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電子刊 | 《中阿科技論壇(中英文)》2023年第4期

發(fā)布時間:2023-4-10 | 雜志分類:其他
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電子刊 | 《中阿科技論壇(中英文)》2023年第4期

095成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化式中:kp0、ki0、kd0、λ0、u0為控制器參數(shù)初始值;Δkp、Δki、Δkd、Δλ、Δu為模糊推理之后參數(shù)增量。采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制移動機(jī)器人運(yùn)動軌跡的模糊規(guī)則如表1所示。當(dāng)機(jī)器人運(yùn)動軌跡誤差較大且超過設(shè)定的范圍時,根據(jù)當(dāng)前誤差和誤差變化率進(jìn)行模糊推理,調(diào)整模糊控制系統(tǒng)參數(shù),使輸出誤差保持在設(shè)置的范圍內(nèi)。3 誤差及分析采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng),分析輪式移動機(jī)器人運(yùn)動軌跡跟蹤誤差,利用MATLAB軟件對設(shè)置目標(biāo)進(jìn)表1 模糊控制規(guī)則e ecNB NM NS ZO PS PM PBNB PB/NB/PS PB/NB/PS PM/NB/ZO PM/NM/ZO PS/NM/ZO PS/ZO/PB ZO/ZO/PBNM PB/NB/PS PB/NB/NS PM/NM/NS PS/NM/NS PS/NS/ZO ZO/ZO/NS ZO/ZO/PMNS PM/NB/ZO PM/NM/NS PM/NM/NS PM/NS/NS ZO/ZO/ZO NS/PS/PS NM/PS/PSZO PM/NM/ZO PS/NB/NS PM/NS/NS ZO/ZO/NM NM/PS/ZO N... [收起]
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《中阿科技論壇(中英文)》由寧夏回族自治區(qū)科學(xué)技術(shù)廳主管、寧夏回族自治區(qū)對外科技交流中心(中國一阿拉伯國家技術(shù)轉(zhuǎn)移中心)主辦,秉承“探討技術(shù)轉(zhuǎn)移與科技合作重大問題、助推中阿全面務(wù)實交流合作”辦刊宗旨,旨在為中阿雙邊國家及“一帶一路”沿線國家的專家學(xué)者搭建傳播學(xué)術(shù)信息、發(fā)表學(xué)術(shù)成果、聯(lián)接研究主體的重要平臺。本刊面向國內(nèi)外公開出版發(fā)行,擇優(yōu)刊發(fā)以下研究成果:中阿技術(shù)轉(zhuǎn)移關(guān)鍵技術(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)移與交流模式創(chuàng)新、科技與教育融合、科技與金融結(jié)合、技術(shù)經(jīng)理人培訓(xùn)、科技創(chuàng)新政策制定、東西部科技創(chuàng)新合作等。
文本內(nèi)容
第101頁

095

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

式中:kp0、ki0、kd0、λ0、u0為控制器參數(shù)初始值;

Δkp、Δki

、Δkd、Δλ、Δu為模糊推理之后參數(shù)增量。

采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制移動機(jī)器人運(yùn)動軌跡的模

糊規(guī)則如表1所示。當(dāng)機(jī)器人運(yùn)動軌跡誤差較大且超過

設(shè)定的范圍時,根據(jù)當(dāng)前誤差和誤差變化率進(jìn)行模糊

推理,調(diào)整模糊控制系統(tǒng)參數(shù),使輸出誤差保持在設(shè)

置的范圍內(nèi)。

3 誤差及分析

采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng),分析輪式移動機(jī)器

人運(yùn)動軌跡跟蹤誤差,利用MATLAB軟件對設(shè)置目標(biāo)進(jìn)

表1 模糊控制規(guī)則

e ec

NB NM NS ZO PS PM PB

NB PB/NB/PS PB/NB/PS PM/NB/ZO PM/NM/ZO PS/NM/ZO PS/ZO/PB ZO/ZO/PB

NM PB/NB/PS PB/NB/NS PM/NM/NS PS/NM/NS PS/NS/ZO ZO/ZO/NS ZO/ZO/PM

NS PM/NB/ZO PM/NM/NS PM/NM/NS PM/NS/NS ZO/ZO/ZO NS/PS/PS NM/PS/PS

ZO PM/NM/ZO PS/NB/NS PM/NS/NS ZO/ZO/NM NM/PS/ZO NM/PM/PS NM/PM/PM

PS PS/NM/ZO PS/NS/ZO ZO/ZO/ZO NM/PS/ZO NM/PS/ZO NM/PM/PS NM/PS/PS

PM PS/ZO/PB ZO/ZO/NS NS/PS/PS NM/PM/PS NM/PM/PS NB/PM/PS NB/PB/PS

PB ZO/ZO/PB ZO/ZO/PM NM/PS/PS NM/PM/PM NM/PS/PS NB/PB/PS NB/PB/PB

行仿真驗證。通過仿真曲線,對比不同控制系統(tǒng)輸出

誤差大小,以體現(xiàn)模糊分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng)的優(yōu)越性。

假設(shè)設(shè)置機(jī)器人運(yùn)動軌跡為圓形,其運(yùn)動軌跡方程式

為xd2

+yd2

=1。分?jǐn)?shù)階PID控制參數(shù)設(shè)置如下:kp=20,

ki=1,kd=30,λ=-1.2,u=1.2。

假設(shè)機(jī)器人在無干擾波形環(huán)境中跟蹤目標(biāo),采用

PID控制,輪式移動機(jī)器人反饋誤差變化如圖3所示。

采用分?jǐn)?shù)階PID控制,輪式移動機(jī)器人反饋誤差變化如

圖4所示。假設(shè)機(jī)器人在有干擾波形環(huán)境中跟蹤目標(biāo),

干擾波形設(shè)置為y=sin2πt,采用PID控制,輪式移動機(jī)

器人反饋誤差變化如圖5所示。采用分?jǐn)?shù)階PID控制,

輪式移動機(jī)器人反饋誤差變化如圖6所示。

結(jié)合圖3、圖4中的反饋誤差可知,在無干擾環(huán)

境中跟蹤目標(biāo),采用PID控制系統(tǒng),輪式移動機(jī)器

人達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時,其跟蹤誤差范圍為[-1.0×10-

3

, 1.0×10-3]m,自適應(yīng)調(diào)整時間為0.35 s。采用模糊

分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng),輪式移動機(jī)器人達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)

時,其跟蹤誤差范圍為[-0.8×10-3, 0.8×10-3]rad,

自適應(yīng)調(diào)整時間為0.25 s。結(jié)合圖5、圖6中的反饋誤

差可知,在有干擾環(huán)境中跟蹤目標(biāo),采用PID控制系

統(tǒng),輪式移動機(jī)器人達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時,其跟蹤誤差

范圍為[-3.0×10-3, 3.0×10-3]m,自適應(yīng)調(diào)整時間為

0.66 s。采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng),輪式移動機(jī)

器人達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時,其跟蹤誤差范圍為[-0.8×10-

3

, 0.8×10-3]m,自適應(yīng)調(diào)整時間為0.25 s。

因此,在無干擾環(huán)境中跟蹤目標(biāo),無論采用PID控

制系統(tǒng),還是采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng),輪式機(jī)器

人都能按照設(shè)置目標(biāo)進(jìn)行移動。雖然兩者輸出誤差范

圍不同,但是差別不大。在有干擾環(huán)境中跟蹤目標(biāo),

采用PID控制系統(tǒng),輪式移動機(jī)器人偏離設(shè)置目標(biāo)反饋

誤差較大,在線調(diào)整時間也較長,這樣會造成機(jī)器人

偏離預(yù)定軌道。采用分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng),輪式移動機(jī)

器人偏離設(shè)置目標(biāo)反饋誤差較小,在線調(diào)整時間也較

短,能夠更好地追蹤設(shè)置目標(biāo)。然而,在實際運(yùn)動環(huán)

境中,往往存在雜波對輪式機(jī)器人控制系統(tǒng)的干擾。

綜合比較,采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng),其輸出效果

更佳,控制精度較高,能夠更好地滿足輪式移動機(jī)器

人跟蹤目標(biāo)。

圖3 PID控制(無干擾)

圖4 分?jǐn)?shù)階PID控制(無干擾)

第102頁

096

中阿科技論壇 2023年第4期

4 結(jié)語

輪式移動機(jī)器人在目標(biāo)跟蹤過程中,采用常規(guī)PID

控制器無法很好地適應(yīng)外界波形的干擾,由于反應(yīng)太

慢、調(diào)節(jié)控制參數(shù)能力弱,造成輸出誤差較大。設(shè)計

了模糊分?jǐn)?shù)階PID控制器,通過誤差反饋驗證模糊分?jǐn)?shù)

階PID控制器輸出結(jié)果,主要包括如下結(jié)論。

(1) 在無干擾環(huán)境中跟蹤目標(biāo),無論采用常規(guī)

PID控制器,還是采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制器,雖然都

會產(chǎn)生誤差,但輪式移動機(jī)器人跟蹤誤差相對較小,

效果較好。

(2)在有干擾環(huán)境中跟蹤目標(biāo),采用PID控制器,

系統(tǒng)響應(yīng)速度慢,輪式移動機(jī)器人偏離目標(biāo)較大,造

成輸出誤差較大。而采用模糊分?jǐn)?shù)階PID控制器,由于

其抗干擾能力強(qiáng),使輪式移動機(jī)器人保持在較小的誤

差范圍內(nèi)。

(3)利用MATLAB軟件跟蹤目標(biāo)進(jìn)行仿真,從理

論上驗證不同控制器的先進(jìn)性,提高了輪式移動機(jī)器

人的設(shè)計效率,為機(jī)器人控制系統(tǒng)的設(shè)計提供了理論

依據(jù),也為后期從事機(jī)器人控制系統(tǒng)的研究提供了一

定的參考價值。

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圖5 PID控制(有干擾)

圖6 分?jǐn)?shù)階PID控制(有干擾)

第103頁

097

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

Research on Trajectory Tracking for Wheeled Mobile Robots Based

on Fuzzy Fractional-order PID Control

Xiang Ying

(Wuhan Guanggu Vocational College, Wuhan 430000)

Abstract: Trajectory tracking of wheeled mobile robots is one of the key issues in current research. To make robot move

according to the preset trajectory, the thesis aims to draw a plane sketch of the robot and establish its dynamics model, and then

improve the traditional PID controller by adjusting its parameters online according to fuzzy theory to obtain the optimal parameters

so that it can resist the interference of external uncertainties. In the end, the simulation of the tracking error of the robot is carried

out in different environments to test the advantages of the new controller. The results suggest that there is little difference between

the two control effects when the robot’s target is set in a waveform without interference. However, the error of the traditional PID

controller increases significantly when the robot’s target is set in the presence of disturbing waveform, while the error of the new

controller remains unchanged. Accordingly, a conclusion can be drawn that the new controller possesses superior anti-disturbance

capability, and thus can better serve the wheeled mobile robot.

Key words: Wheeled mobile robot; Trajectory tracking; Fuzzy fractional-order PID control

(校對:郭雁華 劉卿)

第104頁

098

中阿科技論壇 2023年第4期

目前,常見的載體定位測速方法中,造價不菲的

火控雷達(dá)存在目標(biāo)信息容易暴露的問題。而慣性導(dǎo)航

雖具有抗干擾性強(qiáng)、隱蔽性好、導(dǎo)航信息連續(xù)等優(yōu)點(diǎn),

但在定位解算時,其誤差將隨時間積累,此外對于慣

性器件的初始校準(zhǔn)要求也非常高,這些都將導(dǎo)致器件

成本增加[1]。GNSS(Global Navigation Satellite System,全

球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))被應(yīng)用于定位服務(wù)時,可全天候、

全時段連續(xù)實現(xiàn)對載體三維位置、速度、接收機(jī)鐘差

等狀態(tài)信息進(jìn)行檢測[2]。GNSS接收設(shè)備能承受不同載

體在發(fā)射時所產(chǎn)生的高達(dá)15000 g以上的加速過載。因

此GNSS導(dǎo)航定位已成為定位技術(shù)低成本應(yīng)用的主要手

段[3-6]。GNSS導(dǎo)航定位不受氣象和能見度的影響,并且

具有靈活性,對載體發(fā)射點(diǎn)選擇沒有特別要求,增加

了載機(jī)的安全性,衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的這些特點(diǎn)使其在高

精度導(dǎo)航定位技術(shù)中占據(jù)了突出的優(yōu)勢[7-8]。實際應(yīng)用

中的彈箭類載體為保證其飛行穩(wěn)定性,常在其徑向運(yùn)

動時保持自身的旋轉(zhuǎn)。而載體的旋轉(zhuǎn)會給GNSS信號穩(wěn)

定跟蹤帶來嚴(yán)重影響,以至于影響接收機(jī)的定位、測

速結(jié)果。因此針對載體滾轉(zhuǎn)狀態(tài)下的GNSS定位測速技

術(shù)受到研究人員的關(guān)注[9-10]。

1 載體低速旋轉(zhuǎn)下GNSS信號接收及定位算法分析

利用衛(wèi)星信號進(jìn)行載體定位測速的方法主要包括:

單天線定位技術(shù)和多天線定位技術(shù)兩類。其中,單天

線定位技術(shù)通常將衛(wèi)星信號接收天線安裝于載體側(cè)

面,天線相位中心隨載體一起繞其中軸線在其橫截面

上進(jìn)行圓周運(yùn)動。當(dāng)接收機(jī)天線旋轉(zhuǎn)時,其接收到信

號的變化會使接收機(jī)無法準(zhǔn)確捕獲和穩(wěn)定跟蹤,以致

無法利用衛(wèi)星信號完成載體的定位。同時,在載體旋

轉(zhuǎn)過程中,多普勒頻率、載波相位及接收信號強(qiáng)度將

隨旋轉(zhuǎn)而發(fā)生相應(yīng)變化[11]。

利用多個天線接收GNSS信號進(jìn)行定位解算時,需

要在載體的側(cè)面對稱安裝多個天線,以保證任意時刻

至少有一個天線接收到衛(wèi)星信號。此方法中,多天線

接收的信號需要進(jìn)行合路處理,相較于單天線方案來

說,此過程更容易出現(xiàn)天線間信號相互干擾。多天線

定位技術(shù)相對于單天線而言實現(xiàn)較為復(fù)雜、運(yùn)算量較

大[12-13]。文章所研究的載體低轉(zhuǎn)速條件下定位算法,以

雙天線接收GNSS信號為研究對象,考慮載體旋轉(zhuǎn)引起

低速旋轉(zhuǎn) GNSS 衛(wèi)星導(dǎo)航雙天線加權(quán) kalman 定位

測速方法

戴 澤 1

吳 鵬 2 曹馬健 1 歐勁光 1

楊 陳 2

(1.湖南衛(wèi)導(dǎo)信息科技有限公司,湖南 長沙410005;2.長沙學(xué)院,湖南 長沙 410022)

摘要:GNSS常用于載體的定位測速。設(shè)想在旋轉(zhuǎn)載體兩側(cè)對向各安裝一個GNSS接收機(jī)天線,使得在任一歷

元下均能穩(wěn)定接收GNSS信號。但當(dāng)載體滾轉(zhuǎn)時,GNSS觀測量測量誤差將使得傳統(tǒng)kalman濾波器定位測速結(jié)果出

現(xiàn)跳變。本文以低速旋轉(zhuǎn)的用戶模型為例,提出一種加權(quán)Kalman濾波算法。應(yīng)用該方法的過程中,利用觀測量殘

余與測量均方差的比值,調(diào)整超限觀測量的方差,減小其濾波增益,達(dá)到弱化超限觀測值的權(quán)重的目的,實現(xiàn)所

有可見衛(wèi)星均參與濾波,使得定位結(jié)果不會發(fā)生跳變。通過半實物仿真對本文所提出算法進(jìn)行性能驗證。從仿真

實驗結(jié)果可知,與傳統(tǒng)的Kalman算法相比,本文算法的定位結(jié)果可用率(三維定位誤差小于30 m)從89%提升至

99%,三維測速誤差(1σ)從0.19 m/s提升至0.11 m/s。

關(guān)鍵詞:GNSS;加權(quán)kalman濾波算法;雙天線;測量均方差

中圖分類號:U666.134 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2023-03-05

作者簡介:戴澤(1986— ),男,助理研究員,碩士,研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航仿真測試、導(dǎo)航對抗應(yīng)用;曹馬

?。?993— ),男,助理工程師,研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航仿真測試、導(dǎo)航對抗應(yīng)用;歐勁光(1990— ),助理工程師,

研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航仿真測試、導(dǎo)航對抗應(yīng)用;楊陳(2004— ),研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航應(yīng)用技術(shù)。通訊作者:吳

鵬(1983— ),副教授,博士,研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航應(yīng)用技術(shù)。

第105頁

099

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

的可見衛(wèi)星組合的變化帶來的定位結(jié)果的跳變,對傳

統(tǒng)Kalman濾波算法進(jìn)行改進(jìn),增加參與濾波的衛(wèi)星數(shù)

量,以提升定位精度。

文章算法中以探空火箭為研究對象,其最低轉(zhuǎn)速

為0.25轉(zhuǎn)/秒。在GNSS定位過程中,考慮到天線的接收

信號范圍及其方向圖特性,為了保證每一歷元下可觀

測的衛(wèi)星數(shù)量均滿足定位解算要求,故在旋轉(zhuǎn)載體兩

側(cè)對向各安裝一個GNSS接收機(jī)天線。信號測量過程中,

采用雙天線合路設(shè)計,雙天線合路會導(dǎo)致接收機(jī)接收到

的信號能量降低約3 dB,其定位精度也會隨之變差,因

此需對傳統(tǒng)定位方法進(jìn)行改進(jìn),以提升接收信噪比。

現(xiàn)有導(dǎo)航定位算法主要包括最小二乘算法和

Kalman濾波算法。最小二乘算法未將不同時刻的定位

值聯(lián)系起來相互制約,因而定位結(jié)果通常粗糙雜亂。

Kalman濾波算法考慮了相鄰時刻的位置相關(guān)性,但算

法參數(shù)中的過程噪聲方差和測量噪聲方差是否準(zhǔn)確,

將直接影響到濾波算法的性能。參數(shù)設(shè)計的合理程度,

將決定Kalman增益和狀態(tài)估計等參量能否達(dá)到最優(yōu)值。

若參數(shù)設(shè)置不合理,還可能引起濾波器發(fā)散。若輸入

的過程噪聲方差值小于真實值,則濾波增益值會隨之

偏小,這將使觀測量中所含的信息無法及時完整地反

映出載狀態(tài)估計值,最后濾波器將呈發(fā)散狀態(tài)。對各

歷元的過程噪聲和測量噪聲方差值進(jìn)行準(zhǔn)確估算是

Kalman濾波算法中重要的一步。

2 GNSS衛(wèi)星導(dǎo)航雙天線改進(jìn)Kalman定位測速方

法設(shè)計

針對靜態(tài)低速旋轉(zhuǎn)場景下因可見衛(wèi)星組合發(fā)生變

化,引起定位誤差大的問題,提供了一種適用于彈載等

低轉(zhuǎn)速載體定位的Kalman濾波算法。Kalman濾波從與被

提取的狀態(tài)信息有關(guān)的觀測量中通過算法方法得出所需

的狀態(tài)信息。在研究過程中載體位置為待估計量,以偽

距為觀測量,建立Kalman濾波的狀態(tài)方程、觀測方程、

定位估計的統(tǒng)計特性、偽距測量誤差的統(tǒng)計特性等,

在時域范圍內(nèi)進(jìn)行實時估計。對于載體的空間坐標(biāo)的表

述,需用三維位置來表示。估計過程中還需考慮接收機(jī)

鐘差、頻差給位置估計帶來的影響。因此濾波過程選取

了載體的三個坐標(biāo)分量上的位置、速度、加速度和接收

機(jī)的鐘差、頻差所組成的一個11維狀態(tài)向量X來描述:

(1)

式中x、y、z分別為接收機(jī)三維位置;v x,v y,v z分

別為接收機(jī)三維速度;αx,αy,αz分別為接收機(jī)三維

加速度; 為接收機(jī)鐘差; 為接收機(jī)頻差。

2.1 Kalman濾波預(yù)測過程

Kalman濾波器是在考慮估計誤差的情況下,對

離散時間系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計方法,其估計過程考

慮了前后多個歷元相關(guān)性。設(shè) 代表第k-1個歷元時

Kalman濾波對系統(tǒng)狀態(tài) 的最優(yōu)估計值,則第k歷元

Kalman濾波對 的先驗估計值 為:

(2)

式中:A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣; 為過程噪聲向量。

狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A為:

(3)

式中:TS為狀態(tài)方程的差分步長。

設(shè)過程噪聲 協(xié)方差矩陣為 ,

式中:Qp、Qv、Qa、Qt

、Qf

分別代表位置、速度、

加速度、鐘差、頻差的過程噪聲協(xié)方差。于是有預(yù)測

過程的先驗估計值的均方誤差陣為

(5)

式中: 為上一歷元的狀態(tài)估計均方誤差陣。

2.2 Kalman濾波測量更新過程

Kalman濾波器的各個狀態(tài)變量具有可觀測性,其

值能直接或間接地反應(yīng)在系統(tǒng)觀測量中。因此可用觀

測量 來更新系統(tǒng)狀態(tài)量 。設(shè)系統(tǒng)測量方程為:

(6)

式中:觀測量與系統(tǒng)狀態(tài)量之間的關(guān)系矩陣為。若

某時刻某衛(wèi)星位置為( ),用戶位置為( ),

則星地距離R為:

(7)

則關(guān)系矩陣為:

[ ]

, ,

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1

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x y z

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(4)

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D e m o

第106頁

100

中阿科技論壇 2023年第4期

(8)

因此, 可以計算觀測量殘余,即觀測值與預(yù)測

值之間的差異,以及測量方差 。

(9)

(10)

式中: 為當(dāng)前歷元的觀測值;R為測量噪聲。

(11)

為得到更小的濾波器誤差,且濾波器較快收斂,

對傳統(tǒng)Kalman濾波器進(jìn)行改進(jìn)。在濾波迭代過程中,

設(shè)定兩項約束條件。條件1是觀測量殘余和測量均方差

比值M,其計算方法如式(12)所示。第2項約束條件

是濾波深度是否超過20。

(12)

每歷元下計算M值,若超出門限值5,且濾波深度

超過20,則按式(13)重新計算測量方差。

(13)

確定測量方差值后,可進(jìn)一步計算濾波器增益

Kk,并對狀態(tài)變量 和均方誤差陣 進(jìn)行測量更新,更

新過程計算分別如式(15)和式(16)所示。

(14)

(15)

(16)

式中:I為單位矩陣。

每歷元濾波完成后,則濾波深度增加1。

3 算法仿真實驗

為驗證該算法的性能,利用GNSS信號模擬源生成

衛(wèi)星星歷及接收機(jī)動態(tài)數(shù)據(jù),通過發(fā)射天線向外輻射

信號。另將雙天線接收機(jī)安裝于圓柱形旋轉(zhuǎn)平臺上,

旋轉(zhuǎn)平臺及接收機(jī)套件被放置于微波暗箱中,對文章

算法進(jìn)行半實物仿真測試。在載體轉(zhuǎn)速為0.25轉(zhuǎn)/s條件

下對算法定位及測速性能進(jìn)行了實驗驗證。實驗中觀

測歷元超過500 s,觀測量的采樣率為1 Hz。

在半實物仿真下,雙天線GNSS定位算法的測試結(jié)

果如圖1所示。在載體東北天坐標(biāo)系下,通過接收機(jī)處

理雙天線所接收的來自衛(wèi)星導(dǎo)航信號模擬源的信號,

進(jìn)行定位解算。圖中將傳統(tǒng)Kalman濾波方法與文中提

出的改進(jìn)方法進(jìn)行比較。由圖可知,受載體旋轉(zhuǎn)的影

響,偽距等觀測量出現(xiàn)較大測量誤差,傳統(tǒng)Kalman方

法無法抵抗此類誤差。圖1(a)中給出的水平定位結(jié)

果出現(xiàn)較大誤差,圖1(b)中給出的東北天坐標(biāo)系下

載體三維位置解算結(jié)果出現(xiàn)明顯發(fā)散。而文中所設(shè)計

改進(jìn)方法中,在測量更新時當(dāng)觀測量殘余超過一定程

度時,實時修正觀測量殘余值,在一定程度上改善了

濾波器的發(fā)散現(xiàn)象。文中所給出算法中,三維位置誤

差均小于30 m。

在半實物仿真下,所提算法的測速誤差如圖2所

示。圖2(a)中給出的水平測速結(jié)果方差較大,其最

大值達(dá)到225 m/s,而文中算法水平測速誤差均值為5 m/

s 。圖2(b)中給出的傳統(tǒng)Kalman算法在東北天坐標(biāo)系

下載體三維速度測量結(jié)果也出現(xiàn)明顯發(fā)散現(xiàn)象,而文

中所給出算法三維測速誤差均小于0.3 m。

4 結(jié)論

GNSS常用于載體的定位測速,在單接收機(jī)天線接

收GNSS信號時,容易出現(xiàn)無法捕獲跟蹤信號的問題。

文章采用了GNSS雙天線接收機(jī)結(jié)構(gòu),使得在任一歷元

下均能穩(wěn)定接收信號。但當(dāng)載體滾轉(zhuǎn)時,其觀測量的

測量誤差將明顯高于非滾轉(zhuǎn)載體,在此條件下,若繼

續(xù)運(yùn)用傳統(tǒng)Kalman濾波器進(jìn)行定位測速解算,則觀測

量的測量誤差將可能使得濾波器發(fā)散。因此,以低速

旋轉(zhuǎn)的用戶模型為例,提出一種加權(quán)Kalman濾波算法。

與傳統(tǒng)的Kalman算法相比,定位結(jié)果可用率(三維定

位誤差小于30 m)從89%提升到99%,三維測速誤差

(1σ)從0.19 m/s提升到0.11 m/s。

與傳統(tǒng)的Kalman濾波算法相比,文章算法能直接

剔除某一超限的觀測量,避免測量誤差較大的觀測量

導(dǎo)致定位結(jié)果發(fā)生跳變。本算法通過利用觀測量殘余

與測量均方差的比值,調(diào)整超限觀測量的方差,減小

其濾波增益,達(dá)到弱化超限觀測值的權(quán)重的目的,實

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圖1 雙天線GNSS定位算法性能分析

圖2 雙天線GNSS測速算法性能分析

第107頁

101

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

現(xiàn)所有可見衛(wèi)星均參與濾波,使得定位結(jié)果不會發(fā)生

跳變,并提高了定位測速結(jié)果的正確率。

參考文獻(xiàn):

[1]KAPLAN E D.GPS原理與應(yīng)用(第二版) [M].寇艷

紅譯.北京:電子工業(yè)出版社,2007.

[2]趙靜,曹沖.中國GNSS應(yīng)用產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和市場發(fā)展

前景[J].全球定位系統(tǒng),2003(3):2-9.

[3]JOHNSTON G,RIDDELL A,HAUSLER G.The

international GNSS service[J].GPS World,2018(9):29.

[4]BAGROV A V,LEONOV V A,MITKIN A

S,et al.Single-satellite global positioning system[J].Acta

Astronautica,2015,117:332-337.

[5]中國衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)管理辦公室.北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系

統(tǒng)應(yīng)用案例 [EB/OL].(2018-12-27). http://www.beidou.

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Conference on IEEE,2005:390-394.

[7]任小偉.軍用衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].

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[8]柯 知 非,高 敏,王 毅,等.旋 轉(zhuǎn) 彈 二 維 彈 道 修 正

組件修正能力影響因素仿真分析[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)

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[9]張曉亮.GPS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用研究[D].南

京:南京理工大學(xué),2013.

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Processing,2015,61(11):516-520.

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48-channel GPS attitude receiver hardware[J].Journal of

Navigation,2009,62(3):397-410.

Study on the Weighted Kalman Positioning and Speed Measurement

of Dual Antenna of Low-speed Rotating GNSS Satellite Navigation

Dai Ze1

, Wu Peng2

, Cao Majian1

, Ou Jinguang1

, Yang Chen2

(1.Hunan Weidao Information Technology Co., Ltd, Changsha 410005; 2.Changsha University, Changsha 410022)

Abstract: GNSS is widely used for the positioning and speed measurement of carriers. Install a GNSS receiver antenna

on each side of the rotating carrier in opposite directions, the GNSS signal can be received stably under any calendar element.

However, when the carrier rolls, the traditional kalman measurement results will hop due to GNSS error. In this paper, a weighted

Kalman filtering algorithm is proposed for a user model with low-speed rotation as an example. In applying this algorithm, the ratio

between the residual of the observed quantity and the mean square of the measurement is used to adjust the variance of the overrun

observation and reduce its filtering gain to weaken the weight of the overrun observation, so that all visible satellites can participate

in the filtering and thus the positioning results will not hop. Semi-physical simulation further verifies that compared with traditional

Kalman algorithm, the usability of the positioning results (3D positioning error less than 30 m) of the new algorithm is improved from

89% to 99%, and the 3D velocimetric error (1σ) is improved from 0.19 m/s to 0.11 m/s.

Key words: GNSS; Weighted Kalman filtering algorithm; Dual antenna; Measurement mean squared error

(校對:郭雁華 劉卿)

第108頁

102

中阿科技論壇 2023年第4期

隨著全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS,Global Navigation

Satellite System)技術(shù)的飛速發(fā)展,其定位服務(wù)作為一

項最基本的功能,得到研究者的廣泛關(guān)注[1]?,F(xiàn)有

的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)主要有美國的GPS、俄羅斯的

GLONASS、 歐 洲 的Galileo,以 及 我 國 的 北 斗 系 統(tǒng)

(BDS)。用戶不僅在視野開闊的戶外應(yīng)用GNSS

的定位服務(wù),也有在建筑物遮擋嚴(yán)重的城市街道、

室內(nèi)等弱信號環(huán)境下使用該服務(wù)的需求。A-GPS

(Assisted GPS,輔助全球定位系統(tǒng))作為弱信號接

收條件下快速定位的有效手段,較好地解決了全域

定位服務(wù)的問題[2]。

接收機(jī)所采用的定位算法的復(fù)雜度、定位解算速

度等因素將直接影響其接收機(jī)啟動效率,即影響首次

定位時間(TTFF)。國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對快速定位技術(shù)

進(jìn)行了一定的研究,從不同環(huán)節(jié)和角度,使接收機(jī)可

完成快速定位,常見的方法有Z計數(shù)法、導(dǎo)航電文優(yōu)化

法、時間重構(gòu)法、慣性器件輔助技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)輔助定位

技術(shù)、快速選星和捕獲算法優(yōu)化等[3]。

A-GPS輔助定位技術(shù)通常被應(yīng)用在衛(wèi)星導(dǎo)航接收

機(jī)工作時無法及時獲取星歷信息、無法進(jìn)行電文解算

的場景下。其通過其他方式向接收機(jī)加注已知的最新

衛(wèi)星星歷和其他定位解算所必需的信息,以減少接收

機(jī)捕獲衛(wèi)星信號耗費(fèi)的時間和軟硬件資源,可以有效

縮短首次定位時間。然而進(jìn)行A-GPS技術(shù)實驗的接收

機(jī)通常設(shè)計較為復(fù)雜。如果利用通信網(wǎng)絡(luò)給接收機(jī)加

注初始信息時,其工作效率受網(wǎng)絡(luò)狀況約束,不適合

接收機(jī)在高動態(tài)且網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下使用。宋成

(2009)提出一種A-GPS輔助定位方法,設(shè)置接收機(jī)

初始位置和初始傳播延時,通過不斷迭代,使定位結(jié)

果收斂于某一位置[4]。此方法在初始位置誤差不大于

150 km,初始傳播延時誤差不大于187 ms時,能獲得較

好的定位效率和精度。但在北斗系統(tǒng)應(yīng)用時,由于北

斗系統(tǒng)的混合星座影響,參與解算的GEO衛(wèi)星個數(shù)直

接影響其定位精度。重構(gòu)信號發(fā)射時間技術(shù)在衛(wèi)星星

歷有效的條件下,利用本地精準(zhǔn)時鐘對偽距和衛(wèi)星位

置等信息進(jìn)行估計,再通過所獲取的信息重組衛(wèi)星信

號發(fā)射時間,這樣做可以無須執(zhí)行子幀同步和電文提

取的步驟,因此大幅縮減了定位時間。但該算法要求

本地時鐘誤差、接收機(jī)位置誤差所帶來的等效距離小

于等于150 km。另外,如熱啟動時本地時鐘的誤差超

過10 ms,還將造成非常大的定位誤差,導(dǎo)致該方法失

效[5]。選星策略優(yōu)化技術(shù)的工作方式是在捕獲階段,根

一種改進(jìn)的 A-GPS 快速定位方法設(shè)計

潘小海 1

吳 鵬 2

李中林 1

李 靖 1

甘佳輝 2

(1.湖南衛(wèi)導(dǎo)信息科技有限公司,湖南 長沙 410005;2.長沙學(xué)院,湖南 長沙 410022 )

摘要:在弱信號條件下,GPS定位技術(shù)可能因?qū)Ш诫娢臒o法準(zhǔn)確獲取而導(dǎo)致定位功能不可用或誤差較大,通

過A-GPS輔助定位技術(shù)解算過程可有效減少捕獲定位信號耗費(fèi)的時間和硬件資源。本文針對傳統(tǒng)接收機(jī)在未能獲

取完整的接收機(jī)鐘差條件下,無法進(jìn)行A-GPS解算的問題,設(shè)計了一種包含5個狀態(tài)變量的AGPS定位算法,算法

僅要求接收機(jī)時間誤差到達(dá)秒級,便可在幀同步與位同步之前實現(xiàn)準(zhǔn)確定位,可顯著提高接收機(jī)的TTFF性能。通

過對本文算法進(jìn)行半實物仿真實驗表明,該設(shè)計算法在接收機(jī)無法獲得信號完整時間的情況下能正常工作且具有

更短的首次定位時間。

關(guān)鍵字:A-GPS定位算法;首次定位時間;接收機(jī)時間誤差

中圖分類號:U666.134 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2023-03-29

作者簡介:潘小海(1982— ),男,中級工程師,碩士,研究方向為導(dǎo)航仿真測試、導(dǎo)航對抗應(yīng)用和設(shè)計;

李中林(1988— ),男,研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航仿真測試、導(dǎo)航對抗檢測及應(yīng)用;李靖(1993— ),男,初級程序

員,研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航仿真測試開發(fā);甘佳輝(2003— ),男,研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航應(yīng)用技術(shù)。通訊作者:吳

鵬(1983— ),男,副教授,博士,研究方向為衛(wèi)星導(dǎo)航應(yīng)用技術(shù)。

第109頁

103

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

據(jù)衛(wèi)星信號所攜帶的信息不同,對參與定位解算的衛(wèi)

星分配適當(dāng)?shù)膬?yōu)先級,因此也可以有效減少首次定位

時間。楊麗新(2017)設(shè)計了一種快速選星算法,針

對北斗系統(tǒng),以衛(wèi)星的不同類型、信噪比大小、衛(wèi)星

仰角質(zhì)量進(jìn)行分級處理,調(diào)整衛(wèi)星捕獲順序,在減少

首次定位時間上取得了一定的效果[6]。

Guo Jiuyuan等(2017) 提 出 利 用 多 普 勒 輔 助 測

距的快速定位方法,該方法對初始速度誤差較為敏

感,在首次定位時,要求速度誤差小于54 km/h[7]。Yao

Xiangzhen等(2011)給出了一種基于傳輸時間維度的

快速搜索方法,該方法需要接收機(jī)時鐘的輔助,并

且對接收機(jī)時鐘有較高的精度要求[8]?!侗倍沸l(wèi)星導(dǎo)

航系統(tǒng)空間信號接口控制文件——公開服務(wù)信號B1I

(3.0版)》中所提出的判斷幀ID的方法,在有效減少

硬件資源消耗的同時,也在一定程度上縮短了首次定

位時間[9]。

1 非完整時間條件下A-GPS定位算法分析

通常導(dǎo)航接收機(jī)定位解算過程中所需要的信息包

括信號發(fā)射時間、衛(wèi)星位置和速度、偽距測量值、多

普勒頻率測量值。當(dāng)接收機(jī)無外部授時,且信號層面

僅能獲取毫秒內(nèi)時間,無法獲得完整信號時間時,使

用傳統(tǒng)的包含4個狀態(tài)變量的定位算法不能準(zhǔn)確地實現(xiàn)

定位解算。

大部分接收機(jī)在關(guān)機(jī)時都會存儲本機(jī)的位置信

息,在重新上電后,能夠利用最后的位置及其他數(shù)據(jù)

來確定所需參數(shù)初值,幫助捕獲各種GNSS衛(wèi)星的碼相

位和載波相位。這些輔助數(shù)據(jù)不僅能增加接收機(jī)的靈

敏度,還能減少定位所需的時間。

而A-GPS定位算法中,接收機(jī)所接收的外界加注

的信息通常涵蓋了在信號捕獲與定位計算過程中所需

的接收機(jī)位置、時間、可見衛(wèi)星序列、星歷、多普勒

頻移以及各種誤差校正等數(shù)據(jù)信息。利用這些輔助信

息,接收機(jī)可以在更小的范圍內(nèi)對待捕獲信號進(jìn)行搜

索,同時可以省略從所接收信號中實時對星歷參數(shù)進(jìn)

行解調(diào)的環(huán)節(jié)。因此A-GPS方法可以加快信號捕獲,

以獲得較短的首次定位時間。同時,當(dāng)信號搜索范圍

縮小以后,接收機(jī)則有更充裕的時間來對較弱的衛(wèi)星

信號進(jìn)行長時間的積分。當(dāng)外界提供了豐富的衛(wèi)星導(dǎo)

航電文數(shù)據(jù)時,這些信息還可以被用來實現(xiàn)對長于20

ms的信號進(jìn)行相干積分,實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)剝離,從而提

高接收機(jī)的信號捕獲與跟蹤靈敏度。假設(shè)接收機(jī)從輔

助信息中估算出某個衛(wèi)星信號的多普勒頻移,從中能

將頻帶搜索數(shù)目減少至沒有輔助時的十分之一,那么

不考慮其他因素,接收機(jī)信號捕獲就可以多花10倍的

時間駐留在每一個搜索單元上,相應(yīng)的信號捕獲靈敏

度就可以大約增加10 dB。

2 非完整時間條件下A-GPS快速定位算法設(shè)計

針對接收機(jī)無外部授時,且信號層面僅能獲取毫

秒內(nèi)時間,無法獲得完整信號時間的場景下,使用傳

統(tǒng)方式不能完成定位解算的問題,本文提出一種適用

于接收機(jī)時間誤差達(dá)到秒級場景下的A-GPS定位算法。

該算法利用外部輔助信息(概略位置、星歷、概略時間)

和毫秒內(nèi)時間,即可解算出完整的信號時間,以完成

定位解算。

本文所提出A-GPS算法首先需要對初始條件進(jìn)行

判斷。其需判斷的參數(shù)包括:衛(wèi)星信號載噪比高于36

dB;單頻接收時衛(wèi)星數(shù)量不少于5顆,雙頻接收時不少

于6顆,三頻接收時不少于7顆;連續(xù)穩(wěn)定接收歷元不

少于10個。滿足以上條件后,對算法所需偽距、信號

時間進(jìn)行計算。

在信號接收條件滿足后,首先計算所有可見衛(wèi)星

的偽距修正值 。

其中, 表示衛(wèi)星 的測量偽距,I表示電離層延

遲修正值,T表示對流層延遲修正值,S表示地球自轉(zhuǎn)

修正值, 表示衛(wèi)星鐘差。

假設(shè)概略時間為t 0,在星歷最后更新時間小于30

min的情況下,以60 s為間隔,計算 時刻的星

地距離 (其中n=1, 2, … , 30),并求得星

地距離和修正偽距的差值,對某時刻的所有衛(wèi)星的此

差值求和。

其中,m表示衛(wèi)星數(shù)量。找到30個歷元中d(n)最小值

對應(yīng)的n,得到離當(dāng)前時間最接近的時刻 。

計算 時刻所有衛(wèi)星的星地距離、修正的偽距,

并求得兩者差值:

然后找到 最小值對應(yīng)的衛(wèi)星,假設(shè)為衛(wèi)星

1,以其為基準(zhǔn),修正其他衛(wèi)星:

此后再進(jìn)行A-GPS定位解算。A-GPS定位解算方

程如下:

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D e m o

第110頁

104

中阿科技論壇 2023年第4期

其中,狀態(tài)變量 是接收機(jī)鐘差,其單位已轉(zhuǎn)換

成長度單位——米。狀態(tài)變量 是以秒為單位的接收

機(jī)絕對時間偏差, 為第m顆衛(wèi)星的幾何距離

對 的偏導(dǎo)值,它代表由時間偏差 所引入的幾何距

離計算誤差。

最后根據(jù)前后歷元的定位誤差對迭代結(jié)果進(jìn)行可

靠性判斷。若A-GPS定位迭代成功且準(zhǔn)確,則進(jìn)行載

體速度解算;若迭代失敗或定位準(zhǔn)確度達(dá)不到要求,

則重啟A-GPS算法。

3 算法仿真及分析

為驗證本算法的性能,在實驗室條件下對本算法

進(jìn)行了半實物仿真。仿真過程中使用GNSS信號模擬源

生成衛(wèi)星星歷、接收機(jī)狀態(tài)信息等數(shù)據(jù),并通過發(fā)射

天線進(jìn)行星歷實時播發(fā)。另外采用內(nèi)嵌本文算法的接

收機(jī)設(shè)備,接收來自模擬源的信號。將用戶場景設(shè)置

為靜態(tài),仿真時長超過8 min。半實物仿真過程中,概

略位置、概略時間和衛(wèi)星星歷的初值由外部進(jìn)行預(yù)設(shè)。

如圖1是本文A-GPS方法與傳統(tǒng)定位方法的半實物仿真

定位結(jié)果。

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圖1 雙天線GNSS定位算法性能分析

圖1中,實線表示使用本文方法的定位情況,虛線

表示直接進(jìn)行傳統(tǒng)定位的情況;橫坐標(biāo)表示周內(nèi)秒,

縱坐標(biāo)表示定位高程。由圖1可知,使用本文方法首次

定位時間明顯優(yōu)于傳統(tǒng)定位方法。

4 結(jié)論

本文設(shè)計了一種改進(jìn)A-GPS算法。該算法在未獲

得完整的接收機(jī)鐘差條件下,可有效進(jìn)行A-GPS定位

解算。該算法解決了在接收機(jī)無法獲得信號完整時間

的情況下,使用傳統(tǒng)方式不能完成定位解算的問題,

還加快了接收機(jī)完成首次定位的速度。本文算法可運(yùn)

用在衛(wèi)星導(dǎo)航接收終端類設(shè)備中。

參考文獻(xiàn):

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譯.北京:電子工業(yè)出版社,2007.

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第111頁

105

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

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International Geoscience and Remote Sensing Symposium.

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統(tǒng)空間信號接口控制文件:公開服務(wù)信號B1I(3.0版)[EB/

OL].(2019-02-27)[2023-03-09].http://www.beidou.gov.

cn/xt/gfxz/201902/P020190227592987952674.pdf.

Study on the Design of an Improved A-GPS Fast Positioning Method

Pan Xiaohai1

, Wu Peng2

, Li Zhonglin1

, Li Jing1

, Gan Jiahui2

(1. Hunan Weidao Information Technology Co., Ltd, Changsha 410005; 2. Changsha University, Changsha 410022 )

Abstract: Under weak signal conditions, the inability to accurately acquire navigation messages may lead to unusable or

grave errors of GPS positioning functions, while A-GPS-assisted positioning can effectively reduce the time and hardware resources

consumed in capturing signals. Hence, to address the issue of conventional receivers’ inability to perform A-GPS solution when

the complete clock difference is unavailable, this thesis tries to design an AGPS positioning algorithm with 5 state variables. The

algorithm can achieve accurate positioning before frame synchronization and bit synchronization when the receiver time error

reaches the second level, which can greatly enhance the TTFF performance. In the end, the semi-physical simulation of this

algorithm verifies that the designed algorithm works properly and has a shorter first positioning time even when the signal integrity

time is not available.

Key words: A-GPS positioning algorithm; First positioning time; Receiver time error

(校對:郭雁華 楊艷佩)

第112頁

106

中阿科技論壇 2023年第4期

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是指依托傳感技術(shù)、二維碼標(biāo)簽技術(shù)、

射頻識別技術(shù)(RFID)、音視頻等形成對生產(chǎn)過程信

息的識別感知,通過Zigbee、LoRa、Wi-Fi、互聯(lián)網(wǎng)等

網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),實現(xiàn)感知信息的實時傳輸和認(rèn)證,并

結(jié)合數(shù)據(jù)高效的存儲與分析,最終將信息化與業(yè)務(wù)需

求相結(jié)合,形成生產(chǎn)信息與人力決策的協(xié)同統(tǒng)一,實

現(xiàn)信息化與工業(yè)化的融合,協(xié)同制定高效的行業(yè)解決

方案,提升企業(yè)的精細(xì)化和標(biāo)準(zhǔn)化管理水平。

煙葉復(fù)烤是將煙葉的煙梗和葉片進(jìn)行分離,然后

進(jìn)行再次干燥的過程,主要包含原煙收儲、煙葉工業(yè)

分級、選后備料暫存、復(fù)烤加工、成品保管等過程。

在復(fù)烤加工企業(yè)中,成品質(zhì)量水平是衡量企業(yè)加工能

力的關(guān)鍵[1],而在原始的質(zhì)量管理體系中,主要依靠

人力對各倉儲和生產(chǎn)各環(huán)節(jié)進(jìn)行質(zhì)量信息的檢測和記

錄,很可能造成質(zhì)量管理過程中數(shù)據(jù)有效性不可控、

數(shù)據(jù)傳遞不及時、數(shù)據(jù)分析難度大、人力成本增加等

問題,無法有效地形成標(biāo)準(zhǔn)化管理體系。

提高復(fù)烤加工過程精益管理水平一直是企業(yè)探索

的重點(diǎn),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用也為更高效的質(zhì)量管理提

供了新的思路[2-3],但物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在打葉復(fù)烤行業(yè)中的

應(yīng)用鮮有報道。楊江平[4]以重慶打葉復(fù)烤企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)

營管理實際情況為例,從構(gòu)建數(shù)據(jù)共享分析平臺、提

升均質(zhì)化加工水平、建立高效設(shè)備管理系統(tǒng)和降低能

耗方面探析大數(shù)據(jù)在復(fù)烤行業(yè)的應(yīng)用。鞠文[5]對高速無

線網(wǎng)建設(shè)和煙葉生產(chǎn)全流程管理中RFID技術(shù)在打葉復(fù)

烤行業(yè)應(yīng)用的可行性進(jìn)行了綜合分析。劉國慶等[6]通

過RFID物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將煙葉煙包的信息流和物流關(guān)聯(lián)起

來,建立了打葉復(fù)烤企業(yè)的煙葉質(zhì)量追蹤追溯體系。

上述研究從理論層面分析了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在打葉復(fù)烤中

的應(yīng)用,但僅僅依靠RFID技術(shù)無法使質(zhì)量追蹤系統(tǒng)得

以真正落地使用。因此,構(gòu)建打葉復(fù)烤加工過程質(zhì)量

統(tǒng)計分析平臺具有重要意義。

本文所設(shè)計的基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的打葉復(fù)烤生產(chǎn)質(zhì)

量統(tǒng)計分析平臺,是通過各類傳感器和分散式過程管

理系統(tǒng)接口技術(shù)的應(yīng)用,實現(xiàn)煙葉倉儲過程中濕度、

溫度和復(fù)烤加工過程中各項系統(tǒng)參數(shù)、生產(chǎn)狀態(tài)、成

品質(zhì)量等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測,并通過LoRa網(wǎng)關(guān)、RFID技

術(shù)和質(zhì)量批次管理實現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的實時上傳與整合。

在應(yīng)用過程中,結(jié)合統(tǒng)計學(xué)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),利用

權(quán)重分析、方差分析、回歸分析、相關(guān)性分析等統(tǒng)計

分析方法,建立復(fù)烤質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析模型,并將其運(yùn)

用于實際的過程質(zhì)量管理中,提升企業(yè)質(zhì)量精益管理

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的煙葉復(fù)烤生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計分析平臺

設(shè)計與實現(xiàn)

崔婭娟 1

賀榮驕 2

范猛士 2 徐成坤 2

汪英英 2 葉學(xué)華 2

王瑞琦 1

山 珊 1

(1.紅云紅河煙草(集團(tuán))有限責(zé)任公司曲靖卷煙廠,云南 曲靖 655000;

2.曲靖天福煙葉復(fù)烤有限責(zé)任公司復(fù)烤車間,云南 曲靖 655000)

摘要:隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,人類將逐漸進(jìn)入萬物互聯(lián)的時代。國家煙草專賣局曾印發(fā)《煙草行業(yè)“互

聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃》,旨在積極推進(jìn)煙草產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)的深度融合。作為煙草產(chǎn)業(yè)中的關(guān)鍵一環(huán),復(fù)烤加工成品

的質(zhì)量均質(zhì)化水平對卷煙的批次配方控制起到?jīng)Q定性作用,也從根本上影響著卷煙的感官品質(zhì)。提升煙葉復(fù)烤加

工環(huán)節(jié)的信息收集能力和數(shù)據(jù)分析水平,將有效地提升煙葉復(fù)烤生產(chǎn)質(zhì)量管理水平,進(jìn)而提升整個產(chǎn)量鏈的原料

供應(yīng)水平。本文研究方案基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),通過質(zhì)量數(shù)據(jù)自動采集與高效存儲技術(shù)的應(yīng)用,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析方法,

建立復(fù)烤生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計分析模型,高效分析煙葉復(fù)烤加工生產(chǎn)中各項原料差異指標(biāo)和加工工藝對成品質(zhì)量存在的

影響,旨在更精準(zhǔn)地實現(xiàn)煙葉復(fù)烤生產(chǎn)均質(zhì)化控制,助推煙葉復(fù)烤企業(yè)的精細(xì)化管理進(jìn)程。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);數(shù)據(jù)接口;質(zhì)量統(tǒng)計;分析模型;煙葉復(fù)烤生產(chǎn)

中圖分類號:F279.23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2023-03-22

作者簡介:崔婭娟(1987— ),女,研究方向為制絲工藝管理、原料使用統(tǒng)計。通訊作者:范猛士(1973— ),

男,研究方向為煙草工業(yè)及物流。

第113頁

107

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

水平。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的質(zhì)量體系架構(gòu)分析

在整個質(zhì)量體系架構(gòu)中,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的煙葉

復(fù)烤生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計分析平臺主要包含三大部分:數(shù)據(jù)

采集平臺、網(wǎng)絡(luò)傳輸平臺和統(tǒng)計分析平臺[7]。

數(shù)據(jù)采集平臺主要由各種自動監(jiān)測設(shè)備和數(shù)據(jù)采

集儀器組成,分別完成各環(huán)節(jié)的原料屬性和過程質(zhì)量

信息收集記錄。數(shù)據(jù)采集平臺以不同環(huán)節(jié)煙葉物料的

批次為關(guān)聯(lián)依據(jù),形成物料信息流動和追溯的完整質(zhì)

量業(yè)務(wù)鏈,實現(xiàn)原料生命周期質(zhì)量信息在復(fù)烤加工從

原煙入庫到成品出庫全過程數(shù)字化采集。

網(wǎng)絡(luò)傳輸平臺利用有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)

傳輸,固定采集點(diǎn)使用有線網(wǎng)絡(luò)向后臺服務(wù)器傳輸數(shù)

據(jù),移動采集點(diǎn)通過無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。

統(tǒng)計分析平臺是系統(tǒng)的運(yùn)營支撐和信息應(yīng)用終

端,通過各種應(yīng)用軟件將收集到的數(shù)據(jù)組成復(fù)烤加工

物料質(zhì)量信息庫,可進(jìn)行查詢、統(tǒng)計和分析,同時利

用大數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等手段將上述質(zhì)量信息進(jìn)行

模型化處理,建立不同原料屬性、過程質(zhì)量和成品品

質(zhì)之間的關(guān)系模型,同時生成各類可視化圖形、報表

和數(shù)據(jù),輸出質(zhì)量評估結(jié)論,用于復(fù)烤加工過程中的

質(zhì)量評估、跟蹤追溯和決策輔助,從而提高質(zhì)量精細(xì)

化管理水平。其質(zhì)量體系架構(gòu)如圖1所示。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)的質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計

2.1 質(zhì)量數(shù)據(jù)采集內(nèi)容和采集方式

通過實際評估確認(rèn),參與質(zhì)量綜合分析的檢測項

和工藝參數(shù)如表1所示。

針對上述不同的質(zhì)量和工藝控制參數(shù),采用不同

數(shù)據(jù)采集接口,涉及的采集方式包括:

(1)掃碼讀?。和ㄟ^掃槍將隨車輛同步煙葉調(diào)撥

單記錄的煙葉屬性和質(zhì)量檢測信息在系統(tǒng)進(jìn)行讀取登

記,形成可利用的數(shù)據(jù)源。

(2)傳感器:通過具有功耗低、傳輸距離遠(yuǎn)等優(yōu)

勢的LoRa遠(yuǎn)程通信協(xié)議,利用信號采集器將傳感器檢

測得到的信息進(jìn)行定時接收,并通過現(xiàn)場Modbus總線

將采集器獲取的信息實時上傳至數(shù)據(jù)處理服務(wù)器,由

數(shù)據(jù)采集服務(wù)進(jìn)行解析與存儲。

(3)RFID:通過RFID識別器對煙框上的RFID標(biāo)

簽進(jìn)行掃描,從而獲取本框煙內(nèi)煙葉的質(zhì)量信息,同

時關(guān)聯(lián)相應(yīng)的加工批次,并將信息通過以太網(wǎng)絡(luò)上傳

至服務(wù)器進(jìn)行處理與存儲。

(4)OPC接口:通過復(fù)烤生產(chǎn)線原有的分散式過

程控制系統(tǒng)(DCS)開放的OPC接口,獲取下位PLC中

原已經(jīng)接入的過程控制工藝參數(shù),并通過服務(wù)器上部

署的采集服務(wù)完成數(shù)據(jù)的實時解析與存儲。

(5)FTP服務(wù):主要用于質(zhì)量數(shù)據(jù)采集服務(wù)通過

FTP協(xié)議,從布拉本德水分儀中以xml文件的格式讀取

檢測數(shù)據(jù),并在應(yīng)用服務(wù)器中對該文件進(jìn)行解析,實

現(xiàn)相關(guān)質(zhì)量信息的采集和存儲。

(6)體感:指人工巡檢并通過身體感官探知物料

的質(zhì)量情況,并將感知情況進(jìn)行登記上報。

通過上述物聯(lián)網(wǎng)采集技術(shù)的應(yīng)用,實現(xiàn)了各工藝

環(huán)節(jié)質(zhì)量信息和工藝控制參數(shù)的采集,整體數(shù)據(jù)采集

技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

2.2 質(zhì)量數(shù)據(jù)采集過程

在實際的數(shù)據(jù)采集服務(wù)實現(xiàn)中,首先由收儲倉管

員根據(jù)調(diào)撥單號,通過物料管理客戶端對來料產(chǎn)地、

品種、等級等報道信息和堆位信息進(jìn)行登記。然后,

通過安裝在原煙堆位上的傳感器將原煙存儲過程中的

溫、濕度進(jìn)行實時監(jiān)測,并將監(jiān)測信息以一定的頻次

上傳至信號采集器,由采集器將獲取的溫、濕度信息

上傳至服務(wù)器。

當(dāng)原煙進(jìn)入分選業(yè)務(wù)階段前,調(diào)度管理系統(tǒng)將按

配方需求下達(dá)分選批次計劃,并同步下達(dá)分選技術(shù)指

圖1 質(zhì)量體系架構(gòu)圖

圖2 數(shù)據(jù)采集技術(shù)架構(gòu)圖

第114頁

108

中阿科技論壇 2023年第4期

標(biāo)和要求,原煙倉儲管理員根據(jù)接收的分選批次進(jìn)行

原煙出庫操作,分選管理員在接收到出庫原煙后根據(jù)

分選批次和分選技術(shù)方案要求進(jìn)行分選作業(yè),本流程

產(chǎn)生的出庫信息和選后等級將由業(yè)務(wù)管理人員在物料

管理客戶端進(jìn)行登記,物流數(shù)據(jù)通過分選批次的關(guān)聯(lián)

從而實現(xiàn)可追溯管理。

選后半成品將被裝入貼有RFID標(biāo)簽的煙框進(jìn)行存

儲。RFID標(biāo)簽中通過手持PDA寫入半成品的產(chǎn)地、品種、

選后等級和堆位等信息,并通過傳感器以原煙同樣的

方法實現(xiàn)半成品溫、濕度信息采集。

當(dāng)調(diào)度管理系統(tǒng)下達(dá)加工批次計劃后,半成品倉

管員根據(jù)加工批次的要求進(jìn)行出庫作業(yè)。出庫的過程

中通過手持PDA對煙框上的RFID標(biāo)簽進(jìn)行掃描,以實

時上傳半成品出庫信息。復(fù)烤加工管理員同樣根據(jù)加

工批次的要求對出庫的半成品進(jìn)行接收并完成投料生

產(chǎn),所有的物流信息通過加工批次的關(guān)聯(lián),實時完成

登記。

生產(chǎn)車間根據(jù)作業(yè)計劃實施加工任務(wù)。投料量、

工藝水分、溫度、氣壓等工藝參數(shù)和打機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)等設(shè)備

運(yùn)行參數(shù)通過下位PLC控制系統(tǒng)進(jìn)行實時獲取,數(shù)據(jù)采

集服務(wù)器通過OPC接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步接收和存儲。對

于復(fù)烤加工過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)采集,質(zhì)量管理部將對

每個班組下達(dá)質(zhì)量檢測任務(wù),檢測人員按任務(wù)要求的

頻率和采樣點(diǎn)對生產(chǎn)過程中的物料進(jìn)行實地采樣并完

成檢測,樣品水分和溫度檢測結(jié)果將通過布拉本德檢

測儀內(nèi)置的FTP服務(wù)器進(jìn)行自動采集并完成數(shù)據(jù)解析和

表1 質(zhì)量數(shù)據(jù)采集項綜合匯總表

工藝環(huán)節(jié) 采集類型 采集項 采集方式

原煙收儲 煙葉屬性 產(chǎn)地、品種、等級 掃碼讀取

原煙質(zhì)量 溫度、濕度 傳感器

煙葉分選 分選批次 選前和選后產(chǎn)地、品種、選后等級 RFID

分選質(zhì)量 雜物、等級合格率、部位合格率 人工輸入

備料暫存 選后質(zhì)量 溫度、濕度 傳感器

復(fù)烤加工

備料質(zhì)量 原煙含梗率 FPT服務(wù)

備料質(zhì)量 切斷率 FPT服務(wù)

加工質(zhì)量

>6.35 mm葉片率 FPT服務(wù)

>2.36 mm葉片率 FPT服務(wù)

>2.36 mm葉片率 FPT服務(wù)

葉含梗率 FPT服務(wù)

梗含葉率 FPT服務(wù)

涼房水分 FPT服務(wù)

涼房溫度 FPT服務(wù)

機(jī)尾溫度 FPT服務(wù)

機(jī)尾水分 FPT服務(wù)

碎片溫度 FPT服務(wù)

碎片水分 FPT服務(wù)

煙梗水分 FPT服務(wù)

煙梗溫度 FPT服務(wù)

碎煙水分 FPT服務(wù)

碎煙溫度 FPT服務(wù)

工藝參數(shù)

一潤出口水分 OPC接口

一潤出口溫度 OPC接口

二潤出口水分 OPC接口

二潤出口溫度 OPC接口

打葉風(fēng)分質(zhì)量 體感

烤機(jī)出口片煙質(zhì)量 體感

碎煙復(fù)烤質(zhì)量 體感

烤片機(jī)出口溫度 OPC接口

烤片機(jī)出口水分 OPC接口

冷卻機(jī)水分 OPC接口

冷卻機(jī)溫度 OPC接口

物料流量 OPC接口

打機(jī)轉(zhuǎn)速 OPC接口

一潤水、汽、氣壓力 OPC接口

二潤水、汽、氣壓力 OPC接口

烤片水、汽、氣壓力 OPC接口

加工批次 成品等級 調(diào)度系統(tǒng)接口

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成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

存儲。

對于需要通過體感檢測的質(zhì)量采集項,由巡檢員

完成接到的質(zhì)量檢測任務(wù)后,通過移動手機(jī)客戶端對

質(zhì)量信息進(jìn)行登記和上傳。

3 生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計分析平臺的應(yīng)用

3.1 實現(xiàn)過程質(zhì)量預(yù)警

在質(zhì)量管理客戶端系統(tǒng)中針對質(zhì)檢項配置預(yù)警閾

值或條件對實時上傳的質(zhì)量信息進(jìn)行對比,一旦發(fā)現(xiàn)

質(zhì)量異常,系統(tǒng)可自動發(fā)布質(zhì)量異常預(yù)警,協(xié)助質(zhì)量

管理員更及時、更便捷地捕捉質(zhì)量異常信息,從而更

高效地規(guī)避質(zhì)量事故風(fēng)險。

3.2 實現(xiàn)煙葉全生命周期質(zhì)量監(jiān)控和跟蹤追溯

在打葉復(fù)烤加工過程中,依托數(shù)據(jù)采集平臺和網(wǎng)

絡(luò)傳輸平臺對生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時精確存儲、

關(guān)聯(lián)和傳遞,以仿真的形式對生產(chǎn)過程質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行

監(jiān)控,并通過加工批次和分選批次的關(guān)聯(lián),建立以批

次信息為最小溯源粒度的質(zhì)量追溯體系,對煙葉的全

生命周期進(jìn)行質(zhì)量和物料信息跟蹤,完整再現(xiàn)每批煙

葉在倉儲和加工過程中的物流和質(zhì)量信息,實現(xiàn)復(fù)烤

各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的可查可追。

3.3 差異顯著性分析

利用統(tǒng)計學(xué)中的方差分析,可對煙葉屬性和工藝

參數(shù)與煙葉質(zhì)量之間的差異顯著性進(jìn)行分析,以確定

其對煙葉質(zhì)量指標(biāo)的差異顯著水平,輔助質(zhì)量管理員

制定更合理的質(zhì)量控制決策[8]。例如,需要分析原煙產(chǎn)

地差異對片煙還原糖含量影響的顯著性,可以在質(zhì)量

信息庫中選取各個產(chǎn)地的樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析。選

取每個產(chǎn)地對應(yīng)的10個檢測樣品還原糖含量,如表2所

示。

定義顯著性水平α=0.05,通過單因素方差分析可

得結(jié)果如表3所示。

從方差分析結(jié)果表可以看出,由于F=21.981 82>

F0.05=2.246 408,所以產(chǎn)地對煙葉還原糖含量的影響顯著。

3.4 質(zhì)量相關(guān)性分析

利用統(tǒng)計學(xué)中線性回歸算法,通過分析質(zhì)量檢測

項和影響因素之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性,可得出兩者間存在

的關(guān)系強(qiáng)度。例如,需要分析片煙水分與烤片機(jī)出口

溫度之間是否存在顯著性相關(guān)關(guān)系,只需在質(zhì)量信息

庫中取出兩者真實的樣品數(shù)據(jù)。其中10個樣品數(shù)據(jù)如

表4所示。

表2 方差分析樣品表

序號 麒麟 沾益 馬龍 保山 大理 楚雄 普洱

1 19.30 21.91 21.25 22.75 27.41 21.95 16.09

2 20.80 19.15 16.53 18.74 24.19 25.23 16.31

3 21.71 21.11 18.56 21.81 26.04 21.23 16.13

4 18.27 19.45 11.48 22.59 27.55 24.20 16.57

5 22.28 18.74 22.20 19.62 26.61 22.56 15.77

6 21.40 21.88 22.70 22.44 27.45 22.01 15.81

7 16.89 21.09 22.87 24.83 26.53 18.82 16.19

8 22.67 22.64 20.51 18.41 27.55 16.51 15.36

9 21.16 17.83 21.65 19.95 27.66 20.75 16.16

10 18.39 18.80 17.10 22.23 25.55 21.45 16.79

表3 單因素方差分析結(jié)果表

差異源 SS df MS F P-value F crit

組間 592.1302 6 98.68837 21.98182 9.13E-14 2.246408

組內(nèi) 282.8414 63 4.489545

總計 874.9716 69

表4 相關(guān)性分析樣品表

項目 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

片煙水分 11.63 11.43 11.55 12.15 11.69 11.59 11.05 11.84 11.65 11.62

烤片機(jī)出口溫度 44.37 49.23 50.85 51.46 39.09 47.24 42.75 41.53 46.15 53.53

根據(jù)相關(guān)系數(shù)計算公式:

式中,x表示烤片機(jī)出口溫度,y表示片煙水分。

可計算得到相關(guān)系數(shù)約為0.19。

實際的r取值在[-1,1]之間,相關(guān)程度可分為幾個

區(qū)間。當(dāng)|r|≥0.8時,視為高度相關(guān);當(dāng)0.5≤|r|≤0.8時,

視為中度相關(guān),當(dāng)0.3≤|r|≤0.5時,視為低度相關(guān),當(dāng)

|r|≤0.3時,視為不相關(guān)。所以,根據(jù)兩者的相關(guān)性分析

結(jié)果可得,烤片機(jī)出口溫度和片煙水分之間可視為不

相關(guān)。在評估過程中,兩者之間的相關(guān)關(guān)系的顯著性

還需根據(jù)實際的生產(chǎn)過程進(jìn)行顯著性檢驗。

3.5 質(zhì)量預(yù)測評估

利用統(tǒng)計學(xué)中的一元線性回歸分析,將質(zhì)量影響

r

n x x n y y

n xy x y

y x

n x x

n x y x y

o y x

R

y y

y y 1

^ ^ ^

^

^

^

^ ^

i i

i

n

i i

n

i

i

n

i i i

n

i i

n

i

i

i i

2 2 2 2

0 1

1

1

2

1

2

1 1 1

1

2

2

2

0 1

$

b b

b

b b

b b

R R R R

R R = - -

-

= +

= -

-

= -

= - -

-

= =

= = =

- -

-

/

/ /

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_

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h ^

i

i

j

h

D e m o

第116頁

110

中阿科技論壇 2023年第4期

因素和檢測項目之間的相關(guān)關(guān)系通過數(shù)學(xué)表達(dá)式描述

出來,并利用該表達(dá)式對質(zhì)量項的值進(jìn)行預(yù)測評估。

對于具有線性關(guān)系的兩個變量,可以用一個線性

方程來表示它們之間的關(guān)系,該線性方程在統(tǒng)計學(xué)中

稱為回歸模型。回歸模型可以表示為:

上述方程的解為:

并利用判定系數(shù)R2

來表示回歸方程對預(yù)測數(shù)據(jù)的

擬合程度,其計算公式為:

R2

取值范圍在[0,1],R2

越接近1表示利用該回歸

模型預(yù)測數(shù)據(jù)擬合程度越好,預(yù)測結(jié)果越具有效性[9]。

在實際的預(yù)測模型的建立中,只需從質(zhì)量信息庫

里取出檢測項和其對應(yīng)的影響因素的樣本,利用上述

公式計算出, 、 和R2

的值,便可獲取二者的一元線

性回歸模型,并通過模型對質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測。

4 結(jié)語

通過基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的煙葉復(fù)烤生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計分

析平臺的設(shè)計與實現(xiàn),可有效提升煙葉復(fù)烤生產(chǎn)中質(zhì)

量管理的信息化水平。在后續(xù)分析應(yīng)用中,可充分利

用已獲得的質(zhì)量數(shù)據(jù),檢驗并優(yōu)化分析模型,并結(jié)合

大數(shù)據(jù)挖掘分析方法,建立更加完善的質(zhì)量分析及管

理體系,實現(xiàn)復(fù)烤加工“精益生產(chǎn)”管理,提升煙葉

均質(zhì)化加工純凈化生產(chǎn)水平。

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[9]蔡峰,劉太昂,張朝平,等.基于近紅外數(shù)據(jù)預(yù)測

煙 草 淀 粉 含 量 的GA-SVR模 型[J].計 算 機(jī) 與 應(yīng) 用 化

學(xué),2014,31(8):969-971.

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D e m o

Study on the Design of a Statistical Analysis Platform for Tobacco

Re-drying Quality Based on Internet of Things(IoT)

Cui Yajuan1

, He Rongjiao2

, Fan Mengshi2

, Xu Chengkun2

, Wang Yinyying2

, Ye Xuehua2

, Wang Ruiqi1

, Shan Shan1

(1.Qujing Cigarette Factory, Hongyun Honghe Tobacco Co, Ltd, Qujing 655000;2.Re-drying Workshop, Qujing Tianfu

Tobacco Re-drying Co, Ltd, Qujing 655000)

Abstract: With the continuous advancement of the Internet, human beings have ushered in the era of IoT. The State Tobacco

Monopoly Administration has issued the“Internet+”Plan of Action, aiming to promote the comprehensive integration of the industry and

the Internet. As a key link of the tobacco industry, the homogenization level of the finished products of the redrying process plays a key role

in the batch formula of cigarettes and fundamentally affects the quality of cigarettes. Enhancing information collection capability and data

analysis will effectively improve the quality of tobacco redrying, which in turn will boost the raw material supply of the whole industrial chain.

Based on IoT technology, this research proposes a statistical analysis model which integrates automatic quality data collection and efficient

storage technology and big data analysis methods to study the impact of raw material variation indexes and processing on the quality of

finished products, aiming to achieve the homogenization of tobacco re-drying and strengthen the refined management of related enterprises.

Key words: Internet of things; Data interface; Quality statistics; Analysis model; Tobacco re-drying

(校對:郭雁華 楊艷佩)

第117頁

111

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

在虛擬現(xiàn)實交互技術(shù)發(fā)展下,用戶需要在虛擬環(huán)

境中行動和交互,而人的身體在場是虛擬現(xiàn)實空間中

最重要的特性之一,是獲得虛擬場景參與感的基本條

件之一。具身認(rèn)知理論向我們提供了研究虛擬現(xiàn)實交

互設(shè)計的新視角,為進(jìn)一步研究虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計奠

定了研究理論基礎(chǔ),從而優(yōu)化用戶在虛擬環(huán)境中的體

驗感。

1 具身認(rèn)知與虛擬現(xiàn)實交互

1.1 具身認(rèn)知理論

具身認(rèn)知理論,即身體是認(rèn)知主體的認(rèn)知心理學(xué)

觀點(diǎn)。該理論認(rèn)為心智和認(rèn)知不是獨(dú)立于身體的封閉

活動,它源于認(rèn)知與世界的相互作用,身體在認(rèn)知過

程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。認(rèn)知依賴于身體的體驗,而體

驗源自具有特殊知覺和運(yùn)動能力的身體。記憶、思維

和語言等交織在一起的認(rèn)知活動,表現(xiàn)為認(rèn)知過程被

身體決定,認(rèn)知內(nèi)容由身體提供,認(rèn)知方式是身體嵌

入的基本特征。具身認(rèn)知理論強(qiáng)調(diào)認(rèn)知的產(chǎn)生與發(fā)展

是以身體結(jié)構(gòu)和身體與環(huán)境的互動為基礎(chǔ),身體的運(yùn)

動方式對認(rèn)知過程產(chǎn)生直接和明顯的影響。知覺、記

憶和抽象思維等認(rèn)知活動都是由自己的身體開始的,

身體是學(xué)習(xí)和記憶的主體。概念隱喻理論(CMT)、

知覺符號理論(PPS)和感知運(yùn)動模擬隱喻理論(SSM)

是目前具身認(rèn)知理論研究的主要方向[1]。學(xué)界對于具身

認(rèn)知的理解達(dá)成了很多共識,主要內(nèi)容歸納為:(1)

感知覺的體驗直接影響認(rèn)知過程;(2)運(yùn)動通道是大

腦與身體通向認(rèn)知的重要連接通道;(3)認(rèn)知依賴具

體情境,腦神經(jīng)系統(tǒng)、身體和環(huán)境三者嵌套組成了人

的動態(tài)認(rèn)知系統(tǒng)。具身認(rèn)知理論對傳統(tǒng)認(rèn)知科學(xué)提出

了多重挑戰(zhàn),它以身心一體論為基礎(chǔ),認(rèn)為身體是認(rèn)

知的載體,調(diào)節(jié)著認(rèn)知的動機(jī)與判斷,限制著認(rèn)知的

特征與范圍,并且認(rèn)知具有社會性[2]。

1.2 虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計

虛擬現(xiàn)實是基于計算機(jī)技術(shù)生成與一定范圍真

實環(huán)境在多通道方面類似的數(shù)字環(huán)境,其典型特征為

“3I”,即沉浸感(Immersion)、交互性(Interaction)

和構(gòu)想性(Imagination)[3]。交互設(shè)計是通過相關(guān)隱喻

將用戶行為和狀態(tài)(輸入)轉(zhuǎn)變成計算機(jī)能夠理解的

語言,并且把計算機(jī)的行為和狀態(tài)(輸出)轉(zhuǎn)化為用

戶能夠理解操作的語言,通過界面反饋給用戶。三維

交互是虛擬現(xiàn)實最重要的交互方式,三維用戶界面是

虛擬現(xiàn)實人機(jī)交互最主要的界面形式,在虛擬現(xiàn)實交

互中用戶依賴于交互任務(wù)。虛擬現(xiàn)實中的人機(jī)交互設(shè)

計需要考慮新的輸入組件、輸出顯示和交互隱喻,其

研究的基本問題包含界面范式、交互任務(wù)分析、主要

交互設(shè)備以及如何實現(xiàn)交互任務(wù)的交互技術(shù)等[4]。

1.3 具身認(rèn)知與虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計

虛擬現(xiàn)實利用計算機(jī)圖形構(gòu)成的三維數(shù)字模型生

成一個虛擬世界,用戶通過視覺、聽覺、觸覺等感官

的模擬,沉浸到該環(huán)境及事物的內(nèi)在變化中[5]。體驗開

始于身體通過各種感知和工具延伸到環(huán)境中去[6]。在

電影制作中,虛擬現(xiàn)實交互技術(shù)改變了傳統(tǒng)的觀影模

式,用戶從被動體驗轉(zhuǎn)向主動交互,讓觀眾在虛擬場

具身認(rèn)知視角下虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計影響因素研究

呂家姍

(西安科技大學(xué),陜西 西安 710054)

摘要:在虛擬現(xiàn)實環(huán)境中,交互設(shè)計是用戶參與感的重要來源之一。具身認(rèn)知理論強(qiáng)調(diào)了身體在認(rèn)知中的關(guān)

鍵作用,說明了身體、大腦和環(huán)境所組成的動態(tài)認(rèn)知系統(tǒng),為虛擬環(huán)境的交互設(shè)計提供理論參考。本文從具身認(rèn)

知的視角探索了虛擬現(xiàn)實環(huán)境中交互設(shè)計的設(shè)計層次,從具身認(rèn)知層、具身行為層、情感體驗層三個層次進(jìn)行分

析,并通過問卷調(diào)查探究了虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計對用戶具身認(rèn)知的影響。試驗結(jié)果證明:交互界面因素與本體性、

圖式性因素相關(guān)性顯著;人機(jī)交互因素與可供性因素相關(guān)性顯著。

關(guān)鍵詞:具身認(rèn)知;虛擬現(xiàn)實;交互設(shè)計

中圖分類號:TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2023-02-06

作者簡介:呂家姍(1997— ),女,碩士研究生,研究方向為設(shè)計學(xué)工業(yè)設(shè)計方向。

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112

中阿科技論壇 2023年第4期

景中與虛擬人物獲得感同身受的體驗,從而增強(qiáng)觀眾

參與度和創(chuàng)造力[7]。

2 基于具身認(rèn)知的虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計層次及特征

虛擬現(xiàn)實技術(shù)作為沉浸式技術(shù),提高了內(nèi)容表達(dá)

的沉浸感和互動性,但同時也產(chǎn)生了諸如“幽靈效應(yīng)”

等問題。人所具備的身體與空間交互經(jīng)驗,為交互設(shè)

計提供了依據(jù)。本文根據(jù)具身認(rèn)知相關(guān)理論,提出基

于具身認(rèn)知的虛擬現(xiàn)實影響交互設(shè)計框架,把虛擬現(xiàn)

實交互設(shè)計劃分為具身感知層、具身行為層、情感體

驗層三個層次。并提出每個層次的特性:具身感知層

以本體性為特征;具身行為層以可供性和圖式性為特

征;情感體驗層以情感性為特征。

2.1 具身感知層——本體性

人們在虛擬世界中通過虛擬化身與外界進(jìn)行互

動,會經(jīng)歷虛擬身份與現(xiàn)實身份之間的張力以及虛擬

世界內(nèi)部的身份認(rèn)同張力這兩個突出的問題。用戶是

利用環(huán)境、用人體的姿勢和身體語言來表達(dá)的。根據(jù)

身體意向(Body Image)理論,人類通過感知自己的

身體形成了自我與外界分離的意識,自我與外界的相

對位置及知覺反饋形成了主體的自我意識。除了人對

自己三維身體的認(rèn)知外,認(rèn)同是經(jīng)典的社會認(rèn)同理論

(Social Identity Theory)的核心,而身份認(rèn)同則是其中

的重要組成部分[8]。虛擬現(xiàn)實體驗中佩戴VR眼鏡的作

用是由于用戶的正常視角發(fā)生了變化,需要知道自己

虛擬化身(Avatar)的形態(tài),也需要對應(yīng)和調(diào)節(jié)自己的

動作和行動方式,以轉(zhuǎn)變對自己身體的感知和行為,

相信自己在虛擬空間中的存在也同樣真實可靠。拉康

的鏡像理論也表明了在鏡像階段主體所形成的認(rèn)知過

程是認(rèn)同的根源,是關(guān)于自我的構(gòu)成與本質(zhì)以及自我

認(rèn)同的不可替代的形成過程,且對人們認(rèn)識人類生活

過程中主體的發(fā)展有持續(xù)的影響[9]。

2.2 具身行為層

人通過身體體驗及活動逐漸對世界形成了認(rèn)知。

用戶進(jìn)行自然交互的前提就是了解如何行走、抓取物

體、觀察環(huán)境,就像現(xiàn)實生活中一樣,用戶幾乎不需

要學(xué)習(xí)具體的東西。用戶在虛擬現(xiàn)實交互體驗的時候,

通常會觀察自己的手部,然后會進(jìn)行手部動作,再去

觀察身體其他部分,用戶會開始把視覺和主體感知聯(lián)

系起來,身體動作能夠和行為匹配起來,用戶的臨場

感和沉浸感會得到強(qiáng)化。而這一階段特征主要是圖式

性和可供性。

2.2.1 圖式性

身體圖式指一種重復(fù)出現(xiàn)在人類秩序性活動中的

模式、形狀和規(guī)律。他們是具有意義的結(jié)構(gòu),作用于

人類在空間中的身體移動、對物體的操作和知覺的交

互之中。設(shè)計師通過利用物理環(huán)境類比,模擬用戶與

設(shè)計產(chǎn)物的互動行為,找到與物理環(huán)境相對應(yīng)的映射

關(guān)系,運(yùn)用使用者對現(xiàn)實產(chǎn)物的普遍認(rèn)知,將現(xiàn)實產(chǎn)

物的使用行為對應(yīng)到虛擬世界的產(chǎn)物中,令設(shè)計產(chǎn)物

喚起用戶的認(rèn)知行為[10]。

2.2.2 可供性

虛擬現(xiàn)實環(huán)境對用戶的注意力引導(dǎo)和用戶注意力

分配提出挑戰(zhàn),可以使用視覺引導(dǎo),也可以使用聲場

技術(shù)對用戶進(jìn)行音源方位的引導(dǎo)。交互設(shè)計中交互對

象的可供性要素可以從交互圖式中進(jìn)行分析,包括交

互空間對用戶的移動引導(dǎo)和交互對象對于用戶的注意

和功能引導(dǎo),為用戶提供交互意圖,促進(jìn)用戶主動與

環(huán)境交互,以增加用戶在交互過程中的參與度[11]。

2.3 情感體驗層——情感性

情感屬于一種具身認(rèn)知,大腦和身體對情感的作

用是雙向的,由臟器傳入大腦的反饋對情感體驗和隨

后的社會行為有很大影響。用戶以不同維度表達(dá)主體

意識,通過用戶自身行動帶來深層次的情感沉浸以投

入體驗中。情感作為一種心理狀態(tài)以身體反應(yīng)為先,

并且無法否認(rèn)先前有用的認(rèn)知經(jīng)驗是由相關(guān)的感覺運(yùn)

動系統(tǒng)產(chǎn)生的。具身情感是利用先前存在的知識經(jīng)驗

在多個系統(tǒng)內(nèi)同時對發(fā)生的情緒信息進(jìn)行評價,是身

體系統(tǒng)與情緒信息協(xié)同的結(jié)果。

3 研究假設(shè)與模型

3.1 研究概念的測度

本研究根據(jù)具身認(rèn)知的四個特征——本體性、可

供性、圖式性和情感性進(jìn)行具身認(rèn)知量表的設(shè)計。VR

社交平臺中本體性是指用戶是否認(rèn)為自身處于虛擬世

界中及能不能適應(yīng)虛擬環(huán)境;VR社交平臺中圖式性是

指用戶能否利用自己在物理世界的認(rèn)知映射在虛擬世

界;VR社交平臺中可供性是指用戶是否對近身事物更

加敏感,即會不會被周遭的場景和際遇所吸引并與虛

擬世界進(jìn)行互動;VR社交平臺中情感性指用戶能否將

自己的情感映射于虛擬化身及虛擬環(huán)境中。

本研究根據(jù)VR交互設(shè)計的三個方面——交互界

面、交互任務(wù)和人機(jī)交互,進(jìn)行VR交互設(shè)計量表的設(shè)

計。VR交互設(shè)計中交互界面是包括界面設(shè)計、界面布

局和界面邏輯對用戶具身認(rèn)知的影響;VR交互設(shè)計中

交互任務(wù)是包括選擇/操縱、導(dǎo)航和系統(tǒng)控制/命令對用

戶具身認(rèn)知的影響;VR交互設(shè)計中人機(jī)交互是包括交

互自由度、交互方式、捕捉方式、多通道交互及反饋

對用戶具身認(rèn)知的影響。

3.2 理論假設(shè)提出

黃薇等(2023)基于具身認(rèn)知理論研究了交互界

面適老化設(shè)計策略,推出具身認(rèn)知需求及界面設(shè)計需

第119頁

113

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

求,認(rèn)為從具身認(rèn)知視角出發(fā)的交互設(shè)計方式有效匹

配老年用戶的認(rèn)知能力[12]。本研究假設(shè)交互界面對具

身認(rèn)知各維度均有正向影響,并提出假設(shè)H1、H4、

H7、H10;交互任務(wù)是連接用戶與虛擬環(huán)境的橋梁,

本研究假設(shè)交互任務(wù)對具身認(rèn)知各維度均有正向影

響,并 提 出 假 設(shè)H2、H5、H8、H11。KEYSAR及GAO

等研究了不同的交互手勢會對用戶情感認(rèn)知造成不同

影響[13-14];王新燕基于具身認(rèn)知理論,進(jìn)一步研究了觸

屏環(huán)境下交互手勢對于用戶情感認(rèn)知造成的影響[15],

本研究假設(shè)人機(jī)交互對具身認(rèn)知各維度有正向影響,

提出假設(shè)H3、H6、H9、H12。綜上所述,VR交互設(shè)計

對用戶具身認(rèn)知各維度的影響假設(shè)如表1所示。

4 實驗設(shè)計

本實驗研究主要研究VR 交互設(shè)計三個維度——交

互界面、交互任務(wù)、人機(jī)交互與具身認(rèn)知五個維度——

本體性、可供性、圖式性、情感性的影響因素研究。

實驗材料選取《VRChat》,這個游戲是一款大型

多人線上虛擬現(xiàn)實游戲,是VR技術(shù)在社交領(lǐng)域的探

索?!禫RChat》營造了一個虛擬世界,人們可以通過

虛擬化身(Avatar)在虛擬空間中與他人聊天、看電影、

打游戲等。用戶可以自主創(chuàng)造虛擬世界或地圖,可以

搭建社區(qū)并邀請其他用戶進(jìn)入線上活動。

本次研究實驗被試通過招募及邀請,要求被試填

寫問卷和參與訪談。參與本次實驗的被試人數(shù)有47名;

關(guān)于性別,男性占比為63%,女性占比為37%;年齡從

20 ~ 45歲排布,調(diào)研對象主要是有至少體驗過3次VR

內(nèi)容的學(xué)生和上班族。所有被試要求在指定場地玩VR

社交平臺《VRChat》50分鐘作為實驗時間。發(fā)放了47

份問卷,最后確認(rèn)44份有效問卷被用于統(tǒng)計分析。問

卷數(shù)據(jù)在Excel中插入和編碼,然后導(dǎo)入SPSS中進(jìn)行數(shù)

據(jù)分析。

5 數(shù)據(jù)分析

本節(jié)使用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件對樣本的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)

行信度分析,檢驗問卷數(shù)據(jù)的效度。對VR交互設(shè)計因

素與具身認(rèn)知的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,并通過多元

回歸分析等方法進(jìn)行變量的因果關(guān)系探索,對研究假

設(shè)進(jìn)行檢驗。

5.1 信度分析

本研究采用問卷信度分析常用的克隆巴赫α系

數(shù),臨界點(diǎn)選取參考榮泰生(2012)[16],即α系數(shù)小于

0.35為信度較差,介于0.35至0.7之間信度尚可接受,α

大于等于0.7信度較高。VR交互設(shè)計維度中,交互界面

因素和人機(jī)交互因素α值分別為0.726和0.877,均大于

0.7,說明問卷信度較高;交互任務(wù)因素α值為0.679,

且數(shù)值介于0.6到0.7之間,說明問卷信度尚可接受。均

可以繼續(xù)進(jìn)行效度分析;具身認(rèn)知維度中,情感性因

素α值為0.909,且大于0.7,說明問卷信度較高;本體

性因素、圖式性因素、可供性因素α值分別為0.643、

0.668和0.576,數(shù)值均介于0.7到0.35之間,說明問卷信

度尚可接受。均可以繼續(xù)進(jìn)行效度分析。

5.2 效度分析

本研究的效度檢驗先利用KMO和Bartlett球形度檢

驗,再利用因子分析。此外,適合開展因子分析的前

提是變量各維度的KMO值都必須大于0.5。

VR交 互 設(shè) 計 因 素KMO值 為0.74,顯 著 性 小 于

0.005,且全部題項則在單個維度上的載荷高于0.5,屬

于有效題項,通過效度檢驗,保留?;诜治?,Q1、

Q2、Q3屬于VR交互設(shè)計維度1,根據(jù)調(diào)研內(nèi)容,可以

知道VR交互設(shè)計維度1為交互界面維度;Q4、Q5、Q6

屬于VR交互設(shè)計維度2,根據(jù)調(diào)研內(nèi)容,可以知道VR

交互設(shè)計維度2為交互任務(wù)維度;Q7、Q8、Q9、Q10、

Q11屬于VR交互設(shè)計維度3,根據(jù)調(diào)研內(nèi)容,可以知道

VR交互設(shè)計維度3為人機(jī)交互維度。

具身認(rèn)知因素KMO值為0.915,顯著性小于0.005,

且全部題項則僅僅在單個維度上的載荷高于0.5,屬于

有效題項,通過了效度檢驗,保留?;谝陨先糠?/p>

析,Q12、Q14屬于具身認(rèn)知維度1,根據(jù)調(diào)研內(nèi)容,可

以知道具身認(rèn)知維度1為本體性;Q15、Q16屬于具身

認(rèn)知維度2,根據(jù)調(diào)研內(nèi)容,可以知道具身認(rèn)知維度2

為圖式性;Q17、Q18屬于具身認(rèn)知維度3,根據(jù)調(diào)研內(nèi)

容,可以知道具身認(rèn)知維度3為可供性;Q19、Q20屬于

具身認(rèn)知維度4,根據(jù)調(diào)研內(nèi)容,可以知道具身認(rèn)知維

度4為情感性。

5.3 VR交互因素對VR具身認(rèn)知的影響

5.3.1 VR交互設(shè)計因素與具身認(rèn)知的相關(guān)性分析

為了證明VR環(huán)境交互設(shè)計因素中的交互界面、交

互任務(wù)和交互設(shè)計與具身體驗的本體性、情境性、可

供性、圖式性和情感性之間的關(guān)系,將數(shù)據(jù)納入SPSS

進(jìn)行相關(guān)分析,相關(guān)性分析結(jié)果如表2所示。

表1 VR交互設(shè)計對具身認(rèn)知的影響假設(shè)

代碼 假設(shè)內(nèi)容

H1 交互界面對本體性有顯著正向影響

H2 交互任務(wù)對本體性有顯著正向影響

H3 人機(jī)交互對本體性有顯著正向影響

H4 交互界面對可供性有顯著正向影響

H5 交互任務(wù)對可供性有顯著正向影響

H6 人機(jī)交互對可供性有顯著正向影響

H7 交互界面對圖式性有顯著正向影響

H8 交互任務(wù)對圖式性有顯著正向影響

H9 人機(jī)交互對圖式性有顯著正向影響

H10 交互界面對情感性有顯著正向影響

H11 交互任務(wù)對情感性有顯著正向影響

H12 人機(jī)交互對情感性有顯著正向影響

第120頁

114

中阿科技論壇 2023年第4期

以上的相關(guān)性分析也為后續(xù)的影響因素研究提供

了依據(jù)和保證。首先,交互設(shè)計量表與具身認(rèn)知量表

在0.05級別相關(guān)性顯著。其次,交互界面與本體性、圖

式性在0.05級別相關(guān)性顯著;人機(jī)交互與可供性在0.01

級別相關(guān)性顯著;情感性與交互設(shè)計各因素?zé)o相關(guān)性

顯著。

5.3.2 VR交互設(shè)計因素與具身認(rèn)知的回歸分析

VR環(huán)境中具身認(rèn)知下的本體性作為因變量,VR交

互設(shè)計因素交互界面維度及交互設(shè)計為自變量, 以上

的回歸分析的結(jié)論可以整理成表3。

表2 VR交互設(shè)計因素與具身認(rèn)知的相關(guān)性分析

交互界面 交互任務(wù) 交互設(shè)計 交互設(shè)計量表 本體性 可供性 圖式性 情感性 具身認(rèn)知量表

交互界面 1

交互任務(wù) 0.265 1

交互設(shè)計 0.164 0.344* 1

交互設(shè)計量表 0.554** 0.299* 0.764** 1

本體性 0.307* 0.195 0.290 0.351* 1

可供性 0.186 0.198 0.437** 0.225 0.259 1

圖式性 0.308* 0.178 0.161 0.218 0.360* 0.113 1

情感性 0.142 0.028 0.054 0.047 0.324* 0.208 0.237 1

具身認(rèn)知量表 0.349* 0.214 0.337* 0.309* 0.755** 0.556** 0.614** 0.712** 1

注:**在 0.01 級別(雙尾),相關(guān)性顯著;*在 0.05 級別(雙尾),相關(guān)性顯著。

表3 VR交互設(shè)計因素與具身認(rèn)知的相關(guān)性分析

模型 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)

t

顯著性 VIF B 標(biāo)準(zhǔn)錯誤 貝塔

(常量) 17.962 5.381 3.338 0.002

交互界面 2.338 1.095 0.302 2.135 0.039 1.028

人機(jī)交互 1.641 0.808 0.287 2.030 0.049 1.028

R2 0.202

F 5.191

P 0.010b<0.05

因變量:具身認(rèn)知量表

本次線性回歸模型的擬合度R2=0.202,表示VR

交互設(shè)計維度中交互界面設(shè)計和人機(jī)交互維度這兩

個變量對回歸方程有20.2%的解釋力;兩個變量之間

不存在多重共線性,VIF全部小于5;回歸方程顯著,

F=5.191,P<0.05,代表著兩個自變量中至少有一個可

以顯著影響因變量滿意度;交互界面可以顯著正向影

響用戶具身認(rèn)知(β=2.338>0,P<0.05);人機(jī)交

互可以顯著正向影響用戶具身認(rèn)知(β=1.641>0,P

<0.05);變量之間得出如下的回歸方程:具身認(rèn)知

=17.962+2.338×交互界面+1.641×人機(jī)交互。

5.4 研究結(jié)果

在VR平臺交互設(shè)計因素對具身認(rèn)知體驗因素的影

響研究中,交互界面對具身認(rèn)知維度中本體性和圖式

性有顯著正向影響,人機(jī)交互則對具身認(rèn)知維度中可

供性有顯著正向影響。假設(shè)H1,H6,H7成立。

6 討論與展望

本實驗探究了VR交互設(shè)計維度對于具身認(rèn)知各維

度的影響因素,通過以上結(jié)論發(fā)現(xiàn)交互界面對具身認(rèn)

知維度中本體性和圖式性有顯著正向影響,人機(jī)交互

則對具身認(rèn)知各維度中可供性有顯著正向影響。交互

界面和本體性為顯著正相關(guān)。交互界面是用戶在虛擬

空間中發(fā)生交互的主要環(huán)境,因而首先定義了交互界

面作為用戶本體性認(rèn)知很重要的部分。以用戶為中心

進(jìn)行用戶體驗研究來進(jìn)行三維交互界面設(shè)計,加強(qiáng)了

用戶對于自身在虛擬空間行動及能力以達(dá)到增強(qiáng)用戶

本體性認(rèn)知的效果。交互界面與圖式性交互界面是人

近距離能夠接觸交互的部件,所以交互界面和用戶圖

式性的相關(guān)性較高,所以探索虛擬現(xiàn)實環(huán)境中交互界

面的可用性是非常重要的,根據(jù)人習(xí)慣的行為模式、

行為形狀和行為規(guī)律進(jìn)行設(shè)計,體現(xiàn)在人類在空間中

的身體移動、對物體的操作和知覺的交互中,會增強(qiáng)

用戶對于自身在虛擬空間中的認(rèn)知[17]。人機(jī)交互和可

供性為顯著正相關(guān)。人機(jī)交互技術(shù)決定了人在虛擬空

間中的自由度和靈活度。多通道人機(jī)交互方式是更自

然的人機(jī)交互方式,對于用戶認(rèn)知虛擬環(huán)境可供性可

能有很大幫助。例如環(huán)境中有聲音提示,視覺引導(dǎo)用

戶與環(huán)境進(jìn)行交互。用戶也可以通過自身和其他用戶

面部表情和肢體語言感知對方的狀態(tài),然后可以和自

身、環(huán)境和其他用戶進(jìn)行互動,例如,在虛擬空間和

其他用戶擊掌,增強(qiáng)用戶體驗的臨場感和沉浸感。

第121頁

115

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

交互設(shè)計各維度與情感性無明顯正相關(guān),表明用

戶的情感體驗的發(fā)生受到多種因素的影響。情感體驗

的發(fā)生具有一定隨機(jī)性,即情感體驗的強(qiáng)度、持續(xù)時

間和類型可在不同的時間和情境下發(fā)生變化。

三維環(huán)境吸引著觀眾,使觀眾在具身交互過程中產(chǎn)

生認(rèn)知和意義的理解,從而產(chǎn)生具有意義感的體驗[18]。

在以后的研究中,可以更具體地研究用戶在虛擬環(huán)境

中具身認(rèn)知的過程和認(rèn)知的動態(tài)變化過程,分析其對

于交互設(shè)計的影響,更好地提升虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計的

可用性和普適性。研究變量上,為了明確產(chǎn)品迭代方

向,以后將加入用戶滿意度研究變量,進(jìn)行交互設(shè)計

各維度與用戶滿意度相關(guān)性研究及影響因素研究;關(guān)

于具身認(rèn)知維度,用戶體驗的認(rèn)知較為主觀,受到的

影響因素較為復(fù)雜,在以后的研究中,可以以更加準(zhǔn)

確和精細(xì)化的指標(biāo)衡量虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計的用戶體驗

研究。

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Study on the Influencing Factors of Virtual Reality Interaction Design

from the Perspective of Embodied Cognition

Lv Jiashan

(Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054)

Abstract: In virtual reality environments, interaction design is one of the vital sources of user engagement. Embodied cognition

theory emphasizes the key role of the body in cognition and illustrates the dynamic cognitive system composed of the body, brain and

environment, which provides a theoretical basis for interaction design. In view of this, this thesis aims to explore interaction design from

three levels of embodied cognition, embodied behavior and emotional experience, and examines the influence of interaction design on

users’ embodied cognition through a questionnaire. The experimental results indicate that interaction interface is significantly correlated

with the ontological and schematic factors, and so does human-computer interaction and availability.

Key words: Embodied cognition; Virtual reality; Interaction design

(校對:郭雁華 趙一)

第122頁

116

中阿科技論壇 2023年第4期

近二十年來,我國的公路建設(shè)一直處于高速發(fā)展

階段,高速公路路網(wǎng)已基本形成,里程數(shù)躍居全球首

位,長期以來“重建輕養(yǎng)”的問題導(dǎo)致公路養(yǎng)護(hù)任務(wù)

逐年增加,已進(jìn)入大規(guī)模公路養(yǎng)護(hù)時代。高速公路養(yǎng)

護(hù)工作是保障綜合交通、智慧交通、綠色交通和平安

交通的基石。通過開展高速公路標(biāo)準(zhǔn)化巡護(hù)工作,能

夠及時發(fā)現(xiàn)并有效處理道路病害,從而消除高速公路

運(yùn)營的安全隱患。加強(qiáng)道路管養(yǎng)已成為我國道路基礎(chǔ)

設(shè)施發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急,是推動城市精細(xì)化管理的重要

舉措,是我國道路安全和民生發(fā)展的重要保障。

目前,高速公路巡檢工作主要依靠傳統(tǒng)的人工

巡檢方式,巡檢效率低、時效性差,巡檢過程中人員

的安全問題難以保障,由于工作人員技術(shù)水平參差不

齊,難以確保巡檢結(jié)果的真實性、有效性和完整性,

形成的巡檢結(jié)果為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),難以推動道路設(shè)施

精細(xì)化管養(yǎng)[1-3]。

隨著交通領(lǐng)域的迅猛發(fā)展,高速公路的建設(shè)也在

不斷加快,傳統(tǒng)人工巡檢壓力越來越大,已無法滿足

現(xiàn)實需求。針對這一難題,利用無人機(jī)搭載專業(yè)設(shè)備

來協(xié)助進(jìn)行日常巡檢工作的方式得到了業(yè)內(nèi)的高度認(rèn)

可。首先,無人機(jī)機(jī)動性好、飛行速度快且覆蓋范圍

大,不受地形、氣候等因素影響,能夠快速抵達(dá)人力

巡檢無法到達(dá)的位置,大幅提升了巡檢作業(yè)效率,節(jié)

省了成本和時間,有利于更好地保障高速公路安全以

及巡檢人員安全。其次,無人機(jī)適應(yīng)性強(qiáng)、可搭載多

種不同設(shè)備,能夠根據(jù)不同任務(wù)需求靈活調(diào)整部署,

可以通過圖像或視頻等方式實時展示交通動態(tài),并及

時發(fā)現(xiàn)各種道路隱患,便于巡檢人員進(jìn)行維修。同時,

無人機(jī)還能收集大量巡檢數(shù)據(jù)并做進(jìn)一步分析、處理,

為推進(jìn)高速公路巡檢工作的持續(xù)完善提供數(shù)據(jù)支撐。

目前已有部分高速公路管理養(yǎng)護(hù)單位利用無人機(jī)

拍攝路面圖像數(shù)據(jù),通過人工對數(shù)據(jù)進(jìn)一步篩選和辨

識,進(jìn)而確認(rèn)災(zāi)害的位置和類型[4],以此達(dá)到對路面的

特定性養(yǎng)護(hù)和風(fēng)險識別的目的。雖然無人機(jī)作業(yè)相比

傳統(tǒng)人工巡檢方式在效率上有所提高,但仍存在費(fèi)時

費(fèi)力、效率低下現(xiàn)象。據(jù)調(diào)研,無人機(jī)系統(tǒng)平臺開發(fā)

基于無人機(jī)遙感技術(shù)的高速公路綜合巡護(hù)平臺

應(yīng)用研究

劉會會 1

張程程 1

劉奧祥 2

李振杰 3

(1.河南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河南 鄭州 450064;2.河南省交通事業(yè)發(fā)展中心,河南 鄭州 450064;

3.鄭州新圖信息科技股份有限公司,河南 鄭州 450064)

摘要:高速公路養(yǎng)護(hù)工作是保障綜合交通、智慧交通、綠色交通和平安交通的基石。以人工為主的傳統(tǒng)巡檢

方式,存在巡檢效率低、時效性差,巡檢過程中人員的人身安全難有保障,形成的巡檢結(jié)果是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等問

題,難以推動道路設(shè)施精細(xì)化管養(yǎng),很難滿足我國大體量道路的運(yùn)維管養(yǎng)需要?;诖耍疚奶岢鰧⒌涂者b感、

人工智能、大數(shù)據(jù)和GIS等技術(shù)應(yīng)用于道路巡檢養(yǎng)護(hù),搭建基于GIS技術(shù)的高性能云計算平臺,采用基于卷積神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型的自動識別技術(shù),可實現(xiàn)海量遙感數(shù)據(jù)的高速處理和“一張圖”可視化管理,能夠顯著提高高

速公路巡檢與運(yùn)維管理水平。

關(guān)鍵詞:無人機(jī)遙感技術(shù);高速公路;綜合巡護(hù)平臺

中圖分類號:P237 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2023-01-23

基金項目:基于無人機(jī)遙感技術(shù)的高速公路綜合巡護(hù)平臺應(yīng)用研究(2022-ZDXM-007)。

作者簡介:劉會會(1986— ),女,講師,碩士,研究方向為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能;張程程(1987— ),

女,助理講師,研究方向為大數(shù)據(jù);劉奧祥(1990— ),男,碩士,工程師,研究方向為交通信息工程;李振

杰(1989— ),男,工程師,研究方向為GIS地理信息系統(tǒng)。

第123頁

117

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

能力弱,能提供無人機(jī)搭載載荷進(jìn)行巡查,但無配套

巡檢管理平臺和數(shù)據(jù)處理工具。且圖像與地理位置的

關(guān)聯(lián)度低,無人機(jī)拍攝照片、視頻后不僅需人工觀看

判別,識別問題后仍需進(jìn)一步人工判別所在地理位置。

基于上述情況,經(jīng)調(diào)研,本文提供了一種新型、安全、

高效、低成本的高速公路智能巡護(hù)方式。

1 高速公路綜合巡護(hù)平臺設(shè)計

1.1 平臺概述

如圖1所示,高速公路綜合巡護(hù)平臺由無人機(jī)遙感

平臺、數(shù)據(jù)處理中心、地面數(shù)據(jù)接收與控制站、用戶

端等幾部分構(gòu)成。本平臺綜合運(yùn)用了低空遙感、人工

智能、大數(shù)據(jù)和GIS等技術(shù),將巡檢車和無人機(jī)所獲取

的實時巡檢數(shù)據(jù),匯總到可以實時顯示、編輯和通訊

的中央管理平臺,形成集可視化綜合展示、業(yè)務(wù)分析

以及指揮調(diào)度功能于一體的可視化動態(tài)綜合指揮巡護(hù)

平臺,實現(xiàn)多任務(wù)可視化GIS“一張圖”顯示。通過平

臺實現(xiàn)對無人機(jī)原始影像和DOM正射影像的瀏覽與追

溯,對智能識別、檢測和分析結(jié)果進(jìn)行瀏覽、查詢、

編輯、分析、統(tǒng)計等,自動生成巡檢報告并可通過微

信小程序、應(yīng)用App等媒介完成報告的推送或調(diào)閱,從

而大大降低道路巡護(hù)的成本,提升巡護(hù)效率,提高應(yīng)

急監(jiān)測和處理能力,實現(xiàn)智能化、可視化、精細(xì)化的

高速公路綜合巡護(hù)服務(wù)。

無人機(jī)平臺根據(jù)不同的任務(wù),搭載多源有效任務(wù)

載荷進(jìn)行信息數(shù)據(jù)采集,主要包括三維激光掃描儀、

高分辨率攝像機(jī)、紅外熱成像儀、GNSS(全球?qū)Ш叫l(wèi)

星系統(tǒng))/慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、圖傳/數(shù)傳模塊等。同時,地

面端配合地面采集車,通過搭載激光掃描儀、全景相

機(jī)、高清相機(jī)等任務(wù)載荷,實現(xiàn)路面信息數(shù)據(jù)的采集

和質(zhì)量評估檢測。針對無人機(jī)和地面采集車采集的影

像數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、POS數(shù)據(jù)及其他傳感器參數(shù),

利用地面數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析融合處

理,并將結(jié)果實時推送至后臺管理平臺。

基于GIS地理信息技術(shù),結(jié)合無人機(jī)拍攝的高速公

路沿線實時高清的地理信息,通過網(wǎng)絡(luò)接入公路安全

管理各項數(shù)據(jù)信息,搭建智慧高速綜合管理調(diào)度系統(tǒng)

(數(shù)據(jù)倉庫/電子地圖/巡檢管理/無人機(jī)管理/任務(wù)管理

/公路管理等),即平臺的“大腦”,實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)的

存儲和管理、二/三維展示、仿真飛行、巡檢管理、用

戶管理等。

移動執(zhí)法App或智能巡檢微信小程序可供路政巡檢

執(zhí)法人員安全便捷執(zhí)法和無紙化作業(yè),同時能為執(zhí)法巡

檢結(jié)果的上報及處理全流程提供一套整體解決方案,從

而使外勤巡檢和內(nèi)勤統(tǒng)計工作變得更高效更準(zhǔn)確。

1.2 系統(tǒng)架構(gòu)

整個系統(tǒng)平臺采用B/S架構(gòu),數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)采用C/

S架構(gòu),方便平臺的統(tǒng)一升級與維護(hù),系統(tǒng)架構(gòu)可以歸

結(jié)為“五大層次、兩大體系”,具體如圖2所示。

感知層:系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的來源。通過無人機(jī)遙感

平臺、智能終端等硬件傳感器,結(jié)合對各種通信服務(wù)

接口的處理,構(gòu)成了系統(tǒng)所需的各種關(guān)鍵動態(tài)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)傳輸層:感知層采集的圖像和視頻數(shù)據(jù)等需

要通過4G或5G網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)胶笈_進(jìn)行處理。

數(shù)據(jù)層:數(shù)據(jù)層是整個系統(tǒng)構(gòu)建的基礎(chǔ),包括關(guān)

系型數(shù)據(jù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù),根據(jù)用途的不同,非關(guān)系

型數(shù)據(jù)包括POS數(shù)據(jù)、標(biāo)定數(shù)據(jù)、無人機(jī)影像數(shù)據(jù)和吊

艙姿態(tài)數(shù)據(jù),關(guān)系型數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)底圖數(shù)據(jù)、疑似目

標(biāo)識別、巡檢數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù)集。

服務(wù)層:各種業(yè)務(wù)模塊是功能業(yè)務(wù)邏輯的具體實

現(xiàn),基于各種組件的開發(fā)而形成。其中深度學(xué)習(xí)模塊

可實現(xiàn)樣本搜集標(biāo)注、樣本分類和特征提取功能;數(shù)

據(jù)處理模塊可實現(xiàn)圖像預(yù)處理、標(biāo)定處理、影像自動

圖1 平臺產(chǎn)品構(gòu)成

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)圖

第124頁

118

中阿科技論壇 2023年第4期

識別、影像無損壓縮和圖像快速拼接等功能;GIS模塊

可實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)展示和可視化“一張圖”等功能;用

戶權(quán)限模塊包括用戶管理模塊和權(quán)限管理模塊。

表現(xiàn)層:門戶是系統(tǒng)的表現(xiàn),根據(jù)用戶需求將各

個子業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行整合,不同級別的用戶分配的權(quán)限

不同,其系統(tǒng)功能也不相同,不僅充分體現(xiàn)了以人為

本的設(shè)計理念,還降低了應(yīng)用難度,提高了工作效率。

安全保障體系:安全保障包含網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和系統(tǒng)

三個層面的平臺安全。其中,網(wǎng)絡(luò)安全平臺保障信息

訪問安全,提供基本安全防護(hù)、故障恢復(fù)及容災(zāi)等服

務(wù);應(yīng)用安全平臺包括身份認(rèn)證、權(quán)限控制、數(shù)據(jù)安全、

系統(tǒng)日志等,提供用戶管理、角色管理、授權(quán)、認(rèn)證

等用戶管理服務(wù);

標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系:信息融合與指揮控制平臺嚴(yán)格依

據(jù)國家信息化建設(shè)項目標(biāo)準(zhǔn)體系中相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè),并

在建設(shè)過程中根據(jù)實際情況提出合理的標(biāo)準(zhǔn)修改與完

善建議。

1.3 子系統(tǒng)簡介

1.3.1 無人機(jī)巡檢系統(tǒng)

無人機(jī)巡檢系統(tǒng)具備兩大核心功能,一是對目標(biāo)

物自動識別和分類,二是對目標(biāo)物進(jìn)行精準(zhǔn)定位。人

工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用能夠通過參照大量目

標(biāo)物樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練其特征庫,從而實現(xiàn)對相應(yīng)特征目

標(biāo)物的精準(zhǔn)識別;基于單目視覺的目標(biāo)定位算法通過

任務(wù)載荷的內(nèi)外參數(shù)實現(xiàn)對目標(biāo)物的精準(zhǔn)定位。

客戶端處理系統(tǒng)采用C/S架構(gòu),登錄頁面與管理平

臺進(jìn)行登錄檢驗、數(shù)據(jù)權(quán)限以及處理跳轉(zhuǎn)頁面,同時

本系統(tǒng)支持GIS地圖可視化、統(tǒng)計報表導(dǎo)出與打印等可

視化交互功能,滿足常規(guī)及應(yīng)急巡檢需求。無人機(jī)巡

檢系統(tǒng)對于目標(biāo)物的處理流程如圖3所示。

1.3.2 移動巡檢App

移動巡檢終端實現(xiàn)了路政巡檢執(zhí)法人員的安全便

捷執(zhí)法和無紙化作業(yè),同時能為執(zhí)法巡檢結(jié)果的上報

及處理提供一套全流程整體解決方案,從而使外勤巡

檢和內(nèi)勤統(tǒng)計工作變得更高效更準(zhǔn)確。

1.3.3 可視化管控平臺

無人機(jī)可視化與管控可實現(xiàn)無人機(jī)任務(wù)調(diào)度及歷

史數(shù)據(jù)存儲、匯總、追溯等,實現(xiàn)飛行數(shù)據(jù)可視化,

包括軌跡數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)(圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù))等,

并在GIS“一張圖”中展示。此外,預(yù)警信息、資產(chǎn)數(shù)

據(jù)等都可以在GIS“一張圖”中可視化與管控,從而統(tǒng)

一數(shù)據(jù)管理,提高各個技防系統(tǒng)數(shù)據(jù)的利用率。

1.3.4 地圖制圖系統(tǒng)

采用高性能圖形處理集群環(huán)境+全自動建模測圖軟

件,提供專業(yè)、便捷、快速的基礎(chǔ)地理信息產(chǎn)品生產(chǎn),

支持各種格式的二、三維矢量數(shù)據(jù)。可實現(xiàn)相機(jī)標(biāo)定、

影像拼接、地圖匹配和地圖發(fā)布等。具體的數(shù)據(jù)處理

流程如圖4所示。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 復(fù)合翼無人機(jī)高精度自主導(dǎo)航技術(shù)

為實現(xiàn)無人機(jī)高速公路巡護(hù)全程高精度自主航線

飛行,采用GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng),集成高靈敏度的

飛控模塊與高可靠性的飛控算法,研究卡爾曼濾波算

法,分別建立GNSS信號正常與異常兩種情況下,組合

導(dǎo)航信息融合的方法,提供厘米級的導(dǎo)航定位精度,

具體如圖5所示。

圖3 無人機(jī)巡檢系統(tǒng)目標(biāo)物處理流程

圖5 復(fù)合翼無人機(jī)高精度自主導(dǎo)航流程

圖4 數(shù)據(jù)流程處理

第125頁

119

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

2.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別分類檢測算法

為實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別,且機(jī)載實時處理

圖像每幀處理時間不超過100 ms,目標(biāo)識別準(zhǔn)確率不低

于90%,地面處理圖像每幀處理時間不超過20 ms,目標(biāo)

識別準(zhǔn)確率不低于95%,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[5-6],搭

建集樣本標(biāo)記、訓(xùn)練、檢測為一體的深度學(xué)習(xí)平臺,

對卷積層重新組合設(shè)計,預(yù)測使用單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像

分成的每個區(qū)域的邊界框和概率,并對以上邊界框進(jìn)

行概率加權(quán)。

2.3 大數(shù)據(jù)圖像分析及可疑情況判斷和預(yù)測模型

遙感數(shù)據(jù)海量存在,為實現(xiàn)對識別目標(biāo)的可疑情

況的判斷和預(yù)測,針對同一區(qū)域不同時期的多源遙感

影像和相關(guān)的地理空間數(shù)據(jù),根據(jù)地圖特性和遙感成

像的機(jī)理,依據(jù)圖形圖像處理理論和數(shù)理模型方法,

確定和分析該地域地物位置、范圍、特性和狀態(tài)等變化。

通過對圖像特征提取、分析和匹配的深度學(xué)習(xí),研究

目標(biāo)風(fēng)險識別、分類以及風(fēng)險等級預(yù)估[7-8],構(gòu)建基于

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)風(fēng)險評估網(wǎng)絡(luò),結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法,

通過學(xué)習(xí)特定風(fēng)險的圖像塊對樣本,構(gòu)建表征各風(fēng)險

的圖像特征描述模型,進(jìn)而識別各種潛在風(fēng)險,如圖6

所示。

2.4 基于多源數(shù)據(jù)融合的高精度目標(biāo)定位技術(shù)研究

為實現(xiàn)可疑目標(biāo)高精度水平定位,在GNSS/INS定

位、多源數(shù)據(jù)同步及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別滿足精度要求

的基礎(chǔ)上,采用多源數(shù)據(jù)融合定位技術(shù)及目標(biāo)定位誤

差分析方法,建立誤差傳播方程,優(yōu)化影響因素,保

證地面目標(biāo)水平定位精度。多源數(shù)據(jù)融合的可疑目標(biāo)

地面定位技術(shù)包含基于視頻幀圖像的目標(biāo)定位技術(shù)與

基于斜距的目標(biāo)定位技術(shù),如圖7所示。

3 功能應(yīng)用

本平臺采用無人機(jī)系統(tǒng)替代傳統(tǒng)人工巡檢,實現(xiàn)

對高速公路路網(wǎng)的實時圖像采集,并創(chuàng)新引入智能化

數(shù)據(jù)分析處理平臺,實現(xiàn)高速公路的道路智慧巡養(yǎng),

可以應(yīng)用的場景有以下幾個方面。

3.1 常規(guī)巡護(hù)

常規(guī)巡護(hù)主要包括五個方面:第一,路面巡查,

主要是檢查路面是否存在影響交通安全的堆積物、油

污等。第二,路基巡檢,主要檢查路基穩(wěn)定性,路基

有無雜物堆積,排水設(shè)施是否正常,邊坡是否有損壞、

位移等。第三,基礎(chǔ)設(shè)施巡檢,主要檢查防護(hù)設(shè)施是

否齊全和正常使用,各種交通標(biāo)志線和標(biāo)牌是否完好

等。第四,周邊基建巡檢,主要檢查高速公路沿線的

各種綠化植物是否遮擋標(biāo)志牌、妨礙視線、影響交通

安全等情況。第五,道路施工進(jìn)度/工程竣工巡查監(jiān)測,

利用無人機(jī)從標(biāo)頭飛到標(biāo)尾,對整個現(xiàn)場施工區(qū)域全

部拍攝覆蓋,除了形成原始的地貌影像資料,還為項

目策劃與決策的最佳地形圖、項目后期規(guī)劃提供最全

面最直觀的信息指導(dǎo),實時掌握公路施工進(jìn)度、工地

巡查、工程建設(shè)以及竣工驗收等情況。

3.2 特殊巡護(hù)

利用無人機(jī)自身的技術(shù)優(yōu)勢,可進(jìn)行一些特殊巡

護(hù)。第一,道路橋梁巡檢,借助無人機(jī)開展空中巡查,

可有效排查大中型公路橋梁、大橋施工、封閉施工等

重大施工項目中是否存在威脅公路、橋梁安全的活動;

第二,管道、山體檢測,通過無人機(jī)定期巡檢道路周邊

山體、隧道,可有效排查道路周邊可能出現(xiàn)的山體滑坡、

隧道坍塌、管道損壞、積水等,極大降低人工巡檢成本,

提高道路安全性;第三,龍門架檢測,無人機(jī)定點(diǎn)巡檢

道路龍門架、鳥巢和攝像頭,可有效排查道路龍門架是

否損壞、是否存在鳥巢和攝像頭是否故障;第四、應(yīng)

急巡檢,通過在無人機(jī)上搭載高清攝像頭和無線喊話系

統(tǒng),可實現(xiàn)遠(yuǎn)程快速高效地疏導(dǎo)高速公路交通擁堵,當(dāng)

高速公路發(fā)生嚴(yán)重交通事故時,無人機(jī)可以快速抵達(dá)事

故現(xiàn)場,精確定位事故的位置和原因,同時還可運(yùn)送

急救物資,為第一時間搶救提供有力支持。

3.3 智能執(zhí)法

本綜合巡護(hù)管理平臺可對巡護(hù)任務(wù)進(jìn)行分配和考

核,自動接收巡護(hù)數(shù)據(jù),并自動生成和統(tǒng)計分析相應(yīng)

的考核報表,同時還支持留檔保存、導(dǎo)出和打印功能。

圖6 可疑情況判斷和預(yù)測流程

圖7 基于多源數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)定位流程

第126頁

120

中阿科技論壇 2023年第4期

此外,本平臺可實時查看巡護(hù)現(xiàn)場的情況,進(jìn)行實時

定位監(jiān)督、軌跡跟蹤和查詢,方便遠(yuǎn)程指揮、調(diào)度和

派遣。數(shù)據(jù)在養(yǎng)護(hù)平臺進(jìn)行處理及可視化呈現(xiàn),公路

養(yǎng)護(hù)單位和城市管理部門可通過養(yǎng)護(hù)平臺完成閉環(huán)工

作流程,方便智能執(zhí)法。

3.4 沿線重點(diǎn)信息可視化

利用該綜合巡護(hù)管理平臺可實現(xiàn)高速公路可視化

管理,天氣預(yù)警、災(zāi)害信息可視化等,將無人機(jī)沿線

采集的高速公路信息與GIS地理信息系統(tǒng)呈現(xiàn)技術(shù)相結(jié)

合,建立一套高速公路沿線數(shù)字模型,進(jìn)而打造高速

公路可視化動態(tài)管理平臺。無人機(jī)巡檢數(shù)據(jù)可以通過

高速網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)實時傳輸?shù)焦芾砥脚_,該平臺可同

步顯示和更新,確保相關(guān)管理部門及時了解最新的動

態(tài)信息。將氣象信息接入管理平臺,在發(fā)生災(zāi)害性天

氣后,對于可能發(fā)生災(zāi)害的區(qū)域,可以迅速判斷災(zāi)害

對高速公路可能產(chǎn)生的影響,從而可以通過平臺及時

地調(diào)度無人機(jī),并通知路政人員對該區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)巡

護(hù),方便相關(guān)人員做進(jìn)一步的決策。

4 結(jié)語

綜合而言,將無人機(jī)運(yùn)用在高速公路路政巡查、

出勘現(xiàn)場以及路況排查等工作中,通過運(yùn)用低空遙感+

人工智能+大數(shù)據(jù)+地理信息系統(tǒng)等技術(shù),實現(xiàn)智能化、

可視化、精細(xì)化高速公路綜合巡護(hù)服務(wù),實現(xiàn)了多任務(wù)

“一張圖”可視化管理,提供了一套路政執(zhí)法人員、公

路養(yǎng)護(hù)人員、綜合服務(wù)人員與無人機(jī)相結(jié)合的全新的工

作方式,為高速路政合法保護(hù)公路路產(chǎn),為廣大民眾提

供更加安全、高速、方便的高速公路服務(wù),改變了管理

模式,完善了管理方式,極大提高了高速公路監(jiān)管效率。

參考文獻(xiàn):

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[8]馮卉.基于深度學(xué)習(xí)的道路裂縫識別算法研究與

實現(xiàn)[D].北京:北京郵電大學(xué),2019.

Research on the Application of Highway Comprehensive Patrol

Platform Based on UAV Remote Sensing

Liu Huihui1

, Zhang Chengcheng1

, Liu Aoxiang2

, Li Zhenjie3

(1.Henan College of Transportation Technology, Zhengzhou 450064; 2.Henan Provincial Transportation Business Development

Center, Zhengzhou 450064; 3.Zhengzhou Xintu Information Technology Co., Zhengzhou 450064 )

Abstract: Highway maintenance is the cornerstone of comprehensive, intelligent, green and safe transportation. Manual laborbased traditional inspection has flaws such as low efficiency, poor timeliness, can not guarantee the safety of personnel, as well as

unstructured data and other issues, which is not conducive to the refined management and maintenance of road facilities, and failed

to meet the demands of China’s large volume of road maintenance and management. Based on this, this paper proposes to apply lowaltitude remote sensing, AI, big data and GIS to road inspection, build a high-performance cloud computing platform based on GIS,

and adopt automatic identification based on deep learning, which make it possible for high-speed processing of massive data and “one

graph” visualization, so as to significantly enhance highway inspection, operation, maintenance and management.

Key words: UAV remote sensing; Highway; Comprehensive patrol platform

(校對:郭雁華 張從從)

第127頁

121

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

隨著WebGL技術(shù)的出現(xiàn),用戶無須安裝任何插件

就可在瀏覽器端直接瀏覽三維場景,提高了用戶體驗。

在三維場景環(huán)境下的近距離觀察、漫游,需要切換視

角到三維模型。由于構(gòu)成場景的模型來源眾多,部分

在建模時沒有附加坐標(biāo)信息,部分有坐標(biāo)信息但在導(dǎo)

入場景的格式轉(zhuǎn)換過程中丟失,所以迫切需要能夠定

位和配準(zhǔn)的方法,以保證模型安置后,與地理環(huán)境的

場景位置、方位協(xié)調(diào)不沖突。過去坐標(biāo)配準(zhǔn)基本由人

工完成,效率較低,配準(zhǔn)的準(zhǔn)確率也較低。目前針對

配準(zhǔn)的研究成果較少,主流的方法有基點(diǎn)偏移法和特

征點(diǎn)匹配法。周小平等(2020)針對BIM和GIS模型提

出了“粗匹配+精匹配”的特征點(diǎn)配準(zhǔn)法[1];王星捷等

(2019)將二維空間數(shù)據(jù)與三維模型通過空間坐標(biāo)進(jìn)

行同步[2];劉穎真等(2015)以差分GPS坐標(biāo)為依據(jù)進(jìn)

行地理配準(zhǔn)[3]。但是上述方法只能盡量提高定位的精

度,難以保證與地形貼合的準(zhǔn)確度。

本文提出了一種基于投影坐標(biāo)和站心坐標(biāo)的配

準(zhǔn)方法,實現(xiàn)三維模型與地球地理信息的精確配準(zhǔn)。

結(jié)合該方法研發(fā)配準(zhǔn)工具,將多源異構(gòu)模型轉(zhuǎn)換為3D

Tiles模型,并在Cesium平臺進(jìn)行模型展示。

1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一

多源異構(gòu)數(shù)據(jù)是指來源不同且數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)有差

異的各種數(shù)據(jù)[4],包括空間信息數(shù)據(jù)和非空間信息數(shù)

據(jù),涉及的數(shù)據(jù)類型包括BIM模型、傾斜攝影模型、三

維模型(OBJ、FBX)等。特別對于BIM模型數(shù)據(jù),由

于BIM軟件眾多,有Revit、Bentley、CATIA、Civil3D、

Tekla等,成果內(nèi)容和格式各不相同。各類模型要在統(tǒng)

一平臺中實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、匯聚整合、數(shù)據(jù)互通,那就

需要將模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式文件,可以考慮的格

式是glTF和3D Tiles。

1.1 glTF

glTF全稱是graphics language transmission format(圖

形語言傳輸格式)。glTF通過提供高效、可擴(kuò)展、可

互操作的格式來傳輸和加載三維內(nèi)容,填補(bǔ)了3D建模

工具與現(xiàn)代圖形應(yīng)用程序之間的空白。glTF的核心是一

個JSON格式的文件,另外還支持外部數(shù)據(jù)。具體而言,

一個glTF模型可包括三部分內(nèi)容:1. JSON格式的文件,

描述模型的節(jié)點(diǎn)級別、材質(zhì)、相機(jī)、動畫和其他相關(guān)的

邏輯結(jié)構(gòu);2.bin,包含幾何和動畫數(shù)據(jù)以及其他基于緩

沖區(qū)數(shù)據(jù)的二進(jìn)制文件;3.圖像文件的紋理內(nèi)容。

1.2 3D Tiles

3D Tiles設(shè)計的理念是傳輸海量異質(zhì)三維地理空

間數(shù)據(jù)集,如傾斜攝影測量、BIM、點(diǎn)云、建筑數(shù)據(jù)

等。它在glTF基礎(chǔ)上加入了多細(xì)節(jié)層次(level of detail,

LOD)結(jié)構(gòu),可以將多種類型的三維空間內(nèi)容轉(zhuǎn)化為

三維瓦片,并組合成3D Tiles數(shù)據(jù)集。一個3D Tiles模型

基于 Cesium 的多源異構(gòu)三維數(shù)據(jù)地理配準(zhǔn)研究

鄭之光

(四川曠谷信息工程有限公司,四川 成都 610031)

摘要:由于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取手段多樣、數(shù)據(jù)存儲格式和表達(dá)方式眾多,三維可視化技術(shù)在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處

理方面面臨巨大挑戰(zhàn)。尤其在數(shù)據(jù)與地理信息配準(zhǔn)方面,主流技術(shù)方法和商業(yè)軟件均難以保證與地形貼合的準(zhǔn)確

度。本文通過對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換、空間索引和地理配準(zhǔn)進(jìn)行研究,形成構(gòu)建三維場景的3D Tiles通用格式。

在地理配準(zhǔn)過程中,提出了一種基于投影坐標(biāo)和站心坐標(biāo)的配準(zhǔn)方法,使輸出的模型具備坐標(biāo)屬性。結(jié)合該方法

研究開發(fā)了配準(zhǔn)工具,并利用Cesium平臺進(jìn)行模型可視化。試驗結(jié)果表明,該方法簡單、實用,能解決模型貼合

地球曲面的難題,真實準(zhǔn)確地反映相對位置關(guān)系,加載流暢,并保持原始模型的呈現(xiàn)效果。

關(guān)鍵詞:多源異構(gòu);三維數(shù)據(jù);3D Tiles;Cesium;地理配準(zhǔn)

中圖分類號:TP319;P208 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2023-01-09

基金項目:四川省科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化示范項目“基于邊緣計算的軌道交通施工及運(yùn)維安全保障關(guān)鍵技術(shù)成果

轉(zhuǎn)化示范”(2022ZHCG0005)。

作者簡介:鄭之光(1984— ),男,研究方向為工程建設(shè)信息化和三維可視化應(yīng)用領(lǐng)域。

第128頁

122

中阿科技論壇 2023年第4期

文件由一個tileset.json文件和至少一個tile構(gòu)成,tile的

具體內(nèi)容為b3dm(batched 3D model,批量3D模型)、

i3dm(instanced 3D model,實例化3D模型)、pnts(point

cloud,點(diǎn) 云)、vctr(vector data,矢 量 數(shù) 據(jù))、cmpt

(composite,復(fù)合數(shù)據(jù))中的一種,其中批量三維模型

(b3dm)和實例化三維模型(i3dm)基于glTF構(gòu)建。

2 Cesium數(shù)據(jù)加載

Cesium是 國 外 一 個 基 于Apache開 源 協(xié) 議,基 于

JavaScript編寫的使用WebGL進(jìn)行硬件加速圖形化的地

圖引擎,可無插件、跨平臺、跨瀏覽器實現(xiàn)真正的

動態(tài)數(shù)據(jù)可視化圖形繪制。Cesium支持調(diào)用WMS、

WMTS、TMS、ArcGIS等多種地圖服務(wù),也支持許多數(shù)

據(jù)格式,如二維的KML、GeoJSON、XML數(shù)據(jù)和三維的

3D Tiles、glTF模型數(shù)據(jù)等[5]。通過集成影像服務(wù)、地形

服務(wù)、模型服務(wù)和矢量服務(wù),可在瀏覽器頁面上構(gòu)建

三維場景,展示疊加各項數(shù)據(jù)要素的三維虛擬地球,

流程如圖1所示。

影像、地形和矢量數(shù)據(jù)的處理和加載,目前應(yīng)用

的技術(shù)和工具都很成熟。然而,融合多源異構(gòu)模型,

構(gòu)建Cesium三維場景,是一個復(fù)雜的過程,地理配準(zhǔn)

尤其困難。要實現(xiàn)各類多源異構(gòu)模型能夠統(tǒng)一導(dǎo)入

Cesium,形成三維場景,需要經(jīng)過如下步驟。

(1)格式轉(zhuǎn)換

由于Cesium中不支持直接加載三維建模軟件的格

式,需要轉(zhuǎn)換為3D Tiles。目前市場上可轉(zhuǎn)換為3D Tiles

和glTF的 軟 件 有CesiumLab、Blender、3DMax等。 一 是

部分軟件需要借助中間格式會有很多的信息丟失,

二是轉(zhuǎn)換后部分模型的組織結(jié)構(gòu)發(fā)生改變導(dǎo)致無法應(yīng)

用,三是轉(zhuǎn)換后的模型不具有坐標(biāo)屬性,所以可以利

用開源工具,使用其API編寫專門的程序完成圖形三角

化、數(shù)據(jù)優(yōu)化及輸出工作。

(2)空間索引

根據(jù)三維數(shù)據(jù)的空間分布特點(diǎn),建立3D Tiles的空

間索引。通過空間索引機(jī)制,根據(jù)屏幕的實際地理尺

度,調(diào)取不同精度的模型文件。

(3)地理配準(zhǔn)

將原始模型轉(zhuǎn)換為3D Tiles格式時,為模型賦予地

理位置的方法和過程。

(4)場景渲染

針 對 配 準(zhǔn) 后 的3D Tiles模 型 數(shù) 據(jù),Cesium提 供

了 專 門 的 程 序 接 口Cesium3DTileset、Cesium3DTile、

Cesium3DTileContentFactory、Cesium3DTilesetTraversal等

進(jìn)行模型數(shù)據(jù)的存儲、解析、調(diào)度和顯示。

3 模型地理配準(zhǔn)

模型地理配準(zhǔn)示意圖如圖2所示。

3.1 傳統(tǒng)地理配準(zhǔn)

針對三維模型與地理環(huán)境進(jìn)行配準(zhǔn)的方法,過去

基本由人工完成,效率較低,配準(zhǔn)的準(zhǔn)確率也較低。

現(xiàn)在主流的方法有基點(diǎn)偏移法和特征點(diǎn)匹配法[6-7]。

(1)基點(diǎn)偏移法

首先將模型導(dǎo)入至地理場景中任意坐標(biāo)位置,測

量模型的基點(diǎn)坐標(biāo);然后計算基點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)之間的X、

Y、Z方向偏差值,基于偏差值將模型偏移到指定位置;

最后修改旋轉(zhuǎn)角度調(diào)整方向,使模型與地理場景在水

平和垂直方向上貼合。

(2)特征點(diǎn)匹配法

首先根據(jù)式(1)和式(2),分別提取模型和地

理環(huán)境的特征點(diǎn),得到模型的第一特征點(diǎn)集合和地理

環(huán)境的第二特征點(diǎn)集合;然后對第一特征點(diǎn)集合中的

特征點(diǎn)和第二特征點(diǎn)集合中的特征點(diǎn)進(jìn)行粗匹配;再

對粗匹配后的點(diǎn)對進(jìn)行精準(zhǔn)匹配,建立模型的特征點(diǎn)

和環(huán)境的特征點(diǎn)之間的一一對應(yīng)的點(diǎn)對關(guān)系;最后基

于點(diǎn)對關(guān)系,對模型和地理環(huán)境進(jìn)行空間配準(zhǔn),求取

配準(zhǔn)姿態(tài)參數(shù)。該方法通過匹配模型和地理環(huán)境,求

取兩者的姿態(tài)配準(zhǔn)參數(shù),以保證模型安置后,與原有

地理場景位置、方位協(xié)調(diào),不沖突。

二次曲面擬合方程:

(1)

特征點(diǎn)曲率方程:

(2)

以上兩種方法,沒有將坐標(biāo)系屬性與模型融合,

由于模型坐標(biāo)之間還保持原來的相對位置,未貼合地

球曲面,如果原始模型范圍較大,可能出現(xiàn)模型遠(yuǎn)端

未貼合地面的問題(俗稱“翹邊”)。

3.2 本文地理配準(zhǔn)方案

對于待處理的原始模型來說,模型內(nèi)部的坐標(biāo)數(shù)

圖1 Cesium場景構(gòu)建流程

圖2 模型地理配準(zhǔn)示意圖

第129頁

123

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

據(jù)都是基于局部平面坐標(biāo)系(或某投影坐標(biāo)系)的,

模型內(nèi)某一點(diǎn)用(x,y,z)來描述。投影坐標(biāo)系即由一

個投影參考定義描述的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換規(guī)則,可用于將基于

地球曲面的地理坐標(biāo)(經(jīng)緯度+高程)轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)

(x,y,z),方便基于平面坐標(biāo)系制圖和建模。還有很多

原始模型,其建模時不關(guān)聯(lián)真實場地位置,直接就是

基于局部平面坐標(biāo)系,并未參考任何投影坐標(biāo)系。

對于要輸出的3D Tiles數(shù)據(jù)集,地理坐標(biāo)系同樣

也有很多種,但對于3D Tiles規(guī)范和Cesium平臺來說,

為了能在Cesium平臺中正確加載和展示,需要將原

始模型的坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到EPSG 4978地理坐標(biāo)系。

EPSG:4978的數(shù)據(jù)表現(xiàn)為平面直角坐標(biāo)(單位:米),

其原點(diǎn)在地心,X軸指向赤道和本初子午線的交點(diǎn),Z

軸指向北極點(diǎn)。

根據(jù)原始模型本身的情況不同,地理配準(zhǔn)可分為

以下三種思路。

3.2.1 投影坐標(biāo)

如果原始模型在建模階段,坐標(biāo)數(shù)據(jù)已經(jīng)基于某

個投影坐標(biāo)系,而且可以拿到投影參考定義(字符串

形式或*.prj文件)描述的情況下,可以直接將原始模

型的投影坐標(biāo)經(jīng)過計算輸出為對應(yīng)的EPSG:4978地理坐

標(biāo)。這種方式得到的結(jié)果精度極高,而且輸出的模型

是貼合地球表面曲率的[8]。

在可能的情況下,應(yīng)該盡量使用投影坐標(biāo)方式,

因為輸出的底層數(shù)據(jù)直接就是滿足要求的EPSG:4978

坐標(biāo),這意味著會對每個點(diǎn)進(jìn)行修正來貼合地球表

面的彎曲弧度,實現(xiàn)最高的計算精度,以及與其他地

理信息數(shù)據(jù)集的契合和銜接。投影坐標(biāo)下配準(zhǔn)過程

如圖3所示。

對應(yīng)一個點(diǎn)的坐標(biāo)有多種形式,在大地坐標(biāo)系中

是大地經(jīng)緯度坐標(biāo)(L,B,H),地心坐標(biāo)系中是地

心直角坐標(biāo)(X,Y,Z),地圖坐標(biāo)系中是投影坐標(biāo)(X,

Y)等,在同一空間基準(zhǔn)下不同方式的坐標(biāo)是不同的,

同一方式的坐標(biāo)在不同空間基準(zhǔn)下也是不同的。

在投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換地理坐標(biāo)的過程中,可以采用

Proj.4這個跨平臺的開源地圖投影庫來實現(xiàn)[9]。它是一

個通用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換引擎,支持100多種不同的地圖投影,

可以同時進(jìn)行大規(guī)模地圖投影和高精密度的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

Proj.4之所以被稱為投影庫,是因為其將所有的坐標(biāo)系

都看作一種投影坐標(biāo)系,將大地坐標(biāo)系和地心坐標(biāo)系

作為一種特殊的投影坐標(biāo)系來對待(將投影參數(shù)+proj

賦為lonlat或geocent)。Proj.4無論是使用其編譯后生成

的應(yīng)用程序還是用函數(shù)庫,都是按照以下流程進(jìn)行空

間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的:1.創(chuàng)建源、目標(biāo)坐標(biāo)系;2.輸入坐標(biāo);3.坐

標(biāo)轉(zhuǎn)換;4.摧毀源、目標(biāo)坐標(biāo)系。根據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的流程,

Proj.4提供的基本函數(shù)能夠完成所有類型的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,

以投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為大地經(jīng)緯度坐標(biāo)為例:

PJ pj_XY = pj_init_plus( " +proj = tmere + ellps =

krass " ); //創(chuàng)建源投影坐標(biāo)系

PJ pj_LBH = pj_init_plus( " +proj = latlong + ellps =

krass " ); //創(chuàng)建目標(biāo)大地坐標(biāo)系

double X = 112233.44; //投影坐標(biāo)X

double Y = 556677.88; //投影坐標(biāo)Y

pj_transform(pj_XY, pj_LB, 1, 1, &X, &Y, NULL); //坐

標(biāo)轉(zhuǎn)換

3.2.2 站心坐標(biāo)

如果原始模型基于局部平面坐標(biāo)系建模,或者無

法獲取到投影參考定義描述的情況下,可以使用站心

坐標(biāo)方式。所謂站心坐標(biāo),即將整個原始模型作為一

個剛性整體,為模型的站心(即模型的原點(diǎn))指定在

地球上插入點(diǎn)的經(jīng)緯度地理坐標(biāo)等參數(shù),將模型插入

到地球上。配準(zhǔn)過程如圖4所示。

站心坐標(biāo)方式要求輸入原始模型內(nèi)原點(diǎn)(即站心)

在地球表面插入點(diǎn)的經(jīng)緯度,以及基礎(chǔ)高程和旋轉(zhuǎn)角

度等站心坐標(biāo)配準(zhǔn)參數(shù)。使用站心坐標(biāo)方式時,輸出

的3D Tiles數(shù)據(jù)集,邏輯上分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換矩陣兩

部分?;A(chǔ)數(shù)據(jù)輸出的是局部平面坐標(biāo),得到的模型是

一個剛性整體,即模型內(nèi)點(diǎn)之間的相關(guān)位置保持不變,

沒有進(jìn)行貼合地球表面的變形處理。轉(zhuǎn)換矩陣是一個

數(shù)學(xué)意義上的函數(shù),表現(xiàn)形式為4×4的數(shù)字矩陣,它是

根據(jù)輸入的站心坐標(biāo)配準(zhǔn)參數(shù)計算得到的,可用于將原

始模型的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為EPSG:4978地理坐標(biāo)。轉(zhuǎn)換矩陣在

tileset.json文件中的內(nèi)容如transform字段中所示:

\"asset\": {......},

\"geometricError\": 309.8728,

\"root\":

{

\"boundingVolume\": {......},

圖3 投影坐標(biāo)下配準(zhǔn)過程

圖4 站心坐標(biāo)下配準(zhǔn)過程

第130頁

124

中阿科技論壇 2023年第4期

......

\"transform\": [

-0.84269272878999832, -0.14293871543885617,

-0.51907368310127666, 0.0,

-0.31342657780539765, -0.65366e63492289126,

0.688834843198983, 0.0,

-0.43775877519895062, 0.74316692766382852,

0.50603376610836659, 0.0,

-2794483.8541093846, 4744092.1766737271,

3208700.1444615433, 1.0

]

},

\"extras\": {......},

Cesium在加載3D Tiles數(shù)據(jù)集時,會自動使用這

個轉(zhuǎn)矩矩陣,實時對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算,得到可用的

EPSG:4978坐標(biāo),達(dá)到地理配準(zhǔn)效果。

3.2.3 暫不配準(zhǔn)

在有些情況下,用戶在轉(zhuǎn)換輸出3D Tiles時并不能

確定或者不知道,應(yīng)該把模型放到地球表面的哪個位

置,就可以使用暫不配準(zhǔn)這種方式,如圖5所示。

在這種方式下,與站心坐標(biāo)方式類似,3D Tiles

的數(shù)據(jù)集是局部平面坐標(biāo)。但與站心坐標(biāo)方式的區(qū)別

在于,3D Tiles數(shù)據(jù)集中并沒有包含轉(zhuǎn)換矩陣。如果

直接在Cesium中加載這個未包含轉(zhuǎn)換矩陣的3D Tiles數(shù)

據(jù)集,模型會出現(xiàn)在地心(即原始模型坐標(biāo)系原點(diǎn)在

地心位置)附近,稍稍操作鼠標(biāo)就可能導(dǎo)致無法再看

到模型。在這種方式下,后續(xù)在Cesium中加載3D Tiles

時要增加轉(zhuǎn)換矩陣參數(shù),或編程動態(tài)替換轉(zhuǎn)換矩陣參

數(shù),動態(tài)確定將3D Tiles模型移動放置到的目標(biāo)位置。

3.3 地理配準(zhǔn)工具

針對模型的配準(zhǔn)方案,基于建模軟件和Cesium接

口研發(fā)相應(yīng)的地理配準(zhǔn)工具,針對不同的方法采用不

同的流程[10]。

3.3.1 投影坐標(biāo)配準(zhǔn)流程

投影坐標(biāo)方式下的配準(zhǔn)界面如圖6所示。

獲取基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù):根據(jù)“原點(diǎn)位置選擇”獲取

原始數(shù)據(jù),對原始數(shù)據(jù)自動進(jìn)行軸向調(diào)整、坐標(biāo)修正

和單位轉(zhuǎn)換,最終得到基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù)。以Revit平臺為

例,可以從3D視圖的視圖選項里切換顯示內(nèi)部原點(diǎn)、

項目基點(diǎn)和測量點(diǎn),來觀察對應(yīng)原點(diǎn)位置。

獲取投影坐標(biāo)數(shù)據(jù):將基礎(chǔ)坐標(biāo)加上“本地坐標(biāo)

偏移”得到投影坐標(biāo)數(shù)據(jù)。因為投影坐標(biāo)系的坐標(biāo)數(shù)

字值一般較大,建模時可約定本地坐標(biāo)偏移參數(shù),將

原始投影坐標(biāo)值減去本地坐標(biāo)偏移值后用于建模坐標(biāo)

錄入。

獲取目標(biāo)坐標(biāo)數(shù)據(jù):解析“投影參考定義”,并

創(chuàng)建投影坐標(biāo)系數(shù)據(jù)到目標(biāo)坐標(biāo)系數(shù)據(jù)的處理過程,

輸出目標(biāo)坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

輸出3D Tiles數(shù)據(jù)集:按照3D Tiles規(guī)范要求輸出數(shù)

據(jù),輸出的坐標(biāo)數(shù)據(jù)為EPSG:4978坐標(biāo)。

3.3.2 站心坐標(biāo)配準(zhǔn)流程

站心坐標(biāo)方式下的配準(zhǔn)界面如圖7所示。

獲取基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù):根據(jù)“原點(diǎn)位置選擇”獲取

原始數(shù)據(jù),對原始數(shù)據(jù)自動進(jìn)行軸向調(diào)整、坐標(biāo)修正

和單位轉(zhuǎn)換,最終得到基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

獲取坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣:根據(jù)模型原點(diǎn)對應(yīng)的經(jīng)緯度

坐標(biāo)、高程和旋轉(zhuǎn)參數(shù),生成坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣。緯度和

經(jīng)度即原始模型原點(diǎn)在地球上對應(yīng)的地理坐標(biāo),高程

即原始模型原點(diǎn)對應(yīng)的基礎(chǔ)高程,旋轉(zhuǎn)參數(shù)值為原始

模型當(dāng)前的北方向與地理上真正的北方向的夾角。

輸出3D Tiles數(shù)據(jù)集:按照3D Tiles規(guī)范要求輸出數(shù)

據(jù),直接輸出基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù),并附加坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣信息。

圖5 不進(jìn)行配準(zhǔn)的過程

圖6 投影坐標(biāo)下配準(zhǔn)界面

圖7 站心坐標(biāo)下配準(zhǔn)界面

第131頁

125

成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化

4 應(yīng)用情況

相關(guān)研究成果已在鐵路建設(shè)、軌道交通、城市市

政等領(lǐng)域應(yīng)用。以典型項目三維場景為例,基于Cesium

平臺對多源異構(gòu)模型處理后,構(gòu)建了可視化場景,加

載運(yùn)行效果見圖8。其中涉及20 GB的傾斜攝影數(shù)據(jù)、

500 MB的三維建筑模型、3 GB的BIM設(shè)備模型等數(shù)據(jù),

各類數(shù)據(jù)經(jīng)過地理配準(zhǔn),體現(xiàn)出真實準(zhǔn)確的相對位置

關(guān)系,加載流暢,并保持原始模型的呈現(xiàn)效果。

5 結(jié)語

本文提出了一種投影坐標(biāo)和站心坐標(biāo)的配準(zhǔn)方

法,分別基于模型投影參考定義和站心坐標(biāo)配準(zhǔn)參

數(shù),遵循3D Tiles格式規(guī)范,通過對多源異構(gòu)模型獲取

基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù)、計算目標(biāo)坐標(biāo)數(shù)據(jù)、輸出3D Tiles數(shù)據(jù)

集,形成具有坐標(biāo)信息的通用三維模型。相比于傳統(tǒng)

的基點(diǎn)偏移法和特征點(diǎn)匹配法,避免了模型未貼合地

球曲面的翹邊問題,同時滿足開源地圖引擎Cesium的

EPSG:4978坐標(biāo)系要求,保證了模型與地理信息數(shù)據(jù)的

契合和銜接。結(jié)合該法研發(fā)相應(yīng)的地理配準(zhǔn)工具,并

利用Cesium平臺進(jìn)行模型可視化。結(jié)果表明,該方法

簡單、實用,解決了模型貼合地球曲面的難題,能體

現(xiàn)真實準(zhǔn)確的相對位置關(guān)系,加載流暢,并保持了原

始模型的呈現(xiàn)效果。

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圖8 項目場景

Study on Cesium-based Geographic Alignment of Multi-source

Heterogeneous 3D Data

Zheng Zhiguang

(Sichuan Kuanggu Information Engineering Co., Ltd., Chengdu 610031)

Abstract: The 3D visualization faces great challenges in processing multi-source heterogeneous data due to various means

of data acquisition and the many data storage formats and expression methods. In the alignment of data and geographic information,

the mainstream technical methods and commercial software all failed to guarantee the accuracy of fitting to the terrain. In this paper,

format conversion, spatial indexing and geo-alignment of multi-source heterogeneous data are studied, and the common format of

3D Tiles is derived for building 3D scenes. In the process of geo-alignment, a method based on projection coordinates and stationcenter coordinates is proposed to endow the output model with coordinate attributes, finally, the alignment tool is developed and

the model is visualized by the Cesium platform. The research results suggest that the method is simple, practical, and effective in

solving the issue of model fitting to the curved surface, accurately presents the relative position, loads smoothly and maintains the

effect of the original model to the maximum extent.

Key words: Multi-source heterogeneous; 3D data; 3D Tiles; Cesium; Geo-alignment

(校對:郭雁華 楊艷佩)

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中阿科技論壇 2023年第4期

2019年,中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《中國教育現(xiàn)

代化2035》文件勾勒了一幅中國教育體制機(jī)制、規(guī)模

形式的宏偉藍(lán)圖,推動了我國教育改革與創(chuàng)新的步伐。

文件中強(qiáng)調(diào)了應(yīng)用型、復(fù)合型、技術(shù)技能型人才的重

要性,引導(dǎo)高校將培養(yǎng)專業(yè)能力強(qiáng)、綜合素質(zhì)高的高

端復(fù)合型人才作為高等教育的重中之重。2021年,中

共中央、國務(wù)院印發(fā)了《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)規(guī)

劃綱要》,主張打造“巴蜀工匠”的品牌形象,發(fā)揮

成渝兩地獨(dú)特優(yōu)勢,將成渝經(jīng)濟(jì)圈打造為特色鮮明、

強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)。實習(xí)實訓(xùn)中心、聯(lián)合培養(yǎng)基地、

創(chuàng)業(yè)孵化園的建立,有益于實現(xiàn)產(chǎn)教融合、校企合作。

在此契機(jī)下,成渝地區(qū)教育高質(zhì)量發(fā)展具備了優(yōu)越的

政策支持與戰(zhàn)略保障,成渝高校教育要化零為整、協(xié)

調(diào)多方,加速推進(jìn)產(chǎn)教融合,為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展輸送高

質(zhì)量人才,推動雙城區(qū)域經(jīng)濟(jì)繁榮穩(wěn)健發(fā)展。

1 培養(yǎng)復(fù)合型人才的重要性與必要性

1.1 成渝企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必要條件

作為繼長三角、京津冀之后又一重要經(jīng)濟(jì)建設(shè)決

策,成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈也肩負(fù)開新局、譜新篇的重要使

命。隨著企業(yè)改革、轉(zhuǎn)型升級進(jìn)入深水區(qū),各行業(yè)領(lǐng)

域?qū)Ω咚刭|(zhì)綜合性人才的需求進(jìn)一步擴(kuò)張,這將成為

行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。深化產(chǎn)教融合、校企合作,

結(jié)合區(qū)域優(yōu)勢,充分發(fā)揮高等教育院校和龍頭企業(yè)

“雙主體”在提升人才綜合實力方面的重要作用,是

提升在校大學(xué)生辯證思維水平和核心競爭力的內(nèi)在需

要,也是成渝企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量內(nèi)涵式發(fā)展的高速通道。

1.2 就業(yè)市場擴(kuò)充豐盈的迫切需求

成渝經(jīng)濟(jì)的融合將使復(fù)合型人才成為就業(yè)市場的

“香餑餑”,成為勞動力市場上供不應(yīng)求的緊缺資源。

新時代人才需具備多學(xué)科知識體系,知識結(jié)構(gòu)具有一

定的跨度與融合度,能充分根據(jù)不同學(xué)科的特點(diǎn)進(jìn)行

融會貫通,綜合運(yùn)用多學(xué)科知識解決問題,并具備持

續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力。既懂理論又懂技術(shù)的復(fù)合型高校

畢業(yè)生進(jìn)入一線崗位后,將為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供智力

支持。鑒于目前經(jīng)濟(jì)與就業(yè)市場狀況,培養(yǎng)“寬口徑知

識體系+高頻次實踐鍛煉”的復(fù)合型人才正是高等教育

對雙城經(jīng)濟(jì)圈戰(zhàn)略的熱切回應(yīng),既順應(yīng)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)

勢,又能滿足就業(yè)市場的迫切需求。作為2022年中國城

市人口規(guī)模十強(qiáng)之一,成都人口已經(jīng)成功突破2 000萬

大關(guān),而兄弟城市重慶也毫不示弱,人口容納量超過

了3 000萬人,成渝地區(qū)的人口凈遷入在全國城市人口

凈遷入規(guī)模排比中進(jìn)入前五強(qiáng)范圍,詳見表1。

成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)背景下高校復(fù)合型人才

培養(yǎng)問題

萬 吉 喬振經(jīng)

(西南科技大學(xué),四川 綿陽 621000)

摘要:復(fù)合型人才是指精通專業(yè)領(lǐng)域、掌握通用技能、具備較強(qiáng)學(xué)習(xí)能力以及可持續(xù)發(fā)展的多重要素能力的

人才。作為新時代人才的培養(yǎng)皿和輸送器,高等院校兼具文化交流、科學(xué)研創(chuàng)、人才培養(yǎng)等多種功能。在成渝地

區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)背景下,成渝地區(qū)高校應(yīng)根據(jù)時代變化、國家政策、區(qū)域特色,進(jìn)一步完善復(fù)合型人才培養(yǎng)模式。

本文基于成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)背景,通過分析成渝地區(qū)高校特色與復(fù)合型人才培養(yǎng)現(xiàn)狀,就如何有效構(gòu)建成

渝地區(qū)高校復(fù)合型人才培養(yǎng)模式進(jìn)行了研究。

關(guān)鍵詞:成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈;復(fù)合型人才;高等教育;培養(yǎng)模式

中圖分類號:H09 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2022-10-16

基金項目:西南科技大學(xué)素質(zhì)類教改專項項目“新時代加強(qiáng)和改進(jìn)高校共青團(tuán)工作路徑研究”階段性成果

(22SZJG09)。

作者簡介:萬吉(1996— ),女,碩士,研究方向為高等教育、教育心理學(xué);喬振經(jīng)(1994— ),男,碩士,

研究方向為高等教育學(xué)。

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科技與教育

1.3 區(qū)域特色相互兼容的必由之路

有研究以NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合空

間統(tǒng)計、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、探索性空間數(shù)據(jù)分析方法得出:

成都、重慶的中心地帶優(yōu)勢顯著,以成都、重慶中心

區(qū)為核心的“一軸兩帶”給所在縣域帶來較大經(jīng)濟(jì)輻

射[1]。雙城區(qū)域的行業(yè)類型、側(cè)重點(diǎn)、發(fā)展走向存在差

異。例如重慶作為全國三大重工業(yè)城市之一,盤踞著

大量重工業(yè)、機(jī)械、鋼鐵企業(yè),具備相對成熟的工業(yè)

設(shè)備與技術(shù),這離不開重慶地區(qū)綜合類高校在建筑學(xué)、

能源、儀器等專業(yè)的設(shè)置與成熟度;而成都則更重視

輕工業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)的宣傳和人文價值的開發(fā),成

都綜合類高校的人文社科綜合實力較強(qiáng),且包含不少

新興專業(yè)。推行雙城經(jīng)濟(jì)圈政策可以加速兩城優(yōu)勢兼

容、互補(bǔ)與資源共享,是發(fā)揮各自優(yōu)勢的同時實現(xiàn)相

互兼容、協(xié)同發(fā)展的必由之路。

1.4 后疫情時代人才政策的方向指南

通過分析全國34個省區(qū)市的應(yīng)屆生就業(yè)情況,新

一線城市的配套設(shè)施、生態(tài)環(huán)境、人才政策對高校

畢業(yè)生具有較大吸引力,是2021屆畢業(yè)生的首選就業(yè)

地[2]。但自2019年年底以來,新冠肺炎疫情席卷了整個

經(jīng)濟(jì)市場,目前國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢不容樂觀。對于就業(yè)難

題,全球各個國家具有共通性,甚至已有研究發(fā)現(xiàn)處

于15 ~ 24歲的青年失業(yè)概率幾乎達(dá)到了25歲以上群體

的3倍[3]。就業(yè)競爭數(shù)據(jù)在“社會內(nèi)卷”進(jìn)程中不斷刷

新,出現(xiàn)了學(xué)歷市場“下沉”的現(xiàn)象。在“緊縮”的

就業(yè)渠道與日益激烈的行業(yè)競爭中,人才篩選的要求

愈加多元化,兼具專業(yè)知識與應(yīng)用技術(shù)等復(fù)合型技術(shù)

成為了稀缺資源也是外地生源的畢業(yè)生在大都市定居

的堅甲利刃。

2 成渝地區(qū)高校復(fù)合型人才培養(yǎng)現(xiàn)狀

2.1 人才培養(yǎng)模式待優(yōu)化

目前,大部分高校對復(fù)合型人才的培養(yǎng)模式還停

留在“專業(yè)+”的基礎(chǔ)上,課程之間壁壘森嚴(yán),綜合性

疊加的廣度、深度與實施成效仍有待考察。教育者應(yīng)

先受教育,教師作為人才培養(yǎng)的第一推動力,在自身

建設(shè)發(fā)展方面應(yīng)具備寬口徑知識儲備與不斷學(xué)習(xí)的心

向。復(fù)合型人才體現(xiàn)于多而精、廣而深的內(nèi)涵式發(fā)展

中,應(yīng)以輸出為導(dǎo)向,對標(biāo)企業(yè)需求,針對性地培育

能適應(yīng)社會職業(yè)的賢才。在新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科

相繼推行的教育新興時代,課堂、車間、田地、實驗

室等都可以成為學(xué)習(xí)場所,課本理論學(xué)習(xí)、頂崗實習(xí)、

工程訓(xùn)練等都是不可多得的教育教學(xué)資源,應(yīng)借助校、

企協(xié)同育人平臺,實現(xiàn)學(xué)生實習(xí)實操經(jīng)歷的積累以及

自我綜合素質(zhì)與核心競爭力的發(fā)展。

2.2 各區(qū)域高校發(fā)展不均衡

就成渝經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀與社會配套資源而言,經(jīng)濟(jì)

繁榮、交通發(fā)達(dá)、生活便利的中心城區(qū)是高質(zhì)量人才

的聚集地。身處主城區(qū)的高校比城郊或經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的

高校吸納了更多師資、教學(xué)、平臺資源。不同區(qū)域高

校在復(fù)合型人才培養(yǎng)觀樹立、資源依托、培養(yǎng)途徑等

方面存在較大差異,而這一區(qū)域差異極大地影響了人

才培養(yǎng)的產(chǎn)出率與優(yōu)質(zhì)率,導(dǎo)致出現(xiàn)了“對口輸出通

道”與“歧視化排異”招聘現(xiàn)象[4]。如成都市某高校建

校于市中心圈層,與眾多優(yōu)質(zhì)企業(yè)有橫向科研項目的

交流合作,高年級學(xué)生可通過導(dǎo)師推薦、學(xué)院平臺前

往優(yōu)質(zhì)企業(yè)進(jìn)行跟蹤調(diào)查,或者參與實施“雙導(dǎo)師”

制度,產(chǎn)教融合平臺已然建立且具備成熟合作機(jī)制與

考評體系。重慶市某區(qū)域職業(yè)技術(shù)學(xué)院毗鄰重工業(yè)生

產(chǎn)制造圈,一部分課程可在車間、實驗室進(jìn)行,且畢

業(yè)生50%入職該區(qū)域企業(yè)各崗位。反之,建設(shè)于無任何

資源平臺的郊區(qū)高校在實施復(fù)合型人才培養(yǎng)時多以線

上資源與校內(nèi)師資為主要抓手。以上現(xiàn)象不可避免地

導(dǎo)致各區(qū)域高校發(fā)展不均衡,存在教育“高地”與“洼

地”現(xiàn)象。

2.3 人才與地區(qū)匹配度不高

人才政策的引導(dǎo)和雙城經(jīng)濟(jì)圈的輻射對于成渝

地區(qū)的人才吸引成效顯著,但高層次人才和專業(yè)技

術(shù)人才的認(rèn)定范疇與城市實際發(fā)展需求之間存在不

匹配現(xiàn)象。目前對于人才認(rèn)定范疇,多偏向于理工

科,如工程師等專業(yè)技術(shù)崗位,相比而言,人文社科

(如藝術(shù)交流)的指標(biāo)較少。據(jù)成都市文化產(chǎn)業(yè)辦

公室公開數(shù)據(jù)顯示,2022年1月至6月成都全市文創(chuàng)產(chǎn)

業(yè)增加值實現(xiàn)1 049.23億元,是成都市上半年GDP總收

入的10.53%,其中上半年標(biāo)上文創(chuàng)企業(yè)增加值達(dá)到了

表1 2022年新一線城市人口數(shù)量及凈增長值

城市名稱 常住人口/萬人 凈增長值/萬人 城市名稱 常住人口/萬人 凈增長值/萬人

武漢 1 364.89 132.2 南京 942.34 10.37

成都 2 129.2 24.5 青島 1 025.67 10.09

杭州 1 220.4 23.9 武漢 1 232.65 9.44

西安 1 316.3 20.3 蘇州 1 280 9

重慶 3 212.43 13.5 東莞 1 046.66 5.32

注:排名根據(jù)各地發(fā)布數(shù)據(jù)整理。

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中阿科技論壇 2023年第4期

855.83億元。文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)穩(wěn)健繁榮離不開區(qū)域文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)

略支持與經(jīng)濟(jì)投入,成都始終將文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在產(chǎn)

業(yè)全局中置于顯著地位。多元化的成渝發(fā)展與建設(shè)亟

待新興媒體、文娛體育等專業(yè)領(lǐng)域人才的加盟與支持。

但成都在產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈調(diào)整之前,此類人才并未被認(rèn)定

為緊缺人才。這意味著區(qū)域新興文化產(chǎn)業(yè)的公司職員

與實際需求匹配度、完善度不達(dá)標(biāo)。各城市人均GDP

數(shù)據(jù)證實了高新技術(shù)、文藝娛樂產(chǎn)業(yè)對于激活就業(yè)率

與經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率大有裨益。對口的專業(yè)型、復(fù)合型人才

也廣受包含成渝在內(nèi)的新一線城市的熱烈歡迎與融合

吸收。具有包容性、均衡性、區(qū)域特色的人才認(rèn)定規(guī)

章才能避免人才結(jié)構(gòu)均衡發(fā)展受到束縛,進(jìn)一步推進(jìn)

特色區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境穩(wěn)健發(fā)展。

2.4 線上資源缺乏精細(xì)篩選

目前的復(fù)合型人才培養(yǎng)大綱中多提及采用線上教

學(xué)資源進(jìn)行混合式教學(xué)?;旌鲜浇虒W(xué)模式是集線上豐

富的網(wǎng)絡(luò)課程資源、學(xué)習(xí)窗口與課下的實踐鍛煉于一

體的多元教學(xué)模式。2001年興起的線上開放課程使得

教育現(xiàn)代化技術(shù)與多媒體技術(shù)的運(yùn)用在各類教學(xué)技能

大賽與日常教學(xué)中隨處可見。2012年又是大批量涌現(xiàn)

而來的優(yōu)質(zhì)線上課程——慕課(MOOC)的誕生元年,

教學(xué)改革也不斷受到新興模式的沖擊與啟發(fā)。目前在

高校數(shù)據(jù)資源庫與教學(xué)中,慕課與小規(guī)模限制性在線

課程(SPOC)的存在為課堂的互動性、延伸性、深刻

性都提供了有益資源。但是面對大量繁雜的線上資源,

教師的篩選與應(yīng)用也成了一項難題。部分網(wǎng)課之間內(nèi)

容重復(fù)、課程之間的連接性和承上啟下功能缺失,導(dǎo)

致學(xué)生在吸收時出現(xiàn)了知識碎片化、鞏固不牢、關(guān)聯(lián)

性把握較弱的問題。教師作為教學(xué)資源的篩選與整合

者,應(yīng)立足于學(xué)生年齡階段、專業(yè)基礎(chǔ),對標(biāo)培養(yǎng)方

案、職業(yè)規(guī)劃,針對性地選擇適合當(dāng)前教學(xué)目標(biāo)與內(nèi)

容的優(yōu)質(zhì)資源,做好線下課程的補(bǔ)位。

3 成渝地區(qū)高校復(fù)合型人才的培養(yǎng)途徑

成渝地區(qū)高校應(yīng)立足于“一軸兩翼”推動雙城經(jīng)

濟(jì)、科技、文化一體化發(fā)展,注重發(fā)揮“十大育人體系”

的引領(lǐng)作用,為產(chǎn)業(yè)帶動學(xué)業(yè)、教育反作用于行業(yè)提

供良好契機(jī)。

3.1 堅持“一個共識,兩個主體”原則

復(fù)合型人才的培養(yǎng)質(zhì)量極大程度上取決于既定目

標(biāo)、培養(yǎng)模式、探索途徑,如果培養(yǎng)目標(biāo)不精確、模

式不合理或是途徑不夠創(chuàng)新,那么必然會導(dǎo)致人才培

養(yǎng)質(zhì)量不過關(guān)。成渝雙城應(yīng)以協(xié)同發(fā)展、合作共贏為

共識,以成渝這“兩個主體”的利益最大化為原則,

協(xié)同過程中不分你我、目標(biāo)一致,同向共進(jìn)。達(dá)成共

識能幫助各區(qū)域高校解決制度尺度、操作方式、資源

平臺的對標(biāo)與共享方面的難題,避免重復(fù)做功或資源

浪費(fèi)。培養(yǎng)過程中的教育要素,例如教學(xué)主客體、教

育中介、政策環(huán)境的一致性也是實現(xiàn)互利共贏的先決

條件。物理學(xué)中的耗散結(jié)構(gòu)理論致力于研究兩個或兩

個以上的異質(zhì)性系統(tǒng)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)的不平衡、混

亂的狀態(tài),這與高校進(jìn)行人才培養(yǎng)的過程是不謀而合

的,教學(xué)大綱應(yīng)因勢利導(dǎo),順應(yīng)市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律與

學(xué)生成長成才規(guī)律,探索教育客體的磨合、適應(yīng)以及

系統(tǒng)從無序到有序的演化規(guī)律與藝術(shù)。

3.2 完善復(fù)合型人才的培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)和內(nèi)容

新時代復(fù)合型人才應(yīng)具備寬口徑的知識儲備與

深層次的專業(yè)探索與積累。復(fù)合型人才培養(yǎng)體系應(yīng)建

立健全龐大且繁雜的學(xué)科知識體系與通用課程大綱。

且在教育教學(xué)實踐中,多學(xué)科知識體系,特別是理工

與人文,藝術(shù)與制造等其他跨度較大學(xué)科之間的嫁接

與融匯對于授課師資或是單一院系都存在著較大的挑

戰(zhàn),學(xué)院開設(shè)科目數(shù)量、類型、內(nèi)容及分布直接影響

到課程資源的質(zhì)量。一致性的課程標(biāo)準(zhǔn)與多元化的課

程設(shè)置才能契合復(fù)合型人才培養(yǎng)需求并推動高質(zhì)量人

才與成渝區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展接軌[5]。學(xué)生的培養(yǎng)方案與企業(yè)

的招聘需求應(yīng)高度契合,以輸出導(dǎo)向為標(biāo)準(zhǔn)。如圖1所

示,從復(fù)合型人才的培養(yǎng)內(nèi)容設(shè)置來看,產(chǎn)教融合涉

及人才培養(yǎng)、資源開發(fā)、實習(xí)實訓(xùn)基地建設(shè)等多個項

目,需要社會各界、資源平臺的協(xié)力共建。部分院校

目前還停留在培養(yǎng)理論型人才的階段,由校企共建的

培養(yǎng)模式體系,特別是企業(yè)參與復(fù)合型人才培養(yǎng)環(huán)節(jié)

的實踐成果較為空缺,呈現(xiàn)出短期化、表面化的合作

狀態(tài),導(dǎo)致校企聯(lián)合育人成效不足。

3.3 搭建政、校、企一體化平臺

產(chǎn)教融合本質(zhì)為構(gòu)建經(jīng)濟(jì)利益共同體,常指高等

院校與各大行業(yè)、企業(yè)之間的合作實踐,致力于推進(jìn)

經(jīng)濟(jì)教育一體化,實現(xiàn)教育對于經(jīng)濟(jì)社會的“變現(xiàn)”

價值[6]。教育資源是人才培養(yǎng)的先決條件,先進(jìn)便捷

的教學(xué)設(shè)備與實習(xí)實訓(xùn)基地是不可或缺的教育資源與

圖1 復(fù)合型人才的培養(yǎng)內(nèi)容設(shè)置

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科技與教育

平臺。而部分成渝院校目前的硬件設(shè)備條件與實際教

學(xué)需求不相匹配,教育改革步入深水區(qū)時,地方政府

和龍頭企業(yè)更應(yīng)該發(fā)揮主導(dǎo)性作用。搭建政、校、企

多元載體能突出多元主體的優(yōu)勢,整合豐富的教育資

源,合力打造產(chǎn)、教、學(xué)、研、創(chuàng)一體化的實習(xí)實訓(xùn)

平臺,推進(jìn)復(fù)合型人才實現(xiàn)“資源即知識、學(xué)習(xí)即收

入”的設(shè)想[7],激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的自驅(qū)力與能動性。政府、

高校與企業(yè)形成的教育聯(lián)盟構(gòu)成了人才鏈與產(chǎn)業(yè)鏈之

間的核心橋梁,從知識層面為產(chǎn)業(yè)革新、轉(zhuǎn)型提供智

力支持,以輸出人才形式為地方經(jīng)濟(jì)持續(xù)補(bǔ)充新能源。

應(yīng)以產(chǎn)教融合為載體,動態(tài)跟蹤搭建政、校、企一體

化平臺,探索集文化育人、產(chǎn)研育人、服務(wù)育人為一

體的復(fù)合型人才養(yǎng)成生態(tài)系統(tǒng)(見圖2)。

3.4 完善復(fù)合型人才考核體系

部分院校試圖通過在培養(yǎng)方式和評價環(huán)節(jié)上進(jìn)行

完善,比如將社會實踐活動、企業(yè)實踐項目等以一定

比例納入實踐考核中,有的放矢地評價學(xué)生的專業(yè)程

度與技能水平。缺乏評價監(jiān)督機(jī)制的策略或模式?jīng)]有

發(fā)揮出未來導(dǎo)向作用,學(xué)校更多是對復(fù)合型人才過往

的業(yè)績進(jìn)行考核,沒有面向未來引導(dǎo)復(fù)合型人才補(bǔ)齊

自身的短板,影響了人才綜合素養(yǎng)、能力的持續(xù)提升。

高等院校和用人單位在綜合評價、篩選時,可結(jié)合實

際,運(yùn)用理論知識考查、技能實操考核、專業(yè)競賽選

拔等多種鑒定考評方式,克服單一指標(biāo)、單一評委群

體的弊端,實行差別化技能評價,從而提高評價的針

對性與反饋?zhàn)饔肹8]。在統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)體系框架基礎(chǔ)

上,對技術(shù)技能型人才的評價,要更加注重實際解決

問題的能力以及在關(guān)鍵技術(shù)上的創(chuàng)新性,并根據(jù)發(fā)展

需求增加對創(chuàng)造性的要求,突出綜合能力。對知識技

能型人才的評價,要圍繞理論研究的發(fā)展需要,突出

對所掌握理論知識的創(chuàng)新,并且關(guān)注生產(chǎn)實踐中的運(yùn)

用、創(chuàng)造性開展工作的要求。對復(fù)合技能型人才的評

價,應(yīng)根據(jù)社會發(fā)展的需要和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,突出

較強(qiáng)的綜合能力,注重考核從事多工種多崗位復(fù)雜狀

態(tài)下的工作能力。復(fù)合型人才多元評價體系如圖3所示。

4 結(jié)語

高校復(fù)合型人才的培養(yǎng)途徑主要是跨學(xué)科、跨專

業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)或綜合學(xué)科覆蓋式培養(yǎng),即自主靈活地選

擇課程、相近學(xué)科的合并、交叉學(xué)科的融合,如校企

政聯(lián)合培養(yǎng)模式,極大發(fā)揮了教育對經(jīng)濟(jì)的反作用力。

雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)的影響不停留于區(qū)域本身,周邊城市

背靠成渝發(fā)展主軸,受到較大經(jīng)濟(jì)輻射,如綿陽市涪

城區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、南充市高坪區(qū)、遵義市等,形

成了包括成綿樂發(fā)展帶在內(nèi)的五個經(jīng)濟(jì)帶與包括達(dá)萬

城鎮(zhèn)密集區(qū)在內(nèi)的三個城鎮(zhèn)密集區(qū)。在國家的高度重

視與周密布局下,重視多位一體化建設(shè)的其他城市也

可搭乘“多城經(jīng)濟(jì)圈”這班快車,對標(biāo)教育教學(xué)改革,

吸取政策改革經(jīng)驗,建立健全合理有效的高校復(fù)合型

人才培養(yǎng)模式,為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展輸送高質(zhì)量人才,復(fù)

刻成渝經(jīng)濟(jì)突破與教育繁榮成就。

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圖2 復(fù)合型人才養(yǎng)成生態(tài)系統(tǒng)

圖3 復(fù)合型人才多元評價體系

第136頁

130

中阿科技論壇 2023年第4期

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Research on the Cultivation of Composite Talents in Universities in

the Context of Twin-City Economic Circle in Chengdu-Chongqing

Wan Ji, Qiao Zhenjing

(Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621000)

Abstract: Composite talents are characterized by proficiency in professional fields, mastering of universal skills, superior

learning ability as well as the capability of sustainable development. As the petri dish and conveyer of talents in the new era,

higher education institutions are endowed with multiple functions such as the platform for cultural exchange, scientific research

and innovation and talent cultivation. In the context of twin-city economic circle, colleges and universities in ChengduChongqing should further improve the talent cultivation mode according to the changes of the times, national policies and regional

characteristics. In view of this, this paper aims to elaborate the characteristics of universities and the current status of composite

talents cultivation, and conducts a research on how to effectively construct a cultivation mode for composite talents in ChengduChongqing.

Key words: Chengdu-Chongqing twin-city economic circle; Composite talents; Higher education; Cultivation mode

(校對:郭雁華 楊艷佩)

第137頁

131

科技與教育

“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn),促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)形態(tài)的發(fā)展,為

改革、創(chuàng)新和發(fā)展提供了廣闊的網(wǎng)絡(luò)空間[1]。2021年,

習(xí)近平總書記在兩會上指出,“要提高教育為創(chuàng)新發(fā)

展服務(wù)的水平,為高質(zhì)量發(fā)展和高水平自立自強(qiáng)的高

素質(zhì)人才”。在知識經(jīng)濟(jì)的條件下,如何培養(yǎng)出既有

創(chuàng)新精神又有實際應(yīng)用能力的創(chuàng)造性人才,是當(dāng)前社

會發(fā)展的必然要求。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育以培養(yǎng)具有創(chuàng)新意

識、創(chuàng)業(yè)精神和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)人才為目標(biāo),它是

提高人才培養(yǎng)質(zhì)量和提升大學(xué)生就業(yè)水平的一條重要

途徑。

1 互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理念概述

1.1“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)業(yè)概念

“互聯(lián)網(wǎng)+”利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù),不斷推動經(jīng)濟(jì)以及

社會體系不斷升級和優(yōu)化,其運(yùn)行模式為“終端互

聯(lián)——數(shù)據(jù)分析、交換——動態(tài)升級——產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型——

社會轉(zhuǎn)型”,以此來實現(xiàn)各個數(shù)據(jù)終端設(shè)備的交互和

數(shù)據(jù)共享,將人、財、物三者的有機(jī)融合[2],提升生產(chǎn)、

服務(wù)及資源分配的智能化、自動化水平,從而推動各

個產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型、日常生活多種場景的跨界互動與結(jié)合。

1.2 大學(xué)生“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)特點(diǎn)

(1)創(chuàng)新性。創(chuàng)新是大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的重要特

征,創(chuàng)新性就是其自身教育最大的特點(diǎn),對學(xué)生來說

有著非常積極作用。同時,大學(xué)生的創(chuàng)新意識也體現(xiàn)

很多層面,例如:教學(xué)條件、教學(xué)觀點(diǎn)的創(chuàng)新。

(2)實踐性。大學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動也有著較大

的實踐性。大學(xué)生的創(chuàng)業(yè)教育不僅僅限于邏輯層面[3],

更應(yīng)該體現(xiàn)在實踐工作中。不僅要有“創(chuàng)新”“創(chuàng)業(yè)”

的基礎(chǔ)素質(zhì),更要將“創(chuàng)新”“自主創(chuàng)業(yè)”理念融入實

踐中,高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教學(xué),很大程度上體現(xiàn)在大學(xué)生

創(chuàng)業(yè)的實踐項目中。

2 高校畢業(yè)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意義

2.1 緩解就業(yè)壓力

我國高校畢業(yè)生人數(shù)呈明顯上升趨勢,直到2023

年,全國高校畢業(yè)生人數(shù)將達(dá)到1185萬人[4],從每一年

的畢業(yè)生就業(yè)趨勢來看,畢業(yè)生的數(shù)量年年創(chuàng)新高,

這就意味著每年求職找工作的激烈程度是只增不減,

就業(yè)市場競爭激烈,在這樣的情況下,每年都有不少

畢業(yè)生面臨著“畢業(yè)即失業(yè)”的危機(jī)。加之疫情給企

業(yè)的經(jīng)營帶來了較大壓力,2022年1-10月,全國規(guī)模

以上工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)利潤總額69 768.2億元,同比下降

3.0%[5]。受到疫情沖擊,企業(yè)砍掉了不必要的業(yè)務(wù)部

門,也減少了對人力資源的投入,招聘崗位減少,市

場競爭越發(fā)激烈。當(dāng)下,就業(yè)人群遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過崗位需求,

這也給用人單位提供了大量可供挑選的人才。為了篩

選人才,很多企業(yè)提高了應(yīng)聘者的學(xué)歷、學(xué)校要求,

給畢業(yè)生們帶來了極大的就業(yè)壓力,畢業(yè)生為適應(yīng)市

場選擇,被迫降低心理預(yù)期。

各地也出臺了扶持政策來幫助學(xué)生就業(yè),但效果

“互聯(lián)網(wǎng) +”背景下高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育路徑探索

布 窮

(拉薩師范高等??茖W(xué)校,西藏 拉薩 850007)

摘要:“互聯(lián)網(wǎng)+”作為一種全新的經(jīng)濟(jì)形態(tài),為高校大學(xué)生提供了創(chuàng)業(yè)的新機(jī)遇?!盎ヂ?lián)網(wǎng)+”時代背景下,

全國各高校積極響應(yīng)“大眾創(chuàng)業(yè),萬眾創(chuàng)新”的號召,積極探索人才培養(yǎng)新模式。為全面深化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革,

樹立新的人才培養(yǎng)質(zhì)量觀,本文以大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)為研究對象,對當(dāng)前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育現(xiàn)狀及存在的問題進(jìn)行了全

面分析,并以“互聯(lián)網(wǎng)+”理念為基礎(chǔ),以期推動高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程的高質(zhì)量發(fā)展為目標(biāo),探索了高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教

育的優(yōu)化路徑。

關(guān)鍵詞:“互聯(lián)網(wǎng)+”;創(chuàng)新創(chuàng)業(yè);高校教育課程

中圖分類號:G647 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2022-11-12

基金項目:促進(jìn)高校畢業(yè)生就業(yè)對策研究(LSSZ2022JG02Z)。

作者簡介:布窮(1975— ),男,講師,碩士,研究方向為市政管理學(xué)。

第138頁

132

中阿科技論壇 2023年第4期

甚微。求職市場的畸形發(fā)展,讓大學(xué)生們壓力倍增,

出現(xiàn)了緩就業(yè)、慢就業(yè)心態(tài)。智聯(lián)招聘發(fā)布的《2022

大學(xué)生就業(yè)力調(diào)研報告》顯示,2022屆高校畢業(yè)生中,

15.9%的畢業(yè)生選擇慢就業(yè)、緩就業(yè),較去年提高3個

百分點(diǎn)[6]。面對嚴(yán)峻的求職形勢,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)不但可以解

決大學(xué)生的就業(yè)問題,并進(jìn)而形成帶動就業(yè)的乘數(shù)效

應(yīng),減輕就業(yè)壓力,還可以將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為社會和

消費(fèi),帶動經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級,因而只有積極

創(chuàng)業(yè),才有利于緩解大學(xué)生就業(yè)困境。

2.2 強(qiáng)化學(xué)生綜合能力

在目前的社會背景下,通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育來提高

大學(xué)生的就業(yè)能力,從而提高大學(xué)生的就業(yè)質(zhì)量,是

一種有效的解決方式。究其原因,可以從以下三個角

度進(jìn)行分析:首先,在培養(yǎng)方式上,大學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)

業(yè)能力和培養(yǎng)方式是兩種截然不同的方式;傳統(tǒng)的職

業(yè)生涯教育注重培養(yǎng)大學(xué)生的職業(yè)生涯規(guī)劃,在職業(yè)

生涯規(guī)劃和職業(yè)生涯規(guī)劃等方面都有很大的局限性。

而創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育則是著眼于大學(xué)生的整個學(xué)習(xí)過程,

在低年級階段強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新教育,在高年級階段強(qiáng)調(diào)創(chuàng)業(yè)

教育,在高年級階段則強(qiáng)調(diào)創(chuàng)業(yè)教育,以提高大學(xué)生

的創(chuàng)業(yè)能力。在人才的培養(yǎng)目的上,傳統(tǒng)的就業(yè)教育

側(cè)重于轉(zhuǎn)變大學(xué)生的就業(yè)理念,提高大學(xué)生的就業(yè)能

力和面試技巧,增強(qiáng)大學(xué)生的就業(yè)競爭力;而創(chuàng)新創(chuàng)

業(yè)教育則是將對學(xué)生的各個方面的能力進(jìn)行全面的提

升,通過對學(xué)生的職業(yè)選擇教育、人生成功教育,讓

他們的創(chuàng)新能力和創(chuàng)業(yè)能力得到全面的提升,讓學(xué)生

擁有企業(yè)家精神、事業(yè)心、開拓精神、創(chuàng)新精神等,

創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)精神也是大學(xué)生在職業(yè)生涯中的競爭優(yōu)勢。

同時,對大學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育,可以有效地改善

他們在創(chuàng)業(yè)方面的不足,如缺乏創(chuàng)造性,缺乏實踐

能力,依賴性較強(qiáng)等[7],也可以轉(zhuǎn)變大學(xué)生的就業(yè)理

念,讓他們不再只是一個“求職者”和“就職者”,

而是“職位的創(chuàng)造者”;既可以解決個體的就業(yè),又

可以帶動群體的就業(yè);不但能找到工作,還能開始一

項事業(yè),進(jìn)而帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展,帶動就業(yè)發(fā)展,提高就

業(yè)素質(zhì)。

3 高校畢業(yè)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)存在問題與成因

3.1 高校教學(xué)體系未完全落實

高校的“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程體系仍未真正形

成。高校主體意識不到位,僅僅是完成創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程

的建設(shè),未能理解進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的真正意義。對

學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育,本質(zhì)上是傳授知識,旨在提

高學(xué)生的就業(yè)綜合能力,對學(xué)校的培養(yǎng)要求、教學(xué)內(nèi)

容、教學(xué)方式等都提出了新的要求。但就目前來說,

大部分高校的“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教學(xué)形式較為單

一,忽略了學(xué)生的主體效應(yīng)及個人差異,學(xué)生學(xué)到的

創(chuàng)業(yè)知識適用性不強(qiáng)。

3.2 高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)師資力量薄弱

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育要取得成效,教師的綜合素質(zhì)是

關(guān)鍵因素,有效地提升學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的素質(zhì)、能力和

水平,一支高素質(zhì)的專業(yè)型教師隊伍是重要的條件。

當(dāng)前,高校內(nèi)大部分教師都是本校就業(yè)指導(dǎo)中心的老

師,各班輔導(dǎo)員或者學(xué)生管理人員;也有少數(shù)高校會

邀請校友企業(yè)家、成功創(chuàng)業(yè)者等為學(xué)生們進(jìn)行業(yè)余授

課。但綜合來看,大部分教師缺少創(chuàng)業(yè)實踐經(jīng)驗[8],缺

乏綜合實踐能力,融入創(chuàng)業(yè)教育的主動性不強(qiáng),導(dǎo)致

了創(chuàng)業(yè)教學(xué)工作推進(jìn)緩慢,師資力量薄弱,制約了整

體的教學(xué)效果。

3.3 多元協(xié)調(diào)交流機(jī)制不夠完善

政府部門、高校、社會并未形成良好的三方聯(lián)動

交流機(jī)制。從宏觀視角來看,高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育作

為一個社會子系統(tǒng),其生成和發(fā)展涉及政府、企業(yè)、

高校和社會等多方合作。當(dāng)下,政府部門作為推動大

學(xué)生創(chuàng)業(yè)的主要部門,由于缺少探索和實踐活動的資

源,導(dǎo)致大學(xué)生無法深入地進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的探索。每個省

份對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的補(bǔ)助不同,缺少創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的實

踐投入工作。主要體現(xiàn)在兩方面:一是缺少相關(guān)的

資金支持,相關(guān)部門的教育資金有限,無法聘請到相

關(guān)方面的專家進(jìn)行指導(dǎo),沒有能力采購相關(guān)的創(chuàng)業(yè)設(shè)

備,不能為大學(xué)生的創(chuàng)業(yè)發(fā)展提供本質(zhì)的幫助;二是

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育需要與當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)、工作室等就業(yè)平臺

部門積極開展聯(lián)動工作,缺少平臺的輔助。

3.4 大學(xué)生缺乏創(chuàng)業(yè)信念與經(jīng)驗

近幾年國家以及地方政府都在積極倡導(dǎo)“大眾

創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”,出臺了一系列支持政策;各大學(xué)

也都撥出了專項資金,以此來推動高校創(chuàng)業(yè)園區(qū)的建

設(shè),加強(qiáng)了對大學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識與能力的培養(yǎng)。

但總體來講,對于二十出頭的大學(xué)生來講,敢于嘗試

創(chuàng)業(yè)的群體仍然是少數(shù)。高校學(xué)生缺乏創(chuàng)業(yè)精神,不

愿參加創(chuàng)業(yè)競賽,有許多大學(xué)生創(chuàng)新意識不足、不敢

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、風(fēng)險意識淡薄等因素,這些因素都是造成

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育難以取得實效的主要原因。另外,部分

學(xué)生過度追求經(jīng)濟(jì)效益[9],總是期望能夠以最低的成本

在最短的時間里得到最大的經(jīng)濟(jì)效益,而將個人的發(fā)

第139頁

133

科技與教育

展定位于追求完美的物質(zhì)資本和企業(yè)的利潤,把賺錢

當(dāng)作創(chuàng)業(yè)的最終目的,忽略了創(chuàng)業(yè)過程中所獲得的精

神體驗和個人的自身價值[4]。三是大學(xué)生的抗壓能力和

時間的控制能力差。大學(xué)生在進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的過程中,不

可避免地會遇到許多困難、與人發(fā)生分歧,部分大學(xué)生

抗壓能力較差;尤其是在創(chuàng)業(yè)初期階段,非常疲憊,時

間和精力分配的不均衡,也成了大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的軟肋。

4 高校畢業(yè)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的有效對策

4.1 強(qiáng)化課程建設(shè),建立系統(tǒng)性的創(chuàng)業(yè)課程體系

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育是先進(jìn)的、現(xiàn)代的教育教學(xué)理念,

它也是一種教學(xué)改革的實踐,通過教學(xué),能夠提高學(xué)

生們的綜合素質(zhì)和能力,高校的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新教育體系需

要在各個方面給予重視和支持。就高校方面,一是要

建立一個全面、宏觀創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育教學(xué)體系。大學(xué)是

開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的主體,而構(gòu)建符合大學(xué)特點(diǎn)的大

學(xué)課程是其重要保障,學(xué)校應(yīng)當(dāng)將創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育放在

一個重要的必修學(xué)科地位,將學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的

建設(shè)納入學(xué)生的培養(yǎng)方案之中,制訂符合學(xué)生的專業(yè)

特點(diǎn)的培養(yǎng)教學(xué)方案。教學(xué)方案中要融合創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)概

念,優(yōu)化教學(xué)大綱,課程體系,設(shè)置創(chuàng)業(yè)必修課、實踐

課,讓學(xué)生在掌握了自己的專業(yè)能力之后,能夠掌握

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的相關(guān)知識[10],建立一個理論與實踐相結(jié)合

的、多層次、立體化的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育體系,培養(yǎng)出一

批具有創(chuàng)新精神和創(chuàng)業(yè)能力的高素質(zhì)人才。二是要適

當(dāng)建立跨專業(yè)交叉板塊,在課程的設(shè)計上,探索建立

跨院系、跨課程、跨專業(yè)的交叉教學(xué)模式,開設(shè)創(chuàng)新

創(chuàng)業(yè)人才的新體系,促進(jìn)人才的塑造,由課程專業(yè)單

一型向多課程融合型轉(zhuǎn)變,在“雙創(chuàng)”的基礎(chǔ)上,將

“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”與“互聯(lián)網(wǎng)+”教學(xué)模式有機(jī)地融合起來,

讓學(xué)生們掌握經(jīng)濟(jì)、法律、管理、營銷、風(fēng)險、創(chuàng)業(yè)

等相關(guān)學(xué)科的內(nèi)容。另外,高校應(yīng)該對“互聯(lián)網(wǎng)”商

業(yè)模式投入重點(diǎn)關(guān)注,選擇最新的創(chuàng)業(yè)案例,將其進(jìn)

行拆解、分析,并將其作為一種新型的創(chuàng)業(yè)理念傳授

給學(xué)生,讓學(xué)生從關(guān)注熱點(diǎn),轉(zhuǎn)化為觸手可及的教育

資源[11]。最后,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程的要貫穿到學(xué)生們的整

個大學(xué)期間,讓這門課真正成為改變學(xué)生就業(yè)觀念的

關(guān)鍵第一課。

4.2 強(qiáng)化教師培訓(xùn),構(gòu)建“雙師型”教師隊伍建設(shè)

學(xué)校要組建一支教學(xué)能力強(qiáng)、教學(xué)理念先進(jìn)、創(chuàng)

業(yè)實踐經(jīng)驗豐富、創(chuàng)業(yè)實力強(qiáng)的綜合型教師隊伍,優(yōu)

秀的師資力量是影響大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)的關(guān)鍵

因素。想要優(yōu)秀的學(xué)生,先得有優(yōu)秀的教育者。“互

聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)業(yè)教育不同與其他的教學(xué),該課程具有綜合

性、實踐性等特點(diǎn),由此,相關(guān)教師必須具備一定的

理論基礎(chǔ)和實踐的能力。“雙師型”教師隊伍必須具

備豐富的實踐工作經(jīng)驗。高校在招聘創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教師的

過程中,可以適當(dāng)放寬學(xué)歷的限制,要構(gòu)建一套適合

于外聘導(dǎo)師的選拔、任用、評價和培訓(xùn)機(jī)制,來確保

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育工作的順利進(jìn)行篩選具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神、

實踐經(jīng)驗豐富的教師來擔(dān)任創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。二是強(qiáng)化培訓(xùn)

工作。當(dāng)下參加創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)的老師總數(shù)較少,培訓(xùn)

情況也不太理想?!盎ヂ?lián)網(wǎng)+”創(chuàng)業(yè)的教學(xué)需要實踐,

涉及大量專業(yè)知識,這都需要教師親身體驗,才能達(dá)

到良好的教學(xué)效果。為此,高??山ㄔO(shè)教師學(xué)習(xí)系統(tǒng),

在職教師可到公司進(jìn)行專業(yè)知識的進(jìn)修,包括定期到

公司接受技術(shù)培訓(xùn),以便能將自己的所學(xué)經(jīng)驗傳授給

學(xué)生,確保所教的內(nèi)容與實際的工程建設(shè)無差別。另

外,加強(qiáng)校企合作關(guān)系,建立企業(yè)一線員工的兼職教

學(xué)體系,讓企業(yè)的一線技術(shù)人員,到校內(nèi)上課,傳授

最前沿的專業(yè)知識,使其專業(yè)知識能夠更深層次地參

與到教學(xué)中來,以此來提高教師的技術(shù)水平,培養(yǎng)優(yōu)

秀的技術(shù)人才。同時,來到學(xué)校的一線創(chuàng)業(yè)授課專家,

也能夠和高校的教師們進(jìn)行探討,獲得更扎實的理論

知識,雙方通過交流專業(yè)知識,都能夠獲得一定的收

獲,達(dá)到了雙贏的目的。三是適當(dāng)采取相應(yīng)的激勵措

施,例如資助、表彰等,增設(shè)績效獎金,以此來激發(fā)老

師們的工作熱情。

4.3 強(qiáng)化互動機(jī)制,構(gòu)建政府+學(xué)校+社會三位

聯(lián)動

隨著大學(xué)生創(chuàng)業(yè)活動的開展,亟須通過互聯(lián)網(wǎng)平

臺實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)者之間的聯(lián)動。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是一門開放型的

實踐課程,各級部門要為大學(xué)生創(chuàng)業(yè)給予支持。一是

政府方面。各級政府可在行政、工商、稅收等板塊進(jìn)

一步為大學(xué)生創(chuàng)業(yè)提供優(yōu)惠政策,更多地重視平臺優(yōu)

化工作,聯(lián)合各直屬機(jī)構(gòu)、財政部門、人力部門等,

解決創(chuàng)業(yè)學(xué)生們的戶口、檔案、減免稅、咨詢服務(wù)等

現(xiàn)實問題。同時也要鼓勵學(xué)生以靈活就業(yè)身份繳納保

險,持續(xù)優(yōu)化五險一金線上線下繳費(fèi)渠道。二是高校

方面。當(dāng)下大學(xué)生在創(chuàng)業(yè)活動中面臨的最大問題是融

資困難,高校可通過與金融機(jī)構(gòu)的合作,為大學(xué)生爭

取到風(fēng)險投資和銀行貸款,以此來緩解高校畢業(yè)生在

創(chuàng)業(yè)活動中所面臨的資金瓶頸問題。三是社會層面。

人才的培養(yǎng)既要教學(xué)工作到位,也要加入一定的競爭。

相關(guān)組織要積極舉辦實踐性的創(chuàng)業(yè)比賽,篩選出優(yōu)秀

第140頁

134

中阿科技論壇 2023年第4期

的創(chuàng)業(yè)人才,并建立“創(chuàng)業(yè)人才庫”。針對不同的企

業(yè)的不同的實際需要,開展不同類型的有針對性的創(chuàng)

業(yè)比賽。利用各種創(chuàng)業(yè)比賽,篩選出愿意創(chuàng)業(yè)的大學(xué)

生,從而讓大學(xué)生的創(chuàng)業(yè)工作步入軌道。通過政府、

學(xué)校、社會三個層面的協(xié)同運(yùn)作,營造大學(xué)生良好的

創(chuàng)業(yè)環(huán)境。

4.4 強(qiáng)化平臺建設(shè),創(chuàng)建多元化交流平臺

在培養(yǎng)大學(xué)生的創(chuàng)造性邏輯思考能力的基礎(chǔ)上,

不僅要傳授“雙創(chuàng)”的理論知識,更要讓他們有一個

可以實踐操作的平臺,讓學(xué)生們盡早接觸工作,取得

更多的機(jī)會?;ヂ?lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)最顯著的特征是它的資訊資

源豐富,大學(xué)生也可以自己整合網(wǎng)絡(luò)資源,在網(wǎng)上、

線下搭建多種形式的教學(xué)實踐平臺,讓多元化平臺發(fā)

揮作用[12]。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐,必須要以一個多樣化的交

流平臺為基礎(chǔ),只有這樣才可以從多維度有效地激發(fā)

出學(xué)生的創(chuàng)新意識,將學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力完全發(fā)揮

出來。相關(guān)部門要建立高水平、專業(yè)化的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)

服務(wù)平臺,聘請專業(yè)的創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師,對有較強(qiáng)創(chuàng)業(yè)意愿

和能力的大學(xué)生進(jìn)行幫扶,提升創(chuàng)業(yè)體驗與創(chuàng)業(yè)實踐

能力。

4.5 提高學(xué)生綜合素質(zhì),實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)目標(biāo)

創(chuàng)業(yè)考驗的是一個人的綜合能力,大學(xué)生要想

在競爭激烈的市場上創(chuàng)業(yè)并取得成功,就需要全面提

升自身綜合素質(zhì),除了積極鍛煉自身素質(zhì),提高自主

性,更要強(qiáng)化自身組織管理能力,多參加各類學(xué)生組

織和社團(tuán)組織的社會實踐活動,以實際行動鍛煉自身

的管理能力。只有具備良好的組織和管理能力,學(xué)生

才能建立起自信,能夠在事業(yè)上有所創(chuàng)新,這樣才能

在工作中有所成就。要培養(yǎng)學(xué)生不屈不撓、永不言敗

的拼搏精神。在創(chuàng)業(yè)過程中遇到困難是很正常的,但

是很多學(xué)生在創(chuàng)業(yè)過程中受到一點(diǎn)挫折,就會一蹶不

振。這就需要培養(yǎng)學(xué)生在困難中永不放棄的毅力,在

困難中生存,在困難中發(fā)展。要經(jīng)常讀一些經(jīng)典成功

學(xué),吸取成功的典型例子。明確自己的創(chuàng)業(yè)動機(jī),積

極復(fù)盤,找到創(chuàng)業(yè)失敗的原因,為以后的發(fā)展打下良

好的基礎(chǔ)。要培養(yǎng)危機(jī)意識,洞察市場動向。機(jī)會對

于每個人都是平等的,但就有一些不善于抓住機(jī)會的

人。因此,學(xué)生要具有洞察力,必須從平常觀察中抓

住轉(zhuǎn)瞬即逝的機(jī)會。一位著名的人物曾經(jīng)說過:在汽

車?yán)铮趲?,在商場里,在大街上,無時無刻不在

為我們帶來機(jī)會。就算是別人的一句無心之言,也能

讓我們的創(chuàng)意得到啟發(fā)。多數(shù)在創(chuàng)業(yè)、商業(yè)上有所建

樹的人,無不具有堅韌不拔的毅力、較強(qiáng)的管理與組

織能力,以及對商機(jī)的敏銳洞察力。一個人要有成績,

要有創(chuàng)意,要有知識,要有組織,要有管理,要有良好

的人際關(guān)系,要能吃苦耐勞,要善于發(fā)現(xiàn)商機(jī),這樣

才能為自己的創(chuàng)業(yè)之路鋪墊好道路,也就能轉(zhuǎn)變狹隘

的過時的“傳統(tǒng)的就業(yè)觀念”,為自己走上創(chuàng)業(yè)之路,

早日適應(yīng)社會生活,從而實現(xiàn)理想抱負(fù)具有重要意

義,同時對學(xué)校就業(yè)工作的引導(dǎo)具有良好的示范作用。

5 結(jié)語

在新時代網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展之下,學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育

的改革必將對培養(yǎng)模式、專業(yè)設(shè)置、課堂教學(xué)等方面

產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響?!盎ヂ?lián)網(wǎng)+”為大學(xué)生創(chuàng)造了一個

空前的機(jī)遇,也為每一所大學(xué)的就業(yè)工作帶來前所未

有的機(jī)遇,相關(guān)主體應(yīng)該抓緊時間,大力發(fā)展改革,

提高實踐效果,把創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和思想政治工作有機(jī)地融

合在一起,滲透到日常教學(xué)之中,切實轉(zhuǎn)變學(xué)生和家

長的就業(yè)觀念,把學(xué)校的就業(yè)工作提高到一個新的高

度,為社會輸送更多復(fù)合型優(yōu)秀人才。

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報,2020,22(6):87-90.

Research on the Path of Innovation and Entrepreneurship Education

in Colleges and Universities in the Context of “Internet+”

Bu Qiong

(Lhasa Normal College of Higher Education, Lhasa 850007)

Abstract: As an emerging economic form, “Internet+” provides fresh opportunities for college students to start their own

business. In the “Internet+” era, nationwide colleges and universities actively responded to the call of “mass entrepreneurship

and innovation” and vigorously explored the new mode of personnel cultivation. In order to deepen the reform and maintain a

new outlook on personnel cultivation, this paper makes a comprehensive analysis of the current status and issues of innovation and

entrepreneurship education, and explores corresponding optimization path based on the concept of “Internet+”, with the aim of

promoting the high-quality development of innovation and entrepreneurship courses.

Key words: “Internet+”; Innovation and entrepreneurship; College curriculum

(校對:郭雁華 劉卿)

第142頁

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中阿科技論壇 2023年第4期

據(jù)教育部統(tǒng)計,截至2018年底,來華留學(xué)生總量

已超過49.22萬名,分別來自196個國家和地區(qū),其中

“一帶一路”國家來華留學(xué)生占比逐年攀升,占全球

來華留學(xué)生總數(shù)的 53%。 而作為較早開始招收外國學(xué)

歷留學(xué)生的農(nóng)業(yè)院校,西北農(nóng)林科技大學(xué)自2007年開

始招收來華留學(xué)生,至2020年已有14年,累計招收外

國學(xué)歷留學(xué)生661人次,其中來自“一帶一路”國家的

外國留學(xué)生數(shù)量占比達(dá)98%以上。

外國留學(xué)生進(jìn)入專業(yè)學(xué)習(xí)前,需進(jìn)行一年的預(yù)科

學(xué)習(xí)。教外廳[2010]2號文件規(guī)定:新HSK4考試的及格

線是180分(對應(yīng)HSK的初等水平證書C級),作為中

國政府獎學(xué)金理學(xué)、工學(xué)、農(nóng)學(xué)等專業(yè)的預(yù)科生完成

一學(xué)年預(yù)科教育后應(yīng)達(dá)到的漢語言水平。因此,HSK

考試作為推廣程度最高、規(guī)模最大的一項國家級中文

考試,一直受到學(xué)界的廣泛關(guān)注。

學(xué)界針對HSK考試題型的研究最早可追溯至20世

紀(jì)90年代,自2009年新HSK正式推出以來,考試本身信

度效度以及對于漢語教學(xué)的反哺作用再一次在學(xué)界引

起探索高潮,柴省三(2011)通過科學(xué)數(shù)據(jù)分析方法

對考試聽力理解部分進(jìn)行了應(yīng)試策略的實證研究[1]以及

聽力測驗構(gòu)想效度研究,并提出了針對聽力測驗任務(wù)

形式的改進(jìn)建議[2];江敏等(2013)從新HSK5寫作部

分的試題題型入手,分析列舉了寫作部分的題型、易考

點(diǎn)和評分標(biāo)準(zhǔn),并對排序題以及短文寫作的寫作步驟和

備考策略提出了相關(guān)建議[3];秦?zé)@(2018)以信度、效

度為切入角度,以新HSK6聽力考試的部分聽力題為例

進(jìn)行分析,得出部分語料選擇單一,過于側(cè)重知識而

非能力考察的結(jié)論,對語料選擇給出了改進(jìn)建議[4]。

2020年以來,研究逐漸傾向閱讀部分,學(xué)界更加

關(guān)注新HSK話題作用研究,對語言交際功能的檢驗更

為重視。江新等(2020)以HSK(5、6級)閱讀測試

文本為實驗材料,以高級漢語學(xué)習(xí)者的完形填空成績

作為衡量文本閱讀理解難度的響應(yīng)變量,以字詞、句

子、語篇層面的9個文本特征作為預(yù)測變量,通過多元

回歸性檢驗得出可讀性檢驗公式,并根據(jù)可讀性分?jǐn)?shù)

分析得出新HSK閱讀測試文本難度分級的準(zhǔn)確率達(dá)到

“一帶一路”國家預(yù)科外國留學(xué)生新 HSK4 題型

成績分析及對策研究

——以西北農(nóng)林科技大學(xué)為例

張一航 葛李勤 張如平

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 語言文化學(xué)院,陜西 咸陽 712100)

摘要:隨著國家“一帶一路”倡議的實施,來華留學(xué)生數(shù)量不斷增加,且HSK作為測試母語非漢語者的漢語

水平的一項國際漢語能力標(biāo)準(zhǔn)化考試,呈現(xiàn)較為顯著的正向反撥效應(yīng)。文章以西北農(nóng)林科技大學(xué)國際學(xué)院招收的

2013級~ 2019級的“一帶一路”國家預(yù)科外國留學(xué)生及其新HSK4考試成績?yōu)檠芯繉ο螅灶}型、試題所包含的文

化內(nèi)容為分析維度,發(fā)現(xiàn)學(xué)生聽力成績最好,閱讀次之,書寫最差,且對常見的文化內(nèi)容缺乏了解,據(jù)此提出了

應(yīng)均衡培養(yǎng)學(xué)生的漢語聽說讀寫等各方面的能力,加強(qiáng)書寫能力的培養(yǎng),并重視常用文化內(nèi)容教學(xué)等建議。

關(guān)鍵詞:“一帶一路”;預(yù)科外國留學(xué)生;新HSK4;成績分析

中圖分類號:H195 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2022-12-09

基金項目:2022年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項目“‘一帶一路’國家預(yù)科外國留學(xué)生新HSK4考試成績分析及對策

研究——以西北農(nóng)林科技大學(xué)為例”(202210712045)。

作者簡介:張一航(2001— ),女,研究方向為漢語作為第二語言習(xí)得研究;葛李勤(1988— ),女,講師,

碩士,研究方向為漢語作為第二語言的習(xí)得研究及對外漢語教學(xué);張如平(2001— ),女,研究方向為漢語作為

第二語言習(xí)得研究。

第143頁

137

科技與教育

75%[5];魏玉紅等(2022)以新HSK5閱讀試題分析為例,

對近幾年試題的特點(diǎn)與變化進(jìn)行細(xì)致分析,總結(jié)出針

對新HSK5完型閱讀題的教學(xué)重點(diǎn)、方法、能力等方面

策略建議,同年,杜月明等(2022)基于漢語二語文

本可讀性的特征集合,通過對比六種機(jī)器學(xué)習(xí)模型

的效果,引入特征選擇算法,實現(xiàn)了漢語水平考試閱

讀文本可讀性的自動評估,對新HSK閱讀文本的選擇

和改編及其他類型的文本可讀性評估具有一定的參考

意義[6]。

而文化內(nèi)容作為HSK考試題目中必不可少的部

分,相關(guān)研究也頗為豐富,主要分為兩方面,早期集

中在文化因素重要性的研究上,如陳光磊(1994)[7]、

胡英(1997)[8]都強(qiáng)調(diào)了文化因素在HSK考試中以及

單題型中的重要性;后期則主要為試題中所含文化因

素橫縱向分析,如李安琪(2016)通過分析2014 年新

HSK4真題五套試卷,發(fā)現(xiàn)一共486題中涉及文化因素

的有103道,占比達(dá)到21.19%,得出文化因素在漢語

教學(xué)中極為重要的結(jié)論[9];秦新楠(2019)通過分析

2010、2012、2014年新HSK4三年真題中的文化因素,

發(fā)現(xiàn)其文化因素內(nèi)容主要集中在稱呼姓氏、中國地理

等方面[10],這一階段主要針對新HSK試題進(jìn)行了文化因

素的歸類以及縱向比較分析等,在文化因素在考試中

所呈現(xiàn)的重要地位基礎(chǔ)上,提出了相關(guān)的教學(xué)策略。

結(jié)合以上研究成果,我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前學(xué)界對新HSK

研究主要集中于考試本身信度效度分析以及單題型針

對性研究,且后期多集中于閱讀部分,而基于一定規(guī)

模的學(xué)生新HSK考試成績的各題型及其文化因素的定

量研究比較少;從研究國別和新HSK考試級別看,針

對“一帶一路”預(yù)科外國留學(xué)生的新HSK4題型成績分

析研究尚未展開,在新HSK4考試中,“一帶一路”預(yù)

科外國留學(xué)生的聽力、閱讀和書寫等不同題型的表現(xiàn)

如何,是否存在跛腳現(xiàn)象,這些情況與新HSK考生總體

表現(xiàn)是否一致;除了語言技能外,試題中的文化因素

是否會影響新HSK4考試成績等都值得關(guān)注與研究。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

(1)以西北農(nóng)林科技大學(xué)國際學(xué)院參與新HSK4

考試323名“一帶一路”國家預(yù)科外國留學(xué)生(2013級

~2019級)及其新HSK4考試成績?yōu)檠芯繉ο?;?)參

與問卷調(diào)查的215名“一帶一路”考生。

1.2 研究方法

文獻(xiàn)資料法:結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)資料,將獲取的西北

農(nóng)林科技大學(xué)“一帶一路”國家預(yù)科外國留學(xué)生成績

及具體信息作為主要資料。

數(shù)理統(tǒng)計法:從考題內(nèi)部構(gòu)成著手,以題型、文

化因素為分析維度,對“一帶一路”國家預(yù)科留學(xué)生

已收集到的成績及問卷信息進(jìn)行圖表分析和SPSS分析。

問卷調(diào)查法:采用李克特五級量表,分析學(xué)生新

HSK4考試難點(diǎn)及對文化內(nèi)容的了解度問題,并調(diào)查學(xué)

生漢語學(xué)習(xí)的自我評價。

2 研究結(jié)果分析

此次研究選取了西北農(nóng)林科技大學(xué)招收的2013

級~ 2019級參與新HSK4考試的“一帶一路”國家預(yù)科

外國留學(xué)生作為研究對象,共計323人次,分屬于20個

國家,其中有14個國家的在華留學(xué)生人數(shù)不少于5人,

包括10個亞洲國家,從多到少依次為巴基斯坦135人、

哈薩克斯坦36人、蒙古國21人、越南20人、孟加拉國

17人、泰國15人、柬埔寨14人、緬甸9人、老撾6人、

斯里蘭卡5人;4個非洲國家,依次為埃及11人、中非9

人、盧旺達(dá)9人、蘇丹6人。這323名考生中,270人合格,

合格率為84%。

2.1 預(yù)科外國留學(xué)生新HSK4聽力、閱讀、書寫各

題型成績統(tǒng)計分析

考生的聽力、閱讀、書寫3個題型及總體成績描

述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示,由表1可以看出,323名考生

聽力、閱讀、書寫的平均成績分別為82.92、76.20、

62.14,聽力部分得分最高,閱讀次之,書寫部分得分

最低,最低分僅為7分。

為了檢驗這3種題型的均值是否存在相關(guān)性和差

異性,筆者對其進(jìn)行了配對樣本T檢驗,結(jié)果如表2所

示,可以看出閱讀和聽力、書寫和閱讀、聽力和寫作

的相關(guān)性分別為0.686、0.596、0.508,且顯著性均小于

0.05,表明兩兩之間的均值具有顯著的正相關(guān)性;同

理,聽力和考生總成績、閱讀和考生總成績、書寫和

表1 新HSK4各題型及總體成績描述統(tǒng)計分析

N 最小值 最大值 均值 標(biāo)準(zhǔn) 偏差

聽力 323 29 100 82.92 13.441

閱讀 323 15 100 76.20 17.686

書寫 323 7 99 62.14 19.691

考生總成績 323 82 297 221.26 43.486

第144頁

138

中阿科技論壇 2023年第4期

考生總成績之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.818、0.889、0.852,

其中,閱讀和考生總成績相關(guān)系數(shù)最高,說明閱讀與

總成績相關(guān)性最強(qiáng),與總成績起伏趨勢保持較高的一

致性;聽力和考生總成績相關(guān)系數(shù)最低,說明聽力與

總成績一致性較低。

結(jié)合上述分析,筆者以年級為單位,分別對聽力、

閱讀、書寫3種題型的成績進(jìn)行分析,結(jié)果如圖1所示。

可 以 看 出,2013級 ~ 2019級 中,除2016級 外,

表2 新HSK4各題型及總成績相關(guān)性及差異性

個案數(shù) 相關(guān)性 顯著性 Sig(雙尾)

配對1 閱讀&聽力 323 0.686 0.000 0.000

配對2 書寫&閱讀 323 0.596 0.000 0.000

配對3 聽力&書寫 323 0.508 0.000 0.000

配對4 聽力&考生總成績 323 0.818 0.000 0.000

配對5 閱讀&考生總成績 323 0.889 0.000 0.000

配對6 書寫&考生總成績 323 0.852 0.000 0.000

注:樣本統(tǒng)計量與其總體統(tǒng)計量,或理論值之間的差異檢驗。

圖1 新HSK4各題型平均合格率分析

表3 學(xué)生聽力部分難點(diǎn)調(diào)查

原因 百分比

朗讀者語速過快 54.17%

題目之間間隔時間較短 45.83%

日常練習(xí)較少,沒有聽力應(yīng)試技巧 41.67%

對朗讀讀者語音語調(diào)不熟悉 41.67%

不能對材料中詞匯進(jìn)行同義轉(zhuǎn)換 41.67%

聽力片段太長,包含信息過多 37.50%

材料與日常練習(xí)差距較大 25.00%

材料中干擾信息太多 20.83%

其他 16.67%

其余年份聽力的合格率均≥90%,且各年份之間差距

較小。此外,323名考生聽力部分的整體合格率高達(dá)

94.12%,由此可以看出考生在聽力部分表現(xiàn)優(yōu)秀且

穩(wěn)定性較高。學(xué)生聽力部分的難點(diǎn)調(diào)查結(jié)果如表3所

示,可以看出54.17%的留學(xué)生認(rèn)為“朗讀者語速過

快”;45.83%的留學(xué)生認(rèn)為“題目之間間隔時間較

短”;41.67%的留學(xué)生選擇了“對朗讀者語音語調(diào)不

熟悉”“不能對材料中詞匯進(jìn)行同義轉(zhuǎn)化”及“日常

練習(xí)少,沒有聽力應(yīng)試技巧”。通過選擇率較高的選

項分析,說明了學(xué)生日常聽力訓(xùn)練與新HSK4真題存在

較大出入,且學(xué)生不熟悉漢語的口語表達(dá)以致考試時

對語音語調(diào)不熟悉,無法及時反應(yīng)。

由圖1可知,考生閱讀部分的表現(xiàn)不穩(wěn)定,成績呈

現(xiàn)較大的波動。尤其在2016年,合格率只有69.64%,顯

著低于整體的閱讀合格率82.97%;2017年合格率最高,

為95.74%。學(xué)生在閱讀部分的難點(diǎn)調(diào)查結(jié)果如表4所

示,可以看出 53.85%的留學(xué)生“對考試詞義不了解”,

其占比居于首位,與詞匯有關(guān)的選項占比也較大,如

“關(guān)聯(lián)詞”“日常表達(dá)”“詞性”,該結(jié)果反映出經(jīng)

過一年的預(yù)科學(xué)習(xí)后,留學(xué)生在詞匯方面仍有較大漏

洞,成為閱讀部分失分的重要原因。此外,26.92%的

留學(xué)生選擇“對句子之間的邏輯關(guān)系不理解”“日常

練習(xí)少,沒有閱讀應(yīng)試技巧”。

由圖1可知,相較于聽力部分及閱讀部分,書寫部

分合格率最低,平均合格率僅58.20% ,波動較大且呈

現(xiàn)出降低趨勢。合格率最高的一次出現(xiàn)在2013級,為

72.22%,2016級最低,僅39.29%。學(xué)生書寫部分的難點(diǎn)

第145頁

139

科技與教育

調(diào)查結(jié)果如表5所示,可以看出71.43%的留學(xué)生在考試

時“不記得漢字怎么寫”,漢字成為書寫部分失分的重

要因素,57.14%的留學(xué)生“對語法句型結(jié)構(gòu)不熟悉”,

46.43%的留學(xué)生認(rèn)為“寫字速度慢,題量大”,39.29%

的留學(xué)生認(rèn)為“日常練習(xí)不夠,缺乏應(yīng)試技巧”。

2.2 試題中的文化因素與新HSK4考試成績間的關(guān)系

汪曼對5套新HSK4真題進(jìn)行統(tǒng)計得出:在500道考

題中,含有文化元素的考題共80道,占比為16%,其

中涉及的文化元素內(nèi)容豐富[11];蘇志新以HSK1-6級為

例,分析了2018版新HSK4的五套真題,指出500道考題

中涉及文化因素的共159道,占比為31.8%[12]。由此可

見,對中國文化的了解程度也是影響學(xué)生能否通過新

HSK4的一大因素。

在此基礎(chǔ)上,筆者就預(yù)科外國留學(xué)生對中國文化

的興趣和了解度展開問卷調(diào)查,結(jié)果如表6所示,在

參與調(diào)查的215人中,對中國文化感興趣者占比達(dá)到

88.37%;對中國文化不了解或不確定自己是否了解者

占比達(dá)48.84%。這兩個數(shù)值之間存在明顯差距,由此

說明留學(xué)生空有興趣而了解甚少,也體現(xiàn)出教學(xué)過程

中文化內(nèi)容的缺失。

為了進(jìn)一步對影響考生的文化因素進(jìn)行深入研

究,筆者以文獻(xiàn)和文獻(xiàn)對新HSK4真題中文化因素的

統(tǒng)計分析為綱,將其中涉及的文化因素分為“稱呼姓

氏”“中國地理名勝”“語言文字”“中國建筑”“風(fēng)

俗習(xí)慣”“國情民生”“歷史及法律知識”7類,并對

考生進(jìn)行問卷調(diào)查,結(jié)果如表7所示,可以看出考生對

于試題中文化因素的了解度集中于“了解”“不確定”

兩個方面。考生對于文化因素的了解程度呈現(xiàn)出從稱

呼姓氏、地理名勝、風(fēng)俗習(xí)慣、中國建筑、歷史文化

到國情民生依次遞減的順序??忌鷮τ谠囶}中涉及的風(fēng)

俗習(xí)慣、國情民生、歷史文化等了解程度較低,超過半

數(shù)同學(xué)集中在不確定、不了解兩個層面。文化內(nèi)容作為

新HSK4考試的必考部分,學(xué)生目前的掌握程度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不

夠,甚至完全不了解,無法結(jié)合實際需要理解并運(yùn)用。

欒著[13]也提出了目前高校留學(xué)生漢語文化教育呈現(xiàn)邊

緣化現(xiàn)狀,這與筆者上述調(diào)查結(jié)果相一致。

表4 學(xué)生閱讀部分難點(diǎn)調(diào)查

原因 百分比

對考試詞匯詞義不了解 53.85%

對文章中出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)詞不理解 38.46%

對一些常用表達(dá)不熟悉 38.46%

對考試詞匯詞性不了解 34.62%

對句子之間的邏輯關(guān)系不了解 26.92%

日常練習(xí)較少,沒有閱讀應(yīng)試技巧 26.92%

體量太大,閱讀困難 19.23%

文章蘊(yùn)含的哲理性意義太難 15.38%

概括句子能力差 15.38%

文章中有關(guān)文化內(nèi)容過多 11.54%

其他 11.54%

表5 學(xué)生書寫部分難度調(diào)查

原因 百分比

不記得漢字怎么寫 71.43%

對語法句型結(jié)構(gòu)不熟悉 57.14%

寫字速度慢,題量大 46.43%

日常練習(xí)不夠,缺乏應(yīng)試技巧 39.29%

其他 3.57%

表6 留學(xué)生對中國文化興趣度及了解度調(diào)查

問卷問題 態(tài)度占比

非常同意 同意 不一定 不同意 非常不同意

你對中國文化有興趣 62.79% 25.58% 9.30% 2.33% 0.00%

你對中國文化很了解 16.28% 34.88% 46.51% 2.33% 0.00%

表7 留學(xué)生對不同類型文化了解度調(diào)查

文化因素 態(tài)度占比

非常了解 了解 不確定 不了解 完全不了解

稱呼形式 1.40% 40.47% 35.35% 19.07% 3.71%

地理名勝 3.26% 49.77% 29.30% 15.81% 1.86%

中國建筑 0.00% 43.72% 33.49% 20.00% 2.79%

風(fēng)俗習(xí)慣 1.40% 45.12% 41.40% 7.91% 4.17%

國情民生 0.00% 6.98% 67.44% 20.00% 5.58%

歷史文化 0.47% 7.91% 71.16% 18.60% 1.86%

3 教學(xué)建議

眾多學(xué)者的研究都表明了新HSK考試具有較高的

信度和效度,同時對于漢語教學(xué)產(chǎn)生了一定的反撥效

應(yīng),且積極意義大于消極意義[14]。結(jié)合以上有關(guān)“一

帶一路”外國預(yù)科留學(xué)生新HSK4考試題型成績及文化

因素分析,筆者提出如下教學(xué)建議。

均衡培養(yǎng)學(xué)生的聽力、閱讀和書寫能力。各個題

型之間相關(guān)性較強(qiáng),三者相互影響、相輔相成。因此,

要注重“一帶一路”國家預(yù)科外國留學(xué)生聽力、閱讀、

書寫能力的均衡培養(yǎng)和發(fā)展。

重視漢字教學(xué)?!耙粠б宦贰眹翌A(yù)科外國留學(xué)

生漢語的聽力、閱讀、書寫能力發(fā)展不平衡。聽力最

好,閱讀次之,書寫能力最差。其中,漢字是書寫部分

的重要基礎(chǔ)。對此,可在初級階段有意識地培養(yǎng)留學(xué)

第146頁

140

中阿科技論壇 2023年第4期

生對漢字的興趣,在綜合課上加強(qiáng)漢字講解和書寫,

幫助學(xué)生識記漢字形體和意義,并強(qiáng)調(diào)書寫的規(guī)范性

和工整性。

加強(qiáng)詞匯教學(xué),重在同義詞和近義詞的積累和辨

析。真題中聽力和閱讀部分都會出現(xiàn)大量的詞義轉(zhuǎn)

換,這正是留學(xué)生所欠缺的地方。而多積累有利于學(xué)

生考試時快速反應(yīng)并做出正確判斷;加強(qiáng)生詞聽寫

和造句練習(xí),主要在于書寫而不是口頭造句,且要求

定時完成。

重視高頻文化教學(xué)。教師應(yīng)當(dāng)結(jié)合文化內(nèi)容對學(xué)

生的閱讀、寫作等技能進(jìn)行提升,在語言教學(xué)過程中

也要適當(dāng)穿插文化因素,重視高頻文化教學(xué)。

適當(dāng)加強(qiáng)應(yīng)試技巧培訓(xùn)。可適當(dāng)對學(xué)生提前進(jìn)行

模擬強(qiáng)化訓(xùn)練,使學(xué)生熟悉聽力的語音、語速、語調(diào),

閱讀和書寫的出題風(fēng)格;培養(yǎng)學(xué)生良好做題習(xí)慣以及

時間分配能力。

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Research on the Analysis of New HSK4 Questions and Scores of International

Students from “Belt and Road” Countries and Its Countermeasures

——Taking Northwest A&F University as an Example

Zhang Yihang, Ge Liqin, Zhang Ruping

(College of Language and Culture, Northwest A&F University, Xianyang 712100)

Abstract: With the implementation of the “Belt and Road”, the number of inbound international students has been

increasing. As a standardized Chinese language proficiency test for non-native speakers, HSK plays a prominent role. Hence, in

this article, the international students from 2013 to 2019 classes of the International College of Northwest A&F University from the

“Belt and Road” countries and their new HSK4 test scores are studied, with questions types and cultural contents the dimensions

of analysis. Results indicate that students’ performance in listening was the best, followed by reading and writing, furthermore, they

had little knowledge of common cultural contents. Accordingly, it’s suggested that students’ listening, speaking, reading and writing

skills should be cultivated in a coordinated manner, and their writing skill should be strengthened as well as the teaching of common

cultural contents.

Key words: “Belt and Road”; International students; New HSK4; Performance analysis

(校對:拜亞麗 劉卿)

第147頁

141

科技與法律

近些年來,隨著科技的發(fā)展,人工智能進(jìn)入大眾

視野,其借助云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)以及自身的強(qiáng)大

學(xué)習(xí)能力,為我們的生活提供了巨大的便捷,同時也

給我們的生活帶來了巨大的挑戰(zhàn),不僅給勞動力市場

帶來了巨大的沖擊,也產(chǎn)生了一些人文倫理和法律問

題。作為法律相關(guān)學(xué)習(xí)人員,我們在顧及法律穩(wěn)定性

的同時,也要從社會實際出發(fā),避免法律的滯后性,

筆者下文將從人工智能產(chǎn)品的侵權(quán)責(zé)任方面對此展開

研究。

1 人工智能相關(guān)概述

1.1 人工智能的概念

人工智能究竟是什么呢?將“人工智能”一詞拆

分開理解,“人工”便是人類進(jìn)行制造或者通過人類

使用,“智能”從科學(xué)的角度來講,便是具有高度的自

主性和可思考性,可以脫離人類而使用或者人類在使

用過程中的參與度低。人們通常所說的弱人工智能、

強(qiáng)人工智能和超級人工智能就是以人類參與度,即人

工智能在工作中的獨(dú)立程度劃分的。按照目前的程度,

全球人工智能發(fā)展正處于由弱人工智能向強(qiáng)人工智能

過渡的階段[1]。

隨著人工智能的高速發(fā)展,法律領(lǐng)域面臨的相關(guān)

問題也越來越多,如是否可以賦予人工智能民法主體

地位、人工智能產(chǎn)品在行為侵權(quán)時的侵權(quán)責(zé)任該如何

承擔(dān)。現(xiàn)有的法律體系并沒有賦予人工智能同人和

法人組織一樣的民事主體地位,仍將其歸于“客觀的

物”,因此其便不具有獨(dú)立承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任的能力。在

這個狀況之下,法律學(xué)者需要在受害者的損害賠償、

人工智能侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)分配以及科學(xué)研究三者之間尋

找一個平衡點(diǎn),保障各方利益,從而促進(jìn)人工智能在

新時代能穩(wěn)定快速發(fā)展。

1.2 人工智能產(chǎn)品的特征

人工智能產(chǎn)品是設(shè)計者通過對人工智能技術(shù)的應(yīng)

用,研發(fā)出來的可以在生活中廣泛應(yīng)用的機(jī)器,因此

其具有實體性和擬人性兩個特征。實體性是指人工智

能產(chǎn)品在以智能系統(tǒng)為核心的基礎(chǔ)之上,擁有一個客

觀的外在可見可觸摸的實體。擬人性是指人工智能產(chǎn)

品通過對外在現(xiàn)象和數(shù)據(jù)的感知,模擬人類的思維方

式和思維過程,不斷自我更新,從而幫助人類工作和

生活,體現(xiàn)出了高度的獨(dú)立性和自主性[2]。學(xué)界對人

工智能產(chǎn)品的擬人性引發(fā)的相關(guān)問題也展開了廣泛討

論,如是否應(yīng)該賦予人工智能產(chǎn)品法律主體地位、是

否可以讓其獨(dú)立承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。筆者認(rèn)為,人工智

能產(chǎn)品實際上仍然是人類生活的輔助工具,在民法領(lǐng)

域來講,仍然只屬于“客觀的物”的范疇。

2 人工智能的民事主體地位

2.1 人工智能主體地位相關(guān)學(xué)說分析

人工智能產(chǎn)品能否具有獨(dú)立的民事主體地位呢?

學(xué)界對人工智能產(chǎn)品的民事主體地位相關(guān)問題也在不

斷進(jìn)行探析,主要有以下幾種觀點(diǎn)。

第一種,肯定說。通常情況下我們認(rèn)為獨(dú)立的法

人工智能產(chǎn)品的侵權(quán)責(zé)任界定問題

鄧 騰

(北京交通大學(xué)法學(xué)院,北京 100044)

摘要:人工智能產(chǎn)品具有自主決策能力和深度學(xué)習(xí)能力,在蘊(yùn)含巨大發(fā)展?jié)摿Φ耐瑫r也存有不可避免的風(fēng)

險,亟須從法律制度層面作出有效規(guī)制?,F(xiàn)有法律體系并沒有賦予人工智能產(chǎn)品像人和法人組織一樣的民事主體地

位,仍將其歸于“客觀的物”,因此人工智能產(chǎn)品不具有獨(dú)立承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任的能力。因此,本文認(rèn)為法律學(xué)者需要在

受害者的損害賠償、人工智能侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)分配以及科學(xué)研究這三者之間尋求一個平衡點(diǎn),以保障各方利益。

關(guān)鍵詞:人工智能;侵權(quán)責(zé)任;法律制度

中圖分類號:D923 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

收稿日期:2022-12-13

基金項目:中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項目(KKJB19001536)。

作者簡介:鄧騰(2000— ),女,碩士,研究方向為民商法。

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中阿科技論壇 2023年第4期

律人格必須可以做出獨(dú)立的意思表示,從而產(chǎn)生相應(yīng)

的法律后果。堅持肯定說的學(xué)者認(rèn)為,人工智能產(chǎn)品

是人類智慧的結(jié)晶,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,其獨(dú)

立決策性也會不斷得到提升,其擬人性和智能性也在

不斷加強(qiáng),在某些情況下,已經(jīng)可以獨(dú)立地做出意思

表示,具有獨(dú)立的意思表示能力,因此肯定人工智能

產(chǎn)品的法律主體地位,認(rèn)為可以賦予其法律主體資格。

第二種,否定說。我國該領(lǐng)域的大多數(shù)學(xué)者都對

人工智能產(chǎn)品的民事主體地位進(jìn)行了否定。他們認(rèn)

為其在本質(zhì)上仍然只是輔助人類更好地生活的一種工

具,只是作為一種新的產(chǎn)品類型而出現(xiàn),仍屬于產(chǎn)品

外延范圍,認(rèn)為其不能獨(dú)立地做出意思表示,并且沒

有民事行為能力和民事權(quán)利能力。它們只是在某些方

面代理人類完成一定的工作與活動,并不能被視為人

類,只是人類制造出來的機(jī)器,因此不能賦予其法律

主體資格。

第三種,折中說。這種學(xué)說認(rèn)為,既不能完全對

其法律人格進(jìn)行肯定,也不能完全否定,認(rèn)為人工智

能產(chǎn)品具有較強(qiáng)的擬人性,但卻不同于人,雖然由智

能系統(tǒng)在控制操作,但是其實質(zhì)上仍是在實施著人的

行為。

筆者認(rèn)為不能賦予人工智能產(chǎn)品法律主體地位。

首先,人工智能并不具有自由意志,人工智能系統(tǒng)的

存在基礎(chǔ)是人類事先做出了某種設(shè)定。與人類相比

較,人工智能產(chǎn)品缺少明顯的能動性,不能夠像人類

一樣可以做到舉一反三,只有在人類利用算法發(fā)出命

令時,人工智能產(chǎn)品才可以正常運(yùn)行,也就是說其行

為以人類的命令要求為始發(fā)點(diǎn)。人工智能靠自身的算

法運(yùn)行,所運(yùn)行的算法便是其意志,而這種算法又是

由人類產(chǎn)生的,是人類意志的結(jié)果。其次,倘若賦予

人工智能產(chǎn)品民事主體地位,也就意味著其可以獨(dú)立

承擔(dān)民事法律責(zé)任,但是通常情況下民事責(zé)任的承擔(dān)

方式以損害賠償為主,這也就意味著作為民事主體必

須擁有屬于自己的獨(dú)立財產(chǎn),但是人工智能產(chǎn)品并不

具備其專屬財產(chǎn),也就意味著在責(zé)任承擔(dān)方面會面臨

一定的障礙,受害者不能得到及時補(bǔ)償[3]。但是也有些

學(xué)者認(rèn)為可以將人工智能產(chǎn)品視為不具有完全民事能

力的未成年人,在責(zé)任承擔(dān)方面采用替代責(zé)任。但是

這點(diǎn)也是不可取的,因為未成年人是可以擁有自己的

獨(dú)立財產(chǎn)的,其在未來會具備民事權(quán)利能力和行為能

力,并且對其采用替代責(zé)任的原因是未成年人的心智

還不夠成熟[4],但是對于人工智能產(chǎn)品而言,在賦予其

獨(dú)立的民事主體地位后,仍需由其他人來承擔(dān)替代責(zé)

任,那這便是毫無意義的。最后,根據(jù)民法理論以及

以往的常識,主體和客體是兩個完全不同的概念,一

個實體在法律上來講要么是主體要么是客體,不存在

既不是主體也不是客體的法律狀態(tài),這是不合理的,

也會引發(fā)一系列的法律問題[5]。并且倘若賦予人工智能

產(chǎn)品民事主體地位,也就意味著賦予了其民事權(quán)利能

力,那么是不是也就意味著人工智能產(chǎn)品可以對賦予

其地位的人類說不了呢?享有權(quán)利便也就享有了拒絕

的權(quán)利,顯然就其發(fā)展現(xiàn)狀而言,這是不合常理的,

也是不符合實際的。

2.2 人工智能產(chǎn)品侵權(quán)的責(zé)任主體

綜上所述,人工智能產(chǎn)品不具備法律主體地位,

但是因其自身的特殊性,不能將其侵權(quán)責(zé)任的承擔(dān)簡

單等同于傳統(tǒng)的產(chǎn)品,因此要在產(chǎn)品責(zé)任的基礎(chǔ)之上

對其進(jìn)行完善。

2.2.1 確定研發(fā)者的責(zé)任主體地位

目前,《中華人民共和國民法典》(以下簡稱《民

法典》)對產(chǎn)品侵權(quán)責(zé)任的相關(guān)規(guī)定中只提到了生產(chǎn)

者和銷售者作為對外承擔(dān)責(zé)任的主體而承擔(dān)的無過

錯責(zé)任,并未規(guī)定產(chǎn)品生產(chǎn)過程中其他參與人的責(zé)任

承擔(dān)問題,比如說研發(fā)人員。傳統(tǒng)產(chǎn)品的研發(fā)者和生

產(chǎn)者往往是同一主體。并且受傳統(tǒng)思維的影響,消費(fèi)

者大都認(rèn)為作為生產(chǎn)產(chǎn)品的第一責(zé)任人,生產(chǎn)者理應(yīng)

對有缺陷的產(chǎn)品承擔(dān)一定的責(zé)任,而研發(fā)者并未直接

接觸到產(chǎn)品的生產(chǎn),因而可以忽略研發(fā)者。但是對于

人工智能產(chǎn)品而言,生產(chǎn)者大多只是執(zhí)行加工行為而

已,在缺乏專業(yè)知識的情況下很難對人工智能產(chǎn)品能

否有效使用得出一個準(zhǔn)確的結(jié)論,因此不能保證生產(chǎn)

出的產(chǎn)品究竟是否安全合格。

對于人工智能產(chǎn)品而言,其自身的人工智能系統(tǒng)

中的算法和程序才是其最重要的部分,生產(chǎn)者賦予的

主要是外部載體和軀殼,而研發(fā)者賦予的才是人工智

能產(chǎn)品的核心。所以說相對于傳統(tǒng)的產(chǎn)品而言,人工

智能產(chǎn)品的生產(chǎn)者大多與研發(fā)者脫離,此時對人工智

能產(chǎn)品運(yùn)行過程中支配和控制力最強(qiáng)的研發(fā)者理應(yīng)承

擔(dān)一定的法律責(zé)任,并承擔(dān)相對應(yīng)的法律義務(wù)。因此,

從控制危險源的角度來說,有必要將研發(fā)者規(guī)定為侵

權(quán)責(zé)任主體。

2.2.2 確定生產(chǎn)者外延

一般認(rèn)為,生產(chǎn)者是對產(chǎn)品進(jìn)行制造,得出半成

品或者完全產(chǎn)成品的主體。我國現(xiàn)有的產(chǎn)品責(zé)任法只

說明了生產(chǎn)者的責(zé)任主體地位,但并未對生產(chǎn)者范圍

進(jìn)行闡述。我國著名法律學(xué)者楊立新教授曾說:“產(chǎn)品

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科技與法律

生產(chǎn)者不僅應(yīng)當(dāng)包括產(chǎn)品制造者,還應(yīng)當(dāng)包括零部件

制造者和準(zhǔn)生產(chǎn)者,并且,以出售、轉(zhuǎn)讓、出租等為

目的的進(jìn)口商也應(yīng)該視為生產(chǎn)者?!币虼?,在對人工

智能產(chǎn)品進(jìn)行責(zé)任認(rèn)定時,應(yīng)當(dāng)擴(kuò)大主體認(rèn)定范圍,

在考慮了智能系統(tǒng)研發(fā)者的責(zé)任承擔(dān)之外,仍應(yīng)該考

慮那些并未實際參與產(chǎn)品生產(chǎn)加工,但卻被法律視為

“生產(chǎn)者”的主體,比如人們常說的準(zhǔn)生產(chǎn)者和進(jìn)口

商[6]。這些主體,雖然并未實際參與產(chǎn)品的生產(chǎn)制造活

動,但仍將自己的商標(biāo)或者姓名標(biāo)于產(chǎn)品之上或者以

獲取利益為目的進(jìn)口商品,但是在一定程度上,其行

為也可以視為是對產(chǎn)品質(zhì)量的一種肯定和信賴,只有

在信賴產(chǎn)品質(zhì)量時才會使用自己的商標(biāo)或者進(jìn)口商品

售賣,并且以此獲得巨大利益,便理應(yīng)在出現(xiàn)問題時

承擔(dān)起相應(yīng)的責(zé)任。

從風(fēng)險和利益相對應(yīng)的角度來說,確定生產(chǎn)者外

延是有必要的,讓準(zhǔn)生產(chǎn)者承擔(dān)產(chǎn)品責(zé)任是合理的。

2.2.3 將操作者列為責(zé)任主體

現(xiàn)行的《中華人民共和國產(chǎn)品質(zhì)量法》(以下簡

稱《產(chǎn)品質(zhì)量法》)并未將產(chǎn)品的操作者或所有者列

為產(chǎn)品責(zé)任主體,若產(chǎn)品的損害是由操作者或者所有

者自身的不當(dāng)行為導(dǎo)致,則按一般侵權(quán)行為承擔(dān)責(zé)任。

但是相對于傳統(tǒng)產(chǎn)品而言,人工智能產(chǎn)品的操作者和

所有者的情況較為復(fù)雜,需要具體問題具體分析。首

先,假若產(chǎn)品本身并不存在一定的明顯缺陷,并且的

確是因為操作者的不當(dāng)行為或者操作失誤而對他人造

成損害,此時,操作者理應(yīng)承擔(dān)起責(zé)任。但是人工智

能產(chǎn)品是一種高智能產(chǎn)品,其操作和控制具有一定的

難度,因此我們認(rèn)為操作者在使用前,應(yīng)當(dāng)具有一定

的資質(zhì)或者經(jīng)過專業(yè)的培訓(xùn),熟知其操作方法,并且

在操作時應(yīng)當(dāng)履行一定的注意義務(wù),從而保證人工智

能產(chǎn)品使用的安全性,所以倘若操作者不具有使用人

工智能產(chǎn)品的專業(yè)資質(zhì)或者使用時并未盡到高于傳統(tǒng)

產(chǎn)品的一般注意義務(wù),操作者理應(yīng)承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。

對于產(chǎn)品的所有者而言,當(dāng)操作者與所有者并非

同一主體時,應(yīng)當(dāng)借鑒侵權(quán)責(zé)任法中關(guān)于出租出借車

輛的現(xiàn)有規(guī)定。首先,當(dāng)人工智能產(chǎn)品已經(jīng)出租、出

借給他人,此時風(fēng)險視為已經(jīng)轉(zhuǎn)移,實際控制權(quán)已經(jīng)

轉(zhuǎn)移,理應(yīng)責(zé)任承擔(dān)主體也轉(zhuǎn)移給承租人或者借用人。

但是在所有者明知產(chǎn)品存在缺陷卻仍將人工智能產(chǎn)品

在未經(jīng)提示說明的情況下借給他人使用,所有者應(yīng)當(dāng)

對其不作為導(dǎo)致的損害承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。

綜上,在確定人工智能產(chǎn)品侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)主體

時,應(yīng)當(dāng)將研發(fā)者納入,并且適當(dāng)外延生產(chǎn)者范圍,并

且將操作者列為責(zé)任主體,具體問題具體分析,防止各

主體遇到問題相互推卸責(zé)任,妨礙受害人權(quán)利救濟(jì)。

3 人工智能產(chǎn)品侵權(quán)的歸責(zé)原則

如前文所述,人工智能產(chǎn)品侵權(quán)責(zé)任主體應(yīng)當(dāng)包

括研發(fā)者、相關(guān)生產(chǎn)者、銷售者以及操作者或者所有

者,在較為復(fù)雜的情況下,更需要嚴(yán)格明確責(zé)任在各

主體之間公平劃分。那么在現(xiàn)有的歸責(zé)原則下,各主

體該如何承擔(dān)責(zé)任呢?

3.1 無過錯責(zé)任原則的適用

隨著工業(yè)化的發(fā)展,越來越多的工業(yè)產(chǎn)品出現(xiàn)在

人們的生產(chǎn)生活之中,但同時產(chǎn)品事故也不斷出現(xiàn),

越來越多的受害者主張權(quán)利救濟(jì),而司法系統(tǒng)認(rèn)為消

費(fèi)者相對于生產(chǎn)者來說處于弱勢地位,難以證明產(chǎn)品

與損害之間的因果關(guān)系或者生產(chǎn)人員的主觀過錯,

因此提出了無過錯責(zé)任原則。無過錯責(zé)任,根據(jù)其字

面意思,指行為人對自己行為所造成的損害后果,不

論是否具有故意或者過失的心理,都應(yīng)當(dāng)承擔(dān)民事責(zé)

任,不以主觀過錯為構(gòu)成要件,旨在補(bǔ)償受害人。我

國現(xiàn)有的產(chǎn)品責(zé)任法中規(guī)定,產(chǎn)品的生產(chǎn)者和銷售者

作為獲得巨大利益的一方,通過生產(chǎn)和銷售行為獲得

了巨大利益,并且處于優(yōu)勢地位,對于產(chǎn)品的風(fēng)控來

說也處于源頭地位,人工智能產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售在這

點(diǎn)上和傳統(tǒng)產(chǎn)品并無不同,因此對其也可以適用生產(chǎn)

者和銷售者承擔(dān)無過錯責(zé)任。

生產(chǎn)者是產(chǎn)品的制造者,產(chǎn)品缺陷很可能產(chǎn)生于

生產(chǎn)制造這一環(huán)節(jié),因而生產(chǎn)者理應(yīng)對產(chǎn)品侵權(quán)承擔(dān)

無過錯責(zé)任。我國貫徹“誰主張誰舉證”的訴訟原則,

即便在損害發(fā)生時,受害者不需證明其有過錯,但仍

需證明產(chǎn)品存在一定缺陷。然而由于人工智能產(chǎn)品的

較強(qiáng)專業(yè)性,受害方一般難以識別風(fēng)險,難以證明產(chǎn)

品缺陷的存在。因此,可以在生產(chǎn)者承擔(dān)無過錯責(zé)任

的基礎(chǔ)上適用“舉證責(zé)任倒置”規(guī)則,從而既能規(guī)范

生產(chǎn)者的行為,也可以保護(hù)受害方[7]。

對于銷售者而言,銷售者售賣產(chǎn)品之前必然要

對產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行評估,產(chǎn)品只有在達(dá)到合理銷售標(biāo)

準(zhǔn)時才可以向市場流通。因此可以認(rèn)為,在產(chǎn)品存在

缺陷造成損害的時候,銷售者也是有責(zé)任的,可以將

“過錯”視為生產(chǎn)者和銷售者之間責(zé)任劃分的依據(jù),

以此來保證雙方的利益。倘若銷售者在進(jìn)貨時并未對

產(chǎn)品進(jìn)行檢驗驗收或者并未履行特定的注意義務(wù),銷

售者理應(yīng)對外承擔(dān)起自己的責(zé)任,在承擔(dān)責(zé)任后,如

果可以證明產(chǎn)品存在生產(chǎn)方面的缺陷,也可以向生產(chǎn)

者內(nèi)部追償。

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此外,產(chǎn)品的研發(fā)者也應(yīng)該承擔(dān)無過錯責(zé)任,作

為人工智能產(chǎn)品的設(shè)計者,智能系統(tǒng)的算法都是由其

設(shè)定的,所以在很大程度上研發(fā)者對產(chǎn)品具有一定的

控制力,產(chǎn)品的好壞在本質(zhì)上是由研發(fā)者決定的,倘

若程序或者算法出現(xiàn)錯誤,系統(tǒng)崩潰,產(chǎn)品也就處于

廢棄狀態(tài)。并且研發(fā)者在產(chǎn)品生產(chǎn)到問世過程中,獲

得的利益也是巨大的,所以說產(chǎn)品的研發(fā)者也應(yīng)該承

擔(dān)起無過錯責(zé)任,從而對其起到督促作用。但是很多

人會認(rèn)為如果研發(fā)者承擔(dān)無過錯責(zé)任便會阻礙科技進(jìn)

步,這一點(diǎn)可以通過保險制度和賠償基金解決,后文

會詳細(xì)說明,此處不再贅述。

3.2 過錯責(zé)任的適用

我國以往的法律對侵權(quán)行為的規(guī)定以過錯責(zé)任為

原則,以過錯推定原則和無過錯責(zé)任原則為例外,凡

是法律沒有進(jìn)行明文規(guī)定的都主要以過錯責(zé)任原則

為基礎(chǔ),侵權(quán)人在行為存在一定的過錯的情況下才

對損害結(jié)果承擔(dān)責(zé)任,在一定程度上保護(hù)了當(dāng)事人

的利益。

如前文所述,產(chǎn)品的操作者和所有者作為產(chǎn)品的

直接控制者,是危險發(fā)生的直接制造者,因此其理應(yīng)

承擔(dān)一定的責(zé)任,但是鑒于人工智能產(chǎn)品的較強(qiáng)專業(yè)

性,承擔(dān)無過錯責(zé)任對其來說過于嚴(yán)格,因此只有在

操作者或所有者不當(dāng)操作、沒有履行一定的注意義務(wù)

或者不具備相關(guān)資格的情況下其才需要承擔(dān)責(zé)任。當(dāng)

所有者與操作者實際并非同一人,也只有當(dāng)所有者具

有一定的過錯時其才需要承擔(dān)責(zé)任。假設(shè)讓操作者和

所有者承擔(dān)過于嚴(yán)格的責(zé)任,便可能讓人工智能產(chǎn)品

失去其存在的意義,當(dāng)事人要履行較強(qiáng)的注意義務(wù)避

免損害發(fā)生,這時人工智能產(chǎn)品還具有自動化嗎?

3.3 免責(zé)事由的規(guī)定

傳統(tǒng)產(chǎn)品關(guān)于免責(zé)事由的規(guī)定,同樣可以適用于

人工智能產(chǎn)品。比如說存在不可抗力因素、因第三人

過錯而導(dǎo)致遭受損害和受害人故意等。免責(zé)事由的規(guī)

定在一定程度上對產(chǎn)品除操作者外的其他方起到了一

定的保護(hù)作用。同時,為了切實全面地保護(hù)好人工智

能產(chǎn)品研發(fā)者和生產(chǎn)者的利益,可以通過立法確定其

在一定條件下主張免責(zé)。可參考《產(chǎn)品質(zhì)量法》中的

規(guī)定,并且進(jìn)行一定的修改,主張在產(chǎn)品存在以下情

況時,生產(chǎn)者和研發(fā)者可以免責(zé):一是在造成侵權(quán)時,

未將人工智能產(chǎn)品投入測試或者流通領(lǐng)域;二是在產(chǎn)

品投入測試或流通領(lǐng)域時,引起損害的缺陷還尚未存

在;三是將產(chǎn)品投入流通或者測試時的科學(xué)技術(shù)水平

尚不能發(fā)現(xiàn)缺陷的存在。通過此項規(guī)定,可以合理縮

小生產(chǎn)者和研發(fā)者應(yīng)當(dāng)承擔(dān)責(zé)任的范圍,避免因為人

工智能產(chǎn)品獨(dú)立性的發(fā)揮而導(dǎo)致的侵權(quán)事由責(zé)任的承

擔(dān)。比如在人工智能產(chǎn)品自主性較強(qiáng)時,其突破了研

發(fā)者預(yù)先設(shè)定好的程序,此時研發(fā)者便可以援引以上

條款主張免責(zé),受害人此時則可以通過保險或者賠償

基金等途徑主張權(quán)利救濟(jì)。這在一定程度上更全面地

保護(hù)了研發(fā)者的利益,在受害者的損害賠償、人工智

能侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)分配以及科學(xué)研究三者之間達(dá)成一個

平衡點(diǎn),保障各方利益。

4 完善人工智能產(chǎn)品侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)相關(guān)措施

4.1 完善監(jiān)管機(jī)構(gòu)

任何一個產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展都離不開相應(yīng)的監(jiān)管機(jī)

構(gòu),從產(chǎn)業(yè)長遠(yuǎn)利益的角度來看,如果缺乏長期的有

效監(jiān)管,放任其發(fā)展,不加強(qiáng)約束和監(jiān)管,便會使其

偏離有效發(fā)展的道路。隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,各

國都在紛紛制定相關(guān)規(guī)章制度,試圖更好地對人工智

能技術(shù)進(jìn)行管制。除了推動各國加強(qiáng)對人工智能產(chǎn)品

的立法以外,還必須建立相關(guān)的監(jiān)管機(jī)構(gòu),制定相關(guān)

的監(jiān)督管理制度。國家可以建立專門的監(jiān)管機(jī)構(gòu),加

大監(jiān)管力度,從事前、事中、事后三個環(huán)節(jié)加強(qiáng)管制,

從而規(guī)范人工智能產(chǎn)業(yè)的健康有序發(fā)展[8]。比如設(shè)立專

門的行政部門,建立事前審批制度,研發(fā)者可以在設(shè)

計人工智能產(chǎn)品之初向相關(guān)部門進(jìn)行備案,在備案的

同時對產(chǎn)品初步想法進(jìn)行說明,生產(chǎn)者可以向相關(guān)部

門進(jìn)行備案登記,出示其具備生產(chǎn)資格的相關(guān)證書以

及一系列相關(guān)承諾,以供監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行后續(xù)的評估檢

查。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)切實履行好審批責(zé)任,落實審批制

度,確保從源頭治理人工智能產(chǎn)業(yè)。行業(yè)主管部門也

可以成立專業(yè)小組或者委托其他專業(yè)機(jī)構(gòu)對人工智能

產(chǎn)品在流通前進(jìn)行質(zhì)量評估,確保人工智能產(chǎn)品的質(zhì)

量以及安全性,并且監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以要求研發(fā)者和生產(chǎn)

者提供一個產(chǎn)品規(guī)范化使用報告,更加詳細(xì)地指導(dǎo)消

費(fèi)者使用。倘若發(fā)生人工智能產(chǎn)品的侵權(quán)糾紛,主管

部門也可以通過事前審批的相關(guān)信息,以及事中提供

的具體使用方法,根據(jù)侵權(quán)事故確定各方責(zé)任,從而

進(jìn)行有效懲處,并且也可以提供相關(guān)信息幫助司法機(jī)

關(guān)適用法律。

有效的監(jiān)管不僅能從源頭上對人工智能產(chǎn)品進(jìn)行

管理,還能在糾紛發(fā)生階段提供相關(guān)信息以促進(jìn)問題

的解決。

4.2 建立強(qiáng)制保險機(jī)制和賠償基金

如前文所述,建議完善《民法典》中對人工智能

產(chǎn)品侵權(quán)責(zé)任的規(guī)定,但這便會加重研發(fā)者以及生產(chǎn)

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