普及人工智能教育范文

导语：如何才能写好一篇普及人工智能教育，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。? 

（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。? 

（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。? 

在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。? 

我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、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，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。? 

2 人工智能的教育及教学条件现状? 

通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：? 

（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。? 

(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。? 

（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。? 

（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。? 

相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：? 

（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。? 

（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。? 

(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。? 

3 人工智能教学方法及手段的改革? 

针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：? 

（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。? 

(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。? 

(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。? 

(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。? 

另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。? 

 

根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。? 

4 人工智能实践教学设计的探讨? 

我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。? 

参考文献：? 

［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).? 

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人工智能的教育本体：教育的变与不变

从本质上讲，人工智能技术是信息技术革命的集大成者。自从托夫勒1970年写出《未来的冲击》，信息技术革命越来越快，概念越来越多，没有停止的迹象。仅从近五年来看：大数据、数据科学、生命信息、工业4.0、物联网、新硬件时代、机器人、互联网+、人工智能，表面上概念你方唱罢我登场，但内在逻辑一直没有变：从单项技术走向全面融合，从局部应用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看来是集大成者。硬件上物联网的成熟、软件上高可用性和动态数据库的成熟、生物学上神经科技的进展、数学上网络算法的应用、材料科技上纳米和感知材料的进展、信息科技上芯片和云技术的快速进步。从物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技术刚刚开始，但人们基于过去工业革命的经验，明确感到这是临界点的来临。

STEM 成为后人工智能教育的不动点：应对科技的变化，教育的变革一直都在进行且与科技的发展互为因果。从彼得・蒂尔对教育的质疑，到创客热潮在美国教育中的掀起，事实上，STEM教育是美国对过去概念化的“实用主义”教育和“通识教育”百年争论的落锤之音。起源于杜威和哈钦斯的那场争论，恰恰是工业革命已经明确成型后的两种教育理念的争论。之所以今天的美国已经很少争论到底是实用主义还是通识教育，是因为美国的科技已经进入到一个新的阶段。教育是一个组织行为，一个围绕未来10年不变的知识、20年不变的技能、30年留存的体验的稳定的复杂社会经济形态，因此不那么容易被颠覆。恰恰是科学、技术、工程、数学（STEM）构成了工业时代（数理化）和后工业时代（文科、理工科）中的不动点，在物理学和几何学中，不动点对于系统的稳定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不仅仅是一个概念的东西，而是旧技术时代向新技术时代过渡的“不动点”。在这个不动点体系中，新的侧重开始后，原有的教师和学科体系以及支撑可以平稳切换，不至于导致教学秩序的混乱。

元学科、应用学科和副科发生结构性的变化。由于人工智能的出现，使得复杂计算和系统计算以及简单的人机交互计算工具化全面超越人类，对技术基础这个原有概念的教育的分歧越来越大。人工智能视野下学科概念如果表述成元学科、应用学科与素质学科，那么教育学科的概念的持续性还能以最大公约数继续运行：以数学、物理、化学等元学科为代表的学科，在今后的教育中更加重要并将作为筛选人的条件。而应用科学：（生物、地理、信息、劳动）学科，将着重项目制学习、体验学习，成为培养人的目标；社会科学（历史、哲学、思想品德）将来的重点在于综合应用，批判性思维学习，更加侧重学科的来源和发展；而综合素质类（音乐、体育、美术）将从副科走向前台。@样，围绕STEM的教育，人工智能下的教育体系还是一贯的科学（元学科）、技术（应用学科）、工程（素质学科、社会学科、管理学科）、数学（逻辑、数学学科）。

人工智能技术对学科的影响：越理性，越感性

数学：传统的工业时代的数学，其训练方法是数值计算，其指向是力学计算，这种侧重至今还非常浓厚。随着知识库的普及和共享以及计算工具的进化，越来越少的人将来从事传统的工程计算行业，而正宗的工科专业越来越向着专业化和高端化演化（如学材料的将来的进入门槛很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的数学以及人与人打交道用到的计算机数学，统计学基础的数学，这方面中国数学还停留在工业时代。美国学生从高中就开始问卷处理和微积分的学习，大学数学更加有用的是方程组、统计学等。数学是一个典型的年龄相关性学科，一定要从小学，而且转向数值和算法类的学习，从偏向材料计算的高等数学方向，转向偏向矩阵计算的统计数学方向，逻辑学、几何学和统计学成为三个数学学习的支柱。

物理：有一位著名的物理学家回顾过去物理百年，发现一个有趣的现象：“力”这个概念，在物理学上看，已经不是一个原始的变量了，能量和质量才是，为什么我们的老师还在使用这个概念呢？那是因为在机械时代，“力”是最容易理解的组合概念。在工业革命前后的几百年直到今天，物理学教育的重点还是偏向传统力学计算方向，从中小学来说就是牛顿力学。然而随着工业时代的结束，人们更容易见到的力学概念不再是机械和天体，而是转向社交网络、计算机图像、信息变量、生物体和电子学以及更容易接受的能量、时间维度。数学老师们转向统计学的同时，物理老师应该考虑从牛顿力学转向量子力学和热力学甚至时空维度，这些对于孩子未来的人生更是基础，而通过物理学进行基础的科学实证的训练以及科学观测和数据处理，才是物理学最基础的作用和价值体现。不然，人生什么年龄都可以去学物理而不必非要从未成年时代去学。

元科学化学：中美物理学和化学都是选择性的，但比较中美化学教育，却发现有很大的不同。美国高中化学就允许且必须使用带有功能性计算的计算器，而中国大学生都没有这方面的训练。也就是说，随着化学和生物化学要求越来越高、知识点越来越多，设法绕过烦人的记忆而走向逻辑，是美国学习化学的方向，这点也值得我们注意。另外，化学的侧重由从偏向无机化学方向的基础化学，转向偏向生物和有机化学方向甚至与物理相结合的量子规律，是化学学科的重点。例如，很多美国的大学录取要看高中生在化学创新方面的实践，能创新的往往是生物化学。

外语：工具性的外语逐渐失去市场，形式节奏上的美学、逻辑学角度的词源学、社会学角度的语言学、心理学角度的语义学成为外语复兴的落脚点。另外，似乎从来没有人将计算机程序当作外语来教，事实上，随着工具性的外语被人工智能取代，计算机程序语言很可能成为一种外语，而很多软件人才是学外语出身的，也不断印证这个结论。

语文：可以预料的是，随着工具性的人工智能的出现，原先学习语文的工具性的方法（如语法），逐渐将退出语言学习（包括外语），而作为母语的语文之所以在工具化人工智能时代还得到重视，最重要的理由也许是仪式感的表达：回到经典、回到表达、回到应用、回到美学。

除了以上学科教育的重点随着技术经济必然发生变化外，学科学习的醒悟和内在逻辑将更加重要，学科历史、学科逻辑、学科故事将替代题库训练，因为作为计算的精确性除了特殊人才的培养外，将让位于工具和人工智能，而人要考虑体验和持续学习的兴趣和逻辑。学科学习之间还将朝着融合的方向发展，应用学科和元学科的分离意味着应用学科更加朝着整合的方向发展：地理、生物、科技等融合课程，朝着综合应用发展。

人工智能技术对教育技术的改变：从工具到空间

随着人工智能的发展，也许目前花里胡哨的信息技术将隐身后台。课堂上也许看不见信息化了，师生在课堂层面体验将会越来越好，越来越贴近自然：看不见计算机的信息化，距离教育更近而不是技术更近。

学校之所以存在是因为学校为学生模拟了一个高度抽象的比真实世界还真实的教育世界。因此，未来的校园从改变世界的信息模版角度，将更加强调与客观世界的互动、映射和高度抽象。

美国的大学录取是更接近人工智能手段的个性化录取，而学生选拔是更接近大数据角度的GPA（平均成绩点）。从培养角度，学生画像比GPA更加个性化地从个体角度描述学生的个性特征，学生的学习行为、实践行为、创新行为，在全地域、全信息、全自动、全过程的记录下，将更加全面地反映学生的全貌。智能实验室和智能校园的方向，将来是基于个体的专业学习和评价。

与学生相对应的教育行为画像，将侧重于联系社会、联系科技、联系家庭、联系团队，从重复性劳动变为创造性劳动。

而学校的管理行为将演变成支撑技术：支撑数据、支撑品牌、支撑环境。今后的教育将出现越来越专业和自由的教师，越来越职业的校长。

在教育政策上，由于全国性的数据和人工智能的使用，教育测评将更加专业化、教育本体化（而不是被测评机构和排名所左右），教育选拔将更加科学化和长期化，短视模式随着计算方法和智能评估的进展而迅速被迭代掉，衡水模式将逐渐退出历史舞台，未来应该筛选更应该上清华大学的人和更应该培养好每一个想学习的人。即使仅从功利教育目标来看，教师个体经验也逐渐让位于人工智能和大数据，教育重心从教育哲学属性逐渐走入教育科学属性；而被恐惧绑架的教育所强调的教育的筛选功能，逐渐将重心转向教育培养功能，个体成功的培养目标，逐渐转变成为未来视角的社会价值角度；教育回归人与人的本质关系和专业培育孵化的社会职能，功利性和工具性减弱，过程幸福成为教育者追求的目标。教育者由工匠逐渐转型为艺人，教师由于工具化的替代，将会越来越有尊严和个性，而不是越来越像工具。

“人创造”的价值逐渐凸显，教育的价值在于“创造人”

柯洁在被人工智能的计算机打败之后，接连战胜外国围棋高手，刷了一下存在感并表示：“与机器下棋没意思”。同样，在工具制造时代，如果从质量和精度考虑，无疑机器越来越超过人，然而手工的红木家具、手工的艺术品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽车，比起无论从什么角度来看的机器人制造的东西，都越来越贵，人也越来越愿意采购。“人创造”的价值凸显，是体验经济产业升级的一个标志，人工智能时代也不能例外。因为，“有意思和不可复制”才是人消费的高级时代。

不同于机器代替人的重复劳动的趋势，教育与学校会替代机械的班级成为人与人关系的场所，在这个场所中，机器越来越像人来代替人的高级状态，而人越来越摆脱工具性、摆脱重复性，更具艺术性和创造性。研究教育的历史会发现一个普遍的现象，就是随着工具性的增强，反而是班级规模的缩小和师生比的扩大，这也印证了：人毕竟要与人打交道，教育是一个个性化的活动。C器代替人意味着更多的时间人会回到家庭陪同孩子，这在美国已经持续发生了50年，几乎多数的女性甚至男性在孩子成长过程回到家庭（如果他们算教师的话，教师比例更大）。在学校里未来的师生比会持续增加，教育更加不再计较投入产出，而将演变成一种创造性的职业。

杜威在研究工业化革命后的教育中，提出教育的目标更加集中地体现在教育本身之中，教育即生长（教育的目标就是让教育继续下去）。随着工具化的人工智能代替越来越多的教师的重复性劳动，教师的幸福指数越来越高，更多的和更合适的师生比使得学生得到更加专业的呵护和培养，幸福指数也得到提升。教育让生活更美好将逐渐实现，教育即生活的前提条件是教师不再是指标的工具，学生不再是考核的工具。

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关键词：新一代计算机；人工智能技术；发展趋势

“人工智能”是在1956年的Dartmouth学会上提出的，英文缩写是AI。它是计算机科学等多种学科互相渗透而发展起来的综合性、交叉性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何模拟人类智能活动，使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作，以延伸人类智能的科学。

二、人工智能技术的发展状况

随着计算机、信息和并行程序设计技术的发展，人工智能的研究已经发展成为智能体系的研究。到目前为止，人工智能程序已经知道考虑他们要解决的问题，从而寻找比较好的答案。智能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体的软件系统。在我国，智能体技术多被应用到处理具有异构、布、态、规模及自主性的系统中，如Internet，是人工智能技术的新应用。

目前，人工智能技术在美国等欧洲国家仍保持非常快的发展速度。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一智力能力的ASCIWhite电脑。据称，其正在开发的更为强大的blue jean电脑的智力水平将与人脑相当。

三、新一代计算机和人工智能技术的应用

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的技术发展都涉及到人工智能，人工智能已经被广泛应用到许多领域。

（一）人工智能技术在计算机符号计算中的应用

计算机最主要的用途之一就是科学计算，通常分为纯数值的计算和符号计算两种。其中符号计算是一种智能化的计算。随着新一代计算机的开发和普及以及人工智能技术的发展，多种功能计算机代数系统软件相继出现，都是用C语言写成的，可以在绝大多数计算机上使用。

（二）人工智能技术在计算机模式识别中的应用

计算机用数学方法研究模式的自动处理就是模式识别。用计算机实现模式的自动识别和判断，是利用人工智能技术开发智能机器的关键，计算机模式识别的特点是效率高，速度快，准确率高，也为人类认识自身智能提供了有利线索。

（三）计算机的机器翻译

计算机把一种语言转变为另一种语言的过程就是机器翻译。目前，我国的机器翻译软件的翻译特点，大致可以分为三类：词典翻译、汉化翻译和专业翻译。词典翻译软件可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供发音；汉化翻译软件提出“智能汉化”的概念，辅助翻译作用更加明显。

（四）人工智能技术在计算机机器学习中的应用

计算机的机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习能力。机器学习是机器具有智能能力的重要标志，也是机器获取知识的根本途径。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学和逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支也会起到重要的推动作用。

（五）人工智能技术在计算机问题求解中应用

人工智能技术在今天的计算机程序已能够达到各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手的表达能力和洞察能力等。人们通常都能根据具体问题找到思考问题和解决问题的办法，目前，人工智能技术已能通过计算机程序知道如何考虑要解决的问题，寻找较为准确的解答方法。

（六）人工智能技术在计算机推理证明中应用

逻辑推理在人工智能研究中是最持久的探究领域之一，其别重要的是，通过找到合理准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实上，关注可信证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。因此，在人工智能方法的研究中，定理证明是一个极其重要的论题。

（七）人工智能技术在计算机语言处理中的应用

自然语言处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人瞩目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

（八）人工智能技术在计算机专家系统中的应用

专家系统是人工智能技术中最活跃、最有成效的研究领域，是具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，已出现成功应用人工智能技术的趋势。计算机程序如果能体现和应用人类知识，就应该可以帮忙解决问题，而且能发现人类专家在推理过程中出现的差错。

四、新一代计算机和人工智能技术的发展趋势

新一代计算机和人工智能技术的发展潜力巨大，其作为一个整体的研究才刚刚开始。人工智能技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来，从目前一些前瞻性的研究中可以看出，未来人工智能技术可能会朝以下几个方向发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

（1）自动推理是新一代计算机和人工智能技术最经典的研究分支，其基本理论是新一代计算机和人工智能技术其它分支的共同基础。其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究，是最新的热点，很有可能取得突破。

（2）机器学习的研究使得许多新的学习方法相继问世，并获得了成功应用。但是也应看到，现有的机器学习方法尚不够有效，寻求一种新的方法，以解决新一代计算机和人工智能技术研究中的在线学习问题，是研究人员共同关心的问题。

（3）自然语言处理是新一代计算机和人工智能技术应用于实际领域的典型范例，这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。智能信息检索技术近年来已成为新一代计算机和人工智能技术的一个独立研究分支，将新一代计算机和人工智能技术应用于计算机科学与技术领域的研究，是人工智能走向应用的突破口。

五、结束语

很多新一代计算机和人工智能技术研究的成果已经进入人们的日常生活。未来，人工智能技术的发展将会给人类的知识、思考、生活、工作和教育产生巨大的影响，在人类的生活中占据一席之地，成为人类生活的伙伴。

参考文献：

[1]吴艳.关于“人工智能”技术发展的思考[J].和田师范专科学校学报.2010.

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摘要：人工智能的迅速崛起，为老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理全过程中发挥着重要价值。与此同时，因其服务于老年人这一特殊群体，对道德伦理的冲击表现得更加突出。当前，伴随着我国政府对人工智能的高度重视、企业与医疗机构的积极探索，人工智能在老年健康管理领域已积累了部分经验，取得了初步进展。然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仍处于起步阶段，面临价格壁垒难以突破、信息孤岛劣势明显、多方主体合作不足、专业人才稀缺等现实问题。推进人工智能与老年健康管理的深度融合，需要政府、医疗机构与养老服务中心、科技企业等多方联动，构建配套管理机制，从而使人工智能更好地服务于老龄化社会。

关键词：人工智能；老年健康管理；老龄化；养老问题

作者：向运华王晓慧（武汉大学社会保障研究中心，湖北武汉430072）

人口老龄化是21世纪我国经济社会发展的重大国情，截至2018年底，我国60周岁及以上人口有2.49亿，占总人口的17.9%。人口老龄化态势加剧的同时，空巢老年人占比持续攀升，独居老年人群健康状况不容乐观，有74.7%的老年人患有至少一种慢性疾病。城乡失能、半失能老年人口近4063万，上门看病、康复护理等医疗健康类服务需求始终居于老年人各类需求首位。总书记明确指出“为老年人提供连续的健康管理服务和医疗服务”，健康老龄化成为健康中国时代和老龄化时代的重要命题。

万物互联的加速到来与人工智能技术的迅速崛起，正在改变着人们的社会资源获取方式和生活方式。AlphaGo大胜人类棋手，标志着人工智能已在某些领域走到了人类智慧的前列。以互联网为载体和AI为实现工具的经济发展新形态正在逐渐形成，为社会各领域创造了前所未有的机遇，也给老年健康管理模式的突破与创新提供了现实可能。智慧健康养老由此产生，其最大的特点在于大数据收集、需求的智慧决策与服务的精准投放。2017年工信部、民政部和卫计委联合印发《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》，强调利用新一代信息技术产品推动健康养老服务智慧化升级。各地积极开展智慧健康养老应用试点，打造“硬件环境+智能设备+互联网信息平台+居家养老服务”的健康养老生态系统。如何发挥人工智能技术在老年疾病预防、诊断、紧急救助、治疗与康复中的作用，如何有效联接医疗服务机构以确保老年人享受到更高效、更优质、更便捷的健康服务，是当前亟待研究的现实问题，这对于降低空巢老人独居风险，缓解老年护理人员短缺问题，提高老年人的健康水平具有重要价值。

一、立场博弈：人工智能时代老年健康管理的机遇与隐忧

（一）人工智能的崛起

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）起源于1950年“图灵测试”的理念，其首次被公开提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美国会议上的报告。随后人工智能随着技术的发展、社会的进步不断发展，1960年人工智能已能够理解自然语言、自动回答问题和分析图像图形等，20世纪80年代又获得了学习和认知能力。21世纪以来，物联网的加速普及、大数据的崛起、云计算等信息技术的突破，人工智能迎来了发展高峰，逐渐形成了深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新的特征，开始具有自我诊断、自我修复、自我复制甚至自我创新的能力①。人类相继进入了网络社会时代、大数据时代与人工智能时代，三者共同构成了新的社会时代②。

关于人工智能的概念，国际人工智能专家N.J.Nilsson将人工智能视为怎样表示知识、怎样获得知识及怎样使用知识的科学③。其后，学者对人工智能的概念从类人、理性、思维与行为等四个方面着手定义，有学者进而从学科角度对人工智能进行了解释，如国内学者吴汉东将人工智能定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。综合诸多学者对人工智能的认识，笔者认为人工智能的实质是基于人类的设定与要求，能以与人类智能相似的方式作出反应的智能机器或软件。

人工智能时代的到来，正在改变甚至颠覆人类现存的生产、工作与交往方式。2016年美国的《国家人工智能研究和发展战略计划》指出，AI系统在某些专业任务上的表现胜于人类。1997年国际象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戏、2015年的图像识别与语音识别、2016年AlphaGo等AI产品的问世与应用，成为AI超越人类的里程碑事件，见证了AI的智能水平和社会意义。近十年来，人工智能愈发广泛地应用在社会各个领域。农业领域，人工智能应用于自动播插与灌溉、日常田间管理、采收与分拣、产品检验、虚拟在线销售等产前、产中和产后各个环节，大大减轻了人类的劳动量④。工业领域，工业机器人广泛应用于汽车、电子、家电制造等生产线，缓解劳动力供需矛盾的同时提高了生产效率。服务业领域，微软“Cortana”、苹果“Siri”、联想“小乐”等智慧客服系统为大众所熟知；几乎所有股票交易员已被机器人取代，投资顾问、风险审查和安全防范监控监管都普遍智能化。公共服务领域中，人工智能亦发挥着日益重要的作用，如用人脸对比技术来筛查犯罪分子；人工智能辅助医疗诊断与手术；人工智能用于智能评测、个性化辅导等等。人工智能也开始进入艺术创作领域、心理服务领域。学界普遍认为，弱人工智能技术在当前已基本实现⑤。

（二）人工智能时代老年健康管理领域的机遇

当前，在新一代信息技术的引领下，物联网迅速普及，大数据快速积累，算法模型与运算能力持续突破，智能行业应用快速兴起，为我国人工智能的迅速崛起提供了现实契机。从人工智能技术层的语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，到人工智能应用层面的工业4.0、智能农业、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗与智能教育等，均得到了爆发式增长。我国正处于医疗人工智能的发展高峰，2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元，增长37.9%。据估计到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的应用主要体现在通过生理参数识别设备和无线射频识别装置等智能采集老年健康数据，为老年人提供双向、互动的居家健康监测、健康咨询、健康评估、健康干预服务以及紧急救助服务，克服时空限制，将健康管理贯穿疾病预防、诊断、治疗与康复整个过程。人工智能时代为健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理模式过程中具有重要价值。

第一，人工智能的发展为缓解医护人员短缺提供了现实可能。据世界卫生组织公布的数据，欧盟关于每千人拥有护士数量的基本规定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美国和日本分别是9.8人和11.49人，发展中国家例如巴西和南非，分别是7.6人和5.1人，然而我国每千人拥有护士数仅为2.36人。即使是按照大多数国家的5‰计算，我国护士缺口也多达350多万，如果按照欧盟的标准，则缺口更大。与此同时，我国社区养老服务专职人员数量少且增长速度缓慢。民政部2009年开始统计社会服务职业技能人员中的养老护理员，截至2016年我国养老护理人员仅8528人。根据第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查结果，目前我国失能、半失能老年人口约为4063万，占老年人口数的18.3%，按照3：1的国际标准计算，我国需要超过1300万的护理人员。同样，虽然国家大力推进医养结合，将老年人作为重点人群纳入家庭医生签约服务，但家庭签约医生覆盖率仍不容乐观。如何“以少足多”是摆在当前我国政府面前的重要议题之一。人工智能的崛起为化解这一医疗难题提供了新路径。人工智能环境下，智能护理等机器的应用与推广，大大减少了老年人对护理人员的需要，虚拟医疗助手替代护士，在医生诊疗之外提供辅的就诊咨询、健康护理和病例跟踪等服务，既减少了老年人前往医院就诊的次数，又有助于提高护理能力。显然，这些对于缓解老年健康供需矛盾有积极意义。

第二，人工智能的发展为医疗机构提高服务效率提供了技术支持。一直以来，医疗服务效率都是备受关注和争议的问题。医疗服务效率，即医疗机构在投入与产出之间的比率，是医疗服务领域的核心命题与重要目标。近年来，随着我国医疗体制的不断改革与发展，各级医疗机构的效率有了显著提升，但受制于传统医疗机构管理模式的惯性思维影响，医疗机构的服务效率与民众期望仍有差距。新时代医疗服务效率的提升不仅需要制度的变革，也需要服务工具的革新。人工智能的发展为优化医疗服务提供了便利。一方面人工智能的应用降低了人力成本。医学影像占医疗数据的90%，而且这一数据仍在攀升，年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率仅为4.1%，远不及影像数据增长速度。借助AI技术分析医学影像，将大大缓解医院缺少医生的压力。此外，语音技术在医疗行业的普及，也正在将越来越多的普通医生从日常机械式的医案录入工作中解放出来，提升录入的效率，降低失误率。另一方面，人工智能的应用也提高了医疗服务能力。人工智能辅助诊断技术应用在老年人某些特定的病种领域，几乎可以代替医生完成疾病筛查任务；智能手术机器人的应用既能保证精准定位，减少老年患者的疼痛，又能防止传统手术易带来的传染疾病等危险；人工智能参与药物研发，对于提高针对老年患者潜在药物的筛选速度和成功率，缩短研发时间与成本有实际意义。综上，人工智能的嵌入打破了以往医治全程医生亲力亲为的运作模式，智能机器的自主研判与决策能力，对于降低人力成本，大幅提高医疗机构、医生的工作效率与质量，减少不合理的医疗支出有积极意义。

第三，人工智能的发展有助于提高老年人自我健康管理能力。多数疾病都是可以预防的，但是由于疾病通常在发病前期表征并不明显，到病况加重之际才会被发现。而且由于老年人机体形态的改变和功能的衰退，对于疼痛和疾病的反应变得不敏感、不典型，很多病症易被忽略或误诊，加上老年人行动不便，其中有多数老年人即使不舒服也不愿前往医院进行诊疗。人工智能的应用大大缓解了这一状态。人工智能技术与医疗健康可穿戴设备的结合可以实现疾病的风险预测和实际干预，实时监测老年人的生理参数，其双向数据传输、在线沟通、便捷有效的特点，一方面可帮助老年人实时了解与掌握自身的健康状况，享受个性化的健康管理和健康咨询服务，满足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意识，促进其积极参与自我健康管理和自我照顾，实现医疗卫生服务重心前移和全民健康管理。人工智能环境下的自我健康管理的实现延伸了传统医疗的覆盖能力，节省了传统医疗方式的时间、空间成本及医疗费用，能够有效缓解老龄化带给整个社会医疗系统的负担。此外，居家健康管理系统能为卫生管理者提供健康数据，有助于建立完备、标准化的居民电子健康档案和区域卫生信息共享平台，使政府突发公共卫生事件监测和应急体系的运转更为高效、准确。

（三）人工智能时代老年健康管理领域的隐忧

万物都有两面性，人工智能同样是把双刃剑，人工智能从诞生至今，其对伦理的冲击就不断被讨论。人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也对道德伦理问题提出了重大挑战。与人工智能的一般伦理问题相比，人工智能在老年健康管理中的应用因其服务于老年人这一特殊群体表现得十分特殊与突出。主要表现为两个方面，一是老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题更为加剧，二是老龄社会正义伦理问题更显突出。

老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题体现在隐私泄露、社会孤立与老年人的“物化”三个方面。首先，为更好地提供全方位健康管理服务，智能老年健康管理系统和智能设备需要采集老年人日常起居全时段、全方位、无盲区、长周期的海量生理数据，其中绝大多数的数据属于隐私数据。这些数据通过简单的分析和挖掘，就能得出老年人的生活习惯、身体状况等信息，一旦被无意或有意泄露，极易被不法分子所利用以进行精准推销甚至精细诈骗等违法活动，这对于易受骗的老年人群体来说无疑是巨大的隐忧，由此可能带来的损失也不可小觑。《世界人权宣言》第12条规定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的荣誉和名誉不得加以攻击。正如一些学者认为我们应该对于弱势群体运用特别的隐私保护政策①。然而目前我国的相关法律和政策还不尽完善，如有关病历资料保护的法律或文件（《刑法》《侵权责任法》《医疗机构病历管理规定》等）中多为宣示性条款，也尚无老年人隐私安全的针对性文件。如何保证健康数据在实时采集、传输、存储、分析与使用过程中的安全，数据应当被保留多久、谁拥有隐私数据的访问权等都是智能老年健康管理领域亟需解决的隐私方面的具体伦理问题。其次，智能机器监护老年人可能导致减少老年人社交、子女的陪伴。关于智能护理机器人的引入对老年人心理问题的影响研究表明，使用护理机器人的老年人易出现社会孤立现象，进而导致尊严受损②。过多的智能既会减少老年人外出和交流的频率，也使子女或亲朋责任感降低，对老年人的关怀止于虚拟问候，而不再是频繁地看望与聊天。有学者认为，健康助手功能会使原本亲近的护理关系转换为远程的虚拟的照料关系③。从而加剧老年人心理上的空虚感与孤独感。如何缓解和调节老年人心理问题是人工智能在老年健康管理应用过程中不得不面对的问题之一。最后，老年人的“物化现象”也是值得关注的具体伦理问题。所谓物化，Kitwood对其的定义是：像对待无生命物质那样对待人：推、拉、拽一个人，不把他当作一个有生命的个体。Astell曾认为辅助机器人可能会机械地控制使用者，并逐渐使其变得失去自主性④。智能护理机器人等操控式的服务过程有可能损害老年人自主意愿，老年人普遍认为不应该限制他们自主选择的权利，如他们不希望所有人知道他们在家中跌倒，因为某些跌倒仅是小事，自己可以克服，他们认为只有自己需要帮助的时候才应通知别人。然而这与智能护理系统一旦发现护理对象跌倒，就立即发送消息给亲人或医护人员的护理策略相矛盾⑤。机器人应在何种程度上保障老年人的自主意愿，减轻其心理负担，维护其尊严，是值得研究的课题。

老龄社会正义伦理问题主要体现在地区差异方面。由于我国国土面积大，各地区经济发展水平并不一致，地区差异、城乡差异问题都不容忽视。考虑到护理服务涉及人最基本的健康权利，然而由于经济发展和收入水平不同，偏远地区、农村的互联网都不畅通，健康信息系统建设不到位⑥，老年人往往无力购买智能可穿戴设备、智能护理机器人等健康管理机器，贫富差距引发的社会资源分配不公问题凸显。如何在研发和推广智能设备中充分考虑老年人的购买力，是关乎社会正义的伦理问题。

二、现实考察：人工智能时代老年健康管理的困境

（一）人工智能时代老年健康管理的经验

改革开放以来，尤其是进入21世纪之后，我国人工智能技术得到了巨大的发展。据中国电子信息产业发展研究院数据统计，2017年我国人工智能市场规模为216.9亿元，比2016年增长52.8%，增长速度快于全球平均水平，2020年有望超过700亿元①。其中，“人工智能+融合医疗、金融、教育和安防等领域企业”位居全球人工智能目标市场行业首位，总计占比40%。国家高度重视，企业与医疗机构积极探索老年健康产品的研发、推广与应用，先后积累了一些经验，取得了初步进展，为人工智能服务于老年健康管理奠定了重要基础。

首先，信息化与大数据推动智慧医疗的发展，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了技术支撑。信息化与大数据是人工智能有效嵌入的基本要素，因此医疗信息化的实现和医疗大数据资源的壮大是推动人工智能在老年健康管理应用的重要基础。近几年来，高速、移动、安全的新一代信息基础设施建设加快，城市社区光纤网络覆盖率不断提升，中国互联网络信息中心（CNNIC）的《中国互联网络发展状况统计报告》显示互联网逐渐向高龄人群渗透，60岁以上老年人对互联网的接触率和应用率逐年上升。与此同时，健康养老服务信息平台建设不断推进，早在2011年，老龄办和民政部门就在全国范围内推进社区为老服务信息平台建设项目启动试点工作，试点项目50余个，据统计覆盖老年人口仅3000多万；2014年民政部和发改委确定在全国选取了42个地区推进养老服务业综合改革试点，改革的重点之一即是加快信息平台建设。2018年国务院《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，强调推进远程医疗覆盖全国所有医联体和县级医院，支持高速宽带网络覆盖城乡医疗机构，建立互联网专线保障远程医疗需要。“互联网+医疗服务”建设初具规模，各级医疗机构、养老服务机构积累了大量老年人有关的数据资源，其中包括老年信息数据库建设与大数据共享平台与服务平台建设，为下一步人工智能的嵌入奠定了坚实根基。

其次，国家高度重视，政策与法律建设不断推进，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了制度基础。一方面，为推动人工智能的迅速发展，近年来我国人工智能领域指导性政策文件不断出台。如2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，同年12月工信部公布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快创新型国家和世界科技强国建设。2018年1月中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书（2018版）》，提出确立人工智能产业发展的标准体系；3月政府工作报告明确指出加强新一代人工智能在医疗、养老等多领域的应用。各省市积极响应，出台本地区的具体实施意见，为人工智能在老年健康领域的应用确立了方向。另一方面，为应对各类风险与危机，我国不断推出信息建设与信息安全的相关规定。据统计目前我国信息治理层面的相关法规已有100余件，涉及个人信息保护、网络侵权预防和网络犯罪惩治等多个领域②。具体到医疗行业，2013年国家卫生计生委、国家中医药管理局印发的《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》，2015年国务院办公厅印发的《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、卫计委联合印发的《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》等文件，都着重强调形成覆盖全生命周期的智慧健康养老产业体系，打造一批智慧健康养老服务品牌。2016年12月，国务院办公厅印发《关于全面放开养老服务市场提升养老服务质量的若干意见》提出推进“互联网+”养老服务创新，到2020年养老服务市场全面放开等，都指出实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库要基本覆盖全国人口并完成信息动态更新。这些直接或间接性文件的不断完善，为人工智能在健康领域的应用提供了基本的制度框架。

最后，在技术与政策环境的激励下，人工智能在老年健康管理中的应用初见成效。从易得的传感器，到智能化的可穿戴设备，智能护理床、健康服务机器人、陪护机器人等服务机器人，越来越多智能设备参与到老年人健康管理领域。近几年，房地产商、保险公司、养老机构积极推出高端养老项目，健康服务机器人也随即而来，其中天津哈士奇机器人作为全球首台健康服务机器人成为标志性事件。而后，机器人也开始应用在福利中心和养老机构，仅杭州就有70家养老机构和40家照料中心引进了“阿铁”养老机器人①②，机器人具备健康检测、健康顾问、紧急报警与陪伴逗乐四项主要功能。同时依托“互联网+”搭起智能居家养老服务的桥梁，一是通过智能健康腕表随时测量血压、心率等生命体征数据。相关研究表明可穿戴智能设备在治疗慢性病方面有显著效果，治疗费用、住院时间等都有所降低③④。二是“开心”等智能健康养老机器人通过人体感应、摄像头远程监护、声源定位、语音识别等系统为居家老人提供安全监护、用药提醒、数据分析等健康服务，约87%的受访者表示类似于“开心”的智能健康养老机器人会对空巢老人有用⑤。三是通过“互联网+”和远程医疗、远程手术等满足老年人的医疗需求，通过机械骨骼、轮椅机器人等助力老人康复⑥。从监护到治疗，人工智能在各种养老模式的老年人中的初步试水，为应对人口老龄化提供了战略性思维。

（二）人工智能时代老年健康管理的难题

人工智能为老年人实现全过程健康管理提供了条件，推动了老年健康管理模式的突破与创新，然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仅处于起步阶段，尚有很多问题需要解决。

其一，从应用范围来看，价格壁垒难以突破，老年健康管理中人工智能缺乏动力。医疗行业本身就极具复杂性和特殊性，医疗体制改革和医养结合养老模式发展已推行多年，但仍有很多问题为人们所诟病。人大代表罗卫红曾提出目前医养结合虽初具成效，但仍存在医养结合服务需求与承载力不对称、行业管理体制不完善、医养结合医保支付政策难以保障护理需求等问题。人工智能嵌入老年健康管理为医养结合模式的发展创造机遇的同时，也提出了更高的要求。人工智能设备造成的健康管理服务费用谁来支付、怎样支付，目前国内尚未达成共识，这也解释了为什么目前智能健康机器人多出现在养老机构，而非居家老人家中。不可否认，在当前医疗卫生服务供给不足的情况下，医养结合型养老机构非常重要，机器人的引入对老年人尤其是对高龄老人、半失能老人与失能老人带来了极大的便利。然而无论是9064模式还是9073模式，绝大多数老年人是居家养老。针对居家生活老年人的健康监测、预防、治疗、康复、护理和心理慰藉等服务需求亟需人工智能的嵌入，然而形势不容乐观，一方面是因为智能装备价格较高，老年人个体往往无意愿或无力购买较为昂贵的智能感应设备，另一方面是因为担心后续健康服务能否持续跟进，比如一个智能腕表就价值几千元，如果后期的服务没跟上，老年人损失就会很大。人工智能的应用必须考虑各方支付意愿，其价格在某种程度上决定了其可推广的范围。如何围绕大健康战略来定位发展人工智能，实现医疗健康服务利益相关者的协作，为老年人提供全方位全周期的健康服务是亟须解决的关键问题之一。

其二，从信息化建设来看，人工智能应用于老年健康管理的信息孤岛劣势明显。人工智能的应用离不开信息技术的支撑。推进医疗服务大数据建设，建设老年群体数据库与医疗服务信息平台，统一相关数据标准是基础。“人工智能+医疗”最大的问题在于数据的来源和质量，因为我国的医疗数据在医院与医院间、医院与家庭间存在信息孤岛，即使在同一个医院提取和利用数据仍涉及很多操作手续。与此同时，虽然各地政府一直在强调健康养老服务信息平台建设，但进程并不乐观，多数老年健康服务仅停留在通过社区门诊或体检获得数据，共享在街道一级，实现市级统一平台建设的省份屈指可数。除了技术条件的制约，更多的是缺乏全局的考虑与统筹规划，民政部门、统计部门、公安部门、卫生部门、医院等多部门之间的责任模糊，各涉老部门缺乏沟通与配合；各地区各自为政，缺乏共享理念和共享动力，有效的沟通不足，相互之间在操作系统、网络协议、语义表示、数据库类型，乃至硬件管理平台上存在差异，医疗信息数据不能有效实现地区共享，阻碍了人工智能赖以为生的数据信息资源的有效流通，既造成了数据信息资源重复建设，也限制了数据信息资源功能的最大发挥。可见，要想人工智能应用于老年健康管理，积极突破数据壁垒势在必行。

其三，从健康服务相关主体来看，养老机构、社区服务中心、医疗机构与企业的合作不足。养老服务机构、医疗机构等服务机构本身不生产人工智能设备，而是通过引进人工智能设备服务于老年人，科技企业才是人工智能产品的生产者。服务机构最了解老年健康管理全过程需要什么样的人工智能产品，而科技企业则在技术上独占优势。二者通过跨界合作发挥各自的优势，才能明确研发内容，最大程度缩短研发周期，以满足老年人健康管理的需要。然而目前国内各级医疗机构、养老服务机构在该领域的开拓相对滞后，除了发达城市的大型房地产公司通过与科技公司合作建设高端养老基地，应用人工智能参与老年健康管理服务，实现了企业间的人工智能合作外，多数医疗机构、养老服务机构有待进一步跟进。与此同时，医疗机构、养老服务机构提升自身对人工智能产品的驾驭能力也离不开同科技企业的有效合作。两者有效合作的缺乏在一定程度上制约了老年健康管理过程中的人工智能创新能力的提升。两者如何建立合作机制，共同推进人工智能的技术创新与应用是人们不得不思考的当务之急。

其四，从研发主体看，老年健康管理领域的人工智能发展受制于稀缺的专业人才。人工智能任何相关技术方面的突破都依赖于人才，可以说其发展能力取决于人才数量。《全球人工智能人才白皮书》显示全球AI领域的人才缺口达到百万量级，2017年工信部发言人指出在我国人工智能人才缺口超过500万，稀缺的专业人才资源是制约全球人工智能技术发展和应用落地的一大短板。人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。AlphaGo之所以能战胜人类围棋世界冠军，在一定程度上是因为其设计者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康领域的专业人才需要集计算机专业技术与健康养老服务行业实践于一身，才能研发出适合老年群体的智能健康医疗设备。目前国内的人工智能专业性人才缺乏，且多集中于制造业、互联网等领域的技术开发工作，虽然一些科技公司与医疗机构合作取得初步的成果，但在医疗领域结合上缺乏深度，直接针对健康服务领域的人工智能人才更是不足，阻碍了老年健康领域人工智能技术的推行。

三、未来选择：人工智能时代老年健康管理的关键路径

人工智能时代的到来，为老年健康管理创造了全新的环境，同时也对政府、社区、医疗机构、养老服务机构等提出了更高的要求。面对人工智能的迅速发展，需积极推进人工智能与老年健康管理的深度融合，以促进适应时代诉求的老年健康管理智能化。

（一）构建人工智能嵌入老年健康管理的管理机制

DouglassC.North指出制度是社会的游戏规则，规定了人与人之间的行为范式②。人工智能时代老年健康管理迫切需要现有机制的突破与创新，当前必须做好三个层面的具体工作。

一是形成专业的领导机制。人工智能科学嵌入老年健康管理离不开政府部门的统一规划和部署。2018年国家医疗保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、卫计委、发改委等多个部门的相关医疗职能，改变了“九龙治水”的管理局面，为人工智能在医疗行业、健康领域的嵌入提供了契机。在老年健康领域推广人工智能应纳入医疗保障局的工作内容，积极推动医疗机构、养老机构、社区养老服务中心等与科技企业的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的应用格局，从传感器，到智能化的可穿戴设备，健康服务机器人、智能护理床、陪护机器人等服务机器人，从智能家居设备、养老服务机构智能设备，到智能医疗机器，从老年人健康数据建设到疾病的预防、治疗、康复与护理等，培养一支兼具智能理念和实践经验的新型领导队伍，确保政府部门在人工智能应用中始终掌握主动权。

二是培养多元主体信息共享机制。人工智能的发展与应用依赖于数据，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数据，以便人工智能设备的研发，另一方面需要医疗机构、养老机构、社区居家服务中心、老年人等相互间的数据连通与安全共享，促使多方有效参与老年健康管理。加快健康养老信息平台建设迫在眉睫，要着力提升多元参与主体的数据素养和技术素养水平，促进多元主体相互间协同配合，协调老年健康数据在各部门间的流通，实现数据信息的交互及供需的有效匹配，从而打破数据壁垒，为提升老年健康管理水平提供数据支撑。

三是建构道德伦理矫正机制。享受人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也必须正视其对道德伦理的挑战。首先，进一步完善信息保护机制，减少甚至消除老年人对个人信息数据泄露的担忧。其次，科学认识和使用人工智能。虽然现有的人工智能在某些层面和维度接近、达到甚至超过了人类智能，但其工具性色彩没有改变，人工智能在老年健康管理中的应用旨在提高健康管理水平，而不是取代医护人员和亲朋好友。儿女的关心、好友的慰问以及老年人必要的社交互动都不可或缺。最后应通过技术发展，为人工智能注入情感，促使人机交互更加和谐。

（二）构建以人工智能为核心载体的老年健康技术系统

推进各级医疗机构和各地养老机构在老年健康管理中发挥更大的作用，需要通过智能化处理系统和便捷高效的急救处理流程，即系统能自动采集老年人身体状况数据并进行分析，当发生意外跌倒或生命体征数据出现异常，智能呼叫相应的医疗机构，使老人及时、准确地获取医疗服务。为此，应重点做好两个层面的工作。

一方面，建设针对老年健康管理的智能处理系统。智能化系统基于计算机网络技术和信息技术，强化老年健康的数据挖掘系统和数据存储系统建设，有效整合老年健康管理智能化进程中的各类非数值型、非结构化数据，同时有针对性地引进合适的人工智能技术，如生物识别技术、自然语言处理、机器学习、虚拟等，提升人机交互过程中老年健康数据的处理效率，并以此形成由知识库、数据库、推理机、解释器和知识获取等组成的老年健康管理系统，为提高老年健康管理水平奠定基础。

另一方面，创新以人工智能为基础的医疗流程。智能系统的生命在于应用，老年健康管理途径与方式的优化必须以智能处理流程的创新为依托。其一，通过人工智能实现老年人健康状况的自动检测，根据不间断、全方位的健康数据跟踪，智能评估老年人身体与心理的健康状况，并基于数据分析提出智慧决策，确定老年人在健康方面应采取的措施。其二，智能系统要在识别老年人紧急救助需求的基础上，主动通知医疗机构，使老年人及时得到救助。至于医疗机构的选择应符合分级诊疗原则与就近原则。这对于减少老年人独居风险，为空巢老人提供“健康保险”有积极的现实意义。

（三）构建“校—企—医/养”在人工智能领域的深度合作机制

学校是人才培养的重要阵地，科技企业是人工智能产业发展的主力军，而医疗服务机构与养老机构是老年健康管理的重要参与者。推进人工智能在老年健康管理领域的应用，迫切需要三者的深度协作，以达到通识成材、借势运力、以智发展的目标。

其一，探索高校与企业协同人才培养模式。相比美国人工智能人才数量，我国明显滞后。据领英数据显示，我国从业经验10年以上的AI人才占AI人才总数比例不足40%，而美国这一比例超过70%；美国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为22.7%、37.4%和39.9%，而中国为3.3%、34.9%和61.8%，人才培养势在必行。如上文所述，人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。科技企业需要高校的理论与人才的支持，而高校则可借助企业的数据资源和技术平台推进科研理论进展，将研究价值落地。因此，高校应加强人工智能相关学科建设，吸引国际顶级科学家和高层次人才，加强与科技企业、国外高校及相关机构的合作，将技术教学贯穿到实训项目中，让学生在校所学与企业实践有机结合，培养贯通人工智能基础理论、软硬件技术与医疗服务领域应用的纵向跨界人才。人工智能校企合作将有助于人工智能在老年健康领域的加速发展，为人工智能应用打开新局面。

其二，搭建医疗服务机构与企业合作平台。近年来，阿里巴巴、百度、腾讯和华为等国内企业在人工智能领域的崛起，为老年健康管理的转型提供了技术支撑。人工智能本身就涉及多重技术，不同行业或领域的关键技术必然存在差异，加快人工智能在老年健康管理中的应用，医疗服务机构既要借助科技企业的技术优势，引入智能技术，又要借助科技企业的智力优势，培育服务人才。这就要求医疗机构积极通过研发外包的途径，由科技企业打造契合老年健康管理需求的智能软件与硬件，加快老年健康管理智能产品的开发与推广，促进产品从监护提醒类、健康监测类，到医疗设备类、陪护聊天类，关注老年人身体健康的同时注意开发心理健康护理机器人，实现智能产品的多元化与精准化。与此同时，医疗机构通过与科技企业的合作，提高本机构内部人工智能的应用能力。

（四）构建老年健康管理人工智能产品的定价与补贴机制

人工智能在老年健康领域推行受阻的一个很重要的原因是企业囿于无利可图与老人抱怨收费高现象并存。老年健康领域人工智能产品与服务的价格既不能完全市场化也不能严控低价，应建立合理的定价机制与相应的财政保障机制，以平衡市场主体盈利与老年人经济承受力来促进人工智能在老年健康领域的广泛应用。

一方面，合理确定老年健康领域人工智能产品的价格。老年人的健康管理产品与服务具有一定的福利性，过高的价格会忽略老年人的经济承受能力，过低的价格又影响社会资本的收益率与参与积极性，阻碍该领域的进一步发展。根据资本资产定价模型，任何资产的期望收益率都由无风险利率和对所承担风险的补偿—风险溢价两部分构成，考虑到服务对象的特殊性，老年健康领域人工智能产品合理的投资收益率应等于或略低于市场平均投资收益率，兼顾经济效益与社会效益。

另一方面，建立相应的财政补贴机制。虽然老年人收入来源更加多元，自报需要照护服务的比例不断提高，越来越多的老年人有能力购买健康管理设备，但价格仍然是影响其选择与否的关键因素之一。而且受年龄、身体状况、收入等多重因素影响，有必要分地区、分群体进行大面积的调查统计，找到不同身体状况与经济状况的老年人有能力和意愿支付的平均价格。根据计算出来的市场价格与老年人可支付的价格，分类别分等级进行补贴，对于经济困难的失能半失能老人要免费配置相应的智能设备。

此外，加强老年健康管理人工智能应用状况的监管体系和绩效评价体系。当前人工智能技术整体还处在较低的发展层次，在认知能力、感知行为、风险对抗等诸多方面仍比较笨拙，应在加强人工智能嵌入的可能性风险管理的基础上，采取第三方评估方式，科学评价人工智能应用过程的技术适用、服务质量等环节。推进老年健康管理领域的人工智能应用的不断改进与发展。

四、结语

篇5

国际教育机构培生集团曾2014年全球教育制度排名报告，对40个国家及地区的认知技能和教育成就进行比较，排名前四位的全都是亚洲国家和地区，榜首是以往甚少得到推崇的韩国，其次是日本、新加坡和香港。 2015年11月12日，学生们聚集在韩国首尔的一所高中门外，准备迎接一年一度的大学入学考试。

韩国的教育制度既鼓舞人心，又令人生畏。《纽约时报》称，韩国学生平均每天学习13个小时，普通高中生每晚只睡5.5个小时，以便确保有足够的时间学习。已成“企业化规模”的补习班被称为“韩国教育体系的支柱”，美国宾夕法尼亚大学的研究表明，韩国是家庭在教育上花费最多的国家，许多韩国家庭近一半的收入用在给孩子上补习班和购买著名补习班附近的“学区房”上，因为它被视为成功的跳板。

用狂热来形容韩国人对教育的态度并不为过。没有对教育的痴迷，韩国不可能成为今天的经济强国。快速的经济增长速度得益于巨大的教育投资。

但韩国教育也有严重的问题。一项调查显示，韩国青少年在30个国家中自杀率最高。目前，韩国政府正试图再次为民众对教育的狂热“降温”，停止以过快的速度建学校、招聘教师，废除中学入学考试，规范和限制补习班。

近日，韩国副总理兼教育部长李俊植围绕“教育改革与教育创新”接受《财经》专访，他表示，作为一个教育强国，韩国正在反思，并树立起“让所有人享受快乐教育，培养创新型人才”的目标。 人力是国家竞争力的基础

《财经》：1960年以来韩国是经合组织开发援助委员会成员国中唯一一个从受援国变成对外援助国的国家。韩国也因其备受瞩目的经济发展，成为发展中国家中的榜样之一。韩国向教育的投资对经济发展起到什么作用？

李俊植：韩国虽然自然资源稀缺，但却实现了有目共睹的经济增长，这是因为我们坚信人力资源是国家竞争力的基础，因此大力投入教育发展。

韩国推广了义务教育，并致力于创造具有示范性的教育环境。在很短的时间内，大部分韩国公民就已开始从成熟的公共教育体系中受益。

韩国从1952年开始实行小学义务教育，到1960年，入学率达到96%。1984年普及初中义务教育，到1990年入学率超过90%。到1999年高中入学率超过90%。2015年，小学和初中的入学率分别达到98.5%和100%，高中达到96.3%。

为了培养信息社会需要的高质量人才，韩国还加强对高等教育的支持。高校入学率从1980年的11.4%提高到2000年的50%，2015年更达到68.1%，实现了高等教育在韩国公民中普及。

教育质量和数量的瞩目成就不仅是政府努力的结果，也有赖于民间投资，私营部门投资占高中的40%、高等教育机构的85%。普及的教育机会和高质量的教育水平不断培养社会需要的人才。他们走向不同行业不同部门，为经济发展做出贡献，也让韩国经济在世界上排名第11位。

《财经》：你怎么看中韩两国教育体系的异同？韩国如何通过教育实现经济飞速发展，可否分享一些经验和教训？

李俊植：中韩两国都强调通过教育培养有能力的人才，以此作为国家发展的动力，并大力投入教育发展。

接受教育的出色人才成为关键的人力资源，在各领域大展拳脚，促进了韩国政治、经济、社会和文化等各领域的迅速发展。而国家发展也反过来进一步促进了教育发展。但是这也带来了一些副作用，特别是对能力和兴趣不同的学生实行标准化教育，用统一标准来评估学生等，这些导致了过度竞争和学业负担过重。

《财经》：韩国教育部门设计国民教育政策时，当前的关注点是什么？

李俊植：虽然韩国教育大大推动了国家的发展，教育成果在国际上也非常突出，但韩国仍然面临许多关键性问题，比如：大学入学竞争激烈，教育与劳动力市场技能不相匹配，学术界派系主义盛行等。

为解决这些问题，政府为教育改革制定了“让所有人享受快乐教育，培养创新型人才”的目标，并根据三大主要目标实施了六大教育改革议程。

三个主要目标是：1）培养学生的梦想和才能;2）培养适应社会需求的创新型人才;3）实现以能力为导向的社会。

六大教育改革议程包括：1）自由学期制;2）公共教育常态化;3）行业需求与教育相匹配;4）地方教育财政改革;5）工作学习并行制度;6）先就业后升学制度。

特别是从去年开始，韩国着重在自由学期制及工作学习并行制度等方面做出了一系列努力。

通过这些努力，我们希望提供能够帮助每个学生发展能力和才能的教育，而不仅仅是关注成绩，从而培养面向社会的创新型人才。

韩国希望为这些教育改革议程的推进打下坚实的基础，从而支持改革措施在学校的实施。今年开始在所有中学实行自由学期制度，旨在支持和确保高质量的体验式教育，同时也试图通过提高教学和学习质量，实现校园改革。

除了大学的定量结构性改革，另一个重点是解决劳动力市场技能不匹配的问题。因此我们计划实行多元化项目，培养满足社会需求的人力资源，如PRIME项目，并在大学实行改革。PRIME即行业需求匹配教育项目，根据行业和社会需求对本科项目和入学名额进行重整，以减轻学校教育和劳动力市场不匹配的问题。

此外，政府还计划扩大学徒制职业高中，改善下一代学生的学习体制，创造注重能力的社会。

最后，政府的目标还包括加强对有困难的学生提供教育支持，让所有公民获得平等教育机会，在民主社会和睦共处。提供支持的对象包括：有残疾的学生、低收入家庭学生、多文化背景的学生，以及脱北者，这样能让他们未来能够更好地融入社会。 如何化解过重的课业负担

《财经》：韩国对教育的巨大投入，促进了教育的发展，也给很多家庭带来经济负担，特别是各种补习班给学生带来沉重的学习负担。韩国教育部门对补习班教育的改革政策是什么？取得了哪些进展，以及仍然存在哪些挑战？

李俊植：解决补习班问题的关键是公立学校教育正常化。

首先政府今年在所有学校推广自由学期制度，旨在培养学生的才能和能力。此外，政府还启动了《推进公共教育正常化特别法》（Special Law for Promotion on Normalization of Public Education，2014年9月2日），旨在培养有利于公立学校教学和考核的环境。

为了打造一个体现学校教育特点的大学入学体系，CSAT（大学修学能力测试）的考试问题来自学校课程，并且英语科目上采用了“绝对等级制”，即考试成绩不再用分数制，而是以10分为一个区间，划分等级，90分-100分的都算第一等级，以此来降低学生的教育负担。

此外，削减补习班规模的举措还包括“先就业后升学”等项目的实施，从而使得社会更注重能力，帮助学生制定未来规划。

政府还采取了多种政策来改善补习机构的透明度，减轻它们给家长带来的负担。

首先，根据广域市（中央直辖市）或特别自治道的规定，对补习机构和课外教学的时间进行限制，避免过度学习，保护学生的健康权益。

此外，教学机构的收费通过网站、手机应用以及户外广告系统公开，从而便于公众获得信息。我们还计划每年定期监控和规范教学机构和私立教育机构，对存在非法行为的机构严加规范。

《财经》：韩国的年轻人因追求成绩而承受很大的压力，经常学习到深夜，一些调查显示，学生的幸福感很低。在此背景下，教育部采取了什么教育政策来改善和保护学生的健康？

李俊植：教育的根本是给学生希望，韩国教育部实行了一系列关键政策，旨在提高学生满意度和自尊感，支持他们的心理、身体健康。

其中一个具有代表性的政策就是在中学实行的自由学期制度。此外2015年修订版课程设置也尝试对学习量进行优化。根据2015年实施的《人格教育法案》，大力推广提高沟通能力和同理心的人格教育，通过体育活动（针对每个学生的体育项目）促进全面健康，同时还实施了多样的艺术教育。

《财经》：你多次提到自由学期制度，请介绍一下这项制度的做法。

李俊植：这项制度具体来说，就是在中学实行一个学期的自由学期，在此期间学生没有考试的负担，同时通过更加灵活的课程安排，让学生可以参与多样的体验式和职业为导向的活动。

自由学期期间，学生可以进行参与式教学，如讨论、现场作业、项目等，自我指导学习，掌握实践性知识。

此外，为了满足学生多样化体验的需求，还安排了170多个小时的活动，帮助他们找到自己的梦想和才能，包括职业探索活动、选修主题活动、艺术和体育活动、俱乐部活动等。

通过自由学期制度，韩国政府的目标是从重视记忆的教育转向重视关键能力的教育，培养自我指导学习技能和创造力等能力。此外还为学生提供机会进行自我探索，寻找自己潜在的才能和技能，帮助他们在学校生活中找到幸福感。

《财经》：实施自由学期制度的原因是什么？该制度取得的主要成绩是什么，对包括中国在内的东亚国家有什么启示？

李俊植：韩国学生在国际考试中表现都非常好，但他们对学习的兴趣和幸福感相对较低。韩国从贫穷走向富裕的发展之路离不开教育，但重课业的教育一味强调知识，在竞争的环境下培养“快速追从者”，降低了学生的幸福感。

因此韩国推出了自由学期制度，提供以学生为中心的教学、多样化的体验，帮助他们找到自己的梦想和才能，让学生成为以创造力领导未来社会发展的第一动力。

自由学期制度最大的成果是活跃了课堂。具体来说有如下效果：通过参与和体验式教学，课堂上睡觉的学生人数大量减少，由于沟通时间增多，学生和老师的关系得到改善，校园暴力也有所减少。当学生们能够探索自己的梦想和才能，他们能够找到为什么学习、学习的目的是什么等问题的答案，这能够提高他们的学习动力和成绩。

中国和东亚地区在学业上的过激竞争可能产生副作用，如学生缺乏兴趣和幸福感。而像自由学期这样的制度能够帮助实现多重目标，如培养关键能力，提高学习成绩和幸福感。 如何打造个性化教育

《财经》：在2016年1月的达沃斯论坛上，世界经济论坛执行主席施瓦布说，“我们正处在一场技术革命的开端。这场革命正从根本上改变着我们的生活、工作和相互关系。”他还强调第四次工业革命已经到来。特别是“AlphaGo”体现出以人工智能为代表的技术革命正开始加速，这也对教育的改革提出要求，毕竟教育肩负着培养未来人才的重任。你对教育的未来怎么看？

李俊植：韩国围棋世界冠军李世石和AlphaGo的对战让我们见证了人工智能和知识技术的重大发展。我们看到智能知识社会不再是模糊的未来，而是即将成为现实。世界正面临技术革命，即所谓的第四次工业革命，有人预计人工智能未来将取代全球25%以上的工作。

随着人工智能的发展，学生们可能无需去学校就能获得多种多样的知识和信息，甚至可以接受高度个性化的教育服务。预计技术革命将为教育带来巨大变化和深远影响。

虽然韩国的教育带动了国家的发展，成果显著，但为学生们提供的依然是标准化的教育。但是，学生们的能力和兴趣多种多样，根据“学术能力和标准”等统一标准对他们进行评估，确实会导致过度竞争和学业负担过重。

现在是时候响应社会不断变化的需求、改变标准化课程和僵化的学校体系、提供体现学生兴趣和学术能力的个性化教育了。

我们已通过自由学期制，尝试进行个性化教育，未来还将根据大数据和学习分析平台对每个学生的学习特点进行分析，采用新的学习形式，进而在不远的将来采用高科技人工智能技术实现个性化学习。

此外，未来有竞争力的人才不再是“单纯的职业人士”，而是“有创造力、综合型人才”，能够综合多种知识，创造新价值，富有创意，积极敢闯，有社群精神，为人正直等。

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早在1954年,美国的钱家其已将计算机应用于放射治疗,计算剂量分布和制定治疗计划;1959年,美国的Ledley等首次将数学模型引入临床医学,提出了可将布尔代数和Bayes定理作为计算机诊断的数学模型,并以此诊断了一组肺癌病例,开创了计算机辅助诊断的先例;1966年,Ledley首次提出“计算机辅助诊断”(computeraideddiagnosis,CAD),形成了计量医学;1976年,美国斯坦福大学的Short-liffe等研制成功了著名的用于鉴别细菌感染及治疗的医学专家系统MYCIN,建立了一整套专家系统的开发理论;1982年,美国匹兹堡大学的Miller等发表了著名的Internist-I内科计算机辅助诊断系统,其知识库中包含了572种疾病,约4500种症状;1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的“解释”软件,包含有2200种疾病和5000种症状。

2医学专家系统的组成

专家系统是基于知识的系统(Knowledge-BesedSystem)。一个完整的医学专家系统应由知识库(Knowledge-Base)、数据库(DataBase)、推理机(InferenceEngine)、知识获取模块(Knowledge-AcpuisitionModule)和解释接口(Explana-toryInterface)组成。知识库中存放系统求解问题所需求的知识,数据库用来存储初始证据和推理过程中得到的各种中间信息,推理机是一组程序,用来控制和协调整个系统,它通过输入的数据,利用知识库的原有知识按一定的推理策略解决所提出的问题。知识获取模块就是学习模块,它为修改和扩充知识库存的原有知识提供相应的手段。解释接口是用户与专家系统交互的环节,负责对推理给出必要的解释,便于用户了解推理过程,为用户向系统学习和所作所为系统提供方便,具有解释功能是专家系统区别于其它计算机程序的标志。目前,已有一些知识表示型的医疗诊断专家系统。

3医学专家系统的设计

建立医学专家系统要求将专家的知识转换为机器处理。在系统分析工作中,要求完全崭新的基于知识的设计方法,使得计算机从数据处理过渡到知识处理,从计算和存储数据转为推理和提供知识。原型系统方法是医学专家系统实现的重要开发方法,其早期阶段的目标是迅速发展最终系统的模型,获得所有任务的初步方案,后继阶段进行测试和扩充,增加更多细节,如此逐步发展和求精,直到逼近最终系统,满足用户要求。原型系统方法的优点是:增进用户与开发人员的沟通;用户在系统开发过程中起主导作用;辨认动态的用户需求;启迪衍生式的用户需求;缩短开发周期,降低开发风险。由于专家系统分析层面难度大,技术层面难度相对较小,因此,原型系统方法是最为适宜的开发方法。原型设计阶段的目标是解决领域知识的形式化问题,定义事实、关系和专家的推理策略,建立原型模型。原型系统的设计分为以下三个阶段。

3.1识别和定义系统的概念模型本阶段的主要任务是知识获取,识别系统的主要任务,识别和获取有关的重要概念及其关系,定义概念模型。这些概念和关系对确定知识库的结构是很有用的。任务领域中的概念必须按照问题求解行为的具体例子抽象。专家的思考模式必须包含所有基本元素,并且能被修改和扩充。本阶段除了采访专家获取知识之外,大量信息可以从已存的书籍、资料等重要文献中获取。

3.2概念设计在建立概念模型之后,就可开始概念设计,选择合适的知识工程工具(如知识表示),正式地表示问题和解法。主要工作包括设计适合于专家智能活动的可执行的知识表示模式、推理机制和用户接口。知识工程师应尽快设计和建立一个原型系统,以便提供开始的侧重点。

3.2.1知识表示模式设计所谓知识表示模式设计就是根据医学领域中知识类型及特征,选择合适的知识表示方法,描述知识模型。一般来说,系统控制知识和专家的决策知识表示为产生式规则;如果对象各要素间的关系可通过逻辑运算去体现,可采用谓词逻辑表示法;对于较复杂的结构结象可使用框架或语义网方法,如专业概念知识。为了有效地表示各种知识,系统可以综合使用多种知识表示方法。设计的结果是应用知识表示工具描述的知识模型。

3.2.2推理机设计常用的推理方法有正向推理、逆向推理和双向推理三种,这三种推理方法又可分为精确推理和不精确推理。推理机设计包括根据应用领域选择推理方法,设计自动推理算法结构,以及其它控制结构和各部分之间的通讯机制。它涉及知识的选择和应用问题。例如,专家系统最成功的实例之一,是1976年美国斯坦福大学肖特列夫(Shortliff)开发的医学专家系统MYCIN,这个系统后来被知识工程师视为“专家系统的设计规范”。MYCIN主要用于协助医生诊断脑膜炎一类的细菌感染疾病。在MYCIN知识库里,大约存放着450条判别规则和1000条关于细菌感染方面的医学知识。它一边与用户进行对话,一边进行推理诊断。它的推理规则称为“产生式规则”,类似于:“IF(打喷嚏)OR(鼻塞)OR(咳嗽),THEN(有感冒症状)”这种医生诊断疾病的经验总结,最后显示出它“考虑”的可能性最高的病因,并以给出用药的建议而结束。概念设计中提供丰富的概念。各种概念隐含了程序设计方法及知识的表示形式。概念方法可以辅助知识工程师认清对象之间的关系,以使概念化专家决策处理中所使用的各种对象及属性。在概念设计中,要避免使用传统系统经验,例如基于个别实例或部分关系,企图画出一个决策处理的与/或树,这将导致失败。概念设计方法将知识工程师从“过分分析的陷阱”中解放出来,以便有效地设计原型系统。

3.3详细设计概念设计建立了系统的主架,详细设计阶段的目标是发展详细的信息处理模型,识别和获取与模型有关的微知识,例如概念、对象/实体的详细描述。主要的工作包括:识别逻辑命题、书写一些描述和过程的代伪代码,副出语义网络图;将与/或树转换为自然语言规则;画出直接表示图或模型;识别和命名表示的框架及槽;识别和命名数据库的款目等。详细设计应规定语法和语言的特殊限制,但不应开始实际编码,也就是说详细设计应独立于任何程序设计语言。自然语言规则提供详细的编码描述规格。应用自然语言表达规则,使所有设计者能容易地明白知识表示结构,便于参加编码和检测。

4医学专家系统的实现方法实现原型系统阶段的主要任务是选择合适的开发工具,完成原型系统的程序设计,即编码、测试和修改。

4.1系统开发工具的选择为选择合适工具,需要考虑如下问题。

4.1.1开发工具的通用性工具系统通用性越强,则在用其构造一个具体的专家系统时,知识工程师的编程任务越复杂,对知识工程师研制系统的能力及编程水平要求越高。例如ISP、OPS5,PROLOG等工具都是通用性较强的工具系统。使用通用性工具设计的系统,其使用范围较广,便于移植和推广。另一方面,工具系统的通用性越强,一般说来其领域针对性也越差。对于某些专业领域,某一个通用性工具所生成的专家系统的效率往往很低。因此,在选择开发工具时,必须在通用性与方便性,通用性与具体专业领域的针对性之间进行反复的权衡。

4.1.2开发工具的特性与专业领域特性的匹配程序

4.1.2.1与专业领域的问题特性的比较着重比较搜索空间的大小、数据的形式、问题的结构等。

4.1.2.2与求解问题的方法特性的比较例如搜索类型,知识表示法、不确定性的处理方法、控制结构形式等的比较。

4.1.2.3专家系统学习能力的强弱、知识库维护能力、知识获取能力、人机接口的友善程度、系统的扩展性与协作适应性等。目前大多数专家系统选用人工智能语言,如PROLOG,LISP。PROLOG的数据库能力较强。它们提供许多适于人工智能处理的功能。选用该类语言,系统设计的主要任务是设计知识库和人机接口。缺点是使用存储空间多、速度慢,因此,可部分使用C语言作为辅助工具。面向较窄专业领域的专家系统,多选用专家系统工具,可以迅速产生原型系统,由于医学专家系统的专业领域一般较窄,故大多采用专家系统工具。专家系统工具已与强有力的数据库系统相连接,可用性越来越强,它们成为建造专家系统的合适工具。若系统设计对于存储空间和速度要求较高,并且知识工程师人力较充足时,也可选用一般的程序设计语言,尤其是面向对象的程序设计语言,中VC、VB、JAVA等。在选择开发工具过程中,知识工程师起主要作用,并应与领域专家密切协商,全面考虑硬件、软件、领域问题和上述原则,选出恰当的工具系统。

4.2编码编码是应用选择的工具语言记录事件和知识。它将详细设计阶段产生的知识结构、推理规则、控制策略及其它部件的形式描述转换为工具语言形式。主要的工作是转换自然语言推理规则,构造知识库;转换推理算法为推理程序。尽管此项工作与非智能语言的编码没有区别,而这里一般使用的语言是LISP,PROLOG或专家系统工具语言。在编码中,知识工程师常发现详细设计中的问题,因此,详细设计和编码常是紧密相关的循环处理。编码中发现的问题也可能引起大范围的反复处理,例如,可能需要完全重新设计知识表示。

4.3测试与修改测试阶段的主要任务是评价原型系统及其实现形式是否符合设计者、专家及用户的要求,应用各种各样的实例,检测知识库和推理结构中的弱点,修改原型。

4.3.1检测推理检测推理就是检查无效的推理。主要工作是检测机制细节,如接口和内部流程。知识工程师构造人工模拟实例检测系统的详细部分,当系统违背设计得意愿,则发现错误。纠正无效推理中的错误,需要重新编码。产生无效推理的原因是程序员错误地转换知识。

4.3.2检测知识在知识系统中,正确的编码并不意味着知识正确。这种处理努力探测无效的和模糊不清的知识。除了人工实例,专家和知识工程师还可用真实实例检测,让系统作合适的决策,并可保留这些检测实例以备后用。无效知识的发生,是由于专家没有正确地描述事实或没有完全理解事实。当系统违背专家的意愿时,可发现这类错误。模糊知识的发生是由于专家不能识别所有的蕴含关系,如组合条件太多。当系统选择不同的解法(而专家要求相同解法)时,可发现这类错误。例如重复执行概念识别,以便发现错误的知识;重复执行概念设计来重新评估知识表示的选择,这两种处理又引起重复执行详细设计。当知识是完整一致的,仅要求重复执行详细设计和编码。若在检测推理机制中,专家发现了检测子问题的新条件,则重复执行问题定义、概念识别、概念与详细设计及编码。因而专家可用发现的新条件精炼已存知识表示。当专家对早期的知识检测不满意,将知识加入知识库时,发现一些错误,则他重新执行是识别和定义概念,处理和发现新概念。为此,概念设计、详细设计、编码和检测推理均需要新执行,调整由定义新概念所引起的变化。

4.4证实原型系统当专家和知识工程师相信推理和知识是正确的,则执行本处理。这种处理用执行大量的真实例检测隐含错误。知识工程师可将原型放入检查区域,工作一段时间,这种检测可能发现较少的小错误。证实也可发现专家和知识工程师的偏见。专家和系统的交互中可能存在盲目的缺点。因此,应邀请其他多位专家指导证实处理。他们的新观点可能会发现新问题。最后的证实工作是并行执行系统检测和人工检测(人工检查活动不与系统交互)。然后按要求逐个比较结果,并做客观地记录。这些检测将提供大量的宝贵意见。

4.5系统的发展与维护检测工作完成后,原型可被进一步修改和扩充,发展成为实用系统。维护的目标是评价和扩展系统,改进系统执行。由于在发展中迅速设计原型,可以避免和减少维护工作。如果系统中使用的规则和过程以常规变化为条件,则需要专家和管理者周期地检查系统的执行。一个知识系统模式化人类在特定领域中的专知,而专家和知识都不是静止不变的,因此系统中的知识库和推理模式必须继续检测和发展。这包括收集关于系统执行的知识、缺陷及定义的变化。主要方法是利用机器学习技术维护、扩展知识库,以改进系统执行。这种设计方法适用于所有的知识系统,对于复杂的综合型系统,还要考虑与其它分系统的通讯与协作。

5总结与展望

纵观国内外医学专家系统的发展,可从以下3个方面进行总结。

5.1人工智能、专家系统理论70年代,多用概率统计法,即所谓的数字计算法,从疾病—临床资料(症状、体征理化检查)的发生频率与疾病概率之间的明确统计学分析,得出最相似的诊断。此方法现已趋于淘汰。80年代后,则多用人工智能的方法,即以疾病的数值表叙与专家的推理相结合导致的一种决策方法。两种方法都要通过一定的数学模型来实现,常见的数学模型有Bayes公式,模糊数学及加权求和—阈值浮动(至80年代中期,国内2/3的系统采用了这3种数学模型,但这3种数学模型的应用,有一定局限性)。还有的研究是关于诊断系统的通用开发平台等方法学方面的,使医学诊断专家系统在解释方法学、评价标准、知识库建立以及因果定量推理等方面成为研究热点。关于医学诊断中推理的复杂性,有人提出,病人可能有相互关联的多种疾病,而表现出的症状并不确定与某一类疾病有关,一个症状是否会出现也不确定,因而复杂程度不同的推理,可以精密程度不同的模型中进行。此外,由于人类疾病的适时性,有必要在没有明确的诊断结论时给出有关诊疗建议。同时,用来监测、存储和显示大量数据的系统数据库应与推理有机的结合起来。启发式分类也是人工智能方法中的一种,即从一组输入数据中提取特征,并进行分类,根据分类特征在一组已知的诊断类型中选择。模糊逻辑原理尤其适合于医学应用,因为医学决策所需的许多信息都是不确定的。适于人工智能、专家系统应用的计算机语言,在早期有LISP和PROLOG,但到现在,尚无更新的、合适的语言出现。

5.2人工神经网络在医学专家系统中的应用人工神经网络是最近几年发展起来的一项新技术,是模仿生物神经系统中神经元的一种数学处理方法。由于它的并行处理方式、自学习能力、记忆能力、预测事件发展能力,因而可以起到专家系统的作用。特别在分类、诊断以及基于分类的智能控制和优化求解方面,神经网络专家系统比传统的专家系统(指上述用概率统计法,数学模型建立的专家系统)有更优越的性能。故人工神经网络代表着当前最先进的人工智能技术,但此项技术尚不成熟。如只适用于解决规模较小的问题,其性能受训练数据集的限制,以及无法解释推理过程和得出结论的依据等。

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一、虚拟现实技术简介

虚拟现实技术（Virtual reality technology，简称VR），是20世纪末发展起来并涉及多个学科的高新技术，它汇集了计算机图形学、图像处理与模式识别、人工智能技术、人机接口技术、多传感器技术、语音处理与音响技术、网络技术、并行处理技术等高新技术，涉及到数学、物理等学科领域，与地理、生物、气象学、美学、心理学及社会学科等相关。该技术为人机交互界面的发展开创了新的领域，为智能工程的应用提供了新的界面工具，为各类工程的大规模数据可视化提供了新的描述方法。

虚拟现实的概念可以阐述为：“利用计算机生成一种模拟环境，通过多种传感设备使用户‘投入’到该环境中，实现用户与该环境直接进行自然交互的技术”。简而言之，虚拟现实即利用计算机来模拟真实环境。这种所谓真实环境可以是客观存在的，也可以是理想中的环境，使用者不仅能够通过虚拟现实系统感受到在客观物理世界中所经历的“身临其境”的逼真性,而且能够突破空间、时间以及其它客观限制,感受到在真实世界中无法亲身经历的体验。虚拟现实技术目前已应用于非常多的领域：如地理信息系统、三维数字化城市仿真、社区规划、数字化校园、虚拟实验室、数字化自然景点漫游、军事模拟及训练、汽车驾驶、飞行训练、医学模拟解剖、三维游戏娱乐、三维电影制作等。从教育发展变革的过程看，纸和印刷术的出现、广播和电视技术的发展、计算机和网络技术的普及，都曾引起教育的飞跃。虚拟现实与教育相结合，以逼真虚拟环境提供良好的人机交互功能，将极大地促进教学观念变化，也一定会引起一场教育革命。

二、虚拟现实技术在辅助地理课堂教学中的应用

虚拟现实技术在演示教学内容方面通过亲临其境的、自主控制的人机交互，提供生动活泼的直观形象思维材料，展现学生不能直接观察到的事物等，形成知识点。

1.全景漫游360度游览风景名胜

目前很多地理教师在介绍旅游景点、城市风貌时，多采用将各类旅游资源图片配上音乐和解说的多媒体教学方式，但由于图片受拍摄角度限制，毫无立体感，并不能完整反映各自特色。随着全景技术的出现和普及，大量全景图片被摄影爱好者在网络上，例如，中国全景摄影网提供了大量中国旅游风光三维全景虚拟游览图片，涵盖了国内主要的风景名胜、城市地标。虽然全景漫游的照片仍是平面的，但是通过软件处理之后得到的360度实景，却能给人以三维立体的空间感觉，犹如身在其中。

2.虚拟三维交互漫游真实再现世界遗产

虚拟现实、多媒体与网络等信息技术为世界遗产的保护、复原与研究提供了新的手段和方法，国内外纷纷开展虚拟博物馆、数字化景区等建设，目前已初步建成的虚拟博物馆主要有虚拟故宫、数字敦煌、卢浮宫和大英博物馆等；数字化景区有黄山、九寨沟、峨嵋山等。例如，虚拟紫禁城除在互联网上再现三维的故宫建筑、文物及人物外，还可与同时逛虚拟紫禁城的游客网上聊天交流；与在线的志愿者、工作人员交流；下围棋、斗蟋蟀、射箭、观看皇帝御膳及宫廷绘画等活动。

3.虚拟实验室彻底打破空间与时间限制

利用虚拟现实技术，大到宇宙天体，小至原子粒子，学生都可以进入这些物体的内部进行观察。虚拟技术还可以突破时间的限制，一些需要几十年甚至上百年才能观察的变化过程，通过虚拟现实技术，可以在很短的时间内呈现给学生。例如，一些从时间上看长到数亿年的地壳海陆演化，短到转瞬即逝的地震波的传递，这些过程都无法直接观察。在虚拟地理实验室里，将虚拟现实、重力感应、体感技术等结合，可以完成地震波传播、火山喷发、海啸等实验，使之直观地展现在学生面前。VR技术还可以对春夏秋冬的四时季相和日出、日落的时段更替以及云、雾、雨、雪等天象时令进行模拟。

地理教学中能采用虚拟现实技术的内容举不胜举，如可通过虚拟漫游鸟瞰整个城市，学习城市规划相关知识；利用虚拟技术进行温室效应的探索学习，从而分析城市建设与周边绿地、水体对城市小气候的相互影响。只要经过精心的设计、操作，VR技术就能够对任意地理元素进行编辑以适应地理教学的需要。

三、虚拟现实技术推动地理教学的信息化建设

地理学科具有信息的多感官、多维性和信息容量大的特点，涉及到大量的地理时空分布，对于其中抽象的、难以用语言表达的地理概念、事物、现象和规律，需要借助大量动画演示来帮助学生理解，因此在地理教学中开展虚拟现实教学比其它学科拥有更大的优势。

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机器人技术是融合了机械、电子、计算机及人工智能等学科知识的先进技术，按照用途分可分为工业机器人、教育机器人、空间机器人、军用机器人、娱乐机器人等等，其中工业机器人应用较多。工业机器人在汽车工业、电力电子、橡胶塑料、机械及金属制品等行业有着广泛的应用。工业机器人在国外发达国家应用较多，近年来中国作为世界第二大经济体也毫不逊色，仅2010年就销售了14，978台，成为全球机器人增长最快的市场。随着我国经济发展所依赖的人口红利逐渐丧失，倒逼企业转型升级，国家也相应出台了“转方式，调结构”政策，工业机器人作为一种自动化设备将迎来发展的春天。工业机器人专业是顺应时展的先进技术，许多人相信10年后它会像今天的数控技术一样成为先进制造业的主流生产设备和技术。高职院校作为技能技术型人才的培养基地，培养机器人应用方面的高素质人才，非常必要而且有着良好的前景。

1 高职院校开设机器人专业教育的现状

目前高职院校培养的主要是工业机器人专业方面的人才。学生就业领域主要是两大类，一是机器人制造厂商和系统集成商，例如ABB、 库卡KUKA、那发科FANUC、安川MOTOMAN、松下、OTC等知名机器人厂商；二是使用工业机器人应用企业，涉及行业主要是：汽车制造、摩托车制造、机械制造、电子器件、集成电路、塑料加工、石化、轻纺和烟草、食品行业等较大规模生产企业。前者需求的是机器人和相应工作站的开发、组装、调试、销售、售后支持的技术和营销人才，后者需要的是从事自动化生产线上工业机器人及其辅具系统、检测装置、机电设备系统的安装、运行、操作编程、维修、维护、管理等综合素质较强的技术人才。

为了适应工作的需要，高职机器人专业开设的主要课程是英语、应用数学、电路、电子技术基础、智能检测技术、计算机控制技术、PLC与电机控制技术、工业机器人现场编程与调试、机器人机械系统结构与拆装、自控原理与系统、伺服驱动技术、自动焊接的机器人技术、喷涂机器人应用技术、机器人与自动线技术等。

目前开设该专业的国内高职院校少之又少，2012年高考招收工业机器人专业的高职高专院校全国仅有一所。主要原因是工业机器人专业是一门综合学科，学生学习需要多学科的基础，不论是研发应用还是专业学习都有相当的难度；我国工业机器人起步较晚，开展这方面研究的高校和科研院所较少，开设该专业的高职院校就更少了；由于过去我国劳动力价格低廉，企业应用工业机器人由于成本较高而缺乏动力，除了大型制造企业外，一般企业使用工业机器人较少，因而机器人专业的毕业生不容易找到对口工作；对于高职院校来说开设机器人专业前期投入大，学生毕业后就业面窄，开设机器人专业性价比相对较低，导致高职院校缺少积极性。

2 高职院校开展机器人教育的价值

高职院校的办学宗旨是“以就业为导向，走产学结合发展道路，为经济建设培养高素质的技能型专门人才”，未来我国机器人有着良好的发展前景，在高职院校开展机器人专业非常必要。

2.1 高职院校开设工业机器人专业是主动适应社会需求的体现

中国是一个制造业大国，机器人市场有巨大的需求，中国已成为世界上增长最迅速的工业机器人市场，我国机器人产业已经进入新的历史机遇期，未来将长期保持40%以上的高速增长。预计2014年我国需求量将达到32000台，成为全球最大的机器人需求国。

目前，中国工业机器人应用的普遍度越来越高，一些大企业掀起使用工业机器人的风潮。公开资料显示，2009年，比亚迪公司耗资数亿元引进了13台ABB喷涂机器人。富士康今年春节过后暂停招工，据说是因为大量使用机器人替代人工。富士康董事长郭台铭曾表示，公司将增加生产线上的机器人数量以完成简单重复的工作，2012年达30万台，2014年达100万台。此外，华为、中兴通讯、广州光宝也在使用工业机器人。

随着机器人的广泛应用，必然将产生与工业机器人相关的人才需求，高职院校开设为生产一线服务面向大、中型企业，从事工业机器人等大型机电设备的安装、编程、调试、维护、运行管理、故障检测与维修等工作并能实施车间、班组管理等应用型人才必将受到有关企业的欢迎。

2.2 高职院校开展机器人教育能够更好地培养学生的综合能力

所谓机器人教育，通常是指学习机器人的基本知识与基本技能，或利用教育机器人优化教育教学效果的理论与实践。机器人教育为提高学生的综合素质提供了很好的平台，高职院校开展机器人教育，通过组织学生进行机器人组装、编程的实践活动，然后参加一些相关的机器人竞赛，能够激发学生的学习兴趣，增强动手能力，培养学生综合运用多学科知识以解决实际问题的能力，有助于机械、电子、计算机及人工智能等多学科知识的教学。

2.3 高职院校开展机器人教育有助于学校自身的发展

开展机器人教育不仅可以与多学科理论知识的学习相结合，还可以融入到素质体育项目中去。例如流行于我国体育竞技的一项新兴项目――素质体育机器人运动就是一例。该运动集高科技与运动于一体，开展素质体育机器人运动能够有效提高国民综合素质，全面提升我国在科学、技术、教育领域的先进水平，积极促进中国体育事业、体育产业的健康发展。

目前素质体育机器人运动逐渐得到了一些高职院校的重视，2012年11月，全国首家高职“素质体育机器人运动人才培养基地”在淄博职业学院落地。素质体育机器人运动人才培养基地的建立，在技术方面能够促进电子、机械、软件技术、材料科学等相关专业开展技术研究；在产业方面能够积极拉动有关机器人器材、新材料、新工艺制造等产业发展；在人才培养方面能够为国家培养大批裁判员、教练员、运动员等各类专业人才；在人才就业方面能够提供各类赛事长期需要的大批裁判员、教练员、专业辅导员或教师和赛事工作人员从事赛前、赛事的培训、教育、保障、管理、服务等工作；在专业资格认证方面能够通过教育培训使运动员、教练员、裁判员掌握知识和技能，对合格者做出资格等级认证；在国内外交流方面可拟建高职联盟，组建参赛队伍，参与国内外赛事，进行人文、教育、科技等方面的交流与合作。

3 开设机器人专业教育需要注意的问题

开设工业机器人专业要考虑外部和内部两方面的条件，外部条件包括该专业应用领域的发展前景以及相关领域职业技术人才的市场需求，内部要考虑学校自身条件成熟与否，一是师资条件，工业机器人学科的综合性决定了学校要有电子、计算机、电机、机械、机电、自动控制等领域具有一定理论和经验的教师队伍；二是实训条件，除了传统的机械、电子、电工、计算机等实训室以外，还要有专门的机器人实训室，以完成机器人编程和操作实训；三是校企合作条件，作为专业性很强的专业，机器人专业人才的培养要有针对性，为了更好满足企业的用人需要，提高就业率，学校要有意识地与相关企业做好联合培养工作，进行订单式教育。

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一、国内外赛事

目前，国际上的各类机器人竞赛大多自上世纪末兴起，历经近二十年的发展，已成为了综合性教育改革的新力量。近年来，国内的机器人竞赛也在迅速开展，旨在推动机器人技术发展，培养学生的综合创新能力，并取得了良好的效果。国内、国际上一些影响较大的机器人竞赛包括以下几项。

1.机器人足球竟赛。机器人足球竞赛需要由若干机器人组成队伍，通过机器人之间的互相通信、配合，协同进行比赛。目前，国际上最具影响力的两个机器人足球赛事组织为：FIRA国际机器人足球联合会和ROBOTCUP国际机器人足球世界杯赛。

2. 机器人灭火竞赛。机器人灭火竞赛最早是由Jack Mendelssohn教授在1994年提出，该竞赛模拟机器人在一套四室一厅的房间内进行灭火，要求参赛的机器人在尽可能短的时间内熄灭房间中随机放置的蜡烛。目前，机器人灭火竞赛已成为全球最普及的智能机器人竞赛之一。

3.亚太大学生机器人大赛。亚太大学生机器人大赛始于2002年，由亚洲太平洋地区广播电视联盟(ABU)发起，每年举办一次，已成功举办13届。大赛主要面向包括中国、日本、韩国、新加坡、泰国和印度尼西亚等国家和地区的在校大学生，着力培养学生的科技创新能力。

4.飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛。飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛是教育部为提高我国大学生创新实践能力、团队协作精神，委托高等学校自动化专业教学指导委员会主办的机器人竞赛。大赛2006年首度举办，分为竞速赛与创意赛两类。另外，国内还举办有中国机器人大赛、全国机器人大赛、广茂达杯中国智能机器人大赛等赛事，旨在为RoboCup公开赛、FIRA世界杯机器人大赛以及国际机器人灭火竞赛的中国赛区选拔优秀的队伍。

二、机器人竞赛促进学生能力培养

机器人技术是一项涉及人工智能、机械工程、自动控制、传感技术等多领域的综合性学科。智能技术的迅速发展，也为机器人竞赛提供了越来越完善的平台。学生通过参加机器人竞赛，能够提高学科综合能力，培养实践创新能力以及团队协作能力。

1.机器人竞赛与创新能力的培养。创新人才的培养是建设创新型国家的关键，本科教育则是培养创新型人才的重要阶段[2]。教育部《关于实施高等学校本科教学质量与教学改革工程的意见》中强调：要大力加强实践教学改革，推进高校实践教学模式的改革与创新，促进学生自主创新兴趣和能力的培养，激发大学生的兴趣和潜能，培养大学生的团队协作意识和创新精神。在我国传统本科教学体系中，通过教师授课是学生获取知识最普遍的渠道，与此同时，考试成绩也成为教师检验学生知识掌握情况的唯一方法。目前，随着社会对于人才要求的不断提高，实践能力受到了越来越多的重视，各高校广泛开设工程训练相关课程以提高学生的实践动手能力。然而，笔者在辅导我校工程训练中心电工电子基础课程时发现，学生在传统教学体系中缺少的并不仅仅是实践动手能力，更重要的是创新能力。创新能力是指运用已掌握的知识和理论，在科学、技术及各类实践活动中，不断提出具有社会价值、经济价值的新思想、新方法和新发明的能力。机器人竞赛为大学生创新能力的培养提供了一个很好的平台：①首先，在机器人竞赛中，一般仅给定比赛目标和规则，学生需要从底层算法、硬件设备、机器人外观等逐个设计和调试。在这个从无到有的过程中，每一阶段都要求学生提出自己的解决方案，很好地培养了学生的创新思维能力;②机器人竞赛内容极具趣味性和可观赏性，大大增强了学生的学习兴趣和学习主动性。相对于传统的以教师为主的教学模式而言，以竞赛促进教学的模式更加以学生为主导，也更容易培养学生的创新思维;③采用竞赛形式，具有一定竞技性，一般要求各参赛队从策略、技巧和时间三个方面进行比赛，这就要求学生在备赛过程中不拘于传统思维的束缚，勇于创新。

2.机器人竞赛与综合能力的培养。机器人竞赛一般由学生自由组队参加，并根据自身兴趣爱好、专业方向等选择参赛题目，每个参赛题目往往涉及多个学科，需要学生能够灵活应用所学知识，并与其他专业同学协作、沟通共同完成。在此过程中，不仅大大提高了学生的创新能力，同时提高了其他综合能力[4-6]：①学生在确定题目后首先需要通过书籍、文献、网络等多种方式收集相关资料，并结合所学知识进行分析，形成初步方案。这个阶段提升了学生对于信息的获取能力以及综合分析能力;②在机器人制作过程中，学生需要亲自动手操作，将自己的想法付诸实践，并在实际操作中不断发现问题并解决问题。在这个阶段中提升了学生的动手实践能力;③机器人的制作大多涉及多个学科，需要学生通过团队的沟通、合作，最终达到目标，这大大增强了学生的团队沟通、协作能力;④在机器人竞赛中，除了制作机器人对于学生的考验，还会遇到一些其他问题。如在正式比赛时参赛机器人常会由于场地、灯光等问题出现误差，这就需要学生根据现场进行快速的调试，这锻炼了学生的逻辑思维及临场应变能力;另外，有的比赛项目需要向评审老师讲解参赛机器人的原理、创新点等，这也锻炼了学生的语言表达能力。

三、机器人技术实践创新教学体系

机器人实践创新教学体系是以机器人竞赛为目标而开展的一系列教学活动，主要分为三个部分，如图1所示。

第一阶段主要进行基础课程的学习。我校工程训练中心自2011年起开设机器人技术选修课程，课程面向全校学生，共16课时，主要包括机器人演示实验、机器人技术基础知识。通过机器人技术选修课程的学习，学生可以了解到机器人技术的基本概念，并掌握一些基础知识，达到机器人技术的入门水平。最后，通过学生自身意愿和教师的筛选，进入第二阶段的学习。

第二阶段主要在我校工程训练中心下设的创新班进行学习。西安科技大学创新班成立于2004年，为开放性实验室，采用模拟公司制度进行自主化管理，师徒培训制进行学习。通过学生之间的师徒式学习，让每个学生以自己可以理解的方式传授给徒弟，在互相沟通、交流中不断提高。通过这一阶段的学习，学生能够基本掌握机器人技术，并且可以独立承担机器人制作中的特定环节。

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[关键词] 物联网；3PL；发展障碍；升级；对策

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

[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）23- 0050- 03

1 引 言

2013年5月30日国务院办公厅印发《深化流通体制改革加快流通产业发展重点工作部门分工方案》。该方案指出，要加强现代流通体系建设，大力发展第三方物流，促进企业内部物流社会化；同时要全面提升流通信息化水平，加快推广物联网、云计算、全球定位系统、电子标签等技术在流通领域的应用。这无疑是为我国正在转型升级中的物流业指明了新的发展方向。第三方物流（Third Party Logistics，3PL）指的是生产经营企业为了集中精力搞好主业，把原来由自己处理的物流业务，以合同方式委托给专业的物流服务企业，同时通过先进的信息系统与物流服务企业保持密切联系，以达到对物流全过程的管理和控制的一种物流运作与管理方式。在国外，3PL在整个物流市场中占有非常高的份额。日本使用3PL约占整个物流业的80%，欧洲约占76%，美国约占58%，因此3PL企业的发展状况将直接关系到整个物流业的兴衰存亡。

物联网的诞生对发展现代物流业起到了非常重要的作用。物联网技术的发展已经成为3PL发展的必要条件，物联网可以实现信息共享、数据的快速和准确传递，使企业之间的及时协调与合作成为可能，同时又促进了MRP、ERP等物流计划方法的产生和发展，既提高了效率，又降低了成本，为客户创造更多的价值，从而提高了整个第三方物流业的服务水平。现如今，物联网在物流领域的应用，也从早期的第三方物流应用向基于供应链的、智能仓库管理的企业物联网发展。显然，物联网技术为3PL企业的转型升级提供了新的路径。

2 物联网影响3PL企业流程的运作机制

物联网技术特性与物流领域的特点，使得二者具有极强的耦合性。因此在物联网发展热潮中，物流业是被寄予厚望的行业。物联网关键技术在物流领域的局部应用乃至全面推广必将影响3PL企业流程的运作，给3PL企业带来一场深刻的变革。

2.1 物联网的感知技术可实现物流运作的可视化

物联网的感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括各类传感器、二维码标签、RFID标签与读写器、摄像头、GPS等感知终端，其主要功能是识别物体、采集信息。感知层通过 RFID 传感器对物流的物质属性、环境状态行为等信息进行分布式信息采集与状态识别，然后通过控制中心发出具体的感知任务，对物流流程中的事务进行协同处理。采用 RFID 技术和条码自动识别技术，可以对物流中的物品进行识别和追溯；采用 RFID 技术、激光技术、红外技术和条码技术可以对物品进行分类、拣选和计数；采用GPS 卫星定位技术、GIS 地理信息系统技术、视频识别技术和车载视频等技术，可以对物品进行定位、追踪、监控；整个物流运作流程中的物品信息通过传感技术转换成数字信息，全面采集这些信息即可实现物流运作的透明化、可视化管理。

2.2 物联网的通信与网络技术可实现物流运作的敏捷化和集成化协同

物联网的网络层由各种私有网络、互联网、有线与无线通信网、网络管理系统及云计算平台等组成。感知层的信息通过网关转换为网络能识别的信息，网络层进行实时的信息传递和处理。在现代物流作业中，需要分布在广泛地理区域范围内的各个物流节点进行协同化运作，以实现物流的无缝连接和高效运作。为了使处于移动或者存储状态的形态各异的物品能够联网，可以集成应用物联网的多种通信与网络技术，很好地实现物流运作的敏捷化和相应的集成化协同。

2.3 物联网的智能技术可实现物流运作的自动化和智能化

现代化的物流系统是一个庞大而又复杂的系统，其中包含了物流、信息流和商流等信息。物联网的智能技术可以将这种广泛的、复杂的、面向社会信息系统的物流系统实现运作自动化和智能化。采用ERP 技术、自动控制技术、专家系统技术等智能技术，帮助企业实现生产物流自动化和准时化；采用数据挖掘技术、智能调度技术、优化运筹技术等，可实现在更大范围的社会物流运输系统中的智能运输和调度；采用自动控制技术、人工智能技术、智能信息管理系统技术、移动计算技术和数据挖掘技术等，可将仓储中心打造成为智能物流中心；采用智能计算技术、云计算技术、数据挖掘技术等技术，可实现以物流为核心的供应链管理的智能化。

3 目前我国第三方物流的发展障碍

3.1 缺乏相应的保障机制

我国的3PL企业大多是从国有仓储企业或运输企业转型而来，其发展过程困难重重，并且受到计划经济的影响，企业转型升级缓慢，不利于3PL企业参与国际市场的竞争。

3.2 3PL企业总体规模小、服务面窄、客户满意度低

3PL在我国发展还不够成熟，物流设施分散，服务功能单一，服务水平低，客户满意度差，这些都阻碍了服务增值目标的实现。随着国外一批拥有先进IT管理手段的大型物流企业进入市场，我国物流市场的竞争日趋激烈。

3.3 信息化程度不高

由于我国物流企业的信息化程度不高，很多业务仍处于电话联系、手工操作及人工装卸的低级阶段。许多物流技术（如条形码、RFID、EDI、GPS等）还未广泛应用，大多数物流企业提供的服务只限于单项或分段的物流服务，而包装、加工和配货等增值服务缺乏，物流供应链仍有待完善。

3.4 物流成本居高不下

由于物流部门比较分散，各自为政，缺乏有效整合，物流环节的运输工具、设施、行业标准和规范均未统一，增加了物流成本，降低了物流速度，影响物流的效益。目前，我国物流成本明显高于发达国家，这大大阻碍了3PL的发展。

3.5 缺乏专业的物流人才

由于我国的物流高等教育起步比较晚，培养的人才远远不能满足当前的行业需要。据资料显示，物流专业人才已被我国列为十二类急缺人才之一，缺口达60余万。目前3PL企业人员的学历普遍不高，他们接受新鲜事物的能力不高，尤其是对于物联网等新一代物流技术，他们更是力不从心。因此，物流人才尤其是高级物流管理人才的严重匮乏，从根本上制约了第三方物流业的发展。

4 基于物联网技术的3PL企业升级对策

4.1 建立建全保障机制

首先，政府应出台新的政策以支持我国3PL行业的发展。尤其是针对基础薄弱环节，更要给予特殊的政策倾斜，加大地方财政投入，系统性地改善落后基础设施，避免重复建设；更要鼓励企业采用新的技术手段，提高作业效率。

其次，建立健全法律法规。利用物联网技术帮助3PL企业转型升级，要考虑物联网的安全问题。物联网是一个新生事物，其应用还不够成熟，安全性问题日益凸显，我们必须根据物联网的特殊性不断建立健全相应的安全机制，以确保物联网在3PL转型升级中的安全实施。

第三，政府要加强宣传，促进推广应用。利用广播、电视、网络、报纸、杂志等平台，对物流企业、科研机构开展物联网宣传普及工作，尤其是让3PL相关企业了解和认识物联网，通过定期举办物流行业物联网应用技术展会，搭建物联网技术应用的信息交流平台，从而改变管理者的传统观念，引导他们不断创新思维、完善管理机制，积极配合第三方物流业的变革；担负起第三方物流业转型升级的重担，在实践中不断地提高3PL的服务效率，为客户提供增值服务。

4.2 构建信息平台，整合3PL企业资源

目前的3PL企业存在“小、散、差”的问题，其根本原因是缺乏完整的信息化平台，资源得不到有效利用。如A企业找不到车，而B企业却车辆闲置，车辆的使用得不到有效调配，需要信息平台的统一处理。使用RFID技术即可实现车辆的统一调度；应用GPS技术可实现车辆的随时定位，并将详细信息通过物联网的3个层次进行可靠传输，智能处理；根据客户的需要确定最优运输路径。显然构建基于物联网的信息平台可以有效地整合物流资源，加强企业之间的联合，与此同时，规模小、竞争力差的物流企业会在兼并和收购过程中逐渐消失，规模大、竞争实力强的3PL企业就会出现，从而实现物流资源的有效整合，为客户提供一流的增值服务。

4.3 构建智能仓储系统，增加货物流通的透明度

仓储是现代物流的核心环节。RFID技术的引入，使得企业仓库管理变得透明且工作效率更高，使仓库中99%的产品达到可视化，不仅降低商品缺失的风险，还实现了货物的实时跟踪，减少了人工操作产生的失误。将贴上RFID标签的货物与互联网相联系， 使所有的物品都能被远程感知和控制。智能物流仓储系统不仅要能够进行入库管理、 出库管理、 库内移动、盘点管理、调拨管理、退换货管理及报表分析，还能监测货物的位移和周围环境的温度、湿度，对库房进行视频监控和火灾报警。智能物流仓储系统将货物的信息到物联网中。在整个物联网范围内， 不管是货物的信息查询、 货物订购， 还是货物流通都可以方便地进行远程操作和监控。

4.4 培养复合型物流人才

高素质的专业人才是发展现代物流的关键。人才的匮之已成为目前3PL企业转型升级的一个障碍。3PL企业作为一个综合性和操作性都很强的行业，更需要全面掌握物流操作流程和管理知识，能同时胜任物流的多个岗位，能对所执行作业进行全程、全方位的监控、优化以及提升，并且能随着企业的发展而同步快速成长的复合型物流技术和管理人才。因此，本文认为应从以下两方面着手准备：首先，3PL企业应该通过与科研机构和高等院校紧密合作，加快培养物流专业技术人才和管理人才，使得他们既有扎实的理论功底，又有实际应用经验；其次，定期对现有物流从业人员进行职业教育，普及物流领域的相关技术和知识，提升现有物流人员的整体素质，以期更好更快地为3PL企业提供服务。

5 结 语

随着物联网技术体系的不断完善以及我国政府对物流业发展的高度重视，物联网在物流行业的应用将会日渐深入。对我国的3PL企业而言，借助物联网的东风，搭乘新一轮技术革新的高速列车，形成物流畅通、快捷准时、经济合理、用户满意的智慧物流服务体系，将大大加快我国3PL企业的转型升级，为整个物流行业的快速发展提供新的市场机遇。

主要参考文献

[1]邹生，何新华.物流信息化与物联网建设[M].北京： 电子工业出版社，2010.