普及人工智能教育范文

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篇1

人工智能技術及其應用的發展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經濟和發展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。? 

（1）為部分優秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業路徑，擴大自主學習空間和發展個性創造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環境。? 

（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。? 

在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。? 

我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。? 

2 人工智能的教育及教學條件現狀? 

通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：? 

（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。? 

(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。? 

（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。? 

（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。? 

相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：? 

（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。? 

（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。? 

(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學方法及手段的改革? 

針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：? 

（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。? 

另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。? 

 

根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。? 

4 人工智能實踐教學設計的探討? 

我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。? 

參考文獻：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討［J］.宿州學院學報,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應用與探討［J］.廣東工業大學學報:社會科學版,2008(8).? 

篇2

人工智能的教育本體：教育的變與不變

從本質上講，人工智能技術是信息技術革命的集大成者。自從托夫勒1970年寫出《未來的沖擊》，信息技術革命越來越快，概念越來越多，沒有停止的跡象。僅從近五年來看：大數據、數據科學、生命信息、工業4.0、物聯網、新硬件時代、機器人、互聯網+、人工智能，表面上概念你方唱罷我登場，但內在邏輯一直沒有變：從單項技術走向全面融合，從局部應用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看來是集大成者。硬件上物聯網的成熟、軟件上高可用性和動態數據庫的成熟、生物學上神經科技的進展、數學上網絡算法的應用、材料科技上納米和感知材料的進展、信息科技上芯片和云技術的快速進步。從物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技術剛剛開始，但人們基于過去工業革命的經驗，明確感到這是臨界點的來臨。

STEM 成為后人工智能教育的不動點：應對科技的變化，教育的變革一直都在進行且與科技的發展互為因果。從彼得?蒂爾對教育的質疑，到創客熱潮在美國教育中的掀起，事實上，STEM教育是美國對過去概念化的“實用主義”教育和“通識教育”百年爭論的落錘之音。起源于杜威和哈欽斯的那場爭論，恰恰是工業革命已經明確成型后的兩種教育理念的爭論。之所以今天的美國已經很少爭論到底是實用主義還是通識教育，是因為美國的科技已經進入到一個新的階段。教育是一個組織行為，一個圍繞未來10年不變的知識、20年不變的技能、30年留存的體驗的穩定的復雜社會經濟形態，因此不那么容易被顛覆。恰恰是科學、技術、工程、數學（STEM）構成了工業時代（數理化）和后工業時代（文科、理工科）中的不動點，在物理學和幾何學中，不動點對于系統的穩定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不僅僅是一個概念的東西，而是舊技術時代向新技術時代過渡的“不動點”。在這個不動點體系中，新的側重開始后，原有的教師和學科體系以及支撐可以平穩切換，不至于導致教學秩序的混亂。

元學科、應用學科和副科發生結構性的變化。由于人工智能的出現，使得復雜計算和系統計算以及簡單的人機交互計算工具化全面超越人類，對技術基礎這個原有概念的教育的分歧越來越大。人工智能視野下學科概念如果表述成元學科、應用學科與素質學科，那么教育學科的概念的持續性還能以最大公約數繼續運行：以數學、物理、化學等元學科為代表的學科，在今后的教育中更加重要并將作為篩選人的條件。而應用科學：（生物、地理、信息、勞動）學科，將著重項目制學習、體驗學習，成為培養人的目標；社會科學（歷史、哲學、思想品德）將來的重點在于綜合應用，批判性思維學習，更加側重學科的來源和發展；而綜合素質類（音樂、體育、美術）將從副科走向前臺。@樣，圍繞STEM的教育，人工智能下的教育體系還是一貫的科學（元學科）、技術（應用學科）、工程（素質學科、社會學科、管理學科）、數學（邏輯、數學學科）。

人工智能技術對學科的影響：越理性，越感性

數學：傳統的工業時代的數學，其訓練方法是數值計算，其指向是力學計算，這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化，越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業，而正宗的工科專業越來越向著專業化和高端化演化（如學材料的將來的進入門檻很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學，統計學基礎的數學，這方面中國數學還停留在工業時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習，大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科，一定要從小學，而且轉向數值和算法類的學習，從偏向材料計算的高等數學方向，轉向偏向矩陣計算的統計數學方向，邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。

物理：有一位著名的物理學家回顧過去物理百年，發現一個有趣的現象：“力”這個概念，在物理學上看，已經不是一個原始的變量了，能量和質量才是，為什么我們的老師還在使用這個概念呢？那是因為在機械時代，“力”是最容易理解的組合概念。在工業革命前后的幾百年直到今天，物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向，從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業時代的結束，人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體，而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時，物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度，這些對于孩子未來的人生更是基礎，而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理，才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然，人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。

元科學化學：中美物理學和化學都是選擇性的，但比較中美化學教育，卻發現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器，而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說，隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多，設法繞過煩人的記憶而走向邏輯，是美國學習化學的方向，這點也值得我們注意。另外，化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學，轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規律，是化學學科的重點。例如，很多美國的大學錄取要看高中生在化學創新方面的實踐，能創新的往往是生物化學。

外語：工具性的外語逐漸失去市場，形式節奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外，似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教，事實上，隨著工具性的外語被人工智能取代，計算機程序語言很可能成為一種外語，而很多軟件人才是學外語出身的，也不斷印證這個結論。

語文：可以預料的是，隨著工具性的人工智能的出現，原先學習語文的工具性的方法（如語法），逐漸將退出語言學習（包括外語），而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視，最重要的理由也許是儀式感的表達：回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。

除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發生變化外，學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要，學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練，因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養外，將讓位于工具和人工智能，而人要考慮體驗和持續學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發展，應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發展：地理、生物、科技等融合課程，朝著綜合應用發展。

人工智能技術對教育技術的改變：從工具到空間

隨著人工智能的發展，也許目前花里胡哨的信息技術將隱身后臺。課堂上也許看不見信息化了，師生在課堂層面體驗將會越來越好，越來越貼近自然：看不見計算機的信息化，距離教育更近而不是技術更近。

學校之所以存在是因為學校為學生模擬了一個高度抽象的比真實世界還真實的教育世界。因此，未來的校園從改變世界的信息模版角度，將更加強調與客觀世界的互動、映射和高度抽象。

美國的大學錄取是更接近人工智能手段的個性化錄取，而學生選拔是更接近大數據角度的GPA（平均成績點）。從培養角度，學生畫像比GPA更加個性化地從個體角度描述學生的個性特征，學生的學習行為、實踐行為、創新行為，在全地域、全信息、全自動、全過程的記錄下，將更加全面地反映學生的全貌。智能實驗室和智能校園的方向，將來是基于個體的專業學習和評價。

與學生相對應的教育行為畫像，將側重于聯系社會、聯系科技、聯系家庭、聯系團隊，從重復性勞動變為創造性勞動。

而學校的管理行為將演變成支撐技術：支撐數據、支撐品牌、支撐環境。今后的教育將出現越來越專業和自由的教師，越來越職業的校長。

在教育政策上，由于全國性的數據和人工智能的使用，教育測評將更加專業化、教育本體化（而不是被測評機構和排名所左右），教育選拔將更加科學化和長期化，短視模式隨著計算方法和智能評估的進展而迅速被迭代掉，衡水模式將逐漸退出歷史舞臺，未來應該篩選更應該上清華大學的人和更應該培養好每一個想學習的人。即使僅從功利教育目標來看，教師個體經驗也逐漸讓位于人工智能和大數據，教育重心從教育哲學屬性逐漸走入教育科學屬性；而被恐懼綁架的教育所強調的教育的篩選功能，逐漸將重心轉向教育培養功能，個體成功的培養目標，逐漸轉變成為未來視角的社會價值角度；教育回歸人與人的本質關系和專業培育孵化的社會職能，功利性和工具性減弱，過程幸福成為教育者追求的目標。教育者由工匠逐漸轉型為藝人，教師由于工具化的替代，將會越來越有尊嚴和個性，而不是越來越像工具。

“人創造”的價值逐漸凸顯，教育的價值在于“創造人”

柯潔在被人工智能的計算機打敗之后，接連戰勝外國圍棋高手，刷了一下存在感并表示：“與機器下棋沒意思”。同樣，在工具制造時代，如果從質量和精度考慮，無疑機器越來越超過人，然而手工的紅木家具、手工的藝術品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽車，比起無論從什么角度來看的機器人制造的東西，都越來越貴，人也越來越愿意采購。“人創造”的價值凸顯，是體驗經濟產業升級的一個標志，人工智能時代也不能例外。因為，“有意思和不可復制”才是人消費的高級時代。

不同于機器代替人的重復勞動的趨勢，教育與學校會替代機械的班級成為人與人關系的場所，在這個場所中，機器越來越像人來代替人的高級狀態，而人越來越擺脫工具性、擺脫重復性，更具藝術性和創造性。研究教育的歷史會發現一個普遍的現象，就是隨著工具性的增強，反而是班級規模的縮小和師生比的擴大，這也印證了：人畢竟要與人打交道，教育是一個個性化的活動。C器代替人意味著更多的時間人會回到家庭陪同孩子，這在美國已經持續發生了50年，幾乎多數的女性甚至男性在孩子成長過程回到家庭（如果他們算教師的話，教師比例更大）。在學校里未來的師生比會持續增加，教育更加不再計較投入產出，而將演變成一種創造性的職業。

杜威在研究工業化革命后的教育中，提出教育的目標更加集中地體現在教育本身之中，教育即生長（教育的目標就是讓教育繼續下去）。隨著工具化的人工智能代替越來越多的教師的重復性勞動，教師的幸福指數越來越高，更多的和更合適的師生比使得學生得到更加專業的呵護和培養，幸福指數也得到提升。教育讓生活更美好將逐漸實現，教育即生活的前提條件是教師不再是指標的工具，學生不再是考核的工具。

篇3

關鍵詞：新一代計算機；人工智能技術；發展趨勢

“人工智能”是在1956年的Dartmouth學會上提出的，英文縮寫是AI。它是計算機科學等多種學科互相滲透而發展起來的綜合性、交叉性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何模擬人類智能活動，使機器能夠勝任一些需要人類智能才能完成的復雜工作，以延伸人類智能的科學。

二、人工智能技術的發展狀況

隨著計算機、信息和并行程序設計技術的發展，人工智能的研究已經發展成為智能體系的研究。到目前為止，人工智能程序已經知道考慮他們要解決的問題，從而尋找比較好的答案。智能體體系可以被認為是智能體的軟件工程模型，智能體語言是智能體的軟件系統。在我國，智能體技術多被應用到處理具有異構、布、態、規模及自主性的系統中，如Internet，是人工智能技術的新應用。

目前，人工智能技術在美國等歐洲國家仍保持非常快的發展速度。在人工智能技術領域十分活躍的IBM公司，已經為加州勞倫斯利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一智力能力的ASCIWhite電腦。據稱，其正在開發的更為強大的blue jean電腦的智力水平將與人腦相當。

三、新一代計算機和人工智能技術的應用

隨著人工智能技術的不斷發展，越來越多的技術發展都涉及到人工智能，人工智能已經被廣泛應用到許多領域。

（一）人工智能技術在計算機符號計算中的應用

計算機最主要的用途之一就是科學計算，通常分為純數值的計算和符號計算兩種。其中符號計算是一種智能化的計算。隨著新一代計算機的開發和普及以及人工智能技術的發展，多種功能計算機代數系統軟件相繼出現，都是用C語言寫成的，可以在絕大多數計算機上使用。

（二）人工智能技術在計算機模式識別中的應用

計算機用數學方法研究模式的自動處理就是模式識別。用計算機實現模式的自動識別和判斷，是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，計算機模式識別的特點是效率高，速度快，準確率高，也為人類認識自身智能提供了有利線索。

（三）計算機的機器翻譯

計算機把一種語言轉變為另一種語言的過程就是機器翻譯。目前，我國的機器翻譯軟件的翻譯特點，大致可以分為三類：詞典翻譯、漢化翻譯和專業翻譯。詞典翻譯軟件可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供發音；漢化翻譯軟件提出“智能漢化”的概念，輔助翻譯作用更加明顯。

（四）人工智能技術在計算機機器學習中的應用

計算機的機器學習主要研究如何使計算機能夠模擬或實現人類的學習能力。機器學習是機器具有智能能力的重要標志，也是機器獲取知識的根本途徑。機器學習是一個難度較大的研究領域，它與認知科學和邏輯學等學科都有著密切的聯系，并對人工智能的其他分支也會起到重要的推動作用。

（五）人工智能技術在計算機問題求解中應用

人工智能技術在今天的計算機程序已能夠達到各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手的表達能力和洞察能力等。人們通常都能根據具體問題找到思考問題和解決問題的辦法，目前，人工智能技術已能通過計算機程序知道如何考慮要解決的問題，尋找較為準確的解答方法。

（六）人工智能技術在計算機推理證明中應用

邏輯推理在人工智能研究中是最持久的探究領域之一，其別重要的是，通過找到合理準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實上，關注可信證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。因此，在人工智能方法的研究中，定理證明是一個極其重要的論題。

（七）人工智能技術在計算機語言處理中的應用

自然語言處理是人工智能技術應用于實際領域的典型范例，經過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人矚目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。

（八）人工智能技術在計算機專家系統中的應用

專家系統是人工智能技術中最活躍、最有成效的研究領域，是具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，已出現成功應用人工智能技術的趨勢。計算機程序如果能體現和應用人類知識，就應該可以幫忙解決問題，而且能發現人類專家在推理過程中出現的差錯。

四、新一代計算機和人工智能技術的發展趨勢

新一代計算機和人工智能技術的發展潛力巨大，其作為一個整體的研究才剛剛開始。人工智能技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來，從目前一些前瞻性的研究中可以看出，未來人工智能技術可能會朝以下幾個方向發展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

（1）自動推理是新一代計算機和人工智能技術最經典的研究分支，其基本理論是新一代計算機和人工智能技術其它分支的共同基礎。其中知識系統的動態演化特征及可行性推理的研究，是最新的熱點，很有可能取得突破。

（2）機器學習的研究使得許多新的學習方法相繼問世，并獲得了成功應用。但是也應看到，現有的機器學習方法尚不夠有效，尋求一種新的方法，以解決新一代計算機和人工智能技術研究中的在線學習問題，是研究人員共同關心的問題。

（3）自然語言處理是新一代計算機和人工智能技術應用于實際領域的典型范例，這一領域已獲得了大量令人矚目的理論與應用成果。智能信息檢索技術近年來已成為新一代計算機和人工智能技術的一個獨立研究分支，將新一代計算機和人工智能技術應用于計算機科學與技術領域的研究，是人工智能走向應用的突破口。

五、結束語

很多新一代計算機和人工智能技術研究的成果已經進入人們的日常生活。未來，人工智能技術的發展將會給人類的知識、思考、生活、工作和教育產生巨大的影響，在人類的生活中占據一席之地，成為人類生活的伙伴。

參考文獻：

[1]吳艷.關于“人工智能”技術發展的思考[J].和田師范專科學校學報.2010.

篇4

摘要：人工智能的迅速崛起，為老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理全過程中發揮著重要價值。與此同時，因其服務于老年人這一特殊群體，對道德倫理的沖擊表現得更加突出。當前，伴隨著我國政府對人工智能的高度重視、企業與醫療機構的積極探索，人工智能在老年健康管理領域已積累了部分經驗，取得了初步進展。然而目前人工智能在老年健康管理中的應用仍處于起步階段，面臨價格壁壘難以突破、信息孤島劣勢明顯、多方主體合作不足、專業人才稀缺等現實問題。推進人工智能與老年健康管理的深度融合，需要政府、醫療機構與養老服務中心、科技企業等多方聯動，構建配套管理機制，從而使人工智能更好地服務于老齡化社會。

關鍵詞：人工智能；老年健康管理；老齡化；養老問題

作者：向運華王曉慧（武漢大學社會保障研究中心，湖北武漢430072）

人口老齡化是21世紀我國經濟社會發展的重大國情，截至2018年底，我國60周歲及以上人口有2.49億，占總人口的17.9%。人口老齡化態勢加劇的同時，空巢老年人占比持續攀升，獨居老年人群健康狀況不容樂觀，有74.7%的老年人患有至少一種慢性疾病。城鄉失能、半失能老年人口近4063萬，上門看病、康復護理等醫療健康類服務需求始終居于老年人各類需求首位。總書記明確指出“為老年人提供連續的健康管理服務和醫療服務”，健康老齡化成為健康中國時代和老齡化時代的重要命題。

萬物互聯的加速到來與人工智能技術的迅速崛起，正在改變著人們的社會資源獲取方式和生活方式。AlphaGo大勝人類棋手，標志著人工智能已在某些領域走到了人類智慧的前列。以互聯網為載體和AI為實現工具的經濟發展新形態正在逐漸形成，為社會各領域創造了前所未有的機遇，也給老年健康管理模式的突破與創新提供了現實可能。智慧健康養老由此產生，其最大的特點在于大數據收集、需求的智慧決策與服務的精準投放。2017年工信部、民政部和衛計委聯合印發《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》，強調利用新一代信息技術產品推動健康養老服務智慧化升級。各地積極開展智慧健康養老應用試點，打造“硬件環境+智能設備+互聯網信息平臺+居家養老服務”的健康養老生態系統。如何發揮人工智能技術在老年疾病預防、診斷、緊急救助、治療與康復中的作用，如何有效聯接醫療服務機構以確保老年人享受到更高效、更優質、更便捷的健康服務，是當前亟待研究的現實問題，這對于降低空巢老人獨居風險，緩解老年護理人員短缺問題，提高老年人的健康水平具有重要價值。

一、立場博弈：人工智能時代老年健康管理的機遇與隱憂

（一）人工智能的崛起

人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）起源于1950年“圖靈測試”的理念，其首次被公開提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美國會議上的報告。隨后人工智能隨著技術的發展、社會的進步不斷發展，1960年人工智能已能夠理解自然語言、自動回答問題和分析圖像圖形等，20世紀80年代又獲得了學習和認知能力。21世紀以來，物聯網的加速普及、大數據的崛起、云計算等信息技術的突破，人工智能迎來了發展高峰，逐漸形成了深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新的特征，開始具有自我診斷、自我修復、自我復制甚至自我創新的能力①。人類相繼進入了網絡社會時代、大數據時代與人工智能時代，三者共同構成了新的社會時代②。

關于人工智能的概念，國際人工智能專家N.J.Nilsson將人工智能視為怎樣表示知識、怎樣獲得知識及怎樣使用知識的科學③。其后，學者對人工智能的概念從類人、理性、思維與行為等四個方面著手定義，有學者進而從學科角度對人工智能進行了解釋，如國內學者吳漢東將人工智能定義為研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。綜合諸多學者對人工智能的認識，筆者認為人工智能的實質是基于人類的設定與要求，能以與人類智能相似的方式作出反應的智能機器或軟件。

人工智能時代的到來，正在改變甚至顛覆人類現存的生產、工作與交往方式。2016年美國的《國家人工智能研究和發展戰略計劃》指出，AI系統在某些專業任務上的表現勝于人類。1997年國際象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戲、2015年的圖像識別與語音識別、2016年AlphaGo等AI產品的問世與應用，成為AI超越人類的里程碑事件，見證了AI的智能水平和社會意義。近十年來，人工智能愈發廣泛地應用在社會各個領域。農業領域，人工智能應用于自動播插與灌溉、日常田間管理、采收與分揀、產品檢驗、虛擬在線銷售等產前、產中和產后各個環節，大大減輕了人類的勞動量④。工業領域，工業機器人廣泛應用于汽車、電子、家電制造等生產線，緩解勞動力供需矛盾的同時提高了生產效率。服務業領域，微軟“Cortana”、蘋果“Siri”、聯想“小樂”等智慧客服系統為大眾所熟知；幾乎所有股票交易員已被機器人取代，投資顧問、風險審查和安全防范監控監管都普遍智能化。公共服務領域中，人工智能亦發揮著日益重要的作用，如用人臉對比技術來篩查犯罪分子；人工智能輔助醫療診斷與手術；人工智能用于智能評測、個性化輔導等等。人工智能也開始進入藝術創作領域、心理服務領域。學界普遍認為，弱人工智能技術在當前已基本實現⑤。

（二）人工智能時代老年健康管理領域的機遇

當前，在新一代信息技術的引領下，物聯網迅速普及，大數據快速積累，算法模型與運算能力持續突破，智能行業應用快速興起，為我國人工智能的迅速崛起提供了現實契機。從人工智能技術層的語音識別、自然語言處理、圖像識別和生物識別等，到人工智能應用層面的工業4.0、智能農業、無人駕駛汽車、智能家居、智能金融、智慧醫療與智能教育等，均得到了爆發式增長。我國正處于醫療人工智能的發展高峰，2016年中國人工智能+醫療市場規模達到96.61億元，增長37.9%。據估計到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的應用主要體現在通過生理參數識別設備和無線射頻識別裝置等智能采集老年健康數據，為老年人提供雙向、互動的居家健康監測、健康咨詢、健康評估、健康干預服務以及緊急救助服務，克服時空限制，將健康管理貫穿疾病預防、診斷、治療與康復整個過程。人工智能時代為健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理模式過程中具有重要價值。

第一，人工智能的發展為緩解醫護人員短缺提供了現實可能。據世界衛生組織公布的數據，歐盟關于每千人擁有護士數量的基本規定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美國和日本分別是9.8人和11.49人，發展中國家例如巴西和南非，分別是7.6人和5.1人，然而我國每千人擁有護士數僅為2.36人。即使是按照大多數國家的5‰計算，我國護士缺口也多達350多萬，如果按照歐盟的標準，則缺口更大。與此同時，我國社區養老服務專職人員數量少且增長速度緩慢。民政部2009年開始統計社會服務職業技能人員中的養老護理員，截至2016年我國養老護理人員僅8528人。根據第四次中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查結果，目前我國失能、半失能老年人口約為4063萬，占老年人口數的18.3%，按照3：1的國際標準計算，我國需要超過1300萬的護理人員。同樣，雖然國家大力推進醫養結合，將老年人作為重點人群納入家庭醫生簽約服務，但家庭簽約醫生覆蓋率仍不容樂觀。如何“以少足多”是擺在當前我國政府面前的重要議題之一。人工智能的崛起為化解這一醫療難題提供了新路徑。人工智能環境下，智能護理等機器的應用與推廣，大大減少了老年人對護理人員的需要，虛擬醫療助手替代護士，在醫生診療之外提供輔的就診咨詢、健康護理和病例跟蹤等服務，既減少了老年人前往醫院就診的次數，又有助于提高護理能力。顯然，這些對于緩解老年健康供需矛盾有積極意義。

第二，人工智能的發展為醫療機構提高服務效率提供了技術支持。一直以來，醫療服務效率都是備受關注和爭議的問題。醫療服務效率，即醫療機構在投入與產出之間的比率，是醫療服務領域的核心命題與重要目標。近年來，隨著我國醫療體制的不斷改革與發展，各級醫療機構的效率有了顯著提升，但受制于傳統醫療機構管理模式的慣性思維影響，醫療機構的服務效率與民眾期望仍有差距。新時代醫療服務效率的提升不僅需要制度的變革，也需要服務工具的革新。人工智能的發展為優化醫療服務提供了便利。一方面人工智能的應用降低了人力成本。醫學影像占醫療數據的90%，而且這一數據仍在攀升，年增長率約為30%，而放射科醫師數量的年增長率僅為4.1%，遠不及影像數據增長速度。借助AI技術分析醫學影像，將大大緩解醫院缺少醫生的壓力。此外，語音技術在醫療行業的普及，也正在將越來越多的普通醫生從日常機械式的醫案錄入工作中解放出來，提升錄入的效率，降低失誤率。另一方面，人工智能的應用也提高了醫療服務能力。人工智能輔助診斷技術應用在老年人某些特定的病種領域，幾乎可以代替醫生完成疾病篩查任務；智能手術機器人的應用既能保證精準定位，減少老年患者的疼痛，又能防止傳統手術易帶來的傳染疾病等危險；人工智能參與藥物研發，對于提高針對老年患者潛在藥物的篩選速度和成功率，縮短研發時間與成本有實際意義。綜上，人工智能的嵌入打破了以往醫治全程醫生親力親為的運作模式，智能機器的自主研判與決策能力，對于降低人力成本，大幅提高醫療機構、醫生的工作效率與質量，減少不合理的醫療支出有積極意義。

第三，人工智能的發展有助于提高老年人自我健康管理能力。多數疾病都是可以預防的，但是由于疾病通常在發病前期表征并不明顯，到病況加重之際才會被發現。而且由于老年人機體形態的改變和功能的衰退，對于疼痛和疾病的反應變得不敏感、不典型，很多病癥易被忽略或誤診，加上老年人行動不便，其中有多數老年人即使不舒服也不愿前往醫院進行診療。人工智能的應用大大緩解了這一狀態。人工智能技術與醫療健康可穿戴設備的結合可以實現疾病的風險預測和實際干預，實時監測老年人的生理參數，其雙向數據傳輸、在線溝通、便捷有效的特點，一方面可幫助老年人實時了解與掌握自身的健康狀況，享受個性化的健康管理和健康咨詢服務，滿足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意識，促進其積極參與自我健康管理和自我照顧，實現醫療衛生服務重心前移和全民健康管理。人工智能環境下的自我健康管理的實現延伸了傳統醫療的覆蓋能力，節省了傳統醫療方式的時間、空間成本及醫療費用，能夠有效緩解老齡化帶給整個社會醫療系統的負擔。此外，居家健康管理系統能為衛生管理者提供健康數據，有助于建立完備、標準化的居民電子健康檔案和區域衛生信息共享平臺，使政府突發公共衛生事件監測和應急體系的運轉更為高效、準確。

（三）人工智能時代老年健康管理領域的隱憂

萬物都有兩面性，人工智能同樣是把雙刃劍，人工智能從誕生至今，其對倫理的沖擊就不斷被討論。人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也對道德倫理問題提出了重大挑戰。與人工智能的一般倫理問題相比，人工智能在老年健康管理中的應用因其服務于老年人這一特殊群體表現得十分特殊與突出。主要表現為兩個方面，一是老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題更為加劇，二是老齡社會正義倫理問題更顯突出。

老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題體現在隱私泄露、社會孤立與老年人的“物化”三個方面。首先，為更好地提供全方位健康管理服務，智能老年健康管理系統和智能設備需要采集老年人日常起居全時段、全方位、無盲區、長周期的海量生理數據，其中絕大多數的數據屬于隱私數據。這些數據通過簡單的分析和挖掘，就能得出老年人的生活習慣、身體狀況等信息，一旦被無意或有意泄露，極易被不法分子所利用以進行精準推銷甚至精細詐騙等違法活動，這對于易受騙的老年人群體來說無疑是巨大的隱憂，由此可能帶來的損失也不可小覷。《世界人權宣言》第12條規定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的榮譽和名譽不得加以攻擊。正如一些學者認為我們應該對于弱勢群體運用特別的隱私保護政策①。然而目前我國的相關法律和政策還不盡完善，如有關病歷資料保護的法律或文件（《刑法》《侵權責任法》《醫療機構病歷管理規定》等）中多為宣示性條款，也尚無老年人隱私安全的針對性文件。如何保證健康數據在實時采集、傳輸、存儲、分析與使用過程中的安全，數據應當被保留多久、誰擁有隱私數據的訪問權等都是智能老年健康管理領域亟需解決的隱私方面的具體倫理問題。其次，智能機器監護老年人可能導致減少老年人社交、子女的陪伴。關于智能護理機器人的引入對老年人心理問題的影響研究表明，使用護理機器人的老年人易出現社會孤立現象，進而導致尊嚴受損②。過多的智能既會減少老年人外出和交流的頻率，也使子女或親朋責任感降低，對老年人的關懷止于虛擬問候，而不再是頻繁地看望與聊天。有學者認為，健康助手功能會使原本親近的護理關系轉換為遠程的虛擬的照料關系③。從而加劇老年人心理上的空虛感與孤獨感。如何緩解和調節老年人心理問題是人工智能在老年健康管理應用過程中不得不面對的問題之一。最后，老年人的“物化現象”也是值得關注的具體倫理問題。所謂物化，Kitwood對其的定義是：像對待無生命物質那樣對待人：推、拉、拽一個人，不把他當作一個有生命的個體。Astell曾認為輔助機器人可能會機械地控制使用者，并逐漸使其變得失去自主性④。智能護理機器人等操控式的服務過程有可能損害老年人自主意愿，老年人普遍認為不應該限制他們自主選擇的權利，如他們不希望所有人知道他們在家中跌倒，因為某些跌倒僅是小事，自己可以克服，他們認為只有自己需要幫助的時候才應通知別人。然而這與智能護理系統一旦發現護理對象跌倒，就立即發送消息給親人或醫護人員的護理策略相矛盾⑤。機器人應在何種程度上保障老年人的自主意愿，減輕其心理負擔，維護其尊嚴，是值得研究的課題。

老齡社會正義倫理問題主要體現在地區差異方面。由于我國國土面積大，各地區經濟發展水平并不一致，地區差異、城鄉差異問題都不容忽視。考慮到護理服務涉及人最基本的健康權利，然而由于經濟發展和收入水平不同，偏遠地區、農村的互聯網都不暢通，健康信息系統建設不到位⑥，老年人往往無力購買智能可穿戴設備、智能護理機器人等健康管理機器，貧富差距引發的社會資源分配不公問題凸顯。如何在研發和推廣智能設備中充分考慮老年人的購買力，是關乎社會正義的倫理問題。

二、現實考察：人工智能時代老年健康管理的困境

（一）人工智能時代老年健康管理的經驗

改革開放以來，尤其是進入21世紀之后，我國人工智能技術得到了巨大的發展。據中國電子信息產業發展研究院數據統計，2017年我國人工智能市場規模為216.9億元，比2016年增長52.8%，增長速度快于全球平均水平，2020年有望超過700億元①。其中，“人工智能+融合醫療、金融、教育和安防等領域企業”位居全球人工智能目標市場行業首位，總計占比40%。國家高度重視，企業與醫療機構積極探索老年健康產品的研發、推廣與應用，先后積累了一些經驗，取得了初步進展，為人工智能服務于老年健康管理奠定了重要基礎。

首先，信息化與大數據推動智慧醫療的發展，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了技術支撐。信息化與大數據是人工智能有效嵌入的基本要素，因此醫療信息化的實現和醫療大數據資源的壯大是推動人工智能在老年健康管理應用的重要基礎。近幾年來，高速、移動、安全的新一代信息基礎設施建設加快，城市社區光纖網絡覆蓋率不斷提升，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示互聯網逐漸向高齡人群滲透，60歲以上老年人對互聯網的接觸率和應用率逐年上升。與此同時，健康養老服務信息平臺建設不斷推進，早在2011年，老齡辦和民政部門就在全國范圍內推進社區為老服務信息平臺建設項目啟動試點工作，試點項目50余個，據統計覆蓋老年人口僅3000多萬；2014年民政部和發改委確定在全國選取了42個地區推進養老服務業綜合改革試點，改革的重點之一即是加快信息平臺建設。2018年國務院《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，強調推進遠程醫療覆蓋全國所有醫聯體和縣級醫院，支持高速寬帶網絡覆蓋城鄉醫療機構，建立互聯網專線保障遠程醫療需要。“互聯網+醫療服務”建設初具規模，各級醫療機構、養老服務機構積累了大量老年人有關的數據資源，其中包括老年信息數據庫建設與大數據共享平臺與服務平臺建設，為下一步人工智能的嵌入奠定了堅實根基。

其次，國家高度重視，政策與法律建設不斷推進，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了制度基礎。一方面，為推動人工智能的迅速發展，近年來我國人工智能領域指導性政策文件不斷出臺。如2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，同年12月工信部公布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快創新型國家和世界科技強國建設。2018年1月中國電子技術標準化研究院《人工智能標準化白皮書（2018版）》，提出確立人工智能產業發展的標準體系；3月政府工作報告明確指出加強新一代人工智能在醫療、養老等多領域的應用。各省市積極響應，出臺本地區的具體實施意見，為人工智能在老年健康領域的應用確立了方向。另一方面，為應對各類風險與危機，我國不斷推出信息建設與信息安全的相關規定。據統計目前我國信息治理層面的相關法規已有100余件，涉及個人信息保護、網絡侵權預防和網絡犯罪懲治等多個領域②。具體到醫療行業，2013年國家衛生計生委、國家中醫藥管理局印發的《關于加快推進人口健康信息化建設的指導意見》，2015年國務院辦公廳印發的《全國醫療衛生服務體系規劃綱要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、衛計委聯合印發的《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》等文件，都著重強調形成覆蓋全生命周期的智慧健康養老產業體系，打造一批智慧健康養老服務品牌。2016年12月，國務院辦公廳印發《關于全面放開養老服務市場提升養老服務質量的若干意見》提出推進“互聯網+”養老服務創新，到2020年養老服務市場全面放開等，都指出實現全員人口信息、電子健康檔案和電子病歷三大數據庫要基本覆蓋全國人口并完成信息動態更新。這些直接或間接性文件的不斷完善，為人工智能在健康領域的應用提供了基本的制度框架。

最后，在技術與政策環境的激勵下，人工智能在老年健康管理中的應用初見成效。從易得的傳感器，到智能化的可穿戴設備，智能護理床、健康服務機器人、陪護機器人等服務機器人，越來越多智能設備參與到老年人健康管理領域。近幾年，房地產商、保險公司、養老機構積極推出高端養老項目，健康服務機器人也隨即而來，其中天津哈士奇機器人作為全球首臺健康服務機器人成為標志性事件。而后，機器人也開始應用在福利中心和養老機構，僅杭州就有70家養老機構和40家照料中心引進了“阿鐵”養老機器人①②，機器人具備健康檢測、健康顧問、緊急報警與陪伴逗樂四項主要功能。同時依托“互聯網+”搭起智能居家養老服務的橋梁，一是通過智能健康腕表隨時測量血壓、心率等生命體征數據。相關研究表明可穿戴智能設備在治療慢性病方面有顯著效果，治療費用、住院時間等都有所降低③④。二是“開心”等智能健康養老機器人通過人體感應、攝像頭遠程監護、聲源定位、語音識別等系統為居家老人提供安全監護、用藥提醒、數據分析等健康服務，約87%的受訪者表示類似于“開心”的智能健康養老機器人會對空巢老人有用⑤。三是通過“互聯網+”和遠程醫療、遠程手術等滿足老年人的醫療需求，通過機械骨骼、輪椅機器人等助力老人康復⑥。從監護到治療，人工智能在各種養老模式的老年人中的初步試水，為應對人口老齡化提供了戰略性思維。

（二）人工智能時代老年健康管理的難題

人工智能為老年人實現全過程健康管理提供了條件，推動了老年健康管理模式的突破與創新，然而目前人工智能在老年健康管理中的應用僅處于起步階段，尚有很多問題需要解決。

其一，從應用范圍來看，價格壁壘難以突破，老年健康管理中人工智能缺乏動力。醫療行業本身就極具復雜性和特殊性，醫療體制改革和醫養結合養老模式發展已推行多年，但仍有很多問題為人們所詬病。人大代表羅衛紅曾提出目前醫養結合雖初具成效，但仍存在醫養結合服務需求與承載力不對稱、行業管理體制不完善、醫養結合醫保支付政策難以保障護理需求等問題。人工智能嵌入老年健康管理為醫養結合模式的發展創造機遇的同時，也提出了更高的要求。人工智能設備造成的健康管理服務費用誰來支付、怎樣支付，目前國內尚未達成共識，這也解釋了為什么目前智能健康機器人多出現在養老機構，而非居家老人家中。不可否認，在當前醫療衛生服務供給不足的情況下，醫養結合型養老機構非常重要，機器人的引入對老年人尤其是對高齡老人、半失能老人與失能老人帶來了極大的便利。然而無論是9064模式還是9073模式，絕大多數老年人是居家養老。針對居家生活老年人的健康監測、預防、治療、康復、護理和心理慰藉等服務需求亟需人工智能的嵌入，然而形勢不容樂觀，一方面是因為智能裝備價格較高，老年人個體往往無意愿或無力購買較為昂貴的智能感應設備，另一方面是因為擔心后續健康服務能否持續跟進，比如一個智能腕表就價值幾千元，如果后期的服務沒跟上，老年人損失就會很大。人工智能的應用必須考慮各方支付意愿，其價格在某種程度上決定了其可推廣的范圍。如何圍繞大健康戰略來定位發展人工智能，實現醫療健康服務利益相關者的協作，為老年人提供全方位全周期的健康服務是亟須解決的關鍵問題之一。

其二，從信息化建設來看，人工智能應用于老年健康管理的信息孤島劣勢明顯。人工智能的應用離不開信息技術的支撐。推進醫療服務大數據建設，建設老年群體數據庫與醫療服務信息平臺，統一相關數據標準是基礎。“人工智能+醫療”最大的問題在于數據的來源和質量，因為我國的醫療數據在醫院與醫院間、醫院與家庭間存在信息孤島，即使在同一個醫院提取和利用數據仍涉及很多操作手續。與此同時，雖然各地政府一直在強調健康養老服務信息平臺建設，但進程并不樂觀，多數老年健康服務僅停留在通過社區門診或體檢獲得數據，共享在街道一級，實現市級統一平臺建設的省份屈指可數。除了技術條件的制約，更多的是缺乏全局的考慮與統籌規劃，民政部門、統計部門、公安部門、衛生部門、醫院等多部門之間的責任模糊，各涉老部門缺乏溝通與配合；各地區各自為政，缺乏共享理念和共享動力，有效的溝通不足，相互之間在操作系統、網絡協議、語義表示、數據庫類型，乃至硬件管理平臺上存在差異，醫療信息數據不能有效實現地區共享，阻礙了人工智能賴以為生的數據信息資源的有效流通，既造成了數據信息資源重復建設，也限制了數據信息資源功能的最大發揮。可見，要想人工智能應用于老年健康管理，積極突破數據壁壘勢在必行。

其三，從健康服務相關主體來看，養老機構、社區服務中心、醫療機構與企業的合作不足。養老服務機構、醫療機構等服務機構本身不生產人工智能設備，而是通過引進人工智能設備服務于老年人，科技企業才是人工智能產品的生產者。服務機構最了解老年健康管理全過程需要什么樣的人工智能產品，而科技企業則在技術上獨占優勢。二者通過跨界合作發揮各自的優勢，才能明確研發內容，最大程度縮短研發周期，以滿足老年人健康管理的需要。然而目前國內各級醫療機構、養老服務機構在該領域的開拓相對滯后，除了發達城市的大型房地產公司通過與科技公司合作建設高端養老基地，應用人工智能參與老年健康管理服務，實現了企業間的人工智能合作外，多數醫療機構、養老服務機構有待進一步跟進。與此同時，醫療機構、養老服務機構提升自身對人工智能產品的駕馭能力也離不開同科技企業的有效合作。兩者有效合作的缺乏在一定程度上制約了老年健康管理過程中的人工智能創新能力的提升。兩者如何建立合作機制，共同推進人工智能的技術創新與應用是人們不得不思考的當務之急。

其四，從研發主體看，老年健康管理領域的人工智能發展受制于稀缺的專業人才。人工智能任何相關技術方面的突破都依賴于人才，可以說其發展能力取決于人才數量。《全球人工智能人才白皮書》顯示全球AI領域的人才缺口達到百萬量級，2017年工信部發言人指出在我國人工智能人才缺口超過500萬，稀缺的專業人才資源是制約全球人工智能技術發展和應用落地的一大短板。人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋世界冠軍，在一定程度上是因為其設計者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康領域的專業人才需要集計算機專業技術與健康養老服務行業實踐于一身，才能研發出適合老年群體的智能健康醫療設備。目前國內的人工智能專業性人才缺乏，且多集中于制造業、互聯網等領域的技術開發工作，雖然一些科技公司與醫療機構合作取得初步的成果，但在醫療領域結合上缺乏深度，直接針對健康服務領域的人工智能人才更是不足，阻礙了老年健康領域人工智能技術的推行。

三、未來選擇：人工智能時代老年健康管理的關鍵路徑

人工智能時代的到來，為老年健康管理創造了全新的環境，同時也對政府、社區、醫療機構、養老服務機構等提出了更高的要求。面對人工智能的迅速發展，需積極推進人工智能與老年健康管理的深度融合，以促進適應時代訴求的老年健康管理智能化。

（一）構建人工智能嵌入老年健康管理的管理機制

DouglassC.North指出制度是社會的游戲規則，規定了人與人之間的行為范式②。人工智能時代老年健康管理迫切需要現有機制的突破與創新，當前必須做好三個層面的具體工作。

一是形成專業的領導機制。人工智能科學嵌入老年健康管理離不開政府部門的統一規劃和部署。2018年國家醫療保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、衛計委、發改委等多個部門的相關醫療職能，改變了“九龍治水”的管理局面，為人工智能在醫療行業、健康領域的嵌入提供了契機。在老年健康領域推廣人工智能應納入醫療保障局的工作內容，積極推動醫療機構、養老機構、社區養老服務中心等與科技企業的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的應用格局，從傳感器，到智能化的可穿戴設備，健康服務機器人、智能護理床、陪護機器人等服務機器人，從智能家居設備、養老服務機構智能設備，到智能醫療機器，從老年人健康數據建設到疾病的預防、治療、康復與護理等，培養一支兼具智能理念和實踐經驗的新型領導隊伍，確保政府部門在人工智能應用中始終掌握主動權。

二是培養多元主體信息共享機制。人工智能的發展與應用依賴于數據，因此，人工智能嵌入老年健康管理，一方面需要挖掘分析大量老年健康數據，以便人工智能設備的研發，另一方面需要醫療機構、養老機構、社區居家服務中心、老年人等相互間的數據連通與安全共享，促使多方有效參與老年健康管理。加快健康養老信息平臺建設迫在眉睫，要著力提升多元參與主體的數據素養和技術素養水平，促進多元主體相互間協同配合，協調老年健康數據在各部門間的流通，實現數據信息的交互及供需的有效匹配，從而打破數據壁壘，為提升老年健康管理水平提供數據支撐。

三是建構道德倫理矯正機制。享受人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也必須正視其對道德倫理的挑戰。首先，進一步完善信息保護機制，減少甚至消除老年人對個人信息數據泄露的擔憂。其次，科學認識和使用人工智能。雖然現有的人工智能在某些層面和維度接近、達到甚至超過了人類智能，但其工具性色彩沒有改變，人工智能在老年健康管理中的應用旨在提高健康管理水平，而不是取代醫護人員和親朋好友。兒女的關心、好友的慰問以及老年人必要的社交互動都不可或缺。最后應通過技術發展，為人工智能注入情感，促使人機交互更加和諧。

（二）構建以人工智能為核心載體的老年健康技術系統

推進各級醫療機構和各地養老機構在老年健康管理中發揮更大的作用，需要通過智能化處理系統和便捷高效的急救處理流程，即系統能自動采集老年人身體狀況數據并進行分析，當發生意外跌倒或生命體征數據出現異常，智能呼叫相應的醫療機構，使老人及時、準確地獲取醫療服務。為此，應重點做好兩個層面的工作。

一方面，建設針對老年健康管理的智能處理系統。智能化系統基于計算機網絡技術和信息技術，強化老年健康的數據挖掘系統和數據存儲系統建設，有效整合老年健康管理智能化進程中的各類非數值型、非結構化數據，同時有針對性地引進合適的人工智能技術，如生物識別技術、自然語言處理、機器學習、虛擬等，提升人機交互過程中老年健康數據的處理效率，并以此形成由知識庫、數據庫、推理機、解釋器和知識獲取等組成的老年健康管理系統，為提高老年健康管理水平奠定基礎。

另一方面，創新以人工智能為基礎的醫療流程。智能系統的生命在于應用，老年健康管理途徑與方式的優化必須以智能處理流程的創新為依托。其一，通過人工智能實現老年人健康狀況的自動檢測，根據不間斷、全方位的健康數據跟蹤，智能評估老年人身體與心理的健康狀況，并基于數據分析提出智慧決策，確定老年人在健康方面應采取的措施。其二，智能系統要在識別老年人緊急救助需求的基礎上，主動通知醫療機構，使老年人及時得到救助。至于醫療機構的選擇應符合分級診療原則與就近原則。這對于減少老年人獨居風險，為空巢老人提供“健康保險”有積極的現實意義。

（三）構建“校—企—醫/養”在人工智能領域的深度合作機制

學校是人才培養的重要陣地，科技企業是人工智能產業發展的主力軍，而醫療服務機構與養老機構是老年健康管理的重要參與者。推進人工智能在老年健康管理領域的應用，迫切需要三者的深度協作，以達到通識成材、借勢運力、以智發展的目標。

其一，探索高校與企業協同人才培養模式。相比美國人工智能人才數量，我國明顯滯后。據領英數據顯示，我國從業經驗10年以上的AI人才占AI人才總數比例不足40%，而美國這一比例超過70%；美國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數量占比分別為22.7%、37.4%和39.9%，而中國為3.3%、34.9%和61.8%，人才培養勢在必行。如上文所述，人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。科技企業需要高校的理論與人才的支持，而高校則可借助企業的數據資源和技術平臺推進科研理論進展，將研究價值落地。因此，高校應加強人工智能相關學科建設，吸引國際頂級科學家和高層次人才，加強與科技企業、國外高校及相關機構的合作，將技術教學貫穿到實訓項目中，讓學生在校所學與企業實踐有機結合，培養貫通人工智能基礎理論、軟硬件技術與醫療服務領域應用的縱向跨界人才。人工智能校企合作將有助于人工智能在老年健康領域的加速發展，為人工智能應用打開新局面。

其二，搭建醫療服務機構與企業合作平臺。近年來，阿里巴巴、百度、騰訊和華為等國內企業在人工智能領域的崛起，為老年健康管理的轉型提供了技術支撐。人工智能本身就涉及多重技術，不同行業或領域的關鍵技術必然存在差異，加快人工智能在老年健康管理中的應用，醫療服務機構既要借助科技企業的技術優勢，引入智能技術，又要借助科技企業的智力優勢，培育服務人才。這就要求醫療機構積極通過研發外包的途徑，由科技企業打造契合老年健康管理需求的智能軟件與硬件，加快老年健康管理智能產品的開發與推廣，促進產品從監護提醒類、健康監測類，到醫療設備類、陪護聊天類，關注老年人身體健康的同時注意開發心理健康護理機器人，實現智能產品的多元化與精準化。與此同時，醫療機構通過與科技企業的合作，提高本機構內部人工智能的應用能力。

（四）構建老年健康管理人工智能產品的定價與補貼機制

人工智能在老年健康領域推行受阻的一個很重要的原因是企業囿于無利可圖與老人抱怨收費高現象并存。老年健康領域人工智能產品與服務的價格既不能完全市場化也不能嚴控低價，應建立合理的定價機制與相應的財政保障機制，以平衡市場主體盈利與老年人經濟承受力來促進人工智能在老年健康領域的廣泛應用。

一方面，合理確定老年健康領域人工智能產品的價格。老年人的健康管理產品與服務具有一定的福利性，過高的價格會忽略老年人的經濟承受能力，過低的價格又影響社會資本的收益率與參與積極性，阻礙該領域的進一步發展。根據資本資產定價模型，任何資產的期望收益率都由無風險利率和對所承擔風險的補償—風險溢價兩部分構成，考慮到服務對象的特殊性，老年健康領域人工智能產品合理的投資收益率應等于或略低于市場平均投資收益率，兼顧經濟效益與社會效益。

另一方面，建立相應的財政補貼機制。雖然老年人收入來源更加多元，自報需要照護服務的比例不斷提高，越來越多的老年人有能力購買健康管理設備，但價格仍然是影響其選擇與否的關鍵因素之一。而且受年齡、身體狀況、收入等多重因素影響，有必要分地區、分群體進行大面積的調查統計，找到不同身體狀況與經濟狀況的老年人有能力和意愿支付的平均價格。根據計算出來的市場價格與老年人可支付的價格，分類別分等級進行補貼，對于經濟困難的失能半失能老人要免費配置相應的智能設備。

此外，加強老年健康管理人工智能應用狀況的監管體系和績效評價體系。當前人工智能技術整體還處在較低的發展層次，在認知能力、感知行為、風險對抗等諸多方面仍比較笨拙，應在加強人工智能嵌入的可能性風險管理的基礎上，采取第三方評估方式，科學評價人工智能應用過程的技術適用、服務質量等環節。推進老年健康管理領域的人工智能應用的不斷改進與發展。

四、結語

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國際教育機構培生集團曾2014年全球教育制度排名報告，對40個國家及地區的認知技能和教育成就進行比較，排名前四位的全都是亞洲國家和地區，榜首是以往甚少得到推崇的韓國，其次是日本、新加坡和香港。 2015年11月12日，學生們聚集在韓國首爾的一所高中門外，準備迎接一年一度的大學入學考試。

韓國的教育制度既鼓舞人心，又令人生畏。《紐約時報》稱，韓國學生平均每天學習13個小時，普通高中生每晚只睡5.5個小時，以便確保有足夠的時間學習。已成“企業化規模”的補習班被稱為“韓國教育體系的支柱”，美國賓夕法尼亞大學的研究表明，韓國是家庭在教育上花費最多的國家，許多韓國家庭近一半的收入用在給孩子上補習班和購買著名補習班附近的“學區房”上，因為它被視為成功的跳板。

用狂熱來形容韓國人對教育的態度并不為過。沒有對教育的癡迷，韓國不可能成為今天的經濟強國。快速的經濟增長速度得益于巨大的教育投資。

但韓國教育也有嚴重的問題。一項調查顯示，韓國青少年在30個國家中自殺率最高。目前，韓國政府正試圖再次為民眾對教育的狂熱“降溫”，停止以過快的速度建學校、招聘教師，廢除中學入學考試，規范和限制補習班。

近日，韓國副總理兼教育部長李俊植圍繞“教育改革與教育創新”接受《財經》專訪，他表示，作為一個教育強國，韓國正在反思，并樹立起“讓所有人享受快樂教育，培養創新型人才”的目標。 人力是國家競爭力的基礎

《財經》：1960年以來韓國是經合組織開發援助委員會成員國中唯一一個從受援國變成對外援助國的國家。韓國也因其備受矚目的經濟發展，成為發展中國家中的榜樣之一。韓國向教育的投資對經濟發展起到什么作用？

李俊植：韓國雖然自然資源稀缺，但卻實現了有目共睹的經濟增長，這是因為我們堅信人力資源是國家競爭力的基礎，因此大力投入教育發展。

韓國推廣了義務教育，并致力于創造具有示范性的教育環境。在很短的時間內，大部分韓國公民就已開始從成熟的公共教育體系中受益。

韓國從1952年開始實行小學義務教育，到1960年，入學率達到96%。1984年普及初中義務教育，到1990年入學率超過90%。到1999年高中入學率超過90%。2015年，小學和初中的入學率分別達到98.5%和100%，高中達到96.3%。

為了培養信息社會需要的高質量人才，韓國還加強對高等教育的支持。高校入學率從1980年的11.4%提高到2000年的50%，2015年更達到68.1%，實現了高等教育在韓國公民中普及。

教育質量和數量的矚目成就不僅是政府努力的結果，也有賴于民間投資，私營部門投資占高中的40%、高等教育機構的85%。普及的教育機會和高質量的教育水平不斷培養社會需要的人才。他們走向不同行業不同部門，為經濟發展做出貢獻，也讓韓國經濟在世界上排名第11位。

《財經》：你怎么看中韓兩國教育體系的異同？韓國如何通過教育實現經濟飛速發展，可否分享一些經驗和教訓？

李俊植：中韓兩國都強調通過教育培養有能力的人才，以此作為國家發展的動力，并大力投入教育發展。

接受教育的出色人才成為關鍵的人力資源，在各領域大展拳腳，促進了韓國政治、經濟、社會和文化等各領域的迅速發展。而國家發展也反過來進一步促進了教育發展。但是這也帶來了一些副作用，特別是對能力和興趣不同的學生實行標準化教育，用統一標準來評估學生等，這些導致了過度競爭和學業負擔過重。

《財經》：韓國教育部門設計國民教育政策時，當前的關注點是什么？

李俊植：雖然韓國教育大大推動了國家的發展，教育成果在國際上也非常突出，但韓國仍然面臨許多關鍵性問題，比如：大學入學競爭激烈，教育與勞動力市場技能不相匹配，學術界派系主義盛行等。

為解決這些問題，政府為教育改革制定了“讓所有人享受快樂教育，培養創新型人才”的目標，并根據三大主要目標實施了六大教育改革議程。

三個主要目標是：1）培養學生的夢想和才能;2）培養適應社會需求的創新型人才;3）實現以能力為導向的社會。

六大教育改革議程包括：1）自由學期制;2）公共教育常態化;3）行業需求與教育相匹配;4）地方教育財政改革;5）工作學習并行制度;6）先就業后升學制度。

特別是從去年開始，韓國著重在自由學期制及工作學習并行制度等方面做出了一系列努力。

通過這些努力，我們希望提供能夠幫助每個學生發展能力和才能的教育，而不僅僅是關注成績，從而培養面向社會的創新型人才。

韓國希望為這些教育改革議程的推進打下堅實的基礎，從而支持改革措施在學校的實施。今年開始在所有中學實行自由學期制度，旨在支持和確保高質量的體驗式教育，同時也試圖通過提高教學和學習質量，實現校園改革。

除了大學的定量結構性改革，另一個重點是解決勞動力市場技能不匹配的問題。因此我們計劃實行多元化項目，培養滿足社會需求的人力資源，如PRIME項目，并在大學實行改革。PRIME即行業需求匹配教育項目，根據行業和社會需求對本科項目和入學名額進行重整，以減輕學校教育和勞動力市場不匹配的問題。

此外，政府還計劃擴大學徒制職業高中，改善下一代學生的學習體制，創造注重能力的社會。

最后，政府的目標還包括加強對有困難的學生提供教育支持，讓所有公民獲得平等教育機會，在民主社會和睦共處。提供支持的對象包括：有殘疾的學生、低收入家庭學生、多文化背景的學生，以及脫北者，這樣能讓他們未來能夠更好地融入社會。 如何化解過重的課業負擔

《財經》：韓國對教育的巨大投入，促進了教育的發展，也給很多家庭帶來經濟負擔，特別是各種補習班給學生帶來沉重的學習負擔。韓國教育部門對補習班教育的改革政策是什么？取得了哪些進展，以及仍然存在哪些挑戰？

李俊植：解決補習班問題的關鍵是公立學校教育正常化。

首先政府今年在所有學校推廣自由學期制度，旨在培養學生的才能和能力。此外，政府還啟動了《推進公共教育正常化特別法》（Special Law for Promotion on Normalization of Public Education，2014年9月2日），旨在培養有利于公立學校教學和考核的環境。

為了打造一個體現學校教育特點的大學入學體系，CSAT（大學修學能力測試）的考試問題來自學校課程，并且英語科目上采用了“絕對等級制”，即考試成績不再用分數制，而是以10分為一個區間，劃分等級，90分-100分的都算第一等級，以此來降低學生的教育負擔。

此外，削減補習班規模的舉措還包括“先就業后升學”等項目的實施，從而使得社會更注重能力，幫助學生制定未來規劃。

政府還采取了多種政策來改善補習機構的透明度，減輕它們給家長帶來的負擔。

首先，根據廣域市（中央直轄市）或特別自治道的規定，對補習機構和課外教學的時間進行限制，避免過度學習，保護學生的健康權益。

此外，教學機構的收費通過網站、手機應用以及戶外廣告系統公開，從而便于公眾獲得信息。我們還計劃每年定期監控和規范教學機構和私立教育機構，對存在非法行為的機構嚴加規范。

《財經》：韓國的年輕人因追求成績而承受很大的壓力，經常學習到深夜，一些調查顯示，學生的幸福感很低。在此背景下，教育部采取了什么教育政策來改善和保護學生的健康？

李俊植：教育的根本是給學生希望，韓國教育部實行了一系列關鍵政策，旨在提高學生滿意度和自尊感，支持他們的心理、身體健康。

其中一個具有代表性的政策就是在中學實行的自由學期制度。此外2015年修訂版課程設置也嘗試對學習量進行優化。根據2015年實施的《人格教育法案》，大力推廣提高溝通能力和同理心的人格教育，通過體育活動（針對每個學生的體育項目）促進全面健康，同時還實施了多樣的藝術教育。

《財經》：你多次提到自由學期制度，請介紹一下這項制度的做法。

李俊植：這項制度具體來說，就是在中學實行一個學期的自由學期，在此期間學生沒有考試的負擔，同時通過更加靈活的課程安排，讓學生可以參與多樣的體驗式和職業為導向的活動。

自由學期期間，學生可以進行參與式教學，如討論、現場作業、項目等，自我指導學習，掌握實踐性知識。

此外，為了滿足學生多樣化體驗的需求，還安排了170多個小時的活動，幫助他們找到自己的夢想和才能，包括職業探索活動、選修主題活動、藝術和體育活動、俱樂部活動等。

通過自由學期制度，韓國政府的目標是從重視記憶的教育轉向重視關鍵能力的教育，培養自我指導學習技能和創造力等能力。此外還為學生提供機會進行自我探索，尋找自己潛在的才能和技能，幫助他們在學校生活中找到幸福感。

《財經》：實施自由學期制度的原因是什么？該制度取得的主要成績是什么，對包括中國在內的東亞國家有什么啟示？

李俊植：韓國學生在國際考試中表現都非常好，但他們對學習的興趣和幸福感相對較低。韓國從貧窮走向富裕的發展之路離不開教育，但重課業的教育一味強調知識，在競爭的環境下培養“快速追從者”，降低了學生的幸福感。

因此韓國推出了自由學期制度，提供以學生為中心的教學、多樣化的體驗，幫助他們找到自己的夢想和才能，讓學生成為以創造力領導未來社會發展的第一動力。

自由學期制度最大的成果是活躍了課堂。具體來說有如下效果：通過參與和體驗式教學，課堂上睡覺的學生人數大量減少，由于溝通時間增多，學生和老師的關系得到改善，校園暴力也有所減少。當學生們能夠探索自己的夢想和才能，他們能夠找到為什么學習、學習的目的是什么等問題的答案，這能夠提高他們的學習動力和成績。

中國和東亞地區在學業上的過激競爭可能產生副作用，如學生缺乏興趣和幸福感。而像自由學期這樣的制度能夠幫助實現多重目標，如培養關鍵能力，提高學習成績和幸福感。 如何打造個性化教育

《財經》：在2016年1月的達沃斯論壇上，世界經濟論壇執行主席施瓦布說，“我們正處在一場技術革命的開端。這場革命正從根本上改變著我們的生活、工作和相互關系。”他還強調第四次工業革命已經到來。特別是“AlphaGo”體現出以人工智能為代表的技術革命正開始加速，這也對教育的改革提出要求，畢竟教育肩負著培養未來人才的重任。你對教育的未來怎么看？

李俊植：韓國圍棋世界冠軍李世石和AlphaGo的對戰讓我們見證了人工智能和知識技術的重大發展。我們看到智能知識社會不再是模糊的未來，而是即將成為現實。世界正面臨技術革命，即所謂的第四次工業革命，有人預計人工智能未來將取代全球25%以上的工作。

隨著人工智能的發展，學生們可能無需去學校就能獲得多種多樣的知識和信息，甚至可以接受高度個性化的教育服務。預計技術革命將為教育帶來巨大變化和深遠影響。

雖然韓國的教育帶動了國家的發展，成果顯著，但為學生們提供的依然是標準化的教育。但是，學生們的能力和興趣多種多樣，根據“學術能力和標準”等統一標準對他們進行評估，確實會導致過度競爭和學業負擔過重。

現在是時候響應社會不斷變化的需求、改變標準化課程和僵化的學校體系、提供體現學生興趣和學術能力的個性化教育了。

我們已通過自由學期制，嘗試進行個性化教育，未來還將根據大數據和學習分析平臺對每個學生的學習特點進行分析，采用新的學習形式，進而在不遠的將來采用高科技人工智能技術實現個性化學習。

此外，未來有競爭力的人才不再是“單純的職業人士”，而是“有創造力、綜合型人才”，能夠綜合多種知識，創造新價值，富有創意，積極敢闖，有社群精神，為人正直等。

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早在1954年,美國的錢家其已將計算機應用于放射治療,計算劑量分布和制定治療計劃;1959年,美國的Ledley等首次將數學模型引入臨床醫學,提出了可將布爾代數和Bayes定理作為計算機診斷的數學模型,并以此診斷了一組肺癌病例,開創了計算機輔助診斷的先例;1966年,Ledley首次提出“計算機輔助診斷”(computeraideddiagnosis,CAD),形成了計量醫學;1976年,美國斯坦福大學的Short-liffe等研制成功了著名的用于鑒別細菌感染及治療的醫學專家系統MYCIN,建立了一整套專家系統的開發理論;1982年,美國匹茲堡大學的Miller等發表了著名的Internist-I內科計算機輔助診斷系統,其知識庫中包含了572種疾病,約4500種癥狀;1991年美國哈佛醫學院Barnett等開發的“解釋”軟件,包含有2200種疾病和5000種癥狀。

2醫學專家系統的組成

專家系統是基于知識的系統(Knowledge-BesedSystem)。一個完整的醫學專家系統應由知識庫(Knowledge-Base)、數據庫(DataBase)、推理機(InferenceEngine)、知識獲取模塊(Knowledge-AcpuisitionModule)和解釋接口(Explana-toryInterface)組成。知識庫中存放系統求解問題所需求的知識,數據庫用來存儲初始證據和推理過程中得到的各種中間信息,推理機是一組程序,用來控制和協調整個系統,它通過輸入的數據,利用知識庫的原有知識按一定的推理策略解決所提出的問題。知識獲取模塊就是學習模塊,它為修改和擴充知識庫存的原有知識提供相應的手段。解釋接口是用戶與專家系統交互的環節,負責對推理給出必要的解釋,便于用戶了解推理過程,為用戶向系統學習和所作所為系統提供方便,具有解釋功能是專家系統區別于其它計算機程序的標志。目前,已有一些知識表示型的醫療診斷專家系統。

3醫學專家系統的設計

建立醫學專家系統要求將專家的知識轉換為機器處理。在系統分析工作中,要求完全嶄新的基于知識的設計方法,使得計算機從數據處理過渡到知識處理,從計算和存儲數據轉為推理和提供知識。原型系統方法是醫學專家系統實現的重要開發方法,其早期階段的目標是迅速發展最終系統的模型,獲得所有任務的初步方案,后繼階段進行測試和擴充,增加更多細節,如此逐步發展和求精,直到逼近最終系統,滿足用戶要求。原型系統方法的優點是:增進用戶與開發人員的溝通;用戶在系統開發過程中起主導作用;辨認動態的用戶需求;啟迪衍生式的用戶需求;縮短開發周期,降低開發風險。由于專家系統分析層面難度大,技術層面難度相對較小,因此,原型系統方法是最為適宜的開發方法。原型設計階段的目標是解決領域知識的形式化問題,定義事實、關系和專家的推理策略,建立原型模型。原型系統的設計分為以下三個階段。

3.1識別和定義系統的概念模型本階段的主要任務是知識獲取,識別系統的主要任務,識別和獲取有關的重要概念及其關系,定義概念模型。這些概念和關系對確定知識庫的結構是很有用的。任務領域中的概念必須按照問題求解行為的具體例子抽象。專家的思考模式必須包含所有基本元素,并且能被修改和擴充。本階段除了采訪專家獲取知識之外,大量信息可以從已存的書籍、資料等重要文獻中獲取。

3.2概念設計在建立概念模型之后,就可開始概念設計,選擇合適的知識工程工具(如知識表示),正式地表示問題和解法。主要工作包括設計適合于專家智能活動的可執行的知識表示模式、推理機制和用戶接口。知識工程師應盡快設計和建立一個原型系統,以便提供開始的側重點。

3.2.1知識表示模式設計所謂知識表示模式設計就是根據醫學領域中知識類型及特征,選擇合適的知識表示方法,描述知識模型。一般來說,系統控制知識和專家的決策知識表示為產生式規則;如果對象各要素間的關系可通過邏輯運算去體現,可采用謂詞邏輯表示法;對于較復雜的結構結象可使用框架或語義網方法,如專業概念知識。為了有效地表示各種知識,系統可以綜合使用多種知識表示方法。設計的結果是應用知識表示工具描述的知識模型。

3.2.2推理機設計常用的推理方法有正向推理、逆向推理和雙向推理三種,這三種推理方法又可分為精確推理和不精確推理。推理機設計包括根據應用領域選擇推理方法,設計自動推理算法結構,以及其它控制結構和各部分之間的通訊機制。它涉及知識的選擇和應用問題。例如,專家系統最成功的實例之一,是1976年美國斯坦福大學肖特列夫(Shortliff)開發的醫學專家系統MYCIN,這個系統后來被知識工程師視為“專家系統的設計規范”。MYCIN主要用于協助醫生診斷腦膜炎一類的細菌感染疾病。在MYCIN知識庫里,大約存放著450條判別規則和1000條關于細菌感染方面的醫學知識。它一邊與用戶進行對話,一邊進行推理診斷。它的推理規則稱為“產生式規則”,類似于:“IF(打噴嚏)OR(鼻塞)OR(咳嗽),THEN(有感冒癥狀)”這種醫生診斷疾病的經驗總結,最后顯示出它“考慮”的可能性最高的病因,并以給出用藥的建議而結束。概念設計中提供豐富的概念。各種概念隱含了程序設計方法及知識的表示形式。概念方法可以輔助知識工程師認清對象之間的關系,以使概念化專家決策處理中所使用的各種對象及屬性。在概念設計中,要避免使用傳統系統經驗,例如基于個別實例或部分關系,企圖畫出一個決策處理的與/或樹,這將導致失敗。概念設計方法將知識工程師從“過分分析的陷阱”中解放出來,以便有效地設計原型系統。

3.3詳細設計概念設計建立了系統的主架,詳細設計階段的目標是發展詳細的信息處理模型,識別和獲取與模型有關的微知識,例如概念、對象/實體的詳細描述。主要的工作包括:識別邏輯命題、書寫一些描述和過程的代偽代碼,副出語義網絡圖;將與/或樹轉換為自然語言規則;畫出直接表示圖或模型;識別和命名表示的框架及槽;識別和命名數據庫的款目等。詳細設計應規定語法和語言的特殊限制,但不應開始實際編碼,也就是說詳細設計應獨立于任何程序設計語言。自然語言規則提供詳細的編碼描述規格。應用自然語言表達規則,使所有設計者能容易地明白知識表示結構,便于參加編碼和檢測。

4醫學專家系統的實現方法實現原型系統階段的主要任務是選擇合適的開發工具,完成原型系統的程序設計,即編碼、測試和修改。

4.1系統開發工具的選擇為選擇合適工具,需要考慮如下問題。

4.1.1開發工具的通用性工具系統通用性越強,則在用其構造一個具體的專家系統時,知識工程師的編程任務越復雜,對知識工程師研制系統的能力及編程水平要求越高。例如ISP、OPS5,PROLOG等工具都是通用性較強的工具系統。使用通用性工具設計的系統,其使用范圍較廣,便于移植和推廣。另一方面,工具系統的通用性越強,一般說來其領域針對性也越差。對于某些專業領域,某一個通用性工具所生成的專家系統的效率往往很低。因此,在選擇開發工具時,必須在通用性與方便性,通用性與具體專業領域的針對性之間進行反復的權衡。

4.1.2開發工具的特性與專業領域特性的匹配程序

4.1.2.1與專業領域的問題特性的比較著重比較搜索空間的大小、數據的形式、問題的結構等。

4.1.2.2與求解問題的方法特性的比較例如搜索類型,知識表示法、不確定性的處理方法、控制結構形式等的比較。

4.1.2.3專家系統學習能力的強弱、知識庫維護能力、知識獲取能力、人機接口的友善程度、系統的擴展性與協作適應性等。目前大多數專家系統選用人工智能語言,如PROLOG,LISP。PROLOG的數據庫能力較強。它們提供許多適于人工智能處理的功能。選用該類語言,系統設計的主要任務是設計知識庫和人機接口。缺點是使用存儲空間多、速度慢,因此,可部分使用C語言作為輔助工具。面向較窄專業領域的專家系統,多選用專家系統工具,可以迅速產生原型系統,由于醫學專家系統的專業領域一般較窄,故大多采用專家系統工具。專家系統工具已與強有力的數據庫系統相連接,可用性越來越強,它們成為建造專家系統的合適工具。若系統設計對于存儲空間和速度要求較高,并且知識工程師人力較充足時,也可選用一般的程序設計語言,尤其是面向對象的程序設計語言,中VC、VB、JAVA等。在選擇開發工具過程中,知識工程師起主要作用,并應與領域專家密切協商,全面考慮硬件、軟件、領域問題和上述原則,選出恰當的工具系統。

4.2編碼編碼是應用選擇的工具語言記錄事件和知識。它將詳細設計階段產生的知識結構、推理規則、控制策略及其它部件的形式描述轉換為工具語言形式。主要的工作是轉換自然語言推理規則,構造知識庫;轉換推理算法為推理程序。盡管此項工作與非智能語言的編碼沒有區別,而這里一般使用的語言是LISP,PROLOG或專家系統工具語言。在編碼中,知識工程師常發現詳細設計中的問題,因此,詳細設計和編碼常是緊密相關的循環處理。編碼中發現的問題也可能引起大范圍的反復處理,例如,可能需要完全重新設計知識表示。

4.3測試與修改測試階段的主要任務是評價原型系統及其實現形式是否符合設計者、專家及用戶的要求,應用各種各樣的實例,檢測知識庫和推理結構中的弱點,修改原型。

4.3.1檢測推理檢測推理就是檢查無效的推理。主要工作是檢測機制細節,如接口和內部流程。知識工程師構造人工模擬實例檢測系統的詳細部分,當系統違背設計得意愿,則發現錯誤。糾正無效推理中的錯誤,需要重新編碼。產生無效推理的原因是程序員錯誤地轉換知識。

4.3.2檢測知識在知識系統中,正確的編碼并不意味著知識正確。這種處理努力探測無效的和模糊不清的知識。除了人工實例,專家和知識工程師還可用真實實例檢測,讓系統作合適的決策,并可保留這些檢測實例以備后用。無效知識的發生,是由于專家沒有正確地描述事實或沒有完全理解事實。當系統違背專家的意愿時,可發現這類錯誤。模糊知識的發生是由于專家不能識別所有的蘊含關系,如組合條件太多。當系統選擇不同的解法(而專家要求相同解法)時,可發現這類錯誤。例如重復執行概念識別,以便發現錯誤的知識;重復執行概念設計來重新評估知識表示的選擇,這兩種處理又引起重復執行詳細設計。當知識是完整一致的,僅要求重復執行詳細設計和編碼。若在檢測推理機制中,專家發現了檢測子問題的新條件,則重復執行問題定義、概念識別、概念與詳細設計及編碼。因而專家可用發現的新條件精煉已存知識表示。當專家對早期的知識檢測不滿意,將知識加入知識庫時,發現一些錯誤,則他重新執行是識別和定義概念,處理和發現新概念。為此,概念設計、詳細設計、編碼和檢測推理均需要新執行,調整由定義新概念所引起的變化。

4.4證實原型系統當專家和知識工程師相信推理和知識是正確的,則執行本處理。這種處理用執行大量的真實例檢測隱含錯誤。知識工程師可將原型放入檢查區域,工作一段時間,這種檢測可能發現較少的小錯誤。證實也可發現專家和知識工程師的偏見。專家和系統的交互中可能存在盲目的缺點。因此,應邀請其他多位專家指導證實處理。他們的新觀點可能會發現新問題。最后的證實工作是并行執行系統檢測和人工檢測(人工檢查活動不與系統交互)。然后按要求逐個比較結果,并做客觀地記錄。這些檢測將提供大量的寶貴意見。

4.5系統的發展與維護檢測工作完成后,原型可被進一步修改和擴充,發展成為實用系統。維護的目標是評價和擴展系統,改進系統執行。由于在發展中迅速設計原型,可以避免和減少維護工作。如果系統中使用的規則和過程以常規變化為條件,則需要專家和管理者周期地檢查系統的執行。一個知識系統模式化人類在特定領域中的專知,而專家和知識都不是靜止不變的,因此系統中的知識庫和推理模式必須繼續檢測和發展。這包括收集關于系統執行的知識、缺陷及定義的變化。主要方法是利用機器學習技術維護、擴展知識庫,以改進系統執行。這種設計方法適用于所有的知識系統,對于復雜的綜合型系統,還要考慮與其它分系統的通訊與協作。

5總結與展望

縱觀國內外醫學專家系統的發展,可從以下3個方面進行總結。

5.1人工智能、專家系統理論70年代,多用概率統計法,即所謂的數字計算法,從疾病—臨床資料(癥狀、體征理化檢查)的發生頻率與疾病概率之間的明確統計學分析,得出最相似的診斷。此方法現已趨于淘汰。80年代后,則多用人工智能的方法,即以疾病的數值表敘與專家的推理相結合導致的一種決策方法。兩種方法都要通過一定的數學模型來實現,常見的數學模型有Bayes公式,模糊數學及加權求和—閾值浮動(至80年代中期,國內2/3的系統采用了這3種數學模型,但這3種數學模型的應用,有一定局限性)。還有的研究是關于診斷系統的通用開發平臺等方法學方面的,使醫學診斷專家系統在解釋方法學、評價標準、知識庫建立以及因果定量推理等方面成為研究熱點。關于醫學診斷中推理的復雜性,有人提出,病人可能有相互關聯的多種疾病,而表現出的癥狀并不確定與某一類疾病有關,一個癥狀是否會出現也不確定,因而復雜程度不同的推理,可以精密程度不同的模型中進行。此外,由于人類疾病的適時性,有必要在沒有明確的診斷結論時給出有關診療建議。同時,用來監測、存儲和顯示大量數據的系統數據庫應與推理有機的結合起來。啟發式分類也是人工智能方法中的一種,即從一組輸入數據中提取特征,并進行分類,根據分類特征在一組已知的診斷類型中選擇。模糊邏輯原理尤其適合于醫學應用,因為醫學決策所需的許多信息都是不確定的。適于人工智能、專家系統應用的計算機語言,在早期有LISP和PROLOG,但到現在,尚無更新的、合適的語言出現。

5.2人工神經網絡在醫學專家系統中的應用人工神經網絡是最近幾年發展起來的一項新技術,是模仿生物神經系統中神經元的一種數學處理方法。由于它的并行處理方式、自學習能力、記憶能力、預測事件發展能力,因而可以起到專家系統的作用。特別在分類、診斷以及基于分類的智能控制和優化求解方面,神經網絡專家系統比傳統的專家系統(指上述用概率統計法,數學模型建立的專家系統)有更優越的性能。故人工神經網絡代表著當前最先進的人工智能技術,但此項技術尚不成熟。如只適用于解決規模較小的問題,其性能受訓練數據集的限制,以及無法解釋推理過程和得出結論的依據等。

篇7

一、虛擬現實技術簡介

虛擬現實技術（Virtual reality technology，簡稱VR），是20世紀末發展起來并涉及多個學科的高新技術，它匯集了計算機圖形學、圖像處理與模式識別、人工智能技術、人機接口技術、多傳感器技術、語音處理與音響技術、網絡技術、并行處理技術等高新技術，涉及到數學、物理等學科領域，與地理、生物、氣象學、美學、心理學及社會學科等相關。該技術為人機交互界面的發展開創了新的領域，為智能工程的應用提供了新的界面工具，為各類工程的大規模數據可視化提供了新的描述方法。

虛擬現實的概念可以闡述為：“利用計算機生成一種模擬環境，通過多種傳感設備使用戶‘投入’到該環境中，實現用戶與該環境直接進行自然交互的技術”。簡而言之，虛擬現實即利用計算機來模擬真實環境。這種所謂真實環境可以是客觀存在的，也可以是理想中的環境，使用者不僅能夠通過虛擬現實系統感受到在客觀物理世界中所經歷的“身臨其境”的逼真性,而且能夠突破空間、時間以及其它客觀限制,感受到在真實世界中無法親身經歷的體驗。虛擬現實技術目前已應用于非常多的領域：如地理信息系統、三維數字化城市仿真、社區規劃、數字化校園、虛擬實驗室、數字化自然景點漫游、軍事模擬及訓練、汽車駕駛、飛行訓練、醫學模擬解剖、三維游戲娛樂、三維電影制作等。從教育發展變革的過程看，紙和印刷術的出現、廣播和電視技術的發展、計算機和網絡技術的普及，都曾引起教育的飛躍。虛擬現實與教育相結合，以逼真虛擬環境提供良好的人機交互功能，將極大地促進教學觀念變化，也一定會引起一場教育革命。

二、虛擬現實技術在輔助地理課堂教學中的應用

虛擬現實技術在演示教學內容方面通過親臨其境的、自主控制的人機交互，提供生動活潑的直觀形象思維材料，展現學生不能直接觀察到的事物等，形成知識點。

1.全景漫游360度游覽風景名勝

目前很多地理教師在介紹旅游景點、城市風貌時，多采用將各類旅游資源圖片配上音樂和解說的多媒體教學方式，但由于圖片受拍攝角度限制，毫無立體感，并不能完整反映各自特色。隨著全景技術的出現和普及，大量全景圖片被攝影愛好者在網絡上，例如，中國全景攝影網提供了大量中國旅游風光三維全景虛擬游覽圖片，涵蓋了國內主要的風景名勝、城市地標。雖然全景漫游的照片仍是平面的，但是通過軟件處理之后得到的360度實景，卻能給人以三維立體的空間感覺，猶如身在其中。

2.虛擬三維交互漫游真實再現世界遺產

虛擬現實、多媒體與網絡等信息技術為世界遺產的保護、復原與研究提供了新的手段和方法，國內外紛紛開展虛擬博物館、數字化景區等建設，目前已初步建成的虛擬博物館主要有虛擬故宮、數字敦煌、盧浮宮和大英博物館等；數字化景區有黃山、九寨溝、峨嵋山等。例如，虛擬紫禁城除在互聯網上再現三維的故宮建筑、文物及人物外，還可與同時逛虛擬紫禁城的游客網上聊天交流；與在線的志愿者、工作人員交流；下圍棋、斗蟋蟀、射箭、觀看皇帝御膳及宮廷繪畫等活動。

3.虛擬實驗室徹底打破空間與時間限制

利用虛擬現實技術，大到宇宙天體，小至原子粒子，學生都可以進入這些物體的內部進行觀察。虛擬技術還可以突破時間的限制，一些需要幾十年甚至上百年才能觀察的變化過程，通過虛擬現實技術，可以在很短的時間內呈現給學生。例如，一些從時間上看長到數億年的地殼海陸演化，短到轉瞬即逝的地震波的傳遞，這些過程都無法直接觀察。在虛擬地理實驗室里，將虛擬現實、重力感應、體感技術等結合，可以完成地震波傳播、火山噴發、海嘯等實驗，使之直觀地展現在學生面前。VR技術還可以對春夏秋冬的四時季相和日出、日落的時段更替以及云、霧、雨、雪等天象時令進行模擬。

地理教學中能采用虛擬現實技術的內容舉不勝舉，如可通過虛擬漫游鳥瞰整個城市，學習城市規劃相關知識；利用虛擬技術進行溫室效應的探索學習，從而分析城市建設與周邊綠地、水體對城市小氣候的相互影響。只要經過精心的設計、操作，VR技術就能夠對任意地理元素進行編輯以適應地理教學的需要。

三、虛擬現實技術推動地理教學的信息化建設

地理學科具有信息的多感官、多維性和信息容量大的特點，涉及到大量的地理時空分布，對于其中抽象的、難以用語言表達的地理概念、事物、現象和規律，需要借助大量動畫演示來幫助學生理解，因此在地理教學中開展虛擬現實教學比其它學科擁有更大的優勢。

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機器人技術是融合了機械、電子、計算機及人工智能等學科知識的先進技術，按照用途分可分為工業機器人、教育機器人、空間機器人、軍用機器人、娛樂機器人等等，其中工業機器人應用較多。工業機器人在汽車工業、電力電子、橡膠塑料、機械及金屬制品等行業有著廣泛的應用。工業機器人在國外發達國家應用較多，近年來中國作為世界第二大經濟體也毫不遜色，僅2010年就銷售了14，978臺，成為全球機器人增長最快的市場。隨著我國經濟發展所依賴的人口紅利逐漸喪失，倒逼企業轉型升級，國家也相應出臺了“轉方式，調結構”政策，工業機器人作為一種自動化設備將迎來發展的春天。工業機器人專業是順應時展的先進技術，許多人相信10年后它會像今天的數控技術一樣成為先進制造業的主流生產設備和技術。高職院校作為技能技術型人才的培養基地，培養機器人應用方面的高素質人才，非常必要而且有著良好的前景。

1 高職院校開設機器人專業教育的現狀

目前高職院校培養的主要是工業機器人專業方面的人才。學生就業領域主要是兩大類，一是機器人制造廠商和系統集成商，例如ABB、 庫卡KUKA、那發科FANUC、安川MOTOMAN、松下、OTC等知名機器人廠商；二是使用工業機器人應用企業，涉及行業主要是：汽車制造、摩托車制造、機械制造、電子器件、集成電路、塑料加工、石化、輕紡和煙草、食品行業等較大規模生產企業。前者需求的是機器人和相應工作站的開發、組裝、調試、銷售、售后支持的技術和營銷人才，后者需要的是從事自動化生產線上工業機器人及其輔具系統、檢測裝置、機電設備系統的安裝、運行、操作編程、維修、維護、管理等綜合素質較強的技術人才。

為了適應工作的需要，高職機器人專業開設的主要課程是英語、應用數學、電路、電子技術基礎、智能檢測技術、計算機控制技術、PLC與電機控制技術、工業機器人現場編程與調試、機器人機械系統結構與拆裝、自控原理與系統、伺服驅動技術、自動焊接的機器人技術、噴涂機器人應用技術、機器人與自動線技術等。

目前開設該專業的國內高職院校少之又少，2012年高考招收工業機器人專業的高職高專院校全國僅有一所。主要原因是工業機器人專業是一門綜合學科，學生學習需要多學科的基礎，不論是研發應用還是專業學習都有相當的難度；我國工業機器人起步較晚，開展這方面研究的高校和科研院所較少，開設該專業的高職院校就更少了；由于過去我國勞動力價格低廉，企業應用工業機器人由于成本較高而缺乏動力，除了大型制造企業外，一般企業使用工業機器人較少，因而機器人專業的畢業生不容易找到對口工作；對于高職院校來說開設機器人專業前期投入大，學生畢業后就業面窄，開設機器人專業性價比相對較低，導致高職院校缺少積極性。

2 高職院校開展機器人教育的價值

高職院校的辦學宗旨是“以就業為導向，走產學結合發展道路，為經濟建設培養高素質的技能型專門人才”，未來我國機器人有著良好的發展前景，在高職院校開展機器人專業非常必要。

2.1 高職院校開設工業機器人專業是主動適應社會需求的體現

中國是一個制造業大國，機器人市場有巨大的需求，中國已成為世界上增長最迅速的工業機器人市場，我國機器人產業已經進入新的歷史機遇期，未來將長期保持40%以上的高速增長。預計2014年我國需求量將達到32000臺，成為全球最大的機器人需求國。

目前，中國工業機器人應用的普遍度越來越高，一些大企業掀起使用工業機器人的風潮。公開資料顯示，2009年，比亞迪公司耗資數億元引進了13臺ABB噴涂機器人。富士康今年春節過后暫停招工，據說是因為大量使用機器人替代人工。富士康董事長郭臺銘曾表示，公司將增加生產線上的機器人數量以完成簡單重復的工作，2012年達30萬臺，2014年達100萬臺。此外，華為、中興通訊、廣州光寶也在使用工業機器人。

隨著機器人的廣泛應用，必然將產生與工業機器人相關的人才需求，高職院校開設為生產一線服務面向大、中型企業，從事工業機器人等大型機電設備的安裝、編程、調試、維護、運行管理、故障檢測與維修等工作并能實施車間、班組管理等應用型人才必將受到有關企業的歡迎。

2.2 高職院校開展機器人教育能夠更好地培養學生的綜合能力

所謂機器人教育，通常是指學習機器人的基本知識與基本技能，或利用教育機器人優化教育教學效果的理論與實踐。機器人教育為提高學生的綜合素質提供了很好的平臺，高職院校開展機器人教育，通過組織學生進行機器人組裝、編程的實踐活動，然后參加一些相關的機器人競賽，能夠激發學生的學習興趣，增強動手能力，培養學生綜合運用多學科知識以解決實際問題的能力，有助于機械、電子、計算機及人工智能等多學科知識的教學。

2.3 高職院校開展機器人教育有助于學校自身的發展

開展機器人教育不僅可以與多學科理論知識的學習相結合，還可以融入到素質體育項目中去。例如流行于我國體育競技的一項新興項目――素質體育機器人運動就是一例。該運動集高科技與運動于一體，開展素質體育機器人運動能夠有效提高國民綜合素質，全面提升我國在科學、技術、教育領域的先進水平，積極促進中國體育事業、體育產業的健康發展。

目前素質體育機器人運動逐漸得到了一些高職院校的重視，2012年11月，全國首家高職“素質體育機器人運動人才培養基地”在淄博職業學院落地。素質體育機器人運動人才培養基地的建立，在技術方面能夠促進電子、機械、軟件技術、材料科學等相關專業開展技術研究；在產業方面能夠積極拉動有關機器人器材、新材料、新工藝制造等產業發展；在人才培養方面能夠為國家培養大批裁判員、教練員、運動員等各類專業人才；在人才就業方面能夠提供各類賽事長期需要的大批裁判員、教練員、專業輔導員或教師和賽事工作人員從事賽前、賽事的培訓、教育、保障、管理、服務等工作；在專業資格認證方面能夠通過教育培訓使運動員、教練員、裁判員掌握知識和技能，對合格者做出資格等級認證；在國內外交流方面可擬建高職聯盟，組建參賽隊伍，參與國內外賽事，進行人文、教育、科技等方面的交流與合作。

3 開設機器人專業教育需要注意的問題

開設工業機器人專業要考慮外部和內部兩方面的條件，外部條件包括該專業應用領域的發展前景以及相關領域職業技術人才的市場需求，內部要考慮學校自身條件成熟與否，一是師資條件，工業機器人學科的綜合性決定了學校要有電子、計算機、電機、機械、機電、自動控制等領域具有一定理論和經驗的教師隊伍；二是實訓條件，除了傳統的機械、電子、電工、計算機等實訓室以外，還要有專門的機器人實訓室，以完成機器人編程和操作實訓；三是校企合作條件，作為專業性很強的專業，機器人專業人才的培養要有針對性，為了更好滿足企業的用人需要，提高就業率，學校要有意識地與相關企業做好聯合培養工作，進行訂單式教育。

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一、國內外賽事

目前，國際上的各類機器人競賽大多自上世紀末興起，歷經近二十年的發展，已成為了綜合性教育改革的新力量。近年來，國內的機器人競賽也在迅速開展，旨在推動機器人技術發展，培養學生的綜合創新能力，并取得了良好的效果。國內、國際上一些影響較大的機器人競賽包括以下幾項。

1.機器人足球竟賽。機器人足球競賽需要由若干機器人組成隊伍，通過機器人之間的互相通信、配合，協同進行比賽。目前，國際上最具影響力的兩個機器人足球賽事組織為：FIRA國際機器人足球聯合會和ROBOTCUP國際機器人足球世界杯賽。

2. 機器人滅火競賽。機器人滅火競賽最早是由Jack Mendelssohn教授在1994年提出，該競賽模擬機器人在一套四室一廳的房間內進行滅火，要求參賽的機器人在盡可能短的時間內熄滅房間中隨機放置的蠟燭。目前，機器人滅火競賽已成為全球最普及的智能機器人競賽之一。

3.亞太大學生機器人大賽。亞太大學生機器人大賽始于2002年，由亞洲太平洋地區廣播電視聯盟(ABU)發起，每年舉辦一次，已成功舉辦13屆。大賽主要面向包括中國、日本、韓國、新加坡、泰國和印度尼西亞等國家和地區的在校大學生，著力培養學生的科技創新能力。

4.飛思卡爾杯全國大學生智能汽車競賽。飛思卡爾杯全國大學生智能汽車競賽是教育部為提高我國大學生創新實踐能力、團隊協作精神，委托高等學校自動化專業教學指導委員會主辦的機器人競賽。大賽2006年首度舉辦，分為競速賽與創意賽兩類。另外，國內還舉辦有中國機器人大賽、全國機器人大賽、廣茂達杯中國智能機器人大賽等賽事，旨在為RoboCup公開賽、FIRA世界杯機器人大賽以及國際機器人滅火競賽的中國賽區選拔優秀的隊伍。

二、機器人競賽促進學生能力培養

機器人技術是一項涉及人工智能、機械工程、自動控制、傳感技術等多領域的綜合性學科。智能技術的迅速發展，也為機器人競賽提供了越來越完善的平臺。學生通過參加機器人競賽，能夠提高學科綜合能力，培養實踐創新能力以及團隊協作能力。

1.機器人競賽與創新能力的培養。創新人才的培養是建設創新型國家的關鍵，本科教育則是培養創新型人才的重要階段[2]。教育部《關于實施高等學校本科教學質量與教學改革工程的意見》中強調：要大力加強實踐教學改革，推進高校實踐教學模式的改革與創新，促進學生自主創新興趣和能力的培養，激發大學生的興趣和潛能，培養大學生的團隊協作意識和創新精神。在我國傳統本科教學體系中，通過教師授課是學生獲取知識最普遍的渠道，與此同時，考試成績也成為教師檢驗學生知識掌握情況的唯一方法。目前，隨著社會對于人才要求的不斷提高，實踐能力受到了越來越多的重視，各高校廣泛開設工程訓練相關課程以提高學生的實踐動手能力。然而，筆者在輔導我校工程訓練中心電工電子基礎課程時發現，學生在傳統教學體系中缺少的并不僅僅是實踐動手能力，更重要的是創新能力。創新能力是指運用已掌握的知識和理論，在科學、技術及各類實踐活動中，不斷提出具有社會價值、經濟價值的新思想、新方法和新發明的能力。機器人競賽為大學生創新能力的培養提供了一個很好的平臺：①首先，在機器人競賽中，一般僅給定比賽目標和規則，學生需要從底層算法、硬件設備、機器人外觀等逐個設計和調試。在這個從無到有的過程中，每一階段都要求學生提出自己的解決方案，很好地培養了學生的創新思維能力;②機器人競賽內容極具趣味性和可觀賞性，大大增強了學生的學習興趣和學習主動性。相對于傳統的以教師為主的教學模式而言，以競賽促進教學的模式更加以學生為主導，也更容易培養學生的創新思維;③采用競賽形式，具有一定競技性，一般要求各參賽隊從策略、技巧和時間三個方面進行比賽，這就要求學生在備賽過程中不拘于傳統思維的束縛，勇于創新。

2.機器人競賽與綜合能力的培養。機器人競賽一般由學生自由組隊參加，并根據自身興趣愛好、專業方向等選擇參賽題目，每個參賽題目往往涉及多個學科，需要學生能夠靈活應用所學知識，并與其他專業同學協作、溝通共同完成。在此過程中，不僅大大提高了學生的創新能力，同時提高了其他綜合能力[4-6]：①學生在確定題目后首先需要通過書籍、文獻、網絡等多種方式收集相關資料，并結合所學知識進行分析，形成初步方案。這個階段提升了學生對于信息的獲取能力以及綜合分析能力;②在機器人制作過程中，學生需要親自動手操作，將自己的想法付諸實踐，并在實際操作中不斷發現問題并解決問題。在這個階段中提升了學生的動手實踐能力;③機器人的制作大多涉及多個學科，需要學生通過團隊的溝通、合作，最終達到目標，這大大增強了學生的團隊溝通、協作能力;④在機器人競賽中，除了制作機器人對于學生的考驗，還會遇到一些其他問題。如在正式比賽時參賽機器人常會由于場地、燈光等問題出現誤差，這就需要學生根據現場進行快速的調試，這鍛煉了學生的邏輯思維及臨場應變能力;另外，有的比賽項目需要向評審老師講解參賽機器人的原理、創新點等，這也鍛煉了學生的語言表達能力。

三、機器人技術實踐創新教學體系

機器人實踐創新教學體系是以機器人競賽為目標而開展的一系列教學活動，主要分為三個部分，如圖1所示。

第一階段主要進行基礎課程的學習。我校工程訓練中心自2011年起開設機器人技術選修課程，課程面向全校學生，共16課時，主要包括機器人演示實驗、機器人技術基礎知識。通過機器人技術選修課程的學習，學生可以了解到機器人技術的基本概念，并掌握一些基礎知識，達到機器人技術的入門水平。最后，通過學生自身意愿和教師的篩選，進入第二階段的學習。

第二階段主要在我校工程訓練中心下設的創新班進行學習。西安科技大學創新班成立于2004年，為開放性實驗室，采用模擬公司制度進行自主化管理，師徒培訓制進行學習。通過學生之間的師徒式學習，讓每個學生以自己可以理解的方式傳授給徒弟，在互相溝通、交流中不斷提高。通過這一階段的學習，學生能夠基本掌握機器人技術，并且可以獨立承擔機器人制作中的特定環節。

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[關鍵詞] 物聯網；3PL；發展障礙；升級；對策

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 23. 025

[中圖分類號] F270.7 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2013）23- 0050- 03

1 引 言

2013年5月30日國務院辦公廳印發《深化流通體制改革加快流通產業發展重點工作部門分工方案》。該方案指出，要加強現代流通體系建設，大力發展第三方物流，促進企業內部物流社會化；同時要全面提升流通信息化水平，加快推廣物聯網、云計算、全球定位系統、電子標簽等技術在流通領域的應用。這無疑是為我國正在轉型升級中的物流業指明了新的發展方向。第三方物流（Third Party Logistics，3PL）指的是生產經營企業為了集中精力搞好主業，把原來由自己處理的物流業務，以合同方式委托給專業的物流服務企業，同時通過先進的信息系統與物流服務企業保持密切聯系，以達到對物流全過程的管理和控制的一種物流運作與管理方式。在國外，3PL在整個物流市場中占有非常高的份額。日本使用3PL約占整個物流業的80%，歐洲約占76%，美國約占58%，因此3PL企業的發展狀況將直接關系到整個物流業的興衰存亡。

物聯網的誕生對發展現代物流業起到了非常重要的作用。物聯網技術的發展已經成為3PL發展的必要條件，物聯網可以實現信息共享、數據的快速和準確傳遞，使企業之間的及時協調與合作成為可能，同時又促進了MRP、ERP等物流計劃方法的產生和發展，既提高了效率，又降低了成本，為客戶創造更多的價值，從而提高了整個第三方物流業的服務水平。現如今，物聯網在物流領域的應用，也從早期的第三方物流應用向基于供應鏈的、智能倉庫管理的企業物聯網發展。顯然，物聯網技術為3PL企業的轉型升級提供了新的路徑。

2 物聯網影響3PL企業流程的運作機制

物聯網技術特性與物流領域的特點，使得二者具有極強的耦合性。因此在物聯網發展熱潮中，物流業是被寄予厚望的行業。物聯網關鍵技術在物流領域的局部應用乃至全面推廣必將影響3PL企業流程的運作，給3PL企業帶來一場深刻的變革。

2.1 物聯網的感知技術可實現物流運作的可視化

物聯網的感知層由各種傳感器以及傳感器網關構成，包括各類傳感器、二維碼標簽、RFID標簽與讀寫器、攝像頭、GPS等感知終端，其主要功能是識別物體、采集信息。感知層通過 RFID 傳感器對物流的物質屬性、環境狀態行為等信息進行分布式信息采集與狀態識別，然后通過控制中心發出具體的感知任務，對物流流程中的事務進行協同處理。采用 RFID 技術和條碼自動識別技術，可以對物流中的物品進行識別和追溯；采用 RFID 技術、激光技術、紅外技術和條碼技術可以對物品進行分類、揀選和計數；采用GPS 衛星定位技術、GIS 地理信息系統技術、視頻識別技術和車載視頻等技術，可以對物品進行定位、追蹤、監控；整個物流運作流程中的物品信息通過傳感技術轉換成數字信息，全面采集這些信息即可實現物流運作的透明化、可視化管理。

2.2 物聯網的通信與網絡技術可實現物流運作的敏捷化和集成化協同

物聯網的網絡層由各種私有網絡、互聯網、有線與無線通信網、網絡管理系統及云計算平臺等組成。感知層的信息通過網關轉換為網絡能識別的信息，網絡層進行實時的信息傳遞和處理。在現代物流作業中，需要分布在廣泛地理區域范圍內的各個物流節點進行協同化運作，以實現物流的無縫連接和高效運作。為了使處于移動或者存儲狀態的形態各異的物品能夠聯網，可以集成應用物聯網的多種通信與網絡技術，很好地實現物流運作的敏捷化和相應的集成化協同。

2.3 物聯網的智能技術可實現物流運作的自動化和智能化

現代化的物流系統是一個龐大而又復雜的系統，其中包含了物流、信息流和商流等信息。物聯網的智能技術可以將這種廣泛的、復雜的、面向社會信息系統的物流系統實現運作自動化和智能化。采用ERP 技術、自動控制技術、專家系統技術等智能技術，幫助企業實現生產物流自動化和準時化；采用數據挖掘技術、智能調度技術、優化運籌技術等，可實現在更大范圍的社會物流運輸系統中的智能運輸和調度；采用自動控制技術、人工智能技術、智能信息管理系統技術、移動計算技術和數據挖掘技術等，可將倉儲中心打造成為智能物流中心；采用智能計算技術、云計算技術、數據挖掘技術等技術，可實現以物流為核心的供應鏈管理的智能化。

3 目前我國第三方物流的發展障礙

3.1 缺乏相應的保障機制

我國的3PL企業大多是從國有倉儲企業或運輸企業轉型而來，其發展過程困難重重，并且受到計劃經濟的影響，企業轉型升級緩慢，不利于3PL企業參與國際市場的競爭。

3.2 3PL企業總體規模小、服務面窄、客戶滿意度低

3PL在我國發展還不夠成熟，物流設施分散，服務功能單一，服務水平低，客戶滿意度差，這些都阻礙了服務增值目標的實現。隨著國外一批擁有先進IT管理手段的大型物流企業進入市場，我國物流市場的競爭日趨激烈。

3.3 信息化程度不高

由于我國物流企業的信息化程度不高，很多業務仍處于電話聯系、手工操作及人工裝卸的低級階段。許多物流技術（如條形碼、RFID、EDI、GPS等）還未廣泛應用，大多數物流企業提供的服務只限于單項或分段的物流服務，而包裝、加工和配貨等增值服務缺乏，物流供應鏈仍有待完善。

3.4 物流成本居高不下

由于物流部門比較分散，各自為政，缺乏有效整合，物流環節的運輸工具、設施、行業標準和規范均未統一，增加了物流成本，降低了物流速度，影響物流的效益。目前，我國物流成本明顯高于發達國家，這大大阻礙了3PL的發展。

3.5 缺乏專業的物流人才

由于我國的物流高等教育起步比較晚，培養的人才遠遠不能滿足當前的行業需要。據資料顯示，物流專業人才已被我國列為十二類急缺人才之一，缺口達60余萬。目前3PL企業人員的學歷普遍不高，他們接受新鮮事物的能力不高，尤其是對于物聯網等新一代物流技術，他們更是力不從心。因此，物流人才尤其是高級物流管理人才的嚴重匱乏，從根本上制約了第三方物流業的發展。

4 基于物聯網技術的3PL企業升級對策

4.1 建立建全保障機制

首先，政府應出臺新的政策以支持我國3PL行業的發展。尤其是針對基礎薄弱環節，更要給予特殊的政策傾斜，加大地方財政投入，系統性地改善落后基礎設施，避免重復建設；更要鼓勵企業采用新的技術手段，提高作業效率。

其次，建立健全法律法規。利用物聯網技術幫助3PL企業轉型升級，要考慮物聯網的安全問題。物聯網是一個新生事物，其應用還不夠成熟，安全性問題日益凸顯，我們必須根據物聯網的特殊性不斷建立健全相應的安全機制，以確保物聯網在3PL轉型升級中的安全實施。

第三，政府要加強宣傳，促進推廣應用。利用廣播、電視、網絡、報紙、雜志等平臺，對物流企業、科研機構開展物聯網宣傳普及工作，尤其是讓3PL相關企業了解和認識物聯網，通過定期舉辦物流行業物聯網應用技術展會，搭建物聯網技術應用的信息交流平臺，從而改變管理者的傳統觀念，引導他們不斷創新思維、完善管理機制，積極配合第三方物流業的變革；擔負起第三方物流業轉型升級的重擔，在實踐中不斷地提高3PL的服務效率，為客戶提供增值服務。

4.2 構建信息平臺，整合3PL企業資源

目前的3PL企業存在“小、散、差”的問題，其根本原因是缺乏完整的信息化平臺，資源得不到有效利用。如A企業找不到車，而B企業卻車輛閑置，車輛的使用得不到有效調配，需要信息平臺的統一處理。使用RFID技術即可實現車輛的統一調度；應用GPS技術可實現車輛的隨時定位，并將詳細信息通過物聯網的3個層次進行可靠傳輸，智能處理；根據客戶的需要確定最優運輸路徑。顯然構建基于物聯網的信息平臺可以有效地整合物流資源，加強企業之間的聯合，與此同時，規模小、競爭力差的物流企業會在兼并和收購過程中逐漸消失，規模大、競爭實力強的3PL企業就會出現，從而實現物流資源的有效整合，為客戶提供一流的增值服務。

4.3 構建智能倉儲系統，增加貨物流通的透明度

倉儲是現代物流的核心環節。RFID技術的引入，使得企業倉庫管理變得透明且工作效率更高，使倉庫中99%的產品達到可視化，不僅降低商品缺失的風險，還實現了貨物的實時跟蹤，減少了人工操作產生的失誤。將貼上RFID標簽的貨物與互聯網相聯系， 使所有的物品都能被遠程感知和控制。智能物流倉儲系統不僅要能夠進行入庫管理、 出庫管理、 庫內移動、盤點管理、調撥管理、退換貨管理及報表分析，還能監測貨物的位移和周圍環境的溫度、濕度，對庫房進行視頻監控和火災報警。智能物流倉儲系統將貨物的信息到物聯網中。在整個物聯網范圍內， 不管是貨物的信息查詢、 貨物訂購， 還是貨物流通都可以方便地進行遠程操作和監控。

4.4 培養復合型物流人才

高素質的專業人才是發展現代物流的關鍵。人才的匱之已成為目前3PL企業轉型升級的一個障礙。3PL企業作為一個綜合性和操作性都很強的行業，更需要全面掌握物流操作流程和管理知識，能同時勝任物流的多個崗位，能對所執行作業進行全程、全方位的監控、優化以及提升，并且能隨著企業的發展而同步快速成長的復合型物流技術和管理人才。因此，本文認為應從以下兩方面著手準備：首先，3PL企業應該通過與科研機構和高等院校緊密合作，加快培養物流專業技術人才和管理人才，使得他們既有扎實的理論功底，又有實際應用經驗；其次，定期對現有物流從業人員進行職業教育，普及物流領域的相關技術和知識，提升現有物流人員的整體素質，以期更好更快地為3PL企業提供服務。

5 結 語

隨著物聯網技術體系的不斷完善以及我國政府對物流業發展的高度重視，物聯網在物流行業的應用將會日漸深入。對我國的3PL企業而言，借助物聯網的東風，搭乘新一輪技術革新的高速列車，形成物流暢通、快捷準時、經濟合理、用戶滿意的智慧物流服務體系，將大大加快我國3PL企業的轉型升級，為整個物流行業的快速發展提供新的市場機遇。

主要參考文獻

[1]鄒生，何新華.物流信息化與物聯網建設[M].北京： 電子工業出版社，2010.