人工智能醫療發展前景匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇人工智能醫療發展前景范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點。同時，在開幕式演講中，全國政協副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，該規劃對直到2030年的中國人工智能產業進行系統部署，包括與此相關的人工智能重大科技項目。規劃將于近日向全社會公布。

點評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰略，并于今年3月首次寫入政府工作報告。據預測，2020年全球人工智能市場規模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規模也將達到百億美元量級，年均增速超過50%，行業發展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯網、智能科技與傳統行業融合創新發展，智能科技更是在除制造業外的，教育、醫療、農業等各個領域發揮重要功效。在此基礎上，世界智能大會旨在打造世界級先進智能科技成果平臺、創新合作平臺、產業聚集平臺和投融資對接平臺，展現全球領先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學習、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現活躍，關注標的股：科大訊飛、恒生電子、東方網力、佳都科技、工大高新等。

6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關注的焦點。對此，機構普遍認為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現了邊際減緩跡象。監管趨于嚴格的背景下，銀行的表外業務回歸表內將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強，融資利率繼續上行大背景下，銀行也樂于擴張表內業務。6月份這一趨勢將會繼續延續，預計6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內貸款。當然，也有部分機構較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機構主動調降跨季前資產增速，將很大程度主導6月份貸款增量回落。

篇（2）

在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術。“歐盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。

作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統。現在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。

除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。

中國人工智能商用元年

而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。

騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。

從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。

“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。

而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。

人工智能的現實入口

在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。

“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。

除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。

早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。

篇（3）

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 簡介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一門新的技術科學，主要用于模擬、延伸以及擴展人類的智能的方法、理論、技術以及應用系統。人工智能主要就是對人類的思維、意識的信息過程的合理化的模擬。人工智能它并不是人的智能，但是，它卻能像人那樣的思考，而且也可能會超過人類的智能。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些復雜工作。

1 人工智能的運用現狀

目前，在很多方面人工智能有著運用，其中一個主要表現就是全球人工智能公司數量在急劇的增加，專家系統在目前來看是在人工智能各領域中最為活躍，且最為有成效的一個領域。它是一類基于知識的系統，并可以解決那些一般僅有專家才能夠解決的復雜問題。我們這樣定義專家系統：專家系統是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，它是基于程序系統依靠人工智能技術，來模擬人類專家求解復雜問題的過程，大多情況下，專家系統的水平甚至可以超過人類專家。專家系統的基本結構圖如下圖所示：

2 人工智能的影響

人工智能對經濟的影響：人工智能的的確確會影響到社會、生活、文化的方方面面，特別是對于實體經濟將來會有巨大的影響。以后，每個行業幾乎都會產生顛覆性的變化。在人工智能的研究上，中國并不落后，將來的中國一定可以從中獲得非常大的收益。一成功的專家系統可以為它的用戶帶來很明顯的經濟效益。用比較經濟的辦法執行任務而不需要具有經驗的專家，從而極大地減少開支。專家系統深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益，促進了IT網絡工業的發展。

人工智能對文化的影響：在人工智能原理的基礎上，人們通常情況下會應用人工智能的概念來描述他們的日常狀態和求解問題的過程。人工智能可以擴大人們知識交流的概念集合，描述我們所見所聞的方法以及描述我們信念的新方法；人工智能技術為人類的文化生活提供了巨大的便利。如圖像處理技術必將會對圖形藝術和社會教育部門等產生深遠影響。比如現有的智力游戲機將會發展成具有更高智能的一種文化娛樂手段。隨著技術的進步，這種影響會越來越明顯地表現出來。當然，還有一些影響可能是我們目前難以預測的。但可以肯定，人工智能將對人類的物質文明以及精神文明產生更大的影響。

人工智能對社會的的影響：一方面，AI為人類文化生活提供了一種新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。另一方面，人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，所以，從某種意義上來講，這將會使一部分人失去發展的機遇，甚至可能失業。由于人工智能在科技以及工程中的應用，一部分人可能會失去介入信息處理活動的機會，甚至不得已而改變自己的工作方式；人工智能還可能會威脅到人類的精神。一般人們覺得人類與機器的區別就是人類具有感知精神，但如果有一天，這些相信只有人才具有感知精神的人也開始相信機器能夠思維和創作，那他們就會感到失望，甚至于感到威脅。他們會擔心：有朝一日，智能機器的人工智能可能會超過人類的自然智能，從而使人類淪為智能機器的奴隸。

3 人工智能的發展趨勢

有機構預測，2017年人工智能投資將同比增長300%以上，在技術上將會更迅猛發展，工控自動化商城的智能語音、智能圖像、自然語言以及深度學習等技術越來越成熟，就像空氣和水一樣將會逐步地滲透到我們的日常生活。行業專家關于2017年人工智能的發展方向主要有以下幾點：（1）機器學習目前正在被應用在更復雜的任務以及更多領域中，且被更多的人作為挖掘數據的方式。無監督的學習會取得更多進展，但也存在很大的挑戰，故在這一方面離人類的能力還是差得很遠的。計算機在理解和生成自然語言方面，預計最先會在聊天機器人和其他對話系統上落地。 （2）深度學習、其他的機器學習、人工智能技術的混用，是成熟技術的典型標志。將深度學習應用到醫療領域中（醫療圖像、臨床數據、基因組數據等），各種類型數據上的研究以及成果將會大大的增加。 （3）聊天機器人和自動駕駛汽車可能會取得較大的進展，預計更多人類基準將會被打破，特別是那些基于視覺以及適合卷積神經網絡的挑戰。而非視覺特征創建和時間感知方法將會變得更加頻繁、更加富有成果。

4 結論

人工智能是人類長久以來的夢想，同時也是一門富有挑戰性的學科。盡管人工智能帶來很多問題，但當人類堅持把人工智能只用于造福人類，人工智能推動人類社會文明進步將毋庸置疑。就像所有的學科一樣，人工智能也會經歷各種挫折，但只要我們有信心、 有毅力，人工智能終將成為現實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來更大的改變。

參考文獻：

[1]朱祝武.人工智能發展綜述[J].中國西部科技，2011，10（17）：8-10.

篇（4）

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人類自從工業革命結束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質，實際上就是對人的思維進行模仿，以此代替人類工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時期，那時圖靈就希望未來的智能系統能夠像人一樣思考。在20世紀五十年代，人工智能被首次確定為一個新興的學科，并吸引了大批的學者投入到該領域的研究當中。經過長時間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經形成，如模式識別、特征表示與推理、機器學習的相關理論和算法等等。進入二十一世紀以來，隨著深度學習與卷積神經網絡的發展，人工智能再一次成為研究熱點。人工智能技術與基因過程、納米科學并列為二十一世紀的三大尖端技術， 并且人工智能涉及的學科多，社會應用廣泛，對其原理和本質的理解也更為復雜。 一、人工智能的發展歷程

回顧人工智能的產生與發展過程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發展階段和應用階段。

1.初期形成階段

人工智能這一思想最早的提出是基于對人腦神經元模型的抽象。其早期工作被認為是由美國的神經學家和控制論學者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學的研究生制造出了第一臺人工神經元計算機。而其真正作為一個新的概念被提出是在1956年舉行的達茅斯會議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒器來模擬人類智能的新興學科。1969年的國際人工智能聯合會議標志著人工智能得到了國際的認可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數學、生物、計算機、神經科學等相關學科的學者參與該領域的研究。

2.綜合發展階段

1.7 7年， 費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯合會議上正式提出了“知識工程”這一概念。而后其對應的專家系統得到發展，許多智能系統紛紛被推出，并應用到了人類生活的方方面面。20世紀80年代以來，專家系統逐步向多技術、多方法的綜合集成與多學科、多領域的綜合應用型發展。大型專家系統開發采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機制和多種控制策略相結合的方式， 并開始運用各種專家系統外殼、專家系統開發工具和專家系統開發環境等等。在專家系統的發展過程中，人工智能得到了較為系統和全面的綜合發展，并能夠在一些具體的任務中接近甚至超過人類專家的水平。

3.應用階段

進入二十一世紀以后，由于深度人工神經網絡的提出，并在圖像分類與識別的任務上遠遠超過了傳統的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學的Geoffery Hinton及其學生在《Science》雜志上發表文章，其中首次提到了深度學習這一思想，實現對數據的分級表達，降低了經典神經網絡的訓練難度。并隨后提出了如深度卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN），以及區域卷積神經網絡（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網絡訓練結構，使得訓練和測試的效率得到大幅提升，識別準確率也顯著提高。

二、人工智能核心技術

人工智能由于其涉及的領域較多，內容復雜，因此在不同的應用場景涉及到許多核心技術，這其中如專家系統、機器學習、模式識別、人工神經網絡等是最重要也是發展較為完善的幾個核心技術。

1.專家系統

專家系統是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統，通過對人類專家的問題求解能力建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由專家才能解決的復雜問題，達到具有與專家同等解決問題能力的水平。對專家系統的研究，是人工智能中開展得較為全面、系統且已經取得廣泛應用的技術。許多成熟而先進的專家系統已經被應用在如醫療診斷、地質勘測、文化教育等方面。

2.機器學習

機器學習是一個讓計算機在非精確編程下進行活動的科學，也就是機器自己獲取知識。起初，機器學習被大量應用在圖像識別等學習任務中，后來，機器學習不再限于識別字符、圖像中的某個目標，而是將其應用到機器人、基因數據的分析甚至是金融市場的預測中。在機器學習的發展過程中，先后誕生了如凸優化、核方法、支持向量機、Boosting算法等等一系列經典的機器學習方法和理論。機器學習也是人工智能研究中最為重要的核心方向。

3.模式識別

模式識別是研究如何使機器具有感知能力 ，主要研究圖像和語音等的識別。其經典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發展起來應用模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代傳統的基于統計學習的識別方法。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字，識別指紋、癌細胞等技術已經進入實際應用。語音識別主要研究各種語音信號的分類，和自然語言理解等等。模式識別技術是人工智能的一大應用領域，其非常熱門的如人臉識別、手勢識別等等對人們的生活有著十分直接的影響。

4.人工神經網絡

人工神經網絡是在研究人腦的結構中得到啟發， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。而近年來發展的深度卷積神經網絡（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復雜的網絡結構，與經典的機器學習算法相比在大數據的訓練下有著更強的特征學習和表達能力。含有多個隱含層的神經網絡能夠對輸入原始數據有更抽象喝更本質的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類問題。另外，通過實現“逐層初始化”這一方法，實現對輸入數據的分級表達，可以有效降低神經網絡的訓練難度。目前的神經網絡在圖像識別任務中取得了十分明顯的進展，基于CNN的圖像識別技術也一直是學術界與工業界一致追捧的熱點。

三、機器人情感獲得

1.智能C器人現狀

目前智能機器人的研究還主要基于智能控制技術，通過預先定義好的機器人行動規則，編程實現復雜的自動控制，完成機器人的移動過程。而人類進行動作、行為的學習主要是通過模仿及與環境的交互。從這個意義上說，目前智能機器人還不具有類腦的多模態感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運動機制方面，目前幾乎所有的智能機器人都不具備類人的外周神經系統，其靈活性和自適應性與人類運動系統還具有較大差距。

2.機器人情感獲得的可能性

人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發達的神經系統的處理下獲得情感。智能機器人在不斷的機器學習和大數據處理中，中樞處理系統不斷地自我更新、升級，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級的過程類似于生物的進化歷程，也就是說，智能機器人有充分的可能性獲得與人類同等豐富的情感世界。

3.機器人獲得情感的利弊

機器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來的利弊則眾說紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機器人可以帶來更多人性化的服務，人機合作也可進行地更加深入，可以為人類帶來更為逼真的體驗和享受。人類或可與智能機器人攜手共創一個和諧世界。但是另一方面，在機器人獲得情感時，機器人是否能徹底貫徹人類命令及協議的擔憂也迎面而來。

4.規避機器人情感獲得的風險

規避智能機器人獲得情感的風險應預備強制措施。首先要設計完備的智能機器人情感協議，將威脅泯滅于未然。其次，應控制智能機器人的能源獲得，以限制其自主活動的能力，杜絕其建立獨立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時強行停止運行、回收、甚至銷毀智能機器人。

三、總結

本文梳理了人工智能的發展歷程與核心技術，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應用前景，但也伴隨著極大的風險。回顧其發展歷程，我們有理由充分相信，在未來人工智能的技術會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領域之一，在合理有效規避其風險的同時，獲得情感的智能機器人會造福人類，并極大地幫助人們的社會生活。

參考文獻

[1]韓曄彤.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].電子制作，2016，（12）：95.

[2]曾毅，劉成林，譚鐵牛.類腦智能研究的回顧與展望[J].計算機學報，2016，（01）：212-222.

篇（5）

【報告原文】支持和引導分享經濟發展，提高社會資源利用效率，便利人民群眾生活。

【解讀】共享單車、共享停車位、共享廚房對很多人來說已經不再陌生，分享經濟正走進我們的生活。有報告指出，2016年我國分享經濟市場交易額約為3.45萬億元。今年分享經濟有望迎來更大的發展機遇。

體育產業

【報告原文】做好冬奧會、冬殘奧會籌辦工作，統籌群眾體育、競技體育、體育產業發展，廣泛開展全民健身。

【解讀】中國籌辦冬奧會工作已納入了京津冀協同發展戰略中。推動“3億人上冰雪”目標的實現，必將有助于帶動冰雪體育產業的發展。2015年我國體育產業總規模已達1.7萬億元，在多項利好刺激下，體育產業發展前景相當可觀。

新興產業

【報告原文】全面實施戰略性新興產業發展規劃，加快新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動通信等技術研發和轉化。

【解讀】“人工智能”、“第五代移動通信”這些概念寫入政府工作報告，意義非凡。2020年我國人工智能市場規模預計將達到91億元。而5G網絡一旦正式商用，除了使通信業進入新一輪發展期外，還將帶動多個規模萬億級別的新興產業。新興產業發展將迎來新的發展局面。

智能制造

【報告原文】把發展智能制造作為主攻方向，推進國家智能制造示范區、制造業創新中心建設。

【解讀】智能制造不僅能實現各種制造過程自動化、智能化，還具有高速、高精度等特征，市場前景廣闊。據預測，2020年我國智能制造產值有望超過3萬億元。智能制造有望打開更加廣闊的空間。

數字家庭

【報告原文】擴大數字家庭、在線教育等信息消費。

【解讀】“數字家庭”是今年政府工作報告中的新詞之一。數字家庭，能夠在家庭范圍內實現各種電子設備的互聯和管理，推進健康醫療、電子政務、電子商務向居民家庭延伸，形成家庭信息服務新業態。政府工作報告從政策上肯定了行業發展的意義，對該領域是大大的利好。

醫養結合

【報告原文】推動服務業模式創新和跨界融合，發展醫養結合、文化創意等新興消費。

【解讀】隨著我國老齡化趨勢的加劇，養老服務業的市場規模越來越大。如何有效整合醫療和養老服務資源，方便老年人獲得連續、及時和專業的服務，這樣的需求越來越迫切。醫養結合這種新興消費正進入歷史機遇期，值得關注。

清潔能源汽車

【報告原文】基本淘汰黃標車，加快淘汰老舊機動車，對高排放機動車進行專項整治，鼓勵使用清潔能源汽車。

【解讀】為了保衛藍天，過去一段時間，各級政府出臺了多項鼓勵清潔能源汽車發展的相關政策法規。這次政府工作報告在機動車治理上也提出了具體要求。而隨著充電樁等基礎設施的進一步完善，清潔能源汽車勢必成為越來越多人的選擇。

全域旅游

【報告原文】完善旅游設施和服務，大力發展鄉村、休閑、全域旅游。

【解讀】以前，提及旅游業很多地方都是建景點、建景區、建賓館。然而旅游業發展到現在，已經到了全民旅游、個人游等為主的新階段。實現區域資源的有機整合，做到既開發又保護，既宜居又宜游，從景點旅游模式向全域旅游模式轉變無疑是一個趨勢。

電商快遞

【報告原文】促進電商、快遞進社區進農村，推動實體店銷售和網購融合發展。

【解讀】據統計，2016年我國農村網絡零售額達8945.4億元，約占全國網絡零售額的17.4%。促進電商、快遞進社區進農村，一些企業已開始布局。進一步解決好物流成本高、人才培訓等問題仍需漫長過程，機遇也蘊含其中。

篇（6）

引言

計算機技術是當今社會應用最為廣泛的一項科學技術，而其中的多媒體技術更是集智能、聲音、圖像、數據以及視頻等要素為一身的特點，為人們的工作和學習提供了巨大的幫助。尤其是在教育事業上，計算機多媒體技術通過其良好的視覺和聽覺效果，更加便于學生們對相關知識要點的理解，從而在很大程度上提升了學生們的學習效率。在當今的教育環境中，無論是在義務教育中的初級階段，還是在各類高等院校的教育中，都可以發現多媒體技術的應用。并且借助于信息全球化的發展，計算機多媒體技術將會在未來的各個領域中得到更加廣泛的應用。本文的主要立足點就在于計算機多媒體技術的應用與發展。

一、計算機多媒體技術的基本內容

（一）計算機多媒體技術的定義

計算機多媒體技術主要是指通過融合兩種或者兩種以上媒體的一種人機交互式信息交流和傳播的媒體。其中包括了音頻、文字、圖像、視頻以及動畫等多種要素。雖然各種媒體的表現形式上會存在一定的問題，但是存在形式都是相同的，都是以數字化的形式存在，即為計算機二進制數字文件。嚴格意義上來說，雖然計算機多媒體技術的發展時間雖然不長，但是其作用和功能卻是其他技術所不能取代的，在很大程度上為人們的工作和學習提供了重要的輔幫助。

（二）計算機多媒體技術的特點

計算機多媒體憑借其自身的優勢和特點，在當今的社會中得到了廣泛的應用。其特點和優勢主要包括多媒體信息的表現與交互、音頻采集技術以及數據壓縮技術。其中多媒體信息與交互是指在多媒體的平臺下，可以使各類媒體形成一種良好的共存關系，并且在共存的狀態中能夠做到彼此間的優勢互補，通過合理的媒體安排來使其發揮出更好的效果。音頻采集技術是指將模擬信號采樣生成數字信號，在經過計算機處理后儲存到相應的介質中。當前在采集信息上運用的技術主要有VFW技術以及DirectShow技術，二者都能夠很好的實現信息采集任務。而數據壓縮技術則主要是指為了得到更好地視聽效果來對相關要素進行處理的過程。由于多媒體技術包含了多種媒體形式，其中具有數據、文本、三維動畫以及圖像等多種要素，要想得到最佳的表現效果就要對這些要素進行科學的處理和安排。

二、當前計算機多媒體技術的應用現狀

隨著計算機技術的不斷發展，計算機多媒體技術也得到了相應的進步和提升，在人們當前的工作生活中幾乎隨處都可以看到多媒體技術的應用。人們工作和學習的效率也因為多媒體技術的出現和應用得到了很大的提高。從技術分類角度來看，多媒體技術可以分為數據處理技術的應用、通信技術的應用以及人工智能多媒體應用。其中多媒體數據處理的應用主要是指對文字、圖像以及聲頻和視頻要素的整合處理，使相關信息更好的展現在人們面前的一種手段。而計算機多媒體通信技術的應用是指通過利用圖像、文字以及數據的新型通信方式，來為人們提供更多高質量的服務。在通信技術應用的方面，當前的通信方式主要有有線通信方式和無線通信方式，這兩種方式都是當前運用的比較廣泛的通信方式。計算機多媒體技術的通信功能相對于電話等傳統的通信方式更具有圖文并茂的優勢，并且在利用的形式上也更具有簡化的便利。人工智能是指利用機器代替人們進行相應的勞動和工作，而人工智能多媒體應用就是在一定程度上將人工智能同多媒體技術之間進行結合，從而使多媒體技術具備智能化的特點，有利于人們對多媒體技術的使用和了解。而在具體的應用中，多媒體技術有可以被分為在通信系統中的應用、在編著系統中的應用、在工業領域中的應用、在醫療影像診斷系統中的應用以及在教育領域中的應用。多媒體技術在通信方面的應用在一定程度上實現了人們面對面的交流，打破了人們之間的地域限制，提高了信息的瞬時性。而在編著方面的應用則為很多多媒體電子出版物和軟件出版提供了良好的服務，能夠以最佳的效果實現相應的工作任務。在工業領域中的應用主要是通過多媒體的教學方式，利用多媒體PC來開拓市場，進行相關員工的培訓。這種形式不僅可以在很大程度上降低企業的生產成本，還有助于對市場的動態予以科學的掌握和分析，進而對路適銷增強自身的競爭力。多媒體技術在醫療影像系統方面的應用是當今醫療事業進步的一個重要標志。通過對計算機多媒體技術的應用，可以強化對醫療影像的分析和處理工作，從而得出更具有說服力的結果。在教育方面的應用則主要是以多媒體課件的形式展現，在聲文并茂的條件下，教師以及學生們可以通過效果良好的圖像和視頻等因素加深對相關知識的理解，進而提升學生們的學習效率和質量。

三、計算機多媒體技術的未來發展前景分析

隨著社會的不斷發展和變化，人們對于計算機多媒體技術的要求也將不斷增加，為了使其能夠更好的滿足人們的需求，就要對其進行適當的發展和完善。未來計算機多媒體技術的發展應該主要從三方面進行，分別是計算機多媒體技術的集成化、多媒體終端的智能化和嵌入化以及計算機多媒體技術的網絡化。在計算機多媒體技術的未來發展中應當對視覺、聽覺以及味覺等多方面的因素進行整合，“顯示”效果并不能被作為多媒體技術的最終追求目標。要使相互合成之后的展現效果得到最大程度的提升，滿足人們的各類需求，給人們帶來更好的使用體驗。并且在表達方式上也要變得更加細膩，提升人機交互的自然醒和高效性。而對于多媒體終端的智能化和嵌入化方面，則是要努力提升計算機多媒體中的多媒體性能，并將計算機芯片嵌入到各類電器之中，利用多媒體技術的影響去開發更多的智能化電器。在多媒體所需要的系統和軟件上進行不斷地創新和發展，最終達到多媒體終端設備智能化的目的。最后，在計算機多媒體技術的網絡化發展上也要進行不斷地探求和努力。在信息化、網絡化不斷發展的今天，要想使多媒體技術能夠得到更加廣泛和高效的應用，對其進行相應的網絡化建設是必不可少的。

結束語：當前計算機的發展已經步入到了成熟的階段，無論是在硬件設施上的發展還是在軟件的發展和創新上都已經變得較為完善，在這樣的環境和條件下可以為多媒體技術的發展和應用提供重要的技術支撐和保障。然而，在不斷進步的同時必然也會伴隨著不斷發現的一些問題，目前圖像和音頻的壓縮編碼規范性還有待提高，并且在一些隱私性較強的資料上也沒有做到很好的強化。所以說未來的多媒體技術盡管具有計算機技術方面的優勢，但仍然還有很長的發展道路要走，只有對計算機多媒體技術進行更加嚴格合理的規范，才能夠使其具有更好的發展前景，并更好的應用在教育事業以及醫療事業等各項領域。

參考文獻：

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2多媒體技術的特征

從計算機處理多媒體的種類和處理的效果、人類接受的方式來分析，計算機多媒體技術主要具有多樣性、集成性、數字化、實時的交互性等特征。

2.1多樣性

計算機多媒體技術面向的媒體種類眾多（章惠，多媒體技術和教學的有機結合：洛陽大學學報，2003），從最初的數值處理發展到了人類感官能觸及到的文字、圖像、聲音、動畫、視頻等多種形式媒體的處理。媒體的多樣性，使媒體形式變得豐富多樣，這必將使表達更為自然生動，表現更為靈活，解決問題更為便捷。

2.2集成性

為了獲得更好的展示效果，各種媒體并不是各行其是的。計算機使用不同的媒體，共同展示相同的內容，媒體與媒體之間的融合集成、充分展示，讓人們的不同感官得到充分刺激，使人們更易于接受（孫濤，計算機多媒體技術的應用：長春理工大學學報，2011）。為了多媒體后期的運用，各種媒體會被進行數字化處理，然后由多通道統一采集、編輯、存儲、檢索、顯示、傳輸與合成。計算機領域內最新的硬件和軟件技術也將促使多種媒體更好的處理效果和更快的處理速度。

2.3數字化

多媒體中的各種媒體，進入計算機后，已全部轉化為了數字，以數字的形式展示和存儲。圖像經采樣量化后，以BMP、RGB、CMYK、黑白灰度圖等數字化形式顯示、存儲；聲音是通過一定的采樣頻率和采樣周期，實現模擬到數字的過程；而視頻是在每幀圖像和聲音的采樣、數字化基礎上，形成的連續信息。

2.4實時的交互性

傳統媒體是指報紙、廣播、電視、雜志，這些媒體只能單向、被動地傳播信息，不能稱其為多媒體。多媒體技術與傳統媒體最大的區別就是實現了人機交互，使用戶能對多媒體信息進行主動選擇、操縱和控制，使得獲取和使用信息變被動為主動，同時被人的多種感官所感受、體驗。不僅如此，因為多媒體的實時性，即是視頻、聲音等媒體是沒有延遲的，隨著時間的變化而變化。所以，多媒體的交互在高速網絡的幫助下，能做到沒有延遲的做出實時反饋。

3計算機創新技術在多媒體技術上的應用

多媒體技術涉及范圍非常廣泛，包括了計算機軟硬件技術、數字信息處理技術、數據壓縮、高性能大容量存儲、網絡通信技術等等。這些日新月異發展的新手段、新技術，推動多媒體系統逐步進入人類社會許多領域。多媒體新的技術不時涌現，帶給人們新的驚喜。人工智能是一門新的科學技術，甚至有些大學將人工智能從計算機科學與技術專業剝離出來，獨立成一個專業，在學生本科期間就進行相關研究。但事實上，人工智能是建立在數學和計算機科學與技術基礎上的高層次學科，是一門近幾年出現的最引領人類研究興趣的技術。人工智能研究的最終結果就是機器人，而事實上，機器人集多種媒體表現于一生，通過機器人的觸感模仿人類去理解和辨別外界。人工智能研究的圖像識別、自然語言處理、語言識別融合在了機器人身上，與多媒體技術廣泛結合，應用于人類生活。我們從機器人身上看到了人工智能對多媒體技術的影響。下面從涉及到的幾個方面去分別探討。

3.1計算機視覺

人們通過感官獲取外界信息，僅視覺就能獲得外界80%-90%的信息（王守佳，基于圖像的人體檢測跟蹤和人臉識別的研究：吉林大學，2013）。計算機視覺是一門屬于計算機智能的學科，采用了動物視覺原理，具有獲取圖像、分析圖像到理解圖像的工作過程。計算機視覺通過鏡頭等圖像傳感設備代替人類的眼睛來獲取周圍環境的圖像，依靠計算機來代替人類大腦的工作，將采集到的圖像進行分析和處理。人類處于一個三維的環境之中，計算機視覺技術可以幫助分析處理。處理的手段可分為三個層次，底層、中間層、高層。底層就是圖像處理技術，將二維圖像去噪、邊緣檢測后進行分割、根據圖像特征進行提取、圖像識別等。中間層是指對圖像、視頻外在特征的歸納判斷，譬如形狀、顏色、運動軌跡等。高層，即是對外界事物和環境的觀察和理解。由以上三個層次可見，利用計算機視覺技術能對數字化圖像改變形態、尺寸、色彩調整、文件格式轉換等。目前，計算機視覺技術還能對圖像進行高效的檢測、高速的識別，對運動軌跡進行精準判斷。而這些已被廣泛地應用于多媒體產品中。

3.2音頻技術

聲音是多媒體技術經常采用的一種媒體形式，包括了語音和音樂等。多媒體通常需要通過聲音去烘托主題氣氛，彰顯意境。特別是自學型多媒體系統和多媒體廣告，沒有人進行現場講解，那么就需要加入聲音進行解說，這樣，數字音頻信號顯得更加重要。音頻技術基于電聲技術，主要包括：去噪、壓縮、調整振幅等的數字化處理，以及語音處理和識別。長久以來，語音識別是人們的夢想，人們一直期盼計算機能夠聽懂人說話，根據人的語言做出相應動作，這也是設計智能計算機的目的之一。如今，具備多種語言識別功能已成為多媒體設備的標配，識變率也非常高。無論持哪種語言、地方口音的人們，都能通過語音轉化為文字，甚至通過語音傳送指令，得到回應、達到意圖。

3.3虛擬現實技術

虛擬現實技術是利用計算機多媒體技術，運用3D場景、燈光、聲音、動感創造模擬出真實氛圍，為用戶建立出一個虛擬環境。虛擬現實技術與計算機仿真技術相結合，將用戶置身其中進行學習、工作與娛樂。這種技術已被廣泛應用于教育教學、科普、軍事、醫療、娛樂以及大型的網絡游戲中。虛擬技術投入成本較高，成熟的設施主要運用于教學，比如多媒體航空飛行教學系統，通過該系統，可按100%比例局部展示表盤、操縱桿、艙外景物，通過配合空中場景、感知各種場景給身體帶來的變化。使用這套系統進行模擬訓練，可以有效的提高飛行員對飛機的操作水平。隨著計算機技術的迅猛發展，虛擬現實技術成為目前的高新技術。在多媒體環境中，多種媒體的相互融合，使媒體的形式更加多樣，多媒體技術在模式識別、語音識別和傳感技術基礎上，提取對象面部特征，模擬觸覺、視覺、聽覺等感官，使人處于逼真的三維世界，當人有反應或行動時，場景還會適時變化，即是讓人如臨其境的、自然的與計算機進行交互。虛擬現實技術具有非常廣闊的發展前景，為人們的日常生活提供了很多樂趣和便捷。

3.4網絡化

多媒體應用的數據通道是通信網絡，網絡給了多媒體更大的施展空間。多媒體技術的應用要想在網絡上有所建樹，必要受通信技術的影響。在網絡通信技術的進步和整合下，網絡帶寬影響傳輸速率、通信協議影響傳輸可靠性、交換方式影響信道利用率，這些勢必會影響多媒體的傳輸。計算機網絡給用戶提供了一個難以想象的龐大的信息網絡平臺，豐富的信息資源隨手拈來，方便于人們的學習、工作和生活交流。而無線網絡技術的發展，使資源變得隨手可取（李曉靜，計算機多媒體技術的應用現狀與發展前景：科技情報開發與經濟，2007），人們可隨時隨地通過訪問全球網絡和設備,便捷地實現對多媒體資源的共享，是未來發展的主題。計算機技術的不斷創新和發展，促使了巨大的變革。CPU、內存、GPU等在內的計算機終端硬件設備性能越來越先進；而網絡設備，例如服務器、路由器、網橋、交換機等也越來越強大。計算機計算的精度、速度、邏輯判斷能力和充裕的帶寬，讓人們更加游刃有余的與網絡虛擬世界互動。網絡環境的高質、高速，消除了人與人空間和時間上的困擾，能全方位的為人類效勞。動態和交互式多媒體技術還能在網絡環境中創建更形象的2D和3D場景。辦公、教學和娛樂工具在視頻、音頻設備的協助下，集成在終端多媒體計算機中，新一代用戶界面與人工智能等個性化、網絡化的多媒體軟件應用，可隨時與身處世界任何角落的人們進行交流。

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人工智能時代的教育變革

一、人工智能驅動智慧教育

當前，以人工智能為代表的技術創新進入到一個前所未有的活躍期。當人類社會邁進信息時代的新階段——人工智能時代，這種工業化的教育體系已經無法滿足未來社會對人才的需求，時展迫切需要一場教育變革。換句話說，教育不是由外而內傳遞知識，而是由內而外覺悟智慧。這就要求，我們必須打破整齊劃一的傳統教育形態，構建與人工智能時代相適應的智慧教育體系，利用智能技術對學習環境、學習內容、教學方式、管理模式進行系統化改造，為學生提供富有選擇、更有個性、更加精準的智慧教育。

二、智慧教育的理念內涵

綜合已有研究，我們認為，智慧教育是指以“人的智慧成長”為導向，運用人工智能技術促進學習環境、教學方式和教育管理的智慧轉型，在普及化的學校教育中提供適切的學習機會，形成精準、個性、靈活的教育服務體系，最大限度地滿足學生的成長需要。只有把“人”置于教育的最高關注，發掘人的潛能，喚醒人的價值，啟發人的智慧，才能從容應對人工智能時代帶來的挑戰。智慧教育不僅是教育基礎設施的信息化、智能化，而且是教育理念與教育方式的轉型升級，從注重“物”的建設向滿足“人”的多樣化需求和服務轉變。

智慧教育包括三個組成部分：一是相互融通的學習場景，利用智能技術打通物理空間與網絡空間之間的壁壘，讓萬物互聯，讓世界互通，所有學生都可以在任何地方、任何時刻獲取所需的任何信息；二是靈活多元的學習方式，注重學習的社會性、參與性和實踐性，打破學科之間的界限，開展面向真實情境和豐富技術支持的深度學習；三是富有彈性的組織管理，破除效率至上的發展理念，釋放學校的自主辦學活力，利用人工智能提高教育治理的現代化水平，讓學生站在教育的正中央。

虛擬和增強現實（VR/AR）技術在教學中的應用與前景展望

一、虛擬現實和增強現實技術的起源、概念和應用領域

（一）虛擬現實和增強現實技術的起源

虛擬現實（VirtualReality，簡稱VR）技術描述的就是我們現在熟悉的“虛擬現實”。增強現實（Augmented Reality，簡稱AR）是指在真實環境之上提供信息性和娛樂性的覆蓋。

我國虛擬現實技術的研究起步于20 世紀90 年代初。隨著計算機圖形學、計算機系統工程等的高速發展，虛擬現實技術得到相當的重視。2016 年3 月17 日全國兩會授權的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》中指出：“大力推進先進半導體、機器人、增材制造、智能系統、新一代航空裝備、空間技術綜合服務系統、智能交通、精準醫療、高效儲能與分布式能源系統、智能材料、高效節能環保、虛擬現實與互動影視等新興前沿領域創新和產業化，形成一批新增長點。”

（二）虛擬現實和增強現實的概念、特征和應用領域

1. 虛擬現實技術

虛擬現實，是一種基于多媒體計算機技術、傳感技術、仿真技術的沉浸式交互環境。具體地說，就是采用計算機技術生成逼真的視覺、聽覺、觸覺一體化的特定范圍的虛擬環境，用戶借助必要的設備以自然的方式與虛擬環境中的對象進行交互作用、相互影響，從而產生親臨等同真實環境的感受和體驗。

虛擬現實具有特性，即沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)、構想性(Imagination)，是一個學科高度綜合交叉的科學技術領域。虛擬現實與人工智能 (AI) 技術及其他相關領域技術結合，將會使其還具有智能(Intelligent) 和自我演進演化(Evolution) 特征。頭戴式虛擬現實設備，即可觀看虛擬現實視頻介紹。

虛擬現實涉及門類眾多的學科，整合了很多相關技術。虛擬現實是未來科技發展的方向之一，它可以從人的感覺系統上改變現有的空間感。虛擬現實現有的產業鏈大致可分為硬件設計開發、軟件設計開發、資源設計開發和資源運營平臺等幾種類別。通過虛擬現實關鍵技術的突破以及“虛擬現實+”的帶動，會產生大量行業和領域的虛擬現實應用系統，為網絡與移動終端應用帶來全新發展，將會推動許多行業實現升級換代式的發展。虛擬現實可以應用于國防軍事、航空航天、智慧城市、裝備制造、教育培訓、醫療健康、商務消費、文化娛樂、公共安全、社交生活、休閑旅游、電視直播等領域中。

2. 增強現實技術

增強現實是在虛擬現實的基礎上發展起來的一種新興技術。增強現實技術基于計算機的顯示與交互、網絡的跟蹤與定位等技術，將計算機形成的虛擬信息疊加到現實中的真實場景，以對現實世界進行補充，使人們在視覺、聽覺、觸覺等方面增強對現實世界的體驗。

增強現實具有三大特點，即虛實結合、實時交互和三維配準。

增強現實具有三種呈現顯示方式，按距離眼睛由近到遠劃分分別為頭戴式（head-attached）、手持式（hand-held）、空間展示（spatial）。增強現實智能眼鏡，掃描二維碼可以觀看Magic Leap 增強現實演示視頻。

增強現實的應用領域非常廣泛。如在教育領域增強現實可以為學生呈現全息圖像、虛擬實驗、虛擬環境等；在旅游業增強現實可以幫助游客自助游玩景區，以虛擬影像的形式為游客講解景區概況、發展歷史、人文景觀等內容；在零售業中增強現實技術可以實現一鍵試穿，在網上銷售中具有極大的應用空間。增強現實在工業、醫療、軍事、市政、電視、游戲、展覽等領域都表現出了良好的應用前景。

二、虛擬現實和增強現實技術在教學中的具體應用

虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用潛力巨大、前景廣闊，主要體現在運用虛擬現實和增強現實技術具有激發學習動機、創設學習情境、增強學習體驗、感受心理沉浸、跨越時空界限、動感交互穿越和跨界知識融合等多方面的優勢。虛擬現實和增強現實技術的應用，能夠為教育工作者提供全新的教學工具，同時，能激發學生學習新知識的興趣，讓學生在動手體驗中迸發出創新的火花。因此虛擬現實和增強現實技術應用于教育行業是教育技術發展的一個新的飛躍， 它營造了自主學習的環境，由傳統的“以教促學”的學習方式演變為學生通過新型信息化環境和工具來獲取知識和技能的新型學習方式，符合新一輪教學改革的教育理念，有助于學生核心素養的培養。虛擬現實和增強現實設備有多種，這里分別介紹各種設備在教學中的具體應用。

（一）頭戴式虛擬現實和增強現實設備在教學中的應用

頭戴式虛擬現實設備一般包含頭戴式顯示器、位置跟蹤器、數據手套和其他設備等，分為移動虛擬現實頭盔和分體式虛擬現實頭盔。國外有臉譜、谷歌、微軟、三星等公司的虛擬現實頭盔產品，國內有微視酷、蟻視、暴風魔鏡、中興、樂視、華為、小米等100 多種虛擬現實頭盔產品。結合國內外的研究報告以及目前虛擬現實教育實踐情況，虛擬現實和增強現實技術在生物、物理、化學、工程技術、工藝加工、飛行駕駛、語言、歷史、人文地理、文化習俗等教學中均可應用。

學生使用頭戴式虛擬現實設備體驗學習時具有置身真實情境的沉浸式感覺，能給學生以絕佳的真實體驗， 使人如身臨其境，讓書本中的內容可觸摸、可互動、可感知。例如地理學科講述關于宇宙太空星際運行的課程時，在現實生活中學生無法遨游太空，如果戴上頭戴式虛擬現實設備，就可以讓學生從各個角度近距離觀察行星、恒星和衛星的運行軌跡，觀察每個星球的地表形狀和內部結構，甚至能夠降落在火星或月球上進行“實地” 考察、體驗星際之旅等。虛擬現實頭戴設備， 手機掃描二維碼觀可看虛擬現實效果視頻。

（三）手持式虛擬現實與增強現實設備在教學中的應用

手持式增強現實設備多采用移動設備與APP 軟件相結合的方式。APP 有視+AR、AR、4D 書城、幻視、視AR、尼奧照照等，另外有多種增強現實圖書都有相配套的APP，如《機器人跑出來了》《實驗跑出來了》《恐龍爭霸賽來了》這套“科學跑出來”系列增強現實科普讀物有iRobotAR、iScienceAR、恐龍爭霸賽來了等多個APP，它們的原理都是采用手機攝像頭獲取現實世界影像，通過手機在現實世界上疊加虛擬形象的形式，實現增強現實的特殊顯示效果。有的APP 中提供了豐富的教育資源，如安全教育、科普讀物、識字卡片、益智游戲等，特別適合兒童教育。使用方法有兩種：一種是手機APP 與相配套的紙質圖書一起使用，用手機攝像頭掃描圖書上的圖片，在手機屏幕上即可呈現出演示效果；另一種使用方法是運用APP 下載增強現實資源并與外界實景疊加即可呈現出演示效果。增強現實特效非常逼真，利用這些APP 進行學習，學習過程具有真實感、體驗感、沉浸感，增強了學生學習知識的興趣，可以達到寓教于樂的教學效果。

三、虛擬現實與增強現實技術在教學中應用的優勢分析

（一）虛擬現實與增強現實技術為學生自主學習提供了有利條件

虛擬現實和增強現實教學資源存在形式多種多樣， 根據采用的設備不同，可以將教學資源保存在網絡運營平臺、桌面式設備、移動設備和紙質圖書里，學生可以在不同的地方采用不同的設備調用虛擬現實和增強現實教學資源進行隨時隨地的自主學習。如果學生在課堂上有些知識點未能掌握，可以重新學習一遍，增加對知識的鞏固和理解，有時學生因為特殊原因未能在課堂上學習，也可以課后彌補，同時可以將虛擬現實和增強現實設備作為載體采用“翻轉課堂”或“微課導學”教學模式組織教學，為學生提供自主學習條件，教師也可以從繁重的重復性講解中解脫出來，有針對性地為學生答疑解惑，有助于傳統教學方式的變革。

（二）虛擬現實與增強現實技術為學生提供更加真實的情景

在傳統的教學課堂上，知識的傳輸主要通過文字、圖片、聲音、動畫和視頻的形式呈現。遇到比較復雜的情況，比如數學課的立體幾何、地理課的天體運動、物理課的磁力線和電力線、化學課的微觀粒子結構、生物課的細胞結構等，教師用語言很難把這些知識點表達得非常清晰，同時由于每個學生的理解力不同，教學效果也會因人而異，甚至初次學習這些知識的學生會得到“盲人摸象”般的感受。而采用虛擬現實和增強現實技術組織教學，三維立體效果的呈現可以彌補這樣的缺憾，能夠把知識立體化，把難以想象的東西直接以三維形式呈現出來，讓學生直觀感受到文字所表達不出來的知識，真實的情景可以幫助學生對知識的理解和記憶，使學生的想象變得更加豐富。

（三）虛擬現實和增強現實技術能提高學生的學習興趣

由于虛擬現實和增強現實技術具有視覺、聽覺和觸覺一體化的感知效果，學生具有真實情境體驗、跨越時空界限、動感交互穿越的感受，能身臨其境般在書海里遨游，讓書本中的內容可觸摸、可互動、可感知。身臨其境的感受和自然豐富的交互體驗不僅極大地激發了學習者的學習動機，更給學習者提供了大量親身觀察、操作以及與他人合作學習的機會，促進了學生的認知加工過程及知識建構過程，有利于實現深層次理解。傳統的學習方式讓很多學生覺得枯燥乏味， 為了應付考試不得不去死記硬背，但很多知識學生考完之后很快會忘得一干二凈，而采用虛擬現實和增強現實技術組織教學，新穎的學習方式和豐富多彩的學習內容能夠極大地提升課堂教學的趣味性，生動形象的場景會加強學生的記憶，激發學生的學習興趣。“興趣是最好的老師”，興趣也是學生學習新知識的不竭動力。

（四）虛擬現實和增強現實技術應用能促進優質資源均衡化

我國幅員遼闊，地區之間貧富差距較大，存在教學資源分配不均的情況。經濟發達地區無論是軟硬件配置， 教學師資和教學資源都非常豐富，而經濟落后、地域偏遠的山村學校學生連接受最基本的教育都難以實現。各級政府和教育主管部門都在大力推進教育均衡發展，加大教育投資力度，而虛擬現實和增強現實技術應用將是解決城鄉教育資源不均衡問題的一把金鑰匙，有利于緩解教育資源兩極分化，擴大優質資源的分享范圍，能讓教育資源不再受限于地區和學校，讓教育發達地區的名教師通過虛擬現實和增強現實課堂走進山村學校，能通過整體優化教育資源配置，來縮小城鄉差距，實現教育公平，同時這也是教育扶貧的較佳途徑。

四、虛擬現實和增強現實技術在教學應用中存在的問題

雖然虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用可以改變傳統的教學方式、提高學習興趣、實現教育均衡發展，但虛擬現實和增強現實技術發展還處在初級應用階段，在技術瓶頸、資源開發、教學內容和推廣普及等方面還存在很多問題。

（一）虛擬現實設備應用中的眩暈問題

人們在使用虛擬現實設備時會出現眩暈感，從硬件結構來看，由于現在的科技還無法做到高度還原真實場景，許多用戶使用配置達不到要求的虛擬現實產品時會產生眩暈感；虛擬現實界面中的視覺反差較大，實際運動與大腦運動不能夠正常匹配，影響大腦對所呈現影像的分析和判斷，從而產生眩暈感；虛擬現實設備的內容有相當一部分資源是從PC電腦版上移植過來的，UI 界面不能很好地匹配虛擬現實設備，不同的系統處理上也無法達到協調統一，畫面感光線太強或太弱都不能讓用戶接受；虛擬現實設備幀間延遲跟不上人的運動，會有微小的延遲感，當感官與幀率不同步時也會讓使用者產生眩暈感。

（二）虛擬現實和增強現實技術在教學中資源短缺

目前虛擬現實和增強現實產業剛起步，軟硬件設施不完備，開發人員技術力量不足，很多學校未配備虛擬現實和增強現實設備；中小學校的很多教師還沒有接觸過虛擬現實和增強現實，不知道如何在教學中應用，更談不上如何去開發虛擬現實和增強現實教學資源。因此，針對中小學教學所開發的虛擬現實資源很少，課程資源短缺是虛擬現實和增強現實在中小學推廣的最大瓶頸。但隨著虛擬現實和增強現實技術的迅猛發展，將虛擬現實和增強現實技術應用于教學勢在必行，未來虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用勢必帶來課堂教學方式的顛覆性改變。

（三）虛擬現實和增強現實教學平臺和資源的設計重形式輕內容

當前很多虛擬現實教育平臺都只是在一個3D 視頻或虛擬現實軟件游戲的基礎上構成虛擬現實教學。雖然學生在虛擬世界玩得津津有味，課堂氣氛很活躍，學生互動、交流和討論很熱烈，表面上看學生得到了沉浸式的體驗感，但是有些虛擬現實教育平臺所提供的知識點講解還停留在現實世界中，課本內容的單調、枯燥并沒有因軟件的存在而得到緩解，知識要點的講解沒有變得更加生動、有趣和有針對性，這種只重視形式而不重視內容、教與學完全脫節的虛擬現實課堂只能稱為“偽虛擬現實課堂”。

（四）虛擬現實和增強現實設備價格較高和技術條件限制導致普及困難

企業的前期研發成本較高、設備銷售量較少，導致多數虛擬現實和增強現實設備銷售價格居高不下， 很多學校因資金問題望而卻步，無力購買售價高昂的虛擬現實和增強現實設備，進而導致虛擬現實和增強現實技術在學校的推廣普及步履艱難。大多數虛擬現實軟件普遍存在語言專業性較強、通用性較差和易用性差等問題。受硬件局限性的影響，虛擬現實軟件開發花費巨大且效果有限。另外在新型傳感應用、物理建模方法、高速圖形圖像處理、人工智能等領域，都有很多問題亟待解決。三維建模技術也需進一步完善，大數據與人工智能技術的融合處理等都有待進一步提升。以上諸多原因的存在制約了虛擬現實和增強現實技術在中小學教學中的推廣和普及。

五、虛擬現實和增強現實技術在教學應用中的前景展望

虛擬現實和增強現實技術發展對未來教學形式的影響

隨著科學技術的迅猛發展，在云計算、霧計算、物聯網、“互聯網+”、大數據、人工智能突飛猛進的新時代背景下，虛擬現實和增強現實技術與人工智能、大數據和物聯網融合，將會讓虛擬現實和增強現實技術應用如虎添翼。

篇（9）

本期我們邀請中國科學院計算所和國內一些相關研究機構的專家，介紹主體計算的關鍵技術發展和應用趨勢，以饗讀者。

技術起源

主體計算技術源于分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)研究，是人工智能研究實用化和在分布式計算環境下軟件智能化發展的重要技術。

人類活動大部分都涉及社會群體，大型復雜問題的求解需要多個專業人員或組織協作完成。為了解決復雜問題的求解，自20世紀50年代起就已經提出了智能主體概念，但是一直到20世紀80年代以后，隨著計算機網絡、計算機通信和并行程序設計技術的發展，對主體的研究才逐漸成為一個新的熱點。

智能主體的概念始于1970年人工智能研究的物理符號假設，認為智能任務可以通過對符號的內部表示進行操作，因而“符號的內部表示+推力進程”形成了智能主體的初型。20世紀70年代末到80年代初，隨著計算機科學與技術的進展，基于初型的主體可以模擬更為復雜的人類智能行為。

20世紀80年代末以來，關于主體的研究和應用得到了迅猛的發展，來自不同領域的研究者構造了各自需要的軟件。而主體也有各種名字，如用于接口上的intelligence interface，用于知識處理的Knowbot(知識機器人)，用于人機、網絡通信的Usebot和Netbot等。相應地，與應用開發相關的軟件體系結構、語言、邏輯程序設計也取得了顯著的進展，如面向主體的程序設計語言、主體開發環境等。總之，對各種軟件主體來說，總的趨勢是主體、多主體系統開發是面向實用的，旨在向最終用戶提供直接(ends-ends)的服務發展。

早期分布式人工智能研究的問題主要是分布式問題求解，其目標是要創建大粒度的協作群體，它們之間共同工作以對某一問題進行求解。進入20世紀90年代以來，隨著計算機網絡、計算機通信等技術的發展，特別是互聯網和WWW的普及，對于智能主體以及多主體系統的研究己成為分布式人工智能研究的熱點。主體計算被認為是軟件開發的下一個重要突破口。面向主體的程序設計(AOP, Agent-oriented Programming)也被認為是面向對象程序設計(OOP, Object-oriented Programming)的一次革命。面向主體的程序設計是一種以計算的社會觀為基礎的嶄新的程序設計范例，它已經成為人工智能程序設計的主流，反映了人工智能領域日益重視對主體動態性的研究和主體之間豐富交互活動的開發。而多主體系統作為群體智能的體現，更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更加適合開放、混合和動態的世界環境。早期關于Agent 的研究側重于智能主體和多主體系統兩個方面，但一般來說這兩個方面并沒有嚴格的區分，我們統一把它們稱為智能主體的研究。

主要應用

在工業界和學術界，多主體系統作為一種新的設計和開發軟件系統的模式已經被越來越多的人所接受。人們已經提出了許多基于主體的新的方法學、建模語言、開發平臺、工具和編程語言，并將其應用到了許多領域當中。而面向主體的軟件工程（Agent-Orient Software Engineering，AOSE）理論的出現和發展，為面向主體的軟件開發走向大規模化和工業化發展道路提供了系統化的手段和重要的保障。

隨著面向主體的技術的不斷發展，越來越多面向主體的開發平臺開始出現在人們的視野當中。這些主體平臺是將主體技術推向應用的重要成果。主體平臺通過提供一系列可重用的組件和服務來執行和部署Agents。如今大部分的多主體開發平臺是作為中間件的形式，使用Java開發出來的開源平臺。開源的平臺主要包括JADE、Jadex、Tryllian ADK、SAP、AgentScape、Madkit等等。另外還包括一些商業的平臺例如JACK，另外IBM、Microsoft、 Fujitsu等公司也紛紛開發出自己的基于主體的產品，如IBM的Aglet、Microsoft的Microsoft Agent和Fujitsu的APRIL。在國內，中科院計算所的史忠植研究員等研究了主體技術與網格計算結合的問題，將網格看成是許多交互的主體，并提出了一個基于主體的網格計算模型，建立了基于主體的網格智能平臺AGrIP （Agent Grid Intelligence Platform）。AGrIP由底層支撐平臺MAGE（Multi-Agent Environment）、中間件層和應用層組成。中間件層包括Web智能信息搜索引擎GHunt、多策略知識挖掘軟件MSMiner、專家系統開發工具OKPS、范例推理工具CBRS、知識管理系統KMSphere、基于特征的多媒體信息檢索系統MIRES等。通過多主體運行環境MAGE，集成這些中間件形成一個主體網格的協同工作環境。

經過近20多年的研究，主體的理論與技術有了長足的發展，不僅用于許多傳統的人工智能應用，如機器人、定理證明、調度和自然語言理解等，而且已經在工業、商業、醫療衛生、電子商務和電力系統等很多新的領域中得到了應用。國外(主要是美國、加拿大、歐洲、澳大利亞等)智能主體技術的應用已經十分廣泛，國內起步相對較晚，更多的是著重于認知模型和理論等方面的研究。國內中科院計算所智能信息處理重點實驗室研制的多主體環境MAGE，則把智能主體技術推向應用。

主體技術作為一段個性化的、能持續生存的和具有某種自主特性的特殊程序，能夠幫助甚至替代人來處理各種信息。例如，智能主體可以根據用戶的興趣對Web上的信息進行檢索、分析、過濾和分類，解決互聯網帶來的信息超載，把人們從紛繁的信息海洋中解放出來。

當今智能主體技術被認為是處理電子商務中海量信息的關鍵技術之一，將智能主體技術應用于電子商務，可以構造一個基于智能主體的電子商務平臺。將主體技術應用到電子商務系統中主要有以下功能: 買方主體可以幫助客戶選擇商品、選擇賣方以及與賣方協商價格等; 賣方主體可以幫助商家提供商品信息、選擇買方以及與買方協商價格等。主體作為買賣雙方的中介，充分體現了它在自主性、個性化和時間延續性等方面的優勢。基于智能主體的電子商務是目前分布智能和電子商務最活躍的研究領域。包括MIT媒體實驗室、CMU機器人實驗室在內的數家美國最著名的大學都有專門的研究小組，比較著名的原型系統包括Kasbah、TeteaTete、persona Logic、Firefly、Bargain Finder、Jango、Auction Bot等。

未來展望

現實世界中的系統都是開放系統，即在任何時候都會從系統之外接收新的信息及輸出無法預期的結果，主體技術提供了一種研究大規模開放系統的途徑，因此大有發展前景。

主體技術的研究與傳統人工智能有著緊密聯系。一方面主體技術研究要用到傳統人工智能的成果(如已有的知識表示方法和推理機制等)上，另一方面由于主體技術自身的特點，研究者們利用其他學科(如社會學、經濟學、生態學等)的方法對主體系統中涉及的人工智能的基本問題進行更深入的研究，這些成果不僅對主體系統，而且對人工智能其他領域的研究都會起指導作用。另外，主體技術可用于許多傳統的人工智能應用，如機器人、定理證明、調度和自然語言理解等，而且已經在工業、商業、醫療衛生、電子商務、電力系統等很多領域中得到了應用。主體技術的發展對這些應用問題的解決也是十分有益的。

近年來，如何更好地模擬人類自身的智能行為，建造開放程度更高的、適應性更強的多主體系統已經成為當今主體領域研究的熱點。

軟件是現代信息產業的基礎之一，也是當前信息技術和信息產業發展的重要內容。網絡化軟件已成為當前在國內外技術發展具有強勁勢頭的領域。以軟件構件等技術支持的軟件實體將以開放、自主的方式存在于互聯網的各個節點之上，任何一個軟件實體可以在開放的環境下通過某種方式加以，并以各種協同方式與其他軟件實體進行跨網絡的互連、互通、協作和聯盟，從而形成一種與當前的信息Web類似的Software Web。這樣一種Software Web并不能夠像傳統軟件那樣一蹴而就，它應能感知外部網絡環境的動態變化，并隨著這種變化按照功能指標、性能指標和可信性指標等進行靜態的調整和動態的演化，以使系統具有盡可能高的用戶滿意度。我們將這樣一種新的軟件形態稱為網構軟件。網構軟件是在開放、動態和多變環境下軟件系統基本形態的一種抽象，它既是傳統軟件結構的自然延伸，又具有區別于在集中封閉環境下發展起來的傳統軟件形態獨有的基本特征: 自主性、協同性、反應性、演化性、多態性。如何構建網構軟件，同時如何測試系統的可靠性、可信性以及系統的可維護性和有效性，便成了一個非常大的問題。由于主體具有自治性、交互性、協作性、可通信性、自適應性等特點，所以是當前網構軟件基本單元的最好實體。利用現有的主體技術，在日趨成熟的面向主體軟件工程的指導下，建立基于主體的自治、協同、可靠、可信的網構軟件模型也將是今后研究的重要方向。

小資料

什么是主體

究竟什么是智能主體Agent？作為DAI(Distributed.AI，分布式人工智能)的一個基本術語及AI的一個原語，迄今為止，Agent并沒有一個明確的定義。在國內，Agent一詞的譯法亦無定論，通常翻譯為“智能主體”、“主體”或“”等。但這些譯法都不能準確表達Agent一詞的豐富內涵。因此，許多研究者依據不同的研究內容和目標對術語“Agent”賦予不同的含義（本文中Agent翻譯為主體）。一般認為，在AI中，智能主體被看做是處于一定環境下包裝的計算機系統，在其他主體存在的情況下，能夠連續、自主地處理環境中發生事件的功能總和，也就是能夠適應于動態的環境。這里所說的“自主”是指系統主體工作時不要求由人經常不斷地引導和干預。許多主體是與它的物理表征密切相關的。

一般認為，主體是能依據心理狀態(信念、期望、意向)自主工作，并具有語義互操作和合作行為協調能力的軟件實體，不僅為實施緊湊一致的協同工作提供有力的支持，也為建立面向分布式計算的開放性、可重構和可伸縮的新型計算環境建立了基礎。每個主體具有一定的問題求解能力，如推理、規劃、協商、通信及協調等能力。主體應能在多主體環境中協同工作和消解沖突，以執行和完成一些相互受益且自身無法獨立求解的復雜問題。通常情況下，人們把主體看做是一個具有自治性、交互性、協作性和可通信性的實體。在實際應用中，可能還要具有自適應性、個性、社會性和實時性等特點。下面給出了智能主體系統的基本特性:

自治性(autonomy): 主體能夠在沒有人或其他Agent干預下完成其大部分功能，控制其內部狀態;

社會能力(social ability)，或稱為可通信性(communicability): 主體能夠通過某種主體通信語言和其他主體或人交互，以實現其目標;

反應性(reactivity): 主體能感知周圍環境并對其間的變化產生實時響應，這些動作的執行可以基于觸發規則和預定義的執行計劃;

能動性(pro-activity): 主體能夠主動地進行基于自身目標和信念的活動，就是說主體感知周圍環境變化，并做出基于目標的行為(goal-directed behavior)。

篇（10）

2015年我國進入人工智能元年，自此以后，BAT等互聯網公司紛紛踏足機器人領域。截至目前，BAT已相繼建立與機器人基礎科學和技術有關的研發機構。

2016年，騰訊成立AI Lab，肩負騰訊在人工智能領域的基礎研究及應用探索。目前，騰訊AI Lab擁有70多位科學家和300多位應用工程師，研發成果已應用在微信、QQ及天天快報等上百個產品。而此次機器人實驗室“Robotics X”的誕生，則意味著騰訊要在人工智能領域開辟一塊新的戰場。

2017年10月，阿里巴巴宣布成立“達摩院”，來進行基礎科學和顛覆式技術創新研究。據悉，達摩院將包括亞洲達摩院、美洲達摩院、歐洲達摩院，并在北京、杭州、新加坡、以色列、圣馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室。

就在2018年1月份，百度研究院宣布設立“商業智能實驗室”和“機器人與自動駕駛實驗室”，同時，三位世界級人工智能領域科學家Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝也加盟百度研究院。目前，百度研究院擁有超過2000名科學家及工程師，并建立起包括七位世界級科學家、五大實驗室的陣容。

圖表1：BAT在機器人領域布局情況

資料來源：前瞻產業研究院整理

近年來市場高速增長 發展潛力巨大

當前，我國機器人市場進入高速發展期，2017年市場規模約62.8億美元，2012-2017年平均增長率達到28%。

圖表2：2012-2017年我國機器人市場規模增長情況（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

其中，工業機器人連續五年成為全球第一大應用市場，服務機器人需求潛力巨大，特種機器人應用場景顯著擴展，核心零部件國產化進程不斷加快，創新型企業大量涌現，部分技術已可形成規模化產品，并在某些領域具有明顯優勢。2017年，工業機器人是機器人市場主要產品，所占整體比重高達67.2%，市場規模為42.2億美元。此外，得益于互聯網巨頭對機器人在服務場景應用的投入，服務機器人所占比重也超過20%，市場規模達到13.2億美元。

圖表3：2017年我國機器人市場結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

（一）工業機器人

我國工業機器人市場發展較快，約占全球市場份額三分之一，是全球第一大工業機器人應用市場。2016年，我國工業機器人保持高速增長，銷量同比增長31.3%。按照應用類型分，目前國內市場的搬運上下料機器人占比最高，達到61%；其次是裝配機器人，占比15%，高于焊接機器人占比6個百分點。當前，我國生產制造智能化改造升級的需求日益凸顯，工業機器人的市場需求依然旺盛，據估算2017年我國工業機器人銷量首次超過11萬臺，市場規模達到42.2億美元。

圖表4：2012-2017年我國工業機器人銷售額及增長率（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

圖表5：我國工業機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

在需求端，未來隨著我國勞動力成本快速上漲，人口紅利逐漸消失，生產方式向柔性、智能、精細轉變，構建以智能制造為根本特征的新型制造體系迫在眉睫，對工業機器人的需求將呈現大幅增長。根據前瞻產業研究院的《2018-2023年中國工業機器人行業產銷需求預測與轉型升級分析報告》預測，到2023年，國內市場規模將翻一番，進一步擴大到接近80億美元。

圖表6：2018-2023年我國工業機器人銷售額及增長率預測（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

另外，在供給端，根據三部委的《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，到2020年，我國自主品牌工業機器人年產量達到10萬臺，六軸及以上工業機器人年產量達到5萬臺以上。工業機器人速度、載荷、精度、自重比等主要技術指標達到國外同類產品水平，平均無故障時間（MTBF）達到8萬小時。

（二）服務機器人

我國服務機器人的市場規模快速擴大，成為機器人市場應用中頗具亮點的領域。2016年，我國服務機器人市場規模達到10.3億美元；據估算2017年我國服務機器人市場規模將達到13.2億美元，同比增長約28%，高于全球服務機器人市場年均增速。其中，我國家用服務機器人、醫療服務機器人和公共服務機器人市場規模分別為5.3億美元、4.1億美元和3.8億美元，家用服務機器人市場增速相對領先。

圖表7：我國服務機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

截至2017年底，我國60歲以上人口已達2.41億人，占總人口的17.3%。老齡化社會服務、醫療康復、救災救援、公共安全、教育娛樂、重大科學研究等領域對服務機器人的需求也呈現出快速發展的趨勢。根據《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，到2020年我國服務機器人年銷售收入將超過300億元，在助老助殘、醫療康復等領域實現小批量生產及應用。因此，根據前瞻產業研究院的《2018-2023年中國服務機器人行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》預測，我國服務機器人市場規模將增長至66億美元。

圖表8：2012-2023年我國服務機器人銷售額及增長率（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

（三）特種機器人

當前，我國特種機器人市場保持較快發展，各種類型不斷出現，在應對地震、洪澇和極端天氣，以及礦難、火災、安防等公共安全事件中，對特種機器人有著突出的需求。2016年，我國特種機器人市場規模達到6.3億美元，增速達到16.7%，略高于全球特種機器人增速。其中，軍事應用機器人、極限作業機器人和應急救援機器人市場規模分別為4.8億美元、1.1億美元和0.4億美元，其中極限作業機器人是增速最快的領域。

圖表9：我國特種機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理