关键词：GIS；环境影响评价；智能决策；云服务平台
中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）03-0125-02
1 引言
当前，我国经济社会正处于转型跨越的关键时期，环境约束日益明显，环境承载力日渐不足，环保工作面临的形势十分严峻。环境影响评估决策是运用一系列评价技术和评价方法，按照一定的评价程序，在评估环境质量现状的基础上对人类经济活动可能对环境产生的影响从不同角度加以预测分析和评估，并提出相应的防治措施和对策，为制定调控经济活动决策提供依据，在决策过程中对环境、经济和社会发展进行统筹兼顾，综合平衡，科学决策，从根源上解决经济决策与环境后果相分离现象的决策方式[1-2]。
基于GIS的环境影响智能决策云服务平台以大数据的研发和应用为契机，充分利用IT技术变革带来的以云计算为核心的新技术，基于地理信息技术和大数据平台，开发云计算环境下的环境影响评估模型和智能分析模型。从而实现环境影响评估与GIS空间分析、三维一体可视化展示的有机融合，构建云服务平台，为环保部门提供环境影响评估智能决策服务，形成技术、标准、软件和应用服务模式一体化的成果，推动我国环境保护行业信息化发展，为资源型经济转型保驾护航。
2 国内外发展现状
2.1 国外GIS在环保领域的技术发展现状
20世纪70年代起，美国田纳西流域管理局就开始利用GIS技术处理和分析各种流域数据，为流域管理和规划提供决策服务，GIS开始应用于水文学及水资源管理[3]。进入80年代后，随着计算机技术的飞速发展，GIS被用于流域空间的存储、检索、分析和显示[4]。90年代，发达国家在环境影响评价领域广泛开发和应用GIS，使GIS在环境影响评价领域有了较快的发展。进入21世纪，英国、德国、新西兰等国家也大量采用GIS、RS、GPS 等技术进行景观的规划设计和评价管理，取得了较高的成就。另外，还有一些涉及交通、人口、固体废物选址研究等方面的研究[5-9]。
2.2 国内GIS在环保领域的技术发展现状
GIS在中国环境保护方面的应用处于起步阶段，在环境影响预测方面，2002年，张玉书等利用GIS的动态分段技术实现了河流一维水质扩散模拟和空间显示分析[10]。2009年，郭颖、肖怀德等采用GIS技术手段，利用某钢铁厂区域环境资料和平面布置图，建立三维环境模型，将环境影响评价预测结果与三维环境模型有机结合，实现三维环境影响预测[11]。2006年，苏州、涂圣文等研究人员以ArcGIS软件为工具，在图形叠置法及AHP层次分析法的基础上，结合GIS的空间分析功能成功地对湖北某高速公路进行了环境影响后评价[12]。另外，在选址选线、污染源分析、污染扩散模型等方面也有一定的研究[13-15]。
3 平台系统设计
3.1 总体架构设计
基于GIS的环境影响智能决策云服务平台的核心任务是通过平台提供数据可视化服务，满足省、地市和县区环保管理部门、监测部门业务应用的需求，同时兼顾环保研究部门、环评单位以及社会公众的应用需求。其总体结构如下图1所示。
基于云计算的GIS平台包括：云虚拟数据引擎、云虚拟可视化引擎、二三维一体化GIS、服务式GIS、虚拟化分析模K、环保数据模型、环保扩展模块。
管理子系统包括：基础数据库子系统、业务数据库子系统、模型库子系统、基于GIS平台的环境影响智能决策子系统、环境风险管理子系统、智能复核子系统、云服务平台大数据安全子系统。
3.2 数据库设计
数据库为智能决策系统提供可靠的数据支持，主要包括：基础数据库、业务数据库、总量数据库、企业环境管理数据库、环评报告数据库和环评预测评价模型库。
数据库结构框图2如下。
3.3 模型库与方法库
模型库与方法库是智能决策系统的核心，为决策过程提供算法支持。通过收集整理应用于大气、水、噪声等的环境预测问题的模型和方法，构建初始模型库、初始方法库在集成的GIS环境中对方法-模型-数据的匹配度、算法复杂度以及系统各模块功能的实用性进行综合评价根据评价结果对现有模型和方法进行改进，并根据需要补充新模型、新方法，完成模型库、方法库的开发，模型库与方法库关系如图3所示。
4 关键技术分析
环境影响智能决策云服务平台在GIS平台基础上，针对大数据特有的数据规模大，数据类型多，价值密度低，实时性要求高等特点，综合运用信号处理、数据统计、智能决策等方法，开发基于大数据应用的环境现状评价、环境影响智能预测、环境影响预测结果智能分析、智能选址、环境影响后评价等系统，建立环境仿真平台，提供仿真结果动态模拟展示，实现数据可视化服务，并通过搭建云服务平台，同时满足省、地市和县区环保管理部门、监测部门业务应用的需求，同时兼顾环保研究部门、环评单位以及社会公众的应用需求。
5 结语
基于GIS的环境影响智能决策云服务平台利用云计算及大数据平台技术，建立能够提高时空数据处理效率的数据表示及处理方法，将标准、法规等数据库内容转化为大规模复杂量化模型，并建立面向大数据应用的环境影响评价、评估及智能决策系统，实现基于各环境要素模型库的智能预测及智能评价，并利用GIS平台实现数据的可视化，可以为地方政府部门优化产业结构、重大项目管理、环境污染控制等提供决策依据，提高环境管理的信息化水平。
参考文献
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一、“深”，深刻领会调研工作的重要意义
正所谓“涉浅滩者得鱼虾，入深水者得蛟龙”。通过深刻领会党中央、国务院、中国科协、江苏省关于加强中国特色新型智库建设工作的意见、方案、通知，我们深切的体会到，充分依托省科协人才荟萃、智力密集、联系广泛、地位超脱的优势，着力打造党政亟需、特色鲜明、制度创新、引领发展的专业化高端科技创新智库，逐步形成定位明晰、特色鲜明、规模适度、布局合理的新型科技创新智库体系，为具有全球影响力的产业科技创新中心和具有国际竞争力的先进制造业基地建设工作提供智力支撑，意义重大。
二、“实”，脚踏实地、真心实意了解情况
调查研究要有目的性、有针对性，带着问题去，循着方向去，奔着原因去，不是为调研而调研。我们坚持边调研边学习边对照检查，不打招呼、不增加负担、直接深入调研单位，切实掌握第一手资料。一是聚焦研究院分中心建设成效，赴乡村振兴战略研究中心和实践基地，讨论“2019年度江苏省农业特色田园乡村科技交流研讨会方案”，商讨解决分中心发展中遇到的痛点难点问题。二是注重接长科技创新智库工作手臂，赴南京工业大学科协调研江苏科技智库基地建设情况，发掘典型案例和经验做法，整合课题研究方向，征集服务党委政府科学决策的建言献策素材。三是着力强化省科协调研课题研究的过程控制，赴重大战略类课题的承担单位，就课题的研究进展情况、中期评审专家意见建议的整改情况、课题服务党委政府科学决策的建言献策的针对性等方面展开调研。四是积极放大科技工作者状况调查站点的舆情收集功能，选取高校、科研院所、企业等有代表性的站点进行调研，对前期近200篇上报信息进行汇总分析，针对科技工作者普遍反映在创新创业政策落实、科技人才队伍建设、科技人才评价和激励、科技成果转化等方面存在的突出问题，形成《关于近期江苏科技工作者关注的科技界情况的专报》。
三、“准”，准确分析工作中存在的成绩和不足
调查研究由调查和研究两个环环相扣的部分组成，调查研究最终的成效如何直接取决于调查是否准确深入、研究分析是否准确深刻。对于工作中存在的问题和不足，一定要找准方向、找准症结、找准原因，才能在原有的基础上推动工作与时俱进。调研了解到智库建设的现状：一是“小中心、大”智库网络初步形成。发挥苏科创新战略研究院在江苏省科技创新智库建设体系中的核心作用，建强四个研究中心，不断扩大和延伸智库建设工作手臂。推进智库工作与媒体融合，加强对科技界的政治思想引领。二是多层次多形式决策咨询工作卓有成效。积极参与中国科协重大课题研究，精心组织省科协课题研究，扎实开展专项调查研究，《江苏省科技工作者建议》、《江苏省科技智库专报》品牌效应逐步扩大，真正体现了智库作为党委和政府“智囊团”的优势，有效服务党委政府科学决策。三是新模式新平台“互联网+智库”上线运行。以中国科协智慧科协样板间建设为契机，积极推进江苏科技智库综合信息服务平台改版升级工作。建设智库的微信推广平台，打通与科技工作者沟通交流的网上通道。组织开展第二次江苏科技工作者状况调查工作，不断拓宽科技界舆情汇集平台，提升调查研究和舆情收集能力。四是第三方评估工作全面开花。评估项目的层次越来越高、项目来源的渠道越来越广、专家团队越来越稳定、评估工作的流程越来越规范、评估成果越来越得到更加广泛的认可。同时也发现了相关不足：一是引智工作还有待加强。省级重点培育智库建设工作需要进一步加强与国内外优秀智库的合作，积极引进复合型的智库学者，整合专业、高端、优质的人才资源，突破关键技术、带动新兴学科、发展高新产业，为我省建设具有全球影响力的产业科技创新中心和具有国际竞争力的先进制造业基地工作服务。二是用智领域还有待拓宽。省级重点培育智库建设工作需要进一步围绕经济社会发展的多层次、全方位、广角度等特征开展研究。在归纳总结国内外的先进经验的基础上，推动理论研究创新和应用实践创新。以省委省政府关心的重大理论问题和现实问题为出发点，围绕决策、服务决策、献言决策，扩大智库的社会影响力。三是凝智机制还有待完善。凝聚智力资源过程中，我省平台建设整体规划尚有不足，与智库发展相适应的人才遴选、人才培养、经费保障、激励机制以及薪酬制度有待完善，课题设置、研究、转化等方面的工作机制有待健全，决策咨询课题类型有待丰富，以《科技工作者建议》和《科技智库专报》数据库为基础的成果和转化平台还有待完善。
四、“细”，细致比较典型案例和经验做法
要作出宏观的正确决策就必须首先搞清楚微观的事情，往往微观搞得越清楚，宏观决策就会越明晰，越有生命力，工作的针对性和指导性就会越强。所以，我们力图以“解剖麻雀”的精神多聚焦典型、聚焦实际，精准发问，精准剖析，力求得出精确的结论。一是关于如何更好的集聚科技智库专家人才，我们参考了“中国与全球化智库”的聚智模式。该智库是凝聚海内外专家学者共同为中国在全球化进程中建言献策的一个高端平台，是海外留学人员、国际专家、华人华侨学者和国内专家学者智慧交融的一个智库。致力于把海内外不同领域有着深入研究的专家学者对中国与全球化发展中的问题及政策建议的研究成果集合起来，推动中国改革开放和与国际接轨。二是关于如何提升建言献策决策咨询的能力，我们学习了“中国东中西部区域发展和改革研究院”的相关成果。改研究院以项目课题为基础，紧紧围绕国家政策解读做文章，特别是在前瞻性研究课题方面，提出、发表了上百份建言献策报告，在全国政学两界影响较大。三是关于如何更好的打造第三方评估品牌，我们研究吸取“新加坡隆道发展与战略研究院”的经验。该研究院是具有公益性质的第三方独立研究机构，在追踪世界热点、难点问题，提供咨询服务和高端培训方面具备很强的实力。四是关于如何当好科技工作者和党委政府之间的桥梁和纽带，我们对“布鲁金斯研究所”的历史进行了研究。布鲁金斯研究所是美国一家研究公共政策的非赢利组织，一向被誉为美国最有影响力、最值得借鉴和最受信任的智库，旨在充当学术界与公众政策之间的桥梁，向决策者提供最新信息，向公众提供有深度的分析和观点。
五、“效”，用调研成果推动工作取得实效
关键词：人工智能；大学英语教学；后现代课程观
一、引言
人工智能与各领域的深度融合和创新，正在颠覆我们的生活，改变世界的面貌[1]。世界各大经济强国为抢占人工智能技术发展制高点，争先研制了各种人工智能发展战略和行动方案，试图占住未来科技发展先机。我国在继2016年5月发改委和科技部联合推出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》后，次年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）[2]，全面部署了我国人工智能发展战略。2017年9月，教育部长陈宝生提出“课堂革命”的信息化时代教育改革新命题，人工智能驱动和赋能的课堂革命序幕从此拉开。2018年4月，教育部了《高等学校人工智能创新行动计划》，明确了高校在培养创新人才及科技创新等领域的目标和任务。人工智能与教育进入了融合创新阶段，正在迅猛地颠覆人类几千年沉淀的教育理念和方式，重构教育生态。智能语音技术、英语语言测评系统、语言翻译、智能口语陪练等技术，以及自适应系统、个性化学习中心和智能导师系统等广泛应用于大学英语教学领域，为大学英语教学带来了前所未有的机遇，为破解大学英语教学领域几十年来教学资源不足、“因材施教”难以践行、课程评估不科学等难题提供解决方案。显而易见，传统的教学目标、课程体系及教学模式、教师的专业知识不足以应对新一代人工智能技术的需求，我们必须积极求变，寻找人工智能与大学英语教育的契合点，方能在这场革命浪潮中幸存。
二、人工智能2.0和教育
人工智能被认为是迄今为止最具有颠覆性的技术[3]，它正在加速落地，深刻地改变世界和人类生产、生活方式[1]。人工智能自诞生之日起就与教育休戚相关，对教育的变革也将是彻底的、全方位的。因此，我们必须充分认识它，方能抓住人工智能技术给教育带来的机遇，方能乘风破浪应对挑战。（一）人工智能的内涵、发展及核心技术人工智能。（ArtificialIntelligence，简称AI）这个名词，早在1956年由美国达特茅斯学院（DartmouthCollege）的一群年轻科学家提出，但是到目前为止没有一个科学、全面、准确的定义。学界公认的定义是，人工智能这门科学主要研究、模拟、延伸和扩展人的智能理论及相关方法与应用技术，通过计算机模拟人的智能，最终使之能像人一样思考、学习和认知，并能够有效地处理过去由人才能处理的问题[4]。人工智能，作为一门新兴的交叉学科，涉及的面十分广泛，涵盖多个大学科和技术领域，如计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理、机器人学、博弈与伦理、机器学习、统计学、脑神经学等[1]。学界认为人工智能经历了三大发展浪潮。第一次是20世纪50至60年代以图灵测试为标志的启蒙期。20世纪80至90年代随着语音识别技术取得突破性进展，人工智能发展迎来了第二次发展浪潮。近年来，由于互联网技术、大数据技术、深度学习算法等技术的飞速发展，人工智能开启了第三次发展浪潮。大数据技术、深度学习和机器学习是人工智能第三次发展浪潮的标志性技术。人工智能的核心技术包括三个层面：基础技术、通用技术和应用技术[1]。在基础技术层面，机器学习被认为是其最重要的支撑技术，研究计算机如何模拟或实现人类行为，获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的科学[1]。被广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译等领域的深度学习则是机器学习的一个重要分支，它加速了人工智能的发展。人工智能的通用技术层面内涵丰富，主要包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理、决策和规划、运动与控制等。人工智能应用技术现在深入渗透各个行业领域，人类进入了人工智能时代，未来的一切将出现无限可能。（二）人工智能赋能教育。人工智能与教育息息相关。新一代人工智能技术在政策驱动、消费者需求升级驱动以及新技术迭代升级突飞猛进驱动下，已经迈入了与教育教学融合创新阶段，迈入了为变革课堂教学，实现教育创新赋能加力的阶段。自2015年至2019年，国家先后出台了《中国制造2025》（2015年）、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016年）、《新一代人工智能发展规划》（2017年）、《高等学校人工智能创新行动计划》（2018年）、《中国教育现代化2035》（2019年）五项政策，加速了人工智能与教育的深度融合的进程。目前，我国居民生活水平整体提高，教育消费需求升级，家庭对教育的重视及投入大幅增加，对教师的要求、学习环境和条件的要求更高，在线学习需求旺盛，这在很大程度上也加速了人工智能技术在教育行业的广泛应用。人工智能三大核心应用技术即计算机视觉技术、智能语音技术和自然语言处理已经广泛开发应用于在线教育、智慧课堂、为智慧教学和智慧学习赋能加力[5]。目前，从基于语音识别的英语语音测评到基于图像识别的智能情绪分析，人工智能已经在教育领域已经实现十余种产品类型[6]。国外像Google,Alpha,Facebook等走在技术前列的知名公司，研发了各具竞争优势的AI教育软件，进军教育行业；国内的腾讯、科大讯飞、百度等也研发了各类学习软件和教学软件，并拥有海量用户。人工智能引领下的教育正朝智慧教育、智慧学步迈进。
三、人工智能给大学英语教学带来了机遇
大学英语教学改革的步伐从未停歇过，但是不管怎么努力都被冠以“费时低效”的罪名，教学资源不足、“因材施教”教育理念贯彻不到位、评价无法及时科学反哺教学等问题一直是大学英语教学改革中的顽固问题。人工智能时代，随着大数据技术、计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理技术所催生的慕课、自适应学习系统、个人学习中心、智能导师等的广泛应用，这些问题将迎刃而解。（一）慕课的蓬勃发展，海量教学资源得以共享。慕课（MOOC），即大规模开放在线课程，是大数据时代的产物。2013年，中国迎来了慕课元年，从此中国大地掀起了一股慕课建设的热潮。从教育主管部门、高校、教材出版商、IT企业、教育培训机构到普通教师，都在共同致力于开发慕课平台，共建优质教学资源。短短的六年时间里，中国慕课在信息技术尤其是人工智能技术的驱动下实现了跨越式发展，目前，我国共有12500门慕课上线，超过2亿人次在校大学生和社会学习者学习慕课，6500万人次大学生获得慕课学分[7]。已经上线的慕课中，大学英语慕课的份额十分可观，为大学英语教学提供了海量教学资源。目前，中国大学MOOC，共有468所合作高校共推出了1291门国家精品慕课，其中包括60余门大学英语通识类课程、28门专门用途英语课程和21门跨文化类课程；中国高校外语慕课平台（UMOOCs），我国首个以外语学科特色为主的国际化慕课平台，自2018年3月23日正式启动以来共上线大学英语类课程40余门；国内外语类三大出版社也创建了特色课程平台：外语教育与研究出版社推出了U校园教学云平台、上海外语教育出版社创建了“WELearn课程中心”、高等教育出版社推出了i-Smart外语智能学习平台；清华大学研发的学堂在线上也有将近50门大学英语类课程。这些平台所推出的海量优质外语教学资源，学习者可以像逛超市一般按照自己的喜好和需求在平台上挑选课程，这较好地解决了大学英语过去一直教学资源不足的问题。除此以外，随着人工智能技术的迭代升级，机器人教师和虚拟教师的广泛应用，他们都将成为最好的老师时时陪伴，“同一个世界，同一个课堂”的愿景在不久的将来得以实现，大学英语教学改革路上教学资源不足不公的问题不再是制约大学英语教学发展的问题。（二）自适应学习广泛应用，“因材施教”教育理念得以践行。早在孔子时代就提倡“因材施教”的教学理念，要求教师在教学中应该根据学生的认知水平、学习能力及自身素质有的放矢地进行差别教学。大学英语教学改革几十年来，也一直致力于“因材施教”个性化的教学改革，但是劳而无功，究其因，主要是课堂人数多，教师无法每次课前准确掌握学生学习程度、课中和课后不能即时跟踪学生的学习情况，因此很难做到适时调整教学策略实施“因材施教”。2016年美国自适应学习平台Knewton及我国自主研制的智能自适应学习系统的投入使用，为教师、学生自己，甚至家长了解学生的学习状态，依据学生的学习兴趣、学习风格、学习需求选择适合的学习资源和途径提供了便捷。人工智能在自适应学习过程中所起的作用显而易见，主要体现在：科学而又高效的学习状态诊断；精准学习资源的推送；全过程学习数据的收集、分析与整合。因此，人工智能技术与大数据应用使得量化自我和定制学习的个性化教育成为可能[3]，“因材施教”问题也将得以践行。（三）大数据护航，精准多维的课程评价得以实现。课程学习评价是教学中的重要环节。大学英语课程学习评估经历了过去的以终结性评估为主到终结性评估与形成性评估相结合的课程学习评价方式，但是不管怎样，过去评估形式的改变并没有改变评估重结果、轻过程、重整体、轻个体的结局。此外，由于技术的原因，课程考核根本无法顾及学生的情感因素。因此，这种单一的评价模式始终没法全面科学精准地反哺教学。人工智能通过即时摄录大数据分析使传统评价发生了根本性变化，所有学生的学习记录将被人工智能综合收集起来，互相参照、优化、聚合后分发，从而提高总体水平，彻底升级“教学相长”的含义[8]。尤其是智能导师系统及智能评测系统的开发利用，可以凭借人脸识别、语音识别、机器学习、自然语言处理等技术，不仅能全过程精准收集学习的学习数据，还能即时对学生的学习状态、情感感知等多种学习因素作出即时的诊断和评价。大数据保驾护航收集全过程学习数据、智能导师和智能评测提供多维即时诊断和评价，这才是具有实际意义和现实价值的课程学习评估。
四、大学英语教学面临新挑战
人工智能技术给大学英语带来无限机遇的同时，也倒逼大学英语教学必然积极识变、应变、求变，朝着教学目标高阶化、课程体系后现代化、教学模式智慧化、教师角色精细化方向发展，主动服务国家战略发展和学生的“学以成人”。（一）教学目标高阶化。新时代高要求。近两年，教育部罕见多次发文呼吁大学英语教学改革。2018年9月17日，教育部召开加强高校公共外语教学改革工作会议，提出要“实施面向非外语专业的公共外语教学改革”“培养高素质国际化复合型人才”[9]。“推进公共外语教学改革”也被列入2019年教育部“十大事件”之一。2019年3月29日教育部和中组部又联合召开“推进公共外语教学改革，大力培养高素质国际化专门人才”会议，重点讨论如何培养学生的“专业+外语”综合应用能力，为国家战略培养和储备“一精多会、一专多能”的国际化复合型人才[9]。教育部高等教育司吴岩司长在2019年第四届全国高等学校外语教育改革与发展高端论坛上提出高等外语教育要主动服务国家发展战略，要积极迎接新科技革命挑战，要全面融入高等教育强国建设，大力培养具有全球视野、通晓国际规则、熟练运用外语、精通中外谈判和沟通的高素质国际化人才[10]。新技术新要求。2018年4月，博鳌亚洲论坛上，大屏幕即时将嘉宾语音转换成中文又即时译成英文；2018年11月的第五届互联网大会上，不但有中文，还有英文的首个AI合成新闻主播的出现。翻译软件、智能机器人等日新月异，给人类教育提出了新的要求。在人工智能时代，人类几千年积累下来的知识，瞬间可以从智能机器人和资源库平台获取，使得人类靠知识传授的课程即将被淘汰。课程教学的重心不得不从曾经的知识传授转移到通过学生的个性化学习和自适应学习，培养信息获取和分析处理能力、终身学习能力、批判性思维能力和创新能力[5]，以及人工智能所难以拥有的精神能力，包括情感能力、价值追求能力、美感能力和创新能力[3]。在这种高要求、新要求下，大学英语教学的目的就不再是简单的培养学生的英语应用能力，提高综合文化素养了。而是迈向更高阶的利用英语汲取和交流专业信息能力的培养；使用英语解决专业问题的学科思辨能力和创新能力的培养；同时发展其自主学习能力、提高其智能素养，使他们在各自的专业学习、研究和未来工作中有效地使用英语，满足国家、社会、学校和个人发展的需要。按照布鲁姆教育目标分类法，认知领域的教育目标按知识与认知过程两个维度分类[11]。在知识维度，知识被分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和反省知识4种类型。在认知过程维度，认知过程维度，认知过程由低级到高级被分为记忆、理解、运用、分析、评价和创造6种水平[11]。人工智能时代的大学英语教学目标高阶性主要体现在：在知识维度，大学英语教学目标设立从事实性知识、概念性知识、程序性知识向反省认知知识迈进；在认知过程维度，从记忆、理解、运用向高阶的分析、评介、创造迈进。（二）课程体系后现代化。人工智能时代将迎来学校平台化、传统课堂网络化、课程市场化，人工智能技术随时从云端、海量资源库中为学生提取知识，并经由结构化推送给学生，经过学生深度学习之后进一步提炼加工，再次结构化。此外，人工智能超强的学习能力随时产生大量人类无法理解的暗知识（所谓暗知识，就是指那些人类根本无法感受到无法表达出来的，然而却能够发挥重要作用的知识）。“人类将进入一个知识大航海时代，我们将每天发现新的大陆和无数金银财宝”[12]。正如Schwab,J在Thepractical:Alanguageforcurriculum中所言：课程领域已步入穷途末日，按照现行的方法和原则已不能继续运行，也无以增进教育的发展[13]。现在需要的是适合于解决问题的新原则.....新的观点......新的方法。因此，大学英语目前线性的、统一的、封闭的现代课程体系必然受到冲击，取而代之的是非线性的、建构的、开放的小威廉.E.多尔所倡导的后现代课程模体[14]。人工智能时代，大学英语课程体系应该朝小威廉.E.多尔所提出的具有四R特点的后现代课程模体建构，即课程具有丰富性（rich）、回归性(recursive)、关联性(relational)和严密性(rigorous)。所谓丰富性，是指课程的深度、意义的层次、多种可能性或多重解释[14]。在人工智能时代，学生与教师、学生与同伴之间是学习伙伴的关系，他们随时都可以能产生新的疑问或知识，因此为了促使学生和教师产生转变和被转变，课程应具有“适量”的不确定性、异常性、无效性、模糊性、不平衡性、耗散性与生动的经验[14]。课程具有回归性是指课程的片段、组成部分和序列应该是任意组合的，不应该设置为孤立的单元，而应视其为反思的机会。也就是说在设置课程体系的时候，每一个知识，包括作业、测验等都应该提供对话和反思的余地，避免课程的重复性。关联性指建立教育与文化之间的关联。具有关联性的课程模体将摆脱过去课程体系仅仅由课程内容或教师来决定，课程模体处于一种不断建构的过程，它的内容和体系远远超越原有的课程内容。严密性是四个标准中最重要的[14]。自发组织建立的丰富的具有回归性的课程并非任意、无序的，而是具有学术逻辑和符合课程发展规律的，可以用数学思维准确度量的。只有这种非线性的、开放的、不断建构的课程模体才满足海量资源，优势整合的特点，才能有效解决学生日益增长的对英语能力提升的需求与优质英语资源分布不平衡直接的矛盾。（三）教学模式智慧化。人工智能赋能的课堂将首先是网络化、数字化、智能化的课堂，是实施个性化教学的创新能力培养课堂，是基于项目式学习的自主、合作、探究的课堂，是线上线下无缝衔接的混合式和翻转课堂，是平等交互、自适应学习、快乐幸福并追求个性全面和谐发展的高效课堂[5]。因此，大学英语教学应当遵循语言学习“输出驱动、输入优化、产出评价”和以“学生为中心”理念，从英语学科教学方法与移动新媒体技术相结合的视角，引入自适应学习系统、智能导师系统加强过程监控与评估，充分利用慕课、微课等建立具有可视化、可听化、协作化、互动化的大学英语“金课”教学模式，充分发挥线上线下教学互促和互补的优势，构建线上线下教学环节，形成课前预备、课中教学、课后巩固、课外丰富及教学反馈五个教学环节为一体的螺旋上升模式，实现知识从传递到知识提升，如图1。图1智能教学模式模拟图（四）教师角色精细化。智能语音、智能批改、智能翻译、教育机器人等人工智能技术广泛应用于英语教育，过去教学中一切重复性劳动和大部分管理工作都将被人工智能所取代，教师角色将发生重大改变。过去衡量优秀教师的素质体系：扎实的外语基本功、完善的知识理论体系、较强的外语教学能力[15]，已经无法完全满足人工智能时代对大学英语教师的需求。未来的人工智能智慧课堂不需要教师，教师的角色将转型为课程的咨询师、学习的引导者、数据分析师、情感呵护者等，角色将越来越精细。除此以外，由于角色的精细分工，将来教师不可能再孤军奋战，而是走向团队合作[16]。今天的教育形势下，我们教师要引领学生提升自己的核心素养，引领学生学会认知（learntoknow），学会做事（learntodo），学会合作（learntoliveandworkto-gether），学会做人（learntobe）。
五、结语
摘要：建国以来，特别是改革开开放以来，我国经济不断发展，人民的生活也越来越好，但是我们不能忘记是谁在保卫我们的国家，是我们的中国军人在日日夜夜辛勤保卫我们。而且正是因为我国军事方面的强大，才能免除其他国家对于我们的轻视和欺负。为了更好的训练我们的军人使她们拥有更好的专业素养，越来越多的训练方法被应用去锻炼她们的专业技能和不怕吃苦的韧性。下面我们就针对炮兵进行仔细研究。
关键词：炮兵；测地训练；评估系统；研究与应用
我国的太平稳定是中国军人队伍的强大来保证的，那么如何才能保证军人拥有强大的专业技能和坚韧不拔的意志。这些问题都可以通过长期的训练锻炼出来，但是训练评估如何才能做到公正，这就要求我们必须要有一个完善、科学的评估系统，因为只有这样的系统才能保证评估的专业性、科学性等多种性质。那么这个评估系统的建立以及应用又还如何处理呢？今天我们就来具体探讨一下。
一.炮兵测地训练的目的
炮兵是我国兵种中的一种，在大型的保卫战以及进攻战中都发挥着巨大的作用。而炮兵测地就是炮兵日常训练中常见的一种，因为炮兵在鸪∽髡绞币彩背P枰对作战场地有一个测量，只有炮兵有准确的数据分析，才能增加作战成功的可能性。
（一）熟练掌握操作技能，提高技术保障能力
炮兵的日常测地训练可以使炮兵熟练掌握操作技能、提高技术保障能力。只有炮兵在日常测地训练中达到这一水平，在真正的现场上才可以精准作战，这对于最终的作战成功的影响也是很大的，所以我们不能忽视平时的训练
（二）灵活运用作业方法
炮兵测地的方法是多种多样的，不同的地理环境对于炮兵测地的挑战难度也是不同的，所以我们必须注意灵活运用作业方法，尽可能采取合适的方法去进行实地测量。这样才可以在一定程度上大大缩短测地时间，为作战赢取最有力的时机。
（三）及时提供准确的测地成果
日常测地训练就是使炮兵不断熟练各种测地方法。只有非常熟练地掌握了这些方法技能，我们才能为炮兵指挥部及时提供准确的测地结果，给指挥部争取分析战况和作战环境的时间。反之，如果我们不能做到熟练程度，很有可能贻误战机，最终导致战争失败。
（四）作战时可以严密伪装、隐蔽行动
炮兵测地不仅可以帮助我们分析作战方法，也可以帮助我们在作战是严密伪装、隐蔽行动。这对于我们作战时寻找最合适的作战地点也是非常有利的，所以我们对于炮兵测地训练必须加以重视，这样才能保证炮兵作战成功。
二.炮兵测地评估系统现状与发展趋势
炮兵测地训练是一种有效地训练手段，不仅可以提高她们的专业素养，对于她们其他方面的培养也是非常重要的。但是提高训练成果中最有效的一种手段就是对炮兵测地进行评估，但是只有完善的评估系统才能保证评估结果的科学性、专业性。那么这种系统的现状和发展趋势又是如何，我们就来了解一下。
（一）炮兵测地评估系统现状
我国的炮兵测地评估系统相较于发达国家还是有一定差距的，美国等发达国家的炮兵测地评估系统已经实现自动化、信息化、智能化，但是这些在我国的炮兵测地评估系统中才刚刚得到应用，并没有广泛地被应用。所以我国炮兵测地评估系统还是比较落后的，我们必须对此加以重视，认真研究，早日实现炮兵测地评估系统的自动化、信息化、智能化。
（二）炮兵测地评估系统发展趋势
我国的炮兵测地评估系统相较于发达国家的评估系统而言，仍然不够先进科学，所以我们国家炮兵测地评估系统未来的发展趋势可能是自动化、信息化、智能化的全面普及。这样炮兵测地评估系统才能更加便利、科学。这样的评估系统得出的结果才能更加使人信服，才可以督促炮兵的日常训练，使他们成为合格的优秀炮兵。
三.炮兵测地评估系统模块分析
炮兵测地评估系统到底是如何做到完善和科学的呢？今天我们就来具体探讨分析一下它的评估系统的模块组成。只有我们对此有正确的认识，我们真正理解炮兵测地评估系统的科学性。更好的为将来系统的应用和改进采取措施。
（一）教学模块
教学模块一般是炮兵测地评估系统中的第一个环节，因为炮兵测地也是炮兵学员通过教官教学来学到的。这一个环节的考核主要是针对教学环节中的学生的课堂反应以及和老师之间的互动来进行基本评估。
（二）训练模块
训练模块是炮兵测地评估系统中所占比重比较大的一个环节，因为这是学员巩固专业技能的最直接的手段，而且也是最有效的提高炮兵学员测地技能的过程。这个阶段的评估主要是针对训练中学员的各方面的操作步骤及操作技能规范性的考量，当然训练最终得到的测地数据的准确性也对这个环节评估有很大的影响？
（三）评估模块
评估模块是炮兵测地评估系统最终的整合评估，这个评估不仅包含了炮兵测地的平时成绩而且最终的考核成绩也会被计入其中。这就大大增加了炮兵测地评估系统的科学性。此外，还有老师对于学生平时表现的考评，这也增加了考评的人性化。
四.炮兵测地评估系统的实现
炮兵测地评估系统对于提高炮兵测地水平和作战能力都是很大的影响，那么炮兵测地评估系统又是如何实现的？因为这个涉及到很多信息专业知识，我们就来简单了解一下，帮助我们了解这个系统存在的必要性和它运行的科学性。
（一）炮兵测地评估系统采用专业的计算分统计系统
计算分统计系统是一种专业的电子程序，这种程序可以综合学员训练和教学中的成绩和考核最终的成绩进行自动的成绩合成，这种程序已经设计了各类成绩在最终考核结果中所占的比例，所以我们可以通过这种技术来实现炮兵测地评估系统的计算统计。
（二）炮兵测地评估系统管理模块的实现
炮兵测地评估系统需要对所有炮兵的测地进行评估，所以必须实现系统管理。只有这样，工作程序才能简化。通过一定的信息手段，每个学员都要通过管理页面的个人登记才能进入考评网站进行试题选答，老师也可以通过这个系统进行学生的最终考评分析。
五.小结
炮兵测地训练对于炮兵的专业技能的培养是非常重要的，而炮兵测地评估系统的自动化、信息化、智能化后的评估结果对于炮兵测地训练是有积极意义的。所以我们可以本文分析，对这个系统有一定的认识，也可以了解如何实现炮兵测地评估系统。
参考文献：
[1]薛昭，何泽.炮兵测地评估系统的造就与实现.[J]电子商务期刊.2010.10
[2]杜晓月，徐国华.炮兵军事训练成绩管理系统的研究与实现[J]中国电子期刊.2014.5.16
【关键词】项目式学习 项目式学习框架 实施策略
一、前言
当代外语教学的最终目标是使学生在掌握语言的基本知识和基本技能的同时在思维能力、解决问题的能力和实践能力等方面得到全面发展。项目式学习集中体现并贯彻了语言的“学”和“用”的统一，具有基于任务的语言教学模式和基于内容的语言教学模式的主要特点，能促进语言、内容和技能的同步习得，是实现外语人才培养目标的有效途径。本研究试图构建适合我国大学英语口语教学环境的项目式学习框架及其实施策略，以期为大学英语口语教学实践提供依据和参考。
二、项目式学习基本特征
项目式学习是“按照课程内容和教学大纲的具体要求，针对学习者的特点，创设真实的学习环境，以设计的学习项目为中心，以小组作为主要组织形式，以项目来驱动学生的学习，通过对学生的主动探究活动，完成学习内容与活动任务，运用已有知识和新知识，达到培养解决问题的能力，实现意义学习”。
项目式学习具有以下基本特征：第一，自主性。学生成为自主学习的责任者，自主选择相关知识信息，自主选择和应用相关学习策略，对自己实际学习活动进行监察、评估、反馈，并进行调节、修正和控制。第二，合作性。学习者之间是一种分工与合作的关系。师生以及生生之间围绕项目的选择、设计与完成进行多元化的探索、交流与协作，形成“学习共同体”。第三，探究性。教师调动多种教学资源，利用现代化教育手段，创设一种智力和社会交往环境，引导学生对实际问题深入探讨，反复研究，培养学生解决实际问题的探究精神与技能。
三、项目式学习国内外研究现状
1.国外研究现状。国外有关外语教学中项目式学习的研究，经历了萌芽（如Fried-Booth，1982）、影响扩大（如Haines，1989）、理念探讨（如Stoller，1997）和模式构建（如Beckett & Slater，2005）几个阶段，至今已有30多年的历史。诸多学者对项目依托的语言教学进行了理论与实践探讨，如Vincent（1990）探讨的写作教学、Fried-Booth（2002）设计的专门用途英语教学等。亦有学者探讨了依托项目在二语/外语教学中的优势，如培养学习者自主性（如Malcolm & Rindfleisch，2003）、训练学习者的批判性思维（如Kagnarith et al，2007）等。
2.国内研究现状。项目式学习于20世纪90年代末被引入我国。刘景福、钟志贤（2002）介绍了国外开展的项目式学习实践。近年来，有学者尝试构建基于项目的外语教学框架或模式，如张明芳（2011）从后方法视角构建了适合我国外语教学环境的项目式学习框架；李立、杜洁敏（2014）开展了大学英语分科教学背景下学术英语PBL教学模式研究。还有学者对依托项目的外语教学效果进行了实证研究，如何轶君（2011）开展了项目式学习对非英语专业英语学习者口语自我效能感的影响研究；王勃然（2013）对项目式学习模式影响大学英语学习动机的诸多因素进行了探究。
四、基于项目的大学英语口语教学模式构建
1.构建原则。构建大学英语口语教学中项目式学习框架应遵循以下原则：（1）可行性。针对学生个人需求、学业需求、社会需求及需求变化特点进行项目设计，充分考虑学生现有认知能力、兴趣等特点，确保项目式学习的可行性及有效性。（2）实践性。项目的内容可以以学科为依托，也可以跨学科设计。作为学习和研究的内容，项目内容不能随意主观臆造，脱离实际生活。（3）多样性。多样性主要体现在项目目标多样性及项目评估形式多样性。人才培养目标既要注重外语综合应用能力的培养，又要注重非语言能力的培养。评估项目既包括学习结果，也包括学习态度、参与程度等。（4）动态性。教师要根据特定的教学环境因素，科学灵活的设计和调整项目式学习要素，不断丰富和完善项目式学习理论框架。
2.模式阐释。根据《大学英语课程教学要求》（2007）中对英语口语表达能力的要求，笔者设计了信息化背景下大学英语口语教学中的项目式学习框架，该框架主要有五大要素构成：口语能力、非语言能力、非智力因素、信息技术和学科内容，如图1所示。
图1 信息化背景下基于项目的大学英语口语教学模式
从交际语言能力理论的观点看，口语能力通常包括语言要素的运用能力、话语组织能力和社会语言能力。大学英英语口语教学不能仅培养学生口语能力，还应培养学生自主学习能力、合作学习能力等非语言能力。
非智力因素是智力因素以外的一切个性心理因素，包括动机、态度等。教师要充分发挥非智力因素的作用，调动学生口语学习的主观能动性，提高学生自我效能感。
基于项目的学习内容是现实生活和真实情境表现出来的各种复杂的、多学科知识交叉的问题。学生需要综合运用多学科交叉知识进行开放性探索，掌握本学科知识的同时，了解跨学科知识和丰富相关的百科知识，这打破了以往教师分科教学，学生分科学习，人为割裂知识的弊端。
信息技术的发展为学习者提供运用多种技术进行项目选择、计划、实施及成果展示的机会。多媒体网络环境为基于项目的口语学习提供资源支持（人力资源如教师、
学生、专家等，非人力资源如语言素材等）、技术支持（实时和非实时的信息交互与反馈，虚拟现实技术等）及管理支持（对网络资源、学习档案及口语学习过程进行控制与评估等）。
3.在大学英语口语教学中实施基于项目式学习的策略与方法。笔者根据大学英语口语教学的实际情况，将大学英语口语教学中实施项目式语言学习的过程分为如下阶段：需求分析、设定项目主题、选择项目主题、设计项目任务、创设项目情境、实施项目计划、项目成果展示和项目评估与完善，如图2所示：
图2 基于项目的学习在大学英语口语教学中的实施步骤
（1）需求分析。需求分析包括个人需求、学业需求及社会需求分析。对英语口语学习进行需求分析可以为大学英语口语课程的内容、设计及实施提供依据，为口语教学目标的制定和教学方法的确定提供依据。
（2）设定项目主题。项目主题要以学生专业特点与目标岗位的英语需求为出发点，项目内容要尽量真实、有针对性。教师要合理筛选、调整与整合学科知识与教学资源，尽量让学生参与议定，最终使项目的内容构成一个个专题，如家庭教育、性别差异、环境污染等，让学生能够明确自己将要在一个什么样的范围内进行项目式学习。
（3）选择项目主题。教师要帮助或指导学生根据他们的生活经验及已有知识，选择感兴趣的主题作为口语训练内容，让学生有话说并且会说。同时，教师可以预先导入与主题相关的新的语言知识，使学生获得一定量的陈述性知识，以减轻其认知负载，教师也可以有意识地介绍诸如拖延、转述、求助、副语言等口语交际策略，使口语教学不仅重视英语口语技能训练，还要加强交际策略意识和能力的培养。
（4）设计项目任务。设计驱动问题是整个项目中至关重要的一环。驱动问题要激发学生兴趣，要和学习者现有的认知水平、语言水平相匹配，所涉及到的词汇及观点不宜过高于学生现有水平。设计项目任务时，可以通过查询网络资料、师生共同商讨和修改，确定小组子项目论题。
（5）创设项目情境。在项目实施过程，教师要营造轻松愉悦的学习氛围，降低学生焦虑感。以小组活动为主体进行英语口语活动是降低学习者焦虑程度、提高英语口语水平的一条有效途径。教师还可以创设适当的交际情境，尽量模拟自然条件下受推动的交际性输出，如角色扮演、电影配音，使学生始终处于一种积极的情感状态，把情感焦虑降至最低限度。
（6）实施项目计划。小组成员根据自身爱好及强项制定项目方案，包括时间规划、团队分工、社会调查、文献检索等，形成小组资料文件夹，并合作谈论解决问题的策略与方法，对小组主题进行探究性学习。教师在此过程中要给与必要的建议、辅导、反馈及专题讲座，以促进项目的顺利开展。
（7）展示项目成果。小组合作完成的项目成果形式可以多种多样，如课堂报告、录音、配音、自拍录像、讲故事、角色表演、看图说话、辩论等。各小组通过展示其研究成果，展现项目式学习过程中所获得的知识和所掌握的技能。
（8）项目评估与完善。项目评估要采取多元的评估方式，对学生所完成的任务的效果进行评估和分析。以课堂报告展示小组研究成果为例，小组就其论题进行课堂报告，报告结束后，小组作为团体接受他人提问并做出回答，教师、其他小组的学生、本小组的学生可以从报告内容、词汇丰富度、口语流利度、表达连贯性、答辩满意度等方面对此次研究成果进行终结性评估。同时，项目实施过程中本小组成员的学习态度、参与程度及各方面能力如信息搜集能力、与他人合作能力等要同样纳入评估体系，从而形成一个教师评估、同伴评估、自我评估相结合，形成性评估和终结性评估相结合的较为完善的评估体系。
五、结语
信息化背景下基于项目的大学英语口语教学模式是以培养学生口语能力和高级认知能力为目标，借助现代信息技术为学生提供大量真实、鲜活的语言素材、实时和非实时的语言学习必需的交流手段、真实的交际情景和宽松的交际氛围，并围绕真实的项目任务开展口语活动的新型探究性学习模式。该模式囊括了语言能力、非语言能力、非智力因素、学科内容及信息技术五大要素，有利于学生语言、知识、技能、情感的协调发展，有利于提高学生信息素养及跨学科学习能力。
参考文献：
[1]Beckett，G.H.&T.Slater.The project framework：A tool for language，content，and skills integration[J].ELT Journal，2005（2）：108-116.
[2]Fried-Booth，D.L.Project work with advanced classes[J].ELT Journal，1982（36）：98-103.
[3]Haines，S.Projects for the EFL Classroom：Resource Material for Teachers[M].Walton-on-Thames，UK：Nelson，1989.
[4]Kagnarith，C.Theara，C.& A.Klein.A questionnaire project：Integrating the four macro skills with critical thinking[J].English Teaching Forum，2007（1）：2-9.
[5]Malcolm，D.&W.Rindfleisch.Individualizing learning through self-directed projects[J].English Teaching Forum，2003（3）：10-15.
[6]Stoller，F.L.Project work：A means to promote language and content[J].English Teaching Forum，1997（4）：2-9，37.
[7]何轶君.项目学习对非英语专业学生口语自我效能感的影响研究[D].苏州大学，2011.
[8]李立，杜洁敏.大学英语分科教学背景下学术英语PBL教学模式研究[J].外语教学，2014（5）.
[9]刘景福，钟志贤.基于项目的学习（PBL）模式研究[J].外国教育研究，2002（11）：18-19.
[10]刘育东.外语教学中项目学习教学法的研究现状、问题与对策[J].河南大学学报（社会科学版），2011（6）.
[11]王勃然.项目学习模式对大学英语学习动机的影响因素分析[J].外语电化教学，2013（1）.
[12]杨惠中，朱正才，方绪军.英语口语能力描述语因子分析及能力等级划分[J].现代外语，2011（2）.
《智慧城市》：当下我国智慧城市建设有何特点，是否按照最初的设想在发展？
万碧玉：经过近几年来的探索和实践，以国家智慧城市试点工作为代表的我国智慧城市形成了一城一策智慧发展、人为核心质量关键、产城相融互促共进、体制创新机制融合、多元筹资优配资源等五大特色。
从城市发展角度出发，强调“一城一策、智慧发展”，就是立足于本地区的当前发展状况，以城市的总体目标为导向，基于城市的经济、社会、文化、生态环境以及城市信息化等方面的基础条件，制定科学合理的智慧城市建设目标。智慧城市建设规划与国家、省市、地区经济发展规划以及其他专项规划相衔接，以城市的实际问题作为切入点，“一城一策”地创建智慧解决方案。
在城镇化转型发展方面，强调结合城镇规划、城乡统筹、城市管理运行等方方面面，以改革为动力，以人为核心，以质量为关键，重视智慧城市试点在公共服务均等化等方面的重要作用，使城镇真正成为人们的安居之处、乐业之地；实现从数量增长型的城镇化转向质量提高型的城镇化。
在驱动力方面，强调“产城相融、互促共进”，通过优化配置城镇资源，“四化”融合，注重城镇经济产业发展与智慧城市建设的结合，形成长期的城镇发展内生动力，有助于促进城镇科学发展，避免城市缺乏产业支撑而成为“空城”、产业缺乏城市依托而“空转”。
在体制机制方面，强调“体制创新、机制融合”，在智慧城市建设、运行、投融资等方面全面探索体制创新、机制融合的解决方案。意识到建立城市公共信息平台的重要性，实现跨行业、跨部门，甚至跨区域的综合应用和数据共享，构建智能、协同、高效、安全的城市运行管理体系，打造城市社会治理与服务的能力。
在资金筹措和建设运营模式方面，强调“多元资金、优配资源”，提前设计资金筹措，鼓励采用多渠道资金筹措和建设运营模式。城镇结合本地的特色选择符合自身发展的模式，充分发挥政府、企业各自的优势，实现公益性项目由政府来主导，民生类以及可以市场化的项目让市场去主导，尽可能发挥市场和社会的力量。支持各实体在资金、技术等各方面共同参与智慧城市建设，鼓励专业化、市场化的第三方服务外包的建设运营模式实践和探索，形成智慧城市可持续发展的良性循环。
《智慧城市》：什么是中国智慧城市建设的关键点？
万碧玉：智慧城市涉及城市规划、建设、管理和运行的各个环节，充分利用现代科技手段，来实现城市经济发展、社会公平和环境优美。从智慧城市建设发展的整个过程来说，诸如技术利用、资源共享等等许多要素都起到了关键作用。然而，从目前大多数的智慧城市建设还处于起步阶段的现状来说，我认为从综合层面做好智慧城市的顶层设计来高度系统谋划城镇整体发展是第一步。
智慧城市顶层设计要科学地贴近目前城市需求，强调城市不同要素对象，如基础设施、政务管理、产业发展、民生服务等对象要素问的关联性，强调城市水资源、能源、信息、交通、社区等资源要素的优化配置，围绕顶层目标的相互关联、优化配置和有机衔接。另外，智慧城市顶层设计在“自上而下”关注城市任务和创建项目的建设同时，也包含落地性的重点工作和实施推进策略，各建设项目的投融资和运营模式强调了工作操作可行性。如，智慧城市顶层设计的一个重要方面是包含投融资规划，投融资规划可以延伸包含城市/县/区/镇的招商引资工作，即服务顶层设计中的产业企业培育和金融资本注入工作安排，为设计的各类项目提供具体的资金测算、资金来源和财务分析，以保证建设项目的顺利推进。
《智慧城市》：在我国智慧城市建设中，政府表现出了极高的热情和参与度，我们该如何看待这一现象？
万碧玉：通过国家智慧城市试点的申报情况，就可以清晰感受到现在政府对于智慧城市建设的热度。前两批试点已有202个，再随着第三批试点的公布，国家智慧城市试点的数量会进一步增加。
各地政府如此高速重视智慧城市建设，体现了大家对现在城市发展瓶颈的认识，都希望借助智慧城市的“智慧”来解决城市的产业、民生等各类问题。现在大多数的试点城市都成立了统一的智慧城市领导小组，由当地“一把手”领导出任领导小组的组长，集合建设、公安、环保、社保等与智慧城市建设和应用密切相关的部门领导，以期能够协调各方力量综合解决城市发展所面临的各类问题，从体制机制上保障智慧城市的健康有序建设与发展。
当然，对于各地政府如此高度的智慧城市建设积极性而言，最根本及重要的是要摆正对智慧城市的认识，以“一城一策”的原则结合当地的特性指导当地智慧城市的建设。现阶段，我国的新型城镇化更多地追求质量的提升，因此，智慧城市应该是真正解决城市问题，智慧地推进新型城镇化的一种方式，而不应该是另外一种形象工程、政绩工程的产物。同时，在当前云计算、物联网、大数据等新兴技术的蔓延下，各地政府也应清楚智慧城市不是信息化系统的堆砌，信息化技术只是建设智慧城市的一种手段。此外，投融资和可持续运营是智慧城市发展的重要环节，在国家大力提倡PPP模式的前提下，各企业也积极希望能够在智慧城市建设中分一杯羹，各地政府可以借助企业市场的力量来共同建设城市，但要重视政府的引导地位，既持开放态度又要把握尺度，注重加强对风险的控制能力。
《智慧城市》：制定智慧城市标准应以何为依据和参考？如何确保各项标准切实可行、落到实处？
万碧玉：建立智慧城市的标准体系需要从实际需求出发，处理好新标准与已有标准的关系、急需急用标准与后续标准的关系、先进超前标准与我国技术和产业实际现状的关系。智慧城市标准体系的构建应与现有标准全方位对接。在基础技术标准方面，除行业有特殊要求基础技术标准外，一般按照国家和行业基础技术标准开展。根据统筹规划和整体协调的需要，对现有各行业信息化中涉及的数据格式、产品要求、通信网络等标准进行梳理和修订，将其纳入到智慧城市标准体系框架中。智慧城市标准体系建设中需要制修订的标准数量至少达数百项，并且一些标准还需在以后业务发展中不断构建。因此，按照“急用先制定”的原则，目前阶段的标准化工作主要定位在初步构建智慧城市标准体系框架，以应用示范工程为依托，制定急需急用标准。智慧城市处于不断发展之中，技术需具备前瞻性，所以标准研制工作也要有一定超前性，标准不仅仅是对当前技术总结，也是对当前技术引领，通过具有前瞻性的标准来指导技术和产品研发。构建智慧城市是一项应用性极强的工作，标准体系的构建必需紧密结合城市发展的需要，既要借鉴国内外既有标准，同时针对中国的国情和实际科研能力开展标准研制工作，才能在促进应用发展的同时带动我国相关产业发展。
《智慧城市》：如何科学、有效地评估各地智慧城市建设实况？
万碧玉：我国已进入快速城镇化时期，《国家新型城镇化规划（2014-2020）》中提出了推进智慧城市建设的任务。国家发改委、科技部、财政部、住房和城乡建设部等八部委联合印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》中，明确提出“国务院有关部门要加快研究制定智慧城市建设的标准体系、评价体系和审计监督体系，推行智慧城市重点工程项目风险和效益评估机制，定期公布智慧城市建设重点任务完成进展情况。城市人民政府要健全智慧城市建设重大项目监督听证制度和问责机制，将智慧城市建设成效纳入政府绩效考核体系。
据统计，截至2013年10月，我国已有300多个城市启动了智慧城市规划和建设，同时，国家工业和信息化部、住房和城乡建设部、科学技术部、国家标准委等部门组织在228个城市开展了智慧城市建设试点工作。
为更好地对智慧城市的建设进行评估，指导智慧城市的建设进程，通过规范智慧城市评测过程采用的技术、方法、工具和软硬件平台等评测技术，坚持统筹协调，建立完善的统筹协调工作机制，确保各个指标之间评价的系统性、整体性、协同性：坚持科学分解，指标需要具有易评价、可获取、可量化的特点，进而根据评估指标的类别、性质和功能，确定评估权重、评估方法和评估标准；坚持因地制宜，充分考虑区域之间的差距，针对区域特色，细化评价指标体系与评分标准，以实现我国三大区域的平衡、协调、特色发展，做到信息化的适度发展，真正实现以点带面；鼓励特色创新，鼓励各试点城市突出优势发挥，积极在智慧城市建设的政策、规范、技术、应用等多个方面开展创新发展，最终构建出一批富有地方特色的智慧城市，形成多元化的智慧城市发展格局。
《智慧城市》：今年两会提出了“互联网+”的战略，这对于我国智慧城市发展来说意味着什么？
万碧玉：“互联网+”意味着互联网与传统行业深度融合。
"农委会"为加强农业技术发展规划及本会农业科技研究发展计划的执行、管制与运作,设立农业科技审议委员会,该委员会的任务是:农业科技研究发展方向规划的咨询,农业各产业技术发展政策、制度、法规、策略及重大方案审议之咨询,农业科研计划资源分配审议的咨询,农业科研计划成果检讨审议的咨询,其它农业科技发展事项的咨询。委员会下设农业、林业、渔业、畜牧及生物技术五个技术领域审议小组,各技审小组的任务是:对"农委会"个别产业技术发展规划及审议的咨询,"农委会"科研计划审查及管理考核咨询,"农委会"科研计划与业界合作事项协调及审议的咨询,"农委会"有关科研计划事项的咨询。
为加强农业科技研究发展计划执行绩效评估,促使农业科技研究经费有效运用,"农委会"2001年3月6日成立农业科技绩效评估委员会,该评委会的任务是:以农、林、渔、牧及生物技术等领域科技研究计划为对象,评估过去该领域的研究计划执行绩效;评估农、林、渔牧及生物技术等领域科技研究成果所建立的技术,对提升台湾地区农业产业竞争力的效益。评委会设委员23-25人,由"农委会"主任委员遴聘学养优异、经验丰富,对产业科技、经济充分了解的相关产、官、学、研界专家兼任。评委会在对各领域专业技术进行评估时,得视需要聘请该领域的相关专家若干位参与绩效评估。此外,还在台湾地区农业生物科技"国家型"计划中设立了咨询委员会,在台湾地区农业科技中程发展纲要各领域聘请评审委员会。
二、注重农业科技投入,扶持技术创新
从下表可以看出,台湾地区农业科研经费投入常年维持在较高的水平。
台湾地区农业科技经费投入
年 度 经 费 年 度 经 费
1996 21.135 2001 45.04193
1997 15.3857 2002 49.51840
1998 16.6880 2003 55.26226
2000 29.79313 2004 61.94672
注:2000-2004年为中程科技纲要需求估计数
1996年度(1995年7月1日-1996年6月30日)台湾地区农业科研经费为21.135亿元新台币(下同),其中农业基础研究(含农艺学、园艺学、农业化学、畜牧兽医、森林及水土保持、渔业科学及农业工程)的经费投入为3.9450亿元新台币,其经费主要来源是"国科会"和"中研院",共执行537个研究课题,参加研究人员1206人。同年度的农业应用研究与技术发展(含农作物科技、林业科技、渔业科技、畜牧科技、食品科技等)的经费投入为17.19亿元,执行197项整合性研究发展计划,参与研究人员5142人。
在研究成果方面,共有952篇研究、72本专着、934项技术报告发表,完成55项技术创新和923项技术服务,实现技术转移18项,取得专利权6项、着作权3项。从1996年度的农业应用研究与技术发展的经费投入结构看,应用研究占70%(12.172亿元),应用基础研究占3%(0.439亿元),商品化开发研究和技术发展占18%(3.077亿元),其他研究占9%(1.504亿元)。
1997年度台湾地区农业科技应用研究与技术发展经费投入为15.3857亿元。1998年度台湾地区农业科技应用研究与技术发展经费投入为16.6880亿元。从1998年度台湾地区农业科技各领域经费投入结构看:重点产业及资源保育利用研究发展的经费为10.94648亿元,农业生物技术领域经费2.12078亿元,食品加工科技经费投入为1.79738亿元,遥测技术及精准农业科技经费投入为0.44965亿元,农牧渔产业自动化科技经费投入为2.60亿元,其中重点产业领域内部经费投入结构为:作物育种及生产技术研究2.822亿元,农业生物遗传资源研究利用0.8亿元,动植物防检疫与病虫害防治研究1.25755亿元,渔业生产科技研究发展0.805亿元,畜牧生物科技研究发展1.46606亿元,农业废弃物利用及公害防治技术研究0.44431亿元,水土森林资源保育利用及水利科技研究0.95641亿元,农业经济、农产运销技术与农民辅导研究0.52亿元,农业科技人才培育、国际合作及计划管理0.6亿元,农业资导系统建立研究与利用1.07515亿元。
"农业生物科技国家型计划"经费,包括台湾地区"国科会"、"农委会"、"中研院"、"环保署"和财团法人台湾农业生物技术中心五部分的研发投入,预估1998至2001年度,总额达到8亿元新台币。各年度分别为0.2亿元、2.11亿元、2.6亿元和3.1亿元。
三、加强农业科技推广,促进技术成果转化
1、制定农业技术成果转化政策法规
主要包括《"行政院"加强生物技术产业推动方案》、《"农委会"农业科技计划产学合作实施要点》、《"农委会"科技计划已有成果拟进行产学合作加速商品化的项目一览表》、《"农委会"科学技术研究发展成果归属及运用办法》、《"农委会"主管计划研究成果技术转移执行要点》等法规。
《"行政院"加强生物技术产业推动方案》提出台湾地区生物技术发展策略是加强研究发展与其成果移转、扩散及应用,整合产、官、学、研的研究发展体系,成立"国家型"计划,畅通研究、发展、生产三者之间的渠道,以加强生物技术产业发展。其中与农业相关的主要内容有:修订生物性农药开发相关法令规范;推动农业生物技术国家型计划以花卉种苗、水产养殖、动物用疫苗、生物性农药、保鲜技术等方向为重点,并落实于产业发展;加强花卉新品种智能财产权保护,并纳入植物种苗法新品种命名及权利登记范围的花卉种类,加强花卉新品种权利保护,以提高育种研发意愿,推动花卉种苗产业发展。
"农委会"为提高农业科技研发绩效,鼓励民间产业界积极参与农业科技研究与开发应用,以加速落实研发成果于产业发展,于2001年4月3日制定了《农业科技计划产学合作实施要点》。"农委会"的经费支持主要用于人事费、研究设备费、包括杂支、材料、仪器设备维护等其它研究有关费用、管理费和必要的技术移转费用。
《"农委会"主管计划研究成果技术转移执行要点》提出,移转研究成果的技术或智能财产权给予厂商时,应以该成果作价取得价款。技术成果移转作价原则以"农委会"资助研究总经费乘下列百分比收取之:(1)参与开发的合作厂商收取5%,未参与开发的厂商收取10-15%。(2)技术成果最终使用者若为供个别农家使用则收取5%,供农企业使用则收取10-15%。4、加快农业科技管理创新
"农委会"为加强农业技术发展规划及本会农业科技研究发展计划的执行、管制与运作,设立农业科技审议委员会,该委员会的任务是:农业科技研究发展方向规划的咨询,农业各产业技术发展政策、制度、法规、策略及重大方案审议之咨询,农业科研计划资源分配审议的咨询,农业科研计划成果检讨审议的咨询,其它农业科技发展事项的咨询。委员会下设农业、林业、渔业、畜牧及生物技术五个技术领域审议小组,各技审小组的任务是:对"农委会"个别产业技术发展规划及审议的咨询,"农委会"科研计划审查及管理考核咨询,"农委会"科研计划与业界合作事项协调及审议的咨询,"农委会"有关科研计划事项的咨询。
为加强农业科技研究发展计划执行绩效评估,促使农业科技研究经费有效运用,"农委会"2001年3月6日成立农业科技绩效评估委员会,该评委会的任务是:以农、林、渔、牧及生物技术等领域科技研究计划为对象,评估过去该领域的研究计划执行绩效;评估农、林、渔牧及生物技术等领域科技研究成果所建立的技术,对提升台湾地区农业产业竞争力的效益。评委会设委员23-25人,由"农委会"主任委员遴聘学养优异、经验丰富,对产业科技、经济充分了解的相关产、官、学、研界专家兼任。评委会在对各领域专业技术进行评估时,得视需要聘请该领域的相关专家若干位参与绩效评估。此外,还在台湾地区农业生物科技"国家型"计划中设立了咨询委员会,在台湾地区农业科技中程发展纲要各领域聘请评审委员会。
二、注重农业科技投入,扶持技术创新
从下表可以看出,台湾地区农业科研经费投入常年维持在较高的水平。
台湾地区农业科技经费投入
年 度 经 费 年 度 经 费
1996 21.135 2001 45.04193
1997 15.3857 2002 49.51840
1998 16.6880 2003 55.26226
2000 29.79313 2004 61.94672
注:2000-2004年为中程科技纲要需求估计数
1996年度(1995年7月1日-1996年6月30日)台湾地区农业科研经费为21.135亿元新台币(下同),其中农业基础研究(含农艺学、园艺学、农业化学、畜牧兽医、森林及水土保持、渔业科学及农业工程)的经费投入为3.9450亿元新台币,其经费主要来源是"国科会"和"中研院",共执行537个研究课题,参加研究人员1206人。同年度的农业应用研究与技术发展(含农作物科技、林业科技、渔业科技、畜牧科技、食品科技等)的经费投入为17.19亿元,执行197项整合性研究发展计划,参与研究人员5142人。
在研究成果方面,共有952篇研究、72本专着、934项技术报告发表,完成55项技术创新和923项技术服务,实现技术转移18项,取得专利权6项、着作权3项。从1996年度的农业应用研究与技术发展的经费投入结构看,应用研究占70%(12.172亿元),应用基础研究占3%(0.439亿元),商品化开发研究和技术发展占18%(3.077亿元),其他研究占9%(1.504亿元)。
1997年度台湾地区农业科技应用研究与技术发展经费投入为15.3857亿元。1998年度台湾地区农业科技应用研究与技术发展经费投入为16.6880亿元。从1998年度台湾地区农业科技各领域经费投入结构看:重点产业及资源保育利用研究发展的经费为10.94648亿元,农业生物技术领域经费2.12078亿元,食品加工科技经费投入为1.79738亿元,遥测技术及精准农业科技经费投入为0.44965亿元,农牧渔产业自动化科技经费投入为2.60亿元,其中重点产业领域内部经费投入结构为:作物育种及生产技术研究2.822亿元,农业生物遗传资源研究利用0.8亿元,动植物防检疫与病虫害防治研究1.25755亿元,渔业生产科技研究发展0.805亿元,畜牧生物科技研究发展1.46606亿元,农业废弃物利用及公害防治技术研究0.44431亿元,水土森林资源保育利用及水利科技研究0.95641亿元,农业经济、农产运销技术与农民辅导研究0.52亿元,农业科技人才培育、国际合作及计划管理0.6亿元,农业资导系统建立研究与利用1.07515亿元。
"农业生物科技国家型计划"经费,包括台湾地区"国科会"、"农委会"、"中研院"、"环保署"和财团法人台湾农业生物技术中心五部分的研发投入,预估1998至2001年度,总额达到8亿元新台币。各年度分别为0.2亿元、2.11亿元、2.6亿元和3.1亿元。
三、加强农业科技推广,促进技术成果转化
1、制定农业技术成果转化政策法规
主要包括《"行政院"加强生物技术产业推动方案》、《"农委会"农业科技计划产学合作实施要点》、《"农委会"科技计划已有成果拟进行产学合作加速商品化的项目一览表》、《"农委会"科学技术研究发展成果归属及运用办法》、《"农委会"主管计划研究成果技术转移执行要点》等法规。
《"行政院"加强生物技术产业推动方案》提出台湾地区生物技术发展策略是加强研究发展与其成果移转、扩散及应用,整合产、官、学、研的研究发展体系,成立"国家型"计划,畅通研究、发展、生产三者之间的渠道,以加强生物技术产业发展。其中与农业相关的主要内容有:修订生物性农药开发相关法令规范;推动农业生物技术国家型计划以花卉种苗、水产养殖、动物用疫苗、生物性农药、保鲜技术等方向为重点,并落实于产业发展;加强花卉新品种智能财产权保护,并纳入植物种苗法新品种命名及权利登记范围的花卉种类,加强花卉新品种权利保护,以提高育种研发意愿,推动花卉种苗产业发展。
"农委会"为提高农业科技研发绩效,鼓励民间产业界积极参与农业科技研究与开发应用,以加速落实研发成果于产业发展,于2001年4月3日制定了《农业科技计划产学合作实施要点》。"农委会"的经费支持主要用于人事费、研究设备费、包括杂支、材料、仪器设备维护等其它研究有关费用、管理费和必要的技术移转费用。
《"农委会"主管计划研究成果技术转移执行要点》提出,移转研究成果的技术或智能财产权给予厂商时,应以该成果作价取得价款。技术成果移转作价原则以"农委会"资助研究总经费乘下列百分比收取之:(1)参与开发的合作厂商收取5%,未参与开发的厂商收取10-15%。(2)技术成果最终使用者若为供个别农家使用则收取5%,供农企业使用则收取10-15%。2、推动农业科技推广方面的研究
台湾地区各年度的农业科研课题均包括与农业技术推广和成果转化方面有关的研究课题。从2001年度台湾地区"农委会"主管科技计划研究重点内容看,与推广相关的研究主要有,在农业政策方面,设有《农产运销制度、法规、批发、零售、渠道与市场的规划及评估研究》在健全组织及人力资源,提升农业经验管理效益方面,设有《农民组织功能研究》、《农业推广体系研究》、《农村建设规划研究》、《农业人力资源研究》、《农民福利制度研究》、《农业金融结构研究》;在农业生物技术产业方面,设有《推动花卉种苗、生物性农药、动物用疫苗及水产养殖生物技术产业发展研究》;在农产运销电子化方面,设有《推动产销与网络商城信息整合研究》、《农业自动化与电子化推动配合措施研究》、《农产运销自动化及电子化研究》等。
从1999年度台湾地区"农委会"主管农业科技计划实施结果看,安排与农业技术推广相关的研究课题主要有,《现有农业网站与农业推广网络系统评估》、《农业知识信息推广体系研究》、《农业推广远距离教学系统的规划》、《农业知识创新的传播研究》、《作物基因转移技术的开发应用研究》、《生物技术在植物病虫害诊断与防治上应用研究》、《生物性农药的生物技术应用开发研究》、《生物肥料的生物技术应用开发研究》、《应用生物技术加强花卉种苗产业发展研究》、《加强推动动物疫苗产业发展研究》、《农产品服务业自动化计划配合措施研究》、《加强食品工业技术及管理的辅导》、《灵芝和樟芝菌种发酵培养技术开发研究》。
【参考文献】
1996年、1997年、1998年"中华民国"科学技术年鉴,"行政院国家"科学委员会编印
"农委会"九十年度委外办理之科技计划研究重点、汇整单位及汇整人一览表
关键词：人工智能；智能科学技术；学科；教育；发展方向
0引言
人工智能（Artificial Intelligence，AI），又称为机器智能或计算机智能，是计算机科学或智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。人工智能近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，而远期目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
1来之不易的大好机遇
比起国际上人工智能的发展情况，我国的人工智能研究起步较晚，发展道路曲折坎坷，经过质疑、批判甚至压制的艰难发展历程。直到20世纪80年代初期，中国的人工智能研究才开始活跃起来，但由于当时社会上把“人工智能”与“特异功能”混为一谈，对两者一起批判，并一并斥之为“伪科学”，使中国人工智能经历过一段弯路。
中国人工智能学会于1981年在长沙成立后，长期得不到中国科学技术协会和国内科技界的认同，只能挂靠到中国社会科学院哲学研究所，直到2004年，才得以挂靠到中国科学技术协会。这足以表明中国人工智能学会成立后经历的20多年岁月是多么艰辛。因此，在这个时期内，有比较多的中国人工智能学者研究人工智能哲学问题是有历史原因的。
直到改革开放之后，我国的人工智能才逐渐走上发展之路。近两年来，国家领导人对人工智能高度评价，并对我国人工智能的发展提出重要指示，有关部门了《中国制造2025》《机器人产业发展规划（2016―2020年）》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。这些文件体现了我国已把人工智能技术提升到国家发展战略的高度，为中国人工智能的发展创造了前所未有的优良环境，也赋予人工智能艰巨而光荣的历史使命。
2016年4月，中国人工智能学会联合20余家国家一级学会，在北京举行“2016全球人工智能技术大会暨人工智能60周年纪念活动启动仪式”。这次活动恰逢国际人工智能诞辰60周年，谷歌Alpha Go与世界围棋冠军李世石上演“世纪人机大战”，将人工智能的关注度推到了前所未有的高度。启动仪式共同庆祝国际人工智能诞辰60周年，传承和弘扬人工智能的科学精神，开启智能化时代的新征程。
2大力发展智能科学与技术教育
包括人工智能教育在内的智能科学技术教育是智能科技和智能产业赖以发展的强化剂和推动力，也是高素质智能科技人才培养及智能科技与产业可持续发展的根本保证。我国的智能科技教育已初步形成学科教育与课程教学体系，并在大学计算机、智能科学与技术、电子信息、自动化等专业开设不同层次的人工智能类课程。中国智能科技的进一步发展和人工智能的基础建设问题，都与智能科技人才培养密不可分。只有培养足够多的高素质智能科技人才，才能保证我国智能科技的顺利发展，进而攀登国际智能科技的高峰。
智能科技教育和人才培养是智能科技学科发展的重要基础。我国自20世纪80年代中期开始在少数高校开设各种人工智能类课程以来，经过推广与提高，30年前的人工智能星星之火如今已形成燎原之势，数以百计的高校开设了各种层次的人工智能类课程，有些课程已成为我国高校教育园地上的名花。例如，中南大学的人工智能课程已成为首批部级精品课程、教育部新世纪优秀网络课程、部级全国双语示范课程、首批部级精品视频公开课和部级资源共享课程。全国已有20门智能类课程入选部级质量工程。尽管为数不多，但这些智能类课程在改革中不断发展壮大，已为国家培养了成千上万的智能科技专门人才。虽然这些课程只占数以千计的部级质量工程课程的冰山一角，但也表明智能科技课程仍然占有一席之地，并具有不可替代的作用，产生了非常大的影响。
全国智能科学与技术教育暨教学学术研讨会是我国人工智能教育与教学领域具有特色的最权威的学术盛会，自2002年起已成功举办了13次，对于智能科技及其相关学科的教育教学、学科建设和人才培养发挥了十分重要的作用。
2004年在北京大学开设的智能科学与技术专业，已发展到全国近30所大学，仅这些大学的“智能”专业每年就培养大约2 000名人工智能专业人才。据估计，近30年来，全国高校已培养人工智能及其相关学科的硕士和博士数以千计，本科毕业生数以万计。这些高层次的人工智能专门人才是我国发展人工智能的最为宝贵的财富。这些年轻的智能人有幸遇上千载难逢的人工智能大好发展机遇，必将成为我国智能科技跨越式发展的中坚力量。
3客观评价我国人工智能科技水平
无论是智能科技学科建设或是智能科技类课程建设，都离不开对我国人工智能水平与国际先进水平差距的深刻认识。
有些学者或企业家认为，我国的人工智能科技水平已经与美国不相上下。我们需要科学客观地评估已有成绩，既不要妄自菲薄，又不能夜郎自大，既要充分肯定成绩，又要深刻认识差距。过高地估计我国现有人工智能成果既不实事求是，又不利于人工智能学科与产业的健康发展。
美国是世界上人工智能科技整体水平最高的国家。分析中美两国在人工智能方面的差距，有助于我们保持清醒的认识。许多人工智能界内专家指出：我们在人工智能方面一直跟踪美国的理论，然后应用并在一些地方有所创新，应用上的追赶很快，但是，在基础理论研究方面和美国还是差距很大的。国内做人工智能基础理论研究的人很少，这是学术环境问题造成的。例如，美国把脑科学和类脑科学排在研究的最前面，而我国在这方面的自主研发能力却比较薄弱，在突破和创新上也有所差距。又如，国内在深度学习方面发表了不少论文，但真正有理论创新或具备重要应用价值的研究并不多。
美国人已经在构思下一个人工智能是什么，而我们这里还没有动静，这是我们面临的最大挑战。这个难题牵涉面很广，不是一两个团队投入进去就能解决的。这种差距在很大程度上源于我们学术评价体系以及以实际应用为导向有关。我们可能要通过10～20年的努力才能在人工智能方面全面赶上美国。
许多有识之士认为，我国当前的人工智能基础研究和应用开发与国际先进水平存在很大差距，国际影响力有待提高。然而，国内有一部分人工智能研究与开发人员却过高地估计成绩，认为我国的人工智能已经在很多方面甚至全面超过国际先进水平。评价一门学科是否达到或超过国际先进水平，不但要有客观标准和国际同行普遍认可，而且要有一批令人信服的标志性成果。这里笔者不准备具体讨论或争论这个问题，而是试图从以国际人工智能之父图灵命名的国际计算机学科科技最高奖图灵奖的获奖情况来说明我国人工智能的发展水平。
自1969年以来，美国计算机学会先后举行过48届图灵奖评审与颁奖，图灵奖得主共计64位。其中，美籍华裔计算机科学家姚期智2000年获得图灵奖，他是图灵奖设立48年以来获得该奖项的唯一华裔学者。在64位图灵奖得主中，有12位杰出人工智能专家获此殊荣，但当中没有一个是中国人。
4坚持人工智能研究及教育的正确方向
国际人工智能在过去60年历程里，取得举世瞩目的进展和公认成果，但其发展也是极其曲折与坎坷的。之所以艰难前行，除了由于科学发展的必然性外，社会上对人工智能的误解与偏见及人工智能内部的偏激争论，特别是在人工智能哲学与方法论方面的争论都是不争的事实。人工智能三大不同学派之间势不两立的争论持续了约30年，直到本世纪初才平静下来。人工智能学界已形成共识，即面对现代社会科技、经济和人民生活的重大问题，任何一种人工智能方法，无论是符号主义、连接主义或行为主义，均不可能单枪匹马打天下，而需要各个学派之间携手合作，走综合集成、优势互补、共同发展的康庄大道。尤其是今天的中国，人工智能面对大数据、机器人、“互联网+”等国家重大战略所带来的机遇与挑战，探索大规模深度学习、类脑神经计算、智能机器人、智能互联网、智能物联网、智能移动终端、产业智能化升级等重大理论和技术问题，推进社会智能化进程，提升社会文明程度，才是人工智能研究与发展的主流，至于学派和方法之争已不是人工智能研究的关键。
在人工智能与哲学的关系方面，应该说人工智能有哲学和方法论问题需要研究，但人工智能不属于哲学。有一些人从信息哲学或人工智能哲学角度进行人工智能研究，既是需要的，也是值得支持的，但不应该过分夸大哲学和方法论问题对人工智能的作用，必须强调智能实现理论、方法、技术在人工智能研究中的核心地位，必须注重人工智能是一门具有较强理论基础的新兴技术学科的这一基本属性。
人工智能作为一门新兴技术学科，特别需要就其发展和应用中的一系列重大理论和技术问题进行踏踏实实的研究。吴文俊先生曾经语重心长地告诫我们：“我们真正的意图绝不在于口舌之争，在字面上夸夸其谈。真正应该做的事是实干巧干，借计算机时代来临的大好契机，率先在全世界推行脑力劳动机械化，以具体成就和我们的成功来向世人表明我们的主张。”
前面提到，人工智能诞生60年走过了极其曲折与坎坷的历程，但我们不愿意更多地回忆与评论国内外人工智能发展过程中的种种艰难往事，只是希望大家能记住历史教训。过激的、势不两立的学派争论和过于浓厚的哲学色彩都不利于人工智能学科全面与健康的发展。今天，在进行人工智能/智能科技研究与教育时，一定要把握人工智能作为一门自然科学新兴学科的方向，从获得国际人工智能学界认同和经受应用检验两个角度，创造中国人工智能的新成果和新品牌。
智能科学与技术专业抓住教材建设和师资队伍建设作为专业建设的突破口，这是非常正确的，尤其是教材，作为课程教学环节的重要资源，不仅是专业建设和教学活动的重要载体，而且对学生的课程认知和能力培养都具有十分重要的导向和启迪作用，因此需要用十分严谨和科学的态度去对待。实际上，入选普通高等教育“十二五”部级规划教材的4本人工智能教材中，有3本书的作者为现有智能科学与技术专业的教授，这至少从一个侧面说明，智能科学与技术专业还是有着较好的人工智能教材基础的。
当然，由于智能科学与技术本科专业在开设人工智能课程之前，一般会有智能科学技术导论和脑与认知基础这两门前导课程，因此作为智能科学与技术专业的人工智能教材，应在结构和内容上有别于其他信息类专业的同类教材。但作为人工智能的主流理论、方法和技术，仍然应该是该教材应该坚持的基本架构和内容主线，而不应该偏离。
在当前国内外人工智能空前大好的发展形势下，作为人工智能教育工作者，我们应该创新进取、谦虚谨慎、求真务实，用科学态度对待人工智能科学和智能科学技术问题，为国内外人工智能的健康发展，为我国智能科技人才的培养做出新的贡献。
自1987年开始，对大学英语教学水平和学生英语学习水平的评估主要是以大学英语四、六级考试为依据的。许多高校将四、六级考试的成绩与学生的学位挂钩，教育主管部门还搞过四、六级考试通过率的排名，这样就极大地刺激了从学校、教师到学生对英语四、六级考试的热情，在一定时期内促进了大学英语教学的发展。
2000年以后，随着各高校的扩招、市场对人才需求的转变、以及就业的压力等因素，四、六级考试带来的弊端逐渐显露出来。
教育部于2007年9月26日公布了《大学英语课程教学要求》，明确指出应采用新的教学模式改进原来的以教师讲授为主的单一课堂教学模式，基于?W络的语言学科平台也应运而生。
二、语言学科平台的基本组成部分
一个完整的，具备教学功能的平台应包含以下模块：
1.网络化教学模块
在这个模块里教师可以进行班级的建立、管理、查询；制订学生的学习计划；班级公告；参与班级论坛；直播教学；答疑辅导等。
2.网络化自学模块
此模块中，学生可以自由选择需要的材料进行学习，可进行单元、期中、期末等阶段的自我测试，并可以提供自动评测、答案对照、难点解析等工具。
3.网络化作业模块
教师可以在平台中布置作业、批改作业、整理作业；学生可以回答作业、提交作业、重做作业等。
4.网络化考试模块
能实现考试公告、组卷、考试、自动阅卷和成绩的统计、分析、试卷管理等功能。
5.网络化备课模块
此模块能提供课件制作工具，可以将图、文、声、像等素材很便捷地组合成多媒体教案，教师可上传到平台中，形成教师独享的资源库或共享使用。
6.管理与评估体系
系统可以自动将学生学习的时间、内容、测试成绩、作业完成、期末考试等情况记录分析，按事先确定好的参数进行形成性评估和终结性评估。
7.多媒体资源库
具备满足教学和自学基本要求的数量的图、文、声、像资料，并可随意下载。同时具备网页内容自动搜索入库功能，充分利用网络资源充实平台的资源库。
三、语言学科平台在大学英语教学中应注意的问题
要想使用平台进行大学英语的教学，笔者认为需要解决以下问题：
1.建立相应的硬件环境和使用制度
建立适合于平台运行的硬件环境是一个必要条件。所建立的硬件环境无论是从数量上还是质量上都要满足平台稳定、快速运行的要求。同时，建立相应的管理和使用制度，保障学生有足够的机时完成规定的教学环节。
2.为使用语平台进行大学英语教学制订相应的教学计划
用平台进行教学，从课程的安排、课时的调整、学习的内容等方面会与传统教学有很大区别，必须制订相应的教学计划，才能保证教学任务的顺利完成。
3.在平台中设置好相应的评价指标和权重
为了更科学地对学生的学习情况进行评估，必须事先设置好评价指标以及各指标在总评中的权重。对学生的评价将不再是只依据期末考试的成绩来判定。
4.建立监督体制
在利用平台进行大学英语的教学模式中，学生的自主学习将占很大的比重，必须建立监管体系，通过平台的相应功能或其他手段定期检查学生的学习情况，避免放任自由导致学生不能完成教学任务。
5.建立相应的教师工作量计算办法和教学质量评价体系
使用平台进行大学英语的教学模式后，教师的工作不单体现在课堂上，辅导答疑、批改作业、参与讨论甚至是网络测试等教学环节可能是在办公室或家中就可以实现。
四、语言学科平台的发展方向
1.建立跨操作系统的语言学科平台
建立跨操作系统的语言学科平台，使语言学科平台不但能够用在多种操作系统下，还可以用在诸如智能手机、数字电视等其他终端里，以扩大硬件使用环境，最大化的发挥语言学科平台的功效。
2.建立智能化的语言学科平台
随着计算机智能化技术的发展，完善、需要不断改进语言学科平台，使其具有智能化的功能。例如：根据统计出来的学生的信息智能判断学生的不足，引导学生进行相关内容的学习；自动识别学生的语音；对作文进行智能评判等。
3.建立以英语学习为主的跨学科综合性平台
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