数智时代人机协同的研究现状与未来方向

数智时代因人机协同情境的普遍存在而出现新的决策范式。本专栏旨在促进学者研究与人机协同中的管理决策与组织行为有关的重要问题。尽管在20世纪人工智能的起始阶段学者注意到人与机器共同决策的重要问题,但因人工智能技术在很长时间内没有取得重要突破而没有被继续关注。伴随着人工智能的广泛应用以及认知科学在过去几十年取得的长足进步,学界研究人机协同中的决策和行为问题有了丰富的数据、场景、理论和方法。同时,实践界对于人机协同的新现象还存在认识上的不足和适应性困难,阻碍了企业和组织成员借助数智技术实现智能增强。本文总结了在商业与管理、计算机和心理学领域的学者所从事的有关人们对于机器算法的信任或依赖的研究,特别介绍了在企业情境下开展的人机协同研究。在简要介绍本专栏收录的七篇文章的主要研究发现后,我们指出了未来人机协同研究的重要方向,旨在倡导学界同行开展深入的研究,既能够建立数智化情境下的人机协同理论,又为中国企业顺利实现数智化转型提供参考。

无人机多光谱影像的小麦倒伏信息多特征融合检测研究

为探究多特征融合方法在作物倒伏领域快速精准识别中的适用性,利用无人机获取多田块冠层尺度的不同倒伏率麦田多光谱数据,对原始倒伏图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理,并利用重归一化差值植被指数和阴影指数分别剔除土壤和阴影背景,提取小麦倒伏DSM模型和植被指数分别与多光谱图像进行多特征图像主成分变换融合,筛选差异性较大的纹理特征,采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和最大似然法(MLC)监督分类模型对多光谱和DSM融合图像、多光谱和归一化植被指数(NDVI)融合图像、多光谱图像和纹理特征图像进行监督分类,并采用总体精度(OA)、 Kappa系数和提取误差综合评价各监督模型的分类性能和倒伏提取精度。分类结果表明:各监督分类方法在不同倒伏区域提取结果建模效果趋势一致,SVM和ANN整体提取精度高于MLC,在高倒伏区域,多光谱与NDVI融合图像的SVM监督模型(OA:92.63%, Kappa系数:0.85,提取误差:1.11%)提取效果最好;在中倒伏区域,多光谱与DSM融合图像的SVM监督模型(OA:90.35%, Kappa系数:0.79,提取误差:9.34%)提取效果最好;在低倒伏区域,均值纹理特征图像的ANN监督模型(OA:91.05%, Kappa系数:0.82,提取误差:8.20%)提取结果较好。本研究将DSM模型、植被指数、纹理特征与多光谱图像进行融合对比,并对多特征融合方法能否高精度有效提取小麦倒伏信息进行了探究,结果表明无人机多光谱遥感结合特征融合技术能有效提取小麦倒伏面积,提取效果优于单特征小麦倒伏图像。本研究结果可为助力小麦倒伏灾情调查数据的精确获取方法提供参考。

人机争论探究法:一种争论式智能会话机器人支持的学生高阶思维能力培养模式探索

大量学生利用生成式人工智能生成作业,导致了学生高阶思维能力难以有效培养。在人机会话中嵌入“争论噪音”,将是解决这一问题的可能途径。研究采用准实验研究设计,基于高阶思维、建构主义和争论学习理论,利用文心一言、学习分析和腾讯QQ等技术工具,开发了争论式智能会话机器人,构建了人机争论探究法教学模式。结果表明,实验组的学习成绩、批判性思维能力、问题解决能力和学习态度显著优于对照组,但是创新能力效果不显著。为提高人机争论学习效果,教师需要构建特定的高阶思维学习支架,优化人机争论学习的算法机制,培养学生的人机争论素养,研制师生机三元协同争论机制。

基于无人机技术的露天矿山越界开采监测与评估方法

高效快速评估露天矿山越界开采对开展矿产卫片执法检查和推进严格保护矿产资源策略、推动区域高质量发展具有重要意义。基于无人机飞行技术、传感器技术、通信技术和影像处理技术,结合卫星遥感、地理信息系统应用,采集无人机航测数据与飞控系统数据,快速获取了疑似违法矿山二维场景图像(SIM),动态飞行展示矿区全貌和精细地物;进一步建立了矿山三维数字高程模型(DEM),定性研判违法类型与性质;针对需求建立了矿山的三维数字表面模型(DSM),定量估算违法采矿资源量;利用四维数字表面模型(DSM),查明矿山历史时期的违法过程,测算违法开采的资源量。无人机航测技术实现区域矿产资源开发秩序的快速监测和精细评估,为矿产资源的卫片执法检查工作提供理论支撑和决策依据。在江南某地进行试验的实例表明,基于无人机技术的露天矿山越界开采监测与评估方法技术具有时效性强、操作便捷、精细高效等优势,在支撑服务自然资源领域的卫片执法检查工作方面可以更加广泛地应用。

“岗课赛证”融合育人模式探索与实践——以《无人机技术》为例

为紧跟职业技能人才发展需求,提高人才培养质量,以无人机技术为例,从职业岗位出发,将技能竞赛和证书的考核要求融入教学内容,基于“岗课赛证”四位一体化教学改革,设计了典型工作模块,并从课程设计、教学实施与成效、教学反思与改进方面进行探索与实践,突出虚实结合,强调德技双修,课堂教学采用“三段-八步”模式展开,注重过程考核,实现以赛证促学、促教,教学效果良好,以期能为相关专业课程开展“岗课赛证”教学改革提供参考。

人机协同的大学生个性化教育评价方法研究

大学生个性化培养是实现因材施教人才培养目标的重要内容,而个性化教育的智能化评价是衡量培养质量的有效手段,更是智能技术与教育结合的必然要求。针对传统个性化教育评价中数据采集获取难、评价过程环节多、指标数据粒度粗、实时反馈效果差,难以应对规模化、过程性、全方位、个性化发展评价难题,提出人机协同的大学生个性化教育评价方法。首先明确了人工智能技术赋能个性化教育评价的内容,然后提出了人机共建个性化教育评价指标体系与人机协同实施过程,最后展示了人机协同个性化教育评价的典型案例。人机协同的智能化评价手段,具有全天候、超时长的服务能力,可大幅提升评价的效率与质量,是新时代教育评价改革成功的重要手段,是实现教育评价现代化的有效途径。

智慧学习环境中的人机协同设计

作为教育数字化转型的首要任务,智慧学习环境建设过分强调技术之于教育的能力,而忽略教育主体的价值与地位,涌现出场景割裂、数据孤岛等问题。人机协同旨在充分发挥人与机器的优势,弥补彼此的劣势,成为指导智慧学习环境创设与优化的最优解。研究将人机协同视为智慧学习环境设计的基线思维,构建了由数据模型层、技术支撑层和场景应用层三个层级,包含场景、数据、模型、资源、工具与服务等六个要素的智慧学习环境概念模型。基于普瑞斯的人机功能分配决策矩阵理论,提出了AI讲师、执行型AI+人类助手、伙伴型AI+人类同侪、助教型AI+人类教练、人类导师等五种人机协同模式。在此基础上,研究制定了智慧学习环境各层级的设计原则,分析了数据模型层的决策协同设计、技术支撑层的交互协同设计和场景应用层的流程协同设计,讨论了人机协同模式中人机互信和价值对齐的建构策略,以期指导智慧学习环境中的人机协同设计。

农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端,是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题,考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束,以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应K-means算法确定车辆停靠点范围,第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法,求得无人机与车辆配送路径。最后,通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。

基于行企校协同育人的无人机应用技术专业人才培养模式研究

针对无人机技术高速迭代、专业融合度强及创新要求高的行业特征,为解决高职无人机应用技术专业培养目标与规格更新不及时,难以支持产业链的纵深发展的问题,构建行企校多元主体办学的格局,积极探索现代学徒制试点,发挥协同育人功效,从专业布局、培养体系、课程设置、课堂教学、教学资源和师资队伍等方面进行全面系统改革,分级分类培养会装、会飞、能应用和能创新的“两会两能”的全产业链高质量复合型技术技能人才,助力我国无人机行业发展。

改进贝叶斯网络模型在起重作业人机交互差错风险分析中的应用

为量化分析起重作业人机交互差错风险,根据安全工效学原理及安全技术规范将起重作业人、机、环相关影响因素作为根节点,按照事故致因层次关联关系确定子节点,构建起重作业人机交互差错的3层级贝叶斯网络模型(Bayesian Network, BN);基于模糊集理论,采用认知可靠性与失误分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method, CREAM),厘定贝叶斯网络父节点失效概率以及中间节点条件概率;利用逆向推理仿真技术分析起重作业人机交互差错发生的因果链,探究起重伤害事故发生的人机交互差错风险。结果表明:起重作业人机交互差错最可能致因链为起重设备安全检查不到位→管理人员失误→人员操作失误→起重伤害事故发生;单因素失效条件下,起重作业人机交互差错风险概率呈线性增长趋势;在多因素失效条件下,一级节点因素失效概率愈大则人机交互差错效应愈显著,且呈现非线性增长态势。

基于无人机倾斜摄影测量三维建模的区域黄土滑坡识别及特征分析

【研究目的】黄土滑坡是黄土地区人居与城镇建设安全的重大隐患。滑坡识别是滑坡灾害及其他研究工作的基础,因此基于无人机倾斜摄影测量三维建模从不同维度、不同视角直观快速地识别黄土滑坡并进行特征参数提取,能够为黄土滑坡风险识别及风险管理精细化研究提供技术支撑。【研究方法】以宁夏回族自治区固原市彭阳县红河镇西南部的黑牛沟村为研究区,采用无人机倾斜摄影测量数据获取、三维建模、现场验证结合地统计学分析,开展了区域黄土滑坡识别及其特征参数提取和分析。【研究结果】基于三维实景模型确定并分析研究区沟谷沿线地貌凹陷区是否存在陡壁及其周界形态,结合色调、纹理和微地貌等标志实现了黄土滑坡识别,共圈定了23个滑坡,结合现场验证移除2个非滑坡点,最终确定了21个滑坡;滑坡密集分布在主沟和支沟沟口,多呈对滑的形式出现在沟谷两侧且具有群发性;大型及特大型滑坡占比达到57.14%,滑坡的滑动方向主要以西南(阳坡)、东南(半阳坡)为主,相对高差集中在80~120 m,滑坡体坡形多呈凹形坡,滑坡体坡度主要集中在20°~30°;滑坡体土地利用类型主要为植被,其次为裸地,也有一部分为农田,道路和河流占比极少。【结论】基于无人机倾斜摄影测量构建的三维实景模型可从多维度、多视角精确快速地识别区域黄土滑坡,并分析其相关特征参数,能够弥补当前二维平面遥感影像存在的不足;还能够为滑坡易发性、危险性、易损性及风险评估等相关研究提供数据支撑。

低空空域无人机运行安全保障技术研究综述

低空空域飞行活动日趋频繁,无人机类型多样且性能差异较大,飞行过程中易与建筑物或其他航空器发生飞行冲突。为实现低空空域的规范化、安全化、精细化和智慧化管控,需不断提升保障无人机运行安全的技术手段,例如冲突风险探测、安全风险评估等。文章从无人机的轨迹预测与意图识别、低空空域飞行冲突探测、低空空域风险评估及预警告警等3方面进行了研究。首先,总结了在无人机轨迹预测和意图识别方面的研究成果和面临的问题挑战;其次,基于低空空域冲突探测形式,分析不同探测方法的优缺点;随后,围绕低空空域风险评估及预警告警技术,分析当前研究需要解决的核心问题;最后,对无人机冲突探测和风险评估技术等方面进行了展望。

考虑动态能耗的无人机采收菠萝田间收集点优化配置研究

为了深化无人机在田间菠萝采收和运输过程中的应用,探索无人机悬停放置菠萝到收集箱中的技术方案。无人机的续航能力限制菠萝采收工作的完成,而对续航能力影响最大的因素是无人机的载重,提出在田间设立菠萝收集点,并确定收集点的最优设立数量及位置,以确保菠萝采收工作的有效完成。在研究方法上,基于K-means算法寻找最佳收集点位置及分组方式,建立无人机采收菠萝的能耗及成本模型,通过编写程序对模型进行求解,并以无人机续航能力为约束条件,确定了无人机采收菠萝的最大覆盖范围和菠萝采摘数量。通过比较不同设立数量和位置的收集点方案,得出综合最优的结果。在不更换无人机电池的情况下,1台农业无人机采收菠萝约480个,采收面积约44m^(2)。随着收集点设立数量增加,无人机总路程和总能耗呈稳步下降状态,总成本呈稳步上升状态,分析发现667 m^(2)菠萝地设立15个固定位置的收集点时总能耗、总路程和总成本达到均衡最优。无人机采收菠萝的收集点配置优化方案,可为应用无人机进行田间作物采收及运输时收集点的数量和选址提供建设性意见。

从情感投射到数码情感:数字景观中人机交往的情感嬗变

伴随数字交往的革命浪潮,人机间的生存联结正在逐渐趋向日常化。其中,情感作为重要的黏合剂,在推动人机交往,构建紧密交织的社会形态过程中扮演必要角色。通过对人机交往中情感生成模式及其历史演变的深入考察,在传统的情感投射之上,我们提出建立在复杂技术系统基础上与多元数字交往者间的数码情感机制。后者标志着人机情感交往在元宇宙背景下的深化与演进,亦揭示了对数字时代人际关系和社会结构思考的未来朝向。当前,数字社会的各类符号在相互关联指涉与重复循环中进一步演化迭奏,激发情感的内爆。这一内爆加剧了数字社会情感的复杂性,模糊了情感的人类本源,使情感经验的生成与接受更为异化但也更加多元丰富。

人机互动中社交机器人的社会角色及人类的心理机制研究

通过网络爬虫软件获得三个小组共600条豆瓣社区帖子,并对15位豆瓣用户进行深度访谈,有助于探讨豆瓣社区中人机互动的特征和人类的心理机制。研究发现,豆瓣社交机器人在人机互动中表现出类社会化行为、非人格特质和薄弱的自我建构能力,在虚拟社区中承担着互动参与的激励者和符号象征的结构角色。人类用户在与机器人的准社会交往中实现身份认同与社群归属,收获单向的“拟情关系”。人类在追求人工智能技术走向深度智能化的同时,又对其保持警惕,显示出对技术可供性边界的反思。

复杂环境下无人机集群运动一致性的群体熵度量

针对无人机集群在多障碍物或空间受限等复杂环境中协同飞行时无法实现群体自主的协同演化及适应环境、态势的变化,导致整个群体运动产生振荡、失控等一致性差的问题,提出一种无人机集群运动一致性的群体熵度量理论。通过建立群体运动行为稳定程度的熵度量函数,作为个体之间协同运动的适应度值指标,实现复杂环境下无人机集群运动一致性的自适应调节。最后进行仿真实验,相比传统无人机集群算法,引入群体熵度量的无人机运动集聚收敛速度提高30%,复杂环境中集群运动的熵值波动范围下降21.8%,有效证明群体熵度量对于无人机集群运动一致性的提高。

智航无人机载LiDAR系统在轨道交通建设中的应用分析

为了减少轨道交通建设外业勘测的工作量,提高制图的效率和精度,本文首先基于实际项目,选用智航SF1650六旋翼无人机载LiDAR系统对济南新东站片区进行航摄,利用获取的LiDAR点云和影像数据制作DEM、DOM,然后再进行大比例尺地形图和片区断面图的制作。通过外业勘测核实,DEM和DOM精度完全满足轨道交通建设工程制作大比例尺地形图的要求,且相较于传统立体航测,精度和数据利用率得到很大的提升,极大减少了外业勘测工作量,验证了智航SF1650无人机载LiDAR系统的可行性,为今后的工程应用提供了参考方案。

隐线域定及至超线域定:人机融合传播之主体逻辑及其演进与重构

智能技术体的“域定”过程引发了人与机器的深度连接和融合,并趋于建构一个双向增强的人机融合主体。赛博格的诞生代表这一观念已从理论想象走向实践应用,人机融合与传播学的交汇,生发出人机融合传播的概念。人类垄断权力的旁落和机器主体生成,为人机传播以及更高维度的人机融合传播书写了逻辑构想。在这一视角下,“生物人—机器人—赛博格”“广义人际传播—人机传播—人机融合传播”双重演进图景显现,人机融合也从认知物化、身体延异、情理互补三方面对现有的传播类型产生颠覆性重构。

单旋翼无人机植保作业系统的研制与实验研究

为了提高植保无人机的工作效率,降低无人机的操作难度,研制了单旋翼无人机植保作业系统。根据植保作业流程,单旋翼无人机植保作业系统实现启动、预热、起飞、飞行、喷洒作业、加药和返航等全过程无人工干预的自动飞行作业。单旋翼无人机植保控制系统包括作业平台、飞行控制、数据链路、地面站系统、系统应用、飞行器管理、用户信息管理、专业知识管理、大数据业务,实现了喷洒区域的精准控制,地面站系统与飞行系统的控制与交互,植保信息的存贮与分析等。通过实验研究表明:单旋翼无人机植保作业系统有效提高了植保工作效率,降低了飞行操作人员的操作难度。

复杂城市低空无人机安全风险评估与三维路径规划

针对复杂城市环境内低空无人机飞行安全与效率亟待提升的问题,提出了复杂城市低空无人机安全风险评估与三维路径规划方法。首先,设计了无人机越界冲突率、缓冲空域占比指标,建立了无人机地理围栏安全缓冲间距优化模型,对最佳缓冲间距和栅格粒度进行了标定;然后,构建了由人口密度层、遮蔽层和障碍层构成的无人机风险地图,建立了弹道下降和失控滑行两种模式下的无人机对地风险评估模型,生成了精细化、组合化的城市低空概率风险地图;最后,综合利用地理围栏、概率风险地图和跳点搜索算法,对无人机三维路径进行了初始规划和优化重构。结果表明:弹道下降模式的伤亡风险是失控滑行下降模式的5~75倍;与A*算法相比,跳点搜索算法有效减少了飞行路径的转弯数量,缩短了求解时长,更适合规划无人机飞行路径;与不采用风险地图的方法相比,基于风险地图的无人机路径规划减少了50%的较高风险节点,相应的路径长度仅增加了7.2%和11.4%,整体路径节点的伤亡风险明显降低。研究成果可为复杂城市低空无人机飞行计划制定及安全运行监管提供理论依据和方法支撑。