小时候，我们都有过这样的梦想：生活实景都变成游戏，随时随地看到的场景、人物、好看的好吃的好玩的都能动起来，穿越时空，虚拟和现实世界梦幻叠加。“衣+”将AR技术和人工智能技术深度结合，使用复杂的计算机视觉技术和深度学习算法，去理解场景，然后增强场景，帮你达成这个愿望。仿佛拥有一双慧眼+超强大脑，而且这只是“衣+”暂时制定的一个小目标而已。
AR技术是通过计算机系统提供的信息叠加用户对现实世界感知的技术，将虚拟的信息应用到真实世界，并将计算机生成的虚拟物体、场景或系统提示信息叠加到真实场景中，从而实现对现实的增强。更通俗一点的说法是，它是一种全新的人机交互技术，利用摄像头、传感器、实时计算和匹配技术，将真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到同一个画面或空间。用户可以通过虚拟现实系统感受到在客观物理世界中所经历的“身临其境”的逼真性，还能突破空间、时间，以及其他客观限制，感受到在真实世界中无法亲身经历的体验。
“衣+”是世界领先的人工智能计算机视觉引擎，致力于让计算机看懂世界，属于人工智能中的感知和认知智能，在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、理解、搜索及推荐均达到领先水平。陌上花自主研发的深层次多属性深度学习网络，是人工智能在云和端上计算的核心基础。在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet2015和ImageNet2016中，先后获得五项和三项世界第一。
“衣+”技术团队正在做这样一个尝试，利用AR技术结合人工智能大数据技术感知认知世界，并增强了交互方式，这将大大改变人们的生活，将深度学习的人工智能科技和AR技术相结合应用到视频、直播、时尚、购物、美食、出行、运动、旅行等生活体验的各个方面，提供全生活场景智能服务，打造前所未有的智能视觉体验。
增强现实技术，不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用AR设备，把真实世界与电脑图形合成在一起。“衣+”AR技术结合人工智能，以计算机视觉技术为基础实现感知认知，能将人眼看到的所有信息，包括商品、物体、食物、服饰、汽车、建筑等，都精准匹配出同款及相关商品。它的展现方式更加生动、立体、多样化，能够带给用户高品质、高时效、一站式的服务体验。
“衣+”AR技术和人工智能的结合实现了对现实世界的感知和认知的能力，可以在图像视频中完成对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、理解、搜索等。如今，每个月有上亿次的商品推荐通过“衣+”边看边买引擎来完成，帮助用户搜索、识别他们所看到的物品。目前“衣+”支持服饰、3C数码、商超、家居、日用品、交通工具等超过几百类商品的检测和识别。
通过对海量数据进行深度学习，“衣+”视觉引擎能够检测识别视频或图像中的商品，并通过分析商品特征，准确判断商品类目等商品信息。在餐饮方面，当用户用不同的手持终端对餐厅的食品进行拍摄后，餐厅的位置以及菜品的食材等将即刻呈现在手持终端上，使就餐体验的科技含量越来越高。
此外，“衣+”利用技术手段可以实现对视频和图像中的物体的位置、名称、运动轨迹、轮廓等属性的实时分析。目前已支持超过10000类常用物体、大于400类室内外场景的识别。
关键词：智能分析技术；视频监控系统；应用
自我国步入改革开放以后，经济水平得到不断的提高，大大改善了人们的生活水平。我国在21世纪的发展目标就是实现“和谐社会”，为了保障人们的生活财产安全，智能分析技术不断融入到视频监控系统中，提高安全防范的手段，实现社会的和谐与稳定。
1 智能分析技术在视频监控系统中应用的优势
在我国的传统视频监控中，监控录像都是由工作人员进行查看与分析，进而起到安全防护的作用，但是这种传统视频监控系统也有很多不足，由于是通过人员进行监控，对监控的场景并不能进行及时的控制，如果监控点过多，就不能对每一个都进行及时的监控。除此以外，工作人员不可能保证每天24小时都盯着监控器。除了这些弊端以外，传统的视频监控系统也是有好的一面，录像可以用做证据，但是除了保存的时间有限，查看监控录像的效率也是非常低的。如果在视频监控系统中加入智能分析技术，这些问题就会轻松的解决了。[1]智能分析技术的工作原理是计算机的视觉分析方式，没有人员对其操作的时候也是可以自行工作的，把摄像头拍摄到的画面进行定位、识别以及跟踪，然后对当前场景做出分析，如果是异常的情况就会立刻做出反应。由此可以看出，智能分析技术在视频监控系统中发挥的作用越来越大。
2 智能分析技术在视频监控系统中的发展现状
2.1 技术角度
智能分析技术把视频画面进行分割等来判断视频画面中的目标，然后再通过各种各样的规则把事件进行划分。如此才可以做到根据判断出来的情况选择是否报警等。还有一种技术就是模式识别技术，这种技术是通过建模对视频里的物体进行分析，这种方法通常都会采用大量的样本对其训练，提高对视频中的目标更准确的分析与判断，这种技术应用在车辆检测、人脸检测等方面。
2.2 应用角度
我国近几年来，智能分析技术的主要应用可以分为以下四类：
（1）实时报警类
实时报警类是通过对技术对监控的画面做出分析与判断，如果分析的情况满足报警要求的时候，视频监控系统就会触发报警系统。而触发的报警系统也分为跨线报警、入侵报警以及聚众打架报警等。伴随着智能分析技术在视频监控系统中的深入，还会出现行人上高速报警、司法行业的攀高报警等等。
（2）数据统计类
数据统计类在视频监控系统中主要应用是进行监控画面的目标统计，然后运用数据做成报表，提高了工作的效率。这种类别的技术主要应用在路口、商场等视频监控系统中，统计车流量、人流量等。
（3）属性识别类
属性识别类的智能分析技术是对监控画面中的目标根据不同的属性自动识别，进而可以快速识别画面中的事物，在实际应用中，如人脸识别、车牌、车标、颜色等进行识别，加强安全防卫与调查统计。
（4）图像处理类
图像处理类智能分析技术是把监控画面通过技术处理以后，把不清楚模糊的画面运用科学的计算方法来对其进行处理，实现清晰化的监控视频画面。在银行、医院等方面运用比较广泛，通过把画面清晰度调高，对监控场景进行更好的分析与判断。
3 智能分析技术在视频监控系统中的发展趋势
由于发展技术有限，智能分析技术在视频监控系统中的应用中存在的最大问题就是准确率，由此，为了提高智能分析技术在视频监控系统中的发展，首先就要提高准确率。
3.1 从源头增加可判断信息
伴随着双目摄像头的发明与推广，智能分析技术可以帮助这种双目摄像头记录的大量信息进行分析与处理，从而获取监控画面中的重要信息，提高准确率，从源头增加信息的可靠性。
3.2 自学习和自适应算法的研究和应用
在智能分析系统中，要通过不断的学习与进步提高技术水平，把复杂的环境通过自学习进行分析与判断，忽视干扰因素，对目标进行精准的查找。[2]进而实现视频监控系统的准确率。
3.3 视频数据深入挖掘应用迅速发展
伴随着视频监控系统的广泛应用，记录的信息量也变大非常大，那么，怎样才能在视频监控系统中发挥智能分析技术，是目前监控行业发展的难题。通过多种多样的计算方式，把视频数据进行分析、标识以及检索等，实现在大量的信息数据中简单快捷的找到目标信息，减轻工作人员的压力，提高工作效率。还可以帮助工作人员解决一些人力无法完成的问题等。[3]例如，在视频监控录像中查找出一个穿什么颜色衣服、什么发型、以及开的车的车牌号等，方便快捷，还有实现根据一张图片搜索相关的图片信息。
4 智能分析技术在视频监控系统中的实际案例
某高速交警违章智能取证系统：近几年来，视频监控系统在交通中也得到了广泛的运用，而进行检测的时候只能进行全景检测，如果在高速公路上出现违章事件的时候，对违章车辆不能实施抓拍惩罚，进而导致在高速公路上的发生的违章现象一直存在，为车辆在高速公路上行驶带来了严重的威胁。为了解决这一现象不再发生，某高速交警支队在所管辖的高速路段安装了智能分析技术的视频监控系统，对违规车辆进行智能跟踪取证。这个系统是由事件检测服务器和智能跟踪技术构成，通过对视频进行分析与判断，一旦出现停车违章，逆行等现象，就会把数据上传至跟踪系统，一直到可以看清车牌并记录下来，这种系统的使用，大大减少了高速上的违章现象发生。
5 结束语
综上所述，通过对智能分析技术在视频监控系统中的应用，找出其在监控领域的优势与发展前景，既可以做到最基本的对监控的场景进行分析与判断，还可以实现日常的复杂工作的解决，通过提高智能分析技术在视频监控系统应用，让视频监控系统得到更广泛的运通，对维护社会的和谐也起到一定的作用。
参考文献
[1]张勤锋.论智能分析技术在视频监控系统中的集成应用[J].中国安防，2014，No.9416：110-112.
[2]徐农.智能视频监控系统的分析与设计[D].北京邮电大学，2012.
智能化在监控领域中的应用发展
在上世纪九十年代初以前，以模拟设备为主体的闭路电视监控系统是最早的第一代监控系统，该技术成熟，稳定，在许多实际工程中都得到了广泛的应用，在某些场合这项技术至今还在人们关注的视野当中。真正的智能监控是随着计算机的发展以及网络的革新才出现的。九十年代中期，计算机处理能力的提高和视频技术的发展使得人们开始利用计算机的高速数据处理能力来进行视频的采集和处理，由此而生的数字化监控系统称之为第二代视频监控系统。从九十年代末开始，随着网络带宽，计算机处理能力和存储容量的进一步提高，以及各种视频处理技术的出现，视频监控进入了全新的数字化时代。智能在安防中的应用越来越重要。因此，第三代监控系统就是以网络为依托，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为核心，以智能图像分析为特色的技术革命。闯入报警，非法停留，物品遗留，运动目标跟踪等等，这些高级智能分析功能已成为现代安防监控产品中―大特点。
相关智能算法研究
提到安防不能不提智能，提到智能不得不提算法。算法，作为行为分析和图像处理的灵魂，在今后的产品研发和方案实施中起着引导性的作用。监控的领域不断的扩大，市场不断的发展，使得巨大的视频信息需要分析处理，对于智能视频监控系统来说，面对如此大的信息量，好的技术和结构是问题的关键所在。在远程监控过程中，为了减少网络传输的压力，在设备前端将一些智能分析的模块嵌入到产品的编码模块当中去，通过前面的智能分析只提取有用的视频信息，并对其进行编码压缩传输，大大的减小了传输的数据量，而图像分析部分则在解码后由后端的软件部分处理。这种分工式思想比单纯的靠集中式软件或硬件处理的效果都要好的多。
同H.264等编解码算法相比，视频智能算法之所以没有一个统一的标准，没有ASIC化，就是因为其复杂度以及目标行为的多样性，导致其很难制定出一套标准的规则来应用于各个行业和领域。智能算法属于新兴的综合类科学技术，许多有效的智能分析算法都是先从国外发展起来的，而且还有相当一部分的算法要么复杂度太高，不适合实时性的要求；要么自适应能力较差，对场景的依赖性太大；要么就是停留在理论研究的阶段，离产品还比较远。国内完全真正具有自主知识产权的智能监控产品很少，绝大多数产品的技术都是源于美国、欧洲、和以色列等发达国家。国内大多数生产和安装的视频监控系统仍停留在非智能的领域，在监控系统中提到的“智能视频监控”，实际上还停留在普通的网络视频监控的概念上，大都还是IP监控和数字化监控等，不具备所说的高级智能分析的内容。为此国内有很多公司在智能方面也投入了大量的人力物力开发研究，并在传统的运动目标检测等方面做了大量的改进，取得了突破性的效果。拥有自主知识产品的智能化的安防产品，对提高国内的整体智能化监控水平，提高国内产品在国际竞争中的地位有着非常重要的作用。
从算法的角度来说，监控产品的智能化在技术方面还有很多的研究要做，但这也给了大家一个机遇，谁在今后的发展中掌握了核心的技术，谁就能够挖到第一桶金，占据相关领域的市场。在智能图像分析中，运动目标的检测和跟踪应该是高级智能分析里面最基本的功能。是入侵报警，非法停留，丢包遗物等行为分析的基础。下面就具体应用简单分析―下物体识别跟踪的过程。
具体应用举例
算法的实现可以看作一个建模的过程，也可以理解成一种应用数学工程。运动目标的检测识别是指从序列图像中将变化的前景从背景中分离出来，是数字图像处理的一个主要部分。天气和光照的变化，复杂背景中其他物体的干扰，运动的影子以及摄像机的运动、抖动等都会对目标的提取过程带来困难。因此运动目标的正确检测和准确跟踪成为视频监控系统中一项重要的技术点。整个过程可以简单分为几个步骤：即视频预处理，目标检测与识别，目标分类，目标跟踪，行为分析和规则创建等。
视频预处理
视频预处理过程其实就是降低噪声，突出跟踪目标的过程。图像噪声有两类，一类是源噪声，一类属于观察噪声。环境光线变化、背景的树叶、雨雪等都属于源噪声；而观察噪声主要指得是摄像头抖动、传输线路干扰等影响。这些噪声都会对跟踪目标提取过程造成麻烦。在消除噪声方面一般采用的方法为数字稳像，背景自适应学习，阈值分割，形态学滤波，二值化等。这些处理可以消除图像中大部分噪声，减少其对目标检测的干扰。
目标检测与识别
利用运动目标提取过程得到前景运动的物体后，就需要对目标有一个识别的过程。这种识别分为单目标人工识别和多目标区域识别。对于单个物体的跟踪来说，可以从视频中人为的选取出感兴趣的物体，并对其进行跟踪；对于区域多物体来说，可以划分出一个区域，只对进入区域的物体进行识别和跟踪。
目标分类
对于监控区域内的单个物体跟踪来说是不需要分类的。即使物体在运动过程中发生了遮挡，当物体满足线性运动，背景变化比较平缓时，该算法仍然可以对物体进行准确的跟踪。对于复杂环境下的非线性运动的物体，我们可以在单目标跟踪的基础上加入一些目标特征信息来帮助识别跟踪。目标分类一般应用于多目标情况下跟踪单目标，或者多目标跟踪多目标的环境。当环境中有多个运动目标的时候我们可以把每个运动的目标都提取出来，按照位置、速度、形状、纹理以及色彩等有关特征对它们进行分类。首先将感兴趣目标的特征信息保存下来，然后对其进行跟踪。当视频中跟踪的物体消失后又出现时，我们就重新用以前保存的特征信息和当前画面中出现的所有运动目标进行匹配。通过比较的结果，就可以判定出现的物体中哪一个是刚才跟踪的目标。
行为分析和规则创建
如果说物体的跟踪过程是一个单纯的技术处理过程的话，行为分析则应该属于高级智能的范畴了。简单的讲，行为分析就是在人为规则创建的基础上，对视频中的图像进行自动的分析和抽取视频源中关键信息的过程。因为规则的创建是与环境相关的，比如场景中的情况不同，设置触发报警的条件和区域也不同。因此，在智能安防的发展中，软件端的工作的重心是尽量使智能分析朝着人性化的方向发展，在简单的设置下，可以让智能分析对整个图像有一个自主学习适应的过程，进一步减少人的因素的影响，减轻人的工作量。
智能视频分析，即指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
当前，智能视频分析技术越来越受到安防界的重视，不少项目已经开始应用智能视频分析功能。
二、智能视频分析的分类
从智能分析系统的产品形态来说，分为两类，一类是由智能算法+DSP来实现，常见于安装在前端的智能分析摄像机与智能分析视频服务器。目前，采用此种方式的系统较多，其是将具智能分析功能的软硬件前置在视频采集端。在常规视频监控系统中，视频占用了大量的存储空间和传输带宽，如何来解决这些问题是首要面临的难关。大量无用视频信息被存储.传输，既浪费了存储空间又占用了带宽，采用智能分析的目的是为了缓解视频存储所需要的空间和传输所需的带宽压力，或者对于一些不重要的视频采用低码流方式进行压缩和传输。这样，更有助于提升监控系统的应用价值。算法处理由前端来实现，后端的服务压力非常小，由此可以在一个系统中配置大量的智能分析摄像机。
另一类是采用后端PC服务器加智能分析软件的运行模式，像Aimetis.iOmniscient都是采用此种方式。采用此种方式因为由后端PC服务器来进行处理，从处理的性能上来说，要优于前端智能分析摄像机的处理，由于算法对硬件资源占用很大，在同时处理多个分析时，系统的处理能力不足就表现出来了。因为后端PC服务器有强大的分析处理能力(与前端DSP+软件方式相比)，所以PC服务器处理方式通常被应于非常重要的智能分析场合。
智能视频分析的主要功能
从智能分析的主要功能来看，有两个大的发展方向。其一是以车牌识别.人脸识别为核心代表的智能识别技术，主要应用于电子警察.机杨.海关。
另一个是以周界防范.人数统计.自动追踪.逆行.禁停等规则为代表的行为分析技术，主要应用于围墙周界警戒区.商场.交通.景点流量统计，道路禁停禁放.违章逆行.场景跟踪等方面。
1.双机自动跟踪：智能分析摄像机加普通快球方式。可应用于城市报警应急预案。突发事件的物体跟踪。
2.人流量统计：统计框选区域进出人员的数量，应用于超市商场顾客流量的分析统计，帮助商家制定相应的销售策略。应用于景点.地铁口，提供流量数据供人员管制应用。
3.穿越警戒区：通过设置虚拟围篱，对周界进行侦测。当发现可疑人员或者物体穿越围篱，即触发报警，并将报警信号上传至监控管理中心。同时可将报警画面通过网络上传至远程监看用户。应用于交通马路人行横道或斑马线.厂区重点区域围墙.学校.看守所围墙等。
4.丢失分析：通过在监控画面上画出一块放置重要物品的区域作为警戒区域，只要此物品离开了警戒区域，那么将立即触发报警规则。应用于重点保护区域如博物馆，展览厅，拍卖会，金银店等。
5.方向分析：在实际监控中，人们可能会关心人流的方向和车流的运动方向，通过方向的识别可以判断目标是否为不合法走动或行驶，如果出现逆向行为，目标将会被自动锁定，并同时报警。应用于单向行驶的道路;重要出入口等。
6.智能跟踪：对可疑人或物体进行目标锁定，对目标的运动轨迹进行记录，同时摄像机将跟随目标转动并报警。应用于高档小区，人员禁入区域，机密区域，重要保护区域等。并可作为案发后，对案件回放过程的轨迹进行分析。达到迅速破案的作用。
四、智能视频分析技术的应用
智能视频分析应用大致可分为公安执法和安全类.文博类.烟草工业类。
执法类会更侧重于模式识别，如车牌识别.人脸识别;安全类则会侧重于逆行监测.非法入侵.人群聚集.滑倒.遗留物的检测;文博类重点在于物品看管及人员的安全监控，可对物体丢失.拿走.徘徊报警以及对特殊通道进行逆行监测，也可对人数进行统计.人员密度进行监测;烟草工业类应用偏向于行为分析，如针对禁用区的遗留物进行检测，结合生产设备故障的特殊表现进行故障检测。高清智能与非高清智能在基础算法采用相同原理。
高清算法需要提供更多的计算能力去进行分析。目前，行为分析类，采用CIF分辨率已经足够，当输入的是高清视频时，会先对像素进行裁剪后再分析;对于模式识别类，要采用高清视频进行分析，以获取更精确的结果。
就可实现的智能视频分析功能来说，几乎所有的应用都主要针对于人.车.物体三个方面，根据具体应用的不同可以分为三类：
公共安全预防类。它包含了目标移动轨迹的跟踪.目标移动范围.目标移动方向.特殊人体行为.特殊车辆行为的监测等等，它比较突出的特点是可针对可疑异常事件进行及时预警。
数据统计分析类。典型例子如客流统计.车流统计类应用。这一类应用相对较独立，它以数据输出为最终结果，多以提供不同类型数据报表来辅助管理决策。
智能交通监控类。典型如车牌识别.闯红灯违法监测.交通综合违法监测等，这一类应用主要针对车辆进行分析，相对较为成熟，应用案例也较为普遍。
除此之外，结合国内视频监控的现状问题，还有一类专门针对视频图像质量本身的应用，以通过对每一路视频图像的信号质量进行监测，对视频图像出现的视频丢失.雪花.滚屏.模糊.偏色.画面冻结.增益失衡等常见摄像头故障做出准确判断，帮助用户及时的发现前端摄像头的视频质量故障，有效掌控前端设备运行情况，保证监控系统的正常运行。
不同的行业对于视频监控的需求一般有着非常明显的差异，特别是对于智能视频分析技术的应用需求，由此也决定了不同行业间检测行为类型与异常事件的特殊性。只有结合行业应用实际，深入了解不同行业的具体问题，才能更好地抓住用户的需求，将智能视频分析技术的功能落实到应用的实处，这也是智能视频分析技术未来产业化价值的最终体现。
五、高清智能视频分析技术
对于视频监控而言，图像越清晰，细节越明显，观看体验越好，智能等应用业务的准确度也越高，所以图像清晰度是视频监控永恒的追求。以往视频清晰度低，给监控人员寻找有价值的线索造成很大的难度，高清视频技术的运用给我们提供了高清晰的，包含丰富完整信息的高质量视频源，从而提高了视频智能分析的准确率，避免了因场景问题而损失信息量。从这个方面来说，视频的智能分析是以高清为前提的，因此智能视频分析对前端摄像机清晰度的要求是比较高的，高清意味着存储压力的增大，相应的，对后端存储设备的稳定性和容量也有一定要求。
高清监控智能视频分析与非高清智能视频分析技术上没有太大的差异，但是带来的结果是完全不同的。高清监控可以提高智能视频分析的效率，同时可以从视频中获取更多更有效的信息。比如说，人脸和车牌识别，就需要图像更多的细节，可以提高识别率的同时可以提供更有说服力的图片和视频。
六、智能视频分析技术的未来
关键词：智慧旅游 电子票务 必要性 标准化体系
引言
智慧旅游来源于IBM提出的“智慧地球”及其在中国实践的“智慧城市”，即利用移动云计算、物联网等新技术，借助便携的终端上网设备，主动感知旅游相关信息，并及时安排和调整旅游计划。如何把旅游业发展成为高信息含量、知识密集的现代服务业并促进产业升级转型，已成为各级地方政府及行政管理部门重点关注的问题。由于智慧旅游仍然是一个新的命题，因此，如何构建智慧旅游业务应用系统，使之能够有效地服务于公众、企业、政府等，则是旅游行政主管部门需要解决的一个重大课题。
智慧旅游建设的重要性也逐渐被越来越多的企业意识，这些企业借助网络，通过多种渠道向不同人群提供全方位的互动服务（周晓梅，2012；朱珠、张欣，2011）。虽然目前有很多企业和景区都提供了与智慧旅游相关的业务和服务，但主要还是以电子票务为主。电子票务即游客在线购买景区门票，到达景区后，借助于企业研发的电子票务验证平台，利用身份证、二维码等载体来验证游客身份及订单信息，方便游客入园。但结合目前的使用现状，我们发现，电子票务在使用过程中还存在兼容性不高、操作流程不规范、数据需重复录入、共享性差等一系列问题，究其原因就是电子票务标准化体系尚未构建，这也是目前各地政府部门及景区所重点关注的问题，加强电子票务的标准化建设刻不容缓。
文献理论综述
（一）标准化体系内涵
标准化体系是一定范围内标准按其内在联系形成的科学的有机整体。标准化体系是一个内在的系统，由国际、国家、行业、企业标准等组成，其构成要素之间有相互作用、相互依赖的关系，在一定范围内规范相应的产品、过程、服务和管理（L.V.Bertalanffy，1980）。标准是组成标准化体系的基本要素，标准化体系应由多个标准组成，但如果各标准间存在各式各样的重复和冲突，标准化体系内的结构和层次不合理，标准化活动就难以有效进行，必然影响经济和管理工作持续有序进行。从整体上来说，实施标准化战略有利于规范工作流程、提高开发效率、降低项目成本、保证工作绩效。因此，近年来，标准化体系构建工作受到全球各国政府、行业、企业的重视，在生产、贸易、金融、会计、企业管理等各行各业广泛使用。
（二）标准化体系相关研究成果梳理
目前国内外关于电子票务标准化的研究还不多见，不过旅游标准化的研究已经展开，这些研究成果对本文有着很好的借鉴意义。
Eduardo（1996）通过对19世纪30年代到40年代大众旅游发展状况与影响因素的研究，指出无论美国还是欧洲品牌效应和标准化的服务在旅游发展中均起到了重要作用。Mihalic.T（2000）在强调旅游目的地的环境管理对增强旅游竞争力重要性的同时，提出了应加强旅游服务标准化建设。Font等（2000）系统研究了旅游接待业（酒店）环境标准认证中的问题，指出旅游接待业环境认证需要构建全球标准与国家（或地区）标准两种体系。Vinod Sasidharana等提出在现在环境标准的基础上，进一步发展国家生态旅游标签、建立标准的评估体系和流程，从而促进旅游业环境改善与可持续发展。
国内对于旅游标准化的研究相对国外较晚。彭德成（1997）研究了市场经济对旅游标准化建设的机遇与挑战，提出市场经济条件下旅游标准化工作的总体框架思路。王大悟（1997）从构建旅游服务质量体系的原则、结构等角度对我国旅游服务标准化体系进行了系统论述。张向荣（2006）、潘勤奋（2007）等通过分析我国旅游行业标准化建设的现状与问题，提出相应的对策建议。
由此可见，目前针对旅游业的标准化研究主要集中在宏观方面，且这些研究主要集中在存在问题与发展对策方面，而关于其内在机制与运作模式方面的研究较少。本文在以上学者研究的基础上，深入分析在物联网、云计算背景下的智慧旅游工程建设问题，重点对电子票务的标准化体系进行剖析，以为各级政府、景区推进旅游信息化时提供决策参考。
智慧旅游中电子票务应用存在问题分析
目前很多企业和景区都提供了电子票务业务。随着信息技术的发展以及游客旅游观念的改变，将来会有越来越多的游客使用电子票务这一应用。通过对提供电子票务业务的相关企业调研发现，电子票务在应用过程中还存在很多问题，主要存在以下几个方面：
（一）电子票务信息类别不统一，不利于共享
目前智慧旅游工程建设往往以同城建设为主，各个景区以及企业都有自己的一套电子票务信息类别，这种标准的差异，将成为电子票务日后实现异地网络传输共享过程中的障碍，不利于政府、景区等单位及时地对旅游状况进行监控和指导。
（二）电子票务凭证类型多样化，不利于兼容
标准化并不意味着绝对的同一化，由于游客的使用习惯、消费偏好等不同，应该充分考虑电子票务凭证的多样性，目前主要有身份证、二维码等电子凭证，这就要求电子票务凭证之间彼此的兼容。
（三）游客隐私信息难保障，不利于普及
由于电子票务的购买及验证，需要获取游客信息，如身份证、手机号码等，而这些都属于隐私信息，如果不能得到有效的保障，势必会影响到游客对智慧旅游的整体体验。
基于以上分析可知，目前智慧旅游发展的瓶颈就是电子票务的相关标准化研究与制定。如果不能统一标准，将严重阻碍智慧旅游的普及，不利于政府、景区的监控与指导，不利于在游客中的推广使用，甚至影响旅游产业升级转型进程。
电子票务标准化体系构建必要性分析
基于前文分析可知，智慧旅游中的电子票务应用还存在很多问题，目前针对电子票务标准化体系构建的研究还不多见，但电子票务标准化体系构建问题刻不容缓。
电子票务的应用不仅方便了游客的出行，同时也能够为景区、旅游、交通等部门提供相关信息，这些信息能够为以上部门的决策制定提供重要参考。由此可见，电子票务的应用，为游客、景区、旅游、交通等部门之间搭建起一个信息共享桥梁，如图1所示。如果不构建电子票务的标准化体系，则无法在多个部门之间实行信息共享，也无法为以上部门提供决策信息，因此，电子票务标准化体系构建是有其必要性的。
（一）电子票务标准化体系构建对游客的影响
游客在互联网上预订电子票务时，需要填写相关个人信息，比如姓名、身份证号码等，目前各个提供电子票务应用的企业都有各自的一套电子票务填写要求，有的要求填写姓名、身份证号码等，有的则要求填写联系方式等，而各个景区是跟各个企业合作的，这势必会导致一个企业的电子票务只能在其对应的景区应用，而无法在其他景区应用。这种标准的差异，导致游客无法一站式地完成电子票务购买过程，需要在多个企业之间进行切换，势必会影响游客的使用体验，也将成为电子票务日后实现网络传输共享过程中的障碍。
（二）电子票务标准化体系构建对景区的影响
电子票务标准化对景区的影响主要有两个方面：一是方便游客进入景区。前文在对电子票务标准化对游客的影响分析中指出，电子票务标准化的实施，使得游客可以一站式地完成电子票务购买过程，无需在进入景区时切换电子票务，则从另一个方面缓解了景区人流积压的问题。二是便于景区对游客进行统计。由于目前电子票务上的信息内容不尽相同，这种差异性导致景区在统计游客信息时需要对信息进行有序化处理，而且某些信息将会缺失，不利于景区全方面地掌握游客信息，而一旦构建了标准化体系，那么电子票务所包含的信息内容是一样的，景区在应用电子票务信息内容时，无需进行有序化处理，而且包含的信息比较全面，能够全面地了解游客信息，为景区未来的经营和推广提供重要的信息。
（三）电子票务标准化体系构建对旅游部门的影响
旅游部门可以根据游客统计信息来对其所在城市的旅游资源进行规划和发展，而电子票务能够很方便地提供游客的个人信息，因此电子票务的应用将为旅游部门对旅游资源的规划和发展提供重要的参考。但由于目前各个电子票务的信息内容差异较大，因此并不能很全面深入地对旅游资源利用现状进行准确分析。比如需要统计哪个地区的游客对景区感兴趣，以便有针对性的进行推广，但是目前各个企业提供的电子票务信息内容并无统一标准，有的企业提供的电子票务并不会体现游客来自于哪个地区，这势必会给旅游部门的决策准确性带来一定的影响，诸如此类的问题还有很多，因此，旅游部门要想第一时间掌握其所在城市的旅游资源使用现状，必须推动电子票务标准化体系构建。
（四）电子票务标准化体系构建对交通部门的影响
随着人们物质水平的提高和工作压力的增加，越来越多的人会选择在节假日期间出去旅游，这势必会给旅游目的地所在城市带来交通压力，尤其是五一、国庆黄金节假日，随着自驾游热度的上升，大量游客会选择自驾游方式涌入旅游目的地，对城市的交通，特别是旅游景点周边交通产生不小的压力。如果交通部门能够提前了解本城市游客数量、游客偏好的景点、游客来源城市、游客交通工具选择等问题，将能够有效帮助交通部门提前做好应急措施，缓解交通压力，方便游客和城市居民出行，而这些问题的解决，都需要通过电子票务信息来获取，由此可见，电子票务的标准化制定对于交通部门至关重要，如果不标准化，则无法全面对以上问题进行分析。
电子票务标准化体系框架结构
基于前文分析可知，电子票务标准化体系的构建对于游客、景区、旅游、交通等部门有着重要的影响，电子票务能否为以上各部门提供决策支持，主要取决于电子票务在信息载体、信息资源共享和信息存储三个方面的标准化制定，具体如图2所示。本文将从这三个方面进行详细分析，剖析关键问题并加以解决，研究主要障碍并加以排除，以推进我国智慧旅游工程建设的发展。
（一）信息载体标准
本文所研究的电子票务标准化体系结构目标是帮助企业、景区、旅游、交通等部门更加容易、更加广泛地共享资源。标准化体系将使以上不同的主体之间能够互操作和共享信息。由于电子票务的信息共享需要借助于互联网实现，可以理解为网络资源共享，针对网络资源共享的标准化制定，国内外已经做了很多尝试，如欧盟的电子文献交换EDIL，国内的上海地区图书馆信息资源共享网络建设标准等，其中涉及共享内容、应用数据库等各类子标准化，这些都为本文的研究提供重要的借鉴和指导。
标准化并不意味着绝对的同一化，在制定电子票务信息载体标准化的同时，也要充分考虑游客的使用习惯，这样才能设计出比较全面而又有针对性的标准化体系结构。
（二）信息资源共享标准
本文研究电子票务标准化体系结构的目标是帮助企业、景区、旅游、交通等部门更加容易、更加广泛地共享资源。标准化体系将使以上不同的主体之间能够互操作和共享信息。从某种程度上讲，电子票务信息资源共享标准也可以理解为网络资源共享标准，在这方面，西方国家已经做了很多尝试，可以为我们提供宝贵的经验。欧洲广泛采用ISO ILL协议来开展网络资源共享，如由欧盟资助的互借开放系统网络、电子文献交换EDIL等标准化项目。我国上海图书馆信息资源共享的思路是通过制定信息共享标准来构建图书馆利用共同体，一方面，将上海图书馆的计算机网络中心打造成上海地区的图书馆共同利用的网络中心；另一方面，以已经开通的上海高校虚拟图书馆系统为基础，进一步强化成为一个全市的跨系统的图书馆利用共同体。国内外已制定的网络资源共享标准能够为本文设计电子票务标准化提供重要的借鉴和指导。
具体说来，电子票务信息资源共享标准设计应包括四个方面，即需要对电子票务所包含的内容、系统所应用的数据库设计、共享过程所要求的软硬件系统、共享资源管理进行规范。
（三）信息资源存储标准
电子票务是加载、呈现、利用信息的载体，同时，它也是海量信息提供源，只有把海量电子票务中的信息聚集起来，才能对景区、旅游、交通等部门的决策提供辅助参考作用，但是这些信息如果不能很好的存储，便将无法发挥其应用价值。虽然动态更新速度快，但是这一优点对于信息的历史存储而言却是不利的。
为了更好地保证电子票务共享数据的安全和质量，需要对其存储格式、类型、所应用的软硬件系统、存储管理方式等进行标准化制定，如果不对其进行标准化制定，势必会严重影响到电子票务共享数据的稳定性，最终导致共享数据的应用价值无法发挥，而且有可能面临一系列的诸如法律、经济等问题。为此，研究并制定电子票务存储标准是一项重要任务。
结论
本文对电子票务标准化体系进行了深入研究，通过对电子票务应用中存在的问题分析可知，标准化体系构建对于电子票务能否给景区、旅游以及交通等部门提供重要的决策信息至关重要。因此本文在先前学者研究的基础上，从信息载体、信息资源共享、信息储存三个方面对电子票务的标准化体系进行了深入分析，其中涉及载体、内容、格式、数据库、系统软硬件方面的标准化构建，本文只是从宏观上说明了标准化体系构建的各方面因素，在后续的研究中，将从微观上对各个因素进行深入研究。
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智能家居是以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件(智能家电、智能硬件、安防控制设备、家具等)、软件系统、云计算平台构成的一个家居生态圈，实现人远程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、舒适、节能、高效、便捷。智能家居包括家居生活中多种产品，涵盖多个家居生活场景。
2016年中国智能家居市场规模达到1140亿元，2017年第二季度智能家居活跃用户规模达到4600万。随着物联网技术、人工智能技术的发展，及90后婚育潮的到来，智能家居将成为主流的发展趋势。
从智能家居发展阶段来看，中国智能家居市场正处于市场启动阶段，尚未进入爆发期，智能家居产品渗透率较低。目前，智能家居领域依然存在诸多制约因素，如产品本身智能化程度低，多数产品是按既定的程序完成任务，在主动感知和解决用户需求、人机互动等方面达到的体验依然较初级，因此没有形成广泛的用户粘性，消费者对智能家居产品抱有观望态度。而相较于亚马逊的echo和GoogleHOME，国内还没有成熟的智能家居控制中心，仍处于以手机APP向智能音箱、智能电视、机器人等控制中心的过渡时期。
人工智能技术可以带来硬件背后的软件及服务能力、与智能硬件相匹配的交互技术。人工智能+智能家居，有利于形成适配下一代硬件的真正的“智能化”及深入场景体验的个性化计算，语音及视觉等人机交互技术有助于提升与智能家居产品的交互体验。
“AI+智能家居”提升智能家居产品交互体验
语音交流更倾向于日常交流方式：通过人类的语言给机器下指令，从而完成自己的目的，而无需进行其他操作，这一过程将更为自然。同时语音交互在特定的场景中具有优势，比如远程操纵、在行车过程中等，能够实现在特定场景中解放双手的作用，在家居相对封闭的环境中，语音识别成为主流的人机交互方式。
近年来，语音交互的核心环节取得重大突破，语音识别环节突破了单点能力，达到97%以上的中文语音识别准确率，从远场识别，到语音分析和语义理解技术都日趋成熟，多轮对话的实现等都有利于语音交互取代传统的触屏交互方式，整体的语音交互方案已被应用到智能家居领域中。
计算机视觉、手势识别等交互方式成为语音交互的辅助，echo在新推出的echoshow产品中已搭载屏幕，而智能电视除语音交互之外，通过计算机视觉分析视频内容，并对内容相关的资料进行下一步操作，包括短视频剪辑、边看边买等，比如Yi+搭载在天猫魔盒中的“瞄一下”功能。再比如在智能冰箱中，通过计算机视觉实现对冰箱内食品的分析，以及衍生出的用户健康管理和线上购物等功能，多种交互方式将统一在家居生活场景中，从而提供更为自然的交互体验。
另一方面伴随着智能家居平台的发展，通过“IFTTT”的场景布局，智能家居实现多种家居产品的联动，用户可以自定义多个使用场景，实现定制化、个性化。在人工智能技术的发展将使得个人身份识别、用户数据收集、产品联动在潜移默化中变成现实，未来家居生活场景中将提供千人千面，家庭成员的个性化服务。
“AI+智能家居”实现内容和服务的拓展
找到合适的语音入口是挖掘智能家居背后用户价值的关键。硬件本身具有入口价值，智能音箱，智能电视，家庭机器人等都有可能成为合适的入口。
传统的鼠标操作、触屏操作逐渐向语音交互这种更为自然的交互方式演进，语音交互的未来价值在于用户数据挖掘，以及背后内容、服务的打通，以语音作为入口的物联网时代将会产生新的商业模式。智能音箱、服务机器人、智能电视等智能化产品成为现阶段搭载语音识别技术和自然语言处理技术的载体，作为潜在的智能家居入口，智能音箱、服务机器人和智能电视等产品在提供原有的服务的同时，接入更多的移动互联网服务，并实现对其他智能家居产品的控制。这些产品为付费内容、第三方服务、电商等资源开拓了新的流量入口，用户多方数据被记录分析，厂商将服务嫁接到生活中不同的场景中，数据成为基础，服务更为人性化。
“AI+智能家居”的未来发展趋势
a.带来更好的智能化、更高体验的人机交互
从最早的WiFi联网控制到如今的指纹识别、语音识别，人机交互性能大大提升，智能家居产品正在由弱智能化向智能化发展。而智能家居产品受众也将从尝鲜者转向更为普通的用户，甚至包括老人和小孩。更智能化的技术应用、更复杂的用户结构和更广泛的用户覆盖等因素必将促使智能家居产品趋于简单实用。
智能化和人机交互体验的升级将大大扩宽智能家居应用场景，2016年，智能安防类产品落地，指纹锁、智能摄像头等产品受到了广泛关注。随着智能感知、深度学习等技术的提升，智能灯光、智能温控等产品也逐渐趋于成熟，2017年智能音箱成为爆款产品。当用户需求不断扩大，产品愈加丰富，智能家居将会渗透到家居生活的方方面面。智能家居市场将迎来爆发，2019年，智能家居市场规模有望达到1950亿元。
b.智能音箱、智能电视、管家型机器人将继续抢占智能家居控制中心，智能家居趋于系统化
关键词：互联网+；会计；教育
一、“互联网+”会计的影响
“互联网+”会计，从思维到实际操作层面都对会计行业造成了巨大的影响，赋予了传统的会计工作更多的可能性。通过分析“互联网+”背景下，人工智能、大数据、云计算等新兴科技融合会计工作的现状与影响，能够帮助思考新时代会计人才的培育方向。
（一）会计信息处理效率大大提升
人工智能在会计工作中能够快速实现会计信息的处理与数据的运算与存储，使得会计人员的作业重心从数据的录入、整理、归纳、运算等烦琐漫长的工序转移到关键信息的筛选、核查、审阅等重要环节上，大大缩短了信息处理的时间，优化了数据的处理功率，同时人为失误也得到了最大限度地削减。
（二）会计工作内容变动整合
人工智能等新科技在会计行业的使用与推广一方面降低了会计工作的强度，节省了会计工作的用人需要，另一方面也势必会对传统的会计工作者产生冲击，尤其是工作内容简单且重复性高的初级管账人员。而大数据的整理分析、计算机软件的熟练操作与使用、人工智能的运用与管理等也逐渐将成为会计人员工作中的重点。
（三）会计信息更为真实可靠
传统会计手工记账的业务处理容易出现操作失误等情况，运用人工智能与大数据的应用最大程度上减少了人为失误，且数据信息得到了良好的存储管理，易于追溯、查询与审核，从而大大提高了会计信息的真实性。同时，人工智能的使用相比会计人员相比更能降低因为主观判断造成的失误，使得会计信息更客观中立，为利益相关者的投资决策提供更为真实可靠的信息。
（四）“互联网+”会计技术仍待进一步改进
人工智能、大数据等新兴科技引入会计行业后，在保证其能够快速获取、有效处理、精准转化决策信息的同时，确保人工智能系统可靠、安全、正常的运营是极其重要的工作。在激烈的市场竞争面前，会计技术的运营需要控制在稳定的技术及安全环境下，以防范财务数据的泄露或崩溃而给企业带来难以弥补的损失。人工智能等新兴科技在引入财务工作的过程中，其安全性、可靠性、稳定性等重要性能仍然需要进一步的研究、实践和优化升级。
二、传统会计专业教育的不足
“互联网+”时代对会计人才培养提出了新要求，传统的会计专业教育的缺陷逐渐暴露。具体问题如下：
（一）教育思维固化
在“互联网+”会计的背景下，会计专业人员不仅需要会计专业知识储备，在计算机软件、数据统计与分析等方面也需要具备一定的技能。但前者属于管理类学科，具有人文科学的特点，后者则属于理工科的内容，二者之间存在一定的隔阂，但绝不是泾渭分明、非此即彼的关系。而许多高校尚未完成从培养“专业性人才”到培养“复合型人才”的观念转变，没有将二者进行很好的融合，会计思维与数据、逻辑、计算机思维仍然互不沟通。
（二）课程设计缺陷
我国多数高校如今对于会计专业课程的设置不尽合理，会计与计算机的融合操作教学一般都只对高年级开设，且其比重与传统的理论教学相比只占学生专业课程中很小的一部分。而课程内容也主要在于培养学生会计系统的运用能力，让学生成为“应用型“会计人员，理论与实践没有实现深度融合，学习的更多的是操作应用而非创新创造，使得学生对会计信息开发系统仅仅处于一种肤浅的认知与操作阶段，缺乏对前沿会计信息技术的深入理解与运用。
（三）教学方式落后
当前许多高校的会计教学方法仍为传统的“理论解读和实务演练”。教师讲述个人对会计知识的理解，学生被动的接受知识与观点，但没有主动的对会计知识进行探索；而实务层面，也主要由教师进行示范演练，学生对示范进行单调的模仿学习，重复既定的规范步骤，这种教学方式拘束了学生的自我探索空间，难以培养学生的自主创新意识，虽然能够快速学习实务操作的程序步骤，但对于学生分析、解决问题与自主创新等能力的培养仍存有不足。
三、会计专业教育的发展方向
（一）培养学生自主学习与创新能力
在“互联网+”时代的大背景下，人工智能、大数据、云计算等技术高速发展，企业商业模式变化日新月异，在会计行业中只有时刻保持着对前沿知识技术的敏感、具备强大的自主学习能力与自主创新能力才能不被智能科技取代。因此在会计人才的培养教育中，应有意识的引导学生改被动接受为主动学习、改单调模仿为自发创造，不断提高学生的职业胜任素质。
（二）培养“互联网+”会计思维方式
会计专业教育不能割裂人与计算机、会计与新科技的联系。人工智能等新兴科技在会计工作中的使用主体仍然是会计人员。因此在会计教学工作中，应逐渐培养学生树立“互联网+”会计的思维，注重会计知识与计算机实务操作的融合，培育学生处理信息、驾驭系统的能力；增加“互联网+”会计相关课程占总体知识群的比重，紧密结合人工智能的开展方向及最新动态，融合人文与科学思维、管理与计算机思维。
（三）培养复合型会计人才
结合我国当前会计行业结合互联网技术后的发展现状进行分析，未来新技术的深入发展需要依据中国会计准则，不断完善会计信息化软件建设，丰富各类复杂业务的会计处理方式，因此高校需要加大“互联网+”会计的“跨界”复合型人才培养力度，使之兼具经济管理、数据分析、会计实务、信息技术等知识能力，迎合当前会计劳动力市场在快速发展的科技时代背景下的用人需要。
一、相关概念界定
（一）智慧旅游的概念
智慧旅游是一种以物联网、云计算、下一代通信网络以及高性能信息处理和智能数据挖掘等新一代信息技术为支撑，对旅游信息进行系统化整合和深度开发，服务于公众、企业和政府，从而达到各类旅游信息的智能感知和便利运用的效果。
智慧旅游的本质是新一代信息技术与旅游产业的深度融合。贯穿旅游活动全过程、旅游经营全流程、旅游服务全链条，以技术创新增强旅游企业竞争力，以游客互动体验为中心，以提高旅游行业管理水平为目的，实现旅游业的智慧式管理和运行，从传统服务业向现代服务业升级。
（二）智慧旅游的特征
1、以游客为中心
智慧旅游基于物联网、移动互联网、人工智能等新一代技术，使游客可以通过多种接入方式了解旅游服务提供者的各种信息，并享受网络化的快捷服务。
2、充分整合
智慧旅游借助移动终端设备，可以实现景点、景区、酒店、交通、导游等多种服务和设施的连接并推送给潜在游客和现有游客；同时，旅游景区、酒店、旅行社等企业也通过资源整合的核心数据库了解游客的实施动态并为其提供快捷服务；旅游主管部门也可以获得旅游运行的实时状况，为科学决策提供依据。
3、合作创新
智慧旅游是贯穿全产业链的，通过智慧旅游服务基础设施，实现上下游各环节协同运作，平衡政府、企业、游客三者之间的关系，促进生态、社会和经济发展，实现低碳环保的旅游模式。
4、自动化与智能化
智慧旅游是满足公众通过手机、网络等途径自动获取旅游信息和旅游服务的形式，因此具有自动化和智能化的特点。
二、三亚市智慧旅游发展现状
（一）海南旅游综合云平台的建立
智游海南――海南旅游综合云平台项目于2013年正式立项，2014年下半年投入建设，2015年7月份建设完成，2015年8月通过验收。
海南旅游综合云平台囊括了旅游资源数据中心，服务总线，数据交换，统计分析、云工作平台等功能，集成了阳光海南网、海南旅游电子行程管理系统、12301投诉咨询系统、通信运营商、航空进出港等众多数据，为旅游公共信息服务、旅游企业监管、旅游市场秩序整治、旅游投诉、旅游目的地警示等提供了强大的数据分析基础。实现了一体化建设、一统型平台、一网制办公、一站式服务、一路上监督的建设和管理模式，全力打造了网络环境下的“一站式”公共服务平台和“一体化”政务服务体系，实现了海南国际旅游岛泛在化的旅游信息服务、现代化的市场运营和精细化的行业监管，全面提升了海南旅游服务的国际化水平。同时通过开放的数据交换共享平台，实现与各地政府部门、旅游企业等的数据采集及共享，创新智慧旅游大数据应用服务，并根据需要逐步纳入国家旅游局的中国旅游服务门户。
（二）典型智慧景区的建设
三亚天涯海角旅游景区，从2014年开始智慧旅游的建设，目前已建成并投入使用的项目分别有：中心机房及景区主干光纤建设、景区Wi-Fi热点覆盖、视频安防监控系统、背景音乐及智能广播系统、游客服务热线、散客电子票务系统、高清实景系统、360度虚拟实景系统、官网升级改版、智能会议录播系统、智能导游系统（APP）、智能电子巡更系统、停车场管理系统等。同时，南山、蜈支洲岛等景区也在市区开设了“旅游4S店”、“旅游5S店”，订购门票即可免费租车，为散客打造贴心的旅游定制服务。
（三）智慧旅游服务――阳光翼行APP
阳光翼行整合旅游信息资源提供智慧服务，是海南省旅游委官方智慧旅游导览软件，软件提供海南省160多个景区的自动语音导览讲解服务、景区360展示，以及海南当地衣食住行特色推荐、土特产导购、周边搜索、旅游攻略服务。联合携程提供订房、订机票、订景区门票等三订服务，并可实现用户自定义行程、系统推荐行程执行等。
三、三亚市智慧旅游存在问题分析
（一）尚未建立智慧旅游质量管理系统
智慧旅游需要实现对旅游行业全程电子化监控和管理。 2016年1月6日，三亚市政府常务会审议通过《三亚市旅游行业诚信“红黑名单”制度（试行）》加强了对旅游行业的监管，但是，如果充分利用智慧旅游的监控，将会大大提升监管力度和监管效力。也会督促旅游行业提升服务质量水平，通过全程监控，最终解决“黑导”、“黑社”和“黑车”等一系列扰乱市场秩序的严重问题，提升三亚旅游的诚信度和游客的体验满意度。
（二）政府重视不够
2013年三亚市撰写了《三亚市智慧旅游发展规划》，从发展基础、指导思想和发展目标、主要任务、重点工程、实施步骤、保障措施六个方面进行了阐述，但是实际的实施并没有按期完成。
（三）旅游企业参与建设动力不足
目前旅游企业过多的关注近期的经济利益，对智慧旅游认识不足，加上旅行社等企业规模小、业务相对单一、资金不足等原因，开展智慧旅游的积极性不高、参与度不足。
（四）智慧旅游的应用无的放矢
一些旅游产品在开发时缺少与市场的有效对接，使得开发具有一定的盲目想，再加上开发之后的宣传不到位没能使智慧旅游产品有的放矢，例如，“阳光翼行APP”目前应用范围不广，没有被公众所熟知和认可，市区了产品研发的目的和意义。
四、三亚市发展智慧旅游的对策
（一）树立与时俱进意识、加大发展智慧旅游力度
政府部门、旅游企事业单位、智慧旅游开发商都应该着眼长远，踏踏实实办项目、杜绝面子工程和政绩工程，开展智慧旅游工程项目，服务当地经济发展，为公众提供便利服务。
（二）加大宣传力度、提高旅游信息的吸引力和分享性
智慧旅游产品开发之后，扩大旅游信息的宣传途径，与相关信息整合，提升智慧旅游产品的吸引力和分享性，使产品为公众熟知，提升产品的知名度和美誉度，实现资源的有效利用。
（三）引进智慧旅游相关人才
【关键词】大数据 高职院校 智慧校园建设
大数据时代的到来，给人们的生活带来重大影响，这一背景下各个行业在发展中加强对大数据的应用。信息化时代只有紧跟时展潮流才能实现更好发展，当前高职院校正处于信息化建设的初级阶段，在大数据背景下，高职院校必须认识到大数据的作用，并积极应用到学校建设中，加快学校建设进程。
1 大数据和智慧校园
1.1 大数据技术
大数据技术包括对数据的分析，数据的存储以及云数据技术等，数据分析就要是在广阔的数据信息中找到需要的有意义的信息数据，这一技术主要依靠数据分析软件和相关算法实现，对于大数据具有重要作用。数据存储是依靠内存数据库实现的，是对传统数据存储的升级的改进，传统存储方式是存放在硬盘中，而大数据技术下的存储方式呈现多样化，这一存储形式的改变大大节省数据读取时间，提高工作效率。云数据技术在大数据中的应用有效实现数据的共享，利用这一技术经过对比筛选，对不能共享的数据进行对接使用。大数据技术主要利用这三种技术实现数据的利用，但是在应用过程中，不能忽视就是信息的安全，大数据技术数据安全应当是应用的前提，如果存在安全风险，会给系统使用者带来安全威胁。
1.2 智慧校园
智慧校园的建设是在物联网、互联网、以及大数据云计算等多种数据支持下实现的，在智慧校园建设中利用物联网对校园内各项数据进行分析，能够为校园建设提供数据支持，保证作出正确的决策和管理机制。互联网技术在校园建设中主要是为校园用户提供更加快速并且廉价的网络服务。大数据和云计算两种技术在智慧校园建设中的作用，主要是对校园发展和建设中的所接触的信息进行挖掘、分析和处理，并进行计算和展示。智慧校园建设是一个长期发展的过程，在建设中，会接触大量的信息，所以高职院校必须对这些数据采取有效对策进行科学处理，保证智慧校园建设质量。
2 大数据背景下高职院校智慧校园建设
目前高校在教学方面已经实现了电教化，在学生管理方面安装了一卡通、监控等等，提高了管理能力。应用物联网技术，在学校管理中可以达到流程化、更高效的作用。智慧校园使联网实体不断扩大，传统的数据架构已经无法满足数据处理得要求，大数据更加容易实现对获取的各类体量数据形成实时、快速而有效的价值分析。基于大数据的智慧校园体系架构如图1所示。从下到上依次分为智能感知层、网络层、数据层、业务应用层、服务层五个层次。
2.1 智能感知层
在智慧校园中通过摄像头、传感器以及各类应用系统，对学校的老师、学生和设备资源等提供全面的智能感知和综合服务平台，包含人与物、物与物的感知、系统间信息的实时感知、捕获和传递等。为智慧校园提供采集海量数据与实时反馈控制的基础。
2.2 网络层
网络层的主要功能是将信息服务融入到校园的各个应用和服务领域，实现校园中人与人、物与物、人与物之间的全面互通与互动。通过智能感知环境和综合信息服务平台，增获取信息与实时服务的能力。
2.3 数据层
数据层负责对综合信息服务平台的数据，进行全面的集成、数据挖掘与智能分析。智慧校园的核心就是数据层，是连接智慧校园各部分、汇聚智慧校园各种信息的枢纽，为智慧校园提供坚实的数据基础。
2.4 业务应用层
业务应用层主要提供个性化服务、智能决策服务、按需服务、资源合理调度以及灵活应对等功能，将决策应用到系统中。是智慧校园发挥作用的关键，也是建设智慧校园的重头戏。
2.5 服务层
服务层通过融合各种服务，展现在用户前面的是友好统一的使用入口界面，针对不同授权角色的用户，提供个性化的信息服务。用户可以方便快捷的查询各种信息资源，而且通过信息化的服务方式提高了管理效率和管理水平。
3 结束语
大数据背景下，信息技术得到广泛发展，加快高职院校智慧校园建设有助于推动高职院校的发展，优化教研与管理工作。大数据技术的出现，推动高职院校智慧校园的建设，并将大数据的价值发挥的淋漓尽致。在大数据背景下建设智慧校园是社会发展的必然选择，智慧校园不仅有助于提高教学质量，促进高职院校进一步发展，更重要的是能够为社会输送高素质的优秀人才，所以在当前背景下，智慧校园建设具有重要影响。
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