阿里巴巴&iDST&首席科学家兼副院长任小枫：最看好计算机视觉在这四大新零售细分方向的应用_橡皮擦inferior_新浪博客
阿里巴巴&iDST&首席科学家兼副院长任小枫：最看好计算机视觉在这四大新零售细分方向的应用
原标题：阿里巴巴 iDST 首席科学家兼副院长任小枫：最看好计算机视觉在这四大新零售细分方向的应用
最近一段时间，无人便利店在国内发展得如火如荼，技术方案也各不相同。其中非常核心的技术之一就是计算机视觉。Amazon
Go和阿里巴巴的淘咖啡无人超市都是这条技术路线上的领先者，而它们背后都离不开一个人——任小枫。
任小枫曾是亚马逊最高级别的华人科学家，是Amazon Go 的重要策划者之一。他现在的身份则是阿里巴巴 iDST
首席科学家兼副院长，也是阿里无人超市背后的重要力量之一。
10月11日-14日，2017云栖大会在杭州举行，雷锋网奔赴大会现场第一时间进行了跟踪和报道。10月14日的阿里巴巴新零售峰会上，任小枫围绕“人工智能如何在新零售场景下进行应用”这一主题进行了精彩分享。
任小枫开宗明义地指出，新零售是以消费者体验为中心，由数据驱动的泛零售形态。他同时还指出，数据并不是现成的，需要我们花大力气去获取，尤其是在线下场景中，需要通过视觉或其他手段获取有用的信息。因此，
新零售本质上是“由信息驱动的”。
计算机视觉作为一种获取信息的通用手段具备很多优势，但同时也存在一些短板。为了让大家更好的理解，计算机视觉发展到了什么样的水平，能够做哪些事情，未来具备怎样的想象空间；任小枫对计算机视觉的发展状况做了详细的介绍。
最后，他还列举了新零售诸多应用场景中他最感兴趣也最看好的4个应用方向：增强现实、智慧门店、机器人、可穿戴设备。
作为一名技术人员，我大多数时间都在思考如何解决实际的技术问题，但有时候也会思考未来是什么样子的。今天就借这个机会跟大家分享一下我的思考。
我在美国工作和生活了很长时间，所以新零售对我来说也是一个谜。如何解开这个谜呢？我看了前段时间阿里研究院关于新零售的报告，里面对新零售做了非常全面的总结：新零售是以消费者体验为中心，由数据驱动的泛零售形态。短短一句话里包含了很多信息。新零售的想象空间比较难以把握，因为它的应用场景非常多，涵盖了批发、零售、物流、娱乐、餐饮等等。不过对它的描述中有几个关键词：体验、数据、泛零售。什么是更好的消费者体验？相信在座各位比我更有想法和经验。我是研究人工智能的，主要研究方向是计算机视觉，我的心得在于如何得到有用的数据。
数据的应用场景很多，涵盖了百货公司、购物中心、便利店，甚至直播、视频、电子商务等等。
但无论在哪个场景，买东西的本质都是人和商品。我们需要做的就是理解人，理解物；把人和物联系起来，让用户更好更快地找到他满意的商品，或者更好更快地把商品送到用户手里。
要得到关于人和物的信息，尤其是在线下场景中，计算机视觉是非常好的方法。我这样说并非因为我是从事计算机视觉方向研究的，而是因为它本身有本多的优势。摄像机是一种通用手段，通过摄像机可以做很多事情，比如识别人、物、动作。它还是一种非常高信息量的感知方法，现在1080P的视频已经非常普及了，通过1080P的像素可以看到很多东西，而且不用靠的很近就能感知。
而它又是一种被动的方法，很多情况下原因是因为人是用眼睛感知的，所以这个世界实际上是为了我们的眼睛而设计的，从红绿灯也好，标志牌也好，很多商品的包装，很多时候都是为了适应人眼，计算机视觉就是利用了这个世界设计的规律，然后试图用同样的途径来得到更多的信息。
当然，计算机视觉也存在很多缺陷。首先，必须要有光照，只有在比较好的光照条件下才能获得优质的信息。其次，遮挡也是比较大的问题，一旦摄像机被挡住，后面的信息就看不到了。因为我们需要高信息量，所以采用了可见光，但可见光波长很短，无法绕开前面的遮挡物。过去计算机视觉应用的最大问题是精度不够，但最近几年已经有了很大的改善，精度不再是特别大的瓶颈。
下面快速介绍一下当前计算机视觉的发展状况，让大家对我们的技术进步到了什么程度有个更好的了解。
识别物体方面，国际上有一个非常具有影响力的竞赛——物体分类竞赛（ILSVRC）。要给一千个物体的图片打上标签，分辨它究竟是什么。
2012年，深度学习开始在这个问题中得到应用。2012年之后的六年时间里，计算机识别的精度一直在提高。我们可以比较一下机器和人类识别的错误率——有人测试过，人类在解决这个问题时的错误率为5%，这并不意味着计算机超越了人类，因为人类犯错有很多方面的原因。但我们可以说，计算机在某些情况下达到了人类的精度。
计算机视觉要解决的不止“一张图一个物体”的问题，还要处理很多复杂的场景。所以ILSVRC中也设置了物体检测竞赛，让计算机从复杂的场景中找出各种各样的物体。计算机视觉在这个问题上的进展也很快，深度学习只是原因之一。
要做到正确检测物体，就需要有正确地标签和位置。物体检测问题还跟阈值有关，假如把阈值调高，返回的错误结果就会更少一些；假如将阈值调低，返回的结果更多，但也会包含一些错误。
总体而言，现在的MAP平均精度达到了0.75，跟人类相比还有一定差距。但在很多场景中，计算机已经能够做得很好了，比如在下面这个场景中——有人、狗、雨伞和一些比较小的东西，计算机通常都能够检测得到。
再看一下语义分割的例子。在这个问题中，我们需要做的不只是找边框，而是要在每个像素点上标注它到底什么。比如在自动驾驶的例子中，算法可以标记树、车、行人和各种各样可能遇到的物体，目前我们已经达到了不错的精度。我认为，用摄像机做无人车是非常有意思的方向。
计算机视觉可以做很多事情，比如通过多相机跟踪，我们可以识别人的身份，并比较精准地获取他的位置。室内定位有很多方法，比如WiFi、蓝牙、超声波，但它们实现起来都有一定的难度，而计算机视觉可以达到厘米级的定位精度。
很多情况下，我们不仅需要检测某个人的位置，还要估计他的姿态。姿态是我们理解他人意图的基础，可以从中获取很多信息。有了姿态之后，我们还可以在姿态的基础上做一些动作的识别，物体的识别，很多情况下能够识别人的动作。
向前展望一下，未来无论是在室内还是室外场景，夸张点说，人类用眼睛可以做到的事情计算机视觉也能做。几年前我绝对不敢说这句话，但现在算法和其他方面的能力都有了很大的提升，在某些情况下已经非常接近人类了。
但反过来说，对于摄像机拍不到的地方，计算机视觉也无能为力。因此，在解决实际问题时，摄像机的布置是非常重要的，我们需要找到最佳的布置方案，最大程度获取想要的信息。当然，除了摄像机的布置，我们还要考虑数据、计算量、成本等与算法的结合。总而言之，我对计算机视觉是非常有信心的。
再回过头来讨论新零售。前面提到新零售是由数据驱动的，其实可以小小修改一下，表述成“新零售是由信息驱动的”。为什么呢？因为很多时候数据并不是现成的，需要我们花大力气去获取，特别是在线下场景中，需要通过视觉或其他手段获取有用的信息。
说完了计算机视觉的技术进展，下面谈谈我非常感兴趣的几个应用方向：增强现实、智慧门店、机器人、可穿戴万能助手。
增强现实是现实世界跟虚拟世界的叠加。比如上图展示的，我们买家具时可以拿pad拍摄家具叠加到住宅的图片当中。这个过程涉及几项关键技术，比如三维定位、三维建模、渲染等等。建模和渲染比较简单，定位技术现在也已经比较成熟了。几个月前，苹果公司发布了苹果手机中精准、实时的三维定位功能，其计算量已经达到了实用的程度。解决了三维定位问题后，增强现实技术可以应用到许多场景。
比如，我太太经常叫我去店里买东西，我不知道要找的东西在哪，又不愿意问人，要花很长时间。有了定位技术之后，就可以为店里的商品做一个精准的地图，用增强现实对顾客进行引导。
当然，在上面这个场景中，增强现实并非非常关键的技术。那么，我们接着说虚拟购物。有了增强现实，我们可以将在网上找到的家具叠加到家中，观察大小、搭配和光影效果等等。这项技术现在很多人在做，我们很快就能用到了。
下面再跟大家探讨一下智能门店。我以前在亚马逊工作，很幸运在Amazon
Go项目开始时加入了这个团队，我们历时四年打造了Amazon Go概念店，我对此感到兴奋和自豪。在Amazon
Go中，我们解决了通用场景下的支付问题，做到了“拿了就走，无需排队结账”。虽然只省去了支付环节，但要做到高精度还有很多问题需要解决，比如人、商品和动作的识别问题。我们可以把Amazon
Go想象成一个通用的线下智能系统，它包含了一个相机网络，可以做很多事情，比如跟踪人、分析人流，分析顾客的停留时间、有没有拿东西、有没有放回去。如果通过人脸识别的技术与身份结合，门店还能随时知道你是谁，并提供个性化的服务。
支付肯定是未来的一大方向。很多时候我们还会思考在线上比较容易实现的事情，比如分析顾客的停留时间并提供个性化服务。因为现在我们在线下也能做类似的事情。反而有些事情在线上很难实现，比如表情识别。我们在线下可以通过分析顾客的人脸，判断他是高兴、生气还是无聊。所以说，和线上相比，线下说不定真的有一些优势。
在不远的将来，Amazon
Go这样的通用线下智能系统可以做很多事情。但应用于一家店铺是一回事，应用于银泰这种拥有很多店铺的大商场又是一回事，难度会再上一个大台阶。此外，要应对比较拥挤的场景，必须在算法和数据上花很大的精力。但总的来说，这已经是可见的事情了。
第三个提一下机器人，前面提的很多情况下只是感知，只知道那个人在哪里，其实我们可以做一些交互，可以是语音的交互，也可以是显示屏或者视觉上面的交互。从物理的角度来说，我觉得我对机器人还是非常感兴趣的，机器人现在发展也是非常的快，大家其实已经看到了很多的例子。
比如伦敦的送货机器人，我们可以将它和无人车对比。送货机器人的技术和无人车比较相像，都需要对环境有非常精准地标签，要知道路在哪、该在哪里上下台阶、人在哪里，怎么才不会撞到人。很多问题都是相通的，但送货机器人相对简单一些，因为风险没那么大。但是另一方面，送货机器人对成本比较敏感，我们必须选择比较简单的硬件和算法方案。
包括现在很多人在做的无人机，无人机的控制技术已经发展得非常成熟了。宾夕法尼亚大学在无人机控制方面做了很多工作，靠附带的相机无人机就能完成看起来非常复杂的动作。
再举一个Boston的例子，他们做了很长时间的机器人研究，在控制方面做得很好。他们的机器人可以做很多事情，可以在家里行走，做非常复杂的动作。它有腿和手，可以抓取厨房里的杯子。很多人想要一个可以帮自己洗碗洗盘子，或者干其他家务的机器人。要做到这一点还有些距离，但也不是那么遥远。
Boston主要是做控制的，在视觉方面没花太多功夫。不然它就可以识别香蕉皮并避开它，不至于摔倒了。好在它摔倒之后可以爬起来，自己上楼梯。
可穿戴设备是个人视角，跟门店不同，它可以记录生活，识别环境，识别其它的人，也可以用来识别自己的动作状态，可以作为一个助手跟你对话，给你提供信息，它其实是有很多事情可以做的。
譬如，Snap Sperctacles 前段时间出了一个比较好的眼镜，可以比较好的记录生活状态。
谷歌好几年前就开始做谷歌眼镜了，但后来没有成功。它后来又推出了企业版，可以在制造和物流等行业帮工作人员做很多事情，比如识别、扫码等。再比如，工作人员在从事比较复杂的接线工作时，谷歌眼镜可以告诉线头该怎么接，这是很实用的。
大概七八年前，我和别人合作过一个可穿戴相机的项目，我负责搜集数据。这个可穿戴相机可以检测到用户在开盒子还是关盒子、手里拿着什么东西。当然，它并不是都能正确识别，因为动作的识别是比较困难的。但我觉得以后我们也能做好第一人称视角的识别，这样的可穿戴相机相对只能识别环境的相机来说拥有很多优势。
大家都知道Hype
Cycle曲线。每个新技术、新产品都要经过这样几个阶段：刚开始时大家很兴奋，一拥而上，很快就到达了顶点；接下来就要处理实际问题，曲线开始下行，到达谷底时最现实的问题就暴露出来了，只有知道该怎么解决，才能再逐渐往上走。
增强现实已经经过了谷底，接下来会看到比较多的产品应用。智能门店还处在山顶附近，还有很多问题需要解决，机器人和可穿戴设备则还在更遥远的未来。但刚才曾教授（曾鸣）说了，要想想五年、十年以后，这些领域的前景还是非常令人激动的。
前面提到，在很多应用中，计算机视觉都能起到非常关键的作用。因为它是通用的方法，可以获取人物的动作等很多信息。
当然我们需要去得到相关的数据，很多时候很多算法需要融合，需要跟其它的传感器进行融合。另外，很多时候也不光是感知的问题，我们需要去跟机器人或者其它交汇的方法融合，计算角度来说不见得都在云上或者端上做，云跟端也要融合。
此外，在简单的手势识别、商品搜索、虚拟现实、新制造等方向上，人工智能和计算机视觉也有很多应用的可能性。
现在是一个技术发展非常快的时代，商业发展得也非常快，我非常期待能成为当中的一部分。希望能跟大家一起努力，建设更美好的未来。雷锋网(公众号：雷锋网)
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荣誉徽章：聚焦丨孩子上学要用的这个证明办好了么？办理要求有变，家长速看！
一年之计在于春
每年这个时候就是
准备为孩子申请学位的家长们最忙的时间！
虽然2018年学位申请还没开始
可2019年学位申请备战已经开启了
尤其是罗湖、龙岗、大鹏、盐田四个区的
租赁凭证、租赁信息
要在4月份之前早搞定啦！
除了房产信息，还有哪些入学材料要准备？
赶紧来看看，抓紧时间备齐吧！
下面先来看看入学政策
申办学位最基础的户籍和房产。也就是深圳户口和房产，深圳采取的积分入学制，进行“学位类型+积分，积分优先”的模式，部分区直接按积分录取。
深户优先于非深户，有房产优先于无房产。
排名大致：
1，区内深户+学区房
2，深户+学区房
3，区内深户+51%以下产权学区房
4，区内深户+长期有效租赁合同
5，深户+长期有效租赁合同
4，区内深户+无房证明
详细积分规则，请在公众号对话框回复：积分，对照计算规则，可大致了解自己学区类型及积分情况。
大体流程如下：
1、 各个区教育部门进行招生宣传
2 、网上填写信息预报名（时间一般是在4月份，错过网上报名时间则安排不了学位，非常关键！）
3 、在有空余学位的学校进行填第二第三志愿
4 、现场初验报名信息（纸质材料提交）
5 、区教育局进行审核
6 、区教育局和学校统筹学位
7 、公布名单
所以大家要抓紧时间准备材料，不要等到真正申请的时候手忙脚乱。毕竟孩子念书是非常关键的事情哦。
理论上非深户如果符合深圳的5+1文件是可以申报的，但是学位紧张，所以家长最好备齐材料，获得最大积分。
深圳学位申请攻略
先来一波提示
这里说的房屋租赁凭证或信息
是由房屋租赁管理部门核发的
而不是与房东签的那种合同
小编再提示一下
尽量办理租赁凭证(红本)
因为租赁信息(蓝本)不积分
如果你家娃要在2019年申请学位
那以下这些区的家长们要
抓紧办、时间不多了
剩余时间为1个月：
罗湖区非深户（2018年4月1日前）
龙岗区非深户（2018年4月1日前）
盐田区非深户（2018年4月1日前）
大鹏新区非深户（2018年4月1日前）
其它区剩余时间尚充足
具体详见下文
PS：别以为还有时间，算上准备资料、审核资料，甚至中途出点什么差错，就要坑娃啦。所以，能早点办，尽量早点办。
学位申请资料审核以租赁合同
备案登记时间为准
如下图：以宝安为例
（以下各区按时间的紧迫性排序）
关键词：1年半、非深户、日前
《罗湖区2018年义务教育公办学校学位申请预告》显示，深圳户籍在罗湖区临时购房、租房（不满一年，截止时间为当年3月31日）不保证就近入学；
非深户籍在罗湖区临时购房、租房（不满一年，截止时间为当年3月31日）不提供公办学位。租房居住的提供房屋租赁管理部门出具的《房屋租赁凭证》或《房屋租赁信息》。
如果政策没变，以租赁管理部门出具的《房屋租赁凭证》(或《房屋租赁信息》)签发日期(不是租赁期限上的起始时间)为准，2019年申请学位的租住截止时间为日。
关键词：非深户、1年零5个月、日前
非深圳户籍儿童。非深户租房的，截至日，其父母需至少提前12个月(以发证日期为准)办理《房屋租赁凭证》或《房屋租赁信息》，租赁期限至少1年零5个月。
即需提供日(以发证日期为准)以前办理的学区有效租房凭证，租期最短至日。
《房屋租赁信息》只作为居住地依据，其租赁时长不纳入积分。
深户儿童申请2019年盐田区小一或初一公办学位要求日前登记备案的租赁凭证。
具体网址：盐田区2019年秋季小一和初一学位申请温馨提醒
关键词：非深户、1年、日前
2018年秋季起，非深户适龄儿童、少年学位申请将正式执行“父母在学区范围内租房时间需连续1年以上”的规定。
例如：非深户适龄儿童、少年提供房屋租赁凭证(或房屋租赁信息)申请2018年秋季“小一”或“初一”学位的，需提交日（以签发日期为准）以前办理的学区有效房屋租赁凭证(或房屋租赁信息)，租期最短至日，同时要确保租赁合同在资料核验期间（一般在4-6月间）处于未过期的状态。
以此类推，往后年份申请入学的非深户籍学生请参照前述要求，提前准备有关材料。
具体网址：龙岗区2018年秋季义务教育阶段学位预警通告
关键词：非深户、1年、日前
大鹏新区学位申请执行“父母在学区范围内租房时间需连续1年以上”的规定。
例如：非深户适龄儿童申请2019年“小一”或“初一”学位的，需提交日(以签发日期为准)以前办理的学区有效房屋租赁凭证(或房屋租赁信息)，租期最短至日，同时要确保租赁合同在资料核验期间(一般在4-6月间)处于未过期的状态(若租期已到，则需要续签。)。
深户孩子暂不执行“父母在学区范围内租房时间需连续1年以上”的规定，但至少应包含日至9月30日且租房时间在一年以下的不予积分。
具体网址：大鹏新区2018年学位申请变化
关键词：1年、日（目前2019年招生政策未出，根据2018年政策推算，以后期的正式文件为准）
非深户租赁合同必须在日前签订;已签订的至少延续至日后有效，租赁起止时间至少需要一年或以上。
学生就读期间也要保证租赁合同的有效性，以备查验。
深户孩子不需要执行“父母在学区范围内租房时间需连续1年以上”的规定，但是租房时间在1年以下的不积分。
具体网址：
关键词：1年、日前（目前2019年招生政策未出，根据2018年政策推算，以后期的正式文件为准）
龙华区学位申请继续执行“父母在学区范围租房时间需连续1年以上”的规定
适龄儿童申请2019年龙华区小一或初一秋季学位，则需提交日(以签发日期为准)以前办理的学区有效房屋租赁凭证(或房屋租赁信息)，租期最短至日，同时要确保租赁合同在资料核验期间(一般在4-6月间)处于未过期的状态。
PS：深户、非深户租房户均按此规定执行。
关键词：锁定、日前（目前2019年招生政策未出，根据2018年政策推算，以后期的正式文件为准）
实施学位房锁定政策的学校，租房户必须在日前办理租赁凭证或租赁信息(以合同登记时间为准)。
非实施学位房锁定政策的其他公办学校，租房户必须在日前办理租赁凭证或租赁信息(以合同登记时间为准)。
目前实行学位申请房锁定政策的小学：荔园小学南校区、荔园小学北校区、荔园小学西校区、荔园外国语小学东校区、荔园外国语小学西校区、园岭小学、园岭实验小学、园岭外国语小学、福田小学、南园小学、福南小学、梅林小学、百花小学、华富小学、莲花小学、新莲小学、益田小学、梅园小学、石厦学校小学部、彩田学校小学部、荔轩小学、益强小学、侨香外国语学校小学部、明德实验学校香蜜校区、明德实验学校碧海校区、南华小学、福强小学、上步小学、天健小学、景秀小学、景田小学、上沙小学、福民小学、南华实验学校小学部、东海实验小学。
目前实行学位申请房锁定政策的初中：深圳市实验学校初中部、深圳市高级中学初中部、福田区外国语学校、侨香外国语学校初中部、明德实验学校香蜜校区、明德实验学校碧海校区、红岭中学园岭初中部、红岭中学石厦初中部。
PS：深户、非深户租房户均按此规定执行。
关键词：锁定、日前（目前2019年招生政策未出，根据2018年政策推算，以后期的正式文件为准）
2018年起，宝安区全部公办学校实行学位房制度。
申请实行学位房制度的学校学位的，《房屋租赁凭证》的落款日期和其他住宅类非商品房购房证明类材料的入住起始日期必须是日前，且有效期延续到日，才能申请。
PS：宝安区办理租赁凭证和租赁信息条件基本一致，因此宝安只认可租赁凭证。
PS：深户、非深户租房户均按此规定执行。
具体网址：最新集体宿舍、集资房等住房证明材料要求
关键词：1年、日前（目前2019年招生政策未出，根据2018年政策推算，以后期的正式文件为准）
2019年申请学位需提前一年办理，在日前完成租赁合同或租赁信息的签发办理。
PS：深户、非深户租房户均按此规定执行。
关键词：日前（目前2019年招生政策未出，根据2018年政策推算，以后期的正式文件为准）
现居住地办事处房屋租赁管理所出具，住宅用途的《房屋租赁凭证》或《房屋租赁信息》或城建部门出具的《公租房租赁合同》;
登记备案日期(证件签发日期)须在日前，有效期截止日期须在日以后;承租人必须是儿童的监护人。
(城建部门出具的《光明新区公共住房租赁合同》与《房屋租赁凭证》等同)
PS：深户、非深户租房户均按此规定执行。
以上信息仅供参考
最终以2019年秋季招生
最新政策执行
（按照惯例，2019年深圳学位申请政策变化不会太大，最多微调。）
再次提醒家长
2019年时间还来得及
抓紧时间准备
如果错过了租赁合同办理时间怎么办呢？
小编为大家整理了5个选择
1、在明年报名前把孩子户口转成深户，还是可以申请公办学校；（不少区深户不执行租房一年以上规定）
2、买房，住宅属性；
3、去其他尚可以办理租赁凭证（信息）的区租房并办理，可申请公办学校；
4、在深圳读私立学校；
5、回老家或其他地方上学。
接下来是答疑解惑时间
1、申请义务教育阶段学位，家长需注意哪些事项？
（1）了解招生政策。
（2）向片区学校申请学位。学校招生片区以区教育行政部门划定为准，如有疑问向所在区教育行政部门咨询。
（3）及时更新户证、居住、租赁、计划生育等信息。在深居住地址变更后，应及时办理深圳户籍市内迁移或变更居住证上的登记信息，如租房居住的要以新的居住地址办理《房屋租赁凭证》，并及时到居住地社区工作站登记计划生育信息。
（4）提供真实的就读证明材料。如申请学位的证明材料有虚假，将会影响学位申请。
（5）申请学位无需缴费。在本市申请义务教育的学校学位，无需交纳任何手续费及费用。
（6）在规定时间申请学位。不按规定时间申请学位，会影响孩子正常入学。
2、错过学位申请时间怎么办？或者已经网上报名但没有按时把资料交到地段学校怎么办？
答：如果不按规定时间申请学位和报到注册，会影响孩子正常入学。
符合就读条件的儿童错过申请学位和报到注册时间，将只能进入尚有学位的其他公、民办学校就读，不能保证在本片区学校就读。
3、申请公办学校学位是“先到先得，后到没得”吗？　
答：根据招生管理规定，今年全市公办小学统一在4月中、下旬接受学位申请，公办初中也有统一的招生工作进程（具体时间详见各区网站）。
凡在规定时段内按有关规定申请学位并取得学位申请受理回执的，即为有效申请。凡属有效申请的，教育部门不会以申请时间先后作为安排学位的依据，不存在“先到先得，后到没得”的情况。
所以适龄儿童家长只需在规定时间内提交学位申请材料，而不需要“起大早排队申请学位”。
4、适龄儿童的学位申请被公办学校受理后就一定会被安排在这所学校就读吗？
答：由于区适龄儿童的数量和分布经常变化，学位分布与生源分布并不完全吻合。
因此，在部分片区可能出现学位需求大于学校招生能力的情况。在这种情况下，类别/积分偏低的申请儿童如果申请学位时签署了服从安排承诺，在全区其他学校还有学位的情况下，区教育局将根据学位余量按类别/积分顺序分流调剂到其他公办学校。
如果因积分偏低没有安排到公办学校的，可自己联系或由教育局安排到民办学校就读，同样享受政府的学位补贴。
没有签署服从安排承诺的，教育局不再安排学位。
5、在深圳其他区办理的居住证、社保，可以申请本区的学位吗？
答：在深圳办理的居住证、社保是全市通用的，可以用来申请本区的公办学位。
6、深圳每个区的学位申请时间都不一样，一个学生可以申请多个区的公办学位吗？
答：每个学生在全市范围内只能申请一所公办学校的学位，无法在多个区重复申请。
7、可以申请择校或向多个学校重复申请学位吗？可以申请自己不符合条件的学校吗？
答：不能。
国家规定义务教育实行就近入学，不能择校。
家长须按照每所学校公布的报名范围和接受申请学位类型，对照自己的条件来申请对应学校的学位，不得在多个公办学校重复申请学位，不得申请自己不符合条件的学校。
现在实行义务教育均衡发展政策，没有重点与非重点之分，各学校按照《广东省义务教育标准化学校标准》进行建设和装备，按照生均标准拨款，校长和教师定期交流，各学校之间日益趋向均衡，没有必要择校。
8、小孩是龙岗户籍，有产权房，既可以在产权房所在学区按第一类申请学位，也可以在租房学区按第五类申请学位。如果以第五类申请，未被学校录取，可以返回产权房学区按第一类录取吗？
答：不能。
所有学校都按照家长网上申请和经相关部门审核合格的人数进行录取，基本上每所学校都会直接录满，没有空余学位，所以无法返回有产权房的学校录取，但可在录取结果公布一周内选择民办学校就读，享受学位补贴。
此类学生家长在网上申请时，请按照实际居住地址选择就近入学，不要择校。
9、未在规定时间内办齐证件或申请学位，后来补齐了证件可以补申请吗？
答：不能。
学位申请按全市统一时间进行，程序复杂，申请信息资料必须在规定的时间内分送公安、国土、社保、计生等部门审核，涉及部门和人员众多，工作量大。逾期申请的，一是系统关闭无法受理，二是无法进行正常审核，影响正常工作进程，影响正常开学，因此逾期无法受理补申请。
请广大家长提前准备好各项证明材料，一次性提供所有证明，按照要求在规定时间内申请学位。
1、如果适龄儿童户籍地址与实际住址不一致怎么申请学位？
答：以实际居住地址申请学位。
2、一套住房可不可以为多个小孩申请学位？
答：学区内一套住房只允许一户住户的孩子申请学位，如果某套住房住户（租户）的小孩已经申请了某小学（或初中）的学位，其他住户（租户）则不能再用此住房资料向该学校申请学位。
如果是相同父母或监护人有多个孩子申请学位则不受影响。
3、住在亲戚家，能用亲戚的房产证申请学位吗?
答：不能。
须用孩子的直系亲属（父亲、母亲、爷爷、奶奶、外公、外婆）的房产证申请学位，不能用亲戚的房产证申请学位。
其中，如果权利人不是父母，是爷爷、奶奶或外公、外婆的，该生须与爷爷、奶奶或外公、外婆在同一户口本上，或提供公安部门出具的亲属关系证明，并按特殊住房处理。
4、如果是用爷爷或者奶奶的房产（祖屋/商品房），大儿子的孩子先用了这套房子申请，小儿子的孩子还能用吗？
答：如果该房屋已经被大儿子的小孩成功申请学位，那小儿子的小孩将无法用该房屋申请。
5、家长和小孩户籍在罗湖区，居住在外区，小孩是向户籍所在地还是居住地的地段学校申请学位？
答：以实际居住地址申请学位。
6、“根据实际居住地址选择对应的地段小学”没有选择对会产生什么情况；如果有两处居住地址，怎么选择？
答：不按实际居住地址选择申请学校将视为无效申请，不保证安排学位。
如有两处居住地址，只能选择其中一处对应地段小学。
1、入学前一两年购买二手房，子女在学位申请时会有影响吗？
答：在大多数学校学区内购买二手房，基本都能就近入学。
但是有个别学位特别紧张的学校，如果前业主已经使用过（或正在使用，或已毕业）学位，虽然可以申请学位，但不能保证就近入学。
倘若排序靠后，就可能会被调整到附近的公办学校就读。
购买此类房时要慎重，不要听信中介或前业主的承诺。
2、二手房购房合同可以作为学位申请的材料吗？
答：不能。
凡在学位申请期间准备使用购买的二手房作为学位申请材料的家长，请提前办好房产证过户手续。
经了解，二手房购房从开始到办理好房产证，时间周期较短，如需要使用新购二手房申请学位，请家长提前准备，以免耽误学位申请。
3、房屋产权没有达到51%以上，如何申请学位？
答：一套住房只能申请一个学位，原则上要求适龄儿童家长拥有房屋产权份额需要达到51%以上。
如没有达到50%以上，可以向地段学校提交另一方放弃向地段学校申请学位的承诺书，取得申请资格。
有的区划分到其他类型。
4、购买了一套房，户主名是报名儿童或者报名儿童的亲兄弟姐妹，能直接用这套房报名吗？
答：如户主名为报名儿童自己，可以用于报名。如户主名为同父母的亲兄弟姐妹，请提供相应亲属证明其是亲兄弟姐妹，并选择“祖辈购房”，手工录入相关资料，到报名学校登记，资料审核完毕后，交教育办（局）统一更改积分。
附无房证明：在哪里可以打印无房证明？ / 在哪里可以打印“房屋产权信息查询”单？
答：在深圳市不动产登记中心打印，各区都有登记所也可以查询打印，流程如下图。
打印家庭成员“房屋产权信息查询”单，需提供夫妻双方的身份证、结婚证、未成年子女身份证。
另外，福田区需进行无房证明加分的，在网上预报名时勾选相关选项即可，无需开具纸质证明。网上报名结束后，区教育局将相关信息送市房产信息中心进行核实；
如审核结果有误，家长可自行打印纸质无房证明，于不合格信息修改期间提交给学校进行更正。
1.龙岗区，非深户，问下证件不足能在这边上小学吗？
答：证件不齐，可以选择读私立小学，有些私立学校对证件没有要求，具体咨询学校。
2.南山区+深户+有区内房，孩子幼儿园在老家上的，请问影响小学学位申请吗？
答：幼儿园不影响在深圳申请小一学位。
3.宝安区+非深户，个人没有办理租赁合同，可以开集体宿舍证明有用吗？因为公司比较小，公司以前没有办租赁证，这个怎么办？如果现在让公司去办还来的及吗？需要办理什么？
答：宝安区集体宿舍证明可以用来申请学位，属于集体宿舍的，要提交以下材料：
a.单位与该员工签订的合法有效的劳动合同；
b.单位为该员工购买社保的证明即员工的社会保障卡和社保清单；
c.单位或法人的产权证明（集体宿舍属于商品房的，提供单位或法人的房产证或购房合同；集体宿舍为租房的，提供单位或法人的商住或住宅租赁材料；集体宿舍是自建房的按上述第七款提供材料）；其它特殊类房，提供单位或法人的相应房产的证明资料）；
d.加盖单位公章和辖区居委会公章的集体宿舍证明
4. 龙岗区＋深户＋刚订的片区房子，只有收据，没有合同跟房产证，要5月份左右才能办下来，请问可以报名片区公立小学吗？
答：已购房但房产证尚未办理的，提供国土部门统一样本的购房合同原件（须有国土部门的备案号）和缴款发票原件（如缴款发票尚未办妥且在深圳市无其它房产的，可提供国土部门出具的不动产信息查询结果单）。
5. 深户+宝安，房产证抵押在银行，拿房产证复印件可以申请学位吗？没银行盖章的复印件可以吗？
答：已购房但房产证原件在银行抵押的，提供加盖银行公章的房产证复印件。
6.请问小孩19年上小学的，租赁合同需要什么时候申请？
答：目前各区政策尚未公布，不过根据往年惯例，黑喵汇总了各区租赁凭证/信息的办理时间要求。
（在公众号对话框回复：租赁，即可获取）
7.坪山区＋深户＋户口本和出生证的出生日期不一致，会不会影响小一申报？
答：只要是深户，年满6周岁，就可以入学。户口本和出生证的两个日期，都达到6周岁就可以。
8.我第一胎是双胞胎，现在刚怀孕了，第一胎今年上小学，请问要回老家交罚款才能上学吗？
答：带上带父母结婚证，身份证，户口本，小孩出生证明，去社区计生办录入计生信息，计生只影响积分分数不影响申请学位。
9.光明新区，非深户，请问租赁合同上的地址和实际居住信息不一样，但属同一个社区，对申请学位有影响吗
答：深圳政策要求按实际居住申请学位，会抽查实际居住，被查到可能会取消申请资格。有一定风险性。
10. 去学校做义工上小一有加分吗？做什么有加分？
答：做义工不加分的，目前只有社保、租赁合同、计生等方面可以加分。
深圳各区小一、初一报名官网
（建议复制网址到浏览器中打开）
福田区教育局
http://www.szftedu.cn
罗湖区教育局
http://www.luohuedu.net
南山区教育局
http://jyk.nsjy.com
盐田区教育局
http://ytjjk.szyt.edu.cn:8081
宝安区教育局
http://www.baoan.edu.cn
龙岗区教育局
http://lgjjk.sz.edu.cn
坪山区教育局
http://www.psxq.gov.cn/main/jykwz/index.shtml
龙华区教育局
http://lhxqjy.sz.edu.cn
光明新区文体教育局
http://gmjjk.szgm.edu.cn
大鹏新区公共事业局
http://www.dpxq.gov.cn/jypx/index.htm
元平特殊教育学校
http://www.szyptx.net
PS：如若各区学位申请官网有所调整或无法登陆，请登录深圳教育局进行申请(网址：http://www.szeb.edu.cn )
孩子上学是大事
家长们要提前做好准备哦！
希望孩子们都能成功进入喜欢的学校！
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内容来源：深圳大件事、本地宝深圳升学、深圳各区教育局、网络
编辑：吴俊霞
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