创新融合 解读教育电脑******的四大趋势

　谈及“教育电脑”，人们会与包含了丰富教育软件与线上资源的PC产品联系在一起。而随着市场需求的细分和物联网等新兴技术的发展，教育电脑的概念和形态也在发生着变化，乏善可陈的资源添加已无法适应新的形势，融合了安全性、趣味性、互动性、易用性的新一代教育电脑正逐渐占领家庭用户的桌面。

面对5至16岁的孩子，教育电脑不仅承载着知识传播的重任，更无法忽视对应用体验的针对性诉求。不同于普通PC，教育电脑的设计更应契合孩子与家长的使用习惯，最大化教育目标的实现。以家庭数字化教育的特点考量，现阶段的教育电脑已呈现出诸多新趋势，以软硬结合的一站式解决方案优化目标客户的价值体验。

跨终端远程管理：教育电脑的全新主题

对于独立使用电脑进行学习的孩子，家长们往往心存忧虑而又无所作为。鱼龙混杂的网络环境不仅是滋生网瘾的温床，也是不良信息扩散的平台，孩子们的上网行为格外需要家长的监督与规范。作为区别于普通家用电脑的最突出特点，新一代教育电脑利用移动互联与物联网技术，已经可以实现移动终端与PC终端的实时沟通，为营造健康的学习和上网环境提供了可能。
以清华同方最新推出的“盛世英才”专业教育电脑为例，家长通过手机就能了解到电脑运行状态，并可进行便捷的远程 *** 作，让孩子的行为始终在可控范围之内。例如，当电脑开机连网时会有信息提醒，实时监管与一键截屏可随时查看屏幕内容，远程开关机和锁屏更方便家长们规范孩子的上网行为，以此达到全面监管的目的，免除后顾之忧。在鼓励提高孩子学习自觉性的同时配合远程监管，教育电脑的作用将得到最大限度的发挥。
高还原度互动教学：优化学习效果的良方

相比于枯燥的文字教学和视频教学，注重沟通的在线课堂能够带来更积极的教学成果，孩子们也更倾向于在实时互动中获得知识。在以往的电脑学习中，免费的在线资源和教学光盘并不完全适合于接受能力有限的孩子，PC营造出的高度还原课堂教学场景，将帮助孩子在短时间内掌握要点，使家庭学习也能够获得媲美学校教育的理想效果。

目前，不少教育电脑产品都附赠了丰富的空中课堂内容，各类专业网校也能提供优质的课程资源，孩子们在家中就可以同授课老师、外教直接对话，大大提高了自学效率，获得了较高的家长满意度。

平台化智能资源导航：高效检索成就好学生

面对庞大的网络教学数据库，灵活便捷的导航梳理对于日常学习有很大帮助。无论是搜索资料、查找试题，还是答疑解难，借助成熟专业的信息平台要比传统的搜索引擎更 1 2

学习中:1信息教学2教育管理3智慧校园
生活中:1智慧物流2智慧交通3智能安全4智慧能源与环境保护
学习中:
1信息教学
利用物联网的意义建立无所不在的学习环境。智能标签可以用来识别需要学习的对象，并且可以根据学生的学习行为记录来调整学习内容。2教育管理
物联网可用于人员出勤，图书馆管理，设备管理等教育管理中。3智慧校园
控制物联网的智能教学环境还可以用于校园交通管理，车辆管理，校园安全，师生健康，智能建筑，学生生活服务等校园领域。
生活中:
1智慧物流
目前物联网领域的应用主要体现在仓储、运输监控、快递终端三个方面。
2智慧交通
物联网技术的具体应用领域包括智能公交、自行车共享、车联网、充电桩监控、智能交通灯和智能停车。
3智能安全
目前智能安防的核心部分在于智能安防系统，将采集到的图像进行分析处理，并进行传输存储。
4智慧能源与环境保护
物联网应用主要集中在电、气、水、路灯等能源和公共设施，以及垃圾桶、井盖等环保设备。
物联网（IOT）是指通过各种信息传感器、全球定位系统、射频识别技术、红外传感器、激光扫描仪等设备和技术，实时采集任何需要监控、连接和交互的物体或过程，以及声、热、电、光、化学、力学、生物、位置等各种需要的信息的采集。

物联网与交通的结合主要体现在人、车、路的紧密结合，使得交通环境得到改善，交通安全得到保障，资源利用率在一定程度上也得到提高。具体应用在智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯、智慧停车等方面。而互联网企业中竞争较为激烈的方面是车联网。

机器之间的沟通越多，它们之间的联系就越多，每个人彼此之间的联系也就越多。数据不会被孤立在一个特定的行业，它将被用于各行各业，以推动创新。例如，来自智能 汽车 的数据可以帮助改善交通，这有助于开发和改善智慧城市，从而提高能源使用效率等等。当机器、工业和人们可以联系并激发改进时，可能性将是无穷无尽的。
物联网是相对于人联网（传统意义的互联网）概念而言的。人联网主要是建立人与人之间的连接，比如我们使用微信，使用邮件，或者看新闻、读小说、观视频等，都是人与网络的关系，或者人与人之间建立的连接。而物联网是物与物，物与网络，物与人之间的连接。比如我们的手机和投影仪连接、车辆与网络连接、打印机和电脑连接等等，都属于物联网范畴，但这些常见的只是物联网的冰山一角，物联网远不止这些，比如物流领域使用的物品定位、无人机、厂库分拣设备，零售领域的无人收银、自动售货机、自动门禁，农业领域的自动化种植、管理、收割；医疗行业的远程诊疗、异地专家会诊等；教育领域的远程教育、体感教育（达到远程教育的现场感）等等

从城市角度，可以融入交通、灯光、城市管理等各个环节，达到智慧城市的建设目标。如果物联网技术应用深入，整个城市的灯光可以统一指挥控制，无人驾驶 汽车 轻松驰骋，智慧安防系统，又可以照顾到各个角落，让坏人无处藏匿，您在的每个角落都是安全的。针对城市排水系统可以智能调节，使得城市不至于太干，也不会太涝。智慧城市融入各种传感器和探测器，让火灾和各种安全隐患，在萌芽中，即被发现，给人们的生活增加了安全的灵魂。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

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