科学与健康丨教什么?怎么教?“人工智能+教育”系统推进

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2026月02月05日

科学与健康丨教什么?怎么教?“人工智能+教育”系统推进
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  新华社北京2月5日电 题:教什么?怎么教?“人工智能+教育”系统推进

科学与健康丨教什么?怎么教?“人工智能+教育”系统推进
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  温竞华、章宇璠

科学与健康丨教什么?怎么教?“人工智能+教育”系统推进
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  当前,随着人工智能深度融入千行百业,教育领域也在经历深刻转型。如何面向未来培育人才?怎样让“AI+教育”更好落地?在日前举办的2026中国自动化与人工智能科普大会上,记者向专家学者和一线教师寻找答案。

  在人大附中开设的“AI+药物研发”课程中,老师指导学生用大模型进行模拟药物筛选;在清华大学附属小学,新形式、新模态的语文课,正在把沉淀数十年的主题教学与AI技术深度融合。

  “根据国家最新部署,从青少年时期就学习掌握驾驭AI的能力,培养科技创新后备力量。”人大附中三亚学校校长袁中果说。

  从教育部部署探索中小学人工智能教育实施途径,到全国500余所中小学成为人工智能教育基地,再到全国中小学人工智能教育联盟正式成立……我国“人工智能+教育”正从分散探索迈向系统推进新阶段。

  2025年12月2日,杭州市保俶塔实验学校的学生们在人工智能通识课上学习如何给机器狗编程。新华社记者 江汉 摄

  从校内到校外,更多元的力量在集聚。

  中国自动化学会、中国人工智能学会等单位发挥资源优势,面向全国中小学生联合开展人工智能探究性学习训练营公益项目。

  来自内蒙古乌兰察布的初一学生王星然参训后兴奋不已:“不仅有高校教授授课,还有首都师范大学附属中学的老师全程指导课题实践,让我学习到如何用AI探索更多可能。”

  在人工智能技术飞速迭代的今天,知识获取的门槛大幅降低,“教什么”“怎么教”面临新挑战。

  “单纯的知识传授已不足以应对未来需求,教育的重心必须转向对学生逻辑思维、计算思维及创新素养的培养。”北京师范大学人工智能学院院长黄华说。

  中国科学院院士、中国科学院国家天文台研究员武向平认为,中小学亟需建立系统性的科学教育理论体系,拓展涵盖物质科学、生命科学、信息科学、地球与宇宙科学等全领域的综合视野。

  2025年5月30日,在长沙市天心区仰天湖实验学校,学生在科技节上体验“脑机星球”。新华社记者 陈泽国 摄

  面对科技变革,构建系统化、跨学科的人才培养体系,成为专家学者的共识。

  取消普通物理课,开设“现代物理与人工智能”课程……近年来,西安交通大学创新人工智能本科专业课程设置,以人工智能为核心、以问题为导向组织教学。

  “大学不在于多开几门AI课程,而要对学科结构、人才培养理念进行系统性重构,培养具备综合能力的复合型创新人才。”中国工程院院士、西安交通大学教授郑南宁说。

  同时,部分老师、学生被技术裹挟“跑偏”的现象也值得警惕。

  “老师没有进行正确引导,一些孩子在学习中过分依赖AI,影响了独立思考。”复旦大学计算与智能创新学院教授张军平说,一方面要帮助老师更好适应师生与AI协同下的角色转变,另一方面也要加大对师范生AI素养的培育与考察,优化未来师资结构。

  此外,中国科学技术大学科技传播系研究员王挺表示,不能忽视对未成年人的AI伦理教育,“这一代孩子是‘AI原住民’,更应该在成长中知晓AI的规则和边界,更好面对人机共生”。

【责任编辑:钱中兵】
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              2023年全球AI智能制药布局领域及投融资情况分析 2024年4月19日 来源:中研网 787 47 从AI制药企业的布局视角来看,不同药物研发阶段与领域间的关注度存在显著差异。其中,早期药物开发领域因其独特的优势与巨大的市场潜力,成为了AI制药企业竞相布局的焦点。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 从AI制药企业的布局视角来看,不同药物研发阶段与领域间的关注度存在显著差异。其中,早期药物开发领域因其独特的优势与巨大的市场潜力,成为了AI制药企业竞相布局的焦点。 早期药物开发是药物研发流程中的关键一环,涉及靶点发现、候选药物筛选等多个重要步骤。在这一阶段,AI技术的应用能够显著提高研发效率,缩短药物上市时间,降低研发成本。因此,越来越多的AI制药企业开始专注于早期药物开发领域,希望通过技术的力量为药物研发带来新的突破。 据中研普华产业研究院发布的《》数据显示,2022年早期药物开发领域的相关企业数量达到了392家,占据了整个AI制药行业的显著份额,高达41.61%。这些企业利用先进的AI算法和模型,对海量的生物数据进行深度挖掘和分析,以发现新的药物靶点,筛选出具有潜力的候选药物。同时,他们还与各大药企和研究机构建立了紧密的合作关系,共同推动早期药物开发领域的进步。 图表:2022年全球AI制药企业布局领域分布情况 除了早期药物开发领域外,其他药物研发阶段和领域也吸引了众多AI制药企业的关注。数据处理领域是其中的一个重要分支,涉及生物信息学、基因组学等多个方面。通过运用AI技术对生物数据进行高效处理和分析,有助于揭示疾病的发病机理,为药物研发提供有力的支持。临床开发领域则关注药物在人体内的安全性和有效性评估,是药物上市前必须经过的关键步骤。AI技术的应用可以加速临床试验的进程,提高药物研发的成功率。 端到端药物开发领域则涵盖了药物研发的全过程,从靶点发现到临床试验,再到药物上市后的监测和评估。这一领域的企业致力于构建完整的药物研发体系,通过整合各个环节的资源和信息,实现药物研发的高效协同。临床前发展领域则关注药物在动物模型中的疗效评估和安全性评价,为药物的进一步开发提供重要依据。而药物再利用领域则旨在发掘已有药物的新用途,为药物研发开辟新的道路。 根据智药局的最新统计,2022年AI+药物研发领域的融资活动呈现出显著的增长态势。全年共发生了144起融资事件,相较于2021年的73起,数量上有了明显的提升。同时,融资总金额也达到了62.02亿美元,折合人民币约为426.66亿元,同比增长了47%,呈现出双双上涨的趋势。 从地域分布来看,美国的AI药物研发融资事件最为活跃,达到了71起,占据了全球融资事件的重要份额。而中国则以43起融资事件紧随其后,展现出了强大的发展势头。其他国家和地区的融资事件共计30起,虽然数量相对较少,但也表明了AI药物研发领域的全球化趋势。 图表:2016-2023年上半年全球AI制药领域融资事件数及融资金额  在投融资活动的地理集中性方面,中国的活动主要聚焦于珠三角、京津冀以及长三角等医药产业发达的地区。这些地区凭借丰富的医药资源和产业基础,为AI药物研发提供了良好的发展环境。 然而,尽管整体融资额有所上涨,但不同国家和地区的融资情况存在差异。美国AI初创公司吸纳了市场上的绝大部分资金,占总融资额的77%,显示出美国在全球AI药物研发领域的领先地位。而中国AI制药企业的融资金额占比则从去年的34%下滑到9%,这主要是由于大额融资的减少以及今年市场融资主体多为早期初创公司所致。 此外,从各季度的融资情况来看,全球AI药物研发的融资金额呈现出下降的趋势。这主要是由于资本寒冬对行业产生了较大的影响,导致市场普遍缺乏资金,投资者在对待新技术时更加谨慎。尽管如此,AI药物研发领域仍然具有巨大的发展潜力,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,相信未来会有更多的资金涌入这个领域,推动其持续创新与发展。 更多AI智能制药行业深度分析,请点击查看中研普华产业研究院发布的《》。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11084 2856 3656 4456 5328 6156 推荐阅读 基础建设行业和个人、社会、国家的发展息息相关,一直以来都受到...
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              2024年中国工业软件行业市场规模及未来发展趋势分析 2024年4月30日 来源:中研网 803 49 工业软件是工业技术软件化的产物和工业化中的顶级产品, 是工业装备中的“软零件” “软装备” , 是工业产品的基本构成要素, 是智能制造的核心内容和现代工业体系的“大脑” , 是推进我国工业化进程的重要手段和关系国民经济和社会发展的基础性、 战略性产业。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 工业软件行业是指专注于开发和提供专用于或主要用于工业领域的软件产品和服务的行业。这些软件主要用于提高工业企业的研发、制造、生产管理水平和工业管理性能。工业软件利用信息技术将工业过程的控制逻辑化、管理流程代码化,从而驱动装备和管理业务按照既定的逻辑自动高效地运行,并实现预先设定的功能。 工业软件是现代工业装备的大脑,其应用领域广泛,产业链覆盖范围广,产品种类多。工业软件与业务流程、工业产品、工业装备密切结合,全面支撑企业研发设计、生产制造、经营管理等各项活动,是信息化与工业化的融合剂。 从发展历程来看,我国工业软件起步较晚,但近年来发展迅速。随着制造业的转型升级和高质量发展,工业软件成为制造业转型升级和高质量发展的重要手段和基础设施,正在形成一个新兴市场领域。同时,随着政策支持和国产化需求的提升,我国工业软件行业面临着广阔的发展空间和机遇。 工业软件产业链包含三个部分:上游软硬件厂商:主要包括操作系统、开发工具、中间件和硬件设备;中游工业软件:主要包括嵌入式软件、研发设计类软件、生成控制类及管理类软件、协同集成类软件;下游应用领域:主要包含工业通讯、汽车制造、能源电子、机械设备、安防电子等。 据中研普华产业院研究报告分析 世界第一大工业国,需要有与之相匹配的工业软件地位。近年来,世界范围内产业格局迅速变化,在产业智能化、绿色化、融合化等新形势下,工业软件面临新的机遇和挑战,加快工业软件自主创新已经成为提高制造业核心竞争力、保障工业供应链安全、支撑产业高质量发展的战略性任务。 中国工业软件市场规模统计及预测 资料来源:《中国工业软件产业白皮书》 中研网整理 作为智能化时代制造业的重要组成部分,工业软件为实现制造业转型升级、智能化发展提供有力支持,也是进一步深挖工业发展潜力不可或缺的重要依凭。我国已是世界第一大工业国,构建了相对完备的产业链体系,但在工业软件领域,仍有较为突出的盲点与缺憾,打造坚实的“数字基石”,已是行业之需、时代之唤。 工业软件行业未来发展趋势 数字化转型的深入:随着工业企业数字化转型的不断推进,对工业软件的需求也将持续增长。数字化转型将推动工业软件市场的快速发展,尤其是在智能制造、工业互联网等领域。 云计算与大数据的广泛应用:云计算和大数据技术的不断成熟与普及,为工业软件提供了更好的基础设施和数据支持。工业软件将进一步受益于云计算的灵活性和大数据的分析能力,提高数据处理效率和准确性。 人工智能技术的融入:人工智能技术在工业领域的应用越来越广泛,工业软件也在逐渐融入人工智能的支持和应用。人工智能技术的崛起将带动工业软件市场的快速增长,尤其是在智能制造、智能分析等领域。 产品一体化和标准化:工业设计领域的CAD、CAE、CAM等软件由于流程上的衔接,将更多地实现集成化。同时,行业标准化将使国产软件之间的配合使用更加容易,有利于企业打造集研发、制造、运维等功能于一体的工业软件和解决方案。 物联网技术的应用:物联网技术的普及和应用将为工业软件产业带来新的机遇。通过将工业设备和传感器与互联网连接,实现工业设备之间的交互和数据互通。工业软件可以借助物联网技术实时监控、远程诊断和预测性维护,提高生产过程的可靠性和效率。 行业生态的构建:工业软件行业将更加注重与其他行业的合作与融合,构建更加完整的行业生态。例如,与工业互联网、智能制造等领域的深度融合,将推动工业软件行业的创新和发展。 展望未来,工业软件行业将继续保持快速发展的势头。一方面,随着制造业转型升级的深入推进,工业软件将在提升生产效率、降低成本、促进创新等方面发挥更加重要的作用;另一方面,随着新一代信息技术的快速发展和普及应用,工业软件将与云计算、大数据、人工智能等技术实现更加紧密的融合和创新。 欲知更多关于行业的市场数据及未来投资前景规划,可以点击查看中研普华产业院研究报告。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS ...