时间：2023-07-20 09:21:26
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇人工智能医疗发展前景，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
一、芯片
据人工智能协会的《中国AI创新应用白皮书》显示，从1986年到2007年，全球单日信息存储能力增加了约120倍，在数据生成量方面，预计到2020年，将达到44ZB，是2009年的44倍。数据量的成倍增长，伴随的是芯片行业的蓬勃发展。
在这条赛道上，有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。
此外，一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。
二、智能音箱
相对于传统音箱而言，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。
也因此，2017年成为了“百箱大战”的一年，智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类：
一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司，他们和“传统音箱”最为接近，但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”，在他们的产品里，音乐内容只是众多功能之一，更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，他们背后是有庞大的商业生态。
三、医疗影像
今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。
AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点，这其中又以医疗影像为甚原因有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一；人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。如此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。
短期来看，目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B，并且在竞争初期，渠道为王；从长期来看，To C也有很大的商业机会，随着技术的成熟，未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。
四、安防
就目前来说，安防本身具有两大特性，第一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。
也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，其中以公安应用最为核心。另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。
目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，但还没有达到真正实用的阶段，应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。
五、语音交互
2017年，很多业内专家都认为，“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三：
首先，语音交互更为自然和方便；其次，语音交互相对于文字交互模式而言，能够解放人们更多的感官；第三，基于智能语音交互，不需要对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。
涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商，以及基础平台支撑和关联技术提供商：
1、人工智能机器人厂商 主要包括小i机器人等智能机器人厂商，同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。 2、人机交互技术或渠道提供商 包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。 3、基础平台支撑和关联技术提供商 包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。
六、融资/收购
大势所趋下，无论是国内还是海外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自身业务的补充，以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。
除了收购，2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件：
2017年2月，三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资；2017年5月，深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资；2017年10月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。
七、人才流动
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八、政策
自今年7月国务院《新一代人工智能发展规划》后，各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月，北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》；11月14日，上海市《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，提出到2020年，重点产业规模将超过1000亿元。11月18日，有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区，出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》，并《东湖高新区人工智能产业规划》，提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。
同时，也了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。
迹象表明，人工智能政策正在从中央传导至地方，AI政策自上而下开始发酵，我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多地方的政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。
九、智能制造
波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升，
智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。
这一年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。
十、场景创新
科技巨头布局人工智能
在欧洲，“欧盟人脑计划”将通过ICT的庞大资源库，更有效地为神经科学和医疗领域提供技术支持。长远来说，该计划将为各类脑部疾病提供更好的治疗方案，以及通过探索大脑运作模式，研发更先进的ICT技术。“欧盟人脑计划”的主要研究领域可以大致划分为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和“欧盟人脑计划”项目管理。
作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人，Steve Furber博士透露说，目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统，让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500，000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构（SpiNNaker）计划”和德国海德堡的“大脑规模（BrainScaleS）计划”的设备，以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措，并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享，我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展，为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上，他对人工智能的布局早已开始，早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。
除了Facebook，另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频，它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术，比如无人驾驶汽车。同时，谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务，比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。
中国人工智能商用元年
而在国内企业中，进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年，百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行，2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”，融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器（GPU）并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。
腾讯也不甘示弱，基于微信平台，开发了多种模式识别功能，推出了“微信智能开发平台”，将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放，“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。
从国家意志来说，2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。统计显示，到“十三五”末，我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。
“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词，在科技创新2030项目中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明，2016年，不仅是“十三五”起步之年，也是我国人工智能商用元年。
而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用，节省了大量人工成本。随着人工成本的增长，人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。
人工智能的现实入口
在教育领域，你想象一下这样的世界，任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩。
“比如遇到问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。
除了教育领域，医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年，IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训，让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。
早在2011年Watson参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛并获得冠军后，IBM坚信继制表计算、可编程计算之后，人类的第三个计算时代――认知计算时代，已经拉开帷幕。几年时间里，Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域，并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。
据IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、电子行业总经理徐闻天介绍，IBM将与Medtronic加强合作，利用IBM认知解决方案处理来自Medtronic可穿戴医疗设备及其他情景化来源的数据，并提供个性化的糖尿病管理。
【关键词】人工智能 医学领域
1 引言
人工智能（AI）是上世纪50年展起来的新兴学科，主要内容包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计等方面。在过去的几十年里人工智能涌现出了大量的方法，大致可分为两大类：第一类是基于Newell和Simon的物理符号系统假说的符号处理方法。这种方法大多采用从知识阶段向下到符号和实施阶段的自上而下的设计方法，第二类是采用自下而上设计的“字符号”方法。
2 人工智能的发展
全球对人工智能的研发经历了已经有70年的发展，从上个世纪的50年代开始一直到今天，历经了两次大起大落，但伴随着深度学习的重燃、庞大的大数据支撑以及计算能力的不断提升和成本的不断下降这些因素的出现，尤其是在摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新方法这些人工智能进步的催化剂作用下，将迎来人工智能新的春天。
3 人工智能在医学领域上的应用
3.1 在神经网络中人工智能的应用
在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。研究人脑连接发现了以人工神经为特点可以解决在获取知识中所出现的瓶颈和知识种类繁琐问题，能够提高对知识的推理能力，包括自主学习，自组织等方面的能力，促进了神经网络在医学专家系统中的快速发展。
人工智能领域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是AI分支中的一个，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的ANN是学习和训练为一体来达到智能的。ANN具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ANN有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。
3.2 在中医学中人工神经网络的应用
在中医学中，所提出的“辨证论治”中的“证”具有模棚性、不确定性的特点，主观性比较强，因此中医的诊断方法和治疗手段与医师的经验水平有很大联系。数年来在实验研究，临床观察，文章整理，经验总结上，都有着对“证”的研究思想的深入调查。一部分“辨证”的过程可以用人工神经网络来替换使用。恰当的中医症状可以作为基本输入和适当人工神经网络模型，人工神经网络能够根据以往的学习“经验”来进行综合分析，从而提出中医诊断方法。
由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成了人工神经网络。具有某些智能系统的功能。 按照网络结构来划分，人工神经网络有很多不同的种类，例如感知器、BP网络、Hopfield网络等，目前应用最为广泛的神经网络就是其中的BP网络。这种前沿网络非 BP网络所属，网络的结构与权值能够表达复杂的非线性 I/0映射关系。凭借 BP网络优良的自主学习功能，既可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本反复进行训练，也可以调整网络的权值，直到网络的 I/0关系在某一块训练指标下最接近样本为止。
3.3 人工智能在临床医疗诊断中的应用
计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当做医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。
3.4 人工智能技术在医学影像诊断中的应用
目前，在医学影像中存在着的问题，比如：误诊率高、缺口大。这些问题需要通过人工智能的方法来解决。在医学影像技术领域人工智能的应用包括主要的两个方面，分别是：第一个方面为图像识别，第二个方面为深度学习，其中人工智能应用最核心的部分实深度学习。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。
Geoffrey Hinton教授是神经网络领域的大师，2006年，他与其博士生在《Science》和相关的期刊上发表了论文，第一次提出了“深度信念网络”的概念。2012年，由斯坦福大学Fei-Fei Li教授举办的ImageNet ILSVRC大规模图像识别评测任务是由Hinton教授的研究团队参加的。这个任务包括了120万张高分辨率图片，1000个类比。Hinton教授团队使用了全新的黑科技多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了15.3%。 这个革命性的技术，让神经网络深度学习以迅速的速度进入了医疗和工业的领域范围，随后这一技术被陆续出现的医疗影像公司使用。例如：国际知名的医学影像公司Enlitic和国内刚刚获得有峰瑞资本600万天使轮融资的DeepCare。都是不断积累大量影像数据和诊断数据，继续对神经元网络进行深度的学习训练，从而有效的提高了医生诊断的准确率。
人工智能不仅能使患者的健康检查快速进行，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率，降低误诊率。
4 总结
人工智能软件工作效率远远超过了人类大脑，不仅能够更快速的找到数据的模式和相似性，还能有效帮助医生和科学家提取重要的信息。随着人工智能的发展及其在医学领域的逐渐普及和应用，两者的互相融合在未来必定成为医学发展的重要方向。
参考文献
[1]冯伍，张俊兰.人工智能在医学上的应用[J].电子设计工程，2010（01）.
[2]杨琴，陈家荣.人工智能在医学领域中的应用[J].科技风，2012（12），100-101.
[3]王宇飞，孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑，2016（05）.
[4]铅笔道.人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗，2016（03）.
这些从前仅存在于科幻世界的梦想，如今正被日新月异的人工智能技术推向现实：医疗领域中的医用机器人，已经在运送物品、移动病人、临床诊疗和手术、康复护理和医用教学等方面一显身手，改变着人们的生活。
日趋智能化、精准化
近年来，医用机器人已经发展成为先进机器人领域的前沿性学术方向，大大促进医疗，尤其是外科手术的微创化和智能化发展。医疗机器人北京市工程实验室主任张送根博士介绍说：“智能型手术及医疗机器人，有广泛的感觉系统、智能和模拟装置，涉及医学成像、图像分析、机器人、运动分析及虚拟现实等多个学科的最新成果，能够全面扩展人类能力极限，提高医生的手术及诊疗技能，辅助医生进行手术规划、仿真、操作等过程。”例如，可减少手术差错率，提高微创手术精准度，避免病人感染，降低辐射危害，增强抗疲劳能力等。医用机器人既提高手术及诊疗质量，又减轻患者痛苦，缩短康复周期，降低医疗成本，成为未来医疗领域的研发必然趋势。
医生受制于人体生理结构，在操作精度、稳定性、抗疲劳能力和抗辐射能力等方面有很大局限，而这些正是机器人的优势所在。与其他机器人相比，医疗机器人还具有独特优势：在医院、街道、家庭等多种环境下工作，决定了医疗机器人具有移动性与导航、识别与规避能力，还有智能化的人机交互界面，并在需要人工控制的情况下，具备远程控制能力；医疗机器人的材料选择和结构设计，都以易消毒和灭菌为前提，安全可靠且无辐射；以人作为操作对象的医疗机器人，要具有对状况变化的适应性，对作业的柔软性以及对人体和精神的适应性等；医疗机器人之间及医疗机器人和医疗器械之间具有或预留通用的对接接口，如人机交互接口等。
伴随科技进一步发展，医疗机器人还会更加智能化和精准化。有科学家甚至大胆预测，“到2100年，日常生活中将充满各种智能机器人，我们将同机器人紧密联系”。这让人振奋，但我们也要清醒地看到，受制造费用昂贵等限制，机器人的智能化之路还很漫长。
治疗领域越发广泛
自从20多年前首台医疗机器人问世，如今，几乎在医学各个领域，都能看到医疗机器人的活跃身影。功能各异的医疗机器人正在改变传统医疗模式，迅速提升病人的生命质量。
据华中科技大学同济医学院附属同济医院院长陈安民教授介绍，医疗机器人从功能上可分为5种类型：一是辅助内窥镜操作机器人：这种机器人能够按照医生的控制指令，操作内窥镜的移动和定位。二是辅助微创外科手术机器人：它一般具有先进的成像设备、一个控制台和多只电子机械手，手术医生只要坐在控制台前，观察高清晰度的三维图像，操纵仪器的手柄，机器人就会实时完成手术。三是远程操作外科手术机器人：由于配备了专门的通信网络传输数据收发系统，这种机器人可以完成远程手术。四是虚拟手术机器人：这一机器人将扫描的图像资料进行三维分析后，在电脑上重建为人体或人体器官，医生便可以在虚拟图像上进行手术训练。制定手术计划。五是微型机器人：主要包括智能药丸、智能影像胶囊和纳米机器人。智能药丸机器人能够按照预定程序释放药物并反馈信息；智能影像胶囊能辅助内窥镜或影像检查；正在研制开发的纳米微型机器人，还可以钻入人体，甚至在肉眼看不见的微观世界里，完成靶向治疗任务。
目前，应用最为广泛的当属外科手术机器人和智能影像胶囊。“外科手术机器人动作精细、失误率低，可以避免医生直接接触患者血液，大大减少患者感染危险，并能够大幅降低放射线对患者和医生的双重影响。”中国医学科学院研究员杨国忠介绍说。智能影像胶囊同样声誉广泛。这项于上世纪90年代就获得通过的专利技术，具有检查方便、无创伤、无痛苦、不影响患者正常工作等多重优点。患者只需服下内置摄像与信号传输装置的智能胶囊，就能接受消化道系统检查，甚至接受机器人体内定点给药，可以作为消化道疾病诊疗的首选方法。
发展前景令人期待
医疗机器人显著推动了现代医疗技术的发展，市场潜力和发展前景令人期待。美国、英国、日本、法国、瑞士、以色列、韩国以及新加坡等国的学术机构和公司，均设立了与医疗机器人相关的研究机构，开发出多种系统原型，部分已经形成商业化产品。
首部商业化手术机器人于1994年在美国推出。目前，由医生操纵台、机械手和内镜装置三大部分组成的美国“达·芬奇外科手术系统”最为畅销，截至2011年初，全球共计售出1700多台。此类手术机器人不仅能够完成普外科，还能完成脑神经外科、心脏修复、人工关节置换和整形外科等多领域手术，但上千万元的设备价格，仍是医疗机器人产业亟待突破的瓶颈之一。
我国的手术与医疗机器人研究起步较晚，发展速度却很快。据张送根介绍，“北京航空航天大学从1997年至2007年先后自主开发了5代脑外科机器人系统。2002年，又研发出国内第一台骨科手术机器人系统，并于2011年获得医疗机器人注册许可证”。该产品目前已经成功进入市场。生产商也成为全球第五家获得医疗机器人注册许可证的公司，与国外同类产品相比性价比高、发展前景广阔。
2003年，南开大学研制出面向生物医学工程的微操作机器人系统，可实现克隆研究中的转基因注射、染色体切割、细胞融合与分离等操作。2005年，天津大学研制出显微外科手术机器人，能实现显微镜下1毫米动脉血管的吻合手术操作。
分享经济
【报告原文】支持和引导分享经济发展，提高社会资源利用效率，便利人民群众生活。
【解读】共享单车、共享停车位、共享厨房对很多人来说已经不再陌生，分享经济正走进我们的生活。有报告指出，2016年我国分享经济市场交易额约为3.45万亿元。今年分享经济有望迎来更大的发展机遇。
体育产业
【报告原文】做好冬奥会、冬残奥会筹办工作，统筹群众体育、竞技体育、体育产业发展，广泛开展全民健身。
【解读】中国筹办冬奥会工作已纳入了京津冀协同发展战略中。推动“3亿人上冰雪”目标的实现，必将有助于带动冰雪体育产业的发展。2015年我国体育产业总规模已达1.7万亿元，在多项利好刺激下，体育产业发展前景相当可观。
新兴产业
【报告原文】全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。
【解读】“人工智能”、“第五代移动通信”这些概念写入政府工作报告，意义非凡。2020年我国人工智能市场规模预计将达到91亿元。而5G网络一旦正式商用，除了使通信业进入新一轮发展期外，还将带动多个规模万亿级别的新兴产业。新兴产业发展将迎来新的发展局面。
智能制造
【报告原文】把发展智能制造作为主攻方向，推进国家智能制造示范区、制造业创新中心建设。
【解读】智能制造不仅能实现各种制造过程自动化、智能化，还具有高速、高精度等特征，市场前景广阔。据预测，2020年我国智能制造产值有望超过3万亿元。智能制造有望打开更加广阔的空间。
数字家庭
【报告原文】扩大数字家庭、在线教育等信息消费。
【解读】“数字家庭”是今年政府工作报告中的新词之一。数字家庭，能够在家庭范围内实现各种电子设备的互联和管理，推进健康医疗、电子政务、电子商务向居民家庭延伸，形成家庭信息服务新业态。政府工作报告从政策上肯定了行业发展的意义，对该领域是大大的利好。
医养结合
【报告原文】推动服务业模式创新和跨界融合，发展医养结合、文化创意等新兴消费。
【解读】随着我国老龄化趋势的加剧，养老服务业的市场规模越来越大。如何有效整合医疗和养老服务资源，方便老年人获得连续、及时和专业的服务，这样的需求越来越迫切。医养结合这种新兴消费正进入历史机遇期，值得关注。
清洁能源汽车
【报告原文】基本淘汰黄标车，加快淘汰老旧机动车，对高排放机动车进行专项整治，鼓励使用清洁能源汽车。
【解读】为了保卫蓝天，过去一段时间，各级政府出台了多项鼓励清洁能源汽车发展的相关政策法规。这次政府工作报告在机动车治理上也提出了具体要求。而随着充电桩等基础设施的进一步完善，清洁能源汽车势必成为越来越多人的选择。
全域旅游
【报告原文】完善旅游设施和服务，大力发展乡村、休闲、全域旅游。
【解读】以前，提及旅游业很多地方都是建景点、建景区、建宾馆。然而旅游业发展到现在，已经到了全民旅游、个人游等为主的新阶段。实现区域资源的有机整合，做到既开发又保护，既宜居又宜游，从景点旅游模式向全域旅游模式转变无疑是一个趋势。
电商快递
【报告原文】促进电商、快递进社区进农村，推动实体店销售和网购融合发展。
【解读】据统计，2016年我国农村网络零售额达8945.4亿元，约占全国网络零售额的17.4%。促进电商、快递进社区进农村，一些企业已开始布局。进一步解决好物流成本高、人才培训等问题仍需漫长过程，机遇也蕴含其中。
可再生能源
【关键词】工业仪表;智能;发展现状;趋势
工业仪表智能化技术是集计算机应用、自动控制、电子、自动化仪表等于一体的跨学科的专业技术。近年来，随着微电子技术、计算机技术的高速发展，智能仪表在工业领域大量普及，呈现出生命力极强的发展前景。
一、工业仪表智能化技术概述
工业仪表“智能化”主要是采用超大规模集成电路和微处理器技术，使用嵌入式软件将“人工智能”、“专家控制”等理论方法和技术运用到仪表内部操作中，以实现工业仪表自主完成某些测量任务，甚至在相关程序的指导下实施某个预定控制动作，能进行较为复杂的计算和误差修正的数据处理。整体来说，即使得工业仪表拥有自主适应、自主学习、自主校正、自主协调、自主组织、自主修复等“拟人智能”的特性或功能。工业仪表智能化技术的应用，不仅能完成输入信号的非线性、压力与温度的补偿、零点错误、故障诊断、量程刻度标尺的变化等基本职能，还能在此基础上实现对工业过程的控制，不断拓展扩散控制系统的功能。这种以电子数字显示形式出现的智能产品，提升仪表性能的同时还能通过网络组成新型的过程来控制系统，更有利于信息通信。智能仪表具有科学自动的操作体系，是一个专用的微型计算机系统。通常情况下，硬件和软件共同构成智能化仪表，其中信号的输入通道、微控制器、标准通信接口、人机交换通道等构成智能化仪表典型的硬件部分。而软件部分则主要包括接口管理程序、监控程序及数据处理程序三大部分。
工业仪表智能化技术所具有的特点如下：首先，开发性强，可靠性高。微处理器与智能仪表的有机结合能够实现“硬件软化”，使用软件替代相关硬件来实现操作者想要的功能，需要对功能做出调整时，仅仅对程序做出适当改变便可。这就在一定程度上减少了元器件，降低了故障发生率，大大促进了仪表可靠性的提升。其次，性能好，精度高。其运算和逻辑判断功能能够有效的消除众多因素引起的误差，使得仪表的测量精度不断提升。再次，具有友好的人机对话能力。通过键盘输入命令能够控制仪表的测量和处理功能。最后，具有可程控操作能力。GP -IB、RS232C、USB等通信接口的应用，使仪表与计算机结合起来，进而拥有可程控操作功能，便于完成更复杂的测试任务。
二、工业仪表智能化技术的发展现状
20实际90年代，仪表的智能化特征突出表现出来，主要是：仪表的设计方面受飞速发展的微电子技术影响而有所创新;在此阶段问世的DSP芯片加强了仪表的数字信号处理功能;具有强大数据处理能力的微型机的发展，更是便利了工业仪表的应用。此外大力增强和普及的图像处理功能、得到广泛应用的VXI总线等都彰显出这一时期仪表的智能化特征。
近年来，仪表的智能化检测控制功能得到全面的发展，国内生产和研究出越来越多的智能化测量监控仪表，比如，智能节流式流量计，通过自动进行差压补偿来实现流量的节省;在程序控温方面有较大成就的智能多段温度控制仪;在数字 PID和其他各项复杂控制规律上进行调节的智能式调节器;智能色谱仪能够实现对各种谱图的分析和数据处理等。而在国际上更是有众多智能测量仪，比如产自美国HONEYWELL公司的DSTJ-3000 系列智能变送器、产自美国 RACA-DANA 公司的 9303 型超高电平表、产自美国 FLUKE 公司的超级多功能校准器 5520A、产自美国 FOXBORO 公司的数字化自整定调节器等。上述智能仪表中，智能变送器能够实现差压制状态下的复合测量，自动补偿变送器本体的温度、静压等，具有精准度高的特点。9303 型超高电平表能够使用微处理器减弱甚至消除电阻中电流流经时产生的一定量的热噪声。而超级多功能校准器 5520A更是在内部应用了三个微处理器，具有强大的稳定性及较完善的线性度。最后数字化自整定调节器巧妙的将专家系统技术运用到设计中，使得调节器能够像经验丰富的控制工程师一样随着现场参数的变化自主整定调节器。
三、工业仪表智能化技术的发展趋势
总的来说，与传统仪表相比，工业仪表智能化技术推动者现代仪表向新的方向发展，尤其是随着计算机和智能机器的发展，进一步推动仪表呈现出虚拟化、网络化、人工智能化发展趋势。
（一）虚拟仪表
一般来说，测量仪器的三大功能为数据采集、数据分析和数据显示，而在虚拟现实系统中，进行数据分析和数据显示在一定程度上可以完全使用PC机上的软件来替代，这也就是说，只要另外拥有相关数据采集硬件设备，就能通过这些设备与PC机进行联合，共同组成全新的测量仪表。我们将这种基于PC机的测量仪器统称为虚拟仪器。并且在虚拟仪器的使用过程中，针对相同的硬件系统，仅仅采取不同的软件编程，就能享受到功能完全不一样的测量仪表，以更好的完成测量。由此可见，虚拟仪器的核心便是其中完整的软件系统，这便是另一个角度上将软件视为仪器的现实依据。相对于传统智能仪表中运用计算机技术的渗透特征，虚拟仪表强调在通用计算机的同时，采取措施更好的将仪器技术渗透到其中。软件系统既身为虚拟仪器的核心，就需要它具有通用性、通俗性、可视性、可扩展性及升级性，以满足为用户谋取利益的基本要求，这就决定了虚拟仪表与传统智能仪表相比更为前瞻的应用前景和市场。
（二）网络化
现阶段，随着网络和计算机技术的飞速发展和快速进步，工业控制和智能仪表系统设计领域越来越多的渗透着网络技术，这些网络技术自身含有的通讯功能能够帮助智能仪表实现系统的构建，并且能够在一定程度上对新的、初设计完成的智能仪表系统进行远程升级、系统维护及相关功能重置等方面的保障。比如，由LATTICE半导体公司提出的In System Programming（在系统编程技术，简称ISP），作为一种对软件进行修正、组态或者重组的最新技术，它能够使人们在产品设计、制造、售后等每个阶段都能组态或重组产品的器件、电板路甚至整个电子系统的逻辑和功能。相对于传统技术中存在的一些限制和连接弊病，ISP运用先进技术予以消除，以更好的进行在板设计、制造和编程。此外，编程ISP不必像传统仪表一样需要专门的编程器及复杂的流程，这是因为ISP器件完全可以通过印刷电路板（PCB）进行处理，也可以通过PC机、 INTERNET 远程网、嵌入式系统处理器等进行编制。
（三）人工智能化
作为计算机应用的一个全新的领域，人工智能旨在使用计算机来实现对某些人类所具有的独特的智能进行模拟，就目前来说，人工智能主要涉及医疗诊断、机器人、专家系统、推理证明等领域，并随着计算机技术和网络技术的发展，逐渐向智能仪表研究和应用中渗透。智能仪表逐渐趋向人工智能化，其进一步发展将会或多或少的带有一定的人工智能，就是说人工智能使得仪表在视觉、听觉、思维等方面拥有一定的能力，进而替代人的一部分脑力工作。在这种情况下，即使没人进行干预，智能仪器也能自发自主的完成检测或控制功能。更为重要的是，在现代仪表中渗透人工智能，能够使人们在面对传统方法解决不了的难题时，有新的思路和方法。
四、结语
伴随着微电子技术、计算机技术及测量控制技术等的不断发展和彼此渗透，工业仪表智能化技术得到大量普及和发展，使得智能仪表极大的扩充了传统仪表的应用范围，表现出广阔的发展前景。可以预见，不久的将来，社会各个领域都将迅速普及各种功能的智能仪表。
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【关键词】液压系统；故障诊断；智能诊断
0 引言
液压系统故障诊断技术是随着液压设备不断高度自动化和复杂化以及对液压系统工作可靠性要求越来越高而发展起来的，是针对现代液压设备需要及时排除液压故障而提出来的，是将医疗诊断中的基本思想推广到液压工程技术而形成的，是建立在液压控制理论，信息理论和电子技术、传感器技术、人工智能技术等基础上的一门综合性新技术。回顾液压系统故障诊断技术的发展，大致经历了三个发展阶段：基于人的主观诊断法、基于模型诊断法和基于智能技术的诊断法。
1 主观诊断法
主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器，凭借个人的实践经验，判别故障发生的部位及其原因。这种方法要求诊断人员掌握丰富的故障机理知识和诊断经验，需利用系统或元件的结构、模型和功能等方面的知识，综合分析才能了解。基于人的主观诊断法主要包括系统分析法、参数测量法、方框图分析法、鱼刺图分析法等。
2 模型的诊断法
模型的诊断法是先运用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量，这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间存在着联系，然后通过测量、分析、处理这些特征量信号，来判断故障源所在。这种方法实质上是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。基于数学模型与信息处理的故障诊断方法通常有状态估计方法、参数估计方法、频谱分析法、小波分析法等。
3 智能诊断技术
液压系统故障智能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用，它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能，又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息，成功地识别和预测诊断对象的状态。因此，智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。目前，智能技术的故障诊断法主要有：故障树分析的诊断法、模糊逻辑的诊断法、神经网络的诊断法和专家系统的诊断法等。
3.1 故障树分析的诊断法
故障树分析法是一种图形演绎方法，通过对可能造成系统故障的各种因素进行分析，画出逻辑框图（故障树），再对系统中发生的故障事件，由总体至部分按树枝状逐级细化的分析，其目的就是判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率等。故障树分析诊断法的关键是建立故障树，故障树完善与否直接影响到分析结果的准确性。因而，需要分析人员对分析系统的设备及运行环境有透彻的理解，将故障症状作为树顶，将发生故障的各种因素逐一排列，然后建立故障树的数学模型，对故障树进行定性分析和定量计算，给出分析结果。故障树分析法具有直观性和理论性强、逻辑严密等特点，对一个系统而言，一切故障诊断都必然要先经过某种程度的故障树分析，是故障诊断系统的基础。
3.2 模糊逻辑的诊断法
模糊逻辑的诊断法是借助模糊数学中的模糊隶属关系提出的一种新的诊断方法，它将各种故障及其症状视为两类不同的模糊集合，它们之间的关系用一个模糊关系矩阵来描述。由于液压系统故障既有确定性的，也有模糊性的，表现为同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能会产生不同的故障症状，不同的故障也可能引起同样的故障症状，多故障并发时故障症状更加复杂。当确定性故障和模糊性故障相互交织、密切相连时，就需要通过探讨液压系统故障的模糊性，寻找与之相适应的诊断方法，才能有利于正确描述故障的真实状态，揭示其本质特征。
3.3 神经网络的诊断法
神经网络的诊断法是利用神经网络具有非线性和自学习以及并行计算能力的特点，对液压系统的故障进行诊断。它具有的超高维性、强非线性等动力学特性，使其具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式等功能，带来了提供最佳诊断性能的潜在可能性，解决了传统方法在知识表示、获取和并行推理等问题上的“瓶颈”问题。神经网络在出现新故障时通过自学习不断调整权值、闽值，以提高故障正确检测率，降低漏报率和误报率。
3.4 专家系统的诊断法
专家系统是一种基于知识的应用软件系统，从领域专家那里获得专业知识，用来解决只有专家才能解决的困难问题。它是研究最多、应用最广的一类智能诊断系统，主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。由于在专家系统中，知识通常是系统性、理论性较强的知识，因此求解结果可靠性高，并且由于知识是显式的，使其具有很好的解释能力。然而，专家系统在发展的同时遇到了知识获取的“瓶颈”、“窄台阶”等困难，使其支持能力受到较大的限制。
4 未来故障诊断技术的发展趋势
液压系统故障智能诊断技术是液压系统故障诊断技术的发展趋势。但任何一种诊断方法，不论多么先进，总存在一定的局限性，单一的故障智能诊断方法难以胜任液压系统的故障诊断。随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实、神经网络等技术的日新月异，必然引起智能故障诊断技术在下列几个方面的不断发展。
4.1 混合智能故障诊断技术研究
将多种不同的故障诊断技术有效地融合，进一步提高诊断系统的综合性能，是智能诊断技术发展的必然趋势。结合方式主要是基于规则的专家系统与神经网络的结合，CBR与基于规则系统和神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。其中模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。
4.2 数据库技术与人工智能技术相互渗透
人工智能与数据库技术是计算机科学的两大重要领域，越来越多的研究成果表明，这两种技术的相互渗透将会给故障智能诊断系统带来更广阔的应用前景。人工智能技术多年来曲折发展，虽然成果累累，但比起数据库系统却相形见绌。其主要原因在于缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。人工智能技术的进一步应用和发展越来越表明，结合数据技术可以克服人工智能不可跨越的障碍，这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说，知识库一般比较庞大，因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术，改善诊断系统的性能。
4.3 基于internet的远程协作诊断技术研究
基于internet的设备故障远程协作诊断是将设备诊断技术与计算机网络技术相结合，用若干台计算机作为服务器，在液压系统的关键元件上建立状态监测点，采集设备状态数据，在技术力量较强的科研院所建立分析诊断中心，为企业提供远程技术支持和保障。
5 结束语
液压系统故障具有隐蔽性、复杂性、随机性、模糊性及分散性等特点，尽管国内外学者对液压系统故障诊断进行了深入广泛的研究，但实际诊断过程中仍面临许多问题。对于今后越来越复杂的液压系统的故障诊断，最佳途径是将专家系统与神经网络有机地结合起来，作为智能诊断的发展方向，同时融入先进的现代信息技术，如多媒体技术、internet技术、信息融合技术、智能传感器技术等，提高控制系统的开放性、容错性和实用性，应用前景十分广阔。
【参考文献】
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2019年7月1日至7月5日，东西部协作2019年大通县信息技术骨干教师能力提升培训在南京市雨花台区教师发展中心进行。信息技术素养观转变。从技术应用能力转向信息素养能力，我们不仅要利用技术，更要利用信息素养和信息技术合作。
人工智能时代的教育变革
一、人工智能驱动智慧教育
当前，以人工智能为代表的技术创新进入到一个前所未有的活跃期。当人类社会迈进信息时代的新阶段——人工智能时代，这种工业化的教育体系已经无法满足未来社会对人才的需求，时展迫切需要一场教育变革。换句话说，教育不是由外而内传递知识，而是由内而外觉悟智慧。这就要求，我们必须打破整齐划一的传统教育形态，构建与人工智能时代相适应的智慧教育体系，利用智能技术对学习环境、学习内容、教学方式、管理模式进行系统化改造，为学生提供富有选择、更有个性、更加精准的智慧教育。
二、智慧教育的理念内涵
综合已有研究，我们认为，智慧教育是指以“人的智慧成长”为导向，运用人工智能技术促进学习环境、教学方式和教育管理的智慧转型，在普及化的学校教育中提供适切的学习机会，形成精准、个性、灵活的教育服务体系，最大限度地满足学生的成长需要。只有把“人”置于教育的最高关注，发掘人的潜能，唤醒人的价值，启发人的智慧，才能从容应对人工智能时代带来的挑战。智慧教育不仅是教育基础设施的信息化、智能化，而且是教育理念与教育方式的转型升级，从注重“物”的建设向满足“人”的多样化需求和服务转变。
智慧教育包括三个组成部分：一是相互融通的学习场景，利用智能技术打通物理空间与网络空间之间的壁垒，让万物互联，让世界互通，所有学生都可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息；二是灵活多元的学习方式，注重学习的社会性、参与性和实践性，打破学科之间的界限，开展面向真实情境和丰富技术支持的深度学习；三是富有弹性的组织管理，破除效率至上的发展理念，释放学校的自主办学活力，利用人工智能提高教育治理的现代化水平，让学生站在教育的正中央。
虚拟和增强现实（VR/AR）技术在教学中的应用与前景展望
一、虚拟现实和增强现实技术的起源、概念和应用领域
（一）虚拟现实和增强现实技术的起源
虚拟现实（VirtualReality，简称VR）技术描述的就是我们现在熟悉的“虚拟现实”。增强现实（Augmented Reality，简称AR）是指在真实环境之上提供信息性和娱乐性的覆盖。
我国虚拟现实技术的研究起步于20 世纪90 年代初。随着计算机图形学、计算机系统工程等的高速发展，虚拟现实技术得到相当的重视。2016 年3 月17 日全国两会授权的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中指出：“大力推进先进半导体、机器人、增材制造、智能系统、新一代航空装备、空间技术综合服务系统、智能交通、精准医疗、高效储能与分布式能源系统、智能材料、高效节能环保、虚拟现实与互动影视等新兴前沿领域创新和产业化，形成一批新增长点。”
（二）虚拟现实和增强现实的概念、特征和应用领域
1. 虚拟现实技术
虚拟现实，是一种基于多媒体计算机技术、传感技术、仿真技术的沉浸式交互环境。具体地说，就是采用计算机技术生成逼真的视觉、听觉、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生亲临等同真实环境的感受和体验。
虚拟现实具有特性，即沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)、构想性(Imagination)，是一个学科高度综合交叉的科学技术领域。虚拟现实与人工智能 (AI) 技术及其他相关领域技术结合，将会使其还具有智能(Intelligent) 和自我演进演化(Evolution) 特征。头戴式虚拟现实设备，即可观看虚拟现实视频介绍。
虚拟现实涉及门类众多的学科，整合了很多相关技术。虚拟现实是未来科技发展的方向之一，它可以从人的感觉系统上改变现有的空间感。虚拟现实现有的产业链大致可分为硬件设计开发、软件设计开发、资源设计开发和资源运营平台等几种类别。通过虚拟现实关键技术的突破以及“虚拟现实+”的带动，会产生大量行业和领域的虚拟现实应用系统，为网络与移动终端应用带来全新发展，将会推动许多行业实现升级换代式的发展。虚拟现实可以应用于国防军事、航空航天、智慧城市、装备制造、教育培训、医疗健康、商务消费、文化娱乐、公共安全、社交生活、休闲旅游、电视直播等领域中。
2. 增强现实技术
增强现实是在虚拟现实的基础上发展起来的一种新兴技术。增强现实技术基于计算机的显示与交互、网络的跟踪与定位等技术，将计算机形成的虚拟信息叠加到现实中的真实场景，以对现实世界进行补充，使人们在视觉、听觉、触觉等方面增强对现实世界的体验。
增强现实具有三大特点，即虚实结合、实时交互和三维配准。
增强现实具有三种呈现显示方式，按距离眼睛由近到远划分分别为头戴式（head-attached）、手持式（hand-held）、空间展示（spatial）。增强现实智能眼镜，扫描二维码可以观看Magic Leap 增强现实演示视频。
增强现实的应用领域非常广泛。如在教育领域增强现实可以为学生呈现全息图像、虚拟实验、虚拟环境等；在旅游业增强现实可以帮助游客自助游玩景区，以虚拟影像的形式为游客讲解景区概况、发展历史、人文景观等内容；在零售业中增强现实技术可以实现一键试穿，在网上销售中具有极大的应用空间。增强现实在工业、医疗、军事、市政、电视、游戏、展览等领域都表现出了良好的应用前景。
二、虚拟现实和增强现实技术在教学中的具体应用
虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用潜力巨大、前景广阔，主要体现在运用虚拟现实和增强现实技术具有激发学习动机、创设学习情境、增强学习体验、感受心理沉浸、跨越时空界限、动感交互穿越和跨界知识融合等多方面的优势。虚拟现实和增强现实技术的应用，能够为教育工作者提供全新的教学工具，同时，能激发学生学习新知识的兴趣，让学生在动手体验中迸发出创新的火花。因此虚拟现实和增强现实技术应用于教育行业是教育技术发展的一个新的飞跃， 它营造了自主学习的环境，由传统的“以教促学”的学习方式演变为学生通过新型信息化环境和工具来获取知识和技能的新型学习方式，符合新一轮教学改革的教育理念，有助于学生核心素养的培养。虚拟现实和增强现实设备有多种，这里分别介绍各种设备在教学中的具体应用。
（一）头戴式虚拟现实和增强现实设备在教学中的应用
头戴式虚拟现实设备一般包含头戴式显示器、位置跟踪器、数据手套和其他设备等，分为移动虚拟现实头盔和分体式虚拟现实头盔。国外有脸谱、谷歌、微软、三星等公司的虚拟现实头盔产品，国内有微视酷、蚁视、暴风魔镜、中兴、乐视、华为、小米等100 多种虚拟现实头盔产品。结合国内外的研究报告以及目前虚拟现实教育实践情况，虚拟现实和增强现实技术在生物、物理、化学、工程技术、工艺加工、飞行驾驶、语言、历史、人文地理、文化习俗等教学中均可应用。
学生使用头戴式虚拟现实设备体验学习时具有置身真实情境的沉浸式感觉，能给学生以绝佳的真实体验， 使人如身临其境，让书本中的内容可触摸、可互动、可感知。例如地理学科讲述关于宇宙太空星际运行的课程时，在现实生活中学生无法遨游太空，如果戴上头戴式虚拟现实设备，就可以让学生从各个角度近距离观察行星、恒星和卫星的运行轨迹，观察每个星球的地表形状和内部结构，甚至能够降落在火星或月球上进行“实地” 考察、体验星际之旅等。虚拟现实头戴设备， 手机扫描二维码观可看虚拟现实效果视频。
（三）手持式虚拟现实与增强现实设备在教学中的应用
手持式增强现实设备多采用移动设备与APP 软件相结合的方式。APP 有视+AR、AR、4D 书城、幻视、视AR、尼奥照照等，另外有多种增强现实图书都有相配套的APP，如《机器人跑出来了》《实验跑出来了》《恐龙争霸赛来了》这套“科学跑出来”系列增强现实科普读物有iRobotAR、iScienceAR、恐龙争霸赛来了等多个APP，它们的原理都是采用手机摄像头获取现实世界影像，通过手机在现实世界上叠加虚拟形象的形式，实现增强现实的特殊显示效果。有的APP 中提供了丰富的教育资源，如安全教育、科普读物、识字卡片、益智游戏等，特别适合儿童教育。使用方法有两种：一种是手机APP 与相配套的纸质图书一起使用，用手机摄像头扫描图书上的图片，在手机屏幕上即可呈现出演示效果；另一种使用方法是运用APP 下载增强现实资源并与外界实景叠加即可呈现出演示效果。增强现实特效非常逼真，利用这些APP 进行学习，学习过程具有真实感、体验感、沉浸感，增强了学生学习知识的兴趣，可以达到寓教于乐的教学效果。
三、虚拟现实与增强现实技术在教学中应用的优势分析
（一）虚拟现实与增强现实技术为学生自主学习提供了有利条件
虚拟现实和增强现实教学资源存在形式多种多样， 根据采用的设备不同，可以将教学资源保存在网络运营平台、桌面式设备、移动设备和纸质图书里，学生可以在不同的地方采用不同的设备调用虚拟现实和增强现实教学资源进行随时随地的自主学习。如果学生在课堂上有些知识点未能掌握，可以重新学习一遍，增加对知识的巩固和理解，有时学生因为特殊原因未能在课堂上学习，也可以课后弥补，同时可以将虚拟现实和增强现实设备作为载体采用“翻转课堂”或“微课导学”教学模式组织教学，为学生提供自主学习条件，教师也可以从繁重的重复性讲解中解脱出来，有针对性地为学生答疑解惑，有助于传统教学方式的变革。
（二）虚拟现实与增强现实技术为学生提供更加真实的情景
在传统的教学课堂上，知识的传输主要通过文字、图片、声音、动画和视频的形式呈现。遇到比较复杂的情况，比如数学课的立体几何、地理课的天体运动、物理课的磁力线和电力线、化学课的微观粒子结构、生物课的细胞结构等，教师用语言很难把这些知识点表达得非常清晰，同时由于每个学生的理解力不同，教学效果也会因人而异，甚至初次学习这些知识的学生会得到“盲人摸象”般的感受。而采用虚拟现实和增强现实技术组织教学，三维立体效果的呈现可以弥补这样的缺憾，能够把知识立体化，把难以想象的东西直接以三维形式呈现出来，让学生直观感受到文字所表达不出来的知识，真实的情景可以帮助学生对知识的理解和记忆，使学生的想象变得更加丰富。
（三）虚拟现实和增强现实技术能提高学生的学习兴趣
由于虚拟现实和增强现实技术具有视觉、听觉和触觉一体化的感知效果，学生具有真实情境体验、跨越时空界限、动感交互穿越的感受，能身临其境般在书海里遨游，让书本中的内容可触摸、可互动、可感知。身临其境的感受和自然丰富的交互体验不仅极大地激发了学习者的学习动机，更给学习者提供了大量亲身观察、操作以及与他人合作学习的机会，促进了学生的认知加工过程及知识建构过程，有利于实现深层次理解。传统的学习方式让很多学生觉得枯燥乏味， 为了应付考试不得不去死记硬背，但很多知识学生考完之后很快会忘得一干二净，而采用虚拟现实和增强现实技术组织教学，新颖的学习方式和丰富多彩的学习内容能够极大地提升课堂教学的趣味性，生动形象的场景会加强学生的记忆，激发学生的学习兴趣。“兴趣是最好的老师”，兴趣也是学生学习新知识的不竭动力。
（四）虚拟现实和增强现实技术应用能促进优质资源均衡化
我国幅员辽阔，地区之间贫富差距较大，存在教学资源分配不均的情况。经济发达地区无论是软硬件配置， 教学师资和教学资源都非常丰富，而经济落后、地域偏远的山村学校学生连接受最基本的教育都难以实现。各级政府和教育主管部门都在大力推进教育均衡发展，加大教育投资力度，而虚拟现实和增强现实技术应用将是解决城乡教育资源不均衡问题的一把金钥匙，有利于缓解教育资源两极分化，扩大优质资源的分享范围，能让教育资源不再受限于地区和学校，让教育发达地区的名教师通过虚拟现实和增强现实课堂走进山村学校，能通过整体优化教育资源配置，来缩小城乡差距，实现教育公平，同时这也是教育扶贫的较佳途径。
四、虚拟现实和增强现实技术在教学应用中存在的问题
虽然虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用可以改变传统的教学方式、提高学习兴趣、实现教育均衡发展，但虚拟现实和增强现实技术发展还处在初级应用阶段，在技术瓶颈、资源开发、教学内容和推广普及等方面还存在很多问题。
（一）虚拟现实设备应用中的眩晕问题
人们在使用虚拟现实设备时会出现眩晕感，从硬件结构来看，由于现在的科技还无法做到高度还原真实场景，许多用户使用配置达不到要求的虚拟现实产品时会产生眩晕感；虚拟现实界面中的视觉反差较大，实际运动与大脑运动不能够正常匹配，影响大脑对所呈现影像的分析和判断，从而产生眩晕感；虚拟现实设备的内容有相当一部分资源是从PC电脑版上移植过来的，UI 界面不能很好地匹配虚拟现实设备，不同的系统处理上也无法达到协调统一，画面感光线太强或太弱都不能让用户接受；虚拟现实设备帧间延迟跟不上人的运动，会有微小的延迟感，当感官与帧率不同步时也会让使用者产生眩晕感。
（二）虚拟现实和增强现实技术在教学中资源短缺
目前虚拟现实和增强现实产业刚起步，软硬件设施不完备，开发人员技术力量不足，很多学校未配备虚拟现实和增强现实设备；中小学校的很多教师还没有接触过虚拟现实和增强现实，不知道如何在教学中应用，更谈不上如何去开发虚拟现实和增强现实教学资源。因此，针对中小学教学所开发的虚拟现实资源很少，课程资源短缺是虚拟现实和增强现实在中小学推广的最大瓶颈。但随着虚拟现实和增强现实技术的迅猛发展，将虚拟现实和增强现实技术应用于教学势在必行，未来虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用势必带来课堂教学方式的颠覆性改变。
（三）虚拟现实和增强现实教学平台和资源的设计重形式轻内容
当前很多虚拟现实教育平台都只是在一个3D 视频或虚拟现实软件游戏的基础上构成虚拟现实教学。虽然学生在虚拟世界玩得津津有味，课堂气氛很活跃，学生互动、交流和讨论很热烈，表面上看学生得到了沉浸式的体验感，但是有些虚拟现实教育平台所提供的知识点讲解还停留在现实世界中，课本内容的单调、枯燥并没有因软件的存在而得到缓解，知识要点的讲解没有变得更加生动、有趣和有针对性，这种只重视形式而不重视内容、教与学完全脱节的虚拟现实课堂只能称为“伪虚拟现实课堂”。
（四）虚拟现实和增强现实设备价格较高和技术条件限制导致普及困难
企业的前期研发成本较高、设备销售量较少，导致多数虚拟现实和增强现实设备销售价格居高不下， 很多学校因资金问题望而却步，无力购买售价高昂的虚拟现实和增强现实设备，进而导致虚拟现实和增强现实技术在学校的推广普及步履艰难。大多数虚拟现实软件普遍存在语言专业性较强、通用性较差和易用性差等问题。受硬件局限性的影响，虚拟现实软件开发花费巨大且效果有限。另外在新型传感应用、物理建模方法、高速图形图像处理、人工智能等领域，都有很多问题亟待解决。三维建模技术也需进一步完善，大数据与人工智能技术的融合处理等都有待进一步提升。以上诸多原因的存在制约了虚拟现实和增强现实技术在中小学教学中的推广和普及。
五、虚拟现实和增强现实技术在教学应用中的前景展望
虚拟现实和增强现实技术发展对未来教学形式的影响
随着科学技术的迅猛发展，在云计算、雾计算、物联网、“互联网+”、大数据、人工智能突飞猛进的新时代背景下，虚拟现实和增强现实技术与人工智能、大数据和物联网融合，将会让虚拟现实和增强现实技术应用如虎添翼。
随着虚拟现实和增强现实软硬件设备的性能提升和价格降低，会有更多的教育投资公司开发出更加丰富多彩的教学资源，让虚拟现实和增强现实技术快速走进中小学课堂，在教学中大面积应用普及。依托其具有的沉浸性、交互性、构想性、虚实结合、实时交互和三维配准等超级体验感的优势，教师的教学方式和学生的学习方式都将会发生改变。虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用普及将会颠覆传统的教育方法和教学形式，具有巨大的应用潜力与应用前景。
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