时间：2023-11-24 11:07:31
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1我国农业发展背景和农业培训必要性分析
11我国农业发展背景
我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。
12开展农业知识培训的必要性
反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。
2人工智能在教育中的应用与发展
近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。
21基于人工智能的计算机网络课程
计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。
22基于人工智能的教师辅助系统
近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。
23基于人工智能的教育数据库系统
随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。
3人工智能与农业知识培训的结合
新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。
人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。
31人工智能应用于农业知识培训的优势
从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。
311个性化教育针对性强
相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。
312教育资源利用率高
我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。
4平台开发的系统架构
基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。
41学生模型
学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。
另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。
42教师模型
教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。
教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。
在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。
另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。
43综合数据库模型
综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。
知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。
专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。
为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。
44人机交互接口
1 引言(Introduction)
人们越来越接受逐渐取代传统考试方式的利用计算机网络实现的远程考试系统。传统意义上的考试，操作过程极其繁琐，出错难以避免。远程教育也称为网络教育，突破了时间与空间的限制，对实现教育终生化，教育大众化、平民化有重要的意义。我国是一个十三亿人口的大国，且农业人口众多，东西部发展不平衡，教育资源尤其是高等教育资源分布不均匀，西部及偏远地区教育资源匮乏。远程教育为全民教育及终生教育提供了有效的途径。在远程教育体系中，基于计算机网络的远程考试系统有了非常重要的意义。远程考试系统尽可能保证了考试的实时、可靠及客观公平及最小程度的人为因素影响。远程考试系统亦广泛应用于政府、企业及各种机构的培训，因此，讨论远程考试系统有了非常重要的意义。
远程考试离不开试题库的创建。
采用常规数据库构成的试题库，对客观题(选择、判断、填空题)很好解决。可以将试题库的试题按不同的形式出现。原理是：每个题都有几个选项，正确的和干扰项都有若干项。当试题要单选题时，可以用算法限制，每个题抽出一个正确项和若干个干扰项。当试题需要多选题时，每个题在答题选项中任意选取，但保证正确选项大于1即可。
而抽卷一般都是随机在试题库抽题形成试卷。这就造成不同试卷难度可能不同，考试欠公平。处理这个问题最好的办法就是将题目在建立试题库时就给了难度系数，出题时按难度比例抽题。这样对每个参考者相对公平。这涉及到怎样确定试题难度的问题。下面将讨论用人工智能技术处理试题难度。也就是在创建试题时，让计算机自动识别试题难度。
2 人工智能技术在试题库建设中的应用(Application
of artificial intelligence techniques in building the
examinations bank)
2.1 人工智能的定义
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术[1]。
人工智能(AI)是目前发展迅猛的计算机学科的一个分支，近代被称为三大尖端技术之一，这三大尖端技术是：基因工程、纳米科学、人工智能。人工智能经过近几十年的发展，也逐渐成为了一个比较成熟的技术应用。在实践中应用十分广泛。在许多学科中都有它的身影，也取得了巨大的成果及可观的经济效应，在理论上也日趋完善。
人工智能是用计算机算法来模拟人类的智能行为或思维过程。比如：逻辑推理、学习规划、计划实施等等。主要的内容包含：计算机实现算法(原理)、智能机器人制造等。人工智能涉及的学科也极为广泛。首要的是计算机技术，还有心理学、教育学、语言学等人文科学。还有控制、自动化、仿真、数理逻辑等自然学科，具有广泛的应用前景。目前，关于人工智能的研究涉及到军事、航天航空、机械制造、计算机仿真、遥控遥感、机器人、工业控制、自动化、采矿、教育培训、服务业等等。人工智能技术在当今社会中得到越来越多的关注和重视，是正在快速发展的热门学科。它起源于计算机技术，但远不止于计算机科学范畴。人工智能取得了许多成就，这些成就主要表现在： 基于知识的系统、机器学习、神经网络、机器人学、Agent技术和分布的协同工作、规划和配置、机器感知等[2]。
2.2 知识的定义
知识是人类在认识自然、改造自然过程中沉淀下来的精神产物，是人类进行创新、创造、探索等智能活动的基础。关于知识的理解，可以概括为以下几个方面：
(1)知识是转换后的信息。经过人类的主观理解、解释、消化、选择以及过滤，大量信息加工处理后，称其为知识。
(2)知识也可以理解为对特定的学科或产业的概念定义、内部关系、运作过程和应用解释。
(3)知识亦可以定义为：“事实”“信念”“启发式”。
在人工智能领域，知识是一个非常重要的处理点。大量的信息必须从知识中提取和转换来的。从其作用层次，它们分为对象级知识、元级知识两类。按性质亦可划分为三种知识：过程性、描述性、判断性。
2.3 知识表示
知识表示一直是计算机领域中非常关键的问题，在人工智能及专家系统中，知识表示是知识的符号化过程。实际上是为描述事件所做的一组约定，它的实质是将事件的事实、过程、关系、属性等特征抽象成数据结构。计算机的知识表示就是研究这些数据结构，构建数据库，使用算法将物质世界的可以处理的信息尽可能量化，过程化。人工智能也就是让计算机模拟人的思维过程。将这些海量的数字化后的信息快速处理，以获得人们需要的结果。
人工智能应用在构建试题库时，知识表示也成为一个非常关键的问题。
知识的表示与对问题的处理和解决以及解决问题的效率有很大的影响。一个正确的知识表示，可以将知识很好的转化为数字信息，从而使得计算机能够更好的处理，那么对知识表示的要求，主要从下面四个方面去处理：
(a)可表达性：能够正确有效的将要解决的问题所需要的知识表达出来。
(b)可理解性：知识表结果是容易理解的，简单明了的。
(c)可访问性：知识表示是可以利用的
(d)可扩充性：当有新增知识的时候，原来的知识表示可以扩展、补充。
2.4 知识库的构建
知识库是按照一定要求存储在计算机中的相互关联的事实知识的集合，是经过分类和组织、序化的知识集合，是构建专家系统(ES)的核心和基础[3]。
对知识的处理，很关键的一步是知识库的构建，即创建知识的物理结构及逻辑结构，在计算机技术及人工智能理论中，可以理解为数据结构的建立。知识库的组织方式，依赖于知识表示模式，也依赖于数据库等计算机技术。目前的数据库技术发展很快，也有很多模式可供选择。总之，知识库的组织应尽可能全面、高效、最大化利用存储空间。
知识库的构建模型如图1所示。
图1 知识库构建模型
Fig.1 The knowledge base model
2.5 知识库的管理
在人工智能的专家系统中，知识库会随着时间推移，越来越大，知识的尝试和广度也相应变化。知识库管理维护得好，会成为日常工作的好帮手，处理得不好，知识库就是一堆没有用甚至是有害的信息垃圾[4]。管理知识库涉及到数据存储的安全性、访问效率、多用户等等，依赖于计算机软件技术。
2.6 实现过程
(1)构造试题库数据结构表见图2。主键为“ID”。
图2 综合试题库表
Fig.2 The examination bank table
(2)所考知识点难度数据表结构
所考知识点难度数据表结构如图3所示。主键为“序号”。
图3 知识点难度数据结构表
Fig.3 Construction table of the database in difficulty
coefficient of knowledge point
(3)知识点数据分析及客观题知识点难度计算程序的算法实现
先将所选课程考试大纲要求的知识点按照掌握、理解、了解的要求每个知识点设置一个或两个关键字，并设置知识点难度系数数据库，考试大纲要求不是很多，所以数据量不大，可由教研室讨论每个知识点的难度系数。考试的题库却是不断增加的，每增加一个选择题时，就遍历知识点难度系统数据库，按词法匹配，如果选择题含有某知识点，即将此知识点的难度系统加到累加变量中，并将计数器加1，遍历完整个表，将累加变量值除以计数器，得到此选择题的知识点难度系统。实现算法如图4所示。
图4 试题库难度系数生成算法流程图
Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of
difficulty of examination bank
3 结论(Conclusion)
用人工智能技术，基于知识点属性建立的知识点库;试题库建库时，试题能按词法匹配，遍历知识点库，智能生成难度系数。解决了在无纸化考试中遇到的考试公平的问题，也减轻了出题者的工作量，避免了出题者主观判断题目难度导致的随意性和不准确性。
中国职业技术教育杂志征稿信息
《中国职业技术教育》杂志是由中华人民共和国教育部主管，教育部职业技术教育中心研究所、中国职业技术教育学会和高等教育出版社共同主办的一份综合性中文期刊，集政策指导性、学术理论性和应用服务于一身，是教育部指导全国职业教育工作的重要舆论工具，是服务各级各类职业教育机构的主要阵地。
中国职业技术教育投稿栏目：主要有职教要闻、专稿专访、综合管理方略、课程教材、教研与教学、师资队伍建设、研究与探讨、职业指导、职业培训、高等职业教育等栏目。
再给大家推荐职业教育范文：人工智能背景下职业教育变革及模式建构
董文娟1，黄尧2(1.天津大学教育学院，天津300350；2.北京师范大学国家职业教育研究院，北京100875)
摘要：顺应人工智能时代的浪潮，基于新兴技术的职业教育变革及新模式建构势在必行。该文从职业教育智慧化、经济发展、政策保障、信息化生态重构四个方面，剖析了人工智能时代职业教育变革的现实诉求，并进一步分析了当前职业教育外部环境及其自身发展的困境。人工智能背景下职业教育的变革体现出融合、创新、跨界、终身化的新特征。基于此，从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面，探究职业教育的变革路径及模式建构。最后探讨了职业教育模式变革还面临回归教育本质、规避技术弊端等挑战，并提出“适应—引领人工智能”的发展目标。
关键词：人工智能；职业教育变革；模式建构；智慧化
“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。特别是在移动互联网、超级计算等新理论、新技术及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，为我国供给侧结构性改革下的“新常态”经济发展注入新动能，使人们的思维模式和生活方式发生了深刻变革。近年来，国家高度重视与社会经济发展联系最为密切的职业教育，积极推进职业教育信息化，运用人工智能改革教学方法和人才培养模式，构建新型智能职教体系，提升信息技术引领职业教育创新发展的能力。
一、人工智能背景下职业教育变革的现实诉求
人工智能对传统教育理念产生了革命性冲击，职业教育结构不断调整，劳动力素质与市场需求的矛盾、学习方式与自我价值实现的矛盾等促使职业教育向智慧化、智能化发展。目前，我国处于教育信息化2.0、工业4.0的新时期，全球范围内新一轮的科技革命和产业变革正在加速进行。“一带一路”“中国制造2025”人工智能等重大国家战略的提出，及以新技术、新产业为特征的新兴经济模式要求教育领域，尤其是职业教育培养行业、产业急需的技术技能型、智慧型人才，具备更高的创新创业能力和跨界整合能力，促进智慧化发展，助力经济转型升级。
(一)职业教育智慧化诉求：职业教育信息化发展的必然选择
“智慧教育是以物联网，大数据等信息技术为依托，创造智慧教学环境，转换教育方法，内容与手段，注重教育网络化，个性化和智能化的一种教育新模式。”[2]智慧教育作为“一种由学校、区域或国家提供的高学习体验、高内容适配性和高教学效率的教育行为(系统)”，被视为教育信息化发展的高端形态[3]。因此，职业教育的智慧化并非简单的数字化，强调信息技术推动职业教育教学模式和方法的变革，改变思维模式，创建价值等方面共享的学习共同体，培养创新型、智慧型人才。
职业教育智慧化是职业教育信息化发展的必然选择。目前，我国的职业教育信息化水平正在稳步提高，投入持续增加，各种智能信息技术应用于教育教学、实习实训、测量评价等领域，并逐步成熟，正在努力打造一个信息化、智慧化的现代职业教育生态系统。新时期我国很多地区及职业院校积极提升现有信息化系统的智慧化水平，积极创建智慧校园、智慧社区等，逐步实现了组织管理的智慧化、资源环境的智慧化和服务评价的智慧化。
(二)经济发展诉求：人工智能时代的新兴经济需要高技能智慧型人才
人工智能时代职业教育运用移动互联网、大数据等新兴技术，与经济及其他部门跨界融合，不断创造新产品、新业务，推动职业教育模式创新，形成了以互联网为基础设施、人工智能为实现手段的经济发展新常态。人工智能时代是以现代科学技术为支撑的新时代，各行各业的运作发展和对知识技术的掌握要求达到了更高层面，相应的教育需求也有所提升，市场环境渴求勇于创新、个性化的高技能智慧型人才。职业教育要应对行业上升发展的劳动力需求问题，基于人工智能应用，提高技能培养层级，以适应新的社会劳务需求。现代企业生产依托互联网科技，与智能化设备直接联接，通过数据分析和应用，促进科技成果转化为生产力。劳动密集型企业已不适应现代行业、产业发展，需升级为网络智能型，与此同时，职业院校的课程模式、专业设置、实习实训、师资结构等也做出相应的调整和革新，既促进了职业教育的智慧化、智能化，又推动了产业升级和工业变革。
(三)政策保障：国家从宏观层面保障人工智能时代的职业教育发展
2016年是我国人工智能元年，2017年我国颁布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“将发展人工智能放在国家战略层面进行系统谋划和布局”，这预示着我国人工智能时代的全面到来，为我国职业教育的发展提供了良好的宏观政策环境。人工智能给职业教育带来了符合时代精神的新内容，积极融合信息技术，整合职业教育资源，提升公共服务水平，影响和改变了原有的教育生态。紧密依托信息共享平台，突破时空限制，让学习者自我选择，更加人性化和智能化。我国很多职业院校已经开启了智慧校园的行动计划，一些大中城市也在积极制定实施智慧城市的发展规划，在良好的政策保障中提升智慧化水平。
(四)信息化生态重构诉求：人工智能时代的职业教育变革是对职业教育信息化生态系统的重构
“依据《2006-2020年国家信息化发展战略》，我国正在有序推进数字教育向智慧教育的跃迁升级和创新发展。”[4]在新兴智能信息技术的催促下，技术变革带来了职业教育系统的颠覆性创新改革，打破现有的条条框框，改革传统教育模式，再造教育业务新流程。在职业教育领域创新应用物联网、大数据、人工智能等先进技术，提升各科各门教育教学业务，打造各级各类智能实训部门、培训机构，覆盖贯通中高职院校，整合系统内外现有资源，推进智慧教育生态有序发展，为各类用户提供最适合、最智能的职业教育资源和服务，完成对职业教育信息化生态系统的重构。
二、当前职业教育发展的现实困境
人工智能对各行各业的影响具有革命性和颠覆性，可能带来新的发展机遇，也可能带来不确定性的挑战，比如可能会改变就业结构、影响政府管理、威胁经济安全等，还可能会冲击法律与社会伦理，影响社会稳定乃至全球治理。当前，人工智能与“大众创业、万众创新”浪潮席卷而来，职业院校既是人工智能应用的战场，又是培养技术创新型人才的“梦工厂”[5]。人工智能时代的职业教育信息化发展迅速，影响是广而深的，对职业教育外部环境及其本身都造成了极大的冲击。
(一)职业教育外部环境发展困境
“据联合国教科文组织预测，到2020年，人工智能将替代20亿个工作岗位”[6]，那些技术含量低、重复性强的技能将被智能机器、数码设备所替代，工业机器人也将大面积应用。智能设备替代行业劳动力，能够降低劳动成本，且具有高效、易操作等竞争优势。传统职业教育培养模式很难适应未来行业、产业的发展需求，人工智能冲击职业教育就业岗位，撼动其所依附的岗位基础，对职业教育的生存与定位产生了威胁。因此，根据智能时代职业教育的岗位特征与需求，提升职业人才的知识结构和专业技能，是新形势下职业教育的发展方向。
(二)职业教育自身发展困境
近年来，人工智能在职业教育领域内的应用和提高是目前职业教育的发展趋势。我国重视职业教育信息化、智能化发展，各级各类职业院校在信息化基础设施建设、校园信息化管理等方面都有了显著提升，但信息技术与职业教育的深度融合仍不够紧密，表现出信息化管理效率低、科学决策水平低等现象。人工智能背景下职业教育自身发展的困境表现在：
1.课程与教学困境
职业院校新课程改革提倡构建智慧课堂，制定个性化学习计划，注重课堂实施效果。但目前的实际课程教学仍是以教师为中心，强调知识的灌输，重视统一性和计划性，与教育改革提倡的个性化教学相去甚远。教学方法、教学理念更新慢，很难激发学生的内在学习动力，创新性思维弱，使得个性化教育的无法实现。近年来，中央、省、市、县四级教育平台逐步建立起来，课程与教学的层级设计逐步完善，但在实施的过程中，各级平台之间存在沟通不畅等问题，各级资源内容不系统，不衔接，导致无序叠加和资源的重复浪费，“精品课程”等项目丰富了课程资源，但质量不高。在线课程与教学以传统的科目、章节为单元，构建系统性的在线教育内容，为用户提供专业化的知识选择，但由于受时间条件等限制，大多数受教育者习惯于碎片化学习，连贯性和整体性差，缺乏对课程与教学体系的系统性学习。
2.认知困境
随着人工智能时代的到来，许多职业院校将“未来教室”“智慧课堂”定位为未来发展方向，进行了多种尝试和改革，如MOOC混合教学、翻转课堂、多屏教学等，但“管理者和施教者对智慧教育的理解多停留在‘智慧课堂=多媒体+传统教学的层面’，教学观念和思维依然固化，并没有因为新技术的参与而得到实质改变”[7]，缺乏对多媒体网络架构和智能学习平台的深层认识，更缺乏对管理评价和互动交流等模块的理解与掌握，虽投入大量人力财力采购了数量巨大、设备精良的多媒体设备和智能服务设备，但没有充分有效使用，大大限制了智慧教育的发展潜力。
3.用户困境
传统教学以群体教育为基本单元，教师和学习者作为学习共同体，在管理、学习的互动过程中形成强大的群体约束力，促进双方共同进步。在信息化教育时代，学习者自由掌握学习时间和进度，遇到问题可能无法及时解决并获得反馈，无法进行面对面交流，因此，基于人工智能网络化学习平台，学习者需要高自控力、高学习能力才能适应这种全新的学习方式。
4.评价困境
传统的评价方式多依靠经验和观察，智慧型评价则是基于学习过程的一种发展性评价，以采集到的学习数据为客观基础。在人工智能、数字信息化环境下教育效果的评价实际要受到很多因素的影响和局限，在信息技术与职业教育融合的过程之中，许多智能技术应用于教育教学实践，难以进行定性定量的智慧评价，如互动交流及深层次的学习评价等。
三、人工智能背景下职业教育变革的新特征
人工智能带来了思维模式的创新，改变了人们认识问题、思考和解决问题的方式，越来越多地依赖人与智能网络的协同创新。人工智能背景下的职业教育变革围绕经济社会发展大局，“主动服务国家重大发展战略，加大虚拟现实、云计算等新技术应用，体现校企合作、知行合一等职教特色，以应用促融合、以融合促创新、以创新促发展。”[8]人工智能背景下职业教育的变革必将加速推进职业教育的现代化、智能化进程，表现出了融合、创新、跨界和终身化的新特征。
(一)融合
人工智能技术科学应用于当前职业教育，在最短的时间内整合、重组大量的知识信息，形成科学的技术技能知识体系，为职业教育资源、企业资源、产业资源、社会资源等一切有可能联结的资源融合提供了可能。为促进职业教育的智慧化发展，在现有的合作模式、集团模式、产教融合模式等实体协作发展的基础上，建立智能互动的智慧教育供给平台、常态化智慧课堂和大数据化智慧教育生态系统，为我国新兴经济发展提供高技能、智慧型人才支撑。
(二)创新
信息化时代下“变”为创新立足之要点。创新时代最需要提升的就是创造智慧。“由知识的理解记忆，转向知识的迁移、应用并最终指向创造发明”[9]，以提高学习者的学习能力和应用能力，提升其创新思维和智慧思维，不断开拓人类社会发展的高度和宽度。智能化、信息化的时代是创新不断的时代，是原有知识不断被更新、技术不断被升级的时代。人工智能促使社会化协同大规模发展，促进职业教育体系核心要素的重组与重构，创新生产关系，呈现出新的协作架构，开创了新的教育供给方式，增加了教育的选择性，推动了教育的民主化。学习者能够按照自己的价值观、兴趣与爱好等选择适合自己个性发展的学习方式和学习内容，促进学习者个性化、多样化发展，最终实现教育公平。
(三)跨界
智能科学与职业教育连接起来，搭建起两者沟通的桥梁，跨越了人工智能虚拟教育和线下实体教育的界限，实现了两者之间的融合。教育供给由竞争资源转变为协同合作，直线型的中心组织管理转向去中心化、泛化管理。通过大数据智能技术平台、远程教育平台等对职业教育资源进行整合共享，跨越教育边界，与市场、行业、企业以及职业教育培训机构对接，提供更加便捷的智慧化服务。
(四)终身化
人工智能时代职业教育的变革坚持“以人为本”的教育理念，满足学习者在任意时间、任意地点、以任意方式、任意步调终身学习的需求[10]。打破了地域和时间的限制，体现了教育的泛在化、个性化和终身化，与终身教育理念的发展目标不谋而合。人工智能时代社会经济发展加快，人们追求高层次自我价值的实现，充分体现出终身学习的必要性和紧迫性。目前，我国正在积极创建泛在学习环境，致力于构建终身化学习型社会，努力创造有利条件向全民提供终身教育与学习的机会。
四、人工智能背景下职业教育发展的模式建构
人工智能背景下职业教育的变革预示着全新思维意识形态、社会发展形态的变革，重塑职业教育可持续发展的新思维，重构信息时代职业教育的价值链和生态系统。智能化技术科学将现代职业教育内部各要素，以及内部要素与外部环境之间，通过虚拟技术和智能化手段互联贯通，突破传统教育价值的链状模式，使职业教育由传统模式走向“人工智能+职业教育”模式的建构。人工智能对职业教育课程、教学、评价、管理、教师发展等方面产生系统性影响，为职业教育提高教育质量和提升服务水平提供了技术支持和现实路径，解决不能兼顾职业教育规模和质量的矛盾问题。下面将从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面来探究职业教育的变革路径及模式建构。
(一)人工智能背景下职业教育的课程模式
人工智能时代的信息知识、科学技术正在以前所未有的速度增长、更新和迭代，呈现出了碎片化、多元化、创新性、社会性的特征。人工智能背景下职业教育的课程模式是为学习者提供按需可随时选择的知识储备智能模式，解决了传统职业院校课程教学的滞后性，呈现的是现代职业教育的前沿信息和内容。课程革命愈演愈烈，灵活多样的微课、慕课等形式层出不穷，在线课程将成为常态，信息传播媒介、知识获取方式等都发生了巨大改变，课程内容和结构的表现形态、呈现方式、实施及评价等也都进行了相应变革。智能化信息科学技术为课程的设计、架构、实施提供了快捷和便利，为学习者的个性化、终身化选择提供了多种渠道。人工智能背景下职业教育的课程模式的建构表现为：首先，线上线下融合的大规模开放课程融入现代职业教育，课程的表现形态和实施途径呈现出智能化、数字化、立体化的特征，成为学校常态课程的有机组成部分，为学习者提供了更多的可选择机会，使实施个性化课程成为可能。现代职业教育的课程内容强调学术性与生活性相互融合与转化，融入社会资源，立足于我国社会经济的新常态和学习者的全面发展，实现社会化协同发展，共赢共创；其次，课程实施的空间得以拓展，跨越了社会组织边界、职业院校边界，将从班级、年级、全校扩展到网络社区以及更大的空间。课程的整体结构从分散走向整合，以技术为媒介，形成跨学科、多学科整合的课程；最后，课程内容的组织、课程的实施逐步模块化、碎片化、移动化与泛在化，社会化分工更加精细，教师也将承担教学设计、技术开发、在线辅导等不同的角色。
(二)人工智能背景下职业教育的教学模式
人工智能时代将信息技术有效地融合于职业教育各学科的教学过程，从知识的传递转变为认知的建构，从注重讲授和内容，转变成重视学习过程[11]，构建“以教师为主导，以学生为主体”的以数字化、智能化为特征的智慧教学模式，重视学生的主体地位，引导学生“自主、探究、合作”。人工智能背景下职业教育的教学模式的建构表现为：首先，人们的学习方法、认知方式和思维模式已经发生了巨大的转变。信息化教学使得信息技术已成为学习者认知的必要工具，认知方式也由“从技术中学”转型为“用技术学”。其次，信息化教学的重点从“面向内容设计”转变到“面向学习过程设计”，更加重视学习者发现问题、分析和解决问题能力的培养，关注学习者的学习过程，以及其获得学习活动的体验。同时，信息化教学要将课堂内的学习知识和课堂外的实践活动联结互动，按照学习者的个性化需求和认知方式自主选择学习内容。第三，智慧教学将成为课堂教学的新重点。日常教学工作形态不再是点线面的连接，而是呈现为智能化、立体化的教学空间，智慧课堂将会促进学习者的深度学习、交互学习和融合学习，智能备课、批阅以及个性化指导等也将成为教育者新的教学工作形式。从机械评价学习结果转变成适应性评价学习结果。第四，在线教学、整合技术的学科教学法将成为新的教学形态，促进教育均衡发展，实现跨学校、跨区域的流转。移动学习、远程协作等信息化教学模式，能够实现教师的“教”与学生的“学”的全面实时互动，最大限度地调动学习者的主观能动性，提升教学质量与人才培养质量。
(三)人工智能背景下职业教育的学习模式
智能系统和互联网络为学习者提供了丰富多元的学习资源和环境，推进了教育教学活动与学习环境的融合发展，人工智能背景下职业教育的学习模式也逐步建立起来，具体表现为：首先，智能时代的互联网络全面覆盖每一个人、每一个角落，活动空间由课堂内拓展到课堂外，学习与非正式学习正在互相补充、互相与融合，导致学习者的学习行为变化、学习方式的革新。其次，基于互联网出现了一批创新的学习方式，借助情景感知技术及智慧信息技术，进行真实过程体验的情境学习，促进学习者知识迁移运用的情境化和社会化。第三，借助互联网云技术和各种应用工具，学习者可根据自身学习需求，选择最优学习方式，也可利用数据分析技术，追踪记录学习路径和学习交互过程，随时随地获取个性化教学服务和量身定制的学习资源，拓宽了智慧教育视野。第四，各职业院校开始拓展校园智慧学习的时间和空间，以实现虚拟和现实相互结合的智慧校园育人环境。推进网络学习空间建设，加强教与学全过程的数据采集和分析，“引导各地各职业院校开发基于工作过程的虚拟仿真实训资源和个性化自主学习系统”[12]，强化优质资源在学习环境中的实际应用。
(四)人工智能背景下职业教育的环境模式
智慧教育环境是以大数据、多媒体、云计算等智能信息技术为基础而构建的虚实融合、智能适应的均衡化生态系统。信息技术与职业教育的深度融合，为师生的全面发展提供了智慧化的成长环境，如智慧云平台、智慧校园。人工智能背景下职业教育的环境模式的建构表现为：首先，智慧教育环境将信息技术与职业教育服务结合、面对面教学和在线学习结合，形成数字化的、虚实结合的职业教育智能服务新模式。其次，智慧教育环境将促进各种智能化、数字化信息技术融入职业院校的各个业务范围和业务领域，与系统内的其他业务横向互联、纵向贯通，且信息能够适时生成和采集，全过程实现数字化与互联化。第三，智慧教育环境能够感知学习者所处的学习情境，理解学习者的行为与意图，满足学习者的个性化需求，提供多元化的适应服务和智能感知的信息服务。互联网应用基于智能数据分析，实现智能调节与自动监控，为学习者提供定制式的学习服务和个性化的学习环境。未来教室必将变成“虚拟+现实”的智慧课堂，在网络空间中参与线上课程、线下活动，实现线上线下互动交流。同时，智慧校园的创建和管理，能够对每个班级、学区进行动态管理，构建出一个以问题、任务为线索，学生实现自主学习的知识体系和促进师生互动、生生互动的智慧管理平台。到2020年，“90%以上的职业院校建成不低于《职业院校数字校园建设规范》要求的数字校园，各地普遍建立推进职业教育信息化持续健康发展的政策机制”[13]，以学习者为中心的自主、泛在学习普遍开展，精准的智能服务能够满足职业教育的终身化定制。
(五)人工智能背景下职业教育的教师发展模式
人工智能背景下职业教育的变革对教师的专业发展、素质能力提出了新要求，改变了教师的能力结构和工作状态。教育信息化大背景下，互联网技术、多媒体手段的产生、智能化设备的使用极大提高了教师的专业发展和能力素养，以适应新课程改革与教育信息化的要求。人工智能背景下职业教育的教师发展模式的建构表现为：首先，新时代教师专业发展的内在要求和外在环境都要求教师能够认识、了解和应用互联网新技术工具，促使教师专业发展能力和素养的提升和丰富。其次，教师的专业发展要面向实际、情境化、网络化的教学问题，教师需要在多变的教育情境中综合运用核心教学技能，将信息技术知识、学科内容知识、教学法知识很好地融合并迁移运用。新时代的教师要学会掌握使用智能化设备和数字化网络资源，积极加强与其他专家、教师的合作，或远程工作，形成基于智慧教育技术的多元化的学习共同体。教师的工作状态由个体的单独工作转变为群体的共同协作，大大提升了教师的工作效率。第三，信息化背景下教师的教学理念要发生转变，由促进学生“接受学习”转变为“主动建构”，由“被动适应”转变为“主动参与”，越来越强调以学生为中心的过程体验，从了解信息技术转变为掌握智慧教育技术，保持学科知识，教学方法，核心技术的动态平衡，促进学生智慧学习的发生。第四，信息化教师要学会使用智能化教育技术，积极开发数字化学习资源，创设丰富多元的教学活动，鼓励学生掌握智能信息工具，学会探究和解决问题，发展提升学生的创新思维能力和信息化学习能力。教师的信息化教学能力和素养全面提升，信息技术应用能力实现常态化。
(六)人工智能背景下职业教育的评价模式
现代教育价值趋于多元，以互联网为基础的智能化信息技术使教育评价在评价依据、评价内容、评价主体等多个方面实现了全面转变。人工智能背景下职业教育的评价模式的建构表现为：首先，互联网信息技术应用于学习过程使得伴随式评价成为可能，更加关注学习者的个体差异和特点。强调过程评价和多元共同评价，更加客观全面，重视评价过程的诊断与改进功能，以促进学习者的个性化发展。其次，互联网、大数据、智能云技术的出现使得评价的技术和手段多样化、智能化，节省人力物力财力，提高了评价的科学性、针对性。第三，以大数据为基础的适应性评价因人而异，可获得及时反馈，可真实地测评学习者的认知结构、能力倾向和个性特征等，从知识领域扩展到技能领域、情感、态度与价值观，构建以学习者核心素养为导向的教育测量与评价体系，促进学习者发展。
(七)人工智能背景下职业教育的管理模式
智能化信息技术、云计算技术、大数据技术等能够促进大规模社会化协同，拓展教育资源与服务的共享性，提高教育管理、决策与评价的智慧性，因此，基于互联网的教育管理必将逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下职业教育的管理模式的建构表现为：首先，互联网将家庭、学校、社区等紧密、方便地联系在一起，拓宽了家长和社会机构参与学校管理的渠道，各利益相关者可共同参与现代职业院校的学校管理，协作育人。其次，新时代的职业院校管理模式通过可视化界面进行智能化管理，业务数据几乎全部数字化，能有效降低信息管理系统的技术门槛，使管理工作更加轻松、高效。通过深度的数据挖掘与分析，能够实现个性化、精准资源信息的智能推荐和服务，为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持，以提高决策的科学性。第三，通过互联网信息技术可以实现全方位、随时的远程监督与指导，从督导评估转变为实时评估，可以实现大规模的实时沟通与协作，促进社会化分工，促进职业院校内部重构管理业务流程，使管理智能化、网络化、专业化。
(八)人工智能背景下职业教育的组织模式
人工智能时代信息科学技术的蓬勃发展冲击着学校内部的组织结构向智能化、网络化的方向发展，各职业院校需要合理调整内部组织结构和资源分配，通过互联网加快信息流动等方式，提高各职业院校组织管理的效率和活力。人工智能背景下职业教育的组织模式的建构表现为：首先，当今时代人工智能的产生不可能替代学校教育，但可以改变学校教育的基本业务流程。人工智能推动了学校组织结构向网络化方向发展，教学与课程是提供信息数据的重要平台，学校组织则构成了教育大数据生态系统。其次，“互联网+职业教育”的跨界融合将打破学校的围墙的阻隔，互联网将学校组织与企业、科研院所等社会机构紧密联系起来，提供优质教育资源供给，共同承担知识的传授、传播、转化等功能，促进学校组织体系核心要素的重构。第三，建设“智慧校园”，实现线上线下融合的智慧校园育人环境，实施一体化校园网络认证，推动智能化教育资源共建共享，实现职业教育信息化建设的均衡发展。
五、人工智能背景下职业教育的模式变革面临的挑战及发展目标
人工智能将推进大数据、云技术等智能信息技术深层次融入职业教育课程与教学、组织与管理、评价与反馈等领域，形成社会化多元供给，为学习者提供多样化的参与方式、自主选择的学习形式和及时获得反馈的评价途径，有利于实现职业教育的共建、共享、共治。但其全面实现，还面临着诸多挑战。
(一)挑战
首先，职业教育的新模式建构需要充足的资金支持。各职业院校积极建构智慧校园，努力实现智慧化产学研环境，打造一体化智慧城市网络等核心技术的开发，都需要资金的根本保障。政府要给予资金政策保障并加强监管，资金管理部门要合理规划，合理利用，专款专用，落到实处。其次，职业教育的新模式建构的成果表现离不开学习者对技术的理解、掌握和应用。在实际实施过程中，教育工作者既要利用信息技术优势变革职业教育，也要避免技术中心主义倾向，“避免一味追赶技术新潮而不顾学生身心健康等，技术本身是一个祸福相依的辩证法。”[14]第三，“目前的教育实践中，仍未能充分实现人机合理分工和双边优势互补。人工智能终端系统擅长逻辑性、单调重复的工作，而人类则更适合情感性、创造性和社会性的工作。”[15]现阶段，信息化技术水平还有待提高，智能机器不能完全胜任知识传播、数据处理等工作，有待于进一步开发和完善，绝对依赖互联网络和设备，还存在一定的风险。
(二)发展目标
人工智能时代职业教育变革重新架构了职业教育发展模式，完成了对资源的重新整合配置，改变了人的思维方式、学习方式和生活方式。人工智能时代下没有职业教育模式的改革，就不可能建构真正的现代化职业教育。人工智能背景下职业教育的发展目标可以概括为个三方面：
1.“智慧脑”与“智能脑”融通
随着第四次产业革命的到来，信息技术爆发式发展，造就了以电脑、互联网为基础的智能脑。职业教育智慧化发展的一个目标就是如何让学习者发挥人脑“智慧脑”与机器设备“智能脑”的“双脑”共同协作[16]。人工智能时代职业教育与信息技术的深度融合，就是要通过“智慧脑”和“智能脑”的协同作用，发挥互补优势，进行融通式学习，而不是简单地人脑与电脑的技术对接。
2.“现实世界”与“虚拟世界”结合
在人工智能时代，网络虚拟技术的发展使人类拥有了真实与虚拟两个世界，虚拟信息技术的兴起在一定程度上会影响职业教育的实体教育，实体教育的发展也需要虚拟技术的支撑。但在具体的学习实践中，还会存在利用这两个世界时顾此失彼、难以平衡的问题。目前，虚拟化教育技术在职业教育领域不断应用与推广，职业教育的发展模式不断优化，使得职业院校线上线下的边界逐渐消融，“现实世界”与“虚拟世界”更好地结合。人工智能时代职业教育的本质没有发生根本改变，学习者要学会利用这两个世界虚实融合、高度互动，充分发挥出自身的优势，更好地学习与生活。
3.职业教育“适应人工智能”发展为“引领人工智能”
《世界教育信息》：尊敬的陈副会长，您好！很高兴您能接受我刊的专访。根据《赫尔辛基新闻》的报道，据波士顿咨询集团近期估算，在今后5年内，机器人将在芬兰普及，这就意味着大概6～10万份工作将由机器人代替，这对于人口只有500多万的芬兰已经是不小的比例。中国是一个人口大国，这一趋势在中国也有所显现。您认为这种趋势会对中国有怎样的影响呢？
陈宇：当前的世界和中国已经明显处于一个生产力水平和文明的重大转型期。回顾历史，农业文明主要靠对生物能量的征服和开发；工业文明主要靠对石化能量的征服和开发；正在到来的未来文明，已经表现出将主要靠对人工智能和人造生命的能量的征服和开发的趋势。
比如，日本在对比了中日两国制造业后得出一个结论：中国制造业生产一线有7000万名工人，平均月薪3600元人民币；日本制造业生产一线仅有700万名工人，而平均月薪达1.4万元人民币，约是中国的4倍。所以，日本的制造业在薪资方面相对中国没有任何优势。为此，日本计划研发、生产和投入使用3000万台可以24小时工作（3倍于人的工作时间）的工业机器人，相当于增加了9000万名制造业工人，而机器人的“平均月薪”仅合900元人民币，这无疑将一举扭转日本制造业的劣势。事实上，未来5～15年，智能机器人、智慧制造和人工智能将席卷全球，改变传统产业。据我所知，现在中国的大型企业，无论国营、民营还是外资，也都在全力研制机器人，如富士康科技集团已经准备用100万名机器人取代100万名工人。因此，从就业的角度看，首当其冲受到最大威胁的是中国生产和服务一线的1.2亿从事体能劳动的操作执行型工人（即所谓的“蓝领”队伍），而欧美国家的这种类型的工人早在过去近40年中几乎被中国工人全部取代了。在新一轮科技革命浪潮中，欧美国家主要受到威胁的不是一线产业工人，而是从事初级知识技能型劳动的所谓“白领”队伍。美国的一项研究估计，最近5年全球将有500万工人被机器人取代。我觉得，这个数字实在是太保守了，仅在中国就应当不止这个数量。显然，近期如何为面临重大产业转型的中国劳动者大军开发和寻找新的工作岗位（这些岗位是存在的），同时对他们进行适应性转产转业转岗培训（这种教育培训特别困难），是我国职业教育、成人教育、继续教育和在职在岗培训领域迫在眉睫的重要任务。这项工作急需教育部门和劳动部门的紧密协调与合作。
二、越来越多的人将在未来从事智能劳动，教育要在其中发挥重要作用
《世界教育信息》：英国《每日邮报》2016年7月27日报道，澳大利亚工程师马克・皮瓦茨（Mark Pivac）开发出世界首台全自动砌砖机器人“哈德良”（Hadrian）。它可以一天24小时不间断工作，每小时能砌1000块砖，两天内就能砌完一栋房子。由此可见，智能机器人已经能够在某些方面代替人类。您刚才也提到了中国劳动者要“转型”。那么，“转型”的突破口在哪里？
陈宇：转型的突破口无疑是教育，下面我想谈谈面向2030年的教育。我国教育包括两个主要部分――城市教育和农村教育。但是，近40年来形成的中国新产业工人（即农民工群体） 及其子女，一直在大中城市及其边缘聚集，他们不可能再回到过去的村庄，只能生活在城市郊区或者新形成的小城镇。他们所需要的是职业教育，他们也是职业学校的主要生源。随着我国城镇化运动的发展，以及人口生育政策的调整（二胎化），在2030年前后会形成新的教育需求高峰。届时，中国将有80%的人口居住在城市。不同层次的人群都会强烈地追求更加体面的劳动和就业，也就必然追求更高质量的城市教育、职业教育和乡村教育。这将对2030年的中国教育提出巨大而严峻的挑战。毫无疑问，考虑2030年的教育也离不开上述“人工智能、智慧生产、智能机器人，以及生物技术和基因工程将成为未来生产力的主体”这个大背景。我们只能在这个大背景下想清楚，我们到底要让全国的孩子“学什么、怎么学、 为什么而学”，下面我想举一个例子来说明。
据悉，在阿尔法围棋（AlphaGo）战胜李世石的激励下，世界各国机器人研发机构都提出了自己明确的发展目标。其中，特别引人注目的有3个国家的机构：一是华盛顿大学图灵中心开发的美国考试机器人，其目标是在美国高中生物考试中取得满分（100分），据说目前考试机器人已经能够达到60分；二是日本国立情报学研究所开发的日本高考机器人，其目标是考入东京大学，据说目前也能够达到录取标准的一半以上水平；三是中国科委有关部门立项，科大讯飞、清华大学、北京大学、中科院等参与研制的类人答题机器，近期目标是通过高考进入一本学校，而远期目标则是超越95%以上的考生，考上清华大学或北京大学。显然，如果从阿尔法围棋战胜李世石的经验看，考试机器人要实现这些目标一点都不难，因为各国高考试题和变化范围根本不可能和围棋同日而语。所以，我们应当充分认识到，今后，“应试教育”的意义会越来越被质疑。我们要彻底改变我国各级各类学校的教育方向和教学方法，摈弃只能适应前工业时代的那一套以文论为中心、以复述为主要方法的教育理念；对工商时代的先进教育理念，要积极、有选择地吸收。比如，美国盛行的科学、技术、工程、艺术和数学（Science-Technology-Egineering-Arts-Maths，STEAM）的理念就有许多以目标为导向、实际有效的内容。不过，美国的这套标准现在也暴露出难以完全适应时代迅速发展的弱点。因此，更重要的是，我们要面向未来，深刻观察并高度概括时代特点和文明发展方向，抓住未来文明的基本特征，找到创建新型教育和推动其发展的突破口和关键点。
我最近与多位产业和职业专家讨论，深感面对存在大量未知因素的未来时代和未来文明时需要教育观念的根本改变――教育的核心任务是帮助人构建起符合时代精神的思维方式，而不是教授具体内容。纵观中国历史，农耕时代需要的是一种文论思维方式，所以最重要的是读经史子集、做八股文章；工业时代需要的是一种产业思维方式，所以“学好数理化，走遍天下都不怕”；而未来时代是数字技术时代，人们最需要的是一种数码思维方式。因此，我们必须从小就让孩子熟悉“ 0、1”概念、接触计算机程序和计算机编码，对数码空间有充分的感性认识和想象能力。非如此，我们难以培养出最能适应新时代的人力资源。
无数事实证明，不论在哪个层面上，具有数码思维方式（亦称“数码基因”）的人最能够适应新的时代和新的趋势。比如，世界上影响最大的、最具引领方向的顶级创新企业的创始人比尔・盖茨、乔布斯、扎克伯格、 马斯克、拉里佩奇和谢尔盖布林等，都有深厚的计算机技术背景，也就是“数码基因”。而且，他们的事业都起步于计算机编程。至今相对落后的大国印度，由于从小学就抓了普及计算机知识、计算机使用和计算机编程等，他们培养的新生劳动力有很强的“数码基因”，大量人员从事全球计算机软件外包工作，还有大批人才直接进入美国高科技公司，如谷歌、微软等。硅谷科技公司高管和技术领军人物中，印度人已经占到1/3。印度总理莫迪去年造访硅谷时居然有5万印度人报名参加欢迎会，由于场地等原因，最后来了1.8万人。难怪他敢在硅谷夸下海口说：“21世纪属于印度！”
由于人工智能和智慧制造的发展，大量新产生的职业、岗位和工作都和计算机使用、计算机控制和计算机编程密切相关。人类新一轮的生产力释放，已经从材料、能源领域， 进入信息和生命领域。过去看似与计算机不相干的生物科学，最终都可以阐述为“生命基因作为一种软件密码的破译和排序”的数码问题。显然，处于平行发展的数码技术和生物技术的紧密融合，正在成为人类新科技力量发展不可阻挡的前锋。据此，我的具体建议就是，一定要在城乡教育中，从小学一年级开始就让孩子们接触计算机、使用计算机、习惯计算机技术，进而掌握计算机编程。当然，这种计算机教育一定不能再是封闭的、生硬的、死记硬背的；相反，应当是活泼的、开放的、自由创造的、高度激发孩子热情和兴趣的，一定要让孩子通过计算机编程来表达自己的艺术想像力和无限创造性，培养他们对数码世界的直觉和理性。
《世界教育信息》：那么，我国城乡就业和职业更替变化的趋势有哪些呢？
陈宇：人类的劳动活动可以简单地从两个维度来区分：第一，以体能为主，还是以智能为主？第二，是规则性的，还是非规则性的？如果以第一个条件为X轴，以第二个条件为Y轴，我们可以作出如下矩阵，以表示今天社会上实际存在的四个工作区域（见图1）。
其中，第一区域为规则性体能劳动（图中左下角）――从事这一区域工作的人员通常被称为“蓝领”，是目前我国产业工人中人数最多的群体。但是，这种劳动最容易被智能制造和各种各样的产业机器人或服务机器人所完全取代。这一趋势无可阻挡，我们必须认清这一历史潮流并作出相应对策。
第二区域为规则性智能劳动（图中右下角）――从事这一类工作的人员通常被称为“中低层员工”或“普通白领”，他们是目前我国员工队伍中人数仅次于第一区域的大群体。一方面，这一类工作现在也面临被人工智能、专业软件、智能机器人大量取代的趋势，其中包括了相当一部分管理工作。因此，现在欧美已经流行这样一种说法：“你能接受一位机器人老板吗？”但另一方面，由于人工智能、智能机器和人造生命的发展，大量属于人机接口、人机界面、人机协调，以及相应的人与人关系的新职业、新岗位、新工作被创造出来。同时，对越来越多的机器人的使用、管理、监控、维护、修理等工作也发展起来，成为这一区域中产生的新工作的主体。因此，这一区域将成为接收和容纳从上一区域中排挤出来的大量劳动者的主要领域。当然，进入这一区域的劳动者都需要相应的教育和训练。而一个人有无“数码基因”，对他能否迅速接受这一领域的教育培训或者再教育再培训非常重要。
根据相关数据统计，目前已知的融资在天使到C轮之间职业培训类的教育项目在180家以上，跟广义上的在线教育项目相似，其培训的基本模式都为工具类、平台类、网校类等几种。
工具类：工具类是以一个教学工具为出发点的职业教育，即针对某一种职业或者该职业的细分领域做一个工具类的APP。由于操作简单且能满足精准人群的需求，可以在短时间内累积大量用户，譬如有道词典等就是这一类教育。工具类职业教育的特点是小而轻盈，迭代渐进，容易成功，同时达到用户量之后也可以扩展为平台。
平台类：现在来看，平台型在线教育是各种在线教育发展的主流，不管任何种类的职业教育最终都会成为一个平台。平台可以累积大量的两端用户，也是传统教育进行在线教育试水的首选。平台类的特点是大而通吃，布局未来，缺点是投入大、风险大，需要快速积聚大量的资源。2014倒闭的在线教育机构中，相当一部分是平台型。目前来看，BAT等网络巨头布局的在线教育都是平台型。
网校：网校的特点在于，只要具备上网条件即可以在任何时间、任何地点接入互联网，自主地选择学习内容。相对于面授教育而言，网络教育最大限度地突破了教育的时空限制，是师生分离、非面对面组织的教学活动，是一种跨学校、跨地区的教育体制和教学模式。网校可以融合工具类以及平台型等各种类型，在教学对象上也可以是B2B或者B2C等，形式相对比较灵活，同时内容一般比较丰富。网校有综合教育类也有垂直教育类，其中职业教育最受欢迎。 职业教育将是热门
对于职业教育而言，对它影响最大的就是经济因素。其中，经济因素主要有：GDP增长状况、经济发展水平、经济发展模式、市场的理性化程度、产业结构、企业结构、劳动力市场模式、劳动力失业状况等几个方面。
在产业结构方面，现代职业教育制度的建立，规模的大量扩充，以及现代意义上的职业教育课程的建立，在很大程度上得益于工业革命。工业革命使得产业结构由农业为主转向了以工业为主，才使得现代职业教育的发展成为可能。
当前正处于全产业的转型升级大时代，在互联网+战略的推动下，工业4.0正在让生产车间发生着巨大的变化，数据化、智能化、连接化、信息化是将来生产制造车间的主流技术。这同时也对从业职工有了更高的要求，生产制造正向生产智造迈进，这也是第三次工业革命的主要内容。
譬如，机器人技术、人工智能以及3D打印在接下来也会成为工业生产的主流，虽然这几项技术会让从业人员越来越高深，但对从业人员的技术要求也越来越高。从业人员必须懂的机器人工作原理及流程、人机交互以及3D建模等技术。
未来劳动密集型企业会越来越少，取而代之的将是精工作业，这也需要大量的职业教育培训机构，培养出更多的具备高等技术的人才。这样，职业教育在互联网+时代将会是一个大热门，服务于企业转型升级的中间商将需要大量的懂互联网并能具体操作的人才。随着人才缺口的逐渐增大巨大，市场必然会越来越可观。 把握“互联网+”时代
如今，从经济发展以及教育的大背景看，以往的职业培训显然已经不适合“互联网+”时代。一方面是教学内容上，传统职业教育的内容无法更好的适应当前行业的转型职业人才的需求；另一方面是教学形式上，即便是一些在线职业教育也仍旧沿袭过去的教育方式。这也就使得大部分参与职业培训的人员依旧无法直接在企业内上岗，还是需要在岗培训很久才能真正入职。
那么，在“互联网+”时代下，职业教育如何做才能突破、超越呢？
一般来说，职业教育培训一方面是通过培训让某些人具备从事某个职业的技巧，另一方面是让企业能够找到入职就能工作的职业人才。
那么，基于这两个方面，职业培训首先就得了解市场与需求，其次要搞明白做职业教育需要的资源有哪些。然后要在了解市场、明白用户人群、拥有一定资源的基础上，进一步洞悉整个产业链的情况。
此外，虽然本身是一个企业整体，但是为了供应链与价值链能够延长乃至下沉到企业内部，职业教育还是要与企业直接关联，这是他们成功的关键。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
中图分类号:TP37文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)13-3541-02
1 引言
语音识别起源于20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统,它第一次实现了10个英文数字的语音识别,这是语音识别研究工作的开端。作为一门交叉学科,它正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术,被认为是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘,取而代之的是以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式。
2 相关技术简介
2.1 语音识别技术
所谓语音识别技术就是让计算机(或机器)通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术,属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。语音识别技术的终极目标就是研制出一台能听懂任何人、任何内容的讲话的机器。语音识别按发音方式分为孤立词、连接词和连续语音的语音识别系统;按词汇量大小分为小词表、中词表和大词表以及无限词汇量语音识别;按说话人适应范围分为特定人、限定人和非特定人语音识别。
2.2 多Agent技术
Agent的研究起源于人工智能领域,Agent具有自治性、社会性、反应性和能动性。智能Agent对自己的状态和行为有完全的控制能力,它能够在没有人或者在其他Agent的直接干预下,对复杂的刺激进行响应并产生内部状态的控制和适应性的行为,外界通过Agent的接口对Agent实现功能调用和通信,而无需知道Agent内部的具体工作过程。多Agent系统(MAS)由多个自主或半自主的智能体组成,每个Agent或者履行自己的职责,或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。语音识别技术本就是人工智能的一个应用方面,而将人工智能的前沿理论―多Agent技术引入语音识别技术中是一项有意义的工作。
3 在语音识别中引入多Agent技术
3.1 多Agent语音识别原理
传统的语音识别存在自适应问题,对环境条件的依赖性强;噪声问题,讲话人产生情绪或心里上的变化,导致发音失真、发音速度和音调改变,产生Lombard/Loud效应;其它如识别速度问题、拒识问题以及关键词检测问题。而多Agent技术中自治智能和分布协同的特性能够在一定程度上解决这些问题。多Agent语音识别其基本原理就是将输入的语音,经过处理后,将其和语音模型库进行比较,从而得到识别结果,具体原理见图1。
该图中语音输入Agent就是待识别语音的原始输入,语音采集Agent指话筒、电话等设备的语音输入;数字化预处理Agent的功能包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响等;特征提取Agent用于提取语音中反映本质特征的声学参数,常用的特征有短时平均能量或幅度、短时平均跨零率、线性预测系数、基音频率、倒谱和共振峰等。在训练阶段,将特征参数进行一定的处理后,为每个词条建立一个模型,保存为模板库。在识别阶段,语音信号经过相同的通道得到语音特征参数,生成测试模板,通过模型匹配Agent和规则判别Agent将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时在模式匹配和规则判别时还可以在很多专家知识的帮助下,以便提高识别的准确率。
3.2 多Agent语音识别流程
加入了多Agent技术的语音识别系统具体实现细节与传统的语音识别系统有所不同,加入了更多的智能协作的因素,但所应用的识别过程大致相似,具体流程见图2。
首先是系统中的协调Agent确定语音识别单元的选取。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种。然后在特征提取Agent中去除语音中对识别无关紧要的冗余信息,目前广泛应用的有基于线性预测分析技术提取的倒谱参数和基于感知线性预测分析提取的感知线性预测倒谱。接着采用适当的语音识别方法,通过对确定的语音特征进行模型训练、智能学习后得到模板库,然后用若干个特征提取Agent将待识别的输入语音信号的各个量化的特征通过分工协作的方式进行提取,最后模型匹配Agent将量化的语音特征与模板库进行模式匹配,通过友好的人机界面把识别结果输出。
4 多Agent语音识别技术在军事上的应用
最近十年内语音识别技术军事化应用非常广泛,目前研究比较多的有语音识别技术在智能武器装备开发领域的应用、在军事作战文书自动化过程中的应用、在军事测试设备和军队话务台的应用。下面重点介绍多Agent语音识别技术在军事作战文书自动化过程中的应用。
作战文书句式变化不大、语法简单、使用人群范围可定、语音识别模板库易于建立且要求不高,其语音识别易于实现。总体方案是:尽可能统一各军兵种作战文书类型;收集不同类型作战文书实例;构造作战文书词汇库;针对标图地域构造地名数据库;建立不同类型作战文书的句型库;分析军队标号的涵义建立模板库;将作战文书编译成标图指令来完成军事地图的标绘。其一般过程为作战文书的词处理、作战文书的语法分析、作战文书标图指令的形成,最后通过API接口传输给计算机完成自动标绘工作,如图3所示。
5 结束语
语音识别技术是非常重要的人机交互技术,有着非常广泛的应用领域和市场前景,为网上会议、商业管理、医药卫生、教育培训等各个领域带来了极大的便利。随着人工智能技术的发展,把多Agent技术应用到语音识别系统中,通过自治智能和分布协同的特性较好地解决了传统语音识别技术中存在的突出问题,这必将成为语音识别系统发展的主流。
参考文献:
[1] 胡斌,汤伟,刘晓明.基于自然语言理解的文本标图系统设计与实现[J].理工大学学报:自然科学版,2005,6(2):132-136.
[2] 赵力.语音信号处理[M].北京:机械工业出版社,2003:215-240.
[3] 王作英,肖熙.基于段长分布的HMM语音识别模型[J].电子学报,2004,32(1):46-49.
[4] 曹承志.智能技术[M].北京:清华大学出版社,2004.
[5] 杜琳.基于COM技术的军事标图组件的设计与实现[D].郑州:信息工程大学,2006.
[6] 朱民雄,闻新,黄健群,等.计算机语音技术[M].北京:北京航空航天大学出版社,2002.
[7] 方敏,浦剑涛,李成荣,等.嵌入式语音识别系统的研究和实现[J].中文信息学报,2004(6):73-78.
1.开放性
如果系统与外界环境之间存在着物质、能量、信息的交换，则称之为开放系统。安全管理信息系统有其自身的结构，但这种结构要想发挥其功能，就必须对用户开放，对其他系统开放。安全管理信息系统与企业的其他子系统，如生产系统、运输系统、教育系统、劳资系统等存在着广泛的联系。
2.人工性
安全管理信息系统是为了帮助人们利用信息进行安全管理和安全决策而建立起来的一种人工系统，具有明显的人工痕迹。
3.社会性
信息系统是为了满足人们信息交流的需要而产生的，信息交流实质上是一种社会交流。信息活动起源于人类的认识活动，信息交流现象普遍存在于人类社会生活的各个方面，人的社会属性和自然属性都要求人们收集和传递信息。安全管理信息系统的建立和发展是人类社会活动的结果，它具有社会性。
二、计算机在安全生产管理中的应用形式
目前在安全生产领域，计算机辅助安全生产管理的应用形式主要包括:一般文档处理、数据库技术、计算机辅助分析、评价与决策、辅助安全教育培训以及网络技术等。
1、一般文档处理
企业在安全生产管理中需要处理大量的文本性文档，如安全报告、事故调查报告、安全生产规章制度文件、通知等，用计算机处理非常方便。比如用微软办公自动化Office的Word文档编辑系统，就可以根据文档文件的不同分类，在计算机硬盘上建立不同的文件夹，并将所编辑的文档文件放人对应的文件夹中保存，以后就可以方便地查找、调用。
2、数据库技术
数据库技术作为信息技术的一个核心，可以通过对计算机的操作实现大量信息的整理、检索及存储等功能，不仅能够在一定程度上提高信息管理工作的质量，同时也能实现单位时间内的效率最大化。在使用数据库技术的同时，需要设计相关的管理软件来进行信息的安全使用和使用权限的管理。就广义上的数据库管理信息系统而言，必须要具备信息的录入与储存、快速检索、数据分析与统计等等基本的功能，并且在这个基础上还需要进行分门别类的管理，通过这些管理类别进行信息的分类，制作出详细的类别目录，以便于进行信息管理和使用时实现快速的信息检索，充分发挥出数据库技术的作用。
3、辅助分析、评价与决策
一般的针对信息安全管理的计算机软件也会对事故进行一定的统计和分析，但是要是更为详细的针对安全性能的评价、事故的危险性分析、以及最后的安全决策等内容还是需要相应的哇计算机技术人员针对不同内容进行专门的软件开发。例如我国个别的高等院校正在努力研发的新型软线，要求在事故处理上没有太多的局限性，对不同的安全设计系统都可以普遍的应用，采用更为先进的人工智能技术，在相应的平台上运用计算机模拟人性化思考过程，对一些较为复杂的问题可以更好地解决，使解决问题的过程更为人性化，达到相应专家解决的成效。
一、信息化浪潮与继续教育转型发展
（一）教育活动与信息技术融合发展，是当代继续教育发展的客观趋势
1965年法国教育家保罗朗格朗提出了终身教育理论，对现代教育特别是世界各国继续教育改革影响深远。①继续教育作为现代教育发展的重要形态，本身就是在教育活动与信息技术结合中起步的。最初形成的以视听技术运用为主要形式的广播电视教育等远程教育，就是运用信息技术开展学历补偿和职业后教育的形态。信息化浪潮的推进，带来了教育理念、教学方式和学习模式的巨大变革，极大地丰富了继续教育实践。进入21世纪，互联网飞速发展，尤其是大数据、网络社交、云计算等广泛应用，更加深刻地改变了人类固有的知识体系、学习方式和教育模式。新一轮信息化催生了各种信息技术在继续教育领域的广泛运用，信息化在其中的作用和价值更加显现出来，对继续教育思想与观念、管理模式、教学内容和方法产生了变革性推动。②可以说，继续教育与信息化有着天然的、内在的联系，借助信息技术促进继续教育发展，是一个规律性趋势。
（二）加强信息化应用是我国继续教育转型发展的必然要求
改革开放以来，我国高校继续教育适应经济社会发展应运而生，伴随现代化进程深入推进，充分发挥高校学科、人才优势，参与构建学习型社会和终身学习体系，取得了显著成就。进入新时期，高校继续教育发展面临着新的形势和挑战。在需求层面，国家重大战略和区域社会经济发展，如推进经济高质量发展以及“一带一路”等战略，需要高校继续教育提供充分的人才支撑。③在供给层面，学习型组织发展和多元类型教育融合，特别是企业大学的快速发展、职业教育集团的兴起，引发继续教育格局重组，以质量为导向的竞争日趋激烈。在政策层面，国家取消了普通高等院校成人学历教育脱产班，逐步缩减本科院校成人学历教育专科的招生。④高校继续教育由学历补偿性教育转向非学历的素质提升教育，需要更加注重人才培养质量。可以说，高校继续教育进入了从数量规模型向质量效益型转型的发展时期。应对这一转型发展，高校继续教育要抓住信息化发展机遇，充分利用信息技术推进继续教育模式创新，提升服务社会培养人才的能力。
（三）信息化为破解高校继续教育矛盾问题带来契机
近些年，我国高校继续教育在迅猛发展，一方面推动人才培养和社会进步，但另一方面也带来发展粗放、质量下滑的隐忧和风险。从人才培养看，我国高等院校继续教育学生数量庞大，但是忽视内涵建设，人才目标界定不清晰、培养定位不准，教学针对性不强，课程教材缺乏特性，特别是实践性不够，适应性师资力量薄弱；从办学机制看，一些高校继续教育机构办学力量不足，优质资源整合不够，特色不够鲜明,专业渠道狭窄，缺乏拓宽办学路子的能力。从办学管理上，监管能力不足，管不过来与管得过死问题同时存在。这些都严重影响了继续教育办学的质量与信誉。解决当前高校继续教育中存在的突出问题，在树立科学质量观、深化改革的同时，必须通过加强继续教育与信息技术的融合发展，对学习者、教师、学校等继续教育的参与者和教学办学各环节，进行模式再造和系统重塑。通过信息化提升发展质量，实现继续教育健康发展。
二、信息化推进继续教育高质量发展的着力点
当前，现代信息技术发展呈现多媒体化、网络化、数字化和智能化趋势。信息技术对继续教育实践的影响是全面的、深刻的、革命性的。随着信息化的深度发展，高校继续教育在内容、方法、模式以至对学习者、教育者、管理者的要求等方面，都发生了巨大变化。高校继续教育必须准确把握信息化技术的最新发展趋势，借助先进适用的技术、模式，形成解决方案，提高质量建设水平。
（一）移动网络、多媒体化支持下的泛在学习
20世纪90年代以来，随着信息技术对教育的不断渗透，多媒体和计算机网络等新技术被广泛应用于教育领域，推动了泛在学习兴起。泛在学习通过超链实现本地资源与远程资源的无缝链接，学习的内容空间得到了极大扩张；利用构件化技术，即时性更新教育内容，提供全面的教育在线服务，支持按需学习、适时学习、弹性学习，为学习者提供时时、处处在线学习的场景。泛在学习呈现出学习内容海量、优质资源共享共建、学习交互性强等特点。大规模在线开放课程“慕课”(MOOC，MassiveOpenOnlineCourses)，就是基于网络教育的泛在学习典型方式，其以现代信息和网络为技术支撑，搭建开放灵活、功能强大的教育网络平台，把优质资源输送到有需要的终端，实现人人可学、时时能学、处处易学。⑤美国高等教育界将MOOC比作教育史上的一场数字海啸，目前最有影响的美国的EdX、Udacity和Coursera三大MOOC平台注册人数已达上千万数量级。继续教育与泛在学习在学习机制上有内在契合性，值得充分借鉴运用其核心理念和技术解决方式。
（二）人工智能下的自主学习
“人工智能”(ArtificialIntelligence，AI)下的自主学习是1956年达特茅斯研讨会中提出的，当时指机器模拟人的智能。经过60年的发展，人工智能发展经历了计算智能、感知智能阶段，步入认知智能阶段，其内涵不断拓展，逐步聚焦于模拟、延伸和拓展人类智能的功能。近年来，一些国家已研发应用计算机智能辅助教学系统。一些高校设立自主在线学习平台，学习者通过平台进行选课、课程学习、课后测评等。这实际上是人工智能下的自主学习技术在继续教育活动中的运用。这种基于大数据的自主在线学习，可以根据数据对学生的学习情况进行评估，预测学生未来的学习表现并智能化推荐适合学习内容，让学习者能够从多元化的学习内容中进行自主选择，实现学习的个性化。⑥同时，通过将信息技术、视频、网络和智能化平台等因素综合起来，搭建多重交互、合作学习、资源共享的环境和情景，对学习者持续性诱导和激励，使其形成自我学习机制，可以激发和培养学习者的创新思维及实践能力。
（三）大数据推动下的智能教育教学管理
伴随着移动通讯、云计算、传感器、物联网等现代信息技术的快速发展，人类社会进入大数据产业化的时代，为改进继续教育办学机制及丰富教学内容提供了支持，对推动继续教育教与学的对接、管理以及市场开拓，都提供了智能化手段。一方面，通过教育大数据的运用，准确分析把握学习者的特点和类型，动态地改进调整教学方案和内容，可以增强教育的针对性和有效性。⑦另一方面，通过数据化应用，实现对继续教育要素的数据处理，可以及时、深度挖掘教育活动供给需求资源，实现市场需求分析、精准教育评价和办学需求调研、项目开发等教育决策科学化，提升教育管理的精准化。⑧
三、运用信息化提升继续教育质量的重点对策
信息化支撑继续教育质量建设具有综合性、过程性、渗透性，影响因素多元动态复杂，其中学习资源、教师、教学管理等因素至关重要。当前必须抓住主要问题，通过要素资源、平台、机制的整合再造，提升信息化应用水平，加强质量建设，提高高校继续教育质量。
（一）建立动态集约共享的课程资源体系
课程是教学活动的基本载体。只有课程有质量了，继续教育才可能有质量。要结合继续教育发展实际，利用多媒体技术，实现教学内容、网络课程、辅助资源的信息化，创建丰富的、分布式的教学资源库。可以发挥高校知识原创和学科优势，建立校内优质教育资源在继续教育与其他类型教育之间的分享平台，通过建立优质课程资源库、电子教室、微课等形式，促使本校优势教学资源向继续教育外溢。建设课程教学与应用服务有机结合的优质在线开放课程，利用信息技术提升教学水平、创新教学模式，利用翻转课堂、混合式教学等多种方式用好优质数字资源。同时，针对继续教育实践性强的特点，探索互联网条件下课程资源的共建共享，由高校与高校、企事业单位等共同建设，打造一批多元化、实用化、网络化的课程“超市”。鼓励通过与具备资质的企业合作、采用线上线下结合等方式，推动在线开放资源平台建设和移动教育应用软件研发，加快推动继续教育服务和学习方式的变革。
（二）推进适应性信息化教学模式、形式和方法创新
积极探索远程学习、网络学习、移动终端学习等新型教学模式的特点和规律，实现教学方法、手段的网络化，创建方便灵活的教学互动平台。利用云计算、移动互联、智能家居等新技术，实现教学和管理的移动化、多终端化，创建时时能学、处处可学的教学环境。要加快推进现代信息技术与教育教学深度融合，推进在线开放课程和虚拟仿真实验教学建设，以提升教师信息技术应用能力为着力点，加快用信息技术改造传统教学，提高教学水平。深入推进网络学习空间互通，形成线上线下有机结合的网络化泛在学习新模式。引导学校与教师依托网络学习空间记录学生学习过程，进行教学综合分析，创新教学管理方式。
（三）利用信息技术优化拓展教师资源
一，VR全景拍摄
VR技术是虚拟现实技术，能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术， 它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景。目前，各个传统实体商企面临经营困境，就需要更广泛的宣传，VR应用市场热度非常高，业务范围广，像身边的酒店，餐饮店，景区，学校，医院，商场，工厂等都是潜在客户。
二，个性化私人订制
就是用户介入产品的生产过程，将指定的图案和文字印刷到指定的产品上，用户获得自己定制的个人属性强烈的商品，汽车挂饰、摆台、挂画、木刻画、打火机、抱枕、台历、书包都可以利用照片私人定制，男女老少都是目标人群。
三，教育培训机构
现在的父母都不想让自己的孩子输在起跑线上，从小就上各种培训班。初入社会的年轻人，知识面广，思想乐观，容易和小朋友沟通。可以根据当地学校的情况开办辅导班或者综合教育机构。培训机构对选址的要求不大，宣传和口碑是最关键的。如果是辅导作业类的要离学校近，可以是单元楼，这样的话房租很便宜的。
四，咖啡屋
喝咖啡在年轻人的生活中，已经成了一种时尚，也是朋友聊天、办公的理想之处。选择在白领人群集中的地点开家咖啡屋，是非常不错的，消费者不仅注重咖啡味道，同时也注重气氛，所以装修、装饰就是重点。
五，高科技领域
中图分类号：TU741.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）25-0366-01
Vr技术即虚拟现实技术，这是一种通过对人的视觉、听觉以及触觉等行为进行模拟的高度仿真人机交互技术。这是一门交叉性的学科，涉及到了包括计算机图形学、计算机仿真技术、人机交互技术、人工智能技术、多媒体技术以及传感技术等领域的学科。无论是其生成的视觉环境，还是音效，都是立体的，所以这种技术改善了人和计算机之间原本单调、生硬以及被动的状态，让人在身临其境般的感受中恋恋不舍。
一、vr技术简介
（一）vr技术的概念及分类
虚拟现实技术也叫做vr技术，它所指的是借助于三维图形生成技术、多传感交互技术、多媒体技术、人工智能技术以及人机接口技术等新兴技术，营造成三维逼真的虚拟环境。该技术是通过创设文字图形、图像、动画、声音以及视频等各种信息为一体的人机交互环境，建设内容丰富、图文并茂且动静结合的虚拟环境。置于此环境中，能够极大的刺激着人们的大脑、眼睛、手、口等器官，让人在身临其境中体会到近乎真实的感受。
按照支持设备来分类，可以分成沉浸式和非沉浸式。沉浸式主要是除了计算机的标准设备以外，还应该加入那些比较特殊的外部设备，从而为体验者提供更多可以感知的视觉、触觉以及嗅觉等信息。这些外部设备可以是三维立体显示器，也可以是数字手套等。非沉浸式主要指除了计算机的标准设备以外，不加入其他的外部设备，只为用户提供视觉和听觉的感受，尽可能的通过计算机软件，为用户营造出虚拟现实的环境。
按照漫游的方式来进行分类，可以分成自动漫游以及交互式漫游。自动漫游主要指制作者需要先将漫游的路径设定好，再由计算机按照预先设定好的路径将虚拟的场景展现出来。交互式漫游和自动漫游存在的一个最大不同之处便是其漫游路径，前者是由体验者借助于鼠标、键盘以及其他的特殊设备来进行操作的，不会受到角度和方位的限制便能够看到虚拟的场景。
（二）vr技术的特征
第一，沉浸感。主要指vr技术能够使得使用者和计算机之间实现完全的自然交互，从而陶醉于所创设的虚拟环境中。
第二，交互性。主要指vr技术能够使得使用者不再被动的接受信息，而是借助于交互输入设备，实现对虚拟物体的操作，从而将虚拟的环境改变。
第三，想象。主要指vr技术能够使得使用者站在定性和定量有机结合的环境里，实现理性和感性的双重认知，从而更深入的了解，并产生新的创意。
二、vr技术的应用
（一）教育培训中的应用
首先，通过vr技术可以用来演示设备的工作过程。我们知道不管是机械设备，还是电子设备，或者是其他的很多设备，其工作的过程我们是无法看到的。如果借助于挂图教学，必然是无法将其立体且连续的展现在我们眼前，但是，如果通过vr技术，则可以将设备的工作过程展现在我们眼前，使学生能够更加直观的看到设备的工作过程，从而明白工作原理，提升教学效果。
其次，通过vr技术能够将工程中难以展示的损坏现象展现出来。它主要应用于施工工程教学，由于这些教学中会涉及到设计以及施工不当而造成的事故现象，但是这些现象要想在现实中模拟出来，肯定是不太可能的，而借助于vr技术，则可以把各种不同事故的原因，以及各种事故形象的展现给我们。
当然，在教育领域中，vr技术的也应用还有很多，比如医学教学，可以通过构建虚拟人体，使学生能够更清楚的知道人体的构造和功能。总的来讲，vr技术通过生动且逼真的将教学内容展现在学生的面前，来促使学生更好地掌握知识，提升学生的积极性，最终提升教学效果。
（二）在医学中的应用
Vr技术在医学中的应用也是极富意义的。具体来讲，通过对vr技术的应用，能够帮助我们在虚拟的环境当中，构建虚拟的人体模型，并结合跟踪球以及感觉手套等，又能够帮助学生更好的了解和明白人体的结构，这种方式显然要比教科书来的有效。另外，借助于vr技术，能够更好地为医疗手术训练服务，比如可以通过CT以及MRI数据，在计算机中建立人体的模型，或者专门建立某一个器官的模型，通过为其赋予物理特征，加之数据手套等高精度交互工具，便能够为学生模拟一个手术过程，从而更深刻的帮助学生记忆。此外，vr技术在医学领域的应用还能够应用于解剖教学以及复杂手术过程的规划等等，还可以在手术中，给予操作上的辅助，并对手术的结果做出预测。
（三）在建筑中的应用
和上面两种应用不同的是，在建筑处理上的应用，主要可以分为两个方面，第一，建筑物面很多的处理中；第二，建筑每一个面材质比较复杂的处理中。具体来讲：
Vr技术在规划设计中的应用，主要是通过构建建筑动画的方式，来把规划的区域展示出来，从而可以站在各个角度上全方位的进行审视，并站在更高决策层进行完善。
Vr技术在建筑设计中的应用，主要是通过构建建筑动画的方式，不但能够对建筑物的外观进行观察，从而判断其有没有满足业主要求。而其还能够判断建筑和周围环境的和谐与否，避免了建造完成之后才发现和所在区域原本风格不协调的问题。
Vr技术在装饰设计中的应用，通过构建建筑动画的方式，设计师可以把设计的方案展现给客户，客户能够从中观察，从而发现问题提出要求，和设计师进行交流，表达他们的想法，更好地完善方案，从而更符合客户要求。
当然，除了上述所说的应用领域，vr技术还被广泛的应用于制造业、军事等多种领域，总的来说，vr技术下营造的虚拟现实是极富活力且有着广阔应用前景的，它的发展是传统交流方式的革命性飞跃，实现了人机的更人性化交互，是一种值得推广和使用的技术。
参考文献：
