人工智能教育的应用

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能教育的应用范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能教育的应用范文第1篇

苏霍姆林斯基在《教育艺术》中认为，“在人的心灵深处有一种根深蒂固的需要，就是希望自己是一个发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈”。我们要敢于打破传统的教学模式，运用现代教育技术培养真正适应于经济社会发展的创新型和国际化人才。现代教育技术是伴随现代科技的发展，特别是电子、通讯、计算机的飞速发展而产生的，也是现代教育理论发展到一定阶段的产物。

作为新一轮科技革命的代表，人工智能（AI）技术已经或正在颠覆性地改变着许多行业和领域，而教育就是其中之一。来自谷歌的世界顶尖的人工智能专家团队将AI的智能l展划分成了三级：第一级是“弱人工智能”，只能够专注在一个特定领域，如下围棋；第二级是“强人工智能”，能够达到或超过人类水准；第三级是比人类聪明1000万倍的人工智能。

目前，“弱人工智能”已经渗透到我们生活的方方面面：搜索引擎、实时在线地图、手机语音助手、智能客服等都运用了人工智能技术。尽管人工智能要从感知、行为和认知三个维度全面模拟甚至超越人类，还有很长的路要走，但目前的AI凭借强大的计算能力、存储能力和大数据处理能力，已经改变着传统教育模式与教育形式，在破解教育资源不均、提高教育效率和教学质量、提供个性化精准化教学、优化教育评价系统等方面将发挥重要作用。

浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于长斌认为，人工智能下一步应用可能是远程教育、自我强化教育，甚至是教育领域的机器换人。从人工智能现阶段研究成果来看，机器人做数学题、英语题完全没有问题，有科学家还成功用人工智能自动生成科研和学术论文，其中有一些甚至被期刊录用。

高考机器人

在今年6月7日的“高考”中，人工智能机器人AI-Maths在数学科目的两套试题考试中分别取得了105分和100分的成绩。整个答题过程中，机器人不联网、不连接题库、无人工参与，全由机器人独立完成解答。研究人员表示，由于AI-Maths在识别自然语言时遇到了一些困难，导致部分考题失分。

AI-Maths先后解答了2017年数学科目高考的北京文科卷和全国Ⅱ卷的试题，分别用时22分钟和10分钟，北京文科卷得分105分，全国Ⅱ卷（数学）得分100分。对这台机器人来说，解答一道题目的时间最快不到一秒。此前总共做了不到500套试卷，大约12000道数学题。而一个中国学生，按照每天10道数学题估算，到高考前已经做了大约30000道数学题。

考试结果显示，这台高考解题机器人在不依赖大数据的前提下，逻辑分析能力远超人类，但在文意理解、多样性思维上要比人类逊色得多。参与阅卷的资深数学老师表示，AI-Maths相当于中等成绩水平的高中毕业生，失分主要是因为“读不懂题目”，遇到一些人类语言（而非数学语言）时，无法理解。

专家指出，这次机器人不得高分的原因较多，首先这个机器人并没有代表机器人的最高水平，其次机器人没有联网，不能够联想自己的知识，这样得低分也是理所当然的了。经过更多的训练和学习以后，未来AI-Maths会取得更好的成绩。

该机器人是由成都准星云学科技有限公司研发的一款以自动解题技术为核心的人工智能系统，诞生于2014年。该公司参与了科技部的863“超脑计划”。

同时进行的另一场机器人高考测试中，学霸君的Aidam首次与6名高考理科状元在北京同台PK，解答2017年高考文科数学试题。Aidam的成绩为134分，6名状元的平均分为135分。Aidam答题耗时9分47秒。为了展示，Aidam当天答题放慢了六倍速度，平时每道题完成时间应该在7-15秒。

从2014年开始，国内人工智能引领者科大讯飞就联合了包括北大、清华等在内的超过30家科研院校和企业，共同开启了一项隶属国家863计划的“高考机器人”项目，他们希望通过这个项目的实施，研制出能够参加高考并在2020年考上北大、清华的智能机器人。“超脑计划”汇集了国内近60%的人工智能专家，其重点就是要研究突破机器的知识表达、逻辑推理和在线学习能力。

目前，高考机器人在英语学习方面也取得阶段性成果：一是翻译，已经能够让翻译能力达到高考入门水平。二是在广东地区的英语高考、中考场景中，在发音准不准、填空题选择题，判断你懂不懂知识上，机器已经超过人工。三是口语作文实现突破。比如给学生一个题目《My Mother》，现在AI机器的评测打分已经比人类打分更精准。

有人提出了一个十分滑稽的问题，那就是人工智能要是通过高考考上大学，是不是意味着我们的教育培养出来的就是考试的机器？这个问题的逻辑不一定严密，但巧妙地折射出了现行教育体制的一些问题。如果以应试为主的教育方式不改变，智能机器取代老师几乎是必然。更可怕的是，这样的教育培养出的人也将被智能机器淘汰。

AI阅卷批改作业

面对庞大的考生规模和多种多样的考试，专家和老师阅卷成为一个独特的景观。从传统的纸笔阅卷到网上阅卷，再到今天的机器智能阅卷，AI可以轻松解决繁重复杂的阅卷难题，大大提高阅卷的效率和质量。

通过对试卷进行数字化扫描、格式化处理，转换成机器可识别的信号，机器就能按阅卷专家的评判标准，进行自动化阅卷，还可以自动检测出空白卷、异常卷，并给出最终的评阅报告及考试分析报告。原来三个月的工作，现在一周就能完成，而且更准确、公正。

中国教育部考试中心对“超脑计划”的阅卷工作进行了验证，结果是，在“与专家评分一致率、相关度”等多项指标中，机器均优于现场人工评分。

除了代替人工阅卷，人工智能还可以帮老师做批改作业、备课等重复枯燥的工作，不仅节省大量时间，还可以减少工作量。

语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法，机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。

今年两会期间，科大讯飞董事长刘庆峰在提案中提到，科大讯飞的英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。而基于国家“十三五”863“基于大数据的类人智能关键技术与系统”阶段性成果构建的“讯飞教育超脑”已在全国 70% 地市、1 万多所学校应用。

国外也有多个智能测评公司和实践案例。GradeScope是美国加州伯克利大学一个边缘性的产品，它旨在简化批改流程，使老师们更专注于教学反馈。目前有超过150家知名学校采用该产品。MathodiX是美国实时数学学习效果评测网站，算法会对每一步骤都进行检查、反馈。

美国教育考试服务中心（ETS）是世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构，已经成功将AI引入SAT和GRE论文批改，同人类一起扮演评卷人角色。

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，不同于其他同类型软件的是，它能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，例如各种英语时态的主谓一致，单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决不同国家之间的交流问题。

虽然人工智能可以阅卷、批改作业，但诚如《信息时报》刊发的《推广“机器人老师”可为广大教师减压》一文所言：教育需要尊重“异质思维”，同样的问题，学生会给出差异化、个性化的答案；目前“机器人老师”在阅卷、批改作业的时候会有明显的局限性，可能更适用于客观题却不适用于主观题。

不可否认，最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑考、学、教、管的服务流程。未来，当进入强人工智能和超人工智能时代，机器人更像是老甚至在许多方面超越老师。

机器人当老师

城乡、区域教育鸿沟，择校问题，学区房问题，都是教育教学资源不均衡导致的，归根到底是优秀教师的稀缺，而智能教育机器人则是解决这一问题的有力工具。“机器人老师”不仅有助于解决师资不足和师资结构不合理等难题，还能大大缓解社会矛盾，促进教育公平。

目前国内已涌现出像魔力学院这样的创业公司。几年前魔力学院创始人张海霞从北大毕业时，她的毕业论文是国内最早对人工智能教学进行研究的学术论文，同时在上大学期间，她就已经是新东方出国留学部最好的英语老师。这种雄厚的技术和教学背景，让她成为国内最早一批人工智能领域的创业者。

“与大多数互联网教育领域的产品不同，魔力学院从一开始，我们要解决的问题就是用人工智能机器替代老师进行讲课。曾经有很多投资人建议我们妥协一下，暂时用真人老师讲课，后面再一步步地进化到人工智能老师，但我们从来没有妥协。”张海霞说。

直到2016年3月，魔力学院第一个商业化的版本上线，企业开始有了第一笔收入，成为全球在人工智能老师这个领域第一家产品上线的创业公司，也是第一家实现了持续收入和盈利的创业公司。至今，在人工智能老师这个领域，魔力学院的相关产品仍然是惟一能从教、学、练、测各个维度提供人工智能老师教学的公司。

目前在新东方也开始这样的实验，教室里没有人类老师上课，机器人将重要知识点经过搜集和教学设计后，用非常幽默的方式向学生传授，从课堂效果来看，“学生很愿意听”。

新东方教育集团董事长俞敏洪认为，未来10年内，教师七成教学内容一定会被机器取代。不过，缺少人类老师的教学必然不完整，因为课堂教学不光是把知识点告诉学生，更需要对学生开展知识融合、创造性思维、批判性思维等能力训练。对于这些思维方式的训练教学，机器人老师还无法胜任。“未来的课堂将是机器人智能教学、老师情感和创新能力的发挥及学生学习的三者结合。”

除了民办教育在积极引入机器人老师，我国的“福州造”教育机器人已在部分城市的学校开始“内测”，今后有望向全国中小学推广。这款教育机器人除了帮助老师朗诵课文、批改作业、课间巡视之外，还能通过功能强大的传感器灵敏地感知学生的生理反应，扮演“测谎高手”角色。一旦和“学生机”绑定，可更清楚地了解学生对各个知识点的掌握情况。

对于机器人老师，国外早有应用。2009年，日本东京理科大学小林宏教授就按照一位女大学生的模样塑造出机器人“萨亚”老师。“萨亚”皮肤白皙、面庞清秀，皮肤后藏有18台微型电机，可以使面部呈现出6种表情。她会讲大约300个短语，700个单词，可以对一些词语和问题做出回应，还可以学会讲各种语言。“萨亚”给一班10岁左右的五年级学生讲课，受到新奇兴奋的孩子们的极大欢迎。

教育是塑造灵魂的特殊职业，教师是人类灵魂的工程师，面对的都是活生生的具有不同个性情感的学生，在价值观塑造和创新思维启发方面，“机器人老师”有着明显的局限性。尽管机器人老师不知疲倦，知识渊博，能平等地对待学生，加上它的特殊身份能激发学生的学习兴趣和动力，然而机器人永远无法完全替代“真正的人类教师”。

当老师们从繁重的重复性工作中解放出来，实际上可以将更多的时间和精力花在富有创造性的工作上。比如培养学生的素质和情商，激发学生对学习的热情，鼓励学生独立思考，形成自己的价值观和思想体系，成为有美好人格和创新能力的个体。

实际上，老师充当的是一个引导者、启发者的角色，老师做的应该是“准备环境-引导孩子-观察-改进环境-再引导-退出-再观察”。极少干预和不断引导，让孩子能最大限度地拥有独立性、专注度和创造力。

机器人进课堂是大势所趋。不久的将来，人类老师将负责进行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各类知识的融会贯通、学习方法的引导、创新能力的培养。而知识教育这部分，将会以“机器换人”的形式让渡给人工智能。这将对老师提出更高的要求，因为除知识教育外的这些教学内容，需要由真正有能力的老师来传授。“老师要避免被机器取代，就要先避免自己成为机器。”

可见，教师需要快速适应现代化教学需要，熟练使用各类领先科技产品，提升综合素质，这将决定教师本人的去与留，更是教育希望与未来的关键所在。

个性化教育

因材施教在我国已有2000多年历史，但在我国应试教育大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案，真是说易行难。当传统思想与尖端科技相结合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，个性化教育有两条实现途径。

一是构建知识图谱。构建和优化内容模型，建立知识图谱，让学生可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给学生适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。

Newsela将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数的版本。LightSail也是相同应用，不过它的阅读材料是出版书籍，它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。

2015年底Newsela用户量超过400万，LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校、丹佛公立学校等机构达成了合作，而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。

二是自适应学习。人工智能可以从大量的学生中收集数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。当一个学生阅读材料并回答题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。

在美国乔治计算机学院，有一门课叫“人工智能概论”。这门课是艾萨克・格尔教授创建的。他有一个教学助理叫吉尔。这个课程的特点是以问答方式授课，学生提问，老师和助教回答。第一年就有大约1000多名学生参与，提出了超过1万个问题，其中40%的问题是由助教吉尔回答的。让学生惊奇的是，吉尔竟然是一个机器人，而且教了他们整整一个学期。格尔教授采用IBM沃森界面，创建了这个AI驱动的BOT交互系统，也开发了整个课程的内容和形式。

人工智能教育的应用范文第2篇

（上海市计算技术研究所上海 200040）

摘 要 针对公共交通资源浪费和分配的不匀，导致公共交通承载体出现过度拥挤，甚至严重超载现象，提出利用智能视频检索分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，可以实时分析车内上下车人数，提供有力客流数据分析，有效的控制超载超员，实验证明这些方法可以为策略的制定者提供客观公正的数据。

关键词 人像，智能，检索，分析

中图分类号：TP391 文献标识码：Adoi:10.3969/j.issn.1674-7933.2015.05.008

作者简介：胡竹平，男，1964 年生，硕士，工程师，主要从事及研究领域：计算机应用，Email：huzpcast@sina.com。

0 引言

近十年来，平安城市的数字化进程中，数字视频录像机（DVR）、数字视频服务器（DVS）得到了长足发展。特别是近两年，随着平安城市项目的推进，各个城市的大街小巷已经布满了摄像头。存储技术的不断更新，也为大量案件积存了海量视频信息，这给公安破案带来极大的便利。这时，如何在海量视频中快速提取有价值的线索便显得尤为重要。随着安防智能化需求越来越强烈，视频检索技术也得以快速发展。下面主要讨论智能视频检索技术在公交客流数据分析中的发展与应用。

在社会公共安全领域，视频监控系统成为维护社会治安，加强社会管理的一个重要组成部分。传统视频检索的模式下，需要从头到尾顺序播放，需要大量人员进行视频审看，实际应用过程中，视频录像存在存储数据量大，存储时间长等特点，通过录像寻找线索，获取证据传统的做法是要耗费大量人力、物力以及时间，效率极其低下，以至于错过最佳时机。因此必须在视频监控系统中，对原始视频进行处理和分析，使其可以快速浏览，锁定检索对象，能够满足用户的各种需求及应用。

视频监控检索关注的人数据以视频为主，目的是查找某一事件的起因和关联的发展过程，相关信息数据包含：发生事件的时间、发生事件的地点、相关的人和物体、相关的图像和声音等信息的一系列数据。当检索条件包含的信息越多，定位就越精准，检索的算法也就容易；反之，检索条件传递包含的信息越少，定位就越模糊，这时如要精确定位相应的检索算法的难度也就越高。不过对用户来说总是期望检索条件最简单时，定位也要能精准。

智能视频检索技术就是要满足人们的这种需求把用户从单一、繁琐的任务中解放出来。通过的智能分析预处理分析，将无序无章无逻辑的视频监控内容进行梳理，获取目标的关键信息，从而生成目标视频及索引。智能视频检索，以图像处理、图像识别、图像理解等知识为基础，利用了内容自动关联，视频结构化，视频分割、镜头检测、关键帧抽取、自动数字化、语音识别等相关技术，采用了集群方式，实现了快速分析处理，并可根据实际使用中的需要进行扩展，大大提高了计算能力，节省了锁定目标的时间。

在智能视频检索过程中，用户可以根据自己所需要的检索条件，通过智能视频分析技术，从海量视频中获取想要的关键信息。

1 智能视频检索现状

智能视频分析技术源自计算机视觉技术，是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容[1]。

基于内容的图像检索是近年来的热门研究内容，涉及图像处理、计算机视觉和数据库系统等方面的学科。其中，高效实时的大规模图像库的检索是关键技术。目前的技术主要是将监控视频中的人脸进行整理聚集，通过智能分析处理以及人脸检测算法，对目标的人脸信息生成索引。有关人员通过查看人脸图示，就能快速查看视频中的所有目标，并迅速确定嫌疑目标，察看该目标在整个视频图像中的片段和轨迹，如图1。

运动目标属性包括目标的速度、幅度、轨迹及规律等因素。目标轨迹的检索是指通过在视频中选定一个特定的区域，目标进入或离开该区域、以及滞留该区域，视频检索算法可以快速关注所有时间内在该区域出现过的目标，还可以过滤目标图例或排查结果，如图2。在目标结果较多的情形下，系统还可以将目标的类型进一步分离，缩小关注范围，比如车辆、人、树木等。

在系统中输入待查询的人脸照片，选择需要检索的人脸后进行相似度等参数设置后开始检索，最后检索出的相似人脸的结果会在界面上显示出来。

2 公交视频应用需求

长期以来公交线路覆盖率低、重叠系数大、车辆运行效率不高、调度指挥全凭人力和手工、不能及时了解公共汽车在线路上的运行情况从而造成又“聋”又“瞎”（公交调度部门即不知道公交车辆行驶位置又得不到公交车辆的信息）[2]，更无法实时了解客流信息。

近几年，随着车载视频设备在城市巴士、长途大巴、长途货运车辆上的应用越来越广泛，并且逐渐扩展到了火车、船舶、救护车、消防车、执法车等特种车辆领域。车载视频的普及为人民出行安全起到十分重要的保护作用，为国家平安城市建设、社会稳定和谐发展做出了重要贡献。

与此同时，随着“智慧城市”“物联网”“公交优先”“快速公交”等政策的实施，为公交车辆智能调度系统的实施也带来了契机。

根据《安全生产法》的有关要求，2011年交通运输部会同公安部、安监总局、工信部下发了《关于加强道路运输车辆动态监管工作的通知》，要求公交客车必须安装车载视频监控装置，国内大部分大中型城市的公交车和长途运输车辆也迅速地完成了车载视频设备的安装工作。

公共交通领域的车载视频监控的发展逐步经历了以下几个阶段：

第一阶段：主要是以车辆本地录像为主，由于防震方面的原因导致存储设备以SD卡、CF卡等低容量介质为代表。受存储设备容量的限制，这一阶段的设备往往视频通道数少，视频分辨率也以标准化图像格式（CIF，320×288像素）为主，视频文件存储时间较短，由于不带显示终端，对录像资料查阅基本通过拔取存储卡至PC观看为主。此阶段的车载录像机基本完成了从无到有的过程。

第二阶段：由于大容量硬盘的价格迅速下跌以及硬盘减震技术的发展，以使用硬盘作为存储设备的车载录像机诞生了。由于存储设备容量的显著增加，导致视频分辨率从CIF向D1（720×576像素）转化，视频文件存储时间也显著延长。但由于此时的硬盘减震技术尚不成熟，导致硬盘故障率居高不下。

第三阶段：随着gps卫星定位系统与3G无线通信系统的广泛应用，具有网络化特征的车载录像机诞生了，此时的设备逐渐体现出公交行业的应用特点，初步实现视频远程传输，基本实现了平台化的远程视频监控。此阶段的车载录像机开始体现出系统化、网络化、平台化的特点，但与公交行业的调度系统尚属两套相对独立的系统，两者的融合度不高，导致部分设备出现重复投资的局面。

第四阶段：随着各个城市ITS智能公交调度管理系统的建设逐步成熟，调度管理平台初具规模，调度平台与视频监控平台进行整合势在必行，这也要求车载录像机与车载调度终端必须进行融合。但是由于车载录像机的生产厂家与车载调度终端的生产厂家众多，设备型号不一，也没有一套通用的数据交互协议，设备的整合特别是已有设备的整合显得非常困难。

随着“智慧城市”“物联网”“大数据”“云计算”等技术的发展以及4G通信的普及，未来的公共交通领域的车载视频监控设备必然向高清晰度、人脸识别、客流统计、数据高收集率、WIFI覆盖等方面发展，调度平台也必将与移动互联网进行深入融合。

目前，客流数据分析，就是基于这种需求被广泛应用到众多人流密集场所，客流量的统计分析、活动评估和安全管理预警等方面发挥了极为重要的作用。特别是商业零售业，越来越多的企业在开店前和营业后，都需要先进的客流统计系统，结合POS、erp、CRM等其他相关数据为其商业经营活动提供科学高效的决策依据。通过视频智能分析实时分析车内上下车人数，提供有力数据分析，有效的控制超载超员，为策略的制定者提供客观公正的数据。

3 公交视频应用解决方案

双目立体视觉是指通过对同一物体从不同角度获得的两幅图像来复原被摄物体的三维信息的过程。这是一种模拟人的双眼获得视觉信息的过程。摄像机标定是双目立体测量系统不可缺少的前提和基础,并且标定精度直接影响最终测量精度[3]。双目立体视觉技术主要包括图像获取，摄像机标定，特征点匹配以及三维信息复原个方面。最主要的部分是确定同一目标的两个图像中的投影点间的对应关系即特征点匹配。这两个投影点之间的距离称为视差。视差图反映了物体的深度信息。物体距离摄像机越近，视差越大；物体距离摄像机越远，视差越小。

特征匹配算法的基本原理就是通过提取图像特征的灰图信息取代图像灰图值的直接利用而进行的匹配,该算法是由的D.G.LOWE于1999年提出的，2004年进一步完善[4]。我们求取视差采用的是高效的单相匹配算法，该方法的目的是使用计算复杂度更高更有效的方法，来检测不可靠的点的深度值。主要原理是通过区域灰度相关性匹配，在左右两幅图像中寻找对应点，从而计算视差图像，获得深度信息。对应点匹配满足唯一性约束，极线约束，以及视差搜索范围的限定等。这些约束条件不仅可以减少计算量，也可以提高计算精度。在单相位匹配中，保存最好的那个匹配结果,同时抛弃剩下不好的匹配结果,在减少了计算量的同时，也保证了算法的精度。

车载客流统计系统通过分析安装在垂直于大巴进门口的视频摄像头，分析过往人数的头部特征和肩部辅助特征，通过计算运动轨迹，从而获知不同运动方向的人数，即进出车内的实时人数。通过分析统计进出人数的数据，达到控制车内乘客数量和调控车辆调度的目的。

通过对进出通道客流量的双向统计，得到每辆车上下站的客流量和客流变化的情况。通过客流量状况，可以对进出通道的设置进行优化调整。对不同时间段的客流进行统计，得到客流分布图。统计各个区域客流量大小及变化，客观决定发车密度和车辆调度安排。根据客流变化，可以有效分配管理、维护人员的配备，降低营运成本，提高服务质量和服务效率。根据客显示当前客流状态和变化趋势，实施判断当前的实际人数，预防突发安全事件发生。可通对单独安装统计摄像头或利用原有摄像头，采集客流信息，上传到相关服务器进行处理。

GPS是基于卫星技术的全球定位系统。GPS的技术基础是同时观测接收机到几颗卫星的距离。卫星的位置和GPS信号一起发播给用户，利用几个卫星的已知位置以及接收机与卫星间测得的距离，就可以确定接收机的位置。接收机位置的变化即速度也可确定。GPS最重要的应用是定位和导航[5]。经过几十年的发展，GPS已经广泛地应用于各领域，已经成为日常生活、工业、研究和教育的必需。

通过多通道双向统计功能，可以实时统计车内乘客人数。实时分析前后门进出人数，并依此分析车内滞留乘客人数。加载GPS（北斗）模块，实现普通的车辆信息管理功能。通过与车上的行车记录、GPS（北斗）设备等联动，实现视频监控平台与车辆调度管理平台的整合，构造完整的车辆视频调度指挥综合监控系统。加载无线3G网络模块，实现车辆调度管理中心对车辆的视频监控和调度管理，并可利用WLAN模块和场站布置的热点，实现对录像和多媒体文件的网络化下载管理。上下车人数视频监控，支持远程IE浏览器登录，直接查看现场的视频画面（需3G网络），查看客流数量。同时智能客流统计主机支持存储功能可保存客流视频录像。

图3是智能客流统计主机工作原理。

4 应用与实践

在公共交通行业应用人脸视频监控流量后，首先可以实现公交车辆线路调度通过车载客流统计，系统可以获得实时的车载人数，具体到每个时段，每个公交站台，对车内人数了如指掌，方便公交线路调度，以便公交资源达到优化配置。其次可以实现公交车辆票款评估，通过精准的车载客流统计系统，结合票务系统，可以评估出每天的票款数，起到票务监督的作用。第三可以实现公共车辆，校车等人员超载监管，对有明文严格限载人数的车辆，实时监控客流数据，如发现超载行为前端报警提示，后台系统同时会提醒监管单位，采取措施纠正超载行为。再有可以实现长途大巴票务监督，对于长途大巴业务，对司机和售票员中途私自载客的行为起到很好的监督作用。同时实现交管等第三方监管，车载客流统计系统对交警、交管、教育等三方监管单位，对公交车，大巴车，校车实时监控客流数据，这种创新型的技术监督手段，给公车载客安全带来极大便利。

通过双目摄像机捕捉到视频图像，分析经过图像中的所有物体的高度、形状、方向，从而精确的判断这个物体是否是人，和人的进出方向，精确的累加进出的人数，并叠加日期和时间，生成一条进出记录。双目摄像机内置的红外LED灯照明能适应任何光线环境，即使全黑的情况也能正常工作。进出人数的数据可以通过RS485、RS232、TCP/IP、USB盘进行传输。内置的独立数字I/O口可以方便的和其它设备或开关门的设备相连接。如连接DVR，则可以标记有人经过时的视频段，便于事后回放检索，可弥补计数仪的精度不足。如连接门的开关，则可设置当门关闭时，计数仪停止计数。

VPC是一款基于双目立体视觉技术的小巧、自动、非接触式的高科技智能视觉产品。能在公交车、大巴车、和建筑物的各种门/通道下进行人数统计和计数。VPC能区分进/出的人数或者是停留在某个封闭的区域内部的人数。

VPC是通过检测和分析经过双目摄像机视野下物体的高度、大小和方向，来判断出物体的移动方向是“进”还是“出”，从而将该物体的“进”“出”信息实时记录，并以时间顺序保存到VPC中的可擦写存储器，这些“进”“出”记录可以被下载和做进一步的报表分析。

双目立体视觉匹配一直是计算机视觉领域研究的热点问题，人们一直热追于物体的三维恢复，获得效果不错的视觉感受，立体视觉中立体匹配是最重要最困难的问题[6]。双目视觉的基本原理就是模拟人眼利用照像设备从不同的位置获取被测量物体的两幅图像，然后通过计算图像对应点之间的位置偏差，获取物体三维几何信息和深度信息。这两个存在距离差别的图像，即称作视差图像。双目立体视觉技术主要包括图像获取，摄像机标定，特征点匹配以及三维信息恢复几个方面。立体视觉的双目摄像机比起平面（二维）视觉的单个摄像机而言，在分析可视范围内各物体之间相对距离（深度/高度信息）上具有更高的精度，如图4。

为了能实时监看乘客上下车的情况，VPC可以通过RS485/232接口连接在随车的其它设备上，进行实时人数数据传输，如图5。采用双目视频客流统计产品，实时采集上/下车客流，并通过RS232串口与GPS报站器的通信，确定每个时间段、每个站点上/下客流，统计车内实时总人数，确定不同时段的乘客拥挤程度，向决策层提供公交行业客流分析、分布数据，最终为公交线路运力调整提供科学依据。例如嵌入式DVR或GPS/GPRS通过GPRS/3G网络实时将上下乘客数据上传到后台，便于查看。

VPC上集成的带有隔离的数字I/O接口，可连接车门开关时的信号，以保证VPC在开门时计数。

该产品目前已经在上海、广州等地区实际安装使用，准确率达到95%左右。

5 结语

智能视频检索技术已经得到了快速发展，提升了智能视频检索产品的应用准确率及效率，在完善核心算法的同时，现阶段将继续向以下几个方面努力：首先，与智能视频监控技术、云计算、物联网等新一代技术相结合，扩展更大的智能视频应用范围。其次，要立足行业用户需求，推出细分化市场服务，研发出更有针对性的产品，以符合现场环境的需求，提高产品的判别能力。第三，要加强研发力量，继续完善产品性能指标。

参考文献

[1]王睿林. 智能分析助力大数据时代视频检索技术发展. 中国安防网, 2014-10-14.

[2]张国伍. 北京市公共交通总公司, 北方交通大学. 城市公共交通运营调度管理[M]. 北京：中国铁道出版社, 2011.

[3]张鑫. 双目立体测量系统标定及精度评价. 计算机应用与软件 2014,(7):160.

[4]Lowe D. G.Distinctive image features from scaleinvariantkeypoints[J]. International Journal of ComputerVision, 2004,(60):91.

人工智能教育的应用范文第3篇

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。养老服务业人工智能的应用主要体现在家居扫地机器人、语音沟通服务、家庭体检、药物使用建议、家居厨师、家居智能陪伴服务。

二、养老服务人才培养“人工智能化”

人工智能上升为国家高级战略后，国家发展服务性制造和生产性制造，同时尽可能的通过服务业的再造和完善，改进我国经济产业结构，发挥技术、人才、产业的对接联动效应。人、机器、智能机器将共生共存，成为养老服务工具的新常态。未来的养老服务人才不是笨干、累干、苦干，而是实干+巧干，实现脑力劳动的智能机械化，尽可能地减少人力的倦怠感，提高服务效率、质量和速度。智能化，体现在养老服务人才应具备传播人工智能基础知识，客观了解人工智能，有效实现人与机器、智能机器的有效配对组合应用，充分发挥智能机器的保健医生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡议自养老。

三、人工智能养老服务人才培养模式

（一）广播电视大学远程教育模式――音像媒体

配备养生、人工智能国内一流专家，发挥国家音像媒体的作用，将人工智能家居应用的途径、方式、手段通过网络微视频的形式进行普及。发挥社区教育指导中心、社区大学和社区教育学院、社区学校、社区学习站四级社区教育办学网络体系的作用，建立社会养老大学，使老年人自己会应用人工智能，减低对子女的时间依赖。

（二）公众号社会宣传普及模式――微媒体

国家、企业、社区应建立专题公众号进行微媒体培训。从国家层面，要建立人工智能养老服务应用技术发展历程方面的公众号；从企业层面，要建立人工智能机器人养老服务应用说明类的公众号；从社区层面，要基于一些鳏寡孤独建立社群委托服务型人工智能服务策略的公众号。

（三）职业技术学院培训模式――专题高端培训

目前，人工智能服务还不能完全普及，故而职业技术学院的后备人才首先要建立自我提升的潜意识，此外，职业技术学院自身要引进国内外的人工智能专家，进行家庭陪护、游戏娱乐、医疗、做饭、洗衣、洗漱、保健、锻炼等多重人工智能方面的高端培训。

（四）民政部门、老龄委联合推广模式――社会传媒

作为养老服务的主管部门，民政部门和老龄委要利用广播、电视、报纸、杂志等对人工智能的发展趋势、前景、作用、功能、效益、方式进行宣传。民政部门要侧重于养老服务的社区组织协调，老龄委要侧重于制度、规定、采购人工智能机器方面的政策优惠的制定。

（五）社会民间家政服务组织培养模式――养老院、福利院自组织模式

民间社会力量建立有养老院、福利院，这就对相关服务人员的素养提出了时代性的要求。其一，人的社会角色多，时间、精力、体力有限；其二，人工智能是趋势，必须适应并学会使用；其三，要加强前瞻性人才培养，解决劳动倦怠问题，即民间组织自己解决自己的问题，通过人工智能，减少雇员，降低劳动力雇佣成本。

四、人工智能养老服务人才培养对策

（一）广播电视大学养老服务人才培养对策

依托远程教育系统，发挥网络平台的作用，将人工智能的技能培训与社区教育、社会养老大学的建设并举；发挥广播电视大学的社会服务功能，与人工智能机器生产企业搭建战略伙伴关系；积极推进产培用一体化建设，形成网络平台特色模块；推出广播电视大学养老服务精品课教程，以优质教育品牌打开培训窗口。

（二）人工智能机器制造企业养老服务人才培养对策

基于居家养老的社会需求利益取向，把脉居家老人和其子女的时间要求，积极开发、完善人工智能机器的特殊功能，加大资金投入力度，特别加强对情感交互、图像识别、语音功能的完善；重点做好人工智能机器使用说明，要具有便捷实用性的操作指南，方便人们学习。

（三）职业技术学院养老服务人才培养对策

职业技术学院作为专职教育机构，首先，要提前与职业高中接轨，进行专职意向高中生的录取，为养老服务人才培养获取意向生。其次，要突出人才培养的实践应用性，购置高端智能机器，让学生能够迅速掌握技能，并且能够进行社会的二次培训，对购置的智能机器进行租赁和应用培训。

（四）民政部门、老龄委养老服务人才培养对策

民政部门和老龄委要培养高级管理人才，建立养老服务人才智库，积极推进国家、企业、社会的养老服务人才人工智能化联动培养；加大对家庭贫困并且有意向致力于养老服务的青年才俊的培养支持力度；对人工智能养老服务高端研发海归人才给予政策优待；建立城市养老服务专家群组，定期召开学术研讨会议，增进智慧交流。

（五）社区养老服务人才培养对策

社区要加强人工智能养老服务人才的典型宣传，利用宣传画的形式传播人工智能应用的优势；积极打造人工智能特色服务团队，开展社区公益性专题培训，并募集资金购置人工智能机器为特殊群体献爱心；努力构建人工智能养老社区，采用人工智能的形式鼓励老年人进行文体娱乐，增强体质。

总的来说，在计算机技术不断发展的现代社，人工智能技术的普及给养老服务带来了巨大的便捷。随之而来的人工智能化养老服务人才的培养成为了发挥人工智能养老服务效用的关键环节。要培养人工智能化养老服务人才，可以从远程教育、社会宣传普及、学院培训、政府推广等模式入手，实现人工智能化养老人才培养模式的多元化。同时，开展远程教育的过程中运用产品一体化模式，在满足老人需求的基础上提升人工智能设备的人性化操作，重点开展职业技术院校的人才培养方式，与民政部门开展紧密合作，积极培养人工智能化养老服务人才。社区方面强化人才的教育宣传工作，全力搭建人工智能养老社区。

人工智能教育的应用范文第4篇

关键词：讯飞超脑计划；人工智能；未来生活

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-00218-01

人工智能包含三个层次：计算智能、感知智能和认知智能，讯飞超脑计划是包含模拟人脑的知识表示与推理、类人学习机制与新知识的获取、机器加载专业知识成为专门的教育领域。讯飞超脑计划是基于全球关于人工神经网络的深度学习研究，简单来说就是希望未来讯飞超脑计划能够将人工智能从只是简单地能听会说到能够深度思考相关问题的科技转变。人工智能的不断开拓创新是为了帮助人类能够更好地生活，我们应该注重人工智能的发展推进，将其广泛合理地应用到生活的实际中去。

1 讯飞超脑计划目前取得的阶段学习研究成果

1.1 讯飞超脑计划关于我国现阶段关于高中生学习教育的人工智能成果

随着近年来教育电子多媒体设备的投入普及使用，使目前的高中老师在课堂上更习惯用电子化的教学方式来替代传统的板书课本单一枯燥的教学，与此同时，现阶段高中生也同样具备使用移动互联网的条件，这样就使得科大讯飞超脑计划的教育产品可以形成以下的模式如图1所示。

采用此智能的学习模式可以使我国的高中生接受公平的最好的教育，这就需要借助人工智能的帮助来使老师提高自身的教育水平，使高中生丰富并开阔自身的视野。课堂教学包括了在线课堂、畅言交互式多媒体教学系统以及畅言智能语音等，这种新颖的课堂教学模式使原本单一的教学方式变成了思想上任意遨游的知识海洋；智能考试包含了标准考场、英语四六级网上阅卷、普通话与英语口语测试等方面，智能考试系统从字迹工整的程度、词汇量的丰富度、语法的正确性与通顺性等多个方面来评判考试试卷，加上多年来的不断改进，人工智能的评判方法跟相关专家的人工试卷评判的相似度相差无几，很大程度地增加了试卷评判的效率性与公平性；学习产品与教育评价更是覆盖到了从低到高的各个层面的产品组织结构，更有利于高中生的学习与应试教育的公平性。

1.2 讯飞超脑计划对于提高人类生活水平的成果

随着人工智能技术在经济、教育、文化、娱乐等领域的不断应用，使人们的生活质量水平得到了很大程度的提高，人工智能带来的方便快捷对于人类的发展进化与物质文化的进步产生了不可忽视的作用。随着讯飞超脑计划的推出，一方面，可以把人类从繁重的劳动中解放出来，很大程度地提高人类生产生活的效率与质量；另一方面，人工智能的进步会极大地革新人类的思维方式，使人们能够多角度地认知世界，加深对人类对自身所处的宇宙地位的思考，利于人不断地探索奥秘，进一步推进人类社会的进步。

2 讯飞超脑计划下人工智能对于未来生活的影响及其发展趋势

2.1 讯飞超脑计划下人工智能对未来生活的影响

由于讯飞超脑计划是感知智能结合认知智能的再创新，使得未来机器将会实现高水平的感知智能，具有更多的包括语音识别、手写识别以及图像识别的更多智能感知能力与实现包括智能客服、人机交互等的取代人类脑力劳动的认知智能突破。所以说讯飞超脑计划下的人工智能在未来的教育、经济、文化、社会结构等未来生活的各个方面都会产生重大影响。在教育上，人工智能的应用优化了课堂结构，使学生能够实时接受外界的新知识以及与时俱进的教育模式改革；在经济上，人工智能的高效能与高效率会明显提高经济效益，用人工智能来进行财务管理有助于缩减不必要的人工劳务开支与相关的培训费用，利于经济的变革与提高；在文化上，人工智能对于人类语言文化与图像处理上的优势日益凸显出来，可以确定的是人工智能的发展将会深入到人类生活的各个层面中去。

2.2 讯飞超脑计划下人工智能的未来发展趋势

随着人工智能的不断演进，人工智能从最初能存会算的计算智能阶段，到后来的能听会说、能看会认的感知智能阶段，最后再到讯飞超脑计划下提出的让机器能理解、会思考的认知智能阶段，未来的人工智能在语言理解、知识表达、联想推理以及自主学习等方面都将会取得很大的进展。

3 结语

人工智能对于未来生活的影响是多方面的，在未来生活的各个方面都十分显著。与此同时，讯飞超脑计划下的人工智能不断的改革创新与发展，也将更快地推动人类的发展，人工智能与人类的生活是互相影响又相互制约的。人工智能的不断发展给人类的未来生活带来了很大程度的改变，人类在不断开拓人工智能的领域时也应不断提高自身能力与素养，以适应人工智能带来的不断创新和改变。

参考文献：

[1]张妮，徐文尚，王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械.2009，30卷（2）.

人工智能教育的应用范文第5篇

政策驱动也是重要动力，科技巨头抢先布局引发示范效应。智能化时代，各国从国家战略层面加紧人工智能布局，美国的大脑研究计划(BRAIN)、欧盟的人脑工程项目(HBP)、日本大脑研究计划(Brain/MINDS)，而我国也在“十三五”规划中把脑科学和类脑研究列入国家重大科技项目。企业布局方面，谷歌、Facebook、微软、IBM等均投入巨资，其示范效应是产业进步的先兆；国内百度、阿里、讯飞、360、华为、滴滴等也加紧布局。15年行业投资金额增长76%，投资机构数量增长71%，计算机视觉和自然语言处理占比居前。

产业链格局已现，上游技术成型、下游需求倒逼，计算机视觉产业应用最成熟。产业链初步格局已现，从基础层和底层技术，再到应用技术，最后再到行业应用，除了近年来底层核心技术的突破，下游行业需求倒逼也是人工智能应用技术发展的重要动力，诸如人机互动多元化倒逼自然语义处理、人口老龄化倒逼智能服务机器人、大数据精准营销倒逼推荐引擎及协同过滤，等等。其中计算机视觉应用技术的发展可能是最先发力的，国内不乏世界一流水平公司。

2B应用首先爆发，“人工智能+金融、安防”应用前景广阔。“人工智能+”将代替之前的“互联网+”，在各行业深化应用，安防、金融、大数据安全、无人驾驶等等。生物识别和大数据分析在安防和金融领域的应用则是目前技术最为成熟、产业化进程较快，如智能视频分析、反恐与情报分析、地铁等大流量区域的监控比对；金融领域的远程开户、刷脸支付、金融大数据采集、处理、人工智能自动交易、资产管理等。相关推荐标的：东方网力、佳都科技、川大智胜，建议关注大智慧、远方光电。

逐渐向2C端应用扩展，看好“人工智能+无人驾驶、教育”。人工智能在无人驾驶领域的应用体现在三方面：(1)环境感知环节的图像识别；(2)基于高精度地图和环境大数据的路径规划、复杂环境决策；(3)车车交互、车与环境交互下的车联网，智能交通管理。教育领域应用方面，人机交互重构更互动性的教学；大数据和深度学习的结合使得个性化教学成为现实，这也是在线教育最重要的突破点；此外包括VR在内的多载体应用和多屏互动也是发展趋势。相关推荐标的：四维图新、千方科技、东软集团、科大讯飞、长高集团、新开普。