯學，我就供你讀。’這是母親跟我說過最重的一句話。”笑舒回憶，從初中到高中，父親每天騎著三輪車接送他上下學。 　　爸爸媽媽的艱苦和支撐讓笑舒不敢有絲毫松懈，由于技能過硬，他終究經過校招面試，成為一名阿里巴巴數據工程師。 　　大家不懂什么是打假模型，笑舒并不覺得奇怪。由于他和搭檔們所做的，就是探究一套世界上絕無僅有的假貨風控體系——面臨近20億量級的產品，上千萬賣家，數以億計的訂單。 　　“這種模型，世界上之前沒有過。從業界來看，一般使用機器學習做的都是正向模型居多，像營銷、推行。但我們做的是負向模型，且是信息量龐大，維度很多的場景。”笑舒說，從他開端研制打假模型便面臨很多壓力與應戰：打假模型判別禁絕，出問題他和同伴們要擔任。 　　一次有商家被投訴售假，但從信息層面看不出其是否售賣過假貨，這時受理投訴的搭檔調用笑舒研制的假貨模型進行鑒別，結果模型判別售假嫌疑極大。 　　而多次抽檢后顯現，該商家售賣的是正品，這曾使笑舒的打假模型備受質疑。 　　這事之后，笑舒和團隊深入剖析了原因，發現是作為機器學習的質料——種子數據特征的覆蓋面不行。在調整了數據樣本、特征和模型后，同類產品的售假判別準確性得到極大進步，得到調用部分的認可。 　　好刀都是磨礪出來的。閱歷了很多應戰后，現在，笑舒和搭檔們研制的大數據打假模型已應用在神秘抽檢、疑似售假商家入駐阻攔、售假頭緒挖掘剖析等阿里巴巴渠道管理部很多的假貨風控場景中。 　　用打假模型營建“無假”的交易環境 　　據《2016年阿里巴巴渠道管理年報》顯現，從2016年1月至2016年12月，阿里巴巴幫忙警方捕獲犯罪嫌疑人880名；搗毀涉假窩點1419個；破獲案件涉案總金額超30億元。在品牌合方面，這一年阿里巴巴自動阻攔刪去的產品量是同期權利人投訴刪去產品量的26倍。 　　笑舒表明，曾經他和搭檔會依據不同的場景、產品數據規劃打假模型。這些模型經過一段時間的調試和發育，上線初期命中率很高。但是，很多售假團伙會打聽打假模型的才能，進而讓假貨信息、售假者身份“變異”來繞過監管。 　　盡管能從信息層面消滅假貨，但笑舒和搭檔清楚，線下的假貨并不會隨便蒸騰。更加嚴峻的問題，不少線下制假團伙并沒有得到應有的懲罰，這就導致渠道面臨的假貨威脅一直嚴峻。 　　“當前打假就像個篩子，刑事判決處分過低，不足以震撼利潤豐厚的制假售假產業鏈。”據阿里巴巴首席渠道管理官鄭俊芳介紹，2016年阿里巴巴渠道管理部共排查出4495個銷售額遠大于起刑點(5萬元)的制售假頭緒，而經過揭露信息可以承認已經有刑事判決結果的僅33例，緩刑比率近80%。 　　因而，在本年兩會期間，馬云致信兩會代表委員，呼吁“像抓酒駕一樣管理假貨”，引起全社會強烈反響。 　　“‘像抓酒駕一樣管理假貨’終究目的是讓售假者得到應有處分，減少社會上的假貨。”笑舒表明，我們團隊最大的KPI(績效目標)應該就是使用打假模型，為全社會營建出‘無假’的交易環境。 　　說起行將到來的2018年，笑舒最大的愿望是爸爸媽媽平安健康，天下沒有假貨。

　　“人工智能的開展要去泡沫化，下一站將是‘工業AI’。”20日，在云棲大會·北京峰會上，阿里云總裁胡曉明表明，人工智能不該僅是試驗室里和PPT里概念上的AI，更應該是“工業AI”。 　　日前，我國工業和信息化部印發了《促進新一代人工智能工業開展三年行動計劃》，清晰要求加速人工智能工業開展，推進人工智能和實體經濟的交融開展。 　　曩昔每一次工業革命，都是技能與工業的深度交融，然后引發經濟和社會變革，人工智能也不例外。胡曉明表明：“未來AI要深化各行各業，去處理生活、出產和社會環境中遇到的扎手問題，這樣才能引領真實的工業革命。” 　　胡曉明以為，人工智能接下來有必要要有場景驅動，清晰要處理什么問題，并且在人工智能背后清晰是否有滿足的數據來驅動AI才能的提高。此外，還要清晰是否有滿足的核算才能去支撐人工智能算法、深度學習的發作。“只要以上三個場景同時具有的前提下，人工智能才會有價值。” 　　以阿里巴巴本年“雙11”購物節為例，人工智能現已滲透到各個環節，從機器智能引薦體系、客服機器人“阿里小蜜”、AI設計師“魯班”、機房運維機器人“天巡”，它們與人類一起，乃至替代人類完成了多項任務。 　　胡曉明舉例說，在城市場景上，阿里云研發的超級人工智能ET大腦結合城市，將杭州試點區域通行時刻削減15.3%，救護車主動抵達現場時刻削減一半。“在金融場景中采納跟銀行協作，把請求借款中整個視頻的驗證進程整體削減了54%，把信用卡自身的激活效率提高5倍。” 　　此外，據胡曉明介紹，AI不只能夠讓機器能夠看到，還能夠讓機器聽到，讓機器把聽到的展現出來跟工業做結合。“在上海地鐵，我們初次把語音非常喧鬧的環境直接運用到出產，讓大眾能夠在喧鬧環境內經過語音直接來購票。”胡曉明說，現在測驗現已經過，正要進行出產自身的推行。 　　據了解，現在阿里巴巴在城市、工業、零售、金融、轎車、家庭等多個場景推出ET大腦等“工業AI”計劃，而這些才能、產品和處理計劃都經過阿里云服務于各行各業。