時間：2023-10-13 16:07:45
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人工智能不是一項單一的科技產業，而是將其他行業進行融合的工具，例如將機器人和保姆結合產生的“看家機器人”，將導航和汽車結合產生的“車聯網”等。在人工智能技術逐步成熟的當下，誰率先在應用上實現突破，誰就有可能在智能時代的競爭中占據優勢。
目前，從醫療健康的監測診斷、智能醫療設備，到教育領域的智能評測、個性化輔導、兒童陪伴，從電商零售領域的倉儲物流、智能導購和客服，到應用在智能汽車的自駕技術，都能看到人工智能的身影。
中國在過去的一年里，長虹、TCL、創維等家電企業都紛紛人工智能家電產品，希望借助人工智能打破家電行業的銷售難題。
不久前，搜狗公司2016全年財報，搜狗借助人工智能技術實現了較大的業績增長。
近年來，百度先后成立了大數據實驗室、深度學習實驗室和硅谷人工智能實驗室，并通過架構調整全面發力人工智能。2016年百度世界大會上，推出“百度大腦”，該項目將對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領域進行重點關注和研發。
人工智能技術的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產業革命'對社會經濟和人類生活的方方面面將產生深遠的影響。
人工智能將為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家并作出預測，到2035年，人工智能將幫助這些國家生產率提高40%左右。
對于中國而言，人工智能帶來的好處將是多方面的。就經濟來說，借助人工智能新技術實現自動化，將極大提高生產率，節省勞動成本；優化行業的現有產品和服務，提升其質量和勞動生產率；通過創造新市場、新就業，將促進市場更加繁榮，開拓更廣闊的市場空間。
在產業升級方面，中國的傳統制造業大而不強的問題亟待克服，人工智能恰恰為制造業轉型升級提供了便利和動力，一是這些企業擁有行業海量的數據和大量資金；二是在生產力水平急需提升、傳統人口紅利逐漸消失的情況下，傳統企業有迫切的意愿來改造升級自己的工廠、業務，提高收益，降低企業成本。因此，制造業既是人工智能可以大有作為的領域，也是中國發展人工智能的優勢領域。
《全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數累達到15745項，列世界第二；人工智能領域投資達146筆，列世界第三。
當你用谷歌搜索東西、使用地圖軟件、在亞馬遜上購物，或者對智能手機中的語音識別軟件說話，其實都在使用人工智能。當你登錄到Facebook，欣賞那些可愛的嬰兒照片，人工智能都在塑造你的體驗。
所有這些應用的背后都使用了算法，算法本質上是形成分析過程的一組規則，能夠對變量輸入做出響應。如今的算法，尤其是來自亞馬遜和Facebook等巨頭的算法，響應速度快，還不斷學習。它們事先經過編程，可采集來自用戶的更準確的響應；也就是說，結果是為控制算法的那些廠商服務的。
了解和響應
當你在亞馬遜上購物時，算法在后臺基于一個包含眾多購買模式的龐大數據庫，執行異常高級的運算，之后決定將什么產品展示在你面前。它實時響應你的點擊軌跡。
你可能覺得，有一個活生生的私人購物助手是最好不過的選擇；她了解潮流，對你本人很了解?？墒侨斯ぶ悄芗夹g廠商Ayasdi的首席營銷官丹尼爾?德魯克（Daniel Druker）表示，這樣的私人購物助手與亞馬遜沒法比。亞馬遜“利用人工智能，結合你之前的購買活動，從100萬件商品中推測眼下哪些商品最能吸引你的眼球。沒有哪個人能做到這一點?！?/p>
在Facebook上，出現在你個人動態（feed）中的朋友不多，那是因為Facebook的人工智能算法知道：你受不了個人動態內容太多的情況。于是，Facebook使用人工智能，對你關于私人關系圈的訊號做出敏感的反應，打造你的個人動態，建立起一種更有效的情感聯系。要是你以為人工智能冷若冰霜、缺乏人情味，Facebook用它來窺視你的內心（以及Facebook另外12.3億日常用戶的內心）。它威力強大，說Facebook人工智能影響了美國總統大選毫不為過。
盡管人工智能目前具有巨大的影響力，但它仍被看作是太過遙遠的一項神奇技術。人工智能技術廠商Sentient Technologies的創始人兼首席科學家巴巴克?霍加特 （Babak Hodjat）說：“算法或應用有多誘人、多新潮、多強大，并不重要。我常常出去介紹這些系統時，人們總是會說‘是的，那很智能、那很酷，但這不是人工智能?！?/p>
人們之所以會有這種懷疑，是因為“普通公眾而非從業人士常常誤以為人工智能是包含情感智能、創造力、自主性等一系列能力的人類級一般智能?！被艏犹卣f，因而，人工智能“總是被認為是我們會發明的下一大技術。我認為，今后10年至15年還會是這種情況?！?/p>
他表示，在許多當前的應用中，人工智能比人類更強大。“你只要說一個方面，我可以告訴你這個方面是如何實施的、如何比人類更強大。起碼，人工智能運行起來更快，所以當下人工智能的決策和行動周期要比人類響應世界的速度快得多?！?/p>
人工智能在過去幾年得到了突飛猛進的發展。百度硅谷人工智能實驗室主任亞當?科茨（Adam Coates）說：“這在10年前是很難實現的。當然，未來幾年，我們認為在人類非常擅長處理、但計算機向來不擅長的許多問題上，人工智能會取得巨大進展。比如說，識別圖像中的實體，或者理解語音、對口語做出響應，那些是深度學習和人工智能技術在未來幾年會持續改進的問題?！?/p>
推動與向前
什么功能在推動這些進展？人工智能必須獲得什么樣的功能才能向前發展？
皮特?阿貝爾（Pieter Abbeel）是加州大學伯克利分校的計算機科學系教授，也是人工智能教育初創公司Gradescope的聯合創始人。他表示，首先，人工智能系統需要能夠在沒有人類干預的情況下自主學習。此外，它還在被告知諸如“你從這個角度堆方塊，也許效果會更好”之類的信息時，應該有溝通和理解能力?！耙撬鼰o法領會這樣的信息，我們不會認為它具有真正的智能?！?/p>
人類（至少理論上）能夠利用過去的經驗來推斷和處理新環境，在這方面機器人則差的很遠。為機器人編程、以便它在有限的環境下提供輔助要容易得多。人工智能科學家們想為機器人編程，以便處理相關的變化。
阿貝爾說：“它們需要運用過去獲得的經驗，推廣到不一樣但相類似的新場景，了解這種關聯性。我對于機器人如何能真正從頭開始學會做事很感興趣。”從頭開始學起是人類特有的能力；如果機器人能夠真正做到填補其空白，它有望成為獨立的個體。
但人工智能機器人的“學習能力”可能有許多不同的方式來定義，一些是很普通的“嘗試和獎勵”方式，類似于教狗學新花招。比如說，人工智能強化學習可編寫機器人的軟件，從試錯過程中學習。加州大學伯克利分校的BRETT機器人基于行動后獎勵的多少來使用強化學習技術。阿貝爾說：“獎勵的變化讓該機器人得以分辨什么是好的，什么是不好的，進而重點采用獲得獎勵多的策略。”
與之相仿，人工智能科學家使用監督式學習，為計算機饋送標記輸入（這些是貓，這些是狗）的許多實例，并給出明確的目標輸出（這是貓還是狗？）。非監督式學習給計算機饋送非標記數據（比如說許多動物的照片），計算機進行分類，或者以其他方式為該數據定義結構模型（這些動物身上的毛比其他這些動物多得多）。科茨表示，非監督式學習是“非常重要的研究熱點，因為我們知道人類所做的在很大程度上是非監督式學習。”
人工智能“學習”的核心是神經網絡，它類似人類大腦。跟大腦一樣，面對更多的輸入，神經網絡會自我調整。阿貝爾說：“你展示足夠多的那些實例，神經網絡就會自我調整，說‘針對那個輸入，我需要那個輸出’；所以，要做到這一點，唯一的途徑是，我需要調整聯系的部分強度，那樣我才能搞好那種對應。所以，在某種意義上，你在訓練神經網絡時，是讓計算機學習它的計算機程序，而不是將計算程序編入到里面?！?/p>
科茨解釋，不過打造神經網絡并非易事?！耙淮筇魬鹪谟?，我們不是非常清楚如何僅憑一些非標記、非結構化的數據來訓練神經網絡。我們不知道如何量化神經網絡在處理這些種類的任務中的好壞。等到我們在這方面有了發現，那將是一大進步。但我們還沒有到那一步。所以，這離人類智能相差甚遠?！?/p>
關鍵詞 工業強省 智能化 發展方向 突破點
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A
Intellectualization Development of Powerful
Province Depending on Industry in Guizhou
WU Maonian
(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)
AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.
Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough
為了應對金融危機和保持經濟增長，國務院提出了行業振興規劃，國務院先后確立并通過了鋼鐵、汽車、紡織、裝備制造、船舶工業、輕工業、石化產、電子信息業、有色金屬和物流業十個行業振興規劃。經過幾年的初步發展已經初顯行業振興帶來的各種好處。2010年貴州省領導經過仔細調研，提出了工業強省戰略，隨后確立了貴州工業的十大振興計劃。它們是電力、煤炭、化工、裝備制造、有色、建材、煙酒、鋼鐵、高新技術、民族制藥和特色食品十大振興產業。振興計劃明確提出以產業振興為目標，以增強創新能力為核心，加強統籌部署，凝煉共性關鍵技術，集中力量加快推進。為了更好的發揮科學技術在工業強省中的地位和作用，貴州省科技廳在在2011年初啟動了，《貴州省科技支撐工業十大產業振興實施方案(2011-2015年)》①。實施方案明確，加快科技重大項目的實施與科技創新成果的推廣應用，支撐貴州省重點產業振興；發展高新技術產業，改造和提升傳統產業，推動產業結構的調整和升級，培育新興產業，創造新的市場需求和經濟增長點；加強企業技術創新能力建設，加快建立以企業為主體、產學研用緊密結合的技術創新體系，增強企業綜合競爭力；提升科技在推進新型工業化進程中的支撐能力，為加速發展、加快轉型、推動跨越做出切實貢獻。實施方案提出，五年間，全省科技投入保持持續增長，財政應用技術研究與開發資金年均增長20%，全社會研究與發展(R&D)經費投入占全省生產總值的比重達到1.2%；創新服務體系進一步完善；專利申請量保持35%的年均增長率，專利授權量保持30%的年均增長率；在化工、裝備制造、冶金、有色等重點領域形成產業集群，擁有一批具有市場競爭力的高新技術產品，高新技術產業產值占國內生產總值的比重達8%以上；節能環保、新材料、新能源、生物產業年均增長率達到25%左右，成為貴州戰略性新興產業領域新的增長點；民族醫藥產業發展能力不斷提升。
隨著對工業強省戰略認識的加深，各級領導逐步認識到新的省領導提出的工業強省中的工業已經不在是傳統意義下的工業，而是新型工業。那么新在那兒呢？本人認為將最新的科研成果與貴州的工業有機結合起來的工業化道理就是新型工業。綜合上述信息，作者認為貴州的工業強省道路應該著眼于新型工業，即是在工業的發展道路上需要大力引進現代科學技術。盡管貴州工業強省戰略還有不少問題，但作者認為在工業強省的大路上我們應該做到放眼世界新科技成果、重視國內新技術和高級人才、立足用好用足貴州省內的工業基礎和人才。作者在此探討一下貴州工業化道路上的人工智能技術應用做一個較為詳細的說明，其他的新科學技術的應用類似。
人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）②，是一門由計算機科學、控制論、信息論、語言學、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性新學科。作為一門邊緣新學科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關注。不僅許多其他學科開始引入或借用AI技術，而且AI中的專家系統、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產業的三大突破口。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學派。這就是：符號主義學派、連接主義學派和行為主義學派。人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。
目前人工智能主要研究內容是：分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與數據挖掘、遺傳與演化計算、人工生命、人工智能應用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統、知識發現與知識獲取、人工智能應用基礎等。
同時如下的這則2006年的信息也讓人興奮：“今年初，牡丹江市金躍集團與韓國文豪斯株式會社簽訂合作協議，欲引進人工智能高新技術及相關技術和產品落戶牡丹江，在中國大力開發人工智能高新技術市場。該項目研發的具有自主知識產權的最新一代人工智能高新技術，其研發成果已經遠遠超出了國內軟件的發展速度，在世界人工智能軟件研發領域也走在前列，在國內可首創人機對話的先河，市場潛力大，科技含量高。項目建成后，將形成集研發、推廣、銷售于一體的人工智能軟件研發和生產中心，該項目全面啟動后，年可實現銷售收入2~5億元人民幣，年可實現利稅1億元人民幣以上，年銷售利潤率40%。該項目成功運作不僅可填補我市高科技軟件研發技術的空白，而且還可帶動我市相關傳統產業提檔升級和市直利稅的增長?！?/p>
綜合貴州的實際省情和目前人工智能的發展，筆者認為可以從以下幾個方面去突破。
（1）結合貴州十大產業中的電力和裝備制造，智能化是一個重點發展的方向?，F在智能電網的研究何義應用都正處于起步階段，抓住這個機會，加大科技投入這個領域，力爭或者具有世界先進水平的核心技術是重點。智能化機械制造業是目前的一個熱點研究，充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好圍繞現在制造技術的裝備制造業發展。
（2）由于貴州十大產業中的煤炭、化工、有色、建材、鋼鐵均需要對資源的挖掘開采，具有智能化的資源開采設備開發和二次開發是重要的內容。同時科學合理的對資源開采也是一個關鍵。充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心、省部共建教育部喀斯特環境與地質災害防治重點實驗室和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好長期合理利用資源為貴州綠色、健康發展。
（3）民族制藥和特色食品應該是貴州的重要特產之一，在國內具有較好的基礎。首先貴州植物非常豐富，是民族制藥的重要基礎，現在已經形成了國內最大的民族制藥基地。現在國家也在大力加大中藥制藥力度，所以政府應該重視與相關部門聯系，充分利用教育部綠色農藥與農業生物工程重點實驗室、教育部西南藥用生物資源工程研究中心和貴州省中藥材繁育與種植工程實驗室等機構的研究基礎，加大新藥的開發使之具有自己的知識產權才是長遠之計。其次特色食品也是貴州省的一個品牌，比如國內知名的老干媽辣椒。盡管貴州具有很好的原材料，但是目前品牌單一和傳統的制作方法使得產量較低，必須加大科研程度，使得具有智能的機器能代替目前的手工制作，增加產量。
注釋
“這確實是個很好的問題。”食譜推薦公司Yummly的研究負責人Gregory Druck如此回應道，但這肯定不能被稱為一個真正的答案。
這的確令他有點為難。技術在設計時通常都要優先理解并滿足人的喜好。同在臺上的廚房整合技術公司Innit的副總裁Ankit Brahmbhatt干脆接過了話筒，“每個人的體質不同，對健康的定義也不同。說到底這是個生活方式的問題。我們得先有關于你更全面的數據，才能判斷什么對你是健康的?！?/p>
人工智能到底能在多大程度上替代人，也成為一年一度的西南偏南上最熱鬧的話題。
西南偏南誕生在美國德克薩斯州的奧斯汀。每年3月初，這個全球性的盛會會吸引數十萬人，和硅谷以大公司、創投行業為主的活動不同，西南偏南會吸引各個行業的人。大家在這里看新的電影，發現創業靈感。更重要的是，討論技術已經帶來的改變，以及它能把人們帶到哪里去。
其中有不少想象空間。比如Yummly，這家來自硅谷的公司能利用人工智能技術分析你曾經使用的食譜數據。來自德國的Foodpairing則聲稱，機器分析食物成分時最大的弱勢是嗅覺不及人類靈敏，但是通過訓練，機器的精準程度可以超過大多數未經訓練的普通人。
還有更激M的Innit。和一些創業公司費盡心思想把吃飯這件得高效不同，這個硅谷公司發現了一個悖論，一些人根本不愿意被剝奪下廚的權利。于是他們正在硅谷紅木城的總部，測試一個全新的“數字化廚房”。
這個廚房用一個軟件平臺控制家電，告訴用戶家里食材的存量。選定菜單后，還會提醒用戶要買多少食物。等到準備妥當，連接的廚房電器就能完成初步烹 飪。
“我們想用技術幫上班族解決工作日吃飯的問題，讓他們知道下班后要買什么食材、買多少，回家后能更快吃到晚餐?！被顒咏Y束后，Brahmbhatt對《第一財經周刊》說。
這聽上去“很硅谷”，善于觀察問題并提出解決方案。其實更有意思的是，這家公司發現，在一些細分領域當中，人其實沒必要過分智能。
“數字化和自動化的確能幫助減少浪費，包括錢和食物。但我們也知道，有人喜歡下廚。Innit在做一項用戶調研時發現，對自動化最集中的需求并不是烹飪，而是洗碗。也就是說，用戶想讓機器幫他們完成的是，恰恰是那些他們最不喜歡做的事情?！?/p>
至于機器和人的關系，這個古老的命題也隨著人工智能的蔓延重新擺在了人類面前。至少，人工智能不再僅僅是一些極客想把一切自動化的設想和實驗，也不只是好萊塢電影里經常出現的無所不能的機器控制人類造成的恐慌。它真的就在我們的生活中發生。
真正的答案，也正如百度首席科學家吳恩達曾預言的那樣，“人工智能是新的電能，可以改變很多行業?！奔热皇请娔埽鸵馕吨磥硭赡軣o處不在。
西南偏南互動大會首席項目官Hugh Forrest說：“人工智能毫無疑問是2017年最熱門的話題。雖然過去我們也做過很多AI的內容，但從未像今年這樣集中?！?/p>
卡內基梅隆大學計算機科學系主任Andrew Moore長期關心教育，面對可能的人工智能未來，他想分享教育系統有必要做出哪些變化。迪士尼則會分享它如何用人工智能為其主題樂園提供更好體驗，畢竟迪士尼樂園不可能一直停留在幾十年前的模樣。就連那些運動員，都會在訓練中嘗試使用人工智能，這可能意味著未來的賽事較量，除了天賦，更多是訓練方法的比拼。
而如果你知道西南偏南最早是個音樂節，就會覺得在這里聽到人們探討人工智能和音樂如何結合是順理成章的了。
用人工智能編曲已經不算什么新鮮事了。但是一些音樂公司正在用人工智能制作背景音樂，賣給可口可樂等大公司。
就連Google也參與了進來。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一個能讓計算機制作出“出眾而藝術性”的音樂的產品。
不過這也帶來一些新的問題，音樂能夠做到更加了解我們嗎？我們想讓自己的情緒反過來影響我們嗎？這種響應會不會把氣氛搞糟？畢竟粉絲們可能會愛上一個音樂人，但很難愛上一臺計算機。
很多人都愛上過iPod。這可能是這個世紀初音樂與技術最簡單直接的結合形式。當技術演變成了人工智能，這件事情變得有趣，它像人的左腦和右腦的一場博 弈。
音樂這個感性世界與數字和代碼編織的理性世界碰撞了一下。它們如何理解彼此，最好的例子可能是一個指令，就是當你讓一個人工智能助手播一首歌時說的那句話。
不要小看這個指令。亞馬遜音樂的團隊在奧斯汀市中心的一個小酒吧里辦了一場活動，當談到如何讓亞馬遜的人工智能助手Alexa和亞馬遜音樂結合時，主講人感慨，僅僅是讓Alexa播放一首歌的指令就十分復雜，一首曲子的元素包括歌手、專輯名稱、音樂流派、歌詞內容等不同元素，情境也同樣如此，比如遇上用戶說“我心情不好，給我放點音樂”這種情況，此時，亞馬遜音樂收錄了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用戶的意思，便是另一回事了。
如果有人去年來過西南偏南，大概還會記得當時的一個歷史性事件。
那是AlphaGo與韓國棋手李世石之間的對決。結果你已經知道了。大多數人不相信機器會勝過人類，他們會覺得這是個黑天鵝事件。
Google的高明之處除了技術本身，還在于用一種直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能領域的技術進展―大概沒有什么方式比人機大戰更能引起人們的興趣，更直觀。
當AlphaGo連續贏到第三場時，來自Automated Insights的Robbie Allen正在準備他在西南偏南上的一場對話。Automated Insights是曾做出幫記者寫稿的機器平臺WordSmith的公司。
“Google很了不起?！盇llen走下臺對《第一財經周刊》評論。在觀看這場人機大戰時，人們產生了一股擔心會被人工智能搶走飯碗的恐慌。此后，AlphaGo的連勝加劇了這樣的擔心。
Allen參加的對話主題正好是“人工智能發展后，人類未來的工作怎么辦”。
“理論上人工智能確實達到了一個新階段，它代表人工智能可以模仿人類的重復性勞動，還會比人做得更好。但我認為，它離人工智能的實際應用還有一定距離，當人工智能可以幫助某些行業完全實現自動化，找到商業化的應用場景，我才會認為它真正達到了實際應用的程度?！盇llen說。
“實際應用”換句話說，是一部分人會開始失業。
距離AlphaGo戰勝李世石不到一年，人們就已經在拉斯維加斯的國際電子消費展上看到各個汽車制造商對無人駕駛汽車的設想。無人駕駛汽車的技術標準得到厘定，廠商紛紛推出概念車。
Google剝離了無人駕駛汽車部門成立單獨的公司Waymo、Uber的無人駕駛汽車在匹茲堡和舊金山上路，雖然后者在上路當天就因犯了些錯誤被叫停（最近還因為收購Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效應是，政府和城市設計師已經開始思考無人駕駛汽車上路后對城市生活規律的影響、如今的城市基礎設施是否能和無人駕駛汽車配合等問題了。
若低估技術帶來的影響，也許不久后就要承擔相應的后果。自從人工智能技術高速發展，特別是無人駕駛汽車上路以來，硅谷以外的世界與硅谷仿佛形成了兩股力量―硅谷正在想辦法讓一切自動化，而美國最大的就業群體之一卡車司機，則憂慮正在某處測試的無人駕駛卡車會讓他們失去工作。
機器與人的矛盾和對抗從來沒有停止過。遠至第一次工業革命，近至互聯網誕生。隨著人們越來越習慣于數字化生活，機器和人的關系會更加糾纏不清。人工智能這件事會變得更復雜，還可能，帶來很多倫理問 題。
來自設計咨詢公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工學院（MIT）媒體研究室的Philippa Mothersill認為，目前我們并沒能解決如何不讓機器真正危害人類的創造力和情緒，盡管隨著技術的精進，這一點可能會實現。
在一場名為“人類、機器和工業設計的未來”的討論當中，他們向擠滿了整個會議室的觀眾發問，“我們如何教會計算機創造性思考？”
Mothersill曾是寶潔公司的產品設計師，專注于讓計算機可以通過識別人類的語言，將物理元素變成實際產品。為此她設計出EmotiveModeler，這種工具能夠將形容詞和情緒轉化為模型。她尋找到了一種能夠讓工業設計―無論是家具還是電子產品―更好傳遞人類情感的方式。
如果沒讀博士，Mothersill現在應該依然是個出色的設計師。但她如今的研究課題，卻讓一些設計師有點擔心會失去工作?！哆B線》的Margaret Rhodes也在意這一點，即人工智能如何能提供更多的工作機會，這可能是技術進步為現代社會帶來的最大的困擾。沒有人希望成為技術進步的犧牲者。
不過在和大量的設計師交談過之后，Mothersill和Robinson總結了“10件設計師希望機器能夠學會的事 情”。
比如說，考慮使用產品的情境。好的設計師不僅會設想要創造的事物，還會思考它出現的地方。它應該擺在哪里？它所在的房間是什么樣？周圍都有些什么東西？如何能讓計算機做到這一切？
或者說，如何抓住靈光一現的時刻。歷史上，達達主義運動中的藝術家善于隨機創作，通過將傳統事物疊加創造新作品。我們能夠教會計算機在向不同方向發散思考的同時，催生出全新且有價值的設計嗎？
這些有趣的發現讓他們意識到，設計師對機器的期待，其實充滿人的色彩。Mothersill由此得出的結論是，人們最終需要掌握如何讓機器變得有情緒，它們會產生獨特的好奇心―而不僅僅是按照寫入的程序工作。
如果你看過最新的007系列電影，影片中所描述的一切已經和NASA能做到的非常接近。
畢業于約翰?霍普金斯大學的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他創立了Spaceknow，為金融、政府和制造部門提供商業衛星的圖像分析。這些衛星就像是“天空之眼”，看著地球上發生的一切。
“我們正在讓整個物理世界數字化，且能夠在這個基礎上做很多事情。”Machalek說。按照他的說法，世界正在經歷巨大變化，重新使用衛星數據的成本也在逐步下降。
不僅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各種各樣的新方式來處理獲得的數據。整個地球的數據都會被實時抓取，它會掃描、理解和講述70億人的日常行為。
這也意味著，它會重塑商業關系，讓零售商更好地預見氣候變化、作出設計決策。它的客戶各種各樣，有人想知道某個港口有多少船只到岸，或者有多少輛卡車被調到精煉廠運油。
它還有很多其他用途。對于新聞業來說，它能讓人們盡快發現，敘利亞到底在發生什么。如果有人編造一些事實，它或許可以提供更客觀的看法。這套被不斷訓練的人工智能系統能夠接收各種各樣的查找請求，截至目前它曾經收到的請求有，“查找一架失蹤的飛機”“查找那些非法的攫金者”等，以及對某些政府公開的不實數據提供另一種解釋。
Machalek表示，有朝一日想讓Spaceknow的人工智能系統覆蓋整個世界，讓每個擁有智能手機的人都可以對真實世界的數據發起請求―這大概意味著你可以查看某個酒吧門外排隊的人有多少。
零售業和廣告業立即感受到了威脅，它們開始追求改變。除了面臨新技術帶來的新購買方式的挑戰，另一件可怕的事情是，如果以后幫消費者做購買決策的是機器人，品牌該怎么辦？
但這其實已經發生了。亞馬遜的推薦算法就是最簡單的例子。
在機器人眼里，一切都是數字。因此研究品牌效應的L2 Inc的Pooja Badlani就認為，如果這就是未來，品牌忠誠度這件事已經成為歷史了，所有的品牌都要想辦法和機器人共存。
但IBM iX的策略與設計負責人Robert Schwartz認為，品牌通過營銷來影響消費者的態度和購買行為是一門藝術，它暫時還不會消失。
“那種居高臨下教育消費者的時代結束了，”Schwartz說，“對品牌來說，推銷自己的時代過去了，現在是展現自己的時候。消費者始終會受到一些時刻、一些瞬間的激發產生購物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，決定在什么時間、什么地點來創造這些時刻?！?/p>
現在已經沒有人討論技術將如何重新定義傳統行業，大家都認為這已經是事實了。至于這個改變將如何發生，“這是個緩慢的過程，所有技術公司和受到沖擊的傳統行業都是亦敵亦友的關系?！盨chwartz對《第一財經周刊》說，畢竟說到底，它們都想爭取消費者的數據。
所有人都要學會用新的方式和消費者打交道，也想延長消費者的注意力和停留時間。
硅谷已經有人提出了相應的方法論。Ch r is Messina曾是Uber的開發者體驗負責人，也是Twitter上的“hashtag”（標簽）的發明人。他在2016年提出“對話經濟”（conversational commerce）的概念，認為在Facebook Messenger增加聊天機器人的背景下，未來會有越來越多的“聊天機器人”（chatbot）出現。這些小機器人可能分布在客服、銷售等崗位。此時機器應該增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。
讓聊天機器人取代人類的前提是賦予機器同理心。如果你對態度冷淡、反應遲緩的人類客服不滿意，面對聊天機器人得到的同樣是冷冰冰的回答，那么這樣的技術進步可以說毫無意義。
相反，如果機器可以彌補人類的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人類反而可以從與機器的對話中獲得更多好處。Messina舉例說，如果聊天機器人可以給用戶好的體驗，那么每次對話同時，也是用戶在主動提供數據。
這僅僅是零售業運用人工智能的開始。人們會漸漸分辨不清，人工智能究竟是在幫助我們購買產品，還是說服我們去購買它們？
麻省理工學院的研究專家Kate Darling在描述人工智能的走向時，表達了相似的觀點。
Darling主要研究機器人倫理的問題?！敖酉聛淼膸资瓴⒉皇钦f機器會一點點取代人類，而是自動化系統和人工智能系統將與人類協力合作，因為技術不是取代人類的能力這么簡單。人們高估了機器能做的事情，而低估了它的缺陷?！?/p>
斯蒂芬?霍金在接受BBC的采訪時曾更直接地說：“人工智能的完全實現，可能意味著人類的終結。”
身處這個行業里的人顯然知道人們的恐懼。
人工智能發展協會前主席、微軟人工智能研究院負責人Eric Horvitz在西南偏南的一場演講中介紹Google、亞馬遜、蘋果、IBM、微軟、Facebook等公司聯合成立的Open AI時，主動引用了霍金、伊隆?馬斯克和比爾?蓋茨此前分別公開傳達的對人工智能的擔心。
這位美國工程院院士、在業內被稱為AI先生的老人朗讀了一段Open AI的協議內容，幾大公司保證在互不競爭的前提下合作。正是因為技術進步這個趨勢不可阻擋，大公司結盟和在一些問題上達成共識是保證技術真正為人類賦能的基礎。
關鍵詞：智能時代；會計人才；高校
縱觀現如今人們的生活，智能產品已經無處不在，正一步步的改變著大眾的生活方式，比如一部智能手機就可以處理很多業務。許多行業也進入了智能化工作時。就會計領域而言，以德勤為首的四大會計師事務所相繼推出財務機器人來完成基礎會計工作，給會計行業帶來了巨大的挑戰。
一、智能時代對傳統會計工作的影響
（一）改變了會計工作方式，提高了工作效率
近幾年的時間里，需要會計人員處理的工作因為智能化的發展同樣發生了變化，企業通過建立財務賬套系統，日常發生的發票開具、費用報銷、憑證填制等業務都可以在財務軟件上操作，期末賬簿和報表可自動生成；貨幣結算時也可以通過互聯網進行轉賬。簡單的會計工作由于這些變化擺脫掉時空的束縛，不僅可以縮短會計人員的工作時間，工作效率也能有很大的提升。
（二）會計人員工作崗位發生變化
財務機器人的應用取代了處理基礎財務工作的人員，使會計人員免于重復基本業務。更多的會計人員將轉型到有價值的財務分析、財務決策以及其他管理崗位中。這就需要財會人員具備商務數據挖掘、財務數據分析處理、財務決策和企業管理等能力，能對報表和數據進行深刻解讀，提取數據背后的信息，并把這些信息變為對企業經營策略的制定有用的信息。
（三）降低了財務風險，財務數據更加精準
智能機器發生錯誤的概率微乎其微，未進入智能時代前的會計工作中會有大批量的財務數據需要進行人工處理，不但枯燥還及易出錯。人工智能在會計領域的應用保證了會計信息的真實和完整，而且還可以快速選取各種決策所需的相關數據和信息，大大降低了以往人工分析數據差錯、數據不全面和數據分析結果滯后造成的財務風險。
二、智能時代會計人才培養存在的問題
（一）會計學專業課程設置存在缺陷
1.財務核算類課程比重偏大。目前大多數大學的會計學專業課程都側重于財務會計，不夠重視財務分析與財務管理，會計核算類課程多，且課程之間重復的內容比較多，這種傳統的以財務會計為中心的課程體系已經不適應智能時代對會計人才的需要。2.缺少數據分析課程。智能時代下，財務機器人的應用會使會計數據自動生成，無需會計工作者進行手動計算。公司的財務分析、決策和其他管理工作會需要會計人員來進行，但目前會計學專業缺少數據分析類相關課程的設置，幾乎沒有學生擁有對財務數據的分析能力。3.理論知識的傳授多過實踐能力的培養。很大一部分大學的會計學專業都強調理論教學，對實踐教學重視不夠，導致很多高校學生畢業以后不能把所學的知識很好的應用到會計實際工作中。4.跨學科類課程設置不足。學科交叉是智能時展的主流方向，要把復合型會計人才列為當前各高校的培養目標。而目前，與其他專業學科設置課程整合是會計課程體系沒有涉及的領域，各高校的會計學專業畢業生不能實現智能時代對會計復合型人才的需要，只掌握了單一的會計知識。
（二）缺少對學生自學能力的培養
會計是為社會生產活動服務的，必將隨著社會的發展而不斷變化，所以學生只靠在學校獲取的知識是遠遠不夠的，但目前高校教師的傳授知識的方式只是講授這一種，學生沒有任何思考過程，只是把知識聽了一遍，并不能使他們的自主學習能力有所提升，導致學生在工作中不能很好的適應環境、內容和工作方式等的變化。
（三）應用型師資不足
會計是實踐較強的學科，若教師缺少實踐經驗，就不能很好的培養學生的實踐能力。目前很多高校沒有重視對應用型教師的培養，而是一味的鼓勵教師進行學術研究，這對培養企業需要的會計人才極為不利。
（四）缺乏職業素養教育
職業素養是從業者按照職業崗位要求養成的行為習慣和良好作風，它是工作人員在從事其專業相關的活動中所表現出來的綜合素質。會計職業素養就需要每個會計工作人員對會計這個職業有著崇高的理想和信念，遵守會計行業的紀律，履行其責任與義務，不斷提升自己的職業技能，對這份職業充滿興趣，并保持良好的工作態度。目前高校對會計學專業學生的培養只停留在知識教育層面，忽視了對會計職業素養的教育，教學方法和考核方式缺乏多樣性，各高校畢業生還沒有實現智能時代對會計職業素養的要求。
三、智能時代會計人才培養改革策略
（一）完善會計學專業課程體系
1.減少財務核算類課程比重，增加數據分析類課程。高校在制定會計學專業人才培養計劃時，要減少會計核算類課程所占的比重，增加管理會計、財務分析、風險分析、財務管理以及內部控制等課程比重。同時像財務分析、數據處理、挖掘業務數據這類有助于提升學生數據分析能力的課程需要增加到必修課中，以提升會計人員的數據分析能力。2.增加實踐類課程，鼓勵學生頂崗實習。高校不能僅限于傳統的理論教學，與會計有關的實踐課程的比重需要提高，比如用友、金蝶在財務中的應用，大數據與可視化在會計學中的應用，企業風險分析案例等課程，為了增長實戰經驗使學生的實際操作能力有所進步。還要與會計領域中已經開展智能化工作的企業進行深度合作，讓學生到真實的企業會計工作崗位參加實習，積累工作經驗，更好地將理論與實踐結合，保障學生畢業后能更好地適應智能化的工作模式。目前市場需求的會計人才與高校培養的會計人才不一致，高?？梢酝ㄟ^調查企業對會計人才的需求方向來培養符合市場需求的會計人才。同時高校還應該定期聘請合作企業的優秀財務工作者為學生開設智能時代會計知識的講座，提高學生對智能會計工作的了解。3.開設學科交叉課程，注重復合型會計人才培養。隨著移動互聯網、大數據、人工智能、云計算等新技術在會計領域的應用，會計人員的綜合素質必須適應市場的需要，會計人才不僅要有會計理論知識，還要掌握諸如管理學、經濟學、金融學、法學、統計學、數據分析以及計算機程序設計等相關知識；不僅要具備會計業務處理能力，還要具備創新、團隊溝通、組織協調、判斷決策、持續學習等智能機器難以復制的能力。因此，在高校會計學專業開設學科交叉課程，培養復合型會計人才至關重要。具體做法是，在公共基礎課程模塊應開設人文素養、計算機編程和數理統計類課程，對學生進行厚基礎、寬口徑的培養。在專業基礎課程模塊應開設經濟管理、金融、財經法規和會計職業道德類課程，融入思政元素，培養學生一定的協調管理能力和良好的會計職業價值觀。在專業核心課程模塊應該增設大數據會計分析、大數據財務決策、新技術與經濟一體化發展等課程。
（二）創新教學以及考核評價方式
高校要不斷更新教育理念，應以學生的創造性思維為中心，努力提高學生的自主學習能力，加強培養自主解決問題的能力，實施以教以學生為本，教師主導的教學模式?？梢岳没ヂ摼W上的慕課、微課采用線上線下結合、小組討論、案例分析、實踐操作、競賽等多種教學方法鼓勵學生積極參與教學過程，以此增加獨立思考的機會，對學生形成良好的終身學習習慣有很大的好處。同時，學習不只是結果考查，要重視對過程的評價，把對學習過程的考評比例提高。可以采用提高平時作業質量、課堂表現在課程學業成績中的比重，還可以將學生參與小組討論、操作演示、課后與老師互動等情況的表現納入考核評價范圍。
（三）建設應用型師資隊伍
高校會計專業教師在會計人才培養中擔任重要角色。智能時代下，會計工作方式發生了巨大的變化，相應的使會計學科體系的內容也出現了改變。作為引導者，高校會計專業教師應自發的地學習與智能時代相關的理論知識和實踐知識。與此同時，高校也應該積極為教師提供學習新知識的渠道，可以聘請實務界人工智能專業人員為教師開設大數據、人工智能、信息技術、財務共享等培訓講座，開拓教師的視野，提升教師的理論水平；還可以分批選派教師到行業內優秀的企業進行掛職鍛煉，在企業工作中了解人工智能對會計工作的改變，練習操控人工智能進行會計工作，教師要不斷地學習實踐來適應智能時代，為后續培養適應智能時代的高素質會計人才提供有力保障。
（四）強化職業素養教育
會計學專業是按照企業對會計人員的需求而設立的專業，滿足并且符合經濟社會以及會計行業的發展要求是各高校培養會計人才的首要目標。智能時代的到來，以往的會計核算能力就已經不是會計人員的核心競爭力了，對會計人員有了更高的職業素養要求。1.培養學生的管理能力。智能時代已經不再需要財務會計，逐漸變為對管理會計的需求，高校也要考慮這一點，提高學生的綜合管理能力。作為一名企業的財務管理者，既要擁有一定的會計專業知識，同時還要具備溝通、團隊協作、分析研判以及決策等能力。高?？梢蚤_展模擬企業管理競賽或開設模擬企業管理課程，通過搭建標準工作流程讓學生感受企業財務部門管理層的日常工作，以及管理人員的工作內容。還要鼓勵學生通過參加社團和學生工作組織來鍛煉自己的組織管理、團隊協作和決策等能力。2.提升學生的創新意識。高校要使學生感受到良好的創新氛圍，為學生搭建好創新平臺，讓學生積極參加“互聯網+”大學生創新創業競賽，指導學生申報大創項目。此外，教師引導學生開展科研項目，在科研中發現創新點，提高教學質量，學生的創新意識也能得到培養，開拓視野，讓學生緊跟會計行業發展變化的步伐。3.加強學生的會計職業道德教育。雖然目前高校已經開設會計職業道德的相關課程，但社會上的會計造假案例仍不斷出現，因此在高校還應進一步強化會計職業道德教育，從源頭入手，在學生時代就要讓他們了解職業道德的重要性和違反職業道德的嚴重的后果，樹立正確的會計職業道德觀，提高辨別是非的能力、抵抗誘惑的能力，自覺抵制不良社會風氣，維護會計的職業尊嚴，促進良好的會計道德觀的形成。
四、結語
智能時代會計人才培養問題已成為我國人才強國戰略的重要組成部分。在人類的不斷進步下，社會管理領域也會被智能科技產品一步步的占據。因此，智能時代下會計人才培養問題的研究也不是一勞永逸的，培養教育會計人才的內容也要不斷進步，使智能技術不斷為會計工作帶來便捷。
參考文獻：
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去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據：自從2014年iPhone 6上市至今，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。“工人的飯碗會不會被機器人給搶走了？”這是機器人大規模進入企業引發的無數勞動者的擔憂。
而在去年3月9日，世界冠軍、韓國棋手李世石與谷歌“阿爾法狗”（AlphaGo） 在首爾上演的圍棋“人機大戰”和今年年初AI機器人AlphaGO的改進型Master再次完勝人類圍棋頂尖高手，更是引起科學界及社會各界的高度關注和倫理上的爭議，原因就在于人們對人工智能超越人類智慧的恐懼與擔憂。
目前，無論是學術界，還是工業界，研究人員都對人工智能帶來的倫理挑戰進行了大量研究，最新消息顯示，微軟、谷歌等公司已經成立了人工智能倫理委員會，希望能對這一問題提出解決方案。
智能機器產業前景廣闊
在《男兒當自強》的激昂旋律中，一紅一黃的兩只雄獅伴隨著音樂的節奏舞著優美的動作。5月3日，《小康》記者走進位于廣州開發區科技企業加速器的巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司辦公大樓，首先跳入視線的便是這兩只一紅一黃的雄獅，不仔細看，還以為是真人在舞獅歡迎賓客。該公司副總經理洪潤龍告訴記者，這是他們公司研發和生產的智能機器迎賓雄獅。
在巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司一樓的展廳里，記者還看到了各種大大小小的機器臂手，“這些機器臂手廣泛運用到各個行業的生產企業，尤其是汽車行業，機器化生產已達到70%?！毖邪l總監畢輝介紹說，為從事工業機器人及其核心部件、控制系統、柔性自動化技術開發、制造，公司與多家國際著名的智能裝備、精密機床企業建立深度緊密伙伴關系，引進全球領先的前沿技術，解決目前制約國產機器人及智能裝備發展的控制系統技術與精密制造技術。目前，巨輪（廣州）公司在工業機器人控制器以及RV減速器等核心關鍵技術、部件方面已取得重大突破，公司自主研發的重載、輕載六自由度工業機器人、五軸聯動加工中心、自動化立體倉庫、柔性自動化生產線等具備高敏捷性、高穩定性、高一致性和高安全性。
“2014年，在國家發改委和廣州市政府的引導和支持下成立專業投資企業。主要專注于人工智能相關領域先進技術的研發和引進，并完成相關技術項目的落地與二次開發?！?廣州中以智慧產業投資有限公司副總裁張倫明在接受《小康》記者采訪時表示，智能機器人作為人工智能最重要的應用場景之一，是一個朝陽產業，其發展前景廣闊，借助以色列在智能機器人發展方面的先進技術，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以機器人基金、中以機器人研究院以及以色列英飛尼迪投資集團的豐富投資管理經驗和龐大的資源優勢，專注于智能制造和機器人等領域先進技術的研發與引進，推動相關技術項目在國內特別是在廣州的二次開發和落地，促進關鍵技術創新并帶動新興產業發展。
智能裝備和機器人產業作為人工智能最重要的應用場景之一，從中央到地方，都在加速布局。廣州提出到2020年將培育形成超千億元以工業機器人為核心的智能b備產業集群的目標。事實上，不僅僅是廣州，東莞、長沙、武漢等地都在爭奪人工智能產業這一蛋糕。廣州開發區經濟發展局副局長趙必榮告訴《小康》記者，廣州開發區智能裝備產業主要集中在通用設備、專用設備和機器人三大細分領域，基本形成了從上游關鍵零部件、中游整機到下游應用集成的完整鏈條，其中機器人產值規模最大，占智能裝備總產值的一半以上。主要發展有自主知識產權、有核心競爭力、有市場前景的工業機器人，重點支持工業機器人本體、控制器、減速器、伺服電機等關鍵零部件的研發和應用，并培育發展服務機器人、家用機器人。
智能裝備產業一直是廣州開發區重點發展的產業，目前擁有機器人及智能裝備企業73家，2015年實現工業產值132.5億元，近五年持續保持16%的復合增長率。開發區擁有廣州數控、廣州啟帆、巨輪智能、瑞松、明珞等一大批國內知名的智能裝備企業，以及中國（廣州）智能裝備研究院、國家機器人檢測與評定中心廣州分中心等以智能裝備共性技術研發為主的產業公共服務平臺，同時還引進了庫卡、發那科等全球機器人巨頭。上海發那科機器人有限公司將投資1.08億元，建設集機器人銷售、展示、技術支持、小型加工中心制造與倉儲等于一體的華南基地，目前已在“廣州機器人產業園”落實4萬平方米的用地;庫卡機器人公司去年也已在開發區成立廣州分公司，目前正在籌備選址設立機器人新工廠，重點開展工業機器人的研發和生產。
廣州開發區從2014年開始規劃建設占地448公頃的智能裝備產業園區，目標是到2020年實現工業產值200億元，培育1-2家擁有自主知識產權和自主品牌的百億級工業機器人龍頭企業和3-5家相關配套骨干企業。目前，全區集聚智能裝備企業75家，2016年實現工業產值110億元，約占全廣州市規模的三分之一。
年輕工人“要做機器人的主人”
近兩三年以來，《小康》記者在廣州、東莞、佛山等珠三角地區的企業走訪時發現，在“轉型升級”、人工成本日益上漲等大環境下，諸多勞動力密集型的企業都在積極推進“機器換人”工程。
在東莞，“無人工廠”已經出現，工廠中每天近百臺機器手正日夜無休地打磨一個個手機中框結構件，它們被分成10條生產線，每條生產線由一條自動傳送帶上下料，這個過程不再需要任何人力，需要的只是每條線3名工人負責看線和檢查。企業主告訴記者，以前整個工廠要650個工人，現在生產相同的東西，只要60個人就已足夠。
去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以來，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。
2011年，富士康CEO郭臺銘宣布“百萬機器人計劃”，計劃投入100萬臺機器人到生產線上，此前富士康自主研發的“FOXBOT”機器人開始在山西晉城批量制造，正式成為富士康的一員。如今，6年過去了，根據富士康自動化技術發展委員會總經理戴佳鵬此前宣布的數據，超過4萬臺機器人被部署在富士康各個生產流程環節當中。
《小康》記者此前在走訪位于汕尾市的深汕合作區部分生產企業時也發現，這里新建的工廠，大部分都以智能機械代替了大量的工人?！皺C械可以日夜不停地工作，不會喊累，不會鬧情緒，不會要加工資，更不會喊要罷工，而且沒有安全事故。智能機械的好處顯而易見。”大部分企業主都表達了同樣的觀點。趙必榮在接受采訪時也表示，“機器人確實要比工人好管理，最深有體會的應該是生產線部門?！?/p>
2013年以來，我國已經連續三年成為全球最大的機器人市場。各地積極推動機器換人有政策引導的傾向，但更多的是基于現實的需要。在中國一些沿海地區，人口紅利下降、人力成本上升、人才結構矛盾等問題正在倒逼國內制造企業以機器換人。同時，隨著制造業的轉型升級，原來的農民工可能難以承接新的工作，企業招錄不到所需勞動力，也只能進行機器換人。
雖然實際上目前很多領域單位產量所需機器人的成本并不低于勞動力成本，但“機器換人”這一大趨勢依然存在。
然而，工人的飯碗真的會因為機器人的來臨而失去嗎？
“短期內不會，目前機器人代替的大部分都是機械化的辛苦、危險的工作，都是一些現在80、90、00后不愿意干的又臟又累的活?！碑呡x說，機器人逐漸替代人類是產業發展的必然，批量引入機器人不僅要建立在標準化、批量生產的基礎上，還要取決于技術的發展和企業的經濟實力。張倫明也表示，機器人運用到企業雖然具有很大的優越性，但不可能完全取代人的工作，因為機器人沒有思維，只能按照既定程序操作，無法靈活轉變。
趙必榮說，人們在談論機器人或者智能化的時候，潛意識里總會有一個觀點，認為機器人與人工是對立的，所以喜歡將它們放在一起比較。但幾年下來的現實情況是，智能與人工非但不是對立的，很多時候還是相輔相成相互促進的。
首先，智能制造并不排斥人工，例如人機交互技術就是工人與機器實現協同生產。目前的工業機器人只是代替了一些簡單、繁重、危險工序中的人工;服務機器人可在居家養老、醫療康復、教育娛樂等領域解決專業人員不足等難題;而語音識別和人臉識別等人工智能技術也只是幫助人們更有效率、安全地工作和生活?？偟膩碚f，智能機器并未對社會就業率帶來較大影響。其次，智能機器正在創造新的就業崗位，因其是多種技術的交叉融合，自身發展離不開大量專業技術人員，其催生的新產業生態可吸納大量勞動力。
但越來越多的年輕人也清楚地意識到，機器換人已是勢不可擋。危機，危機，正是危中有機，所以經濟大轉型時期，機會往往是并存的，就看你有沒有敢于改變的勇氣與決心?！白鳛楣と说奈覀?，只有通過知識和技能才能改變作為廉價勞動力被剝削的命運。趁此時攢點錢，去學技術，去學知識，達到精通級別，才是我們改變命運的王道?！蹦贻p的工人喊出“要做機器人的主人”。 喜與優 去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以恚富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。
人工智能會否超越人類
去年和今年兩次的圍棋“人機大戰”都以人類失敗告終，這讓許多人質疑人類智慧不如機器，人類可能被人工智能所取代。隨著技術的發展，人工智能在陪伴機器人領域中的應用已走入越來越多的家庭，機器承擔著越來越多（來自人類）的決策任務，更多人擔憂的是，有一天會不會真出現如美國大片里機器人失控追殺人類的場面？
人工智能技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智能的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。
針對“人機大戰”的兩次慘敗，計算機科學國家重點實驗室主任林惠民認為，人工智能是個復雜概念，有些人工智能處理的是“可測度”的問題，比如各種棋類游戲，不論多復雜，規則是確定的，變化是有限的。計算資源和算法強到一定程度，電腦在計算上總是會勝過人類。但很多領域是不可測度的，包括人的創造力。比如google下棋贏了人，但是設計下棋程序的還是人。
“機器學習、深度學習發展很快，新的算法層出不窮。這個人工智能與多年前的深藍電腦不一樣。當時人們覺得，如果讓深藍來下圍棋，它還太小兒科。而如今，人工智能已經可以戰勝人類了。”中科院院士吳一戎說，“不過，我覺得人工智能對人類有威脅還是一件很遙遠的事情。等我們發展到了這個程度，自然會有相應的科學倫理出臺。目前我們要做的，就是跟上人工智能的發展步伐，它將對我們的社會產生深刻的影響?！?/p>
在《麻省理工科技評論》的EmTech峰會上，微軟研究院的常務董事埃里克?霍維茨（Eric Horvitz）說：“我們正處于人工智能的轉折點，人工智能理應受到人類道德的約束和保護。”
關鍵詞：數據挖掘技術 數據處理技術 信息化管理 數據挖掘過程
中圖分類號：TP311.31 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416(2011)12-0210-01
數據挖掘(Data Mining)的概念，是伴隨著數據庫和人工智能這兩門技術一同發展起來的新興的數據處理技術。它利用了數據庫、人工智能和數理統計等多方面的技術，是一類深層次的數據分析方法。
1、數據挖掘
數據挖掘，就是從大量的、離散的實際數據中，經過提取、轉換、分析等處理技術，提取出隱含的、事先無法預測的、但又潛在有用的、有助于決策的關鍵性的數據，幫助決策者分析歷史數據以及當前現有的數據，從中發現隱含的關系或模式，進而預測出未來可能發生的行為。數據挖掘是一門涉及很廣的交叉性的新興學科，涉及到數據庫、人工智能、可視化、并行計算等領域，因此應用范圍也非常廣泛。
2、數據挖掘技術
數據挖掘技術是人們長期以來對數據庫技術進行研究和開發而得出的結果，其中數據挖掘與數據倉庫技術的發展有著密切的關系。大部分情況下，數據挖掘都要先把數據從數據倉庫中拿到數據挖掘庫中，數據倉庫會對數據進行清理，并解決數據的不一致問題，這給數據挖掘帶來很多好處。由于數據挖掘所發現的知識的不同，其所利用的技術也有所不同，數據庫、人工智能和數理統計就是數據挖掘技術的三大支柱。
3、數據挖掘的過程
數據挖掘的基本過程包括：數據收集和準備、數據整理、數據挖掘與分析、結果評估、分析決策等，數據挖掘的各過程不是線性的,不是一次就能完成的，而且是反復循環的，其中某些步驟或者全過程可能需要多次的循環反復，才有可能達到預期的效果，因此, 要充分分析歷史數據和現有數據, 從而發現隱藏在其中的具有決策作用的有價值信息。
數據挖掘的過程按照工作流程可以包括以下幾個步驟：
3.1 數據收集和準備階段
豐富的大量的數據是數據挖掘的前提，沒有數據，數據挖掘也就無從談起，因此，數據收集是數據挖掘的首要步驟。收集的數據可以來自于現有的數據處理系統，也可以從數據倉庫中得到。存儲在數據庫系統中的數據是經過長期積累而得到的，這些數據往往不適合直接使用和處理，那么在開始進行數據挖掘之前，需要對數據做準備工作，首先要消除噪聲或不符合要求的數據，這些操作一般包括數據的選擇、凈化、轉換、數據縮減等才能進行處理，廣泛收集用戶的各種信息，建立數據庫與數據表，生成數據倉庫，為數據挖掘做準備。
數據準備過程是否做好，將會影響到數據挖掘的效率和準確度，最終會影響到數據結果或模式的有效性。
3.2 數據整理和挖掘階段
數據整理階段是數據挖掘的必要環節，數據挖掘階段通過匯總或聚集方法將數據轉換或統一成適合進行數據挖掘的形式，可以利用各種數據挖掘方法對數據進行分析，選擇某個適當的數據挖掘算法用于搜索數據中的模式，挖掘用戶所需要的各種規則或模型等，為結果數據的分析做準備。
3.3 結果的分析和同化階段
由前面兩個階段得到的模式模型或數據，里面也可以存在對實際應用沒有意義或沒有使用價值的數據，因此對這些數據仍然需要評估，確定哪些是有效的數據、哪些是有用的模式，這樣對已經發現的規則或模型等信息進行評估，可以保證發現的模式或數據滿足有效性和正確性，決策者則根據數據挖掘得出的結果進行分析和評價，結合實際情況，調整相應策略，并將挖掘結果以可視化的形式展現在用戶面前，最終成為能夠被用戶所理解和接受的知識。
4、數據挖掘在高職院校信息化管理中的應用
教育同信息是密不可分的，因為教育從根本上來講就是信息資源的傳遞、接收、加工和識別。隨著科學技術的進步、社會文明的發展，以計算機多媒體和網絡通訊為基礎的現代化信息技術在教育中的應用越來越廣泛。
隨著信息化進程的推進,高校各種數據庫中已積累了大量數據,這些數據可以滿足人們的查詢、檢索、統計等日常事務處理的需要，在該過程中，數據挖掘技術將起到重要作用。運用數據挖掘技術對大量數據進行處理和分析，挖掘出有價值的信息,快速地對數據的發展方向做出判斷，有效提高了工作效率。例如通過數據挖掘技術可以進行新專業申報、課程優化設置、預測學生就業情況、評估學生的學習成績以及學生的綜合素質等。
數據挖掘技術在高職院校信息化管理中的應用還是一個很新的思路，從學生的報考志愿到學生的錄取，從學生的入學到學生的成績管理，從學生的生活到學生的學習，從學生的實習到學生的就業，這些涉及到數不勝數的數據，而這些數據目前在高職院校的信息化管理中很少有被連貫起來進行管理的，這對于高職院校的信息化管理是非常不利的。
如果能將數據挖掘技術用在高職院校的信息化管理上，對于高職院校的決策者來說是非常有利的，比如用在學生的就業信息管理上，可以得到專業設置的參考數據，從學生的報考志愿的數據中可以得到將來就業的發展方向等。
高職院校的教學管理工作常常需要處理大量重要數據，如果將數據挖掘中的關聯分析、分類與預測、類聚、決策樹等技術應用于在教學信息中，則可以幫助處理學生綜合素質測評、教師測評、課程合理設置和教學方法選擇、試卷評閱和試題質量的評價等大數據量工作，從而提高教學與管理工作的質量和效率。
5、結語
數據挖掘技術在高職院校信息化管理中應用，對高職院校信息化管理非常有利，通過數據挖掘技術可以獲得對決策者或管理者有價值、有決策作用的信息。因此, 采用科學有效的數據挖掘技術對提高高職院校信息管理的智能化水平具有重要作用，需要教育者及相關人士對此進行更深一步的研究。
最近幾年，隨著美國、日本、德國等國家對機器人產業的大量投入，機器人的技術發展日新月異。在行動上，機器人從過去的笨拙緩慢變得靈巧迅捷；在智力上，人工智能的發展在深度學習和人工神經網絡方面有很大突破；使用場景上，機器人不但可以承擔工廠生產線上的工作，還可以走進家庭，掃地、澆水、做飯；從功能上，機器人不但可以替代手工操作，現在還在逐步替代腦力勞動。
機器擁有智能如今成為可能。曾經缺失的一環今天已經接上了，這一環就是大數據。大數據讓機器具備了深度學習的能力、自主判斷的能力，現在的智能設備已經具備柔性。機器替代人的事件正在全世界發生。
比如在工廠搬運的工位上，機器人已經可以對付大小不同、高低錯落的箱子，把它們搬運到應該去的貨架，這在過去是很難想象的。
在服務行業，一款自動制作美味漢堡的機器人，知道如何烤肉餅，如何把面包切片如何加番茄、生菜和奶酪，做好以后通過傳送帶把美味的漢堡送給顧客。
在農業，機器人也開始嘗試替代人的復雜工作，如采摘工作是非常復雜的，一種像八爪章魚一樣的機器人，用3D視覺形成整棵樹的模型，確定每個果子的定位，這些信息被傳送到機器人的8只手臂上，迅速采摘果子。
除了對簡單手工操作的替代以外，機器人還替代復雜的專業技術人員的工作，如判斷醫學X光片的機器，準確率達到98%以上，已經超過了人的準確率。又比如說，網上廣泛傳播的硅谷視頻機械狗、無人飛機，連遙控器都不需要，它們自己判斷怎么跑、怎么飛，自我躲避障礙，無需人類操作，靈活得幾乎和生命體一樣。早已不同以前的工廠機器人，現在硅谷的智能機器靈活度、準確率、自主判斷能力幾乎與人類相似。
機器人會造成大量失業
COURSERA的創辦人，百度首席科學家吳恩達在近期的BIG TALK上就講過，人們與其擔心人工智能和機器人會給人類帶來毀滅，不如去擔心人工智能和機器人給社會帶來的大量失業和就業培訓的壓力。
吳恩達認為，美國用了200年把一個農業社會轉變成現代社會，農業就業人口只有總就業人口的2 01-。因為用了200年，所以農民可以繼續種地，不慌不忙地慢慢學習農業機械的使用和向其他產業轉移。但是現在的科技發展給社會帶來的變化要快得多，人們沒有200年的時間去做轉變，甚至沒有20年的時間去做轉變，這個轉變的時間很短。吳恩達舉例，無人駕駛汽車的技術已經成熟，在未來的幾年里會被廣泛使用，美國350萬卡車司機馬上面臨失業。
去年我在哥倫比亞大學與諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨交流時，他也表現了對失業、新技能學習以及再就業培訓的擔憂。3D打印技術和工業機器人可能在幾年內迅速普及，制造業大量在生產線上做裝配的藍領勞動力面臨失業的窘境。這已經不是預測，而是發展中的現實：富士康在“11跳”以后，痛定思痛，認為人不如機器人，只要解決了機器人的“柔性”問題，機器人就會比人好得多，所以富士康正在加大力度開發用于生產線上的機器人，一旦成熟，全國各地號稱20萬人的工廠最后能剩下幾個“活人”？
不僅僅是藍領工人受到沖擊，很多過去一直被認為是高技能的白領工作也將受到巨大沖擊，如電腦可以替代大量的普通醫生的工作，如看X光片，準確率比普通醫生還高，那么這些普通醫生去哪里就業？美國是判例法國家，要想打贏一個官司，要研究上百、上千個案例，所以要動用大量律師，收取上億美元的律師費?，F在已經有利用大數據和人工智能替代律師的工作，看更多的案例，準備更有說服力的案件資料，成本是原來的1/10，質量更高。那么原來做整理資料工作的律師去哪里就業？MIT斯隆學院副院長黃亞生在一次我主持的論壇上透露，他用一個智能設備系統搜集100篇相關學術論文。過去，這件工作要好幾個RA（研究助理）來做幾個星期，用機器只要幾分鐘。如果如黃亞生所說，那些研究助理要去哪里工作？還有慕課MOOC的出現，50%的三流大學沒有存在的價值，這些大學里的師資去哪里就業？
同聲傳譯機也是人工智能家族里的成員，隨著自然語言的處理技術和聲音過濾識別技術的發展，可能在5-10年內出原型，翻譯人員就會失業。那么各個大學就會爭相裁撤外語學院。
如果“互聯網+”造成的失業還“遮遮掩掩”，人工智能造成的失業一定是“明目張膽、排山倒海”。我大膽預計，未來10年，我國至少有50%的就業人員會因為機器換人和人工智能的發展失去原來的職業，需要再就業培訓后重新找工作。中國勞動年齡人口8-9億（16-60歲），這就意味著4-5億多人口將失去工作，經過培訓后再就業。如果我們不重視新技術超前培訓，大力培養創客，大量投資再就業教育，失業量會進一步增加，那個時候我們會很麻煩。
有一個問題一直是人們爭論的焦點，機器人替代人，提升了整個社會的效率，同時也提升了人類整體福利，這難道不是一件好事嗎？贊同的一方認為，由于人類整體福利提升，只要政府保證失業人的基本生活保障和公平對待，人們就會自娛自樂，社會也會非常安定；但是反對的一方認為，機器人替代了人，人失去了工作的機會，也就失去了追求進步的機會?？扛＠鋵嵤欠浅２惑w面的。最重要的是，當人們看到社會上畢竟還有2%的人生活極度富足，羨慕和嫉妒會讓他們掀起一次次理由毫不充分的“占領華爾街”運動，從而使社會動蕩不安。
機器換人已是大趨勢
對于失業、動蕩、分配、福利等社會問題，自然由政治家和社會學家考慮，企業家似乎不應該過多思索這些問題。當前，機器換人已經是一個大趨勢，勢不可擋。國際機器人聯盟有一張圖比較了9個國家機器人的使用密度，日本排第一，萬名制造業員工機器人擁有量達到了1400多臺，而中國密度最小，萬名制造業員工機器人數量只有100臺，相當于日本的1/10不到，甚至不如馬來西亞。但是同時，中國機器人的購買量是全球最大的，相當于日本的2.5倍，而且增速還在加速。中國的大公司紛紛大量采購先進的機器人，擁抱工業4.O，海爾、TCL都在嘗試建立自己的無人工廠。一些中小企業，產品多品種，小批量，也在嘗試使用模擬學習的柔性機器人。機器人的不知疲勞，不會受傷，沒有情緒，不拿薪水，不組織工會的好處，已經對產業界廣泛認知，但是其高昂的價格，嚴密的維護要求，也把很多企業擋在門外。
機器人革命的最重要推動力之一，可能就是“云機器人”，要想實現功能提高，價格降低，云機器人也是一個必須考慮的方面。在云之前，機器人不但硬件要強大，軟件也要強大，而且由于傳遞速率偏慢，機器人與數據中心的溝通并不容易。如今，隨著物聯網和5G技術的發展，把大部分計算和數據放在一個大型數據中心，單個機器人力求簡單，與大型數據中心保持連接。一臺機器人學到了一些東西，可以馬上經過云端讓其他機器人獲得，這種機器智能學習也只能在云端實現，軟件升級也基于云端實現，省去了很多麻煩。由于有了云端技術，你買來的機器人會越來越聰明，可以學會做的事情越來越多，直到它的手的硬件不能適合，再進行硬件的更換。
前邊我們談論了太多的機器人在生產中的應用，機器人還可能大量地用于服務業或者家庭，英國MOLEY公司制作的機器人廚師，可以做出很好的飯菜，售價大約10萬人民幣，對予一些炫酷家庭來說很有吸引力。還會有大量的機器人被做成玩具和表演道具，如今，孩子們已經不再喜歡不能動的毛毛狗，而是能做很多事的機器狗。
隨著大數據和云計算的發展，機器人技術迎來了春天，有人開始就機器人的智能一旦超過了人以后，對人類的影響開展了想象豐富的研究，但是機器人和人工智能會對整個人類帶來什么根本性影響，我們還要拭目以待。2005年，美國有一本奇書出版，《奇點臨近：當人類超越生物學》（The Singularity Is Near： WhenHumans Transcend Biology）。作者是多才多藝的庫茲威爾，在與計算機技術相關非常多的領域中都有建樹。庫茲威爾預計2045年，計算機的智力會超過人類，而那個時點就是“奇點”。馬丁福特（《機器人時代》的作者）認為，如果計算機的智力接近人類，依靠摩爾定律的進步，超過人類也會變得非常容易。
我們無法預測人工智能超越人類以后會是什么樣子，雖然科幻小說和電影已經把好的一面和壞的一面展現的淋漓盡致，但是畢竟我們沒有親身體會那個時代的特色。有一點可以肯定，技術進步最初總是讓人驚奇不已，然后人類很快就“笑納”了技術進步帶來的改變，再然后就開始抱怨技術進步太慢，沒有到達理想效果。15年前，我們用的軟盤，已經可以存儲640000字節，放入2本書的內容沒有問題，如今，我們的電腦已經可以存儲一個T（―萬億字節），可以塞一個圖書館，但是攝影發燒友還是抱怨裝不了多少視頻，而需要云存儲的那些公司，就更看不起這么一點存儲量，他們需要P級，或者E級的存儲量。所以，再厲害的科技搞出來，人類還是不滿意。機器人和人工智能的結果也應該如此，我們今天見到了一些很強的機器人，但是在人們短暫驚奇之后，又開始挑三揀四。
不管怎么說，現在是人工智能行業的春天。投資人到處尋找人工智能項目，谷歌、臉書、亞馬遜等都對人工智能憐愛有加，以前從未有這樣財大氣粗的企業將人工智能放在業務模式的絕對核心地位，也從未有過人工智能研究在如此強大的企業之間被幾乎定位成了競爭的焦點。
2015年3月中國的兩會上，最引人注目的提案是李彥宏的建立“中國大腦”提案，而對這個提案馬上大加肯定的是來自軍方的代表。谷歌的機器馱驢剛出來，山東大學就展示了863項目的中國版機器馱驢，也有用腳踹的場景，盡管看上去比波士頓公司的笨拙一些。
如今，在中國的那幾個傳統意義上的制造中心，如廣東的東莞、順德，長三角的蘇錫常和溫州等，各個企業都在大談機器換人的問題，有媒體和業內人士從各個角度分析了機器換人的可能性，實際案例，以及產業發展情況等?？偨Y出以下幾點：
一，機器換人已經成為一種趨勢；近幾年用工難，工人工資上漲已經成為普遍現象，而中國制造的產品結構和利潤率沒有太多長進。這就使得企業要不把工廠搬家到工資更低的欠發達國家，如孟加拉，要不就得想辦法找到少用工人的辦法，隨著機器人技術這些年的進步，機器換人成為一種趨勢。
二，地方政府正在有組織地進行機器換人的工作；以東莞為例，主要是政府定計劃，專項資金支持，金融服務支撐，就近發展機器人產業等辦法。其中2015年確定的專項基金就達到2億元。
三，中國的機器人設計和制造業被資金追捧，但是技術上與美日德還有差距，國內的機器人制造廠基本在系統集成等食物鏈的下游，而美日德基本控制了減速機和控制系統、基礎關鍵零部件等。
關鍵詞：教育游戲；可重用性；Unity
1 引言
游戲作為生活中的常用詞語，卻很難給出確切的定義，因為它在不同的語境中表達著不同的意思。我們可以通過英文游戲進行解釋，play game：play泛指游戲，在更廣的意思上，作為名詞的play可以泛指活動，相當于activity；game則指社會性的（有組織、有規律并通過競技性的）游戲。而教育游戲是一種遵循游戲機制，制備一定可玩性、趣味性并達到一定的教育效果的活動[1]。通過對多個教育游戲進行對比，我們發現，有一些基本的概念反復的出現，以此我們認為它們是一個教育游戲的基礎和核心。理解這些概念，以及明確這些概念之間的關系，可以防止游戲開發者重復發現這些概念，同時對于他們組建一個新的高質量的教育游戲有著很大的幫助。在論文的第二部分，我們將要討論這些關鍵概念的功能，以及它們之間怎么相互作用組合成基本的游戲框架。在文章的第三部分，我們給出了實例化游戲的基本框架，實現了一個基于Unity3d游戲引擎的虛擬導游系統。第四部分，給出了全文的總結和展望。
2 教育游戲的基礎框架
在第一部分，我們提到了關于教育性游戲的基礎框架的一些基本概念。在這一部分中我們將詳細闡述這些概念的作用，以及它們之間是怎么相互合作，組合成一個完整的教育游戲基礎框架。最后我們再將這個教育游戲基礎框架運用到教育游戲中。
2.1 教育游戲基礎框架
在教育性游戲基礎框架中，我們會提及11個相關概念：教育環境，成果，課程，教室，謎題，考試，教科書，教師，障礙，獎勵和提示。首先我們討論下每一個概念的功能。
（1）教育環境：“教育環境”是一個比喻，代表在教育游戲中所有的游戲物體。它的一個很主要的功能就是為“課程”提供場景，所以我們可以合理的認為，“教育環境”是“課程”的先決條件。同時“教育環境”還有一個重要的功能是它可以為一個指定的“課程”列出它所需要的先決條件。（2）成果：當玩家進入一個教育游戲中時，去探索每一個“課程”的相關領域，學習知識，解答謎題等等，他所操作的過程需要記錄下來。“成果”的作用應該是記錄玩家的操作，同時提供一個接口以方面查詢。（3）課程：“課程”是最重要的一個概念，它包含了在教育游戲中一個獨立區域范圍內所需要的子物體。由于它包含了太多的概念和功能，所以我們對他進行使用或者復用是比較困難的。（4）教室：“教室”是“課程”傳授的物理區域?！敖淌摇币峁┮恍┍匾南拗?，比如玩家需要通過那些必須的“課程”才能進入到此教室。“教室”需要具備三個功能：1）能夠知道玩家何時進入或者離開。2）明確玩家需要完成哪些先決的“課程”。3）知道玩家在先決的課程的操作。（5）謎題和考試：當玩家進入一個“教室”，他會去探索；來發現離開這個“教室”的路。但是在路上會遇到很多的“謎題”。每一個謎題都是由兩部分組成的：問題和答案。“謎題”能夠判斷玩家輸入的答案和標準答案是否一致，同時還要做到能夠根據玩家的動作來跟新玩家“成就”。只有玩家解決了在“教室”里一系列的“謎題”，玩家才可以離開。（6）教科書：為了通過“考試”，玩家要有很強的信心來獲取相關知識才可以。“教科書”是“課程”所要交的內容，也是“謎題”答案所在的地方?！敖炭茣币龅较鄬碚f要簡單，保持與相關“課程”的內容相關。教科書的表現形式有很多種，比如普通的文本，問答題，圖片，視頻等等。（7）教師：為了使游戲能夠達到靈活多樣，“教師”扮演了以一個特殊的角色，而不是一個普通的NPC角色，或者可以說他是軟件的一個接口，任何游戲物體都可以成為“老師”角色，只要它能夠與“教科書”有聯系。（8）障礙：為了增加游戲的挑戰性，我們可以在玩家的前進的道路上增加“障礙”。從本質來說，“障礙”就是一個玩家在物理上一個限制，比如一個鎖住的門，一個陡峭的懸崖，一個太深的河等等。為了克服這個障礙，玩家需要滿足一些特定的條件：玩家需要響應的游戲物體來克服特定的“障礙”。（9）獎勵：如果在玩家能夠在很好完成一段歷程，我們要能夠給予一定的獎勵，以此激勵?！蔼剟睢北举|是一個具備特殊屬性的游戲物體，它可以幫助玩家克服“障礙”。（10）提示：對于新的玩家來說，如果沒有提示的幫助，他有可能在第一次旅行時會迷路。因此，我們很有必要為玩家提供一個提示功能，它能夠幫助玩家顯示他所在的位置，他所要完成的任務以及下一步該怎么做。
2.2 調節游戲的教育性和娛樂性之間的工具
如何調節一個教育游戲的娛樂性和教育性是成功與否的關鍵?！敖炭茣笔墙逃螒虻膬热?，也是探索游戲世界的樂趣和動機所在。“謎題”是一個重要途徑來進行引導，同時也強迫玩家在探索游戲世界時進行學習一些知識。“障礙”可以增加更多的娛樂和挑戰，而“提示”卻與之相反，“提示”可以幫助玩家擺脫困境，很之便的簡單?！蔼剟睢辈粌H能夠使玩家獲得成就感，同時還是提供克服“障礙”所必須要的游戲物品。
3 教育游戲框架在Unity3d中的應用
在第二部分中，我們介紹了教育游戲框架是一個獨立于游戲開發引擎的開發工具，在這一部分中，我們將教育游戲框架進行實例化，并且應用到Unity3d游戲引擎中。
3.1 在Unity3d教育游戲可復用的腳本
Unity3d游戲引擎為了我們提供組件，可以很方便的以組件的形式進行工程組建。為了實例化教育游戲基礎框架，我們將它進行實例化，應用到一個實例系統中：導游系統。這個系統是在虛擬漫游中比較新穎的方面，他不僅可以根據導游NPC位置不同給予不同的消息響應，同時還可以通過判斷與玩家不同的距離給予不同的響應。舉個例子，當導游NPC走到一個廣告牌時，可以通過調用GUI，對展牌進行介紹；當導游NPC里玩家距離過遠時，可以給你玩家一定的提示，要求玩家要跟隨。
3.2 Unity3d路徑動畫設定
在導游系統中，第一個要解決的問題就是NPC路徑動畫問題。例如，怎樣在Unity3d中設置路徑？NPC怎樣沿曲線運動？路徑運動時候的消息觸發，路徑運動中的碰撞檢測等等。
