时间：2023-12-28 11:50:31
序论：在您撰写人工智能医疗应用的重要案例时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
2015年，马云在德国CeBIT2015开幕式上向德国总理默克尔演示了由旷视科技Face++提供支持的Smile to Pay“刷脸”技术，这令其为更多人知晓，成为人工智能圈的明星。
2011年，旷视科技由3个85后的年轻人成立，是一家专注于图像识别和深度学习的技术公司，被外界熟知为“Face++”，是国内人脸识别领域知名的创业公司，创业之初获得了联想之星的一笔天使融资；2013年获得创新工场百万美元 A 轮投资。2014年11月，获得2200万美元B轮融资，投资方包括了启明创投、创新工场等，2015年完成B轮4700万美元融资。根据工商信息，公司还获得了来自蚂蚁金服（上海云鑫创业投资有限公司）的投资。
旷视科技品牌市场总经理谢忆楠接受采访时介绍，旷视科技目前主要在深度学习、机器视觉方面进行更深入的技术研发，并保持在泛金融、泛安防两个领域的产品领先地位，逐步向物联网、人工智能方向摸索。
1.12亿刚需用户
据统计，2016年采用旷视科技的人脸识别技术“刷脸”的用户已经达到了1.12亿，这些用户主要来自泛金融领域。人脸识别为他们的身份信息提供了很好的保护，并很顺畅地通过实名验证拿到贷款。
泛金融用户的快速增长，一方面来源于政策的推动，另一方面是“刷脸”技术实质性解决了用户的远程风控问题。谢忆楠对记者表示，“我们的很多技术已经实现了融合，包括人脸识别 、文字识别、SAAS等，他们解决了用户对安全和业务远程化的要求，榛チ网金融的产业化提供了支撑。”
今天泛金融已经不是一个概念，实际上每个行业对于泛金融的需求都存在，这些行业基本上与金融交易服务都存在交叉点，在实名认证方面有共同的需求，实名验证技术也让服务的双方都获得保障，这样就能维持一个良好的秩序。
实名认证对金融业务的扩展也有很大的帮助。一般金融服务网点越多，服务才有更好的保障。在今天的移动化时代，如果服务受制于实名认证这个难题，金融服务网点的整体流程就可能出现问题。比如网贷企业一旦没有远程验证这样的技术手段，就没办法实时批复这样的业务，所有的业务还是要到线下去做，这样一来，互联网金融本身的实时化、网络化的优势就不存在了。
在金融服务实名化需求增多的背景下，旷视科技抓住了这一机遇，他们努力在泛金融行业的移动化方面起到推动作用。而人脸识别技术和生物识别相比，也具备一定的优势：它能让用户的服务得到升级，信息安全得到保障。
“1.12亿用户，这是我们2016年的里程碑，今后人脸识别会逐渐走向更多的人群，走向我们的生活。” 谢忆楠说。
做中国的谷歌+华为
一进旷视科技公司，其门禁系统特别引人注目，这其实是一个“摄像头+门禁控制+后台”的员工、访客管理的综合系统。通过这样的门禁智能识别系统，让数据流通了起来。摄像头拍摄的视频流被分解成很多的信号，会对员工和访客进行识别和分类，并记录下来。
说到人工和机器的不同，谢忆楠这样解释，“对人来说，记录这些信号可以通过眼睛来解决，而机器通过视频感应器将这些线下的数据收集起来，这也是物联网概念的核心所在。”
在物联网方面，旷视科技主要关注两点：一个是智慧安防，另一个是智能商业。智慧安防方面，旷视推出了实时的警务信息告知器，之前警务情况主要是经过事后的方式来处理，不能通过视频信号去实时地去判断。通过开发远程认证识别产品和技术，可以把摄像头变成实时数据的感知器，让警员能够实时地处理问题。
“我们在杭州和无锡分别做了一些项目，通过这些应用，警察可以远程了解在地铁的人哪些是在逃犯，并马上通知现场的同事实施抓捕。从发现到实施抓捕，整个过程下来只需要25分钟。”
智能商业是一个大BI的概念，它的一个重要应用领域就是地产和楼宇的自动化，比如大楼的智能出入管理。过去的门禁卡和保安系统解决不了身份惟一性，也控制不了大楼里面发生的安全隐患。拿2016年的颐和酒店事件来看，尽管保安就在现场，但是没能现场进行阻止，主要的原因就在于他不知道当事人的身份信息，是访客还是房客？没有清晰的认知信息，让管理人员无从下手。
过去在卖场里面的人群很多，这些人到底处于什么样的年龄、性别和特征喜好分布，都是无从知道的。智能零售主要就是通过物联网来感知这些数据的，并将这些数据串联起来，产生最有效的信息。
未来，无论是智能安防，还是智能零售，都离不开物联网技术。旷视科技也逐渐明确了自己的定位――数据服务提供商。“我们只是通过人脸识别技术为各行业提供各种数据服务，解决他们业务上的难题，至于这些数据到底是什么，我们并不关心。”
“实际上我们做的事情主要还是以深度学习、机器视觉的技术研发为主，同时也会提供一些行业解决方案，有点像谷歌+华为的综合体。” 谢忆楠表示。
未来，探索机器人领域
智能制造是当前的热点，越来越多的企业已经将巨大的人力物力投入到可感知的机器人领域。旷视科技的计划是先专注在物联网领域，包括智能制造，随后才会逐步进入半自动化的、有感知能力的机器人领域。
在制造领域有很多不同的工艺和要求，比如色彩、尺寸、力度等等，这些工作在人工时代会有不小的误差，但是采用机器人会做的更加精准。在流程控制上也比较标准化，一个程序就能让所有的机器整齐划一地操作工具。
旷视科技的另一个触角伸向了硬件领域。据研究机构统计，随着物联网、智能硬件的发展，未来数年联网设备的规模可能是数百亿只的量级。今后所有的应用都可能会通过软件和硬件来共同实现，对于关注物联网的企业来说，只关注软件是远远不够的，软硬融合是未来市场的发展方向。
【摘要】案例推理技术作为新的一种智能技术,模拟人类求解问题的思路,通过历史案例找到新问题的解。本文介绍了案例推理技术的基本原理,总结其技术特点,并对案例推理技术的应用研究情况做了总结。
【关键词】案例推理智能技术案例检索
案例推理技术是人工智能领域中较新崛起的一种重要的问题求解和学习方法。作为一种基于经验的问题求解技术,案例推理模拟人类求解问题的思路,通过修改已有的解决方案满足求解新问题的需要。1977年Schank和Abelson的著作可以看作是案例推理思想的萌芽[1],在80年代中后期,案例推理研究得到了迅速的发展。
1案例推理的基本原理
当人们选择医生看病时,他们更愿意选择年长的,因为一个有经验的老医生有更多的临床经验,已经见过和治疗过许多与我们有类似疾病的病人。从本质上讲,我们考虑医生的经验时,更多的是根据他们曾处理过多少病例,而不是他们懂得的治疗知识。案例推理与医生看病有相似的原理,符合专家迅速、准确地求解新问题的过程。
如图1所示,案例推理一般要经过案例检索、案例重用、案例修正和案例存储四个阶段[2]。为了解决问题案例,首先需要案例库中搜索与所给问题相似的案例,然后对检索出来案例信息和知识进行重用得到建议解,如果该建议解失败或不满意时需对其进行修正,得到修正后的案例并将新案例存入案例库。目前绝大多数现有的案例推理系统基本上都是案例检索和案例重用的系统,而案例的调整通常是由案例推理系统的管理员来完成的。
1)案例表示
案例表示是案例推理的基础,案例知识一般是以结构化的方式表示的,是对应领域的结构化描述。为了进行案例的表示,首先要选择足以描述案例特点的属性或称特征,并决定特征的类型和取值范围。特征的选择方法主要有结合专家领域知识的方法和由系统自动进行特征选择的方法,主要技术有:归纳法,随机爬山法、并行搜索法和分步定向搜索法等[3]。案例的表示方法主要有结构表示型和特征-值对表示型。
2)案例检索
案例检索根据待解决问题的问题描述在案例库中找到与该问题或情况最相似的案例。常用的案例检索方法有最近相邻法,归纳法,知识导引法和模板检索法等。这些方法可单独或组合使用。案例的相似性匹配方法有许多种,如决策树,粗糙集,神经网络,证据理论,聚类分析等。
3)案例重用
如何由检索出的匹配案例的解决方案得到新案例的解决方案,这个过程叫做案例的重用。在一些简单的系统中,可以直接将检索到的匹配案例的解决方案复制到新案例,作为新案例的解决方案。这种方法适用于推理过程复杂,但解决方案很简单的问题。例如申请银行贷款。在多数情况下,由于案例库中不存在与新案例完全匹配的存贮案例,所以需要对存贮案例的解决方案进行调整以得到新案例的解决方案。案例修正的方法主要有推导式调整、参数调整等。推导式调整指重新利用产生匹配案例的解决方案的算法,方法或规则来推导得出新案例的解决方案;参数调整指将存贮案例与当前案例的指定参数进行比较,然后对解进行适当修改的结构调整方法。此外还可以采用重新实例化、案例替换、抽象与再具体化等方法。
4)案例修正
在案例重用得不到满意的解时,需要使用领域知识对不合格的解决方案进行修正,修正后符合应用领域的要求。进行案例修正的技术包括领域规则、遗传算法、约束满足、函数规划和基于案例的修正等方法。
5)案例库维护
案例推理系统的重要特点之一是能够学习。对于新问题,在进行案例修正后,如果案例修正的结果是正确的,则需要更新案例库。根据检出案例与新案例的相似程度,可能需要在库中新建一个案例;或当所检索到的案例与新案例非常接近时,没有必要将此新案例完全存入库中,只需要将调整后案例的一小部分存入库中。随着案例库中积累案例的增加,案例库中包含了更多的知识,系统解决问题的能力也不断增强。
2案例推理技术的特点
基于案例的推理与基于规则的推理方法不同的是,基于规则的推理方法经常依赖于问题领域中的一般性知识,或是在问题描述与结论之间建立一般性的联系,而案例推理不需要了解问题和结论之间的内部机理,直接利用过去经验中的具体案例来解决新问题,它通过寻找与之相似的历史案例,把它重新应用到新问题的环境中来。另外,案例推理是一个不断改善的学习过程,一旦解决了-个新问题,就获得了新的经验,可以用来解决将来的问题。案例推理具有如下一些特点:
1)不需要显式表达的领域模型,通过收集以往的案例就可以获取知识,避开了“知识获取瓶颈”的问题。
2)只需确定足以描述案例的主要特征,这比构造显式领域模型要容易得多,并且在案例库不完备的情况下系统也能工作。
3)在有些领域用具体的或一般化的案例所提供的解答比通过规则推理得到的解答更令人满意,如在法律领域。
4)案例推理系统能够从新的案例中获得知识(即学习),这使得系统维护更容易。
5)通过获得新案例,案例推理系统能反映出使用者的经验来。当一个基于规则的专家系统在六个单位运行了六个月之后,六个系统还是一样的;如果六个相同的案例推理系统在不同的单位使用,六个月之后它们会成为六个不同的系统,因为每一个系统都得到了不同的新案例。
【关键词】案例推理 智能技术 案例检索
【中图分类号】tp182 【文献标识码】a 【文章编号】1673-8209(2010)06-0-02
案例推理技术是人工智能领域中较新崛起的一种重要的问题求解和学习方法。作为一种基于经验的问题求解技术,案例推理模拟人类求解问题的思路,通过修改已有的解决方案满足求解新问题的需要。1977年schank和 abelson的著作可以看作是案例推理思想的萌芽[1],在80年代中后期,案例推理研究得到了迅速的发展。
1 案例推理的基本原理
当人们选择医生看病时,他们更愿意选择年长的,因为一个有经验的老医生有更多的临床经验,已经见过和治疗过许多与我们有类似疾病的病人。从本质上讲,我们考虑医生的经验时,更多的是根据他们曾处理过多少病例,而不是他们懂得的治疗知识。案例推理与医生看病有相似的原理,符合专家迅速、准确地求解新问题的过程。
如图1所示,案例推理一般要经过案例检索、案例重用、案例修正和案例存储四个阶段[2]。为了解决问题案例,首先需要案例库中搜索与所给问题相似的案例,然后对检索出来案例信息和知识进行重用得到建议解,如果该建议解失败或不满意时需对其进行修正,得到修正后的案例并将新案例存入案例库。目前绝大多数现有的案例推理系统基本上都是案例检索和案例重用的系统,而案例的调整通常是由案例推理系统的管理员来完成的。
1)案例表示
案例表示是案例推理的基础,案例知识一般是以结构化的方式表示的,是对应领域的结构化描述。为了进行案例的表示,首先要选择足以描述案例特点的属性或称特征,并决定特征的类型和取值范围。特征的选择方法主要有结合专家领域知识的方法和由系统自动进行特征选择的方法,主要技术有:归纳法,随机爬山法、并行搜索法和分步定向搜索法等[3]。案例的表示方法主要有结构表示型和特征-值对表示型。
2)案例检索
案例检索根据待解决问题的问题描述在案例库中找到与该问题或情况最相似的案例。常用的案例检索方法有最近相邻法,归纳法,知识导引法和模板检索法等。这些方法可单独或组合使用。案例的相似性匹配方法有许多种,如决策树,粗糙集,神经网络,证据理论,聚类分析等。
3)案例重用
如何由检索出的匹配案例的解决方案得到新案例的解决方案,这个过程叫做案例的重用。在一些简单的系统中,可以直接将检索到的匹配案例的解决方案复制到新案例,作为新案例的解决方案。这种方法适用于推理过程复杂,但解决方案很简单的问题。例如申请银行贷款。在多数情况下,由于案例库中不存在与新案例完全匹配的存贮案例,所以需要对存贮案例的解决方案进行调整以得到新案例的解决方案。案例修正的方法主要有推导式调整、参数调整等。推导式调整指重新利用产生匹配案例的解决方案的算法,方法或规则来推导得出新案例的解决方案;参数调整指将存贮案例与当前案例的指定参数进行比较,然后对解进行适当修改的结构调整方法。此外还可以采用重新实例化、案例替换、抽象与再具体化等方法。
4)案例修正
在案例重用得不到满意的解时,需要使用领域知识对不合格的解决方案进行修正,修正后符合应用领域的要求。进行案例修正的技术包括领域规则、遗传算法、约束满足、函数规划和基于案例的修正等方法。
5)案例库维护
案例推理系统的重要特点之一是能够学习。对于新问题,在进行案例修正后,如果案例修正的结果是正确的,则需要更新案例库。根据检出案例与新案例的相似程度,可能需要在库中新建一个案例;或当所检索到的案例与新案例非常接近时,没有必要将此新案例完全存入库中,只需要将调整后案例的一小部分存入库中。随着案例库中积累案例的增加,案例库中包含了更多的知识,系统解决问题的能力也不断增强。
2 案例推理技术的特点
基于案例的推理与基于规则的推理方法不同的是,基于规则的推理方法经常依赖于问题领域中的一般性知识,或是在问题描述与结论之间建立一般性的联系,而案例推理不需要了解问题和结论之间的内部机理,直接利用过去经验中的具体案例来解决新问题,它通过寻找与之相似的历史案例,把它重新应用到新问题的环境中来。另外,案例推理是一个不断改善的学习过程,一旦解决了-个新问题,就获得了新的经验,可以用来解决将来的问题。案例推理具有如下一些特点:
1)不需要显式表达的领域模型,通过收集以往的案例就可以获取知识,避开了“知识获取瓶颈”的问题。
2)只需确定足以描述案例的主要特征,这比构造显式领域模型要容易得多,并且在案例库不完备的情况下系统也能工作。
3)在有些领域用具体的或一般化的案例所提供的解答比通过规则推理得到的解答更令人满意,如在法律领域。
4)案例推理系统能够从新的案例中获得知识(即学习),这使得系统维护更容易。
5)通过获得新案例,案例推理系统能反映出使用者的经验来。当一个基于规则的专家系统在六个单位运行了六个月之后,六个系统还是一样的;如果六个相同的案例推理系统在不同的单位使用,六个月之后它们会成为六个不同的系统,因为每一个系统都得到了不同的新案例。
3 案例推理的应用研究情况
【关键词】案例推理 智能技术 案例检索
案例推理技术是人工智能领域中较新崛起的一种重要的问题求解和学习方法。作为一种基于经验的问题求解技术，案例推理模拟人类求解问题的思路，通过修改已有的解决方案满足求解新问题的需要。1977年Schank和 Abelson的著作可以看作是案例推理思想的萌芽[1]，在80年代中后期，案例推理研究得到了迅速的发展。
1 案例推理的基本原理
当人们选择医生看病时，他们更愿意选择年长的，因为一个有经验的老医生有更多的临床经验，已经见过和治疗过许多与我们有类似疾病的病人。从本质上讲，我们考虑医生的经验时，更多的是根据他们曾处理过多少病例，而不是他们懂得的治疗知识。案例推理与医生看病有相似的原理，符合专家迅速、准确地求解新问题的过程。
如图1所示，案例推理一般要经过案例检索、案例重用、案例修正和案例存储四个阶段[2]。为了解决问题案例，首先需要案例库中搜索与所给问题相似的案例，然后对检索出来案例信息和知识进行重用得到建议解，如果该建议解失败或不满意时需对其进行修正，得到修正后的案例并将新案例存入案例库。目前绝大多数现有的案例推理系统基本上都是案例检索和案例重用的系统，而案例的调整通常是由案例推理系统的管理员来完成的。
1)案例表示
案例表示是案例推理的基础，案例知识一般是以结构化的方式表示的，是对应领域的结构化描述。为了进行案例的表示，首先要选择足以描述案例特点的属性或称特征，并决定特征的类型和取值范围。特征的选择方法主要有结合专家领域知识的方法和由系统自动进行特征选择的方法，主要技术有:归纳法，随机爬山法、并行搜索法和分步定向搜索法等[3]。案例的表示方法主要有结构表示型和特征-值对表示型。
2)案例检索
案例检索根据待解决问题的问题描述在案例库中找到与该问题或情况最相似的案例。常用的案例检索方法有最近相邻法，归纳法，知识导引法和模板检索法等。这些方法可单独或组合使用。案例的相似性匹配方法有许多种，如决策树，粗糙集，神经网络，证据理论，聚类分析等。
3)案例重用
如何由检索出的匹配案例的解决方案得到新案例的解决方案，这个过程叫做案例的重用。在一些简单的系统中，可以直接将检索到的匹配案例的解决方案复制到新案例，作为新案例的解决方案。这种方法适用于推理过程复杂，但解决方案很简单的问题。例如申请银行贷款。在多数情况下，由于案例库中不存在与新案例完全匹配的存贮案例，所以需要对存贮案例的解决方案进行调整以得到新案例的解决方案。案例修正的方法主要有推导式调整、参数调整等。推导式调整指重新利用产生匹配案例的解决方案的算法，方法或规则来推导得出新案例的解决方案;参数调整指将存贮案例与当前案例的指定参数进行比较，然后对解进行适当修改的结构调整方法。此外还可以采用重新实例化、案例替换、抽象与再具体化等方法。
4)案例修正
在案例重用得不到满意的解时，需要使用领域知识对不合格的解决方案进行修正，修正后符合应用领域的要求。进行案例修正的技术包括领域规则、遗传算法、约束满足、函数规划和基于案例的修正等方法。
5)案例库维护
案例推理系统的重要特点之一是能够学习。对于新问题，在进行案例修正后，如果案例修正的结果是正确的，则需要更新案例库。根据检出案例与新案例的相似程度，可能需要在库中新建一个案例;或当所检索到的案例与新案例非常接近时，没有必要将此新案例完全存入库中，只需要将调整后案例的一小部分存入库中。随着案例库中积累案例的增加，案例库中包含了更多的知识，系统解决问题的能力也不断增强。
2 案例推理技术的特点
基于案例的推理与基于规则的推理方法不同的是，基于规则的推理方法经常依赖于问题领域中的一般性知识，或是在问题描述与结论之间建立一般性的联系，而案例推理不需要了解问题和结论之间的内部机理，直接利用过去经验中的具体案例来解决新问题，它通过寻找与之相似的历史案例，把它重新应用到新问题的环境中来。另外，案例推理是一个不断改善的学习过程，一旦解决了-个新问题，就获得了新的经验，可以用来解决将来的问题。案例推理具有如下一些特点:
1)不需要显式表达的领域模型，通过收集以往的案例就可以获取知识，避开了“知识获取瓶颈”的问题。
2)只需确定足以描述案例的主要特征，这比构造显式领域模型要容易得多，并且在案例库不完备的情况下系统也能工作。
3)在有些领域用具体的或一般化的案例所提供的解答比通过规则推理得到的解答更令人满意，如在法律领域。
4)案例推理系统能够从新的案例中获得知识(即学习)，这使得系统维护更容易。
5)通过获得新案例，案例推理系统能反映出使用者的经验来。当一个基于规则的专家系统在六个单位运行了六个月之后，六个系统还是一样的;如果六个相同的案例推理系统在不同的单位使用，六个月之后它们会成为六个不同的系统，因为每一个系统都得到了不同的新案例。
3 案例推理的应用研究情况
“一带一路”犹如两条绚丽的彩带，正以崭新的方式向世界舞动。这是全球人民共同的财富，也是构建人类命运共同体的伟大实践，一个具有广泛包容性和巨大发展潜力的区域合作“大平台”跃然眼前。同时，“一带一路”开启了一扇沿线国家和平合作、互利共赢的机遇之窗，共同打造政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体。
作为中国首个自主创新示范区，中关村经过30年发展，聚集了以联想、百度、小米等为代表的近2万家高新技术企业，同时中关村也已经成为链接全球创新网络的重要枢纽，世界500强企业在中关村设立分支机构就有200多家，中关村企业在海外设立的分支机构多达562家，整合全球创新资源的能力不断提高。
中关村的企业凭借品牌、资源和创新优势，积极主动对接国家战略，在基础设施互联互通、打造优质产能等领域发挥了至关重要的作用，一大批中关村企业和科研机构走出了国门，在“一带一路”沿线国家落地生根。
中关村正在以国际化的视野，编织出沿线国家深化交往的崭新图景，在“一带一路”大潮中乘风破浪，奏响华美乐章。
安泰科技：好风凭借力，布局国际化
上世纪90年代末，全国多家科研院所掀起企业化转制浪潮，由钢铁研究总院牵头发起成立的安泰科技股份有限公司应运而生。2000年，安泰科技成为由中央直属科研院所转制成立的企业中最早上市的公司之一。如今，安泰科技成为中国规模最大、技术实力最强的金属新材料及制品的生产和研发基地之一。2016年实现营收达到40亿元。
“对安泰科技来说，‘一带一路’的实质就是国际化战略的落实。未来，安泰科技将借助‘一带一路’的东风加速国际化战略推进，包括加速产业升级、提高出口比例等。”公司总裁助理、战略发展部总经理陈哲告诉记者。
迈入新世纪，中国企业在“走出去”的路上一直勇敢尝试，但相当长时间以来却陷入“两多一少”的模式，工程承包多、资源开发多、实体投资少。“一带一路”倡议的提出，给企业“走出去”指明了新的方向――国际产能合作。
2014年，安泰科技投资近5000万元在泰国设立的专业生产高端金刚石工具的子公司完成建设并投入试生产。几年来，利用泰国地理优势、成本优势和优惠政策，公司实现平稳、快速发展，2017年第一季度的销售发货数同比增加25%。
“从目前收到的订单来看，二季度仍将保持25%以上的增长速度，前景看好。参与‘一带一路’建设使安泰科技金刚石工具这一传统业务重新焕发生机。”
安泰科技泰国工厂的设立，有效化解了美国对我国金刚石工具反倾销及实施高额关税的风险，推进了企业转型升级，显著增强了企业的核心竞争力，同时，这一项目也给当地带来新的l展机遇。
据介绍，安泰科技泰国子公司泰籍员工比例高达80%，他们享受与中国员工同步的各种培训和技能培养，其中已涌现出北京总公司级别的优秀员工和生产能手。
“作为中国钢研集团范围内响应国家‘一带一路’倡议的示范项目，（安泰科技）泰国子公司未来将展现更大价值。”陈哲说。
微软：人工智能接入敦煌，明珠璀璨
敦煌，古丝绸之路上的一颗璀璨明珠，古代世界的不同文明曾在这里交汇沟通、互鉴相融。当人工智能接入丝绸之路，当创新科技注入古代文明，这座丝路上人类共同的文化宝库，正散发出新的活力。今天，在中国“一带一路”倡议的带动下，敦煌受到越来越多国家的关注，文化与科技的结合给丝路文明带来了新的机遇。
当今，大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合的步伐加快，人工智能在2016年迎来爆发式发展元年。也是在这一年，由敦煌研究院、微软亚洲研究院和微软亚洲互联网工程院联合打造的人工智能讲解员“敦煌小冰”正式上线，并迅速成为敦煌的“网红”。
别看岁数小，这个人工智能聊天机器人已经把上千页《敦煌学大辞典》烂熟于心，并通过一次次人机互动和从互联网上吸收信息来深度学习。除了不吃不睡，24小时陪聊，“敦煌小冰”更担负起传承文化、宣传文物保护的重任，在闲聊中传播敦煌文化、历史、旅游、学术研究等各类知识。数据显示，“敦煌小冰”每年至少可以帮助200万人了解古老且神秘的莫高窟文化。
中国“一带一路”倡议提出3年多来，像微软与敦煌这样的跨领域合作呈现出一派欣欣向荣的景象。
微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文博士说，“一带一路”上，除了商业，还有更多文化与历史的传承，以及东西方文化的交流。而在移动互联网时代，人工智能可以让更多人接触、了解“一带一路”上的文化，“敦煌就是一个很好的例子”。
敦煌莫高窟这座世界文化的宝库，千百年来以开放包容之心融汇不同文明。如今，在丝路精神的指引下，一场人工智能革命正在古老的洞窟中悄然发生，敦煌文明经由全新的载体传播呈现，激荡出意想不到的心灵共鸣。
除了智能聊天机器人，数字化技术、虚拟现实和增强现实、即时翻译等都同人工智能技术紧密结合。
在莫高窟，“飞天”号十亿级像素数字相机系统将石窟图像真实记录和呈现，让洞窟的数字档案实现了绘塑完整的统一空间，让不可再生的文化遗产得以永续留存。
“数字技术让不可移动的文化遗产活了起来，以此为基础，加上人文学者的研究成果，可以让古老的文化艺术搭上互联网的快车，走向千家万户，”王旭东说。
今天，更多科技力量正在注入“一带一路”，打破时空、领域乃至语言藩篱，让收藏在博物馆里的文物、陈列在广阔大地上的遗产、书写在古籍里的文字都活起来，让丝路文化走近更多人，传播到更远地域，让世界文明相互感知、交融，为人类提供精神指引和前进动力。
同方威视：全球安检卫士，保卫国土安全
在中关村产学研孵化创新体系中，“同方系”赫赫有名。从安防到节能环保，“同方系”涉足的产业集群多达十余个。这一阵营的发展主线是依托清华大学科研力量，通过校内孵化，以“技术+资本”的方式，将科技成果产业化。“我们选择孵化的成果必然是关系国计民生、服务国家战略的。”同方股份董事长陆致成在一次媒体采访时强调。
“同方系”参与“一带一路”的代表企业非同方威视莫属。同方威视全称为同方威视技术股份有限公司，作为全球领先的安检产品和安全检查解决方案供应商，公司成立于1997年，源于清华大学。可以说，同方威视用不到20年时间，改变了全球安检领域几十年由国外公司垄断的历史，成为名副其实的行业领军者。
截至目前，同方威视系列安检产品及服务已进入民航、海关、铁路、公路、城市轨道交通、邮政物流、公安司法、大型活动赛事等众多领域，“同方威视”已成为国际业界的知名品牌。
“一带一路”沿线有65个国家，同方威视的安检设备已在其中的59个国家落地。同方威视为这些国家提供安检设备2000多台套，包括300多套大型集装箱车辆检查系统和近2000台小型安检设备。这些设备为当地打击走私犯罪做出了极大的贡献。
2016年9月，一套“中国设计、波兰生产”的三轨整编列车集装箱检查系统在波兰泰雷斯波尔落地。过去，载货列车经过时都要停车接受检查，但现在却可以在行驶中迅速通关，哪怕同时有三趟列车并行，也不必停车。这是世界第一套也是唯一一套可以横跨三条轨道进行扫描的安检设备，从发射X射线的加速器到最远的轨道之间的距离长达22米，这项技术目前只有中国掌握。
除此之外，国际上一些、走私大案要案都是由同方威视安检设备检查出来的。2016年12月，澳大利亚边防局的工作人员在墨尔本港口集装箱查验中心发现一辆装满活性炭的铁矿石提取设备内部埋藏有358包1公斤装粉末状物品。经鉴定为254公斤可卡因和104公斤甲基安非他命（俗称“冰毒”），市值合计约1.86亿美金。同月，在柬埔寨金边铁路干丹码头，当地海关发现大量违禁品用石蜡封装在木材中，共藏有象牙640件，另有大批穿山甲片、虎骨和象尾，总计1.59吨。这样的案例还有很多。
根据工作人员介绍，同方威视产品的核心技术具有全部自主知识产权，在30多个国家申请了近3000项专利。数据显示，同方威视的安检设备从2012年起连续4年在大型集装箱检查系统全球市场所占份额稳居第一。目前，同方威视的产品占据美洲市场50%以上的份额，近九成欧洲国家采购过同方威视的设备。
在同方威视领导看来，欧美几家同行的关键技术需要外部采购，对市场需求的反应较慢，研发链条长，成本难以控制。而同方威视借助清华大学的科研力量，用“产学研”一体的研发销售模式，最大限度减少研发成本，提高效率，从而抢得市场先机。
在国际化业务拓展上，同方威视采用了“三步走”战略。第一步是产品国际化，公司依靠、直接投标等方式，把产品销往海外参与竞争。第二步是市场国际化，随着海外销售规模不断扩大，同方威视开始成立海外分公司，建立海外市场销售和服务体系。第三步是产业链国际化，即以产业链为突破口提升国际化运营能力，加强对海外客户的全球化服务能力。
截至2016年底，同方威视海外业务占到公司总业务的60%以上。同方威视在全球五大洲已建立了20余家分、子公司。
以同方威视波兰分公司为例。波兰是“丝绸之路”必经之地，也是“欧盟的东大门”。2004年，基于欧洲业务布局，同方威视落子华沙，开启了全球业务本地化的第一步。同方威视华沙分公司集生产制造、产品研发和客户培训为一体，真正实现了“中国设计，欧洲制造”。
公司成立以来，陆续获得瑞典、英国、捷克等国的集装箱和车辆检查系统订单。2014年，同方威视中标德国海关2套大型安检设备项目，首次打入制造业强国德国的市场。2017年底，同方威视将在华沙建立一座现代化工厂，据公司相关负责人预计，该厂建成后将成为欧洲最大的安检设备生产基地。
佳讯飞鸿：智慧调度，让“中国标准”全面开花
作为国内领先的智慧指挥调度服务提供商，北京佳讯飞鸿电气股份有限公司（以下简称“佳讯飞鸿”）成立于1995年。2011年5月，公司成功在创业板上市，目前市值60亿元。近几年来，佳讯飞鸿通过设立分公司或以并购、参股等形式，致力于打造智慧指挥调度全产业链的生态型企业，目前旗下已有包括航通智能、臻迪科技、通用机器人等17家控股、参股公司。
伴随着国家“一带一路”和高铁“走出去”的发展战略，佳讯飞鸿已经走进全球20多个国家和地区。针对国际化业务，佳讯飞鸿采取的策略是把有限的资源投入到战略区域，重点突破，直到业务全面开花。
其中，“公司最早接触的海外项目是越南铁路项目，从2002年开始跟踪项目，2006年参与投标，2011年正式签订合同，2014年底项目正式通过验收，历时12年，完成了越南从北到南近200个车站的调度系统项目。”佳讯飞鸿国际事业部负责人对记者说。
2007年，佳讯飞鸿正式签约安哥拉铁路项目。这个项目属于交钥匙工程，除了交付相关产品外，公司还为罗安达铁路局等3铁路局各修建一所铁路职业技术培训中心，每个培训中心包括三个实验室，分别是有线通信实验室、无线通信实验室、光电缆实验室，涉及到传输、程控、调度、电源、无线、时钟、光电缆等多个子系统。
中心的建立加强了中国与安哥拉铁路技术人员在技术知识方面的交流与沟通，从而为安哥拉铁路局培养运营维护管理人才，大幅提高安哥拉铁路局综合实力，为加深中国和安哥拉在铁路方面的国际合作打下良好的基础。这也标志着佳讯飞鸿在海外市场从通信系统集成商转型成为集通信系统规划、设备集成、实施于一体的综合解决方案提供商。
除此之外，肯尼亚蒙巴萨到内罗毕铁路通信项目是佳讯飞鸿在非洲市场的又一重大突破。蒙内铁路全长480公里，连接肯尼亚首都内罗毕和东非第一大港蒙巴萨港，是肯尼亚独立以来的最大工程。
作为中国“一带一路”战略规划的重要组成部分，蒙内铁路全部采用“中国标准”制造。蒙内铁路合作协议签署时，国务院总理就曾表示，“今天我们共同见证了蒙内铁路这一重要项目协议的签署，这只是一个良好的开始”。它将为东非开启机遇之窗，推动中国与非洲国家更多的合作。
经过几个海外项目的跟踪、签约、生产、实施和服务，公司摸索并总结出了一套适合佳讯飞鸿自己的“走出去”战略。首先，构建目标市场和拥有主导地位的轨道通信行业价值链体系，积累相应的技术及影响力；其次，拓宽学习渠道和综合利用国内外资源，跻身于由自己主导的价值链和由通信集成商主导的全球价值链中；最后通过对外投资、建立海外分支机构，利用国际化以及转变市场进入方式。
为了克服“出海”当中的“水土不服”现象，佳讯飞鸿推崇融合战略的实施。所谓融合战略，就是整合轨道交通上下游产业链，构建通信系统生态圈，对于海外客户的交钥匙工程，公司与相关企业联合起来，提供一体化服务和运营，从而挖掘出更多的海外合作机会。据此，佳讯飞鸿公司与华为等企业合作，共同成立了eLTE产业联盟。联盟成立到现在已经有包括华为、东软、西门子CVC等在内的100多个成员。
截至目前，佳讯飞鸿产品成功应用于尼日利亚、肯尼亚、安哥拉、埃塞俄比亚、吉布提、伊朗、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、蒙古、越南、古巴等国家的基础建设中。
未来，佳讯飞鸿将在海外设立研发中心和营销机构，吸引世界一流人才，与一流的技术和市场接轨，并推进本地化合作和本地化服务机构的建立。
泰宁科创&碧水源：绿水青山，金山银山
卡哈塔加斯迪吉利亚是南亚岛国斯里兰卡的一个小镇，这里有一所仅有40多名师生的农村小学。过去，孩子们都要背着一大瓶水来上学，因为学校无法提供清洁饮水。斯里兰卡面临的水问题，正是国际水资源管理研究所将总部设在这个国家的原因之一。
去年，卡哈塔加斯迪吉利亚镇来了几名中国工程师，他们带来了中国的雨水收集和利用系统。“这里雨水总量充沛，雨水水质较好，正适用我们的技术。”泰宁科创公司工程师李雪源说。他们给学校装上雨水利用系统，经检测水质达标，水量也能满足全校师生需求，孩子们再不用背着沉甸甸的水瓶上学。
除了学校，他们还给当地的农业技术推广站和一些农户装上了各种雨水利用系统。虽然工作非常辛苦，被晒得黝黑的李雪源却觉得在小镇的日子很开心：“我们很受欢迎，农技站职员库玛丽为表示感谢，热情邀请我们到家里吃饭，其他人也争着请我们吃饭。”
除斯里兰卡外，泰宁科创公司还在马尔代夫等地承建了雨水收集项目，而它只是中国近来在水领域涌现出的众多企业之一。与之同处北京中关村科技园区的上市企业碧水源不仅在澳大利亚设立联合研发实验室，其产品也进入巴基斯坦、菲律宾、白俄罗斯、加拿大等地。
“碧水源已发展为全球最大、产业链最全的膜技术企业之一，”碧水源公司常务副总裁何愿平说，“在膜生物反应器等领域，还可以把这个‘之一’去掉。”膜技术是水处理中的一种重要技术，通过各种有微小孔径的膜过滤，污水变成清水。
中国“膜”法不仅上了规模，在技术上也相当先进。在2014年成功完成的中国首次长期多人密闭试验的空间基地生命保障人工闭合生态系统实验装置“月宫一号”中，水循环利用就用到了碧水源的膜技术。何愿平透露，他们正进一步参与“月宫二号”相关合作，“我认为我们的技术比现在国际空间站上用的技术更好！”
“碧水源的核心技术，即膜生物反应器技术，如果不说更好，至少不比世界上任何企业逊色。”澳大利亚新南威尔士大学水研究中心教授戴维・韦特说，他们选择与碧水源建立合作实验室，一个重要原因就是碧水源在研发上的大力投入。
绿水青山就是金山银山。中国经济发展过程中在水资源等环保领域有过一些教训，才总结出了这样的经验。中国也愿意与世界分享这些经验。在传统资源型和基建型等国际合作项目之外，绿色环保的水技术输出正成为“一带一路”上的新亮点。
上善若水，水善利万物。中国古代哲学家老子的名言，或许正是对“一带一路”上水合作最好的注解。
盛景网联：创新孵化，链接全球
随着“一带一路”战略的实施，相关国家在新兴产业合作方面具有较大技术和产能需求，这势必给技术转移双方带来红利。
在中关村，有一家专门从事创新孵化和技术转移的公司，盛景网联。该公司董事长彭志强说，“要想成功实现技术转移，关键在于如何正确选择技术引进对象和实现技术转移的资本化。而未来技术转移的中坚力量应该是中小企业。”
“盛景网联扮演的是争取连接协同，负责加速世界市场和中国市场的平台，其中最重要的关键词是：以资本为绑定建立信任，以赋能为核心实现成长。”彭志强说。
自2007年成立以来，盛景不断带领中国中小企业走出国门，走向美国、欧洲、拉美的创新生态系统。近年来，盛景网联更是将以色列作为“一带一路”沿线重要站点进行战略布局。
深耕以色列市场的盛景网联在技术资本化方面创造性地提出了“四个一”模式，即“一家以色列创新企业，一家以色列基金作为中间人，一家中国上市公司，一家中国的基金公司”。这四个方面以资本为连接纽带，建立信任机制，形成你中有我、我中有你的利益共同体，共同开拓中国市场。
迄今橹梗盛景嘉成母基金对以色列多家基金公司的投资累计近1亿美元。通过举办全球创新大奖赛，盛景联合以色列等国超过100家顶尖的创新孵化器、加速器以及风险投资机构，共同发掘、培育和投资顶尖“创新”企业。
2017年是中以建交25周年，盛景网联推出中以创新合作的“双百双千计划”。所谓“双百”指的是到两国建交30周年时，盛景将通过母基金、直接投资、并购基金等方式，在以色列投资100亿人民币；带领100家以色列公司在中国获得投资或者是被并购，或者是建立合资公司；为实现“双百”目标，盛景将同各级地方政府合作，率领1000家中国企业去以色列投资考察，反向带动1000家以色列公司到中国考察。
彭志强说，过去，盛景网联通过母基金和创新大奖带领中国中小企业“走出去”；今后，希望通过“双百双千计划”将以色列先进技术请进来，更加高效地联通中以之间的创新资源，并借此助力中国企业家，助力中国经济能更好更快速成长，实现中以双边共赢。他指出，盛景网联已经构建了一个全球化的创新连接能力。同时在上市公司、基金、资本服务平台等构筑了一个非常丰满的、全面的生态，盛景不仅自身做创新发展，也在构筑一个生态的连接。
彭志强表示，希望和更多的投资人、创业者和企业家一起进行连接，真正做一些对中国经济、对中国创新有价值、有意义的探索。
东展科博：绿色农业，去远东“种地”
刘潇，曾获得俄罗斯总统普京签发的友谊勋章，却在自己的建筑事业风生水起时毅然改行“种地”。说起为什么改行，这位在俄罗斯犹太自治州经营十余年的企业家说，“一带一路”倡议带来的发展机遇让她义无反顾地转行绿色农业。
刘潇现在任俄罗斯东展科博投资有限责任公司总经理。这家企业致力于俄罗斯远东地区的农业开发，目前正在筹建中俄远东阳光有机农业基地。
“犹太自治州天蓝水清，很多土地都是撂荒地，农业环境比较原始。我相信这样的土地上生产出来的绿色食品，在国内甚至国际上一定会有巨大的市场空间。”
面对在犹太自治州发展有机农业这一机遇，刘潇心动不已。
“国家为‘一带一路’建设推出多项扶持措施，在俄罗斯从事有机农业符合我国创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，食品安全又是密切关系民生的热点问题。”
下定决心后，刘潇一头扑进了俄罗斯有机农业产业。她认为，中俄两国经济互补性很强，经贸合作潜力巨大。中国在农业经验、技术方面有优势，俄罗斯则拥有幅员辽阔的未开发土地，是中国新型农业大展拳脚的好地方。
“我们选择远东地区作为农业发展基地，看重的就是远东土地辽阔，尤其是犹太自治州，积温和降水都比较适合种植农作物。另外，我们的项目用地在黑龙江北岸，运输距离短且便利。”
刘潇还展望了自己的“小目标”：希望东展走生态农业道路，建成一个具有影响力的国家级农业园，打造境外最大的安全食品生产基地。
中俄远东阳光有机农业基地项目从2015年开始筹划，已在犹太自治州拿到100万亩土地，如今正围绕这些土地进行项目一期核心示范区规划，主要包括种植示范基地、设施农业（蔬菜、水果、花卉、种子培育温室大棚）、中草药种植基地和农机维修中心等。
“这是犹太自治州第一家民营企业通过正规投资建立的农业基地，同时也是规模最大的农业项目。”提起农业基地，刘潇难掩自豪。
回顾来时路，刘潇深感“一带一路”倡议对自己和公司发展影响深远。“有了政府做后盾，不管是和当地政府打交道，还是我们的设备资金走出去、国外的产品运回来，都方便多了。”
启迪创新能源：绿色低碳，点亮当地人生活
启迪清洁能源集团的前身清华阳光公司成立于 1994年，作为清洁能源服务商，下设清洁热力、清洁电力、清洁动力、节能节水四大业务板块，设立子、分公司数十家。启迪清洁能源是中关村另一个产学研孵化创新体系“启迪系”的代表。
在具体业务层面，启迪清洁能源涵盖新能源和环保众多细分领域。依托清华大学先进科研成果，集团清洁热力板块利用太阳能、热泵、余热回收、清洁煤燃烧技术，低温核供热等新能源与可再生能源技术为城市供暖、工业用热等提供清洁低碳的热力解决方案。清洁电力板块利用自主研发的太阳能、风能、生物质能技术搭建新能源发电系统，为城市提供清洁、高效、低碳的电力供应。清洁动力板块利用新能源的清洁电力与绿色交通技术，提供锂电通过智能运维为城市居民日常出行、短途运输、货物周转等提供高效解决方案。节能节水板块通过综合利用各种高效节能技术和节水设备，为城市楼宇、工业园区、大市政等提供综合解决方案。
作为“一带一路”上的中关村环保企业，肯尼亚是启迪清洁能源重点开发的一个市场。在肯尼亚首都内罗毕，很多经适房小区安装了启迪清洁能源的太阳能设备，老百姓可以享受到太阳能产生的热水，而省去了一笔电费支出。启迪清洁能源集团国际商务中心总监焦记稳说，“肯尼亚的电力资源相当宝贵，1度电折合人民币1.08-1.2元”。
在日照充足的非洲国家，开拓新能源市銮绷巨大，以肯尼亚为例，“肯尼亚除了内罗毕和蒙巴萨这第一、第二大城市外，其他城市还是经常会停电的，有些郊区山区则干脆没有电网。肯尼亚 30%至 40%的地区还处于无电状态。”焦记稳对记者说。
作为集团全资子公司，华业阳光以多种模式在非洲开拓市场，目前已在埃及、肯尼亚、加纳、博茨瓦纳、南非、赞比亚、埃塞俄比亚等国家开展业务，建立了销售渠道网络，并优先选择肯尼亚作为生产加工的中心，设立工厂生产太阳能光热光电产品，目前已启动厂房建设，预计今年底可以投产。
除了肯尼亚，启迪清洁能源集团在南非和墨西哥也有太阳能热利用的示范项目。在泰国，养殖大户享受到了来自中国的太阳能热利用，因为小猪生下来后和母体存在温度差异，启迪清洁能源集团生产了一种太阳能床，小猪睡在上面，既长得快，又不会生病。
除了太阳光热光伏，在清洁燃烧、风能等不同领域，启迪清洁能源集团在不同国家和地区进行了市场开发，在“一带一路”沿线国家落地生根。
在伊朗，启迪清洁能源集团旗下启迪清风公司的 10万千瓦风电场 EPC项目已获得两国政府的审批和融资担保，目前正在前期筹备开工，其中一台样机已投入运营。未来，启迪清风拟在伊朗 Khaf地区和Zabol地区投资建设 4期 5万千瓦风电场，并启动大部件的本地化制造，预计投资 26亿元人民币。
集团子公司热华能源负责人也接受了记者的采访，这是一家长期致力于清洁能源及固体废弃物资源化技术开发的公司，在煤炭清洁燃烧、生物质能热利用、工业废弃物资源化利用，危险废弃物资源化四大领域，该公司持有的专利技术处于国内外领先地位。
咖啡是印尼的支柱产业之一，PT. ARKOF - Aroma Kopikrim Indonesia 是著名品牌LUWAH WHITE KOFFIE咖啡生产商，咖啡年产量巨大，在生产的同时产生了大量的咖啡渣废料，它们被随意丢弃，令人头痛。经公司研发的热华燃咖啡渣锅炉投产运营，减少了煤炭用量，降低了生产成本，企业很划算，它消纳了废弃的咖啡渣，减少了对周边环境的污染，深受当地居民欢迎。
印尼项目的成功，也极大地鼓舞了员工的士气，在长期的海外业务拓展中，公司构建了“产品+服务+技术”立体化出口模式，在台湾、印尼、蒙古等国家建立了跨文化管理、本土化的创新合作体系，成立了海外业务部，产业布局涵盖了东南亚地区、韩国、日本等国家。
爱博诺德：中国制造，点亮“光明之路”
为积极响应“一带一路”倡议，中国慈善项目“健康快车”开始走出国门，向沿线国家百姓提供慈善医疗，斯里兰卡成为该项目的首个海外试点。在位于斯里兰卡南部的卡卢特勒地区综合医院，他们用近一个月的时间为超过500名白内障患者成功实施了复明手术。
“斯里兰卡医生对我们带去的中国产人工晶体刮目相看，当地民众奔走相告，越来越多的白内障患者慕名而来。”时隔数月，北京协和医院副主任医师张顺华说起当时的情景，依然难掩自豪之情。
张顺华介绍说，这次光明援助行动中最特别的是，全部使用了中国自主研发制造的高端人工晶体。而在此之前，由于国产高端市场产品空缺，我国在援外手术中多使用欧美等国生产的人工晶体。
国产人工晶体得到国外医生和患者的称赞，也令爱博诺德公司创始人解江冰高兴不已：“我们的产品被越来越多的国外业界了解和接受，这对我们继续进行科研创新也是一个巨大的鼓舞。”
2010年，在美国一家世界五百强企业担任首席科学家的解江冰针对中国在软式人工晶体方面依赖进口这一现状，决定回国创业，投身自主研发。公司吸引了不少博士、硕士，组成研发团队。他们研发的可折叠人工晶体品质高端，价格却比进口品牌低30%左右，已走入越来越多的国内医院，实现进口品牌的替代。
近年来，借“一б宦贰倍风，爱博诺德研发生产的可折叠人工晶体随中国援外项目走出国门，走进科摩罗、喀麦隆、苏丹、刚果（布）、柬埔寨、斯里兰卡等国，为这些地区的民众带去光明，也收获如潮好评。
解江冰说，这给公司带来了开拓海外市场的大好机会。前不久，公司接到了来自德国的产品订单。接下来，爱博诺德也将寻求和尝试通过与其他医药企业合作或对国外医生进行培训等方式，主动走出去参与“一带一路”民生项目。
关键词：数据科学；通识教育；大数据教育；教学实践
0 引言
近年来，在大数据的深刻影响和社会各领域对数据专业人才的强烈需求下，国内外各高校的数据教育兴起，一些高校成立了专门的数据研究院，开设数据科学硕士和博士课程。尽管在高校开展数据教育的迫切性得到了重视，但是从结果来看，高校所培养的数据科学专门人才在数量上仍然无法满足社会的需求。
通过调研世界范围内相关高校的数据教育开展情况，我们发现，国外知名大学的数据教育开始得较早，采取的方式主要有数据科学通识教育和数据科学专业教育两种；而国内高校数据教育起步较晚，数据科学的通识性体现得不明显，主要培养对象还是相关专业的研究生。对比这两种数据教育模式可知，在数据教育过程中，不仅需要专业教育，也需要通识教育服务于跨学科和交叉学科的发展，这样才有利于复合型人才的培养，以应对“互联网+”和大数据时代数据人才匮乏的窘境。
1 数据科学教育的发展现状
数据技术的不断发展和人们对数据价值的逐渐认同也推动了一个新的职业――数据科学家的诞生。微软、谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn等数据驱动的公司这几年纷纷向数据科学家们抛出橄榄枝，并且薪酬不菲。大数据同时也带领人们重新认识了数据科学这一学科，数据科学不限于计算机和统计学的交叉，更不是它们的专利，在社会生活中的方方面面都有用武之地。纽约大学数据科学中心Vasant Dhar教授对数据科学是这样定义的：“数据科学旨在研究可普及的数据知识提取”。数据科学教人们如何从数据的世界里发现知识、挖掘财富、获得信息。数据思维和数据技术将成为学生未来学习、科研和职业发展的另一主要技能。
1.1 国内外数据科学在线课程现状
在高等教育数据科学课程的开设方面，美国约翰霍普金斯大学、伊利诺伊大学香槟分校、加州大学伯克利分校等国外知名高校率先开展了行之有效的实践，见表1。
在调研了Coursera、edX和Udacity三大MOOC平台上的数据科学相关课程之后，不难发现一些现象：
（1）几乎所有的数据教育课程都没有限制学习者的专业，无论是人文社科类还是理工科的学生，只要具备课程的先修知识和对数据科学的兴趣，都可以进行数据科学相关课程的学习。这是美国通识教育的体现，也说明数据科学可以作为面向交叉学科的课程来开展。
（2）课程的重点内容主要包括统计学、大数据、数据分析、项目实践等，反映出数据科学培养目标不仅包括数学、统计和编程知识的学习，还需要案例实践的训练和业务洞察力的培养。
（3）国内大学的数据科学课程寥寥无几，除表1中的复旦大学和香港理工大学之外，仅南京大学开设了“用Python玩转数据”课程，台湾大学开设了“机器学习基础”“人工智能”等基础课程，大数据教育相对落后。
（4）数据科学的先修知识主要包括程序设计、统计学、数据库基础等。其中程序设计并不要求精通某一门编程语言，因为对于从事数据科学的人才来说，泛型编程技巧比专长于特定编程语言更加重要。
（5）Python和R是目前在数据科学领域比较流行的编程语言，相对其他语言来说移植性较强，更容易学习，也更适合编程初学者学习。
1.2 国内外高校数据科学教育现状
美国很多高校都已开设数据科学和大数据的硕士课程，并且毕业生可以有机会进入IBM、亚马逊、英特尔等企业工作，获得高达十几万美元的年薪。加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学从2011年起开设数据科学课程，并在之后的几年都设立了“数据科学”硕士和博士学位或者项目认证；伊利诺伊大学香槟分校和芝加哥大学则从假期培训课程起步。这种情况并不局限于世界顶尖大学，全美排名100名左右的北卡罗来纳州立大学，在2007年引入了学制为10个月的分析学硕士课程，其毕业生的就业薪资不菲。
在我国，北京航空航天大学于2012年设立了大数据工程硕士学位，2015年又携手浙江大学、复旦大学等7所高校和阿里云公司开设了“云计算与数据科学”专业。华东师范大学于2013年成立数据科学与工程研究院，致力于培养未来的数据人才。清华大学于2014年成立数据科学研究院，与信息、经管等学院展开合作推出大数据硕士学位项目，不仅公开对外招生，也欢迎本校研究生选修。教育部公布的2015年教育部直属高校新增审批专业名单中，北京大学、对外经贸大学、中南大学新增了“数据科学与大数据技术”本科专业。云南大学2016年也成立了大数据研究院，将培养大数据方向的博士和硕士生。
根据调研结果可以看到，世界顶尖大学的数据教育不但开始得较早，教育方式也具有层次性。一类是开展数据科学通识教育，面向全校各专业本科生和研究生，先修知识仅为数学、统计和入门级别编程。另外一类是数据科学专业学位教育，面向计算机、统计等相关专业学生，其中以硕士博士培养为主。后者的先修知识要求很高，并且在培养过程中以实践技能为中心，往往采用校企联合或校际联合的培养方式，目标是为社会培养专业型数据人才。与之相比，国内高校的数据教育开展时间不长，尤其在通识教育和交叉学科发展方面经验不足，多数的数据科学课程都是面向专业教育的。
2 数据科学课程建设的必要性
数据科学虽然看似是被大数据的浪潮“炒”热的，其实不然。数据科学有着广阔的研究领域和旺盛的生命力，具备独特的结构和内涵。将数据科学作为一个学科是很有必要的，它培养的是数据思维和数据技术兼备的数据科学家、首席数据官、数据工程师等复合型人才。在专业技术方面，一个合格的数据科学家不仅需要掌握数学、统计学知识和编程能力，并且还要掌握机器学习、数据挖掘和数据可视化技能。在通用技能方面，他们要具备敏锐的业务洞察力和丰富的实践经验，从大量杂乱无章的数据中发现知识的踪迹，找到相关关系，破解数据的价值。同时，沟通表达能力也是其必需的技能。数据专业人员应该了解非技术人员的实际需求，在获得数据分析结果之后，用图形或语言正确地传达数据内涵，帮助非技术人员充分理解这些数据的意义。由此可见，数据科学家是需要学习多门专业知识的高端复合型人才，不仅需要具备科学家的严谨和创造力，还要具备较强的沟通表达能力。
集众多能力于一身的优秀数据科学家不是一朝一夕可以“炼成”的，对未来数据专业人才的培养应该从高校数据教育抓起，打破学科固有的壁垒，为学生营造多学科交叉、融合的学习环境。高校数据科学通识教育的开展是充分必要的，具体体现在3个方面：
1）满足社会需求，适应时展。
2011年麦肯锡曾这样预测：“到2018年，仅美国就将面临140000～190000的资深数据分析人才和150万了解如何应用大数据分析结果做出有效决策的管理者的短缺”。无论是金融业、工业、制造业还是服务业，大数据时代稀缺的就是能从数据的整个生命周期来理解数据含义的专业数据科学家。高校作为培养人才的机构，应该顺应时展的趋势，以建设一流大学为目标，积极开展数据科学通识教育和交叉学科改革，组建跨学科的科研教学团队。这样一来，学科之间的壁垒被打破，学生们除了学习数据技术以外，还能够开阔视野，提前接触各个领域的业务知识，非计算机专业的学生也能有机会学习数据挖掘等大数据技术，有利于复合型数据人才的培养。
2）实施大数据人才战略，驱动资源平台的建设。
2015年，党的十八届五中全会提出要实施“国家大数据战略”，标志着大数据战略正式上升为国家战略。结合国家的人才强国战略来思考，各高校应当树立起强烈的大数据人才培养意识，加强高校与企业、高校与高校之间的合作关系，通过举办大数据竞赛、合作办学等方式，建设数据教育资源平台。2015年，EMC与上海交大合作举办了“EMC杯上海交大智慧校园数据分析大赛”，赛题分为校园餐饮消费分析和校园无线网络流量分析，赛前为参赛者组织数据科学课程培训。此次大赛不仅促成上海交大对校园卡消费数据和网络流量数据的开放，也为参赛者提供了一个数据分析的实战机会。百度、阿里、天猫等都与高校合作举办过类似活动，而很多比赛的金奖获奖团队的大部分成员都不是计算机或者统计专业的学生。这说明，数据科学教育并不应该局限在少数的相关专业，数据科学通识教育可以激发各专业学生的学习兴趣，真正地支持国家的大数据战略和人才强国战略。
3）培养学生的数据思维和创新能力。
对于数据科学家来说，在实际的工作过程中，数据技术只是解决问题的一种手段，真正起驱动作用的还是他们的数据思维和创新能力。数据思维需要在长时间与数据密切接触的氛围里形成，一切分析结论、决策和预测都来源于真实的数据和缜密的逻辑判断，而不是凭空猜想。学生通过在大学里学习数学、统计学和计算机能够有效地培养数据思维，而这些课程都包括在目前国内外高校的通识教育之中。跨学科进行的数据通识教育还可以促进不同学科之间的了解、碰撞和协作。有时，数据科学家不仅需要具备优秀的专业技术，还要具备特定领域的业务知识和面对数据的灵感和直觉，这就是数据科学家的创新能力。学校里的跨学科交流开阔了学生的视野，他们未来就有能力根据一条条数据分析结果，提出富有创造力的解决方案。
3 面向通识教育的数据科学课程教学实践
为了适应国家经济社会发展的重大战略和人才培养需求，吉林大学自2014年起积极构思具有层次性的数据教育方案。2015年，计算机科学与技术学院面向计算机专业本科生和软件学院研究生开展了“大数据技术与应用”课程。同年，公共计算机教学与研究中心为经济学院和金融学院本科生开设了“数据科学与大数据分析”课程。这些教学实践分别针对专业教育和通识教育两个层次设计，分本科生和研究生两类教学对象，讲授了大数据时代对于获取、处理和展示传统数据以外的“数量大”“速度快”和“非结构化”数据的新方法与新技术，培养学生的计算思维、数据思维和互联网思维，使他们准备好迎接“互联网+”时代的新机遇与新挑战。
3.1 课程的具体目标
以为经管、金融类本科生设计的“数据科学与大数据分析”课程为例，它的主要授课对象是大学高年级非计算机专业学生，希望通过一系列的课程研究和改革，结合实际案例和实践教学的方式，将数据教育植入现有的计算机基础教育中。在这门通识教育类课程中，要着重为学生讲授数据科学和大数据技术在科学研究、互联网、金融、社会、医疗、商业和政治等多领域中的方法、工具和应用案例，培养学生解决实际问题的能力。
该课程的目标主要包括如下3个大的方面：
1）培养数据思维能力。
课程主要通过真实的数据项目实践来培养学生的数据思维和项目分析能力。数据项目通常有其使命与目标，须与业务需求保持一致。学生通过调研和分析，总结出具有关键意义的数据需求，了解什么样的业务问题可以转化成数据问题，什么样的数据是可以进行计算的，面对结构化、半结构化以及非结构化的数据，该选取什么样的模型和工具进行计算。最终，当获得数据分析结果后，学生还要结合专业领域的知识，思考如何把数据解决方案转化为可执行的业务解决方案，让决策者更清晰地阅读数据，这同样是本课程的关键教学环节。
2）提升技术应用能力。
该课程致力于提高学生的高级计算机应用能力。当然，学习之前需要有一定的互联网、统计学、数据库等背景知识。大数据涉及的不仅是数据分析，还包括数据挖掘、商务智能和新的技术与新的思维方式，而这样的技术和思维方式，不仅可以提升学生的计算机技术应用能力，也将提升他们的专业能力和管理能力，甚至创新能力。
3）新的技术发展应用。
该课程综合全面地介绍大数据背景下新的技术体系。现有的计算机基础课程、互联网金融课程或电子商务课程在介绍大数据时，都是“普及性”和“杂志性”的介绍方法，该课程则不然，它通过案例教学让学生在真实场景下应用大数据技术并解决实际问题，最后通过企业提供的真实数据，让学生分组合作，将共同完成一个项目实践作为最终考核。
3.2 课程的知识模块设置
该课程的核心思想是为学生全面讲述数据的整个生命周期，包括数据获取、数据准备、模型建立、数据分析和挖掘、数据可视化，以及最终把数据解决方案转化为可执行的业务解决方案的方法和过程。以实际案例让学生了解数据处理的基本方法和生态系统，掌握使用相关工具及算法来解决学习、科研和工作中数据问题的综合技能，重点培养学生的数据思维，并通过数据科学为学生连接自然科学、社会科学与信息技术。具体的知识模块设置如图1所示。
（1）问题发现：引导学生发现业务问题，思考解决这个问题所需要的领域知识，思考这个问题是否可以转换成一个数据问题，培养学生数据思维和计算思维的视角与思考方式。
（2）数据准备：培养学生数据获取的能力，并使其能够进行数据清洗与整理，确定保留与丢弃的部分，保证处理前的数据质量。
（3）高级数据分析：在统计方法的基础上学习高级的数据分析方法，培养学生模型建立的能力，使其掌握数据挖掘的基本思想和基本算法，并能够使用相关工具进行高级数据分析和数据挖掘，发现知识。
（4）数据可视化：培养学生的图表表达能力和“用数据说话”的能力。
（5）数据解决方案：让学生阐释结果，确定关键的发现，并找出价值。
（6）可执行的业务方案：让学生通过数据模型的建立、分析与验证获得数据解决方案，并在此基础上考虑业务问题和现状，提出可行的业务方案。
