時間：2023-11-24 11:07:31
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1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析
11我國農業發展背景
我國是傳統的農業大國，農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品，農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業發展還比較落后，尤其與發達國家的現代化農業相比，依舊有較大差距。
12開展農業知識培訓的必要性
反思其他發達國家在?r業發展上實施過的舉措，包括重視農業教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現代農業機械和高技術，重視農場管理；經營集約化、產業化；生產專業化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業基礎設施建設等，可以看出，我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業，培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業知識培訓，則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。
2人工智能在教育中的應用與發展
近年來，伴隨著人工智能在各行業的應用和發展，人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產生了密不可分的聯系，延續發展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。
21基于人工智能的計算機網絡課程
計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新，而人工智能對網絡教育的滲透，又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習，根據智能導學系統制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。
22基于人工智能的教師輔助系統
近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統，借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業幫等。
23基于人工智能的教育數據庫系統
隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行。現如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。
3人工智能與農業知識培訓的結合
新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業現代化，促進農業轉型，這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少，為了提高農業生產效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而，對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重，已被提上日程。
人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現，在農業教育培訓領域嶄露頭角。
31人工智能應用于農業知識培訓的優勢
從我國農業發展的現狀看，較之于發達國家，我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低，農業專業領域的知識匱乏，農業知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新，基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢，具體可以總結為如下兩個方面。
311個性化教育針對性強
相比于課堂教學的傳統模式，基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題，農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。
312教育資源利用率高
我國當前的農業知識培訓，教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏，這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶，讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。
4平臺開發的系統架構
基于人工智能技術，一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略?；谝陨戏治?，該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。
41學生模型
學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。
另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。
42教師模型
教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。
教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。
在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態，不斷完善和調整教學策略。
另外，在傳統教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。
43綜合數據庫模型
綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持，主要包括以下三個模塊。
知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。
專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結，為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。
為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業知識培?的作用與效果。
44人機交互接口
1 引言(Introduction)
人們越來越接受逐漸取代傳統考試方式的利用計算機網絡實現的遠程考試系統。傳統意義上的考試，操作過程極其繁瑣，出錯難以避免。遠程教育也稱為網絡教育，突破了時間與空間的限制，對實現教育終生化，教育大眾化、平民化有重要的意義。我國是一個十三億人口的大國，且農業人口眾多，東西部發展不平衡，教育資源尤其是高等教育資源分布不均勻，西部及偏遠地區教育資源匱乏。遠程教育為全民教育及終生教育提供了有效的途徑。在遠程教育體系中，基于計算機網絡的遠程考試系統有了非常重要的意義。遠程考試系統盡可能保證了考試的實時、可靠及客觀公平及最小程度的人為因素影響。遠程考試系統亦廣泛應用于政府、企業及各種機構的培訓，因此，討論遠程考試系統有了非常重要的意義。
遠程考試離不開試題庫的創建。
采用常規數據庫構成的試題庫，對客觀題(選擇、判斷、填空題)很好解決?？梢詫⒃囶}庫的試題按不同的形式出現。原理是：每個題都有幾個選項，正確的和干擾項都有若干項。當試題要單選題時，可以用算法限制，每個題抽出一個正確項和若干個干擾項。當試題需要多選題時，每個題在答題選項中任意選取，但保證正確選項大于1即可。
而抽卷一般都是隨機在試題庫抽題形成試卷。這就造成不同試卷難度可能不同，考試欠公平。處理這個問題最好的辦法就是將題目在建立試題庫時就給了難度系數，出題時按難度比例抽題。這樣對每個參考者相對公平。這涉及到怎樣確定試題難度的問題。下面將討論用人工智能技術處理試題難度。也就是在創建試題時，讓計算機自動識別試題難度。
2 人工智能技術在試題庫建設中的應用(Application
of artificial intelligence techniques in building the
examinations bank)
2.1 人工智能的定義
著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術[1]。
人工智能(AI)是目前發展迅猛的計算機學科的一個分支，近代被稱為三大尖端技術之一，這三大尖端技術是：基因工程、納米科學、人工智能。人工智能經過近幾十年的發展，也逐漸成為了一個比較成熟的技術應用。在實踐中應用十分廣泛。在許多學科中都有它的身影，也取得了巨大的成果及可觀的經濟效應，在理論上也日趨完善。
人工智能是用計算機算法來模擬人類的智能行為或思維過程。比如：邏輯推理、學習規劃、計劃實施等等。主要的內容包含：計算機實現算法(原理)、智能機器人制造等。人工智能涉及的學科也極為廣泛。首要的是計算機技術，還有心理學、教育學、語言學等人文科學。還有控制、自動化、仿真、數理邏輯等自然學科，具有廣泛的應用前景。目前，關于人工智能的研究涉及到軍事、航天航空、機械制造、計算機仿真、遙控遙感、機器人、工業控制、自動化、采礦、教育培訓、服務業等等。人工智能技術在當今社會中得到越來越多的關注和重視，是正在快速發展的熱門學科。它起源于計算機技術，但遠不止于計算機科學范疇。人工智能取得了許多成就，這些成就主要表現在： 基于知識的系統、機器學習、神經網絡、機器人學、Agent技術和分布的協同工作、規劃和配置、機器感知等[2]。
2.2 知識的定義
知識是人類在認識自然、改造自然過程中沉淀下來的精神產物，是人類進行創新、創造、探索等智能活動的基礎。關于知識的理解，可以概括為以下幾個方面：
(1)知識是轉換后的信息。經過人類的主觀理解、解釋、消化、選擇以及過濾，大量信息加工處理后，稱其為知識。
(2)知識也可以理解為對特定的學科或產業的概念定義、內部關系、運作過程和應用解釋。
(3)知識亦可以定義為：“事實”“信念”“啟發式”。
在人工智能領域，知識是一個非常重要的處理點。大量的信息必須從知識中提取和轉換來的。從其作用層次，它們分為對象級知識、元級知識兩類。按性質亦可劃分為三種知識：過程性、描述性、判斷性。
2.3 知識表示
知識表示一直是計算機領域中非常關鍵的問題，在人工智能及專家系統中，知識表示是知識的符號化過程。實際上是為描述事件所做的一組約定，它的實質是將事件的事實、過程、關系、屬性等特征抽象成數據結構。計算機的知識表示就是研究這些數據結構，構建數據庫，使用算法將物質世界的可以處理的信息盡可能量化，過程化。人工智能也就是讓計算機模擬人的思維過程。將這些海量的數字化后的信息快速處理，以獲得人們需要的結果。
人工智能應用在構建試題庫時，知識表示也成為一個非常關鍵的問題。
知識的表示與對問題的處理和解決以及解決問題的效率有很大的影響。一個正確的知識表示，可以將知識很好的轉化為數字信息，從而使得計算機能夠更好的處理，那么對知識表示的要求，主要從下面四個方面去處理：
(a)可表達性：能夠正確有效的將要解決的問題所需要的知識表達出來。
(b)可理解性：知識表結果是容易理解的，簡單明了的。
(c)可訪問性：知識表示是可以利用的
(d)可擴充性：當有新增知識的時候，原來的知識表示可以擴展、補充。
2.4 知識庫的構建
知識庫是按照一定要求存儲在計算機中的相互關聯的事實知識的集合，是經過分類和組織、序化的知識集合，是構建專家系統(ES)的核心和基礎[3]。
對知識的處理，很關鍵的一步是知識庫的構建，即創建知識的物理結構及邏輯結構，在計算機技術及人工智能理論中，可以理解為數據結構的建立。知識庫的組織方式，依賴于知識表示模式，也依賴于數據庫等計算機技術。目前的數據庫技術發展很快，也有很多模式可供選擇。總之，知識庫的組織應盡可能全面、高效、最大化利用存儲空間。
知識庫的構建模型如圖1所示。
圖1 知識庫構建模型
Fig.1 The knowledge base model
2.5 知識庫的管理
在人工智能的專家系統中，知識庫會隨著時間推移，越來越大，知識的嘗試和廣度也相應變化。知識庫管理維護得好，會成為日常工作的好幫手，處理得不好，知識庫就是一堆沒有用甚至是有害的信息垃圾[4]。管理知識庫涉及到數據存儲的安全性、訪問效率、多用戶等等，依賴于計算機軟件技術。
2.6 實現過程
(1)構造試題庫數據結構表見圖2。主鍵為“ID”。
圖2 綜合試題庫表
Fig.2 The examination bank table
(2)所考知識點難度數據表結構
所考知識點難度數據表結構如圖3所示。主鍵為“序號”。
圖3 知識點難度數據結構表
Fig.3 Construction table of the database in difficulty
coefficient of knowledge point
(3)知識點數據分析及客觀題知識點難度計算程序的算法實現
先將所選課程考試大綱要求的知識點按照掌握、理解、了解的要求每個知識點設置一個或兩個關鍵字，并設置知識點難度系數數據庫，考試大綱要求不是很多，所以數據量不大，可由教研室討論每個知識點的難度系數?？荚嚨念}庫卻是不斷增加的，每增加一個選擇題時，就遍歷知識點難度系統數據庫，按詞法匹配，如果選擇題含有某知識點，即將此知識點的難度系統加到累加變量中，并將計數器加1，遍歷完整個表，將累加變量值除以計數器，得到此選擇題的知識點難度系統。實現算法如圖4所示。
圖4 試題庫難度系數生成算法流程圖
Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of
difficulty of examination bank
3 結論(Conclusion)
用人工智能技術，基于知識點屬性建立的知識點庫;試題庫建庫時，試題能按詞法匹配，遍歷知識點庫，智能生成難度系數。解決了在無紙化考試中遇到的考試公平的問題，也減輕了出題者的工作量，避免了出題者主觀判斷題目難度導致的隨意性和不準確性。
中國職業技術教育雜志征稿信息
《中國職業技術教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業技術教育中心研究所、中國職業技術教育學會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導性、學術理論性和應用服務于一身，是教育部指導全國職業教育工作的重要輿論工具，是服務各級各類職業教育機構的主要陣地。
中國職業技術教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學、師資隊伍建設、研究與探討、職業指導、職業培訓、高等職業教育等欄目。
再給大家推薦職業教育范文：人工智能背景下職業教育變革及模式建構
董文娟1，黃堯2(1.天津大學教育學院，天津300350；2.北京師范大學國家職業教育研究院，北京100875)
摘要：順應人工智能時代的浪潮，基于新興技術的職業教育變革及新模式建構勢在必行。該文從職業教育智慧化、經濟發展、政策保障、信息化生態重構四個方面，剖析了人工智能時代職業教育變革的現實訴求，并進一步分析了當前職業教育外部環境及其自身發展的困境。人工智能背景下職業教育的變革體現出融合、創新、跨界、終身化的新特征?；诖耍瑥恼n程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業教育的變革路徑及模式建構。最后探討了職業教育模式變革還面臨回歸教育本質、規避技術弊端等挑戰，并提出“適應—引領人工智能”的發展目標。
關鍵詞：人工智能；職業教育變革；模式建構；智慧化
“人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯網、超級計算等新理論、新技術及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能發展呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征?！盵1]人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，為我國供給側結構性改革下的“新常態”經濟發展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經濟發展聯系最為密切的職業教育，積極推進職業教育信息化，運用人工智能改革教學方法和人才培養模式，構建新型智能職教體系，提升信息技術引領職業教育創新發展的能力。
一、人工智能背景下職業教育變革的現實訴求
人工智能對傳統教育理念產生了革命性沖擊，職業教育結構不斷調整，勞動力素質與市場需求的矛盾、學習方式與自我價值實現的矛盾等促使職業教育向智慧化、智能化發展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業4.0的新時期，全球范圍內新一輪的科技革命和產業變革正在加速進行?！耙粠б宦贰薄爸袊圃?025”人工智能等重大國家戰略的提出，及以新技術、新產業為特征的新興經濟模式要求教育領域，尤其是職業教育培養行業、產業急需的技術技能型、智慧型人才，具備更高的創新創業能力和跨界整合能力，促進智慧化發展，助力經濟轉型升級。
(一)職業教育智慧化訴求：職業教育信息化發展的必然選擇
“智慧教育是以物聯網，大數據等信息技術為依托，創造智慧教學環境，轉換教育方法，內容與手段，注重教育網絡化，個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學校、區域或國家提供的高學習體驗、高內容適配性和高教學效率的教育行為(系統)”，被視為教育信息化發展的高端形態[3]。因此，職業教育的智慧化并非簡單的數字化，強調信息技術推動職業教育教學模式和方法的變革，改變思維模式，創建價值等方面共享的學習共同體，培養創新型、智慧型人才。
職業教育智慧化是職業教育信息化發展的必然選擇。目前，我國的職業教育信息化水平正在穩步提高，投入持續增加，各種智能信息技術應用于教育教學、實習實訓、測量評價等領域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現代職業教育生態系統。新時期我國很多地區及職業院校積極提升現有信息化系統的智慧化水平，積極創建智慧校園、智慧社區等，逐步實現了組織管理的智慧化、資源環境的智慧化和服務評價的智慧化。
(二)經濟發展訴求：人工智能時代的新興經濟需要高技能智慧型人才
人工智能時代職業教育運用移動互聯網、大數據等新興技術，與經濟及其他部門跨界融合，不斷創造新產品、新業務，推動職業教育模式創新，形成了以互聯網為基礎設施、人工智能為實現手段的經濟發展新常態。人工智能時代是以現代科學技術為支撐的新時代，各行各業的運作發展和對知識技術的掌握要求達到了更高層面，相應的教育需求也有所提升，市場環境渴求勇于創新、個性化的高技能智慧型人才。職業教育要應對行業上升發展的勞動力需求問題，基于人工智能應用，提高技能培養層級，以適應新的社會勞務需求?，F代企業生產依托互聯網科技，與智能化設備直接聯接，通過數據分析和應用，促進科技成果轉化為生產力。勞動密集型企業已不適應現代行業、產業發展，需升級為網絡智能型，與此同時，職業院校的課程模式、專業設置、實習實訓、師資結構等也做出相應的調整和革新，既促進了職業教育的智慧化、智能化，又推動了產業升級和工業變革。
(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業教育發展
2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發展規劃》，提出了“將發展人工智能放在國家戰略層面進行系統謀劃和布局”，這預示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業教育的發展提供了良好的宏觀政策環境。人工智能給職業教育帶來了符合時代精神的新內容，積極融合信息技術，整合職業教育資源，提升公共服務水平，影響和改變了原有的教育生態。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學習者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業院校已經開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發展規劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。
(四)信息化生態重構訴求：人工智能時代的職業教育變革是對職業教育信息化生態系統的重構
“依據《2006-2020年國家信息化發展戰略》，我國正在有序推進數字教育向智慧教育的躍遷升級和創新發展。”[4]在新興智能信息技術的催促下，技術變革帶來了職業教育系統的顛覆性創新改革，打破現有的條條框框，改革傳統教育模式，再造教育業務新流程。在職業教育領域創新應用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，提升各科各門教育教學業務，打造各級各類智能實訓部門、培訓機構，覆蓋貫通中高職院校，整合系統內外現有資源，推進智慧教育生態有序發展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業教育資源和服務，完成對職業教育信息化生態系統的重構。
二、當前職業教育發展的現實困境
人工智能對各行各業的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰，比如可能會改變就業結構、影響政府管理、威脅經濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創業、萬眾創新”浪潮席卷而來，職業院校既是人工智能應用的戰場，又是培養技術創新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業教育信息化發展迅速，影響是廣而深的，對職業教育外部環境及其本身都造成了極大的沖擊。
(一)職業教育外部環境發展困境
“據聯合國教科文組織預測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術含量低、重復性強的技能將被智能機器、數碼設備所替代，工業機器人也將大面積應用。智能設備替代行業勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優勢。傳統職業教育培養模式很難適應未來行業、產業的發展需求，人工智能沖擊職業教育就業崗位，撼動其所依附的崗位基礎，對職業教育的生存與定位產生了威脅。因此，根據智能時代職業教育的崗位特征與需求，提升職業人才的知識結構和專業技能，是新形勢下職業教育的發展方向。
(二)職業教育自身發展困境
近年來，人工智能在職業教育領域內的應用和提高是目前職業教育的發展趨勢。我國重視職業教育信息化、智能化發展，各級各類職業院校在信息化基礎設施建設、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術與職業教育的深度融合仍不夠緊密，表現出信息化管理效率低、科學決策水平低等現象。人工智能背景下職業教育自身發展的困境表現在：
1.課程與教學困境
職業院校新課程改革提倡構建智慧課堂，制定個性化學習計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學仍是以教師為中心，強調知識的灌輸，重視統一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學相去甚遠。教學方法、教學理念更新慢，很難激發學生的內在學習動力，創新性思維弱，使得個性化教育的無法實現。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學的層級設計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內容不系統，不銜接，導致無序疊加和資源的重復浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質量不高。在線課程與教學以傳統的科目、章節為單元，構建系統性的在線教育內容，為用戶提供專業化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數受教育者習慣于碎片化學習，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學體系的系統性學習。
2.認知困境
隨著人工智能時代的到來，許多職業院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學、翻轉課堂、多屏教學等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統教學的層面’，教學觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術的參與而得到實質改變”[7]，缺乏對多媒體網絡架構和智能學習平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數量巨大、設備精良的多媒體設備和智能服務設備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發展潛力。
3.用戶困境
傳統教學以群體教育為基本單元，教師和學習者作為學習共同體，在管理、學習的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學習者自由掌握學習時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網絡化學習平臺，學習者需要高自控力、高學習能力才能適應這種全新的學習方式。
4.評價困境
傳統的評價方式多依靠經驗和觀察，智慧型評價則是基于學習過程的一種發展性評價，以采集到的學習數據為客觀基礎。在人工智能、數字信息化環境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術與職業教育融合的過程之中，許多智能技術應用于教育教學實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學習評價等。
三、人工智能背景下職業教育變革的新特征
人工智能帶來了思維模式的創新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網絡的協同創新。人工智能背景下的職業教育變革圍繞經濟社會發展大局，“主動服務國家重大發展戰略，加大虛擬現實、云計算等新技術應用，體現校企合作、知行合一等職教特色，以應用促融合、以融合促創新、以創新促發展?！盵8]人工智能背景下職業教育的變革必將加速推進職業教育的現代化、智能化進程，表現出了融合、創新、跨界和終身化的新特征。
(一)融合
人工智能技術科學應用于當前職業教育，在最短的時間內整合、重組大量的知識信息，形成科學的技術技能知識體系，為職業教育資源、企業資源、產業資源、社會資源等一切有可能聯結的資源融合提供了可能。為促進職業教育的智慧化發展，在現有的合作模式、集團模式、產教融合模式等實體協作發展的基礎上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態化智慧課堂和大數據化智慧教育生態系統，為我國新興經濟發展提供高技能、智慧型人才支撐。
(二)創新
信息化時代下“變”為創新立足之要點。創新時代最需要提升的就是創造智慧。“由知識的理解記憶，轉向知識的遷移、應用并最終指向創造發明”[9]，以提高學習者的學習能力和應用能力，提升其創新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協同大規模發展，促進職業教育體系核心要素的重組與重構，創新生產關系，呈現出新的協作架構，開創了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學習者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發展的學習方式和學習內容，促進學習者個性化、多樣化發展，最終實現教育公平。
(三)跨界
智能科學與職業教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉變為協同合作，直線型的中心組織管理轉向去中心化、泛化管理。通過大數據智能技術平臺、遠程教育平臺等對職業教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業、企業以及職業教育培訓機構對接，提供更加便捷的智慧化服務。
(四)終身化
人工智能時代職業教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學習者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調終身學習的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發展目標不謀而合。人工智能時代社會經濟發展加快，人們追求高層次自我價值的實現，充分體現出終身學習的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創建泛在學習環境，致力于構建終身化學習型社會，努力創造有利條件向全民提供終身教育與學習的機會。
四、人工智能背景下職業教育發展的模式建構
人工智能背景下職業教育的變革預示著全新思維意識形態、社會發展形態的變革，重塑職業教育可持續發展的新思維，重構信息時代職業教育的價值鏈和生態系統。智能化技術科學將現代職業教育內部各要素，以及內部要素與外部環境之間，通過虛擬技術和智能化手段互聯貫通，突破傳統教育價值的鏈狀模式，使職業教育由傳統模式走向“人工智能+職業教育”模式的建構。人工智能對職業教育課程、教學、評價、管理、教師發展等方面產生系統性影響，為職業教育提高教育質量和提升服務水平提供了技術支持和現實路徑，解決不能兼顧職業教育規模和質量的矛盾問題。下面將從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業教育的變革路徑及模式建構。
(一)人工智能背景下職業教育的課程模式
人工智能時代的信息知識、科學技術正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現出了碎片化、多元化、創新性、社會性的特征。人工智能背景下職業教育的課程模式是為學習者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統職業院校課程教學的滯后性，呈現的是現代職業教育的前沿信息和內容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發生了巨大改變，課程內容和結構的表現形態、呈現方式、實施及評價等也都進行了相應變革。智能化信息科學技術為課程的設計、架構、實施提供了快捷和便利，為學習者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業教育的課程模式的建構表現為：首先，線上線下融合的大規模開放課程融入現代職業教育，課程的表現形態和實施途徑呈現出智能化、數字化、立體化的特征，成為學校常態課程的有機組成部分，為學習者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能。現代職業教育的課程內容強調學術性與生活性相互融合與轉化，融入社會資源，立足于我國社會經濟的新常態和學習者的全面發展，實現社會化協同發展，共贏共創；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網絡社區以及更大的空間。課程的整體結構從分散走向整合，以技術為媒介，形成跨學科、多學科整合的課程；最后，課程內容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔教學設計、技術開發、在線輔導等不同的角色。
(二)人工智能背景下職業教育的教學模式
人工智能時代將信息技術有效地融合于職業教育各學科的教學過程，從知識的傳遞轉變為認知的建構，從注重講授和內容，轉變成重視學習過程[11]，構建“以教師為主導，以學生為主體”的以數字化、智能化為特征的智慧教學模式，重視學生的主體地位，引導學生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業教育的教學模式的建構表現為：首先，人們的學習方法、認知方式和思維模式已經發生了巨大的轉變。信息化教學使得信息技術已成為學習者認知的必要工具，認知方式也由“從技術中學”轉型為“用技術學”。其次，信息化教學的重點從“面向內容設計”轉變到“面向學習過程設計”，更加重視學習者發現問題、分析和解決問題能力的培養，關注學習者的學習過程，以及其獲得學習活動的體驗。同時，信息化教學要將課堂內的學習知識和課堂外的實踐活動聯結互動，按照學習者的個性化需求和認知方式自主選擇學習內容。第三，智慧教學將成為課堂教學的新重點。日常教學工作形態不再是點線面的連接，而是呈現為智能化、立體化的教學空間，智慧課堂將會促進學習者的深度學習、交互學習和融合學習，智能備課、批閱以及個性化指導等也將成為教育者新的教學工作形式。從機械評價學習結果轉變成適應性評價學習結果。第四，在線教學、整合技術的學科教學法將成為新的教學形態，促進教育均衡發展，實現跨學校、跨區域的流轉。移動學習、遠程協作等信息化教學模式，能夠實現教師的“教”與學生的“學”的全面實時互動，最大限度地調動學習者的主觀能動性，提升教學質量與人才培養質量。
(三)人工智能背景下職業教育的學習模式
智能系統和互聯網絡為學習者提供了豐富多元的學習資源和環境，推進了教育教學活動與學習環境的融合發展，人工智能背景下職業教育的學習模式也逐步建立起來，具體表現為：首先，智能時代的互聯網絡全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內拓展到課堂外，學習與非正式學習正在互相補充、互相與融合，導致學習者的學習行為變化、學習方式的革新。其次，基于互聯網出現了一批創新的學習方式，借助情景感知技術及智慧信息技術，進行真實過程體驗的情境學習，促進學習者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯網云技術和各種應用工具，學習者可根據自身學習需求，選擇最優學習方式，也可利用數據分析技術，追蹤記錄學習路徑和學習交互過程，隨時隨地獲取個性化教學服務和量身定制的學習資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業院校開始拓展校園智慧學習的時間和空間，以實現虛擬和現實相互結合的智慧校園育人環境。推進網絡學習空間建設，加強教與學全過程的數據采集和分析，“引導各地各職業院校開發基于工作過程的虛擬仿真實訓資源和個性化自主學習系統”[12]，強化優質資源在學習環境中的實際應用。
(四)人工智能背景下職業教育的環境模式
智慧教育環境是以大數據、多媒體、云計算等智能信息技術為基礎而構建的虛實融合、智能適應的均衡化生態系統。信息技術與職業教育的深度融合，為師生的全面發展提供了智慧化的成長環境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業教育的環境模式的建構表現為：首先，智慧教育環境將信息技術與職業教育服務結合、面對面教學和在線學習結合，形成數字化的、虛實結合的職業教育智能服務新模式。其次，智慧教育環境將促進各種智能化、數字化信息技術融入職業院校的各個業務范圍和業務領域，與系統內的其他業務橫向互聯、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現數字化與互聯化。第三，智慧教育環境能夠感知學習者所處的學習情境，理解學習者的行為與意圖，滿足學習者的個性化需求，提供多元化的適應服務和智能感知的信息服務?；ヂ摼W應用基于智能數據分析，實現智能調節與自動監控，為學習者提供定制式的學習服務和個性化的學習環境。未來教室必將變成“虛擬+現實”的智慧課堂，在網絡空間中參與線上課程、線下活動，實現線上線下互動交流。同時，智慧校園的創建和管理，能夠對每個班級、學區進行動態管理，構建出一個以問題、任務為線索，學生實現自主學習的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業院校建成不低于《職業院校數字校園建設規范》要求的數字校園，各地普遍建立推進職業教育信息化持續健康發展的政策機制”[13]，以學習者為中心的自主、泛在學習普遍開展，精準的智能服務能夠滿足職業教育的終身化定制。
(五)人工智能背景下職業教育的教師發展模式
人工智能背景下職業教育的變革對教師的專業發展、素質能力提出了新要求，改變了教師的能力結構和工作狀態。教育信息化大背景下，互聯網技術、多媒體手段的產生、智能化設備的使用極大提高了教師的專業發展和能力素養，以適應新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業教育的教師發展模式的建構表現為：首先，新時代教師專業發展的內在要求和外在環境都要求教師能夠認識、了解和應用互聯網新技術工具，促使教師專業發展能力和素養的提升和豐富。其次，教師的專業發展要面向實際、情境化、網絡化的教學問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學技能，將信息技術知識、學科內容知識、教學法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學會掌握使用智能化設備和數字化網絡資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術的多元化的學習共同體。教師的工作狀態由個體的單獨工作轉變為群體的共同協作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學理念要發生轉變，由促進學生“接受學習”轉變為“主動建構”，由“被動適應”轉變為“主動參與”，越來越強調以學生為中心的過程體驗，從了解信息技術轉變為掌握智慧教育技術，保持學科知識，教學方法，核心技術的動態平衡，促進學生智慧學習的發生。第四，信息化教師要學會使用智能化教育技術，積極開發數字化學習資源，創設豐富多元的教學活動，鼓勵學生掌握智能信息工具，學會探究和解決問題，發展提升學生的創新思維能力和信息化學習能力。教師的信息化教學能力和素養全面提升，信息技術應用能力實現常態化。
(六)人工智能背景下職業教育的評價模式
現代教育價值趨于多元，以互聯網為基礎的智能化信息技術使教育評價在評價依據、評價內容、評價主體等多個方面實現了全面轉變。人工智能背景下職業教育的評價模式的建構表現為：首先，互聯網信息技術應用于學習過程使得伴隨式評價成為可能，更加關注學習者的個體差異和特點。強調過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學習者的個性化發展。其次，互聯網、大數據、智能云技術的出現使得評價的技術和手段多樣化、智能化，節省人力物力財力，提高了評價的科學性、針對性。第三，以大數據為基礎的適應性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學習者的認知結構、能力傾向和個性特征等，從知識領域擴展到技能領域、情感、態度與價值觀，構建以學習者核心素養為導向的教育測量與評價體系，促進學習者發展。
(七)人工智能背景下職業教育的管理模式
智能化信息技術、云計算技術、大數據技術等能夠促進大規模社會化協同，拓展教育資源與服務的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯網的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業教育的管理模式的建構表現為：首先，互聯網將家庭、學校、社區等緊密、方便地聯系在一起，拓寬了家長和社會機構參與學校管理的渠道，各利益相關者可共同參與現代職業院校的學校管理，協作育人。其次，新時代的職業院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業務數據幾乎全部數字化，能有效降低信息管理系統的技術門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數據挖掘與分析，能夠實現個性化、精準資源信息的智能推薦和服務，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數據支持，以提高決策的科學性。第三，通過互聯網信息技術可以實現全方位、隨時的遠程監督與指導，從督導評估轉變為實時評估，可以實現大規模的實時溝通與協作，促進社會化分工，促進職業院校內部重構管理業務流程，使管理智能化、網絡化、專業化。
(八)人工智能背景下職業教育的組織模式
人工智能時代信息科學技術的蓬勃發展沖擊著學校內部的組織結構向智能化、網絡化的方向發展，各職業院校需要合理調整內部組織結構和資源分配，通過互聯網加快信息流動等方式，提高各職業院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業教育的組織模式的建構表現為：首先，當今時代人工智能的產生不可能替代學校教育，但可以改變學校教育的基本業務流程。人工智能推動了學校組織結構向網絡化方向發展，教學與課程是提供信息數據的重要平臺，學校組織則構成了教育大數據生態系統。其次，“互聯網+職業教育”的跨界融合將打破學校的圍墻的阻隔，互聯網將學校組織與企業、科研院所等社會機構緊密聯系起來，提供優質教育資源供給，共同承擔知識的傳授、傳播、轉化等功能，促進學校組織體系核心要素的重構。第三，建設“智慧校園”，實現線上線下融合的智慧校園育人環境，實施一體化校園網絡認證，推動智能化教育資源共建共享，實現職業教育信息化建設的均衡發展。
五、人工智能背景下職業教育的模式變革面臨的挑戰及發展目標
人工智能將推進大數據、云技術等智能信息技術深層次融入職業教育課程與教學、組織與管理、評價與反饋等領域，形成社會化多元供給，為學習者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學習形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現職業教育的共建、共享、共治。但其全面實現，還面臨著諸多挑戰。
(一)挑戰
首先，職業教育的新模式建構需要充足的資金支持。各職業院校積極建構智慧校園，努力實現智慧化產學研環境，打造一體化智慧城市網絡等核心技術的開發，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監管，資金管理部門要合理規劃，合理利用，?？顚Ｓ?，落到實處。其次，職業教育的新模式建構的成果表現離不開學習者對技術的理解、掌握和應用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術優勢變革職業教育，也要避免技術中心主義傾向，“避免一味追趕技術新潮而不顧學生身心健康等，技術本身是一個禍福相依的辯證法?！盵14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現人機合理分工和雙邊優勢互補。人工智能終端系統擅長邏輯性、單調重復的工作，而人類則更適合情感性、創造性和社會性的工作?！盵15]現階段，信息化技術水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數據處理等工作，有待于進一步開發和完善，絕對依賴互聯網絡和設備，還存在一定的風險。
(二)發展目標
人工智能時代職業教育變革重新架構了職業教育發展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學習方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業教育模式的改革，就不可能建構真正的現代化職業教育。人工智能背景下職業教育的發展目標可以概括為個三方面：
1.“智慧腦”與“智能腦”融通
隨著第四次產業革命的到來，信息技術爆發式發展，造就了以電腦、互聯網為基礎的智能腦。職業教育智慧化發展的一個目標就是如何讓學習者發揮人腦“智慧腦”與機器設備“智能腦”的“雙腦”共同協作[16]。人工智能時代職業教育與信息技術的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協同作用，發揮互補優勢，進行融通式學習，而不是簡單地人腦與電腦的技術對接。
2.“現實世界”與“虛擬世界”結合
在人工智能時代，網絡虛擬技術的發展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術的興起在一定程度上會影響職業教育的實體教育，實體教育的發展也需要虛擬技術的支撐。但在具體的學習實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術在職業教育領域不斷應用與推廣，職業教育的發展模式不斷優化，使得職業院校線上線下的邊界逐漸消融，“現實世界”與“虛擬世界”更好地結合。人工智能時代職業教育的本質沒有發生根本改變，學習者要學會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發揮出自身的優勢，更好地學習與生活。
3.職業教育“適應人工智能”發展為“引領人工智能”
《世界教育信息》：尊敬的陳副會長，您好！很高興您能接受我刊的專訪。根據《赫爾辛基新聞》的報道，據波士頓咨詢集團近期估算，在今后5年內，機器人將在芬蘭普及，這就意味著大概6～10萬份工作將由機器人代替，這對于人口只有500多萬的芬蘭已經是不小的比例。中國是一個人口大國，這一趨勢在中國也有所顯現。您認為這種趨勢會對中國有怎樣的影響呢？
陳宇：當前的世界和中國已經明顯處于一個生產力水平和文明的重大轉型期?；仡櫄v史，農業文明主要靠對生物能量的征服和開發；工業文明主要靠對石化能量的征服和開發；正在到來的未來文明，已經表現出將主要靠對人工智能和人造生命的能量的征服和開發的趨勢。
比如，日本在對比了中日兩國制造業后得出一個結論：中國制造業生產一線有7000萬名工人，平均月薪3600元人民幣；日本制造業生產一線僅有700萬名工人，而平均月薪達1.4萬元人民幣，約是中國的4倍。所以，日本的制造業在薪資方面相對中國沒有任何優勢。為此，日本計劃研發、生產和投入使用3000萬臺可以24小時工作（3倍于人的工作時間）的工業機器人，相當于增加了9000萬名制造業工人，而機器人的“平均月薪”僅合900元人民幣，這無疑將一舉扭轉日本制造業的劣勢。事實上，未來5～15年，智能機器人、智慧制造和人工智能將席卷全球，改變傳統產業。據我所知，現在中國的大型企業，無論國營、民營還是外資，也都在全力研制機器人，如富士康科技集團已經準備用100萬名機器人取代100萬名工人。因此，從就業的角度看，首當其沖受到最大威脅的是中國生產和服務一線的1.2億從事體能勞動的操作執行型工人（即所謂的“藍領”隊伍），而歐美國家的這種類型的工人早在過去近40年中幾乎被中國工人全部取代了。在新一輪科技革命浪潮中，歐美國家主要受到威脅的不是一線產業工人，而是從事初級知識技能型勞動的所謂“白領”隊伍。美國的一項研究估計，最近5年全球將有500萬工人被機器人取代。我覺得，這個數字實在是太保守了，僅在中國就應當不止這個數量。顯然，近期如何為面臨重大產業轉型的中國勞動者大軍開發和尋找新的工作崗位（這些崗位是存在的），同時對他們進行適應性轉產轉業轉崗培訓（這種教育培訓特別困難），是我國職業教育、成人教育、繼續教育和在職在崗培訓領域迫在眉睫的重要任務。這項工作急需教育部門和勞動部門的緊密協調與合作。
二、越來越多的人將在未來從事智能勞動，教育要在其中發揮重要作用
《世界教育信息》：英國《每日郵報》2016年7月27日報道，澳大利亞工程師馬克?皮瓦茨（Mark Pivac）開發出世界首臺全自動砌磚機器人“哈德良”（Hadrian）。它可以一天24小時不間斷工作，每小時能砌1000塊磚，兩天內就能砌完一棟房子。由此可見，智能機器人已經能夠在某些方面代替人類。您剛才也提到了中國勞動者要“轉型”。那么，“轉型”的突破口在哪里？
陳宇：轉型的突破口無疑是教育，下面我想談談面向2030年的教育。我國教育包括兩個主要部分――城市教育和農村教育。但是，近40年來形成的中國新產業工人（即農民工群體） 及其子女，一直在大中城市及其邊緣聚集，他們不可能再回到過去的村莊，只能生活在城市郊區或者新形成的小城鎮。他們所需要的是職業教育，他們也是職業學校的主要生源。隨著我國城鎮化運動的發展，以及人口生育政策的調整（二胎化），在2030年前后會形成新的教育需求高峰。屆時，中國將有80%的人口居住在城市。不同層次的人群都會強烈地追求更加體面的勞動和就業，也就必然追求更高質量的城市教育、職業教育和鄉村教育。這將對2030年的中國教育提出巨大而嚴峻的挑戰。毫無疑問，考慮2030年的教育也離不開上述“人工智能、智慧生產、智能機器人，以及生物技術和基因工程將成為未來生產力的主體”這個大背景。我們只能在這個大背景下想清楚，我們到底要讓全國的孩子“學什么、怎么學、 為什么而學”，下面我想舉一個例子來說明。
據悉，在阿爾法圍棋（AlphaGo）戰勝李世石的激勵下，世界各國機器人研發機構都提出了自己明確的發展目標。其中，特別引人注目的有3個國家的機構：一是華盛頓大學圖靈中心開發的美國考試機器人，其目標是在美國高中生物考試中取得滿分（100分），據說目前考試機器人已經能夠達到60分；二是日本國立情報學研究所開發的日本高考機器人，其目標是考入東京大學，據說目前也能夠達到錄取標準的一半以上水平；三是中國科委有關部門立項，科大訊飛、清華大學、北京大學、中科院等參與研制的類人答題機器，近期目標是通過高考進入一本學校，而遠期目標則是超越95%以上的考生，考上清華大學或北京大學。顯然，如果從阿爾法圍棋戰勝李世石的經驗看，考試機器人要實現這些目標一點都不難，因為各國高考試題和變化范圍根本不可能和圍棋同日而語。所以，我們應當充分認識到，今后，“應試教育”的意義會越來越被質疑。我們要徹底改變我國各級各類學校的教育方向和教學方法，擯棄只能適應前工業時代的那一套以文論為中心、以復述為主要方法的教育理念；對工商時代的先進教育理念，要積極、有選擇地吸收。比如，美國盛行的科學、技術、工程、藝術和數學（Science-Technology-Egineering-Arts-Maths，STEAM）的理念就有許多以目標為導向、實際有效的內容。不過，美國的這套標準現在也暴露出難以完全適應時代迅速發展的弱點。因此，更重要的是，我們要面向未來，深刻觀察并高度概括時代特點和文明發展方向，抓住未來文明的基本特征，找到創建新型教育和推動其發展的突破口和關鍵點。
我最近與多位產業和職業專家討論，深感面對存在大量未知因素的未來時代和未來文明時需要教育觀念的根本改變――教育的核心任務是幫助人構建起符合時代精神的思維方式，而不是教授具體內容?？v觀中國歷史，農耕時代需要的是一種文論思維方式，所以最重要的是讀經史子集、做八股文章；工業時代需要的是一種產業思維方式，所以“學好數理化，走遍天下都不怕”；而未來時代是數字技術時代，人們最需要的是一種數碼思維方式。因此，我們必須從小就讓孩子熟悉“ 0、1”概念、接觸計算機程序和計算機編碼，對數碼空間有充分的感性認識和想象能力。非如此，我們難以培養出最能適應新時代的人力資源。
無數事實證明，不論在哪個層面上，具有數碼思維方式（亦稱“數碼基因”）的人最能夠適應新的時代和新的趨勢。比如，世界上影響最大的、最具引領方向的頂級創新企業的創始人比爾?蓋茨、喬布斯、扎克伯格、 馬斯克、拉里佩奇和謝爾蓋布林等，都有深厚的計算機技術背景，也就是“數碼基因”。而且，他們的事業都起步于計算機編程。至今相對落后的大國印度，由于從小學就抓了普及計算機知識、計算機使用和計算機編程等，他們培養的新生勞動力有很強的“數碼基因”，大量人員從事全球計算機軟件外包工作，還有大批人才直接進入美國高科技公司，如谷歌、微軟等。硅谷科技公司高管和技術領軍人物中，印度人已經占到1/3。印度總理莫迪去年造訪硅谷時居然有5萬印度人報名參加歡迎會，由于場地等原因，最后來了1.8萬人。難怪他敢在硅谷夸下海口說：“21世紀屬于印度！”
由于人工智能和智慧制造的發展，大量新產生的職業、崗位和工作都和計算機使用、計算機控制和計算機編程密切相關。人類新一輪的生產力釋放，已經從材料、能源領域， 進入信息和生命領域。過去看似與計算機不相干的生物科學，最終都可以闡述為“生命基因作為一種軟件密碼的破譯和排序”的數碼問題。顯然，處于平行發展的數碼技術和生物技術的緊密融合，正在成為人類新科技力量發展不可阻擋的前鋒。據此，我的具體建議就是，一定要在城鄉教育中，從小學一年級開始就讓孩子們接觸計算機、使用計算機、習慣計算機技術，進而掌握計算機編程。當然，這種計算機教育一定不能再是封閉的、生硬的、死記硬背的；相反，應當是活潑的、開放的、自由創造的、高度激發孩子熱情和興趣的，一定要讓孩子通過計算機編程來表達自己的藝術想像力和無限創造性，培養他們對數碼世界的直覺和理性。
《世界教育信息》：那么，我國城鄉就業和職業更替變化的趨勢有哪些呢？
陳宇：人類的勞動活動可以簡單地從兩個維度來區分：第一，以體能為主，還是以智能為主？第二，是規則性的，還是非規則性的？如果以第一個條件為X軸，以第二個條件為Y軸，我們可以作出如下矩陣，以表示今天社會上實際存在的四個工作區域（見圖1）。
其中，第一區域為規則性體能勞動（圖中左下角）――從事這一區域工作的人員通常被稱為“藍領”，是目前我國產業工人中人數最多的群體。但是，這種勞動最容易被智能制造和各種各樣的產業機器人或服務機器人所完全取代。這一趨勢無可阻擋，我們必須認清這一歷史潮流并作出相應對策。
第二區域為規則性智能勞動（圖中右下角）――從事這一類工作的人員通常被稱為“中低層員工”或“普通白領”，他們是目前我國員工隊伍中人數僅次于第一區域的大群體。一方面，這一類工作現在也面臨被人工智能、專業軟件、智能機器人大量取代的趨勢，其中包括了相當一部分管理工作。因此，現在歐美已經流行這樣一種說法：“你能接受一位機器人老板嗎？”但另一方面，由于人工智能、智能機器和人造生命的發展，大量屬于人機接口、人機界面、人機協調，以及相應的人與人關系的新職業、新崗位、新工作被創造出來。同時，對越來越多的機器人的使用、管理、監控、維護、修理等工作也發展起來，成為這一區域中產生的新工作的主體。因此，這一區域將成為接收和容納從上一區域中排擠出來的大量勞動者的主要領域。當然，進入這一區域的勞動者都需要相應的教育和訓練。而一個人有無“數碼基因”，對他能否迅速接受這一領域的教育培訓或者再教育再培訓非常重要。
根據相關數據統計，目前已知的融資在天使到C輪之間職業培訓類的教育項目在180家以上，跟廣義上的在線教育項目相似，其培訓的基本模式都為工具類、平臺類、網校類等幾種。
工具類：工具類是以一個教學工具為出發點的職業教育，即針對某一種職業或者該職業的細分領域做一個工具類的APP。由于操作簡單且能滿足精準人群的需求，可以在短時間內累積大量用戶，譬如有道詞典等就是這一類教育。工具類職業教育的特點是小而輕盈，迭代漸進，容易成功，同時達到用戶量之后也可以擴展為平臺。
平臺類：現在來看，平臺型在線教育是各種在線教育發展的主流，不管任何種類的職業教育最終都會成為一個平臺。平臺可以累積大量的兩端用戶，也是傳統教育進行在線教育試水的首選。平臺類的特點是大而通吃，布局未來，缺點是投入大、風險大，需要快速積聚大量的資源。2014倒閉的在線教育機構中，相當一部分是平臺型。目前來看，BAT等網絡巨頭布局的在線教育都是平臺型。
網校：網校的特點在于，只要具備上網條件即可以在任何時間、任何地點接入互聯網，自主地選擇學習內容。相對于面授教育而言，網絡教育最大限度地突破了教育的時空限制，是師生分離、非面對面組織的教學活動，是一種跨學校、跨地區的教育體制和教學模式。網?？梢匀诤瞎ぞ哳愐约捌脚_型等各種類型，在教學對象上也可以是B2B或者B2C等，形式相對比較靈活，同時內容一般比較豐富。網校有綜合教育類也有垂直教育類，其中職業教育最受歡迎。 職業教育將是熱門
對于職業教育而言，對它影響最大的就是經濟因素。其中，經濟因素主要有：GDP增長狀況、經濟發展水平、經濟發展模式、市場的理性化程度、產業結構、企業結構、勞動力市場模式、勞動力失業狀況等幾個方面。
在產業結構方面，現代職業教育制度的建立，規模的大量擴充，以及現代意義上的職業教育課程的建立，在很大程度上得益于工業革命。工業革命使得產業結構由農業為主轉向了以工業為主，才使得現代職業教育的發展成為可能。
當前正處于全產業的轉型升級大時代，在互聯網+戰略的推動下，工業4.0正在讓生產車間發生著巨大的變化，數據化、智能化、連接化、信息化是將來生產制造車間的主流技術。這同時也對從業職工有了更高的要求，生產制造正向生產智造邁進，這也是第三次工業革命的主要內容。
譬如，機器人技術、人工智能以及3D打印在接下來也會成為工業生產的主流，雖然這幾項技術會讓從業人員越來越高深，但對從業人員的技術要求也越來越高。從業人員必須懂的機器人工作原理及流程、人機交互以及3D建模等技術。
未來勞動密集型企業會越來越少，取而代之的將是精工作業，這也需要大量的職業教育培訓機構，培養出更多的具備高等技術的人才。這樣，職業教育在互聯網+時代將會是一個大熱門，服務于企業轉型升級的中間商將需要大量的懂互聯網并能具體操作的人才。隨著人才缺口的逐漸增大巨大，市場必然會越來越可觀。 把握“互聯網+”時代
如今，從經濟發展以及教育的大背景看，以往的職業培訓顯然已經不適合“互聯網+”時代。一方面是教學內容上，傳統職業教育的內容無法更好的適應當前行業的轉型職業人才的需求；另一方面是教學形式上，即便是一些在線職業教育也仍舊沿襲過去的教育方式。這也就使得大部分參與職業培訓的人員依舊無法直接在企業內上崗，還是需要在崗培訓很久才能真正入職。
那么，在“互聯網+”時代下，職業教育如何做才能突破、超越呢？
一般來說，職業教育培訓一方面是通過培訓讓某些人具備從事某個職業的技巧，另一方面是讓企業能夠找到入職就能工作的職業人才。
那么，基于這兩個方面，職業培訓首先就得了解市場與需求，其次要搞明白做職業教育需要的資源有哪些。然后要在了解市場、明白用戶人群、擁有一定資源的基礎上，進一步洞悉整個產業鏈的情況。
此外，雖然本身是一個企業整體，但是為了供應鏈與價值鏈能夠延長乃至下沉到企業內部，職業教育還是要與企業直接關聯，這是他們成功的關鍵。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面?；A層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
中圖分類號:TP37文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)13-3541-02
1 引言
語音識別起源于20世紀50年代AT&T貝爾實驗室的Audry系統,它第一次實現了10個英文數字的語音識別,這是語音識別研究工作的開端。作為一門交叉學科,它正逐步成為信息技術中人機接口的關鍵技術,被認為是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。語音識別技術與語音合成技術結合使人們能夠甩掉鍵盤,取而代之的是以語音輸入這樣便于使用的、自然的、人性化的輸入方式。
2 相關技術簡介
2.1 語音識別技術
所謂語音識別技術就是讓計算機(或機器)通過識別和理解過程把人類的語音信號轉變為相應的文本或命令的技術,屬于多維模式識別和智能計算機接口的范疇。語音識別技術的終極目標就是研制出一臺能聽懂任何人、任何內容的講話的機器。語音識別按發音方式分為孤立詞、連接詞和連續語音的語音識別系統;按詞匯量大小分為小詞表、中詞表和大詞表以及無限詞匯量語音識別;按說話人適應范圍分為特定人、限定人和非特定人語音識別。
2.2 多Agent技術
Agent的研究起源于人工智能領域,Agent具有自治性、社會性、反應性和能動性。智能Agent對自己的狀態和行為有完全的控制能力,它能夠在沒有人或者在其他Agent的直接干預下,對復雜的刺激進行響應并產生內部狀態的控制和適應性的行為,外界通過Agent的接口對Agent實現功能調用和通信,而無需知道Agent內部的具體工作過程。多Agent系統(MAS)由多個自主或半自主的智能體組成,每個Agent或者履行自己的職責,或者與其他Agent通信獲取信息互相協作完成整個問題的求解。語音識別技術本就是人工智能的一個應用方面,而將人工智能的前沿理論―多Agent技術引入語音識別技術中是一項有意義的工作。
3 在語音識別中引入多Agent技術
3.1 多Agent語音識別原理
傳統的語音識別存在自適應問題,對環境條件的依賴性強;噪聲問題,講話人產生情緒或心里上的變化,導致發音失真、發音速度和音調改變,產生Lombard/Loud效應;其它如識別速度問題、拒識問題以及關鍵詞檢測問題。而多Agent技術中自治智能和分布協同的特性能夠在一定程度上解決這些問題。多Agent語音識別其基本原理就是將輸入的語音,經過處理后,將其和語音模型庫進行比較,從而得到識別結果,具體原理見圖1。
該圖中語音輸入Agent就是待識別語音的原始輸入,語音采集Agent指話筒、電話等設備的語音輸入;數字化預處理Agent的功能包括語音信號采樣、反混疊帶通濾波、去除個體發音差異和設備、環境引起的噪聲影響等;特征提取Agent用于提取語音中反映本質特征的聲學參數,常用的特征有短時平均能量或幅度、短時平均跨零率、線性預測系數、基音頻率、倒譜和共振峰等。在訓練階段,將特征參數進行一定的處理后,為每個詞條建立一個模型,保存為模板庫。在識別階段,語音信號經過相同的通道得到語音特征參數,生成測試模板,通過模型匹配Agent和規則判別Agent將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。同時在模式匹配和規則判別時還可以在很多專家知識的幫助下,以便提高識別的準確率。
3.2 多Agent語音識別流程
加入了多Agent技術的語音識別系統具體實現細節與傳統的語音識別系統有所不同,加入了更多的智能協作的因素,但所應用的識別過程大致相似,具體流程見圖2。
首先是系統中的協調Agent確定語音識別單元的選取。語音識別單元有單詞(句)、音節和音素三種。然后在特征提取Agent中去除語音中對識別無關緊要的冗余信息,目前廣泛應用的有基于線性預測分析技術提取的倒譜參數和基于感知線性預測分析提取的感知線性預測倒譜。接著采用適當的語音識別方法,通過對確定的語音特征進行模型訓練、智能學習后得到模板庫,然后用若干個特征提取Agent將待識別的輸入語音信號的各個量化的特征通過分工協作的方式進行提取,最后模型匹配Agent將量化的語音特征與模板庫進行模式匹配,通過友好的人機界面把識別結果輸出。
4 多Agent語音識別技術在軍事上的應用
最近十年內語音識別技術軍事化應用非常廣泛,目前研究比較多的有語音識別技術在智能武器裝備開發領域的應用、在軍事作戰文書自動化過程中的應用、在軍事測試設備和軍隊話務臺的應用。下面重點介紹多Agent語音識別技術在軍事作戰文書自動化過程中的應用。
作戰文書句式變化不大、語法簡單、使用人群范圍可定、語音識別模板庫易于建立且要求不高,其語音識別易于實現。總體方案是:盡可能統一各軍兵種作戰文書類型;收集不同類型作戰文書實例;構造作戰文書詞匯庫;針對標圖地域構造地名數據庫;建立不同類型作戰文書的句型庫;分析軍隊標號的涵義建立模板庫;將作戰文書編譯成標圖指令來完成軍事地圖的標繪。其一般過程為作戰文書的詞處理、作戰文書的語法分析、作戰文書標圖指令的形成,最后通過API接口傳輸給計算機完成自動標繪工作,如圖3所示。
5 結束語
語音識別技術是非常重要的人機交互技術,有著非常廣泛的應用領域和市場前景,為網上會議、商業管理、醫藥衛生、教育培訓等各個領域帶來了極大的便利。隨著人工智能技術的發展,把多Agent技術應用到語音識別系統中,通過自治智能和分布協同的特性較好地解決了傳統語音識別技術中存在的突出問題,這必將成為語音識別系統發展的主流。
參考文獻:
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1.開放性
如果系統與外界環境之間存在著物質、能量、信息的交換，則稱之為開放系統。安全管理信息系統有其自身的結構，但這種結構要想發揮其功能，就必須對用戶開放，對其他系統開放。安全管理信息系統與企業的其他子系統，如生產系統、運輸系統、教育系統、勞資系統等存在著廣泛的聯系。
2.人工性
安全管理信息系統是為了幫助人們利用信息進行安全管理和安全決策而建立起來的一種人工系統，具有明顯的人工痕跡。
3.社會性
信息系統是為了滿足人們信息交流的需要而產生的，信息交流實質上是一種社會交流。信息活動起源于人類的認識活動，信息交流現象普遍存在于人類社會生活的各個方面，人的社會屬性和自然屬性都要求人們收集和傳遞信息。安全管理信息系統的建立和發展是人類社會活動的結果，它具有社會性。
二、計算機在安全生產管理中的應用形式
目前在安全生產領域，計算機輔助安全生產管理的應用形式主要包括:一般文檔處理、數據庫技術、計算機輔助分析、評價與決策、輔助安全教育培訓以及網絡技術等。
1、一般文檔處理
企業在安全生產管理中需要處理大量的文本性文檔，如安全報告、事故調查報告、安全生產規章制度文件、通知等，用計算機處理非常方便。比如用微軟辦公自動化Office的Word文檔編輯系統，就可以根據文檔文件的不同分類，在計算機硬盤上建立不同的文件夾，并將所編輯的文檔文件放人對應的文件夾中保存，以后就可以方便地查找、調用。
2、數據庫技術
數據庫技術作為信息技術的一個核心，可以通過對計算機的操作實現大量信息的整理、檢索及存儲等功能，不僅能夠在一定程度上提高信息管理工作的質量，同時也能實現單位時間內的效率最大化。在使用數據庫技術的同時，需要設計相關的管理軟件來進行信息的安全使用和使用權限的管理。就廣義上的數據庫管理信息系統而言，必須要具備信息的錄入與儲存、快速檢索、數據分析與統計等等基本的功能，并且在這個基礎上還需要進行分門別類的管理，通過這些管理類別進行信息的分類，制作出詳細的類別目錄，以便于進行信息管理和使用時實現快速的信息檢索，充分發揮出數據庫技術的作用。
3、輔助分析、評價與決策
一般的針對信息安全管理的計算機軟件也會對事故進行一定的統計和分析，但是要是更為詳細的針對安全性能的評價、事故的危險性分析、以及最后的安全決策等內容還是需要相應的哇計算機技術人員針對不同內容進行專門的軟件開發。例如我國個別的高等院校正在努力研發的新型軟線，要求在事故處理上沒有太多的局限性，對不同的安全設計系統都可以普遍的應用，采用更為先進的人工智能技術，在相應的平臺上運用計算機模擬人性化思考過程，對一些較為復雜的問題可以更好地解決，使解決問題的過程更為人性化，達到相應專家解決的成效。
一、信息化浪潮與繼續教育轉型發展
（一）教育活動與信息技術融合發展，是當代繼續教育發展的客觀趨勢
1965年法國教育家保羅朗格朗提出了終身教育理論，對現代教育特別是世界各國繼續教育改革影響深遠。①繼續教育作為現代教育發展的重要形態，本身就是在教育活動與信息技術結合中起步的。最初形成的以視聽技術運用為主要形式的廣播電視教育等遠程教育，就是運用信息技術開展學歷補償和職業后教育的形態。信息化浪潮的推進，帶來了教育理念、教學方式和學習模式的巨大變革，極大地豐富了繼續教育實踐。進入21世紀，互聯網飛速發展，尤其是大數據、網絡社交、云計算等廣泛應用，更加深刻地改變了人類固有的知識體系、學習方式和教育模式。新一輪信息化催生了各種信息技術在繼續教育領域的廣泛運用，信息化在其中的作用和價值更加顯現出來，對繼續教育思想與觀念、管理模式、教學內容和方法產生了變革性推動。②可以說，繼續教育與信息化有著天然的、內在的聯系，借助信息技術促進繼續教育發展，是一個規律性趨勢。
（二）加強信息化應用是我國繼續教育轉型發展的必然要求
改革開放以來，我國高校繼續教育適應經濟社會發展應運而生，伴隨現代化進程深入推進，充分發揮高校學科、人才優勢，參與構建學習型社會和終身學習體系，取得了顯著成就。進入新時期，高校繼續教育發展面臨著新的形勢和挑戰。在需求層面，國家重大戰略和區域社會經濟發展，如推進經濟高質量發展以及“一帶一路”等戰略，需要高校繼續教育提供充分的人才支撐。③在供給層面，學習型組織發展和多元類型教育融合，特別是企業大學的快速發展、職業教育集團的興起，引發繼續教育格局重組，以質量為導向的競爭日趨激烈。在政策層面，國家取消了普通高等院校成人學歷教育脫產班，逐步縮減本科院校成人學歷教育?？频恼猩?。④高校繼續教育由學歷補償性教育轉向非學歷的素質提升教育，需要更加注重人才培養質量。可以說，高校繼續教育進入了從數量規模型向質量效益型轉型的發展時期。應對這一轉型發展，高校繼續教育要抓住信息化發展機遇，充分利用信息技術推進繼續教育模式創新，提升服務社會培養人才的能力。
（三）信息化為破解高校繼續教育矛盾問題帶來契機
近些年，我國高校繼續教育在迅猛發展，一方面推動人才培養和社會進步，但另一方面也帶來發展粗放、質量下滑的隱憂和風險。從人才培養看，我國高等院校繼續教育學生數量龐大，但是忽視內涵建設，人才目標界定不清晰、培養定位不準，教學針對性不強，課程教材缺乏特性，特別是實踐性不夠，適應性師資力量薄弱；從辦學機制看，一些高校繼續教育機構辦學力量不足，優質資源整合不夠，特色不夠鮮明,專業渠道狹窄，缺乏拓寬辦學路子的能力。從辦學管理上，監管能力不足，管不過來與管得過死問題同時存在。這些都嚴重影響了繼續教育辦學的質量與信譽。解決當前高校繼續教育中存在的突出問題，在樹立科學質量觀、深化改革的同時，必須通過加強繼續教育與信息技術的融合發展，對學習者、教師、學校等繼續教育的參與者和教學辦學各環節，進行模式再造和系統重塑。通過信息化提升發展質量，實現繼續教育健康發展。
二、信息化推進繼續教育高質量發展的著力點
當前，現代信息技術發展呈現多媒體化、網絡化、數字化和智能化趨勢。信息技術對繼續教育實踐的影響是全面的、深刻的、革命性的。隨著信息化的深度發展，高校繼續教育在內容、方法、模式以至對學習者、教育者、管理者的要求等方面，都發生了巨大變化。高校繼續教育必須準確把握信息化技術的最新發展趨勢，借助先進適用的技術、模式，形成解決方案，提高質量建設水平。
（一）移動網絡、多媒體化支持下的泛在學習
20世紀90年代以來，隨著信息技術對教育的不斷滲透，多媒體和計算機網絡等新技術被廣泛應用于教育領域，推動了泛在學習興起。泛在學習通過超鏈實現本地資源與遠程資源的無縫鏈接，學習的內容空間得到了極大擴張；利用構件化技術，即時性更新教育內容，提供全面的教育在線服務，支持按需學習、適時學習、彈性學習，為學習者提供時時、處處在線學習的場景。泛在學習呈現出學習內容海量、優質資源共享共建、學習交互性強等特點。大規模在線開放課程“慕課”(MOOC，MassiveOpenOnlineCourses)，就是基于網絡教育的泛在學習典型方式，其以現代信息和網絡為技術支撐，搭建開放靈活、功能強大的教育網絡平臺，把優質資源輸送到有需要的終端，實現人人可學、時時能學、處處易學。⑤美國高等教育界將MOOC比作教育史上的一場數字海嘯，目前最有影響的美國的EdX、Udacity和Coursera三大MOOC平臺注冊人數已達上千萬數量級。繼續教育與泛在學習在學習機制上有內在契合性，值得充分借鑒運用其核心理念和技術解決方式。
（二）人工智能下的自主學習
“人工智能”(ArtificialIntelligence，AI)下的自主學習是1956年達特茅斯研討會中提出的，當時指機器模擬人的智能。經過60年的發展，人工智能發展經歷了計算智能、感知智能階段，步入認知智能階段，其內涵不斷拓展，逐步聚焦于模擬、延伸和拓展人類智能的功能。近年來，一些國家已研發應用計算機智能輔助教學系統。一些高校設立自主在線學習平臺，學習者通過平臺進行選課、課程學習、課后測評等。這實際上是人工智能下的自主學習技術在繼續教育活動中的運用。這種基于大數據的自主在線學習，可以根據數據對學生的學習情況進行評估，預測學生未來的學習表現并智能化推薦適合學習內容，讓學習者能夠從多元化的學習內容中進行自主選擇，實現學習的個性化。⑥同時，通過將信息技術、視頻、網絡和智能化平臺等因素綜合起來，搭建多重交互、合作學習、資源共享的環境和情景，對學習者持續性誘導和激勵，使其形成自我學習機制，可以激發和培養學習者的創新思維及實踐能力。
（三）大數據推動下的智能教育教學管理
伴隨著移動通訊、云計算、傳感器、物聯網等現代信息技術的快速發展，人類社會進入大數據產業化的時代，為改進繼續教育辦學機制及豐富教學內容提供了支持，對推動繼續教育教與學的對接、管理以及市場開拓，都提供了智能化手段。一方面，通過教育大數據的運用，準確分析把握學習者的特點和類型，動態地改進調整教學方案和內容，可以增強教育的針對性和有效性。⑦另一方面，通過數據化應用，實現對繼續教育要素的數據處理，可以及時、深度挖掘教育活動供給需求資源，實現市場需求分析、精準教育評價和辦學需求調研、項目開發等教育決策科學化，提升教育管理的精準化。⑧
三、運用信息化提升繼續教育質量的重點對策
信息化支撐繼續教育質量建設具有綜合性、過程性、滲透性，影響因素多元動態復雜，其中學習資源、教師、教學管理等因素至關重要。當前必須抓住主要問題，通過要素資源、平臺、機制的整合再造，提升信息化應用水平，加強質量建設，提高高校繼續教育質量。
（一）建立動態集約共享的課程資源體系
課程是教學活動的基本載體。只有課程有質量了，繼續教育才可能有質量。要結合繼續教育發展實際，利用多媒體技術，實現教學內容、網絡課程、輔助資源的信息化，創建豐富的、分布式的教學資源庫?？梢园l揮高校知識原創和學科優勢，建立校內優質教育資源在繼續教育與其他類型教育之間的分享平臺，通過建立優質課程資源庫、電子教室、微課等形式，促使本校優勢教學資源向繼續教育外溢。建設課程教學與應用服務有機結合的優質在線開放課程，利用信息技術提升教學水平、創新教學模式，利用翻轉課堂、混合式教學等多種方式用好優質數字資源。同時，針對繼續教育實踐性強的特點，探索互聯網條件下課程資源的共建共享，由高校與高校、企事業單位等共同建設，打造一批多元化、實用化、網絡化的課程“超市”。鼓勵通過與具備資質的企業合作、采用線上線下結合等方式，推動在線開放資源平臺建設和移動教育應用軟件研發，加快推動繼續教育服務和學習方式的變革。
（二）推進適應性信息化教學模式、形式和方法創新
積極探索遠程學習、網絡學習、移動終端學習等新型教學模式的特點和規律，實現教學方法、手段的網絡化，創建方便靈活的教學互動平臺。利用云計算、移動互聯、智能家居等新技術，實現教學和管理的移動化、多終端化，創建時時能學、處處可學的教學環境。要加快推進現代信息技術與教育教學深度融合，推進在線開放課程和虛擬仿真實驗教學建設，以提升教師信息技術應用能力為著力點，加快用信息技術改造傳統教學，提高教學水平。深入推進網絡學習空間互通，形成線上線下有機結合的網絡化泛在學習新模式。引導學校與教師依托網絡學習空間記錄學生學習過程，進行教學綜合分析，創新教學管理方式。
（三）利用信息技術優化拓展教師資源
一，VR全景拍攝
VR技術是虛擬現實技術，能夠創建和體驗虛擬世界的計算機仿真技術， 它利用計算機生成一種交互式的三維動態視景。目前，各個傳統實體商企面臨經營困境，就需要更廣泛的宣傳，VR應用市場熱度非常高，業務范圍廣，像身邊的酒店，餐飲店，景區，學校，醫院，商場，工廠等都是潛在客戶。
二，個性化私人訂制
就是用戶介入產品的生產過程，將指定的圖案和文字印刷到指定的產品上，用戶獲得自己定制的個人屬性強烈的商品，汽車掛飾、擺臺、掛畫、木刻畫、打火機、抱枕、臺歷、書包都可以利用照片私人定制，男女老少都是目標人群。
三，教育培訓機構
現在的父母都不想讓自己的孩子輸在起跑線上，從小就上各種培訓班。初入社會的年輕人，知識面廣，思想樂觀，容易和小朋友溝通?？梢愿鶕數貙W校的情況開辦輔導班或者綜合教育機構。培訓機構對選址的要求不大，宣傳和口碑是最關鍵的。如果是輔導作業類的要離學校近，可以是單元樓，這樣的話房租很便宜的。
四，咖啡屋
喝咖啡在年輕人的生活中，已經成了一種時尚，也是朋友聊天、辦公的理想之處。選擇在白領人群集中的地點開家咖啡屋，是非常不錯的，消費者不僅注重咖啡味道，同時也注重氣氛，所以裝修、裝飾就是重點。
五，高科技領域
中圖分類號：TU741.1 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）25-0366-01
Vr技術即虛擬現實技術，這是一種通過對人的視覺、聽覺以及觸覺等行為進行模擬的高度仿真人機交互技術。這是一門交叉性的學科，涉及到了包括計算機圖形學、計算機仿真技術、人機交互技術、人工智能技術、多媒體技術以及傳感技術等領域的學科。無論是其生成的視覺環境，還是音效，都是立體的，所以這種技術改善了人和計算機之間原本單調、生硬以及被動的狀態，讓人在身臨其境般的感受中戀戀不舍。
一、vr技術簡介
（一）vr技術的概念及分類
虛擬現實技術也叫做vr技術，它所指的是借助于三維圖形生成技術、多傳感交互技術、多媒體技術、人工智能技術以及人機接口技術等新興技術，營造成三維逼真的虛擬環境。該技術是通過創設文字圖形、圖像、動畫、聲音以及視頻等各種信息為一體的人機交互環境，建設內容豐富、圖文并茂且動靜結合的虛擬環境。置于此環境中，能夠極大的刺激著人們的大腦、眼睛、手、口等器官，讓人在身臨其境中體會到近乎真實的感受。
按照支持設備來分類，可以分成沉浸式和非沉浸式。沉浸式主要是除了計算機的標準設備以外，還應該加入那些比較特殊的外部設備，從而為體驗者提供更多可以感知的視覺、觸覺以及嗅覺等信息。這些外部設備可以是三維立體顯示器，也可以是數字手套等。非沉浸式主要指除了計算機的標準設備以外，不加入其他的外部設備，只為用戶提供視覺和聽覺的感受，盡可能的通過計算機軟件，為用戶營造出虛擬現實的環境。
按照漫游的方式來進行分類，可以分成自動漫游以及交互式漫游。自動漫游主要指制作者需要先將漫游的路徑設定好，再由計算機按照預先設定好的路徑將虛擬的場景展現出來。交互式漫游和自動漫游存在的一個最大不同之處便是其漫游路徑，前者是由體驗者借助于鼠標、鍵盤以及其他的特殊設備來進行操作的，不會受到角度和方位的限制便能夠看到虛擬的場景。
（二）vr技術的特征
第一，沉浸感。主要指vr技術能夠使得使用者和計算機之間實現完全的自然交互，從而陶醉于所創設的虛擬環境中。
第二，交互性。主要指vr技術能夠使得使用者不再被動的接受信息，而是借助于交互輸入設備，實現對虛擬物體的操作，從而將虛擬的環境改變。
第三，想象。主要指vr技術能夠使得使用者站在定性和定量有機結合的環境里，實現理性和感性的雙重認知，從而更深入的了解，并產生新的創意。
二、vr技術的應用
（一）教育培訓中的應用
首先，通過vr技術可以用來演示設備的工作過程。我們知道不管是機械設備，還是電子設備，或者是其他的很多設備，其工作的過程我們是無法看到的。如果借助于掛圖教學，必然是無法將其立體且連續的展現在我們眼前，但是，如果通過vr技術，則可以將設備的工作過程展現在我們眼前，使學生能夠更加直觀的看到設備的工作過程，從而明白工作原理，提升教學效果。
其次，通過vr技術能夠將工程中難以展示的損壞現象展現出來。它主要應用于施工工程教學，由于這些教學中會涉及到設計以及施工不當而造成的事故現象，但是這些現象要想在現實中模擬出來，肯定是不太可能的，而借助于vr技術，則可以把各種不同事故的原因，以及各種事故形象的展現給我們。
當然，在教育領域中，vr技術的也應用還有很多，比如醫學教學，可以通過構建虛擬人體，使學生能夠更清楚的知道人體的構造和功能?？偟膩碇v，vr技術通過生動且逼真的將教學內容展現在學生的面前，來促使學生更好地掌握知識，提升學生的積極性，最終提升教學效果。
（二）在醫學中的應用
Vr技術在醫學中的應用也是極富意義的。具體來講，通過對vr技術的應用，能夠幫助我們在虛擬的環境當中，構建虛擬的人體模型，并結合跟蹤球以及感覺手套等，又能夠幫助學生更好的了解和明白人體的結構，這種方式顯然要比教科書來的有效。另外，借助于vr技術，能夠更好地為醫療手術訓練服務，比如可以通過CT以及MRI數據，在計算機中建立人體的模型，或者專門建立某一個器官的模型，通過為其賦予物理特征，加之數據手套等高精度交互工具，便能夠為學生模擬一個手術過程，從而更深刻的幫助學生記憶。此外，vr技術在醫學領域的應用還能夠應用于解剖教學以及復雜手術過程的規劃等等，還可以在手術中，給予操作上的輔助，并對手術的結果做出預測。
（三）在建筑中的應用
和上面兩種應用不同的是，在建筑處理上的應用，主要可以分為兩個方面，第一，建筑物面很多的處理中；第二，建筑每一個面材質比較復雜的處理中。具體來講：
Vr技術在規劃設計中的應用，主要是通過構建建筑動畫的方式，來把規劃的區域展示出來，從而可以站在各個角度上全方位的進行審視，并站在更高決策層進行完善。
Vr技術在建筑設計中的應用，主要是通過構建建筑動畫的方式，不但能夠對建筑物的外觀進行觀察，從而判斷其有沒有滿足業主要求。而其還能夠判斷建筑和周圍環境的和諧與否，避免了建造完成之后才發現和所在區域原本風格不協調的問題。
Vr技術在裝飾設計中的應用，通過構建建筑動畫的方式，設計師可以把設計的方案展現給客戶，客戶能夠從中觀察，從而發現問題提出要求，和設計師進行交流，表達他們的想法，更好地完善方案，從而更符合客戶要求。
當然，除了上述所說的應用領域，vr技術還被廣泛的應用于制造業、軍事等多種領域，總的來說，vr技術下營造的虛擬現實是極富活力且有著廣闊應用前景的，它的發展是傳統交流方式的革命性飛躍，實現了人機的更人性化交互，是一種值得推廣和使用的技術。
參考文獻：
