時間：2023-07-20 09:21:26
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發表網為您精選了8篇人工智能醫療發展前景，愿這些內容能夠啟迪您的思維，激發您的創作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
一、芯片
據人工智能協會的《中國AI創新應用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數據生成量方面，預計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。數據量的成倍增長，伴隨的是芯片行業的蓬勃發展。
在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。
此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。
二、智能音箱
相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。
也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：
一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。
三、醫療影像
今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。
AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。
短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。
四、安防
就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。
也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。
目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。
五、語音交互
2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：
首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。
涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：??
1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。??2、人機交互技術或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信(移動、電信、聯通)、QQ等服務提供商。??3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商?包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。?
六、融資/收購
大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。
除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發生的融資大事件：
2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。
七、人才流動
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八、政策
自今年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。
同時，也了“國字號”的人工智能開放創新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。
跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。
九、智能制造
波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，
智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。
這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。
十、場景創新
科技巨頭布局人工智能
在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術。“歐盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。
作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統。現在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。
除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。
中國人工智能商用元年
而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。
騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。
從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。
“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。
而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。
人工智能的現實入口
在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。
“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。
除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。
早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。
據IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、電子行業總經理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。
【關鍵詞】人工智能 醫學領域
1 引言
人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學科，主要內容包括：知識表示、自然語言理解、機器學習和知識獲取、知識處理系統、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設計方法，第二類是采用自下而上設計的“字符號”方法。
2 人工智能的發展
全球對人工智能的研發經歷了已經有70年的發展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經了兩次大起大落，但伴隨著深度學習的重燃、龐大的大數據支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現，尤其是在摩爾定律、大數據、互聯網和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。
3 人工智能在醫學領域上的應用
3.1 在神經網絡中人工智能的應用
在醫學診斷中人工智能的應用會出現一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學習以及自適應變化能力弱。研究人腦連接發現了以人工神經為特點可以解決在獲取知識中所出現的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學習，自組織等方面的能力，促進了神經網絡在醫學專家系統中的快速發展。
人工智能領域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統的結構上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現人工智能，與之相比，不同的ANN是學習和訓練為一體來達到智能的。ANN具有學習的能力及特殊方法，用戶不用編寫復雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數據就可以完成。迄今為止，醫學領域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現種類復雜多變。在醫學的日常實踐中，疾病相應的治療只能以經驗為基礎來判斷。所以，ANN有著記憶，學習和歸納總結為一體的人工智能服務，在醫學領域有很好的應用發展趨勢。
3.2 在中醫學中人工神經網絡的應用
在中醫學中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫的診斷方法和治療手段與醫師的經驗水平有很大聯系。數年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經驗總結上，都有著對“證”的研究思想的深入調查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經網絡來替換使用。恰當的中醫癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經網絡模型，人工神經網絡能夠根據以往的學習“經驗”來進行綜合分析，從而提出中醫診斷方法。
由神經元結構模型、網絡連接模型、網絡學習算法等幾個要素組成了人工神經網絡。具有某些智能系統的功能。 按照網絡結構來劃分，人工神經網絡有很多不同的種類，例如感知器、BP網絡、Hopfield網絡等，目前應用最為廣泛的神經網絡就是其中的BP網絡。這種前沿網絡非 BP網絡所屬，網絡的結構與權值能夠表達復雜的非線性 I/0映射關系。憑借 BP網絡優良的自主學習功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復進行訓練，也可以調整網絡的權值，直到網絡的 I/0關系在某一塊訓練指標下最接近樣本為止。
3.3 人工智能在臨床醫療診斷中的應用
計算機編寫的程序主要根據專家系統的設計原理和方法來模擬醫生的醫學診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫療專家系統是臨床醫療診斷中人工智能的很好體現，不僅能夠處理較為復雜的醫學治療問題，還能當做醫生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫學治療經驗。
3.4 人工智能技術在醫學影像診斷中的應用
目前，在醫學影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫學影像技術領域人工智能的應用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學習，其中人工智能應用最核心的部分實深度學習。這兩個部分都是基于醫學影像大數據所進行的數據上的挖掘和應用。這兩個方面所進行的數據挖掘及其應用都是依據醫學影像大數據來完成的。
Geoffrey Hinton教授是神經網絡領域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關的期刊上發表了論文，第一次提出了“深度信念網絡”的概念。2012年，由斯坦福大學Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規模圖像識別評測任務是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經網絡結構，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術，讓神經網絡深度學習以迅速的速度進入了醫療和工業的領域范圍，隨后這一技術被陸續出現的醫療影像公司使用。例如：國際知名的醫學影像公司Enlitic和國內剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數據和診斷數據，繼續對神經元網絡進行深度的學習訓練，從而有效的提高了醫生診斷的準確率。
人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫生的讀片時間，提升了醫生的工作效率，降低誤診率。
4 總結
人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數據的模式和相似性，還能有效幫助醫生和科學家提取重要的信息。隨著人工智能的發展及其在醫學領域的逐漸普及和應用，兩者的互相融合在未來必定成為醫學發展的重要方向。
參考文獻
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這些從前僅存在于科幻世界的夢想，如今正被日新月異的人工智能技術推向現實：醫療領域中的醫用機器人，已經在運送物品、移動病人、臨床診療和手術、康復護理和醫用教學等方面一顯身手，改變著人們的生活。
日趨智能化、精準化
近年來，醫用機器人已經發展成為先進機器人領域的前沿性學術方向，大大促進醫療，尤其是外科手術的微創化和智能化發展。醫療機器人北京市工程實驗室主任張送根博士介紹說：“智能型手術及醫療機器人，有廣泛的感覺系統、智能和模擬裝置，涉及醫學成像、圖像分析、機器人、運動分析及虛擬現實等多個學科的最新成果，能夠全面擴展人類能力極限，提高醫生的手術及診療技能，輔助醫生進行手術規劃、仿真、操作等過程。”例如，可減少手術差錯率，提高微創手術精準度，避免病人感染，降低輻射危害，增強抗疲勞能力等。醫用機器人既提高手術及診療質量，又減輕患者痛苦，縮短康復周期，降低醫療成本，成為未來醫療領域的研發必然趨勢。
醫生受制于人體生理結構，在操作精度、穩定性、抗疲勞能力和抗輻射能力等方面有很大局限，而這些正是機器人的優勢所在。與其他機器人相比，醫療機器人還具有獨特優勢：在醫院、街道、家庭等多種環境下工作，決定了醫療機器人具有移動性與導航、識別與規避能力，還有智能化的人機交互界面，并在需要人工控制的情況下，具備遠程控制能力；醫療機器人的材料選擇和結構設計，都以易消毒和滅菌為前提，安全可靠且無輻射；以人作為操作對象的醫療機器人，要具有對狀況變化的適應性，對作業的柔軟性以及對人體和精神的適應性等；醫療機器人之間及醫療機器人和醫療器械之間具有或預留通用的對接接口，如人機交互接口等。
伴隨科技進一步發展，醫療機器人還會更加智能化和精準化。有科學家甚至大膽預測，“到2100年，日常生活中將充滿各種智能機器人，我們將同機器人緊密聯系”。這讓人振奮，但我們也要清醒地看到，受制造費用昂貴等限制，機器人的智能化之路還很漫長。
治療領域越發廣泛
自從20多年前首臺醫療機器人問世，如今，幾乎在醫學各個領域，都能看到醫療機器人的活躍身影。功能各異的醫療機器人正在改變傳統醫療模式，迅速提升病人的生命質量。
據華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院院長陳安民教授介紹，醫療機器人從功能上可分為5種類型：一是輔助內窺鏡操作機器人：這種機器人能夠按照醫生的控制指令，操作內窺鏡的移動和定位。二是輔助微創外科手術機器人：它一般具有先進的成像設備、一個控制臺和多只電子機械手，手術醫生只要坐在控制臺前，觀察高清晰度的三維圖像，操縱儀器的手柄，機器人就會實時完成手術。三是遠程操作外科手術機器人：由于配備了專門的通信網絡傳輸數據收發系統，這種機器人可以完成遠程手術。四是虛擬手術機器人：這一機器人將掃描的圖像資料進行三維分析后，在電腦上重建為人體或人體器官，醫生便可以在虛擬圖像上進行手術訓練。制定手術計劃。五是微型機器人：主要包括智能藥丸、智能影像膠囊和納米機器人。智能藥丸機器人能夠按照預定程序釋放藥物并反饋信息；智能影像膠囊能輔助內窺鏡或影像檢查；正在研制開發的納米微型機器人，還可以鉆入人體，甚至在肉眼看不見的微觀世界里，完成靶向治療任務。
目前，應用最為廣泛的當屬外科手術機器人和智能影像膠囊。“外科手術機器人動作精細、失誤率低，可以避免醫生直接接觸患者血液，大大減少患者感染危險，并能夠大幅降低放射線對患者和醫生的雙重影響。”中國醫學科學院研究員楊國忠介紹說。智能影像膠囊同樣聲譽廣泛。這項于上世紀90年代就獲得通過的專利技術，具有檢查方便、無創傷、無痛苦、不影響患者正常工作等多重優點。患者只需服下內置攝像與信號傳輸裝置的智能膠囊，就能接受消化道系統檢查，甚至接受機器人體內定點給藥，可以作為消化道疾病診療的首選方法。
發展前景令人期待
醫療機器人顯著推動了現代醫療技術的發展，市場潛力和發展前景令人期待。美國、英國、日本、法國、瑞士、以色列、韓國以及新加坡等國的學術機構和公司，均設立了與醫療機器人相關的研究機構，開發出多種系統原型，部分已經形成商業化產品。
首部商業化手術機器人于1994年在美國推出。目前，由醫生操縱臺、機械手和內鏡裝置三大部分組成的美國“達·芬奇外科手術系統”最為暢銷，截至2011年初，全球共計售出1700多臺。此類手術機器人不僅能夠完成普外科，還能完成腦神經外科、心臟修復、人工關節置換和整形外科等多領域手術，但上千萬元的設備價格，仍是醫療機器人產業亟待突破的瓶頸之一。
我國的手術與醫療機器人研究起步較晚，發展速度卻很快。據張送根介紹，“北京航空航天大學從1997年至2007年先后自主開發了5代腦外科機器人系統。2002年，又研發出國內第一臺骨科手術機器人系統，并于2011年獲得醫療機器人注冊許可證”。該產品目前已經成功進入市場。生產商也成為全球第五家獲得醫療機器人注冊許可證的公司，與國外同類產品相比性價比高、發展前景廣闊。
2003年，南開大學研制出面向生物醫學工程的微操作機器人系統，可實現克隆研究中的轉基因注射、染色體切割、細胞融合與分離等操作。2005年，天津大學研制出顯微外科手術機器人，能實現顯微鏡下1毫米動脈血管的吻合手術操作。
分享經濟
【報告原文】支持和引導分享經濟發展，提高社會資源利用效率，便利人民群眾生活。
【解讀】共享單車、共享停車位、共享廚房對很多人來說已經不再陌生，分享經濟正走進我們的生活。有報告指出，2016年我國分享經濟市場交易額約為3.45萬億元。今年分享經濟有望迎來更大的發展機遇。
體育產業
【報告原文】做好冬奧會、冬殘奧會籌辦工作，統籌群眾體育、競技體育、體育產業發展，廣泛開展全民健身。
【解讀】中國籌辦冬奧會工作已納入了京津冀協同發展戰略中。推動“3億人上冰雪”目標的實現，必將有助于帶動冰雪體育產業的發展。2015年我國體育產業總規模已達1.7萬億元，在多項利好刺激下，體育產業發展前景相當可觀。
新興產業
【報告原文】全面實施戰略性新興產業發展規劃，加快新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動通信等技術研發和轉化。
【解讀】“人工智能”、“第五代移動通信”這些概念寫入政府工作報告，意義非凡。2020年我國人工智能市場規模預計將達到91億元。而5G網絡一旦正式商用，除了使通信業進入新一輪發展期外，還將帶動多個規模萬億級別的新興產業。新興產業發展將迎來新的發展局面。
智能制造
【報告原文】把發展智能制造作為主攻方向，推進國家智能制造示范區、制造業創新中心建設。
【解讀】智能制造不僅能實現各種制造過程自動化、智能化，還具有高速、高精度等特征，市場前景廣闊。據預測，2020年我國智能制造產值有望超過3萬億元。智能制造有望打開更加廣闊的空間。
數字家庭
【報告原文】擴大數字家庭、在線教育等信息消費。
【解讀】“數字家庭”是今年政府工作報告中的新詞之一。數字家庭，能夠在家庭范圍內實現各種電子設備的互聯和管理，推進健康醫療、電子政務、電子商務向居民家庭延伸，形成家庭信息服務新業態。政府工作報告從政策上肯定了行業發展的意義，對該領域是大大的利好。
醫養結合
【報告原文】推動服務業模式創新和跨界融合，發展醫養結合、文化創意等新興消費。
【解讀】隨著我國老齡化趨勢的加劇，養老服務業的市場規模越來越大。如何有效整合醫療和養老服務資源，方便老年人獲得連續、及時和專業的服務，這樣的需求越來越迫切。醫養結合這種新興消費正進入歷史機遇期，值得關注。
清潔能源汽車
【報告原文】基本淘汰黃標車，加快淘汰老舊機動車，對高排放機動車進行專項整治，鼓勵使用清潔能源汽車。
【解讀】為了保衛藍天，過去一段時間，各級政府出臺了多項鼓勵清潔能源汽車發展的相關政策法規。這次政府工作報告在機動車治理上也提出了具體要求。而隨著充電樁等基礎設施的進一步完善，清潔能源汽車勢必成為越來越多人的選擇。
全域旅游
【報告原文】完善旅游設施和服務，大力發展鄉村、休閑、全域旅游。
【解讀】以前，提及旅游業很多地方都是建景點、建景區、建賓館。然而旅游業發展到現在，已經到了全民旅游、個人游等為主的新階段。實現區域資源的有機整合，做到既開發又保護，既宜居又宜游，從景點旅游模式向全域旅游模式轉變無疑是一個趨勢。
電商快遞
【報告原文】促進電商、快遞進社區進農村，推動實體店銷售和網購融合發展。
【解讀】據統計，2016年我國農村網絡零售額達8945.4億元，約占全國網絡零售額的17.4%。促進電商、快遞進社區進農村，一些企業已開始布局。進一步解決好物流成本高、人才培訓等問題仍需漫長過程，機遇也蘊含其中。
可再生能源
【關鍵詞】工業儀表;智能;發展現狀;趨勢
工業儀表智能化技術是集計算機應用、自動控制、電子、自動化儀表等于一體的跨學科的專業技術。近年來，隨著微電子技術、計算機技術的高速發展，智能儀表在工業領域大量普及，呈現出生命力極強的發展前景。
一、工業儀表智能化技術概述
工業儀表“智能化”主要是采用超大規模集成電路和微處理器技術，使用嵌入式軟件將“人工智能”、“專家控制”等理論方法和技術運用到儀表內部操作中，以實現工業儀表自主完成某些測量任務，甚至在相關程序的指導下實施某個預定控制動作，能進行較為復雜的計算和誤差修正的數據處理。整體來說，即使得工業儀表擁有自主適應、自主學習、自主校正、自主協調、自主組織、自主修復等“擬人智能”的特性或功能。工業儀表智能化技術的應用，不僅能完成輸入信號的非線性、壓力與溫度的補償、零點錯誤、故障診斷、量程刻度標尺的變化等基本職能，還能在此基礎上實現對工業過程的控制，不斷拓展擴散控制系統的功能。這種以電子數字顯示形式出現的智能產品，提升儀表性能的同時還能通過網絡組成新型的過程來控制系統，更有利于信息通信。智能儀表具有科學自動的操作體系，是一個專用的微型計算機系統。通常情況下，硬件和軟件共同構成智能化儀表，其中信號的輸入通道、微控制器、標準通信接口、人機交換通道等構成智能化儀表典型的硬件部分。而軟件部分則主要包括接口管理程序、監控程序及數據處理程序三大部分。
工業儀表智能化技術所具有的特點如下：首先，開發性強，可靠性高。微處理器與智能儀表的有機結合能夠實現“硬件軟化”，使用軟件替代相關硬件來實現操作者想要的功能，需要對功能做出調整時，僅僅對程序做出適當改變便可。這就在一定程度上減少了元器件，降低了故障發生率，大大促進了儀表可靠性的提升。其次，性能好，精度高。其運算和邏輯判斷功能能夠有效的消除眾多因素引起的誤差，使得儀表的測量精度不斷提升。再次，具有友好的人機對話能力。通過鍵盤輸入命令能夠控制儀表的測量和處理功能。最后，具有可程控操作能力。GP -IB、RS232C、USB等通信接口的應用，使儀表與計算機結合起來，進而擁有可程控操作功能，便于完成更復雜的測試任務。
二、工業儀表智能化技術的發展現狀
20實際90年代，儀表的智能化特征突出表現出來，主要是：儀表的設計方面受飛速發展的微電子技術影響而有所創新;在此階段問世的DSP芯片加強了儀表的數字信號處理功能;具有強大數據處理能力的微型機的發展，更是便利了工業儀表的應用。此外大力增強和普及的圖像處理功能、得到廣泛應用的VXI總線等都彰顯出這一時期儀表的智能化特征。
近年來，儀表的智能化檢測控制功能得到全面的發展，國內生產和研究出越來越多的智能化測量監控儀表，比如，智能節流式流量計，通過自動進行差壓補償來實現流量的節省;在程序控溫方面有較大成就的智能多段溫度控制儀;在數字 PID和其他各項復雜控制規律上進行調節的智能式調節器;智能色譜儀能夠實現對各種譜圖的分析和數據處理等。而在國際上更是有眾多智能測量儀，比如產自美國HONEYWELL公司的DSTJ-3000 系列智能變送器、產自美國 RACA-DANA 公司的 9303 型超高電平表、產自美國 FLUKE 公司的超級多功能校準器 5520A、產自美國 FOXBORO 公司的數字化自整定調節器等。上述智能儀表中，智能變送器能夠實現差壓制狀態下的復合測量，自動補償變送器本體的溫度、靜壓等，具有精準度高的特點。9303 型超高電平表能夠使用微處理器減弱甚至消除電阻中電流流經時產生的一定量的熱噪聲。而超級多功能校準器 5520A更是在內部應用了三個微處理器，具有強大的穩定性及較完善的線性度。最后數字化自整定調節器巧妙的將專家系統技術運用到設計中，使得調節器能夠像經驗豐富的控制工程師一樣隨著現場參數的變化自主整定調節器。
三、工業儀表智能化技術的發展趨勢
總的來說，與傳統儀表相比，工業儀表智能化技術推動者現代儀表向新的方向發展，尤其是隨著計算機和智能機器的發展，進一步推動儀表呈現出虛擬化、網絡化、人工智能化發展趨勢。
（一）虛擬儀表
一般來說，測量儀器的三大功能為數據采集、數據分析和數據顯示，而在虛擬現實系統中，進行數據分析和數據顯示在一定程度上可以完全使用PC機上的軟件來替代，這也就是說，只要另外擁有相關數據采集硬件設備，就能通過這些設備與PC機進行聯合，共同組成全新的測量儀表。我們將這種基于PC機的測量儀器統稱為虛擬儀器。并且在虛擬儀器的使用過程中，針對相同的硬件系統，僅僅采取不同的軟件編程，就能享受到功能完全不一樣的測量儀表，以更好的完成測量。由此可見，虛擬儀器的核心便是其中完整的軟件系統，這便是另一個角度上將軟件視為儀器的現實依據。相對于傳統智能儀表中運用計算機技術的滲透特征，虛擬儀表強調在通用計算機的同時，采取措施更好的將儀器技術滲透到其中。軟件系統既身為虛擬儀器的核心，就需要它具有通用性、通俗性、可視性、可擴展性及升級性，以滿足為用戶謀取利益的基本要求，這就決定了虛擬儀表與傳統智能儀表相比更為前瞻的應用前景和市場。
（二）網絡化
現階段，隨著網絡和計算機技術的飛速發展和快速進步，工業控制和智能儀表系統設計領域越來越多的滲透著網絡技術，這些網絡技術自身含有的通訊功能能夠幫助智能儀表實現系統的構建，并且能夠在一定程度上對新的、初設計完成的智能儀表系統進行遠程升級、系統維護及相關功能重置等方面的保障。比如，由LATTICE半導體公司提出的In System Programming（在系統編程技術，簡稱ISP），作為一種對軟件進行修正、組態或者重組的最新技術，它能夠使人們在產品設計、制造、售后等每個階段都能組態或重組產品的器件、電板路甚至整個電子系統的邏輯和功能。相對于傳統技術中存在的一些限制和連接弊病，ISP運用先進技術予以消除，以更好的進行在板設計、制造和編程。此外，編程ISP不必像傳統儀表一樣需要專門的編程器及復雜的流程，這是因為ISP器件完全可以通過印刷電路板（PCB）進行處理，也可以通過PC機、 INTERNET 遠程網、嵌入式系統處理器等進行編制。
（三）人工智能化
作為計算機應用的一個全新的領域，人工智能旨在使用計算機來實現對某些人類所具有的獨特的智能進行模擬，就目前來說，人工智能主要涉及醫療診斷、機器人、專家系統、推理證明等領域，并隨著計算機技術和網絡技術的發展，逐漸向智能儀表研究和應用中滲透。智能儀表逐漸趨向人工智能化，其進一步發展將會或多或少的帶有一定的人工智能，就是說人工智能使得儀表在視覺、聽覺、思維等方面擁有一定的能力，進而替代人的一部分腦力工作。在這種情況下，即使沒人進行干預，智能儀器也能自發自主的完成檢測或控制功能。更為重要的是，在現代儀表中滲透人工智能，能夠使人們在面對傳統方法解決不了的難題時，有新的思路和方法。
四、結語
伴隨著微電子技術、計算機技術及測量控制技術等的不斷發展和彼此滲透，工業儀表智能化技術得到大量普及和發展，使得智能儀表極大的擴充了傳統儀表的應用范圍，表現出廣闊的發展前景。可以預見，不久的將來，社會各個領域都將迅速普及各種功能的智能儀表。
參考文獻
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作者簡介：
【關鍵詞】液壓系統；故障診斷；智能診斷
0 引言
液壓系統故障診斷技術是隨著液壓設備不斷高度自動化和復雜化以及對液壓系統工作可靠性要求越來越高而發展起來的，是針對現代液壓設備需要及時排除液壓故障而提出來的，是將醫療診斷中的基本思想推廣到液壓工程技術而形成的，是建立在液壓控制理論，信息理論和電子技術、傳感器技術、人工智能技術等基礎上的一門綜合性新技術。回顧液壓系統故障診斷技術的發展，大致經歷了三個發展階段：基于人的主觀診斷法、基于模型診斷法和基于智能技術的診斷法。
1 主觀診斷法
主觀診斷法主要是依靠簡單的診斷儀器，憑借個人的實踐經驗，判別故障發生的部位及其原因。這種方法要求診斷人員掌握豐富的故障機理知識和診斷經驗，需利用系統或元件的結構、模型和功能等方面的知識，綜合分析才能了解。基于人的主觀診斷法主要包括系統分析法、參數測量法、方框圖分析法、魚刺圖分析法等。
2 模型的診斷法
模型的診斷法是先運用一定的數學手段描述系統某些可測量特征量，這些特征量在幅值、相位、頻率及相關性上與故障源之間存在著聯系，然后通過測量、分析、處理這些特征量信號，來判斷故障源所在。這種方法實質上是以傳感器技術和動態測試技術為手段，以信號處理和建模處理為基礎的診斷技術。基于數學模型與信息處理的故障診斷方法通常有狀態估計方法、參數估計方法、頻譜分析法、小波分析法等。
3 智能診斷技術
液壓系統故障智能診斷技術是人工智能技術在液壓系統故障診斷領域中的應用，它是計算機技術和液壓系統故障診斷技術相互結合與發展進步的結果。智能診斷的本質特點是模擬人腦的機能，又能比人腦更有效地獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息，成功地識別和預測診斷對象的狀態。因此，智能診斷技術是液壓系統故障診斷的一個極具生命力的發展方向。目前，智能技術的故障診斷法主要有：故障樹分析的診斷法、模糊邏輯的診斷法、神經網絡的診斷法和專家系統的診斷法等。
3.1 故障樹分析的診斷法
故障樹分析法是一種圖形演繹方法，通過對可能造成系統故障的各種因素進行分析，畫出邏輯框圖（故障樹），再對系統中發生的故障事件，由總體至部分按樹枝狀逐級細化的分析，其目的就是判明基本故障、確定故障原因、故障影響和發生概率等。故障樹分析診斷法的關鍵是建立故障樹，故障樹完善與否直接影響到分析結果的準確性。因而，需要分析人員對分析系統的設備及運行環境有透徹的理解，將故障癥狀作為樹頂，將發生故障的各種因素逐一排列，然后建立故障樹的數學模型，對故障樹進行定性分析和定量計算，給出分析結果。故障樹分析法具有直觀性和理論性強、邏輯嚴密等特點，對一個系統而言，一切故障診斷都必然要先經過某種程度的故障樹分析，是故障診斷系統的基礎。
3.2 模糊邏輯的診斷法
模糊邏輯的診斷法是借助模糊數學中的模糊隸屬關系提出的一種新的診斷方法，它將各種故障及其癥狀視為兩類不同的模糊集合，它們之間的關系用一個模糊關系矩陣來描述。由于液壓系統故障既有確定性的，也有模糊性的，表現為同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能會產生不同的故障癥狀，不同的故障也可能引起同樣的故障癥狀，多故障并發時故障癥狀更加復雜。當確定性故障和模糊性故障相互交織、密切相連時，就需要通過探討液壓系統故障的模糊性，尋找與之相適應的診斷方法，才能有利于正確描述故障的真實狀態，揭示其本質特征。
3.3 神經網絡的診斷法
神經網絡的診斷法是利用神經網絡具有非線性和自學習以及并行計算能力的特點，對液壓系統的故障進行診斷。它具有的超高維性、強非線性等動力學特性，使其具有原則上容錯、結構拓撲魯棒、聯想、推測、記憶、自適應、自學習、并行和處理復雜模式等功能，帶來了提供最佳診斷性能的潛在可能性，解決了傳統方法在知識表示、獲取和并行推理等問題上的“瓶頸”問題。神經網絡在出現新故障時通過自學習不斷調整權值、閩值，以提高故障正確檢測率，降低漏報率和誤報率。
3.4 專家系統的診斷法
專家系統是一種基于知識的應用軟件系統，從領域專家那里獲得專業知識，用來解決只有專家才能解決的困難問題。它是研究最多、應用最廣的一類智能診斷系統，主要用于那些沒有精確數學模型或很難建立數學模型的復雜系統。由于在專家系統中，知識通常是系統性、理論性較強的知識，因此求解結果可靠性高，并且由于知識是顯式的，使其具有很好的解釋能力。然而，專家系統在發展的同時遇到了知識獲取的“瓶頸”、“窄臺階”等困難，使其支持能力受到較大的限制。
4 未來故障診斷技術的發展趨勢
液壓系統故障智能診斷技術是液壓系統故障診斷技術的發展趨勢。但任何一種診斷方法，不論多么先進，總存在一定的局限性，單一的故障智能診斷方法難以勝任液壓系統的故障診斷。隨著知識工程的發展及數據庫、虛擬現實、神經網絡等技術的日新月異，必然引起智能故障診斷技術在下列幾個方面的不斷發展。
4.1 混合智能故障診斷技術研究
將多種不同的故障診斷技術有效地融合，進一步提高診斷系統的綜合性能，是智能診斷技術發展的必然趨勢。結合方式主要是基于規則的專家系統與神經網絡的結合，CBR與基于規則系統和神經網絡的結合，模糊邏輯、神經網絡與專家系統的結合等。其中模糊邏輯、神經網絡與專家系統結合的診斷模型是最具發展前景的，也是目前人工智能領域的研究熱點之一。
4.2 數據庫技術與人工智能技術相互滲透
人工智能與數據庫技術是計算機科學的兩大重要領域，越來越多的研究成果表明，這兩種技術的相互滲透將會給故障智能診斷系統帶來更廣闊的應用前景。人工智能技術多年來曲折發展，雖然成果累累，但比起數據庫系統卻相形見絀。其主要原因在于缺乏像數據庫系統那樣較為成熟的理論基礎和實用技術。人工智能技術的進一步應用和發展越來越表明，結合數據技術可以克服人工智能不可跨越的障礙，這也是智能系統成功的關鍵。對于故障診斷系統來說，知識庫一般比較龐大，因此可以借鑒數據庫關于信息存儲、共享、并發控制和故障恢復技術，改善診斷系統的性能。
4.3 基于internet的遠程協作診斷技術研究
基于internet的設備故障遠程協作診斷是將設備診斷技術與計算機網絡技術相結合，用若干臺計算機作為服務器，在液壓系統的關鍵元件上建立狀態監測點，采集設備狀態數據，在技術力量較強的科研院所建立分析診斷中心，為企業提供遠程技術支持和保障。
5 結束語
液壓系統故障具有隱蔽性、復雜性、隨機性、模糊性及分散性等特點，盡管國內外學者對液壓系統故障診斷進行了深入廣泛的研究，但實際診斷過程中仍面臨許多問題。對于今后越來越復雜的液壓系統的故障診斷，最佳途徑是將專家系統與神經網絡有機地結合起來，作為智能診斷的發展方向，同時融入先進的現代信息技術，如多媒體技術、internet技術、信息融合技術、智能傳感器技術等，提高控制系統的開放性、容錯性和實用性，應用前景十分廣闊。
【參考文獻】
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2019年7月1日至7月5日，東西部協作2019年大通縣信息技術骨干教師能力提升培訓在南京市雨花臺區教師發展中心進行。信息技術素養觀轉變。從技術應用能力轉向信息素養能力，我們不僅要利用技術，更要利用信息素養和信息技術合作。
人工智能時代的教育變革
一、人工智能驅動智慧教育
當前，以人工智能為代表的技術創新進入到一個前所未有的活躍期。當人類社會邁進信息時代的新階段——人工智能時代，這種工業化的教育體系已經無法滿足未來社會對人才的需求，時展迫切需要一場教育變革。換句話說，教育不是由外而內傳遞知識，而是由內而外覺悟智慧。這就要求，我們必須打破整齊劃一的傳統教育形態，構建與人工智能時代相適應的智慧教育體系，利用智能技術對學習環境、學習內容、教學方式、管理模式進行系統化改造，為學生提供富有選擇、更有個性、更加精準的智慧教育。
二、智慧教育的理念內涵
綜合已有研究，我們認為，智慧教育是指以“人的智慧成長”為導向，運用人工智能技術促進學習環境、教學方式和教育管理的智慧轉型，在普及化的學校教育中提供適切的學習機會，形成精準、個性、靈活的教育服務體系，最大限度地滿足學生的成長需要。只有把“人”置于教育的最高關注，發掘人的潛能，喚醒人的價值，啟發人的智慧，才能從容應對人工智能時代帶來的挑戰。智慧教育不僅是教育基礎設施的信息化、智能化，而且是教育理念與教育方式的轉型升級，從注重“物”的建設向滿足“人”的多樣化需求和服務轉變。
智慧教育包括三個組成部分：一是相互融通的學習場景，利用智能技術打通物理空間與網絡空間之間的壁壘，讓萬物互聯，讓世界互通，所有學生都可以在任何地方、任何時刻獲取所需的任何信息；二是靈活多元的學習方式，注重學習的社會性、參與性和實踐性，打破學科之間的界限，開展面向真實情境和豐富技術支持的深度學習；三是富有彈性的組織管理，破除效率至上的發展理念，釋放學校的自主辦學活力，利用人工智能提高教育治理的現代化水平，讓學生站在教育的正中央。
虛擬和增強現實（VR/AR）技術在教學中的應用與前景展望
一、虛擬現實和增強現實技術的起源、概念和應用領域
（一）虛擬現實和增強現實技術的起源
虛擬現實（VirtualReality，簡稱VR）技術描述的就是我們現在熟悉的“虛擬現實”。增強現實（Augmented Reality，簡稱AR）是指在真實環境之上提供信息性和娛樂性的覆蓋。
我國虛擬現實技術的研究起步于20 世紀90 年代初。隨著計算機圖形學、計算機系統工程等的高速發展，虛擬現實技術得到相當的重視。2016 年3 月17 日全國兩會授權的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》中指出：“大力推進先進半導體、機器人、增材制造、智能系統、新一代航空裝備、空間技術綜合服務系統、智能交通、精準醫療、高效儲能與分布式能源系統、智能材料、高效節能環保、虛擬現實與互動影視等新興前沿領域創新和產業化，形成一批新增長點。”
（二）虛擬現實和增強現實的概念、特征和應用領域
1. 虛擬現實技術
虛擬現實，是一種基于多媒體計算機技術、傳感技術、仿真技術的沉浸式交互環境。具體地說，就是采用計算機技術生成逼真的視覺、聽覺、觸覺一體化的特定范圍的虛擬環境，用戶借助必要的設備以自然的方式與虛擬環境中的對象進行交互作用、相互影響，從而產生親臨等同真實環境的感受和體驗。
虛擬現實具有特性，即沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)、構想性(Imagination)，是一個學科高度綜合交叉的科學技術領域。虛擬現實與人工智能 (AI) 技術及其他相關領域技術結合，將會使其還具有智能(Intelligent) 和自我演進演化(Evolution) 特征。頭戴式虛擬現實設備，即可觀看虛擬現實視頻介紹。
虛擬現實涉及門類眾多的學科，整合了很多相關技術。虛擬現實是未來科技發展的方向之一，它可以從人的感覺系統上改變現有的空間感。虛擬現實現有的產業鏈大致可分為硬件設計開發、軟件設計開發、資源設計開發和資源運營平臺等幾種類別。通過虛擬現實關鍵技術的突破以及“虛擬現實+”的帶動，會產生大量行業和領域的虛擬現實應用系統，為網絡與移動終端應用帶來全新發展，將會推動許多行業實現升級換代式的發展。虛擬現實可以應用于國防軍事、航空航天、智慧城市、裝備制造、教育培訓、醫療健康、商務消費、文化娛樂、公共安全、社交生活、休閑旅游、電視直播等領域中。
2. 增強現實技術
增強現實是在虛擬現實的基礎上發展起來的一種新興技術。增強現實技術基于計算機的顯示與交互、網絡的跟蹤與定位等技術，將計算機形成的虛擬信息疊加到現實中的真實場景，以對現實世界進行補充，使人們在視覺、聽覺、觸覺等方面增強對現實世界的體驗。
增強現實具有三大特點，即虛實結合、實時交互和三維配準。
增強現實具有三種呈現顯示方式，按距離眼睛由近到遠劃分分別為頭戴式（head-attached）、手持式（hand-held）、空間展示（spatial）。增強現實智能眼鏡，掃描二維碼可以觀看Magic Leap 增強現實演示視頻。
增強現實的應用領域非常廣泛。如在教育領域增強現實可以為學生呈現全息圖像、虛擬實驗、虛擬環境等；在旅游業增強現實可以幫助游客自助游玩景區，以虛擬影像的形式為游客講解景區概況、發展歷史、人文景觀等內容；在零售業中增強現實技術可以實現一鍵試穿，在網上銷售中具有極大的應用空間。增強現實在工業、醫療、軍事、市政、電視、游戲、展覽等領域都表現出了良好的應用前景。
二、虛擬現實和增強現實技術在教學中的具體應用
虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用潛力巨大、前景廣闊，主要體現在運用虛擬現實和增強現實技術具有激發學習動機、創設學習情境、增強學習體驗、感受心理沉浸、跨越時空界限、動感交互穿越和跨界知識融合等多方面的優勢。虛擬現實和增強現實技術的應用，能夠為教育工作者提供全新的教學工具，同時，能激發學生學習新知識的興趣，讓學生在動手體驗中迸發出創新的火花。因此虛擬現實和增強現實技術應用于教育行業是教育技術發展的一個新的飛躍， 它營造了自主學習的環境，由傳統的“以教促學”的學習方式演變為學生通過新型信息化環境和工具來獲取知識和技能的新型學習方式，符合新一輪教學改革的教育理念，有助于學生核心素養的培養。虛擬現實和增強現實設備有多種，這里分別介紹各種設備在教學中的具體應用。
（一）頭戴式虛擬現實和增強現實設備在教學中的應用
頭戴式虛擬現實設備一般包含頭戴式顯示器、位置跟蹤器、數據手套和其他設備等，分為移動虛擬現實頭盔和分體式虛擬現實頭盔。國外有臉譜、谷歌、微軟、三星等公司的虛擬現實頭盔產品，國內有微視酷、蟻視、暴風魔鏡、中興、樂視、華為、小米等100 多種虛擬現實頭盔產品。結合國內外的研究報告以及目前虛擬現實教育實踐情況，虛擬現實和增強現實技術在生物、物理、化學、工程技術、工藝加工、飛行駕駛、語言、歷史、人文地理、文化習俗等教學中均可應用。
學生使用頭戴式虛擬現實設備體驗學習時具有置身真實情境的沉浸式感覺，能給學生以絕佳的真實體驗， 使人如身臨其境，讓書本中的內容可觸摸、可互動、可感知。例如地理學科講述關于宇宙太空星際運行的課程時，在現實生活中學生無法遨游太空，如果戴上頭戴式虛擬現實設備，就可以讓學生從各個角度近距離觀察行星、恒星和衛星的運行軌跡，觀察每個星球的地表形狀和內部結構，甚至能夠降落在火星或月球上進行“實地” 考察、體驗星際之旅等。虛擬現實頭戴設備， 手機掃描二維碼觀可看虛擬現實效果視頻。
（三）手持式虛擬現實與增強現實設備在教學中的應用
手持式增強現實設備多采用移動設備與APP 軟件相結合的方式。APP 有視+AR、AR、4D 書城、幻視、視AR、尼奧照照等，另外有多種增強現實圖書都有相配套的APP，如《機器人跑出來了》《實驗跑出來了》《恐龍爭霸賽來了》這套“科學跑出來”系列增強現實科普讀物有iRobotAR、iScienceAR、恐龍爭霸賽來了等多個APP，它們的原理都是采用手機攝像頭獲取現實世界影像，通過手機在現實世界上疊加虛擬形象的形式，實現增強現實的特殊顯示效果。有的APP 中提供了豐富的教育資源，如安全教育、科普讀物、識字卡片、益智游戲等，特別適合兒童教育。使用方法有兩種：一種是手機APP 與相配套的紙質圖書一起使用，用手機攝像頭掃描圖書上的圖片，在手機屏幕上即可呈現出演示效果；另一種使用方法是運用APP 下載增強現實資源并與外界實景疊加即可呈現出演示效果。增強現實特效非常逼真，利用這些APP 進行學習，學習過程具有真實感、體驗感、沉浸感，增強了學生學習知識的興趣，可以達到寓教于樂的教學效果。
三、虛擬現實與增強現實技術在教學中應用的優勢分析
（一）虛擬現實與增強現實技術為學生自主學習提供了有利條件
虛擬現實和增強現實教學資源存在形式多種多樣， 根據采用的設備不同，可以將教學資源保存在網絡運營平臺、桌面式設備、移動設備和紙質圖書里，學生可以在不同的地方采用不同的設備調用虛擬現實和增強現實教學資源進行隨時隨地的自主學習。如果學生在課堂上有些知識點未能掌握，可以重新學習一遍，增加對知識的鞏固和理解，有時學生因為特殊原因未能在課堂上學習，也可以課后彌補，同時可以將虛擬現實和增強現實設備作為載體采用“翻轉課堂”或“微課導學”教學模式組織教學，為學生提供自主學習條件，教師也可以從繁重的重復性講解中解脫出來，有針對性地為學生答疑解惑，有助于傳統教學方式的變革。
（二）虛擬現實與增強現實技術為學生提供更加真實的情景
在傳統的教學課堂上，知識的傳輸主要通過文字、圖片、聲音、動畫和視頻的形式呈現。遇到比較復雜的情況，比如數學課的立體幾何、地理課的天體運動、物理課的磁力線和電力線、化學課的微觀粒子結構、生物課的細胞結構等，教師用語言很難把這些知識點表達得非常清晰，同時由于每個學生的理解力不同，教學效果也會因人而異，甚至初次學習這些知識的學生會得到“盲人摸象”般的感受。而采用虛擬現實和增強現實技術組織教學，三維立體效果的呈現可以彌補這樣的缺憾，能夠把知識立體化，把難以想象的東西直接以三維形式呈現出來，讓學生直觀感受到文字所表達不出來的知識，真實的情景可以幫助學生對知識的理解和記憶，使學生的想象變得更加豐富。
（三）虛擬現實和增強現實技術能提高學生的學習興趣
由于虛擬現實和增強現實技術具有視覺、聽覺和觸覺一體化的感知效果，學生具有真實情境體驗、跨越時空界限、動感交互穿越的感受，能身臨其境般在書海里遨游，讓書本中的內容可觸摸、可互動、可感知。身臨其境的感受和自然豐富的交互體驗不僅極大地激發了學習者的學習動機，更給學習者提供了大量親身觀察、操作以及與他人合作學習的機會，促進了學生的認知加工過程及知識建構過程，有利于實現深層次理解。傳統的學習方式讓很多學生覺得枯燥乏味， 為了應付考試不得不去死記硬背，但很多知識學生考完之后很快會忘得一干二凈，而采用虛擬現實和增強現實技術組織教學，新穎的學習方式和豐富多彩的學習內容能夠極大地提升課堂教學的趣味性，生動形象的場景會加強學生的記憶，激發學生的學習興趣。“興趣是最好的老師”，興趣也是學生學習新知識的不竭動力。
（四）虛擬現實和增強現實技術應用能促進優質資源均衡化
我國幅員遼闊，地區之間貧富差距較大，存在教學資源分配不均的情況。經濟發達地區無論是軟硬件配置， 教學師資和教學資源都非常豐富，而經濟落后、地域偏遠的山村學校學生連接受最基本的教育都難以實現。各級政府和教育主管部門都在大力推進教育均衡發展，加大教育投資力度，而虛擬現實和增強現實技術應用將是解決城鄉教育資源不均衡問題的一把金鑰匙，有利于緩解教育資源兩極分化，擴大優質資源的分享范圍，能讓教育資源不再受限于地區和學校，讓教育發達地區的名教師通過虛擬現實和增強現實課堂走進山村學校，能通過整體優化教育資源配置，來縮小城鄉差距，實現教育公平，同時這也是教育扶貧的較佳途徑。
四、虛擬現實和增強現實技術在教學應用中存在的問題
雖然虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用可以改變傳統的教學方式、提高學習興趣、實現教育均衡發展，但虛擬現實和增強現實技術發展還處在初級應用階段，在技術瓶頸、資源開發、教學內容和推廣普及等方面還存在很多問題。
（一）虛擬現實設備應用中的眩暈問題
人們在使用虛擬現實設備時會出現眩暈感，從硬件結構來看，由于現在的科技還無法做到高度還原真實場景，許多用戶使用配置達不到要求的虛擬現實產品時會產生眩暈感；虛擬現實界面中的視覺反差較大，實際運動與大腦運動不能夠正常匹配，影響大腦對所呈現影像的分析和判斷，從而產生眩暈感；虛擬現實設備的內容有相當一部分資源是從PC電腦版上移植過來的，UI 界面不能很好地匹配虛擬現實設備，不同的系統處理上也無法達到協調統一，畫面感光線太強或太弱都不能讓用戶接受；虛擬現實設備幀間延遲跟不上人的運動，會有微小的延遲感，當感官與幀率不同步時也會讓使用者產生眩暈感。
（二）虛擬現實和增強現實技術在教學中資源短缺
目前虛擬現實和增強現實產業剛起步，軟硬件設施不完備，開發人員技術力量不足，很多學校未配備虛擬現實和增強現實設備；中小學校的很多教師還沒有接觸過虛擬現實和增強現實，不知道如何在教學中應用，更談不上如何去開發虛擬現實和增強現實教學資源。因此，針對中小學教學所開發的虛擬現實資源很少，課程資源短缺是虛擬現實和增強現實在中小學推廣的最大瓶頸。但隨著虛擬現實和增強現實技術的迅猛發展，將虛擬現實和增強現實技術應用于教學勢在必行，未來虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用勢必帶來課堂教學方式的顛覆性改變。
（三）虛擬現實和增強現實教學平臺和資源的設計重形式輕內容
當前很多虛擬現實教育平臺都只是在一個3D 視頻或虛擬現實軟件游戲的基礎上構成虛擬現實教學。雖然學生在虛擬世界玩得津津有味，課堂氣氛很活躍，學生互動、交流和討論很熱烈，表面上看學生得到了沉浸式的體驗感，但是有些虛擬現實教育平臺所提供的知識點講解還停留在現實世界中，課本內容的單調、枯燥并沒有因軟件的存在而得到緩解，知識要點的講解沒有變得更加生動、有趣和有針對性，這種只重視形式而不重視內容、教與學完全脫節的虛擬現實課堂只能稱為“偽虛擬現實課堂”。
（四）虛擬現實和增強現實設備價格較高和技術條件限制導致普及困難
企業的前期研發成本較高、設備銷售量較少，導致多數虛擬現實和增強現實設備銷售價格居高不下， 很多學校因資金問題望而卻步，無力購買售價高昂的虛擬現實和增強現實設備，進而導致虛擬現實和增強現實技術在學校的推廣普及步履艱難。大多數虛擬現實軟件普遍存在語言專業性較強、通用性較差和易用性差等問題。受硬件局限性的影響，虛擬現實軟件開發花費巨大且效果有限。另外在新型傳感應用、物理建模方法、高速圖形圖像處理、人工智能等領域，都有很多問題亟待解決。三維建模技術也需進一步完善，大數據與人工智能技術的融合處理等都有待進一步提升。以上諸多原因的存在制約了虛擬現實和增強現實技術在中小學教學中的推廣和普及。
五、虛擬現實和增強現實技術在教學應用中的前景展望
虛擬現實和增強現實技術發展對未來教學形式的影響
隨著科學技術的迅猛發展，在云計算、霧計算、物聯網、“互聯網+”、大數據、人工智能突飛猛進的新時代背景下，虛擬現實和增強現實技術與人工智能、大數據和物聯網融合，將會讓虛擬現實和增強現實技術應用如虎添翼。
隨著虛擬現實和增強現實軟硬件設備的性能提升和價格降低，會有更多的教育投資公司開發出更加豐富多彩的教學資源，讓虛擬現實和增強現實技術快速走進中小學課堂，在教學中大面積應用普及。依托其具有的沉浸性、交互性、構想性、虛實結合、實時交互和三維配準等超級體驗感的優勢，教師的教學方式和學生的學習方式都將會發生改變。虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用普及將會顛覆傳統的教育方法和教學形式，具有巨大的應用潛力與應用前景。
