人工智能时代需要更多的图像类算法人才

7月10日，由世界人工智能大会组委会办公室指导，北京亿欧网盟科技有限公司、EqualOcean主办，上海市人工智能学会协办的“2020世界人工智能大会云端峰会·创新人才培养论坛”在上海世博中心成功召开。

在论坛上，海内外知名专家、学者、企业家，以“AI赋能人才·教育成就未来”为主题，从“智能科学与学习技术”、“AI对教育教学的创新变革”、“培养人工智能时代人才”三大主题出发，对“AI赋能人才培养”展开了多维度、多角度的研讨与对话。

借此机会，亿欧专访了影创科技联合创始人胡金鑫，他向亿欧分享了影创如何用科技赋能教育。

影创科技成立于2014年，是国内第一、世界一流的混合现实行业领军企业，主要业务为混合现实、人工智能、半导体领域基础科学与应用技术及产品的研发。集团总部位于上海，在青岛、北京、重庆、成都、南昌、南京等多地设有产业基地，研发及生产场所占地面积超过2万平方米，实现全产业链布局，形成闭环生态。

从2018年进入教育领域至今，影创陆续与教育部合作课题类项目，在全国各地的K12教育中也有不同程度的商业落地。

MR、VR技术助力教学升级

影创目前在上海的徐汇中学、格致中学、建平中学等学校都建立了混合现实实验室，并为学生提供MR及VR产品服务。与以往的教育不同，影创将课本上的知识以及考点相关的内容直接融入进产品中，实现传统实验手段难以实现的教学形式。

在建平中学，影创根据老师的需求，第一节课做的便是物理课中的α粒子散射实验，由于该实验条件比较高，一般学校实验室难以实现，于是影创通过MR的手段让学生看到实验效果。

在徐汇中学以及其他中学，影创也都推出了MR课程，结合老师的教学大纲以及与名师合作，并且根据脚本制作和开发产品内容。

胡金鑫表示，目前影创的MR课程开发还处在理化生课程的开发阶段。

不断尝试，推陈出新

自去年5G在国内开始试点以来，影创也做了一些5G+MR的尝试，今年下半年影创会推出两款具有5G模块的新产品，学生在课后也可以学习相关的内容。

去年开始，影创还与全国标杆性客户合作制作了一系列精品课程，其中包括上海、北京等地优秀学校，四川成都地区的教科院，并由教科院院长牵头，与北京、上海、青岛等地的老师共同探讨出合理的MR脚本，最后影创根据脚本开发MR课程。

影创还在实验室外的教学场景进行新的尝试，比如说实习场景。在清华大学的一个化工实习产线，影创通过VR、MR眼镜来提高学生在产线上的培训效率。从前学生需要边看操作手册边进行操作，而如今影创将所有平面化的操作手册都进行了可视化，并且让3D或者2D的信息直接显示在设备上，让学生可以更直观地看到。

针对建筑专业的实习场景，影创也制作了BIM相关的内容，当学生看建筑的时候，就可以清晰地看到建筑的相关内容，比如水电的管线如何去走，甚至可以用MR技术来实现材料的溯源。

进军教育领域意在此

目前教育项目占影创整体项目的80%左右，而做产品的初衷是面向全体C端消费者，但在过程中，影创发现直接面对C端消费者开发产品的成本非常高。

不过因为VR已经是公认的下一代计算平台，所以影创愿意花更长的时间去教育市场，这也是影创决定进军教育领域的原因。

类似于以前电脑刚开始普及的时候，学生们主要还是从学校里面学习如何使用电脑并将电脑融入生活。影创从教育领域入手推广VR也是这样，从小学开始做好知识层面的普及，到了职教和高等教育阶段，开始对技术本身进行推广，比如MR、VR设备自身含有的技术，包括光学、计算机视觉、人工智能等技术，将这些技术打造成课程在学校中普及。

直面优势与挑战

作为一家科技公司，影创储备了许多前沿技术与实力，同时，影创着手将这些技术应用到教育中。

不久前，人事部公布了不少新的职业，虚拟现实工程技术人员就是其中之一，不只是前两年公布的应用开发工程技术人员，现在的工程技术人员更多偏向硬件以及底层技术的研究，刚好影创掌握的这些技术与知识可以很好地为学校教学赋能。

胡金鑫也直言影创目前面临一些挑战。影创希望能向学校推出成体系成课程的产品，但现在苦于缺乏师资力量和教材而无法实现，因为虚拟现实技术本身是非常复杂且高度集成的。面对这样的挑战，影创积极联合多方的技术和力量，也与许多学校进行了校企合作。比如联系光学、电子、计算机视觉算法等方面的老师，与影创一起组成专家组编写教材。

人工智能时代需要更多的图像类算法人才

当教育进入信息化时代后，人们接收信息教学内容的平台的主要有PC、手机、平板、大屏，他们都具有2D的共性。

随着越来越多的信息以虚拟化的形式呈现在学生面前，平面化的信息已经完全满足不了现在学生获取信息的速度，下一代人获取信息的方式可能直接由2D变为3D。

在胡金鑫看来，人工智能时代的未来需要更多图像类算法的人才。虽然目前已有通过3D获取信息的平台，但这些平台除了向人们展示3D信息之外，更应该帮助人们通过3D更好地理解眼下的真实世界，这需要计算机图像或者计算机视觉方面算法的人才，通过不同的计算机视觉方面的算法去实现。