第四次工業革命正在來臨，人工智慧已經從科幻逐步走入現實。自從2016年AlphaGo戰勝李世石後，全球對於人工智慧發展的興奮與擔憂交織難分。即使如此，世界各國已經認識到人工智慧是未來國家競爭的關鍵賽場，紛紛開始部署人工智慧發展戰略，以期佔領新一輪科技革命的歷史高點。對於中國而言，人工智慧的發展是一個歷史性的戰略機遇，教育尤打頭陣。

AI將會成為教育和科研成果新的評判標準

據《2018人工智慧發展報告》顯示，人工智慧領域的全球論文近年來已達到每年10萬篇以上的數量。佔全球論文的比例也在逐年上升，得到科研人員越來越多的關注。 

近20年來，中國在人工智慧領域的論文產出也取得了長足的發展，從1997年的1000餘篇，快速增長至2017的37000多篇。 

而與之相匹的，相關政策也陸續制定出臺。《新一代人工智慧發展規劃》、《人工智慧三年行動計劃》、《教育部2018年工作要點》等，都明確人工智慧作為發展新一代資訊科技的主要方向。

然而，人工智慧雖已成為國家重要戰略，但該產業相關的科學人才缺口卻非常巨大。我國正在加速人工智慧與資料科學專業的設立，截至2018年3月，獲批該專業的高校數量已達318所，更有數百所高校正在進行申報。但是，設立專業僅僅是第一步，由於該領域人才的培養時間成本非常之高，所以如何高效率、高質量的批量培養人才，是目前需要思考解決的重要議題。

人工智慧教育已趨向成熟，催生了中國版Jupyter Notebook正規化教學平臺——K-Lab

讓我們來看看國外高校是如何做的。

加州大學伯克利分校採用了Jupyter Notebook正規化教學平臺，為學生提供了統一的計算環境和分享區，實現了千人併發的資料科學教育，並通過程式碼成果分享功能，形成了良好的交流氛圍。另一邊，隸屬於哈佛大學的Rowland Institute實驗室，長期致力於深入理解神經系統的自適應運動控制，實驗室的建立人Mackenzie Mathis教授，採用基於Jupyter Notebook的互動式研發平臺，實現了深度學習教學和科研管理同步進行。

上述所提到的Jupyter Notebook專案誕生於2014年，2015年開始在美國興起，目前此教育模式已在全球得到驗證。而在國內，和鯨科技從安全性與拓展性角度對該專案進行重新優化，自主研發了國內首款基於Jupyter Notebook的資料科學平臺——Kesci Lab（下文簡稱K-Lab），創新了AI教育產學研新模式。

K-Lab優化了什麼？ 

1.最重要的是優化了基礎架構。

這極大的解決了原生Notebook底層解釋性差的問題，提供監控區連線Notebook與底層資源，可以實時瞭解分析過程的資源狀態以及系統日誌，並與文字整合，直接圖文展示資料分析成果，提高工作效率；

2.值得一提的還有K-Lab的雲原生架構，超強的資源排程能力滿足不同級別的教研需求。

如上文所提到的，加州大學伯克利分校實現了超過1500名學生同時參與學習，這種高效率的教學模式，正是我國在大力推行“新工科”與人工智慧專業建設的背景下所需的。K-Lab通過自主研發的高可用排程器，進行物理機叢集彈性伸縮，基於客戶用量預測的按需分配資源，保證分析任務時的高效穩定和快速響應。如果把K-Lab類比其它工具，例如Photoshop，你可以想象，不再需要耗費高昂的成本，用笨重的電腦和伺服器去執行軟體，開啟網頁登入賬號就可以實現高速渲染，這是前所未有的工作體驗。

3.推出針對中國人工智慧教育的專屬解決方案，打通產學研新模式。

不僅如此，和鯨科技還針對高校教學，推出了K-Lab教育解決方案，即K-Lab教育版。提供資料科學與人工智慧一站式教學解決方案，包括實訓教學平臺、管理平臺、課程體系、課程內容、實訓專案、優質師資與師資培訓、就業與企業需求對接等全方位服務，使得資料科學的教學工作更加簡單高效，讓學生擺脫純理論教學的桎梏，快速融入到實戰式學習中，大幅提高學習效果與就業水平。K-Lab在高校、科研機構及企業的廣泛運用，打通了資料科學與人工智慧領域的產學研新模式。

目前，K-Lab教育解決方案已被清華大學、北京大學、上海師範大學、浙江大學等國內多所權威高校採用，並得到出色的反饋。

K-Lab平臺為科研人員提供強大助力，讓資料工作更靈活更高效

Jupyter Notebook成為了主流資料科學家的選擇

這些年來，科研與社會領域產生的資料每年幾個數量級的大幅增長，帶來了資料科學的極度繁榮。在應對大規模資料的挑戰中，資料科學的工具也不斷進化，其中Python和R語言生態是其中的佼佼者，引入互動式程式設計的Jupyter Notebook成為了當前主流資料科學家的選擇。

許多領先的研究者，已經開始使用Jupyter Notebook

在科研界，出版開放和資料開放已成為一種趨勢，研究人員很早就開始意識到通過積累標註的資料，日後可以作更深入的研究或者重複驗證已發表的結果。許多領先的研究者，已經開始引入Jupyter Notebook代替傳統的資料分析和建模工具，並且利用自帶的Markdown直接輸出文章手稿，整體提升研究效率。在學術文章發表之後，很多研究者會將資料與Notebook同步公開，以方便同行借鑑和復現研究結果。

使用K-Lab平臺，科研團隊可以快速在應用層開展工作

和鯨科技的K-Lab，是基於Jupyter Notebook進一步研發的生產力工具，提供開箱即用的Python和R平臺，同時具備資料管理、算力調配、線上分享與團隊協作等能力。K-Lab可以讓科研團隊直接跳過瑣碎的運維管理，快速在應用層開展研究工作，並且高效協作。目前國內的領先高校，如北大、清華等，已開始主動使用K-Lab產品為研究工作提供助力。

“中國將在2030年領導全球人工智慧AI系統”，該觀點最早出自於未來學家、奇點大學創始人，彼得·戴曼迪斯。谷歌前董事長Eric Schmidt對中國人工智慧的未來則更加樂觀，他認為到2020年就會趕上美國，到2025年將會超過美國，到2030年中國人將會主導人工智慧產業。這是一個非常美好的預言，但距離終點的路還很長，K-Lab將助力教育，讓我們的步伐快點，再快點。