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最近几个月，军用和主动攻击型武器的问题闹得沸沸扬扬，很多AI研究者联名反对这项技术的军事化。
但令人无奈的是，AI的很多特征确实能够与极端情况和复杂环境相结合，类似技术很难在民用市场找到落脚点，军用AI也就顺理成章作为了技术加持的方向。但是换个角度想想，如果军用AI容易引发普遍恐慌，那么切换到警用会不会好很多？
用AI来加持公共安全，提升警方的工作效率，似乎是个不错的主意？
当然，我们距离经典的《机器战警》还有很长的路要走。但在我们平时很少关心的警用技术世界里，AI从未缺席。甚至很多非常前沿，有点科幻味道的技术已经投身到了实战中。
就像众多AI应用领域一样，在AI+公共安全的旅程上，争议和焦虑感也是必不可少的话题。今天让我们来盘点一下警用AI的发展方向、层次和背后引起的争论。
在很多警匪片中，我们经常会分不清卧底和警察。说不定未来某一天，我们会分不清执法的是真人警察还是AI警察。想想也是怪有意思的。
工利其器：从警具开始的AI进化
罗马不是一天建成的，AI警察也不可能马上取代人类。
在现实里，AI的首要任务是升级警察叔叔手里的警具，让他们不用那么辛苦&
美国电影中，警察用发射带电飞镖的泰瑟枪制服嫌犯（有时候是主角）的画面可谓深入人心。而泰瑟枪的制造商Axon如今已经开始了全面的AI化转型。
比如他们就把AI技术用到了执法记录仪中。
已经被美国多地警方装配的AI执法记录仪，可以通过摄像头背后的算法识别和分类功能，来对执法信息进行全自动编辑和存档。这个功能原理等同于我们手机中的图片识别，但要建立在海量数据库和针对警用信息的强化基础上。有了这个能力，执法警员就不必再对拍摄的资料进行大量剪辑、归档，从而节省下工作时间。
依靠警用设备起家的Axon，如今已经将企业目标全面设定为AI化。他们希望通过AI带来的识别、判断和主动分析能力，来取代警察所有的文书和资料编辑工作。
假如你觉得只是取代文书工作不太给力，那当然还有更强悍的。比如用AI来配合审讯。
日立和麻省理工合作推出过一个AI摄像头解决方案，可以精准识别出被拍摄人的心跳、脉搏等数据。这项技术的一个应用场景就在在审讯时监控嫌疑人的生理状况和面色变化等，并得出嫌疑人可能说谎或者精神高度紧张等结论。
这项技术的价值在于它并没有收集太多嫌疑人资料，而是将一个审讯员察言观色的能力集成到了AI上，为审讯提供辅助。当然了，目前这类技术才刚刚开始。
还有一个很大的市场，叫做警车。
就在不久之前，美国媒体披露福特申请了一项新的警车专利。
根据相关信息，福特的新警车不仅能够自动驾驶，还可以通过车载摄像头和去发现街上其他车辆的违规信息，同时它还能连接到公共摄像头等设备，组成立体化的车辆自动执法体系。
根据专利信息，这种自动警车可以在不用人类介入的情况下自己开出罚单，甚至还能根据事态来主动追踪甚至跟踪嫌疑车辆。
你的违章罚单竟然是一辆车给开出来的，这听起来够神的吧？然而福特只是自动驾驶警车众多玩家中的一个而已，随着自动驾驶产业的深入，更高应用度的警用车市场恐怕是兵家必争之地。
我是城市的眼睛和耳朵：摄像头背后的超级AI警察
以上说的那些AI，放在警匪片里显然都是配角。但是演主角的心是每个人都有的，AI大概也不例外。
如果AI能够为我们做一些人类警察做不到的事情，那么它们当然也就顺势上位了。比如说，同时看完城市中无数个摄像头的拍摄数据。在城市摄像头网络与公众安全这幕大戏中，AI已经准备作为一名&超级警察&粉墨登场。
城市摄像头背后的AI，第一个任务当然是从人海中找出逃犯。记得当年抓周克华的时候，警方出动了大量警员日夜不停的看监控，假如AI能够快速完成这项工作，那当然一大善举。
以今天人脸识别的完成度，近距离认出逃犯数据已经毫不困难。难点是要在城市摄像头拍摄到的人山人海中精准识别出某个人脸数据。比如欧洲一个叫做Indect的摄像头+人脸定位项目，就号称能在足球场定位观众席里的嫌犯。用摄像头+人脸识别抓捕逃犯的技术在中国也得到了飞速发展，很多公司提供类似的算法解决方案。
另一个摄像头背后的AI安全应用，是预判人流密集度，从而实时示警引导人群疏散。我们这样的人口大国，在人群密集时发生踩踏事故是重要的社会安全隐患。用AI识别人流拥挤程度是有效的解决方案。在今天中国很多一二线城市里，城市摄像头背后的AI预警装置已经开始上岗工作。
与人流控制相似，车流控制也是城市安全AI的一个主攻方向。比如通过摄像头判断车祸发生从而第一时间报警，甚至通过车辆行驶轨迹异常来判断酒驾和疲劳驾驶。这些都已经在今天部分中国城市中得到了应用。
比较好玩的是，负责城市安全的警用AI不仅能&看见&，还能&听见&。
硅谷一个创业公司开发了名叫ShotSpotr的城市警用系统，它的能力是从通过城市里的麦克风，借助AI能力在复杂的城市声音中识别出枪声。一旦听见枪响，系统就会自动向警方报警，并准确定位枪击事发地。
当然了，能看能听之外，还能想就最好了。别急，这个AI也能。2016年，与日本电子通讯大学公布了一个合作项目，内容是通过城市摄像头监控到犯罪事件之后，AI系统自动规划出警方案和警力调配计划。其算法包括就近警力分配原则、预判嫌犯逃跑路线，还能设计出封闭道路和设置路障的方案。目前这个系统在人口密集、地形复杂的东京，已经可以五分钟内给出一个警力调配方案。
躲在摄像头背后的AI警察，已经开始在全世界上班，注视着城市的一举一动。假如你觉得这还是不够厉害，那&&预测犯罪了解一下？
《少数派报告》看过没？大预测术已经在路上
不知道今天提《少数派报告》是不是一件暴露年龄的事&但一说到AI预测犯罪，还是会首先联想起电影里的&先知&系统。
现实世界里的预测犯罪系统没那么神，但它的前沿研究已经在某种程度上开始向着玄学荡漾&
提起预测犯罪，就不能不提到警用科技界赫赫有名的PredPol公司。虽然IBM、摩托罗拉等企业都涉足预防犯罪系统这个市场，但2012年才建立的PredPol已经覆盖了全美上百个地区的警局，在降低犯罪率上给出了很强势的数据反馈。
PredPol的业务说起来没那么神秘。它的基本逻辑是根据过往犯罪率曲线，和不断变化的犯罪事件时间、地点等数据，通过一个大数据分析算法，来得出哪个街区犯罪事件高发、哪条街道抢劫事件较多、哪个时间段城市比较危险这样的数据结论。从而指导警方调整巡逻路线和巡逻时间，把更多警力投入到犯罪率偏高的时间地点上去。
这事好像听起来也没什么，任何警员肯定都知道重点巡逻这件事。但以前重点巡逻靠的是个人经验，而且整个警队难以统筹协调。PredPol在6年间扩大了几十倍的使用率，已经在某种程度上说明了这种&犯罪预测&是有效的。
类似方案已经开始从美国拓展到其他国家。比如前几天日本神奈川县警方刚向财政部门申请研究经费，希望能为2020年东京奥运会建立一个预测性治安体系。结合大数据体系和AI分析能力来设定更严密的安全保护机制。
如果觉得已经投入使用的系统不够神，那我们应该看看更前沿的研究。PredPol最早并不是一个警用科技创业项目，而是两名科学家的研究成果。其中一个站在PredPol背后的男人，就是加州大学洛杉矶分校的杰夫&布兰汀汉姆教授，他是今天&预测犯罪&领域的先驱和代表人物。
不久之前，杰夫&布兰汀汉姆团队在名为《Parally Generave Neural Networks for Gang Crime Classificaon》的论文中提出了这样一种设想：用网络来识别帮派犯罪的特征，从而将帮派分子从人群中识别出来。
事情到了这里，大概有一点&科幻&的味道出来了。
在布兰汀汉姆团队的研究中，他们收集了洛杉矶警局2014年到2016年所有关于黑帮犯罪的数据，输入到一个深度学习中，由算法自动生成对于帮派犯罪的特征理解和行为框架。很多案件中缺失的证据环节也将有AI来主动补完。经过长时间的训练，AI开始掌握了一套对帮派犯罪和黑帮分子的独特理解。回到现实中，当警方把新的嫌犯信息输入进AI系统后，就可以由AI来判断该人是不是参加了帮派组织和帮派犯罪。
布兰汀汉姆团队提出的城市时空犯罪预测模型
研究人员表示，这项研究的未来目标是在缺少很多数据的情况下，依旧能判断嫌疑人是否参加了帮派&&可以说是非常激进的技术了。
千万不要以为这项技术仅仅是科学家搞着玩的，人家可是明确拿到美国国防部的资助，目标是以时空博弈论和机器学习技术打击极端主义。在帮派犯罪预测之后，布兰汀汉姆团队还将在具体犯罪种类预测和实时预测犯罪上展开进一步探索。
显然，不管你愿不愿意，AI预测犯罪的&大预言术&已经向现实逼近。而一路伴随他的，是关于隐私、歧视和不靠谱的争议。
要安全还是要隐私：警用AI的原罪博弈
去年，谷歌曾经发长文指出，中国某高校用人脸数据来预测罪犯的研究十分不靠谱。原因是这项研究分析了犯罪分子数据库，从而得出了&某种面部特征的人更容易犯罪&，显然是把两种不相关的信息强行结合到了一起。
这场类似于&相面&的AI闹剧告诉我们这样一种可能：我们太想知道未来，也过分愿意做数据归因。很多看似神奇的结果，可能都是在这两种有问题的心理下被强行得出的。
比如就有批评者指责上文提到的AI帮派犯罪预测。由于其数据来源完全是洛杉矶警察局提供的案件信息和警察得出的结论。那么AI想要判断准确，就必须建立在洛杉矶警察局所有判断都正确的基础上，而对于帮派犯罪来说，这显然不可能。
数据关系之间的牵强，让很多预测类的警用AI从一开始就备受质疑。而其深度学习过程中的黑箱性也是观察家和民众批评的焦点：研究者都不明白AI是怎么预测犯罪的，居然就敢说我有问题？
更无奈的是，技术问题还仅仅是警用AI科技面临的第一重困境而已。向上一层则会撞上非常难办的歧视问题和隐私问题，在道德困境面前，技术会更加束手无策。
比如说前面说过的AI预测重点巡逻地区。这件事在日本还没开始，就已经有媒体提出这很有可能加大警方对某几个具体区域的巡逻强度，从而让这个区域的居民和店铺产生不满。
在美国这种不满早就洋溢出来了，2016年美国公民自由联盟曾经联合十几个人权组织发表声明，认为警方用AI作为巡逻，甚至审讯和逮捕的工具并不恰当。其背后隐藏着警察系统对某些社区甚至某些族裔居民严重的偏见。
也有媒体比较阴谋论地认为，加州很多城市的警方过度热爱搞一下AI预测犯罪的技术，或许含有警方希望在缺少或者没有证据的情况下实施执法的可能。
而关于隐私的争论就更严重了，城市摄像头追逃按说已经是比较&温柔&的技术，但还是有很多声音批评这些能够高高在上认出街上每一个人的技术，其实是对居民隐私的破坏。&不被认出来&也是隐私权力之一，更何况数据如何应用居民也无法自主。
当警方手里的识别工具越来越强力，犯罪分子的活动空间当然会越来越小，但普通居民感到的隐私压抑感也会随之上升。在AI识别能力爆炸式发展的今天，这可能会是一个无法圆满解释的矛盾。
在警用AI科技领域，强调公众安全还是强调居民隐私，优先考虑技术的妥善度还是应用效率，处在一场无止境的博弈里。
AI从来都是一把双刃剑，这点在安全领域给人的感受尤其明显。
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电信与信息服务业务经营许可证：粤B2-人工智能关键技术决定机器人产业的前途人工智能关键技术决定机器人产业的前途计算机教育杂志百家号目前的机器人已经能够胜任精确、重复性的工作，但很多时候，它还不能够灵活地为新任务进行自我调整，也不能应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过，这些情况都在发生改变，机器人正在变得更加智能。我们不禁要问，让机器人实现智能的关键技术到底是什么？这些技术在最近十年会发展到什么程度？整个产业的应用前景将会如何？随着家用机器人的应用需求不断增加，人工智能相关技术不断进步，硬件性能的增长，服务机器人近年来开始从实验室走向家庭，并从扫地机器人等单一功能向多功能的个人机器人发展。感知、认知和行为控制机器人的技术按照通常的理解分为三个部分，感知、认知和行为控制。感知主要是基于视觉，听觉及各种传感器的信息处理；认知部分则负责更高层的语义处理，如推理，规划，记忆，学习等；行为控制部分专门对机器人的行为进行控制。提到机器人，一个最近经常提及的词是人工智能。人工智能是用计算机来实现类似于人的智能行为的一门学科。机器人本身即是人工智能的一个终极应用目标之一。所以谈到机器人，人们很容易联想到人工智能。人工智能的确对于机器人非常重要，上面提到的三个部分的技术都与人工智能相关。从应用角度看，机器人由于有一定的自主性，能与人和环境交互，与之前的计算设备(包括电脑，手机等)相比，对智能的要求较高，这也是人工智能逐渐受到关注的一个原因。传统的人工智能做为一门学科，起源于20世纪50年代的达特茅斯会议，后来经过几次大起大落，在基础理论和方法上积累了丰富的成果。从早期的符号计算系统，到专家系统，再到90年代发展起来的机器学习，大数据分析，都可以算是人工智能的范畴。在图像、语音、搜索、数据挖掘、社会计算等领域，又派生出了一些相关的应用研究。其中与机器人联系较为紧密的包括计算机视觉，语音和自然语言处理，还有智能体(Agent)等。从技术上看，人工智能要达到人类级别的智能，要走的路还非常远，因为目前对人的智能机理尚未研究清楚。但从实用角度看，根据目前技术的进展，如果能够部分模拟人的智能行为(比如认出主人并进行相应的交互)并达到较好的用户体验，将会在短期内取得突破性进展。当然这在技术研发上还需进一步解决技术的实用性、鲁棒性问题。毕竟以往的不少机器人都还在实验室或者受限的环境中(比如养老院)进行研发和测试，而新兴的家庭服务机器人，将在家庭环境中独立或者半独立地(通过与人的协作)完成某些服务，这对技术的鲁棒性提出了更高要求。其中的一些，如计算机视觉、语音识别等核心技术还在不断地改进中，还没有发展到完全成熟。所有这些，都决定了需相当深入的研发工作，才能实现真正的实用化、智能化的家庭服务机器人系统。机器人不是一堆机械和芯片在以往对服务机器人的研究中，一个典型的目标应用是机器人可以做家务劳动，这就要求机器人可以用手臂去操作物体(抓放)。在这些方面的研究虽然较多，但从目前的技术进展看，在几年内实现机器人做家务劳动，仍有诸多的挑战。1、目前的机器人，尤其是人形机器人的成本过高。举例说，一条机器人的手臂可能需几万美元，而机器人的手部就需要1万多美元，整个机器人的造价，更是普通家庭无法承受的。2、机械手的灵巧程度，仍然难以和人手相媲美。3、在安全性方面也存在需要解决的问题。有着钢铁之躯的机器人一旦进入家庭，由于程序错误，不小心挥挥手、伸伸胳膊，都可能对血肉之躯的人造成巨大伤害。机器人如果暂时不能做家务劳动那又有何用，这是不少人关心的一个问题。如果不能应用，机器人不过是一堆机械和芯片而已。目前除了类似扫地机器人这样能够实现比较单一功能的机器人外，还有不少机器人的用途正在发展之中。机器人作为一个新型智能设备，普通用户最关心的是机器人可以为他们做些什么？如前文所述，机器人目前还难以实现类似做家务这样的应用。而要达到人的智力水平，也还需要较长的发展时间。所以在应用方面也需要针对人工智能技术，特别是感知认知技术的现状进行设计，要充分利用最新技术，实现在过去看来不可能实现的功能。预计未来十年，市场上出现的服务机器人将具有以下特点。1、机器人将实现低成本。在前文中提到，如果让服务机器人进入专业或家庭服务领域，成本需足够低。专业服务机器人的成本可以相对高些，而家庭服机器人则需严格控制成本。2、机器人将拥有多功能特点。目前在家庭中使用的服务机器人主要是扫地机器人这样能够实现单一功能的机器人。未来多功能的机器人将有较大的发展，出于成本考虑，机器人中的某些处理器将可以用于多种应用。同时随着技术的发展，机器人的应用将越来越多，机器人将可以像人一样完成不同的任务。3、具有独特的应用。这是用户购买使用服务机器人的主要动机，这些应用不是简单移植已有的电脑或手机的应用，而是具有独特的机器人应用的特点，如自主性，操控类似于人并能够与人进行互动等。4、可与人协作完成任务。因为机器人是为人服务的，所以需要与人进行多方面的互动，以了解主人对服务的需求。另一方面是受制于机器人的智能和人相比还是有很大差距，所以有些任务还不能独立完成，需借助于人的帮助才能完成。5、机器人将有高安全性特点。这包含信息安全和物理安全两方面。即不给用户带来安全隐患，甚至能主动检测并制止一些有潜在安全威胁的行为。著名的阿西莫夫三大定律，规定了基本的机器人安全规则。当然如何具体实现这些安全性，尤其是物理安全，还需要在机器人硬件和软件上下功夫。家庭服务机器人和专业服务机器人的未来将会如何发展，已成为业界关心的话题。家庭服务机器人将会实现如下几类较典型的应用1、家庭服务机器人将实现各种助手类的应用。智能手机上流行的个人助理软件(Siri，Cortana等)，将从虚拟的无形演变为有物理外形的机器人能够实现的功能。可以设想，机器人助手可以帮用户查询一些如：天气，限行尾号等信息，或对用户进行提醒。听上去好像与手机上的体验并无区别，但实际上在体验上已有不少改变。用户和机器人互动的时候可用更自然的方式，像和人交流一样，甚至可以看到机器人的表情，使服务显得更加个性化。除了这些应用，服务机器人还可在更多的场景中作为人的助手。比如服务机器人可以作为人的健身助手，当人在健身的时候，机器人可像健身教练一样提供一些建议。相信此类应用随着技术的发展，将会越来越丰富。2、家庭服务机器人将助力少儿教育。因为服务机器人具有自主性和移动性，将会为少儿教育带来无限的可能和更广泛的应用空间。3、家庭服务机器人将可实现老人看护。包括中国在内的许多国家，正在或将要步入老龄化社会。中国的老人一般希望居家养老，而子女又忙于工作，即使住在一起也无法一直在身边照看老人。诸如提醒老人吃药或紧急情况时及时救助等，如果能由家庭服务机器人来完成，将大大提高老人居家养老的生活质量，也使得子女更放心。老人看护将是未来机器人的一个应用热点，具有极大的社会价值。机器人能完成的事还有很多，除了与健康辅助直接相关的功能，还可帮助老人读书读报，与老人简单聊天等，进行情感方面的关怀。对于专业服务机器人，其应用根据专业应用领域的不同，而有较大区分。1、在物流中心进行货物分发。据悉，这项应用已开始在亚马逊等公司实际使用。未来将不断地升级，如能够自动取货等。2、在零售店，柜台，前台等处为客户服务。这些服务机器人能够和客人打招呼，并回答一些基本问题，还可以帮客户提包，端茶送水，并为客户指路。3、机器人摄影师。机器人摄影师可以不知疲倦地穿梭于宾客之间，帮人们拍出高质量的照片。当然此功能在家庭服务机器人上，同样是个新鲜的功能。4、智能安防机器人。在一些警力不足的地方，如果有智能安防机器人24小时巡逻，则会有很好的震慑力，减少犯罪的发生。关键技术与挑战可以预见，未来服务机器人有不少有趣的应用，但从技术实现的角度看还存在诸多挑战。前面提到过机器人的三大技术领域，包括感知、认知和行为控制。其中行为控制技术相对来说，已经有不少技术积累。而对于在不久的将来可以实际大规模应用的服务机器人，将会更偏向于发展低成本的机器人。诸如机械结构比较简单的轮式机器人(只有轮式移动平台加上一个可活动的头，一般没有手臂或者手臂比较简单)，由于其控制部分较为简单，因此在感知和认知方面的技术，显得尤为重要。根据以往机器人领域的研究进展和对应用的初步分析可以认为如下的感知、认知技术，将是实现应用的关键。1、三维导航定位技术。不管什么机器人，只要可移动，即需要在家庭或其他环境中进行导航定位。其中SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术可同时进行定位和建图，在学术研究方面已经有不少技术积累。但对于实际系统，由于实时性低成本(比如无法采用比较昂贵的雷达设备)的要求和家庭环境的动态变化(物品的摆放)，因而对导航定位技术提出了更高要求，仍需进一步研发。2、视觉感知技术。其中包含人脸识别、手势识别、物体识别和情绪识别等相关技术。视觉感知技术，是机器人和人交互的一个非常重要的技术。3、语言交互技术。其中包含语音识别、语音生成、自然语言理解和智能对话系统等。4、文字识别技术。生活中有不少文字信息，如书报和物体的标签信息，这也要求机器人能够通过摄像头来进行文字识别。与传统的扫描后识别文字相比，其可通过摄像头来进行文字的识别。5、认知技术。机器人需要逐步实现规划、推理、记忆、学习和预测等认知功能，从而变得更加智能。从目前的研究现状看，服务机器人面对的关键技术均有了长足进步，但还有相当多的问题要解决。推动技术的研发与实际应用结合英特尔中国研究院的一个重要研究方向是服务机器人，研究范围主要包括鲁棒的三维导航定位、人和环境的视觉感知以及人-机器人交互(包含感知、认知、行为控制的结合)等领域，致力于为英特尔的合作伙伴提供先进的服务机器人技术。研究方法以特定的目标应用领域为出发点，并以此来推动技术的研发和在实际应用中的测试。前面提到的助手类应用、少儿教育应用、老人看护应用，是研究重点。为了进行应用测试，英特尔中国研究院建立了实际的机器人硬件原型。左边是其内部结构，由一个带有英特尔Realsense摄像头的电脑来控制一个全向移动底盘和头部的转动，其高度可调，以便适应成人与儿童的互动要求。目前研究院已经在视觉感知等领域取得了阶段性成果。显示了利用Realsense摄像头和SLAM技术生成家庭环境地图，这在后续就可用来定位导航。研究院还开发了鲁棒的跟踪技术，可在多人同时出现的情况下，长时间正确地跟踪一个特定用户。在未来还会研发出更多相关技术和应用，这些技术也将服务于业界的合作伙伴助力开发出先进的服务机器人产品。推动技术的研发与实际应用结合对于机器人技术，大家关心的一个问题是，是否需要采用专用的人工智能芯片。目前探索的一个方向被称作混血计算(Hybrid computing)，其是指用通用处理器和其他架构一起合作来进行计算。不过，还处于早期探索的阶段。一个架构是否能成功地应用于服务机器人，需要看性能是否满足应用的需求，功耗等是否合适，这是一个考虑多种因素平衡的选择。可以说现在的通用处理器与已有的一些其他计算单元(如向量处理单元、GPU)，已经可以为服务机器人提供一个理想的硬件架构，尤其是多功能的具有感知、认知功能的服务机器人。目前机器人主要的瓶颈，还是在应用需求的开发和感知、认知技术上。当然，未来的架构，也会随着对应用的深入开发而不断创新。硬件设计面临的挑战越来越大，需要不断地适应未来发展的演变。同时也可以考虑用FPGA架构来为一些比较专门的应用提供加速，这样在应用发生变化的时候，将具有更多的灵活性。（本文转自“新战略机器人网”）更多精彩：基础学科拔尖人才培养模式探索与实践中美高校本科计算机教育的差异与思考新工科背景下的软件工程课程实践教学建设：思考与探索2017年创新人才推进计划拟入选对象公示，有你的学校和老师吗？北京航空航天大学王田苗教授：当前智能机器人发展若干挑战性问题【言十系列】新工科建设与系统能力培养【目录】《计算机教育》 2018年第7期张钹院士：走向真正的人工智能清华博士生导师刘知远亲授：高考志愿计算机/AI专业填报指南关于专业型学位研究生培养的建议与思考新工科背景下软件工程人才培养的研究与实践【言十系列】论新工科建设及计算机与软件工程学科的作用终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了！人工智能知识体系大全干货！清华大学孙富春教授回答你对人工智能的所有疑问！【目录】《计算机教育》 2018年第6期【目录】《计算机教育》 2018年第5期澳门大学校长赵伟教授：计算机科学的未来和素质教育的发展【目录】《计算机教育》 2018年第4期【目录】《计算机教育》 2018年第3期【目录】《计算机教育》 2018年第2期【目录】《计算机教育》2018年第1期喜讯：《计算机教育》跃居《中国学术期刊影响因子年报（人文社会科学）2017版》Q1区！《计算机教育》荣获“2017中国最具国际影响力学术期刊”本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。计算机教育杂志百家号最近更新：简介:教育部主管、清华大学主办，国家级期刊。作者最新文章相关文章