20世纪80年代，由于大规模集成电路技术的成熟，射频识别系统的体积大大缩小，使得射频识别技术进入实用化的阶段，成为一种成熟的自动识别技术。
射频识别技术是利用射频方式进行非接触双向通信，以达到识别目的并交换数据。它与同期或早期的接触式识别技术不同。RFID系统的射频卡和读写器之间不用接触就可完成识别，因此它可在更广泛的场合中应用。
典型的射频识别系统包括射频卡和读写器两部分。
射频卡是将几个主要模块集成到一块芯片中，完成与读写器的通信。芯片上有EEPROM用来储存识别码或其它数据。EEPROM容量从几比特到几万比特。芯片仅需连接天线(和电池)，可以作为人员的身份识别卡或货物的标识卡。卡封装可以有不同形式，比如常见的信用卡及小圆片的形式等。与条码、磁卡、IC卡等同期或早期的识别技术相比，射频卡具有非接触、工作距离长、适于恶劣环境、可识别运动目标等优点。
在多数RFID系统中，读写器在一个区域内发射电磁波(区域大小取决于工作频率和天线尺寸)。卡片内有一个LC串联谐振电路，其频率与读写器发射的频率相同。当射频卡经过这个区域时，在电磁波的激励下，LC谐振电路产生共振，从而使电容内有了电荷。在这个电容的另一端，接有一个单向导通的电子泵，将电容内的电荷送到另一个电容内储存。当所积累的电荷达到2V时，此电容可作为电源为其它电路提供工作电压，将卡内数据发射出去或接取读写器的数据。读写器接收到卡的数据后，解码并进行错误校验来决定数据的有效性，然后，通过RS232、RS422、RS485或无线方式将数据传送到计算机网络。简单的RFID产品就是一种非接触的IC卡，而复杂的RFID产品能和外部传感器接口连接来测量、记录不同的参数，甚至可与GPS系统连接来跟踪物体。
工作原理如图1所示。
2射频识别技术的分类
射频识别技术主要按以下四种方式分类。
(1)工作频率
根据工作频率的不同可分为低频和高频系统。①低频系统一般指其工作频率小于30MHz的系统。其基本特点是：射频卡的成本较低、标签内保存的数据量较少、阅读距离较短(无源情况，典型阅读距离为10cm)、射频卡外形多样(卡状、环状、钮扣状、笔状)、阅读天线方向性不强等。低频系统多用于短距离、低成本的应用中，如多数的门禁控制、动物监管、货物跟踪。②高频系统一般指其工作频率大于400MHz的系统。高频系统的基本特点是射频卡及读写器成本均较高、卡内保存的数据量较大、阅读距离较远(可达几m~十几m)、适应物体高速运动性能好、外形一般为卡状、阅读天线及射频卡天线均有较强的方向性。高频系统多应用于需要较长的读写距离和高的读写速度的场合，像火车监控、高速公路收费等系统。
(2)射频卡
根据射频卡的不同可分成可读写(RW)卡、一次写入多次读出(WORM)卡和只读(RO)卡三种。RW卡一般比WORM卡和RO卡贵得多，如电话卡、信用卡等。一般情况下改写数据所花费的时间远大于读取数据所花费的时间(常规为改写所花费的时间为s级，阅读花费的时间为ms级)。WORM卡是用户可以一次性写入的卡，写入后数据不能改变，且比RW卡要便宜。RO卡存有一个唯一的号码，不能逐改，保证了安全性。RO卡最便宜。
(3)射频卡的有源与无源
射频卡可分为有源及无源两种。有源射频卡使用卡内电池的能量、识别距离较长，可达十几m，但是它的寿命有限(3~10年)，且价格较高；无源射频卡不含电池，利用读写器发射的电磁波提供能量，重量轻、体积小、寿命长、很便宜，但它的发射距离受限制，一般是几十cm，且需要读写器的发射功率大。
(4)调制方式
根据调制方式的不同还可分为主动式和被动式。①主动式的射频卡用自身的射频能量主动地发送数据给读写器。②被动式的射频卡，使用调制散射方式发射数据。它必须利用读写器的载波调制自己的信号，适宜在门禁或交通的应用中使用。因为读写器可以确保只激活一定范围之内的射频卡。
目前使用的多数系统中，一次只能读写一个射频卡。射频卡之间要保持一定距离，确保一次只能有一个卡在读写区域内。读写距离长，射频卡之间的距离就要大，应用起来很不方便。现在的射频卡具有防碰撞的功能，这对于RFID来说十分重要。所谓碰撞是指多个射频卡进入识别区域时信号互相干扰的情况。具有防碰撞性能的系统可以同时识别进入识别距离的所有射频卡，它的并行工作方式大大提高了系统的效率。
3国际射频识别技术发展状况
射频识别技术在国外发展得很快。RFID产品种类很多，像德州仪器、Motoro1a、Philips、Microchip等世界著名厂家都生产RFID产品。他们的产品各有特点，自成系列。射频识别技术被广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等众多领域。如澳大利亚将它的RFID产品用于澳机场旅客行李管理中并发挥了出色的作用；瑞士国家铁路局在瑞士的全部旅客列车上安装RFID自动识别系统，调度员可以实时掌握火车运行情况，不仅利于管理，还大大减小了发生事故的可能性；德国BMW公司将射频识别系统应用在汽车生产流水线的生产过程控制中等。
据有关权威数据显示，射频识别产品在全世界的销量以每年25.3%的比例增长。由此可见，射频识别技术具有广阔的市场前景。
4射频识别技术在我国的发展
我国政府在1993年制定的金卡工程实施计划，是一个旨在加速推动我国国民经济信息化进程的重大部级工程，由此各种自动识别技术的发展及应用十分迅猛。现在，射频识别技术作为一种新兴的自动识别技术，也将在中国很快地普及。
目前，我国的射频识别技术在下列几种应用中发展前景较好。当然，这里仅仅罗列了射频识别技术应用的一部分。任何一种技术如果得到普及，都将会孕育一个庞大的市场。射频识别将是未来一个新的经济增长点。
4.1安全防护领域
(1)门禁保安
将来的门禁保安系统均可应用射频卡。一卡可以多用。比如，可以作工作证、出入证、停车卡、饭店住宿卡甚至旅游护照等，目的都是识别人员身份、安全管理、收费等等。好处是简化出入手续、提高工作效率、安全保护。只要人员佩戴了封装成ID卡大小的射频卡、进出入口有一台读写器，人员出入时自动识别身份，非法闯入会有报警。安全级别要求高的地方、还可以结合其它的识别方式，将指纹、掌纹或颜面特征存入射频卡。
公司还可以用射频卡保护和跟踪财产。将射频卡贴在物品上面，如计算机、传真机、文件、复印机或其它实验室用品上。该射频卡使得公司可以自动跟踪管理这些有价值的财产，可以跟踪一个物品从某一建筑离开，或是用报警的方式限制物品离开某地。结合GPS系统利用射频卡，还可以对货柜车、货舱等进行有效跟踪。
(2)汽车防盗
这是RFID较新的应用。目前已经开发出了足够小的、能够封装到汽车钥匙当中含有特定码字的射频卡。它需要在汽车上装有读写器，当钥匙插入到点火器中时，读写器能够辨别钥匙的身份。如果读写器接收不到射频卡发送来的特定信号，汽车的引擎将不会发动。用这种电子验证的方法，汽车的中央计算机也就能容易防止短路点火。
另一种汽车防盗系统是，司机自己带有一射频卡，其发射范围是在司机座椅45~55cm以内，读写器安装在座椅的背部。当读写器读取到有效的ID号时，系统发出三声鸣叫，然后汽车引擎才能启动。该防盗系统还有另一强大功能：倘若司机离开汽车并且车门敞开引擎也没有关闭，这时读写器就需要读取另一有效ID号；假如司机将该射频卡带离汽车，这样读写器不能读到有效ID号，引擎就会自动关闭，同时触发报警装置。
(3)电子物品监视系统
电子物品监视系统(ElectronicArticleSurveillance,EAS)的目的是防止商品被盗。整个系统包括贴在物体上的一个内存容量仅为1比特(即开或关)的射频卡，和商店出口处的读写器。射频卡在安装时被激活。在激活状态下，射频卡接近扫描器时会被探测到，同时会报警。如果货物被购买，由销售人员用专用工具拆除射频卡(典型的是在服装店里)，或者用磁场来使射频卡失效，或者直接破坏射频卡本身的电特性。EAS系统已被广泛使用。据估计每年消耗60亿套。
4.2商品生产销售领域
(1)生产线自动化
用RFID技术在生产流水线上实现自动控制、监视，提高生产率，改进生产方式，节约了成本。举个例子以说明在生产线上应用RFID技术的情况。
用于汽车装配流水线。德国宝马汽车公司在装配流水线上应用射频卡，以尽可能大量地生产用户定制的汽车。宝马汽车的生产是基于用户提出的要求式样而生产的。用户可以从上万种内部和外部选项中，选定自己所需车的颜色、引擎型号和轮胎式样等。这样一来，汽车装配流水线上就得装配上百种式样的宝马汽车，如果没有一个高度组织的、复杂的控制系统是很难完成这样复杂的任务的。宝马公司在其装配流水线上配有RFID系统，使用可重复使用的射频卡。该射频卡上带有汽车所需的所有详细的要求，在每个工作点处都有读写器，这样可以保证汽车在各个流水线位置，能毫不出错地完成装配任务。
(2)仓储管理
将RFID系统用于智能仓库货物管理，能有效地解决与货物流动有关的信息管理，不但增加了处理货物的速度，还可监视货物的一切信息。射频卡贴在货物所通过的仓库大门边上，读写器和天线都放在叉车上，每个货物都贴有条码，所有条码信息都被存储在仓库的中央计算机里，与该货物有关的信息都能在计算机里查到。当货物出库时，由另一读写器识别并告知中央计算它被放在哪个拖车上。这样，管理中心可以实时地了解到已经生产了多少产品和发送了多少产品。
(3)产品防伪
伪造问题在世界各地都是令人头疼的问题，将射频识别技术应用在防伪领域有它自身的技术优势。防伪技术本身要求成本低，且难于伪造。射频卡的成本就相对便宜，而芯片的制造需要有昂贵的芯片工厂，使伪造者望而却步。射频卡本身有内存，可以储存、修改与产品有关的数据，利于销售商使用；体积十分小、便于产品封装。像电脑、激光打印机、电视等产品上都可使用。
(4)RFID卡收费
国外的各种交易大多利用各种卡来完成，而我国普遍采用现金交易。现金交易不方便也不安全，还容易出现税收的漏洞。目前的收费卡多用磁卡、IC卡，而射频卡也开始占据市场。原因是在一些恶劣的环境中，磁卡、IC卡容易损坏，而射频卡则不易磨损，也不怕静电及其它情况；同时，射频卡用起来方便、快捷，甚至不用打开包，在读写器前摇晃一下，就完成收费。另外，还可同时识别几张卡．并行收费，如公共汽车上的电子月票。我国大城市的公共汽车异常拥挤、环境条件差，射频卡的使用有助于改善这种情况。
4.3管理与数据统计领域
(1)畜牧管理
该领域的发展起步于赛马的识别，是用小玻璃封装的射频卡植于动物皮下。射频卡大约10mm长，内有一个线圈，约1000圈的细线绕在铁氧体上，读写距离是十几cm。从赛马识别发展到了标识牲畜。牲畜的识别提供了现代化管理牧场的方法。
(2)运动计时
在马拉松比赛中，由于人员太多，有时第一个出发的人同最后一个出发的人能相隔40分钟。如果没有一个精确的计时装置，就会出现差错。射频卡应用于马拉松比赛中，运动员在自己的鞋带上很方便地系上射频卡，在比赛的起跑线和终点线处放置带有微型天线的小垫片。当运动员越过此垫片时，计时系统便会接收运动员所带的射频卡发出的ID号，并记录当时的时间。这样，每个运动员都会有自己的起始时间和结束时间，不会出现不公平竞争的可能性了。在比赛路线中，如果每隔5km就设置这样一个垫片，还可以很方便地记录运动员在每个阶段所用的时间。
RFID还可应用于汽车大奖赛上的精确计时。在跑道下面按照一定的距离间隔埋入一系列的天线，这些天线与读写器相连，而射频卡安装到赛车前方。当赛车每越过一个天线时，赛车的ID号和时间就被记录下来，并存储到中央计算机内。这样到比赛结束时，每个参赛选手将会有一个准确的结果。
4.4交通运输领域
(1)高速公路自动收费及交通管理
高速公路自动收费系统是射频识别技术最成功的应用之一。目前，中国的高速公路发展非常快，而高速公路收费却存在一些问题：一是在收费站口，许多车辆要停车排队，成为交通瓶颈问题；二是少数不法的收费员贪污路费，使国家损失了相当的财政收入。RFID技术应用在高速公路自动收费上，能够充分体现它非接触识别的优势——让车辆高速通过收费站的同时自动完成收费，同时可以解决收费员贪污路费及交通拥堵的问题。利用射频识别技术的不停车高速公路自动收费系统是将来的发展方向；人工收费，包括IC卡的停车收费方式，终将会被淘汰。预计在未来10年内，高速公路自动收费系统将有数十亿元的需求。
在城市交通方面，解决交通日趋拥挤问题不能只依赖于修路。加强交通的指挥、控制、疏导，提高道路的利用率，深挖现有交通潜能也是非常重要的；而基于RFID技术的交通管理系统可实现自动查处违章车辆，记录违章情况。另外，公共汽车站实时跟踪指示公共汽车到站时间及自动显示乘客信息，会给乘客带来很大的方便。
(2)火车和货运集装箱的识别
在火车运营中，使用RFID系统很大的优势在于：火车是按既定路线运行的，因此肯定要通过设定的读写器的地点。通过读到的数据，能够得到火车的身份、监控火车的完整性，以防止遗漏在铁轨上的车厢发生撞车事故，同时能在车站将车厢重新编组。起初的努力是用超音波和雷达测距系统读出车厢侧的条码，现在被RFID系统取代。射频卡一般安在车厢顶边，读写器安在铁路沿线，就可得到火车的实时信息及车厢内装的物品信息。
目前，射频自动识别系统的安装遍布全国14个铁路局。2001年3月1日，铁道部正式联网启用车次车号自动识别系统，为自备车企业、合资铁路和地方铁路实现信息化智能运输管理提供了重要良机。
5结论
射频识别技术在中国处于一个刚刚起步的阶段，但是它的发展潜力是巨大的。在信息社会，对于各种信息的获取及处理，要求快速、准确。在不久的将来，RFID技术将同其它识别技术一样，深入到人们生活的各个领域。
用来衡量产品质量是产品标准，对于产品标准，有识之士均称之谓技术法律。 一、产品标准体系的组成方面 LED是一种新兴的照明电器产品。LED产品包括其本身，配套的控制装置和以它为光源的灯具产品，涉及到这些产品的标准条款主要由以下几方面组成。 1.产品在使用中关系到人们生命财产安全方面的条款 作为电器产品，在使用时的安全要求是国际上公认的最重要部分，在这方面，我国产品标准几乎都等同采用IEC标准，即使是我国自己制订的安全标准，也基本参考了IEC标准和/或ANSI等标准，并且均作为强制性标准加以颁布并实施。例如GB19510/IEC61347灯的控制装置系列和GB7000/IEC60598灯具系列标准以及光源安全标准中的绝大多数条款均属于这一类。 2.LED、控制装置和灯具自身的性能要求 消费者购买产品实际是购买产品的使用功能，而产品的使用功能是靠这方面的性能条款的考核来实现的。作为照明用LED产品以及相应的配套产品也不例外，最新制订的(报批稿)《普通照明用LED模块性能要求》、《普通照明用自镇流LED灯性能要求》和《LED模块用直流或交流电子控制装置性能要求》标准中，光效、颜色特征、光衰、寿命和能效等指标以及灯具的分布光度和效率指标体现了这方面的要求。 3.LED、控制装置和灯具相互配合的要求 这一部分标准按产品可分为： (1)光源对控制装置的设计要求 灯的控制装置是为光源服务的。应该说，灯的控制装置安全指标是最重要的，但其考核要求大部分与其它电器类同，因此比较容易理解。而作为与光源配合方面的要求相对来讲其内在机理比较深奥，光源的正常工作状态主要是靠控制装置提供的，控制装置与光源的配合性能好坏直接关系到光源的发光效率、发光稳定性和使用寿命，并且影响到系统的综合能效。 (2)光源对灯具的设计要求 光源在装入灯具后，其工作时的工况取决于灯具的设计结构。如果灯具的设计结构不合理，同样会严重影响光源的正常工作和使用寿命。例如，使用LED的道路灯具，既要求灯具有良好的密封，以保证防尘、防水功能，又要求具有良好的散热功能，以保证LED可以在诸多不利条件下，其结温仍然处于合理的水平。 4.电源对照明电器工作时的考核条款 作为用电器，必须遵守电源对它的考核要求，这样才能保证供电系统的正常运行并且能保持较高的供电效率。这方面的考核条款有GB17625.1/IEC61000-3-2线路功率因数、电源电流谐波和GB17625.2/IEC61000-3-3的电压跌落和闪烁。 5、对外界的的电磁干扰限制以及抵抗外界的电磁干扰 作为用电器，应该限制对其他电器的电磁干扰(EMI)，例如GB17743/CISPR15中的电源端子骚扰和辐射骚扰，同时还要能够抵抗各种可能的电磁干扰(EMS)，例如IEC61547、FCC等标准中的抵抗各种电磁干扰的条款。 二、照明用LED及其最终产品应用标准的识别和简介 从上面介绍的有关内容可知，针对任何一种产品，一般都不是某一单独的标准就能完整覆盖所有考核要求的，任一个产品标准都是针对相应产品的某一方面特性，并适用于一定的范围。一般由多个标准相互补充，引用和相互支撑，从而组成一个完整的标准体系，这是目前世界上各种标准体系都采用的惯例。 1.LED照明灯具以及最终应用产品的标准 由于我国计划经济遗留的行业分隔及众多照明行业从业人员掌握的知识面较窄的原因，常会听到一些人讲“LED照明灯具以及最终的应用产品目前没有考核的标准”，其实这种说法是很幼稚的。例如采用LED为光源的各种最终的应用产品，它们组成的灯具或自镇流灯从使用功能和产品属性方面根本没有变化，所以目前灯具的有关标准要求也几乎覆盖了对它们的考核内容。目前生产的各种采用LED光源的灯具，必须满足该种灯具对应的安全标准要求，电磁兼容要求和配光要求。另外，对该类灯具现场照明效果的考核标准也完全适合于此类灯具。也就是说，采用LED
我从事计算语言学教学和研究已经50多年，在这半个多世纪的漫长岁月中，针对计算语言学的跨学科性质，我在北京大学学习过语言学，在中国科学技术大学研究生院学习过信息科学，在法国格勒诺布尔理科医科大学学习过数学，前后花了将近20年的时间更新自己的知识，成为跨学科背景的计算语言学家。现在我们已经进入了信息网络时代，以自然语言信息处理作为研究目标的计算语言学正越来越受到语言学家的关注。然而，由于大多数语言学家仅具有文科背景，他们对于计算语言学中涉及的数学知识和计算机知识了解不多，尽管他们怀着关注计算语言学的强烈愿望，可是一旦看到计算语言学的专业文献、接触到其中的数学和计算机方面的问题，往往望而生畏，敬而远之。他们精研通达的语言学知识，难以与数学知识和计算机知识融会贯通起来，这是十分可惜的！
我常常想，如果有计算语言学家能够用一般语言学家可以理解的方式，深入浅出地阐述计算语言学的原理和方法，一定会吸引更多的语言学家参加到计算语言学的队伍中，更好地推动我国计算语言学的教学和研究。
2004年我在英国伯明翰大学访问时，在伯明翰市中心的一个书店里偶然发现了Ruslan Mitkov主编的《牛津计算语言学手册》，很快就被它简洁明了、深入浅出的写作风格吸引住了。我觉得这本书就是我多年来梦寐以求的深入浅出的计算语言学著作，非常适合文科背景的语言学家阅读，决心把这本书引进到国内来。
2005年回国之后，我马上找到外语教学与研究出版社的朋友，向他们介绍这本书的价值。他们被我的诚意感动，很快就决定引进这本书，并且与牛津大学出版社商量，双方一致同意合作在国内出版。2009年9月，《牛津计算语言学手册》正式在国内发行。这是一件大快人心的好事！
本书由Ruslan Mitkov教授主编，收录了包括语言学家、计算机专家和语言工程人员在内的49位学者撰写的38篇针对计算语言学主要领域的综述性文章，各章的写作风格力求一致，使得全书前后关联、浑然一体、可读性强。《牛津计算语言学手册》内容丰富、深入浅出，全面地反映了国外计算语言学的最新成果，是我们了解国外计算语言学发展动向的一个窗口，正好满足了我国语言学界学习和了解国外计算语言学的研究成果和最新动态的要求。
本书主编Ruslan Mitkov是计算语言学家及语言工程专家，毕业于德国德累斯顿大学（Dresden University），现为英国伍尔弗汉普顿大学（University of Wolverhampton）教授。他的研究兴趣是回指消解、机器翻译和自动索引，曾于2002年出版过名为《回指消解》（Anaphora Resolution）的专著。著名计算语言学家Martin Kay（马丁?凯伊）为本书作序。Martin Kay是美国斯坦福大学语言学教授，曾任计算语言学会主席、国际计算语言学委员会主席，是国际计算语言学界的领军人物。
二、内容简介
本书内容分三大部分：1.与计算语言学有关的语言学基础理论（1～9章）;2.计算语言学中自然语言的处理、方法与资源（10～26章）;3.计算语言学的应用（27～38章），几乎涵盖了计算语言学的所有领域。书末有按照字母顺序编排的计算语言学术语表，每个术语均有简要的定义和解释，便于读者查询。下面分别介绍各章的内容。
第1章“音系学”（phonology）介绍了描写音系学和计算音系学的基本知识，着重介绍了非线性音系学中的有限状态模型、音位的特征-值矩阵描述方法以及音系学研究中的计算工具。
第2章“形态学”（morphology）介绍了诸如语素、词、屈折、派生等形态学的基本知识，分析了形态学对于音系学的影响，着重介绍计算形态学中的有限状态分析方法，并介绍了双层形态学和双层规则的形式化描述方法。最后介绍了结构段形态学。
第3章“词典学”（lexicography）首先简要地回顾了词典学的发展历史，接着讨论了人编词典在计算机应用中的不足，说明了计算词典学对于传统的词典编纂技术提出的挑战。本章着重讨论了词汇在计算语言学中的功能以及计算技术在词典编纂中的作用;说明了计算技术改变了词典编纂工作的面貌，为新型词典的编纂提供了有力的技术手段。本章强调指出，计算机辅助的词典编纂应该成为今后词典编纂工作的发展方向。
第4章“句法学”（syntax）首先列举了一些有趣的句法现象，分析了这些现象在计算上的意义，接着介绍正则语法和有限状态语法、上下文无关的短语结构语法、转换语法、扩充转移网络、各种基于约束的特征结构语法（功能语法、词汇功能语法、中心语驱动的短语结构语法、PATR语法）。最后，介绍了两种在语言学和计算上有意义的句法框架（广义短语结构语法、树邻接语法）。
第5章“语义学”（semantics）集中介绍了计算语义学的基本内容。首先讨论语义的表示问题，介绍了语义的高阶逻辑（higher-order-logic）表示法和语义的特征值矩阵（Attribute-Value Matrix）表示法。其次讨论句法语义接口，介绍了“并行对应模型”（Parallel Correspondence Model，简称PCM）;针对 Frege的“组成性原则”（principle of compositionality），介绍了“非组成性的语义学”。最后介绍了语义解释的动态模型。
第6章“话语”（discourse）首先列举了一些话语平面的现象，阐明“话语”研究的对象是句子之间的关联问题，计算语言学中的话语研究要揭示句子之间关联的机制。接着讨论参照表示（referring expressions）和话语结构（discourse structure），说明参照表示的工作原理和参照表示的选择方法，并讨论主题（theme）与述题（rheme）、话题（topic）与焦点（focus），以及预设（presupposition）、蕴含（implicature）等问题。最后讨论“话语树”（discourse tree），介绍了“修辞结构理论”（rhetorical structure theory）和“中心理论”（centering theory）。
第7章“语用学和对话”（pragmatics and dialogue）讨论语用学及其在计算机对话模型中的应用。首先介绍言语行为（speech act）、言外语力（illocutionary force）、合作原则（cooperative principle，简称CP）、关联（relevance）等语用学的基本概念，并且介绍了意图（intention）、信念（belief）、知识（knowledge）和推论（inference）等与概念表达有关的问题。着重讨论了计算语用学中的对话模型（dialogue model），说明了从话语行为到对话行为的计算机制，并介绍了对话的管理模型（dialogue management models）。
第8章“形式语法与形式语言”（formal grammars and languages）介绍形式语言理论的基本知识，分别论述了形式语法和自动机，把形式语法看成是语言的生成装置，把自动机看成语言的识别装置。为了便于文科背景的读者理解本章的内容，对于一些基本概念都给出了定义和实例;为了避免抽象的数学推理，对于一些基本的结论不在数学上加以证明。首先介绍了Chomsky的形式语法，给出了形式语法的Chomsky分类，分别讨论了上下文无关语言（context-free languages）、线性和正则语言（linear and regular languages）、半线性语言（semilinear languages）、上下文有关语言（context-sensitive languages）、柔性上下文有关语言（mildly context-sensitive languages）。接着介绍自动机理论，分别讨论了有限自动机（finite automata）、下推自动机（pushdown automata）、线性有界自动机（linear bounded automata）、图灵机（Turing machine）。
第9章“计算复杂性”（complexity）介绍自然语言处理中的计算复杂性问题。首先介绍计算复杂性的度量方法和计算复杂性的类别，分别讨论了多项式算法（Polynomial algorithm，简称P）和非确定多项式算法（Nondeterministic Polynomial algorithm，简称NP），并介绍了自然语言处理中关于“NP完全问题”（NP-complete problem）的一些研究。接着讨论正则语言问题的计算复杂性，介绍了确定性（determinism）和非确定性（non-determinism）的概念、线性（linearity）和有限状态特性（finite-stateness）的概念，说明了有限状态方法的可应用性。然后讨论上下文无关语言的计算复杂性，介绍了基于搜索的上下文无关识别（search-based context-free recognition）、自顶向下识别（top-down recognition）、线性时间与空间中的确定性语法识别（deterministic grammar recognition in linear time and space）。最后讨论了概率语法和启发式搜索、并行处理和实际效用等问题，说明计算复杂性分析在理解自然语言的复杂性以及在建立实际的自然语言处理系统中的用途。
第10章“文本切分”（text segmentation）介绍两方面的内容：一方面是“词例还原”（tokenization），一方面是“句子分离”（sentence splitting）。词例还原的目标是把文本中的单词、标点符号、数字、字母数字字符切分出来，以便进行进一步处理。本章分别介绍了单词自动切分、缩写切分（例如：“Mr.，Dr.，kg.”中的小黑点）、连字符处理（例如：“self-asessment，forty-two，F-16”中的连字符）的技术，并且讨论了汉语和日语等东方语言中有关“词例还原”（也就是“切词”）的特殊问题。句子分离的目标是把文本中的句子分离出来，在很多自然语言处理系统中，都需要进行句子分离。本章介绍了基于规则的句子分离、基于统计的句子分离、非规范输入文本中的句子分离等技术。
第11章“词类标注”（part-of-speech tagging）介绍了词类标注器（POS tagger）的设计技术以及兼类词的排歧（disambiguation）方法。简要回顾了词类标注发展的历史，介绍了基于局部性手写规则的词类标注器、基于n-元语法的词类标注器、基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）的词类标注器、基于机器学习的词类标注器、基于全局性手写规则的词类标注器、基于混合方法的词类标注器，重点介绍了手工排歧语法（handwritten disambiguation grammars）。
第12章“句法剖析”（parsing）介绍了自动句法剖析的基本概念和关键技术。句法剖析的深度因自然语言处理的具体要求的不同而不同，有浅层的句法剖析（shallow parsing），也有深层的句法剖析（deep parsing）。本章首先介绍了浅层句法剖析，这种剖析只要把句子剖析为语块（chunks）就可以了。之后，介绍了依存剖析（dependency parsing）。在介绍上下文无关剖析（context-free parsing）时，比较详细地讨论了CYK算法、自底向上剖析、左角分析法、自底向上的活性线图分析法（bottom-up active chart）。在介绍基于合一的剖析（unification-based parsing）时，讨论了特征-值矩阵。剖析时可能得到若干个结果，因此，本章还讨论了剖析结果的排歧问题。最后，讨论了剖析算法准确性的评测、剖析程序的效率以及剖析语法覆盖面的度量方法等问题。
第13章“词义排歧”（word-sense disambiguation，简称WSD）讨论如何利用上下文来确定多义词的准确意义。首先介绍了在计算语言学研究早期所提出的WSD优选语义学方法、词专家剖析方法。这些方法由于缺乏可供使用的词汇资源，出现了“知识获取的瓶颈问题”（knowledge acquisition bottleneck）。这些问题由于大规模词汇库和知识库的出现而得到缓解，又由于统计方法和机器学习方法的应用而可以从语料库中获取精确的数据。近年来，在WSD中普遍使用基于词典的方法、联结主义方法（connectionist）、统计方法、机器学习方法，取得了很大的进步。最后讨论WSD的评测，介绍了SENSEVAL的评测活动，并介绍WSD的一些实际应用。
第14章“回指消解”（anaphora resolution）首先列举了一些回指现象，说明了回指现象的各种变体。接着讨论回指消解所需要的知识源、回指消解的过程、回指消解在自然语言处理中的应用。最后回顾了回指消解研究的发展历史和现状，讨论了今后回指消解研究中应当注意的问题。
第15章“自然语言生成”（natural language generation，简称NLG）介绍了自然语言生成研究的理论和实践问题，力图说明在人们的心智上以及在计算机中，语言究竟是怎样产生出来的。自然语言生成是一个知识密集的问题，可以从语言学、认知科学和社会学的角度来探讨。可以把自然语言生成看成一个映射问题，也可以把它看成一个选择问题，还可以把它看成一个规划问题。自然语言生成可以分为四个问题：宏观规划（macroplanning）、微观规划（microplanning）、表层实现（surface realization）、物理表达（physical presentation）。对于宏观规划，介绍了说话内容的规划、文本的规划，以及使用修辞结构理论的规划方法;对于微观规划，着重介绍了词汇生成的问题。最后介绍了表层生成的技术。
第16章“语音识别”（speech recognition）研究如何把作为声学信号的声波转换为单词的序列。现在，最有效的语音识别方法是语音信号统计建模的方法。本章简要地介绍了语音识别中的主要方法和技术：声学语音信号的建模、语音识别中的词汇表示、语音识别中的语言模型和解码。重点介绍独立于说话人的大词汇量连续语音识别（large-vocabulary continuous speech recognition，简称LVCSR）的最新的技术。目前，语音识别主要应用于自动听写机的设计、口语对话系统、语音文献的自动转写、语音信息检索等领域中。最后讨论了语音识别技术未来的研究前景。
第17章“文本-语音合成”（text-to-speech synthesis，简称TTS）介绍文本-语音合成的最新成果。TTS既涉及自然语言处理技术，也涉及数字信号的处理技术。本章主要从自然语言处理的角度来介绍TTS。首先介绍TTS系统的概貌以及它的商业应用价值。然后描述TTS系统的功能结构以及TTS系统的组成部分，TTS系统中的自动形态-句法分析、自动语音分析、自动韵律生成，说明了如何从文本中近似地计算语音的声调和时长。最后介绍了声波生成的两种技术：规则合成技术（synthesis by rules）与毗连合成技术（concatenative synthesis）。
第18章“有限状态技术”（finite-state technology）首先举例介绍有限状态语言、词汇转录机、重写规则等基本概念，然后介绍基本正则表达式的运算方法和复杂的正则表达式，最后讨论有限状态网络的形式特性。
第19章“统计方法”（statistical methods）介绍了计算语言学中的统计方法。目前，统计方法已经成为自然语言处理的主流方法。本章首先介绍数理统计的基本概念（如：样本空间、概率测度、随机变量、条件概率、熵、随机过程）以及如何把它们应用于自然语言的模拟问题，分别介绍了隐马尔科夫模型（hidden Markov models）和最大熵模型（maximum-entropy models），最后介绍了这些模型的一些技术细节，如：韦特比搜索（Viterbi search）、最大熵方程（maximum-entropy equation）等。
第20章“机器学习”（machine learning）介绍了如何通过有指导的训练实例（supervised training examples）来自动地获取语言资源中蕴含的决策树（decision-tree）和规则（rules），描述了怎样从经过标注的训练实例中进行推理的各种算法和知识表达技术，并介绍了如何使用已经获得的知识来进行分类的基于实例的分类方法（instance-based categorization），较详细地介绍了k-邻近分类算法（k nearest-neighbour categorization algorithm）。这些机器学习的技术可以应用来解决计算语言学中的形态分析、词类标注、句法剖析、词义自动排歧、信息抽取、前指消解等各种各样的问题。
第21章“词汇知识的获取”（lexical knowledge acquisition）首先介绍了词汇知识自动获取的一些背景，包括词汇知识的形式、词汇知识获取的资源和工具、单词的共现和相似度。然后介绍了从语料库中自动获取词汇的搭配关系（lexical collocation）和联想关系（lexical association）的方法，词汇相似度（similarity）计算与叙词表（thesaurus）构建的方法，动词的次范畴框架（subcategorization frame）的获取方法;分析了词汇语义学（lexical semantics）和词汇知识获取的关系。最后介绍了从机器可读的词典中获取词汇知识的方法。由于在自然语言处理中越来越重视词汇知识的作用，自然语言处理的形式模型中越来越多地采用“词汇化”（lexicalized）的方法，词汇知识的自动获取是当前计算语言学研究的亮点之一。
第22章“评测”（evaluation）专门讨论自然语言处理系统的评测问题。评测是推动自然语言处理研究发展的一个重要手段，评测的结果对于自然语言处理系统的投资者、开发者和使用者都是很有价值的。在自然语言处理技术发展的早期主要使用基于技术的评测（technology-based evaluation），在自然语言处理技术比较成熟时，就可以使用以用户为中心的评测（user-centred evaluation）。根据评测时的输入与输出，评测技术又可以分为分析成分的评测（evaluation of analysis components）、输出技术的评测（evaluation of output technologies）和交互系统的评测（evaluation of interactive systems）。分析成分的评测把语言映射为它的内部表达作为输出（例如：有标记的片段、树形图、抽象的意义表达式等）。输出技术的评测要把处理的结果用具体的语言表示出来（例如：文摘、生成的文本、翻译的译文等）。这种评测可以分别使用内部评测指标（intrinsic measures）和外部评测指标（extrinsic measures）来进行。交互系统的评测容许用户与系统进行交互。本章总结了评测的各种技术，并指出它们的优点和缺点。
第23章“子语言和可控语言”（sublanguage and controlled language）首先讨论了在限定语义领域中的计算语言学，指出了在当前的水平之下，在某些限定领域中应用自然语言处理技术的必要性。然后举例说明了某些自发形成的子语言，分析了子语言的特性，讨论了子语言在机器翻译、文本数据抽取、自然语言生成、自动文摘中的应用问题。接着讨论可控语言，分析了使用可控语言的必要性和局限性，介绍了可控语言的一个实例――简化英语AECMA。最后讨论子语言与可控语言的关系，分析了把子语言转变为可控语言的途径。
第24章“语料库语言学”（corpus linguistics）主要讨论了语料库在自然语言处理中的应用问题。首先从语料的抽样框架、语料的代表性、语料的平衡性等方面说明了建立语料库的基本要求，简要地回顾了语料库的发展历史，然后着重地讨论了语料库的标注（annotation）问题。标注过的语料库的优点是：开发和研究上的方便性、使用上的可重用性、功能上的多样性和分析上的清晰性。学术界对于语料库标注的批评主要来自两方面：一方面认为，语料库经过标注之后失去了客观性，所得到的语料库是不纯粹的;另一方面认为，手工标注的语料库准确性高而一致性差，自动或半自动的标注一致性高而准确性差，语料库的标注难以做到两全其美，而目前大多数的语料库标注都需要人工参与，因而很难保证语料库标注的一致性。在分析了语料库在自然语言处理中的应用问题之后，作者指出，不论标注过的语料库，还是没有标注过的语料库，在自然语言处理中都是有用的，语料库语言学有助于计算语言学的发展。
第25章“知识本体”（ontology）讨论了知识本体及其在自然语言处理中的应用。首先，分别介绍了哲学传统的知识本体、认知和人工智能传统的知识本体、语言学传统的知识本体，并讨论了语言学中的知识本体与词汇语义学的关系;然后，说明在自然语言处理中，知识本体可以用来帮助系统进行语言的结构分析（例如：英语中的PP附着问题、错拼更正、句法检错、语音识别），也可以用来进行局部的自然语言理解（例如：信息检索中的问题搜索、文本分类），并具体说明了知识本体在信息检索、信息抽取、自动文摘、语义相似度计算、词义排歧中的应用。
第26章“树邻接语法”（tree-adjoining grammar，简称TAG）介绍一种局部化的语法形式模型：树邻接语法（TAG）和词汇化的树邻接语法（lexicalized tree-adjoining grammar，简称LTAG）。首先讨论上下文无关语法CFG的局部化问题，说明TAG与CFG的不同：TAG以句法结构树作为核心操作对象，在树的基础上来组织语言知识，它的产生式规则也对应着树结构，它以线性的一维形式来表达二维的树结构;而CFG以符号串作为操作对象，CFG是一个基于符号串的形式语法，而TAG是基于树的形式语法。然后讨论上下文无关语法CFG的词汇化问题，介绍了LTAG。LTAG对于TAG的扩充主要在于把每一个初始树（initial tree）和辅助树（auxiliary tree）都与某一个或某一些叫作“锚点”（anchor）的具体单词关联起来。最后讨论LTAG的一些重要特性及其与别的形式系统的关系。
第27章“机器翻译：总体回顾”（machine translation：general overview）介绍了从20世纪50年代到90年代的基于规则的机器翻译系统（rule-based machine translation，简称rule-based MT）的主要概念和方法：直接翻译方法、中间语言方法、转换方法、基于知识的方法，并介绍了主要的机器翻译工具，简要回顾了机器翻译的历史。
第28章“机器翻译：新近的发展”（machine translation：latest developments）介绍了当前机器翻译系统的研究、开发和应用的情况，讨论了经验主义的机器翻译系统：基于实例的机器翻译（example-based MT）和统计机器翻译（statistical MT），并把它们与传统的基于规则的机器翻译系统进行了对比，同时还介绍了把各种方法融为一炉的混合机器翻译系统（hybrid MT）。当前基于规则的机器翻译的开发中，回指消解的研究以及基于中间语言和基于知识的机器翻译的研究取得较大进展，本章也做了介绍;此外，还介绍了口语的机器翻译，讨论了少数民族语言和不发达语言的机器翻译前景，讨论了因特网上的机器翻译（特别是网页翻译）问题。最后，本章介绍了译者的电子翻译工具，特别讨论了双语语料库、翻译记忆、双语上下文索引等问题，并介绍了一些面向译者的词处理工具。
第29章“信息检索”（information retrieval）主要介绍了文本的信息检索。信息检索系统的任务在于，对于用户提出的提问或者命题，给出与之有关的文献集合，作为检索的结果。首先分析了信息检索系统的软件组成成分，包括文献处理、提问处理、检索匹配技术。然后讨论自然语言处理技术对于信息检索的推动和促进作用，讲述了如何使用自然语言处理所得到的形态信息、短语信息、句法信息来改进信息检索中的索引技术，并且指出，当前的趋向是使用语义信息来进行信息检索。最后展望信息检索的发展前景。
第30章“信息抽取”（information extraction，简称IE）讨论如何从自由文本中自动地识别特定的实体（entities）、关系（relation）和事件（events）的方法和技术。本章主要讨论两种类型的信息抽取：一种是名称的自动抽取（extraction of names），一种是事件的自动抽取（extraction of events），并介绍书写抽取规则的方法。对于名称的自动抽取，本章介绍了名称标注器（name tagger）;对于事件的自动抽取，介绍了事件识别器（event recognizer）。同时，还介绍了如何从已经标注了有关名称或事件信息的文本语料库中自动地学习和抽取规则的方法，这种方法也就是信息抽取的统计模型。最后，介绍了信息抽取的评测和应用。
第31章“问答系统”（question answering，简称QA）讨论如何从大规模真实的联机文本中对于指定的提问找出正确回答的方法和技术，这是文本信息处理的一个新的发展趋向。由于QA要对指定的提问给出一套数量不多的准确回答，在技术上，它更接近于信息检索（information retrieval），而与传统的文献检索（document retrieval）有较大的区别――QA要生成一个相关文献的表作为对于用户提问的回答。与信息抽取相比，QA要回答的提问可以是任何提问，而信息抽取只需要抽取事先定义的事件和实体。在开放领域的QA系统中，使用有限状态技术和领域知识，把基于知识的提问处理、新的文本标引形式以及依赖于经验方法的回答抽取技术结合起来，这样，就把信息抽取技术大大地向前推进了一步。本章首先介绍了QA系统的类别和QA系统的体系结构，接着介绍了开放领域QA系统中的提问处理、开放领域QA系统中的提问类型以及关键词抽取技术，并讨论了开放领域QA系统中的文献处理方法和提问抽取方法，最后展示了QA系统的发展前景。
第32章“自动文摘”（text summarization）介绍对单篇或多篇文本进行自动文摘的方法。首先讨论自动文摘的性质和自动文摘的过程。接着介绍自动文摘的三个阶段：第一阶段是主题辨认（topic identification），第二阶段是主题融合（topic fusion），第三阶段是文摘生成（summary generation）;并介绍了多文本的自动文摘。最后，介绍自动文摘的评测方法，讨论了自动文摘评测的两个指标：压缩比（compression ratio，简称CR）和内容保留率（retention ratio，简称RR）。
第33章“术语抽取和自动索引”（term extraction and automatic indexing）介绍术语自动处理的技术。术语广泛地出现在科技文献中，术语的自动识别对于科技文献的分析、理解、生成、翻译具有关键性作用。随着网络的普及和数字技术的发展，出现在互联网、政府、工业部门和数字图书馆中的专业文献日益增多，术语的自动处理对于这些文献的信息检索、跨语言问答、多媒体文本自动索引、计算机辅助翻译、自动文摘等都具有重要作用。本章把面向术语的语言自动处理分为术语发现（term discovery）和术语识别（term recognition）两个部门，分别介绍了主要的技术和系统，最后介绍了双语言术语的自动抽取技术。
第34章“文本数据挖掘”（text data mining，简称TDM）介绍了本文数据挖掘技术。文本数据挖掘的目的在于从大规模真实文本数据中发现或推出新的信息，找出文本数据集合的模型，发现文本数据中所隐含的趋势，从文本数据的噪声中分离出有用的信号。本章首先讨论文本数据挖掘与信息检索的区别，分析了文本数据挖掘与计算语言学和范畴元数据（category metadata）的关系。本章举出实例，具体说明了怎样使用生物医学文献中的文本数据来推测偏头痛（migraine headaches）的病因，怎样使用专利文献中的文本数据来揭示专利文本与已经发表的研究文献之间的关系，并介绍了LINDI（Linking Information for Novel Discovery and Insight）系统。这个系统的软件能够根据大规模的文本集合来发现文本中蕴含的重要的新信息。
第35章“自然语言接口”（natural language interaction简称NLI）介绍计算机自然语言接口系统。这样的NLI系统可以把用户使用的口头自然语言或书面自然语言提出的问题转化为计算机可以处理的形式。首先介绍了NLI系统的基本组成部分、意义表达语言（meaning representation language，简称MRL）、同义互训软件（paraphraser）、问题生成软件（response generator）以及可移植工具（portability tools）。然后介绍口语对话系统（spoken dialogue systems，简称SDS），分别介绍了SDS的单词识别软件、任务模型、用户模型、话语模型、对话管理软件、消息生成软件、语音合成软件。最后讨论SDS系统的灵活性、现状以及将来的应用前景。
第36章“多模态和多媒体系统中的自然语言”（natural language in multimodal and multimedia systems）讨论自然语言在多模态系统和多媒体系统应用中的重要作用，说明了怎样把自然的口语或书面语与多媒体输入协同地融合为一体，怎样把自然语言与其他的媒体结合起来以生成更加有效的输出，怎样使用自然语言处理技术来改善多媒体文献的存取。首先介绍包含自然语言的多模态和多媒体输入的分析问题，讨论了怎样把自然语言处理技术作为多模态分析的基础，怎样把不同的模态结合起来的技术。接着介绍包含自然语言的多媒体输出的生成问题，讨论了怎样把自然语言处理技术作为多媒体生成的基础，并讨论了不同模态的协调问题（包括不同模态的配置、不同模态输出的裁剪、模态输出中空间和时间的配合）。还讨论了用于多媒体数据存取的自然语言处理技术（包括基于自然语言处理的图形和图像检索、图形和图像数据库的自然语言接口、多媒体信息的自然语言摘要）。最后讨论在多媒体环境中使用语言的问题。
第37章“计算机辅助语言教学中的自然语言处理”（natural language processing in computer-assisted language learning）介绍在计算机辅助语言教学（computer-assisted language learning，简称CALL）中使用自然语言处理技术的问题。首先介绍CALL的发展历史，接着介绍在自然语言处理背景下的CALL，语料库与CALL，双语语料库，讨论自然语言处理技术在形态学教学、语法教学、偏误的识别与诊断中的应用。最后讨论自然语言处理技术在CALL中应用的评估问题。
第38章“多语言的在线自然语言处理”（multilingual on-line natural language processing）讨论在因特网上的多语言处理问题。因特网现在已经发展成多语言的网络，英语独霸互联网天下的局面已经成为历史，非英语的网站越来越多，语言障碍日益严重。为了克服语言障碍，机器翻译当然是一个最重要的手段，除了机器翻译之外的各种使用自然语言处理技术的多语言处理工具也雨后春笋般地开发出来。本章介绍了语种辨别（language identification）、跨语言信息检索（cross-language information retrieval，简称CLIR）、双语言术语对齐（bilingual terminology alignment）和语言理解助手（comprehension aids）4个方面的研究情况。语种辨别的目的在于让计算机自动地判断书面文本是用什么语言写的，这显然是多语言自动处理必须经过的第一步。跨语言信息检索CLIR的目的在于使用一种语言提问来检索其他语言文本的信息。本章介绍了在CLIR中的译文发现技术（finding translation）、翻译变体的修剪技术（pruning translation alternatives）和翻译变体的加权技术（weighting translation alternatives）。在这些应用中，双语言词典或多语言词典是最重要的资源，而这些词典的覆盖面可以通过使用双语言术语对齐的技术来加以提升。语言理解助手的功能在于给用户提供软件工具来理解外语书写的文本，而不必使用全自动机器翻译的技术。本章介绍了施乐公司欧洲研究中心（Xerox Research Centre Europe，简称XRCE）的语言理解助手LocoLex和语义模型，并介绍了施乐公司使用语言助手来改善数字图书馆Callimaque的技术。
本章最后附有各章作者简介、计算语言学术语表、作者索引和主题索引，便于读者查阅。
三、简评
本书是手册性的专著，有如下三个明显特点：
1.深入浅出。本书各章写作风格一致，内容协调，浑然一体，特别适合对计算语言学感兴趣和初入门的读者阅读。本书使用流畅的文笔和有趣的实例来介绍艰深的技术问题，尤其适合文科背景的读者阅读。
2.专家执笔。本书的38章分别由各个领域内的46位知名专家执笔，由于这些专家具有所属领域的精湛知识，对于自己的领域有深刻的理解，有力地保证了本书的学术质量和专业水平。
3.涵盖全面。本书几乎涵盖了计算语言学的所有领域，反映了当前计算语言学的最新成就，使我们对计算语言学能够获得全面而系统的认识。
我国曾经翻译出版过有关计算语言学和自然语言处理的大部头专著，如冯志伟和孙乐翻译的《自然语言处理综论》（电子工业出版社，2005）被称为自然语言处理教材的“黄金标准”。但是，这部专著主要针对理工科背景的读者而写，数学公式较多，文科背景的读者阅读和理解起来常常会感到困难。与《自然语言处理综论》相比，本书尽量避免使用繁难的数学公式，文笔浅显而流畅，内容新颖而有趣，更适合文科背景的读者阅读。目前，计算语言学这个新兴的学科不仅吸引了大量理工科背景的研究人员，同时也有不少文科背景的研究人员投身到计算语言学的研究行列中来。本书的上述特点正好可以满足文科背景研究人员的需要。当然，由于本书内容涵盖面广、专业性强，对理工科背景的研究人员也有很大的参考价值。
〔关键词〕知识图谱；专利地图；科技竞争态势分析；科技创新
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.09.020
〔中图分类号〕G250252 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2015）09-0105-06
〔Abstract〕This paper presented a method of science and technology competitive situation analysis based on knowledge mapping and patent map from the perspective of the relevance of science and technology，which using academic papers and patents information together.The status and trends of science and technology competition could be disclosed and described from three aspects，Sci.& petitive environment，Sci.& Tech.innovation environment，competitive organizations and persons，through using knowledge mapping and patent map to reveal the analysis results visually from different views.It could assist and guide the Sci.& Tech.innovation activity effectively.At the same time，the method of Sci.& petitive situation analysis was demonstrated to be practical by the example of Sci.& Tech.domain of Tension Leg Platform（TLP）.
〔Key words〕knowledge mapping；patent map；science and technology competitive situation analysis；science and technology innovation
党的十做出了实施创新驱动发展战略的重大部署，强调科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。在开展科技创新活动当中，十分有必要对当前的科技竞争态势有清醒的认识和深刻的把握，否则科技创新活动就可能遭遇失败或者走弯路。现今，国际竞争呈现出越来越激烈的态势，这就越发要求采用科学的方法和手段来进行科技竞争态势的分析，正确把握科技竞争的客观现状，有效协助、引导科技创新活动的开展。
1 研究思路与方法
11 研究思路
科技竞争是一个较宽泛的概念，本文所指科技竞争主要是从竞争态势的角度来看待科学与技术的研究与发展状况。这种理解既不同于技术竞争，也不同于科技竞争力：技术竞争仅指技术层面，并不包含科学研究方面；科技竞争力重在对科学技术水平进行比较和评价。
进行科技竞争态势分析的方式方法多种多样，相关研究也较多。本文主要从科学与技术的关联性角度，将科学研究与技术研发两方面结合起来，进行科技竞争态势分析研究。这主要是考虑到现代科学与技术之间的发展演变日益加快，特别是在高新科技领域，产品的开发、产业的发展不再只依赖于相关技术的研发，同样取决于相关基础理论（科学）研究的水平和进展。因此，结合利用科学研究与技术研发两方面的信息，进行科技竞争现状及趋势的分析，迎合了当下科技时代的发展需要，具有一定的现实意义。
科学知识一般包含在图书和学术论文当中，技术知识一般包含在专利文献当中。因此，了解某一领域的科技状况可以通过收集、整理、分析该领域的图书、学术论文、专利等文献来实现。具体到进行科技竞争分析时，一般主要从学术论文和专利两方面，获取相关科技文献并进行分析，以达到掌握科技竞争状况的目的。
目前，结合利用学术论文和专利信息进行科技竞争分析方面的研究尚较少。卞志昕（2009）提出在专利地图的基础上增加学术论文相关信息，制作出技术情报地图[1]；该研究的目标仍限于技术情报层面。陈韫春（2010）提出基于科研论文和专利的视角，分析我国科研现状和存在的问题[2]；该研究仅进行理论层面探讨，并未做进一步的深入研究或实践。陶蕊等（2013）基于论文和专利数据进行中美清洁煤技术研发实力与合作趋势分析[3]；该研究仅针对中美两国进行比较，比较的角度也仅限研发实力、研发机构两方面。余敏杰等（2014）将论文引文分析与专利分析相结合，分析微结构光纤技术及其产业的发展态势[4]；该研究以专利信息分析为主，对于论文信息仅进行引文分析。王曼娜等（2014）基于博硕士论文与专利的分析，了解我国再生水领域的研究和应用趋势[5]；该研究重在通过论文和专利信息来了解有关研究进展。
目前的相关研究，一方面没有充分挖掘学术论文或专利数据所包含的信息，结合分析的角度不够全面；另一方面，并未针对科技竞争态势进行专门的研究。针对目前已有研究的不足，本文重点针对科技竞争态势，充分挖掘、结合学术论文和专利数据所包含的信息，研究分析的方式方法，实现较深入全面掌握科技竞争现状和趋势的目标。
12 研究框架与方法
当前，最为有效的信息分析方式是借用先进的信息技术手段，采用可视化方法对分析结果进行形象化揭示和展示。对学术论文所包含的科学信息进行分析一般采用科学知识图谱[6]，对专利所包含的技术信息进行分析一般采用专利地图[7]。但无论是知识图谱还是专利地图，其本质均是采用可视化方法对科技信息分析结果进行形象化揭示，从静态理解是指形象化表示后的有关科技信息的各种图形表格、分布图等，从动态理解是一种分析并形象化揭示科技信息的综合性方法。
本文结合利用知识图谱和专利地图，将学术论文和专利信息分析结合在一起，实现对科技竞争态势进行全面分析的目的，研究框架如图1所示，即基于知识图谱和专利地图的科技竞争态势分析方法。
由图1可见，对于科技竞争态势的把握，主要从科技竞争环境、科技创新环境、竞争机构和人才三方面进行分析揭露。
（1）科技竞争环境分析。主要从时间和空间两个维度进行分析揭示。时间维度的分析即从历史的角度来分析科技发展的趋势，需要结合科学研究趋势图和技术研发趋势图来进行，或将两者合二为一。空间维度的分析即从地域分布的角度来分析科技研发的主要区域及其水平，需要结合科学研究地域分布图和技术研发地域分布图来进行。
（2）科技创新环境分析。当前科技竞争的核心体现在科技创新，因此科技创新环境已成为了解科技竞争态势的重要方面。学术论文和专利分别属于知识创新和技术创新的最主要成果，因而可以结合科学研究热点图和技术研发重点及趋势图，来进行知识创新热点和技术创新重点及趋势分析，从而实现对科技创新环境的掌握。
（3）竞争机构和人才分析。科技的竞争就是人才的竞争，人才通常依靠机构（组织）的力量来开展科技研发和创新活动；因此，掌握科技竞争水平较高的机构和人才队伍情况，也是了解科技竞争态势的重要方面。竞争机构分析是为了挖掘出科技研发水平和实力较高的一些科技研发机构，需要结合科学研究机构实力图和技术研发机构实力图来进行。竞争人才分析是为了挖掘出科技研发水平和实力较高的一些科技研发团队，需要结合科学研究团队实力图和技术研发团队实力图来进行。
2 实证――以张力腿平台（TLP）为例
张力腿平台（TLP）是海洋石油、天然气工业从近海向深海发展过程中诞生的一种新型平台，是我国重点发展的新兴海洋工程装备（海洋工程装备产业是我国战略性新兴产业之一），它是一种垂直系泊，通过数条张力腿与海底的顺应式平台相接[8-9]。
在科技文献数据的采集和获取方面，学术论文数据采集自爱思唯尔（Elsevier）的Scopus数据库，这主要是考虑到Scopus的数据较汤森路透（Thomson Reuters）的Web of Science数据更为全面；专利数据则是采自汤森路透（Thomson Reuters）的德温特创新索引（DII）数据库，该数据库专利数据较全面、规范。在以上两个数据库中分别检索、获取张力腿平台的学术论文和专利数据，共计获得学术论文1 673篇、专利399件；由于以上数据的检索时间为2015年初，而学术论文和专利信息的公开往往需要一定的周期，因此仍有部分2014年的数据还没有公开，所以2014年的数据量会比实际的偏少一点。
采用本文上节所述研究框架和方法，绘制相应知识图谱和专利地图，对张力腿平台的（国际）科技竞争态势进行分析。进行数据分析及制图的工具包括BibExcel[10]、Pajek[11]、VOSviewer[12]等。
21 TLP科技竞争环境分析
211 科技发展趋势分析
统计有关张力腿平台的历年学术论文和专利数量，制作其科技研发趋势图，如图2所示。
从图2可见张力腿平台的科技发展趋势：理论研究（论文）比技术开发（专利）早五六年，且活跃程度要高不少，反映出张力腿平台尚存在一些基础性问题没有得到很好的解决，导致其应用不是很广泛、深入，但也说明其进一步研发的空间还很大；从历史发展趋势看，理论研究与技术开发的趋势大体上一致；在20世纪80年代中期至90年代早期，出现过一次科技研发的高潮期，之后开始跌荡式下降，在2001年左右陷入相对低谷期；自2002年左右科技研发活动又开始缓慢地反弹，直到近三四年，才开始出现爆发式增长并持续至今；目前，张力腿平台的理论研究与技术开发均处在新的快速发展期。
212 科技研发地域分布分析
统计各国家/地区有关张力腿平台的学术论文和专利数量，分别制作其科学研究和技术研发地域分布图，如图3和图4所示。
从图3和图4可见世界主要国家/地区在张力腿平台方面的科技研发实力和水平：美国无论是在基础理论研究还是在技术开发方面，均具有绝对的领先优势，在技术开发方面优势更加的显著；除美国之外的其他国家，中国和挪威的科技研发力量相对较强，挪威在理论研究方面稍强于中国，而中国则在技术开发方面稍强于挪威；其他具有一定科技研发实力的国家有英国、日本、澳大利亚等。
22 TLP科技创新环境分析
221 知识创新热点分析
统计有关张力腿平台的学术论文中关键词的出现频次，选择出现频次较高的关键词进行共现分析，并制作共现图谱，如图5所示，即科学研究热点图。
从图5可见，张力腿平台的科学研究和知识创新热点主要有4个方面：（1）基于平台的石油开采技术，主要集中在海底取油立管及结构设计等方面；（2）系索系统研究，主要进行计算模拟、动态分析等；（3）平台的结构分析和设计，主要考虑涡流和风力影响、疲劳性能和可靠性等；（4）平台的动力响应分析，主要运用水动力学、有限元分析等方法。
222 技术创新重点及趋势分析
统计有关张力腿平台的专利技术分类（IPC）情况，专利量较多的IPC类别即张力腿平台的技术研发和创新重点；
从图6可见，在近十年间（2005-2014年），关于张力腿平台的技术创新活动（B63B35/44）呈现出增长趋势，特别是在近几年；在平台的海上停泊方法上，对于锚泊技术（B63B21/50）的研发较多，尤其近几年发展迅速，而对于系泊技术（B63B21/00）的研发则在近几年急剧下降；在平台设计和修建方法（E02B17/00）的研究上，近十年基本保持在相对较高水平，波动不大；在海底取油立管的设计（E21B17/01）上，技术研发波动性较大，曾在2007年和2012年左右出现研发高峰，其它时间内基本呈下降趋势。
23 TLP竞争机构和人才分析
231 科技研发机构分析
分别统计有关张力腿平台的学术论文和专利的发文机构和专利申请人情况，选择发文量或专利申请量较多的机构（组织），分别制作其科学研究和技术研发机构实力图，如图7和图8所示，这些机构即具有竞争力的张力腿平台科技研发机构。
从图7可见，在张力腿平台基础理论（科学）研究方面，国际上研究实力最强的机构是美国德州农工大学（Texas A and M University），其次是荷兰皇家壳牌公司（Royal Dutch Shell）、康菲公司（ConocoPhillips）及挪威科技大学（Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet）。其他科学研究实力较强的机构还包括印度理工学院德里校区和马德拉斯校区（Indian Institute of Technology，Delhi/Madras）、挪威国家石油公司（Statoil ASA）等。
从图8可见，在张力腿平台技术研发方面，国际上研发实力最强的机构是壳牌石油公司（SHELL OIL CO），其次是美国大陆石油公司（CONOCO INC）和美国海马装备有限公司（SEAHORSE EQUIP CORP），其他技术研发实力较强的机构还包括埃克森美孚（EXXON PRODN RES CO）、深水海洋科技有限公司（DEEPWATER MARINE TECHNOLOGY LLC）、维特克灰色公司（VETCO GRAY INC）等。
232 科技研发团队分析
统计有关张力腿平台的学术论文作者和专利发明人的出现频次，选择出现频次较高的作者或发明人进行共现分析，并分别制作共现图谱，如图9和图10所示，即具有竞争力的张力腿平台科技研发团队。
从图9可见，最大的张力腿平台基础理论（科学）研究团队是一个跨国组合，主要成员包括美国德州农工大学（Texas A and M University）的Kim，MH.、Kim，CH.、Niedzwecki，JM.、Natvig，BJ.，挪威科技大学（Norwegian University of Science and Technology）的Naess，A.，挪威Statoil公司的Teigen，PS等人。其次是美国德克萨斯大学奥斯汀分校（Univ of Texas at Austin）的研究团队，主要包括Kim，SB.、Powers，EJ.、Fischer，FJ.、Hong，JY等人。其他较大的研究团队包括以Chandrasekaran，S（论文发文量最多）为核心的印度理工学院（Indian Institute of Technology）团队，以Kareem，A为核心的美国圣母玛利亚大学（Univ.of Notre Dame）团队等。
从图10可见，最大的张力腿平台技术研发团队，是由独立发明人LEVERETTE S J（专利发明最多）、RIJKEN O R、KIBBEE S E，以及壳牌石油公司的HUETE D A和KIPP R M等人组成。其次是以ALLEN D W、HENNING D L、MCMILLAN D W为核心的壳牌石油公司团队。其他较大的研发团队还包括韩国RES INST IND SCI&TECHNOLOGY团队等。
3 结 语
本文以支撑科技创新活动为导向，以全面深刻把握科技竞争态势为目标，从科学与技术的关联性角度，通过充分挖掘、结合学术论文和专利数据所包含的信息，将科学研究与技术研发两方面结合起来，设计研究出基于知识图谱和专利地图的科技竞争态势分析方法。通过多个不同角度和纬度的分析，采用知识图谱和专利地图对分析结果的可视化揭示，最终从科技竞争环境、科技创新环境、竞争机构和人才三方面，对科技竞争现状和趋势进行揭示和描述。同时，以张力腿平台（TLP）科技领域为例，实证了所设计的科技竞争态势分析方法的实用性。
由于本文所做的研究是一种方法及应用的探讨，在短时间内总结出来难免有所疏忽，其中的一些观点和表述仍值得商榷。同时，仍有一些问题需要做进一步的探讨和研究，如基础理论（科学）研究（学术论文）与技术开发（专利）之间的关联性、互动性问题等。这些研究中的不足和问题，需要在今后的研究中做进一步的改进和完善。
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关键词：自然语言处理 语言翻译 人工智能
一、引言
近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。
二、自然语言信息处理技术简介
自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。
三、智能应用
通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。
（一）自然语言信息处理在文本方面的智能应用
在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。通过近些年的努力已得到了一定的发展。自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入；另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源（如许多网页）。因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。当然，还可以提高检索的效率。目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。
如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。
【关键词】照相软件 人脸识别技术 计算机
人脸识别作为一项现代化科技技术，具有极大的发展空间。1964年，人脸识别（AFR）这一领域逐渐出现在人们的视野里，至于1991年至1997年，若干具有代表性的人脸识别算法诞生于世，到如今，以支持向量机为代表的统计学习理论被应用到了人脸识别中来。前人的侧重点在于对其算法的延伸探究，但就笔者而言，存在一定程度上专业知识的限制，因而根据自身的知识储备与探究能力，将人脸识别技术这一宽泛概念的探讨缩小至相对更贴近生活，且较为容易理解与研究的一个主题――对于照相机软件中人脸识别技术的探究，并由此展开对计算机人脸识别的部分性探究。
1 对于人脸识别技术的初步了解
科幻性质的故事往往以其并不符合实际的奇幻情节，模糊得描绘了现实世界未来的发展蓝图。这里不得不提及一部具有启发意义的电影――《生化危机》，电影中追踪主角行踪的卫星定位人脸识别技术，是否未来也将存在于我们的现实社会当中？由此，便联想到生活中照相软件的人脸识别是否也是通过相似的原理而执行的。
关于人脸识别，其本质上隶属于生物特征识别的一支。其余包含指纹识别，虹膜识别，DNA识别等技术。当今最为广泛运用的是指纹识别，但随之而来产生的是一定的安全性问题。例如去年热门的高考替考话题，指纹贴的出现使指纹识别的安全性受到质疑。而人脸识别仍处于一个不完全成熟的发展阶段，就目前现状来说，其所具有的不可复制性、自然性、不可察觉性，使其安全性与实用性都处于相对较高的水平。但同样，其技术难度也呈正比例增长。
通过对与计算机信息科技的学习，能够得出这样一个总结性结论：“人脸识别是通过计算机视觉的一些算法所实现的。”
前人对从不断更新的研究中得出，人脸识别的基本算法有四种：
（1）基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
（2）基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
（3）基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
（4）利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
当然，如今也早已存在许多其他的的算法能够支持人脸识别技术的实现。而对于该项技术的应用的范围也在逐渐扩大，门禁考勤系统、住宅安全管理、电子身份等等，都将在很大程度上的得益于其的不断发展。
让我们回到主题：照相机的人脸跟踪究竟是如何实现的呢？围绕这一问题，由浅及深，笔者将本文中的探究内容主要分为以下三个部分：
（1）图像在计算机内部的存储方式。
（2）计算机如何区分出物体与其所在背景。
（3）计算机如何定位人脸并从而实现识别功能。（注：由于照相软件只是作为一个对于人脸识别问题的切入点，单单深究照相软件会带来一定的局限性，因此二、三两点将跳过作为载体的照相软件，直接对于照相机功能背后的原理作进一步探究。）
1.1 图像在计算机内部的储存方式
计算机通过往往通过bitmap的形式来储存图像，也就是像素矩阵。
从结构上讲，计算机中储存的图像一把可以分为两大类，即矢量图和位图。矢量图通过数学公式计算获得，优点在于不会失真，但其最大的缺点是难以表现色彩层次丰富的逼真图像效果。而位图的基本思想，则是把一幅图像按照行列进行分割，所获得的点成为像素。相机所拍摄获得的照片便是以位图的形式储存的。每一幅图像均是由无数像素组成，而每一个像素对应显存中1、8、16或24位二进制数来表示颜色信息。位数决定了图像所含的最大颜色数，位数越多，图像的色彩就越丰富。
1.2 计算机如何区分出物体与其所在背景
大致的过程可以由图1所知，用相对容易理解的话来解释，计算机对于区分物体与其所在背景，首先是通过对要是别的物体提取表面特征，然后再对真实的照片提取表面特征，最终在进行匹配，配合相应的算法，这样，计算机便可以区分出物体与其所在背景。
由此所延伸的科目是计算机视觉。
正如定义所提到：计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。
通过这门科目，我们能够做到使用计算机来处理图像，并区分出目的对象。形象地说，在这门科目的辅助之下，计算机能够成为人类的第二双眼睛，对目标进行识别、跟踪和测量。
“One picture is worth ten thousand words.”图像的处理，将为人类提供巨大的便捷。
大致罗列出其处理所进行的步骤，分别是：图像获取、特征提取、检测分割、高级处理。
1.3 计算机如何定位人脸并从而实现识别功能
关于人脸的定位与识别，在很大一定程度上与区别物体与背景的技术存在着相似之处。但是人脸的定位与识别，又是更高于目标对象的识别的。这正是算法的不停更新与发展所带来的科技发展的结果。
目前比较流行的Cascade Classifier（Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器）效果还是比较好的，正脸检测到的成功率能达到90%以上。
此外，在人脸局部区域特征提取时，一种叫做CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经网络技术的运用――使用提取特征的filter对像素点进行几层处理，也为识别带来一定的便利。CNN运用到了深度学习，因此这里将拓展以下有关deep learning的概念：
deep learning的概念源于人工神经网络的研究。其三大框架为：CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络），DBN（Deep Belief Network，深度置信网络），AE（AutoEncoder，自动编码机）。而目前在CV（Computer Vision的缩写，指计算机视觉）领域应用最广的是CNN。到近来也有很多人尝试用deep learning的方法来实现人脸识别，其与先前所提到的计算机区分物体和背景的原理也是相似的。
2 结论
回到最初的问题：照相机的人脸跟踪是如何实现的？综上所述，可以获得的结论是：照相机的人脸跟踪是通过计算机视觉的一些算法实现的。但这些算法在技术方面人仍然面临着一些难点，例如，在特征识别时，外界客观因素，有如，光线、着装遮挡、目标对象的姿态、脸型、样本缺乏等等尚未解决的问题。这些都使人脸识别技术尚有巨大的可发展空间。就像前段时间由推出的How Old do I Look线上脸部侦测服务，曾一度掀起热潮，可见，人们对于人脸识别技术的期望也是很高的。
那么，未来的人脸识别技术到底能够发展到何种程度呢？香港中文大学教授汤晓鸥、王晓刚及其研究团队曾在2014年6月宣布，他们研发的DeepID人脸识别技术的准确率超过99%，比肉眼识别更加精准。相信未来，计算机人脸识别技术将与我们共同成长，逐渐成熟与完善。毕业于UC Berkeley的博士贾扬清，创造了Caffe――全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，一个清晰而高效的深度学习框架，具有上手快、速度快、模块化、开放性、社区好等优点。如此不断迅捷发展的计算机技术，在这个数字化的时代，正是对未来发展很好的导向。
参考文献
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作者简介
孙文倩（1998-），上海市人。现在上海市洋泾中学高中在读。
关 键 词:技术科学;技术;技术哲学
前苏联以及现今俄罗斯的重工业技术和军事技术一直处于世界领先地位,究其原因我们不能 回避其发达的技术科学在其中所起的重要作用。其实早在前苏联时期,学者们就对技术科学 哲学问题进行了深入的思考,其相关研究具有鲜明特色,不但代表了前苏联技术哲学的主要 成就,也极大丰富了当今占主导地位的西方技术哲学体系。
一、 技术科学哲学问题研究背景
前苏联和俄罗斯的科学技术哲学是世界技术哲学的重要组成部分,它的指导思想、研究纲领 和研究重心都与中国和西方科学技术哲学有着显著的区别,因而成为我国乃至世界科学技术 哲学界特别关注的研究领域。值得一提的是,上个世纪我国学者在前苏联自然科学的哲学问 题的研究中取得了丰硕的成果。但是对于作为前苏联科学技术哲学重要组成部分的技术哲学 的研究却大相径庭。之所以存在上述状况是因为,一方面,正如俄罗斯学者指出的:“哲学显 然很晚才开始研究技术现象。……相对于实践认识和实践理性,哲学更偏好理论认识、理性 和理论规则,显然,这种偏好成为哲学很晚才转向思考技术现象以及技术在人们生活中的作用 的一个原因”［1］。的确,相对于其他哲学分支学科,技术哲学本身起步较晚,现代技 术哲学就其本身而言仅有一百多年的历史,到目前为止发展也不是很完善,诸如技术的本质 、技术是否是价值中立的焦点问题,以及技术哲学的奠基人物和奠基性著作还没有形成压倒 多数的、相对统一的观点。另一方面,更重要的是,由于众所周知的原因,前苏联时期的技 术哲学往往被视为资产阶级哲学加以批判。苏俄技术哲学研究开始于19世纪末,那时“п.к .恩格迈尔(п.к.энгельмейер)在自己的小册子《19世纪技术的总结》(1898 )中提出了技术哲学的任务。同时他的许多著作被用德语出版”［2］。但是,自1917 年十月革命胜利后,前苏联技术哲学研究开始转向一个特殊时期。正如俄罗斯学者所评论的: “技术哲学在俄国的命运非常悲惨。关于技术哲学必要性的思想,是由п.к.恩格迈尔提出 的。п.к.恩格迈尔是俄国工程师,他是技术哲学第一个研究纲领的提出者,这个纲领于1912 被提出来。1929年,当恩格迈尔不得不再次号召建立技术哲学时,他遇到的是不理解和公开的 反对。恩格迈尔在《我们需要技术哲学吗?》一文中发展了技术哲学重要性的思想。而在这 个杂志的同一期中还收录了б.马尔科夫(б.марков)的文章,在这篇文章中技术哲学 遭到批判－‘现在没有,以后也不可能有独立于人类社会和独立于阶级斗争之外的技术哲 学。谈技术哲学,就意味着唯心主义的思考。技术哲学不是唯物主义的概念,而是唯心主义的 概念’。从这时起在长达几十年的时间里,把技术哲学斥为唯心主义,在苏联哲学界已成定论 ,尽管马克思就是19世纪有兴趣从社会—哲学方向研究技术的一个创始人”［3］。
然而值得注意的是:虽然“技术哲学”的提法在前苏联时期被禁止,但是对于“技术”的哲学 思考在前苏联却从未停止过。那时(也包括现在)有一大批学者长期致力于技术哲学问题的研 究,其中比较重要的人物有:в.м.罗津、в.г.高罗霍夫(в.г.горохов)、г.м. 塔夫里江(г.м.тавризян)、г.и.舍梅涅夫(г.и.шеменев)、и.т.弗 罗洛夫(и.т.фролов)、в.в.切舍夫(в.в.чешев)和в.с.斯焦宾(в.с. стёпин)等人。他们的研究成果颇丰,而且具有不同于西方技术哲学的典型特色,因而 这些人的思想和成果成为我国学者和西方学者极为关注的研究课题。
в.м.罗津等在《技术哲学:历史与现实》一书中曾写道:“苏联时期对于技术的研究开始于 世纪初(指20世纪初－笔者注)。由于п.к.恩格迈尔,技术哲学在俄罗斯获得极大发展。 后来在我国,这一学科被视为资产阶级科学而被禁止研究。但是却发展起一系列研究或讨论 技术不同方面的学科,并且,如今它们被部分地纳入到技术哲学中来。首先就是技术史。…… 研究技术的第二个领域被称为‘技术的哲学问题’。恰恰在这里讨论了技术的本性和本质, ……第三个领域在苏联时期急剧发展－这就是技术科学的方法论和历史。虽然这门学科 属于科学学和方法论,但如今它们被包括到技术哲学中来。……第四个领域是设计和工程技 术活动的本性和历史。……正如我们已经发现的那样,如今这些研究领域不仅仅单独发展,而 且还处于技术哲学的范围之内。”［3］因此可以说,前苏联时期学者们把技术史、技 术的哲学问题、技术科学的方法论和历史、设计与工程技术活动的方法论和历史等问题不同 程度地纳入到技术哲学的研究范围内。在这四个组成部分中,对于技术科学方法论的研究最 为充分,并且具有鲜明的俄式风格。
二、 技术科学哲学问题研究重心
前苏联学者非常重视对技术科学认识论的研究,这主要包括技术科学的起源、对象、结构、 功能、任务等问题,其中技术科学理论的结构问题成为学者们关注的焦点。
1. 技术科学起源的内外史要素
前苏联学者普遍认为:“技术科学是关于有目的地将自然物质和过程改造成技术对象,关于 构建技术活动的方法,同时也是关于技术对象在社会生产体系中起作用方式的特殊的知识系 统。”［4］关于技术科学的产生,前苏联学者们的观点可以概括如下:技术科学的产 生有 外史和内史两方面因素。从外史方面看,人们的生活、生产(特别是机器生产)为技术科学的 产生和发展提出研究的课题,并决定技术科学的研究方向。从内史方面看,一方面,技术科 学是技术知识的系统化、逻辑化的结果,它是人们在日常工作和生活中、在对象活动中所形 成的对习惯、概念、认识的思考和概括;另一方面,有一部分技术科学的产生源于对基础科 学的应用,是从基础科学中分化出来的;此外,还有一部分技术科学源于不同知识、模型、 概念和原则的大综合,是这些要素横向搭构的结果。
2. 技术科学对象的两重性
关于技术科学对象,前苏联学者们认为,技术科学对象具有两重性,即技术科学对象有“天 然的”和“人工的”区分。而且其中技术科学的“天然性”对应着技术与自然、技术与自然 科学的关系;而技术科学的“人工性”对应着技术与人、技术与人文科学的关系。正如в. г.高罗霍夫和в.м.罗津在《技术科学的哲学方法论研究》中指出的:“在技术科学中可 以统计出两个技术对象:自然的技术对象和人工的技术对象。……技术对象的人工性在于, 它们是人类活动的产物。它们的天然性首先在于,所有人造对象归根到底都是由天然的(自 然界的)材料制成的。”［4］而这种观点也得到а.н.鲍戈柳波夫(а.н.бого любов)的认同,他指出:“技术科学不仅与自然科学(这决定了技术科学的‘天然的’特 征)相联系,而且它还与经济学和人文科学有着不同的、极为重要的交叉(而这一点相对于它 的‘人工的’特征)”［5］。
3. 技术科学理论的三种结构要素
在对比自然科学理论和技术科学理论的结构时,前苏联学者认为,自然科学理论和技术科学 理论的结构均可分为三个基本组成部分:本体论模式、数学工具和概念工具,但其含义却有 很大差异。其中自然科学的本体论模式是指在一定的理想化实验中的理想对象的总和。而技 术科学理论的本体论模式可分为三个基本层次:以数学描述为目标的函数图像;在工程对象 中进行的自然过程的连动模式;表现为构造参数和工程计算的结构模式,即研究对象的结构 。此外,在自然科学理论中,数学工具首先是为了实验计算,它们是建立和证明所获得的理 论知识的手段。而在技术科学理论中,数学则具有多方面作用:第一,用它来对工程对象的 结构和工艺参数进行工程计算;第二,用它来分析和综合技术的本体论模式;第三,用它来 研究发生在工程对象中的自然过程［6］。可以看出,技术科学理论结构中的三个要素 要比自 然科学理论结构中的要素更为复杂。其原因恰恰在于技术手段具有特殊性,它是主体和客体 相互联系的中介,而且它往往比自然科学理论更多兼顾实践的方面。
4. 技术科学功能的工程指向性
与此相联系,在对比自然科学理论和技术科学理论的功能时,前苏联学者认为,自然科学理 论的功能主要是反映自然过程,研究理论问题,以预测和描绘理论发展的未来状况。而技术 科学理论功能的起点和归宿,都是为了对工程对象的技术结构和 工艺参数进行理想描述。而且技术科学理论功能的实验层次不仅仅包括实际上是以概括工程 师的工作经验为目标的结构技术和工艺知识,还包括特殊的实践方法知识。当前工程研究的 目的是:把在技术理论中获得的理论知识形成实践方法的形式,提出新的科学问题。这些问 题是在建立工程对象的各个阶段中,在解决工程问题的过程中产生的,而且它们将会传播到 技术领域当中去,以实现技术理论的功能［6］。
5. 技术科学任务的实践特征
技术科学与自然科学结构与功能的差别在一定程度上反映了两者在科学领域中所担负任务的 不同。作为科学知识集合的自然科学的任务在于:揭示和研究新的自然规律,预测自然过程 的发展;而作为技术知识集合的技术科学的任务在于,从实践上利用这些自然科学成果,研 究自然规律在技术设备中的作用,以及运用知识和计算保障工程技术活动［4］。尽管 前苏联学者认为技术科学的任务在于实践,但是他们仍然强调不应将技术科学的形成与技术 科学在工程中的应用混为一谈。в.г.高罗霍夫和в.м.罗津指出,技术科学的形成与技术 科学应用于工程实践是有区别的:前一种情况说的是独立学科的建立,这意味着各种不同科学 知识、模型、概念和方法被应用于一定的研究对象,并建立起理想模式及其转换程序,形成现 有学科所需要解决的基本问题和任务;而后一种情况指的是在解决具体的工程任务过程中,各 种科学知识、方法、模型和原理的系列化和组织化的过程［7］。
三、 技术科学哲学问题研究特点
特别值得一提的是,前苏联学者习惯从本体论、认识论、方法论、价值论四个角度分析自然 科学哲学问题,这一传统也影响到技术科学哲学问题的研究,即学者们往往从技术本体论、 技术认识论、技术方法论和技术价值论角度来研究技术科学的哲学问题。因此可以说“师从 自然科学哲学”是前苏联技术科学哲学研究的重要特点。
在前苏联学者看来,自然科学方法论之所以能够类推至技术科学领域是因为,自然科学和技 术科学都是科学的组成部分,因此较为发达的自然科学方法论当然可以成为技术科学方法论 研究的范例。这正如前苏联学者们指出的:“技术科学与自然科学紧密地联系在一起,无论是 在起源方面,还是在起作用的过程方面。技术科学最初的理论原理、认识客体和概念的方式, 恰恰是从自然科学向技术科学传递过来的;同样,技术科学自身科学性的规范、知识理论结构 的确立、理想对象的结构和数学化,恰恰也都是从自然科学借用到技术科学中来的。”?? ［4］尤其针对技术科学的数学化,а.н.鲍戈柳波夫指出:“知识数学化的问题是历史 性的问题,从广义上讲,未必能够在科学史和技术史的框架之外去研究它。特别是相对于技术 科学,更是如此。多亏技术科学与自然科学的紧密联系,才产生出将适合于自然科学的数学 化模型转移到技术科学中去的可能性,并且同样产生出利用自然科学数学化历史来了解数学 在技术知识发展中所起(或者说它应当起)作用的可能性”［5］。正是基于这一点,前 苏联学者更关注自然科学对技术科学和技术科学哲学问题的影响。
概括说来,前苏联时期,在20世纪60年代中期以前,人们通常只是在科学哲学的背景下研究 技术哲学,把技术哲学混同于规范的科学哲学的附属物,并且仅仅从自然科学知识附属物的 角度来研究技术。技术被归结为科学的附属物,而技术哲学则被归结为运用于技术知识结构 的科学哲学和科学方法论研究的简单附属物,这就是20世纪50至60年代的特点［1］。 如果说这一时期运用科学哲学手段研究技术哲学是自发的,那从20世纪70年代中 期开始,前苏联学者就开始自觉地借用科学哲学和科学学的方法研究技术哲学,特别是研究 技术科学的哲学问题。в.г.高罗霍夫和в.м.罗津在《技术科学的哲学方法论研究》一文 中指出:“虽然很早以前,技术知识的不同方面就引起了马克思主义哲学家们的兴趣,但只是 在最近五六年才开始形成新的研究方向,在这个方向范围内提出一个目标:就是用科学学和科 学方法论的手段来系统地研究技术科学。”［4］他们还补充道:“技术科学方法的特 点暂时揭示得还不太清楚。一方面,应当注意专业方法独特的多样性,另一方面,要注意广泛 地应用一般科学的认识方法(如分析、综合、模型化、实验)。”［4］在此不可否认, 分析、综合、模型化、实验等方法最先都是在研究自然科学的哲学问题时成熟壮大起来的。
可见,由于在相当长的时期内自然科学充当了技术科学的基础,因此我们不能脱离自然科学 孤立地研究技术科学;但是我们同时也要看到技术科学相对独立的特点,正如前苏联学者鲍 戈柳波夫指出:“技术科学从本质上应当与不断发展的技术相适应,并且最佳的情况 是应当超前于技术。……技术科学、实用科学和基础科学是知识具体化和概括化的不同层次 。因此,技术科学在其自身发展过程中能够变成实用科学(如果技术科学的应用范围超出技 术框架外),甚至变成基础科学”［5］。这表明,在技术科学与技术的辩证关系中,技 术科学应当具备先验的预测功能,而且技术科学、实用科学与基础科学之间存在着转换关系 。这是技术科学发展过程中的又一个重要特点。
总之,通过上述研究我们能够看到,前苏联技术科学哲学问题研究是其技术哲学研究的重要 组成部分,它在一定程度上代表了斯大林高压意识形态统治时期技术哲学研究的主要成绩, 其相关问题研究(如技术科学的起源、对象、结构、功能、任务等问题)即使在技术哲学日 趋走向成熟的今天看来,仍然具有重大价值。
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办公自动化 管理 知识 经济 制度创新
一、技术还是管理？
对于一个 社会 ，管理和技术同等重要，但技术和管理的结合部比二者更重要。这是最新的“知识经济”理论提出的振聋发聩、发人深省的创见。它明确地表达了这样一种一直被混淆的观点：人类的首要和终极目标不是为了追求技术而是为了追求知识，知识只有在具有创新能力的情况下才能被获得。此外，现实的情形是，技术，特别是信息技术本身并不能直接转化为生产力，人们可以买到技术但却不能仅靠金钱买到效率，（我们有太多的用钱堆砌起来的信息系统，在那里人们见惯了高技术与低效率畸形并存）。但尽管世人对技术成果必须经由管理创新才能发挥作用不持异议，但如何使技术成果特别是信息技术成果实现管理创新却是令所有人困惑的问题，而“知识经济”理论所提出的“知识管理”的探讨，令人信服地抓住了问题的关键之处与核心精神。
二、知识与创新
在信息技术时代，知识与创新具有怎样的特征与意义？美国《福布斯》杂志1998年4月22日题名为“迎接知识经济”的文章1很好地阐述了这一论题。主要内容如下：
（一）信息技术时代的“知识”
知识与信息
文章指出，知识不同于信息，并且，“知识的首要目标不是技术”。在信息技术时代知识的具体涵义和目的是：把信息与信息、信息与人、信息与过程联系起来以促进创新。其产生的过程及在信息时代的运用的具体目的是“信息与人类认知能力的结合才导致了知识的产生。它是一个运用信息创造某种行为对象的过程，这正是知识管理的目标”。
无形资产胜于有形资产
知识可分为显性的和隐性的，正是隐性知识对 发展 具有潜力，但是 目前 能管理隐性知识的技术却很少，知识管理的创造性就是体现在使隐性知识发挥巨大潜力的过程中，知识管理要开发提供处理隐性知识的技术“把隐性和显性知识进行处理用一种适合于用户和商业环境的方式表现出来”。从上述意义而言，在信息技术时代，人们将重视无形资产更甚于有形资产。
（二）知识管理
关于知识管理的概念文章提出了如下几点特征：
知识管理不是信息管理，其重点不是“技术和信息的开发”，而是“个人创新和集体的创造力”；
知识管理“不是一门技术而是各种可行解决办法的一种综合”，“是通过知识共享、运用集体智慧提高应变和创新能力”；
知识管理属于管理经营范畴，其实施在于建立激励共享知识的机制，培养集体创造力。作者特别指出“创新和创造能力属于经营过程，但是以前几乎没有那个公司持这种观点”。
三、知识管理与管理创新
（一）成就与反思
自1985年以来，我国制定了办公自动化建设与发展的国家规划，政府各部门开始了大规模的信息技术的引进和信息系统的建设的进程。1996年，国务院信息化工作领导小组开始制定《国家信息化“九五”规划和2010年发展纲要》，显示了我国为在下个世纪初的全球信息化浪潮的发展中走在前列而为之奋斗的决心。此后，在这十多年来的发展历程中，政府部门的办公自动化经过了奠基、初创的阶段，已进入成熟期，然而，办公自动化的建设是否在实质上提高了我国政府的管理效率？在那些具体的方面提高了效率？在那些方面没有？从投入与产出的 分析 来看，目前的办公自动化建设是有效益的还是低效益的？我们应当如何评价政府办公自动化系统的效益，包括当前的和潜在的效益？
上述问题很少被认真提出，而且也很难回答。众所周知，我国的办公自动化是靠技术设备的配置为主体,而不是以管理理论、管理思想特别是管理方案的创新为支撑点。以这样的方式实行的办公自动化是高投入和低产出的。目前我国政府的办公自动化的效益既没有被重视也没有被普遍地进行评估。在政府管理领域内缺乏新理论和新思维。
不容否认，我们对上述问题尚未能作出 科学 和明确的回答。特别是当 研究 的领域不仅仅涉及纯技术层面而且涉及到政府管理以及其间的复合关系时。对于在政府领域内，如何使技术与设备的投入转化为效益成果，当前特别需要各领域专家作跨学科的综合性的探索与创造性的思维。从国际的经验来看，技术要转化为生产力必须经过管理的创新。前述知识管理就正好为我们提供了一个思考复杂问题的切入点，是任何变革都必须具有的理论准备。
（二）管理体制变革的征象
人类社会仍处于前信息社会，在发达国家，为信息技术时代所作的管理变革也只是初露端倪，但我们已经能够发现一些特定的征象，它们表现在如下一些方面变革：
组织结构的改变
由于信息传输方式的根本改变，建立在逐级上传下达方式基础上的传统金字塔式等级制的科层制组织结构（包括政府组织和 企业 组织）正在逐步解体，有时可能会发生突变。七十年代，以阿尔文.托夫勒等为代表的未来学家对社会信息化特征作出过预测2，这些远见卓识的观察和判断以惊人的准确性预言，将产生符合时代节拍的新的组织形式，组织结构呈现出频率越来越快的不稳定性，非常规部门快速增长，职能部门依然存在，但越来越多为解决一个专门问题而一用即弃的小组在其中“时隐时现，快速来去。”新的组织形式将是暂时性很强、适应信很强、变化迅速的，充满着稍纵即逝的基本单位和流动性极强的个人。相应的信息系统体系的建设也应是具有灵活性和强适应性的体系，特别是它导致重要的观念改变：过去一直认为并强调人――机系统要适应人和机构的要求和工作特点，而现在，情况变得模糊了，人和系统要更多地适应信息时代的变化性的特点，更具体的说，是人在改变、要求人作更多的改变。
2 工作岗位的流动与业务过程的多层面交互性
组织结构的变化也会带来工作岗位的不稳定性。例如，今天美国的工作场所的非全日制工作岗位越来越多，同时，衡量工作结果的方式和观念也大大改变， 目前 已有3/4的比率的工作脱离了按“岗位付酬”的旧观念与旧制度，转而为按“业绩付酬”。
传统官僚组织包括政府和大 企业 组织的科层制的典型特点是严格的专业分工、部门分工下的业务过程，在信息技术 时代 将大大改观，取而代之的方式是跨专业学科、跨部门和跨地域的多层面的交互式业务过程。体现在软件开发方面，有大量的关于“群件”的产品出现，适合不同层面的交互性业务过程：一项设计或一个总体方案是由不同地域不同部门的人实时交互进行的，教师与他的学生动态、交互式完成授课，商家更多地与顾客群体一起在相互切磋的情况下完成交易。在所有这些活动的背后的支撑基础设施是环球信息 网络 。
知识型工作人员的工作方式
“知识型工作人员需要领导但不承认等级”，这是被称为美国管理 理论 界的泰斗的彼得.德鲁克早在30年前就指出的。3他说，知识与任务而不是与等级相关，“任务决定一切而不是取决与姓名、年龄，或科目的预算，或从事这项任务的个别人的等级……所以知识必须象一个小组一样地组织起来，其中由任务来决定谁负责、什么时候、负责什么、负责多长时间”。
（三）支持管理创新的系统特点
由上述信息时代管理体制变革的征象得出的初步结论是真正的管理创新必须是与这些变化相一致的，具体而言，包括以下几个特点：
1 灵活应变性
无论是组织机构还是信息系统结构都应以灵活应变性作为主要性能指标，单纯数量上的增减并不能显示改革成就的主要性能。英国《 经济 学家》杂志1993年9月一期对美国政府改革的评论文章4中指出“改革需要策略变化，消减工作人员只是精简机构的短期设计，当时间到来时，需求会使机构增加，这种作法不甚明智”。同样的意见也可适用于我国今天的政府改革。
开放交互性
同样，业务变化以及相关的信息系统都以能适应和支持开放性和交互性为性能衡量指标。其长期潜在的好处是这样的系统和工作特点是促进知识交汇同时也是促进知识创新的。
知识中心性
等级威权正在信息时代的面前逐步瓦解。知识威权重于等级威权。对以知识为中心的工作的组织管理和支持是管理 科学 研究 和信息系统构造的中心课题。与我国传统的尊重知识分子的观念不一样，知识分子只是一种身份，有时还演变为一种等级身份，而知识管理不重视等级身份重视的是知识，一切围绕知识组织起来，既不为等级所阻隔也不为专业所阻隔。围绕知识的任务一旦完成，组织的使命也就结束。所以，支持知识中心的组织机构或信息系统是最有创造性的系统。
（四）知识管理系统与网络
上述关于支持管理创新特征的系统，即具有知识管理能力的下一代办公自动化系统一定是一个基于internet的系统，正是因为只有在internet上才具有支持我们所说的创新特征的充分能力：灵活应变、开放交互和知识中心性。现在正是需要我们对基于internet 网的“网上政府”或“网上办公管理”作前瞻性思考的恰当时机，需要实际地去预见其潜力和风险，作出我们的积极响应与对策。
四 政府与管理创新
[关键词]物联网技术；课堂教学；教学创新；专业基础
[DOI]1013939/jcnkizgsc201615126
2011年起，高职院校开始物联网应用技术专业的招生，经过三届学生的培养积累了一定的经验，由于物联网技术是近几年快速发展的技术，无论是技术本身还是高校相关专业建设与教学经验都处在探索与实践之中，特别是高职院校，由于师资与实训资源的短缺，对相关物联网专业的建设有更多的困惑。
绍兴职业技术学院从2012年开始招收物联网应用技术专业学生，已毕业一届另有一届学生进入顶岗实习阶段，从这些学生的反应来看，普遍认为《物联网技术概论》这门课十分重要，是这门课让学生认识和了解到了物联网技术相关知识和应用前景，特别是增强了学生对未来就业的信心，提升了对专业学习的兴趣，同时也提出了创新改革的建议，这些都是做好《物联网技术概论》课程教学的动力。《物联网技术概论》是一门物联网技术从业人员的知识普及课程，知识涉及面广而杂，对学生学习的背景知识要求高，而高职学生素质相对较差，在这现实情况下，如何开展好此课程的教学将直接影响后面专业课程学习，因此《物联网技术概论》课程的教学创新研讨有着十分重要的现实意义。
1学情与课程
11学情分析
高等职业院校目前在中国高校中已占据半边江山，高校大规模的扩招带来最明显的特点是生源质量激剧下降，特别是民办高职院校的生源质量更加突出，绍兴职业技术学院作为民办院校深有感受，具体表现如下：
一是不少学生进学校抱的是来玩的心态，家长只是让孩子在学校度过这三年时光罢了。二是高考成绩明显下降，高中根本就没有学到什么东西。三是为了达到招生数量，招收大量文科生来读工科专业。四是招生中出现大量调剂生，进校后学生读的不是自己喜欢的专业，导致学生对所读专业无兴趣。五是受到社会新读书无用论的影响，学生没有学习的动力。绍职院物联网专业每届招生二个班的规模，学生素质不高，特别是文科性占据近半，另外，由于物联网技术是较新的技术和专业，社会对其认知相对少和肤浅，早期招生调剂生比较多，对专业不了解更谈不上以后的就业对象在何处，学生比较迷茫。
12课程背景
高职物联网应用技术专业培养的是产业链上生产一线的具有一定物联网基础理论知识，掌握物联网技术应用技能的专业人才。以就业为导向职业能力培养为目标是高职人才培养的基本思路，人才培养目标从分析职业就业岗位能力需要出发，依据物联网专业人才多类就业岗位的能力要求来确定课程体系与教学内容。物联网技术是综合性技术，它涉及计算机、通信、控制、电子和软件等技术，涉及的知识面广而深，专业课的开设一般会重点放在某一方向，不可能涉及物联网技术的方方面面，更何况高职院校本来学制就短，有效课程学时更少，因此完全有必要开设一门课，较全面介绍物联网所涉及的主要技术和应用，《物联网技术概论》就是这一思想的结果，由这门课来开启学生对物联网的学门，通过此课程来认知和了解物联网的主要技术和行业应用，启发和引导学生对学习物联网的兴趣，展示给学生未来就业的前景与希望。
2课程定位与教学内容
21课程定位
物联网应用技术专业的课程体系随人才培养方案的制订而构建。以“岗位―能力―课程”的思路来搭建课程体系体现职业能力培养的特点。整个课程体系由四大模块组成：一是通识课程；二是专业基础课；三是专业核心课程；四是专业拓展课程，以知识渐进的方式组合而成。课程背景论述中已说明《物联网技术概论》主要是为了解决学生对众多物联网技术知识的普及和了解，提高学生对专业的认识与兴趣，是一专业知识的入门课，所以该课程是专业基础课，处在通识课程之上专业课程之下，起到专业学习承下启上的重要作用。此课程虽定位为专业基础课，但与一般的专业基础课如《电子技术基础》之类的还是有很大的区别，实际上是后面众多专业课的浓缩简介以及未能开设相关课程的介绍，信息量相当大，需要一定的电子技术和计算机等相关的背景知识为前提，由此一般放在第二学期开课比较合适，但也有的学校如无锡职院已从第二学期调整到了第一学期。
22教学内容
物联网技术目前还处在快速发展与变化之中，很多技术也不是十分成熟，无论是其内涵与外延也不是十分清晰。但是从目前大家所熟悉而常见的来说一般从物联网三层体系结构的角度来考虑。每一层都涉及大量相关技术，如以感知层来举例，感知层主要是解决物体识别与信息采集并转发，核心技术有传感技术、射频识别技术、条码识别技术、MEMS系统、目标定位和近距离无线传输等多类型技术。三层体系所涉及的技术都比较复杂，那么如何选择课程教学内容将是很关键的问题，作为专业基础知识普及入门性质的《物联网技术概论》，主要以学生易掌握、提兴趣、开阔眼界为目标出发，宜采用知识范围涉及较广的教材作为学生的课程教材，当前此类教材已相当丰富，但内容千差万别各有侧重，经过多方调研和认真对比，绍职院选用了由清华大学刘云浩教授编著的《物联网工程导论》，此教材是国内同类中较早推出的教材，教材内容较全面地覆盖了物联网所涉及的相关技术并包含有一定数量的应用案例。当然对于高职学生是不能完全参照讲解的，具体讲课务必按学生情况进行一定程度的取舍。
3教学手段与方法
《物联网技术概论》属于理实一体的课程，从教学内容上看偏重于理论知识的传授，传统的课堂教学以老师主讲学生在课堂被动听的方式进行，应当说这种形式对于理论课的教学有着较好的效果。但是在高职民办院校，学生的生源素质相对较差，学生对理论知识的讲授不同程度上有些抵触心理，从经验来看，学生一次二学时的上课，老师讲解不超过一学时为好，因此，在教学上采用了多种手段来调节和缓解学生的课堂状态。一是在讲解理论知识时，多用日常学生生活中案例来说明，如讲到RFID时用学生证和身份证来说明，这样就容易吸引学生的注意力。二是多用视频和图片等多媒体的形式来讲解，如讲到移动通信技术时采用动画和视频来说明基本工作原理，这样贴近学生的爱好又容易理解移动通信的基本原理。三是充分利用互联网的优势，在讲解完理论知识后，布置课堂作业，安排学生上网查找相关资料补充学习。四是针对课程部分内容组织学生分组讨论，教师适度参与。五是适当安排学生现场参观与交流，然后结合参观交流时所见所闻来讲述相关物联网技术。多种课堂教学手段的应用，大大调动了学生的学习兴趣和学习动力，把相对枯燥的理论教学扭转为形式多样生动活泼的形式，受到学生一致好评，教学效果良好。
教学计划中的三分之一课时用于实训教学。实训分两块，一是校内实训室进行，二是校外协作企业展开。本课程以传授知识为主的课程，实训教学是作为知识引领的补充手段。校内实训室主要让学生了解如RFID，无线传感器网络、传感器和网络传输方面的一些实训设备，以感性认识为主。校外实训主要到校企合作的企业参观体验，如到绍兴科创中心参观物联网产业应用，到诸几智慧农业示范区参观智能农业应用等。通过这种开放式课内外结合的实训形式，有效地推动了学生的好奇性和兴趣，大大增加了学生对未来专业课学习的动力和就业前景的向往。
4考核与分析
课程考核是检验课堂教学质量的最终环节，本课程的教学考核采用过程性与终结性两种考核的结合。二类考核如何划分比例可视情处理，但从课程教学的手段和方式来看，应更加重视过程性考核，本课程过程性考核可以包括以下几个方面：校内实训评价、校外实训评价、课内（外）作业评价、学习态度等几个主要方面。终结性考核是期未完成教学要求后的知识检查，可以采用多种形式进行，在最近三届学生的终结性考核中，采用了大作业与卷面考试二种方式进行摸索，从学生反馈的情况来看，比较喜欢大作业作为期终考试，但这种方式容易给学生造成易过好学的懒汉心理。卷面考试可以有开卷和闭卷两种形式，分别在二届学生中进行了尝试，由于理论知识的理解掌握还是有一定难度的，因此试卷的难易程度要控制好。
《物联网技术概论》课程在绍职院历经了三届学生的课堂教学，应当说是在前进中的探索与实践。第一届有近一半的文科生，期终考试采用了大作业的形式，从上交的作业来看总的来说表现良好，但深入后发现大多原封不动地抄袭于网上资源。后二届采用了卷面考试方式，相对难一些，出现部分学生的不及格。从课程教学整体分析，学生通过一学期的物联网相关知识普及性学习，对物联网技术有了一个较全新的认识和了解，大大缩短了学生与物联网专业的心理距离，关键是提高了对专业学习的兴趣，为后面进一步的专业学习课打下了良好基础。
5结论
《物联网技术概述》这门课在物联网应用技术专业中处于比较重要的位置。经过几届学生的教学摸索与实践，探索出了本课程理实一体化的教学设计与思路，针对民办高职学生生源素质不高，结合绍职院专业建设现实，选好合适教学内容，通过五种课堂教学形式，激活了学生对本课程的学生兴趣，也提升了对专业的认可度，从毕业和顶岗实习的学生反馈情况看，收到了较好效果。
参考文献：
[1]张新物联网应用技术实训教学探索与实践[J].中国市场，2016（2）：113-115
[2]曹建峰物联网导论课程的构建与实施[J].物联网技术，2014（5）：86-87
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