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人工智能是什么行業(yè)（人工智能要學哪些東西）

發(fā)布時間：2023-04-19 05:16:07 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 148

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本文目錄:

1、人工智能是什么專業(yè)？
2、人工智能專業(yè)屬于什么專業(yè)類別
3、人工智能有哪些專業(yè)學什么？怎么從事人工智能行業(yè)有什么工作崗位？
4、人工智能專業(yè)主要學什么就業(yè)方向有哪些

人工智能是什么行業(yè)（人工智能要學哪些東西）

一、人工智能是什么專業(yè)？

人工智能技術關系到人工智能產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智能領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習

機器學習(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經網絡、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心?；跀?shù)據的機器學習是現(xiàn)代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據或無法觀測的數(shù)據進行預測。根據學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

根據學習模式將機器學習分類為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。

根據學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。

二、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其相關“屬性—值”對。不同實體之間通過關系相互聯(lián)結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網絡，提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據的噪聲問題，即數(shù)據本身有錯誤或者數(shù)據存在冗余。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機器翻譯

機器翻譯技術是指利用計算機技術實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計的機器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經網絡的機器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應用已經顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。

語義理解

語義理解技術是指利用計算機技術實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數(shù)據集的發(fā)布，語義理解受到更多關注，取得了快速發(fā)展，相關數(shù)據集和對應的神經網絡模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發(fā)揮重要作用，進一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領域的對話系統(tǒng)和特定領域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達的問題，系統(tǒng)會返回關聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經有了不少應用產品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務系統(tǒng)和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術語、語義和語法導致未知語言現(xiàn)象的不可預測性;

三是數(shù)據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學模型描述，語義計算需要參數(shù)龐大的非線性計算

四、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現(xiàn)實技術等密切相關的綜合學科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數(shù)據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發(fā)展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機視覺技術發(fā)展迅速，已具備初步的產業(yè)規(guī)模。未來計算機視覺技術的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據，已經逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;

二是如何降低計算機視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數(shù)據與人工標注，需要較長的研發(fā)周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設計開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據采集設備的計算機視覺算法的設計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數(shù)據預處理以及特征提取技術對采集的數(shù)據進行處理，得到相應的特征進行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進行信息采集、數(shù)據預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數(shù)據獲取設備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實從技術特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發(fā)技術、展示與交互技術以及技術標準與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進行數(shù)字化和模型化，難點是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數(shù)字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術主要強調各種網絡環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數(shù)字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環(huán)境;標準與評價體系重點研究虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規(guī)范標準以及相應的評估技術。

目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關標準與規(guī)范等方面存在一系列科學技術問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)智能化、虛實環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

二、人工智能專業(yè)屬于什么專業(yè)類別

人工智能是一門新興的高尖端學科，屬于社會科學與自然科學的交叉學科，涉及了數(shù)學、心理學、神經生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究的范疇包含自然語言的處理、機器算法的學習、神經網絡、模式識別、智能搜索。應用的領域包含機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統(tǒng)等。

想研究人工智能的方向，近兩年很多大學都開設了人工智能學院。西安電子科技大學人工智能學院、中國科學院大學人工智能技術學院、南京大學人工智能學院三所高校在人工智能領域皆屬于頂尖。

人工智能專業(yè)相關研究方向，有很多的分支學科，包含模式識別與智能系統(tǒng)、計算機應用技術、智能科學與技術、信息與通信工程、計算機科學與技術、控制科學與工程、人工智能與信息處理、計算機應用技術、生物信息處理方向、計算機科學與技術超級計算方向等。

對于本科專業(yè)的學習，如果有意從事人工智能方向的相關工作，可以嘗試選擇以下的相關專業(yè)：

計算機科學與技術。人工智能的工作既需要非常扎實和廣泛的數(shù)學基礎的同時也要求很高的實際操作能力，人工智能專業(yè)方向的如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等課程，在計算機科學與技術專業(yè)在高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。

數(shù)據科學與大數(shù)據技術。既要掌握基礎的程序設計語言，也要掌握大數(shù)據平臺的運用，Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科學計算與機械學習庫的掌握，完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發(fā)，組織解決項目開發(fā)過程中的重大技術問題；負責深度神經網絡技術平臺的架構、開發(fā)方案的設計、應用與實現(xiàn)（包括機器學習、圖像處理等的算法）。

2人工智能非孤立專業(yè)，不宜另起爐灶

近日，教育部公布了新增本科專業(yè)目錄，“人工智能”專業(yè)位列其中，有35所高校獲批建設。“它反映的是我國人工智能本科教育呈現(xiàn)出的繁榮景象?！?日，中國人工智能學會教育工作委員會主任王萬森在接受科技日報記者專訪時表示，人工智能本科專業(yè)的設立，對我國各級各類院校的高層次人工智能人才培養(yǎng)，具有重要的實際意義和深遠的歷史意義。

不過，也有人感到困惑——在本科專業(yè)目錄中，早已有了智能科學與技術專業(yè)，人工智能專業(yè)和它到底有何區(qū)別?

北京航空航天大學教授李波告訴科技日報記者，一般認為，智能科學與技術的專業(yè)面偏寬，與行業(yè)的對應關系不直觀，而且腦科學、認知科學、心理學一般劃分在生命科學領域。北航牽頭組織新申報并獲批的人工智能專業(yè)，是信息領域的一個本科專業(yè)?！爸劣谌绾伍_設，應該鼓勵各高校根據自身情況進行選擇?！崩畈ㄕf，感知、認知基礎好的學校可以選擇智能科學與技術，智能技術及應用基礎好的學校可以選擇人工智能，當然，學校也能在現(xiàn)有計算機或其他專業(yè)中培養(yǎng)人工智能方面的人才?！翱傊鞲咝Y合自身特點，制定有自身特色的培養(yǎng)方案和課程體系?！?/p>

王萬森親歷了我國智能科學與技術本科專業(yè)創(chuàng)建、發(fā)展的全部過程。在他看來，它和人工智能專業(yè)并沒有本質區(qū)別，差別只是在于專業(yè)名稱不同，名字的社會認知度不同。

18年前，中國人工智能學會在北京召開了一次規(guī)模宏大的學術年會，部分與會代表提出了在我國建立人工智能本科專業(yè)的建議，該建議得到大多數(shù)參會人員的認可。但就專業(yè)名稱，大家最后的共識是叫“智能科學與技術”專業(yè)。

王萬森說，這是因為，當時人工智能正處于其發(fā)展的低潮，在“寒冬”時期將專業(yè)命名為“人工智能”，其結果可以想象。而且，這一名字沿用了計算機科學與技術專業(yè)名稱的結構形式，也符合我國高等教育的慣例。

后來，教育部高等學校本科計算機類專業(yè)教學指導委員會設立了“智能科學與技術”專業(yè)教學指導工作組，確定了該專業(yè)的知識結構。從專業(yè)知識結構來看，該專業(yè)和人工智能專業(yè)也沒有本質區(qū)別?！耙簿褪窃谏鲜鰧I(yè)知識結構下，我國智能科學與技術專業(yè)15年來的教育實踐，為我國培養(yǎng)了大批高層次人工智能專業(yè)人才?！蓖跞f森表示。

至于兩個專業(yè)如何并行發(fā)展，王萬森也有自己的想法。一是可以將“智能科學與技術”作為研究生教育層面的一級學科名稱，把“人工智能”作為本科教育層面的專業(yè)名稱;如果兩個本科專業(yè)一定要并行存在，那么建議在研究型高校和部分應用研究型高校采用“智能科學與技術”專業(yè)名稱，而在部分應用研究型高校、應用型高校和技術型高校采用“人工智能”專業(yè)名稱——前者注重研究，后者強調應用。

不過，王萬森也強調，辦好高質量的人工智能高等教育，關鍵不在專業(yè)名字叫什么。

“人工智能不是一個孤立專業(yè)，而是一個專業(yè)類?！崩?，沿大數(shù)據智能這一學科領域衍生出了“數(shù)據科學與大數(shù)據技術”專業(yè);沿智能自主系統(tǒng)學科領域衍生出來了“機器人工程”專業(yè)……“隨著新一代人工智能的快速發(fā)展及其應用的不斷深入，很有可能還會不斷衍生新的專業(yè)，這樣就形成了一個以智能科學與技術專業(yè)/人工智能專業(yè)為核心，外加衍生層諸專業(yè)的新生專業(yè)類，即人工智能類專業(yè)?！蓖跞f森說。而整個人工智能專業(yè)教育體系，除上述核心層、衍生層專業(yè)外，還應該包括支持人工智能復合型人才培養(yǎng)的復合型專業(yè)和支持人工智能交叉型人才培養(yǎng)的交叉型專業(yè)。

王萬森建議，應創(chuàng)新人工智能與智能科學與技術專業(yè)的協(xié)同發(fā)展模式，構建與新一代人工智能發(fā)展相適應的知識結構和課程體系，實現(xiàn)人工智能和其他專業(yè)的有機復合與交叉。

“人工智能專業(yè)建設不應顛覆性地另起爐灶，推倒重來，而是要結合實際需求，和原有專業(yè)創(chuàng)新、協(xié)同發(fā)展?！彼硎荆悄芸茖W與技術/人工智能專業(yè)看起來發(fā)展得如火如荼，但諸多深層次問題并沒有真正得到解決，人工智能與其他社會領域專業(yè)的有機復合、與其他學科專業(yè)的交叉融合都還不夠深入?！斑@些需要引起我們的高度重視?！?

三、人工智能有哪些專業(yè)學什么？怎么從事人工智能行業(yè)有什么工作崗位？

眾所周知，人工智能時代即將全面來襲，勢不可擋。有人說，人工智能如同一把雙刃劍，在給人們生活提供諸多便利的同時卻又會讓很多人陷入失業(yè)的困境。目前，很多高校都成立了人工智能研究院，清華大學還增設了人工智能學堂班。那么，人工智能有哪些專業(yè)怎么樣？主要學什么？怎么從事人工智能行業(yè)？有什么工作崗位？今天小編就來為大家一一揭秘。人工智能，英文縮寫AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，屬于自然科學和社會科學的交叉。所涉及的學科包括：計算機科學、信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。

據了解，和人工智能最有直接聯(lián)系的專業(yè)包括物聯(lián)網應用技術、計算機科學與技術、軟件工程等。其學習課程包括機器學習、人工智能導論（搜索法等）、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等，前置課程有信號處理、線性代數(shù)、微積分、編程，還需要學生具備數(shù)據結構基礎。目前，國內有32所院校都開設了人工智能相關專業(yè)，其中，清華大學計算機系智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室是國內在人工智能人才培養(yǎng)和科學研究的重鎮(zhèn)；北京大學智能科學與技術專業(yè)主要從事機器感知、智能機器人、智能信息處理和機器學習等交叉學科的研究和教學；浙江大學在人工智能方面有著肥沃的土壤，其計算機學院下設的人工智能研究所是中國設立最早的人工智能研究機構之一。其他知名院校比如上海交通大學、學、復旦大學、哈爾濱工業(yè)大學、中國科學技術大學、華中科技大學、東南大學等，也都開設了人工智能相關專業(yè)，并已經取得了一定的研究成果。算法、大數(shù)據、機械學習等都是人工智能的重要組成方向，人工智能的就業(yè)都可以在這些方面考慮。據了解，人工智能就業(yè)崗位相對廣泛，比如WEB前端開發(fā)、WEB全棧開發(fā)、Python爬蟲工程、大數(shù)據開發(fā)、人工智能開發(fā)等。據調查統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，近年來人工智能研究方向的畢業(yè)生大多進了大型互聯(lián)網公司，比如BAT、華為、網易、美國的微軟、谷歌、facebook、亞馬遜等。

四、人工智能專業(yè)主要學什么就業(yè)方向有哪些

在填報高考志愿時，有小伙伴比較關心人工智能專業(yè)有哪些就業(yè)方向?下面是由編輯為大家整理的“人工智能專業(yè)主要學什么就業(yè)方向有哪些”。

人工智能專業(yè)要學哪些課程

數(shù)學基礎課程：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析等。

算法基礎課程：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個綜合學科，人工智能專業(yè)的主要領域是：機器學習、人工智能導論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

人工智能專業(yè)的就業(yè)方向

1、算法工程師。進行人工智能相關前沿算法的研究，包括機器學習、知識應用、智能決策等技術的應用。以機器學習的過程為例，涉及到數(shù)據收集、數(shù)據整理、算法設計、算法訓練、算法驗證、算法應用等步驟，所以算法是機器學習開發(fā)的重點。

2、程序開發(fā)工程師。一方面程序開發(fā)工程師需要完成算法實現(xiàn)，另一方面程序開發(fā)工程師需要完成項目的落地，需要完成各個功能模塊的整合。

3、人工智能運維工程師。大數(shù)據與AI產品相關運營、運維產品研發(fā);相關組件的運維工具系統(tǒng)的開發(fā)與建設;提供大數(shù)據與AI云產品客戶支持。

4、智能機器人研發(fā)工程師。研發(fā)方向主要從事機器人控制系統(tǒng)開發(fā)，高精度器件的設計研發(fā)等。工業(yè)機器人系統(tǒng)集成方向主要做工作站設計，電氣設計，器件選型，機器人調試，編程，維護等。

5、AI硬件專家。AI領域內另外一種日益增長的藍領工作是負責創(chuàng)建AI硬件(如GPU芯片)的工業(yè)操作工作。大科技公司目前已經采取了措施，來建立自己的專業(yè)芯片。

人工智能專業(yè)的就業(yè)前景

人工智能是一個快速發(fā)展的領域，現(xiàn)在及未來對人才的需求量很大。和其他技術崗位相比，人工智能的人才少，競爭低，工資相對高。所以現(xiàn)在是進入人工智能領域的好時機。人工智能是目前最受互聯(lián)網界和市場關注的新技術。全球主要互聯(lián)網企業(yè)均在向人工智能方向轉型，并大幅增加相關科研、技術和產業(yè)應用布局方面的投入。

人工智能將大幅改善依賴勞動力創(chuàng)造的勞動密集型、簡單重復性的傳統(tǒng)經濟運行模式，并依托此經濟模式構建萬物互聯(lián)、智能協(xié)同的產業(yè)體系，打造國際領先的智能社會。人工智能將實現(xiàn)提升效率、降低成本的發(fā)展。

人工智能相關技術將首先在互聯(lián)網行業(yè)開始應用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關領域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。人工智能作為重要的技術之一，必然會在產業(yè)互聯(lián)網發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。

以上就是關于人工智能是什么行業(yè)相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。