在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识

二、中小学机器人教学活动的几点做法：

考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。

1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。

2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。

3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。

机器人活动受到越来越多的师生欢迎，机器人必将为我国的素质做出应有的贡献，机器人的前途是光明的。

体智能课心得体会篇2

人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的`就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。

纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。

由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！

体智能课心得体会篇3

在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离开它的时候，它会不会难过，会不会想我？

通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。

下面以问答的形式，记录学习心得。

1.人工智能是什么？在哪里？

其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。

人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1)在某方面特别聪明的计算机程序，比如alphago，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。

2)试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。

3)怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。

4)会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。alphago也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。

5)根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。

这五种定义各有根据和局限，也可以认为人工智能首先是感知，包括视觉、语音、语言；然后是决策，根据识别的信息，做出预测和判断；最后是反馈，就像机器人或自动驾驶。

我的理解：人工智能是高性能的计算机程序，或者使用了人工智能的产品、服务和应用。

2.人工智能包含什么？

人工智能有很多分支，其中之一是机器学习，机器学习里面有一个分支是深度学习，深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。

深度学习是一种神经网络，把计算机要学习的东西看成数据，把数据丢进多个层级的数据处理网络，然后检查经过网络处理的结果数据是否符合要求。如果符合，就保留网络作为目标模型，如果不符合，就反复修改参数，直到符合为止。

书中举了一个例子，非常形象生动：把数据看成水流，深度学习网络看成多层水管网络，通过调节管道和阀门，使输出满足要求。

3.人工智能的发展历程是怎样的？

历史上有过3次ai热潮，第一次因为图灵测试，第二次因为语言识别，都热了一段时间又沉寂下去。

目前，深度学习携手大数据引领的第三次热潮，处于技术曲线的攀升和成熟期，前景极为广阔。

4.人工智能有什么用处？

人工智能不仅是技术革命，还与经济变革、变革、思想变革、经济变革、文化变革等同步，可能成为下一次工业革命的核心驱动力。主要的商业应用场景：

自动驾驶：这个不用多说，google，tesla，百度。都在研究2．智慧金融：量化交易与智能投顾、风控、安防与客户身份认证、智能客服、精准营??

智慧生活：机器翻译、智能家居、智能超市

智慧医疗：辅助诊断疾病、对疑难病症的医疗科学研究

艺术创作：机器音乐、机器绘画、机器文学创作

5.人工智能可能有什么负面影响？

会不会失控，威胁人类的安全？可能会引起失业。根据开复老师提出的“五秒钟准则”，一项人从事的工作，如果可以在5秒钟内完成思考并做出决策，那么这项工作很可能会被人工智能取代。如保安、股票交易员、司机、新闻报道、翻译。但人工智能也会带来新的工作。

人工智能分三个层级：

1)弱人工智能：在某方面很聪明，但只在这方面聪明，别的事啥也不会。比如alphago，下围棋世界第一，别的方面就是个弱智，连棋子都得别人帮它拿。

2)强人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美剧《西部世界》里的机器人差不多，但它有没有意识，不好说。

3)超人工智能：比最聪明的人类还要聪明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我们不知道它是谁，不知道它在哪里，不知道它什么时候出现，也不知道它会干什么。

可能在某个时刻（奇点）之后，超人工智能就会天神降临，整个世界笼罩在它无边的法力之下。

也可能，因为物理学和生物学的限制，超人工智能永远不会来。

无论如何，人工智能，或者说，对人工智能的研究和使用，需要受到监管和限制，也需要应对转型过程中对失业的冲击。

6.哪些领域是今天的人工智能做不到或者做不好的？

跨领域推理，人类强大的跨领域联想、类比能力，可以举一反三，触类旁通。不过迁移学习也正在发展，可以将计算机在一个领域学到的经验转换到另一个领域

1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物运行的本质规律

2.常识

3.自我意识

4.审美

5.情感

不过，已经有软件可以吟诗作词，而且相当高明。比如这首根据遗传算法生成的《清平乐-黄菊》：

“相逢缥缈,窗外又拂晓.长忆清弦弄浅笑,只恨人间花少.黄菊不待清尊,相思飘落无痕.风雨重阳又过,登高多少黄昏.”平仄相符，语句通顺，很有意境。

体智能课心得体会篇4

我想写一本关于智能制造的书。这是想了很久的事情，但一直没有时间，也没有下决心。这些年，我看到很多专家的观点，我并不认同。因为我知道：这样做是落不了地的、成功的概率不高——因为这样做可能没有经济性。

我碎片化的想法很多，大体思路是这样的：

用《技术创新的观念与方法》的视角来理解智能制造这场伟大的革命。从这个视角看，智能制造的成功需要越过“技术可行”和“经济可行”两个门槛。其中，技术可行的概念，要符合现代工业的要求，比原理可行复杂得多。强调经济可行，就是以经济性为目的，需求、条件和约束为依据，以它们的而变化是带来创新机会的驱动力。影响这些因素的变化，包括ict技术本身以及社会经济条件发展。创新要遵循工程的思想，通过合理地设定目标，以及利用、发现和创造条件来找到办法。它们决定了适合创新的时机、也决定了创新者往往要进行转型升级。这些逻辑，要结合工业互联网、智能制造、工业大数据、人工智能、工业app等概念。

对于这个，我讲了很多次课，但对课程的结构总是不满意、碎片化的知识还是没有很好地串起来。最近几天有点时间，我想可以把脑子里想到的东西，先结构化起来。于是，我把想到的知识点写下来，准备像昨天那样画一张“思维导图”。

但是，花了半天时间，几乎没有任何进展。于是，我意识到：思维导图是不是不合适？于是，我就换了一种画图的办法。

我所有的论述，包括创新的理论，都基于自己对工业和工程的理解。这是所有讨论的基础。在此基础上，才是创新理论。所以，这两部分作为基础来讲。

如果把智能制造理解为创新，就要理解技术可行性和经济可行性。其中，讲技术可行的时候就要（用前面创新的观念）讲到相关的技术概念和保证技术可行的办法。而讲到经济可行的时候，既要讲到社会经济发展规律、又要讲到中国的国情——规律告诉我们应该做什么、未来是怎样的，而国情约束我们应该怎么做才能有经济性。

接着我发现：我谈的智能制造其实包括两个方面的内容。一个方面是智能制造带来的技术革命是何等的伟大——这种转变值得我改变后半生的职业轨迹。另一个方面则是：具体项目该怎么落地。但是，后者遇到一个重要的障碍：很多企业可能找不到合适的项目。要解决这个问题，需要企业进行转型升级，才能创造适合技术应用的条件；而我国的转型升级又有其特色，与发达国家不同。

这样一来，根据技术可行和经济可行性，最终可以讨论三件事。

于是，我就把这个想法画了出来。这里很少涉及具体的技术，只是宏观的逻辑思路。我一直认为：大逻辑对了才是关键，小逻辑根据需要制定就可以了。

网友评论：

思维导图做做知识的分门别类整理还是可以的。但是用来加工知识很难，个人觉得用思维导图来加工知识非常不可行，因此不赞同这个工具叫做思维导图。个人看法哈。郭博士的关于智能制造提出的两个观点非常有意义。

智能制造在一地一域除了要跨越技术、经济可行的门槛之外，还要跨越思想认识局限性的门槛，变革的伟力在于重新组建人们更好的生产生活方式，如果不能回答智能制造如何改变人们的生存方式，如何让更多的人认识、掌握智能，理解在智能化过程中岗位的变迁，并做好准备，智能化的阻力会大很多，这是社会、企业和个体都需要面对的事情。因此，还有一个管理变革可行。

体智能课心得体会篇5

人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。

人工智能简称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，在此次人工智能论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能的智能化新模式正在形成，其的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。

在实际过程中，很多学校没有开展人工智能，人工智能不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：第一教材的缺乏，第二师资的缺乏，第三课程实施的场地缺乏，第四怎么教的问题。在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能开展模式，为我们提供了开展人工智能参照案例，针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能活动实践，在论坛中也介绍了人工智能需要遵循学生各年龄层的学情特点，分为三个阶段，第一阶段大班stem基础教学，第二轮实践教学建立社团校队，第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。

这次的粤港澳台人工智能论坛学习，拓宽了我对人工智能的认识，对我的教学如何开展人工智能具有指导和借鉴意义。

体智能课心得体会篇6

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

1、人工智能学科的诞生

12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2、逻辑学的发展

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

3、逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。

此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

4、人工智能——当代逻辑发展的动力

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的`经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

5、结语

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。

体智能课心得体会篇7

深圳是一个紧挨香港的经济特区，很开放，国际化特征明显。信奉经济至上，发展才是硬道理。作为“设计之城”的深圳在设计行业也走得很前卫。设计单位多样化：国企，私人事物所，学校设计院，外企，海归使得深圳的设计呈现多样化的样式，而在传说最有效的城市规划下，在这种多样化与有效规划使得深圳建筑丰富多彩，焕发着设计之城的魅力。我所在的单位是法国欧博建筑与城市规划设计公司及其深圳代表处、深圳市欧博设计有限公司、深圳市博艺建筑工程设计有限公司的中外设计师共同组成，同样具有一个国际化在中国的背景。

参与的项目主要有住宅和办公楼。这些项目都在广东，分别在惠州和深圳，而开发商都是深圳的。通过这个项目参与，促我不断思考，更了解和理解深圳了。

鹏基惠州·半山名苑是一个住宅项目，就是一个典型的欧式风格的别墅区。本方案立面设计采用“美国加州—西班牙”的建筑风格，丰富、明快、精巧、手工感强的设计风格是多元化与现代的结合。优雅的拱洞，明快的色彩，丰富的细节等建筑语言来实现亲和并具有浓郁生活气息的半山生活方式，同时达到环境来雕塑建筑，用建筑来点缀环境的目的，尽量使用自然未加工的材质，注重材质自然天成，讲究组合的和谐简单，创造建筑与环境的完美结合，打造一个高品至的依山居住社区。

在深圳随便看几个楼盘资料，就有："欧陆风格"、"地中海风格"、"加勒比风格"、"人本主义风格"……忽如一夜春风来，千树万树梨花开。那些信手拈来的"风格"在教科书中找不到，基本上是出于开发商的炒作与"卖点"需要。这种现象在深圳有其存在的合理性，一是这个年轻的移民城市缺乏历史文化沉淀，建筑风格没有必要兼顾城市的文脉;二是受香港影响大，香港流行的风格、户型甚至是楼盘名称很快就会"克隆"到深圳;三是国际化城市的开放心态，澳洲人设计的楼盘开发商就称"澳洲风格"，美国建筑师执笔的就称"纯美式风格";四是建筑理论贫乏，媒体广告用词轻率，建筑评论没有力度，发表出来通通变成了唱赞歌，使得"风格"泛滥。我所参与的鹏基惠州半山名苑项目不巧正是“风格之作”——西班牙风格住宅区。前有万科城为例，后面追随的估计不计其数，因甲方的一句“好卖”就定下了几个亿的项目，这是我们这些在校学生所无法想象的。

在我看来建筑师与使用者或者说项目甲方之间应存在一个互动的过程，建筑师既要善于满足使用者的要求，也应具备引导使用的能力。所以，一个住宅小区绝不能满足于纸上谈兵的乌托邦式的方案设计，而应深入到百姓的生活之中，由此带来的才是真正的设计，这也正是住宅设计“以人为本"的含义所在。而风格之流之说，也许是潮流所趋也许侧面证明了一个时代的审美观，也许也是对设计师的一个考验。如何能够将自己的想法与不得不顾及的事实状况相结合，这是件很让人头痛的事情。并非说欧式造型难看，美味不可多得，一味跟风也让人审美疲劳。

天安数码新城是当时深圳最大的办公楼项目，我到那时候正是项目中标不久。可是甲方说那个方案之所以中标，其中只有一点可取的就是它里头的想法。所以中标之后一直在做方案，我参与了其中的两个方案。到最后确定方案，大概一共做了六轮方案出来。这之后项目组得到了许多经验和教训。

方案之所以一改再改是由于没有真正理解甲方的意思。甲方一直希望设计方能给他们提供一套可行的模式：这种模式可以在深圳也可以在其他城市比如成都实施，一种建筑策略，或者是一种经营模式。他们要设计师给他们找到一种模式用于甲方公司将来的业务推广。这点到最后才明白过来，也才理解那句中标的不是立面或者别的，而“可取的只是你们的想法”。这个让我惊讶。建筑的复杂性与空间的社会属性现在已经由甲方提出来了，突现在眼前。让我佩服又惊喜。在之后的操作中发现了许多困难，一切思考最后都得表现到物质上来，项目组经历了一个痛苦的过程。最后总觉得没尽兴。

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