中图分类号：TP391 文献标识码：A
0.引言
2016年3月15日，备受瞩目的“人机大战”终于落下帷幕，最终Google公司开发的“AlphaGo”以4∶1战胜了韩国九段棋手李世h。毫无疑问，这是人工智能历史上一个具有里程碑式的大事件。大家一致认为，人工智能已经上升到了一个新的高度。
这次胜利与1997年IBM公司的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗不同。主要表现在两个方面：
（1）AlphaGo的胜利并非仅仅依赖强悍的计算能力和庞大的棋谱数据库取胜，而是AlphaGo已经拥有了深度学习的能力，能够学习已经对弈过的棋盘，并在练习和实战中不断学习和积累经验。
（2）围棋比国际象棋更加复杂，围棋棋盘有361个点，其分支因子无穷无尽，19×19格围棋的合法棋局数的所有可能性是幂为171的指数，这样的计算量相当巨大。英国围棋联盟裁判托比表示：“围棋是世界上最为复杂的智力游戏，它简单的规则加深了棋局的复杂性”。因此，进入围棋领域一直被认为是目前人工智能的最大挑战。
简而言之，AlphaGo取得胜利的一个很重要的方面就是它拥有强大的“学习”能力。深度学习是源于人工神经网络的研究，得益于大数据和互联网技术。本文就从人工智能的发展历程与现状入手，在此基础上分析了人工智能的未来发展前景。
1.人工智能的发展历程
AlphaGo的胜利表明，人工智能发展到今天，已经取得了很多卓越的成果。但是，其发展不是一帆风顺的，人工智能是一个不断进步，并且至今仍在取得不断突破的学科。回顾人工智能的发展历程，可大致分为孕育、形成、暗淡、知识应用和集成发展五大时期。
孕育期：1956年以前，数学、逻辑、计算机等理论和技术方面的研究为人工智能的出现奠定了基础。德国数学家和哲学家莱布尼茨把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。英国数学家图灵在1936年创立了自动机理论（亦称图灵机），1950年在其著作《计算机与智能》中首次提出“机器也能思维”，被誉为“人工智能之父”。总之，这些人为人工智能的孕育和产生做出了巨大的贡献。
形成期：1956年夏季，在美国达特茅斯大学举办了长达2个多月的研讨会，热烈地讨论用机器模拟人类智能的问题。该次会议首次使用了“人工智能”这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生。其后的十几年是人工智能的黄金时期。在接下来的几年中，在众多科学家的努力下，人工智能取得了瞩目的突破，也在当时形成了广泛的乐观思潮。
暗淡期：20世纪70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解决问题中最简单的部分，发展遇到瓶颈也就是说所有的AI程序都只是“玩具”，无法解决更为复杂的问题。随着AI遭遇批评，对AI提供资助的机构也逐渐停止了部分AI的资助。资金上的困难使得AI的研究方向缩窄，缺少了以往的自由探索。
知识应用期：在80年代，“专家系统”（Expect System）成为了人工智能中一个非常主流的分支。“专家系统”是一种程序，为计算机提供特定领域的专门知识和经验，计算机就能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。不同领域的专家系统基本都是由知识库、数据库、推理机、解释机制、知识获取等部分组成。
集成发展期：得益于互联网的蓬勃发展、计算机性能的突飞猛进、分布式系统的广泛应用以及人工智能多分支的协同发展，人工智能在这一阶段飞速发展。尤其是随着深度学习和人工神经网络研究的不断深入，人工智能在近几十年中取得了长足的进步，取得了令人瞩目的成就。
人工智能发展到今天，出现了很多令人瞩目的研究成果。AlphaGo的胜利就是基于这些研究成果的一个里程碑。当前人工智能的研究热点主要集中在自然语言处理、机器学习、人工神经网络等领域。
2.人工智能l展现状与前景
人工智能当前有很多重要的研究领域和分支。目前，越来越多的AI项目依赖于分布式系统，而当前研究的普遍热点则集中于自然语言处理、机器学习和人工神经网络等领域。
自然语言处理：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），是语言学与人工智能的交叉学科，其主要功能就是实现让机器明白人类的语言，这需要将人类的自然语言转化为计算机能够处理的机器语言。
自然语言处理主要包括词法分析、句法分析和语义分析三大部分。词法分析的核心就是分词处理，即单词的边界处理。句法分析就是对自然语言中句子的结构、语法进行分析如辨别疑问句和感叹句等。而语义分析则注重情感分析和整个段落的上下文分析，辨别一些字词在不同的上下文定的语义和情感态度。
当前自然语言的处理主要有两大方向。一种是基于句法-语义规则的理性主义理论，该理论认为需要为计算机制定一系列的规则，计算机在规则下进行推理与判断。因此其技术路线是一系列的人为的语料建设与规则制定。第二种是基于统计学习的经验主义理论，这种理论在最近受到普遍推崇。该理论让计算机自己通过学习并进行统计推断的方式不停地从数据中“学习”语言，试图刻画真实世界的语言现象，从数据中统计语言的规律。
机器学习：机器学习（Machine Learning）是近20年来兴起的人工智能一大重要领域。其主要是指通过让计算机在数据中自动分析获得规律，从而获取“自我学习”的能力，并利用规律对未知数据进行判断和预测的方法。
机器学致可以分为有监督的学习和无监督的学习。有监督的学习是从给定的训练数据集中练出一个函数和目标，当有新的数据到来时，可以由训练得到函数预测目标。有监督的学习要求训练集同时有输入和输出，也就是所谓的特征和目标。而依据预测的结果是离散的还是连续的，将有监督的学习分为两大问题，即统计分类问题和回归分析问题。统计分类的预测结果是离散的，如肿瘤是良性还是恶性等；而回归分析问题目标是连续的，如天气、股价等的预测。
无监督学习的训练集则没有人为标注的结果，这就需要计算机去发现数据间的联系并用来分类等。一种常见的无监督学习是聚类分析（Cluster Analysis），它是将相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者是特定的子集，让同一个子集中的数据对象都有一些相似的属性，比较常用的聚类方法是简洁并快速的“K-均值”聚类算法。它基于K个中心并对距离这些中心最近的数据对象进行分类。
机器学习还包括如半监督学习和增强学习等类别。总而言之，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，而其应用随着人工智能研究领域的深入也变得越来越广泛，如模式识别、计算机视觉、语音识别、推荐算法等领域越来越广泛地应用到了机器学习中。
人工神经网络：在脑神经科学领域，人们认为人类的意识及智能行为，都是通过巨大的神经网络传递的，每个神经细胞通过突出与其他神经细胞连接，当通过突触的信号强度超过某个阈值时，神经细胞便会进入激活状态，向所连接的神经细胞一层层传递信号。于1943年提出的基于生物神经元的M-P模型的主要思想就是将神经元抽象为一个多输入单输出的信息处理单元，并通过传递函数f对输入x1，x2…，xn进行处理并模拟神经细胞的激活模式。主要的传递函数有阶跃型、线性型和S型。
在此基础上，对神经网络算法的研究又有诸多进展。日本的福岛教授于1983年基于视觉认知模型提出了卷积神经网络计算模型。通过学习训练获取到卷积运算中所使用的卷积系数，并通过不同层次与自由度的变化，可以得到较为优化的计算结果。而AlphaGo也正是采用了这种深度卷积神经网络（DCNN）模型，提高了AlphaGo的视觉分类能力，也就是所谓的“棋感”，增强了其对全盘决策和把握的能力。
3.人工智能的发展前景
总体来看，人工智能的应用经历了博弈、感知、决策和反馈这几个里程碑。在以上4个领域中，既是纵向发展的过程，也是横向不断改进的过程。
人工智能在博弈阶段，主要是实现逻辑推理等功能，随着计算机处理能力的进步以及深度学习等算法的改进，机器拥有了越来越强的逻辑与对弈能力。在感知领域，随着自然语言处理的进步，机器已经基本能对人类的语音与语言进行感知，并且能够已经对现实世界进行视觉上的感知。基于大数据的处理和机器学习的发展，机器已经能够对周围的环境进行认知，例如微软的Kinect就能够准确的对人的肢体动作进行判断。该领域的主要实现还包括苹果的Siri，谷歌大脑以及无人驾驶汽车中的各种传感器等。在以上两个阶段的基础上，机器拥有了一定的决策和反馈的能力。无人驾驶汽车的蓬勃发展就是这两个里程碑很好的例证。Google的无人驾驶汽车通过各种传感器对周围的环境进行感知并处理人类的语言等指令，利用所收集的信息进行最后的决策，比如操作方向盘、刹车等。
人工智能已经渗透到生活中的各个领域。机器已经能识别语音、人脸以及视频内容等，从而实现各种人际交互的场景。在医学领域，人工智能可以实现自动读片和辅助诊断以及个性化t疗和基因排序等功能。在教育领域，机器也承担了越来越多的辅助教育，智能交互的功能。在交通领域，一方面无人车的发展表明无人驾驶是一个可以期待的未来，另一方面人工智能能够带来更加通畅和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等领域也有非常广阔的发展前景。总之，人工智能在一些具有重复性的和具备简单决策的领域已经是一种非常重要的工具，用来帮助人们解决问题，创造价值。
参考文献
一、人工智能的定义
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、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，它企图了解智能的实质，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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。
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1.1各区域旅游业发展不平衡
我国地域较为广阔,各地区的经济发展水平也不尽相同，加上我国各地区拥有自己独特的地区特色和文化背景，存在着适合自身的经济运行模式，也就造成我国各地区在开展旅游业时呈现出来了不同的发展思路和模式，部分著名的旅游身份,将旅游业作为提升身份经济的关键行业，那些相对旅游业发展较为缓慢的省份,在旅游行业发展过程中遇到了诸多问题，走了较多的弯路，也没有达到良好的效果。
也正是我国目前存在这种地域差异性,影响了我国整个智慧旅游行业的发展水平，使得我国整个旅游行业未能实现同步发展。针对这种现状，我国采用了因地区而异的发展策略，对于那些旅游行业相对发达的地区鼓励优先发展智慧旅游，那些旅游业发展较为缓慢的地区，可以适当的减少智慧旅游的发展步调，并用发达地区带动缓慢的地区，以一带多提升我国整体旅游业发展情况。
1.2整体水平不够高
当前我国智慧旅游业发展面临的一个重要挑战就是整体发展水平较低,旅游业自身与很多产业之间存在紧密的联系，建立完善的旅游体系和旅游功能对我国提升整体旅游业具有重要的作用，其重点就是要提升整个体系的稳定性，充分利用现有的资源，把握重点，推动智慧旅游业的快速前进，提升智慧旅游的水平。但现阶段多数景区已经被开发过，负责人将重点放在景区的盈利上，很少去关注整体景区项目的开展和更新，这种不利于游客与景区旅游的需求，更不利于智慧旅游对我国今后旅游业的发展。
1.3智慧旅游体系的构建要求
智慧旅游管理体系的建设本身就是一个复杂的工程,为了刚好的适应当前游客的需求,也对智慧旅游管理体系提出了新的要求。
首先,对信息化维度的需求，智慧旅游管理体系自身对信息化维度有着较髙的需求，由于其自身设计的信息面较广，对信息的录人和编码以及设置上都有着严格的要求，其重要的目的就是要确保游客信息的安全和资源的广泛。其次就是对层次化维度的要求,层次化也主要是指旅游业与其他行业之间的层次，在开展和落实智慧旅游的过程中，要特别注意区分旅游业与其他行业之间的不同点，结合当前的实际状况进行改善和创新，一味的照搬照抄只会影响智慧旅游的落实和发展。
2.信息时代背景下智慧旅游管理的路径
2.1做好智慧旅游从业人员的培养工作
在旅游行业飞速发展的今天，旅游业之间的竞争也在加剧，而人才竞争作为整个竞争的核心环节，旅游业从业人员的素质和知识水平更是决定着整个旅游业竞争能力,为了有效的应对当下这种情况，需要高等院校能够为旅游行业提供更多能力较强的旅游人才需求。需要高等院校除了给旅游行业人员做好理论培训外，更好提升旅游专业学生的时间能力，此外,也需要给旅游行业从业人员做好职业培训工作，在培训教育中提升旅游从业人员的实际操作能力，强化他们对旅游行业的认识能力，并在培训让他们更好地了解旅游行业，强化自身的素质水平和管理能力。
2.2做好智慧旅游营销服务的技术应用工作做好旅游景点的宣传工作也是智慧旅游管理的一项重要工作，尤其是信息化时代背景下，需要各地区做好旅游景点的宣传工作，积极地在新闻媒体上进行旅游景点广告的投放,为更多的旅客提供旅游景区的介绍。此外，利用现代广告媒介还能够有效地扩大旅游景区的知名度，贏得更多的受众群体，同时除了利用新媒体如，微博、互联网做好宣传工作外’也不能忽视传统媒体如，电视、报纸等。此外，还需要完善在线应用服务力度,利用卫星遥感进行实景拍摄和建立地理信息系统,利用现代科学技术做好虚拟旅游工作。
2.3强化信息技术为游客提供在途服务伴随着现代移动终端设备的普及，利用移动终端自身具备的随时、随地和随身等特点,结合当前先进的标签识别技术和无限定位技术等实现旅游行为记忆,这样一来导游便能够随身携带,游览对象可辨识。这样一来能够充分地满足不同游客对景点差异化的信息需求，满足他们观看动态性和互动性的要求，为游客提供优质的在途服务。此外,还需要我们做好游客在途服务的技术应用工作,做好那些移动信息传播需求的数字旅游信息开发工作，让游客能够用手机、平板等智能移动终端获取所需要的旅游咨询、多媒体宣传内容以及旅游地图等,当然信息时代背景下更是要做好移动终端软件的开发工作,实现移动终端软件的多样化,更好地满足游客的需求，为游客提供更加便捷的在途服务。
2.4强化旅游管理中动态采集的应用旅游管理的另一个重要方面就是完善旅游环境监控，当前旅游环境被破坏的较为严重，为了保护旅游环境就需要做好旅游环境的监控工作,在重点的旅游景区内部布置网络传感器，结合先进的互联网技术和地理信息系统，尤其是对那些自然资源,不能重生的文物资源做好监控保护工作，防止自然资源不被破坏，实现旅游资源的长久,真正实现智慧旅游。
3.小结
在法国亮维科技中国区运营总监夏卫华看来，2014年并不能算是智能家居行业的元年，充其量只是概念和观念的元年，是智能家居这一现象被社会广泛认知的元年。“从行业的角度来说，智能家居行业的元年最早也要在5年之后。‘热’得太快，被遗忘、被迭代的速度可能会同样快。”
夏卫华认为，越是处于“热”的阶段，从业者越是应当冷静，对产业的自我定位进行反思。面对智能家居这一酝酿多时却依然门槛重重的行业，夏卫华总结了五大误区。
困局1：把智能家居当作产业
出路：智能家居只是工具
从1999年引进中国至今，从最初的纯概念，到后来电力线载波技术的发展，再到无线技术的突飞猛进，国内智能家居市场已成熟许多，无线技术带来的便利化安装和智能手机带来的集中化控制更使得智能家居技术获得突破性进展。于是，越来越多的企业投入智能家居产品的开发和推广，并将智能家居当作新兴产业。
事实上，智能家居尚未达到产业的规模。把智能家居定位为行业，在现阶段是错误的，会制约这个行业发展。
智能家居首先只是工具，当其应用在市场上普及达到一定广度，其才能成为产业，成为行业。一个行业的形成需要很多基础，需要基本存量。电脑最初也只是工具，随着互联网普及，电脑得以广泛使用，因为“量”的提升，才形成产业。而智能家居要走的弯路要比电脑还要大，因为其碎片化太强，而每一个碎片的容量都十分可观。
传统的经营理念是基于生产制造的逻辑，产品与销售分离;基于互联网思维的新营销理念，则是把销售纳入运营体系中，有着更广阔的前沿和范畴。今天的智能家居业，依然是基于传统的生产制造逻辑，朝着为用户提供智能服务的方向进行勘探，而这在短期内是无法形成产业的。无论技术多么先进，目前智能家居依然属于小众市场，从小众市场派生出一个行业是十分困难的。
智能家居不是第二产业，不是第三产业，而只能是第四产业，是诞生于“互联网+”时代的“类工具产业”。同属于第四产业的互联网之所以能够成为产业，是基于对传统产业附加值的叠加，以及足够的普及度。换言之，工具被普及化，才能成为产业。以电动机为例，你几乎见不到电动机，但电动产品到处都是。当电动产品的需求足够大，电动机的专业产业就会自然形成。
由于拥有自己的技术特质，以及基于产品的无限可能，智能家居容易成为热点，却很难成为产业。因此，企业要“归位”，让智能家居回归工具类产业的运作方式。
第四产业本身不具备价值，要想实现价值，实现盈利，只能向已经形成规模的传统产业寻租，帮助传统产业解决实际问题，然后互利共赢。这是解决产业前期发展问题的必经之路。
“家”的标准是最难形成的。从市场和销售角度出发，比较合适的做法是从商业标准入手，因为商业本身具有一定的共通性、可复制性以及市场存量，也易于实现市场教育。仅仅掌握智能家居工具本身，最多只能形成一年20亿～50亿的产业规模，对于整个中国市场可谓是九牛一毛。要想成为千亿级产业，只能向餐饮、美容美发、酒店、KTV、茶馆、咖啡厅等传统产业寻租，因为这些产业都有对智能场景的需求。
工具类产业的容量是惊人的。当我们转变了产业观念，将自我定位为“工具”的时候，会发现自己发展的前途更加宽广。营销亦是如此。营销本身只是工具，但它嵌入到了每一个行业中。
困局2：过度关注细枝末节
出路：智能场景才是关键
如果把做智能家居和买房做对比，就会发现，对于智能家居行业，大家把过多的关注放在了砖、瓦、混凝土等细节，反而忽略了人们真正的需求。一个人需要居所，这是他的需求。但因为买房，他被强迫了解钢筋混凝土、容积率、绿化面积，了解一堆专业术语，但这些细节并不是他的关心点，他真正关心的是这个房子是否好住。房子的功能是居住，但大家却纷纷将它作为投资产品，导致产业发展畸形。房子的金融属性被放大太多，以至于备受追捧。注意力跑偏，房地产行业的发展也就跑偏了。
智能家居亦是如此。大家的注意力都集中在一些技术之争，关注协议互联互通、开放接口、有线无线等技术细节。细分应该是产业发展后期的事情。产业发展到后期，模块会越来越标准化，这是社会分工的自然结果。在产业起步阶段，我们应当把注意力回归到客户需求上来。
真正的客户需求在于体验和场景。人类以为自己活得很理性，其实全都活在情绪或感性里。智能家居关照的正是情绪和感觉，而场景就是情绪和感觉的外化。
智能家居推广，必须是基于场景推广。什么叫场景？以客厅为例，与卧室的私密和个性化不同，客厅是家庭成员共同交流、生活的地方，其标准是家庭成员的共同标准。假设客厅里有20件事，其中家庭成员对于12件事的标准是一样的，就可以把这12件事做成固定的“第一级场景”产品，代表家庭成员的共同认知。另外8件事就可以成为通过个人终端来自由调控的“个性”设置，作为“第二级场景”。最终，智能家居实现的是自我与他人、个人与社会之间的博弈和平衡。
场景是一门语言，需要通过普及教育来达成共识。有些场景是很容易形成共识的，比如上班模式、下班模式，目前智能家居的场景也仅做到了这些。另外一些模式则需要沟通，比如迎宾模式、温馨模式、节能模式等。这其实类似翻译工作。通过沟通，对数十种场景一一编号，此后每个人只要记住编号，就可以呈现想要的场景。事实上，智能家居的核心，同营销的核心一样，正是解决沟通问题。通过沟通，才能建立场景标准。
困局3：急于建立统一标准
出路：先有场景，后有标准
现今市场上的智能家居，虽然种类齐全，但大多数都是自成体系，以单个产品为主打。针对不同品牌产品的兼容问题，人们纷纷提出了“建立统一标准”的主张。所谓标准，是工业时代的提法，是为了方便产业化大生产和相对低成本的复制。在移动互联时代强调“标准”，是很无厘头的一件事。
智能家居领域真的缺乏标准吗？不是没有标准，而是标准太多。各个企业纷纷鼓吹自己的技术和功能，导致不同智能家居企业的产品互不兼容，用户只能购买同一家企业的产品。每一家都有自己的标准，都想把自己的标准变成行业标准。这种心态，其实是强迫别人遵从其利益体系，是对权力的不切实际的奢望，是一种“和平侵略”的战略部署。所以现在呼吁“统一标准”，几乎就是一厢情愿。
标准产生于刚需。在家居环境里，场景和体验才是刚需。因此一定是先有场景，后有跟进，自动形成标准。智能家居的标准，是对体验和场景的固化，让人们的原有习惯在对接的时候变得更加简单，专业名词叫做“触控”。让原本复杂的习惯，通过触控，一键搞定。场景被固化，才可能有标准，才可能有相对定型的产品。因为要想成为普及的产品，就要有一定的共性。但大家现在却想用共性的产品满足个性，这是人性的悖论。
标准是总结，不是引导。产业还未开始，就想进入总结，几乎是痴人说梦。在产业的社会性定位还没有形成之前，就想收获产业红利，这是典型的浮躁心理。
智能家居作为一个基础的工具类产业，未来可能会在不同的产业里成为一个部门，“智能场景部”。它是传统行业里的条块嵌入。嵌入工作一旦做好，智能家具就普及了。当你把所有智能家具的接口接好，这样的一个终端就形成了智能家居系统，标准也从中产生，完全无需拟定。场景对应的行为只有“触控”，完全不需要追究那些技术细节。
在“互联网+”时代，可以通过场景设计，对传统产业进行“标准迭代”。比如对某家咖啡厅做场景设计，通过多种互动的场景模式帮助其完成产业升级，让传统产业形成新的标准。
困局4：把个性需求变成标准化生产
出路：场景管理是碎片化之后的规整
市场上有很多企业打着这样的口号――“智能家居可以让我们随心所欲地生活”――以此吸引消费者。这种认知是不科学的。智能家居产品应当完善我们的生活，而非控制我们的生活。它可以帮助我们创造一个舒适、健康的家居智能环境，这才是智能家居产品的最终价值。
每个人都想把自己的个性化需求变成“一键”设置的标准化生产。大家所谓的标准，是在复杂的系统中建立统一法则，同时还要能满足人们随心所欲的需求，希望通过这“一键”就呈现出人们脑海中的场景，但这需要大型的社会数据库，在后互联网时代云平台的智能算法技术成熟之后，才有可能实现。目前，智能家居作为一套复合型产品，只能呈现原本设计的场景，呈现事先约定的场景。
智能家居的应用并不等同于个性化需求的实现。“智能”的背后是一套管理系统，管理的核心是将确定的事物固化下来。而现在，大家误把自己随心所欲想的东西当成是管理，误把个人偏好等同于智能产品应当提供的服务，这是一个逻辑错误。
归根结底，“约定”才是标准。研发团队应当把容易达成共识的场景做成快捷键，而不易形成共识的则设置成多级菜单，以此满足不同层次的碎片化需求。现在智能家居产品看似也制定了一些场景，但这些场景是为了自我方便、内部区分而设定的。企业基本还是延续传统的控制化和集成化思维，以“中控+若干控制单元”的模式研发和生产产品，而与客户之间的约定沟通，以及场景的多元维度，从一开始就没有纳入设计的考量中。
中国特色社会主义现代化建设取得初步成果，大数据技术正是现代化建设当中最具有代表性的一种技术，它能够在各行各业发挥不可替代的作用，在智慧旅游建设过程中更是如此，合理利用大数据技术建成智慧旅游管理模式，是中国旅游业发展的必然要求，更是我国第三产业进步的重要举措。但是从实际情况来看，其中仍然存在配套设施不足、信息挖掘深度不足、大数据管理能力不足等一系列问题，本文对此展开分析并提出相应的策略。
一、智慧旅游中大数据应用方面存在的问题
尽管应用大数据技术以及相关系统可以为智慧旅游管理提供有力支持，但是在智慧旅游中应用大数据还可能会受到一定限制。大数据背景下在构建智慧旅游管理模式和基础工作的实际开展过程中出现各项问题的可能性越来越高。就目前来看，大数据背景下智慧旅游管理以及相关技术应用过程中存在以下问题。
（一）配套设施建设不足
大数据技术具有一定的先进性，是一种以其他先进技术为基础的衍生技术，需要互联网、通信设备等各种配套设施的支持才能正常发挥作用。智慧旅游目前也属于比较初级的概念，从出现至今只有10年左右，因此未能得到社会各界的了解和认知，一些旅游企业也因此不愿意在这方面投入资金。从配套设施的角度来看，一些旅游景区时至今日仍不具备完善的信息网络和监控网络，景区内的各项数据无法得到有效储存，这显然不利于大数据的建构。另外，旅游景区和旅行社、旅行社和城市之间的数据共享还未成型，不同旅游网站之间也存在信息保密的情况，以大数据为基础的信息共享模式建设，还有很长一段路要走，在这种情况下很难建成智慧旅游管理模式。
（二）数据信息挖掘缺少深度
大数据技术的一个应用优点在于，它能够对大批量的数据进行整合分析，并提取其中的共同数据和共性规律，为某个行业或单位的发展提供支持。大数据技术的应用，改变了旅游业的发展模式，旅游企业等主体可以借助大数据实现数据分析，然而目前为止，数据信息挖掘缺少深度的问题仍旧存在并影响着智慧旅游管理模式的水平。这一问题如果得不到解决，人们就无法从大批量数据当中分析出人民群众的旅游偏好和旅游需求等，智慧旅游更是无从谈起。而且在挖掘智慧旅游相关信息时，也可能会因为大数据信息挖掘途径不够合理而受到限制，这也会影响大数据背景下智慧旅游管理工作的开展效果，各项大数据信息在智慧旅游管理和旅游项目开发过程中的作用受到影响，大数据技术应用与智慧旅游管理中也可能会出现问题。
（三）大数据管理能力偏低
智慧旅游管理模式的根本在于大数据，合理应用大数据技术，不仅需要做好数据信息的录入，更需要保证数据整理、数据模型构建、数据资源共享以及数据安全防护等一系列工作的质量，想要提升智慧旅游管理模式的水平，最重要的一点就是要提升大数据的管理能力。然而从现阶段来看，我国的旅游业中兼具大数据管理能力的人才比较稀缺，更重要的是，旅游业的工作复杂琐碎，工作人员往往需要全身心投入其中才能完成本职工作，很难匀出其他时间学习和掌握大数据相关知识，会出现大数据管理能力偏低的问题。在对智慧旅游项目中的各项大数据信息进行管理时可能会因为相关系统不够完善合理而受到诸多限制，大数据背景下智慧旅游项目开发和实际管理过程中出现各类问题的可能性大大提升。在对智慧旅游管理中的大数据信息进行管理时也会因为系统混乱而出现各项问题，大数据背景下智慧旅游管理模式构建效果和具体工作开展水平将会大幅度下降[1]。
二、大数据背景下智慧旅游管理模式构建策略
社会主义市场经济的高度发展，让人们的生活质量得到了前所未有的提升，在温饱的基本需求得到满足以后，人们开始把关注的重点放在精神满足上，而旅游则是一种极佳的休闲活动，能够减少人们的生活压力，使人们的生活满足感得以提升，与人们要求的高质量生活模式不谋而合。在大数据技术高度发展的今天，旅游业的智慧化发展已成必然，想要迎来新一轮的发展，就必须尽快构建智慧旅游管理模式。
（一）建设智慧商务模式
所谓的智慧商务是一个比较宽泛的概念，而将其具体到旅游业当中，就赋予了它全新的意义，旅行社、酒店、景区都可以以大数据技术为基础建设智慧商务，从而提升经营水平和管理质量。在智慧商务模式的影响下，企业和单位的管理成本将会被降到最低，商务活动的质量也将会得到提升，企业也能够因此获得更多的经济收益。智慧旅游管理模式当中包含大量的数据信息，这些信息都与游客息息相关，利用大数据技术对这些信息进行分析，并对其中的重点信息或关联信息进行筛选，往往能获取到最准确的游客心理预期及服务需求，甚至也能分析出影响游客购买旅游服务的负面因素，旅行社、景区、酒店等商务主体可据此调整产品和服务，为游客提供更精确的、更有针对性的服务，从而达到提升旅游管理质量的目标[2]。
（二）建立智慧旅游平台门户
智慧旅游平台门户是大数据背景下旅游业发展的重要抓手，具有集成化电子工作空间，工作人员可以借用智慧旅游平台门户完成写作任务，与其他部门的工作人员进行合作，并实现系统导航、任务提醒等功能，完善智慧旅游管理平台的电子通讯录及会议通知作用，以更加完整的用户管理方式和认证方式，使各个子系统之间能够在同一管理模式下共同发挥作用[3]。
（三）建立综合指挥调度系统
智慧旅游综合指挥调度系统，具有监测、监控智慧旅游管理平台中各方面信息的功能，还能够实现大屏幕、旅游咨询系统的操作与管理，提升智慧旅游管理系统的信息获取速度及操作水平，确保信息、统计、整合、分析的有效性，提升智慧旅游管理的应急指挥效率，提升网格化管理的有效性。更重要的是，综合指挥调度系统还具有视频监控信息保存、视频会议等一系列功能，有助于工作人员之间的协作与联动。对于智慧旅游来说，在实际管理时，还需要保证智慧调度系统的合理性和完善性，并利用大数据技术对现存的指挥调度系统进行优化处理，从而有效改善智慧旅游综合指挥调度系统在实际运行过程中遇到的问题。此外，还需要在综合调度系统和大数据技术相互结合的条件下，做好智慧旅游项目推行过程中各项数据的信息收集工作，以此保证各项数据信息的充足性和归纳处理的全面性，以此强化大数据背景下智慧旅游管理工作开展效果和相关模式实际开展优势，继而为推进智慧旅游项目有效实施提供完善的系统支持。不仅如此，应用大数据技术还可以对智慧旅游综合指挥调度系统在实际运行过程中可能出现的问题进行优化处理，促使智慧旅游项目管理人员和实施人员可以在相互配合条件下有效开展各项调度工作。收集与智慧旅游项目相关的视频以及资料文件，能够使得大数据背景下智慧旅游管理模式构建效果和相应管理工作实际开展水平有所提高[4]。
（四）建立网格化管理系统
智慧旅游网格化管理系统对于景区和市政设施的综合管理有重要意义，更重要的是，其还能够完成街道的养护监管任务，工作人员可以借助网格化管理系统实现城市部件管理的一系列要求，还可以借助平台上的各种工具，对辖区电子地图进行网格化分割，并在对区域进行编号的基础上，通过电子地图对人员信息等进行有序管理，提升工作人员的旅游资源调度的工作效率。与此同时，在与智慧城市相关技术相结合的过程中，工作人员还可以借助智能信息采集终端等，实现旅游城市及景区周边的综合管理，保障大数据背景下智慧旅游管理模式的有效性。由于智慧旅游项目在实际管理过程中很有可能受到不合理因素的限制，这就应借助相关的大数据技术和相关系统创建与智慧旅游项目相关的网络管理系统，并在相关系统支持下对当今时代长久发展的智慧旅游项目展开有效管理，有效发现并解决智慧旅游项目中潜藏的问题，并从智慧发展角度出发对相关项目进行有效规划，保证电子地图以及相关信息在智慧旅游路线规划和综合管理中的作用效果，突出网格化管理系统与智慧旅游项目管理模式之间的关联性，借此满足大数据背景下智慧旅游管理要求，并将相关系统以及具体模式在智慧旅游管理和具体路线规划中的作用效果表现出来[5]。
（五）建立在线旅游服务平台
所谓的在线旅游服务平台实际上与旅游产品分销平台异曲同工，能够提升旅游工作的专业性及管理与分享的效率，更能够提升旅游产品的品牌传播效果，借助在线旅游服务平台，可以实现旅游业与电子商务的融合与共生，有助于旅游企业线下业务的进一步拓展与整合。更重要的是，在线旅游服务平台能够从渠道的角度出发，保证旅游市场的健康发展，使供应商以及分销商都能享受稳定的线上供应链体验。同时，该系统还具有产品采购、产品等一系列功能，能够在服务接待、产品营销、财务结算等方面发挥积极作用，是智慧旅游管理模式建设的重要一步。在进行在线旅游服务平台规划布置时，不仅需要强化的大数据技术在其中作用效果，还应保证在线服务平台与智慧旅游管理模式之间关联性，引导智慧旅游部门借助合理平台对旅游群众提供有效服务，从而提高游客旅游的兴趣，以此为发展我国旅游行业提供有效参考依据。而在建立在线旅游平台时，也需要强化大数据技术以及各项现代化手段的应用力度，并在优化智慧旅游路线和旅游产品营销渠道的条件下，提升智慧旅游的经济收益，从而有效调整并解决大数据背景下智慧旅游管理和综合服务潜藏的缺陷，提升大数据技术在智慧旅游管理以及服务平台规划建设中的作用效果，这对于保证大数据背景下智慧旅游管理模式规划力度和当地旅游行业实际发展水平有着无可替代的作用。
（六）着力培养优秀旅游人才
大数据技术的高度发展，智慧化旅游管理模式的建成，都从根本上颠覆了传统行业运作模式，对人才提出了更高的要求，只有拥有综合能力的高质量人才，才能在构建智慧化旅游管理模式的过程中发挥强大作用。为了进一步提升我国智慧旅游管理模式的水平，必须要从人才培训入手，对技术人员缺乏旅游专业知识、旅游人员不了解大数据技术的问题进行综合分析，并积极主动组织员工参与综合培训，将大数据技术和智慧旅游管理的有关知识作为培训内容，使每个参与培训的员工都能实现双重发展。此外，还需要加强高等院校旅游管理专业教学创新，更新高素质旅游管理人才培养方法，使该专业的学生能够实现综合发展，为智慧旅游管理模式的发展提供源源不断的人才支持。要在相关人员全面掌握大数据技术以及相关要求的条件下对现存的智慧旅游管理系统以及具体模式进行优化更新，并在智慧旅游项目研发部门工作人员与管理部门工作人员相互配合条件下落实智慧旅游管理和优化更新目标，满足大数据背景下智慧旅游管理以及相关工作现实开展要求，以此强化各部门工作人员在智慧旅游管理和具体任务实施中的参与力度，从而避免大数据背景下智慧旅游管理受到人为因素的干扰。
三、结语
中国特色社会主义市场经济的建设，带动了高新技术的进步，进而为各行各业带来了新的发展机遇，大数据技术的发展和普及，就改变着旅游业的发展模式，在这样的情况下，传统的旅游管理模式显然已经不再具有合理性。旅游是人们放松心情的重要活动，食住行游购娱都是其中的关键要点，想要提升旅游业发展质量，就必须要以大数据技术为基础，建成更具实用价值的智慧旅游管理模式，在分析游客大数据的基础上，为游客提供更具有针对性的服务和产品，推动旅游业的进一步发展。
参考文献
[1]文英兰.大数据背景下智慧旅游管理模式研究[J].当代旅游,2019(12):327.
[2]张桐.大数据背景下智慧旅游管理模式研究[J].明日风尚,2018(1):292-293.
[3]张建涛,王洋.大数据背景下智慧旅游管理模式研究[J].管理现代化,2017(2):55-57.
中图分类号：TM923 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）07-0114-01
引言
照明控制主要指的是对照明使用光进行合理有效的控制，照明使用光包括人工光源和自然光源等相关的各类光源，对它们的使用状态进行控制和管理，让照明在实际使用中变得更加的舒适、柔和、节能，打造良好的照明环境；照明控制系统指的是将多个管理照明的方式组合在一起，并协调好它们之间的具体工作，达到控制照明的目的；照明系统的发展为人们的生活提供了很多的便利，也是科技发展的重要体现，因此它未来的发展趋势如何走向是至关重要的。
1、智能照明控制技术的发展现状
目前比较高级的楼房大多都设置了建筑设备监控系统，并且在楼房中的照明上采用了DDC进行照明控制，建筑设备监控系统与照明系统相比，照明效果不够良好，具有很大的局限性主要体现为：①很难对照明进行调光控制；②没有很强的灵活性，缺少独有的控制面板，只依靠计算机上的控制面板进行控制，是难以达到理想的效果的；③对值班人员的要求过高，员工难以达到要求标准。
智能照明控制技术的发展现状主要以总线控制技术为主，在各大中小型企业中都有所应有，并且总线控制技术的系统功能较为强大，主要功能分为：场景控制功能、恒照度控制功能、定时控制功能、就地手动控制功能、群组组合控制功能、应急处理功能、远程控制功能、图示化监控功能。
场景控制功能主要是为用户提供多个预设的场景进行观赏使用，通过对按键的控制，便可将需要的使用场景调出，例如：在多功能放映厅、各场所的会议厅、体育馆、博物馆、艺术馆、高档楼区等地方都可以进行场景控制功能的使用；恒照度控制功能主要是利用探^对照度进行探测，将探测到的照度用来控制场所内灯具的开关，例如：办公楼、体育馆等地方需要恒照度的时候，距离外窗较近的灯具开关容易受到天然光的影响；定时控制功能主要是通过事先做好对时间的设定，进而对相应的场景开关进行控制，在需要场景时进行开关触动即可，通常情况下，照明系统是根据当时所处地方的经纬度来进行当天日出与日落的时间推算，通过时间推算来对场景照明开关进行控制，定时控制功能尤为适合在夜间照明、道路照明中使用；一般情况下使用就地手动控制功能主要是为了在对照明进行控制的过程中，使用自动控制程序，有时系统不工作，可以通过控制面板来进行照明场景模式的调控；群组组合控制功能是为了对不同箱柜中的照明回路和建筑整体的照明开关进行控制；应急处理功能是在收到报警系统信号以后，自动的将所需范围内的照明灯全部点亮；远程控制功能是利用计算机软件对照明系统进行远程控制，然后对照明参数进行合理修改和设定，并对照明场景进行监控；图示化监控功能是为了方便用户使用电子地图，对整个楼区内的照明有所了解，根据自己的日程安排来进行照明状态的设置，并将其进行记录便于自己管理；公司生产时使用总线控制技术需要注意到控制系统之间的兼容性，系统的兼容性良好才能有效降低企业的成本消耗，也为企业生产提供了方便。
2、智能照明控制技术的未来展望
2.1 智能控制技术向智慧控制发展
智能照明控制技术的未来发展应当与高新科技发展并肩同行，未来人类的社会将发展成为一个智慧型的社会，智慧能力可以迅速的对事物做出正确的反应和理解，所以智慧控制远高于智能控制；照明控制技术从电气化到智能化，未来必将会向智慧化发展，想要向智慧控制发展，那么在对控制系统进行研究时，要将人脑的思维引入进照明控制系统中，目前将其称之为人工智能AI，对其研究的首先要将机器升级到一个更高的层次，将机器的感观、辨识度、思维等方面反应都可以大致与人类相同，现在研究较为成功的有指纹识别、人脸识别、意念识别以及虹膜识别；意念识别是专门为残疾人设计的，残疾人通过意念对机器人进行控制，让其服务他们喝茶倒水，我国现在这类机器人的样机已初步完成，在未来的发展中，定会造福更多的人。
2.2 向自由组网模式发展
智能照明控制技术未来向智慧控制发展，可以实现自由拓扑、传输、无线通信、动态组网等方面的自由组网，到时候像LED灯等方面的固态智能照明灯具就可以全部使用智慧网络接口，通过无线智慧网络服务平台来全面处理这些通过智慧网络接口接入的灯具，按照用户的想法进行组网的安排，这些智慧照明灯具可以不用进行人工管理，接入以后更换接线、按键这些处理工作也不用用户自己亲自动手，服务平台会帮您处理，为用户省去了很多的麻烦。
2.3 向自由灯光场景发展
照明控制技术在自由网发展的基础上，可以通过智慧网络服务平台进行自由灯光场景设置，依照用户的想法对灯光场景进行选择，如果今天选择的明天不喜欢，也可进行灯光场景的变换，自由灯光场景可以按照用户的想法进行改变，满足用户的心理需求，也会带来不一样的心情。
2.4 向优化控制方向发展
现在有的科技总是遭到人们的抱怨，比如传感器反应不够灵敏、计算机跟不上使用需求，智能控制达不到人们的理想水平，不过这些问题都不用太过担心，就现在国际研究成果可以看到，生物电脑、光子计算机这些高科技的信息传递、运算的速度已超出人脑思考反应的百万倍，内容的存储量也超出一般计算机的十亿倍，不管是多么复杂的优化控制模型，都可以对其进行有效解决，智慧优化控制提高了照明的质量，优化照明环境，为人们提供了良好的照明空间。
结束语
智能照明控制技术具有良好的节能环保功效，也为人们的日常生活提供了很大的便利条件，而且它可以节约企业在照明方面的资金成本消耗，是为人们提供住居照明的主要技术之一，人们夜里除了依靠月光照明，主要是通过路灯进行照明，因此在未来的科技发展中，智能照明控制技术具有非常广阔的发展前景。
参考文献
一、绪论
科学技术的发展帮助人类经历了农耕社会、工业社会、信息社会，逐渐步入到当前可初步以“智能”定义的新阶段。“智能科学”正以一种全新的方式改变着我们的生活。从AlphaGo取得人机大战的压倒性胜利，到无人驾驶技术的火爆，以及智能音箱的入户、语音识别人脸识别在众多公共场景的应用。无疑，人们已开始转向基于数据、信息和科学技术的智能工具，智能科学与技术的发展与广泛应用必将成为智能时展的基础与风向标。
二、智能科学与技术的概念
智能科学与技术是进入21世纪后得益于计算机技术成熟与飞速发展应运而生的全新研究领域。其综合了信息论、计算机科学、自动化技术以及脑科学、生物智能等在内的多学科领域，借助日益发达的计算机、信息处理等技术，从而实现模拟人类思维和认知的活动，并最终在计算能力、感性认知等方面改进并代替人的能力。智能科学与技术，一方面在于研究和发现机器智能的本质和规律;另一方面，则强调通过技术升级实现对智能科学理论的应用。不难看到，智能科学与技术与信息技术、纳米技术、生物基因工程等尖端科技联系密切，并呈现引领趋势。新一轮科技革命和产业变革，都是在智能科学的基础下启动的。国家科委主任宋健就曾明确指出:“人智能则国智，科技强则国强。”总之，智能科学与技术就是让机器实现智能化，代替更多只有人类才能完成的复杂工作，从而极大提高社会生产效率。［1］
三、智能科学与技术发展现状及应用
(一)智能科学与技术发展
智能科学与技术的发展最早可追溯至上世纪三四十年代，图灵等计算机科学家提出的关于计算本质的思想及人工智能。此后，智能科学发展陆续经历了1956年达特茅斯会议(第一次人工智能研讨会);1969年第一次人工能联合会议;至二十世纪末期的AI知识的实践应用等逐渐发展壮大的历史进程，最终进入当前的飞速发展时期。时下，智能科学与技术已经发展成为了一门多学科门类的交叉渗透的新型研究领域广泛涉及哲学、理学、计算机科学、生物学、医学、自然科学等多学科门类下的众多专业。
(二)智能科学与技术在目前社会中的应用
随着智能科学与技术不断成熟与发展，其应用已广泛在我们身边开花结果:无人驾驶汽车已经完成上路试验;CBD(计算机辅助诊断)、指纹和虹膜识别技术等已经在各类智能产品尤其是智能手机上得到广泛的使用;一些大数据智能算法与决策系统在日常网络浏览智能推荐中已经屡见不鲜。基于人脸识别和大数据分析等的智慧城市安全网络的建设方面我国也已经走在前列。同时在医疗领域、医院系统中，智能科学也有了极大的发展。这些智能的应用不仅便利了我们的生活，还大大提高了安全保障和医疗手段。当前，智能科学与技术的发展中已经逐渐衍生出基于大数据的系统控制与决策、智能检测技术与仪器、智慧农业、机器人与智能系统、电力电子与运动控制、智能交通、无人系统与自主控制、智能电网与智能制造、智慧教育、工业控制系统信息安全、智慧医疗与健康工程、人工智能与机器学习、系统生物信息技术、计算感知与模式识别、智慧城市与物联网、流程工业智能化等诸多具体可实施的研究发展领域。［3］
四、智能科学与技术在学校教学场景中的应用构想
(讯)发展目标明确，到2020年产业规模超过1000亿元。此次《实施意见》为上海市人工智能发展提出了明确目标。到2020年，人工智能对上海市创新驱动发展、经济转型升级和社会精细化治理的引领带动效能显著提升，基本建成国家人工智能发展高地，局部领域达到全球先进水平。具体来看，到2020年要打造6个左右人工智能创新示范区域，形成60个左右人工智能深度应用场景，建设100个以上人工智能应用示范项目，建设10个左右人工智能创新平台，培育10家左右人工智能创新标杆企业，人工智能重点产业规模超过1000亿元。到2030年，人工智能总体发展水平进入国际先进行列，初步建成具有全球影响力的人工智能发展高地。我们认为，上海市在产业基础、科研基础、信息化程度、数据丰富程度、应用场景等方面在国内具有领先地位，具有发展人工智能的先天优势。大城市在城市管理、公共服务、交通、医疗、产业转型升级等领域存在的现有问题也有望通过人工智能技术而得以缓解，这进一步加强了上海这样的大型城市对于人工智能的需求。此前广州市的《建设“中国制造2025”试点示范城市实施方案》也将人工智能、新一代信息技术作为重点聚焦产业。政府的大力支持将推动人工智能在前沿技术、应用落地、产业集群、创新生态等方面的快速发展。
政务数据开放有望加快，AI产业基金成立可期。大数据是人工智能的基石。在政务数据开放共享上，上海市政府也将加大开放力度。目前上海已经形成最大的数据开放清单，有1500多项数据开放，下一步还将建立公共数据分级分类开放制度，出台相关的政务数据申请公开使用的细则，建立公共数据开放的应急工作机制，推进数据管理、数据利用、安全保护形成标准和规范。目前，上海已编制政务数据资源共享目录1.7万多条，有26万个数据项，年底前将启动建设全市政务信息交换共享平台。上海市政府下一步将建立跟企业合作的开放性行业大数据训练库，建设人工智能应用多场景验证环境。在资金扶持层面，市政府将加强财政资金扶持力度，引导企业和社会资本投入。目前，上海正在开展第一批人工智能产业基金和人工智能创新项目的组织遴选。在市场支持层面，将推动各级政府部门率先运用人工智能提升业务效率和管理服务水平，支持人工智能创新产品开拓市场应用。我们认为，人工智能的发展离不开政府，除了数据开放、资金扶持等实质性支持外，政府在社会资源引导、产业集群建设、应用场景开拓等方面会对整个行业带来帮助。
投资评级:我们认为，人工智能赋能是产业发展的大趋势。远期来看，人工智能与各行各业的融合有望带来新一轮产业变革。近期来看，图像识别、语音识别等人工智能技术在安防、金融、交通、零售、医疗等领域的应用呈现快速增长趋势。我们看好人工智能产业链发展，具体包括上游的人工智能芯片、智能传感器，中游的人工智能算法、人工智能软件以及下游的行业应用。对于计算机行业，我们维持行业“看好”评级。（来源：信达证券 文/边铁城 编选：中国电子商务研究中心）
一、智慧景区概念阐述
（一）什么是智慧？
智慧是指辨析判断、发明创造的能力。例如，我们说爱因斯坦具有大智慧，就是说爱因斯坦具有很强的辨析判断、发明创造的能力。如果说旅游景区经营管理者要有智慧，就是说他们要有辨析判断、发明创造的能力，最终能够让顾客满意，能让景区实现可持续发展。
（二）什么是智慧景区？
智慧景区，是利用信息技术、物联网、云技术等新技术手段，通过局域网、互联网和移动互联网，借助各种网络形式和计算机及移动设备终端，对旅游景区营销方式、旅游设施、旅游服务、旅游活动、甚至旅游景区经营者自身在内的各种资源进行信息化、智能化管理，从而实现掌握和管理消费者需求、优化旅游产品、提升景区品牌价值、为游客提供更优质的服务、提高顾客满意度、降低旅游管理成本和加强企业市场风险防范能力的目的。
（三）智慧景区的本质
1.提高顾客满意度、提高顾客感知价值
什么是顾客感知价值？是指企业让渡给顾客，且能让顾客感受到的实际价值。顾客感知价值可以用一个等式表示：
顾客感知价值=顾客购买总价值-顾客购买总成本。
其中顾客购买总价值是指顾客购买某一产品或服务所期望获得的一系列利益，包括：（1）产品本身价值：产品的功能、质量；（2）附加价值。附加价值包括服务价值、人员价值和形象价值。服务价值是指销售服务、售后服务的好坏在顾客心目中的主观感知价值；人员价值是指提品的企业员工的素质、知识水平高低在顾客心目中的主观感知价值；形象价值是指企业、产品在公众中的总体形象好坏。
其中顾客购买总成本包括货币成本与非货币成本，非货币成本主要是时间成本和精神体力成本。时间成本是指实施购买产品起到购买完成时所花时间；精神与体力成本是指顾客购买产品时，在精神与体力方面的耗费与支出。
如果玉龙雪山旅游景区不仅仅是提供给消费者美丽的自然风景，而且提供了方便快捷，让游客舒心的各种服务，那么，就增加了顾客购买总价值。同样，旅游景区各种设施合理，能让游客少排队、少等待，减少额外的精力付出，实际上就减少了顾客购买总成本。这样一增一减，顾客满意度、顾客感知价值就提高了。
智慧景区建设，不是指高科技产品的堆砌，而是通过利用高科技产品进行合理的景区建设，为顾客提供优质的服务，以提高顾客满意度、提高顾客感知价值为核心任务进行建设。
2.实现景区高效运营，降低旅游管理成本，增加旅游营业收入，实现旅游企业可持续发展
景区可以利用信息技术、物联网、云技术等新技术手段，通过局域网、互联网和移动互联网，借助各种网络形式和计算机设备终端，高效调动景区的人力资源以及其他各种资源，降低旅游管理成本和加强企业市场风险防范能力，实现旅游企业可持续发展。
利用现代科技产品是手段，提高顾客满意度是目的，高效运营是保证。
3.实现生态旅游，促进人与自然的和谐
智慧景区，绝不是以破坏生态、破坏环境为代价，去迎合游客，而是旅游者在欣赏和享受自然的旅游过程中，景区提供必要的设施，实行环境教育以便旅游者能参观、理解和享受自然资源和文化资源，同时并不对生态系统或当地社区产生无法接受的影响。
二、玉龙雪山景区特色分析
玉龙雪山以险、奇、美、秀闻名于世，自然风光常常能给游客以心旷神怡、美不胜收的直观体验，同时也能给游客以世外桃源、远离城市喧嚣的情感体验。
玉龙雪山是北半球最南的雪山，山势自北向南走向，南北长约35多公里，东西宽约25多公里，雪山面积达960平方多公里。高山雪域风景位于海拔4000米以上，气势澎湃，玲珑秀丽，随着时间和阴晴变化而变化，有时云蒸霞蔚，时隐时现；有时碧空如水，群峰晶莹耀眼；有时云带束腰，云中雪峰皎洁，云下岗峦碧翠；有时霞光辉映，雪峰如披红纱，娇艳无比。
玉龙雪山在纳西人语中被称为“欧鲁”，意思为银色的山岩。银装素裹，十三座雪峰连绵不绝，蜿蜒曲折，宛如一条“巨龙”腾越飞舞，故而被称为“玉龙”。又因为玉龙雪山的岩性主要是石灰岩和玄武岩居多，黑白分明，故而又被称为“黑白雪山”。玉龙雪山是纳西人民心中的神山。传说是纳西族保护神“三朵”的化身。
玉龙雪山具有丰富的自然资源，观赏价值较高的是高山雪域景观，水域景观，和森林景观，还有草甸景观，这些独特的自然景观每年都吸引着大量的游客到此观光游览。
三、玉龙雪山“智慧景区”建设策略分析
“智慧景区”建设必须遵循智慧景区的本质：提高顾客满意度、提高顾客感知价值；实现景区高效运营，降低旅游管理成本，增加旅游营业收入，实现旅游企业可持续发展；实现生态旅游，促进人与自然的和谐。
（一）基于“提高顾客满意度、提高顾客感知价值”的建设策略
1.购买景区门票时应取消缴纳“丽江古城维护费”，减少顾客购买货币成本
目前，凡是进入玉龙雪山景区的外地游客，不仅仅要购买景区门票，而且要缴纳“丽江古城维护费80元”。这导致外地游客游览玉龙雪山的成本增加，企业“奖励旅游”政策涉及到的旅游者很少有到玉龙雪山旅游的。外地游客游丽江古城不用交古城维护费，住在丽江古城的游客也可以不交古城维护费，但要游玉龙雪山的游客，却要交“丽江古城维护费80元”。
根据前面的顾客感知价值公式：
顾客感知价值=顾客购买总价值-顾客购买总成本。
顾客购买成本越高，顾客感知价值越小，顾客的满意度就会越低，某些顾客就会因此而放弃进入玉龙雪山景区。
购买门票时，应取消缴纳“丽江古城维护费80元”， 减少顾客购买成本，从而增加顾客感知价值及满意度。
2.优化完善景区服务，减少顾客时间精力成本
（1）完善景区交通及道路设施
目前，游客自景区外进入景区内主要依靠的交通工具是私家车和旅游大巴。在旅游旺季，私家车大量涌入景区，使景区内的停车场及道路车满为患。解决旅游旺季车满为患的办法有：①增加景区内停车场；②增加景区外停车场，让私家车及旅游大巴停在景区外。但这时，必须增加景区自己的大巴车，从景区门口将游客接入景区。
另外，玉龙雪山景区面积很大，游客靠徒步游，两天之内根本都不可能游遍景区。目前，景区配有游览观光车，但根本不够旺季使用，景区需要购置载客量更大的大巴车，建设和完善景区公交网络。
（2）完善景区预订服务系统
玉龙雪山景区目前已经借助旅游专业网站如携程、艺龙、驴妈妈等网站，也可以自建电子商务网站，像九寨沟、峨眉山景区一样，通过自己网站向游客提供景区门票、酒店、机票等预订服务。除了传统互联网渠道外，目前基于移动互联网的各种应用可让游客随时随地进行各种预订，减少顾客购买时间，提高顾客满意度。
3.完善景区导游导览服务，利用民俗旅游资源，提高顾客购买总价值
（1）完善景区导游导览系统
除了传统的景区导游机之外，目前，还出现了新型的手机导游系统，只要在智能手机终端上安装APP，并下载相应景区的数据，就能让手机变成导游机，收听到相应景点的导游词，如听景旅游、玩伴智能导游等。智慧手机软件集成了真人语言导游讲解，它不仅能够为游客绘声绘色讲解旅游景点的导游词，还能提供食、住、行、游、购、娱等多种丰富的旅游资讯，让游客享受到“私人导游”般的贴身服务。
玉龙雪山景区应该提供手机开放WIFI信号，完善景区导游导览系统，除让游客能自由享受“私人导游”服务外，也为游客提供了其他方面的上网服务，这必然增加顾客的满意度。
（2）利用民俗旅游资源
玉龙雪山是纳西族及丽江各民族心目中一座神圣的山，纳西族的保护神“三朵”就是玉龙雪山的化身，至今丽江还举行每年一度盛大的“三朵节”。丽江纳西族及其他各民族有其独特的丰富的、婚丧嫁娶、民族节庆等民俗旅游资源，如果对这些民俗旅游资源进行充分利用，可以极大丰富游客旅游内容，提高顾客购买总价值，从而让顾客更加满意。
4.建立危机管理应急机制和设施，快速消除顾客的不满意
“智慧景区”的建设不仅要加强常态化管理，更应努力提高危机管理水平，是否能够有效应对各种危机是“智慧景区”建设成败的试金石。游客在景区遇到的各种危机，都可能导致不满意。危机管理是为了预防、摆脱、转化危机而采取的一系列维护景区健康发展、使景区脱离逆境、避免或减少财产损失的积极主动行为。危机管理是对危机潜伏、形成、高潮、消退的全景式管理。景区应在先进管理理论的指导下建立危机管理机制，利用科学技术建设智能监测系统、风险评估系统、应急响应系统和危机决策系统，以有效应对火灾、洪水、极端天气、地震、泥石流等自然灾害，以及瘟疫、恐怖袭击等社会事件，或者游客在景区突发疾病、受伤等对景区发展造成的冲击，避免或减轻危机事件对人类生命财产造成的损失。
（二）基于“实现景区高效运营，降低旅游管理成本，增加旅游营业收入，实现旅游企业可持续发展”的建设策略
1.景区信息化建设
景区信息化建设需要将现代科学技术应用到景区管理中来，即把智能传感器装备到景区的各种物体中，并且与互联网连接起来，形成物联网，并通过超级计算机、云计算、泛在网构成全IP网络架构的物联网，实现对景区事物识别、定位、跟踪、监控、管理等智能化。信息化建设能加快信息的收集、传递、加工和处理速度，实现对景区更透彻的感知、更广泛的互联互通和更深入的智能化，及时、准确、全面地为景区管理决策提供科学依据。其建设内容主要包括信息基础设施、数据中心、信息管理平台和综合决策平台。
2.优化业务流程，完善管理决策系统，提高景区运营效率
（1）优化景区业务流程
业务流程优化是针对景区业务流程的基本问题进行反思，利用科学技术对它进行清理、简化和整合，以降低成本、节约时间、提高服务质量。景区需要根据市场需求和景区实际情况，突破原有思维方式，进行观念再造；以环境保护、社区居民和游客利益为出发点，优化和再造工作流程并实行标准化管理；打破组织结构边界，减少信息孤岛，畅通信息渠道。
（2）完善业务管理系统
业务管理系统主要实现对景区业务管理工作的信息化，所涉及的应用系统按照业务类型可以划分为电子政务系统、规划管理系统、园林绿化管理系统、人力资源管理系统、资产管理系统、财务管理系统、视频会议系统等。
（3）完善决策支持系统。决策支持系统主要是在业务流程系统、业务管理系统及信息系统的基础上，结合专家知识系统、综合数据分析、数据挖掘与知识发现，通过虚拟现实、情景模拟等手段对景区的重大事件决策、应急预案演练等多系统综合应用，提供技术支撑和信息支持。
（三）基于“实现生态旅游，促进人与自然的和谐”的建设策略
玉龙雪山以险、奇、美、秀闻名于世，给游客以“世外桃源、不染凡尘”的游览体验。景区本身就处在“纯天然、无污染”的自然条件和社会条件下，实现生态旅游，促进人与自然的和谐，对于玉龙雪山景区建设来说，并不难。
1.发展低碳旅游
低碳旅游是指在旅游发展过程中，通过运用低碳技术、推行碳汇机制和倡导低碳旅游消费方式，以获得更高的旅游体验质量和更大的旅游经济、社会、环境效益的一种可持续旅游发展新方式，其核心理念是以更少的碳排放来获得更大的旅游经济、社会环境效益。“智慧景区”建设必须始终坚持可持续发展战略，积极倡导低碳旅游。低碳旅游发展内容包括：编制低碳旅游发展规划、制定促进低碳旅游发展的管理制度、改变能源结构、开展低碳宣传教育活动等。
2.完善资源保护系统
资源保护系统主要实现对景区资源全面保护与检测的信息化，需要将现代科学技术应用到景区检测管理中来，即把智能传感器、智能检测器装备到景区的各个方位，并且与互联网连接起来。资源保护系统所涉及的主要应用系统有安全保障与监测系统、人文资源保护与监测系统、自然环境保护与监测系统、人文环境保护与监测系统。
四、玉龙雪山“智慧景区”建设策略得以实施的基本保障
（一）管理政策保障
景区管理处必须制定关于“智慧景区”建设的专项政策，包括信息化项目的管理政策、共享服务基础设施的建设与管理政策、危机管理政策、基础设施完善管理政策、客户投诉处理政策等。
（二）运行机制保障
在政策保障的前提下，风景名胜区信息中心需要进一步建立信息化项目规划立项、招标采购、设计开发、调试运行、项目验收、业务操作、日常运行、管理维护、文档管理、信息服务的流程规范与管理制度。
（三）资金投入保障
“智慧景区”建设需要大量资金，需要积极拓宽融资渠道，加大资金支持力度，在充分利用自有资金的同时，积极争取财政资金、科研立项、银行贷款、企业投资、社会融资等多方面的资金支持，为智慧景区建设提供可靠稳定的资金保障。
（四）信息技术保障
“智慧景区”建设是多种信息技术的集成，必须始终把握技术发展方向，应用先进技术解决建设中的问题。然而，信息技术的发展日新月异，风景名胜区管理业务也在不断变化，这就要求“智慧景区”的建设必须是一个动态的过程，不是静态的规划设计可以满足需求的。
（五）遵守相关规范
“智慧景区”建设必须遵循国家住房和城乡建设部、国家文物局、国家测绘地理信息局、工业和信息化部等制定的有关技术规范，以做到标准规范统一和信息服务共享；同时，需要根据玉龙雪山“智慧景区”的建设特点，制定和执行玉龙雪山智慧景区自己的规范与标准。
（六）人力资源保障
目前，玉龙雪山景区人力资源管理面临的主要挑战有：员工流动频繁，管理难度加大；缺乏“以人为本”的管理意识；对优秀人才的吸引不够；缺乏创新型人才。
玉龙雪山景区应完善对员工的激励机制，对骨干员工可以实施股票期权制长效激励措施；实施人本主义管理，增加员工的满意度；建设“学习型组织”，提高组织学习创新能力。
参考文献
[1]周三多.管理学原理与方法.[M] 上海：复旦大学出版社.2005（4）
“智慧景区”是在“数字”向“智慧”转型背景下形成的对环境、社会、经济三大方面进行透彻感知、广泛互联和科学管理的创新型景区。伴随着国民经济的快速发展，我国风景名胜区事业快速发展。与此同时，由于旅游景区开发、管理、服务等方面的滞后，资源遭到破坏、环境状况恶化、安全隐患增多等现象相继出现，影响着风景名胜区的健康发展。在此背景下，人们渐渐把目光投向了迅速发展的信息技术，提出了“智慧景区”的概念。
1.智慧景区的基本架构设计
智慧景区的架构设计是一项复杂的系统工程。一方面，在基础设施建设上，需要利用先进的物联网技术将物与物之间连接入系统的网络，使其具有“物物对话”、“物人对话”的功能，另一方面，在社会运营、景区运营上，需要激励机制、运行体制、管理方式、操作控制等方面的智慧建设，将人类的智慧应用于物的智能，实现景区硬实力和软实力全面提升。其基本架构设计主要包括全面物联、充分整合、激励创新和协同运作四个方面。
1.1全面物联
全面物联是智慧景区构建的基础，其实质是利用射频自动识别(RFID)技术、智能传感设备等将景区公共服务设施、智能检测设施等物联成网，对景区运行的核心系统进行实时感测，及时、准确、全面地为旅游景区管理决策提供科学依据，使游客能够获取更多有价值的信息，最终实现智慧景区的建设。包括如下环节：
1、利用射频自动识别(RFID)技术、智能传感设备对物体属性进行标识，属性包括静态和动态的属性。静态属性可以存储在标签中，动态属性需要先经传感器实时探测；
2、识别设备完成对物体属性的读取，并将信息转换为适合网络传输的数据格式。
1.2充分整合
充分整合是将物的数据化处理信息经由数据传输通路（网络）整合到信息处理中心，由处理中心完成物体通信的相关计算，集成应用地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、无线射频识别（RFID）、电子商务（EB）、虚拟现实等现代科学技术和方法，实现“物联网”与现有互联网系统完全连接和融合，实现旅游信息资源的自动识别和信息的互联与共享，加快信息的收集、传递、加工和处理速度，搭建有效的信息管理平台和决策支持平台。全面物联和充分整合构成了景区智慧基础设施的基本架构。
1.3组织创新
从数字景区建设中暴露的问题中看出，智慧的基础设施不等同于智慧的景区，前者的设计、施工、应用、控制、管理、维护都需要由景区相关职能部门来进行，人员的素质、能力的高低直接决定智慧景区建设成败与否。可以从以下几点考虑：
1、设置独立的景区智能化管理部门。选聘具有相关管理、操作经验的人员组成独立的景区智能化管理中心，负责智慧景区基础设施建设并对其他各部门进行有效协调，可根据各景区不同组织结构设立在行政事务部之下，也可独立设置；
2、有序规范景区内各业务流程。景区传统业务流程运行时间长，组织结构缺乏柔性，导致信息传递迟缓，制约智慧景区的建设步伐。旅游景区应运用现代信息技术和最新管理理论有针对性的进行组织结构扁平化或矩阵化的转变，实现业务流、信息流优化。
3、选拔培养高素质人才。智慧景区的建设需要一批具有技术水平高、创新意识高和管理能力强、学习能力强的“双强双优”型人才团队，并注重内部人才梯队化建设，设定人才发展战略，选拔优秀的一线员工进入到管理团队中，对创新人才进行多种形式的激励。
4、提高公共关系与危机管理水平。智慧景区的建设需要注重相关利益者的利益，在对自然资源进行开发利用的同时，维护好旅游景区员工以及当地社区居民的参与度和利益。同时利用智能监测系统、应急响应等系统有效应对自然灾害及突发事件对景区的冲击，减少对人身和财产伤害。
1.4协同运作
智慧景区是社会中的一个单元，其建设与发展需要同政府、企业、科研院校、研究机构、非政府组织等社会中的各个关键系统和参与者进行和谐高效的协作，以达成智慧景区运行的最佳状态。
组织创新与协同运作是智慧景区架构中智慧化管理的体现，它与景区智慧基础设施建设共同构成了完整的智慧景区基本架构，全面物联与充分整合是智慧化管理的前提，而组织创新与协同运作又保证了智慧景区的可持续发展。
2.智慧景区建设中问题应对
2.1智慧景区需要新的商业模式
在智慧景区的推广中，商业模式是一个突出的问题。在当前社会物联网技术总体应用规模不大的情况下，基于物联网技术的智慧景区建设需要大量的资金投入、人力支持与技术应用。在现有的商业模式下，景区通过购买平台、传感器、识读器、识读终端，租用运营商的网络进行智慧景区建设。其投资及运维的成本压力巨大，并且在短期内资金上的收益却不明显，这就很难调动各方的积极性。因此，在智慧景区建设发展过程中，应用新的商业模式将改变改造成本高的现状。
国家风景名胜区建设作为国家战略项目与民生服务工程，国家应当给予政策、资金上的投入与支持。例如，在无锡梅园做的国家电网示范性项目，这个项目花了八千万给各个家庭装智能电网，这个也是长远需要的。又例如美国的哈佛望远镜，对于宇宙探索来说它是一个很大的工程。但是办了这个对企业有什么帮助？望远镜这个大工程是建议和推动了全球数字成像相关的，有这个东西，不能产生直接性效果，但它会带动产业的直接成长。
2.2智慧景区需要建立标准化体系
21世纪初期我国数字化景区建设的经验告诉我们标准化是实现产业、市场协调发展的先决条件。尤其是在物联网技术飞速发展的今天。这里可以借鉴互联网的发展案例。为了能解决支持各种网络的互连及其管理的问题，国际上先后成立了国际标准化组织(ISO)、国际电信联盟电信标准化部(ITU-T)、Internet工程任务组(IETF)，在他们的统一制定下，TCP/IP 协议，路由器协议，终端的构架与操作系统，都进行了标准化设计，才使得不同国家的人们可以共享网络的便利。物联网技术中传感、传输、应用等各个层面存在多种技术与方案，如果各行其是，那结果无疑是高成本、低回报。
2.3智慧景区需要推广与示范性应用
过去的十年间，我国景区经历了从一般景区到数字景区的飞跃。在此过程中，试验性建设与示范性应用起到了重要的作用。2004 年，原建设部和国家旅游局将九寨沟和黄山纳入了国家“十五”科技攻关计划重点项目《数字景区示范工程》，全面拉开了国内风景名胜区数字景区建设的序幕，为数字景区的发展起到了良好的示范作用。
当前，我国景区正经历着从数字景区到智慧景区的又一次飞跃。在构建智慧景区的过程中，其所应用物联网技术还是一个朝阳性概念，还没有大规模实施，还没有产业化基础。因此，要实现大范围、大规模的向智慧景区发展还需要在一些景区建立一批重点、重大专项,推动关键技术研发与应用示范,并向后续建设的单位推广。（作者单位：郑州大学旅游管理学院）
中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）11-0077-02
1 概 述
近年来，视频监控技术取得飞速的发展，其中视频监控系统设备虽然拥有了较好的性能，但仍存在一些因素限制，使得视频监控出现一些误差缺陷，导致整个系统的安全性和实用性大大降低。此外，社会的不断发展和人口数量的不断增多使得人们对安全性要求越来越高，监控摄像的覆盖面不断扩大，传统的视频监控技术只能实现监控记录实况，无法实现预测和报警，而实现实时监控，就需要人工监看视频，时间过久就会出现疲劳，甚至在面对多路视频监控时容易出现错误，无法及时对异常情况作出反应。这些问题的解决就需要将智能监控技术引入视频监控系统中，辅助视频监控人员做好监察工作。
目前，计算机的视觉进步使得智能监控技术得到广泛的重视和研究，也使得智能视频监控技术成为研究的热点。为从众多数据中高效提取出有用的信息，监控工作就需要充分应用智能视频监控技术。具体来讲，智能视频监控技术就是由计算机储存摄像图像并对图像序列内容进行理解和分析，及时检测出异常情况，进行自动预警和报警。
2 智能视频监控技术的发展史
视频监控技术的研究有助于相关人员做好安全防范工作，尽可能地从被监控的区域用最短时间获取有用的信息。最初我国监控是完全依赖人工获取信息和处理信息的，比如清朝的东厂，以及飞鸽传书、守门之犬。乔家大院的“万人球”是中国历史上最早被采用来进行监控的外部设备，本质上是水银玻璃制作的镜子，主要用它来监视房间内的一举一动。到了19世纪70年代才真正出现了现在的视频监控，人类开始采取摄像来获取信息，这也是智能视频监控技术的最初萌芽时期。鉴于信息科技的不断发展和市场需求得不断提高，现代的视频监控技术发展大体上三个阶段：模拟化、数字化和智能化。本部分将具体对这三个阶段进行阐释。
2.1 模拟化的视频监控技术
在20世纪70年代开始，光学成像技术飞速发展，电子技术也取得了较大的成就。这些成果都使得视频监控设备制作和使用可能性加大。为了实现这样的目标，世界出现了电子监控系统，满足了利用电子设备进行监控的需要。此阶段主要是以CCTV监控为主，这也就是早期的模拟视频监控系统。CCTV的工作原理就是采用同轴电缆进行传输信息，信息由模拟监视器显示、由磁带录像机进行信息储存。模拟视频监控技术的价格较为低，安装简易，主要广泛被采用到规模较小的安全防范系统中。
2.2 数字化的视频监控技术
到了20世纪90年代，数字压缩编码技术和芯片技术取得了较为突出的进步。再者模拟化的视频监控技术出现了一些缺陷，比如磁带录像机的储存量较小，监控范围有限等。初期主要采用NVR，被称为半数字时代，慢慢发展到后期主要采用DVR进行监控，这才真正实现了数字化的视频监控。DVR最显著的特点就是可以使得监控系统储存较多的视频信息，容纳较多的摄像头，从而解决了模拟视频监控系统的储存量问题。数字化的视频监控技术应用广泛，具有良好的扩展性，使用维护较为简单容易。数字化的视频监控技术发展为以后智能化的视频监控发展奠定了基础。
2.3 智能化的视频监控技术
进入21世纪，计算机视觉和模式识别技术获得了飞速的发展，使得第二代的数字化视频监控技术取得较大进步。因此，大规模的布置监控系统的可能性加大。目前全球对视频监控系统需要迫切，各区域的摄像头越来越多，这样方便了大规模的安全防范工作，可以及时获取大量的数据信息进行实时监控，但是也给人类带来较大的挑战。鉴于这些问题，世界上出现了智能化的视频监控系统，主要利用计算机视觉和模式识别技术对视频图像利用各种算法进行分析，依据事先设置好的安全程序及时发出报警信号，做好事中分析和预警工作。
3 智能视频监控技术的核心算法
作为智能化的视频监控系统，最大的特点就是可以自动化运行，全天二十四小时对监控画面进行实时分析和报警。这样既能及时识别异常情况，还能提醒安保人员做好准备工作。智能化应用于视频监控技术得到了各界的认可，本部分主要介绍从底层、中层和高层三个层次智能视频监控技术的核心算法。
3.1 目标检测算法
目标检测算法主要是在底层对视频图像进行采集获取终端上的图像序列，对异常情况目标进行检测，跟踪目标以便及时对目标做好后续的处理分析工作，其中关键就是确定目标的位置和储存量。
目前根据处理对象不同可将目标检测分为两种：基于目标建模的目标检测和基于背景建模的目标检测。前者主要特征就是应用场景较为广泛：既能对固定摄像机记录的视频图像进行分析，还能对静态图像和移动摄像机记录的视频图像进行分析。主要应用于检测速度较慢、扫描视频图像较多的区域，此检测方法实时性较差，且对受遮挡影响较大，容易漏检。后者只能适用于背景不变的运动目标，若背景发生变化时无法检测。此检测方式主要针对视频进行较快的处理，对受遮挡部分的影响较小，一般实时性较强，广泛应用于固定摄像机检测。
3.2 目标跟踪算法
目标跟踪算法主要是针对底层阶段确定好的目标进行跟踪，确定目标的具体轨迹。目标跟踪问题的解决关键点在于处理好计算机视觉的问题，这也是实现智能视频监控技术的关键环节，应用性较为广泛。目前依据应用场景的差别将目标跟踪算法分为两种：单一场景目标跟踪和综合场景目标跟踪，前者具体细分为跟踪单个目标和跟踪多个目标，后者具体细分为重叠场景目标跟踪和非重叠场景目标跟踪。在单个场景中，一个目标可以在连续的空间里非常相似；而在重叠场景中的目标跟踪时较为复杂，目标可以从一个场景进入另一个场景，需要在连续的空间里确定好新进入场景的目标的具体信息；在非重叠场景的目标跟踪算法中，鉴于场景间相互存在盲区，不同场景会影响到同一目标的观测数据信息。
3.3 目标的分类识别算法
目标的分类和识别主要是在中层阶段以底层上获取的信息为基础，对其进行判断识别，具体认知目标，做好定位目标的工作。简单来说，就是判断识别视频图像中的物体类别，以识别目标的具体情况。这也是高层计算机视觉得到广泛应用的前提。近十年来主要有词袋模型和深度学习模型这两种算法得到广泛的应用。前者主要是将大量的工作集中在特征编码和特征汇聚上，主要是由特征提取出来数据信息，接着对其进行特征聚类、编码和汇聚，最后由分类器做好分类工作。而后者主要是模拟人脑的神经元处理结构听过学习层次化的方式将目标由底层到中层再到高层的特征进行记录，最终建立反馈机制并形成认知。
3.4 行为分析算法
行为分析主要是在高层充分应用计算机视觉信息对行为主体即目标的具体运动进行分析的算法。根据信息的复杂度不同可将行为分析分为静态姿态识别、运动行为识别和复杂事件分析方法三种。第一种主要是将静态图像作为研究对象，根据时空特征对其进行识别，分析目标的时空体特征、局部特征和轨迹特征。第二种主要是利用时序推理其行为，并利用统计模型和句法模型对目标的行为进行分析。第三种主要是分析目标的交互行为和群体行为。
4 物联网时代下的智能视频监控的挑战及发展方向
4.1 跨场景挑战
目前全球的摄像头数量越来越多，急需智能视频监控技术可以跨各个场景适用。同时监控使用的摄像机不单单包括固定摄像机，还包括移动摄像机等，这些都是的监控摄像机在全球各场景下广泛分布，而如何将这些设备建立成一个系统的体系是将来智能视频监控技术面临的一大挑战。
4.2 跨空间挑战
从视频监控系统开始发展至今，监控数据种类也由单一变得复杂多样，很多信息都可以作为监控数据的载体，进行数据储存。这使得处理数据工作也变得繁琐复杂，因此如何处理好各个载体中的信息，获取有效的信息，将大数据转变成为小数据是未来智能视频监控技术面临的一大问题。
4.3 发展方向
基于物联网时代的迅速发展，智能视频监控技术将面临巨大的机遇和挑战。物联网时代下，信息的传送和集中可以实现跨空间获取有用的数据，还可以扩展到多样化的智能分析。大体上将来的智能视频监控技术具有三大特性：高效视觉网、主动视觉网和协同视觉网。这也是将来智能视频监控系统发展研究的主要方向。
5 结 语
综上所述，智能视频监控技术的发展时间较长，且具有广阔的发展空间；智能视频监控的核心算法还处于积累阶段，需要不断应用验证技术，做好研究工作。物联网时代下的智能视频监控技术面临着巨大的机遇和挑战。我们坚信在未来智能视频监控技术将为监控系统发挥最大的作用，适应时代的发展。
参考文献：
