自2014年起，我國人工智能產業創業潮開始興起，國家相繼出臺一系列政策支持人工智能產業發展，推動我國人工智能產業步入新階段。2017年7月，正式印發《新一代人工智能發展規劃》，確立新一代人工智能發展“三步走”戰略目標，將人工智能發展上升至國家戰略層面，為搶抓人工智能發展重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國提供有力支撐。本場論壇以“聚力AI 加速跨產業發展”為主題，以“交流融合 推動人工智能產業發展”為目的，由常熟市指導，常熟高新技術產業開發區管理委員會、蘇州保嘉容合智能科技有限公司、北京長風信息技術產業聯盟主辦，保利資本支持參與，誠邀中國工程院院士 樊邦奎、世界可穿戴之父 史蒂夫 · 曼恩、長江學者 吳啟暉以及小米、京東物流、新松機器人、中科創達、中科軟、軟通動力、東軟集團、星環科技、科大訊飛北京研究院等企業及機構**蒞臨常熟，圍繞人工智能、智能機器人技術的前沿熱點、先進趨勢，結合各應用場景展開交流對話，為常熟城市發展賦能，為中國產業發展賦能。想讓人工智能學習更高效有趣？創新教學模式，互動式學習，激發你的學習熱情！AI人工智能機器人編程

二十一世紀已步入十四五規劃的首年，教育成了學生、家長及老師熱切關注的話題，科技興國是勢在必行的國際化教育大趨勢。要想培養理論知識與實踐能力“兩手抓”都是強項的國之棟梁，將中小學生的副課教本**是符合當下教育體制的比較好途徑。近日教育部頒布了一條將人工智能教育相關內容納入中小學信息科技課程中提案答復函，引起了國內教育界的眾說紛紜，先來了解政策原文，再開展深入探討！教育部表示，目前，我國中小學相關課程已安排人工智能教育內容。正在進行的義務教育課程修訂工作中，將根據需要將人工智能教育相關內容納入中小學信息科技課程中。小學學科學、初中科學、普通高中信息技術、普通高中通用技術和中小學綜合實踐活動等已將人工智能教育相關內容納入到課程內容之中。下一步，教育部將繼續推進人工智能助推教師隊伍建設行動試點，探索利用人工智能技術助推教師的教育教學**、助推教師培養和培訓**、助推教育精細扶貧、助推教師管理優化的新路徑。同時，繼續實施能力提升工程2.0，引導學校管理者、教師合理使用人工智能技術，提升管理效率，提高教學質量。 STEM人工智能大全跨學科項目制學習：格物斯坦AI串聯物理傳動+生物仿生+藝術創作。

Exscientia公司的CEO安德魯·霍普金斯教授（ProfAndrewHopkins）稱這是制藥史中具有劃時代意義的里程碑事件。他在接受BBC的采訪報道中說到，“一直以來，我們都是利用人工智能AI來對患者進行診察或數據分析，但是這次是直接使用AI來開發新藥。”Exscienti公司自創AI人工智能技術在龐大的參數數據庫中檢查，通過算法篩選出潛在的化合物中，由此研發新藥DSP-1181。霍普金斯教授說，“為了找到正確的分子，需要上百萬次決策。如何準確地研制藥物開發是一項尤其艱巨的決策。但是，算法的妙不可言在于她的不可知論，可以應用于任何疾病。”

AI人工智能在教育方面的應用不僅體現在機器人編程教育，學校人臉識別、門禁，課程打卡等等都會用到人工智能技術，人工智能技術的應用目的是生成個性化方案，幫助學生、學校提高學習、工作效率。AI人工智能教育領域的應有哪些，隨著物聯網、大數據、云計算、人工智能等信息技術快速發展，使AI人工智能教育普及成為了可能，格物斯坦小坦克就帶領大家一下來看看AI人工智能在教育方面的應用。AI人工智能在教育方面的應用信息技術與教育教學的深度融合已成為時代的大勢所趨。因此，許多學校都在積極探索利用人工智能技術為教育教學和日常管理服務，機器人教育就是其中之一。人工智能普惠教育：鄉村學校接入云端名師課，打破資源鴻溝。

在華為昇騰芯片上部署圖像識別模型，用百度飛槳框架壓縮農業無人機導航算法——格物斯坦將 信創生態實踐融入教學閉環。學員不僅學習TensorFlow調參，更在 國產化適配挑戰中理解技術自主的戰略意義。當同齡人還在用國際平臺訓練玩具模型時，格物斯坦學員已帶著 兼容龍芯架構的智慧灌溉系統*站上青少年科技創新大賽舞臺，用代碼詮釋“科技自立”的下一代使命。格物斯坦的AI課題庫沒有虛構場景：社區老人跌倒監測裝置需解決光線干擾難題，城中村垃圾分類系統面臨復雜成分識別挑戰。學員在數據清洗中學會包容噪聲，在模型迭代中理解倫理邊界——當他們的LSTM神經網絡將垃圾桶識別準確率提升至92%，比技術突破更珍貴的是對“技術向善”的切身體悟。這恰是AI教育的**價值：用工具解決真問題，以實踐培養責任感。魔方還原機器人搭載格物斯坦AI視覺系統，0.2秒識別色塊分布，30秒快速復位。AI人工智能機器人編程

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人工智能教育**價值在AI重塑世界的現在，格物斯坦以“從感知到創造”為理念，構建三級能力躍遷體系。通過AI視覺機器人、語音交互裝置等實體教具，讓學生親手調試人臉識別、物體追蹤程序，理解“感知智能”的底層邏輯；依托Python+TensorFlow實踐方式研究垃圾智能分類、疾病傳播預測等社會課題，掌握人工智能機器學習模型訓練全流程；創造層：開展生成式AI項目工坊，用StableDiffusion創作科幻畫作、用大模型生成環保故事，培養AI原生創造力。AI人工智能機器人編程