人工智能的教育培訓精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能的教育培訓范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

算起來，在線教育的爭奪戰是在三年之前開始的。2013年8月“學而思”網校正式更名為“好未來”，作為最早發力在線教育的一家公司，發展了布局相對完整的中小幼教育專業門戶網站群――e度教育網，該網站由育兒網、幼教網、奧數網、中考網、高考網、留學網等多個網站構成。此后，新東方、學大網等一票傳統教育機構紛紛發力于在線教育。

根據《2015年中國在線教育白皮書》數據顯示，2011到2014年間，中國在線教育市場規模增速均保持在17%以上，最高增速達到21.84%；市場規模從2011年的575億元增至2015年的1171億元，預計到2021年在線教育市場規模將達到2830億元。在線教育用戶突破2億人，在線教育項目數量已經超過3000個。

如今，BAT、網易等互聯網巨頭也爭相跨界進入教育領域……

爭相布局

10月，網易宣布其有道詞典用戶突破6億。這意味著，網易的產品已經可以在在線語言培訓市場占有一席之地。2007年推出有道詞典以來，網易在互聯網巨頭之中率先“誤入”在線教育行業，并逐漸形成有道翻譯官、有道口語大師、網易云課堂等產品矩陣。

語文學習產品――有道語文達人，引進職業教育與通識教育等課程、推出網易云課堂企業版產品等等動作，都說明了網易在在線教育各個細分領域重度垂直、精耕細作的野心。

與此同時，阿里巴巴終于也按捺不住。在10月宣布啟動“星火計劃”，稱未來將會大力扶持生產優質內容的個體老師以及中小型教育機構。比如調用周邊資源，引入專業第三方扶持基金等，以此為中小創業群體提供高效的變現機制。

自去年12月成立教育事業部以來，百度在教育領域的布局正在加快。除了在傳統的教師資源方面，百度推出了專為教師服務的互聯網平臺“百度優課”。百度在線教育的一大特色在于其教育信貸市場。百度CFO李昕曾在Q3財報電話會議上表示，百度要借助人工智能和大數據技術，從教育領域進入互聯網金融。

據百度透露的數據，在教育信貸領域，百度已與超過700家教育培訓機構達成合作，學生通過在線填寫信息，線下和教育機構確定培訓意向，審核通過后，即可獲得“百度有錢花”提供的學費貸款，實現分期交學費。

騰訊坐擁QQ和微信兩大社交平臺，其固有用戶與在線教育針對用戶重合度之高，不容小覷。去年，騰訊將這一優勢應用于教育信息化領域――分別以QQ和微信為基礎推出QQ智慧校園和騰訊智慧校園，為各類學校提供一體化互聯網智慧解決方案，范圍涵蓋學校管理、教務教學、校園生活等方面。扶持優質內容方面，騰訊也不甘落后推出了名師計劃，旨在幫助名師實現知識經濟化，擴大知識生產力與傳播力，同時提供標準化服務與資源扶持。

加之騰訊出手向來大方。今年2月，騰訊3.2億元投資新東方在線，而目前新東方在線申請掛牌已經獲批，將登陸新三板。按照最近一次股票發行的價格來算，新東方網的總市值達到了31.72億元，而騰訊當初的投資金額也由3.2億元升值到了3.9億元，平均每個月賺了1400萬元。

線上線下結合

近年來在線教育的項目雖多，但往往良莠不齊，真正實現盈利的更是少數。

互聯網教育研究院在2015年調查了400家在線教育公司，結果顯示，有70.58%的公司處于虧損狀態，13.24%的公司處于持平狀態，僅有16.18%的公司保持盈利狀態。同時，其報告還指出，由于新進入的項目非常多，而且有一部分項目已經死亡，整體上盈利的在線教育企業預計不超過5%。

在這個資本的“寒冬”，包括老師來了、36號教師、輕舟網等在線教育創業項目，都相繼倒下。一位多年從事在線教育的業內人士向《中國經濟信息》記者分析：“一個項目從開端投入資金到逐步發展，進入盈虧平衡狀態，至少需要3到5年的時間?！弊鳛橐粋€更重視長期發展循環的行業，在線教育前期需要投入大量資金，而后期課程的制作、平臺的維護以及產品的營銷和推廣，都需要團隊極大的耐心和毅力。

隨著在線教育行業的發展，平臺的競爭，已經從最初的野蠻走向有序，從跑馬圈地走向深耕細作，優質的教育內容成為巨頭們的搶奪焦點。還有一些業內人士指出在線教育的一些弊病，例如在線教育APP更多是單向機械灌輸，缺乏線下輔導為學生的知識體系做一個完整的梳理以及打通思維知識上的邏輯關聯。

信天創投合伙人張俊熹對《中國經濟信息》記者分析，線上與線下的結合將會是在線教育接下來發展的趨勢。以留學教育為例，“以前的出國留學只是在國內做一些語言培訓，但是長周期的鏈條并沒有被開發出來，出國后的實習、就業、移民、置業等等，有很多內容可以深入挖掘?！睆埧§湔f。

盡管在線教育市場前景廣闊，但在創新工場投資總監張麗君的眼里，其實它每個細分領域的市場規模并不大。而且，與其他行業不同，教育行業的內容不能完全規?；瘡椭?，往往面對不同的時期和對象，都需要重新做，因此并不容易找到大的市場。

今年在線教育還有一個創新動作就是與AR、VR合力。正如李彥宏多次在公開場合強調的，人工智能是百度核心的核心。人工智能之于百度教育的重要性也不例外。

11月，百度教育“教育云”平臺，宣布百度教育生態將依托人工智能技術，朝著內容化、智能化、個性化方向發展。百度教育事業部總經理張高透露，人工智能在百度教育的布局分成內容的數字化、學習的個性化與交互的擬人化三個部分。不過，業內聲音普遍認為，鑒于教育行業自身的慢熱特點以及技術發展尚在初期等原因，人工智能與教育的融合還需要一個漫長的過程。

篇(2)

上半年工作目標：

1.堅持面向廣大青少年開展興趣特長普及性活動。重點抓好圍棋、跆拳道、中國武術、小模特、民族舞、拉丁舞、街舞、酷吧機器人、航模、沙畫、葫蘆絲、鋼琴、吉他（尤克里里）、架子鼓（非洲鼓）、相聲曲藝等18項專業的培訓工作，豐富青少年的課余生活，促進廣大青少年特長的提升。

2.堅持免費開展公益性活動。利用寒假等節假日開展留守兒童關愛活動，與學校聯合組織研學活動。繼續打造“四點半彩虹公益學堂”品牌活動，充分挖掘“彩虹”公益活動特色文化，做實做優“四點半彩虹學堂”、“彩虹圍棋學堂”等公益學堂，招收一批家庭貧困、有興趣愛好的學生免費學特長。

3.發揮校外活動中心的輻射作用，整合周邊城區“學校少年宮”優秀師資帶動“農村學校少年宮”建設。

4.辦好家長學校總校，常態化開展家庭教育講座活動。

完成情況：

2020年上半年因疫情影響，很多的工作計劃沒有得到實施。到5月下旬中心才開展了“四點半彩虹公益學堂”和周未特長班。

利用疫情這段時間，中心主要做的工作有：

1、 對新科技館進行規劃、設計；

2、 修繕了中心房屋滲雨的問題，樓頂重新做了防水，對中心進行安全隱患排查；

3、 對中心課程進行了優化調整，規劃下半年工作任務。

存在問題：

做為公益性培訓機構，無教學管理人員，無專業藝術老師，建議局領導能優化師資給予配置。

二、下半年工作計劃

1、開展好青少年校外教育公益性活動

定期或不定期開展青少年校外教育公益課堂和活動。聯合學校做好校外教育的組織聯絡工作。開展公益講堂，邀請孩子、家長免費聽各種知識講座；開展多樣的校外活動，帶孩子拓展社會實踐，增加孩子的認知能力。中心將繼續開展好“四點半”彩虹課堂、國學課堂、家教沙龍、才藝沙龍、出彩少年郎等公益活動。同時我們利用中心藝術教師積極、義務地為有需要的學校打造特長興趣社團。

2、做好機器人科技館的改造建設

下半年建成機器人工作室，與宿遷學院機器人創客項目合作，做好機器人的教育培訓，讓孩子們了解機器人的搭建、編程及參加比賽，培養孩子們對人工智能技術的興趣，真正認識智能機器人對社會進步與經濟發展的作用，培養孩子的科學素養。

3、建立新的運營管理機制

今年中心將開設舞蹈、美術、書法、圍棋、葫蘆絲、竹笛、“四點半”課堂等項目。特長班采用分塊化管理，主要分為舞蹈組、書美組、“四點半”彩虹學堂組、器樂組、棋類組，每個組由一名工作人員做組長，負責該組的特長班教學管理、考級和各項活動及比賽，讓項目都有團隊，讓團隊管理讓他們課程出彩，辦出特色，塑造精品。

篇(3)

【關鍵詞】法理學/法律推理/人工智能

【正文】

一、人工智能法律系統的歷史

計算機先驅思想家萊布尼茲曾這樣不無浪漫地談到推理與計算的關系：“我們要造成這樣一個結果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發生的時候，兩個哲學家同兩個計算家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個人面對面地說：讓我們來計算一下吧！”（注：轉引自肖爾茲著：《簡明邏輯史》，張家龍譯，商務印書館1977年版，第54頁。）

如果連抽象的哲學推理都能轉變為計算問題來解決，法律推理的定量化也許還要相對簡單一些。盡管理論上的可能性與技術可行性之間依然存在著巨大的鴻溝，但是，人工智能技術的發展速度確實令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內，人工智能從一般問題的研究向特殊領域不斷深入。1956年紐厄爾和西蒙教授的“邏輯理論家”程序，證明了羅素《數學原理》第二章52個定理中的38個定理。塞繆爾的課題組利用對策論和啟發式探索技術開發的具有自學習能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設計者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級計算機“深藍”使世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。

20世紀60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；70年代開始研究自然語言理解和專家系統。1971年費根鮑姆教授等人研制出“化學家系統”之后，“計算機數學家”、“計算機醫生”等系統相繼誕生。在其他領域專家系統研究取得突出成就的鼓舞下，一些律師提出了研制“法律診斷”系統和律師系統的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）

1970年Buchanan&Headrick發表了《關于人工智能和法律推理若干問題的考察》，一文，拉開了對法律推理進行人工智能研究的序幕。文章認為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識領域進行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規則和論證等幾種知識類型，即如何描述法律知識，其中處理開放結構的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運用各種知識進行推理，包括分別運用規則、判例和假設的推理，以及混合運用規則和判例的推理。再次，要了解審判實踐中法律推理運用的實際過程，如審判程序的運行，規則的適用，事實的辯論等等。最后，如何將它們最終運用于編制能執行法律推理和辯論任務的計算機程序，區別和分析不同的案件，預測并規避對手的辯護策略，建立巧妙的假設等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時期主要沿著兩條途徑前進：一是基于規則模擬歸納推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink開發了JUDITH律師推理系統。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎數據之間建立實際聯系，并僅依這種關聯的相似性而得出結論。JeffreyMeld-man1977年開發了計算機輔助法律分析系統，它以律師推理為模擬對象，試圖識別與案件事實模型相似的其他案件?？紤]到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序對兩者都給予了必要的關注，并且包括了各種水平的分析推理方法。

專家系統在法律中的第一次實際應用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開發的法律判決輔助系統(LDS)。研究者探索將其當作法律適用的實踐工具，對美國民法制度的某個方面進行檢測，運用嚴格責任、相對疏忽和損害賠償等模型，計算出責任案件的賠償價值，并論證了如何模擬法律專家意見的方法論問題。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）

我國法律專家系統的研制于20世紀80年代中期起步。（注：錢學森教授：《論法治系統工程的任務與方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社會主義和法治學與現代科學技術》（《法制建設》1984年第3期）、《現代科學技術與法和法制建設》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國法律專家系統的研發起了思想解放和理論奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開權主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統研究》被確定為國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數學模型方面取得了成果。在法律數據庫開發方面，1993年中山大學學生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動化系統》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統工程》，中山大學出版社1996年版，第344-349頁。）1993年武漢大學法學院趙廷光教授主持開發了《實用刑法專家系統》。（注：趙廷光等著：《實用刑法專家系統用戶手冊》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢檢索系統、輔助定性系統和輔助量刑系統組成，具有檢索刑法知識和對刑事個案進行推理判斷的功能。

專家系統與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點：(1)它要解決復雜的實際問題，而不是規則簡單的游戲或數學定理證明問題；(2)它面向更加專門的應用領域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據具體的問題域，選擇合理的方法來表達和運用特殊的知識，而不強調與問題的特殊性無關的普適性推理和搜索策略。

法律專家系統在法規和判例的輔助檢索方面確實發揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動。但絕大多數專家系統目前只能做法律數據的檢索工作，缺乏應有的推理功能。20世紀90年代以后，人工智能法律系統進入了以知識工程為主要技術手段的開發時期。知識工程是指以知識為處理對象，以能在計算機上表達和運用知識的技術為主要手段，研究知識型系統的設計、構造和維護的一門更加高級的人工智能技術。（注：《中國大百科全書·自動控制與系統工程》，中國大百科全書出版社1991年版，第579頁。）知識工程概念的提出，改變了以往人們認為幾個推理定律再加上強大的計算機就會產生專家功能的信念。以知識工程為技術手段的法律系統研制，如果能在法律知識的獲得、表達和應用等方面獲得突破，將會使人工智能法律系統的研制產生一個質的飛躍。

人工智能法律系統的發展源于兩種動力。其一是法律實踐自身的要求。隨著社會生活和法律關系的復雜化，法律實踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無法承受法律文獻日積月累和法律案件不斷增多的重負。其二是人工智能發展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動為目標，但又必須以具體思維活動一城一池的攻克為過程。它需要通過對不同思維領域的征服，來證明知識的每個領域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機器。此外，人工智能選擇法律領域尋求突破，還有下述原因：(1)盡管法律推理十分復雜，但它有相對穩定的對象（案件）、相對明確的前提（法律規則、法律事實）及嚴格的程序規則，且須得出確定的判決結論。這為人工智能模擬提供了極為有利的條件。(2)法律推理特別是抗辯制審判中的司法推理，以明確的規則、理性的標準、充分的辯論，為觀察思維活動的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識長期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識的獲得、表達和應用提供了豐富、準確的資料。(4)法律活動所特有的自我意識、自我批評精神，對法律程序和假設進行檢驗的傳統，為模擬法律推理提供了良好的反思條件。

二、人工智能法律系統的價值

人工智能法律系統的研制對法學理論和法律實踐的價值和意義，可以概括為以下幾點：

一是方法論啟示。P.Wahlgren說：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創造性方法上的法理學反思。這個信仰反映了法理學可以被視為旨在于開發法律分析和法律推理之方法的活動。從法理學的觀點看，這種研究的最終目標是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學觀點所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計算機科學和人工智能有關的非常細致的技術方面?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模擬法律推理的過程中，法學家通過與工人智能專家的密切合作，可以從其對法律推理的獨特理解中獲得有關方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個案件完全相似，在判例法實踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運用假設來分析已有判例與現實案件的相關性程度。但法學家們在假設的性質問題上常常莫衷一是。然而HYPO的設計者，在無真實判例或真實判例不能充分解釋現實案件的情況下，以假設的反例來反駁對方的觀點，用補充、刪減和改變事實的機械論方法來生成假設。這種用人工智能方法來處理假設的辦法，就使復雜問題變得十分簡單：假設實際上是一個新的論證產生于一個經過修正的老的論證的過程?？傊?，人工智能方法可以幫助法學家跳出法理學方法的思維定勢，用其他學科的方法來重新審視法學問題，從而為法律問題的解決提供了新的途徑。

二是提供了思想實驗手段。西蒙認為，盡管我們還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數字電子計算機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經證明有可能為思維提供機械論解釋”。（注：轉引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）童天湘先生認為：“通過編制有關思維活動的程序，就會加深對思維活動具體細節的了解，并將這種程序送進計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實驗，有助于我們研究人腦思維的機理?！保ㄗⅲ恨D引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）人工智能法律系統研究的直接目標是使計算機能夠獲取、表達和應用法律知識，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對人的推理過程作出基于人工智能理論和方法的獨特解釋。人工智能以功能模擬開路，在未搞清法律家的推理結構之前，首先從功能上對法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等法律推理的要素和活動進行數理分析，將法理學、訴訟法學關于法律推理的研究成果模型化，以實現法律推理知識的機器表達或再現，從而為認識法律推理的過程和規律提供了一種實驗手段。法學家則可以將人工智能法律系統的推理過程、方法和結論與人類法律推理活動相對照，為法律推理的法理學研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對法律推理性質、要素和過程的認識，使法學家得以借助人工智能科學的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機制。正是在這個意義上，BryanNiblett教授說：“一個成功的專家系統很可能比其他的途徑對法理學作出更多的（理論）貢獻?！保ㄗⅲ築ryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）

三是輔助司法審判。按照格雷的觀點，法律專家系統首先在英美判例法國家出現的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒有計算機編纂、分類、查詢，這種法律制度簡直就無法運轉了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其實不僅是判例法，制定法制度下的律師和法官往往也要為檢索有關的法律、法規和司法解釋耗費大量的精力和時間，而且由于人腦的知識和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準確的問題。人工智能法律系統強大的記憶和檢索功能，可以彌補人類智能的某些局限性，幫助律師和法官從事相對簡單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動，使其能夠集中精力從事更加復雜的法律推理活動。

四是促進司法公正。司法推理雖有統一的法律標準，但法官是具有主觀能動性的差異個體，所以在執行統一標準時會產生一些差異的結果。司法解釋所具有的建構性、辯證性和創造性的特點，進一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機器，這種由主觀原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當然不是說讓計算機完全取代法官，而是說，由于人工智能法律系統為司法審判提供了相對統一的推理標準和評價標準，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無論如何，我們必須承認，鋼鐵之軀的機器沒有物質欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計算機錄取增強了高考招生的公正性、電子監視器提高了糾正行車違章的公正性一樣，智能法律系統在庭審中的運用有可能減少某些現象。

五是輔助法律教育和培訓。人工智能法律系統凝聚了法律家的專門知識和法官群體的審判經驗，如果通過軟件系統或計算機網絡實現專家經驗和知識的共享，便可在法律教育和培訓中發揮多方面的作用。例如，(1)在法學院教學中發揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專業學生鞏固自己所學知識，并將法律知識應用于模擬的審判實踐，從而較快地提高解決法律實踐問題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識，迅速獲得判案經驗，在審判過程的跟蹤檢測和判決結論的動態校正中增長知識和才干，較快地接近或達到專家水平。(3)可使不同地區、不同層次的律師和法官及時獲得有關法律問題的咨詢建議，彌補因知識結構差異和判案經驗多寡而可能出現的失誤。(4)可以為大眾提供及時的法律咨詢，提高廣大人民群眾的法律素質，增強法律意識。

六是輔助立法活動。人工智能法律系統不僅對輔助司法審判有重要的意義，而且對完善立法也具有實用價值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學Imperial學院的邏輯程序組將1981年英國國籍法的內容形式化，幫助立法者發現了該法在預見性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統如能應用于法律起草和法律草案的審議過程，有可能事先發現一些立法漏洞，避免一個法律內部各種規則之間以及新法律與現有法律制度之間的相互沖突。

三、法理學在人工智能法律系統研究中的作用

1.人工智能法律系統的法理學思想來源

關于人工智能法律系統之法理學思想來源的追蹤，不是對法理學與人工智能的聯系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學對人工智能法律系統的發展所產生的一些直接影響。

第一，法律形式主義為人工智能法律系統的產生奠定了理論基礎。18-19世紀的法律形式主義強調法律推理的形式方面，認為將法律化成簡單的幾何公式是完全可能的。這種以J·奧斯汀為代表的英國分析法學的傳統，主張“法律推理應該依據客觀事實、明確的規則以及邏輯去解決一切為法律所要求的具體行為。假如法律能如此運作，那么無論誰作裁決，法律推理都會導向同樣的裁決。”（注：（美）史蒂文·J·伯頓著：《法律和法律推理導論》，張志銘、解興權譯，中國政法大學出版社1998年9月版，第3頁。）換言之，機器只要遵守法律推理的邏輯，也可以得出和法官一樣的判決結果。在分析法學家看來，“所謂‘法治’就是要求結論必須是大前提與小前提邏輯必然結果?！保ㄗⅲ褐炀拔闹骶帲骸秾ξ鞣椒蓚鹘y的挑戰》，中國檢察出版社1996年2月版，第292頁。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會破壞法治。這種機械論的法律推理觀，反映了分析法學要求法官不以個人價值觀干擾法律推理活動的主張。但是，它同時具有忽視法官主觀能動性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說稱為“自動售貨機”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機械論解釋的意義上說，法律形式主義對法律推理所作的機械論解釋，恰恰為人工智能法律系統的開發提供了可能的前提。從人工智能法律系統研制的實際過程來看，在其起步階段，人工智能專家正是根據法律形式主義所提供的理論前提，首先選擇三段論演繹推理進行模擬，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世紀70年代初開發了JUDITH律師推理系統。在這個系統中，作為推理大小前提的法律和事實之間的邏輯關系，被計算機以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機器法律推理第一次從理論變為現實。

第二，法律現實主義推動智能模擬深入到主體的思維結構領域。法律形式主義忽視了推理主體的社會性。法官是生活在現實社會中的人，其所從事的法律活動不可能不受到其社會體驗和思維結構的影響。法官在實際的審判實踐中，并不是機械地遵循規則，特別是在遇到復雜案件時，往往需要作出某種價值選擇。而一旦面對價值問題，法律形式主義的邏輯決定論便立刻陷入困境，顯出其僵化性的致命弱點。法律現實主義對其僵化性進行了深刻的批判?；裟匪狗ü倜鞔_提出“法律的生命并不在于邏輯而在于經驗”（注：（美）博登海默著：《法理學——法哲學及其方法》，鄧正來、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁。）的格言。這里所謂邏輯，就是指法律形式主義的三段論演繹邏輯；所謂經驗，則包括一定的道德和政治理論、公共政策及直覺知識，甚至法官的偏見。法律現實主義對法官主觀能動性和法律推理靈活性的強調，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進一步轉向探求法官的內在思維結構。人們開始考慮，如果思維結構對法官的推理活動具有定向作用，那么，人工智能法律系統若要達到法官水平，就應該通過建立思維結構模型來設計機器的運行結構。TAXMAN的設計就借鑒了這一思想，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序、協調程序、說明程序分別對網絡結構中的輸入和輸出信息進行動態結構調整，從而適應了知識整合的需要。大規模知識系統的KBS(KnowledgeBasedSystem)開發也注意了思維結構的整合作用，許多具有內在聯系的小規模KBS子系統，在分別模擬法律推理要素功能（證成、法律查詢、法律解釋、法律適用、法律評價、理由闡述）的基礎上，又通過聯想程序被有機聯系起來，構成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）

第三，“開放結構”的法律概念打開了疑難案件法律推理模擬的思路。法律形式主義忽視了疑難案件的存在。疑難案件的特征表現為法律規則和案件之間不存在單一的邏輯對應關系。有時候從一個法律規則可以推出幾種不同的結論，它們往往沒有明顯的對錯之分；有時一個案件面對著幾個相似的法律規則。在這些情況下，形式主義推理說都一籌莫展。但是，法律現實主義在批判法律形式主義時又走向另一個極端，它否認具有普遍性的一般法律規則的存在，試圖用“行動中的法律”完全代替分析法學“本本中的法律”。這種矯枉過正的做法雖然是使法律推理擺脫機械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現實主義法學所說的那樣僅僅存在于具體判決之中，法律推理如果可以不遵循任何標準或因人而異，那么，受到挑戰的就不僅是法律形式主義，而且還會殃及法治要求實現規則統治之根本原則，并動搖人工智能法律系統存在的基礎。哈特在法律形式主義和法律現實主義的爭論中采取了一種折中立場，他既承認邏輯的局限性又強調其重要性；既拒斥法官完全按自己的預感來隨意判案的見解，又承認直覺的存在。這種折中立場在哈特“開放結構”的法律概念中得到了充分體現。法律概念既有“意義核心”又有“開放結構”，邏輯推理可以幫助法官發現問題的陽面，而根據社會政策、價值和后果對規則進行解釋則有助于發現問題的陰面。開放結構的法律概念，使基于規則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對疑難案件無能為力時，找到了新的立足點。在此基礎上，運用開放結構概念的疑難案件法律推理模型，通過邏輯程序工具和聯想技術而建立起來。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡易問題從疑難問題中篩選出來，運用基于規則的技術來解決；二是將疑難問題同“開放結構”的法律概念聯系在一起，先用非范例知識如規則、控辯雙方的陳述、常識來獲得初步答案，再運用范例來澄清案件、檢查答案的正確性。

第四，目的法學促進了價值推理的人工智能研究。目的法學是指一種所謂直接實現目的之“后法治”理想。美國法學家諾內特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認為，以法治為標志的自治型法，過分強調手段或程序的正當性，有把手段當作目的的傾向。這說明法治社會并沒有反映人類關于美好社會的最高理想，因為實質正義不是經過人們直接追求而實現的，而是通過追求形式正義而間接獲得的。因此他們提出以回應型法取代自治型法的主張。在回應型法中，“目的為評判既定的做法設立了標準，從而也就開辟了變化的途徑。同時，如果認真地對待目的，它們就能控制行政自由裁量權，從而減輕制度屈從的危險。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機會主義的根源?！保ㄗⅲ海溃┲Z內特、塞爾茲尼克著：《轉變中的法律與社會》，張志銘譯，中國政法大學出版社1994年版，第60頁。）美國批判法學家昂格爾對形式主義法律推理和目的型法律推理的特點進行了比較，他認為，前者要求使用內容明確、固定的規則，無視社會現實生活中不同價值觀念的沖突，不能適應復雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對法律推理標準的嚴格限制，允許使用無固定內容的抽象標準，迫使人們在不同的價值觀念之間做出選擇，追求實質正義。與此相應，佩雷爾曼提出了新修辭學(NewRhetoric)的法律理論。他認為，形式邏輯只是根據演繹法或歸納法對問題加以說明或論證的技術，屬于手段的邏輯；新修辭學要填補形式邏輯的不足，是關于目的的辯證邏輯，可以幫助法官論證其決定和選擇，因而是進行價值判斷的邏輯。他認為，在司法三段論思想支配下，法學的任務是將全部法律系統化并作為闡釋法律的大前提，“明確性、一致性和完備性”就成為對法律的三個要求。而新修辭學的基本思想是價值判斷的多元論，法官必須在某種價值判斷的指示下履行義務，必須考慮哪些價值是“合理的、可接受的、社會上有效的公平的”。這些價值構成了判決的正當理由。（注：沈宗靈著：《現代西方法理學》，北京大學出版社1992年版，第443-446頁。）制造人工智能法律系統最終需要解決價值推理的模擬問題，否則，就難以實現為判決提供正當理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關的5種知識表達途徑中，明確地包括了以道義為基礎的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道義邏輯，或者說在機器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強調目的價值，也許是制造智能法律系統的關鍵。不過，即使把道義邏輯硬塞給計算機，鋼鐵之軀的機器沒有生理需要，也很難產生價值觀念和主觀體驗，沒辦法解決主觀選擇的問題。在這個問題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對法律家對法律的機械忠誠表示了強烈懷疑，并辯證地將其視為法律發展的動力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發現對人類生存和發展至關重要的價值。因此，關于價值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個未知數。

2.法理學對人工智能法律系統研制的理論指導作用

GoldandSusskind指出：“不爭的事實是，所有的專家系統必須適應一些法理學理論，因為一切法律專家系統都需要提出關于法律和法律推理性質的假設。從更嚴格的意義上說，一切專家系統都必須體現一種結構理論和法律的個性，一種法律規范理論，一種描述法律科學的理論，一種法律推理理論”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系統的研究，不僅需要以法理學關于法律的一般理論為知識基礎，還需要從法理學獲得關于法律推理的完整理論，如法律推理實踐和理論的發展歷史，法律推理的標準、主體、過程、方法等等。人工智能對法律推理的模擬，主要是對法理學關于法律推理的知識進行人工智能方法的描述，建立數學模型并編制計算機應用程序，從而在智能機器上再現人類法律推理功能的過程。在這個過程中，人工智能專家的主要任務是研究如何吸收法理學關于法律推理的研究成果，包括法理學關于人工智能法律系統的研究成果。

隨著人工智能法律系統研究從低級向高級目標的推進，人們越來越意識到，對法律推理的微觀機制認識不足已成為人工智能模擬的嚴重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術在法律領域的開發項目之所以失敗，就是因為許多潛在的法理學原則沒有在系統開發的開始階段被遵守或給予有效的注意?！薄胺ɡ韺W對法律推理和方法論問題的關注已經有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀50年代中期的事情，這個事實是人工智能通過考察法理學知識來豐富自己的一個有效動機?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自動化的目標，“一方面是用人工智能（通過把計算機的應用與分析模型相結合）來支撐法律推理的可能性；另一方面是應用法理學理論來解決作為法律推理支撐系統的以及一般的人工智能問題。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系統充當法律推理研究的思想實驗手段以及輔助司法審判的問題。后一方面，則是法律推理的法律學研究成果直接為人工智能法律系統的研制所應用的問題。例如，20世紀70年代法理學在真實和假設案例的推理和分析方面所取得的成果，已為幾種人工智能法律裝置借鑒而成為其設計工作的理論基礎。在運用模糊或開放結構概念的法律推理研究方面，以及在法庭辯論和法律解釋的形式化等問題上，法理學的研究成果也已為人工智能法律系統的研究所借鑒。

四、人工智能法律系統研究的難點

人工智能法律系統的研究盡管在很短的時間內取得了許多令人振奮的成果，但它的發展也面臨著許多困難。這些困難構成了研究工作需要進一步努力奮斗的目標。

第一，關于法律解釋的模擬。在法理學的諸多研究成果中，法律解釋的研究對人工智能法律系統的研制起著關鍵作用。法律知識表達的核心問題是法律解釋。法律規范在一個法律論點上的效力，是由法律家按忠實原意和適合當時案件的原則通過法律解釋予以確認的，其中包含著人類特有的價值和目的考慮，反映了法律家的知識表達具有主觀能動性。所以，德沃金將解釋過程看作是一種結合了法律知識、時代信息和思維方法而形成的，能夠應變的思維策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律專家系統并未以知識表達為目的來解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計算機記憶系統中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識工程系統中，法律知識必須被解釋，以滿足自動推理對法律知識進行重新建構的需要。麥卡錫說：“在開發智能信息系統的過程中，最關鍵的任務既不是文件的重建也不是專家意見的重建，而是建立有關法律領域的概念模型?！保ㄗⅲ篗cCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對某一法律概念的共識為基礎，但不同的法律家對同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說：即使在國內法領域也難以形成一個“能夠用來敘述一定法律共同體的實在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國家的一般理論》，沈宗靈譯，中國大百科全書出版社1996年版，第1頁。）盡管如此，法理學還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認為，法官在“解釋”階段，要通過推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數法官對模糊法律規范的“一致看法”提供“一些總的理由”。獲取這些總的理由的過程分為兩個步驟：首先，從現存的明確法律制度中抽象出一般的法律原則，用自我建立的一般法律理論來證明這種法律原則是其中的一部分，證明現存的明確法律制度是正當的。其次，再以法律原則為依據反向推出具體的法律結論，即用一般法律理論來證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來解釋某一法律概念。TAXMAN等系統裝置已吸收了這種方法，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序使計算機根據案件事實來執行某條法律規則，并在新案件事實輸入時對法律規則作出新的解釋后才加以調用。不過，法律知識表達的進展還依賴于法律解釋研究取得更多的突破。

第二，關于啟發式程序。目前的法律專家系統如果不能與啟發式程序接口，不能運用判斷性知識進行推理，只通過規則反饋來提供簡單解釋，就談不上真正的智能性。啟發式程序要解決智能機器如何模擬法律家推理的直覺性、經驗性以及推理結果的不確定性等問題，即人可以有效地處理錯誤的或不完全的數據，在必要時作出猜測和假設，從而使問題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland運用聯想程序對規則和判例推理的結果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發式程序應用于系統開發方面都進行了有益的嘗試。但是，法律問題往往沒有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個難題。選擇哪一個答案，往往取決于法律推理的目的標準和推理主體的立場和價值觀念。但智能機器沒有自己的目的、利益和立場。這似乎從某種程度上劃定了機器法律推理所能解決問題的范圍。

第三，關于法律自然語言理解。在設計基于規則的程序時，設計者必須假定整套規則沒有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問題而使規則呈現出更多的一致性。就是說，盡管人們對法律概念的含義可以爭論不休，但輸入機器的法律語言卻不能互相矛盾。機器語言具有很大的局限性，例如，LDS基于規則來模擬嚴格責任并計算實際損害時，表現出的最大弱點就是不能使用不精確的自然語言進行推理。然而，在實際的法律推理過程中，法律家對某個問題的任何一種回答都可根據上下文關系作多種解釋，而且辯論雙方總是尋求得出不同的結論。因此，智能法律專家系統的成功在很大程度上還依賴于自然語言理解研究工作的突破。牛津大學的一個程序組正在研究法律自然語言的理解問題，但是遇到了重重困難。原因是連法學家們自己目前也還沒有建立起一套大家一致同意的專業術語規范。所以EdwinaL.Rissland認為，常識知識、意圖和信仰類知識的模擬化，以及自然語言理解的模擬問題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務。對于語言模擬來說，像交際短語和短語概括的有限能力可能會在較窄的語境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問題”能力的模擬則距離非常遙遠，而像書面上訴意見的理解則是永遠的終極幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）

五、人工智能法律系統的開發策略和應用前景

我們能夠制造出一臺什么樣的機器，可以證明它是人工智能法律系統？從檢驗標準上看，這主要是法律知識在機器中再現的判定問題。根據“圖靈試驗”原理，我們可將該檢驗標準概括如下：設兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺智能機器。一個人（也是法律家）向法律家和機器提出同樣的法律問題，如果提問者不能從二者的回答中區分出誰是法律家、誰是機器，就不能懷疑機器具有法律知識表達的能力。

依“圖靈試驗”制定的智能法律系統檢驗標準，所看重的是功能。只要機器和法律家解決同樣法律問題時所表現出來的功能相同，就不再苛求哪個是鋼鐵結構、哪個是血肉之軀。人工智能立足的基礎，就是相同的功能可以通過不同的結構來實現之功能模擬理論。

從功能模擬的觀點來確定人工智能法律系統的研究與開發策略，可作以下考慮：

第一，擴大人工智能法律系統的研發主體?，F有人工法律系統的幼稚，暴露了僅僅依靠計算機和知識工程專家從事系統研發工作的局限性。因此，應該確立以法律家、邏輯學家和計算機專家三結合的研發群體。在系統研發初期，可組成由法學家、邏輯與認知專家、計算機和知識工程專家為主體的課題組，制定系統研發的整體戰略和分階段實施的研發規劃。在系統研發中期，應通過網絡等手段充分吸收初級產品用戶（律師、檢察官、法官）的意見，使研發工作在理論研究與實際應用之間形成反饋，將開發精英與廣大用戶的智慧結合起來，互相啟發、群策群力，推動系統迅速升級。

第二，確定研究與應用相結合、以應用為主導的研發策略。目前國外人工智能法律系統的研究大多停留在實驗室領域，還沒有在司法實踐中加以應用。但是，任何智能系統包括相對簡單的軟件系統，如果不經過用戶的長期使用和反饋，是永遠也不可能走向成熟的。從我國的實際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉化為產品，我們也難以為后續研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統的研究必須走產研結合的道路，堅持以應用開路，使智能法律系統盡快走出實驗室，同時以研究為先導，促進不斷更新升級。

第三，系統研發目標與初級產品功能定位。人工智能法律系統的研發目標是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學家）多種需要的機型。初級產品的定位應考慮到，人的推理功能特別是價值推理的功能遠遠超過機器，但人的記憶功能、檢索速度和準確性又遠不如機器。同時還應該考慮到，我國目前有12萬律師，23萬檢察官和21萬法官，每年1.2萬法學院本科畢業生，他們對法律知識的獲取、表達和應用能力參差不齊。因此，初級產品的標準可適當降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強大的法律專家系統?？膳c計算機廠商合作生產具有強大數據庫功能的硬件，并確保最新法律、法規、司法解釋和判例的網上及時更新；同時編制以案件為引導的高速檢索軟件。系統開發的先期目標應確定為：(1)替律師起草僅供參考的書和辯護詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學院學生提供模擬法庭審判的通用系統軟件，以輔助學生在、辯護和審判等訴訟的不同階段鞏固所學知識、獲得審判經驗。上述軟件旨在提供一個初級平臺，先解決有無和急需，再不斷收集用戶反饋意見，逐步改進完善。

第四，實驗室研發應確定較高的起點或跟蹤戰略。國外以知識工程為主要技術手段的人工智能法律系統開發已經歷了如下發展階段：(1)主要適用于簡單案件的規則推理；(2)運用開放結構概念的推理；(3)運用判例和假設的推理；(4)運用規則和判例的混合推理。我們如確定以簡單案件的規則推理為初級市場產品，那么，實驗室中第二代產品開發就應瞄準運用開放結構概念的推理。同時，跟蹤運用假設的推理及混合推理，吸收國外先進的KBS和HYPO的設計思想，將功能子系統開發與聯想式控制系統結合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評價相關判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)分析并區分判例；(4)建立假設并用假設來推理；(5)為一種主張引用各種類型的反例；(6)建立判例的引證概要。HYPO以商業秘密法的判例推理為模擬對象，假設了完全自動化的法律推理過程中全部要素被建立起來的途徑。值得注意的是，HYPO忽略了許多要素的存在，如商業秘密法背后的政策考慮，法律概念應用于實際情況時固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對方設計的產品，是否簽署了讓與協議，等等。一個系統設計的要素列表無論多長，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對案件的分析，不可能僅限于商業秘密法判例，還可能援引侵權法或專利法的判例，這決定了緣由的多種可能性。Ashley還討論了判例法推理模擬的其他困難：判例并不是概念的肯定的或否定的樣本，因此，要通過要素等簡單的法律術語使模糊的法律規則得到澄清十分困難，法律原則和類推推理之間的關系還不能以令人滿意的方式加以描述。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）這說明，即使具有較高起點的實驗室基礎研究，也不宜確定過高的目標。因為，智能法律系統的研究不能脫離人工智能的整體發展水平。

第五，人－機系統解決方案。人和機器在解決法律問題時各有所長。人的優點是能作價值推理，使法律問題的解決適應社會的變化發展，從而具有靈活性。機器的長處是記憶和檢索功能強，可以使法律問題的解決具有一貫性。人－機系統解決方案立足于人與機器的功能互補，目的是解放人的腦力勞動，服務于國家的法治建設。該方案的實施可以分為兩個階段：第一階段以人為主，機器為人收集信息并作初步分析，提供決策參考。律師受理案件后，可以先用機器處理大批數據，并參考機器的和辯護方案，再做更加高級的推理論證工作。法官接觸一個新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監督部門可參照機器法官的判決，對法官的審判活動進行某種監督，如二者的判決結果差別太大，可以審查一下法官的判決理由。這也許可以在一定程度上制約司法腐敗。在人－機系統開發的第二階段，會有越來越多的簡單案件的判決與電腦推理結果完全相同，因此，某些簡單案件可以機器為主進行審判，例如，美國小額法庭的一些案件，我國法庭可用簡易程序來審理的一些案件。法官可以作為“產品檢驗員”監督和修訂機器的判決結果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質法律人才進入法官隊伍。

未來的計算機不會完全取代律師和法官，然而，律師和法官與智能機器統一體的出現則可能具有無限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以預見，人工智能將為法律工作的自動化提供越來越強有力的外腦支持。電腦律師或法官將在網絡所及的范圍內承擔起諸如收債、稅務、小額犯罪訴訟等職能。自動法律推理系統將對訴訟活動發揮越來越多的輔助作用，例如，通過嚴密的演繹邏輯使用戶確信全部法律結論得出的正當性；在解決相互沖突的規則、判例和政策問題時提示可能出現的判決預測；等等。正如網絡的出現打破了少數人對信息的壟斷一樣，電腦法律顧問的問世，將打破法官、律師對法律知識的壟斷，極大地推動法律知識的普及，迅速提高廣大人民群眾的法律素質，使法律真正變為群眾手中的銳利武器。

篇(4)

2018年5月30日，有著“互聯網女皇”之稱的瑪麗·米克爾了《2018年互聯網趨勢報告》（以下簡稱《報告》），從12個方面對全球互聯網趨勢作出判斷，特別是在互聯網普及應用、大數據應用和監管、技術創新和就業、個人數據開發利用和隱私保護、全球互聯網領導力、互聯網領域研發和資本支出等方面，見解獨到。深入分析該《報告》對我國的啟示，大力推動互聯網和實體經濟深度融合，加快傳統產業數字化、智能化，拓展經濟發展新空間，對我國意義重大。

《報告》的主要亮點

（一）全球互聯網普及率日漸觸及天花板

《報告》顯示，全球互聯網設備和用戶數增長率均趨于停滯或放緩。全球智能手機出貨量的同比增長率，2010年超過70%，2017年為零增長。互聯網用戶數的增長率從2010年的13%左右減少到2017年的7%左右。2018年，全球互聯網用戶數將達到36億，超過了全球人口總數的50%?！秷蟾妗氛J為，當互聯網普及率達到50%之后，全球互聯網用戶數的增長將越來越難。

（二）大數據促進互聯網服務提檔升級

《報告》顯示，互聯網企業正在通過對用戶數據的分析和使用，讓低價服務變得更好。Facebook、Pint er ests、Spotif ys、Netf l ixes等社交、新聞資訊、音樂、視頻類網站或APP，擁有數以億計的用戶，他們通過對集體數據和個人數據的分析來優化產品，提供個性化、定制化服務，令用戶感受到這些服務的價值，使用時間將隨之增加。這些網站或APP的訂閱用戶增長率也出現了較快增長。

（三）技術創新未造成大規模失業潮

《報告》認為，近70年來，新技術促進了GDP的快速增長，而失業率一直保持穩定。以互聯網為代表的新一代信息技術對就業的影響體現在兩個方面。一是讓人們更容易找到自由職業。2014年—2017年，美國自由職業者增速是總勞動力增速的3倍多。二是按需工作數量龐大，并保持高速增長。比如，Uber2017年增長率達到50%，其全球有300萬名司機，其中美國有90萬名，每周平均工作時間17小時，每小時平均收入為21美元。

（四）用戶在個人利益和隱私保護間不斷尋求動態平衡

《報告》認為，大部分消費者會為了利益而分享個人數據。咨詢公司德勤對美國消費者的調查顯示，79%的線上消費者愿意為“明顯的個人好處”而共享個人數據，超過66%的在線消費者愿意和朋友親屬共享個人數據。當利益不明顯時，大部分消費者會選擇通過卸載應用、改變隱私設置、關閉Cook? ies、停止訪問某些網站等方式，來保護個人隱私數據。

（五）中國在全球互聯網的領導力快速提升

《報告》從企業、用戶、智能手機等方面對比了美中兩國在互聯網領導力方面的變化。中國在全球互聯網領域的競爭力在快速提升。從全球互聯網企業市值排名20強看，5年前，美國9家，中國2家；目前，美國11家，中國9家。從智能手機出貨量的全球份額看，中國2007年為零增長，到2017年實現占比40%，美國2017年占15%。此外，中國擁有全球最大的互聯網用戶群，大型互聯網企業具有豐富的產品服務生態，但與美國相比還存在一定的差距。從互聯網企業用戶規?？?，美國Facebook的22億和Googl e的20億，明顯領先于中國騰訊的10億和阿里巴巴的7億，且Facebook和Googl e的非北美用戶占絕大部分，騰訊和阿里巴巴的用戶主要集中在中國，我國互聯網發展的國際化進程仍顯滯后。

（六）美國科技公司高度重視研發和資本支出

《報告》顯示，過去20年全球范圍內的科技風險資本融資和美國上市科技公司IPO發行交易一直處于較高水平。美國科技公司在美國所有行業中的研發支出和資本支出最大、增速最快，兩者占營收的比重從2007年的13%增長到2017年的18%。2017年，美國上市公司中研發支出和資本支出排名前5的企業均是互聯網企業，其中，亞馬遜、谷歌、英特爾的研發支出和資本支出較2016年分別增長高達45%、23%、11%。

幾點啟示

（一）互聯網應用加大了全球數字鴻溝

《報告》顯示，全球互聯網普及率達到50%之后很難再繼續增長，但普及的用戶應用還在繼續深化，導致全球數字鴻溝持續擴大。發達國家利用互聯網的普及應用機遇，進一步加速了經濟社會數字化進程，而不發達國家未能駛入互聯網發展的快車道，與發達國家數字化發展水平差距進一步拉大。發達國家和不發達國家在網絡覆蓋范圍、互聯網服務資費、教育水平和知識技能背景等方面的顯著差異加劇了上述現象?？s小數字鴻溝，推進互聯網普遍服務，需要從擴大網絡覆蓋范圍、降低互聯網服務資費、提升教育知識水平多方面協同發力。

（二）互聯網等技術進步提升了產業供給側服務質量

《報告》顯示，得益于對用戶數據的收集與利用以及高度滿足用戶的個性化需求，用戶愿意為服務付費?；ヂ摼W、大數據、人工智能和用戶互聯網服務的結合，大大優化了用戶服務供給質量，促進了傳統要素的優化配置和服務提檔升級。推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，能夠推動產業創新發展，提升供給側質量，能夠為實體經濟發展注入新動能，是實體經濟轉型升級重要路徑選擇。

（三）技術創新引發的產業結構變化釋放了就業紅利

《報告》顯示，過去的技術快速發展并沒有帶來大規模失業，總體失業率始終保持在較低水平。技術發展促進了產業結構變化和產業分工細化，部分傳統產業退出歷史舞臺，同時衍生出不少新興產業，傳統產業對就業人員需求持續減少，新興產業的出現和分工細化對就業人員需求增加，相互之間此消彼長，使全社會失業率始終維持在一個較低水平。同時，產業結構的新變化，對人才需求也提出了新要求，要求產業工人不斷掌握新的產業技術，提升自身適應能力。

（四）隱私保護和用戶體驗是產業創新發展矛盾體

《報告》顯示，當個人數據開發有助于提高用戶體驗時，用戶愿意讓渡部分隱私來提高其服務體驗；反之，當個人數據利用對個人沒有顯著意義時，用戶對隱私的保護就比較關注。依據服務需求，用戶在體驗和隱私保護之間尋求一種動態平衡。無論政府加強數據治理還是推動產業發展，都須注意用戶需求這一特點，過于嚴格或固定的個人隱私保護政策，都不利于產業創新和用戶服務體驗的提升。

（五）互聯網產業正在重塑全球競爭格局

《報告》顯示，由于互聯網企業的快速崛起，在網絡領導力方面，中國正在快速追趕美國，全球前20大互聯網企業中，中美兩國幾乎平分天下，與5年前相比，競爭格局發生了顯著變化。由于互聯網產業具有很強的滲透和融合效應，對各國經濟社會轉型發展和提檔升級具有巨大的促進作用，各國在互聯網產業方面的比拼，最終將對國際競爭格局產生顯著和深遠影響。

（六）研發和資本投入是驅動產業創新的雙輪

《報告》顯示，科技公司的研發支出和資本支出，美國最高，其兩者支出所占營收比例從2007年的13%增加到2017年的18%。在過去20年間，美國科技公司創新持續加快，主要得益于研發支出和資本投入雙輪驅動。縱觀全球網絡科技企業，頻繁投資和并購促進了包括人才等優質資源的聚集，而快速增長的研發支出使得企業爭先恐后為未來發展提供技術支撐。美國的網絡科技公司緊緊抓住這兩點，獲得了巨大成功。

對策建議

（一）推進網絡基礎設施和服務包容性發展

一是持續推進寬帶通信網絡普遍服務，加快網絡的升級改造，加快推動5G試商用和大規模部署，以多種方式擴大網絡覆蓋范圍，不斷滿足農村、邊遠地區和貧困山區的網絡接入需求。二是持續推進寬帶普及提速降費，提高互聯網資費的可負擔性，為老百姓(603883，股吧)提供用得上、用得起和好用的互聯網服務。三是加快推進互聯網無障礙服務，加大互聯網無障礙終端和服務供給力度，不斷滿足不同知識和技能背景的人士對互聯網的使用需求。

（二）以互聯網創新應用助推產業供給側改革

一是以互聯網應用促進企業服務模式創新，創新移動服務、個、在線服務、遠程服務、O2O服務等多種模式，可以滿足不同場景下客戶服務新需求，釋放場景應用紅利。二是以互聯網應用促進企業組織模式創新，大力發展眾創、眾包、眾籌等網絡平臺服務，提高企業對產業資源整合能力，促進資源優化配置，提升服務供給能力。三是以互聯網促進企業商業模式創新，發展精準營銷、個性化定制、網絡制造等新商業模式，以需求側的深度挖掘來助推精準供給。

（三）加強互聯網相關教育培訓力度

一是提高全民信息素養，推進互聯網應用教育從娃娃抓起，把互聯網應用技能作為全民基礎技能來培養，將其納入義務教育體系。二是優化教育人才結構，加大互聯網技術、應用、融合、管理、治理和安全等各方面創新人才的培養，滿足互聯網和經濟社會各領域全面融合對產業人才結構變化的需求。三是加強產業工人互聯網應用技能培訓，完善定期培訓機制，發展在線培訓服務，強化新技術、新模式和新業態培訓，提高產業工人適應互聯網發展的能力。

（四）平衡個人隱私保護和數據開發促進產業創新

一是制定合理的隱私保護監管政策，適應數字經濟發展趨勢，依據國內產業發展階段和發展水平，完善個人數據采集、流通、開發和利用政策，加大隱私保護和監督檢查的執法力度，提升數據保護水平。二是鼓勵在尊重個人數據保護的前提下，鼓勵企業加強對個人數據的開發利用，促進服務優化、體驗提升和產業創新。

（五）推動互聯網和實體經濟深度融合

一是應用互聯網推動實體經濟數字化、網絡化和智能化轉型，發展以數據為創新驅動要素的數字經濟，推動實體經濟朝著創新、協調、綠色、共享、開放方向發展。二是以互聯網應用助推實體經濟服務模式、組織模式和商業模式全方位變革創新，提升實體經濟產業創新、資源整合和要素優化等能力。

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根據教育投資機構藍象營的研究報告，2015年中國教育科技的投資總額已超過美國成為全球第一，近四年復合增長率達32%?？萍荚诮逃械臐B透率正在增加，教育信息化的潛力巨大，下一代 教育創業的發力點將變為來自技術和教研領先，從而創造更高的價值。在線教育作為教育產業的創新勢力，2016年也亮點頗多。本文從以下幾個方面來分析。

一、K12領域的發展

K12（kindergarten through twelfth grade，指從幼兒園到十二年級）領域蘊藏著巨大的金礦，2014年出現了題庫類的產品和公司，2015年的O2O平臺，2016的優秀創業公司，猿輔導，瘋狂老師等機構，創新價值和成長速度成為兩個關鍵的因素。猿輔利用猿題庫積累的大量用戶練習數據，以及在數據挖掘和人工智能上的技術積累，由系統自動生成專門的講義，使教師有針對性的根據學生的水平因材施教。瘋狂老師主推明星教師，單月課耗過億，勢頭兇猛。但其中發展最好的仍然為黃岡中學網校。2003年左右，北大附中、清華附中、北京五中、天津一中等七八十所國內知名的中學都做了網校。利用黃岡中學的名校品牌與教學資源，黃岡中學網校切入了中小學在線教育這個被汪建宏稱之為“有大勢”的行業。公開數據顯示，2011年，中國中小學補習市場規模有2740億元，而網絡教育市場在2012年的市場規模約為700多億元。2012年，黃岡中學網校將其所創辦的學路公司以股份置換形式合并了其東家太奇公司的黃岡中學網校項目。一年內，黃岡中學網校增加了數億元的營收，加盟分校增至200多家，有近100家直營分校。營收邁上10億級的臺階。名師+名校+同步教學+在線輔導是中小學在線教育行業的主流路徑，黃岡中學網校也毫不例外，但是它在線下設有自己的體驗店，是一個“智能學習中心”，有電腦、圓桌、學習顧問、學習測評系統，家長可以和學習顧問一起類似沙龍一般地進行交流和溝通。黃岡中學網校極力想把產品、商業模式、學習做得標準化。一個教育產品并不在于有多創新，而在于其對這個行業能構成多大的顛覆性。在這種情況下能夠做到年收入10億，對行業的發展有一定的參考意義。

二、語言類在線教育的發展

ABC360上半年B輪融資1億，同樣是在線外教一對一平臺，同樣是菲利賓外籍老師，ABC360的發力重點在于后端運營、研發，提供更切合用戶的產品體驗。英孚、新東方這樣的傳統教育巨頭也開始加緊布局在線教育。

滬江模式的價值在于通過大量的專業內容獲得用戶，解決了在線教育流量獲取的難題，降低了獲客成本。過億的用戶量變現則采取C2C+B2C+B2B2C組合商業模式。從最早的論壇到在線培訓，口碑和內容在在線教育中含金量頗高。

值得注意的是，簡單地將課表、教材搬上互聯網，對所有學生進行毫無差異性的單向填鴨式教學，或像其他電子商務網站那樣賣賣“學習卡”和課程光盤，這是教育利用互聯網科技的第一次勇敢嘗試。遺憾的是，這種“傳統”模式在“個性化為王”的時代對學習者幾乎不具任何吸引力，而且容易被復制，很難構建穩定的盈利模式。然而，科技的進展為樂觀的人們打開了一扇新門：移動網絡和社交媒體正在引發教育創新的第二波爆發，滬江網校開發了大量的APP手機軟件，和ipad版本，充分的利用了碎片化時間，隨著移動互聯網的發展，自身也隨之發展壯大。在移動式平臺上利用碎片時間學習，這種學習將是無時無刻和無處不在的。未來誰占據了用戶的手機，誰就占據了市場。

三、職業教育類的發展

通過在線方式，靈活的，低成本的學習新的職業技能。學生可以通過直播、自適應等技術提高學習效率，并通過新的在線學位完成職業能力認證。這樣的學習閉環正在職業教育培訓領域實踐。專注于提供編程教育服務Udacity在去年宣布完成1.05億美元的D輪融資，并且估值達到10億美元，進入獨角獸的行列。Udacity采取的就是以上閉環的學習方式。相比Udacity的全英文教學，國內統一賽道的極客學院則顯得更接地氣，二者無論從培訓方向到形式都如出一轍。通過線上圖書館的形式極客學院上線2年注冊用戶突破了300萬，線上新型大學的培訓方式則讓用戶變現的方式更加多樣。成立于2010年的CreativeLIVE主要向創業者提供攝影、商業、設計等培訓課程，在全球擁有近100多萬名學生。

中國大學生畢業面臨的是知識的結構性欠缺，即大學生并沒有學到走向社會、走向職場的必要技能，這方面的知識需求很大，所以做職業培訓和考證培訓是條道路。MOOC 以知識的了解和初步掌握為目的，以現視頻的展示形式，為廣大用戶提供了便利。但對于職業技能培訓來說，其內容供給方存在問題：如果內容由傳統的培訓機構來提供，網絡上的廉價學習將沖擊其線下銷售，其面臨著左右手互搏，目前在 MOOC 網站上掛出免費課程的機構更多是出于營銷目的―這絕不是 MOOC 網站能夠存活的基礎；如果內容由個人提供，則其質量堪憂，劣幣最終驅逐良幣，網站將逐漸沒落。

隨著社會的加速演變，技術的創新應用，學習模式將會從在校學習變為終身學習。未來的發展或許不僅僅是文憑的獲取，更重要的技能的獲取。如果得到用戶的終身使用，不僅僅對于用戶是及其重要的，更不止于對某一家在線教育的發展，更重要的是對于整個行業的巨大推動。

四、兒童早教類的發展

兒童早教這個賽道從“鯊魚公園”為代表的內容衍生到家園溝通軟件，創新的內容和方向愈加多樣化。貝聊是一款家園溝通軟件，上半年宣布完成由威創股份和啟迪教育領投的過億B輪融資。專注于提供家園共育服務。接受程度高，重在啟迪心靈和服務，相對K12賽道，內容知識點要求不高，VR的興起和融入和更加細分的服務將會是新的發展熱點。

互動和交流已成為在線教育的真意，其背后不乏科學依據。研究表明，人的情緒會對學習產生廣泛影響，比如開心的情緒有利于新創意的產生，而沮喪則使人們更關注解決具體問題。

教學方式并不是影響學習效果的唯一因素，還有很多因素會影響學習者的熱情與學習效果，比如學習的目的、壓力和強度等。對于兒童早教，如何引起兒童的興趣與熱情，從玩樂中學習成長，吸收知識，比學習本身更加的重要。

在線教育是慢事業，財富只是教育方面的一方面，更深入的了解教育培訓行業的特殊性，尊重行業的內在規律，尋找具有教育行業特色的在線道路是所有賽道選手的必修課。如果把傳統學校教育稱為教育1.0，2005年左右出現的網校為教育2.0，那么眼下基于互聯網+的在線教育則是教育3.0。在線教育，特別是移動在線教育，是未來很重要的發展方向。這是一條漫長而遙遠的道路，絕不適用于既往互聯網的快速傳播、快速奠定用戶基礎、快速成功法則。

作者簡介：

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一、指導思想

堅持以新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的和二中，三中，四中全會精神，結合經濟發展實際，貫徹落實好省《關于加快發展數字經濟的實施意見》(冀辦發[2019]28號)和市《關于加快發展數字經濟的實施方案》文件精神。堅持示范帶動、創新引領、開放合作及共建共享的發展原則，突出數字化、網絡化、智能化發展方向，以創新引領、數據驅動發展為核心戰略，以推動互聯網、大數據、人工智能與經濟社會深度融合為主攻方向，推行以數據為基礎資源的城市發展新模式，深入推進數字政府治理和智慧城市建設，逐步推動經濟社會各領域數字化轉型發展，增強數字經濟發展競爭力，實現產業發展數字化，民生服務智慧化、城市管理精細化,為加快經濟高質量趕超發展助力。

二、發展目標

到2020年，數字信息網絡基礎設施支撐能力和服務水平顯著增強，工業龍頭企業數字化轉型取得突破,兩化融合水平大幅提升，數字化研發設計工具普及率達到65%，關鍵工序數控化率達到50%?；菝窆卜漳芰γ黠@提高，政府數據資源開放共享機制基本建立。

到2025年，先進泛在的數字基礎設施基本普及，交通、教育等領域數字化轉型基本完成,高效便捷的信息惠民服務體系建設完善，網絡安全保障有力，數字化監管機制發揮巨大作用，經濟社會發展信用環境明顯改善。

三、重點任務

為扎實做好全縣數字經濟發展的推動工作，結合實際，將重點實施好五大工程，24項具體工作。

（一）實施數字經濟基礎設施建設工程。一是督促移動、聯通、電信、廣電等電信運營企業按照省、市公司統一規劃部署，優化網絡結構，增加網間互聯帶寬，促進LTE增強、5G等新型無線通信技術應用。結合本縣實際科學推進大數據中心建設，建立并完善關鍵信息基礎設施安全保障體系；建設適應數字經濟、數字社會發展需要的基礎設施，提升本地應急通信保障能力；支持電信運營企業在的信息基礎設施、核心機房建設，統籌協調5G通訊設施的需求，將信息基礎設施納入國土空間總體規劃。到2020年底，完成縣政府、縣醫院、軸承工業園區等15個5G網絡站址覆蓋。（責任單位:縣工信部門、縣發改局、縣自然資源和規劃局、縣應急管理局、中國移動分公司、中國電信分公司、中國聯通分公司）二是在先進裝備制造行業，推動建設和完善企業IT網絡，擴大網絡覆蓋范圍。支持信息化集成度高的企業開展基于IPv6的改造升級，支持IPv4/IPv6雙棧運行，在新建IT網絡全面部署IPv6；鼓勵企業結合IT/OT有線網絡，科學部署和應用無線網絡，支撐工業生產全流程的網絡覆蓋和信息采集；加強5G在智慧城市、智慧交通、智能制造、智慧教育、智慧醫療等領域融合應用,帶動物聯網、VR/AR、車聯網及智能制造等新興產業發展。到2020年，基本完成面向先進制造業的下一代互聯網升級改造和配套管理能力建設，初步建成低時延、高可靠、光覆蓋的工業互聯網基礎設施。（責任單位:縣工信部門、縣發改局、縣教育局、縣衛生健康局、縣文廣新體和旅游局、縣交通局）三是推動傳統基礎設施數字化建設和改造。加快以智能配變終端為核心的低壓配電網運行監測體系建設，強化低壓配電網故障研判、拓撲分析、分布式電源接入、電動汽車充電管理等應用成效；配合省、市推進公路、水利基礎設施數字化，推動汽車客運站等交通場站多家寬帶運營商網絡覆蓋；配合市相關部門推進礦用水資源保護與水害防治微震監測預警大數據平臺建設。（責任單位:縣發改局、縣交通局、縣水務局、國網供電分公司）

（二）實施制造業與數字經濟深度融合工程。一是支持“找軸網”互聯網平臺創新發展，構建面向軸承產業集群，提供全供應鏈服務的工業互聯網平臺；支持有實力的重點企業構建基于云架構、疊加物聯網、大數據、人工智能等先進信息技術的企業工業互聯網平臺；積極推動國內外優質工業互聯網平臺在布局，加強平臺企業、制造企業、電信運營企業、第三方開發者的跨界合作；積極推動智能電網、機器視覺、遠程控制、缺陷檢測、AR輔助、VR裝配、遠程控制、AGV控制、機器人控制等技術的推廣。推動軸承工業園區，在可視化指揮調度、一體化物業管理、全方位園區安防等方面實現智慧園區建設。到2022年，力爭培育1個面向產業集群的工業互聯網平臺。（責任單位:縣工信部門、縣科協、縣發改局、軸承工業園區、運河工業園區、東留善固園區）二是圍繞工業企業轉型升級，引導先進裝備制造業企業加快在研發、設計、生產、營銷、流通等各個環節的數字化、網絡化改造步伐；在中偉、誠為等重點企業中探索建設“工業大腦”，打造一批信息化工廠、數字化車間、智能化生產線的試點示范企業；推動“軸承+互聯網”，強化設備聯網與數據采集能力、數據集成應用能力，發展個性化定制、智能化生產、網絡化供應和服務化延伸等應用新模式；推動企業上云，以基礎設施上云、平臺系統上云、業務應用上云、設備產品上云、制造能力上云為重點，加快新一代信息技術在企業中普及應用；完善工控安全風險預警與信息共享機制，開展工控安全態勢感知能力建設，推動工控產業發展，提升工業信息安全保障水平。（責任單位:縣工信部門、縣科協、縣發改局）三是實施“大智移云”應用科技專項，推動新興技術在工業互聯網中的應用；圍繞工業企業研發設計數字化、裝備智能化、生產過程自動化和管理信息化，開展基于云平臺的綜合集成應用服務，打造與行業特點緊密結合的工業互聯網整體解決方案；大力支持“找軸網”開展工業電子商務、供應鏈、產業鏈金融等全鏈條新型服務，促進軸承產業鏈上下游聯動發展。（責任單位:縣工信部門、縣科協、縣發改局）

（三）實施服務業和民生領域數字化發展工程。一是整合全縣交通運輸全要素信息資源，配合市直相關單位構架建養管運大數據平臺，建立完善全縣域、全行業的信息共享和交換機制，提升交通網絡的基礎建設、運營監測、路網養護、綜合調度等能力；積極支持在智能交通信息采集、運行監測、教據分析等方面參與建設，重點聚焦車路協同、自動駕駛等方面的5G及信息化應用建設。（責任單位:縣交通局、縣工信部門、縣公安局）二是支持對運河傳統文化及紅色旅游資源的數字化挖掘，積極融入市直相關部門建設的旅游云數據中心、旅游智慧管理平臺、智慧服務平臺和智慧營銷平臺；推進數字圖書館、博物館、檔案館等數字文化基礎設施建設；加快新聞出版數字化轉型，加快智慧廣電建設步伐，推進傳統媒體和新型媒體融合發展；加強對玉蘭紀念館、四二九烈士陵園等紅色旅游資源的智慧化建設，提升旅游景區的智慧化管理水平和服務質量。（責任單位:縣文化廣電體育和旅游局、縣委宣傳部）三是支持“找軸網”、“軸承聯盟”等軸承產業平臺擴大知名度，完善服務功能，推進軸承產業高質量發展；支持“五邦同城電子商務平臺”、“微同城”、“供銷e家”等O2O電商模式的發展壯大；加快“閑來先得”農特產品和“好鄉親365”電子商務平臺建設，促進電子商務與本縣特色食品產業深度融合；支持上規模的物流企業建設物流信息系統，實現物流信息全程可追蹤。（責任單位:縣商務部門、縣工信部門、縣發改局、縣交通局）四是積極融入互聯網+教育大平臺,開展5G+VR教學等5G聯合教學應用，推進“數字化校園”建設，實現校園的信息基礎設施100%覆蓋；實施聯網攻堅行動，到2020年各類學校(含教學點)全部實現“寬帶網絡校校通”，帶寬滿足信息化教學需要。2022年各類學校校園網絡全面覆蓋，所有教學班實現多媒體教學設備全覆蓋；普及網絡學習空間應用，校園無線網絡逐步普及，發展同步課堂、專遞課堂、空中課堂新型教學模式及在線教育等教育服務；深化與清華大學慕華成志教育科技有限公司合作，依托慕華成志旗下“愛學堂”的基礎教育在線資源，引進清華附屬學校優質在線課程和學習平臺，建立清華附小互聯網聯盟學校；提升縣實驗中學與北京101網校聯合辦學效果，推動全縣高中教育提升；加強教育云平臺及優質數字化資源庫建設；大力推進STEMA教育，中小學階段開展教育機器人、智能開發板、智能創客等教育課程研究。到2023年，在中小學階段普及scratch、python、C++等編程課。（責任單位:縣教育局）五是依托省級全民健康信息平臺，完善縣級全員人口、居民健康檔案、電子病歷、健康扶貧等數據庫；通過公共衛生、醫療服務、計劃生育、醫療保障、藥品管理、綜合管理等六大類業務應用系統，自下而上采集各級各類衛生健康機構服務信息，實現各級各類數據共享。以縣三院“互聯網+醫院”建設模式為引領，鼓勵全縣醫療機構構建覆蓋診前、診中、診后的線上線下一體化醫療服務模式，推進移動醫療應用。配合市直相關單位建設市、縣兩級遠程醫療綜合管理和運營監管系統，做好與省系統的對接；推進遠程醫療服務覆蓋全縣所有醫療聯合體和縣級醫院，并向社區衛生服務機構、鄉鎮衛生院和村衛生室延伸；加快“咱家健康”手機APP家醫簽約移動平臺建設及推廣，同時提升“家庭醫生”數量與質量，爭取實現全縣覆蓋。（責任單位：縣衛健局、縣市場監管局、縣醫療保障局、縣文化廣電體育和旅游局）六是推進互聯網與社會保障服務領域的深度融合，實現社會保障公共服務信息化全覆蓋，重點推動“老來網”APP的應用，實現社會服務網絡化，推進社會救助、優撫安置、社會福利、社會管理等方面數字化。融入市級建立面向居家、空巢老人服務的社會養老服務信息平臺，逐步提高縣域數字化養老服務水平。（責任單位：縣人社局、縣民政局、縣醫療保障局、縣退役軍人事務局）七是在糧食、畜牧、蔬菜等方面積極推進農業物聯網應用，培育1-2個網絡化、智能化、精細化的生態農業新模式。積極推動本縣產品生產企業融入省級農產品監管追溯平臺，完善數字農業服務體系，提升種養環節的監管水平；深入推進信息進村入戶工程建設，創新推進機制，通過政府引導、市場化運作方式，推進益農信息社村級服務站建設，到2020年，力爭益農信息社村級服務站覆蓋率達70%。依托全省大數據精準扶貧服務平臺，積極推進部門間扶貧開發相關數據的跨地區、夸部門交換共享，實現精準識別，精準幫扶、精準管理和精準脫貧。（責任單位：縣農業農村局、縣委網信辦、縣商務部門、縣扶貧辦）八是引導企業依托現有生產能力、基礎設施、能源資源等，提供個性化、柔性化、分布式服務，建立網絡化協同共享體系。支持大型商貿企業利用新技術，構建線上線下融合、具有深度感知功能的消費平臺、融資平臺。加快找軸網、軸承產業集群窗口服務平臺等建設,為軸承企業發展提供軸承產業政策研究、質量監督檢測、信息咨詢、展覽展示、網絡宣傳、產品研發、創業輔導、人員培訓、生產技術、銷售信息、金融、倉儲物流等系列服務,助力軸承產業轉型升級。（責任單位：縣發改局、縣工信部門、縣委網信辦、縣科協、縣商務部門、縣軸承產業管理服務中心）

（四）實施政府管理服務數字化水平提升工程。一是加快全縣“互聯網+政務服務”建設，積極建設政務信息資源基礎數據庫和編制政務信息資源目錄，形成數據需求清單；主動對接市政務信息資源交換共享平臺，實現省、市、縣三級政務信息互聯互通；推進建設政府公共數據開放目錄，逐步推動政府部門數據依法有序向社會開放。在移動執法、應急響應、立體安防、智慧環保、城市人口大數據、電子政務等方面與移動、聯通、電信等通訊運營企業開展合作，共同打造政務應用示范。（責任單位：縣委網信辦、縣政府辦公室、縣發改局、縣行政審批局）二是依托政務服務平臺建設“互聯網+監管”系統，促進政府監管規范化、精準化、智能化。整合登記備案、質量安全監管、食品安全、競爭執法、消費維權、安全生產、環境保護等涉企信息數據，按照省、市統一安排部署，建設大數據平臺，推進監管信息全程可追溯和“一網通享”，對市場環境強化監測分析、預測預警，提高市場監管的針對性、科學性和時效性；推進“冀時辦”政務服務軟件的推廣應用，實現各項審批事務的手機網上辦理；配合市直部門建立健全全市環境預警和風險監測數字化系統，加強對縣域內高耗能高排放行業及重點領域的實施監測和動態分析；加強對企業環保信用數據的采集整理，將企業環保信用記錄納入全國統一信用信息共享交換平臺；積極高效推進智慧河長管理平臺、遠程無線視頻監控系統、物聯網感知技術的建設及應用，實現河庫水質狀況的實時監測、智能預警，力爭到2020年，重點行業、重點企業環保監測數據100%上網，積極爭創5G+智慧環保示范項目。（責任單位：縣市場監管局、縣應急管理局、市生態環境局分局）三是加快數字化城管平臺向智慧城管轉型升級，打造全縣城市管理一張圖，構建全時段、全方位、全市域的城市智能化、精細化管理新模式。積極推進智慧園林、智慧環衛、智慧照明等系統建設，納入智慧城管中心統一管理，實現對人員、車輛、設施的高效、智能化管理，提升數字城管感知、分析、服務、指揮、監察“五位一體”功能；積極推動農村管理服務轉型，構建涉農信息普惠服務機制；加快“綜治云”平安建設，重點實施以公安“天網”平臺為基礎建設的“雪亮工程”，與市級平臺實現聯通，構建市、縣兩級公共安全視頻監控共享平臺，推進公共安全視頻圖像智能化應用平臺建設，打造公安實戰平臺，提升精準打擊、整體作戰能力，到2020年，基本實現“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”的目標；推進退役軍人信息管理服務及視頻信息一體化平臺建設，提高退役軍人管理服務水平。（責任單位:縣城管局、縣委政法委、縣公安局、縣農業農村局、縣退役軍人事務局、縣住建局）四是推進社會信用信息共享平臺建設，建立信用聯合獎懲機制，實現社會信用信息共享，推動信用服務開發與應用，鼓勵有實力的重點企業建設第三方信用信息服務平臺；加快征信系統二代升級工作，實施守信激勵，失信懲戒，營造誠實守信的良好社會環境。（責任單位：縣行政審批局、縣市場監管局、縣人行）

（五）實施數字產業支撐和創新能力增強工程。一是鼓勵找軸網、軸研院、等建立數據資源采集、匯聚、整合、存儲系統，逐步推動數據采集向專業化、市場化方向發展；引導并推動相關企業、機構、協會等圍繞決策保障、跨域協作、公共服務、經濟調節等領域開展一系列專題應用深化。（責任單位：縣委網信辦、縣發改局、縣工信部門、縣金融辦等縣直有關部門）二是鼓勵有發展意向的企業積極與大專院校、科研院所開展合作，培育發展本縣的信息安全產業；積極利用本地的招商引資鼓勵政策，引進建設1-2個支撐本地數字經濟發展的研發機構、孵化機構。（責任單位：縣科協、縣發改局、縣工信部門、縣委網信辦、縣交通局）三是貫徹落實《省大數據產業創新發展三年行動計劃(2018—2020年)》，推進海量數據存儲、數據清洗、可視化、邊緣計算、認知計算等關鍵核心技術的應用，推動智能感知、人機交互、數據挖掘算法、增強現實等技術的應用，支持數字工廠、數字家庭、數字化醫療等新產業發展；支持區塊鏈技術研發及試驗,培育產業生態，加快區塊鏈技術產業化進程，推進區塊鏈技術在金融、電子商務、智慧醫療、扶貧、農產品安全追溯等領域的應用。（責任單位：縣工信部門、縣發改局、縣委網信辦、縣科協）四是重點支持人工智能關鍵技術在主導產業中的重點企業中的應用，實現兩化技術的融合。（責任單位：縣科協、縣工信部門、縣發改局）五是支持重點企業積極利用大數據、物聯網、云計算、人工智能等技術推動主導產品的智能化升級；鼓勵富恒、恒運、東方等機床生產企業加大對智能高端數控機床的的研發，實現產業化生產。（責任單位:縣工信部門、縣發改局、縣科協）六是鼓勵工業、農業、服務業、政務服務、社會治理、民生等領域的積極推進專業軟件的應用，重點推進工業控制軟件和嵌入式軟件的定制和應用。（責任單位:縣工信部門、縣發改局、縣科協、縣商務部門、縣交通局）

四、保障措施

（一）強化新型市場主體引育。深入開展“雙創雙服”活動，培育一批以開展數字經濟業務主體的中小微企業；積極引進和承接市外互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術產業領域成果來轉移轉化，實現本地企業與縣外優勢企業、機構的多層次、多渠道、多方位推進技術交流與戰略合作。支持數字經濟領域產學研平臺資源整合，為本地企業發展提供檢驗檢測、標準信息、成果推廣、創業孵化、跨界合作、展覽展示、教育培訓等一體化服務。（責任單位:縣工信部門、縣科協、縣商務部門）

（二）加大域外人才智力引進。立足本地數字經濟發展實際，通過在職稱評定、科研服務、醫療保險、配偶安置、子女入學等方面按規定給予優惠待遇，吸引一批創新創業高層次人才來臨發展，重點吸引一批籍人才返鄉創業；把握京津冀協同發展戰略機遇，指導本縣重點企業、科研機構參加域外大型人才交流活動，適時開展科技招才引智；鼓勵專業技術人員向基層一線流動，提高落實待遇，暢通基層專業技術人員職稱晉升渠道，提高基層職稱申報評審比例；鼓勵縣職教中心與民營企業開展聯合辦學，將職業教育資源和企業實訓資源有機結合，為民營企業職工提升技能搭建良好平臺。（責任單位：縣人社局、縣教育局、縣工信部門、縣科協、縣醫保局）

（三）支持示范工程項目建設。在智能制造領域推動建設一批應用示范項目，爭取省戰略性新興產業專項資金支持；支持光明生豬實施生豬養殖大數據農業應用示范項目，支持光明九道菇公司實施節能型智能化高效無菌植物工廠項目，支持中偉、誠為等重點企業推進工業智能制造支撐應用示范項目建設，切實發揮項目示范引領作用；積極幫助符合條件的企業爭取省各類引導基金支持；對符合條件的創新型、成長型企業，積極推動企業上市、掛牌或發行債券融資。（責任單位:縣發改局、縣工信部門、縣金融辦、縣人行）

（四）加強對數字經濟的統計監測和監管。嚴格執行省統計局制定的數字經濟統計監測調查制度，做好數字經濟運行監測分析及對經濟社會發展貢獻評估。嚴格執行市統計局制定的數字經濟發展監管方式，做好合理劃分權責邊界，完善社會監督舉報機制建立工作。構建以信用為基礎的數字經濟監管體制，推動政企聯動、行業聯動的信用共享共治。引導互聯網內部管理和安全保障，嚴格規范經營。（責任單位:縣統計局、縣發改局、縣委網信辦、縣工信部門、縣市場監管局）

篇(7)

隨著煤炭科學技術的進步，電子控制技術在煤礦機械中占據的比重逐漸增大，功能和應用范圍和復雜程度越來越有所提高，這樣對煤礦設備的管理工作提出了更為嚴峻的挑戰。在煤炭生產中，煤礦機械的性能自動化程度和經濟性是影響到煤炭生產和煤礦供電、排水、通風、提升等的安全運行的關鍵性因素。煤礦機械電氣與電子控制系統產品的質量又直接影響煤炭機械的安全性、經濟性和效率。微電腦控制技術已經成為現代煤礦機械不可缺少的重要的組成部分。

一、煤礦機電技術的發展

20世紀以來，我國煤礦機電技術取得了較大的發展，煤炭技術應用到了煤礦各個環節，但比較來說，還比較落后。我國的煤礦機電技術要想達到世界先進的技術水平，就必須掌握信息時代煤炭機電技術的特點和有關技術發展動態。我們應當努力提高我國煤礦機電技術的標準化、規范化、系統化的程度，把計算機作為煤炭機電的核心裝置，在設計煤礦機電產品時，盡量選用功能完善的嵌入式計算機，保證可靠的工作性能，對于新開發的煤礦機電產品，要具有先進的通信功能，要選用開放性強的通信模塊，方便實現與控制網絡的有效通信控制，在智能化方面，煤礦機電產品要能判斷機電設備和周圍環境，自動調節最佳工作狀態，同時能夠加強故障診斷和故障預測。最后，要對煤礦專用的傳感器加大研究開發，努力實現傳感器的數字化、集成化、智能化和多維化，保證傳感器測量的準確率。同時關注國內外煤礦生產高新技術的發展，將最先進的、適于煤礦井下工作環境的高新技術，應用到煤礦生產，提高煤礦現代化，努力實現煤礦生產自動化。

二、煤礦機電控制系統的主要功能

1.自動報警、在線監控和故障自診?，F代煤炭機電技術對煤礦機械的電機、作業裝置、液壓系統和制動系統等的實現在線運行狀態實時監控，出現故障的時候，能夠自動報警并準確地提示故障發生的部位，大大簡化了設備的維護和檢查工作，降低了維修費用。

2.提高生產效率和實現節能降耗目標。例如煤礦井下使用的通風機、膠帶輸送機、變頻起動、提升機以及PLC控制系統，就使節電量達到30％以上，生產效率也得到大大的提高。

3.自動化或者半自動化操作功能。煤礦機械機電設備實現自動化或者半自動化控制，能夠減輕操作員勞動強度，有效減少因操作者的經驗缺乏對作業精度的影響。

三、煤礦生產施工機電設備的性能要求

根據目前煤炭開采狀況，煤礦機械應當具有以下性能：生產效率高且節能降耗、經久耐用且維修簡單，自動化程度高且操作簡單，性能穩定、安全性高和使用壽命長，并且具有較好的經濟性特征，能夠降低工人勞動強度，真正實現在線運行狀態監視、故障自診以及自動故障報警的基本功能。

1.可靠性。微電腦系統的可靠性是煤礦機械一項非常重要的性能指標。煤礦機械一般都在井下作業，工作環境惡劣，長期受到煤塵、潮氣、石塊和地質變化的侵襲，另外還受到各種電、磁場以及采煤機械振動的干擾，因此微電腦控制系統必須適應井下性能的特殊環境要求，在井下的環境溫度下穩定、可靠、持久地工作，實現抗壓強度高、抗老化的功能。

2.智能性。智能化是現代煤礦機電技術的基本要求，它有機組合了機械、電子和液壓控制技術，大大地提高了煤礦機械的綜合性能。目前，以微機或微處理器為核心的微電控制系統在煤礦機械中的得到了廣泛的應用，煤炭電子控制技術已深入到煤礦機械的各種領域。隨著煤炭科學技術的不斷更新和發展，對煤礦機械的智能化性能要求也在不斷提高，智能化電子控制裝置的需求有了更大程度的提高，也更加專業化。

四、煤礦井下機電設備安全技術管理存在的主要問題

煤礦企業的生產是一個較為復雜的過程，而煤礦機電設備的使用種類也較為多樣，相對而言，機電設備的技術安全管理就面臨著多變的情況。具體來說，煤礦井下機電技術安全管理一般存在以下幾個重要的問題：

1.煤礦機電作業人員的素質不高。煤礦工作面臨著特殊的環境，與此同時薪酬待遇一般不是太高，這就導致了對專業人員的吸引力不夠，所以，煤礦企業招工難，進而導致相關技術人員的素質和專業化程度不高的問題。由于煤礦企業對新技術和新設備的引進，相應的也要求有專業的、素質高的專業人員進行操作和指導。而在目前的煤礦企業生產中，作業人員整體素質偏低，這就給煤礦井下機電設備的安全生產帶來了隱患，是進行技術安全管理的一個關鍵性問題。

2.對相關的專業員工培訓不夠，管理制度不夠健全和完善。按照新的煤礦作業生產質量標準化標準的規定，礦井應有機電主管部門和專業化的管理小組，進行電纜、電氣和小型電氣的檢查。但有相當多的礦井對這些不夠重視，大量的壓縮機電管理人員沒有很好地協調組織意識。與此同時，按規定的17項基本的機電管理制度都沒有很好地落實，相關的考核也不夠嚴格。對于企業的工人沒有很好地進行培訓和學習指導，雖然大部分的企業成立了教育培訓機構，但并沒有得到良好的效益。一般的企業強調實踐，輕視了對理論知識的學習和培訓，導致員工的素質不高。

3.機電設備使用不規范，而且沒有及時進行更新。我國的大部分煤礦企業，有關的機械設備相對落后和陳舊，處于超負荷工作的狀態。與此同時存在操作不規范，安全意識淡薄的問題。一些企業的負責人單方面追求經濟效益，對于安全生產的重要性不夠重視，而且在礦井的機器設備上投入較少，沒有及時進行設備更新，設備的維護和優化升級。而且一些煤礦主系統有設備上的技術問題，同時保護不到位、安全設施缺失。在煤礦的發展過程中一些煤礦企業沒有安裝相應的安全檢測系統，一些采掘設備也比較老化，機械化的程度處于低水平的狀態，這些因素大大制約了設備的安全運行，阻礙了煤礦企業的正常生產和運行。

4.對機電設備的綜合管理力度不夠，處于低水平的狀態。一般表現在以下三個方面：設備管理混亂，對于井口的把關較松；在技術的管理手段上比較落后，管理方法效率低，而且對相關的技術檔案和圖紙資料保存的不夠仔細，導致殘缺；一些礦井在設備管理上不平衡。