大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下和人工智能和协作的问题，以及和和人工智能和协作的区别的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. 2020年农行和什么签署托管业务框架合作
2. 对于人工智能，你有什么看法？
3. 人工智能该如何与教育行业相结合？
4. 人工智能时代，人和机器人应该如何分工协作？

2020年农行和什么签署托管业务框架合作

2020年农行和京东数字科技集团签署托管业务框架合作。

中国农业银行与京东数字科技集团签署托管业务《框架合作协议》，并启动双方联合打造的“智能托管平台”。平台上线首周交易量达1.038亿元。此次合作中，京东数科基于大数据、人工智能等技术能力，将JT2智管有方与农业银行托管平台打通，以基金交易及托管业务流程线下转线上为切入点，为农业银行客户打造线上一键式、一体化、全流程的智能托管服务，覆盖投资机构的投前、投中、投后全流程周期。

对于人工智能，你有什么看法？

对于人工智能，是未来人类必然的追求，并必然发生的事。随着现代化高新科技技术的发展，机器代替了农民，也代替了工人！我们人类唯一能做的事就是不但的学习和进步，挖掘出更多未知的先进科学技术，用这些科技技术，来更好的服务于人类，造福人类！

人工智能该如何与教育行业相结合？

后疫情时代，以大数据和人工智能为核心的新一代信息技术助力教育创新的拐点已经到来，如何借助人工智能、大数据等新一代信息技术帮助学生了解学习过程，认清学习认知规律、搭建人-技结合的教育教学环境已经成为提升我国教育质量、促进教育公平的关键问题。为支撑教育大数据研究，某211高校联合浪潮建设了国家首个教育大数据应用技术国家工程实验室，融合国家工程实验室的教育行业场景洞察与浪潮领先的云计算、大数据和人工智能技术，为创新教学评价机制，推动教育个性化、科学化和智慧化发展提供了重要支撑。

作为我国首个面向教育行业、专门从事教育大数据研究和应用创新的国家工程实验室，教育大数据应用技术国家工程实验室（下称“工程实验室”）目标是建设成为国内领先、国际一流的教育大数据理论研究、工程实验、成果转化和高端人才培养平台，在提升我国教育质量、促进教育公平和教育治理能力的革命性发展中起到关键性作用，支撑国家教育现代化发展目标，重塑以智能化为核心的未来教育。

盘活海量教育数据资源必须打破传统数据中心思维

为了打破教育大数据的信息孤岛，教育大数据存储与计算中心（下称“数据中心”）汇聚、存储了来自全国不同区域、各类学校大数据应用所产生的海量数据，为研究团队开展教育大数据分析的重要提供算力和技术支持。由于该数据中心要为大数据分析、人工智能等负载提供基础资源的支撑，对于基础设施的算力、存储能力等提出了极高的要求。

数据中心建设的另外一个挑战在于运维：云计算、大数据、人工智能系统（云数智系统）有着较为复杂的架构，构建和维护服务、分配资源、系统监控、解决故障等往往需要耗费大量的运维资源，学校希望在不大量增加专业运维人员的前提下，提升智慧运维能力，增强数据中心的全局可视化与可管理性。

一体化解决方案打造“云数智”融合中心

工程实验室将重点建设由“一个数据中心+五大研发平台+七大研究中心”（“1+5+7”）所构成的教育大数据应用技术研发平台与创新应用研究中心，按照分层建设、逐层解耦、异构兼容的思路，构建一个云计算、大数据、人工智能的“云数智”融合中心，向下兼容整合多种资源池、向上提供“云数智”服务、横向整合内部及外部应用服务，打造全网共享的统一服务目录，为实验室内、外提供教学、科研及公共服务三大业务支撑平台。

为支撑数据中心的建设需求，浪潮提供了一体化解决方案，其中，计算资源池采用双路服务器NF5280M5作为大数据节点，高端八路服务器TS860M5为核心数据库服务器，AI服务器AGX-2支撑人工智能训练，存储资源池则采用浪潮AS5300G2为平台提供存储资源，采用FS6500作为存储交换机。在云数智融合的一体化层采用浪潮云海OS操作系统为统一底座，融合浪潮云海Insight大数据平台、浪潮AI开发平台AIStation。

更强性能更大存储更低成本

通过教育大数据基础设施、教育大数据存储与管理系统、教育大数据计算与分析系统等，汇聚来自学校层次、区域以及国家级别大数据应用所产生的海量数据，并根据不同层级的应用需求，构建“数据海-数据湖-数据池”三级的数据中心，通过云平台协同管理软件实现数据中心的全局管理。

采用全虚拟化的方式构建IT架构统一资源池，所有的模块资源均可以按需部署，灵活调度，动态扩展。相对于传统架构，该架构能够降低3/4的机房空间占用、降低75%的能耗，数据中心的总体拥有成本（TCO）显著降低。

目前，数据中心已经部署了具有5000GHz计算能力的高性能服务器集群，高速NAS存储80TB存放结构化数据和应用数据，1.5PB非结构化对象存储空间，数据1:1分布式冗余热备份，重复文件自动删除高效利用空间，内部实现3.2G带宽数据高速读取。

教育大数据让教育信息化2.0触手可及

随着教育大数据应用技术国家工程实验室数据中心建成，工程实验室的算力、存储、网络等基础资源的供给能力获得了显著提升，而云计算、大数据与人工智能技术的全面融合，为学习过程追踪、教育数据融合与共享、综合建模与分析、动态监测与智能决策、教育数据可视化等前沿教育课题的研究提供了最有力的平台和支撑。

接下来，浪潮将继续依托在智慧计算方面的领先优势，助力工程实验室在教育大数据关键共性技术研究、教育大数据应用产品研发和区域教育大数据应用服务等方面不断突破，推动教育信息化2.0深化应用，支撑国家教育现代化发展目标，重塑以智能化为核心的未来教育。

人工智能时代，人和机器人应该如何分工协作？

人机协同是一个将长期存在的话题。

随着深度学习技术的兴起，好像人人都在谈论人工智能，还出现了：人工智能什么时候能取代人，人工智能能做好多什么什么样的事情等等，诸如此类，看似严肃，实则科幻的探讨。

实际上，学术界公认，人工智能还远不具备“智能”，只是在一些特定任务时，拟合得比传统的数据拟合方法更好而已。所以，计算机（机器人的智能部分也是计算机）本质还是用于“计算”数据的机器而已。

既然全智能很难实现，那长期来说，机器还是得依靠人才能更好的工作，或者反过来说，机器是协助人更好的完成工作的。

当然，随着智能化的提升，更多的事可以由机器去完成，响应的，人的工作就会减少很多。

对于不同的场景，人和机器的协同方式是不同的。

就我本领域的例子，举两种典型协同方式：

1、人和机器处于流水线的不同位置。比如：图片中的机器在自动采摘草莓，机器上的大叔在分拣和包装。

2、人为机器的行为把关和微调。比如：温室里现在全自动化生产还不太可能，某些不可控因素太多，我设想可行的一种路径是，每天由计算机给出多种可行的种植方案，由人进行选择和微调。

文章分享结束，和人工智能和协作和和人工智能和协作的区别的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！