物联网是目标，人工智能是实现方式，实现物联网离不开人工智能的发展。物联网也是人工智能的一个方向。二者是不冲突的。
实现物联网需要智能传感器，智能总线，需要伺服系统支持其工作，当然物联网也需要通信工程，电子技术，作为工具。
有一个比喻是很好的，物联网是手，是皮肤，人工智能是大脑，但也不完全，我觉得人工智能应该是神经系统和内分泌系统的总和，对外界做出反应，计算，处理，分析，规划，处理问题，这是人工智能的实现要求，而物联网侧重解决问题，传输和控制。
高考成绩已经公布，现在考生最关注的莫过于如何能进入梦想的大学，选一个感兴趣、前景好的专业。近日，央视新闻公布了 “2020年十大热搜专业”。 究竟哪些专业脱颖而出独得考生青睐？下面跟随我一起来看看吧！
注：来自百度搜索大数据
一、人工智能
专业分析
人工智能属于 工学电子信息类 ，修业年限为四年，学位为 工学学士。 排在热搜第一位的是时下最火爆的人工智能，面向国家发展重大战略需求，教育部于2018年研究设立人工智能专业，逐渐完善中国高校人工智能学科体系。
2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，在新增备案本科专业名单中，“人工智能”专业 新增最多。
中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、中国农业大学、北京化工大学等 180所高校 都新增了“人工智能”专业。
薪资就业
人工智能的就业方向主要有，科研机构(机器人研究所等)，软硬件开发人员，高校讲师等。
1) 搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、搜索、视频搜索等都是未来的方向)。
2) 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
3) 计算机视觉和模式识别方向：指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。还有一个大的方向是车牌识别。目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。
4) 还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
数据显示，国内人工智能相关岗位，应届生的起薪基本都在 125k/月以上 ，如果不考虑期权、股权激励等因素，BAT级人工智能算法工程师的年薪在 30万元到50万元 之间。一般工作3年以上的人工智能算法工程师年薪最高 可达80万元， 基本实现薪酬翻番。
推荐院校
注：仅对全球权威排名CS Ranking上榜中国高校进行排序。
二、机器人工程
专业分析
机器人工程属于 工学自动化类 ，修业年限为四年，学位为 工学学士。 机器人工程主要研究工业机器人的结构、设计、应用，进行机器人工作站的设计、装调与改造等，以提高工业生产的效率。
薪资就业
该专业学生毕业后，能够在机器人的设计研究单位、生产制造企业以及集成应用公司，从事机器人工作站设计、装调与改造，机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等技术或管理岗位工作。
机器人类企业： 机器人设计、装配、调试、改造、技术开发、机器人自动化生产线的设计、应用开发、程序设计、运行管理；
工业类企业： 自动控制、设备运行、自动化生产。
机器人工程专业是新工科专业的典型代表，是经济 社会 发展到一定阶段的必然，该专业具有广泛的 社会 认可度，就业面广，且长远来看，薪资待遇等会处在一个比较高的水平。
推荐院校
注：机器人工程专业在研究生阶段属于工学控制科学与工程类。
三、电子商务
专业分析
电子商务属于 管理学电子商务类 ，修业年限为四年，学位为 工学学士或经济学学士或管理学学士。 电子商务主要研究计算机科学、市场营销学、现代物流等方面的基本知识和技能，利用互联网进行网上营销、网上客户服务、网上广告等商务活动。
薪资就业
电商类企业： 网络营销、网站策划、网站推广、网站运营、电商运营、数据运营。
推荐院校
注：排名参考第四轮学科评估管理学类工商管理专业。
四、物联网工程
专业分析
物联网工程属于 工学计算机类 ，修业年限为四年，学位为 工学学士。 物联网工程主要研究物联网的体系结构、信息处理、安全技术、系统及其应用等方面的基本知识和技能，涉及通信、传感、网络以及RFID、嵌入式系统等多个方面。
薪资就业
IT类企业： 物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。
推荐院校
注：排名参考中国科学评价研究中心。
五、大数据技术
专业分析
大数据技术全称 “数据科学与大数据技术” ，属于 工学计算机类 ，修业年限为四年，学位为 工学学士或理学学士。 大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘，对实际问题进行分析和解决。
薪资就业
IT类企业： 大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。
推荐院校
注：排行参考全国高校人工智能与大数据创新联盟。
六、网络与新媒体
专业分析
网络与新媒体属于 文学新闻传播类 ，修业年限为四年，学位为 文学学士。 网络与新媒体主要研究新闻学、传播学等方面的基本理论和知识，掌握新媒体技术和网络传播的基本技能，在新闻、网络媒体、文化传播等企事业单位进行网络宣传、网络信息传播以及舆论分析等。
薪资就业
网络与新媒体新闻、媒体类企事业单位： 网络新闻宣传、信息传播、网络编辑、舆论分析、媒介内容生产。
推荐院校
七、网络空间安全
专业分析
网络空间安全属于 工学计算机类 ，修业年限为四年，学位为 工学学士。 网络空间安全主要研究网络空间的组成、形态、安全、管理等，进行网络空间相关的软硬件开发、系统设计与分析、网络空间安全规划管理等。
薪资就业
IT类企业： 网络安全、安全产品的研发、技术开发、运维工程、安全管理、安全防护；
政府、事业类单位： 安全规划、安全管理、安全防御、舆情监管、网络犯罪防范。
推荐院校
注：排名参考软科中国。
八、软件工程
专业分析
软件工程属于 工学计算机类 ，修业年限为四年，学位为 工学学士。 软件工程主要研究计算机各类软件的构造、设计、开发方法、测试、维护等相关的知识和技术，涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、设计模式等多方面，进行软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护等。
薪资就业
IT 类企业： JAVA工程、NET 工程、系统开发、网站开发、软件需求分析、软件开发、软件测试、技术支持、运营维护、项目管理。
推荐院校
九、学前教育
专业分析
学前教育属于 教育学教育学类 ，修业年限为四年，学位为 教育学学士。 学前教育主要研究学前教育学、学前儿童保育学、学前儿童发展科学、学前儿童心理学等方面的基本知识和技能，观察、分析3-6岁幼儿的身心活动，在幼儿园、托儿所等学前教育学校和机构进行学龄前儿童的教育教学、品行培养、智力开发等。
薪资就业
幼儿园： 学前教学； 幼儿教育机构： 儿童教学、智力开发。
推荐院校
十、临床医学
专业分析
临床医学属于 医学临床医学类 ，修业年限为四年，学位为 医学学士。 临床医学主要研究基础医学、临床医学、手术学等方面的基本知识和技能，进行人类疾病的诊断、治疗、预防等。疫情背景下，预计该专业报考热度将上升。
薪资就业
医疗机构： 临床诊断、手术治疗、临床治疗、病理化验。
推荐院校
物联网是继计算机、互联网之后的又一信息化时代的变革，它通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，应用在网络与实物的融合中。物联网里面的应用就更广泛智慧工业，智慧农业，智慧城市，智慧医疗，这些都是和大数据，云计算结合在一起的，人工智能也是其中的一部分。
那么，什么是人工智能物联网（AloT）？
AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。
简而言之，就是人工智能技术与物联网在实际应用中的合理融合实现效益最大化。
那么，人工智能和物联网又有什么区别呢？
人工智能和物联网两者的区别，大可不必去研究谁占据主导地位。与其说两者有什么区别，不如说是两者其实是相辅相成，相互联系的“共同体”。只有它们同时使用，才能实现人工智能和物联网最大优势。而且根据数据显示，在不久的将来，物联网技术将无处不在，我们很难再找到没有连接互联网的设备。
人工智能和物联网的是怎么结合在一起应用在现实生活中的？
1、无人机交通监控
我们的城市道路随着不断发展的同时，交通堵塞问题也每况愈下。因此使用实时资料来监控和改变交通流量，可以显著提高效率并改善塞车的情况。透过智慧路灯的架设，在每个路段监测流量并且及时调整交通号志，或者透过无人机作为机动性的更高的部署选择，并且可以监测更大范围的地区，利用智慧实时搜集信息，然后送交附近的装置进行分析。虽然物联网装置具有更强大的计算能力，但网络频宽仍然受到限制。而目前正在进行的5G基础建设，则可以有效地解决资料传输延迟问题，大幅提升实时分析，以满足智慧物联网工作负载的要求。
2、特斯拉智能汽车
特斯拉很好地应用了众多传感器、GPS和摄像头来开发的自动驾驶技术。特斯拉汽车通过物联网嵌入式传感器和人工智能应用来学习智能交通行为，以实现360度自动驾驶汽车。而这一项技术还有一个值得提的点是，所有特斯拉汽车都可以通过智能控制设备相互交流。此外，它还有助于提高每个单元的性能。
3、智能家居
智能家居行业，作为AIoT人机交互最重要的落地场景，正吸引越来越多企业进入。过去的家电就是一个功能机时代，就像以前的手机按键式的，帮你把温度降下来，帮你实现食物的冷藏；现在的家电实现了单机智能，就是语音或手机APP的遥控去实现调温度、打开风扇等等。基于互联智能的构想，未来的AIoT时代，每个设备都需要具备一定的感知(如预处理)、推断以及决策功能。因此，每个设备端都需要具备一定不依赖于云端的独立计算能力，即上面提到的边缘计算。
有相关言论称，在未来量子计算可能在人工智能方面发挥重要的积极作用。因为经典的人工智能不管发展到什么程度，我们仍然觉得这是一部机器，是一个机器人，它不可能完全像人类大脑一样去思考。而量子力学把观测者的意识与物质的演化结合起来，所以有些科学家会猜测，人类大脑的运行机制可能和量子计算机有一些相通之处。随着量子计算的发展，也许可以帮助我们更好地理解人类的智慧。总而言之，无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词——数据。数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。
人工智能与物联网的关系：其实是相辅相成、互相联系，两者结合，可以实现物联网和人工智能的利益优势。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。
通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
一，人工智能为物联网提供强有力的数据扩展：
物联网可以说是互联设备间数据的收集与共享，而人工智能是将数据提取出来后做分析和总结，促使互联设备间更好的协同工作。
二，人工智能让物联网更加智能化：
人工智能技术可以帮助物联网应用进行智能检测，尤其面对一些突发事件时，可以采取相关措施，提高了处理突发事件的准确度。
三，人工智能有助于物联网提高运营效率：
人工智能通过分析、总结数据信息，从而解读企业服务生产的发展趋势，并且对未来事件做出预测。从数据分析上去发现可能出现问题的几率，并做出预警提醒，这样一来，会从很大程度上减少故障影响，提高运营效率。
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
人工智能 就是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，以仿生学为基础，基于算法模型和计算速度的提升，以及人的神经元和计算机的门（门是计算机的基本组成单位）的共同之处而发展。物联网 指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
人工智能的学习过程需要大量数据信息，这就是人工智能和物联网的一个纽带，能将他们联系在一起，发挥更大的作用。简而言之，物联网由协议不同的终端通过某种约定好的协议进行信息交互与智能处理，而人工智能有数据便能不断学习并越来越聪明。
若人工智能是软件，那么需要物联网作为载体，若物联网是一个硬件，那么需要人工智能来驱动的。因此，我们也可以将物联网看成人工智能落地的一个载体。人工智能、大数据、云计算、物联网、互联网的关系
简单解释一下上图（从下往上看，本人也是吃瓜群众，不保证专业性，仅作为通俗理解用）：
IoT和IoI
IoT，Internet of Things，物联网；IoI，Internet of Information，互联网；
这两张网是用来将所有事物和信息联系起来，为何要联系起来呢？因为将事物和信息联系起来后，数据才有了关联，数据有了关联才能产生更大的价值。例如一辆车的位置数据没有太大价值，但几千辆车的位置数据关联起来，就可以用来判断路面拥堵情况，也可以用于交通调度。
云计算
物联网和互联网产生大量的数据，这些数据肯定要找一个地方集中存储和处理，这就必须要有云计算了。如果没有云计算，一台冰箱产生的数据都要部署独立一台后台服务器来接收，成本和便利性无法接受。云计算的作用就在于将海量数据集中存储和处理。
大数据
海量数据上传到云计算平台后，自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了，这就是大数据的目的。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况；将某个城市几百万人的健康状况综合分析，也许就可以得出某个工厂周围某种疾病的发病率比较高的结论。。。。。。这些都是大数据做的事情。
人工智能
大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等，而人工智能在大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动医学诊断。
某一天清晨起床，突然发现把手机落在别处了。没有手机，整整一天失魂落魄的，感觉做什么都不方便，和外界几乎断了联系。
直到拿到手机，那一刻，心终于安了下来。
不知道大家有没有这样的经历和感觉，手机似乎一刻也不能离手。
我在想， 人工智能已经来到我们身边并深深影响着我们。
面对未来，估计会越来越“厉害”，那么，我们，我们的孩子，究竟要如何准备，去迎接这个世界呢？
我不是引导焦虑，这不仅是为人父母要考虑的事情，也值得职场人士深深地思考。
我们是给孩子一个旱涝保收的金饭碗，或者干脆让孩子学习编程和人工智能技术，还是给孩子留下足够的财富？或者
01
人工智能的冲击
我们来看看人工智能，依据本人非专业的理解，其核心能力基础在于三点：
一、 海量数据： 超多的数据，随时调用不用“伤脑经”。
二、 深度学习： 有了大量数据，有了因果数学关系，人工神经网络就可以进行深度学习，依此做出判断和识别。
三、 超强算法： 我们现在都知道大数据杀熟等新鲜事物，机器人拥有超强计算力，可以对海量的数据进行分析、归纳和整理，算法赋予了它快速思考解决问题的能力。
拥有这三项高超的能力，再加上人工智能不需要吃喝拉撒睡来补充能量，就会给人类未来的工作和生活带来巨大的冲击， 引发不确定性，导致有些人失业，甚至遇到生存问题。
电子钱包让小偷下岗，自动驾驶让司机失业，新冠疫情让商场关门，刚刚松口气又突然紧张，黑天鹅、灰犀牛、独角兽无不让人感觉到现代 社会 的不确定性，正如德国 社会 学家乌尔里希·贝克所指出的， 现代 社会 实际上进入一种风险 社会 。
为人父母，我们希望按照自己的分析和判断，为孩子规划一条道路，让他遵照前行，未来能够找到一个稳定的好工作，有个好收入，拥有好生活。
但是，未来，在很多领域中，机器人将以高效率、不需要休息来抢占人类的饭碗，不仅是脑力劳动的白领，体力劳动的蓝领也不能幸免，造成结构性失业。
什么是结构性失业？按照经济学家的话来说，枯燥，难懂，我试着简单“谱”一下。
李开复说，未来，大部分人类需要思考5秒钟以下的工作都会被取代。 只要有大数据支撑，所有能被理性推理的工作，机械重复的工作，人工智能都能取代人。 比如驾驶、下棋，医院里看X片的医生，保安、护士、银行柜员、货物分拣、翻译、财务统计等等。
从事这些职业的人员，他们因为工作被新的人工智能取代，又不能真正再找到适合他们的工作岗位的情况，就被结构性失业了。
为了避免结构性失业，为了给孩子更好的未来。 很多父母想尽办法，要最早知道将来哪个产业和领域比较吃香，把自己的孩子安排到这个产业领域当中进行学习。
填报大学专业志愿如此，报考各种兴趣班如此，乃至于学龄前也如此，所谓“不要输在起跑线上”。
可是，世界变化如此之快，人工智能发展如此迅速，10年之后，20年之后，当我们的孩子进入职场，到底什么样的产业将被替代，如何替代？人工智能如何迭代？现在，真难以分析和判断。
我们从幼儿园就开始安排的学科和兴趣学习，能保证不被结构性失业吗？
02
君子不器
有人会说，到时候，我总是选择新兴行业不就可以了嘛。
这个想法确实不错，乐观估计的话，只要我们自己跳得够快，永远跟上人工智能的节奏就行。
这样的话，我要说出我今天写这篇文章的核心思想了，就是向中国古人学习。
孔子在《论语》里说到： 君子不器。
从字面上来看，就是人要成为君子，而不是一个器皿、工具、东西、机器。
孔子认为：作为君子，不能像器皿一样成为一个定型的人，不能囿于一技之长，不能只求学到一两门手艺，要博学而通达，不要让自己的才能和思想拘泥于某种“专业”的狭隘中。
现在的大数据和算法已经有把我们困在信息茧房里的迹象了，打开购物平台，推送给你的正是你想要的，打开抖音短视频，印入眼帘的正是你感兴趣的
每个人的时间都被自己最感兴趣的内容填充得满满的，没有精力再去涉猎其他。 推荐算法大大压缩了人们接触到不同信息的机会，我们迅速进入了单向度的信息茧房。
我们每天不断接受着丰富的信息，觉得自己随时随地了解着世界，但实际上这不过是因为自己总能看到感兴趣的东西，从而获得了舒适的错觉。
打破信息茧房的关键是调整我们的心态，愿意接纳不同观点的人，能够听取不一样的声音。
在这样的互联网信息传递中， 孩子的信息茧房也在一天天构建，但他们有着天然的对抗武器——好奇心。
面对人工智能时代，我们能给到孩子的第一项能力，就是保护他们的好奇心。父母毋须用自己固有的思维和观念去局限孩子们的想法，尽量带孩子了解不同领域的信息，多去看看不一样的世界，哪怕看起来是那么的不相干。
我们要尽量少说教，而是放手，让孩子去体验，去经历。
读万卷书，行万里路。
03
提升软实力
每一次工业革命都会带来巨大的结构性失业。
第四次工业革命依然会如此。
创新，创造，正是第四次工业革命带来的时代特征，这个时候，我们不仅仅需要显性知识，或者叫做硬实力，更需要的是隐形知识，也可以叫做软实力。
《溢出》一书的作者，北京大学史学博士，外交学院施展教授写道， 规范化教育所传递的都是显性知识， 但正因为作为前提的隐性知识的存在，“人”才不会被规范化教育单向度地塑造，而是在学习过程中有着一种积极的主体性—通过隐性知识不自觉地决定该如何消化和理解显性知识。
这保障了“人”是学习的主体而不是客体，从而令“人”能够突破给定知识，形成创造力。隐性知识与显性知识在这个过程中不断地相互作用、相互生成。
隐性知识在本质上是一种个体化的理解力、领悟力、判断力镶嵌在实践活动当中，无法通过规范化的方式加以传播。
孔子在《易传》里也说到：形而上者谓之道，形而下者谓之器。道是无形的，器是有形的。
我们看，机器人就是形而下者，是个机器，对数据有强烈的依赖性。虽然它们可以深度学习，乃至创作（画画、d琴等），但总是离不开所有收集的数据。
而人类，就有着机器人无法企及的能力：思考、创造、 情感 与社交。机器人可以画画，但却没有了蒙娜丽莎的微笑，机器人可以写字，却没有王羲之的笔迹游走之情，机器人可以行走，却无法理解为什么非要到冈仁波齐去看繁星漫天
尤其中国人很多的能力，比如盐少许，看火候，依药性配伍，你看着办，分分钟能让机器人崩溃，最后只能学着中国人的语气，来一句：这件事儿啊，您请。
作为很多鸡娃，很多时候我们做爸妈的都是基于现在的市场、人才需要，还有些是依照过去自己走过的路。但是，人工智能以及未来20年后，什么样的能力最能凸显一个人的价值，最具有具有竞争力，谁也不知道十年二十年后会是什么样。
但是， 有些趋势和通用能力我们是知道的，比如自信心、想象力、终身学习力、跨领域的思维力，解难试错的能力
以往我们注重培养孩子的知识和技能等硬实力，尤其看重学科学习，而这样的学习据说来自于美国，是用来培养流水线上工作人员的，说的不好听一点就是培养机器人，很容易被人工智能取代。
《未来简史》大胆预测，就是那些需要 情感 投入的工作未来不会被取代。
面对未来，我们除了给孩子知识技能的学习， 要更注重培养孩子的自信、批判、创造、想象、 情感 、社交等等软实力。
BBC 基于剑桥大学研究者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的数据体系分析了 365 种职业在未来的“被淘汰概率”。
看图说话，不难发现，越是机械、重复的劳动，被淘汰率就越高；而需要投入 情感 ，需要团队协同的工作，机器人很难取代。
按照牛津大学经济学家弗雷和奥斯本的说法，难以被人工智能取代的技能主要有3类： 感知能力、社交能力、创造力。
04
拥抱不确定的未来
不确定性、快速迭代、风险看起来令人焦虑，但这恐怕就是现实。
世界的真相就是变化，我们要给到孩子以不变应万变的信念和能力，在人工智能时代依然幸福地生活。
不给孩子灌输确定性、稳定性的逻辑，而更是让孩子不断地拥抱变化，迎接各种挑战和不确定性。
荀子在《劝学》篇里说到： 假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也。
善假于物，我们的孩子将以开放的心态、宽广的胸怀、足够的自信使用驾驭人工智能，创造属于自己的世界！
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