導(dǎo)言：作為寫(xiě)作愛(ài)好者，不可錯(cuò)過(guò)為您精心挑選的10篇人工智能調(diào)研論文，它們將為您的寫(xiě)作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

根據(jù)原國(guó)家新聞出版廣電總局的年度新聞出版產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告，2016年期刊總印數(shù)比前一年降低6.3%，總印張降低9.4%；與2016年相比，2017年期刊出版總印數(shù)降低7.6%，總印張降低10.1%；與2017年相比，2018年期刊出版總印數(shù)降低8.0%，總印張降低7.3%。反觀數(shù)字出版，2016年數(shù)字出版總收入5720.85億元，2017年數(shù)字出版總收入7071.93億元，2018年數(shù)字出版總收入8330.78億元?？梢灶A(yù)見(jiàn)，隨著時(shí)間的推移，數(shù)字出版在期刊領(lǐng)域也將承擔(dān)越來(lái)越重要的角色。由于數(shù)字出版的發(fā)展和技術(shù)發(fā)展密不可分，本文嘗試從技術(shù)的角度分析數(shù)字出版態(tài)勢(shì)，并進(jìn)一步探討我國(guó)科技期刊的發(fā)展態(tài)勢(shì)以及新技術(shù)可能為數(shù)字出版帶來(lái)的變化。

一、數(shù)字出版領(lǐng)域和新技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵詞

在數(shù)字出版方面，本文研究了2019年數(shù)字出版會(huì)議和期刊編輯領(lǐng)域的論文來(lái)探討數(shù)字出版領(lǐng)域的關(guān)鍵詞。在技術(shù)方面，本文通過(guò)調(diào)研互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展了解了新技術(shù)的關(guān)鍵詞。1．?dāng)?shù)字出版領(lǐng)域的關(guān)鍵詞。2019年，重要的數(shù)字出版會(huì)議主辦方主要有中國(guó)期刊協(xié)會(huì)和中國(guó)新聞出版研究院。會(huì)議報(bào)告題目關(guān)于數(shù)字出版的關(guān)鍵詞有：數(shù)字產(chǎn)業(yè)、生態(tài)、經(jīng)濟(jì)模式、數(shù)據(jù)、移動(dòng)、互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)、5G、AR+、人工智能/AI/機(jī)器人、平臺(tái)、云計(jì)算、新媒體、大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新產(chǎn)品、智慧產(chǎn)品、知識(shí)付費(fèi)、微課程、全媒體、在線、智庫(kù)、閱讀、精準(zhǔn)、IP、傳播、數(shù)字出版、知識(shí)服務(wù)、融合發(fā)展、出版未來(lái)、人才等。在期刊調(diào)研方面，本文調(diào)研了期刊和編輯出版領(lǐng)域的重要期刊——《中國(guó)科技期刊研究》《科技與出版》《編輯學(xué)報(bào)》等，分析了2019年刊發(fā)的文章。這些文章涉及數(shù)字出版領(lǐng)域的關(guān)鍵詞主要有：媒體融合、5G、AR、移動(dòng)出版、xml/html、共媒體云和自媒體庫(kù)、人工智能、平臺(tái)、產(chǎn)品、APP、在線、新媒體、區(qū)塊鏈、知識(shí)圖譜、知識(shí)服務(wù)、社區(qū)服務(wù)、精準(zhǔn)推送、全媒體、智慧媒體、數(shù)字出版、造船、有聲閱讀、賦能、書(shū)刊互動(dòng)、轉(zhuǎn)型、智庫(kù)、知識(shí)付費(fèi)、編輯出版工具等。從上述關(guān)鍵詞我們可以分析出，在數(shù)字出版方面，期刊和技術(shù)方分別都在哪些方面開(kāi)展了工作，期刊在數(shù)字出版方面的融合可以從哪些方面突破。圖1是從2019年度相關(guān)會(huì)議和期刊論文調(diào)研得出的與數(shù)字出版相關(guān)的關(guān)鍵詞。從中可以看出，數(shù)字出版會(huì)議和相關(guān)報(bào)告更多地從技術(shù)層面出發(fā)，考慮技術(shù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)。數(shù)字出版相關(guān)論文更多地從編輯出版角度進(jìn)行分析，涉及期刊出版各環(huán)節(jié)。關(guān)鍵詞方面兩者有所重疊，也有所不同。例如，數(shù)字出版相關(guān)論文較少關(guān)注5G、產(chǎn)品，更多關(guān)注和專業(yè)以及學(xué)術(shù)研究息息相關(guān)的數(shù)據(jù)（尤其是科學(xué)數(shù)據(jù)）、知識(shí)服務(wù)、編輯業(yè)務(wù)和人才隊(duì)伍；而數(shù)字出版會(huì)議和相關(guān)報(bào)告則相對(duì)較多地關(guān)注5G、IP運(yùn)營(yíng)等技術(shù)或者產(chǎn)品。雙方均關(guān)注融合發(fā)展、數(shù)字出版、人工智能、新媒體等。專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和編輯出版團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在一定程度上融合，但是雙方的發(fā)力點(diǎn)還是有所不同。因此，若要促進(jìn)科技期刊融合發(fā)展，編輯出版方需要更好地表述自己的需求，技術(shù)方也需要更深入地做好需求調(diào)研，更好地按照期刊的思路研發(fā)產(chǎn)品，如此建設(shè)的系統(tǒng)和平臺(tái)才能更好滿足期刊出版的需求。上述調(diào)研也給數(shù)字出版的研究帶來(lái)啟發(fā)。一方面，研究數(shù)字出版可從期刊編輯工作流程出發(fā)，研究各個(gè)環(huán)節(jié)中哪些環(huán)節(jié)可以利用數(shù)字化提高工作效率，或者整個(gè)工作流程中有哪些困難需要機(jī)器幫助解決；或從現(xiàn)有數(shù)字出版的實(shí)際態(tài)勢(shì)出發(fā)，研究同行在做哪些工作。另一方面，可研究新技術(shù)的特點(diǎn)，即研究其可能給數(shù)字出版領(lǐng)域帶來(lái)哪些變化。2．新技術(shù)關(guān)鍵詞。那么，我們需要關(guān)注哪些新技術(shù)呢？哪些新技術(shù)能代表新一代互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展呢？2019年第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)在浙江烏鎮(zhèn)召開(kāi)，會(huì)議的主題是“智能互聯(lián)開(kāi)放合作——攜手共建網(wǎng)絡(luò)空間命運(yùn)共同體”。會(huì)上公布了15項(xiàng)代表性領(lǐng)先的科技成果，它們的主要關(guān)鍵詞是人工智能、機(jī)器、分布式、共享、智慧、自適應(yīng)、5G等，這些關(guān)鍵詞也說(shuō)明了新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向，是近幾年技術(shù)領(lǐng)域的重點(diǎn)。我們可以看出，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，尤其是和數(shù)字出版息息相關(guān)的新技術(shù)，是5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等。另外，還有和數(shù)字出版領(lǐng)域緊密結(jié)合的碎片化技術(shù)、語(yǔ)義技術(shù)、新媒體技術(shù)（微信公眾號(hào)、小程序、短視頻等）。下面我們逐一分析這些技術(shù)的特點(diǎn)，以便后續(xù)進(jìn)一步探討它們?cè)跀?shù)字出版方面的應(yīng)用。5G是下一代信息社會(huì)建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施，它的特點(diǎn)是高速率、大容量、低延時(shí)、低功耗，這些特點(diǎn)使得更多資源可以部署到云上，單位時(shí)間可以傳輸更多的內(nèi)容或者整合更大量的數(shù)據(jù)；使得虛擬現(xiàn)實(shí)、萬(wàn)物互聯(lián)等成為可能；也使得智慧城市、智慧社區(qū)等得以實(shí)現(xiàn)。從期刊出版的角度來(lái)說(shuō)，5G將可能改變知識(shí)內(nèi)容、平臺(tái)、存儲(chǔ)、流通、渠道、服務(wù)、消費(fèi)、終端呈現(xiàn)等的方式，對(duì)行業(yè)帶來(lái)深度的變革。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)分析技術(shù)、事件處理技術(shù)、數(shù)據(jù)流通技術(shù)。我們可以從數(shù)據(jù)采集與處理、數(shù)據(jù)挖掘與分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用方面去思考期刊出版相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、處理、重新聚合、呈現(xiàn)形式等，思考大數(shù)據(jù)技術(shù)可能為數(shù)字出版帶來(lái)哪些新的應(yīng)用。我們可以從分布式存儲(chǔ)方面考慮期刊相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)、設(shè)計(jì)以及分布式關(guān)系模型；可以從數(shù)據(jù)流通角度考慮期刊數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量、安全等；可以從數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力，從而考慮新一代數(shù)字出版服務(wù)業(yè)態(tài)。云計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式，云計(jì)算的計(jì)算速度甚至達(dá)到每秒10萬(wàn)億次，可以將繁多的系統(tǒng)以及云資源連接在一起以提供各種服務(wù)。云計(jì)算的特點(diǎn)是可以有效兼容各種不同種類的硬件和軟件，支持資源以及新業(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，具有高可擴(kuò)展性；支持多業(yè)務(wù)體系按需服務(wù)，按需配備計(jì)算能力和資源；使用數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施來(lái)提高可靠性；使用戶突破時(shí)間和空間的限制享受虛擬現(xiàn)實(shí)的服務(wù)；支持海量信息處理以便提供超大規(guī)模服務(wù)等［1］。云計(jì)算技術(shù)逐漸成熟，將使得對(duì)運(yùn)算能力要求高的產(chǎn)品得以運(yùn)用，使得對(duì)運(yùn)算能力要求高的服務(wù)得以實(shí)現(xiàn)，使得跨空間、跨時(shí)間的虛擬服務(wù)成為現(xiàn)實(shí)，使得跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)庫(kù)的資源得以快速整合。人工智能產(chǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算能力三大要素的推動(dòng)下逐漸成熟，人工智能研究讓計(jì)算機(jī)模擬人的思考過(guò)程以及智能行為，如學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解、自動(dòng)推理、智能檢索、思考、規(guī)劃等，其相關(guān)的技術(shù)包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等［2］。期刊可以思考，現(xiàn)階段或者未來(lái)在數(shù)字出版中，哪些環(huán)節(jié)可以用計(jì)算機(jī)或者機(jī)器人來(lái)實(shí)現(xiàn)，思考利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器人可以幫助我們實(shí)現(xiàn)哪些人工難以完成的工作。物聯(lián)網(wǎng)作為信息通信技術(shù)的典型代表，其技術(shù)和應(yīng)用的普及以及逐漸成熟，將推動(dòng)人類社會(huì)進(jìn)入萬(wàn)物互聯(lián)的新時(shí)代，可穿戴設(shè)備、智能家居、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能機(jī)器人等新設(shè)備將接入互聯(lián)網(wǎng)。這使得未來(lái)學(xué)術(shù)出版物的產(chǎn)品、終端等呈現(xiàn)多樣化。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)可以更多地思考學(xué)術(shù)出版的產(chǎn)品以及終端。區(qū)塊鏈技術(shù)的特點(diǎn)是去中心化、分布式和安全。期刊可以從這三個(gè)特點(diǎn)考慮在這方面有要求的產(chǎn)品和環(huán)節(jié)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)包括VR（虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)）、AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)）和MR（混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)）。VR是利用電腦模擬產(chǎn)生虛擬世界，讓使用者如同身臨其境一般，是純虛擬數(shù)字畫(huà)面。AR是通過(guò)電腦技術(shù)將虛擬的信息應(yīng)用到真實(shí)世界，真實(shí)的環(huán)境和虛擬的物體實(shí)時(shí)地疊加到同一個(gè)畫(huà)面或空間，是虛擬數(shù)字畫(huà)面和裸眼現(xiàn)實(shí)。MR包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)，指的是結(jié)合數(shù)字化的現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界而產(chǎn)生的新可視化環(huán)境，MR是數(shù)字化現(xiàn)實(shí)加虛擬數(shù)字畫(huà)面。虛擬現(xiàn)實(shí)的特點(diǎn)將使得學(xué)術(shù)傳播更加真實(shí)、直觀、多方位、多角度。和期刊緊密結(jié)合的語(yǔ)義技術(shù)、碎片化技術(shù)、新媒體技術(shù)、視頻技術(shù)等，這些期刊界比較熟悉，這里不再贅述。

二、我國(guó)科技期刊數(shù)字出版狀況

根據(jù)《中國(guó)科技期刊發(fā)展藍(lán)皮書(shū)（2017）》統(tǒng)計(jì)，我國(guó)科技期刊中，5020種期刊共有1375個(gè)主管單位、4381個(gè)出版單位。平均每個(gè)出版單位出版1.15本期刊，僅出版1種期刊的出版單位就有4205家［3］。我們可以看出，我國(guó)期刊眾多，但是小而散，這些小而散的科技期刊很難有比較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力單獨(dú)開(kāi)展數(shù)字出版的轉(zhuǎn)型。尤其是和國(guó)際大出版商相比，我國(guó)科技期刊的數(shù)字出版還落后很多。進(jìn)行國(guó)際合作的英文學(xué)術(shù)期刊，充分利用國(guó)際數(shù)字出版平臺(tái)，在一些流程中實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，是眾多國(guó)內(nèi)英文科技期刊的選擇。即使如此，我國(guó)科技期刊一直堅(jiān)持不懈地利用一切可利用的資源逐步摸索出自己的數(shù)字化發(fā)展之路。在科技期刊數(shù)字出版過(guò)程中，期刊出版人體驗(yàn)了如圖2（1）到（5）所示的媒體傳播發(fā)展過(guò)程。尤其是近幾年，科技期刊媒體融合技術(shù)和產(chǎn)品日新月異，科技期刊、期刊集群、超大規(guī)?？壕跀?shù)字出版和媒體融合方面做了大量探索，并取得一定的成績(jī)。圖2媒體傳播的發(fā)展1．期刊的數(shù)字出版我國(guó)科技期刊在數(shù)字出版方面?zhèn)戎赜谄诳霭嫒鞒痰臄?shù)字化以及為學(xué)科服務(wù)。目前，我國(guó)科技期刊出版流程中很多環(huán)節(jié)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化、融媒體發(fā)展。科技期刊數(shù)字出版的重點(diǎn)是采編審校、出版、學(xué)術(shù)傳播和知識(shí)服務(wù)等環(huán)節(jié)。在出版方面，我國(guó)很多科技期刊除出版整期外，還做優(yōu)先出版、預(yù)出版，也有期刊支持已經(jīng)提交預(yù)印本庫(kù)的文章，還有期刊平臺(tái)支持連續(xù)文章出版。相當(dāng)數(shù)量的科技期刊實(shí)現(xiàn)了xml制作、html展示、全媒體出版，并實(shí)現(xiàn)一次制作多元，還支持讀者針對(duì)文章內(nèi)容、圖、表等進(jìn)行交流和評(píng)論，甚至記筆記、翻譯和分享。我國(guó)有100多家期刊加入雙語(yǔ)出版，使得中文期刊的文章被翻譯后得以在海外傳播。也有期刊打造多媒體欄目，有的視頻，通過(guò)多媒體的方式為讀者直觀地呈現(xiàn)原始的研究成果和重大發(fā)現(xiàn)。在學(xué)術(shù)傳播方面，期刊也是百花齊放。有的通過(guò)論文改編或者寫(xiě)文章評(píng)論的方式在其他平臺(tái)進(jìn)行學(xué)術(shù)推廣；有的充分利用各種數(shù)據(jù)庫(kù)、社交平臺(tái)、學(xué)術(shù)傳播平臺(tái)、學(xué)術(shù)媒體進(jìn)行學(xué)術(shù)傳播，例如《中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)》的平臺(tái)可以直接對(duì)接ResearchGate傳播期刊論文；有的開(kāi)通微信、微博、博客等進(jìn)行學(xué)術(shù)社交；有的做精準(zhǔn)推送；有的增加在線的微視頻、音頻等內(nèi)容；有的充分利用新媒體領(lǐng)域的短視頻平臺(tái)，如今日頭條、九州云播等開(kāi)展專業(yè)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)推廣活動(dòng)。在知識(shí)服務(wù)方面充分發(fā)揮學(xué)科特色，如將研究區(qū)域嵌入地圖，進(jìn)行線上線下推送相關(guān)專業(yè)信息、科普信息等；或者充分利用淘寶、抖音、快手等平臺(tái)展示專業(yè)內(nèi)容或科普內(nèi)容。2．期刊集群的數(shù)字出版期刊集群側(cè)重為所屬期刊提供各種單刊不易實(shí)現(xiàn)的服務(wù)，降低刊均成本。例如，學(xué)科刊群比單個(gè)期刊容易整合更多學(xué)科資源，為本學(xué)科提供更豐富的服務(wù)，并且還能為所屬期刊提供多種出版服務(wù)，進(jìn)行整體學(xué)術(shù)推廣，相比單刊有更大的學(xué)術(shù)影響力。近些年有眾多聲音指出，我國(guó)科技期刊很難與國(guó)際大出版商同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)的原因是我國(guó)期刊小散弱，因此呼吁我國(guó)期刊規(guī)?；l(fā)展和集群化發(fā)展。這些年也確實(shí)形成了一系列的期刊集群，并逐年擴(kuò)大，如中華醫(yī)學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)期刊集群、科學(xué)出版社期刊群、高等教育出版社期刊集群、清華大學(xué)出版社期刊群、浙江大學(xué)出版社期刊群、中國(guó)光學(xué)期刊群、中國(guó)地理資源期刊集群等。這些期刊群均建設(shè)了自己的網(wǎng)站，并獲得了一定的資金支持。在資源整合方面，如中國(guó)材料期刊網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了期刊資源的集成，除此之外還整合了圖書(shū)、專利、專家、會(huì)議等學(xué)科資源，并增加了虛擬專輯、會(huì)議系統(tǒng)等。中國(guó)煤炭網(wǎng)有期刊庫(kù)、專題庫(kù)、專家?guī)?、視頻庫(kù)以及煤炭視聽(tīng)板塊（專家報(bào)告、特別訪談、煤炭科普、會(huì)議活動(dòng)等），整合了行業(yè)資源。在平臺(tái)建設(shè)方面，清華大學(xué)出版社期刊集群平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了預(yù)出版、OA出版等，還制定TUP-JATS的xml標(biāo)準(zhǔn)。浙江大學(xué)出版社期刊中心實(shí)現(xiàn)了全流程的數(shù)字化期刊集群平臺(tái)建設(shè)，平臺(tái)集投審稿、內(nèi)容、運(yùn)營(yíng)推廣、讀者服務(wù)于一體，打通底層數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多終端訪問(wèn)。中華醫(yī)學(xué)會(huì)建設(shè)CAMJATS標(biāo)準(zhǔn)，采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)處理期刊相關(guān)數(shù)據(jù)，曾中標(biāo)國(guó)家數(shù)字復(fù)合出版工程的試點(diǎn)單位和示范單位，并升級(jí)采編平臺(tái)以及出版平臺(tái)，進(jìn)一步進(jìn)行資源整合，實(shí)現(xiàn)采、編、審、排、加工、多形態(tài)、富媒體出版、移動(dòng)出版、質(zhì)量管理、新媒體學(xué)術(shù)推廣、期刊銷(xiāo)售、會(huì)議服務(wù)等一體化、現(xiàn)代化的出版和服務(wù)體系。高等教育出版社實(shí)現(xiàn)采編、運(yùn)營(yíng)管理、數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化平臺(tái)建設(shè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與海外合作的體系化發(fā)展。在學(xué)術(shù)推廣方面，國(guó)內(nèi)的期刊集群化平臺(tái)常對(duì)接一些學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)和學(xué)術(shù)推廣平臺(tái)，例如Almetric、TrendMD、Kudos、PubMed、CSCD、百度學(xué)術(shù)等。在知識(shí)服務(wù)方面，國(guó)內(nèi)的學(xué)科期刊集群通常整合該學(xué)科的各種學(xué)術(shù)資源，為該學(xué)科研究人員提供知識(shí)服務(wù)，或者為期刊、編輯等提供行業(yè)服務(wù)。例如中國(guó)激光雜志社提供協(xié)同會(huì)議系統(tǒng)、DOI注冊(cè)、編輯加工等行業(yè)服務(wù)，該集群通過(guò)舉辦會(huì)議聚攏專家資源和學(xué)術(shù)資源，同時(shí)也為光學(xué)領(lǐng)域提供服務(wù)［4］。3．超大期刊集群的數(shù)字出版國(guó)內(nèi)的超大期刊集群，有知網(wǎng)、萬(wàn)方、維普、龍?jiān)?、超星等，特點(diǎn)是能更好地利用大數(shù)據(jù)資源和技術(shù)為期刊出版的上游、期刊出版環(huán)節(jié)以及期刊出版的下游提供服務(wù)。下面以知網(wǎng)為例敘述超大期刊群的數(shù)字出版。知網(wǎng)整合了我國(guó)95%以上的中文學(xué)術(shù)資源，擁有我國(guó)最大最全的中文學(xué)術(shù)資源庫(kù)，也擁有我國(guó)最廣最全的讀者群。知網(wǎng)在期刊上游環(huán)節(jié)，為作者以及研究人員提供的服務(wù)有：如何查資料、如何申請(qǐng)課題、怎么做實(shí)驗(yàn)、怎么做科研等信息；讀者可通過(guò)中國(guó)知網(wǎng)、CNKISCHOLAR、全球?qū)W術(shù)快報(bào)、CNKI知識(shí)元搜索（碎片化地搜索圖、表、概念、數(shù)字……）等檢索學(xué)術(shù)論文、基金、碎片化資源、全媒體資源等；可以通過(guò)龐大的學(xué)者成果庫(kù)、學(xué)者圈子等獲取專家信息，進(jìn)行學(xué)術(shù)社交；可以通過(guò)研究型學(xué)習(xí)平臺(tái)獲取或者管理自己關(guān)注的學(xué)術(shù)資源；可以通過(guò)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取學(xué)術(shù)熱點(diǎn)等信息。在期刊全流程出版環(huán)節(jié)，編輯可以利用選題策劃、學(xué)術(shù)熱點(diǎn)、期刊按需出版中的用戶分析等模塊進(jìn)行選題策劃，利用采編排發(fā)一體化出版系統(tǒng)（包括學(xué)術(shù)不端檢測(cè)、文章創(chuàng)新性檢測(cè)、

篇2

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能新興領(lǐng)域的崛起，推動(dòng)信息技術(shù)全面滲透于人們的生產(chǎn)生活中。信息技術(shù)的核心在于計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)。然而，雖然目前各個(gè)高校都開(kāi)設(shè)了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程，但是其教學(xué)卻存在著諸多問(wèn)題，導(dǎo)致該課程無(wú)法達(dá)到預(yù)期的教學(xué)效果。教育部在2012年《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動(dòng)教育現(xiàn)代化，促進(jìn)教育的創(chuàng)新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)為例，深入闡述了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)的弊端，提出了在當(dāng)前人工智能如火如荼的時(shí)代背景下，如何應(yīng)用人工智能相關(guān)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)進(jìn)行改革的具體方案。該方案以創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)智慧課堂教學(xué)模式改革為主體，輔以教學(xué)觀念、知識(shí)體系和課程考核方式改革，以期對(duì)高校的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)有所裨益。

1傳統(tǒng)教學(xué)的缺陷

⑴課程的教學(xué)地位沒(méi)有引起足夠的重視一些高校為計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程分配較少的學(xué)時(shí)（少于48學(xué)時(shí)），甚至有的專業(yè)將此課程設(shè)置為選修課。這種設(shè)置降低了該課程在教師和學(xué)生心目中的位置，導(dǎo)致了對(duì)該課程的忽視。同時(shí)，不少老師因?yàn)閷W(xué)時(shí)不夠，時(shí)間緊迫，僅僅講述與考試相關(guān)的內(nèi)容，不考的一概不講。這導(dǎo)致學(xué)生的眼界受限，知識(shí)和能力受限，無(wú)法培養(yǎng)其全面綜合的計(jì)算機(jī)素質(zhì)。還有的專業(yè)沒(méi)有將這門(mén)課給專業(yè)的計(jì)算機(jī)學(xué)院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒(méi)有經(jīng)過(guò)系統(tǒng)專業(yè)訓(xùn)練的教師缺乏足夠的知識(shí)儲(chǔ)備，很難講好這一門(mén)看似簡(jiǎn)單的課程。⑵課程教學(xué)內(nèi)容的制定與當(dāng)今時(shí)代對(duì)于信息化人才的需求脫節(jié)一些高校的現(xiàn)狀是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的課程教材知識(shí)陳舊[3]、質(zhì)量堪憂，教材總是無(wú)法跟上知識(shí)更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對(duì)課程的重視，沒(méi)有對(duì)教材優(yōu)中選優(yōu)，而是基于利益的考慮，優(yōu)先選擇自己院系編寫(xiě)的教材。其教材內(nèi)容是七拼八湊，沒(méi)有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說(shuō)前瞻性。這樣的教材，無(wú)疑對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)設(shè)置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學(xué)知識(shí)體系不夠明確和完善，教學(xué)大綱的制定不夠科學(xué)。從教學(xué)大綱中制定的學(xué)時(shí)分配來(lái)說(shuō)，常常偏重實(shí)用性[4]，常用計(jì)算機(jī)軟件操作占據(jù)了大部分的課時(shí)。這會(huì)讓教師在授課時(shí)輕理論而重操作，如此培養(yǎng)學(xué)生，非常不利于其計(jì)算思維的形成，對(duì)后續(xù)其他計(jì)算機(jī)相關(guān)課程的學(xué)習(xí)也是很大的傷害。⑶教學(xué)模式過(guò)于傳統(tǒng)，信息化水平較低從教學(xué)方式上來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的教學(xué)模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學(xué)模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學(xué)為主[6]，無(wú)法通過(guò)課堂教學(xué)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的個(gè)性化特點(diǎn)，并進(jìn)行有針對(duì)性的教學(xué)。另外，雖然計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程一般都配備了實(shí)驗(yàn)課時(shí)，但是實(shí)驗(yàn)課常常是采用教師布置上機(jī)任務(wù)、學(xué)生做完抽樣檢查的模式。這對(duì)于大課堂來(lái)說(shuō)，教師的任務(wù)繁重，無(wú)法搜集到每一個(gè)學(xué)生的任務(wù)完成情況，無(wú)法清晰地掌握學(xué)生學(xué)習(xí)的實(shí)際情況和薄弱環(huán)節(jié)。而且，該課程缺乏相應(yīng)的研討課時(shí)，很難讓學(xué)生對(duì)其所學(xué)知識(shí)進(jìn)行深入思考和探究，以增強(qiáng)思辨能力和對(duì)課程的學(xué)習(xí)興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來(lái)說(shuō)，該課程普遍采用“平時(shí)成績(jī)”+“期末考試”的加權(quán)方式對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行評(píng)定。平時(shí)成績(jī)多由考勤分所得，期末考試多采用機(jī)考模式。這種考核方式過(guò)于單一化、機(jī)械化，無(wú)法對(duì)學(xué)生進(jìn)行全方位的評(píng)價(jià)。很多學(xué)生來(lái)到教室打考勤，但可能根本沒(méi)聽(tīng)講，而是在睡覺(jué)或者玩手機(jī)。期末機(jī)考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機(jī)考的試題庫(kù)可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒(méi)有經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的考量。甚至有的考試系統(tǒng)不夠穩(wěn)定和安全，頻頻爆出Bug，嚴(yán)重影響了考試結(jié)果的真實(shí)性。

2新人工智能環(huán)境下對(duì)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程改革的具體方案

2012年開(kāi)始，在隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在視覺(jué)處理方面的應(yīng)用取得巨大的成功之后，人工智能到達(dá)了有史以來(lái)的第三個(gè)爆發(fā)期。目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在AlphaGo、無(wú)人駕駛汽車(chē)、機(jī)器翻譯、智能助理、機(jī)器人、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的發(fā)展如火如荼。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域方面的應(yīng)用已經(jīng)興起。人工智能的教學(xué)產(chǎn)品也已有先例，例如基于MOOC平臺(tái)研發(fā)的教學(xué)機(jī)器人MOOCBuddy等等?；谌斯ぶ悄艿慕逃侨诤显朴?jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、VR、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的增強(qiáng)型數(shù)字教育[2].在當(dāng)前人工智能的大時(shí)代背景下，針對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的種種弊端，我們提出了如下教學(xué)改革方案。⑴改變教學(xué)理念，確立計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的重要地位計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)作為高校的一門(mén)公共課，實(shí)則應(yīng)當(dāng)作為各個(gè)專業(yè)的學(xué)生后續(xù)的學(xué)習(xí)、科研的必修之課程。因此，高等學(xué)校應(yīng)從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時(shí)分配。除教學(xué)課時(shí)、實(shí)驗(yàn)課時(shí)之外，需要為該課程增加一定的研討課時(shí)。任課老師必須是來(lái)自于計(jì)算機(jī)專業(yè)的人才。同時(shí)，定時(shí)舉辦關(guān)于該課程的教學(xué)培訓(xùn)、教學(xué)研討會(huì)和教學(xué)比賽，改變教師的教學(xué)理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，重新制定課程的教學(xué)知識(shí)體系教材是教師教學(xué)的主要依據(jù)，也是學(xué)生獲得系統(tǒng)性知識(shí)的主要來(lái)源。因此，教材對(duì)于教學(xué)的重要性不言而喻。教材的選取需要優(yōu)中擇優(yōu)，必要的時(shí)候可以根據(jù)自身院校的情況自己編寫(xiě)，力求使用好的教材使教學(xué)事半功倍。在選定優(yōu)質(zhì)教材的基礎(chǔ)上，制定更加合理的教學(xué)大綱，優(yōu)化計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的教學(xué)知識(shí)體系，突出計(jì)算機(jī)學(xué)科入門(mén)相關(guān)基礎(chǔ)理論知識(shí)的重要地位。對(duì)現(xiàn)有的過(guò)時(shí)內(nèi)容進(jìn)行更新，例如操作系統(tǒng)以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時(shí)增加關(guān)于算法入門(mén)知識(shí)、程序設(shè)計(jì)入門(mén)知識(shí)以及人工智能、區(qū)塊鏈等前沿知識(shí)單元的介紹。以華中師范大學(xué)為例，我們?cè)趫D1中給出了該校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的教學(xué)知識(shí)體系結(jié)構(gòu)圖。⑶充分利用現(xiàn)代化的教學(xué)工具和人工智能技術(shù)，構(gòu)建智慧課堂，改變傳統(tǒng)教學(xué)模式現(xiàn)代化的教學(xué)應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變以教師為核心的教學(xué)模式，更加突出學(xué)生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)和蓬勃發(fā)展的情形下，應(yīng)當(dāng)改變傳統(tǒng)的課堂教學(xué)形式，充分利用現(xiàn)代化信息技術(shù)，將傳統(tǒng)課堂教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)模式相結(jié)合，構(gòu)建智慧課堂。融合課堂教學(xué)身臨其境的效果與網(wǎng)絡(luò)課堂自主性強(qiáng)且方便師生交流的特點(diǎn)，通過(guò)師生之間多層次、立體化的互動(dòng)，達(dá)到提升教學(xué)效果的目的。同時(shí)，建立功能強(qiáng)大、完善的學(xué)生實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，基于不同專業(yè)學(xué)生的不同特點(diǎn)和不同需求，進(jìn)行個(gè)性化的作業(yè)設(shè)置。針對(duì)教師布置的實(shí)驗(yàn)任務(wù)和學(xué)生的完成情況，結(jié)合在線網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)，通過(guò)傳感器及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，搜集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，并且使用人工智能算法進(jìn)行智能分析，使教師對(duì)當(dāng)前的學(xué)生的學(xué)習(xí)情況一目了然，并能引導(dǎo)學(xué)生對(duì)重點(diǎn)、難點(diǎn)的鞏固和掌握。研討課以學(xué)生為主體，按照所選課題進(jìn)行分組調(diào)研、分組討論，刺激學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)其思辨能力。研討內(nèi)容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺(tái)，由教師和同學(xué)共同給出評(píng)分。這里，仍以華中師范大學(xué)為例，我們將在線教學(xué)系統(tǒng)、實(shí)驗(yàn)課平臺(tái)、研討課共享平臺(tái)等集成為一個(gè)基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)智慧教學(xué)綜合平臺(tái)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括用戶管理、在線教學(xué)、課堂互動(dòng)、作業(yè)管理、考試管理、BBS系統(tǒng)、智能分析和平臺(tái)管理8個(gè)模塊，其主要功能如圖2所示。該系統(tǒng)采用C/S模式，系統(tǒng)的服務(wù)器選用Linux服務(wù)器，同時(shí)開(kāi)發(fā)基于PC機(jī)的和手機(jī)端的客戶端系統(tǒng)，方便學(xué)生和教師隨時(shí)選用、更加靈活。在線教學(xué)模塊中的智能學(xué)習(xí)助理功能，能夠根據(jù)歷史用戶的學(xué)習(xí)行為和當(dāng)前用戶的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)地識(shí)別學(xué)習(xí)內(nèi)容中的難點(diǎn)以及當(dāng)前學(xué)生的難點(diǎn)內(nèi)容，有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)強(qiáng)化。課堂互動(dòng)模塊中，通過(guò)可穿戴式傳感器搜集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，用于后續(xù)智能分析模塊中對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)行為進(jìn)行智能分析。在線作業(yè)評(píng)價(jià)模塊包括機(jī)器評(píng)價(jià)和教師評(píng)價(jià)兩個(gè)功能。機(jī)器評(píng)價(jià)是系統(tǒng)為學(xué)生作業(yè)（客觀題、主觀題）自動(dòng)評(píng)分，其中主觀題的評(píng)分也是使用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。教師評(píng)分時(shí)可以參考機(jī)器評(píng)分，減少教師工作量。同時(shí)，教師評(píng)分為機(jī)器評(píng)分提供機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，促進(jìn)機(jī)器評(píng)分更加智能。智能分析模塊能夠依據(jù)學(xué)生的在線課程學(xué)習(xí)模塊、課堂學(xué)習(xí)模塊、作業(yè)管理模塊等搜集到的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，促使教師深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和個(gè)性化特點(diǎn)，提升教學(xué)的針對(duì)性，并且有助于后續(xù)對(duì)學(xué)生進(jìn)行全面、綜合的分析和成績(jī)?cè)u(píng)定。所有系統(tǒng)模塊中使用到的智能分析技術(shù)包括基本的統(tǒng)計(jì)分析、以及各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統(tǒng)成績(jī)考核的方式在“教學(xué)”+“實(shí)驗(yàn)”+“研討課”課程結(jié)構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)智慧教學(xué)綜合平臺(tái)的輔助之下，學(xué)生的成績(jī)?cè)u(píng)定更加全面化、多元化、公平化、自動(dòng)化[7]。平時(shí)成績(jī)中，除了教學(xué)綜合平臺(tái)的“課堂簽到”次數(shù)之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學(xué)生的課堂討論、在線課程學(xué)習(xí)和考核結(jié)果、平時(shí)作業(yè)完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)能力、平時(shí)成績(jī)預(yù)測(cè)。期末上機(jī)考試系統(tǒng)也是智慧課堂綜合平臺(tái)的一個(gè)子模塊，是精心設(shè)計(jì)的穩(wěn)定、安全、功能強(qiáng)大的子系統(tǒng)，方便教師每一年更新試題庫(kù)，修改bug。試題庫(kù)中的每一套試卷都應(yīng)當(dāng)經(jīng)過(guò)科學(xué)的考卷質(zhì)量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個(gè)均衡、合理的范圍。最后，教師通過(guò)對(duì)各類平時(shí)成績(jī)指標(biāo)以及期末考試成績(jī)加權(quán)，給出最終的學(xué)習(xí)成績(jī)。通過(guò)規(guī)范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對(duì)學(xué)生公平、完善的評(píng)價(jià)機(jī)制，激勵(lì)學(xué)生并刺激教學(xué)良性運(yùn)轉(zhuǎn)。

篇3

工程教育認(rèn)證要求通過(guò)認(rèn)證的工程專業(yè)不僅要深入理解和把握復(fù)雜工程問(wèn)題，更要按照國(guó)際實(shí)質(zhì)等效原則培養(yǎng)學(xué)生具有解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力［1］。目前，針對(duì)計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力培養(yǎng)的研究還處于探索階段。許智宏等人認(rèn)為可采用半開(kāi)放式項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)方法達(dá)成目標(biāo)［2］;尚鳳軍提出課程群建設(shè)面向復(fù)雜工程設(shè)計(jì)的方案［3］;黃永紅等人認(rèn)為可增設(shè)綜合訓(xùn)練項(xiàng)目來(lái)達(dá)到培養(yǎng)目標(biāo)［4］。劉秀平等人提出了分層實(shí)施方案，從知識(shí)、實(shí)踐、設(shè)計(jì)的維度支撐了解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力［5］。王宏宇等人提出了以學(xué)科競(jìng)賽主題為對(duì)象，遵循工程邏輯設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程的課程建設(shè)改革方法［6］。許多研究成果對(duì)于分解落實(shí)解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力的培養(yǎng)缺乏深入探索，對(duì)于如何優(yōu)化課程設(shè)計(jì)體系和內(nèi)容來(lái)提高學(xué)生解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力方面也缺乏深入研究。

1課程設(shè)計(jì)改革的意義

完備的實(shí)踐教學(xué)體系主要包括課程實(shí)驗(yàn)、課程設(shè)計(jì)、實(shí)習(xí)、畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)等。通常，國(guó)內(nèi)高校都將畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)環(huán)節(jié)作為實(shí)現(xiàn)解決復(fù)雜工程問(wèn)題的重要載體。但近年來(lái)，畢業(yè)設(shè)計(jì)期間應(yīng)聘、考研等擠占了學(xué)生很多時(shí)間和精力，設(shè)計(jì)內(nèi)容往往弱化甚至忽略難以處理的學(xué)科交叉問(wèn)題和非技術(shù)因素，且畢業(yè)設(shè)計(jì)往往采取一人一題，很難達(dá)到個(gè)人與團(tuán)隊(duì)的教學(xué)指標(biāo)。課程實(shí)驗(yàn)往往隨理論授課逐周分散進(jìn)行，受學(xué)時(shí)限制以及學(xué)生知識(shí)掌握處于積累階段等因素，一些深度型、探究型、綜合型的實(shí)驗(yàn)往往很難開(kāi)展。實(shí)習(xí)由于受到場(chǎng)地、經(jīng)費(fèi)、管理難度、企業(yè)技術(shù)保密等限制，往往缺乏理論指導(dǎo)下的實(shí)踐。一些計(jì)算機(jī)類專業(yè)學(xué)生到實(shí)習(xí)單位后，只能接觸一些前端頁(yè)面或模塊代碼的機(jī)械性編寫(xiě)，無(wú)法接觸軟件或硬件的具體設(shè)計(jì)過(guò)程，有些專業(yè)實(shí)習(xí)甚至畸變?yōu)槠髽I(yè)參觀?！队?jì)算機(jī)類專業(yè)教學(xué)質(zhì)量國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)》要求計(jì)算機(jī)類專業(yè)學(xué)生4年的實(shí)驗(yàn)當(dāng)量應(yīng)不少于2萬(wàn)行代碼。在課程設(shè)計(jì)方面，要求至少完成兩個(gè)有一定規(guī)模和復(fù)雜度的系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，實(shí)踐教學(xué)體系中提高學(xué)生解決復(fù)雜工程問(wèn)題的環(huán)節(jié)應(yīng)保證時(shí)間的集中性，內(nèi)容的規(guī)模和復(fù)雜度要達(dá)到國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中的要求，且應(yīng)在理論的指導(dǎo)下開(kāi)展，課程設(shè)計(jì)比較符合這一要求，應(yīng)作為提升學(xué)生解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力培養(yǎng)的關(guān)鍵突破口。

2課程設(shè)計(jì)改革宗旨和研究方法

2.1課程設(shè)計(jì)改革宗旨

第一，以培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力為主線，突出工程技術(shù)應(yīng)用能力的培養(yǎng)，強(qiáng)調(diào)自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)意識(shí)培養(yǎng)，全面提升學(xué)生的能力和素質(zhì)。第二，使學(xué)生能夠設(shè)計(jì)針對(duì)復(fù)雜工程問(wèn)題的解決方案，在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中體現(xiàn)創(chuàng)新意識(shí)，實(shí)現(xiàn)多方案分析與評(píng)價(jià)，從而全面提升實(shí)踐教學(xué)效果。第三，使學(xué)生深入掌握工程原理，結(jié)合工程實(shí)踐，體現(xiàn)綜合運(yùn)用，提升解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力。第四，分解落實(shí)解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力的培養(yǎng)，課程設(shè)計(jì)的持續(xù)改進(jìn)逆向推進(jìn)課程體系的整體優(yōu)化。第五，構(gòu)建計(jì)算機(jī)專業(yè)完善的實(shí)踐教學(xué)體系和課程群體系，建立各項(xiàng)實(shí)踐教學(xué)活動(dòng)的持續(xù)改進(jìn)機(jī)制。

2.2基本研究方法

第一，調(diào)研法。采取調(diào)研問(wèn)卷調(diào)查和訪談的方式，對(duì)目前已畢業(yè)學(xué)生、在校生(包括計(jì)算機(jī)類專業(yè)本科生、研究生)、教師(包括教學(xué)管理、教學(xué)一線、教輔等多層面)開(kāi)展調(diào)研。同時(shí)走訪和調(diào)研部分高校、IT企業(yè)和專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等。第二，逆向研究法。從實(shí)踐入手，逆向優(yōu)化專業(yè)類知識(shí)體系教學(xué)。第三，分析建模法。對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)、教學(xué)環(huán)節(jié)統(tǒng)計(jì)與考核數(shù)據(jù)、質(zhì)量保證監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析，借助人工智能手段進(jìn)行建模優(yōu)化。第四，螺旋優(yōu)化、研以致用法。杜絕紙上談兵，形成的專業(yè)課程設(shè)計(jì)內(nèi)容設(shè)置實(shí)施方案(含教改方案、教學(xué)大綱、課程標(biāo)準(zhǔn)、考核標(biāo)準(zhǔn)等)，直接實(shí)施于一線教學(xué)活動(dòng)，并通過(guò)實(shí)施效果的反饋螺旋優(yōu)化后續(xù)方案。

3課程設(shè)計(jì)改革實(shí)踐

課程設(shè)計(jì)計(jì)劃的實(shí)施要求指導(dǎo)教師明確課程設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)于工程教育認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)具體的畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)，并要在課程設(shè)計(jì)過(guò)程中堅(jiān)持實(shí)施。明晰課程設(shè)計(jì)對(duì)畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)的支撐作用，為合理安排課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容明確了指導(dǎo)思想。本校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案以工程教育專業(yè)認(rèn)證為背景，共設(shè)置11門(mén)課程設(shè)計(jì)。一類課程設(shè)計(jì)在前5學(xué)期開(kāi)設(shè)，涉及專業(yè)類知識(shí)課程門(mén)數(shù)相對(duì)較少，具體包括以下7門(mén)課程設(shè)計(jì):C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)課程設(shè)計(jì)、Java程序設(shè)計(jì)課程設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法課程設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理課程設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程設(shè)計(jì)、C++程序設(shè)計(jì)課程設(shè)計(jì)、JavaEE編程技術(shù)課程設(shè)計(jì)。以上課程設(shè)計(jì)以語(yǔ)言開(kāi)發(fā)為主，是培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算思維、軟件工程設(shè)計(jì)規(guī)范、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言開(kāi)發(fā)能力的基礎(chǔ)。指導(dǎo)教師面向解決復(fù)雜工程問(wèn)題培養(yǎng)，認(rèn)真設(shè)定課程設(shè)計(jì)題目和內(nèi)容。以學(xué)生為中心，強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)性、技能性、應(yīng)用性、工程性和創(chuàng)新性，采用問(wèn)題驅(qū)動(dòng)和求解漸進(jìn)化方式不斷提升學(xué)生解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力。每門(mén)課程設(shè)計(jì)在具體實(shí)施中，指導(dǎo)教師始終探索課程設(shè)計(jì)如何解決承上(課程實(shí)驗(yàn))啟下(畢業(yè)設(shè)計(jì)和實(shí)習(xí))，并不斷思考和探索課程設(shè)計(jì)如何逆向優(yōu)化專業(yè)類知識(shí)課程的教學(xué)活動(dòng)。計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)另一類課程設(shè)計(jì)在第6和第7學(xué)期設(shè)置，綜合性較強(qiáng)(在某些高校或?qū)I(yè)有時(shí)被稱為“綜合開(kāi)發(fā)實(shí)訓(xùn)”或“綜合訓(xùn)練項(xiàng)目”等，但通常拘泥于一種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言或技術(shù))。綜合類課程設(shè)計(jì)有4門(mén):A.體系結(jié)構(gòu)課程設(shè)計(jì)。專業(yè)類知識(shí)課程涉及體系結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)組成原理、編譯原理、匯編與接口技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等硬件類和系統(tǒng)類課程。B.操作系統(tǒng)課程設(shè)計(jì)。專業(yè)類知識(shí)課程涉及操作系統(tǒng)、Linux系統(tǒng)等系統(tǒng)軟件類課程和部分高級(jí)語(yǔ)言類課程。C.軟件開(kāi)發(fā)綜合課程設(shè)計(jì)。專業(yè)類知識(shí)課程涉及各種高級(jí)語(yǔ)言類課程(如Java、C、C++)、軟件工程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)據(jù)庫(kù)原理等軟件開(kāi)發(fā)類課程。D.Python與人工智能課程設(shè)計(jì)。專業(yè)類知識(shí)課程涉及各種高級(jí)語(yǔ)言類課程(如Python、Java、C、C++)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、人工智能導(dǎo)論等課程。綜合類課程設(shè)計(jì)涉及大量通識(shí)類知識(shí)和學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)，具有較高的綜合性，包含多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的子問(wèn)題，體現(xiàn)問(wèn)題和系統(tǒng)的規(guī)模、難度、復(fù)雜度、綜合性。課程設(shè)計(jì)更強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的系統(tǒng)觀，使學(xué)生能夠站在系統(tǒng)的高度，以系統(tǒng)的視角去看問(wèn)題，去適應(yīng)錯(cuò)綜復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的系統(tǒng)化、科學(xué)化求解?！败浖_(kāi)發(fā)綜合課程設(shè)計(jì)”綜合了之前的.NET綜合課程設(shè)計(jì)、Java綜合課程設(shè)計(jì)等軟件開(kāi)發(fā)類課程設(shè)計(jì)。根據(jù)工程教育專業(yè)認(rèn)證要求，這門(mén)課程設(shè)計(jì)并不拘泥于某一種語(yǔ)言或技術(shù)要求，要求學(xué)生能夠針對(duì)復(fù)雜工程問(wèn)題，選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、資源、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具等設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)一套軟件系統(tǒng)，并通過(guò)對(duì)比得到有效結(jié)論。“Python與人工智能課程設(shè)計(jì)”以解決復(fù)雜工程問(wèn)題入手，學(xué)生首先分析問(wèn)題建立模型，然后給出解決方案和算法設(shè)計(jì)，通過(guò)Python語(yǔ)言及其擴(kuò)展庫(kù)編程實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，最后通過(guò)設(shè)計(jì)方案、模型、算法、開(kāi)發(fā)語(yǔ)言等多個(gè)角度對(duì)比分析給出所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的客觀性評(píng)價(jià)。在2017版培養(yǎng)方案中該課程設(shè)計(jì)為“Python程序設(shè)計(jì)課程設(shè)計(jì)”，設(shè)計(jì)內(nèi)容包含了軟件開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等。2019版培養(yǎng)方案中，專業(yè)增設(shè)了1門(mén)48學(xué)時(shí)的人工智能導(dǎo)論理論課，Python程序設(shè)計(jì)和人工智能導(dǎo)論合并為1門(mén)2周的“Python與人工智能課程設(shè)計(jì)”?！绑w系結(jié)構(gòu)課程設(shè)計(jì)”和“操作系統(tǒng)課程設(shè)計(jì)”是專業(yè)認(rèn)真研究工程教育認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)后于2019版人才培養(yǎng)方案中新設(shè)置的2門(mén)課程設(shè)計(jì)。在學(xué)時(shí)緊張的情況下，專業(yè)仍增設(shè)了這2門(mén)綜合類課程設(shè)計(jì)，力圖保證學(xué)生硬件系統(tǒng)、組成原理、體系結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)方面的綜合設(shè)計(jì)能力培養(yǎng)質(zhì)量，保證人才培養(yǎng)的系統(tǒng)性和專業(yè)性。課程設(shè)計(jì)具體實(shí)施過(guò)程中，指導(dǎo)教師以突破解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力培養(yǎng)為核心安排課程設(shè)計(jì)內(nèi)容，使學(xué)生的能力培養(yǎng)達(dá)到工程教育認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)的培養(yǎng)要求，反復(fù)思考和嘗試解決以下關(guān)鍵問(wèn)題:第一，課程設(shè)計(jì)內(nèi)容重點(diǎn)覆蓋了《華盛頓協(xié)議》7個(gè)特征中的哪些特征?課程設(shè)計(jì)的規(guī)模、難度、復(fù)雜度、綜合性是否能滿足工程教育認(rèn)證背景下的解決復(fù)雜工程問(wèn)題的要求?第二，課程設(shè)計(jì)中，如何運(yùn)用深入的而不是淺顯的工程原理，經(jīng)過(guò)什么樣的分析，而不是直接套用原理、公式來(lái)解決設(shè)計(jì)目標(biāo)?第三，課程設(shè)計(jì)中學(xué)生在哪些理論指導(dǎo)下進(jìn)行實(shí)踐?加深對(duì)哪些原理的理解?第四，為了突出復(fù)雜工程問(wèn)題的解決，與課程設(shè)計(jì)相關(guān)的一門(mén)或多門(mén)相關(guān)課程的講授環(huán)節(jié)中，將對(duì)傳統(tǒng)的授課方式、方法和內(nèi)容采取哪些變化?與課程設(shè)計(jì)相關(guān)的理論知識(shí)講授和基本實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)能否為學(xué)生完成課程設(shè)計(jì)奠定扎實(shí)基礎(chǔ)?第五，課程設(shè)計(jì)是否要引入混合式教學(xué)?如果引入，混合式教學(xué)將如何提高課程設(shè)計(jì)效果?第六，從以學(xué)生為中心的角度分析學(xué)生如何通過(guò)課程設(shè)計(jì)和相關(guān)理論的學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)從“學(xué)了”到“學(xué)會(huì)”再到“會(huì)應(yīng)用”?第七，課程設(shè)計(jì)“能力培養(yǎng)”如何量化考核，“復(fù)雜度”如何評(píng)價(jià)?以產(chǎn)出為導(dǎo)向，如何建立持續(xù)的人才培養(yǎng)改進(jìn)機(jī)制?通過(guò)指導(dǎo)教師的不斷思考和改革嘗試，使各門(mén)課程設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)理念的轉(zhuǎn)變、從簡(jiǎn)單到綜合的轉(zhuǎn)變、從單一系統(tǒng)到增加對(duì)比分析、綜合評(píng)價(jià)等突破常規(guī)的轉(zhuǎn)變。

4課程設(shè)計(jì)改革效果

課程設(shè)計(jì)改革使計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)逐步形成一套課程設(shè)計(jì)內(nèi)容設(shè)置實(shí)施方案(含教改方案、教學(xué)大綱、課程標(biāo)準(zhǔn)、形成性考核標(biāo)準(zhǔn)等)，并直接實(shí)施于現(xiàn)有教學(xué)活動(dòng)。通過(guò)培訓(xùn)和專家輔導(dǎo)講座等形式，指導(dǎo)教師深刻理解了工程教育認(rèn)證的本質(zhì)和內(nèi)涵，改變了傳統(tǒng)的課程設(shè)計(jì)理念。以復(fù)雜工程問(wèn)題的提出和解決為課程設(shè)計(jì)核心，突出產(chǎn)出導(dǎo)向，精心設(shè)計(jì)課程設(shè)計(jì)題目，優(yōu)化課程設(shè)計(jì)考核指標(biāo)，建立了課程設(shè)計(jì)持續(xù)改進(jìn)機(jī)制。課程設(shè)計(jì)改革在人才培養(yǎng)方面取得了切實(shí)效果。第一，以培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力為主線，突出工程技術(shù)應(yīng)用能力的培養(yǎng)，增強(qiáng)了學(xué)生自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)意識(shí)培養(yǎng)，設(shè)計(jì)理念更符合學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)。第二，使學(xué)生能夠設(shè)計(jì)針對(duì)復(fù)雜工程問(wèn)題的解決方案，在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中體現(xiàn)創(chuàng)新意識(shí)，養(yǎng)成了多方案分析、對(duì)比和評(píng)價(jià)的設(shè)計(jì)習(xí)慣。第三，使學(xué)生逐步掌握深入的工程原理，結(jié)合工程實(shí)踐，綜合運(yùn)用，提升了解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力。第四，以課程設(shè)計(jì)內(nèi)容設(shè)置為突破口，逆向推進(jìn)課程體系設(shè)置整體優(yōu)化，使學(xué)生通過(guò)實(shí)踐逆向推動(dòng)理論課學(xué)習(xí)的興趣和動(dòng)力，學(xué)生的理論素質(zhì)進(jìn)一步提升。課程設(shè)計(jì)改革首先在省級(jí)一流本科專業(yè)“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)實(shí)施，并推廣至軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)工程三個(gè)計(jì)算機(jī)類本科專業(yè)。與信息技術(shù)密切且相關(guān)的電子商務(wù)、電子信息工程、機(jī)器人工程等專業(yè)也逐步開(kāi)展了面向復(fù)雜工程問(wèn)題能力培養(yǎng)的課程設(shè)計(jì)改革，取得了切實(shí)有效的實(shí)施效果。

5結(jié)語(yǔ)

截至2018年，計(jì)算機(jī)類專業(yè)已達(dá)3349個(gè)專業(yè)點(diǎn)，培養(yǎng)學(xué)生復(fù)雜工程問(wèn)題的解決能力，是工程教育專業(yè)認(rèn)證對(duì)工程類專業(yè)人才培養(yǎng)的核心要求，也是一流本科專業(yè)建設(shè)的核心目標(biāo)之一。隨著工程教育認(rèn)證的普及開(kāi)展，面向OBE理念，突出解決復(fù)雜工程問(wèn)題能力培養(yǎng)的課程設(shè)計(jì)改革越發(fā)迫切和必要。只有不斷改革，建立持續(xù)改進(jìn)機(jī)制，才能不斷優(yōu)化計(jì)算機(jī)教育教學(xué)工作，為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)更多優(yōu)秀人才，推動(dòng)我國(guó)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

［1］林健.如何理解和解決復(fù)雜工程問(wèn)題:基于《華盛頓協(xié)議》的界定和要求［J］．高等工程教育研究，2016，(05):17－26，38.

［2］許智宏，李妍，董永峰，等.半開(kāi)放式項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)復(fù)雜工程問(wèn)題能力培養(yǎng)實(shí)踐［J］．計(jì)算機(jī)教育，2019，(02):37－40.

［3］尚鳳軍.面向復(fù)雜工程問(wèn)題的計(jì)算機(jī)人才創(chuàng)新能力培養(yǎng)體系研究［J］．計(jì)算機(jī)教育，2016，(09):70－73.

［4］黃永紅，蔡曉磊，劉國(guó)海，等.電氣類專業(yè)“復(fù)雜工程問(wèn)題”的理解與實(shí)踐［J］．電氣電子教學(xué)學(xué)報(bào)，2018，40(06):15－18，22.

篇4

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營(yíng)。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)生活的方方面面，帶來(lái)生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時(shí)代開(kāi)啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對(duì)國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國(guó)人工智能白皮書(shū)》，對(duì)人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)和投資機(jī)會(huì)進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機(jī)器智能，是指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能，即通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出“人工智能”的概念以來(lái)，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來(lái)。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場(chǎng)景。目前來(lái)看，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來(lái)源：券商報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺(jué)技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)概念

機(jī)器視覺(jué)是指通過(guò)用計(jì)算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來(lái)模擬人類視覺(jué)，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺(jué)信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺(jué)的兩個(gè)組成部分

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長(zhǎng)，機(jī)器不再只是通過(guò)特定的編程完成任務(wù)，而是通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計(jì)算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺(jué)的主要識(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺(jué)識(shí)別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺(jué)包括軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級(jí)軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺(jué)軟件服務(wù)按處理方式和存儲(chǔ)位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語(yǔ)權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺(jué)解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺(jué)模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開(kāi)發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺(jué)算法場(chǎng)景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺(jué)處理芯片有相當(dāng)大的市場(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無(wú)法排除類膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過(guò) R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問(wèn)題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來(lái)的新領(lǐng)域（如無(wú)人車(chē)、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對(duì)機(jī)器視覺(jué)提出了新要求。機(jī)器視覺(jué)可以讓機(jī)器人在多種場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來(lái)存在較大市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭(zhēng)奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺(jué)的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問(wèn)題才是核心的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過(guò)自有平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語(yǔ)言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

（1）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)60年的發(fā)展，近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來(lái)替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，自2008年iPhone及谷歌語(yǔ)音搜索推出以來(lái)語(yǔ)音搜索增長(zhǎng)超35倍。百度人工智能專家吳恩達(dá)預(yù)測(cè)，2020年語(yǔ)音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷(xiāo)超過(guò)400萬(wàn)，帶動(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開(kāi)放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語(yǔ)音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著亞馬遜Echo的大賣(mài)，語(yǔ)音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語(yǔ)音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開(kāi)放各自的智能語(yǔ)音平臺(tái)和語(yǔ)音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語(yǔ)料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)階段需要解決的問(wèn)題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過(guò)降噪和聲源定位帶來(lái)識(shí)別率的提高，帶環(huán)境音的語(yǔ)料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語(yǔ)音識(shí)別引擎技術(shù)。語(yǔ)音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車(chē)載領(lǐng)域，云端識(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語(yǔ)言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語(yǔ)言問(wèn)題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫(xiě)作。2014年開(kāi)始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語(yǔ)義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對(duì)話、翻譯、寫(xiě)作新技術(shù)成果里都開(kāi)始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語(yǔ)義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對(duì)大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語(yǔ)義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對(duì)較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)景

問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語(yǔ)言回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問(wèn)答用FAQ索引起來(lái)，與搜索引擎相似。對(duì)每一個(gè)新問(wèn)題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個(gè)作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來(lái)。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語(yǔ)言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開(kāi)放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問(wèn)題，并且基于自身的知識(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過(guò)多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù)

避開(kāi)巨頭們對(duì)語(yǔ)音交互入口的競(jìng)爭(zhēng)，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個(gè)層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別及自然語(yǔ)言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過(guò)深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過(guò)影像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個(gè)階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計(jì)算機(jī)上模擬藥物篩選的過(guò)程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測(cè)化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)管理臨床試驗(yàn)過(guò)程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過(guò)程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過(guò)程中，承擔(dān)診前問(wèn)詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時(shí)間可以與患者互動(dòng)。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過(guò)程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問(wèn)診，用藥咨詢和語(yǔ)音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來(lái)為代表的成車(chē)廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識(shí)別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場(chǎng)分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場(chǎng)的滲透率會(huì)在接下來(lái) 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無(wú)人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長(zhǎng)期。在未來(lái)的 2025 年無(wú)人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車(chē)輛滲透率將達(dá)到 15%，單車(chē)應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級(jí)別的智能駕駛功能全面滲透為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)全面的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬(wàn)輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬(wàn)輛。另有接近 7600 萬(wàn)輛的汽車(chē)具備部分自動(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)駕駛零部件成本約在 3100 美元/車(chē)，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車(chē)聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計(jì)算，理想假設(shè)所有車(chē)輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國(guó)人工智能企業(yè)畫(huà)像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門(mén)吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對(duì)國(guó)內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評(píng)選出“2018中國(guó)人工智能創(chuàng)新成長(zhǎng)企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國(guó)88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國(guó)其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來(lái)看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場(chǎng)景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國(guó)際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國(guó)內(nèi)與國(guó)際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來(lái)看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場(chǎng)為人工智能落地帶來(lái)了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場(chǎng)需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國(guó)智能駕駛市場(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車(chē)。人工智能推動(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬(wàn)之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬(wàn)以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬(wàn)之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級(jí)別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過(guò)15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級(jí)別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來(lái)或?qū)④Q身人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來(lái)自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專業(yè)領(lǐng)域語(yǔ)言智能專家，為專業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動(dòng)專業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時(shí)代，助力專業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實(shí)現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強(qiáng)生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運(yùn)營(yíng)，能快速響應(yīng)全國(guó)各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機(jī)器學(xué)習(xí)專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項(xiàng)人工智能重大項(xiàng)目，和申請(qǐng)國(guó)際專利共計(jì)15+項(xiàng)。

Atman公司核心團(tuán)隊(duì)由來(lái)自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開(kāi)發(fā)人員占比70%，一半以上來(lái)自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問(wèn)題的應(yīng)用，和國(guó)際專利15項(xiàng)，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測(cè)試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

Atman的機(jī)器翻譯產(chǎn)品可自動(dòng)翻譯編輯專業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)告、音視頻和網(wǎng)頁(yè)，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機(jī)器寫(xiě)作可對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過(guò)濾、聚類，根據(jù)行業(yè)需求自動(dòng)生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫(xiě)作場(chǎng)景，可大幅減少專業(yè)報(bào)告寫(xiě)作過(guò)程中的繁復(fù)工作，大幅提升專業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識(shí)圖譜可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語(yǔ)義檢索、長(zhǎng)鏈推理、意圖識(shí)別、因果分析，形成一個(gè)全局知識(shí)庫(kù)。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)解析并結(jié)合知識(shí)圖譜提供auto-screening、知識(shí)重構(gòu)、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強(qiáng)大的以專業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺(jué)感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國(guó)硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域?yàn)榍度胧綀D像、計(jì)算機(jī)視覺(jué)，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計(jì)算圖像以及人工智能的嵌入式視覺(jué)感知平臺(tái)，為ADAS及自動(dòng)駕駛提供完整的視覺(jué)感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來(lái)、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車(chē)聯(lián)天下和云樂(lè)新能源等展開(kāi)深入合作，提供基于視覺(jué)的感知方案；除此之外，公司還在消費(fèi)電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺(jué)解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)核心成員來(lái)自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過(guò)15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：?jiǎn)斡浾麓饲霸诠韫纫患胰蝽敿獾膱D像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計(jì)、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計(jì)。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車(chē)領(lǐng)域，黑芝麻可提供車(chē)內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動(dòng)泊車(chē)方案（AVP），ADAS/自動(dòng)駕駛感知平臺(tái)方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個(gè)核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來(lái)提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過(guò)程；黑芝麻芯片平臺(tái)采用獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨(dú)有的圖像處理，視頻壓縮和計(jì)算機(jī)視覺(jué)模塊，與黑芝麻視覺(jué)算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計(jì)功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計(jì)算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自美國(guó)Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)有全國(guó)40億toC銷(xiāo)售額的經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)自主研發(fā)了針對(duì)中國(guó)K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級(jí)算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級(jí)教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計(jì)了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，與斯坦福國(guó)際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個(gè)性化教育，在教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練等教學(xué)過(guò)程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價(jià)比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時(shí)費(fèi)用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問(wèn)題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級(jí)教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識(shí)點(diǎn)拆分和個(gè)人學(xué)習(xí)畫(huà)像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開(kāi)創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國(guó)100多個(gè)城市開(kāi)設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國(guó)科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國(guó)家隊(duì)，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項(xiàng)目人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)唯一代表，唯一一家同時(shí)受邀制定人 臉識(shí)別國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國(guó)“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國(guó)家肯定，國(guó)家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計(jì)，唯一同時(shí)制定國(guó)標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺(tái)解決方案，科學(xué)家平臺(tái)、核心技術(shù)平臺(tái)和行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。

企業(yè)核心團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計(jì)算機(jī)視覺(jué)之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識(shí)別領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺(jué) 研究。入選中科院“百人計(jì)劃”，曾任中國(guó)科學(xué)院重慶研究院信息所副所長(zhǎng)、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)曾在計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別、圖像識(shí)別、音頻檢測(cè)等國(guó)際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)

云從科技依托美國(guó)UIUC和硅谷兩個(gè)前沿實(shí)驗(yàn)室，中科院、上海交大兩個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室上海、廣州、重慶、成都四 個(gè)研發(fā)中心組成的三級(jí)研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)超過(guò)300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場(chǎng)景要求；模塊化設(shè)計(jì)為在工業(yè)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)影像、自動(dòng)駕駛AR等領(lǐng)域擴(kuò)展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識(shí)別挑戰(zhàn)賽成績(jī)斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽上共計(jì)奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識(shí)別技術(shù) PK實(shí)戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國(guó)內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機(jī)、電腦、機(jī)具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動(dòng)作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時(shí)間壓縮到了毫秒級(jí)以及不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到國(guó)際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國(guó)內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺(tái)，市場(chǎng)占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動(dòng)中科院與公安部全面合作，通過(guò)公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺(tái)等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機(jī)場(chǎng)。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺(jué)內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺(jué)信息的價(jià)值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎，衣+是時(shí)尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對(duì)場(chǎng)景、通用物體、商品、人臉的檢測(cè)、識(shí)別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛(ài)奇藝、優(yōu)酷土豆、中國(guó)有線、CIBN、中信國(guó)安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級(jí)機(jī)構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過(guò)提供邊看邊買(mǎi)引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識(shí)別引擎等基于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時(shí)幫助政府機(jī)構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽(tīng)設(shè)備等行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能分析、智能互動(dòng)與場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自于斯坦福、耶魯、帝國(guó)理工、新加坡國(guó)大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機(jī)Linux中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人，中國(guó)區(qū)開(kāi)源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷(xiāo)售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國(guó)硅谷和新加坡，2014年6月在中國(guó)設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國(guó)際頂級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)競(jìng)賽ImageNet中，成績(jī)?cè)^(guò)谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項(xiàng)世界第一。2018年3月，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過(guò)遵循無(wú)限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測(cè)，人臉對(duì)齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來(lái)自多個(gè)來(lái)源的約10M個(gè)圖像，其中包含150，000個(gè)人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒(méi)有交集）。在測(cè)試時(shí)， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡(jiǎn)單的L2norm。圖像對(duì)之間的相似性用歐氏距離來(lái)測(cè)量，最終取得優(yōu)異成績(jī)。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺(jué)搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識(shí)別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)、安防、相機(jī)和電視的不同特點(diǎn)，推出相應(yīng)解決方案。

營(yíng)銷(xiāo)+AI。場(chǎng)景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動(dòng)態(tài)貼圖、video-out、場(chǎng)景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車(chē)、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計(jì)算及視覺(jué)助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實(shí)時(shí)識(shí)別上，實(shí)時(shí)處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴(kuò)展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實(shí)時(shí)整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實(shí)現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營(yíng)銷(xiāo)能力。

相機(jī)+AI。相機(jī)更具交互能力。用戶通過(guò)搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊(cè)和購(gòu)物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識(shí)別人物屬性特征，動(dòng)態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對(duì)人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實(shí)時(shí)檢測(cè)攝像頭中出現(xiàn)的物品、場(chǎng)景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，平均檢測(cè)幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識(shí)別、商品識(shí)別和其他圖像識(shí)別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門(mén)店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說(shuō)明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說(shuō)明包括識(shí)別算法訓(xùn)練、商品識(shí)別、識(shí)別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡(jiǎn)介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運(yùn)維／企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，為企業(yè)客戶提供智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對(duì)高技能運(yùn)維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實(shí)現(xiàn)全年2000萬(wàn)營(yíng)收，迅速成為國(guó)內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬(wàn)人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊(duì)

擎創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的核心成員主要由BMC、微軟等美國(guó)企業(yè)服務(wù)上市公司的運(yùn)維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專家組成，核心團(tuán)隊(duì)成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其中CEO楊辰是國(guó)內(nèi)最頂級(jí)的B端銷(xiāo)售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得10倍的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)；CTO葛曉波擁有長(zhǎng)達(dá)15年的企業(yè)級(jí)軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來(lái)自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對(duì)企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個(gè)曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的團(tuán)隊(duì)，如今在智能運(yùn)維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來(lái)，已從1.0版本升級(jí)至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國(guó)家發(fā)展和民生問(wèn)題的多種行業(yè)。在2017全球運(yùn)維大會(huì)上，夏洛克AIOps獲得由中國(guó)信息通信研究院與高效運(yùn)維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎(jiǎng)。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價(jià)值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運(yùn)維的一站式路徑，助其運(yùn)營(yíng)落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個(gè)層面，并將相關(guān)運(yùn)維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項(xiàng)自研算法，猶如運(yùn)維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運(yùn)維問(wèn)題的根因，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價(jià)值的是，“夏洛克AIOps”還能通過(guò)長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累和機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對(duì)不同客戶，采用個(gè)性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強(qiáng)的可復(fù)制性。

篇5

1.文獻(xiàn)管理中的問(wèn)題

科技文獻(xiàn)快速增長(zhǎng)，電子期刊迅速發(fā)展，科技工作者面對(duì)越來(lái)越多的信息。傳統(tǒng)管理文獻(xiàn)的方法低效、繁瑣、易錯(cuò)的缺點(diǎn)更加突出，故迫切需要一種輔助管理工具來(lái)統(tǒng)籌管理各種文件和資料。如手工完成這些修改，必定是繁瑣、低效而且極易出錯(cuò)，因此高效的引文輔助工具使用十分必要。信息技術(shù)大發(fā)展趨勢(shì)下，各種文獻(xiàn)已經(jīng)基本信息化，搜索技術(shù)也取得了長(zhǎng)足發(fā)展，科研工作者能夠很容易找到海量的相關(guān)文獻(xiàn)。但現(xiàn)有的搜索技術(shù)離智能化距離還非常遠(yuǎn)。因此，查找到的文獻(xiàn)，必須經(jīng)科研工作者人工閱讀分析，判斷其參考價(jià)值。如何管理這些相關(guān)文獻(xiàn)，如何管理這些經(jīng)人工分析具高附加值的文獻(xiàn)，如何在日后的科研工作中快速檢索到這些重要文獻(xiàn)，關(guān)系到科研的效率，是信息時(shí)代科技成敗的關(guān)鍵之一。采用文獻(xiàn)管理軟件則能自動(dòng)進(jìn)行文獻(xiàn)的檢索、收集、整理以及導(dǎo)入、導(dǎo)出，從而降低科研工作強(qiáng)度。[1]

2.EndNote及其功能

1）基本介紹

Endnote由Thomson ResearchSoft公司開(kāi)發(fā)的一款文獻(xiàn)管理工具，用來(lái)進(jìn)行文獻(xiàn)信息檢索，統(tǒng)一管理各種參考文獻(xiàn)及對(duì)應(yīng)文件并創(chuàng)建系統(tǒng)化易識(shí)別的目錄[2]。該軟件支持科技引文索引（SCI）的多種文獻(xiàn)格式，是使用最為廣泛的文獻(xiàn)管理軟件。該軟件支持書(shū)目、PDF文件等多種文獻(xiàn)的管理。通過(guò)該軟件可以方便的對(duì)存儲(chǔ)的記錄進(jìn)行編輯、、查找、排序等操作，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)人文獻(xiàn)的有效組織與管理[3]。EndNote以加載項(xiàng)的形式嵌入到word等編輯器中，在科技論文撰寫(xiě)過(guò)程中進(jìn)行引文管理，從而減少參考文獻(xiàn)引用過(guò)程中產(chǎn)生的格式錯(cuò)誤與引用錯(cuò)誤。

2）建立文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)

建立專題文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于科研查新，及時(shí)掌握科研動(dòng)態(tài)具有重要意義。EndNote提供多種功能快速完成專題文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。其中，最常用的兩種方式是，直接聯(lián)網(wǎng)檢索添加與導(dǎo)入?yún)⒖嘉墨I(xiàn)文件兩種方式。EndNote集成了大多數(shù)英文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的搜索引擎接口，如Web of Knowledge， Spring Link，Science Direct， PubMed等。可直接通過(guò)EndNote軟件進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，自動(dòng)產(chǎn)生包含摘要的題錄數(shù)據(jù)庫(kù)。如果用戶所在單位有對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用權(quán)限，還可以直接下載這些題錄對(duì)應(yīng)的PDF格式的文獻(xiàn)原文。EndNote也可以導(dǎo)入其它用戶發(fā)送過(guò)來(lái)的參考文獻(xiàn)文件，或者是導(dǎo)入從文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索并下載的參考文獻(xiàn)格式文件。前一種數(shù)據(jù)庫(kù)建立方式非常具有效率，后一種方式則方便用戶間交流。EndNote也提供手工錄入題錄信息功能。對(duì)于查不到網(wǎng)絡(luò)電子資源的書(shū)目信息或早期下載的零散文獻(xiàn)資料的錄入，可以考慮手工錄入。該方法輸入速度慢，常產(chǎn)生人工輸入錯(cuò)誤。

3）數(shù)據(jù)庫(kù)管理

文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)管理主要包含、檢索、組織等主要功能。EndNote提供了功能，對(duì)于冗余題錄的刪除非常方便。通常文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)包含大量題錄，手工逐條檢索費(fèi)時(shí)費(fèi)力，EndNote提供了檢索、排序功能。NoteExpress提供了附件功能，能將多個(gè)不同格式的文件資料（包括網(wǎng)絡(luò)鏈接）保存在該題錄下，雙擊即可直接打開(kāi)，省去了在電腦磁盤(pán)中尋找的麻煩?？梢詫?duì)題錄進(jìn)行編輯用來(lái)記錄重要信息。例如可以通過(guò)對(duì)題錄標(biāo)簽（label）欄目填入文獻(xiàn)分級(jí)信息，從而幫助用戶進(jìn)行文獻(xiàn)分類，體現(xiàn)文獻(xiàn)重要性或者用戶閱讀、關(guān)注程度。EndNote提供文獻(xiàn)導(dǎo)出功能，可以將一些參考文獻(xiàn)以多種參考文獻(xiàn)格式導(dǎo)出后發(fā)送給其它科研工作者，方便學(xué)術(shù)交流。

4）引文管理

EndNote提供的另一項(xiàng)核心功能是參考文獻(xiàn)的自動(dòng)格式化生成。該軟件支持幾千種國(guó)際期刊的參考文獻(xiàn)格式，提供幾百種寫(xiě)作模板，各個(gè)領(lǐng)域的文章均能找到合適的寫(xiě)作模板。寫(xiě)作過(guò)程中，可通過(guò)光標(biāo)選中插入?yún)⒖嘉墨I(xiàn)的位置，在EndNote中選擇要插入的引文，即可通過(guò)嵌入MS office 2007的EndNote插件完成引文的插入。EndNote提供了豐富的引文排版樣式，在文章改投其它期刊時(shí)可以迅速變換參考文獻(xiàn)格式。EndNote能替用戶完成格式調(diào)整，引文的整理、標(biāo)注和順序排列，從而為科研工作者減少機(jī)械重復(fù)性的勞動(dòng)。

3 結(jié)語(yǔ)

EndNote提供的各項(xiàng)功能極大方便了文獻(xiàn)信息的收集、整理和寫(xiě)作應(yīng)用，極大的方便了科研信息采集，管理，應(yīng)用及挖掘。EndNote能將科研工作者從繁瑣、易錯(cuò)、低效文獻(xiàn)管理與寫(xiě)作中解放出來(lái)，從而使科研工作者集中精力于創(chuàng)造性的科研創(chuàng)新。另外，EndNote已經(jīng)解決了很多文獻(xiàn)調(diào)研寫(xiě)作中的問(wèn)題，但依然還有許多值得改進(jìn)的地方。EndNote應(yīng)完善對(duì)中文數(shù)據(jù)庫(kù)的支持。EndNote應(yīng)綜合人工智能、認(rèn)知科學(xué)、管理科學(xué)等多學(xué)科的先進(jìn)理論改善文獻(xiàn)組織技術(shù)，搜索技術(shù)（包括文字、圖片、音頻、視頻等），從而人機(jī)互動(dòng)更自然，信息篩選更精準(zhǔn)。合作研究已經(jīng)成為學(xué)術(shù)研究的主流，加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流、共享文獻(xiàn)資源，網(wǎng)絡(luò)閱讀、評(píng)注越來(lái)越成為廣大研究人員的共同需要。

參考文獻(xiàn)

篇6

在過(guò)去的二十年里，商務(wù)智能與分析（Business intelligence and analytics，BI&A）與大數(shù)據(jù)相關(guān)的分析隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展在工業(yè)界及學(xué)術(shù)界變得越來(lái)越重要。來(lái)自于Bloomberg商業(yè)周刊的報(bào)道（2011）顯示，97%的超過(guò)1億市值的公司使用了商務(wù)分析技術(shù)。據(jù)麥肯錫全球機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，到2018年，僅美國(guó)一年就會(huì)面臨14到1萬(wàn)人的深度分析技術(shù)人才的需求，同時(shí)約有150萬(wàn)數(shù)據(jù)分析經(jīng)理的缺口[1]。

“智能”一詞自20世紀(jì)50年代被人工智能方面的研究人員提出并沿用至今。而商務(wù)智能（Business intelligence）則隨著信息技術(shù)的發(fā)展在20世紀(jì)90年代被企業(yè)界和學(xué)術(shù)界熟知。自2008年大數(shù)據(jù)的一系列論文在NATURE上發(fā)表，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已被應(yīng)用到從文本、計(jì)算機(jī)日志、傳感器、社交媒體等產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化、體量巨大、類型繁多、價(jià)值低密度、要求快速處理的大數(shù)據(jù)。BI&A經(jīng)歷了BI&A1.0，BI&A2.0和BI&A3.0的演進(jìn)。他們分別對(duì)應(yīng)面向基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、基于web的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、基于移動(dòng)及傳感器的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。因此，BI&A3.0是面向大數(shù)據(jù)分析的新興領(lǐng)域。

BI&A3.0面向大數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生的巨大影響，它涵蓋了電子商務(wù)及營(yíng)銷(xiāo)智能、電子政務(wù)及政治2.0、科學(xué)與技術(shù)、智慧健康、安全及公共安保等方面。涉及的技術(shù)領(lǐng)域包括大數(shù)據(jù)分析，例如統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、序列及暫時(shí)挖局、空間挖掘、過(guò)程挖掘、網(wǎng)絡(luò)挖掘、web挖掘、基于列的數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、并行數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算、Hadoop、Mapreduce，文本分析，例如靜態(tài)NLP信息抽取、主題模型、問(wèn)答系統(tǒng)、選項(xiàng)挖掘、情緒及影響分析等。除此之外，還包括web分析、網(wǎng)絡(luò)分析、移動(dòng)分析等大的技術(shù)分析方面。因此，BI&A3.0是未來(lái)管理科學(xué)與工程專業(yè)研究生培養(yǎng)的重要基礎(chǔ)和研究熱點(diǎn)。

BI&A3.0的發(fā)展和應(yīng)用對(duì)管理科學(xué)與工程碩士研究生的培養(yǎng)提出了挑戰(zhàn)。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面，BI&A聚焦于理解、解釋、戰(zhàn)略并服務(wù)于組織。一些學(xué)科對(duì)BI&A的發(fā)展作出了貢獻(xiàn)，例如信息管理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理學(xué)和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)。

然而，目前的課程體系設(shè)置相對(duì)于商務(wù)分析技術(shù)及大數(shù)據(jù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)較滯后。雖然大部分學(xué)校針對(duì)學(xué)生的研究方法及研究能力的培養(yǎng)開(kāi)設(shè)了一些BI&A課程，例如復(fù)雜系統(tǒng)分析與決策、隨機(jī)過(guò)程、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、矩陣分析、Matlab、現(xiàn)代管理分析技術(shù)等。這些課程的設(shè)置對(duì)于面向大數(shù)據(jù)的BI&A3.0的研究及應(yīng)用來(lái)說(shuō)尚有差距，缺乏系統(tǒng)性和前沿性。因此，面向BI&A3.0的研究生課程體系改革具有一定的現(xiàn)實(shí)意義及急迫性。

1.教學(xué)研究的內(nèi)容及實(shí)踐內(nèi)容

圍繞如何培養(yǎng)面向大數(shù)據(jù)及BI&A3.0數(shù)據(jù)分析及研究能力進(jìn)行課程體系改革研究。借鑒國(guó)際國(guó)內(nèi)針對(duì)從BI&A1.0到BI&A3.0的知識(shí)體系及技能相關(guān)的教學(xué)改革，注重管理科學(xué)與工程的專業(yè)內(nèi)涵。

（1）教學(xué)研究的內(nèi)容

①對(duì)國(guó)內(nèi)和國(guó)際當(dāng)前的面向BI&A3.0大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的知識(shí)體系及技能進(jìn)行梳理。

②對(duì)本校管理科學(xué)與工程專業(yè)主要的研究方向進(jìn)行梳理，調(diào)研面向BI&A3.0大數(shù)據(jù)分析的具體能力和層次要求。

③結(jié)合國(guó)際國(guó)內(nèi)面向BI&A3.0的知識(shí)及技能體系與本校管理科學(xué)與工程主要的研究方向，提出面向BI&A3.0的管理類研究生課程體系改革的具體方案，包括課程設(shè)置、教學(xué)方式、考核方式、教學(xué)目的與要求。

（2）實(shí)踐內(nèi)容

通過(guò)設(shè)計(jì)與理論相配套的課程實(shí)驗(yàn)、研討與課程內(nèi)容密切相關(guān)的科學(xué)問(wèn)題、及時(shí)追蹤研究熱點(diǎn)，使得實(shí)踐環(huán)節(jié)成為提高研究生BI&A3.0創(chuàng)新和研究的推動(dòng)器，同時(shí)也提高學(xué)生在實(shí)踐方面的興趣和動(dòng)手能力。

2.教學(xué)及實(shí)踐改革的目標(biāo)

（1）教學(xué)目標(biāo)。通過(guò)建立面向BI&A3.0的管理類研究生課程教學(xué)體系，使得研究生掌握BI&A3.0的基本知識(shí)體系、知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、基本研究能力，并最終培養(yǎng)研究生掌握面向BI&A3.0的創(chuàng)新能力。

（2）實(shí)踐目標(biāo)。通過(guò)培養(yǎng)學(xué)生面向BI&A3.0的實(shí)踐技能，培養(yǎng)研究生面向BI&A3.0的實(shí)踐能力，包括文獻(xiàn)檢索能力、借助計(jì)算機(jī)的分析能力、數(shù)學(xué)建模能力、數(shù)據(jù)收集能力。

3.課題研究要解決的問(wèn)題

圍繞面向BI&A3.0的管理類研究生課程體系的建設(shè)，本課題將要解決如下問(wèn)題：

（1）如何劃定面向BI&A3.0的分析及計(jì)算機(jī)技能。面向BI&A3.0的分析及計(jì)算機(jī)技能涵蓋的面十分廣泛，本校管理類研究生所依附的學(xué)科方向及研究重點(diǎn)決定了這些技能需有選擇地納入。因此，需要解決具體納入哪些分析及計(jì)算機(jī)技能的培養(yǎng)。

（2）如何結(jié)合研究方向與BI&A3.0的應(yīng)用。培養(yǎng)面向BI&A3.0大數(shù)據(jù)分析能力的目的是將BI&A3.0大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到具體的研究方向。物流、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、工程管理、運(yùn)營(yíng)管理等方向的研究需要將這些領(lǐng)域的知識(shí)和BI&A3.0的應(yīng)用結(jié)合起來(lái)才能達(dá)到培養(yǎng)的目的。

4.擬采取的方法

（1）借鑒國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的BI&A3.0教學(xué)教改經(jīng)驗(yàn)。對(duì)國(guó)際和國(guó)內(nèi)BI&A3.0相關(guān)的教學(xué)教改文獻(xiàn)進(jìn)行分析，并參加相關(guān)的國(guó)際國(guó)內(nèi)會(huì)議，與國(guó)內(nèi)外同行進(jìn)行交流學(xué)習(xí)。

（2）對(duì)本校管理類研究生現(xiàn)狀及改革反饋進(jìn)行調(diào)研。通過(guò)以往教學(xué)實(shí)踐的總結(jié)、專家學(xué)者的討論、課題組集體研究的方式，調(diào)研適合本課程體系服務(wù)學(xué)科專業(yè)的研究生課程教學(xué)內(nèi)容、目標(biāo)、方法與手段。

（3）對(duì)企業(yè)界進(jìn)行調(diào)研發(fā)掘BI&A3.0實(shí)際應(yīng)用能力的需求。通過(guò)對(duì)企業(yè)界進(jìn)行調(diào)研，發(fā)現(xiàn)潛在的BI&A3.0應(yīng)用方向。通過(guò)這些方向的發(fā)掘彌補(bǔ)課程體系設(shè)置的不足。

篇7

設(shè)計(jì)發(fā)展到今天，工業(yè)設(shè)計(jì)、信息藝術(shù)設(shè)計(jì)、環(huán)境藝術(shù)設(shè)計(jì)、建筑設(shè)計(jì)、視覺(jué)傳達(dá)設(shè)計(jì)、媒體與傳播設(shè)計(jì)等等這些設(shè)計(jì)專業(yè)細(xì)分實(shí)際上都是對(duì)設(shè)計(jì)師“入門(mén)階段”的專業(yè)技能和實(shí)際操作層面的技術(shù)種類的細(xì)分，而從更高的設(shè)計(jì)思維與設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域，各個(gè)專業(yè)方向都有基于本專業(yè)的實(shí)踐方式對(duì)服務(wù)管理、體驗(yàn)方式、信息傳達(dá)這些更高層次的設(shè)計(jì)思維觀的關(guān)注和深入研究。本文研究和分析的主要范疇是基于交互設(shè)計(jì)、服務(wù)設(shè)計(jì)和信息藝術(shù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的討論。

1作為設(shè)計(jì)過(guò)程的服務(wù)設(shè)計(jì)和作為剖析需求的體驗(yàn)設(shè)計(jì)

服務(wù)設(shè)計(jì)中有一個(gè)核心概念“生活方式”，而體驗(yàn)設(shè)計(jì)的重點(diǎn)當(dāng)然在“用戶體驗(yàn)”，進(jìn)一步說(shuō)是滿足用戶對(duì)身心體驗(yàn)的需求。這前后二者的提出都是基于社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平長(zhǎng)足發(fā)展、社會(huì)生產(chǎn)制造業(yè)和物資分配方式能夠給人們生活提供相對(duì)足夠物質(zhì)資源的前提，因此這些設(shè)計(jì)理念都強(qiáng)調(diào)對(duì)“非物質(zhì)”因素的設(shè)計(jì)，特別關(guān)注對(duì)人與物（機(jī)器）的關(guān)系、人與技術(shù)的關(guān)系、人與社會(huì)的關(guān)系、人與環(huán)境關(guān)系、人與人的自我認(rèn)知的重新認(rèn)識(shí)和價(jià)值判斷。

服務(wù)設(shè)計(jì)為消費(fèi)者創(chuàng)造了他們理想或意想不到的適宜的生活方式，這是一種通過(guò)優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)的過(guò)程和接觸點(diǎn)使得系統(tǒng)內(nèi)的各個(gè)利益相關(guān)者獲得更大價(jià)值的設(shè)計(jì)觀念。從設(shè)計(jì)哲學(xué)上看，服務(wù)設(shè)計(jì)是對(duì)過(guò)程的設(shè)計(jì)，更多的是將消費(fèi)者（也就是人）作為系統(tǒng)內(nèi)的一個(gè)重要組成核心，通過(guò)將其周?chē)巴獠恳蛩亍保ㄎ镔|(zhì)與非物質(zhì)的相互關(guān)系）不斷優(yōu)化來(lái)促成對(duì)這一核心提供價(jià)值。

而體驗(yàn)設(shè)計(jì)是對(duì)“內(nèi)部因素”的設(shè)計(jì)，是對(duì)“體驗(yàn)”本身進(jìn)行設(shè)計(jì)，從設(shè)計(jì)哲學(xué)上來(lái)說(shuō)就放大和直接剖析設(shè)計(jì)對(duì)象這一“賓語(yǔ)”，將“人”這一核心概念逐層剝離開(kāi)，對(duì)其可能的感知感受、本能的行為反應(yīng)、可能的思維方式和上升的情感反思進(jìn)行分析和預(yù)判，為其需要被滿足或還未被發(fā)掘的“自我認(rèn)知需求”提供可能機(jī)遇。

從更加生動(dòng)感性的角度詮釋，“體驗(yàn)十分重要，因?yàn)樗言O(shè)計(jì)中心從設(shè)計(jì)生活方式變成了設(shè)計(jì)生活的意義?！?/p>

2體驗(yàn)設(shè)計(jì)可以創(chuàng)造生活意義

在理解“體驗(yàn)設(shè)計(jì)可以創(chuàng)造生活意義”這個(gè)話題之前，先回憶一個(gè)大家熟知的“雞湯故事”幫助話題更好展開(kāi)：一日富翁與漁夫的對(duì)話，問(wèn)他為什么不繼續(xù)去捕魚(yú)，捕魚(yú)可以賺更多的錢(qián)可以雇更多幫手，可以自己當(dāng)老板，最后可以舒舒服服地在此地曬太陽(yáng)。漁夫笑著反詰到：那我此刻不正在曬太陽(yáng)嗎？ 對(duì)于這個(gè)心靈雞湯故事，過(guò)去最流行的解讀就是不要過(guò)多的為了追求物質(zhì)而迷失方向，要有澄澈的心境，因?yàn)樽罱K我們需要擁有的只是一刻的輕松和陽(yáng)光，那這些“財(cái)富”我們?cè)缇鸵呀?jīng)擁有了。這個(gè)故事在今天明顯有了更新更全面的解讀方式。當(dāng)今時(shí)代和社會(huì)背景下，對(duì)“財(cái)富”也可以說(shuō)個(gè)人所擁有“價(jià)值”的定義絕不僅僅是“一片陽(yáng)光和愜意”這么簡(jiǎn)單。對(duì)于富人來(lái)說(shuō)，他享有經(jīng)濟(jì)財(cái)務(wù)自，享有自我實(shí)現(xiàn)的滿足感，享有他人的尊重，享有豐富的社會(huì)資源和人際關(guān)系，即便不著意于“名和利”，他仍然享有享有對(duì)信息和資訊更廣泛的涉獵方式和更高效的接觸手段，擁有豐富精彩的人生經(jīng)歷和身臨其境的體驗(yàn)，而漁夫只有“陽(yáng)光”。如果按照故事原意的解讀，放在體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)背景下，漁夫所擁有的“價(jià)值提供物”――體驗(yàn)，較之于富人來(lái)說(shuō)是可能是相對(duì)“匱乏”的。當(dāng)然，體驗(yàn)這一精神狀態(tài)或過(guò)程從宏觀上本身無(wú)法量化和做定性比較，若漁夫能夠充分的體驗(yàn)和感受“這一刻”的狀態(tài)并且從精神上得到足夠的滿足，那么他所有的“價(jià)值”也絕不比富人少。這就是在體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)時(shí)代下對(duì)“富人和漁夫”的故事雙重解讀。

在馬斯洛的“需求層次”理論中，最高需求層次是“自我實(shí)現(xiàn)”的階段。“事物有了價(jià)值，還需要被體驗(yàn)，人們?cè)絹?lái)越重視精神消費(fèi)和情感滿足?！碑?dāng)某人購(gòu)買(mǎi)一種體驗(yàn)時(shí)，他是在花時(shí)間享受某一企業(yè)所提供的一系列值得記憶的事件――就像在戲劇演出中那樣――使他身臨其境。人們的需求層次越來(lái)越向高的需求層次靠近，對(duì)社會(huì)地位、友情、自尊、他尊的追求，都是需要或希望被滿足的“體驗(yàn)”。因此，高品質(zhì)服務(wù)創(chuàng)造的“體驗(yàn)”成了滿足人們需要的主要經(jīng)濟(jì)提供物。體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)中，設(shè)計(jì)師不再是簡(jiǎn)單操作層面的“創(chuàng)造者”，而是讓消費(fèi)者在精心制作的舞臺(tái)上開(kāi)始自己獨(dú)一無(wú)二、值得回憶表演的“促成者”。這些都是體驗(yàn)設(shè)計(jì)可以創(chuàng)造生活意義的證明。

3體驗(yàn)設(shè)計(jì)如何創(chuàng)造生活意義、價(jià)值

2001年，美國(guó)信息交互設(shè)計(jì)專家謝佐夫在《體驗(yàn)設(shè)計(jì)》一書(shū)中，首次給出了體驗(yàn)設(shè)計(jì)定義：“體驗(yàn)設(shè)計(jì)是將消費(fèi)者的參與融入設(shè)計(jì)中，是企業(yè)把服務(wù)作為“舞臺(tái)”、產(chǎn)品作欏暗讕摺?、环境作巍安季啊?，使消費(fèi)者在商業(yè)活動(dòng)過(guò)程中感受到美好的體驗(yàn)過(guò)程，……體驗(yàn)特征應(yīng)從感官、行為、精神三個(gè)層面上綜合表現(xiàn)。”由此可以看出，體驗(yàn)設(shè)計(jì)的目的從客觀上說(shuō)就是為了創(chuàng)造更好的用戶體驗(yàn)、提供更多的體驗(yàn)感受而設(shè)計(jì)；從設(shè)計(jì)行為上來(lái)說(shuō)是可能包括對(duì)認(rèn)知科學(xué)因素的探索和轉(zhuǎn)化、對(duì)服務(wù)行為和系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)化、對(duì)服務(wù)的有形物質(zhì)資料和無(wú)形的行為方式的規(guī)范和管理；從設(shè)計(jì)可能涉及到的學(xué)科方向看包括：認(rèn)知科學(xué)（心智哲學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)）、行為學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、倫理學(xué)、人類學(xué)等。對(duì)這些學(xué)科的關(guān)注和相關(guān)研究方法的引入，標(biāo)志著體驗(yàn)設(shè)計(jì)開(kāi)始真正走向了關(guān)注內(nèi)在精神需求和自我認(rèn)知滿足的研究領(lǐng)域。

（1）體驗(yàn)設(shè)計(jì)將用戶參與引入到設(shè)計(jì)的環(huán)節(jié)，使得用戶或消費(fèi)者意識(shí)到自身是設(shè)計(jì)服務(wù)的主體，這本身就擴(kuò)展了用戶對(duì)自身創(chuàng)造價(jià)值方式的理解范疇，同時(shí)也強(qiáng)化了用戶對(duì)自我可創(chuàng)造價(jià)值能力的滿足感。

（2）體驗(yàn)設(shè)計(jì)為用戶提供多種時(shí)空方式、感官通道、交互行為、服務(wù)模式、情景內(nèi)容的體驗(yàn)，豐富了用戶的生活經(jīng)歷，擴(kuò)展了用戶的認(rèn)知同時(shí)強(qiáng)化了用戶對(duì)自我認(rèn)知的判斷和體察。具體說(shuō)來(lái)，體驗(yàn)設(shè)計(jì)提供的多種時(shí)空方式包括歷時(shí)性的過(guò)程的體驗(yàn)和瞬時(shí)性的結(jié)果的體驗(yàn)；為用戶提供的多種感官通道外界信息包括視覺(jué)的、聽(tīng)覺(jué)的、嗅覺(jué)的、觸覺(jué)的、溫覺(jué)的，以及多通道綜合聯(lián)絡(luò)式的信號(hào)刺激；為用戶提供了多種交互行為的體驗(yàn)方式包括人與物的接觸、接觸型人機(jī)界面、非接觸型透明交互、具身交互方式、沉浸式增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境體驗(yàn)、沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)、行為和語(yǔ)言交互等；為用戶提供的不同商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)形態(tài)的體驗(yàn)接觸包括商業(yè)性質(zhì)的線下產(chǎn)品服務(wù)推廣體驗(yàn)、在線電子商務(wù)業(yè)務(wù)的營(yíng)銷(xiāo)和廣告、科學(xué)普及和知識(shí)傳播為目的的線上數(shù)字化展覽和線下實(shí)體科技館體驗(yàn)、藝術(shù)與文化研究推廣位目的的藝術(shù)展覽和博覽會(huì)等；為用戶提供的不同情境內(nèi)容的體驗(yàn)方式包括對(duì)自然科學(xué)知識(shí)普及的情境、對(duì)藝術(shù)文學(xué)文化價(jià)值的再現(xiàn)和感悟的情境、對(duì)未來(lái)智能生活和物聯(lián)網(wǎng)家具生活展示的情境、對(duì)優(yōu)越生活服務(wù)和信息化社會(huì)智能管理方式的展示的情境、科幻超前極限環(huán)境體驗(yàn)的情境、對(duì)數(shù)字娛樂(lè)及互動(dòng)游戲的體驗(yàn)的情境、對(duì)科學(xué)技術(shù)前端科技可視化可理解的展示的情境等等。

（3）體驗(yàn)設(shè)計(jì)通過(guò)強(qiáng)化用戶對(duì)自我認(rèn)知的判斷和體察，觸發(fā)、激發(fā)、誘發(fā)更多的體驗(yàn)需求和實(shí)現(xiàn)個(gè)人滿足的手段。

（4）體驗(yàn)設(shè)計(jì)通過(guò)更高的設(shè)計(jì)滿足目標(biāo)和創(chuàng)新的設(shè)計(jì)行為方式，將更好的優(yōu)化和整合各個(gè)設(shè)計(jì)部門(mén)和設(shè)計(jì)實(shí)踐方式。這種優(yōu)化包括化基于產(chǎn)品的物理性設(shè)計(jì)、基于生活方式的系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)、基于用戶體驗(yàn)的的交互性設(shè)計(jì)、基于信息傳遞和獲取的信息藝術(shù)設(shè)計(jì)、以及基于人――物――社會(huì)――環(huán)境的信息時(shí)代大背景下的綜合性設(shè)計(jì)。

（5）體驗(yàn)設(shè)計(jì)在提供給用戶更多無(wú)可復(fù)制、獨(dú)一無(wú)二、充滿回憶的“體驗(yàn)”的同時(shí)，可以做到真正刺激體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)模式下社會(huì)的生產(chǎn)力，挖掘和促生更多創(chuàng)新交叉式的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，豐富和提升社會(huì)文化內(nèi)容和人們的精神文明世界，誘發(fā)更多新興前沿科技的研究并促進(jìn)其向社會(huì)生活的快速轉(zhuǎn)化，最終通過(guò)提升人類對(duì)自我認(rèn)知和價(jià)值需求判斷的哲學(xué)、倫理學(xué)、人類學(xué)高度來(lái)更好地促進(jìn)人類與物質(zhì)、社會(huì)、環(huán)境友好關(guān)系的締結(jié)和平衡穩(wěn)定的發(fā)展。

以上就是筆者對(duì)體驗(yàn)設(shè)計(jì)如何創(chuàng)造價(jià)值、以及可能創(chuàng)造何種價(jià)值的思考和預(yù)測(cè)。

4能夠創(chuàng)造更多“體驗(yàn)”的最新科學(xué)技術(shù)手段

技術(shù)已經(jīng)并將繼續(xù)成為以人為中心，它將提高人、企業(yè)和事物之間的透明度。隨著技術(shù)演變更加適應(yīng)工作場(chǎng)所和家庭環(huán)境，并且與企業(yè)和其他人的互動(dòng)加強(qiáng)，這種關(guān)系將變得更加交織。設(shè)計(jì)師應(yīng)該更加應(yīng)該“謹(jǐn)慎、周密地運(yùn)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，在新的生態(tài)文化、價(jià)值觀念下，創(chuàng)造新的產(chǎn)品或新的價(jià)值意義，同時(shí)設(shè)計(jì)也應(yīng)該對(duì)其功能和后果進(jìn)行全面的社會(huì)評(píng)價(jià)和控制。[4]”。因此，對(duì)于最新前言技術(shù)特別是生命科學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)、可穿戴智能設(shè)備技術(shù)的即時(shí)了解和掌握，將有助于設(shè)計(jì)師更好地對(duì)未來(lái)體驗(yàn)設(shè)計(jì)發(fā)展趨勢(shì)、可能性進(jìn)行判斷和預(yù)設(shè)。

2016年7月，全球最具權(quán)威的IT研究與顧問(wèn)咨詢公司Gartner高德納咨詢公司了年度新興技術(shù)成熟度曲線。Gartner指出，2016年是數(shù)字的一年，數(shù)字業(yè)務(wù)創(chuàng)新是“新常態(tài)”，有三個(gè)趨勢(shì)非常突出：一是感知智能機(jī)器時(shí)代來(lái)臨；二是透明的身臨其境的體驗(yàn)更加優(yōu)化；三是平臺(tái)革命正在醞釀[5]。

（1）感知智能機(jī)器技術(shù)為體驗(yàn)的獲得和判斷提供更多的科學(xué)依據(jù)、大數(shù)據(jù)來(lái)源，以及提供“體驗(yàn)生活”（包括工作、學(xué)習(xí)、娛樂(lè)、交流）這一“舞臺(tái)劇”的敘事方式和文本情境――Contexts。智能感知技術(shù)將是未來(lái)10年里最具認(rèn)知突破力的一類技術(shù)，包含智能微塵、機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬個(gè)人助理、認(rèn)知專家顧問(wèn)、語(yǔ)音翻譯、智能數(shù)據(jù)挖掘、智能工作空間、會(huì)話用戶界面、智能機(jī)器人、商業(yè)無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、自然語(yǔ)言問(wèn)答等技術(shù)，這些技術(shù)將極大的提高對(duì)可收集到的所有認(rèn)知體驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集寬度、分析精度、利用效率。

（2）透明化身臨其境的體驗(yàn)技術(shù)將為用戶體驗(yàn)過(guò)程、特別是用戶對(duì)自身本質(zhì)屬性和能力的探索感悟過(guò)程提供無(wú)限的表演道具和戲劇沖突――Elements。這個(gè)趨勢(shì)中的關(guān)鍵技術(shù)包括4D打印、腦機(jī)接口、人類機(jī)能增加、自我實(shí)現(xiàn)的高級(jí)分析（Advanced Analytics With Self-Service Delivery）、立體顯示技術(shù)、情感運(yùn)算、互聯(lián)家庭、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和手勢(shì)控制設(shè)備、可穿戴設(shè)備等。

（3）平臺(tái)實(shí)現(xiàn)將為實(shí)現(xiàn)更全面、更人性化、更安全、更智能的體驗(yàn)生活搭建時(shí)空背景和舞臺(tái)結(jié)構(gòu)――Stage。新興技術(shù)正在改變“平臺(tái)”的定義和使用平臺(tái)的方式。從技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施到生態(tài)系y平臺(tái)，平臺(tái)或系統(tǒng)有了較新的商業(yè)模式，正在形成人類生活和技術(shù)之間的橋梁。這些關(guān)鍵平臺(tái)實(shí)現(xiàn)技術(shù)包括：物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、智慧型信息服務(wù)系統(tǒng)、混合云空間，以及“神經(jīng)形態(tài)硬件、量子計(jì)算、軟件定義安全和軟件定義一切（SDx）”等技術(shù)。

物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)是借助互聯(lián)技術(shù)和各類平臺(tái)，在物（包括產(chǎn)品、服務(wù)與地點(diǎn)等）與人之間建立起來(lái)的一種關(guān)系，是第四次工業(yè)革命中聯(lián)結(jié)物理應(yīng)用與數(shù)字應(yīng)用的重要橋梁和紐帶。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中傳感器以及其他可將物理世界中的物品與虛擬網(wǎng)絡(luò)相接通的各種方式，正在以驚人的速度傳播開(kāi)來(lái)，不管是制造業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)還是醫(yī)療衛(wèi)生，所有行業(yè)概莫能外。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，將會(huì)豐富體驗(yàn)設(shè)計(jì)中人與物的相關(guān)關(guān)系、物與物的相關(guān)關(guān)系以及人與環(huán)境的相關(guān)關(guān)系的概念。

智能機(jī)器：機(jī)器具有類似人類在學(xué)習(xí)、推理、適應(yīng)和理解等方面的能力就被稱為“智能”。智能機(jī)器人按照其適用案例的范圍可以分為：具有廣泛使用案例的“強(qiáng)人工智能”和僅限于特定（窄）案例的“弱人工智能”（專用機(jī)器智能）。以目前的人工智能為例，蘋(píng)果手機(jī)Siri語(yǔ)音控制系統(tǒng)通過(guò)預(yù)設(shè)答案及網(wǎng)絡(luò)搜索手段實(shí)現(xiàn)了初步智能應(yīng)用。但參加達(dá)沃斯年會(huì)的科技界人士預(yù)測(cè)，未來(lái)人工智能完全可以實(shí)現(xiàn)理解語(yǔ)言、讀懂文件、自我學(xué)習(xí)甚至情感理解。當(dāng)然，具有能夠控制自身思維、維護(hù)系統(tǒng)生態(tài)并且具有再生產(chǎn)方式的機(jī)器只存在于科幻小說(shuō)。今天人工智能系統(tǒng)，都不能通過(guò)等同于人類的智力通用測(cè)試（當(dāng)然也沒(méi)有完全可接受對(duì)人類的智慧的測(cè)量方式去測(cè)試機(jī)器）。這并不是說(shuō)，永遠(yuǎn)不可能創(chuàng)造一種接近于人類認(rèn)知能力的機(jī)器，但我們可能距離完成必要研究和工程實(shí)驗(yàn)還有好幾十年?？梢韵胂?，在進(jìn)行智能機(jī)器技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)意設(shè)計(jì)的Google公司、MIT麻省理工藝術(shù)媒體實(shí)驗(yàn)室，他們的工作具有意義非凡的體驗(yàn)感，研究和工作于這些領(lǐng)域的設(shè)計(jì)師、科學(xué)家每一個(gè)細(xì)節(jié)的工作開(kāi)展都是對(duì)人類自身智慧、認(rèn)知體察和倫理觀念的思考與體驗(yàn)。

人類機(jī)能增進(jìn)：人類機(jī)能增強(qiáng)過(guò)程沿著自發(fā)且可探測(cè)、可量化監(jiān)控的軌跡和范圍發(fā)展?，F(xiàn)在通過(guò)技術(shù)來(lái)增強(qiáng)人能力的方式主要集中在行為軌跡和行為范圍的某個(gè)特定的點(diǎn)上，技術(shù)提供特定的且可量化檢測(cè)的幫助，例如監(jiān)控睡眠質(zhì)量的智能手環(huán)和監(jiān)控呼吸心跳并調(diào)節(jié)微電流環(huán)境的保健磁療頸環(huán)。不過(guò)，事實(shí)上，研究提供更多的自發(fā)和不可檢測(cè)的增強(qiáng)人類機(jī)能的技術(shù)確實(shí)遇到了一些極端情況和綜合癥，力圖例如提高精神集中度的隱形眼鏡顯示器或腦刺激技術(shù)，再例如外科植入物或直接的遺傳基因編碼操控技術(shù)。增強(qiáng)或改善人類機(jī)能，勢(shì)必會(huì)給人類的體驗(yàn)提供更廣泛的接觸途徑、更敏感的交感神經(jīng)和更簡(jiǎn)單可行的交互方式，不過(guò)面對(duì)選擇用技術(shù)增強(qiáng)身體和頭腦機(jī)能的“社會(huì)人”，人際關(guān)系、組織、社會(huì)、環(huán)境勢(shì)必也會(huì)面對(duì)越來(lái)越多的挑戰(zhàn)。

腦機(jī)接口（Brain-Computer Interface）：Emotiv Epoc是一種智能頭戴式設(shè)備，由美國(guó)加州舊金山的神經(jīng)科技公司Emotiv Systems花費(fèi)了五年時(shí)間研發(fā)人腦-電腦接口的最新成果，是目前市場(chǎng)上通用度和流通性最高的這一款腦機(jī)接口設(shè)備之一。 Emotiv Epoc運(yùn)用一種被稱為非侵入性的腦電波儀（EEG）技術(shù)，感測(cè)并學(xué)習(xí)每個(gè)使用者大腦神經(jīng)元電訊號(hào)模式，讀取使用者大腦對(duì)特定動(dòng)作產(chǎn)生的神經(jīng)元電信號(hào)脈沖頻段，配合以先進(jìn)軟件進(jìn)行腦電波信號(hào)頻率的模式分析和解讀，將其轉(zhuǎn)化成電腦或游戲機(jī)能理解的訊息，再以無(wú)線信號(hào)傳輸?shù)诫娔X，最終在熒幕上復(fù)制出同樣的“動(dòng)作”或人的“意念。相較以前僅能探測(cè)基本、常見(jiàn)的精神狀態(tài)，如“精力集中”的技術(shù)，Emotive還能同時(shí)區(qū)分具體的想法如：“推”和“舉”，以及情感如“興奮”或“平靜”。 使用者戴上之后，只需起心動(dòng)念便可以操控眼前的電腦，透過(guò)意志和情感控這給與了科學(xué)家和設(shè)計(jì)師有關(guān)研究人類大腦是如何運(yùn)轉(zhuǎn)以及如何擴(kuò)展人類對(duì)自身認(rèn)知的有價(jià)值的設(shè)計(jì)洞見(jiàn)。

5對(duì)未來(lái)體驗(yàn)設(shè)計(jì)作用和職責(zé)之思考

現(xiàn)在消費(fèi)者通過(guò)佩戴智能腦機(jī)接口設(shè)備已經(jīng)可以通過(guò)EG（大腦電信號(hào)動(dòng)態(tài)畫(huà)面）直觀的看到即時(shí)的大腦動(dòng)態(tài)變化以及腦內(nèi)信息交換互動(dòng)方式，腦機(jī)接口可以使人用大腦的意見(jiàn)來(lái)移動(dòng)事物，雖然只是將電腦里的花朵“催開(kāi)”?？梢栽囅?，在不久的將來(lái)，如果人類“設(shè)計(jì)”的范疇已經(jīng)到了可以控制人類本身在微觀概念上的生物遺傳屬性和神經(jīng)元信號(hào)傳遞方式，那么是否人類的任何“體驗(yàn)感”都可以由一段信號(hào)編碼的電磁脈沖來(lái)提供呢？這種身臨其境可能是“心臨其境”或者“腦臨其境”，與真實(shí)環(huán)境中人的情境體驗(yàn)可以做到“電信號(hào)脈沖級(jí)別”的接近甚至完全一致，那么這種深入到生理學(xué)、心理學(xué)境界的“完全一致”是否會(huì)成為對(duì)人類生活方式、價(jià)值認(rèn)識(shí)和行為原則的一種挑戰(zhàn)呢？

即使現(xiàn)在作為設(shè)計(jì)師無(wú)法用文藝創(chuàng)作的方式對(duì)未來(lái)科技和生活方式進(jìn)行預(yù)判和想象，我們身為設(shè)計(jì)師還是有很多可以創(chuàng)造價(jià)值的作用和需要踐行的職責(zé)。

（1）不斷研究和判斷體驗(yàn)設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)理論和方法，價(jià)值判斷和審美范式，用更系統(tǒng)有效的設(shè)計(jì)原則和價(jià)值判斷幫助推進(jìn)由體驗(yàn)設(shè)計(jì)所串聯(lián)起的產(chǎn)品-商品-服務(wù)-系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈的規(guī)劃和發(fā)展，以創(chuàng)造更多的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值、社會(huì)人文價(jià)值和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。

（2）體驗(yàn)設(shè)計(jì)包含感官體驗(yàn)設(shè)計(jì)、情感體驗(yàn)設(shè)計(jì)、思考體驗(yàn)設(shè)計(jì)、行為體驗(yàn)設(shè)計(jì)、關(guān)聯(lián)體驗(yàn)設(shè)計(jì)和混合式體驗(yàn)設(shè)計(jì)。充分學(xué)習(xí)有關(guān)這些設(shè)計(jì)的學(xué)科專業(yè)知識(shí)（包括心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、社會(huì)學(xué)、人類學(xué)、哲學(xué)等），充分掌握或創(chuàng)造能夠有效展開(kāi)以上設(shè)計(jì)研究的研究方法（例如影子預(yù)示法、訪談?wù){(diào)研法、觀察法、圖表歸納法、需求轉(zhuǎn)述法、情緒版和情境角色扮演法）和研究模型，充分在設(shè)計(jì)實(shí)踐中結(jié)合反思和總結(jié)來(lái)不斷充實(shí)對(duì)體驗(yàn)設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)和方法。

（3）好的體驗(yàn)設(shè)計(jì)通過(guò)擴(kuò)展人類對(duì)自我的認(rèn)知，幫助重新認(rèn)識(shí)自我，應(yīng)該成就人們更善意的態(tài)度、更寬廣的胸襟和更積極樂(lè)觀的生活態(tài)度，最終促進(jìn)人們對(duì)真善美的追求。因此，體驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)該謹(jǐn)慎周密的拿捏提供體驗(yàn)的方式和情境，通過(guò)合適的引導(dǎo)和具有感染力的“自我實(shí)現(xiàn)”的機(jī)會(huì)，促進(jìn)更多的人履行社會(huì)責(zé)任創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值，而不是對(duì)個(gè)人淺顯欲望的盲目追求。

（4）體驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)該為解決諸多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題而設(shè)計(jì)，例如人類種族、群落、地區(qū)、文明的發(fā)展程度的差距逐漸增大，再例如信息鴻溝、信息不對(duì)等、物質(zhì)世界和虛擬世界的跨越、個(gè)人性和社會(huì)性的沖突、隱私倫理道德和人類價(jià)值取向的擴(kuò)展等問(wèn)題。因此體驗(yàn)設(shè)計(jì)需要以消除信息的不均等以及有效利用、均衡信息為設(shè)計(jì)目的，盡力做到在關(guān)注人本質(zhì)問(wèn)題的同時(shí)實(shí)現(xiàn)社會(huì)價(jià)值的更優(yōu)化分配。

6結(jié)語(yǔ)

在筆者看來(lái)，體驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)該是一種回歸的設(shè)計(jì)。數(shù)千年前在中國(guó)古代哲學(xué)體系中就有“天人合一”、“物我兩忘”的精神境界，這就是一種人性的返璞歸真和充分的自我實(shí)現(xiàn)，這種“回歸”通過(guò)在有限物質(zhì)環(huán)境下不斷理解和調(diào)和人與物、社會(huì)、環(huán)境等因素在自身精神世界中所映射出的相互關(guān)系來(lái)達(dá)到實(shí)現(xiàn)。在“人造的自然”中，設(shè)計(jì)的目的當(dāng)然不會(huì)是再讓人回到“天為蓋、地位席”的生活方式中。但通過(guò)智慧的、有效的、周全的設(shè)計(jì)，能夠讓人克服人性的弱點(diǎn)，引領(lǐng)人性的回歸，創(chuàng)造和組織更多人與自然的平等關(guān)系，樹(shù)立人類文化價(jià)值與自然價(jià)值并重的價(jià)值觀念，這是筆者可以想象的未來(lái)設(shè)計(jì)、體驗(yàn)設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)和目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

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篇8

摘要：基于CDIO工程教育理念，結(jié)合大連東軟信息學(xué)院推行的TOPCARES-CDIO人才培養(yǎng)目標(biāo)體系和電子工程系智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)特點(diǎn)，提出構(gòu)建培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新、溝通、工程推理與解決實(shí)際問(wèn)題等能力的專業(yè)人才培養(yǎng)方案。

關(guān)鍵詞 ：CDIO；專業(yè)人才培養(yǎng)；智能科學(xué)與技術(shù)；項(xiàng)目導(dǎo)學(xué)

基金項(xiàng)目：2012年度遼寧省普通高等學(xué)校本科工程人才培養(yǎng)模式改革試點(diǎn)專業(yè)項(xiàng)目(G2201249)。

第一作者簡(jiǎn)介：周?chē)?guó)順，男，教授，研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng)，zhouguoshun@neusoft．edu．cn。

0 引 言

專業(yè)人才培養(yǎng)方案是專業(yè)建設(shè)的根本性文件，主要由專業(yè)基本信息、學(xué)制與學(xué)位、專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)、課程體系、培養(yǎng)計(jì)劃安排及學(xué)時(shí)學(xué)分要求等內(nèi)容組成。為了能夠適應(yīng)當(dāng)前國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，高校有必要對(duì)相關(guān)學(xué)科的專業(yè)培養(yǎng)方案進(jìn)行改革。專業(yè)培養(yǎng)方案應(yīng)該適當(dāng)加強(qiáng)對(duì)工科學(xué)生創(chuàng)新設(shè)計(jì)與實(shí)踐能力培養(yǎng)的要求，廣泛調(diào)研專業(yè)相關(guān)企事業(yè)用人單位的崗位需求，適當(dāng)增加符合專業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的專業(yè)拓展、前沿課程。大連東軟信息學(xué)院電子工程系智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)依靠具有豐富的智能產(chǎn)品研發(fā)、工程設(shè)計(jì)、工程實(shí)施經(jīng)驗(yàn)的師資隊(duì)伍和CDIO工程環(huán)境，對(duì)本專業(yè)人才培養(yǎng)方案進(jìn)行了基于TOPCARES-CDIO的教育教學(xué)改革，取得了良好的效果。

1 工程教育改革的意義

CDIO工程教育改革的目的是培養(yǎng)學(xué)生具有在工程、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中構(gòu)思一設(shè)計(jì)一實(shí)施一運(yùn)行復(fù)雜、高附加值產(chǎn)品或過(guò)程與系統(tǒng)的能力，通過(guò)大學(xué)本科的教育與實(shí)踐，成為一名具有基本工程創(chuàng)新及設(shè)計(jì)能力、整裝待發(fā)的工程師。為此，教師必須改變傳統(tǒng)工程教育重理論、輕實(shí)踐、理論與實(shí)踐脫節(jié)的教學(xué)方式，補(bǔ)充對(duì)工程教育至關(guān)重要的個(gè)人素養(yǎng)、團(tuán)隊(duì)合作與系統(tǒng)構(gòu)建能力培養(yǎng)的教學(xué)內(nèi)容。

傳統(tǒng)的教與學(xué)是建立在布魯納的“認(rèn)知一發(fā)現(xiàn)說(shuō)”、奧蘇伯爾的“有意義言語(yǔ)學(xué)習(xí)理論”和加涅的“認(rèn)知學(xué)習(xí)理論”基礎(chǔ)上的。大多數(shù)高校教師為了讓學(xué)生掌握深厚的工程推理能力，基本上采用奧蘇伯爾的“有意義言語(yǔ)學(xué)習(xí)理論”進(jìn)行教學(xué)。該理論提倡課堂的講授式教學(xué)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中基本是被動(dòng)地接受學(xué)習(xí)口。多數(shù)學(xué)生雖然會(huì)關(guān)注理論知識(shí)在實(shí)踐中運(yùn)用的問(wèn)題，但是也常常只為應(yīng)付考試而去記憶工程理論?？荚嚱Y(jié)束，學(xué)過(guò)的知識(shí)、理論也就不用了，甚至忘記了。

2009年，大連東軟信息學(xué)院提出創(chuàng)辦獨(dú)具特色的、培養(yǎng)應(yīng)用型人才的國(guó)內(nèi)一流應(yīng)用型大學(xué)的目標(biāo)，借鑒美國(guó)MIT、瑞典皇家理工大學(xué)、瑞典查爾莫斯工業(yè)大學(xué)、瑞典林雪平大學(xué)組成的工程教育改革研究團(tuán)隊(duì)倡導(dǎo)的CDIO（Conceive-構(gòu)思、Design-設(shè)計(jì)、Implement-實(shí)現(xiàn)、Operate-運(yùn)行）教育教學(xué)理念，提出TOPCARES-CDIO人才培養(yǎng)目標(biāo)體系。TOPCARES分別代表CDIO的8大一級(jí)能力指標(biāo)的首字母，即Technical knowledge and reasoning, Open thinking and innovation, Personal and professional skills,Communication and teamwork, Attitude and manner, Responsibility, Ethicalvalues, Social contribution by application practice。

基于CDIO的教學(xué)模式提倡主動(dòng)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)。主動(dòng)學(xué)習(xí)是讓學(xué)生在參與學(xué)習(xí)活動(dòng)時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、思考與解決問(wèn)題。教師收集學(xué)生提出的在課程學(xué)習(xí)中的問(wèn)題，集中回答；同時(shí)教師也提出問(wèn)題，促使學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)、思考問(wèn)題并尋求解決方法。經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)是讓學(xué)生在模擬工程師和工程實(shí)踐的環(huán)境下進(jìn)行學(xué)習(xí)，包括基于項(xiàng)目的學(xué)習(xí)、仿真、案例分析與設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。

評(píng)估與評(píng)價(jià)是衡量學(xué)生對(duì)規(guī)定學(xué)習(xí)內(nèi)容完成程度的判斷。傳統(tǒng)的教學(xué)評(píng)價(jià)基本上是以筆試成績(jī)?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)的，很難評(píng)價(jià)學(xué)生的工程、產(chǎn)品及過(guò)程構(gòu)建能力。CDIO教學(xué)模式下的評(píng)估以學(xué)習(xí)為中心，貫穿整個(gè)教學(xué)過(guò)程始終。評(píng)估方法主要有筆試和口試、平時(shí)表現(xiàn)、項(xiàng)目成果演示、書(shū)面報(bào)告等。教師可根據(jù)一系列考核成績(jī)，對(duì)教學(xué)大綱及教學(xué)方法進(jìn)行持續(xù)的改進(jìn)和完善，這就構(gòu)成一個(gè)工程教學(xué)的閉環(huán)控制系統(tǒng)。

2 智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)方案改革

教師應(yīng)遵循高等教育教學(xué)規(guī)律，貫徹落實(shí)“國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）”精神，以TOPCARES-CDIO教育理念和方法為指導(dǎo)，以培養(yǎng)高素質(zhì)應(yīng)用型高級(jí)專門(mén)人才為目標(biāo)，以當(dāng)前“萬(wàn)眾創(chuàng)新、大眾創(chuàng)業(yè)”理念為契機(jī)，努力為學(xué)生構(gòu)建合理的知識(shí)、能力、素質(zhì)結(jié)構(gòu)，結(jié)合智能行業(yè)的新理論、新技術(shù)、新工具、新產(chǎn)品更新課程體系與教學(xué)內(nèi)容，強(qiáng)化創(chuàng)新精神和工程實(shí)踐能力培養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展。

2.1 以知識(shí)、能力、素質(zhì)培養(yǎng)為核心，以項(xiàng)目為導(dǎo)向，構(gòu)建一體化專業(yè)人才培養(yǎng)方案

1)以社會(huì)和行業(yè)需求為背景，準(zhǔn)確定位專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)。

教師應(yīng)深入開(kāi)展專業(yè)調(diào)研工作，基于TOPCATES-CDIO人才培養(yǎng)目標(biāo)體系框架，綜合分析應(yīng)用型人才的通用標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)校標(biāo)準(zhǔn)和專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建和確定本專業(yè)人才培養(yǎng)的目標(biāo)和能力培養(yǎng)的具體要求，培養(yǎng)掌握智能信息處理與識(shí)別、自動(dòng)控制方法等方面基礎(chǔ)知識(shí)，具備信息處理系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)開(kāi)發(fā)、自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、人工智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等基本能力，具有開(kāi)放式思維與創(chuàng)新能力和較強(qiáng)個(gè)人職業(yè)能力與團(tuán)隊(duì)合作能力，樹(shù)立正確價(jià)值觀、態(tài)度端正、習(xí)慣良好、有責(zé)任感的，能在智能醫(yī)療設(shè)備、多媒體信息處理、工業(yè)機(jī)械控制、機(jī)器人、人工智能等智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科相關(guān)的專業(yè)領(lǐng)域從事智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)測(cè)試、技術(shù)支持等工作的應(yīng)用型高級(jí)專門(mén)人才。

在專業(yè)教育階段，教師可跟蹤專業(yè)和產(chǎn)業(yè)新理論、新技術(shù)、新工具、新產(chǎn)品的要求，通過(guò)開(kāi)設(shè)專業(yè)特色課和專業(yè)拓展課，將創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)融入專業(yè)教育，培養(yǎng)學(xué)生的相應(yīng)知識(shí)和技能。專業(yè)課程分類見(jiàn)表1。

2)以項(xiàng)目為導(dǎo)向，構(gòu)建一體化的課程體系。

學(xué)生在學(xué)完所有學(xué)科課程后，要完成一個(gè)貫穿整個(gè)課程體系知識(shí)及能力的壓頂石項(xiàng)目。為達(dá)到專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)和完成壓頂石項(xiàng)目，學(xué)生必須具有三大核心應(yīng)用能力：智能傳感與檢測(cè)技術(shù)能力，智能機(jī)器人傳動(dòng)、驅(qū)動(dòng)技術(shù)能力和智能機(jī)器人系統(tǒng)技術(shù)能力。專業(yè)核心能力對(duì)壓頂石項(xiàng)目的支撐關(guān)系如圖1所示。

依據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)，教師應(yīng)以專業(yè)核心應(yīng)用能力培養(yǎng)為主線，面向行業(yè)、服務(wù)產(chǎn)業(yè)、突出應(yīng)用，以項(xiàng)目訓(xùn)練為導(dǎo)向，系統(tǒng)構(gòu)建課程與項(xiàng)目相結(jié)合，知識(shí)、能力、素質(zhì)同步培養(yǎng)的一體化課程體系，形成課程培養(yǎng)目標(biāo)、項(xiàng)目培養(yǎng)目標(biāo)與專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)的相互對(duì)應(yīng)和支撐。專業(yè)課程體系如圖2所示。

3)以能力培養(yǎng)為本，構(gòu)建一體化的實(shí)踐教學(xué)體系。

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)依據(jù)專業(yè)能力培養(yǎng)目標(biāo)，以能力為本，以項(xiàng)目為載體，采用“學(xué)中做”和“做中學(xué)”的方法，統(tǒng)籌安排基礎(chǔ)實(shí)踐、專業(yè)實(shí)踐、創(chuàng)新訓(xùn)練與實(shí)踐、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練與實(shí)踐、綜合實(shí)訓(xùn)與實(shí)踐、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）與企業(yè)實(shí)踐等循序漸進(jìn)的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，使實(shí)踐訓(xùn)練內(nèi)容逐級(jí)遞進(jìn)、逐步深化，將實(shí)踐學(xué)期實(shí)訓(xùn)內(nèi)容與理論學(xué)期的教學(xué)內(nèi)容緊密銜接，形成理論與實(shí)踐相結(jié)合、課內(nèi)與課外相結(jié)合、學(xué)校與企業(yè)相結(jié)合，貫穿本科教育全程的一體化實(shí)踐教學(xué)體系。專業(yè)培養(yǎng)方案中采用自頂而下的方式設(shè)計(jì)各級(jí)項(xiàng)目。一級(jí)項(xiàng)目（壓頂石項(xiàng)目）的設(shè)計(jì)直接針對(duì)專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)，二級(jí)和三級(jí)項(xiàng)目是一級(jí)項(xiàng)目培養(yǎng)能力的分解。專業(yè)課程體系中的實(shí)踐項(xiàng)目設(shè)計(jì)如圖3所示。圖中每一魚(yú)骨分支上支撐同一個(gè)二級(jí)項(xiàng)目的一組課程為課程群，課程三級(jí)項(xiàng)目進(jìn)行適當(dāng)?shù)难由炫c擴(kuò)展將對(duì)應(yīng)二級(jí)項(xiàng)目的一部分。專業(yè)項(xiàng)目設(shè)置見(jiàn)表2。教師可通過(guò)從課程的三級(jí)項(xiàng)目實(shí)踐開(kāi)始，到實(shí)踐學(xué)期的有一定綜合能力的二級(jí)項(xiàng)目鍛煉，再最后進(jìn)行一級(jí)壓頂石項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)，消除學(xué)生對(duì)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的恐懼感，令學(xué)生從容應(yīng)對(duì)工程項(xiàng)目的挑戰(zhàn)。

4)創(chuàng)新素質(zhì)教育，提升學(xué)生的綜合能力。

教師需將素質(zhì)教育項(xiàng)目納入專業(yè)人才培養(yǎng)方案，明確學(xué)分要求、內(nèi)容安排、組織方式及考核評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。構(gòu)建與專業(yè)教育相呼應(yīng)的集校、系兩級(jí)項(xiàng)目和專業(yè)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目為一體的素質(zhì)教育項(xiàng)目體系，加強(qiáng)學(xué)生職業(yè)素質(zhì)、書(shū)面表達(dá)能力、溝通交流能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、實(shí)踐能力的培養(yǎng)，全面提升學(xué)生的綜合能力。

2.2 “實(shí)用化、個(gè)性化、國(guó)際化”人才培養(yǎng)特色

1)優(yōu)化專業(yè)結(jié)構(gòu)，凝練實(shí)用化專業(yè)特色。

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)依據(jù)辦學(xué)定位、培養(yǎng)目標(biāo)、服務(wù)面向和行業(yè)需求，認(rèn)真梳理和凝練專業(yè)特色，提高專業(yè)建設(shè)質(zhì)量和水平。

本專業(yè)開(kāi)設(shè)了有別于其他高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的特色課程，如智能傳感與檢測(cè)技術(shù)、智能機(jī)器人、智能終端應(yīng)用開(kāi)發(fā)等。通過(guò)學(xué)習(xí)這些課程，學(xué)生能夠掌握智能科學(xué)行業(yè)前沿的技術(shù)與能力，在就業(yè)市場(chǎng)上處于有利位置；以強(qiáng)化職業(yè)崗位技能訓(xùn)練、提高工程實(shí)踐能力為目標(biāo)，依托業(yè)界先進(jìn)的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)課程體系，使畢業(yè)生具有智能科學(xué)領(lǐng)域由硬件到軟件的設(shè)計(jì)能力和實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

2)優(yōu)化課程體系結(jié)構(gòu)，科學(xué)設(shè)置專業(yè)課程。

本專業(yè)立足教育教學(xué)的全過(guò)程，處理好基礎(chǔ)與專業(yè)、必修與選修、課內(nèi)與課外、理論與實(shí)踐、專業(yè)教育與素質(zhì)教育的關(guān)系，按照整體優(yōu)化、加強(qiáng)能力、提高素質(zhì)的思路精心設(shè)計(jì)教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)；通過(guò)設(shè)立全校公共選修課平臺(tái)擴(kuò)大選修課范圍，按照學(xué)科門(mén)類細(xì)化公共選修課類別，提高選修課學(xué)分學(xué)時(shí)比例，增強(qiáng)學(xué)生選課自由度和靈活性。

3)以人為本，因材施教，滿足學(xué)生多元化需求。

教師需根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和個(gè)性化需求，實(shí)施分類教學(xué)、分級(jí)教學(xué)、分層次教學(xué)、分方向培養(yǎng)；通過(guò)彈性學(xué)制、選課制、主輔修制、重修制、學(xué)業(yè)導(dǎo)師制、學(xué)分替換、實(shí)踐獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)分等方式，把共性與個(gè)性、統(tǒng)一性與差異性、規(guī)范性與靈活性有機(jī)結(jié)合，突出“實(shí)用化、個(gè)性化、國(guó)際化”的人才培養(yǎng)特色。

2.3 以產(chǎn)學(xué)融合為途徑，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式

1)校企合作建設(shè)課程資源。

高校應(yīng)加強(qiáng)與相關(guān)企業(yè)的深度合作，通過(guò)承接企業(yè)項(xiàng)目，將實(shí)際案例和項(xiàng)目引入課程，對(duì)學(xué)生進(jìn)行實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目規(guī)范流程和創(chuàng)新能力培養(yǎng)；根據(jù)行業(yè)和職業(yè)崗位需求，有針對(duì)性地將企業(yè)認(rèn)證課程納入課程體系；通過(guò)與企業(yè)共建校內(nèi)外實(shí)習(xí)、實(shí)踐基地，建設(shè)真實(shí)或仿真實(shí)踐環(huán)境，將企業(yè)實(shí)習(xí)、實(shí)訓(xùn)、頂崗等實(shí)踐環(huán)節(jié)列入培養(yǎng)方案，并根據(jù)行業(yè)和企業(yè)的實(shí)際需要，有計(jì)劃地開(kāi)展定制式的人才培養(yǎng)。

2)校企融合實(shí)施卓越計(jì)劃。

學(xué)校應(yīng)充分發(fā)揮源于企業(yè)的辦學(xué)體制、產(chǎn)學(xué)融合的育人機(jī)制；在已實(shí)施的3+1模式、CO-OP計(jì)劃（校企合作）、項(xiàng)目工作室模式的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步深化人才培養(yǎng)模式改革；按照卓越工程師人才培養(yǎng)的改革思路，對(duì)人才培養(yǎng)方案的校內(nèi)培養(yǎng)與企業(yè)培養(yǎng)進(jìn)行一體化設(shè)計(jì)與實(shí)施的探索，逐步形成具有“TOPCARES-CDIO”特色的IT應(yīng)用型卓越工程師培養(yǎng)模式。

3 結(jié)語(yǔ)

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)實(shí)施CDIO人才培養(yǎng)模式改革以來(lái)，學(xué)生的工程實(shí)踐能力、團(tuán)隊(duì)合作能力和創(chuàng)新能力普遍有所提升，近年來(lái)在國(guó)家、省、市各級(jí)學(xué)科競(jìng)賽中捷報(bào)頻傳，而且CO-OP實(shí)習(xí)學(xué)生也受到了用人單位的好評(píng)?；贑DIO工程教育模式，系統(tǒng)實(shí)施以知識(shí)、能力、素質(zhì)培養(yǎng)為核心，以項(xiàng)目為導(dǎo)向的一體化人才培養(yǎng)方案及產(chǎn)學(xué)融合的創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式，既能保證學(xué)生獲得先進(jìn)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識(shí)與技能，又能系統(tǒng)地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和職業(yè)素養(yǎng)，對(duì)于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)出適應(yīng)社會(huì)需求的應(yīng)用型創(chuàng)新人才具有重大實(shí)踐意義。通過(guò)以上智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案的改革與實(shí)踐，大連東軟信息學(xué)院電子工程系智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)今后將繼續(xù)發(fā)揚(yáng)、倡導(dǎo)CDIO工程化教育方法，持續(xù)完善專業(yè)培養(yǎng)方案，為把本專業(yè)建設(shè)成為有特色、高水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)應(yīng)用型專業(yè)而繼續(xù)努力。

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篇9

【中圖分類號(hào)】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【論文編號(hào)】1009―8097(2009)10―0080―03

引言

從1991年Mark Weiser[1]在《Scientific American》的“The Computer for the 21st Century”中提出泛在計(jì)算(ubiquitous/pervasive computing)的思想至今,它在計(jì)算機(jī)和教育技術(shù)等領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注。近年來(lái)隨著泛在計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步,泛在學(xué)習(xí)(ubiquitous learning)正引領(lǐng)著一場(chǎng)教育領(lǐng)域新的革命。

當(dāng)前,許多致力于泛在學(xué)習(xí)的研究者已經(jīng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了各種泛在學(xué)習(xí)環(huán)境模型[2],提出了泛在學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵技術(shù)[3],引入了泛在學(xué)習(xí)中交互的應(yīng)用[4]。通過(guò)對(duì)泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究,我們認(rèn)識(shí)到盡管泛在學(xué)習(xí)環(huán)境在多方面都優(yōu)于遠(yuǎn)程教育與網(wǎng)絡(luò)教育,但它們都有一個(gè)共同的本質(zhì)特征,即學(xué)習(xí)者之間存在空間隔離,缺乏足夠的社會(huì)交互。文獻(xiàn)調(diào)研顯示,學(xué)習(xí)者的社會(huì)交互問(wèn)題成為遠(yuǎn)程教育與網(wǎng)絡(luò)教育質(zhì)量的爭(zhēng)論焦點(diǎn)[5],由此許多專家學(xué)者也開(kāi)展了網(wǎng)絡(luò)教育中學(xué)生社會(huì)交互的研究[6],以及遠(yuǎn)程教育中學(xué)生社會(huì)交互的研究[7],并提出了相應(yīng)的優(yōu)化解決方案。在此基礎(chǔ)上,本文從社會(huì)交互的定義出發(fā),提出在泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中構(gòu)建統(tǒng)一的社會(huì)交互支持模型,并運(yùn)用該模型設(shè)計(jì)和分析泛在學(xué)習(xí)中社會(huì)交互場(chǎng)景及使能技術(shù)。

一 社會(huì)交互

許多研究者認(rèn)為學(xué)習(xí)過(guò)程是一個(gè)社會(huì)化過(guò)程,并且社會(huì)化技能和團(tuán)隊(duì)精神是在學(xué)習(xí)和工作中取得成功的關(guān)鍵因素。

1 社會(huì)交互定義

當(dāng)前研究領(lǐng)域中已有不少術(shù)語(yǔ)用于描述交互。例如,Walther通過(guò)計(jì)算機(jī)媒介通信(CMC)技術(shù)把交互分為非人的,人與人的及超個(gè)人的交互[8]。其中超個(gè)人的交互指通過(guò)親密接觸,意志力和喜好等高層次的感官產(chǎn)生的交互,它不能通過(guò)面對(duì)面的交互得到,而能通過(guò)CMC支持的交互體驗(yàn)到。陳麗老師[9]認(rèn)為,在計(jì)算機(jī)支持的學(xué)習(xí)環(huán)境中,交互分為三個(gè)層次,學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)資料,學(xué)習(xí)者與教育者,以及學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者之間的交互。其中,學(xué)習(xí)者與教育者、學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者之間的交互稱為社會(huì)交互。本研究中,我們簡(jiǎn)單的定義社會(huì)交互為泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)者根據(jù)自己的意愿同其他人的交流與合作。

2 社會(huì)交互作用

首先,社會(huì)交互可以促進(jìn)學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)資源之間的信息交互,也有助于學(xué)習(xí)者建立良好的師生和生生關(guān)系,激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)熱情,使得學(xué)習(xí)者獲得更多來(lái)自教師和學(xué)習(xí)伙伴的幫助,這些都會(huì)促進(jìn)學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)資源更深層次的交互。

其次,社會(huì)交互對(duì)于發(fā)展學(xué)習(xí)者的社會(huì)性至關(guān)重要。社會(huì)交互促進(jìn)學(xué)習(xí)者的社會(huì)化,它幫助學(xué)習(xí)者建立和維持與他人的關(guān)系,使學(xué)習(xí)者根據(jù)社會(huì)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整自身的行為,逐步成為社會(huì)所接納的成員[10]。

社會(huì)交互在減少學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)障礙方面也起著關(guān)鍵的作用。許多學(xué)習(xí)者認(rèn)為交互是輕松、有效學(xué)習(xí)的一個(gè)重要因素。支持交互的解決方案包括異步信息交換,如通過(guò)電子郵件;同步信息交換,如使用即時(shí)通信工具;集體討論空間,如使用BBS;合作環(huán)境,如討論研討會(huì)等。

二 社會(huì)交互支持模型

一般來(lái)說(shuō),泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中社會(huì)交互產(chǎn)生于兩個(gè)以上的學(xué)習(xí)者之間。在泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中,很多研究者已經(jīng)根據(jù)不同的情境成功運(yùn)用社會(huì)交互原理達(dá)到學(xué)習(xí)者的各種學(xué)習(xí)目標(biāo)。然而,一個(gè)學(xué)習(xí)者在什么時(shí)間,以及如何能夠感知其它學(xué)習(xí)者的存在,并且與他們交流、合作,仍是艱巨的任務(wù)。

為了在泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中構(gòu)建統(tǒng)一的社會(huì)交互,提高學(xué)習(xí)者的社會(huì)交互程度,促進(jìn)泛在學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)質(zhì)量,我們提出了社會(huì)交互支持模型。在這個(gè)模型中,把泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)者之間的社會(huì)交互分為三個(gè)層次:動(dòng)態(tài)分組、交流與合作。

為了感知其它學(xué)習(xí)者的存在,文中通過(guò)“動(dòng)態(tài)分組”對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行小組匹配。只有在感知到其它學(xué)習(xí)者的存在以及各自的特點(diǎn)后,學(xué)習(xí)者才可以有目的的通過(guò)電子郵件、聊天或BBS等方式和他們進(jìn)行相關(guān)研究?jī)?nèi)容的交流,我們稱這個(gè)層次為“交流”。更高層次的交互是與其它學(xué)習(xí)者合作,如共同完成論文寫(xiě)作等,文中稱這個(gè)層次為“合作”。這三個(gè)層次的功能關(guān)系如圖1所示。

1 動(dòng)態(tài)分組

學(xué)習(xí)者在和其它學(xué)習(xí)者交互之前,需要了解他是否能夠與其它學(xué)習(xí)者交互,以及他能夠與哪一位學(xué)習(xí)者交互。對(duì)于其它學(xué)習(xí)者的情境感知是交互的起點(diǎn),比交互本身更重要。在本文提出的社會(huì)交互支持模型中,我們采用動(dòng)態(tài)分組來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者的情境感知。

(1) 可行性與必要性

在泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中,由于泛在計(jì)算設(shè)備能穩(wěn)定的感知學(xué)習(xí)者的動(dòng)作、聲音以及所處的環(huán)境等,因此獲得學(xué)習(xí)者情境的方式不僅僅局限于鍵盤(pán)或鼠標(biāo)的輸入;甚至即使學(xué)習(xí)者遠(yuǎn)離計(jì)算機(jī),他的實(shí)際情境,言談和動(dòng)作都能被泛在計(jì)算設(shè)備捕捉,并作為社會(huì)交互模型中情境感知的基礎(chǔ)。

在泛在學(xué)習(xí)過(guò)程中,由于地理位置分離,學(xué)習(xí)者需要通過(guò)與其它學(xué)習(xí)者交互完成學(xué)習(xí)任務(wù),促進(jìn)學(xué)習(xí)。然而在交互發(fā)生之前,學(xué)習(xí)者首先需要了解其它學(xué)習(xí)者的存在,即需要對(duì)其它學(xué)習(xí)者情景感知。只有當(dāng)學(xué)習(xí)者感知到能夠與自己交互的學(xué)習(xí)者后,學(xué)習(xí)者之間才能繼續(xù)進(jìn)行交互。然而,學(xué)習(xí)者可能并不對(duì)所有在線的學(xué)習(xí)者都感興趣,因此按照一定的方式對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行動(dòng)態(tài)分組,這對(duì)于為他們提供情境感知具有必要性。

(2) 動(dòng)態(tài)分組的方式

在泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中,通過(guò)泛在計(jì)算設(shè)備捕捉到學(xué)習(xí)者的語(yǔ)言、動(dòng)作等信息,泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)從這些信息中智能化推測(cè)出學(xué)習(xí)者的性格、愛(ài)好等。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)學(xué)習(xí)者的課程選擇、研究專題內(nèi)容等,模型中的動(dòng)態(tài)分組層為學(xué)習(xí)者建立各種小組。同一個(gè)學(xué)習(xí)者被動(dòng)態(tài)的劃分到各種不同的小組中,他可以在不同的小組中針對(duì)相關(guān)內(nèi)容與其它學(xué)習(xí)者展開(kāi)交流。

例如,社會(huì)交互支持模型的動(dòng)態(tài)分組層根據(jù)學(xué)習(xí)者的性格愛(ài)好劃分小組,將意氣相投的伙伴組合在一起,他們可以充分開(kāi)展和交流共同的話題;還可以按照班級(jí)劃分小組,將同一班級(jí)的學(xué)習(xí)者劃分在一個(gè)小組中,他們可以對(duì)班級(jí)的集體活動(dòng)積極的團(tuán)結(jié)協(xié)作;還可以按照同一學(xué)習(xí)內(nèi)容來(lái)劃分小組,將當(dāng)前學(xué)習(xí)同一內(nèi)容的學(xué)習(xí)者劃分在一個(gè)小組中,他們可以針對(duì)該學(xué)習(xí)內(nèi)容的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行充分的交流。

2 交流

根據(jù)動(dòng)態(tài)分組,每個(gè)學(xué)習(xí)者被動(dòng)態(tài)的劃分到各個(gè)類別的小組中,他們?cè)诿總€(gè)小組中都與其它成員具有某一方面的共同特征,因此學(xué)習(xí)者能與小組中的其它學(xué)習(xí)者就相關(guān)學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行交流。

(1) 傳統(tǒng)交流支持工具

支持交流的傳統(tǒng)工具有即時(shí)通信工具,e-mail,BBS,虛擬社區(qū)等。其中通過(guò)即時(shí)通信工具與電子郵件,學(xué)習(xí)者可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人與個(gè)人之間的同步和異步交流;通過(guò)BBS與虛擬社區(qū),學(xué)習(xí)者可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人與群體之間的異步交流。

以上的傳統(tǒng)交流工具不僅能夠使得學(xué)習(xí)者之間相互交流更加便利,而且也能幫助學(xué)習(xí)者增強(qiáng)他們的個(gè)人表達(dá)能力、相互溝通能力以及在泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中的交流能力。

(2) 泛在計(jì)算交流支持工具

在泛在計(jì)算技術(shù)和人工智能技術(shù)的支持下,與其它學(xué)習(xí)者的交流可以不需要接觸到計(jì)算機(jī)。泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過(guò)嵌入式微芯片或環(huán)繞在學(xué)習(xí)者周?chē)牟豢梢?jiàn)的計(jì)算機(jī)搜集到學(xué)習(xí)者的行為動(dòng)作,并分析學(xué)習(xí)者的行為形式,智能推測(cè)出學(xué)習(xí)者的需求和觀點(diǎn)等,然后把這些信息發(fā)送給其它的學(xué)習(xí)者,為學(xué)習(xí)者了解其它學(xué)習(xí)者的需求和觀點(diǎn)等提供一定的參考。在泛在學(xué)習(xí)中,這種交流方式無(wú)聲無(wú)息的進(jìn)行著,使得交流支持工具變得更加靈活、智能。

3 合作

只有在學(xué)習(xí)者相互充分交流的前提下,他們才能對(duì)研究課題更深入的展開(kāi)合作。當(dāng)前,社會(huì)交互支持模型的合作層中,支持合作學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)工具有文件共享、協(xié)作文本編輯等;這些傳統(tǒng)支持工具大部分都是為完成團(tuán)隊(duì)合作而提供的一個(gè)平面接口。學(xué)習(xí)者可以就某個(gè)問(wèn)題進(jìn)行觀念分享,充分發(fā)表自己的見(jiàn)解,展開(kāi)爭(zhēng)論、相互補(bǔ)充、相互修正,不斷地引向正確的結(jié)果,還可以對(duì)某一個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行分工協(xié)作,分頭解決各自承擔(dān)的部分,最終形成優(yōu)秀的集體成果。在這種傳統(tǒng)合作學(xué)習(xí)過(guò)程中,學(xué)習(xí)者可以從同伴那里獲得寶貴的學(xué)習(xí)心得,與其它學(xué)習(xí)者共享學(xué)習(xí)成果。

根據(jù)泛在學(xué)習(xí)環(huán)境的特點(diǎn),計(jì)算機(jī)隱退到背景環(huán)境中,學(xué)習(xí)者周?chē)S處可見(jiàn)接口,因此學(xué)習(xí)者之間的合作如同在三維空間中一樣完成。在討論研討會(huì)中,系統(tǒng)把每個(gè)學(xué)習(xí)者的形象(如同一個(gè)虛擬形象)發(fā)送給其它學(xué)習(xí)者;在另一個(gè)學(xué)習(xí)者的一端,學(xué)習(xí)者可以通過(guò)指出該虛擬形象顯示在哪一個(gè)位置來(lái)安排對(duì)方的“座位”。通過(guò)這種方式,討論研討會(huì)看上去好像在一個(gè)真實(shí)的會(huì)議室舉行,以此增強(qiáng)學(xué)習(xí)者對(duì)研討會(huì)場(chǎng)景、內(nèi)容的真實(shí)體驗(yàn)性,彌補(bǔ)空間隔離帶來(lái)的社會(huì)交互障礙。

三 泛在學(xué)習(xí)中社會(huì)交互場(chǎng)景設(shè)計(jì)

如何在泛在學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)社會(huì)交互,需要各種泛在計(jì)算技術(shù)的支持。智能空間(Smart Space)是交互活動(dòng)產(chǎn)生的工作環(huán)境,它可以通過(guò)泛在計(jì)算提供的聯(lián)入Internet的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息環(huán)境,借助計(jì)算機(jī)多層次的信息訪問(wèn)方式有效地執(zhí)行任務(wù)[11]。在前文介紹的社會(huì)交互支持模型基礎(chǔ)上,下面運(yùn)用該模型設(shè)計(jì)泛在學(xué)習(xí)中社會(huì)交互場(chǎng)景,同時(shí)分析該模型中各層次的使能技術(shù)。

在泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中,所有學(xué)習(xí)者按照不同的劃分方式分為不同的小組。在這一場(chǎng)景設(shè)計(jì)中,我們把選擇相同課程的學(xué)習(xí)者劃分為一組。泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)運(yùn)用智能空間的泛在計(jì)算技術(shù),通過(guò)嵌入式計(jì)算機(jī)和多模態(tài)傳感器等情境感知設(shè)備感知學(xué)習(xí)者的動(dòng)作、聲音、操作習(xí)慣、個(gè)人喜好等,再根據(jù)學(xué)習(xí)者的性格、愛(ài)好和歷史信息等把選擇相同課程的學(xué)習(xí)者劃分為不同的小組。在小組中他們通過(guò)相互之間的直接交流或系統(tǒng)提示等方式自主選擇系統(tǒng)提供的課題、伙伴等,以此完成社會(huì)交互模型中的動(dòng)態(tài)分組環(huán)節(jié)。

在此基礎(chǔ)上,同一小組的學(xué)習(xí)者對(duì)所選的研究課題相互交流。交流方式多樣化,其中傳統(tǒng)的方式包括通過(guò)即時(shí)通信工具聊天,在互聯(lián)網(wǎng)上收發(fā)電子郵件,在BBS上異步討論,在虛擬社區(qū)組成主題討論區(qū)等;其次在泛在技術(shù)和人工智能技術(shù)的支持下,學(xué)習(xí)者不僅可以通過(guò)自然的方式,如語(yǔ)音、手寫(xiě)等與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)交互,而且學(xué)習(xí)者周?chē)那度胧轿⑿酒瓤梢运鸭?、分析并發(fā)送組員的學(xué)習(xí)觀點(diǎn)給同組其它學(xué)習(xí)者,達(dá)到無(wú)聲無(wú)息的交互。

學(xué)習(xí)者的全部學(xué)習(xí)歷程都記錄在泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,通過(guò)系統(tǒng)分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)度,在小組成員相互充分交流的前提下,系統(tǒng)為學(xué)習(xí)者提供合作的環(huán)節(jié)。學(xué)習(xí)者分享各自的研究報(bào)告、觀點(diǎn)、文件等,并且學(xué)習(xí)者之間通過(guò)協(xié)作的方式為同伴修改報(bào)告、論文。學(xué)習(xí)者的這些活動(dòng)都記錄在系統(tǒng)中,并反饋給相應(yīng)報(bào)告或論文的作者,他們通過(guò)討論研討會(huì)的形式進(jìn)行交互,進(jìn)一步改進(jìn)自己的報(bào)告或論文。在該泛在學(xué)習(xí)場(chǎng)景中,學(xué)習(xí)者受空間地理因素的阻礙,但他們?cè)谏鲜錾鐣?huì)交互支持模型的指導(dǎo)下,利用聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)或嵌入式的設(shè)備以及泛在計(jì)算技術(shù),融入到泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中,通過(guò)自然舒適的方式與學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其他學(xué)習(xí)者交流、合作學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了泛在學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者之間深層次的社會(huì)交互。

四 結(jié)論

文章中討論了計(jì)算機(jī)支持的泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中社會(huì)交互的定義,社會(huì)交互支持模型的構(gòu)建,為以后在泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中構(gòu)建社會(huì)交互提供了統(tǒng)一的模型。最后,運(yùn)用所提出的社會(huì)交互支持模型設(shè)計(jì)了一個(gè)泛在學(xué)習(xí)中的社會(huì)交互場(chǎng)景,同時(shí)分析了該模型中各層次的使能技術(shù),為泛在學(xué)習(xí)中社會(huì)交互的技術(shù)實(shí)現(xiàn)提供參考。文章中提出的社會(huì)交互支持模型的實(shí)踐運(yùn)用和評(píng)估有待進(jìn)一步的研究。

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篇10

一、引言

長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)企業(yè)價(jià)值評(píng)估的經(jīng)典方法是折現(xiàn)現(xiàn)金流(DCF)法，但是DCF法存在很大的問(wèn)題：首先，用DCF方法進(jìn)行估價(jià)的前提假設(shè)是企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定經(jīng)營(yíng)，未來(lái)現(xiàn)金流可預(yù)期。該方法隱含了兩個(gè)不切實(shí)際的假設(shè)，即企業(yè)決策不能延遲而且只能選擇投資或不投資，同時(shí)項(xiàng)目在未來(lái)不會(huì)作任何調(diào)整。該方法忽略了許多重要的現(xiàn)實(shí)影響因素，因而在評(píng)價(jià)具有經(jīng)營(yíng)靈活性或戰(zhàn)略成長(zhǎng)性的項(xiàng)目時(shí)，會(huì)低估項(xiàng)目?jī)r(jià)值，甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策。其次，DCF法只能估算現(xiàn)有業(yè)務(wù)未來(lái)所產(chǎn)生的現(xiàn)金流價(jià)值，而忽略了企業(yè)潛在的投資機(jī)會(huì)可能在未來(lái)帶來(lái)的收益，也忽略了管理者通過(guò)靈活地把握各種投資機(jī)會(huì)所能給企業(yè)帶來(lái)的增值。

實(shí)物期權(quán)的概念最初是由Myers(1977)提出的，他指出一個(gè)投資方案的現(xiàn)金流量，來(lái)自于目前所擁有資產(chǎn)的使用，再加上一個(gè)對(duì)未來(lái)投資機(jī)會(huì)的選擇權(quán)。當(dāng)企業(yè)面對(duì)不確定作出初始投資時(shí)，不僅給企業(yè)直接帶來(lái)現(xiàn)金流，而且賦予企業(yè)對(duì)有價(jià)值的“增長(zhǎng)機(jī)會(huì)”進(jìn)一步投資的權(quán)利。如等到項(xiàng)目有了更好的預(yù)期回報(bào)，或是不確定性降低到一定水平以后再投資，而不必在一開(kāi)始就投資，這種“等待”也會(huì)增加項(xiàng)目的價(jià)值。實(shí)物期權(quán)理論認(rèn)識(shí)到了商業(yè)行為靈活性的重要性，特別在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境下，管理者擁有更大的控制權(quán)力，企業(yè)經(jīng)營(yíng)前景也變得越來(lái)越不確定，因此對(duì)實(shí)物期權(quán)的研究也就變得更加重要了。

二、研究實(shí)物期權(quán)需要考慮的幾個(gè)因素

為了準(zhǔn)確地運(yùn)用實(shí)物期權(quán)理論評(píng)價(jià)投資項(xiàng)目，就必須實(shí)際地考慮決策過(guò)程中所遇到的各種情況，有針對(duì)性地調(diào)整期權(quán)定價(jià)公式。以下幾點(diǎn)是需要特別加以考慮的：

1.注意價(jià)值漏損和信息成本的影響

價(jià)值漏損出現(xiàn)的原因是標(biāo)的資產(chǎn)的持有者能獲得來(lái)自標(biāo)的資產(chǎn)所帶來(lái)的便利收益。比如股利，專利權(quán)收入，儲(chǔ)存成本,以及其他暗含的便利收益。在發(fā)生價(jià)值漏損的時(shí)候，實(shí)物資產(chǎn)的價(jià)值會(huì)相應(yīng)地改變。這時(shí)需要根據(jù)標(biāo)的資產(chǎn)的價(jià)值漏損，對(duì)實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型做出相應(yīng)的調(diào)整。通常，將價(jià)值漏損設(shè)為標(biāo)的資產(chǎn)不變的百分比，這樣處理通常相對(duì)簡(jiǎn)單，而且有效。期權(quán)定價(jià)基于市場(chǎng)的完全性與有效性，它假設(shè)市場(chǎng)是完全的，投資者能獲得所需的全部信息。但管理者為了獲取所需的信息，必須付出一定的成本，這需要在預(yù)期收益項(xiàng)中加以調(diào)整得以反映。

2.管理者的信息認(rèn)知和管理控制能力

標(biāo)準(zhǔn)的“等等看看（wait and see）”這類研究實(shí)物期權(quán)的方法，考慮了管理者的管理靈活性，但忽略了管理者的信息認(rèn)知和管理控制的能力——管理者具備認(rèn)知信息的能力，他們會(huì)主動(dòng)去收集有關(guān)項(xiàng)目的信息，進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研，以及做一些研發(fā)實(shí)驗(yàn)等。這些行為能夠降低項(xiàng)目的不確定性，在進(jìn)行不可逆投資之前提供許多有價(jià)值的信息。其次，公司也可以直接采取行動(dòng)增加項(xiàng)目的價(jià)值，如做廣告以增加產(chǎn)品的銷(xiāo)量，或是改良產(chǎn)品的品質(zhì)或增加一些產(chǎn)品的功能。要反映管理者這種積極的控制能力，就需要引入控制變量，在有成本的管理控制環(huán)境下，來(lái)對(duì)實(shí)物期權(quán)進(jìn)行估值。

這里需要特別注意的是，期權(quán)是項(xiàng)目不確定性（波動(dòng)率）的增函數(shù)。既然管理者的信息認(rèn)知行為會(huì)降低項(xiàng)目的不確定性，這又可能降低項(xiàng)目的期權(quán)價(jià)值，為什么管理者還要這樣做呢？Martzoukos（2001）通過(guò)數(shù)值分析說(shuō)明，管理者會(huì)選取適宜時(shí)機(jī)去認(rèn)知信息，通過(guò)提高決策信息的質(zhì)量，降低將來(lái)犯潛在錯(cuò)誤的成本，以使得企業(yè)能夠做出最優(yōu)決策。

3.引入“順序期權(quán)”

在大多數(shù)場(chǎng)合，各種實(shí)物期權(quán)存在一定的相關(guān)性，這種相關(guān)性不僅表現(xiàn)在多個(gè)投資項(xiàng)目之間的相互關(guān)聯(lián)，而且同一項(xiàng)目?jī)?nèi)部各子項(xiàng)目之間也前后相關(guān)。通常，投資者進(jìn)行投資時(shí)，不是一次性的完全投資，而是分階段、有順序地投資。當(dāng)管理者獲得與投資項(xiàng)目相關(guān)的信息時(shí)，就會(huì)重新評(píng)價(jià)投資項(xiàng)目的價(jià)值，并據(jù)此決定繼續(xù)追加投資或撤回投資。其次，后續(xù)投資通常與前期所實(shí)施的管理控制相關(guān)，只有進(jìn)行了前期投資，才有后續(xù)投資的機(jī)會(huì)。通過(guò)前期所收集的相關(guān)信息，可以為后續(xù)投資提供決策參考。再次，管理者可以通過(guò)比較不同投資路徑下的投資項(xiàng)目的價(jià)值，以選擇最優(yōu)的實(shí)施路徑。這種階段性投資的相關(guān)性，通過(guò)引入路徑依賴的思想，可以較好地?cái)M合實(shí)際情況。

4.考慮隨機(jī)事件對(duì)項(xiàng)目?jī)r(jià)值的影響

在標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)物期權(quán)文獻(xiàn)中，都假設(shè)資產(chǎn)的價(jià)值變化遵循幾何布朗運(yùn)動(dòng)。但是當(dāng)一些重大信息出現(xiàn)時(shí)（政治、疾病問(wèn)題等），標(biāo)的資產(chǎn)的價(jià)格會(huì)發(fā)生不連續(xù)地變動(dòng)，即跳躍。默頓指出，標(biāo)的股票的收益是由“標(biāo)準(zhǔn)幾何布朗運(yùn)動(dòng)”引起的連續(xù)變動(dòng)和"泊松過(guò)程”引起的跳躍共同作用的結(jié)果。基于這種考慮，默頓(1976)建立了跳一擴(kuò)散模型，并給出了在這種模型下歐式看漲期權(quán)的定價(jià)公式。這時(shí)，就需要引入非連續(xù)的隨機(jī)變量，比如泊松過(guò)程，來(lái)擬合項(xiàng)目?jī)r(jià)值的實(shí)際變化過(guò)程。

5.注意期權(quán)執(zhí)行價(jià)格的動(dòng)態(tài)變化

通常，我們假定在執(zhí)行期權(quán)時(shí)都具有一個(gè)確定的執(zhí)行價(jià)格。在市場(chǎng)環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定時(shí)，投資額變化不大，假定一個(gè)不變的執(zhí)行價(jià)格具有可行性。但是，對(duì)某些投資額起伏很大的投資項(xiàng)目，就需要實(shí)事求是地分析投資額變化的特性（變化的期權(quán)執(zhí)行價(jià)格），這樣才能更準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)項(xiàng)目的價(jià)值。

6.利用博弈論的方法分析實(shí)物期權(quán)

實(shí)物期權(quán)的持有者在行權(quán)時(shí)，可能并不擁有購(gòu)買(mǎi)標(biāo)的資產(chǎn)的獨(dú)占權(quán)利，競(jìng)爭(zhēng)者可能會(huì)提前執(zhí)行期權(quán)。因此，在公司的投資決策過(guò)程中，同樣也不能忽略競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的存在，需要通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所傳遞出的信息，做出相應(yīng)的決策。對(duì)于這些不確定的問(wèn)題，需要引入博弈論來(lái)分析實(shí)物期權(quán)。Junichi Imai（2004）利用博弈論分析了管理靈活性和競(jìng)爭(zhēng)相互作用情形下的兩階段實(shí)物期權(quán)估值問(wèn)題。Novy（2004）研究了公司在競(jìng)爭(zhēng)和不確定環(huán)境下的最優(yōu)投資決策問(wèn)題。他們的研究成果表明，通過(guò)引入博弈論能很好地?cái)M合競(jìng)爭(zhēng)者之間的動(dòng)態(tài)博弈行為，以此更加準(zhǔn)確地?cái)M合實(shí)際決策過(guò)程。

7.人工智能與期權(quán)定價(jià)相結(jié)合

在解決實(shí)物期權(quán)的定價(jià)問(wèn)題時(shí)，只有極少數(shù)的模型存在分析解，多數(shù)時(shí)候只能依靠模擬仿真得到近似的數(shù)值解。這些模擬方法的計(jì)算需要耗用大量的時(shí)間，對(duì)于某些實(shí)時(shí)決策，這些方法就不能很好地滿足要求。對(duì)于實(shí)物期權(quán)這類不確定的非線性預(yù)測(cè)問(wèn)題，人工智能方法具有較大的優(yōu)越性。Lajbcygier（1999）研究了利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，來(lái)對(duì)金融衍生產(chǎn)品進(jìn)行定價(jià)。Msrtzoukos（2001）研究了具有隱含合同性質(zhì)的客戶化期權(quán)的定價(jià)問(wèn)題。他的研究結(jié)果表明，這一方法能很好地滿足銀行等金融機(jī)構(gòu)的實(shí)時(shí)決策需求，在計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性方面，也能達(dá)到令人滿意的地步。

三、實(shí)物期權(quán)在實(shí)際運(yùn)用中需要注意的幾個(gè)問(wèn)題

當(dāng)實(shí)物期權(quán)越來(lái)越多地被用于分析實(shí)物投資時(shí)，在以下幾個(gè)方面應(yīng)加以注意：

1.關(guān)注實(shí)物期權(quán)分析的邏輯和目的

實(shí)物期權(quán)分析的根本邏輯是金融期權(quán)定價(jià)技術(shù)在新領(lǐng)域的“轉(zhuǎn)換”而不是“外延”，避免在尚未仔細(xì)分析實(shí)物投資特性的前提下，直接將金融期權(quán)定價(jià)公式用于實(shí)物投資分析。

2.關(guān)注實(shí)物期權(quán)分析與組織管理之間的結(jié)合

投資者運(yùn)用實(shí)物期權(quán)思想可能會(huì)接受短期看似非盈利的項(xiàng)目，如何在組織制度上防范道德風(fēng)險(xiǎn)、保證企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制也是一個(gè)需要注意的問(wèn)題。

3.模型的復(fù)雜性與實(shí)用性相結(jié)合

具體的實(shí)物期權(quán)估價(jià)問(wèn)題，往往涉及復(fù)雜的分析過(guò)程。對(duì)于太復(fù)雜的模型，通常不能被管理者所接受，而且在模型的實(shí)現(xiàn)上也會(huì)帶來(lái)極大困難。而實(shí)物期權(quán)分析的目的只是指引決策者選擇最優(yōu)策略，關(guān)注基于實(shí)物期權(quán)的整體決策制定過(guò)程，而不像金融期權(quán)需要“精確”的價(jià)格。為此，管理者就需要在模型的復(fù)雜性與實(shí)用性之間進(jìn)行權(quán)衡。

四、結(jié)束語(yǔ)

實(shí)物期權(quán)理論是基于金融期權(quán)而發(fā)展起來(lái)的評(píng)價(jià)方法，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)實(shí)物期權(quán)理論的研究還不太深入，而將實(shí)物期權(quán)理論與復(fù)雜的決策過(guò)程相結(jié)合的定量研究文章更是少見(jiàn)。實(shí)物期權(quán)也不存在固定的分析框架，對(duì)于不同的項(xiàng)目，會(huì)涉及許多不同的需要考慮的決策因素，這就需要根據(jù)每一個(gè)具體的投資項(xiàng)目，調(diào)整實(shí)物期權(quán)的定價(jià)公式，以求計(jì)算出更準(zhǔn)確的項(xiàng)目?jī)r(jià)值。

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