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这里描绘的超市已经快变成现实了，创新工场旗下的创新奇智与永辉超市合作策划了一个相关项目，希望能尽快把这样的愿景带到大众身边。核心技术已经存在，只等软件进一步调试、供应链后端的整合以及建造商店了。
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OMO驱动的教育
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身历其境的OMO体验并非仅限于购物。相同的技术如视觉识别、语音识别，以及根据以往行为勾勒的详细个人档案，也可用来创造高度定制的教育体验。
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现行的教育体系大致上仍然是19世纪的“工厂模式”：所有学生在同一地点、同一时间，以相同速度及相同方式学习。学校采用“流水线”模式，让孩子一年升一级。在老师投入教学、辅导与评估学生的时间与精力非常有限的情况下，这种模式是有道理的。
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但现在人工智能可以消除这些限制，人工智能的感知、识别与建议能力，能够针对每个学生打造不同的学习流程，也可以让老师腾出更多时间，对学生提供一对一辅导。
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人工智能驱动的教育有四种应用场景：课堂教学、家庭作业与练习、考试与评分、量身打造的家教辅导。这四种场景的效果及行为会反馈给人工智能，并构成这一应用的基石——学生个人的档案。档案中包含影响学习的各种因素，比如哪些概念很熟悉，哪些概念不好理解，对各种教学方法的反馈，在课堂上的专注程度，回答问题的速度如何，调动学生积极性的方法，等等。
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如何收集数据？如何应用于改进教育流程？
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在课堂教学中，学校将采用“双教师”模式：一位优秀的教师远程授课，另一位教师在教室观察与辅导。课程的前半部分，是教师对大约20个课堂的学生远程授课，并向学生提出问题，而学生要使用手上的“答题器”回答这些问题，让授课教师实时了解学生是否理解了之前讲授的概念。
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在授课过程中，教室前方的一个视频会议摄像头使用面部识别与动作分析技术来记录出席人数，检查学生的专注程度，并根据学生的动作（例如点头、摇头、困惑的表情等）来评估学生对授课内容的了解程度。所有的数据，如用机器回答的问题、专注程度、理解程度，将直接写入学生的个人档案里，实时反馈学生了解了哪些授课内容，以及哪些部分需要进一步讲解。
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学生回家后，算法根据学生档案，为每个学生量身设计家庭作业：聪明的学生必须完成高难度、有挑战的题目；不太理解教材的学生则会做些更基础的题目，或许还要额外补课。
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这个过程中的每一个环节，如学生对不同题目的解答所用的时间及答题表现，都会写入他们的档案里，并据此调整后面的题目，增强学生的理解。此外，对于英文这类课程，人工智能语音识别技术能把一流的英文教学带到偏远地区。高性能语音识别算法可以评估学生的英语发音，即使没有以英语为母语的教师，也能帮助学生改进语音语调。
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从教师的角度看，这些工具可减轻批改作业的负担，让他们有更多时间关心学生的其他方面。中国的七天教育公司已经在使用感知人工智能的视觉识别能力，研发对复选题及填空题打分数的扫描仪，甚至还可以自动标示论文中的拼音、语法之类的常见错误，并根据预设的标准来扣分。这种人工智能技术能节省教师批改基本错误的时间，用来和学生沟通较高层次的问题。
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最后，对于学习落后的学生，人工智能系统里的学生档案会自动通知家长，详细说明他们对哪些概念理解困难。家长可以根据这些信息，选择远程辅导服务，例如为中国学生提供美国教师在线授课的VIPKID。远程辅导服务存在已久，但现在感知人工智能让这些平台持续通过表情及情绪分析，收集学生投入程度的数据，并将这些数据持续写入学生的档案里，帮助平台选择能让学生更加投入的教师。
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上述所有工具大多已经存在并开始应用在中国各地的课堂上。这些工具结合起来，将构成新的人工智能驱动型教育模式，融合线上与线下世界，创造出针对每个学生的不同需求的学习体验。在教育领域，中国已经领先美国一大步。信奉传统观念的中国家长会在孩子教育上进行大笔投入，中国高考的激烈竞争以及质量参差不齐的公共教育体系进一步加强了这样做的理由。短短几年，这些家长的投入已经让VIPKID之类的公司有了超过30亿美元的估值。
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公共数据与个人隐私
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打造OMO体验，需要从现实世界中收集海量数据，例如想使用阿里巴巴的“城市大脑”优化交通，就需要城市各个位置的视频资料；想为某个顾客量身打造OMO零售体验，需要先通过面部识别系统来确认身份；想让用户的声音与在线服务互动，需要能听懂人类语言的技术。
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这样收集数据可能会令许多美国人感到不安，他们不想暴露太多的个人隐私。但中国人更容易接受自己的面孔、声音及购物选择被记录与数字化，更愿意用个人的信息来换取便利。中国的各大城市已在使用大量的摄影机与传感器网络。这个监控网络把视频数据直接导入负责管理交通、公安以及紧急服务的优化算法中。
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如何在个人隐私和公共数据之间求得平衡，取决于每个国家的抉择。欧盟通过了《通用数据保护法案》（General Data Protection Regulation ）(4) ，规范并约束了在欧盟内收集和使用数据的行为，采取了最严格的数据保护措施。美国继续对用户隐私施行保护，从Facebook的“剑桥分析”事件及之后的一系列听证会就可见一斑。中国2017年开始实行的《中华人民共和国网络安全法》(5) ，也规定了要对非法收集、买卖用户数据的行为进行处罚。
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为了更多的便利性及更好的安全性，社会监控需要做到什么程度呢？这个问题没有“正确答案”。但从短期的影响来看，中国用户对于在公共场所收集个人数据相对接受，将使其在感知人工智能的推行上具有很大的起步优势。中国正在加快城市环境的数字化，这样做为OMO在零售、安保及交通等领域的应用开启了大门。
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不过，把感知人工智能应用于这些领域，需要的不仅仅是摄像机和数据。不同于互联网人工智能和商用人工智能，感知人工智能非常依赖硬件，想把医院、汽车及厨房转变为OMO环境，我们需要装配传感器的硬件与器材，使现实世界和数字世界同步。
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深圳制造
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硅谷或许在软件创新方面仍领先全球，但硬件创新却是深圳在领跑。过去5年间，这个位于中国南方沿海的制造业大都市，已经发展出了全球最有活力的智能硬件制造业生态系统。开发一款新的应用程序，几乎不需要现实世界的工具，只需要一台计算机和一名有好点子的程序员。但研发感知人工智能硬件，如有眼睛的购物车、有耳朵的音响，则需要一个坚实且灵活的制造业生态系统，包括传感器供货商、注模工程师、小批量生产的电子工厂在内的成熟流水线。
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现在，中国制造业的最大优势不是廉价劳力，印度尼西亚及越南之类的国家的工资更低。中国制造业现在的最大优势是无可匹敌的供应链灵活性，以及能够研发出新器材的原型并且量产优秀的工程师。
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