本文摘要：工业生产中的员工。

工业生产中的员工。以APPsis项目为事例，该项目搭起的是生产中的智能辅助和科学知识系统，通过研发和应用于新一代上下文脆弱的辅助和科学知识服务以及底层架构，建构一个构建的软件解决方案（系统），通过AR/VR及AI技术收集工作场所紧密的信息、科学知识。

该软件解决方案原型用作具备高度自动化的制造业工厂。数据挖掘仍是难题AI+行业应用于的趋势加快了诸多行业的飞速发展。

几年前，会有人不会想起机器人下围棋可以夺得了棋士大师，但是AlphaGo做了；会有人想起摄像头可以用来捉通缉犯，但是智能摄像头（人脸识别）做了；也会有人想起AI不会应用于到教育领域，但是乂习教育、洋葱教学、开端教育等大量教育公司早已涌进这一赛道。与消费领域有所不同的是，教育领域数据挖掘仍是一个老大难。

对于AI应用于来讲，要训练AI模型，必需要有大量的数据。此外，由于每个人的自学能力和自学习惯都有所不同，更进一步减少了教育领域数据的碎片化。“在教育方面，目前只有在极少数方面有大量数据可以展开分析。”谈及AI在教育中的应用于瓶颈，Carsten Ullrich也指出，一项根本性技术挑战仍是数据搜集。

如果我们想应用于今天的机器学习算法，就必须大量的数据。但在教育环境中，这些数据来自哪里？在学校环境中，最少学生的自学目标是相近的，我们可能会搜集到大量的数据（Squirrel AI Learning非常适合这一点）。在其他环境中，特别是在成人教育中，这要艰难得多。

另一方面，人类可以兼任AI模型训练师。那么，问题就变为了他们享有的科学知识。一旦我们解读地充足好，在AI模型中构建它就会过于艰难。

当然，经常出现技术瓶颈也是一个行业在上升期必定不会遇上的问题，更何况，现在智适应环境教育的发展早已充足让我们吃惊的了。Carsten Ullrich指出，“自学分析（Learning Analytics）和教育数据挖掘（Educational Datamining）在自学管理系统中的应用于早已获得了令人瞩目的成果。目前关于如何从现实世界搜集数据的调研结果显示，行业中早已开始在教室、演说厅，以及诸如智能手机上的传感器等场景搜集数据。

一旦我们需要增大数字系统与现实（物理）生活之间的差距，AI就不会显得十分强劲和简单。”11月15日，德国人工智能研究中心教育技术实验室副主任、上海交通大学在线自学实验室副研究员Carsten Ullrich将参与由(公众号：)牵头乂习教育·松鼠AI，以及IEEE教育工程和自适应教育标准工作组联合举行的『全球AI+智适应环境教育峰会』，并公开发表主题演说。Carsten Ullrich也回应，“我期望能在大会上看到更加多杰出的专家，并向他们自学。

我很讨厌这类将学术研究与商业应用于融合的会议，虽然我是一名研究人员，但我十分认同那些将这些点子带回真实世界并使其商业顺利的人。”本次峰会汇集了国内外产学研三界顶尖阵容，预计，斯坦福国际研究院（SRI）副总裁Robert Pearlstein、美国大学入学考试机构ACT自学方案组高级研究科学家Michael Yudelson等顶尖学者；VIPKID、作业老大、沪江网等国内知名教育创业公司创始人；以及Knewton、Byjus、DreamBox、Duolingo、ALEKS、AltSchool等国外最不具影响力的AI智适应环境教育公司创始人将齐凝北京，联合探究AI智适应环境热点话题，年度盛会，不容错过！免费门票、VIP门票对外开放申请人中，采访大会官网立即申请人：https://gair.leiphone.com/gair/aiedu2018涉及文章：为什么你必须一张“全球AI智适应环境教育峰会”的入场券？原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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