时间：2023-07-04 16:26:49
导语：在人工智能医药的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
DOI：10.14163/j.cnki.11-5547/r.2016.35.063
【Abstract】 Objective To research influencing effect by cognitive behavior therapy combined with drug therapy on social function， life satisfaction and quality of life in anxiety disorder patients. Methods A total of 80 patients with anxiety disorder were divided by their intentions into experimental group and control group， with 40 cases in each group. The experimental group received cognitive behavior therapy combined with drug therapy for clinical treatment， and the control group received drug therapy for clinical treatment. Comparison was made on clinical effect after 12-week treatment， global assessment of function （GAF）， generic quality of life inventory （GQOLI74） and life satisfaction scale （LSR） scores between the two groups. Results After 12 weeks of treatment， both groups had effectively relieved symptoms. The experimental group had 27 cured cases， 7 excellent cases， 4 effective cases and 2 ineffective cases， with total effective rate as 95.0%. The control group had 19 cured cases， 9 excellent cases， 4 effective cases and 8 ineffective cases， with total effective rate as 80.0%. The experimental group had obviously higher total effective rate than the control group， and the difference had statistical significance （χ2=4.114， P
【Key words】 Cognitive behavior therapy； Drug therapy； Anxiety disorder； Social function； Life satisfaction
焦虑症属于常见的临床精神障碍疾病之一， 其主要症状， 体现在精神焦虑、社交焦虑障碍以及精神恐惧障碍等症状[1-3]。以往药物治疗的目的是要致力精神障碍症状都得以缓解， 而忽略了在治疗一种精神障碍的同时造成另一种精神障碍病情恶化， 这也是目前临床治疗上的一个挑战， 因此在药物治疗的基础上需要接受相应的心理治疗， 避免因自身心理疾病导致在治疗过程中出现一些人文问题。同时也可避免因行为失常导致的严重后果和并发症[4， 5]。本院在针对这些精神疾病的临床治疗进行总结中， 发现采用认知行为疗法联合药物治疗具有良好的临床效果， 报告如下。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 选取本院2013年10月～2014年10月接诊临床焦虑症患者80例， 所有患者均符合中国精神病障碍疾病对焦虑症患者的临床评定标准， 排除了其他精神病障碍患者[3]。患者与家属签署了病情知情通知书， 按患者意愿将其分为实验组与对照组， 各40例。实验组男26例， 女14例， 平均年龄（32.6±6.8）岁；对照组男27例， 女13例， 平均年龄（34.5±6.9）岁。两组患者性别、年龄等一般资料比较， 差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 方法 对照组单独使用药物治疗方法， 而实验组则在药物治疗的基础上实施认知行为疗法。药物治疗：针对每1例患者在睡前口服盐酸万拉法新胶囊药剂， 前3 d用量25 mg， 以后根据病情进行用药调整， 平均每2天增加25 mg， 最终加至150 mg后停止增加， 若患者药物反应强烈， 则应进行剂量上的减少控制。于12周后， 根据实际病情情况进行用药剂量上的适当调整。认知行为疗法：针对患者进行认知重建， 并为其提供信息思维， 结合实际的思维行为建设一个更好的认知环境。锻炼患者的思维能力， 进行催眠放松训练， 并让其有充足的时间进行深呼吸运动[6， 7]。
1. 3 观察指标及疗效判定标准 通过GAF评分观察社会功能、GQOLI74评分观察生活质量、LSR评分观察生活满意。本次的临床疗效评定以通用的评定标准进行分级[8， 9]， 痊愈：症状基本消失， 无消极思想。显著：症状大部分消失， 无明显消极思想。有效：症状部分消失， 消极思想偶尔有发生。无效：症状无变化， 甚至有加深。总有效率=（痊愈+显著+有效）/总例数×100%。
1. 4 统计学方法 采用SPSS16.0统计学软件进行统计分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2检验。P
2 结果
2. 1 两组患者临床疗效比较 经治疗12周后， 两组患者基本症状均得到了有效缓解， 实验组痊愈27例， 显著7例， 有效4例， 无效2例， 总有效率95.0%；对照组痊愈19例， 显著9例， 有效4例， 无效8例， 总有效率80.0%；实验组总有效率明显高于对照组， 差异具有统计学意义（χ2=4.114， P
2. 2 两组患者GAF、GQOLI74以及LSR评分比较 经过治疗后， 对照组GAF、GQOLI74以及LSR评分分别为（63.59±
5.20）、（58.31±2.21）、（76.20±5.20）分， 而实验组三项评分分别为（75.30±5.60）、（62.65±4.23）、（85.60±5.60）分， 实验组各项评分高于对照组， 差异具有统计学意义（P
3 讨论
焦虑症属于较为常见的一类心理症状， 需要结合实际的病理情况进行有效的救治[10， 11]。而通过药物治疗， 其作用效果不甚理想， 因此近年来通过认知行为疗法的出现， 在一定程度上， 更进一步的改善了对这一类心理情况的改善。极大的促进了对心理焦虑患者的自我康复。
一、判断题(每题2分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.家庭规模缩小强化了代际支持能力。
正确
错误
3.中国的预期寿命排名较低。
正确
错误
4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。
正确
错误
5.社区老年服务集成平台的预测作用包括准确得知老年人生活的种种需求。
正确
错误
6.对于如何高效率、低成本地解决养老问题只针对城市地区而言。
正确
错误
7.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。
正确
错误
8.大数据在我们日常生活中很少接触到。
正确
错误
9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。
正确
错误
10.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工业化”。
正确
错误
11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。
正确
错误
12.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。
正确
错误
13.1956年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。
正确
错误
14.20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。
正确
错误
15.人工智能在医疗领域还存在一些问题。
正确
错误
16.只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。
正确
错误
17.医联合体发生在基层和专科医院之间。
正确
错误
18.作为影响深远的颠覆性技术，人工智能可能改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等，对企业管理、个人安全、社会稳定乃至全球治理带来挑战。
正确
错误
19.我国新一代人工智能发展的指导思想和基本原则是要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育新增长点，形成新动能。
正确
错误
20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。
正确
错误
二、单项选择(每题2分)
21.医疗健康数据的应用包括：药物研究、病人行为及其相关数据、（ ）、管理医疗社保基金。
A.临床研究 B.科学研究 C.涉密研究 D.门诊诊断
22.发展网信事业战略的目标：加强领导、统筹规划和依靠（ ）紧密协同。
A.产、学、用 B.产、学、研 C.社会分工 D.产、学、研、用
23.基础技术提供平台主要是（ ）平台，这些云平台为人工智能实现大规模的实时计算提供了计算基础。
A.云计算 B.互联网 C.云计算、大数据 D.大数据
24.2017年谷歌无人驾驶汽车可以对不同场景进行学习，如（ ）、城市道路、过桥等。
A.泥泞路 B.平路 C.乡间小路 D.山路
25.腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供（ ）、智能服务、智能分析和智慧应用等服务。
A.精准推送 B.实名认证 C.智能核身 D.勾勒用户图像
26.牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的（ ）位置。
A.全局核心 B.重点突出 C.关键部分 D.战略中心
27.微软自然语言计算组成立于 1998年，专长于（ ）、输入法、问答、社交、文本挖掘等。
A.翻译 B.收集 C.处理 D.校对
28.2016年5月，美国白宫成立了（ ）和机器学习委员会，协调全美各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律。
A.人工智能 B.制造 C.无人驾驶 D.I技术
29.欧盟的人脑计划旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台。
A.创新 B.全自动 C.全新的、革命性 D.智能
30.德国“工业4.0”计划涉及到的机器感知、（ ）、决策以及人机交互等领域。
A.规划 B.识别 C.应用 D.操作
31.2017年，日本政府制定了人工智能产业化路线图，计划分（ ）阶段推进利用人工智能技术，大幅提高制造业、物流、医疗和护理行业效率。
A.4个 B.2个 C.5个 D.3个
32.人工智能的发展要素：算法+（ ）+数据。
A.编程 B.数学 C.模拟 D.计算能力
33.国家加大对人工智能关键技术研发的支持力度，人工智能已成为我国的战略（ ）。
A.发展重点 B.中心 C.要素 D.核心
34.百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等企业积极布局人工智能领域，抢占产业（ ）。
A.发展制高点 B.发展先机 C.发展 D.发展机遇
35.对人工智能发展态势的判断中的新挑战是指人工智能发展的（ ）带来新挑战。
A.不确定性 B.负面影响 C.积极性 D.不稳定性
36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一个健康大数据平台，运用人工智能技术处理这些数据，帮助人们做（ ）。
A.日常起居 B.健康管理 C.医疗检查 D.生活管理
37.百度的Apollo（阿波罗）计划，即百度将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的（ ）系统。
A.自动驾驶 B.自动操作 C.智能驾驶 D.无人驾驶
38.我国新一代人工智能发展的总体部署中构建一个体系是指构建（ ）的人工智能科技创新体系。
A.对外开放 B.互惠互利 C.合作共赢 D.开放协同
39.互联网医院要依托于（ ）建设。
A.现有实体 B.信息共享 C.互联网 D.分级诊疗
40.《打造智慧社区，优化居家养老（下）》认为，发展智慧养老服务可以带动我国哪些经济领域的发展（ ）。
A.制造业 B.服务业 C.娱乐业 D.农业
三、多项选择(每题2分)
41.人工智能的智能硬件其交互方式出现（ ）直接交互。
A.手势 B.语音 C.体感 D.眼神
42.人工智能能够对（ ）的安全进行防护。
A.个人 B.医疗 C.金融 D.城市
43.（ ）的融合创新是智能安防发展的重要切入点。
A.人工智能 B.体感 C.音频 D.视频
44.人工智能产业体系的融合产业有（ ）。
A.智能金融 B.智能客服 C.自动驾驶汽车 D.智能制造
45.人工智能应用类企业的切入领域有（ ）。
A.机器人 B.智能家居 C.教育培训 D.医疗设备
46.广泛开展人工智能科普活动，做到（ ）。
A.支持开展形式多样的人工智能科普活动
B.鼓励科学家参与人工智能科普
C.建设和完善人工智能科普基础设施
D.支持开展人工智能竞赛
47.智慧社区的渊源包括（ ）。
A.原始社会 B.工业社会 C.农业社会 D.信息化社会
48.智慧社区的三级指标包括（ ）。
A.保障体系 B.便民服务 C.社区治理与公共服务 D.主题社区
49.中国人口老龄化面对的挑战有（ ）。
A.人口流动频繁，家庭养老能力不足
B.代际关系变化，老年居住空巢增加
C.预期寿命延长，照料需求压力加大
D.家庭规模缩小，代际支持能力弱化
关键词:新医科;智能医学;人才培养
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
4结语
[关键词] 盐酸戊乙奎醚；全麻；老年；术后认知功能障碍
[中图分类号] R614 [文献标识码] B [文章编号] 1673-9701（2017）06-0113-03
[Abstract] Objective To explore the effect of penehyclidine hydrochloride as general anesthesia premedication on postoperative cognitive dysfunction in elderly patients. Methods A total of 90 cases of elderly patients treated in our hospital from April 2015 to April 2016 were randomly divided into control group and observation group. 45 cases in each group， and control group was treated with atropine before operation， while the observation group was treated with penehyclidine hydrochloride. The simple intelligence mental state examination scale （MMSE） score， operation time， drug withdrawal to call open eyes time， drug withdrawal to removal of tracheal tube time， postoperative recognition of the two groups of anesthesia before and after， and the incidence of dysfunction（POCD） were compared between two groups. Results MMSE scores were lower in the two groups on day 1， day 3 after operation compared with day 1 before operation， and the difference was statistically significant（P0.05）. There was no significant difference in the time of operation， the time from drug withdrawal to calling for open eyes， the time from drug withdrawal to removal of tracheal catheterization and postoperative cognitive dysfunction incidence between the two groups（P>0.05）. Conclusion Penehyclidine hydrochloride for preoperative general anesthesia does not affect the postoperative cognitive dysfunction in elderly patients. The incidence of postoperative cognitive dysfunction will not increase.
[Key words] Penehyclidine hydrochloride； General anesthesia； Elderly； Postoperative cognitive dysfunction
g后认知功能障碍作为绝大多数老年患者术后早期较为常见的问题，对老年患者术后恢复造成了较大的影响，尽管目前关于该病的发病机制尚不明确，但有研究报道指出，术后早期认知功能障碍的发生发展与中枢乙酰胆碱衰退有关[1]。临床资料显示，盐酸戊乙奎醚作为一种新型的抗胆碱药物，一方面对患者的心率及血压造成的影响较小，同时具有较为突出的抑制腺体作用，在改善患者气道阻力方面具有重要意义，其作为术前用药得到了广泛的关注[2]。本研究主要针对盐酸戊乙奎醚作为全麻术前用药对老年患者术后认知功能障碍的影响进行分析，现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取我院自2015年4月～2016年4月收治的90例老年手术患者，均为非心脏手术患者，术前排除认知功能障碍、神经或精神系统疾病患者，ASAⅠ～Ⅲ级，自愿签署了关于本次试验的知情同意书，采取随机数字表法将患者分为对照组与观察组，每组各45例，对照组年龄60～78岁，平均（70.3±2.7）岁，体重58～72 kg，平均（64.2±2.5）kg，观察组年龄63～75岁，平均（71.9±2.9）岁，体重59～70 kg，平均（63.2±2.9）kg。两组患者一般资料比较，差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。
1.2 麻醉方法
两组患者进入手术室后连接多功能生命体征监护仪以及Narcotrend麻醉深度监护仪，建立开放的静脉通道，对照组术前10 min给予静脉注射0.5 mg阿托品（杭州民生药业有限公司，国药准字：H33020086），观察组术前10 min给予静脉注射0.5 mg盐酸戊乙奎醚（成都力思特制药股份有限公司，国药准字：H2002 0606）[3]。麻醉诱导用药：0.05 mg/kg咪达唑仑（上海罗氏制药有限公司，国药准字：H20010311）+0.4 μg/kg舒芬太尼（宜昌人福药业有限责任公司，国药准字：H20054256）+0.2 mg/kg顺式阿曲库铵（东英药业有限公司，国药准字：H20060927）+（0.1～0.3）mg/kg依托咪酯（江苏恩华药业股份有限公司，国药准字：H32022992），成功气管插管后给予机械通气[4]。麻醉维持用药：给予瑞米芬太尼+丙泊酚持续输注，期间对血流动力学指标及Narcotrend值进行监测。
1.3观察指标
比较两组麻醉前后简易智能精神状态检查量表（MMSE）评分、手术时间、停药至呼唤睁眼时间、停药至拔除气管导管时间。MMSE量表包括时间定向力、地点定向力、即刻记忆、注意力及计算力、延迟记忆、语言、视空间等7个方面，量表总分在0～30分之间，得分越高说明认知功能越好，得分在27分以下评为术后认知功能障碍[5]。两组患者均在研究人员的指导帮助下完成，并统一回收量表，确保量表回收率为100%。
1.4 统计学处理
采用SPSS 18.0统计学软件对本次研究所取得的数据进行分析，计数资料采用χ2检验，计量资料以均数±标准差（x±s）的形式表示，采用t检验，组内多时点比较采用方差分析，以P
2 结果
2.1 两组手术前后MMSE评分比较
两组术前1 d MMSE评分比较，差异无统计学意义（P>0.05）。两组术后1 d、术后3 d MMSE评分分别与术前1 d比较均较低，差异有统计学意义（P0.05）。见表1。
2.2两组围术期指标及术后认知功能障碍发生率比较
两组手术时间、停药至呼唤睁眼时间、停药至拔除气管导管时间及术后认知功能障碍发生率比较，差异均无统计学意义（P>0.05）。见表2。
3讨论
随着人口老龄化速度的加快，接受外科手术的老龄患者比例也呈明显上升趋势。由于老年患者通常伴随不同程度的脏器功能退行性改变，因此，可同时出现围术期储备功能以及代偿能力明显降低，严重者还可出现术后认知功能下降等并发症，严重影响患者的生活质量，因此，为老年患者选择合适的围术期物至关重要，结合以往研究经验我们发现，老年患者物的选择与青壮年有明显差异[6]。有研究报道认为，术前使用小剂量苯二氮■类药物，例如咪唑安定等一方面可明显降低老年患者g前焦虑抑郁，另一方面可对心脑缺血性疾病产生有效的预防作用[7]。但在平常用药时，需要对老年患者的具体情况作出综合判断，有研究发现给予阿托品或盐酸戊乙奎醚作为术前麻醉用药是安全可行的[8]。
大量临床资料显示，在术前使用抗胆碱类药物的主要目的在于对唾液腺以及呼吸道腺体的分泌产生抑制作用，从而有效促进呼吸道通畅，降低术后肺炎等疾病的发生率，以有效促进预后[9-10]。另外有研究报道指出，术后认知功能障碍的发生可能与中枢胆碱能系统的作用位点相关，目前已有临床研究证实，极低浓度的物残余即可对患者的神经功能作用造成影响，抗胆碱能药物与术后认知功能障碍的发生存在密切关系[11]。盐酸戊乙奎醚作为我国近年来研究出来的一种新型抗胆碱类药物，其作用机制为可选择性的作用于分布在中枢神经系统的M1以及分布在平滑肌和腺体的M3受体，但对于心脏或神经元突触前膜上的M2受体并无明显作用，不易增加血压水平异常以及心动过缓等不良反应的发生，安全性较高[12-13]。药理学研究指出，盐酸戊乙奎醚作为麻醉前药物使用时，能在有效抑制机体腺体分泌的同时帮助稳定患者的血流动力学平衡，同时不增加患者的心肌耗氧量，对于保障老年患者的围手术期安全性具有积极意义[14-15]。另一方面，盐酸戊乙奎醚能有效拮抗乙酰胆碱能受体对患者中枢神经系统的兴奋作用，从而明显延缓患者中枢胆碱能系统的退行性改变，在减少老年患者术后认知功能障碍的临床治疗中具有积极意义[16]。但盐酸戊乙奎醚与阿托品一样在术前使用时均可引起术后认知功能障碍，且在一般情况下通常无明显差异[17-18]。
本研究结果显示，两组术后1 d、术后3 d MMSE分别与术前1 d比较评分均较低，差异均有统计学意义（P0.05）。两组手术时间、停药至呼唤睁眼时间、停药至拔除气管导管时间及术后认知功能障碍发生率比较，无明显差异（P>0.05）。结果证实盐酸戊乙奎醚作为全麻术前用药与常规阿托品比较在引起术后认知功能障碍方面无劣势，同样具有一定的安全性[19，20]。
综上所述，盐酸戊乙奎醚作为全麻术前用药未对老年患者术后认知功能障碍造成影响，未增加术后认知功能障碍发生率。由于本次试验研究样本量少，可能存在一定的缺陷，可通过深入研究以获得精确的结论。
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关键词：互联网；人工智能；客户信息
一、人工智能及作用（技术）
管理信息系统中的三大要素：信息、技术和人。庞大的信息通过被识别、筛选过滤得到人们所需信息，然后被收集起来发挥其作用，人们利用更精确的信息做出更有效的决策，并改进当前的落后技术，创造更高效快捷实用的技术。而这些技术能够更好的被人们利用起来从而服务于人。
图1 管理信息系统三要素关系
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支。它是研究运用计算机模仿人类的各种行为如推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等的技术和软件，用以解决需要人类专家才能处理的复杂问题，如诊断、预测、分类等。企业中使用最广泛的人工智能系统主要有四个类别：专家系统、神经网络、遗传算法和智能。
专家系统（ES）作为人工智能中的一个重要分支，在财务管理、医药、生产等一些特定领域发挥了巨大作用。专家系统是一种智能的计算机程序，能够获取企业的专业知识，以便运用知识和推理能力解决问题。专家系统通常由知识库及其管理系统、综合数据库、知识获取机制、推理机、解释器和人机交互界面六部分组成。
图2 专家系统基本结构
神经网络即人工神经网络（ANN）是模拟人类分辨事物的能力，可以发现和辨别模式的人工智能系统，并且它不需要预先设定得出结论的步骤。神经网络具有自适应和自学习的特点。神经网络应用广泛，主要方向有：识别、预测、分类等，用于字迹识别、语音识别、图像识别、财务预测、疾病研究、检测与评估。由于神经网络可以从大量的信息中发现模式，因此又常被称为预测系统。
遗传算法（GA）从字面上看，“遗传”二字就可以表达出该系统的重点，它是通过模拟生物进化过程中自然选择和适者生存规律等遗传机理从而产生一个问题的逐步改进的解决方案。遗传算法已经成功的被应用于销售、管理、设计、工业等领域，解决了很多问题。遗传算法应用了三种进化概念：选择、交叉、变异。选择即优胜劣汰，优先考虑较好的结果；交叉是产生新个体的主要方法，将几个好的结果组合在一起期望其产生更好结果；变异是产生新个体的辅助方法，随机组合然后评估结果的好坏。
智能（IA）又称为智能体，是在用户没有明确具体要求的情况下，根据用户需求代替人或辅助人来执行各种复杂的工作的软件。其特点是智能性、主动型、协作适应性。智能在许多领域起着重要的作用，如电子商务、信息服务、教育娱乐等。
二、人工智能的应用
1.专家系统判别目标客户群
互联网时代，用户需求更加细分，市场应该更关注和满足用户的个性化，那就要从收集客户信息入手，首先得了解目标客户才能掌握市场。那么，专家系统可以帮我们判断客户群体，也就是解决为谁生产产品以及生产的产品是为谁所需的问题。专家系统利用其处理大量信息且能汇集来自各种渠道的信息和推理能力解决诊断、指令性问题，对客户群体进行识别，合理判断出目标客户群，才能为客户提供更好的产品。例如宝洁公司根据对用户群体细致的细分，发展到现在一共拥有五大洗发水系列品牌。海飞丝主打去屑，飘柔洗护二合一，潘婷维他命配方滋养修复，沙宣领导专业创新，伊卡璐草本环保清新自然。利用专家系统，通过对客户数据的分析，针对不同需求可以向客户推荐相应洗发水从而提高销量。从产品出发寻找客户，就是要求根据产品自身特性，在调查分析同类产品市场需求的基础上，应用专家系统筛选和锁定产品销售的目标客户群体，解决好“卖给谁”的问题。
2.神经网络做预测
企业每天都会收集到大量信息，要使得信息发挥其价值作用，接下来使用神经网络的发现和预测功能就可以从大量客户信息中进行分析并预测产品的销量和盈亏，包括各种商品的销售情况、库存、商品结构、资金占用比、客人数等多个角度进行详细的统计分析与预测。美国第二大零售店塔吉特，给每位前来购物消费的顾客一个编号，每个编号里记录该顾客的所有个人信息，包括个人信息：联系方式、住址、邮箱等；消费信息：购物偏好、购物频率等。塔吉特拥有一套数据预测系统即神经网络系统，它通过对消费者的消费习惯进行多次的测试和大量综合数据分析得出结论。根据这些结论我们可以得到很多有用的信息，如：明年某产品的预期进货量、预期收益和对资金的运作规划等。
3.遗传算法优化服务
遗传算法系统当然必不可少，它可以优化整个系统并为客户提供更好的服务。塔吉特根据顾客一段时间内的消费记录，利用专家系统识别消费群体，利用神经网络系统进行数据分析，将顾客购买的物品分类并考察购买频率，找到内在需求数据，进一步判断消费者的身份。这时我们需要遗传算法这个优化系统根据这些数据得出一些可以用来组合营销的产品，例如我们熟知的啤酒和尿布、烟和酒、玩具和学习用品等。通过遗传算法决策者可以适时调整商品结构，增加了商品的竞争力，使商品结构与配置趋于更优化合理的状态。遗传算法就可以用于解决组合优化问题、调度问题以及物流配送问题。沃尔玛的送货车队可以说是全美最大的，车队采用电脑进行车辆调度，遗传算法可以为其提供最优化的合理路线，并通过全球卫星定位系统对车辆进行定位跟踪，确保送货的可靠性和及时性。
4.智能挖掘推广
智能更能发挥出锦上添花的作用，智能可以用来进行目标客户的销售推广。在判断出消费者身份后，进而可以用广告、赠送优惠券、发邮件或信息提醒告知顾客近期的优惠活动，其中智能系统发挥了巨大作用。塔吉特超市中曾出现过这样一件事：一位男子怒以为超市给他17岁的女儿婴儿尿片的优惠券是个大乌龙，但超市的神经网络预测系统通过购物数据分析出她的女儿在一段时间内的消费情况，包括购买的物品类别和购买频率得出结论他的女儿是一位准妈妈，这才赠送了优惠券。智能中的信息在其中无疑很重要，最知名的信息是采购者，又称为购物机器人，它是位于网上的智能，可以帮助顾客尽快找到所需产品和服务。亚马逊就利用这种智能技术根据消费者的消费情况在你浏览商品时就为你推荐你可能喜欢的商品，就像我们在用音乐播放器播放音乐时会有一个选项叫“猜你喜欢”为你推荐你可能喜欢的歌曲。网站通过将空间出售给别的商家进行商品销售或者以点击次数收费也就是为网页链接站点付费。
三、总结
一个企业的利润=收入-成本，从战略的角度看，我们将收入看作线上部分，将成本看作线下部分。利用人工智能技术营销客户就是增加线上部分即增加收入来获得更大的利润，增加线上的方法还有推出新产品、提供增值服务及互补性产品等，减少线下部分可以采取优化生产流程、降低运输和人力成本等方法，当然线上线下两者结合对于利润的增加效果更突出。
总体上利用各种人工智能技术建立新型客户关系管理系统，首先先了解消费者，其次为其推荐商品并满足其需求，最后挖掘顾客的潜在需求。实现销售自动化，建立起完善的客户服务及支持系统，准确的分析市场营销活动。利用人工智能技术建立竞争优势，如顾客忠诚计划：使顾客成为店家的会员，办理会员卡或者积分卡，有些商家则以顾客的手机号码作为积分号或者会员号使会员机制更加简便易记，用好的服务和产品让顾客成为最好的产品宣传者，变成产品的粉丝，就像我们熟知的苹果商品的“果粉”、小米商品的“米粉”一样。让消费者为产品代言，必须要做到的就是与时俱进，利用起身边的科技产品先进系统，完善优化自己的客户管理系统。人工智能不仅仅是人工智能，它能做到的还有很多很多。总之，信息为人们所收集创造出更先进的技术，技术又被人们应用起来收集更有用的信息为人们所服务。
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关键词：康复机器人；现状；发展趋势
1 康复机器人研究的意义及现状
1.1 社会发展的必然需求
截止2014年底，我国国60岁以上老年人口已经达到2.12亿，占总人口的15.5%。据预测，本世纪中叶老年人口数量将达到峰值，超过4亿，届时每3人中就会有一个老年人。
民政部部长、全国老龄办主任李立国表示，我国空巢和独居老年人近1亿人，60岁以上失能半失能老年人约3500万人，帮扶困难老人已成为我国老龄事业的重中之重。
伴随老龄化过程中明显的生理衰退就是老年人四肢的灵活性不断下降，进而对日常的生活产生了种种不利的影响，已严重影响老年人生存质量。此外，由于疾病、自然灾害、交通事故等突发事件造成的残疾人数量也与日俱曾。截止2015年9月，我国有各类残疾人8500万，通过人工及现有的助残设备已不能满足患者的要求。老龄化、残疾人这些特殊群体理应得到更多的关注，保证其生存质量的康复和服务产品质量也应有相应提高，因此，康复机器人及设备的研究和应用有着极为广阔的发展前景。
1.2 技术发展的内在需求
近年来，随着计算机技术、人工智能、图像处理、以视觉、听觉为代表的传感技术等电子信息技术的反战，给生物医药工程领域的医用康复机器人发展带来的极大的契机。用于科学诊断、手术辅助、脑中风、帕金森综合征后遗症辅助康复机器人得到了广泛应用。而将人工智能、视觉、听觉、图像处理等技术融入康复机器人技术成为未来康复机器人发展的内在需求。
1.3 产业升级的必然趋势
随着我国泉州2025计划的提出，机器人技术已成为我国未来工业产业升级的需要突破的核心技术。当前，我国机器人，尤其是以助残、手术辅助为代表的康复机器人核心技术还未能突破，核心部件、主控系统还需进口，成本较高。国产康复机器人在整个市场占有率偏低。康复机器人的技术突破成为我国工业产业升级的关键节点。
2 康复机器人研究现状及进展
2.1 医疗手术机器人研究现状及进展
经过半个多世纪的发展，工业机器人技术日趋成熟，并成为机器人应用市场的主流。随着老龄化、残疾人口的不断的增多，康复机器人的收到各国的极大关注。微创外科手术机器人、介入治疗机器人，上肢、下肢康复机器人、智能价值、智能轮椅、外骨骼辅助机器人、航天员运动能力恢复机器人已经开始用于临床，并取得了一定成果。
目前，用于辅助医生进行手术的外科手术机器人是在外科一生的操控下，协助医生共同完成手术过程，一般情况下，外科医生利用一个远程手术场景，操纵一个主输入装置，根据手术的要求，向放置于手术室内的手术机器人下达手术指令。手术机器人根据该指令执行相应的操作。与传统的微创手术相比，手术机器人具有比医生更高的操作灵巧性、超越人类手术动作距离的局限，易于实现更微笑的手术动作，手术精准性也更高。
由美国直觉外科公司制造的达芬奇手术机器人是目前手术机器人领域应用做最广的手术机器人之一。该手术机器人融合了三维高清晰度视觉系统，在视觉辅助系统的帮助下，控制能完成精细运动的机械手，该机械手的弯曲及旋转运动自由度均不是人类手腕可比拟。该手术机器人可提供灵巧操作、精准定位、术前规划，手术创面大幅减小，患者恢复迅速。
目前，达芬奇手术机器人已经累计销售3000多台，为超过250万患者成功实施微创手术。由于昂贵，我国拥有数量还不足三十台。研究适应我国国情的手术机器人以迫在眉睫。近年来，我国科研工作者和医疗卫生部门紧密合作，积极开展手术机器人的研发工作，取得了一定成果。例如，针对腹部手术的手术机器人、利用视觉、互联网技术，结合人工智能的神经微创外科手术机器人，介入治疗机器人、脊柱外科手术机器人均已实现国产化，进入动物试验阶段。
2.2 功能恢复性机器人研究现状及进展
目前，功能性恢复机器人的研究重点集中于上肢、下肢的功能恢复、运动辅助、可穿戴设备的研究上。国内以哈尔滨工业大学、清华大学、中科研、上海交通大学为代表的研究单位掌握功能恢复性机器人研究的技术核心。其中上海交通大学和复旦大学合作展开了“神经的运动控制与控制信息源的研究”。其研究目的是提取神经信息，利用神经信息来控制电子假手.具备7个自由度的运动模拟假手以研制完成，具备很高的应用前景。
功能性恢复机器人的研究主要集中于肌肉电信号的拾取、肌肉电信号特征分析、脑电波的信号的拾取、脑电波信号的特征分析上。
3 康复机器人的发展趋势
3.1 机械本体技术：康复器械的机械本体技术应向着智能化、集成化、轻型化、微型化、舒适化及美观化的方向发展。以碳纤维、石墨烯、记忆合金为代表的新型材料相继问世，且价格逐步降低，将对康复机器人的机械本体制造、研究产生极大的促进。此外，传统的针对上、下肢的康复机器人已不能满足当前的需要，以单关节为控制和新的额关节康复机器人、用于脊柱矫正的脊柱矫正机器人逐步出现，极大的拓展了康复机器人的应用领域。
3.2 人工智能技术：人工智能技术的引入，将极大的促进康复机器人的智能化水平。融入以视觉跟踪技术、听觉传感器、压力传感器为核心的感知系统，融入VR虚拟技术、融入智能穿戴设备，以嵌入式控制系统为核心，将极大的促进人工智能技术在康复机器人领域的应用，实现康复机器人的高度智能化，集成化。
康复机理的研究：充分利用现有的医学临床经验，与医疗卫生领域的专家紧密合作，积极开展康复机器人相关肌肉、病理研究，对康复机器人的研究提供理论支撑。
结束语
经过多年的发展，康复机器人取得了一定的成果。但随着社会经济的发展，康复机器人的研究与发展还未能有效满足社会需求，智能化、集成度水平还有待提高。因此，开展康复机器人的研究具有广阔的应用价值及技术价值。
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〔关键词〕知识图谱；专家系统；发展轨迹
DOI：10．3969／j．issn．1008－0821．2012．02．040
〔中图分类号〕G250.71 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008－0821（2012）02－0159－08
Knowledge-based Expert System Development Overview MapLiao Yi
（Political Department，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China）
〔Abstract〕Artificial intelligence expert system is the most important and most active areas of an application,which implements the artificial intelligence research from theory to practice,turning from the general reasoning strategies of a major breakthrough in the use of expertise.This chronological order,the expert system into the 1980s before the 1980s,1990s,2000,after four stages.Articles using bibliometric methods,analysis of the expert system development process,development and trends,pointing out that the current phase is the development of expert systems,expert systems into a variety of commercial operation,need to address the knowledge acquisition bottleneck,matching conflicts and other issues for expert systems to understand and master the subject structure,evolution,development and so provide an unique perspective and knowledge.
〔Key words〕knowledge maps;expert systems;the development trajectory
专家系统作为人工智能的一个重要分支，发展已经超过50年，在很多应用领域都获得了广泛使用，取得了丰硕成果。本文运用文献计量这一独特视角对专家系统进行了再回顾和再分析，将智能科技划分为初创期、成长期、低谷期、发展期，利用词频分析、共引分析、作者共现分析等方法揭示专家系统的学科结构、影响程度、关键节点与时间点等重要而独特的知识，为了解和掌握专家系统的发展与演化过程提供了独特视角。
1 数据来源
SCI（Science Citation Index）是美国科学情报研究所ISI（Institute for Science Information）出版的期刊文献检索工具，所收录的文献覆盖了全世界最重要和最有影响力的研究成果，成为世界公认的自然科学领域最为重要的评价工具。本文以Web of Science中的SCI数据库为数据来源，选用高级检索方式，以“Expert System/Experts System”作为主题词，于2011年5月在Web of Secience中进行检索，一共检索到14 500篇相关文献记录。获得的年度分布如图1。所示。虽然，专家系统研究从20世纪五六十年代就开始了，但是从图1可以看出直到1982年才有主题词与专家系统相关的论文出现。图1表明1991年左右，专家系统相关论文达到了峰值，但随后呈逐年下降的趋势。到1999年，只有494篇。但21世纪开始，专家系统相关论文又出现了增加的趋势，并维持在一个稳定的水平中。图1 专家系统在SCI数据库文献发表年度变化情况
2012年2月第32卷第2期基于知识图谱的专家系统发展综述Feb.，2012Vol.32 No.22 专家系统前40年的发展
本文利用基于JAVA平台的引文分析可视化软件Citespace，首先设定时间跨度为1950-1991年，时间切片长度为1年，聚类方式为共被引聚类（Cited Reference），阈值选择为（2，2，20）、（3，3，20）、（3，3，20）。Citespace得出这些引文的时间跨度为1950－1990年，可以绘制出该时间段的专家系统论文时区分布图，如图2所示。我们以年代先后为序，将20世纪80年代以前作为第一阶段，80年代至90年代作为第二阶段。图2 1950-1991年各年度专家系统论文之间的时区分布图
2.1 专家系统起源时期
根据图2显示，这段时期有7个突出节点，既有7位代表人物。第一个节点代表的是“人工智能之父”――英国著名科学家阿兰・麦席森・图灵（Alan Mathison Turing），他于1950年在《心灵》杂志上《计算机器与智能》，提出了著名的“图灵测试”，探讨了机器智能的可能性，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思［1］。
第二个节点代表的是美国工程院院士、加州大学扎德（LA.Zadeh）教授，他于1965年在《信息与控制》杂志第8期上发表题为《模糊集》的论文，提出模糊集合理论，给出了模糊性现象定量描述和分析运算的方法，从而诞生了模糊数学。1978年，扎德教授提出了“可能性理论”，将不确定性理解为可能性，为模糊集理论建立了一个实际应用上的理论框架，这也被认为是模糊数学发展的第二个里程碑。同年，国际性期刊《International Journal of Fuzzy Sets and System》诞生，这使得模糊理论得到普遍承认，理论研究高速发展，实际应用迅速推广。
第三个节点代表的美国两院院士、卡内基-梅隆大学教授艾伦・纽厄尔（Allen Newell），1972年，他出版了《人怎样解题》（Human Problem Solving)一书，书中描述了他和西蒙试图建立一个计算机化的“通用问题求解器”的历程：20世纪50年代，他们发现，人类的问题解决，在一定知识领域内可以通过计算机实现，所以他们开始用计算机编程来解决问题，1956年，他们研发出了逻辑理论家和通用问题求解器（General Problem Solver），并建立了符号主义人工智能学派。我们可以看出，这本书是对他以前所作工作的总结与归纳，而逻辑理论家和通用问题求解器正是专家系统的雏形，为专家系统的出现奠定了坚实的基础。
但是艾伦・纽厄尔的尝试无法解决大的实际问题，也很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对于解题所需的巨大搜索空间也难于处理。为此，美国国家工程院院士、斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）等人在总结通用问题求解系统成功与失败的经验基础上，结合化学领域的专门知识，于1965年研制了世界上第一个专家系统dendral，可以推断化学分子结构。专家系统进入了初创期，其代表有dendral、macsyma（数学专家系统）等，第一代专家系统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点，向人们展示了人工智能应用的广阔前景［2］。
第四个节点代表人物是美国麻省理工学院著名的人工智能学者明斯基（Minsky）。1975年，他在论文《表示知识的框架》(A Framework for Representating Knowledge，McGraw-Hill)中提出了框架理论，框架理论的核心是以框架这种形式来表示知识。理论提出后，在人工智能界引起了极大的反响，并成为了基于框架的专家系统的理论基础，基于框架的专家系统适合于具有固定格式的事物、动作或事件。
第五个节点代表人物是美国普林斯顿大学教授格伦谢弗（Glenn Shafer），他在1976年出版了《数学理论的证据》（A mathematical theory of evidence）一书，介绍了由他和Dempster于1967年提出的D-S理论（即证据理论）。证据理论可处理由不知道因素引起的不确定性，后来，该理论被广泛应用于计算机科学和工程应用，是基于D-S证据理论的专家系统的理论基础。
第六个重要节点代表是美国斯坦福大学爱德华・汉斯・肖特利夫（Shortliff EH）教授，他于1975年在著名杂志《数学生物科学》上发表《A model of inexact reasoning in medicine》（《在医学模型的不精确推理》）一文，他结合自己1972－1974年研制的世界第一个医学专家系统――MYCIN系统（用于诊断和治疗血液感染及脑炎感染，是第二代专家系统的经典之作），提出了确定性理论，该理论对专家系统的发展产生了重大影响。
第七个节点代表人物是美国麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的戴维斯（Randall Davis）教授，他于1976年提出元知识的概念，并在专家系统的研制工具开发方面做出了突出贡献――研制出知识获取工具Teiresias，为专家系统获取知识实现过程中知识库的修改和添加提供了工具［3］，关Teiresias，他于1977年在《Artificial Intelligence》杂志上中进行了详细介绍，而这也为本时期专家系统的快速增多和广泛应用奠定了坚实基础。
20世纪70年代后期，随着专家系统应用领域的不断开拓，专家系统研发技术逐渐走向成熟。但同时，专家系统本身存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一等问题也被逐渐暴露出来。人们从各种不同类型的专家系统和知识处理系统中抽取共性，人工智能又从具体研究逐渐回到一般研究。围绕知识这一核心问题，人们重新对人工智能的原理和方法进行探索，并在知识的获取、表示以及知识在推理过程中的利用等方面开始出现一组新的原理、工具和技术。
2.2 专家系统发展的黄金时期
20世纪80年代是专家系统突飞猛进、迅速发展的黄金时代，根据图2显示，这段时期共有论文982篇，有7个突出节点。
1980年，出现了第一个节点代表――美国斯坦福大学计算机科学系系主任尼尔森（NILS J.NILSSON），他出版的《人工智能原理》（《Principles of artificial intelligence》）一书，表明了拉近理论和实践的距离的目标，书中对基于规则的专家系统、机器问题解决系统以及结构对象的代表等都进行了具体的论述。
1981年，出现了第二个节点代表――英国赫特福德大学教授Clocksin，威廉F，他出版的《PROLOG语言编程》一书，引起了计算机科学界的极大兴趣，并已被证明是一个重要的编程语言和人工智能系统的新一代基础，是专家系统的重要编程语言。
1982年，出现了第三个节点代表――美国匹兹堡大学教授米勒（Miller RA），他在《英格兰医药分册》上发表了《基于计算机的医学内科实验诊断顾问》（An Experimental Computer based Diagnostic Consultant for General Internal Medicine.N Engl J Med,307,468-76,1982）一文，属当时诊断专家系统的代表力作，书中介绍了著名的内科疾病诊断咨询系统INTERNIST-1，之后将其不断完善成改进型INTERNIST-2，即后来的CADUCEUS专家系统，其知识库中包含了572种疾病，约4 500种症状。
1983年，出现了第四个节点代表――美国的海斯罗斯（Hayes-Roth，F）教授，他于1983年发表著作《建立专家系统》，对专家系统建立的原则和要素、开发的生命周期等重要问题进行了详细讲解，为研究与开发各种类型的专家系统提供了理论依据。
1984年，出现了第五个节点代表――美国匹兹堡大学计算机科学、哲学和医学教授布鲁斯・布坎南（Bruce G.Buchanan），他于1984年发表著作《规则的专家系统：斯坦福启发式编程项目Mycin实验》（《Rule Based Expert Systems:The Mycin Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project》，这是有史以来关于医疗诊断系统MYCIN的实验规则库公布。基于规则的专家系统MYCIN是专家系统开发过程中一个里程碑，研究其开发思路与方法具有非常重要的意义。
1985年，出现了第六个节点代表――美国人工智能专家、加州大学教授哈蒙（Harmon P），他出版了《专家系统：人工智能业务》（《Expert systems：artificial intelligence in business》）一书。书中阐述了专家系统如何解决问题，代表知识，并得出推论，并介绍了人工智能的具体制度，确定了专家系统的市场。
1986年，出现了第七个节点代表――著名的专家系统学者沃特曼（Waterman DA），他出版了《专家系统指南》一书，该书对专家系统的概念、组成、建立过程、建立工具、应用领域等做了深入浅出的系统介绍与论述，是当时全面介绍专家研发与应用的经典书籍。
20世纪80年代初，医疗专家系统占主流，主要原因是它属于诊断类型系统且容易开发。80年代中期，出现大量投入商业化运行的专家系统，为各行业带来了显著的经济效益。从80年代后期开始，大量新技术成功运用到专家系统之中，使得专家系统得到更广泛的运用。在这期间开发的专家系统按处理问题的类型可以分为：解释型、预测型、诊断型、设计型等。应用领域扩展到农业、商业、化学、通信、医学等多个方面，成为人们常用的解决问题的手段之一。
然而，与此同时，现有的专家系统也暴露出了自身严重的缺陷，使不少计算机界的知名学者对专家系统产生了怀疑，认为专家系统存在的问题有以下几点：（1）专家系统中的知识多限于经验知识，极少有原理性的知识，系统没有应用它们的能力；（2）知识获取功能非常弱。为了建造专家系统，必须依赖于专家获取知识， 不仅费时， 而且很难获取完备性和一致性的知识；（3）求解问题的方法比较单一，以推理机为核心的对问题的求解尚不能反映专家从认识问题到解决问题的创造性过程；（4）解释功能不强［4］。等到学者们回过头重新审视时，20世纪90年代的专家系统理论危机已然爆发。
3 90年代专家系统向多个方向发展
由于20世纪80年代专家系统研究迅猛发展，商业价值被各行各业看好，导致90年代大批专家系统从实验室走出来，开始了它们的工程化市场化进程。从图1看以看出，在20世纪90年代，专家系统的相关论文不增反减，进入一个局部低谷期，这期间以“Expert System/Experts System”为主题词的论文共7 547篇。本文利用Citespace软件，设置参数为（4，4，20）（4，3，20）（4，4，20），获取了该时期论文的引文聚类图（如图3所示）。图2 专家系统1990－2000年的论文引文聚类图
从图3中我们可以看出，全图的节点比较分散，没有形成大的聚类，这表示该阶段没有形成重点研究方向，也没有重大科研成果和标志性著作产生，专家系统的市场化进程严重牵引了研究者们的注意力，这是专家系统研究陷入低谷期的重要原因。
这段时间专家系统的研究工作大致分以下几个方面：第一个研究方向依旧是建立在扎德（LA.Zadeh）教授模糊理论上的模糊专家系统，它同样是该年代专家系统研究的重点方向。
第二个研究方向是骨架专家系统，代表人物有美国斯坦福大学的爱德华・汉斯・肖特利夫（Shortliff EH）教授。1974年末，MYCIN系统基本建成后，MYCIN的设计者们就想到用其它领域的知识替换关于感染病学的知识，可能会得到一个新的专家系统，这种想法导致了EMYCIN骨架系统的产生。EMYCIN的出现大大缩短了专家系统的研制周期，随后，AGE、OPS5、KEE、KBMS、GESDE等骨架系统应运而生，它们在20世纪90年代专家系统的研究进程中，发挥着重要作用。
第三个研究方向是故障诊断专家系统，代表人物有美国麻省理工学院的兰德尔・戴维斯（Randall Davis）教授。他于1984年在《人工智能》杂志上发表了《基于结构和行为的诊断推理 》（《Diagnostic Reasoning Based on Structure and Behavior》）一文，该论文描述了一个利用知识结构和行为，在电子电路领域进行故障诊断排除的专家系统。之后，故障诊断专家系统在电路与数字电子设备、机电设备等各个领域已取得了令人瞩目的成就，已成为当今世界研究的热点之一。
第四个研究方向是基于规则的专家系统，布鲁斯・布坎南（Bruce G.Buchanan）的著作对基于规则的专家系统在这个时期的发展仍有着积极的指导作用。多种基于规则的专家系统进入了试验阶段。传统基于规则的专家系统只是简单的声明性知识，而目前，规则的形式开始向产生式规则转变，并趋向于提供较完善的知识库建立和管理功能。
第五个研究方向是知识工程在专家系统中的运用。代表人物是美国斯坦福大学的克兰西教授（Clancy W J），他于1985年在《人工智能》杂志上发表了重要论文《启发式分类》（《Heuristis classification》），启发式分类即对未知领域情况的类的识别过程。它是人类思维解决问题的重要方法，在人工智能、专家系统中可常用启发式设计计算机程序，模拟人类解决问题的思维活动。
第六个研究方向是机器学习在专家系统中的运用。代表人物是机器学习领域前辈、澳洲悉尼大学著名教授John Ross Quinlan。他于1986年在《机器学习》（《Mach.Learn》）杂志上发表《决策树算法》（《Induction of Decision Trees》）一文，文中他详细描述了决策树算法的代表――ID3算法。之后，有大量学者围绕该算法进行了广泛的研究，并提出多种改进算法，由于决策树的各类算法各有优缺点，在专家系统的实际应用中，必须根据数据类型的特点及数据集的大小，选择合适的算法。
第七个研究方向是神经网络专家系统，代表人物有人工智能专家Stephan I.Gallant和美国加利福尼业大学教授巴特・卡斯科（Bart Kosko）。Gallant于1988年在《ACM的通信》上发表了《连接主义专家系统》（《Connectionist expert systems》）一文，文中讲述Gallant 设计了一个连接主义专家系统（Connectionist expert system），其知识库是由一个神经网络实现的（即神经网络知识获取），开创了神经网络与专家系统相结合的先例。
第八个研究方向是遗传算法在专家系统中的运用。代表人物是遗传算法领域著名学者、美国伊利诺伊大学David Goldberg教授和人工智能专家L.Davis。1989年，Goldberg出版了专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，该书系统总结了遗传算法的主要研究成果，全面而完整地论述了遗传算法的基本原理及其应用；1991年，Davis编辑出版了《遗传算法手册》，书中包含了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量应用实例，该书为推广和普及遗传算法的应用起到了重要的指导作用。这些都推动了基于遗传算法的专家系统的研发推广。
第九个研究方向是决策支持系统在专家系统中的运用，代表人物是美国加利福尼亚大学伯克利分校教授埃弗雷姆・特班（Efraim Turban）。他于1990年出版了《决策支持和专家系统的管理支持系统》（《Decision support and expert systems:management support systems》）一书。20世纪80年代末90年代初，决策支持系统开始与专家系统相结合，形成智能决策支持系统，该系统充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，将解决问题的范围和能力提高到一个新的层次。
第十个研究方向是各种理论知识在专家系统中的综合运用，代表人物是美国加利福尼业大学教授巴特・卡斯科（Bart Kosko）和美国伊利诺伊州研究所教授Abdul-Rahman K.H。卡斯科（Kosko）于1992年出版《神经网络和模糊系统：一个拥有机器智能的动力系统方法》（《Neural networks and fuzzy systems:a dynamical systems approach to machine intelligence》）一书，这是第一本将神经网络和模糊系统结合起来的读本，也是神经网络与模糊理论综合应用于专家系统建设的经典著作；Abdul-Rahman K.H教授于1995年，在美国电气和电子工程师协会的《电力系统及自动化》（《Transactions on Power Systems》）会议刊上发表了《人工智能模糊无功负荷的最优VAR控制方法 》（《AI approach to optimal VAR control with fuzzy reactive loads》）一文，论文提出了一个解决无功功率（VAR）控制问题，这个方法包含了专家系统、模糊集理论和人工神经网络的重要知识。
虽然专家系统大量建造，但投入实际运行的专家系统并不多，且效率较低，问题求解能力有待进一步提高。原因之一就是专家系统主要是模拟某一领域中求解特定问题的专家的能力，而在模拟人类专家协作求解方面很少或几乎没有做什么工作。然而在现实世界中，协作求解具有普遍性，针对特定领域、特定问题的求解仅仅具有特殊性，专家系统虽然在模拟人类专家某一特定领域知识方面取得了成功，但它仍然不能或难以解决现实世界中的问题。其次，开发的专家系统的规模越来越大，并且十分复杂。这样就要求将大型专家系统的开发变成若干小的、相对独立的专家系统来开发，而且需要将许多不同领域的专家系统联合起来进行协作求解。然而，与此相关的分布式人工智能理论和实用技术尚处在科研阶段。只有分布式系统协作求解问题得以解决，才能克服由于单个专家系统知识的有限性和问题求解方法的单一性等导致系统的“脆弱性”，也才能提高系统的可靠性，并且在灵活性、并行性、速度等方面带来明显的效益［5］。
4 21世纪专家系统进入稳定发展时期
进入21世纪，专家系统开始缓慢发展，这期间以“Expert System/Experts System”为主题词的论文共5 964篇。本文利用Citespace软件，设置参数为（6，6，20）（5，5，20）（5，5，20），获取了该时期论文的引文聚类图（如图4所示）。图4 专家系统2000－2010年的论文引文聚类图
这个时期专家系统有3个主要研究方向：第一个是研究方向是节点明显的基于模糊逻辑的专家系统研究方向。90年代以来，模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器的智能水平。基于模糊逻辑的专家系统有以下优点：一是具有专家水平的专门知识，能表现专家技能和高度的技巧以及有足够的鲁棒性（即健壮性）；二是能进行有效的推理，能够运用人类专家的经验和知识进行启发性的搜索和试探性的推理；三是具有灵活性和透明性。
第二个是研究方向是Rete模式匹配算法在专家系统中的应用，代表人物是美国卡内基―梅隆大学计算机科学系的Charles L.Forgy教授，1979年，他首次提出Rete算法。专家系统工具中一个核心部分是推理机，Rete算法能利用推理机的“时间冗余”特性和规则结构的相似性，并通过保存中间运算结果的方法来提高推理的效率。1982年，他在《人工智能》杂志上发表《Rete算法：许多模式／多对象的模式匹配问题的一个快速算法》（《Rete:A Fast Algorithm for the Many Pattern/Many Object Pattern Match Problem》）一文，该文解释了基本算法的概念，介绍了详细的算法，描述了模式和适当的对象交涉算法，并说明了模式匹配的执行操作。
第三个是研究方向是专家系统在电力系统中的运用。世界各国的专家们开始热衷于在电力生产的各个环节使用专家系统，代表人物有日本的福井贤、T.Sakaguchi、印度的Srinivasan D、美国伊利诺伊州研究所的Abdul-Rahman K.H、希腊雅典国立技术大学的Protopapas C.A、和中国的罗旭，他们在美国电气和电子工程师协会的《电力传输》（《IEEE transactions on power delivery）会议刊及《电源设备系统》会议刊（《On Power Apparatus and Systems》）上发表了多篇有影响力的论文，内容涉及系统恢复、电力需求预测、变电站故障诊断和报警处理等多方面。
这十年间，专家系统的研究不再满足于用现有各种模型与专家系统进行简单结合，形成基于某种模型的专家系统的固有模式。研究者们不断探索更方便、更有效的方法，来解决困扰专家系统的知识获取瓶颈、匹配冲突、组合爆炸等问题，而这也推动了研究不断向深层次、新方向发展。但是，由于专家系统应用的时间长、领域广，他们遭遇的瓶颈问题一时得不到有效解决，导致了这一时期末，专家系统研究呈现出暂时的下滑现象。
5 专家系统发展趋势分析
图一发展曲线上第二个时间节点是1992年，从该年起专家系统相关论文呈下降趋势，然后在2002年又开始缓慢增长，近一年多来又开始下降，这标志着专家系统研究在布满荆棘的道路上前行，前景是光明的，但道路是曲折的。本文以5年为一个单位，统计了1990－2009年20年期间专家系统相关论文中高频词的变化情况，如表1所示，从该表可以获得这个时期专家系统研究的一些特点。
（1）在1990-1999年期间，人工智能出现新的研究，由于网络技术特别是国际互连网技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究，使人工智能更加实用，这给专家系统带来了发展的希望。正因为如此，我们从词频上可以看出，人工智能（artificial intelligence）一词在这十年一直位居前两位，在专家系统研究中处于主导地位，而与其相关的知识表示（knowledge representation）、知识获取(knowledge acquisition)等，也成为了学者们研究的重点方向。
（2）该时期的第二个特点是神经网络研究的复苏。神经网络是通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能，如机器学习、知识获取、专家系统等。我们从词频上可以看出神经网络（neural network）一词得以快速增长，1995年时位列第一，进入21世纪也是稳居第二位，神经网络很好地解决了专家系统中知识获取的瓶颈问题，能使专家系统具有自学习能力，它的出现为专家系统提供了一种新的解决途径［6］，同时也显示出他独有的生机与活力。
（3）该时期是模糊逻辑的发展时期。模糊理论发展至今已接近三十余年，应用范围非常广泛，它与专家系统相结合，在故障诊断、自然语言处理、自动翻译、地震预测、工业设计等方面取得了众多成果。我们从词频上可以看出，模糊逻辑（fuzzy logic）一词，除在1990－1994年期间位居第六位外，之后都位居前三甲，2000-2004年期间更是位列第一。模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器智能水平，这种控制方法既保持了基于规则的方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把专家系统技术的表达与利用知识的长处结合起来，能处理更广泛的控制问题。
（4）故障诊断成为专家系统研究与应用的又一重要领域。故障诊断专家系统的发展起始于20世纪70年代末,虽然时间不长,但在电路与数字电子设备、机电设备等各个领域已取得了令人瞩目的成就,已成为当今世界研究的热点之一。这从高频词分布可以开出，故障诊断（fault diagnosis）从1995-1999年间的最后一位攀升至2005-2009年间的第一位，足见其强大的生命力。在专家系统己有较深厚基础的国家中，机械、电子设备的故障诊断专家系统已基本完成了研究和试验的阶段，开始进入广泛应用。
（5）遗传算法的应用逐渐增多。20世纪90年代，遗传算法迎来了发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高。进入21世纪，遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。这在高频词分布中可以看出，以2000作为临界点，遗传算法（genetic algorithms）从20世纪90年代的10名之后，到位于高频词前六强之中，充分反映出它发展的良好势头。
6 小 结
专家系统是20世纪下半叶发展起来的重大技术之一，它不仅是高技术的标志，而且有着重大的经济效益。“知识工程之父”E.Feignbaum在对世界许多国家和地区的专家系统应用情况进行调查后指出：几乎所有的ES都至少将人的工作效率提高10倍，有的能提高100倍，甚至300倍［7］。
专家系统技术能够使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广稀缺的专家知识和经验；同时，专家系统能促进各领域的发展，是各领域专家专业知识和经验的总结和提炼。
专家系统发展的近期目标，是建造能用于代替人类高级脑力劳动的专家系统；远期目标是探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机模拟人类的思维过程和智能行为，这几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，远远超出了计算机科学的范畴。
随着人工智能应用方法的日渐成熟，专家系统的应用领域也不断扩大。有人类活动的地方，必将有智能技术包括专家系统的应用，专家系统将成为21世纪人类进行智能管理与决策的工具与助手。
参考文献
［1］百度百科［EB］.http:∥baike.省略/view/2130.htm．
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［3］路耀华.思维模拟与知识工程［M］.北京：清华大学出版社，1997．
［4］赵致琢.专家系统研究［J］.贵州大学学报：自然科学版，1990，（6）：40-48.
［5］邹光宇.专家系统发展现状及其应用前景［J］.电力勘测，1994，（3）：21-26.
1 CAD技术的应用
1.1 CAD技术在制造业中的应用。CAD技术已经广泛应用于制造业的各个领域。其中，以机床、汽车、飞机、船舶、航天器等应用最为广泛。一个产品的设计过程要经过概念设计、详细设计、结构分析和优化、仿真模拟等几个阶段。概念设计主要解决产品的造型外观，在满足功能的前提条件下，使产品外观精致美观。在现代化设计过程中还需要考虑的因素很多，如要考虑机械产品对环境的影响，考虑产品的整体结构、材料及实现主要功能的机构；详细设计是要确定产品的结构，各个零部件的结构设计，所以又称为部件设计，包括各零件的尺寸、形状和结构；结构分析主要包括有限元分析，将对各部件及产品整体的结构进行力学性能、热学性能的分析；仿真模拟则主要是产品进行装配模拟，运动机构模拟，进行干涉、碰撞分析等等。当前先进的CAD应用系统已经将设计、绘图、分析、仿真、加工等一系列功能集成于一个系统内。
1.2 CAD技术在工程设计中的应用。CAD在工程领域中的应用有以下几个方面。建筑：方案设计、三维造型、建筑渲染图即概念设计、平面布景、建筑构造设计、小区规划、日照分析、室内装潢、包括室内分隔、家具、环境装修等；结构：有限元分析、结构平面设计、框和排架结构计算和分析、高层结构分析、地基的基础设计，钢结构设计与加工；设备：水、电、暖各种设备及管道设计；市政管线：自来水、污水排放、煤气、电力、暖气、通信等；市政建筑：城市规划、城市交通、道路高架、轻轨、地铁；交通工程：公路、桥梁、铁路、航空、机场、港口、码头；水利工程：大坝、水渠、河海工程。房地产开发及物业管理、工程概预算、施工过程控制与管理、风景、旅游景点设计与布置、智能大厦设计等。
1.3 CAD技术在其他领域的应用。CAD技术除了在制造业和工程设计领域中的应用外，在轻工、纺织、家电、服装、制鞋、医疗和医药乃至文化娱乐和体育方面都会用到CAD技术。轻工中，轻工机械的设计、化妆、洗涤用品、盛器、三维造型、模具设计及包装平面设计。各种小商品的造型设计；纺织行业中印花提花设计、服装CAD及排料、裁剪：制鞋业中造型以及配合人体足部骨骼肌腱的人体工学设计；医药中的分子键结构分析、医疗器械以及辅助医疗手术、家电产品的造型和模具技术，在文化娱乐上已大量利用计算机造型仿真的原始动物和外星人，并将动物画和实际背景以及演员的表演天衣无缝地合在一起，在电影制作技术上大放异彩，拍制出一部部激动人心的巨片。
2 CAD技术发展趋势
2.1 标准化。除了CAD支撑软件逐步实现IS0标准和工业标准外，面向应用的标准构件（零部件库）、标准化方法也已成为CAD系统中的必备内容，且向着合理化工程设计的应用方向发展。传统形式的手画工程图已经有了成熟的国际标准，相互都能理解。而存储在磁盘、光盘上形形的CAD二进制数字记录，要想实现标准化就复杂、困难得多。由于STEP标准涉及的面非常宽，众口难调，标准的制定过程十分缓慢，存在问题很多。CAD软件一般应集成在一个异构的工作平台之上，为了支持异构跨平台的环境，就要求它应是一个开放的系统，这里主要是靠标准化技术来解决这个问题。
目前标准有两大类：一是公用标准，主要来自国家或国际标准制定单位；另一是市场标准，或行业标准，属私有性质。前者注重标准的开放性和所采用技术的先进性，而后者以市场为导向，注重考虑有效性和经济利益。后者容易导致垄断和无谓的标准战。因此要提出应对传统的标准化工作进行革新。有专家建议标准革新的目标是公用标准应变成工业标准，也就是说革新后仍应以公用标准为基础，不过要从工业标准中吸收其注重经济利益和效率的优点。
2.2 开放性。CAD系统目前广泛建立在开放式操作系统窗口95／98／NT和UNIX平台上，在Java LINUX平台上也有CAD产品，此外CAD系统都为最终用户提供二次开发环境，甚至这类环境可开发其内核源码，使用户可定制自已的CAD系统。
为深入贯彻网络强国、数字中国、智慧社会战略，落实《数字青岛发展规划（2019—2022年）》规划部署，持续建设协同高效的数字政府、富有活力的数字经济、智慧便民的数字社会、智能融合的数字基础设施，以数字化、网络化、智能化技术全面推动城市数字化转型，制定本行动方案。
一、加快协同高效的数字政府建设
（一）构建智慧管用的城市云脑“智能化”体系
1.一体化综合指挥。建设城市应急指挥中心、社会治理指挥中心、城市云脑大数据中心等一体化城市运行中心，满足应急协同联动、城市运行状态监测和数字即墨管理服务等工作需要。（责任单位：区大数据发展管理局、应急局、社会治理指挥中心、住房城乡建设局、综合执法局）
2.全域感知体系。建设完善基础地理信息服务、物联感知接入、视频监控资源共享三大基础支撑平台，推动全区基础地理信息服务一张图、动态感知数据分级分类接入、全域视频资源共享共用。（责任单位：区自然资源局、公安分局、大数据发展管理局）
3.数据业务中台。打造城市云脑场景应用集群，推动公安、城管、应急、交通、水利、生态环境、科技创新、经济运行等重点领域应用上线，至少3个场景一屏接入城市云脑。基本建成城市云脑区（市）中枢，构建城市云脑一体化应用体系。（责任单位：区大数据发展管理局、住房城乡建设局、综合执法局、公安分局、应急局、交通运输局、水利局、生态环境分局、科技局、统计局、区政府有关部门，各镇街，各功能区）
（二）打造便捷满意的公共服务“数字化”体系
4.一码通城。实施“码上即墨”行动，推动政务服务、交通出行、医药卫生、文化旅游、体育健身和智慧校园等公共服务领域统一身份认证、多码融合和社保卡多领域应用。（责任单位：区大数据发展管理局、公安分局、行政审批局、交通运输局、人力资源社会保障局、卫生健康局、医保局、文化和旅游局、教育体育局、区政府有关部门，各镇街，各功能区）
5.一网通办。实施网上政务服务能力提升工程，深化完善“爱山东·青e办”即墨分厅掌上办事平台功能，建成便民利企服务专区不少于1个，接入亮点应用不少于10项。全面推行“一事全办”主题式服务，丰富应用场景，拓展可办主题至200个，实现更多事务“一次办好”。（责任单位：区大数据发展管理局、行政审批局、区政府有关部门，各镇街，各功能区）按照上级部门统一部署，以公民身份号码或法人和其他组织统一社会信用代码为唯一标识的电子证照可用率超过85%。（责任单位：区行政审批局）
（三）构建数智融合的政府决策“协同化”体系
6.政府决策数字化。深化数据汇聚共享，重点围绕营商环境和重点领域应用场景需求，强化数据治理，提升数据质量。充分利用社会数据资源强化政府决策支撑，加强政企合作，鼓励多方参与，形成数据来源广泛、多方数据比对、数据时效性强的政府决策数据支撑体系。（责任单位：区大数据发展管理局、区政府有关部门，各镇街，各功能区）
（四）形成精准高效的城市治理“现代化”体系
7.城市治理一网统管。整合各级各部门指挥调度、综合运行和辅助决策类系统及相关数据资源，建设“上下贯通、左右衔接、全区一体、高度集成”的一体化综合指挥平台。（责任单位：区委政法委，区应急局、公安分局、卫生健康局、综合执法局、生态环境分局、交通运输局、水利局、大数据发展管理局）建设社会治理综合信息平台、智慧公安、城市综合管理服务平台、突发事件预警信息系统等，更好地支撑以网络化运行、海量化参与、社会化协同为特征的社会治理需求，提高数据汇聚、事中监管、趋势研判、协同联动等能力。（责任单位：区委政法委，区公安分局、综合执法局、气象局、住房城乡建设局）
8.一部手机游即墨。依托“一部手机游青岛”平台，整合全区范围内“食、住、行、游、购、娱”等资源，为游客提供全方位文旅公共服务。（责任单位：区文化和旅游局）
9.智慧社区和智慧街区。加快智慧社区和智慧街区建设，推动城市治理和服务向基层延伸。智慧社区建设总数达到25个，其中示范点达到12个；智慧街区建设总数达到11个，其中示范点达到2个。推动建立社区综合服务平台，鼓励发展光影街区、数码地标、车路协同、车充响应等应用场景示范。（责任单位：各镇街，各功能区，区民政局、住房城乡建设局、综合执法局、公安分局、大数据发展管理局）
二、推动智慧便民的数字社会建设
（五）提升教育数字化水平
10.智慧教育。整合部、省、市、区、校5级教育信息系统、数据资源以及各类教育服务，为全区教师、学生、家长和教育管理者提供一站式服务。开展智慧校园新装备、新技术试点，提升智慧校园建设应用水平，智慧校园覆盖率达到99%。推动青岛市智慧体育平台应用，统筹全区各类体育资源，推行全民健身网上查询、网上预约、网上指导。（责任单位：区教育体育局）
11.人工智能教育。构建“课程教学、内容创作、开源创新”一体化的人工智能教育服务平台，打造集“课程教学、应用实践、互动体验”综合性人工智能实验室，推进全区人工智能教育快速发展。（责任单位：区教育体育局）
（六）提升医疗数字化水平
12.智慧医疗。积极配合青岛市级全民健康信息平台升级改造，提高医疗数据互联互通效率，提升医院信息互联互通标准化成熟度，推进医院智慧服务分级评估，建成1家以上互联网医院。参照《医院智慧服务分级评估标准体系（试行）》（国卫办医函〔2019〕236号），2022年智慧服务达到3级以上的医院数量不少于1家。利用大数据、人工智能等新技术辅助开展流行病学和溯源调查。进一步推动电子健康档案动态利用，居民电子健康档案动态使用率达到75%。（责任单位：区卫生健康局）
13.智慧医保。进一步落实健康中国战略，建设智慧医保信息化平台。推动医保电子凭证在定点医药机构应用，逐步实现预约、挂号、就诊、支付以及查阅报告等场景亮码、刷脸服务。（责任单位：区医保局、卫生健康局）
（七）提升交通数字化水平
14.智慧停车。利用物联网、大数据、人工智能、便捷支付、全景导航等技术实现全域停车资源的“智能感知、智能调度、智能服务”，建立全区停车管理、运营、服务一体化体系，打造智慧停车模式。（责任单位：区城市管理委员会办公室，区住房城乡建设局、自然资源局、交通运输局、公安分局、大数据发展管理局、综合执法局，各镇街，各功能区）
15.智慧交通。利用新技术新方法进一步提升对交通态势的精确感知控制能力，建设智能化、可统一调度的交通信号灯系统，实现对道路信号实时调整。开展5G交通网示范工程建设，推进即墨区巡游出租车车载智能终端安装项目。公共汽电车来车实时预报率达到100%；交通路口实时信号配时系统比例超过80%、电子警察监控点覆盖率达到100%，不断提高公交电子站牌覆盖率。（责任单位：区住房城乡建设局、自然资源局、交通运输局、公安分局）
（八）提升人社和养老服务数字化水平
16.养老服务“静默办理”。深化养老服务综合监管信息平台应用，实现全区老年人户籍、健康、就诊、养老金、医保等信息共享共用。推动养老服务时间银行平台与个人信用平台互联互通，鼓励更多的志愿者参与养老服务。推广应用智慧养老设施设备，推进医疗健康监测设备、智能安防设备、可穿戴设备、养老服务机器人等智能化设备在养老中的广泛应用，为全区居家失智老人发放智能手环。构建养老服务机构行政审批、民政备案、食品安全、消防安全等养老服务质量综合监管的联动机制。优化老年人服务事项“静默办理”，养老机构和养老床位实现在线预约、签约，养老保险待遇资格认证、津贴补贴领取等涉及老年人高频使用的政务服务事项基本实现由系统自动办理。按上级部署，试点推行门诊慢特病部分病种“零材料办理”。（责任单位：区民政局、卫生健康局、医保局、人力资源社会保障局、行政审批局、公安分局）
三、培育富有活力的数字经济生态
（九）推动特色产业发展
17.海洋大数据产业。发挥海洋试点国家实验室、国家深海基地等海洋科技重大平台集聚优势，持续引进涉海研发机构和产业项目。推进科研成果转化，发挥国家海洋技术转移中心作用，布局建设一批特色鲜明的专业产业园，畅通科研成果转化路径，加速蓝谷科研成果在当地产业转化。依托鳌山湾未来城做好蓝谷科研成果及产业转化承接，助推海洋经济融合发展。依托海洋试点国家实验室，建设国际领先的超算和海洋大数据公共服务平台，建立集数据采集、存储、更新、处理、分析、共享、应用等为一体的海洋大数据综合发展体系，支撑海洋科学研究、海洋科技发展和成果转化，推动海洋特色创客发展。推进华录山东总部基地与国家海洋大数据产业孵化基地建设，融合超算、云计算、人工智能等新兴技术，开发海洋信息资讯服务产品，打造以光磁一体存储设备为核心的新一代大数据设施。（责任单位：区工业和信息化局、科技局、自然资源局，各镇街，各功能区）
（十）推动数字产业化发展
18.数据要素市场化配置。积极探索数据要素市场培育，规范数据交易主体行为，支持青岛大数据交易中心等市场主体探索数据交易新模式。支持更多银行和有关机构进驻数据中台开展信用贷等业务，以数据资源赋能全区实体经济发展。（责任单位：区大数据发展管理局）
19.数字经济园区。支持加快数字经济领域重点项目建设，推动华为科技产业城、金蝶软件园、华录山东总部基地、金口智能制造及大数据发展示范基地等建设。（责任单位：经济开发区管委、鳌山卫街道办事处、金口镇政府，区工业和信息化局、大数据发展管理局）
（十一）提升产业数字化水平
20.农业数字化转型。加快智慧农业发展，推动互联网与现代农业线上线下“双融合”，构建共创、共享、共赢的数字农业生态圈，为乡村振兴和农业农村现代化提供新动能。实施信息进村入户工程，加快‘益农信息社’建设，提高农村现代信息技术应用水平。引进精准农业与智慧农机示范系统，建设卫星导航差分定位基站、农用远程气象监测站，加快推进现代农业生产的精准化、智能化。加快农村电商公共服务体系建设，持续推动淘宝村、镇创建，提升农村电商公共服务软实力。（责任单位：区农业农村局、商务局）
21.工业数字化转型。通过实施工业互联网赋能行动，推动传统制造业向数字化、网络化、智能化升级，有序推进区内企业实施工业互联网改造，重点培育纺织服装、汽车及零部件两大特色产业，打造酷特智能“数字驱动的C2M大规模定制模式”、即发集团“织染缝一体柔性化制造模式”、森麒麟轮胎“基于精益制造的智慧工厂模式”等。完善工业互联网行业标识解析体系，工信部备案的工业互联网标识解析二级节点数量不少于1家。加快工业互联网安全保障体系建设，打造工业互联网安全信息共享、监测预警、攻防演练等平台，提升工业互联网安全公共服务能力。（责任单位：区工业和信息化局）
22.服务业数字化转型。发展智慧物流，推进国际陆港、综合保税区等重点物流园区数字化升级改造，建设智慧物流园区。发展网络货运等新业态新模式，形成智慧物流典型示范应用。（责任单位：区交通运输局，国际陆港管委、蓝谷高新区管委）推进商业实体向线上销售转型，鼓励发展平台经济，支持直播电商、社交电商、新零售等新业态发展。（责任单位：区商务局）发展金融科技，推动大数据、人工智能、区块链技术在金融服务中的创新应用，加强金融风险防控，改善金融市场环境，提升金融服务效率。（责任单位：区地方金融监管局）推进自然人、企业法人、非企业法人公共信用数据库建设，推动信用信息的深度融合与协同使用，构建守信联合激励和失信联合惩戒机制，增强社会诚信和自治能力。（责任单位：区发展改革局、大数据发展管理局）发展智慧文旅服务，组织有条件的景区与互联网企业进行合作，推进数字图书馆、数字博物馆、数字文化馆建设。（责任单位：区文化和旅游局）
四、构建智能融合的数字基础设施
（十二）加快新型基础设施建设
23.多功能一体杆。以场景建设为牵引，结合道路建设、老旧路灯改造，整合路灯杆、信号杆、公交站台等市政设施，加快物联网设施部署，加速多功能杆、柱、桩等新型智能感知设施建设。（责任单位：区住房城乡建设局、公安分局、交通运输局）
24.“双千兆”城市。加快推进“双千兆”城市建设，推动移动通信网络、固定宽带网络接入能力逐步达到1000Mbps。全面部署IPv6，统筹推进全区骨干网、城域网、接入网IPv6升级。加快推进5G基础设施建设，支持运营商以共建共享共用新模式开展5G基站建设，城区重点公共区域5G网络覆盖率达到80%以上。高质量建设5G网络，全面推进5G网络试点和规模组网，推动5G与重点垂直行业深度融合。（责任单位：区工业和信息化局）
五、加强数字化转型支撑保障
（十三）完善数据资源服务体系。统筹全区基础数据资源建设，整合各类信息平台、信息系统和数据中心资源，健全基础数据资源动态管理体系，探索建立城市数据资源服务体系。加强社会、产业、互联网等领域数据汇聚。加强数据治理，提升数据质量，确保数据完整性、规范性和准确性，为风险防控、应急调度、公共决策、协同治理提供大数据支撑，依法依规推进公共数据开放。（责任单位：区大数据发展管理局，区政府有关部门）
（十四）构筑防护有力的网络安全体系。推动网络安全态势感知系统建设，实现政务网络和政务云中心平稳运行。采用流量监测、人工智能、大数据分析等技术，进一步提升网络安全防护能力，及时发现、处置网络安全问题，化解潜在风险，保障政务网络和政务云中心平稳运行。推动网络安全规范化管理。拟定即墨区网络安全管理办法，明确各部门职责，夯实主体责任。科学研究制定安全策略，组建网络安全专家技术团队，加强智力支撑，提高政务网络和政务云中心安全防护水平。组织开展安全知识培训和应急演练，提高人员安全意识和应急处置能力。持续强化数据安全保障。统筹推进安全保障体系建设，明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求，加强安全风险评估、审查和监督，提升安全监测和预警能力。（责任单位：区委网信办，区公安分局、大数据发展管理局）
（十五）优化数字即墨发展环境。积极推动数字即墨建设资金纳入年度地方财政预算，加快完善专项资金申请发放、绩效管理、调度激励等制度。（责任单位：区财政局）加强对数字即墨建设工作的组织领导、推进落实，对责任单位年度完成情况进行考核、督导。破除行业壁垒，推动各行业领域在技术、标准、成果转化等方面充分对接，规范事中事后监管，进一步优化数字经济发展环境。（责任单位：区政府办公室、市场监管局）深化重点领域政务公开，重大建设项目、公共资源配置、社会公益事业建设领域政府信息公开内容更加丰富、渠道更加多样。（责任单位：区政府办公室）配合青岛完善政务信息资源共享、公共信息资源开放、数据流通交易、个人信息保护等领域标准体系、管理制度等。（责任单位：区大数据发展管理局、区委网信办）加大数字即墨建设宣传力度，及时推介数字政府建设发展的新成果、新成绩、新成就，积极营造重视数字即墨建设的舆论氛围。（责任单位：区大数据发展管理局、工业和信息化局）
抄送：区委各部委，区人大常委会办公室，区政协办公室，区监委，区人武部，区法院，区检察院，省、青岛驻即单位，各派，人民团体。
青岛市即墨区人民政府办公室 2021年7月1日印发
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