人工智能通識教育模塊1初識人工智能目

錄模塊2人工智能支撐運作平臺模塊3人工智能關鍵技術模塊4人工智能應用（一）模塊5人工智能應用（二）模塊6人工智能前沿模塊7人工智能與社會模塊5結構：單元1人工智能+醫療診斷單元2人工智能+教育單元3人工智能+環境保護單元4人工智能+軍事國防單元5人工智能+城市管理單元6人工智能+養老

模塊5人工智能應用（二）學習目標：理解人工智能在醫療診斷中的應用技術及其對提升診斷效率和準確性的影響，握相關案例分析。分析人工智能技術在教育領域的多樣化應用，探討其在個性化學習和教學管理中的重要性。探討人工智能如何在環境監測與保護中發揮作用，理解其對可持續發展目標的貢獻。了解人工智能在軍事國防領域的應用現狀與前景，分析其對國家安全和作戰效率的影響。研究人工智能在城市管理中的應用實例，評估其在提升城市運行效率和居民生活質量中的作用。探討人工智能技術在養老服務中的應用，分析其如何改善老年人的生活質量和護理效率。

學習重點：人工智能在醫療診斷中的應用技術。智能教育系統的核心技術。人工智能在環境保護中的關鍵作用。人工智能在軍事國防中的應用技術。人工智能在城市管理中的應用方法。人工智能在養老服務中的創新應用。模塊5人工智能應用（二）單元1

人工智能+醫療診斷

5.1.1何為人工智能+醫療診斷

1．人工智能+醫療診斷簡介

“人工智能+醫療診斷”是指利用人工智能（AI）技術來輔助或優化醫療診斷過程的一系列技術和方法。這些技術的目的是提高診斷的準確性、效率以及個性化程度，為患者提供更加精準、快速和有效的醫療服務。

2．人工智能+醫療診斷的發展概況

我國人工智能醫療行業起步較晚，20世紀80年代起才開始人工智能醫療方面的研究。21世紀10年代，隨著阿里、騰訊、百度等企業人工智能大數據通用模型技術積累不斷完善，醫院等衛生機構數字化建設的逐漸深入，人工智能醫療產業發展的輪廓逐漸展現。近年來，國內領先的人工智能醫療企業逐步積累了一定的技術成果，行業融資活動持續保持活躍，人工智能醫療服務越來越普遍地得到應用，人工智能醫療行業進入加速發展時期。2024年7月，國家衛生健康委員會等13個部門聯合制定了《健康中國行動——慢性呼吸系統疾病防治行動實施方案（2024年—2030年）》，方案強調“加強規范化診療和健康管理，完善慢性呼吸系統疾病相關診療指南、臨床路徑，探索應用人工智能、大數據等新一代信息技術建立規范化基層診療輔助系統”。從國家層面支持人工智能醫療的規范化發展方案，近年來的其他相關政策見表5-1。表5-1醫療AI行業相關政策（1）20世紀中期至21世紀初，人工智能在醫療領域發展的早期階段中，在醫療診斷領域的應用相對有限，主要集中在基礎研究和初步探索上。早期的計算機輔助診斷系統主要依賴于預設的規則和算法，這些系統通過預定義的規則和算法來分析醫學影像，以提高診斷的準確率。如心電圖（ECG）和X光片。然而，這些系統的準確性和可靠性受到了很大的限制，因為它缺乏對環境變化的適應能力，主要依賴于人工定義的規則和符號系統來進行問題求解，無法處理復雜的醫學圖像和數據。（2）21世紀初至今，隨著深度學習技術的發展和大數據的積累，人工智能在醫療診斷領域的應用進入了一個新的階段。深度學習是一種模仿人腦神經網絡結構和功能的機器學習方法，它能夠從大量的數據中自動學習和提取特征。這種技術特別適用于處理復雜的醫學圖像和數據。

3．人工智能+醫療診斷的技術現狀

在當今時代，智能醫療的蓬勃發展與人工智能技術的不斷進步緊密相連。人工智能技術分為計算智能、感知智能和認知智能三大類，它們的發展依賴于強大的算力、先進的算法以及高效的通信技術。首先，計算智能技術為處理龐大的醫療數據提供了堅實的基礎。隨著醫療領域數字化進程的加速，我國醫療大數據產業在政府的引導下快速發展，通過市場運作方式為醫療事業注入了新的活力。其次，感知智能技術在醫學影像識別方面取得了顯著進展。面對醫療資源短缺的現狀，現有的醫生數量難以滿足患者日益增長的醫學影像診斷需求。最后，認知智能技術在機器學習領域持續探索。由于疾病的診治和治療需要考慮復雜的影響因素，是一個動態的決策過程，因此人工智能技術被廣泛應用于疾病篩查，幫助醫生進行初步診斷。

4．人工智能+醫療診斷的發展趨勢（1）個性化診療隨著人工智能技術的飛速發展，未來的醫療診斷將變得更加個性化。AI算法能夠深入分析患者的基因信息、病史及檢查結果，從而定制專屬的治療方案，這不僅提升了治療效果，也有效降低了醫療成本。（2）跨學科研究AI技術的應用促進了醫學與其他學科的跨界合作。醫學、生物學和計算機科學等領域的專家攜手研究AI在醫學診斷中的應用，共同推動診斷準確度和效率的提升。（3）智能輔助設備未來，AI技術還將與醫療設備緊密結合，誕生更多智能輔助設備。這些設備能在診斷過程中為醫生提供實時、精準的建議，極大提高診斷效率。（4）全民健康管理AI技術將為全民健康管理提供強大支持。通過分析海量健康數據，AI算法能預測疾病發展趨勢，為政府制定健康政策提供有力依據。5.1.2醫療診斷影像分析

1．人工智能影像分析過程

醫學影像AI是指基于計算機視覺技術的神經元數學模型，通過充分挖掘海量多模態醫學影像原始像素和有效組學特征，學習和模擬影像醫生的診斷思路，進行特征挖掘、重新組合、綜合判斷的復雜過程。圖5-1某醫療智能評價系統

5.1.2醫療診斷影像分析

1．人工智能影像分析過程在醫學成像領域，疾病的精確診斷與評估高度依賴于醫學圖像的采集及其后續的解釋分析。傳統這一解釋工作主要由醫生負責，但醫生的主觀判斷、個體間的認知差異以及疲勞程度等因素，往往會影響圖像解釋的準確性。近年來，隨著技術的進步，圖像采集設備的性能得到了顯著提升，能夠以更快的速度和更高的清晰度捕捉數據。然而，圖像解釋這一環節，直到最近才開始融入計算機技術，以提高診斷的準確性和效率。

1）數據預處理醫療影像數據通常具有高度的復雜性和多樣性，包括不同來源、不同格式以及不同質量的圖像。因此，在進行人工智能分析之前，數據預處理是至關重要的一步。數據預處理的主要目的是提高數據質量，使其更適合于后續的算法處理。5.1.2醫療診斷影像分析

（1）圖像去噪由于設備噪聲、患者運動等因素，醫療影像中常含有噪聲信號。通過濾波、平滑等去噪技術，可以有效減少噪聲對分析結果的影響。（2）圖像增強針對低對比度、模糊等圖像質量問題，采用直方圖均衡化、銳化等增強技術，提高圖像的清晰度和細節表現能力。（3）標準化與歸一化由于不同設備、不同掃描參數下獲取的影像數據存在差異，需要對數據進行標準化處理，使其具有統一的格式和尺度。同時，歸一化處理有助于減少數據間的差異，提高算法的穩定性和泛化能力。（4）圖像分割將影像中的目標區域（如病變組織、器官等）與背景區域分離，以便進行更精確的分析。圖像分割技術包括基于閾值的方法、基于區域的方法、基于邊緣的方法，以及基于深度學習的方法等。2）特征提取特征提取是醫療影像分析中的核心環節之一。通過提取影像中的關鍵信息（如形狀、紋理、灰度分布等），可以構建出能夠表征病變特征的數學模型。在人工智能時代，特征提取的方式發生了深刻變革，由傳統的手工設計特征逐漸轉向自動學習特征。（1）手工設計特征：在深度學習興起之前，研究人員通常需要根據醫學知識和影像特點，手工設計一系列特征描述符來表征病變區域。這些特征可能包括形態學特征（如面積、周長、圓形度等）、紋理特征（如灰度共生矩陣、局部二值模式等）和統計特征等。（2）自動學習特征：隨著深度學習技術的興起，特別是卷積神經網絡（CNN）在圖像識別領域的成功應用，自動學習特征成為主流。CNN通過多層卷積和池化操作，能夠自動從原始影像中提取出層次化的特征表示，這些特征不僅具有更強的表征能力，還能夠更好地適應不同病變類型和復雜背景。3）模型訓練與評估在完成數據預處理和特征提取后，需要選擇合適的模型進行訓練，并對模型性能進行評估。醫療影像分析中的模型訓練與評估是一個復雜而精細的過程，需要充分考慮數據的特異性、模型的泛化能力以及評估指標的科學性。（1）模型選擇：根據具體任務和數據特點選擇合適的模型。在醫療影像分析中，常用的模型包括CNN、循環神經網絡（RNN）、生成對抗網絡（GAN）等。其中，CNN以其強大的圖像處理能力成為主流選擇。（2）模型訓練：使用標注好的醫療影像數據對模型進行訓練。訓練過程中需要調整模型的參數和結構，以優化模型性能。同時，還需要采取一系列措施來防止過擬合和欠擬合等問題。（3）模型評估：通過交叉驗證、留一法等策略對模型進行評估。評估指標包括準確率、敏感度、特異度、ROC曲線下的面積（AUC）等。這些指標能夠全面反映模型在識別病變區域、區分病變類型等方面的能力。4）臨床應用經過嚴格的數據預處理、特征提取、模型訓練與評估后，人工智能在醫療影像分析中的應用逐步走向臨床。在臨床應用中，人工智能系統能夠輔助醫生進行病變檢測、診斷分期、治療規劃以及療效評估等工作。（1）病變檢測：通過自動分析醫療影像數據，人工智能系統能夠快速準確地檢測出病變區域，為醫生提供初步的診斷依據。（2）診斷分期：根據病變區域的特征表現，人工智能系統能夠對病變進行分期評估，為醫生制定治療方案提供參考。（3）治療規劃：結合患者的病歷資料和影像數據，人工智能系統能夠輔助醫生制定個性化的治療規劃，提高治療效果和患者生存率。（4）療效評估：在治療過程中，人工智能系統能夠持續監測患者的影像數據變化，評估治療效果并及時調整治療方案。

2．人工智能在醫療診斷影像分析的應用案例

1）肺結節檢測與肺癌早期篩查肺結節檢測是肺癌早期篩查的重要手段。傳統的檢測方法依賴于放射科醫生的肉眼觀察，但這種方法不僅耗時耗力，還容易受到醫生經驗和主觀判斷的影響。隨著人工智能技術的發展，基于深度學習的肺結節檢測算法應運而生。

圖5-2術前肺小結節CT精準評估圖5-3主治醫生操作手柄

2．人工智能在醫療診斷影像分析的應用案例

2）糖尿病視網膜病變篩查

糖尿病視網膜病變是糖尿病患者常見的并發癥之一，如果不及時發現和治療，可能導致失明。傳統的篩查方法依賴于眼科醫生的眼底檢查，但這種方法受限于醫生的數量和經驗。AI算法能夠分析眼底照片，自動檢測視網膜上的微血管瘤、硬性滲出、軟性滲出等病變特征，從而評估患者是否患有糖尿病視網膜病變。這種篩查方式比傳統的人工篩查更加快速、準確，且能夠覆蓋更多的患者群體。圖5-4患者借助IDx-DR進行診療

2．人工智能在醫療診斷影像分析的應用案例

3）乳腺癌篩查與診斷

乳腺癌是女性常見的惡性腫瘤之一，早期篩查和診斷對于提高患者生存率至關重要。乳腺X光檢查（乳腺鉬靶）是乳腺癌篩查的重要手段之一，但傳統的篩查方法同樣受限于醫生的數量和經驗。AI算法可以自動分析乳腺X光圖像，檢測潛在的腫塊、鈣化等異常區域，并給出初步的診斷建議。能夠輔助醫生快速準確地識別出潛在的乳腺癌病灶，為早期治療提供有力支持，在提高篩查的準確性的同時減輕醫生的工作負擔。

2．人工智能在醫療診斷影像分析的應用案例

4）智能放療系統

放射治療是治療腫瘤的主要方式之一，但傳統的放療過程復雜且耗時耗力。放療師需要手動勾畫靶區，并根據患者的具體情況制定放療計劃。然而，放療師的數量有限且分布不均，導致一些地區的患者難以獲得高質量的放療服務。智能放療系統利用AI算法自動分析醫學影像數據，如CT、MRI等圖像，智能識別腫瘤以及周邊的器官和組織結構。通過深度學習等技術手段，系統能夠自動生成精準的放療計劃，并預測治療效果。圖5-5Ethos智慧放療平臺5.1.3疾病預測和風險評估

1．人工智能在疾病預測和風險評估中的應用

1）數據驅動的疾病預測

AI技術的核心在于其能夠處理和分析大量的健康數據，這些數據來源廣泛，涵蓋了從電子健康記錄到基因組信息，再到復雜的影像資料和實時的生物標志物。通過機器學習算法，AI可以識別出疾病發展的模式和風險因素，從而在癥狀明顯前預測疾病的發生。2）基因組學在疾病預測中的應用AI在基因組學中的應用為精準醫學開辟了新的篇章。通過分析患者的基因組信息，AI能夠預測個體對特定疾病的易感性以及可能的疾病進展情況。此外，AI還可以幫助識別哪些患者可能從特定治療中獲益，哪些可能無反應或有副作用，從而指導個性化的治療方案。這種精準醫療的方法不僅可以提高治療效果，還能減少不必要的醫療開支。3）影像診斷和早期檢測在放射科和病理科，AI技術已被廣泛應用于醫學影像的解讀，如CT掃描、MRI和X射線照片。AI系統通過深度學習模型分析影像，能夠準確識別和定位病變區域，有助于早期發現癌癥等疾病。這種技術不僅提高了診斷的精確性，也加快了診斷過程，使醫生能夠更快地制定治療策略。

5.1.3疾病預測和風險評估

1．人工智能在疾病預測和風險評估中的應用

4）疾病風險評估和管理

AI系統可以整合患者的生活方式、環境因素和遺傳信息，評估個體發展特定疾病的風險。通過這些數據，AI不僅可以預測疾病，還可以提供預防建議和生活方式改善方案。5）實時監控和預警系統利用可穿戴設備和物聯網技術，AI能夠實時監控患者的生命體征和健康狀況。這些數據被用來預測急性事件的發生，如心臟病發作或哮喘發作，從而及時通知患者和醫護人員采取行動。這種類型的實時監控系統對于慢性疾病管理尤其重要，它能夠顯著降低急性事件的風險，提高患者的生存率。

2．人工智能在疾病預測和風險評估的應用案例

1）CaRi-HeartAI技術CaRi-HeartAI技術由英國CaristoDiagnostics公司開發，能夠提前10年預測致命心臟疾病。該技術通過分析冠狀動脈計算機斷層血管造影（CCTA）數據，結合標準化的脂肪衰減指數（FAI）和患者的傳統風險因素，計算出患者未來發生心臟事件的風險。研究結果顯示，該技術能夠有力地預測10年內的心臟死亡率和MACE（心肌梗死、新發心力衰竭或心源性死亡），無論是否存在冠狀動脈粥樣硬化。圖5-6CaRi-HeartAI技術識別冠狀動脈

2．人工智能在疾病預測和風險評估的應用案例

2）顱內動脈瘤AI檢測

圖5-7基于CTA圖像數據的深度學習模型南京大學醫學院附屬金陵醫院等機構合作開發的深度學習模型，在顱內動脈瘤檢測中取得了顯著成果。該模型通過CT血管成像（CTA）數據，能夠準確識別顱內動脈瘤，并顯著提高診斷的敏感性和特異性，基于CTA圖像數據的深度學習模型如圖5-7所示。在一項多中心研究中，AI模型的靈敏度達到了98.8%，遠高于臨床醫生的診斷水平。5.1.4智能輔助診斷系統

1．人工智能在智能輔助診斷系統中的應用

1）圖像識別技術在醫學影像診斷中的應用人工智能通過深度學習和模式識別算法，能夠自動分析患者的醫療影像數據（如X光片、CT掃描等），檢測異常病變，并提供初步的診斷意見。2）自然語言處理技術在病歷分析中的應用通過分析病歷資料，人工智能算法可以預測患者發生心血管事件的風險，為醫生提供診斷建議。在心臟病診斷中，這種技術的準確率達到85%，高于傳統風險預測模型。3）深度學習技術在基因診斷中的應用人工智能通過分析患者的基因組數據，能夠快速準確地識別遺傳病基因。在遺傳病診斷中，人工智能算法的準確率達到90%以上，與專業遺傳病醫生的診斷水平相當。4）智能輔助診斷系統的軟件市場上已有多款人工智能寫診斷報告的軟件，如騰訊醫典、百度健康、平安好醫生等。這些軟件采用云計算技術，通過互聯網為醫生提供實時、高效的輔助診斷服務。5.1.4智能輔助診斷系統

1．人工智能在智能輔助診斷系統中的應用

圖5-8騰訊醫典醫療知識圖譜構建流程

2．人工智能在智能輔助診斷系統中的應用案例

1）肺結節篩查系統肺癌是全球范圍內最常見的惡性腫瘤之一，早期發現對于提高患者生存率至關重要。然而，傳統的肺結節篩查方法依賴于醫生的經驗，存在較高的漏診和誤診率。圖5-9DoctorYou智能篩查及結果

2．人工智能在智能輔助診斷系統中的應用案例2）OncologyAI的智能輔助診斷和治療決策系統癌癥治療方案的制定高度依賴于患者的具體情況，包括病理類型、分期、基因突變等。然而，傳統的治療規劃往往依賴于醫生的經驗，難以做到完全個性化。3）PathAI病理分析系統病理診斷是疾病診斷的金標準，但傳統的病理分析依賴于病理學家的經驗和顯微鏡觀察，存在主觀性和效率問題。PathAI的病理分析系統（見圖5-10）。圖5-10PathAI宮頸癌液基細胞篩查5.1.5病歷數據挖掘病歷數據是醫療領域中極為重要的信息資源，包含了患者的基本信息（如姓名、年齡、性別等）、病史（既往病史、家族病史、過敏史等）、癥狀、檢查結果（實驗室檢查結果、影像學檢查結果等）和治療方案等關鍵信息。通過對這些數據的深入分析和挖掘，可以發現疾病的發生規律、治療效果以及患者預后等信息，為醫生提供更有針對性的治療方案和健康管理建議。1．電子病歷利用現狀

（1）數據收集與存儲：醫療機構通過電子病歷系統收集和存儲患者的健康信息。然而，由于不同的醫療機構使用不同的系統和標準，導致數據的收集和存儲存在一定的困難。（2）數據共享與隱私保護：數據共享是實現醫療資源優化配置的重要手段，但同時也涉及患者隱私保護的問題。目前，醫療機構在數據共享方面仍存在一定的障礙，如數據格式不統一、缺乏互操作性等。（3）數據分析與應用：傳統的數據分析方法難以處理海量的非結構化或半結構化數據。因此，醫療機構開始探索利用AI來分析和利用這些數據，以提高醫療質量和效率。

2．人工智能在病歷數據挖掘中的應用1）數據預處理與標準化病歷數據往往來自不同的醫療機構和系統，具有多源異構的特點。數據格式、編碼標準、語義表達等方面的差異給數據挖掘帶來了巨大挑戰。人工智能技術，特別是自然語言處理技術，能夠自動解析和理解病歷中的文本內容，提取關鍵信息，并將其轉化為結構化的數據格式。2）疾病預測與診斷人工智能技術在疾病預測與診斷方面的應用尤為突出。通過分析患者的臨床數據、影像數據和基因組數據，AI可以輔助醫生預測疾病的風險，輔助進行診斷。3）臨床試驗與藥物研發在臨床試驗和藥物研發領域，人工智能技術的應用也取得了顯著成效。通過分析大量的生物信息數據和臨床試驗數據，AI可以發現藥物的潛在作用機制，篩選潛在的藥物靶點，加速藥物研發過程。4）醫療資源優化通過分析醫院的患者就診數據和醫療資源利用情況，人工智能技術可以優化醫療資源的分配和利用，提高醫療服務的效率。

3．人工智能在病歷數據挖掘中的應用案例

1）騰訊覓影——早期肺癌篩查與輔助診斷騰訊公司推出的“騰訊覓影”是中國領先的醫療人工智能平臺，廣泛應用于醫療影像診斷、病歷數據挖掘等多個領域。騰訊覓影與國內多家三甲醫院合作，通過AI技術輔助醫生進行肺癌等重大疾病的早期篩查。圖5-11騰訊覓影數智醫療影像平臺單元2

人工智能+教育

5.2.1何為人工智能+教育

1．人工智能+教育簡介

人工智能與教育的融合，是指將人工智能技術應用于教育領域，以提升教學效率、優化學習體驗、個性化學習路徑，實現教育資源的精準匹配與智能化管理。人工智能在教育中的應用，旨在通過算法、數據挖掘、自然語言處理、機器學習等技術手段，識別和分析學生的學習行為、學習成果、興趣愛好等多維度數據，為教育者和學生提供有針對性的教學與學習建議，從而實現教學的個性化、智能化和多樣化。

2．人工智能+教育的發展概況

（1）初期探索：人工智能在教育領域的萌芽人工智能與教育的融合，最早可以追溯到20世紀60年代左右，那時的研究主要圍繞“智能教學系統”（IntelligentTutoringSystems，ITS）展開。進入20世紀90年代，隨著計算機技術的進步以及對學習認知過程研究的深入，人工智能與教育的結合得到了進一步的發展。（2）網絡時代：數字化教育與在線學習的興起21世紀初，隨著互聯網技術的普及和應用，教育領域迎來了前所未有的數字化浪潮。大規模開放式在線課程（MassiveOpenOnlineCourses，MOOCs）作為互聯網教育的代表形式，極大地改變了教育的傳統模式。（3）人工智能教育的深入發展：個性化學習與自適應學習進入2010年后，隨著人工智能技術的快速發展，深度學習、自然語言處理、語音識別等技術的突破，“人工智能+教育”的應用也逐漸從早期的簡單教學模擬轉向更為智能化、個性化的教學支持和學習輔助。尤其是深度學習算法的應用，使得教育系統能夠更深入地挖掘學生的學習行為數據，準確分析學生的知識掌握程度、學習習慣和興趣愛好，為個性化學習提供更為精準的支持。（4）智能教育生態的構建：大數據與教育管理隨著人工智能在教育領域的廣泛應用，教育大數據的價值日益凸顯。教育大數據不僅記錄了學生的學習過程、學習成果和學習偏好，還包含了大量關于教學資源、教學方法和教學效果的信息，為教育管理和教學決策提供了寶貴的數據支持。5.2.2智能教學與個性化學習

1．智能學習助手

1）智能學習助手的原理智能學習助手是指基于人工智能技術，為學生提供學習支持和指導的智能工具。其核心技術包括自然語言處理、語音識別、機器學習等，能夠理解并響應學生的提問，提供個性化的學習建議，甚至與學生進行互動交流。智能學習助手的作用不僅僅是回答問題，它還可以通過分析學生的學習習慣、知識掌握情況，主動提供學習資源、進行進度管理，甚至幫助學生解決學習中遇到的情感困擾。5.2.2智能教學與個性化學習

1．智能學習助手

2）智能學習助手的應用案例現實中，智能學習助手的應用已經初具規模，且成果顯著。例如，科大訊飛推出的AI學習助手“小飛”就是一個典型的應用案例，如圖5-12（a）所示。該系統利用人工智能技術，為學生提供語音識別、實時翻譯、智能批改等服務，幫助學生提升學習效率。例如，在英語學習中，“小飛”可以通過語音識別技術實時進行口語評測，自動糾正發音錯誤，并提供詳細的反饋和改進建議。這種基于智能學習助手的個性化輔導，讓學生在不依賴教師的情況下，也能得到高質量的學習支持。圖5-12科大訊飛AI學習助手（左）和微軟智能學習助手Cortana（右）

2．自適應學習系統

自適應學習系統（adaptivelearningsystems）是一種基于人工智能的教育系統，其核心理念是根據學生的個體差異和學習需求，動態調整學習內容和教學策略。自適應學習系統能夠通過實時分析學生的學習行為和學習成績，判斷學生的知識掌握情況和學習習慣，并據此自動調整課程內容的呈現順序、難度和進度，提供個性化的學習體驗。

自適應學習系統的工作原理主要包括兩個步驟：一是數據收集與分析，二是個性化調整。圖5-13Knewton自適應學習平臺

3．個性化課程推薦

1）個性化課程推薦的原理個性化課程推薦是一種基于人工智能技術，為學生提供符合其學習興趣、學習需求和學習目標的課程推薦系統。該系統通過分析學生的學習行為數據、學習興趣、知識薄弱點和未來發展目標，利用推薦算法為學生推薦最適合的課程。個性化課程推薦系統通常采用協同過濾、內容推薦、混合推薦等算法，結合學生的歷史學習數據和其他相似學生的學習數據，預測學生可能感興趣的課程內容，并提供個性化的課程推薦。圖5-14網易云課堂首頁5.2.3自動化評估與反饋

1．自動作業評閱

自動作業評閱是指通過人工智能技術對學生的作業進行自動化批改和評分的過程。傳統的作業評閱通常依賴教師手工批改，尤其在面對大班教學或在線教育時，手工批改不僅耗時耗力，而且可能由于教師的精力有限而導致評分的不一致性和主觀性。而通過自動化評閱系統，能夠大幅提高批改效率，并保證評分標準的統一性。①選擇題和填空題這類題目通常有唯一的正確答案，因此通過簡單的匹配算法或者規則判斷便可完成批改。例如，在數學作業中，填空題的答案可通過對照標準答案自動判斷對錯。②主觀題和作文這類題目由于回答方式靈活多變，通常采用自然語言處理技術來對答案進行語義理解和匹配。例如，自動化作文評閱系統通常使用文本分類和情感分析技術，結合詞匯豐富度、句法復雜性等特征來對作文進行評分。③編程作業對于編程類的作業，自動評閱系統通過執行學生提交的代碼，并與預期的輸出結果進行對比，來判斷代碼的正確性。此外，系統還可以分析代碼的結構、可讀性和效率等方面，以提供更細致的反饋。5.2.3自動化評估與反饋

案例

圖5-15作業幫自動作業評閱

2．智能考試系統

智能考試系統是通過人工智能技術實現在線考試的自動化過程。它不僅可以支持大規模的在線考試，而且能夠自動生成考題、實時監考、自動評閱答卷等。智能考試系統廣泛應用于各種考試場景，包括中小學的在線測驗、大學期末考試、職業資格認證考試等。

1）智能考試系統應用原理智能考試系統一般由多個模塊組成，主要包括智能題庫管理、試卷生成、在線監考和自動評分。

2．智能考試系統

①智能題庫管理題庫管理系統通過機器學習技術對大量題目進行分類和難度分級，教師可以根據教學目標從題庫中選擇合適的題目，或者由系統根據設定的考試目標自動生成試卷。②試卷生成試卷生成模塊能夠依據題目的難度、類型、考查內容等條件，自動生成一份或多份試卷，確保每個學生的試卷內容不重復，以防止作弊行為。③在線監考智能考試系統通常集成了實時監考功能，使用計算機視覺技術監控學生的行為，檢測是否有異常舉動，如頻繁離開座位、視線偏離屏幕等，從而判斷是否存在作弊行為。④自動評分對于客觀題（如選擇題、填空題）系統能夠自動評閱，而對于主觀題則可以通過自然語言處理技術進行自動評分，或通過人工和機器的結合進行評閱。

2．智能考試系統

圖5-16智學網考試系統

3．學生表現與反饋系統

學生表現與反饋系統通常由以下幾個核心功能組成：①學習數據采集系統通過分析學生在學習平臺上的行為數據（如在線時長、作業提交情況、考試成績等），全面了解學生的學習情況。②表現評估系統使用機器學習算法對學生的學習行為和學習成果進行評估，結合歷史數據預測學生未來的表現，并判斷他們的學習瓶頸和薄弱環節。③個性化反饋根據系統生成的評估結果，教師可以為學生提供個性化的輔導，針對每個學生進行差異化的培養。5.2.4學情分析與預測

1．學習行為數據采集與分析

學習行為數據采集與分析是人工智能在教育領域中應用的基礎環節。通過對學生在學習過程中的數據進行全面的收集和分析，可以幫助教師和學校管理者了解學生的學習情況，從而做出更具針對性的教學決策。這類數據通常涵蓋以下幾類：①學習行為數據：如學生的上課出勤率、在線學習平臺的登錄時間和時長、課程視頻的觀看記錄、作業的提交情況、考試成績等。這些數據可以全面反映學生的學習習慣和學習積極性。②學習交互數據：包括學生與課程內容、老師及其他同學的互動行為，如參與討論、提出問題、回答問題、做筆記等。這些數據能夠幫助教師更好地了解學生的學習參與度和學習的主動性。

2．學習績效預測

學習績效預測是人工智能在教育中的另一個重要應用。通過分析學生的學習行為數據和歷史學習表現，機器學習算法能夠預測學生未來的學習表現，包括考試成績、學期末的綜合評價等。學習績效預測的核心原理是利用機器學習模型從歷史數據中學習出潛在的模式，然后基于當前學生的行為預測其未來的表現。學習績效預測通常使用以下幾種方法：①回歸分析：用來預測連續值的學習績效指標，如最終考試成績。通過分析歷史數據中的特征（如作業分數、課堂參與度等），回歸模型可以預測學生的最終分數。②分類算法：用于預測離散值的結果，如學生是否能通過課程、是否會掉隊等。分類算法通過學習學生的行為特征，預測他們是否會在未來的考試中表現不佳，或者是否需要額外的學習支持。

3．教學質量監控

教學質量監控是教育管理中至關重要的一環。人工智能通過分析學生的學習表現、教師的教學行為以及課程的實施情況，能夠為教學質量提供實時監控和反饋。基于這些數據，教育管理者可以及時調整教學策略，確保教學目標的實現。教學質量監控的核心原理是通過將學生的學習表現與教師的教學活動聯系起來，分析教學活動的有效性。例如，如果大部分學生在某一課程的特定章節中表現不佳，系統可以通過分析教師的教學活動（如授課內容、作業布置情況等），幫助教師調整教學方式。5.2.5虛擬學習環境與智能課堂

1．智能教室

智能教室是指通過集成人工智能、大數據、物聯網等技術，為教師和學生提供高效、智能的教學與學習環境。這類教室通常配備有一系列先進的設備，如智能黑板、交互式白板、智能攝像頭和傳感器等，這些設備通過相互連接和數據傳輸，能夠實時分析和反饋課堂中的各種行為和活動。圖5-17北京大學口腔虛擬仿真智慧實驗室

2．增強現實與虛擬現實在教育中的應用

增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術為教育行業提供了前所未有的沉浸式學習體驗。通過將虛擬內容與現實場景結合（AR）或完全構建虛擬環境（VR），學生可以以更直觀、生動的方式學習復雜的概念或開展實驗。圖5-18谷歌的Expeditions項目

3．在線教育與AI驅動的學習平臺

隨著互聯網技術的快速發展，在線教育平臺已經成為教育領域的主要組成部分，而人工智能的引入則進一步推動了這些平臺的智能化。AI驅動的學習平臺通過數據分析、個性化推薦、智能評測等技術，提供高效的學習體驗。①個性化學習路徑：AI學習平臺通過分析學生的學習數據（如學習進度、答題記錄、習題完成情況等），為每個學生生成個性化的學習路徑。不同于傳統課堂中的統一教學進度，AI平臺根據每個學生的表現自動推薦適合的學習內容和資源，確保學生在合適的難度水平下學習。②智能評測與反饋：AI學習平臺能夠通過自動化的評測系統，為學生提供即時的學習反饋。平臺能夠快速批改學生提交的作業、測驗，甚至可以為主觀題生成評語。此外，AI還可以通過分析錯題和答題時間，發現學生的薄弱環節，生成個性化的練習建議，幫助學生有針對性地提高。

3．在線教育與AI驅動的學習平臺圖5-19Coursera平臺5.2.6學習障礙輔助與包容性教育

1．AI支持的特殊教育

AI支持的特殊教育主要通過人工智能技術為有特殊需求的學生（如自閉癥、讀寫困難、聽力或視力障礙等）提供個性化的學習支持。這類技術通常采用機器學習、計算機視覺和自然語言處理等多種AI技術，通過數據分析和反饋，幫助學生克服學習上的障礙，提供適合其特定需求的教育內容。①個性化學習：對于有特殊需求的學生，人工智能可以根據他們的認知水平、興趣和能力，生成個性化的學習內容和教學計劃。通過AI算法，系統會自動調整教學速度、內容和難度，確保學生能夠以最適合他們的方式進行學習。例如，對于有閱讀困難的學生，AI可以調整文本的展示方式，如使用更大的字體、更簡單的語言，或將文本轉化為語音進行朗讀。②多感官互動與反饋：AI技術還可以通過多感官互動的方式，幫助學生更好地理解學習內容。對于自閉癥兒童或其他有社交障礙的學生，AI系統可以通過模擬場景或互動游戲，幫助他們練習社交技能。5.2.6學習障礙輔助與包容性教育

1．AI支持的特殊教育

圖5-20LumoPlay教學

2．自然語言處理在語言學習中的應用

自然語言處理（NLP）是人工智能的重要分支，它通過對語言的理解、生成和轉換，使機器能夠與人類進行語言交互。圖5-21訊飛聽見

3．學生情緒識別與心理健康支持

學生的情緒狀態和心理健康直接影響他們的學習效果和校園生活，而人工智能通過情緒識別技術和心理健康支持系統，能夠幫助教育者及時了解學生的情緒狀態，采取適當的干預措施。這類技術主要通過面部表情識別、語音分析和行為數據分析等手段，實時監控學生的情緒波動，并給出相應的心理支持建議。圖5-22Affectiva情緒識別單元3

人工智能+環境保護

5.3.1何為人工智能+環境保護

1．人工智能+環境保護簡介

人工智能（AI）是一項變革性的技術，能夠通過自動化、數據分析和智能決策支持解決復雜問題。近年來，隨著全球環境問題的日益嚴峻，如氣候變化、生態系統退化、資源過度消耗和污染等，環境保護成為全球各國政府和社會的優先事項。傳統的環境保護手段雖具有一定成效，但面臨著數據量龐大、監控實時性不足、決策滯后等局限，導致問題解決不夠高效。而人工智能的迅速發展為解決這些環境問題提供了新的技術手段。通過運用機器學習、計算機視覺、自然語言處理等AI技術，環境保護領域的相關任務可以更高效、精準地執行。AI不僅能大幅提升環境監測的廣度和精度，還能夠預測未來的環境變化趨勢，從而為決策者提供科學依據，助力可持續發展。

2．人工智能+環境保護的發展概況

（1）人工智能+環境保護的早期發展人工智能在環境保護中的應用并不是一個全新的概念，早期AI技術與環境保護的結合可以追溯到20世紀后期。隨著計算機科學和算法技術的不斷進步，特別是20世紀90年代之后，深度學習、神經網絡等AI技術的逐漸成熟，AI開始能夠處理大規模的復雜數據，這為環境保護領域帶來了新的可能。（2）人工智能+環境保護的快速進步進入21世紀后，全球范圍內的環境危機愈發凸顯，氣候變化、海洋污染、生物多樣性下降等問題引發了廣泛的社會關注。各國政府和國際組織紛紛出臺政策，推動全球綠色轉型。與此同時，隨著AI技術的飛速發展，尤其是在大數據、云計算、深度學習等技術的推動下，AI開始在環境保護領域大規模應用，并展現出顯著成效。5.3.2人工智能在氣候變化監測中的應用

1．氣候數據的復雜性與AI的優勢

氣候數據涉及眾多變量，包括溫度、降水、濕度、氣壓、風速、海洋溫度等，這些變量相互作用，形成復雜的氣候系統。加上氣候變化涉及長時間尺度和全球范圍，傳統的氣候模型（如全球氣候模型GCM）需要處理海量的歷史氣候數據和實時監測數據，計算成本高，且預測精度受到模型參數設定、數據質量等多方面因素的影響。AI技術，尤其是深度學習和機器學習，擅長從大量數據中挖掘復雜的關聯性，可以通過對多維氣候數據進行分析，提取隱藏在數據中的規律，從而提高氣候預測的精確度。

2．AI氣候數據分析的具體方法

①深度學習（DeepLearning）深度學習模型，尤其是卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），擅長處理時間序列和空間數據，非常適合氣候數據分析。例如，利用CNN可以處理衛星遙感圖像，監測大氣中的二氧化碳濃度、云層變化、海洋表面溫度等。RNN則常用于分析時間序列數據，可以根據歷史氣候數據預測未來的氣候變化趨勢，如長期的溫度變化、降水模式等。②支持向量機（SVM）和隨機森林這些機器學習方法在氣候變化預測中也有廣泛應用。SVM可以用于分類和回歸分析，能夠將氣候數據中不同的變化模式進行分類，從而識別出極端天氣事件的特征。隨機森林則通過構建多個決策樹，進行多次抽樣和訓練，可以更好地應對氣候數據中的噪聲，提高預測的穩定性和準確性。③生成對抗網絡（GAN）GAN在圖像處理方面有著突出的表現。近年來，研究人員嘗試利用GAN生成未來的氣候變化圖景。GAN模型可以通過學習氣候數據的分布，模擬不同溫室氣體排放情景下的氣候變化，幫助科研人員更好地理解全球變暖的潛在影響。

4．氣候變化趨勢預測中的AI應用

AI不僅在短期的極端天氣預報中發揮作用，在長期氣候變化趨勢預測中也表現出強大的能力。AI可以通過分析過去幾十年甚至上百年的氣候觀測數據，提取氣候系統的變化規律，預測未來的氣候趨勢。這種預測對于制定長期的氣候政策、規劃可持續發展策略具有重要參考價值。案例3：微軟的AI氣候模擬圖5-23微軟Aurora架構5.3.3人工智能在生態系統保護中的應用

1．物種保護與生物多樣性監控的智能化

（2）AI在物種保護與生物多樣性監控中的作用人工智能技術的應用為生物多樣性監控提供了新的工具和手段。通過深度學習、機器學習、計算機視覺、語音識別等技術，AI可以自動處理和分析海量的生物多樣性數據，實現智能化、自動化的物種監控和保護。

①計算機視覺用于物種識別與監控計算機視覺是AI在生態保護中應用最廣泛的技術之一。通過在野外安置攝像頭和傳感器設備，研究人員可以采集大量野生動物的圖像和視頻數據。借助深度學習算法（如卷積神經網絡，CNN），AI能夠自動識別圖像或視頻中的物種，并分析其行為模式。該技術可以大幅減少人工圖像標注的工作量，提高監控效率和準確性。5.3.3人工智能在生態系統保護中的應用

1．物種保護與生物多樣性監控的智能化

②語音識別與聲學監測用于物種聲音監控除了視覺監控，聲學監控也是生物多樣性監測的重要手段。許多物種，尤其是鳥類和兩棲類動物，通常通過聲音進行交流和定位。AI通過語音識別技術，可以從長時間的野外錄音中識別特定物種的叫聲，并記錄其出現的時間和頻率。這種技術對于監控難以通過視覺發現的物種，如棲息在茂密森林中的鳥類，具有特別重要的意義。③AI用于環境傳感器網絡的數據分析為了監測生態系統健康狀況，研究人員通常會在野外部署大量的環境傳感器，如溫度、濕度、土壤含水量、二氧化碳濃度等傳感器。這些傳感器可以連續采集環境數據，并傳送至中央數據處理中心。AI可以通過對這些數據的實時分析，監測生態系統的動態變化。5.3.3人工智能在生態系統保護中的應用

（3）AI在物種保護與生物多樣性監控中的優勢

AI在物種保護與生物多樣性監控中具有顯著優勢。首先，AI可以自動化地處理和分析海量數據，極大地提高了監測效率，降低了人力成本。其次，AI模型能夠識別復雜的生態模式，并在早期發現生態系統中的異常變化，從而為科學家和政策制定者提供及時、準確的決策依據。圖5-24AI監控野生動物5.3.4人工智能在污染控制與資源管理中的應用

1．AI優化能源消耗與污染物監測

（1）能源消耗與污染問題的現狀全球范圍內的能源消耗量在過去幾十年中持續增長，尤其是在工業化國家和新興市場經濟體。能源生產和使用過程中排放的污染物，包括二氧化碳（CO?）、硫氧化物（SOx）和氮氧化物（NOx）等，直接導致了大氣污染、全球變暖和酸雨等一系列環境問題。（2）AI在能源優化中的應用人工智能通過數據分析、機器學習和深度學習技術，能夠從海量的能源消耗數據中識別出效率低下的環節，并提出優化建議，從而大幅減少能源浪費。

（3）AI在污染物監測中的應用AI在污染物監測中同樣具有重要作用，特別是在實時數據處理和預測模型的應用上。通過物聯網（IoT）設備和傳感器網絡，AI可以實時收集空氣、水體和土壤中的污染數據，并自動分析這些數據，幫助快速識別污染源和污染水平。

2．應用案例

（1）AI在廢物管理中的應用圖5-25智能垃圾分類回收站

2．應用案例

（2）AI在水質監控中的作用圖5-26AI水質檢測單元4

人工智能+軍事國防

5.4.1何為人工智能+軍事國防

1．人工智能+軍事國防簡介

人工智能（AI）技術在軍事國防領域的應用是近年來全球各國高度關注和投入的重要方向之一。隨著科技的飛速發展，軍事沖突的形態與作戰模式正在發生深刻變化，傳統的作戰方式已經無法完全適應現代復雜的戰場環境。AI技術憑借其在數據處理、智能決策、自動化控制和自適應學習等方面的優勢，正逐漸融入國防體系的各個方面，包括戰術規劃、情報分析、無人系統控制、網絡戰防御和作戰模擬等多個領域。AI的引入不僅使軍事行動變得更加精準和高效，還能通過大幅度減少人工操作來降低戰斗損失和提升作戰靈活性。通過AI對數據的智能分析，軍隊能夠從海量的信息中提取關鍵情報，優化決策過程，極大提高反應速度，從而在戰場上搶占先機。

2．人工智能+軍事國防的發展概況

（1）人工智能與軍事國防的早期發展（2）信息化戰爭與人工智能的融合（3）21世紀：人工智能推動智能化戰爭（4）人工智能+軍事國防的全球格局與競爭態勢5.4.2無人機作戰系統

1．無人機的應用場景

（1）情報偵察無人機在情報偵察任務中扮演著重要角色。現代戰場對情報的需求越來越高，無人機可以通過高空飛行，實時獲取目標區域的圖像、視頻和其他情報信息。人工智能算法則使得無人機具備自主分析情報的能力，自動識別敵方目標、武器裝備等關鍵信息，幫助作戰指揮官做出迅速決策。（2）目標打擊無人機作戰系統不僅用于偵察，還能夠進行精準打擊任務。在人工智能的輔助下，無人機可以自主規劃打擊路線、鎖定目標并實施精準打擊。以美國的“捕食者”無人機為例，這種無人機配備了地獄火導彈，可以在完成偵察任務后，迅速對目標實施打擊。AI技術使得無人機具備了目標識別和跟蹤能力，能夠根據傳感器收集的信息實時調整打擊策略，實現更為精準的攻擊。（3）戰場監視與支援無人機還可以用于戰場監視與支援任務。在戰場上，無人機可以通過長時間滯空，實時監視敵方的動態，通過實時傳輸戰場信息，不僅能夠幫助指揮中心掌握戰況，還可以為作戰部隊的行動提供有效的指引。

2．人工智能在無人機中的應用

（1）自主飛行與導航傳統的無人機需要依賴遠程操作員進行控制，但隨著AI的引入，無人機能夠自主規劃飛行路線、避開障礙物并實現精準的導航。（2）智能決策與目標識別人工智能還為無人機帶來了智能化的決策能力。通過機器學習和神經網絡等技術，無人機可以在戰場上快速做出判斷，識別并分類不同的目標，甚至可以根據實時數據自主調整作戰策略。（3）無人機集群作戰（SwarmIntelligence）無人機集群作戰（見圖5-27）是近年來備受關注的一種新型作戰模式。通過人工智能技術，數十到數百架小型無人機可以組成一個協同作戰的集群，在戰場上分工合作，執行情報收集、戰術支援和攻擊等任務。每一架無人機相互通信，通過AI算法實現動態調整與協同，使整個集群具備更強的靈活性和戰術優勢。5.4.3智能武器與精確打擊

1．智能武器系統

智能武器系統是利用AI技術，使武器具備一定的自主性和智能決策能力的武器平臺。這類武器通常配備傳感器、雷達、計算機視覺等先進技術，可以自主進行目標搜索、識別、跟蹤與打擊，極大減少了人為操作的復雜性和時間延遲。（1）智能導彈與制導系統（2）自主武器平臺

2．精確打擊技術

精確打擊技術是現代戰爭中至關重要的作戰手段，它通過結合高精度武器和智能化的制導系統，實現對敵方目標的精準打擊，減少附帶損害并提高作戰效率。隨著AI的引入，精確打擊技術得到了極大的提升，尤其是在識別、定位和打擊移動目標的能力上。（1）精確制導武器

（2）反恐與局部戰爭中的精確打擊

3．人工智能在戰場決策中的作用

在智能武器與精確打擊的應用中，人工智能不僅僅負責單個武器的控制，還在整個戰場的決策過程中起到了重要作用。AI能夠在大量數據中快速提取有用信息，幫助指揮官做出更精準的決策，尤其是在現代復雜的多維戰場中，AI提供的輔助決策功能已經成為軍事行動中不可或缺的一部分。（1）戰場態勢感知與實時決策（2）指揮與控制系統中的智能決策支持5.4.4網絡戰與智能網絡防御

1．網絡戰

網絡戰是一種通過計算機網絡進行的軍事行動，目的是破壞、控制或操縱敵對目標的網絡系統。網絡戰可分為主動攻擊和被動防御兩類，具體包括以下幾種主要形式：①網絡攻擊通過惡意軟件（如病毒、蠕蟲、木馬等）、分布式拒絕服務攻擊（DDoS）、網絡釣魚等手段，攻擊目標的網絡基礎設施，導致其網絡系統癱瘓，信息泄露或被篡改。②網絡間諜黑客或情報機構滲透到敵對國家的網絡系統中，竊取敏感的軍事、政治、經濟數據，甚至可以植入后門程序，以便隨時進行遠程控制和攻擊。③網絡干擾通過阻斷、篡改或劫持通信鏈路，干擾對方的通訊能力。例如，通過干擾敵方的衛星通信系統，使其指揮系統失效。

2．智能網絡防御

（1）AI在威脅檢測中的應用①行為分析：AI系統能夠通過分析正常的網絡流量模式，自動學習每個系統、網絡節點和用戶的行為特征，一旦檢測到異常行為（如訪問異常的IP地址、異常的登錄行為或數據傳輸等），系統會立即發出警報。相比于傳統依賴規則的檢測系統，AI可以更靈活地應對不斷變化的威脅。②惡意軟件檢測：AI算法（如深度學習、神經網絡）能夠分析程序的運行軌跡和行為模式，自動識別出惡意軟件，即使是尚未出現的未知病毒，AI也能通過異常行為模式來進行早期預警。例如，AI可以分析文件中的二進制數據，檢測其中是否隱藏有惡意代碼，這種方法在防范APT（高級持續性威脅）攻擊中尤為有效。

2．智能網絡防御

（2）AI在自動化響應中的應用①自適應防火墻：AI驅動的防火墻能夠根據攻擊模式自動調整防御策略。例如，面對DDoS攻擊，AI系統可以根據流量變化自動調整帶寬和流量過濾策略，阻止攻擊流量進入目標網絡。②自動化補丁管理：在許多網絡攻擊中，黑客利用系統漏洞進行入侵。AI系統能夠自動掃描網絡中可能存在的漏洞，并自動部署補丁程序，以阻止潛在的攻擊。這種自動化過程減少了人力干預的時間，從而有效降低了被攻擊的風險。③入侵自動隔離：當AI系統檢測到入侵時，能夠自動將受感染的部分網絡節點隔離，防止攻擊進一步擴散。這種自動化的隔離響應可以在數秒內完成，從而極大地減少了網絡攻擊對整個系統的影響。

2．智能網絡防御

（3）攻擊溯源與情報分析①大數據分析：AI通過對大量的網絡日志、流量數據以及社交媒體情報進行分析，可以揭示攻擊背后的復雜網絡，并找到攻擊的源頭。大數據分析使得溯源工作從傳統的手動排查轉變為高度自動化的分析過程。②態勢感知：通過AI的態勢感知系統，能夠實時監控全球范圍內的網絡威脅情報，幫助國家或軍隊在早期階段識別潛在威脅。例如，美國國防部正在使用AI系統對全球網絡威脅進行態勢感知，以提前防范網絡攻擊。AI系統能夠通過分析全球網絡威脅情報來源，識別出哪些國家或組織可能發起網絡攻擊，并為政府決策提供依據。5.4.5自主作戰決策

1．無人作戰系統中的決策應用

（1）無人機自主決策無人機在現代戰爭中得到了廣泛應用，尤其在情報偵察、精確打擊等任務中發揮了不可替代的作用。傳統無人機需要依賴地面操作員進行遠程操控，面對復雜的戰場環境，操作員的反應速度和判斷能力有限。然而，AI技術的應用使無人機具備了一定的自主決策能力。（2）無人戰車的自主作戰無人地面車輛（UGV）也是自主作戰決策的重要應用之一.（3）無人潛艇的自主行動AI技術也被應用于海軍的無人潛艇中，這些潛艇可以在深海中自主執行長時間的巡邏任務，監視敵方艦隊動向，甚至執行打擊任務。

2．指揮與控制系統中的智能決策

（1）戰場信息融合與分析現代戰場中，指揮官需要處理來自各種來源的信息，包括衛星、雷達、無人機、地面部隊的報告等。AI系統能夠整合這些多源信息，并通過機器學習技術提取出最具價值的情報。（2）智能資源調度與規劃AI系統不僅能夠分析敵情，還可以對己方的資源進行智能化調度。（3）實時指揮控制與調整AI在C2系統中的應用，極大地增強了作戰的靈活性與實時性。通過對敵方戰術的實時分析，AI系統可以自動建議指揮官進行戰術調整，例如改變進攻方向、調整兵力部署等。這種自主調整能力在時間緊迫的戰斗場景中尤為關鍵，能夠有效提高部隊的生存能力和作戰效率。

3．戰略層面的自主決策

除了戰術層面，AI在戰略決策中的應用也備受關注。戰略決策通常涉及長期的規劃與資源分配，AI系統通過對歷史數據、敵情信息和全球態勢的分析，能夠為高層軍事指揮者提供更加全面的情報支持，輔助戰略規劃。（1）軍事模擬與推演：AI在戰略決策中的一個典型應用是軍事模擬與推演。通過構建虛擬戰場，AI系統可以模擬不同的作戰方案，分析可能的戰斗結果和敵方反應。（2）全球態勢監控與預測：AI系統可以整合來自全球的情報資源，實時監控全球熱點地區的軍事動態。單元5

人工智能+城市管理

5.5.1何為人工智能+城市管理

人工智能在城市管理中的應用標志著技術領域的一大進步，為城市規劃與治理開辟了新的視角和解決方案。借助對海量數據的處理與分析能力，人工智能技術為城市管理帶來了高效、精確且智能化的轉型。從交通管理、環保監測到公共安全、資源分配等多個領域，AI技術均能實現全面優化與提升，有效應對城市化進程中日益嚴峻的交通擁堵、環境污染、資源短缺及公共安全等挑戰。通過將智能化技術與城市基礎設施深度融合，AI不僅顯著提升了城市管理的效率，還增強了城市面對突發事件的能力及長期規劃的前瞻性。5.5.2人工智能+城市管理的發展概況

1．數據驅動的決策

進入21世紀后，物聯網（IoT）的發展為城市管理引入了大量實時數據。傳感器網絡能夠實時捕捉到大量與城市運行相關的數據，比如空氣質量、交通流量、能源消耗等。這些數據成為了人工智能系統的“燃料”，為其分析和決策提供了堅實的基礎。通過對這些數據進行處理和分析，人工智能可以幫助城市管理者做出更加精準和高效的決策。例如，通過分析交通攝像頭和傳感器的數據，人工智能可以優化交通信號燈的控制，以減少擁堵并提升交通流通效率。

2．自動化與智能化的逐步深入

在初步成功的基礎上，人工智能在城市管理中的應用逐步擴展到了更深層次的智能化和自動化領域。智能化意味著系統不僅能夠自動執行特定任務，還能夠在無人工干預的情況下根據實際情況進行自我調整。例如，垃圾處理系統可以根據垃圾桶的填滿狀態自動安排清理路線，從而提高資源利用率并降低成本。再比如，智能建筑管理系統可以根據實時數據調整供暖、通風和空調（HVAC）系統的運行，從而在保證舒適性的同時減少能源消耗。

3．大數據與預測分析的廣泛應用

隨著人工智能和大數據技術的進一步發展，城市管理逐漸開始依賴預測分析技術。利用歷史數據，人工智能可以為城市管理者提供各種趨勢預測和風險預警，幫助他們提前采取措施。例如，在環境監測方面，人工智能可以基于過去的空氣質量數據預測未來的污染情況，為市民提供健康預警。在公共安全方面，人工智能可以通過分析歷史犯罪數據來預測犯罪熱點，從而幫助警察部門優化資源配置。5.5.3人工智能在公共安全中的應用

1．智能監控與識別技術

（1）傳統監控系統的局限性在過去的幾十年里，城市的監控系統大多依賴于閉路電視（CCTV）攝像頭和人工監控，雖然能夠覆蓋大量公共場所，但局限性也非常明顯。首先，人工監控效率低下，面對海量的監控視頻數據，依靠人力很難及時發現潛在的安全隱患。其次，傳統攝像頭捕捉的圖像質量和數據量有限，難以滿足日益復雜的安全需求。（2）基于人工智能的智能監控系統智能監控系統利用深度學習和計算機視覺技術，能夠實時分析視頻圖像，識別出異常行為、可疑人物或危險物品。該系統通過訓練模型來學習大量數據中的模式，從而能夠準確識別面部特征、姿態、車輛牌照等信息，幫助警方或安全管理人員快速鎖定潛在威脅，如圖5-29所示。5.5.3人工智能在公共安全中的應用

1．智能監控與識別技術

圖5-29智能監控系統示意圖

圖5-30公共場所智能監控示意圖

2．犯罪預測與預防

（1）基于數據分析的犯罪預測模型犯罪的發生往往具有一定的時間和空間分布規律。通過對歷史犯罪數據的深入分析，人工智能可以挖掘出其中的隱藏模式，從而對未來可能發生的犯罪進行預測。這類技術被稱為“預測性警務”（PredictivePolicing），其核心是利用大數據分析和機器學習算法來識別犯罪高發區域和高危時段，從而幫助警方在犯罪發生之前部署資源。（2）人工智能在打擊網絡犯罪中的應用除了現實世界的犯罪預防，人工智能在打擊網絡犯罪中也發揮了重要作用。網絡犯罪的類型繁多，包括詐騙、黑客攻擊、數據盜竊等，傳統的網絡安全防御系統已經難以應對日益復雜的網絡攻擊。人工智能通過自動化的數據分析和異常檢測，能夠識別出復雜的網絡威脅并實時進行響應。（3）社交媒體監測與犯罪預防社交媒體的普及為犯罪分子提供了新的平臺，也為公共安全管理者提供了新的監控工具。通過自然語言處理（NLP）技術和社交網絡分析，人工智能可以監測社交媒體平臺上的潛在犯罪行為。

3．應急響應系統

1）人工智能在災難應對中的應用在重大災難（如地震、洪水或恐怖襲擊）發生時，迅速有效的應急響應至關重要。人工智能通過實時數據分析、無人機圖像處理和智能決策支持等手段，可以極大地提升應急響應的效率與準確性。圖5-31人工智能技術助力震后地圖掃描工作

3．應急響應系統

2）智能應急指揮系統傳統的應急指揮系統通常依賴于人工決策和有限的現場信息，這種方式在面對復雜的突發事件時往往反應不夠及時和精準。人工智能技術的引入，為應急指揮提供了更為智能化的支持。智能應急指揮系統通過整合多種傳感器和數據源，能夠實時分析災情、交通狀況、資源配置等信息，并為指揮者提供最佳行動建議。3）智能消防與應急響應人工智能技術還被廣泛應用于消防領域，幫助提升消防效率和安全性。通過智能火災報警系統，AI可以對溫度、煙霧濃度等傳感器數據進行實時分析，快速發現潛在的火災風險并觸發報警。單元6

人工智能+養老

5.6.1何為人工智能+養老

1．人工智能+養老簡介

“人工智能+養老”即是指將人工智能技術融入養老領域，通過大數據分析、智能設備以及機器學習等手段，來改善老年人的生活質量、提升養老服務的效率，并促進老年人身心健康的持續維護。圖5-32智能機器人助力智慧養老

2．人工智能+養老的發展概況

（1）早期階段：最早在養老領域中應用的人工智能技術主要集中于健康監測和智能家居領域。在20世紀90年代，隨著可穿戴設備、智能監控設備的逐步發展，養老機構和家庭護理開始嘗試使用這些設備對老年人的健康狀況進行遠程監控。（2）進入21世紀后的初步發展：進入21世紀，隨著計算能力的提升和互聯網的普及，人工智能技術得到了迅速發展，尤其是機器學習算法的進步和大數據的積累，使得AI在健康數據處理、行為模式識別等方面的能力得到了顯著提高。5.6.2人工智能在健康監測中的應用

1．基于可穿戴設備的健康監測

可穿戴設備是人工智能健康監測應用中最為常見的工具之一。這些設備通常以智能手表、智能手環、智能貼片等形式存在，能夠實時監測佩戴者的各種生理參數，如心率、血壓、血氧水平、睡眠質量等，如圖5-33所示。通過內置的傳感器，這些設備能夠采集數據，并通過藍牙、Wi-Fi等方式將數據上傳至云端進行進一步分析。圖5-33智能可穿戴設備測量血壓

2．遠程健康監測與診斷

隨著老年人口的不斷增長，遠程健康監測作為“人工智能+養老”模式中的一項重要技術，正迅速發展。遠程健康監測是指利用傳感器、通信技術和人工智能分析等技術，實時收集老年人的生理數據，并通過云平臺與醫療服務提供者共享，醫療人員能夠遠程監控老年