人工智能医疗发展前景汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇人工智能医疗发展前景范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

首届世界智能大会6月28日至6月30日在天津举行。6月29日，马云、李彦宏、柳传志等行业大咖分享了对于人工智能等最新科技的观点。同时，在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。

点评：公开信息显示，目前我国人工智能已上升到国家战略，并于今年3月首次写入政府工作报告。据预测，2020年全球人工智能市场规模将超过1000亿美元，年均增速约为20%，我国人工智能市场规模也将达到百亿美元量级，年均增速超过50%，行业发展前景极为广阔。近几年，智能制造被不断的提及，而随着互联网、智能科技与传统行业融合创新发展，智能科技更是在除制造业外的，教育、医疗、农业等各个领域发挥重要功效。在此基础上，世界智能大会旨在打造世界级先进智能科技成果平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，展现全球领先的前沿科技新成果。此次大会的专题活动覆盖了深度学习、智能制造、人工智能、智能驾驶、智慧安防等多领域。近期A股市场上，受世界智能大会举行的利好影响，A股市场人工智能概念板块表现活跃，关注标的股：科大讯飞、恒生电子、东方网力、佳都科技、工大高新等。

6月份信贷增量以及M2同比增速等成为市场关注的焦点。对此，机构普遍认为，6月份新增信贷增量或超万亿元，M2同比增速或继续回落将至9%。华泰证券首席宏观研究员李超认为，5月份信贷增量维持不变的情况下，社融出现了边际减缓迹象。监管趋于严格的背景下，银行的表外业务回归表内将会是未来一大趋势，同时居民按揭韧性强，融资利率继续上行大背景下，银行也乐于扩张表内业务。6月份这一趋势将会继续延续，预计6月份的新增贷款在12000亿元左右，与之对应的社融新增则在13000亿元左右，整个社会融资更多的依赖银行表内贷款。当然，也有部分机构较为悲观。交通银行金融研究中心近日的报告称，总体来看，居民房贷的回落以及金融机构主动调降跨季前资产增速，将很大程度主导6月份贷款增量回落。

篇（2）

在欧洲，“欧盟人脑计划”将通过ICT的庞大资源库，更有效地为神经科学和医疗领域提供技术支持。长远来说，该计划将为各类脑部疾病提供更好的治疗方案，以及通过探索大脑运作模式，研发更先进的ICT技术。“欧盟人脑计划”的主要研究领域可以大致划分为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和“欧盟人脑计划”项目管理。

作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人，Steve Furber博士透露说，目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统，让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500，000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构（SpiNNaker）计划”和德国海德堡的“大脑规模（BrainScaleS）计划”的设备，以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措，并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享，我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展，为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上，他对人工智能的布局早已开始，早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。

除了Facebook，另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频，它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术，比如无人驾驶汽车。同时，谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务，比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。

中国人工智能商用元年

而在国内企业中，进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年，百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行，2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”，融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器（GPU）并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。

腾讯也不甘示弱，基于微信平台，开发了多种模式识别功能，推出了“微信智能开发平台”，将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放，“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。

从国家意志来说，2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。统计显示，到“十三五”末，我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。

“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词，在科技创新2030项目中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明，2016年，不仅是“十三五”起步之年，也是我国人工智能商用元年。

而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用，节省了大量人工成本。随着人工成本的增长，人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。

人工智能的现实入口

在教育领域，你想象一下这样的世界，任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩。

“比如遇到问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。

除了教育领域，医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年，IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训，让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。

早在2011年Watson参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛并获得冠军后，IBM坚信继制表计算、可编程计算之后，人类的第三个计算时代――认知计算时代，已经拉开帷幕。几年时间里，Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域，并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。

篇（3）

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 简介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一门新的技术科学，主要用于模拟、延伸以及扩展人类的智能的方法、理论、技术以及应用系统。人工智能主要就是对人类的思维、意识的信息过程的合理化的模拟。人工智能它并不是人的智能，但是，它却能像人那样的思考，而且也可能会超过人类的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些复杂工作。

1 人工智能的运用现状

目前，在很多方面人工智能有着运用，其中一个主要表现就是全球人工智能公司数量在急剧的增加，专家系统在目前来看是在人工智能各领域中最为活跃，且最为有成效的一个领域。它是一类基于知识的系统，并可以解决那些一般仅有专家才能够解决的复杂问题。我们这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它是基于程序系统依靠人工智能技术，来模拟人类专家求解复杂问题的过程，大多情况下，专家系统的水平甚至可以超过人类专家。专家系统的基本结构图如下图所示：

2 人工智能的影响

人工智能对经济的影响：人工智能的的确确会影响到社会、生活、文化的方方面面，特别是对于实体经济将来会有巨大的影响。以后，每个行业几乎都会产生颠覆性的变化。在人工智能的研究上，中国并不落后，将来的中国一定可以从中获得非常大的收益。一成功的专家系统可以为它的用户带来很明显的经济效益。用比较经济的办法执行任务而不需要具有经验的专家，从而极大地减少开支。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益，促进了IT网络工业的发展。

人工智能对文化的影响：在人工智能原理的基础上，人们通常情况下会应用人工智能的概念来描述他们的日常状态和求解问题的过程。人工智能可以扩大人们知识交流的概念集合，描述我们所见所闻的方法以及描述我们信念的新方法；人工智能技术为人类的文化生活提供了巨大的便利。如图像处理技术必将会对图形艺术和社会教育部门等产生深远影响。比如现有的智力游戏机将会发展成具有更高智能的一种文化娱乐手段。随着技术的进步，这种影响会越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响可能是我们目前难以预测的。但可以肯定，人工智能将对人类的物质文明以及精神文明产生更大的影响。

人工智能对社会的的影响：一方面，AI为人类文化生活提供了一种新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。另一方面，人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以，从某种意义上来讲，这将会使一部分人失去发展的机遇，甚至可能失业。由于人工智能在科技以及工程中的应用，一部分人可能会失去介入信息处理活动的机会，甚至不得已而改变自己的工作方式；人工智能还可能会威胁到人类的精神。一般人们觉得人类与机器的区别就是人类具有感知精神，但如果有一天，这些相信只有人才具有感知精神的人也开始相信机器能够思维和创作，那他们就会感到失望，甚至于感到威胁。他们会担心：有朝一日，智能机器的人工智能可能会超过人类的自然智能，从而使人类沦为智能机器的奴隶。

3 人工智能的发展趋势

有机构预测，2017年人工智能投资将同比增长300%以上，在技术上将会更迅猛发展，工控自动化商城的智能语音、智能图像、自然语言以及深度学习等技术越来越成熟，就像空气和水一样将会逐步地渗透到我们的日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向主要有以下几点：（1）机器学习目前正在被应用在更复杂的任务以及更多领域中，且被更多的人作为挖掘数据的方式。无监督的学习会取得更多进展，但也存在很大的挑战，故在这一方面离人类的能力还是差得很远的。计算机在理解和生成自然语言方面，预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。 （2）深度学习、其他的机器学习、人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中（医疗图像、临床数据、基因组数据等），各种类型数据上的研究以及成果将会大大的增加。 （3）聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大的进展，预计更多人类基准将会被打破，特别是那些基于视觉以及适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将会变得更加频繁、更加富有成果。

4 结论

人工智能是人类长久以来的梦想，同时也是一门富有挑战性的学科。尽管人工智能带来很多问题，但当人类坚持把人工智能只用于造福人类，人工智能推动人类社会文明进步将毋庸置疑。就像所有的学科一样，人工智能也会经历各种挫折，但只要我们有信心、 有毅力，人工智能终将成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来更大的改变。

参考文献：

[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.

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中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人类自从工业革命结束之后，就已然开始了对人工智能的探索，究其本质，实际上就是对人的思维进行模仿，以此代替人类工作。人工智能的探索最早可以追溯到图灵时期，那时图灵就希望未来的智能系统能够像人一样思考。在20世纪五十年代，人工智能被首次确定为一个新兴的学科，并吸引了大批的学者投入到该领域的研究当中。经过长时间的探索和尝试，人工智能的许多重要基本理论已经形成，如模式识别、特征表示与推理、机器学习的相关理论和算法等等。进入二十一世纪以来，随着深度学习与卷积神经网络的发展，人工智能再一次成为研究热点。人工智能技术与基因过程、纳米科学并列为二十一世纪的三大尖端技术， 并且人工智能涉及的学科多，社会应用广泛，对其原理和本质的理解也更为复杂。 一、人工智能的发展历程

回顾人工智能的产生与发展过程 ，可以将其分为：初期形成阶段，综合发展阶段和应用阶段。

1.初期形成阶段

人工智能这一思想最早的提出是基于对人脑神经元模型的抽象。其早期工作被认为是由美国的神经学家和控制论学者 Warren McCulloch与Walter Pitts共同完成的。在1951年，两名普林斯顿大学的研究生制造出了第一台人工神经元计算机。而其真正作为一个新的概念被提出是在1956年举行的达茅斯会议上。由麦卡锡提议并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）砻枋稣庖谎芯咳绾斡没器来模拟人类智能的新兴学科。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到了国际的认可。至此，人工智能这一概念初步形成，也逐渐吸引了从事数学、生物、计算机、神经科学等相关学科的学者参与该领域的研究。

2.综合发展阶段

1.7 7年， 费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了“知识工程”这一概念。而后其对应的专家系统得到发展，许多智能系统纷纷被推出，并应用到了人类生活的方方面面。20世纪80年代以来，专家系统逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。大型专家系统开发采用了多种人工智能语言、多种知识表示方法、多种推理机制和多种控制策略相结合的方式， 并开始运用各种专家系统外壳、专家系统开发工具和专家系统开发环境等等。在专家系统的发展过程中，人工智能得到了较为系统和全面的综合发展，并能够在一些具体的任务中接近甚至超过人类专家的水平。

3.应用阶段

进入二十一世纪以后，由于深度人工神经网络的提出，并在图像分类与识别的任务上远远超过了传统的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton及其学生在《Science》杂志上发表文章，其中首次提到了深度学习这一思想，实现对数据的分级表达，降低了经典神经网络的训练难度。并随后提出了如深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN），以及区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的网络训练结构，使得训练和测试的效率得到大幅提升，识别准确率也显著提高。

二、人工智能核心技术

人工智能由于其涉及的领域较多，内容复杂，因此在不同的应用场景涉及到许多核心技术，这其中如专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等是最重要也是发展较为完善的几个核心技术。

1.专家系统

专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。对专家系统的研究，是人工智能中开展得较为全面、系统且已经取得广泛应用的技术。许多成熟而先进的专家系统已经被应用在如医疗诊断、地质勘测、文化教育等方面。

2.机器学习

机器学习是一个让计算机在非精确编程下进行活动的科学，也就是机器自己获取知识。起初，机器学习被大量应用在图像识别等学习任务中，后来，机器学习不再限于识别字符、图像中的某个目标，而是将其应用到机器人、基因数据的分析甚至是金融市场的预测中。在机器学习的发展过程中，先后诞生了如凸优化、核方法、支持向量机、Boosting算法等等一系列经典的机器学习方法和理论。机器学习也是人工智能研究中最为重要的核心方向。

3.模式识别

模式识别是研究如何使机器具有感知能力 ，主要研究图像和语音等的识别。其经典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），贝叶斯分类器等等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的基于统计学习的识别方法。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字，识别指纹、癌细胞等技术已经进入实际应用。语音识别主要研究各种语音信号的分类，和自然语言理解等等。模式识别技术是人工智能的一大应用领域，其非常热门的如人脸识别、手势识别等等对人们的生活有着十分直接的影响。

4.人工神经网络

人工神经网络是在研究人脑的结构中得到启发， 试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。而近年来发展的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks， CNNs）具有更复杂的网络结构，与经典的机器学习算法相比在大数据的训练下有着更强的特征学习和表达能力。含有多个隐含层的神经网络能够对输入原始数据有更抽象喝更本质的表述，从而有利于解决特征可视化以及分类问题。另外，通过实现“逐层初始化”这一方法，实现对输入数据的分级表达，可以有效降低神经网络的训练难度。目前的神经网络在图像识别任务中取得了十分明显的进展，基于CNN的图像识别技术也一直是学术界与工业界一致追捧的热点。

三、机器人情感获得

1.智能C器人现状

目前智能机器人的研究还主要基于智能控制技术，通过预先定义好的机器人行动规则，编程实现复杂的自动控制，完成机器人的移动过程。而人类进行动作、行为的学习主要是通过模仿及与环境的交互。从这个意义上说，目前智能机器人还不具有类脑的多模态感知及基于感知信息的类脑自主决策能力。在运动机制方面，目前几乎所有的智能机器人都不具备类人的外周神经系统，其灵活性和自适应性与人类运动系统还具有较大差距。

2.机器人情感获得的可能性

人脑是在与外界永不停息的交互中，在高度发达的神经系统的处理下获得情感。智能机器人在不断的机器学习和大数据处理中，中枢处理系统不断地自我更新、升级，便具备了获得情感的可能性及几率。不断地更新、升级的过程类似于生物的进化历程，也就是说，智能机器人有充分的可能性获得与人类同等丰富的情感世界。

3.机器人获得情感的利弊

机器人获得情感在理论可行的情况下，伴之而来的利弊则众说纷纭。一方面，拥有丰富情感世界的机器人可以带来更多人性化的服务，人机合作也可进行地更加深入，可以为人类带来更为逼真的体验和享受。人类或可与智能机器人携手共创一个和谐世界。但是另一方面，在机器人获得情感时，机器人是否能彻底贯彻人类命令及协议的担忧也迎面而来。

4.规避机器人情感获得的风险

规避智能机器人获得情感的风险应预备强制措施。首先要设计完备的智能机器人情感协议，将威胁泯灭于未然。其次，应控制智能机器人的能源获得，以限制其自主活动的能力，杜绝其建立独立体系的可能。最后，要掌控核心武器，必要时强行停止运行、回收、甚至销毁智能机器人。

三、总结

本文梳理了人工智能的发展历程与核心技术，可以毋庸置疑地说，人工智能具有极其广阔的应用前景，但也伴随着极大的风险。回顾其发展历程，我们有理由充分相信，在未来人工智能的技术会不断完善，难题会被攻克。作为世界上最热门的领域之一，在合理有效规避其风险的同时，获得情感的智能机器人会造福人类，并极大地帮助人们的社会生活。

参考文献

[1]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016，（12）：95.

[2]曾毅，刘成林，谭铁牛.类脑智能研究的回顾与展望[J].计算机学报，2016，（01）：212-222.

篇（5）

【报告原文】支持和引导分享经济发展，提高社会资源利用效率，便利人民群众生活。

【解读】共享单车、共享停车位、共享厨房对很多人来说已经不再陌生，分享经济正走进我们的生活。有报告指出，2016年我国分享经济市场交易额约为3.45万亿元。今年分享经济有望迎来更大的发展机遇。

体育产业

【报告原文】做好冬奥会、冬残奥会筹办工作，统筹群众体育、竞技体育、体育产业发展，广泛开展全民健身。

【解读】中国筹办冬奥会工作已纳入了京津冀协同发展战略中。推动“3亿人上冰雪”目标的实现，必将有助于带动冰雪体育产业的发展。2015年我国体育产业总规模已达1.7万亿元，在多项利好刺激下，体育产业发展前景相当可观。

新兴产业

【报告原文】全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。

【解读】“人工智能”、“第五代移动通信”这些概念写入政府工作报告，意义非凡。2020年我国人工智能市场规模预计将达到91亿元。而5G网络一旦正式商用，除了使通信业进入新一轮发展期外，还将带动多个规模万亿级别的新兴产业。新兴产业发展将迎来新的发展局面。

智能制造

【报告原文】把发展智能制造作为主攻方向，推进国家智能制造示范区、制造业创新中心建设。

【解读】智能制造不仅能实现各种制造过程自动化、智能化，还具有高速、高精度等特征，市场前景广阔。据预测，2020年我国智能制造产值有望超过3万亿元。智能制造有望打开更加广阔的空间。

数字家庭

【报告原文】扩大数字家庭、在线教育等信息消费。

【解读】“数字家庭”是今年政府工作报告中的新词之一。数字家庭，能够在家庭范围内实现各种电子设备的互联和管理，推进健康医疗、电子政务、电子商务向居民家庭延伸，形成家庭信息服务新业态。政府工作报告从政策上肯定了行业发展的意义，对该领域是大大的利好。

医养结合

【报告原文】推动服务业模式创新和跨界融合，发展医养结合、文化创意等新兴消费。

【解读】随着我国老龄化趋势的加剧，养老服务业的市场规模越来越大。如何有效整合医疗和养老服务资源，方便老年人获得连续、及时和专业的服务，这样的需求越来越迫切。医养结合这种新兴消费正进入历史机遇期，值得关注。

清洁能源汽车

【报告原文】基本淘汰黄标车，加快淘汰老旧机动车，对高排放机动车进行专项整治，鼓励使用清洁能源汽车。

【解读】为了保卫蓝天，过去一段时间，各级政府出台了多项鼓励清洁能源汽车发展的相关政策法规。这次政府工作报告在机动车治理上也提出了具体要求。而随着充电桩等基础设施的进一步完善，清洁能源汽车势必成为越来越多人的选择。

全域旅游

【报告原文】完善旅游设施和服务，大力发展乡村、休闲、全域旅游。

【解读】以前，提及旅游业很多地方都是建景点、建景区、建宾馆。然而旅游业发展到现在，已经到了全民旅游、个人游等为主的新阶段。实现区域资源的有机整合，做到既开发又保护，既宜居又宜游，从景点旅游模式向全域旅游模式转变无疑是一个趋势。

电商快递

【报告原文】促进电商、快递进社区进农村，推动实体店销售和网购融合发展。

【解读】据统计，2016年我国农村网络零售额达8945.4亿元，约占全国网络零售额的17.4%。促进电商、快递进社区进农村，一些企业已开始布局。进一步解决好物流成本高、人才培训等问题仍需漫长过程，机遇也蕴含其中。

篇（6）

引言

计算机技术是当今社会应用最为广泛的一项科学技术，而其中的多媒体技术更是集智能、声音、图像、数据以及视频等要素为一身的特点，为人们的工作和学习提供了巨大的帮助。尤其是在教育事业上，计算机多媒体技术通过其良好的视觉和听觉效果，更加便于学生们对相关知识要点的理解，从而在很大程度上提升了学生们的学习效率。在当今的教育环境中，无论是在义务教育中的初级阶段，还是在各类高等院校的教育中，都可以发现多媒体技术的应用。并且借助于信息全球化的发展，计算机多媒体技术将会在未来的各个领域中得到更加广泛的应用。本文的主要立足点就在于计算机多媒体技术的应用与发展。

一、计算机多媒体技术的基本内容

（一）计算机多媒体技术的定义

计算机多媒体技术主要是指通过融合两种或者两种以上媒体的一种人机交互式信息交流和传播的媒体。其中包括了音频、文字、图像、视频以及动画等多种要素。虽然各种媒体的表现形式上会存在一定的问题，但是存在形式都是相同的，都是以数字化的形式存在，即为计算机二进制数字文件。严格意义上来说，虽然计算机多媒体技术的发展时间虽然不长，但是其作用和功能却是其他技术所不能取代的，在很大程度上为人们的工作和学习提供了重要的辅帮助。

（二）计算机多媒体技术的特点

计算机多媒体凭借其自身的优势和特点，在当今的社会中得到了广泛的应用。其特点和优势主要包括多媒体信息的表现与交互、音频采集技术以及数据压缩技术。其中多媒体信息与交互是指在多媒体的平台下，可以使各类媒体形成一种良好的共存关系，并且在共存的状态中能够做到彼此间的优势互补，通过合理的媒体安排来使其发挥出更好的效果。音频采集技术是指将模拟信号采样生成数字信号，在经过计算机处理后储存到相应的介质中。当前在采集信息上运用的技术主要有VFW技术以及DirectShow技术，二者都能够很好的实现信息采集任务。而数据压缩技术则主要是指为了得到更好地视听效果来对相关要素进行处理的过程。由于多媒体技术包含了多种媒体形式，其中具有数据、文本、三维动画以及图像等多种要素，要想得到最佳的表现效果就要对这些要素进行科学的处理和安排。

二、当前计算机多媒体技术的应用现状

随着计算机技术的不断发展，计算机多媒体技术也得到了相应的进步和提升，在人们当前的工作生活中几乎随处都可以看到多媒体技术的应用。人们工作和学习的效率也因为多媒体技术的出现和应用得到了很大的提高。从技术分类角度来看，多媒体技术可以分为数据处理技术的应用、通信技术的应用以及人工智能多媒体应用。其中多媒体数据处理的应用主要是指对文字、图像以及声频和视频要素的整合处理，使相关信息更好的展现在人们面前的一种手段。而计算机多媒体通信技术的应用是指通过利用图像、文字以及数据的新型通信方式，来为人们提供更多高质量的服务。在通信技术应用的方面，当前的通信方式主要有有线通信方式和无线通信方式，这两种方式都是当前运用的比较广泛的通信方式。计算机多媒体技术的通信功能相对于电话等传统的通信方式更具有图文并茂的优势，并且在利用的形式上也更具有简化的便利。人工智能是指利用机器代替人们进行相应的劳动和工作，而人工智能多媒体应用就是在一定程度上将人工智能同多媒体技术之间进行结合，从而使多媒体技术具备智能化的特点，有利于人们对多媒体技术的使用和了解。而在具体的应用中，多媒体技术有可以被分为在通信系统中的应用、在编著系统中的应用、在工业领域中的应用、在医疗影像诊断系统中的应用以及在教育领域中的应用。多媒体技术在通信方面的应用在一定程度上实现了人们面对面的交流，打破了人们之间的地域限制，提高了信息的瞬时性。而在编著方面的应用则为很多多媒体电子出版物和软件出版提供了良好的服务，能够以最佳的效果实现相应的工作任务。在工业领域中的应用主要是通过多媒体的教学方式，利用多媒体PC来开拓市场，进行相关员工的培训。这种形式不仅可以在很大程度上降低企业的生产成本，还有助于对市场的动态予以科学的掌握和分析，进而对路适销增强自身的竞争力。多媒体技术在医疗影像系统方面的应用是当今医疗事业进步的一个重要标志。通过对计算机多媒体技术的应用，可以强化对医疗影像的分析和处理工作，从而得出更具有说服力的结果。在教育方面的应用则主要是以多媒体课件的形式展现，在声文并茂的条件下，教师以及学生们可以通过效果良好的图像和视频等因素加深对相关知识的理解，进而提升学生们的学习效率和质量。

三、计算机多媒体技术的未来发展前景分析

随着社会的不断发展和变化，人们对于计算机多媒体技术的要求也将不断增加，为了使其能够更好的满足人们的需求，就要对其进行适当的发展和完善。未来计算机多媒体技术的发展应该主要从三方面进行，分别是计算机多媒体技术的集成化、多媒体终端的智能化和嵌入化以及计算机多媒体技术的网络化。在计算机多媒体技术的未来发展中应当对视觉、听觉以及味觉等多方面的因素进行整合，“显示”效果并不能被作为多媒体技术的最终追求目标。要使相互合成之后的展现效果得到最大程度的提升，满足人们的各类需求，给人们带来更好的使用体验。并且在表达方式上也要变得更加细腻，提升人机交互的自然醒和高效性。而对于多媒体终端的智能化和嵌入化方面，则是要努力提升计算机多媒体中的多媒体性能，并将计算机芯片嵌入到各类电器之中，利用多媒体技术的影响去开发更多的智能化电器。在多媒体所需要的系统和软件上进行不断地创新和发展，最终达到多媒体终端设备智能化的目的。最后，在计算机多媒体技术的网络化发展上也要进行不断地探求和努力。在信息化、网络化不断发展的今天，要想使多媒体技术能够得到更加广泛和高效的应用，对其进行相应的网络化建设是必不可少的。

结束语：当前计算机的发展已经步入到了成熟的阶段，无论是在硬件设施上的发展还是在软件的发展和创新上都已经变得较为完善，在这样的环境和条件下可以为多媒体技术的发展和应用提供重要的技术支撑和保障。然而，在不断进步的同时必然也会伴随着不断发现的一些问题，目前图像和音频的压缩编码规范性还有待提高，并且在一些隐私性较强的资料上也没有做到很好的强化。所以说未来的多媒体技术尽管具有计算机技术方面的优势，但仍然还有很长的发展道路要走，只有对计算机多媒体技术进行更加严格合理的规范，才能够使其具有更好的发展前景，并更好的应用在教育事业以及医疗事业等各项领域。

参考文献：

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2多媒体技术的特征

从计算机处理多媒体的种类和处理的效果、人类接受的方式来分析，计算机多媒体技术主要具有多样性、集成性、数字化、实时的交互性等特征。

2.1多样性

计算机多媒体技术面向的媒体种类众多（章惠，多媒体技术和教学的有机结合：洛阳大学学报，2003），从最初的数值处理发展到了人类感官能触及到的文字、图像、声音、动画、视频等多种形式媒体的处理。媒体的多样性，使媒体形式变得丰富多样，这必将使表达更为自然生动，表现更为灵活，解决问题更为便捷。

2.2集成性

为了获得更好的展示效果，各种媒体并不是各行其是的。计算机使用不同的媒体，共同展示相同的内容，媒体与媒体之间的融合集成、充分展示，让人们的不同感官得到充分刺激，使人们更易于接受（孙涛，计算机多媒体技术的应用：长春理工大学学报，2011）。为了多媒体后期的运用，各种媒体会被进行数字化处理，然后由多通道统一采集、编辑、存储、检索、显示、传输与合成。计算机领域内最新的硬件和软件技术也将促使多种媒体更好的处理效果和更快的处理速度。

2.3数字化

多媒体中的各种媒体，进入计算机后，已全部转化为了数字，以数字的形式展示和存储。图像经采样量化后，以BMP、RGB、CMYK、黑白灰度图等数字化形式显示、存储；声音是通过一定的采样频率和采样周期，实现模拟到数字的过程；而视频是在每帧图像和声音的采样、数字化基础上，形成的连续信息。

2.4实时的交互性

传统媒体是指报纸、广播、电视、杂志，这些媒体只能单向、被动地传播信息，不能称其为多媒体。多媒体技术与传统媒体最大的区别就是实现了人机交互，使用户能对多媒体信息进行主动选择、操纵和控制，使得获取和使用信息变被动为主动，同时被人的多种感官所感受、体验。不仅如此，因为多媒体的实时性，即是视频、声音等媒体是没有延迟的，随着时间的变化而变化。所以，多媒体的交互在高速网络的帮助下，能做到没有延迟的做出实时反馈。

3计算机创新技术在多媒体技术上的应用

多媒体技术涉及范围非常广泛，包括了计算机软硬件技术、数字信息处理技术、数据压缩、高性能大容量存储、网络通信技术等等。这些日新月异发展的新手段、新技术，推动多媒体系统逐步进入人类社会许多领域。多媒体新的技术不时涌现，带给人们新的惊喜。人工智能是一门新的科学技术，甚至有些大学将人工智能从计算机科学与技术专业剥离出来，独立成一个专业，在学生本科期间就进行相关研究。但事实上，人工智能是建立在数学和计算机科学与技术基础上的高层次学科，是一门近几年出现的最引领人类研究兴趣的技术。人工智能研究的最终结果就是机器人，而事实上，机器人集多种媒体表现于一生，通过机器人的触感模仿人类去理解和辨别外界。人工智能研究的图像识别、自然语言处理、语言识别融合在了机器人身上，与多媒体技术广泛结合，应用于人类生活。我们从机器人身上看到了人工智能对多媒体技术的影响。下面从涉及到的几个方面去分别探讨。

3.1计算机视觉

人们通过感官获取外界信息，仅视觉就能获得外界80%-90%的信息（王守佳，基于图像的人体检测跟踪和人脸识别的研究：吉林大学，2013）。计算机视觉是一门属于计算机智能的学科，采用了动物视觉原理，具有获取图像、分析图像到理解图像的工作过程。计算机视觉通过镜头等图像传感设备代替人类的眼睛来获取周围环境的图像，依靠计算机来代替人类大脑的工作，将采集到的图像进行分析和处理。人类处于一个三维的环境之中，计算机视觉技术可以帮助分析处理。处理的手段可分为三个层次，底层、中间层、高层。底层就是图像处理技术，将二维图像去噪、边缘检测后进行分割、根据图像特征进行提取、图像识别等。中间层是指对图像、视频外在特征的归纳判断，譬如形状、颜色、运动轨迹等。高层，即是对外界事物和环境的观察和理解。由以上三个层次可见，利用计算机视觉技术能对数字化图像改变形态、尺寸、色彩调整、文件格式转换等。目前，计算机视觉技术还能对图像进行高效的检测、高速的识别，对运动轨迹进行精准判断。而这些已被广泛地应用于多媒体产品中。

3.2音频技术

声音是多媒体技术经常采用的一种媒体形式，包括了语音和音乐等。多媒体通常需要通过声音去烘托主题气氛，彰显意境。特别是自学型多媒体系统和多媒体广告，没有人进行现场讲解，那么就需要加入声音进行解说，这样，数字音频信号显得更加重要。音频技术基于电声技术，主要包括：去噪、压缩、调整振幅等的数字化处理，以及语音处理和识别。长久以来，语音识别是人们的梦想，人们一直期盼计算机能够听懂人说话，根据人的语言做出相应动作，这也是设计智能计算机的目的之一。如今，具备多种语言识别功能已成为多媒体设备的标配，识变率也非常高。无论持哪种语言、地方口音的人们，都能通过语音转化为文字，甚至通过语音传送指令，得到回应、达到意图。

3.3虚拟现实技术

虚拟现实技术是利用计算机多媒体技术，运用3D场景、灯光、声音、动感创造模拟出真实氛围，为用户建立出一个虚拟环境。虚拟现实技术与计算机仿真技术相结合，将用户置身其中进行学习、工作与娱乐。这种技术已被广泛应用于教育教学、科普、军事、医疗、娱乐以及大型的网络游戏中。虚拟技术投入成本较高，成熟的设施主要运用于教学，比如多媒体航空飞行教学系统，通过该系统，可按100%比例局部展示表盘、操纵杆、舱外景物，通过配合空中场景、感知各种场景给身体带来的变化。使用这套系统进行模拟训练，可以有效的提高飞行员对飞机的操作水平。随着计算机技术的迅猛发展，虚拟现实技术成为目前的高新技术。在多媒体环境中，多种媒体的相互融合，使媒体的形式更加多样，多媒体技术在模式识别、语音识别和传感技术基础上，提取对象面部特征，模拟触觉、视觉、听觉等感官，使人处于逼真的三维世界，当人有反应或行动时，场景还会适时变化，即是让人如临其境的、自然的与计算机进行交互。虚拟现实技术具有非常广阔的发展前景，为人们的日常生活提供了很多乐趣和便捷。

3.4网络化

多媒体应用的数据通道是通信网络，网络给了多媒体更大的施展空间。多媒体技术的应用要想在网络上有所建树，必要受通信技术的影响。在网络通信技术的进步和整合下，网络带宽影响传输速率、通信协议影响传输可靠性、交换方式影响信道利用率，这些势必会影响多媒体的传输。计算机网络给用户提供了一个难以想象的庞大的信息网络平台，丰富的信息资源随手拈来，方便于人们的学习、工作和生活交流。而无线网络技术的发展，使资源变得随手可取（李晓静，计算机多媒体技术的应用现状与发展前景：科技情报开发与经济，2007），人们可随时随地通过访问全球网络和设备,便捷地实现对多媒体资源的共享，是未来发展的主题。计算机技术的不断创新和发展，促使了巨大的变革。CPU、内存、GPU等在内的计算机终端硬件设备性能越来越先进；而网络设备，例如服务器、路由器、网桥、交换机等也越来越强大。计算机计算的精度、速度、逻辑判断能力和充裕的带宽，让人们更加游刃有余的与网络虚拟世界互动。网络环境的高质、高速，消除了人与人空间和时间上的困扰，能全方位的为人类效劳。动态和交互式多媒体技术还能在网络环境中创建更形象的2D和3D场景。办公、教学和娱乐工具在视频、音频设备的协助下，集成在终端多媒体计算机中，新一代用户界面与人工智能等个性化、网络化的多媒体软件应用，可随时与身处世界任何角落的人们进行交流。

篇（8）

人工智能时代的教育变革

一、人工智能驱动智慧教育

当前，以人工智能为代表的技术创新进入到一个前所未有的活跃期。当人类社会迈进信息时代的新阶段——人工智能时代，这种工业化的教育体系已经无法满足未来社会对人才的需求，时展迫切需要一场教育变革。换句话说，教育不是由外而内传递知识，而是由内而外觉悟智慧。这就要求，我们必须打破整齐划一的传统教育形态，构建与人工智能时代相适应的智慧教育体系，利用智能技术对学习环境、学习内容、教学方式、管理模式进行系统化改造，为学生提供富有选择、更有个性、更加精准的智慧教育。

二、智慧教育的理念内涵

综合已有研究，我们认为，智慧教育是指以“人的智慧成长”为导向，运用人工智能技术促进学习环境、教学方式和教育管理的智慧转型，在普及化的学校教育中提供适切的学习机会，形成精准、个性、灵活的教育服务体系，最大限度地满足学生的成长需要。只有把“人”置于教育的最高关注，发掘人的潜能，唤醒人的价值，启发人的智慧，才能从容应对人工智能时代带来的挑战。智慧教育不仅是教育基础设施的信息化、智能化，而且是教育理念与教育方式的转型升级，从注重“物”的建设向满足“人”的多样化需求和服务转变。

智慧教育包括三个组成部分：一是相互融通的学习场景，利用智能技术打通物理空间与网络空间之间的壁垒，让万物互联，让世界互通，所有学生都可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息；二是灵活多元的学习方式，注重学习的社会性、参与性和实践性，打破学科之间的界限，开展面向真实情境和丰富技术支持的深度学习；三是富有弹性的组织管理，破除效率至上的发展理念，释放学校的自主办学活力，利用人工智能提高教育治理的现代化水平，让学生站在教育的正中央。

虚拟和增强现实（VR/AR）技术在教学中的应用与前景展望

一、虚拟现实和增强现实技术的起源、概念和应用领域

（一）虚拟现实和增强现实技术的起源

虚拟现实（VirtualReality，简称VR）技术描述的就是我们现在熟悉的“虚拟现实”。增强现实（Augmented Reality，简称AR）是指在真实环境之上提供信息性和娱乐性的覆盖。

我国虚拟现实技术的研究起步于20 世纪90 年代初。随着计算机图形学、计算机系统工程等的高速发展，虚拟现实技术得到相当的重视。2016 年3 月17 日全国两会授权的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中指出：“大力推进先进半导体、机器人、增材制造、智能系统、新一代航空装备、空间技术综合服务系统、智能交通、精准医疗、高效储能与分布式能源系统、智能材料、高效节能环保、虚拟现实与互动影视等新兴前沿领域创新和产业化，形成一批新增长点。”

（二）虚拟现实和增强现实的概念、特征和应用领域

1. 虚拟现实技术

虚拟现实，是一种基于多媒体计算机技术、传感技术、仿真技术的沉浸式交互环境。具体地说，就是采用计算机技术生成逼真的视觉、听觉、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生亲临等同真实环境的感受和体验。

虚拟现实具有特性，即沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)、构想性(Imagination)，是一个学科高度综合交叉的科学技术领域。虚拟现实与人工智能 (AI) 技术及其他相关领域技术结合，将会使其还具有智能(Intelligent) 和自我演进演化(Evolution) 特征。头戴式虚拟现实设备，即可观看虚拟现实视频介绍。

虚拟现实涉及门类众多的学科，整合了很多相关技术。虚拟现实是未来科技发展的方向之一，它可以从人的感觉系统上改变现有的空间感。虚拟现实现有的产业链大致可分为硬件设计开发、软件设计开发、资源设计开发和资源运营平台等几种类别。通过虚拟现实关键技术的突破以及“虚拟现实+”的带动，会产生大量行业和领域的虚拟现实应用系统，为网络与移动终端应用带来全新发展，将会推动许多行业实现升级换代式的发展。虚拟现实可以应用于国防军事、航空航天、智慧城市、装备制造、教育培训、医疗健康、商务消费、文化娱乐、公共安全、社交生活、休闲旅游、电视直播等领域中。

2. 增强现实技术

增强现实是在虚拟现实的基础上发展起来的一种新兴技术。增强现实技术基于计算机的显示与交互、网络的跟踪与定位等技术，将计算机形成的虚拟信息叠加到现实中的真实场景，以对现实世界进行补充，使人们在视觉、听觉、触觉等方面增强对现实世界的体验。

增强现实具有三大特点，即虚实结合、实时交互和三维配准。

增强现实具有三种呈现显示方式，按距离眼睛由近到远划分分别为头戴式（head-attached）、手持式（hand-held）、空间展示（spatial）。增强现实智能眼镜，扫描二维码可以观看Magic Leap 增强现实演示视频。

增强现实的应用领域非常广泛。如在教育领域增强现实可以为学生呈现全息图像、虚拟实验、虚拟环境等；在旅游业增强现实可以帮助游客自助游玩景区，以虚拟影像的形式为游客讲解景区概况、发展历史、人文景观等内容；在零售业中增强现实技术可以实现一键试穿，在网上销售中具有极大的应用空间。增强现实在工业、医疗、军事、市政、电视、游戏、展览等领域都表现出了良好的应用前景。

二、虚拟现实和增强现实技术在教学中的具体应用

虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用潜力巨大、前景广阔，主要体现在运用虚拟现实和增强现实技术具有激发学习动机、创设学习情境、增强学习体验、感受心理沉浸、跨越时空界限、动感交互穿越和跨界知识融合等多方面的优势。虚拟现实和增强现实技术的应用，能够为教育工作者提供全新的教学工具，同时，能激发学生学习新知识的兴趣，让学生在动手体验中迸发出创新的火花。因此虚拟现实和增强现实技术应用于教育行业是教育技术发展的一个新的飞跃， 它营造了自主学习的环境，由传统的“以教促学”的学习方式演变为学生通过新型信息化环境和工具来获取知识和技能的新型学习方式，符合新一轮教学改革的教育理念，有助于学生核心素养的培养。虚拟现实和增强现实设备有多种，这里分别介绍各种设备在教学中的具体应用。

（一）头戴式虚拟现实和增强现实设备在教学中的应用

头戴式虚拟现实设备一般包含头戴式显示器、位置跟踪器、数据手套和其他设备等，分为移动虚拟现实头盔和分体式虚拟现实头盔。国外有脸谱、谷歌、微软、三星等公司的虚拟现实头盔产品，国内有微视酷、蚁视、暴风魔镜、中兴、乐视、华为、小米等100 多种虚拟现实头盔产品。结合国内外的研究报告以及目前虚拟现实教育实践情况，虚拟现实和增强现实技术在生物、物理、化学、工程技术、工艺加工、飞行驾驶、语言、历史、人文地理、文化习俗等教学中均可应用。

学生使用头戴式虚拟现实设备体验学习时具有置身真实情境的沉浸式感觉，能给学生以绝佳的真实体验， 使人如身临其境，让书本中的内容可触摸、可互动、可感知。例如地理学科讲述关于宇宙太空星际运行的课程时，在现实生活中学生无法遨游太空，如果戴上头戴式虚拟现实设备，就可以让学生从各个角度近距离观察行星、恒星和卫星的运行轨迹，观察每个星球的地表形状和内部结构，甚至能够降落在火星或月球上进行“实地” 考察、体验星际之旅等。虚拟现实头戴设备， 手机扫描二维码观可看虚拟现实效果视频。

（三）手持式虚拟现实与增强现实设备在教学中的应用

手持式增强现实设备多采用移动设备与APP 软件相结合的方式。APP 有视+AR、AR、4D 书城、幻视、视AR、尼奥照照等，另外有多种增强现实图书都有相配套的APP，如《机器人跑出来了》《实验跑出来了》《恐龙争霸赛来了》这套“科学跑出来”系列增强现实科普读物有iRobotAR、iScienceAR、恐龙争霸赛来了等多个APP，它们的原理都是采用手机摄像头获取现实世界影像，通过手机在现实世界上叠加虚拟形象的形式，实现增强现实的特殊显示效果。有的APP 中提供了丰富的教育资源，如安全教育、科普读物、识字卡片、益智游戏等，特别适合儿童教育。使用方法有两种：一种是手机APP 与相配套的纸质图书一起使用，用手机摄像头扫描图书上的图片，在手机屏幕上即可呈现出演示效果；另一种使用方法是运用APP 下载增强现实资源并与外界实景叠加即可呈现出演示效果。增强现实特效非常逼真，利用这些APP 进行学习，学习过程具有真实感、体验感、沉浸感，增强了学生学习知识的兴趣，可以达到寓教于乐的教学效果。

三、虚拟现实与增强现实技术在教学中应用的优势分析

（一）虚拟现实与增强现实技术为学生自主学习提供了有利条件

虚拟现实和增强现实教学资源存在形式多种多样， 根据采用的设备不同，可以将教学资源保存在网络运营平台、桌面式设备、移动设备和纸质图书里，学生可以在不同的地方采用不同的设备调用虚拟现实和增强现实教学资源进行随时随地的自主学习。如果学生在课堂上有些知识点未能掌握，可以重新学习一遍，增加对知识的巩固和理解，有时学生因为特殊原因未能在课堂上学习，也可以课后弥补，同时可以将虚拟现实和增强现实设备作为载体采用“翻转课堂”或“微课导学”教学模式组织教学，为学生提供自主学习条件，教师也可以从繁重的重复性讲解中解脱出来，有针对性地为学生答疑解惑，有助于传统教学方式的变革。

（二）虚拟现实与增强现实技术为学生提供更加真实的情景

在传统的教学课堂上，知识的传输主要通过文字、图片、声音、动画和视频的形式呈现。遇到比较复杂的情况，比如数学课的立体几何、地理课的天体运动、物理课的磁力线和电力线、化学课的微观粒子结构、生物课的细胞结构等，教师用语言很难把这些知识点表达得非常清晰，同时由于每个学生的理解力不同，教学效果也会因人而异，甚至初次学习这些知识的学生会得到“盲人摸象”般的感受。而采用虚拟现实和增强现实技术组织教学，三维立体效果的呈现可以弥补这样的缺憾，能够把知识立体化，把难以想象的东西直接以三维形式呈现出来，让学生直观感受到文字所表达不出来的知识，真实的情景可以帮助学生对知识的理解和记忆，使学生的想象变得更加丰富。

（三）虚拟现实和增强现实技术能提高学生的学习兴趣

由于虚拟现实和增强现实技术具有视觉、听觉和触觉一体化的感知效果，学生具有真实情境体验、跨越时空界限、动感交互穿越的感受，能身临其境般在书海里遨游，让书本中的内容可触摸、可互动、可感知。身临其境的感受和自然丰富的交互体验不仅极大地激发了学习者的学习动机，更给学习者提供了大量亲身观察、操作以及与他人合作学习的机会，促进了学生的认知加工过程及知识建构过程，有利于实现深层次理解。传统的学习方式让很多学生觉得枯燥乏味， 为了应付考试不得不去死记硬背，但很多知识学生考完之后很快会忘得一干二净，而采用虚拟现实和增强现实技术组织教学，新颖的学习方式和丰富多彩的学习内容能够极大地提升课堂教学的趣味性，生动形象的场景会加强学生的记忆，激发学生的学习兴趣。“兴趣是最好的老师”，兴趣也是学生学习新知识的不竭动力。

（四）虚拟现实和增强现实技术应用能促进优质资源均衡化

我国幅员辽阔，地区之间贫富差距较大，存在教学资源分配不均的情况。经济发达地区无论是软硬件配置， 教学师资和教学资源都非常丰富，而经济落后、地域偏远的山村学校学生连接受最基本的教育都难以实现。各级政府和教育主管部门都在大力推进教育均衡发展，加大教育投资力度，而虚拟现实和增强现实技术应用将是解决城乡教育资源不均衡问题的一把金钥匙，有利于缓解教育资源两极分化，扩大优质资源的分享范围，能让教育资源不再受限于地区和学校，让教育发达地区的名教师通过虚拟现实和增强现实课堂走进山村学校，能通过整体优化教育资源配置，来缩小城乡差距，实现教育公平，同时这也是教育扶贫的较佳途径。

四、虚拟现实和增强现实技术在教学应用中存在的问题

虽然虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用可以改变传统的教学方式、提高学习兴趣、实现教育均衡发展，但虚拟现实和增强现实技术发展还处在初级应用阶段，在技术瓶颈、资源开发、教学内容和推广普及等方面还存在很多问题。

（一）虚拟现实设备应用中的眩晕问题

人们在使用虚拟现实设备时会出现眩晕感，从硬件结构来看，由于现在的科技还无法做到高度还原真实场景，许多用户使用配置达不到要求的虚拟现实产品时会产生眩晕感；虚拟现实界面中的视觉反差较大，实际运动与大脑运动不能够正常匹配，影响大脑对所呈现影像的分析和判断，从而产生眩晕感；虚拟现实设备的内容有相当一部分资源是从PC电脑版上移植过来的，UI 界面不能很好地匹配虚拟现实设备，不同的系统处理上也无法达到协调统一，画面感光线太强或太弱都不能让用户接受；虚拟现实设备帧间延迟跟不上人的运动，会有微小的延迟感，当感官与帧率不同步时也会让使用者产生眩晕感。

（二）虚拟现实和增强现实技术在教学中资源短缺

目前虚拟现实和增强现实产业刚起步，软硬件设施不完备，开发人员技术力量不足，很多学校未配备虚拟现实和增强现实设备；中小学校的很多教师还没有接触过虚拟现实和增强现实，不知道如何在教学中应用，更谈不上如何去开发虚拟现实和增强现实教学资源。因此，针对中小学教学所开发的虚拟现实资源很少，课程资源短缺是虚拟现实和增强现实在中小学推广的最大瓶颈。但随着虚拟现实和增强现实技术的迅猛发展，将虚拟现实和增强现实技术应用于教学势在必行，未来虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用势必带来课堂教学方式的颠覆性改变。

（三）虚拟现实和增强现实教学平台和资源的设计重形式轻内容

当前很多虚拟现实教育平台都只是在一个3D 视频或虚拟现实软件游戏的基础上构成虚拟现实教学。虽然学生在虚拟世界玩得津津有味，课堂气氛很活跃，学生互动、交流和讨论很热烈，表面上看学生得到了沉浸式的体验感，但是有些虚拟现实教育平台所提供的知识点讲解还停留在现实世界中，课本内容的单调、枯燥并没有因软件的存在而得到缓解，知识要点的讲解没有变得更加生动、有趣和有针对性，这种只重视形式而不重视内容、教与学完全脱节的虚拟现实课堂只能称为“伪虚拟现实课堂”。

（四）虚拟现实和增强现实设备价格较高和技术条件限制导致普及困难

企业的前期研发成本较高、设备销售量较少，导致多数虚拟现实和增强现实设备销售价格居高不下， 很多学校因资金问题望而却步，无力购买售价高昂的虚拟现实和增强现实设备，进而导致虚拟现实和增强现实技术在学校的推广普及步履艰难。大多数虚拟现实软件普遍存在语言专业性较强、通用性较差和易用性差等问题。受硬件局限性的影响，虚拟现实软件开发花费巨大且效果有限。另外在新型传感应用、物理建模方法、高速图形图像处理、人工智能等领域，都有很多问题亟待解决。三维建模技术也需进一步完善，大数据与人工智能技术的融合处理等都有待进一步提升。以上诸多原因的存在制约了虚拟现实和增强现实技术在中小学教学中的推广和普及。

五、虚拟现实和增强现实技术在教学应用中的前景展望

虚拟现实和增强现实技术发展对未来教学形式的影响

随着科学技术的迅猛发展，在云计算、雾计算、物联网、“互联网+”、大数据、人工智能突飞猛进的新时代背景下，虚拟现实和增强现实技术与人工智能、大数据和物联网融合，将会让虚拟现实和增强现实技术应用如虎添翼。

篇（9）

本期我们邀请中国科学院计算所和国内一些相关研究机构的专家，介绍主体计算的关键技术发展和应用趋势，以飨读者。

技术起源

主体计算技术源于分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)研究，是人工智能研究实用化和在分布式计算环境下软件智能化发展的重要技术。

人类活动大部分都涉及社会群体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。为了解决复杂问题的求解，自20世纪50年代起就已经提出了智能主体概念，但是一直到20世纪80年代以后，随着计算机网络、计算机通信和并行程序设计技术的发展，对主体的研究才逐渐成为一个新的热点。

智能主体的概念始于1970年人工智能研究的物理符号假设，认为智能任务可以通过对符号的内部表示进行操作，因而“符号的内部表示+推力进程”形成了智能主体的初型。20世纪70年代末到80年代初，随着计算机科学与技术的进展，基于初型的主体可以模拟更为复杂的人类智能行为。

20世纪80年代末以来，关于主体的研究和应用得到了迅猛的发展，来自不同领域的研究者构造了各自需要的软件。而主体也有各种名字，如用于接口上的intelligence interface，用于知识处理的Knowbot(知识机器人)，用于人机、网络通信的Usebot和Netbot等。相应地，与应用开发相关的软件体系结构、语言、逻辑程序设计也取得了显著的进展，如面向主体的程序设计语言、主体开发环境等。总之，对各种软件主体来说，总的趋势是主体、多主体系统开发是面向实用的，旨在向最终用户提供直接(ends-ends)的服务发展。

早期分布式人工智能研究的问题主要是分布式问题求解，其目标是要创建大粒度的协作群体，它们之间共同工作以对某一问题进行求解。进入20世纪90年代以来，随着计算机网络、计算机通信等技术的发展，特别是互联网和WWW的普及，对于智能主体以及多主体系统的研究己成为分布式人工智能研究的热点。主体计算被认为是软件开发的下一个重要突破口。面向主体的程序设计(AOP, Agent-oriented Programming)也被认为是面向对象程序设计(OOP, Object-oriented Programming)的一次革命。面向主体的程序设计是一种以计算的社会观为基础的崭新的程序设计范例，它已经成为人工智能程序设计的主流，反映了人工智能领域日益重视对主体动态性的研究和主体之间丰富交互活动的开发。而多主体系统作为群体智能的体现，更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更加适合开放、混合和动态的世界环境。早期关于Agent 的研究侧重于智能主体和多主体系统两个方面，但一般来说这两个方面并没有严格的区分，我们统一把它们称为智能主体的研究。

主要应用

在工业界和学术界，多主体系统作为一种新的设计和开发软件系统的模式已经被越来越多的人所接受。人们已经提出了许多基于主体的新的方法学、建模语言、开发平台、工具和编程语言，并将其应用到了许多领域当中。而面向主体的软件工程（Agent-Orient Software Engineering，AOSE）理论的出现和发展，为面向主体的软件开发走向大规模化和工业化发展道路提供了系统化的手段和重要的保障。

随着面向主体的技术的不断发展，越来越多面向主体的开发平台开始出现在人们的视野当中。这些主体平台是将主体技术推向应用的重要成果。主体平台通过提供一系列可重用的组件和服务来执行和部署Agents。如今大部分的多主体开发平台是作为中间件的形式，使用Java开发出来的开源平台。开源的平台主要包括JADE、Jadex、Tryllian ADK、SAP、AgentScape、Madkit等等。另外还包括一些商业的平台例如JACK，另外IBM、Microsoft、 Fujitsu等公司也纷纷开发出自己的基于主体的产品，如IBM的Aglet、Microsoft的Microsoft Agent和Fujitsu的APRIL。在国内，中科院计算所的史忠植研究员等研究了主体技术与网格计算结合的问题，将网格看成是许多交互的主体，并提出了一个基于主体的网格计算模型，建立了基于主体的网格智能平台AGrIP （Agent Grid Intelligence Platform）。AGrIP由底层支撑平台MAGE（Multi-Agent Environment）、中间件层和应用层组成。中间件层包括Web智能信息搜索引擎GHunt、多策略知识挖掘软件MSMiner、专家系统开发工具OKPS、范例推理工具CBRS、知识管理系统KMSphere、基于特征的多媒体信息检索系统MIRES等。通过多主体运行环境MAGE，集成这些中间件形成一个主体网格的协同工作环境。

经过近20多年的研究，主体的理论与技术有了长足的发展，不仅用于许多传统的人工智能应用，如机器人、定理证明、调度和自然语言理解等，而且已经在工业、商业、医疗卫生、电子商务和电力系统等很多新的领域中得到了应用。国外(主要是美国、加拿大、欧洲、澳大利亚等)智能主体技术的应用已经十分广泛，国内起步相对较晚，更多的是着重于认知模型和理论等方面的研究。国内中科院计算所智能信息处理重点实验室研制的多主体环境MAGE，则把智能主体技术推向应用。

主体技术作为一段个性化的、能持续生存的和具有某种自主特性的特殊程序，能够帮助甚至替代人来处理各种信息。例如，智能主体可以根据用户的兴趣对Web上的信息进行检索、分析、过滤和分类，解决互联网带来的信息超载，把人们从纷繁的信息海洋中解放出来。

当今智能主体技术被认为是处理电子商务中海量信息的关键技术之一，将智能主体技术应用于电子商务，可以构造一个基于智能主体的电子商务平台。将主体技术应用到电子商务系统中主要有以下功能: 买方主体可以帮助客户选择商品、选择卖方以及与卖方协商价格等; 卖方主体可以帮助商家提供商品信息、选择买方以及与买方协商价格等。主体作为买卖双方的中介，充分体现了它在自主性、个性化和时间延续性等方面的优势。基于智能主体的电子商务是目前分布智能和电子商务最活跃的研究领域。包括MIT媒体实验室、CMU机器人实验室在内的数家美国最著名的大学都有专门的研究小组，比较著名的原型系统包括Kasbah、TeteaTete、persona Logic、Firefly、Bargain Finder、Jango、Auction Bot等。

未来展望

现实世界中的系统都是开放系统，即在任何时候都会从系统之外接收新的信息及输出无法预期的结果，主体技术提供了一种研究大规模开放系统的途径，因此大有发展前景。

主体技术的研究与传统人工智能有着紧密联系。一方面主体技术研究要用到传统人工智能的成果(如已有的知识表示方法和推理机制等)上，另一方面由于主体技术自身的特点，研究者们利用其他学科(如社会学、经济学、生态学等)的方法对主体系统中涉及的人工智能的基本问题进行更深入的研究，这些成果不仅对主体系统，而且对人工智能其他领域的研究都会起指导作用。另外，主体技术可用于许多传统的人工智能应用，如机器人、定理证明、调度和自然语言理解等，而且已经在工业、商业、医疗卫生、电子商务、电力系统等很多领域中得到了应用。主体技术的发展对这些应用问题的解决也是十分有益的。

近年来，如何更好地模拟人类自身的智能行为，建造开放程度更高的、适应性更强的多主体系统已经成为当今主体领域研究的热点。

软件是现代信息产业的基础之一，也是当前信息技术和信息产业发展的重要内容。网络化软件已成为当前在国内外技术发展具有强劲势头的领域。以软件构件等技术支持的软件实体将以开放、自主的方式存在于互联网的各个节点之上，任何一个软件实体可以在开放的环境下通过某种方式加以，并以各种协同方式与其他软件实体进行跨网络的互连、互通、协作和联盟，从而形成一种与当前的信息Web类似的Software Web。这样一种Software Web并不能够像传统软件那样一蹴而就，它应能感知外部网络环境的动态变化，并随着这种变化按照功能指标、性能指标和可信性指标等进行静态的调整和动态的演化，以使系统具有尽可能高的用户满意度。我们将这样一种新的软件形态称为网构软件。网构软件是在开放、动态和多变环境下软件系统基本形态的一种抽象，它既是传统软件结构的自然延伸，又具有区别于在集中封闭环境下发展起来的传统软件形态独有的基本特征: 自主性、协同性、反应性、演化性、多态性。如何构建网构软件，同时如何测试系统的可靠性、可信性以及系统的可维护性和有效性，便成了一个非常大的问题。由于主体具有自治性、交互性、协作性、可通信性、自适应性等特点，所以是当前网构软件基本单元的最好实体。利用现有的主体技术，在日趋成熟的面向主体软件工程的指导下，建立基于主体的自治、协同、可靠、可信的网构软件模型也将是今后研究的重要方向。

小资料

什么是主体

究竟什么是智能主体Agent？作为DAI(Distributed.AI，分布式人工智能)的一个基本术语及AI的一个原语，迄今为止，Agent并没有一个明确的定义。在国内，Agent一词的译法亦无定论，通常翻译为“智能主体”、“主体”或“”等。但这些译法都不能准确表达Agent一词的丰富内涵。因此，许多研究者依据不同的研究内容和目标对术语“Agent”赋予不同的含义（本文中Agent翻译为主体）。一般认为，在AI中，智能主体被看做是处于一定环境下包装的计算机系统，在其他主体存在的情况下，能够连续、自主地处理环境中发生事件的功能总和，也就是能够适应于动态的环境。这里所说的“自主”是指系统主体工作时不要求由人经常不断地引导和干预。许多主体是与它的物理表征密切相关的。

一般认为，主体是能依据心理状态(信念、期望、意向)自主工作，并具有语义互操作和合作行为协调能力的软件实体，不仅为实施紧凑一致的协同工作提供有力的支持，也为建立面向分布式计算的开放性、可重构和可伸缩的新型计算环境建立了基础。每个主体具有一定的问题求解能力，如推理、规划、协商、通信及协调等能力。主体应能在多主体环境中协同工作和消解冲突，以执行和完成一些相互受益且自身无法独立求解的复杂问题。通常情况下，人们把主体看做是一个具有自治性、交互性、协作性和可通信性的实体。在实际应用中，可能还要具有自适应性、个性、社会性和实时性等特点。下面给出了智能主体系统的基本特性:

自治性(autonomy): 主体能够在没有人或其他Agent干预下完成其大部分功能，控制其内部状态;

社会能力(social ability)，或称为可通信性(communicability): 主体能够通过某种主体通信语言和其他主体或人交互，以实现其目标;

反应性(reactivity): 主体能感知周围环境并对其间的变化产生实时响应，这些动作的执行可以基于触发规则和预定义的执行计划;

能动性(pro-activity): 主体能够主动地进行基于自身目标和信念的活动，就是说主体感知周围环境变化，并做出基于目标的行为(goal-directed behavior)。

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2015年我国进入人工智能元年，自此以后，BAT等互联网公司纷纷踏足机器人领域。截至目前，BAT已相继建立与机器人基础科学和技术有关的研发机构。

2016年，腾讯成立AI Lab，肩负腾讯在人工智能领域的基础研究及应用探索。目前，腾讯AI Lab拥有70多位科学家和300多位应用工程师，研发成果已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。而此次机器人实验室“Robotics X”的诞生，则意味着腾讯要在人工智能领域开辟一块新的战场。

2017年10月，阿里巴巴宣布成立“达摩院”，来进行基础科学和颠覆式技术创新研究。据悉，达摩院将包括亚洲达摩院、美洲达摩院、欧洲达摩院，并在北京、杭州、新加坡、以色列、圣马特奥、贝尔维尤、莫斯科等地设立不同研究方向的实验室。

就在2018年1月份，百度研究院宣布设立“商业智能实验室”和“机器人与自动驾驶实验室”，同时，三位世界级人工智能领域科学家Kenneth Ward Church、浣军、熊辉也加盟百度研究院。目前，百度研究院拥有超过2000名科学家及工程师，并建立起包括七位世界级科学家、五大实验室的阵容。

图表1：BAT在机器人领域布局情况

资料来源：前瞻产业研究院整理

近年来市场高速增长 发展潜力巨大

当前，我国机器人市场进入高速发展期，2017年市场规模约62.8亿美元，2012-2017年平均增长率达到28%。

图表2：2012-2017年我国机器人市场规模增长情况（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

其中，工业机器人连续五年成为全球第一大应用市场，服务机器人需求潜力巨大，特种机器人应用场景显著扩展，核心零部件国产化进程不断加快，创新型企业大量涌现，部分技术已可形成规模化产品，并在某些领域具有明显优势。2017年，工业机器人是机器人市场主要产品，所占整体比重高达67.2%，市场规模为42.2亿美元。此外，得益于互联网巨头对机器人在服务场景应用的投入，服务机器人所占比重也超过20%，市场规模达到13.2亿美元。

图表3：2017年我国机器人市场结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

（一）工业机器人

我国工业机器人市场发展较快，约占全球市场份额三分之一，是全球第一大工业机器人应用市场。2016年，我国工业机器人保持高速增长，销量同比增长31.3%。按照应用类型分，目前国内市场的搬运上下料机器人占比最高，达到61%；其次是装配机器人，占比15%，高于焊接机器人占比6个百分点。当前，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人的市场需求依然旺盛，据估算2017年我国工业机器人销量首次超过11万台，市场规模达到42.2亿美元。

图表4：2012-2017年我国工业机器人销售额及增长率（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

图表5：我国工业机器人市场应用结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

在需求端，未来随着我国劳动力成本快速上涨，人口红利逐渐消失，生产方式向柔性、智能、精细转变，构建以智能制造为根本特征的新型制造体系迫在眉睫，对工业机器人的需求将呈现大幅增长。根据前瞻产业研究院的《2018-2023年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》预测，到2023年，国内市场规模将翻一番，进一步扩大到接近80亿美元。

图表6：2018-2023年我国工业机器人销售额及增长率预测（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

另外，在供给端，根据三部委的《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，到2020年，我国自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。工业机器人速度、载荷、精度、自重比等主要技术指标达到国外同类产品水平，平均无故障时间（MTBF）达到8万小时。

（二）服务机器人

我国服务机器人的市场规模快速扩大，成为机器人市场应用中颇具亮点的领域。2016年，我国服务机器人市场规模达到10.3亿美元；据估算2017年我国服务机器人市场规模将达到13.2亿美元，同比增长约28%，高于全球服务机器人市场年均增速。其中，我国家用服务机器人、医疗服务机器人和公共服务机器人市场规模分别为5.3亿美元、4.1亿美元和3.8亿美元，家用服务机器人市场增速相对领先。

图表7：我国服务机器人市场应用结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

截至2017年底，我国60岁以上人口已达2.41亿人，占总人口的17.3%。老龄化社会服务、医疗康复、救灾救援、公共安全、教育娱乐、重大科学研究等领域对服务机器人的需求也呈现出快速发展的趋势。根据《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，到2020年我国服务机器人年销售收入将超过300亿元，在助老助残、医疗康复等领域实现小批量生产及应用。因此，根据前瞻产业研究院的《2018-2023年中国服务机器人行业发展前景与投资战略规划分析报告》预测，我国服务机器人市场规模将增长至66亿美元。

图表8：2012-2023年我国服务机器人销售额及增长率（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

（三）特种机器人

当前，我国特种机器人市场保持较快发展，各种类型不断出现，在应对地震、洪涝和极端天气，以及矿难、火灾、安防等公共安全事件中，对特种机器人有着突出的需求。2016年，我国特种机器人市场规模达到6.3亿美元，增速达到16.7%，略高于全球特种机器人增速。其中，军事应用机器人、极限作业机器人和应急救援机器人市场规模分别为4.8亿美元、1.1亿美元和0.4亿美元，其中极限作业机器人是增速最快的领域。

图表9：我国特种机器人市场应用结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理