环境

人机环境系统与智能都是科学技术与人文艺术的融合，所以其本质也是超科技的……

尽管当前AI的发展日新月异，但是依然需要人类的方向把控，而人机环境系统智能作为未来智能发展的重要趋势，可以将人类的谋划智慧、情感与创造力，机器的高效计算、精准执行能力，以及环境的整合与动态适应性有机结合，形成一个有机的整体，进而能够充分发挥各自的优势，弥补彼此的不足，实现复杂事实与价值融合任务的更高效处理与协同优化。

2、人机环境系统的协同与融合

在教育智能化的“人机环境系统”中，“人”是核心因素，但“机”（人工智能技术）和“环境”（教育场景）同样重要。

教育智能化不是单独一个老师的行为，而是由专业老师与人工智能技术专家、学生、管理者等共同构成，教育人机环境系统智能中的“人”包括专业教师、AI技术人员、学生、管理人员等等共同组成……教育智能化是一个复杂的、系统化的工程，它绝不仅仅是某一个群体或个体的事情，而是需要多方面的协同参与。

未来上下文工程的发展趋势是实现人机环境系统智能，通过问题的有效分解、大中小模型的恰当调用、不同尺度的试错调整和多智能体的组织协同，让系统能够更好地理解和适应复杂的现实环境，实现与人的高效协同，从而为用户提供更智能、更精准的服务和解决方案。

人机环境系统智能中的“计算+算计”与“态势感知+势态知感”人机环境系统智能中的“计算+算计”与“态势感知+势态知感”精选

在人机环境系统智能中，“计算+算计”与“态势感知+势态知感”是两个重要的概念，涉及人、AI和环境混合智能决策的协同作用，可以从系统智能与环境互动的角度来进行解析。

在人机环境系统智能生态中，计算涉及数据采集、规则执行（如空调制冷、汽车刹车）。

态势感知指的是系统对外部环境、操作对象或情境的感知和理解，在人机环境系统中，态势感知涉及对各种信号和数据（如传感器信息、视频流、环境变化等）的实时收集、分析和综合，从而形成对当前状态的全面了解，如自动驾驶系统中，态势感知包括对道路状况、交通标志、其他车辆的检测与判断。

这种结合使得人机环境系统不仅具备当前环境的处理能力，还能够动态适应未来的环境变化，达到优化目标的效果。

在人机环境系统智能生态中，计算依赖“已有数据”（如地图信息），算计补充“人类经验”（如骑手知道的小路），弥补数据盲区。

三者共同的目标是提升人机环境系统的整体性能和用户体验，实现人、机、环境之间的高效协同和和谐发展。

人机环境系统智能中的“赋能”“赋权”和“赋情”是三个重要概念，它们在人机交互和智能系统设计中发挥着关键作用。

人机环境系统智能中的赋能、赋权与赋情

在人机环境系统智能中，赋权强调的是通过合理的权限分配，使人和机器能够在各自的角色和职责范围内充分发挥作用。

在人机环境系统智能中，赋能主要是通过技术手段提升人、机、环境之间的交互能力和协同效率。

赋能、赋权和赋情在人机环境系统智能中是相互促进的关系。

一、理论定义：从“智能主体”到“共生系统”传统AI理论（如联结主义、符号主义）多将智能视为“单一主体（机器）的内部属性”，而“人机环境系统智能矩阵理论”则将智能定义为“人-机-环境三元主体通过动态交互形成的共生系统属性”。

人机环境系统智能矩阵理论人机环境系统智能矩阵理论精选

人机环境系统智能矩阵理论是一个以动态协同演化为核心的智能系统理论框架，旨在突破传统AI的“工具化”局限，通过整合人、机、环境三者的交互与共生关系，构建具备理解力、适应性、终身学习与协同能力的通用智能系统。

环境科学与公共健康领域6月新刊——聚焦可持续发展与人类健康前沿研究：GreenHealth-MDPI开放科学的博文环境科学与公共健康领域6月新刊——聚焦可持续发展与人类健康前沿研究：GreenHealth精选

环境研究的技术创新与数据科学应用；

这种架构创新打破了环境监测的时空离散性，使监测设备从数据管道进化为决策中枢。

期刊简介：RemoteSensing期刊创刊于2009年，是一个国际型开放获取的英文学术期刊，期刊范围涵盖遥感科学所有领域，从传感器的设计、验证和校准到遥感在地球科学、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。

“态势感知+势态知感”强调对当前和未来环境的理解和预测，帮助系统进行更加前瞻性的决策。

1、环境理解与风险评估

在人机环境交互中，机器人对环境的理解不再局限于物理空间布局，还要考虑环境中的社会和文化因素。

农作体系适应干旱环境的根本途径是改善作物自身的生理生态机能；

“两个保障”优化校园健康环境

这一体系有助于弥补逻辑有限性和经验不可靠性，提高决策的科学性和可靠性，从而更好地应对复杂多变的决策环境。

绿色可持续环境

就像蚁群在复杂的自然环境中，需要通过复杂的信息素交互来寻找食物、构建巢穴等，这种复杂环境促使它们发展出了高效的群体智能交互机制。

没有复杂的环境，很难实现复杂的群体行为，也就是说，复杂的环境常常才会催生出复杂的群体智能交互行为。

在实际应用中，有很多这样的例子，在自动驾驶领域中，车辆（机器）需要在复杂的环境（交通状况、天气等）下与人（其他司机、行人）交互。

14营造良好的课题组氛围，为努力科研创造良好的学习环境。

建立一个包容性的学习环境，尊重和欢迎不同文化背景、思想观念和生活方式的学生。

机器通过传感器和算法来感知环境和自身状态，但这种感知是基于数据和逻辑的，缺乏对未来的可能性和潜力的感知。

通过各种传感器和智能处理单元，自主系统可以实时感知环境变化，并做出相应的反应，就像智能无人机，它可以根据气流、天气等环境因素的变化，自主调整飞行姿态和飞行路线，以保持稳定飞行。

自主性主要体现在系统上，系统能够自主地感知环境、进行决策和执行任务，人的干预和监督相对较少。

环境的改变是把双刃剑环境的改变是把双刃剑精选

费曼受益于家庭的科学启蒙和美国相对灵活的教育环境，一路顺遂进入名校深造；

理查德·费曼和阿尔伯特·爱因斯坦都在童年时代表现出强烈的好奇心，但他们的家庭教育环境和求学道路有明显差异。

在态势感知中，感觉器官（如眼睛、耳朵等）接收来自物理环境的刺激，并将这些刺激转化为神经信号。

4、学习环境与挑战：主要在虚拟环境或数据集中学习，与物理环境的交互较少，因此不存在物理硬件损坏等问题，但可能面临数据过拟合、泛化能力不足等挑战。

具身智能中的强化学习更注重与物理环境的交互，感知和动作空间复杂，奖励稀疏，需要仿真环境辅助训练，常与多模态感知等技术结合。

2、动作空间与执行方式：动作是智能体在物理环境中可执行的操作，如移动、抓取、旋转等，动作的执行需要考虑物理环境的约束和智能体的身体特性。

4、学习环境与挑战：在真实物理环境中学习和行动，与环境交互代价高，容易损坏硬件，因此需要仿真环境来辅助训练，如AIHabitat、Gibson/iGibson、IsaacGym等。

状态表征：实时捕捉当前人机环境的状态（如人的注意力、机器的负载、环境的干扰）；

能量交互：机器通过动力系统（如电机、电池）改变环境状态（如移动物体）；

终身学习：AI通过跟踪患者长期健康数据（环境演化），自动更新疾病预测模型（矩阵演化），提前预警潜在风险（如糖尿病并发症）。

在一天中最炎热干燥的时段，该双选择性发射体实现了7.9～9.5°C的最大低于环境温度的降温，显著优于非选择性聚偏氟乙烯(PVDF，4.2～5.8°C)和单选择性POM(4.8～6.8°C)(图9f)。

相对湿度为65.3%时皮肤、棉花、织物冷却层及周围环境的温度数据。

期刊简介：CleanTechnologies期刊是一份聚焦“降低人类活动对环境影响”的国际开放获取学术期刊，致力于展示可持续技术在减少环境污染与资源消耗方面的最新进展。

二、核心架构：人机环境智能矩阵的“三维九要素”该理论的核心工具是“人机环境智能矩阵”（简称“智能矩阵”），其结构可形式化为一个分层的多维动态矩阵，包含主体层、交互层、场域层三个维度，每层细化为关键要素。

例如，在自动驾驶汽车中，车辆的传感器提供客观的环境数据，而驾驶决策系统则结合这些数据和预设的规则（部分主观）来做出决策。

机环交互则是以环境为中心，强调机器对环境的感知和适应能力，系统稳定性，确保机器在复杂环境中的可靠性和安全性，优化资源管理利用，减少对环境的负面影响。

态势感知是一个复杂的智能过程，它涉及到对环境的感知、对信息的处理和对未来的预测。

“知几”类似于每个智能体对自身状态、位置等信息的感觉知晓，就像蚁群中的蚂蚁知道自己所在的位置以及周围的环境情况；

此外，本文评估了极端辐射制冷装置的冷却效果与抗环境性能。

医疗保健行业对环境的影响

上交张荻院士等综述：用于极端环境应用的辐射冷却材料上交张荻院士等综述：用于极端环境应用的辐射冷却材料精选

探讨了面向极端环境应用的下一代辐射制冷技术强化策略，提供了有价值的见解。

1、环境学习与适应

3042-5832)是一本国际性、开放获取的期刊，致力于推进环境可持续性和公共卫生方面的知识，旨在促进人类健康和环境的可持续发展。

“变通”即灵活调整策略，多机器人系统中每个机器人能够根据整体任务需求和周围环境变化改变自己的行动策略。

自主与它主的逻辑权重混合机制在其中发挥关键的决策平衡作用，系统自身的自主决策能力与外部它主的影响因素交织，根据不同情境动态调整逻辑权重，确保决策既能体现系统的内在逻辑又能适应外部环境变化。

在人、机、环境系统中，存在大量的不确定性因素，如人的行为的不确定性、环境的变化等。

如在城市规划中，逻辑可以用于规划城市的功能分区、交通网络布局等基本规则，而权重可以根据人口增长、环境变化、经济发展等因素动态调整各个功能区域和交通线路的优先级，从而构建更加高效、可持续的城市系统。

逻辑提供了基本的推理结构和规则边界，而权重在这个框架内根据环境的变化和系统的目标进行调整。

“势”指的是智能在动态发展过程中所呈现出的趋势和方向，它是一种顺应自然规律、随着环境变化而不断调整和演化的力量。

另一方面，赋权是关键，赋予机器在特定场景下的自主决策权，使其能够根据实时数据和环境变化灵活调整行动策略，同时赋予人对机器决策的监督权和干预权，确保机器的行为符合人类的价值观和安全标准。

在人机协同中，赋能使机器具备更强的自适应学习能力和自治性，能够根据环境变化和用户行为快速调整，从而提高人机协同的效率。

简言之，在不同环境中，人机协同需要的不仅仅是赋能，更需要赋权来提高协同效率、适应环境变化以及合理划分责任，即在不同环境中，人与机器的有效协同需要在赋能与赋权之间找到恰当的平衡。

研究兴趣：风险评估、环境健康、环境污染物、金属、持久性有机污染物、废弃物管理、垃圾焚烧、毒理学。

DomingoUniversitatRoviraiVirgili,Reus,Catalonia,Spain研究兴趣：风险评估、环境健康、环境污染物、金属、持久性有机污染物、废弃物管理、垃圾焚烧、毒理学。

因为态势感知需要及时更新周围环境的信息，所以采用并行计算架构，如GPU（图形处理器）加速技术。

这种算法可以根据当前的环境信息和机器人的状态，在线规划出最优的运动轨迹。

韧性系统设计则注重系统在面对各种不确定性和干扰时保持正常运行的能力，通过提高系统的冗余性、自适应性和自我修复能力来应对复杂的人、机、环境交互带来的挑战。

在强化学习算法中，智能体通过与环境交互来学习最优策略。

人形机器人从机环交互到人机环境交互的转变是一个复杂的过程，涉及到感知、认知、决策和交互等多方面能力的提升。

人形机器人要实现从机环（机器与环境）交互到人机环境交互的转变，是其逐渐形成人们所期待的具有智慧的关键所在。

强化学习：让机器人通过与环境的交互来学习最优的行为策略。

总之，智能化并非信息化、数字化的简单延伸或扩展，而是人、机、环境交互系统，它不但包含计算，还包含算计。

机器人在人机环境交互过程中，要不断学习新的环境知识。

而在人机环境交互阶段，其视觉系统要能够识别场景中的物体、人物表情和动作意图。

其核心功能是：记忆存储：积累人机环境交互的历史数据（如过往任务的成功策略、失败教训）；

随着物联网、人工智能和自动化技术的飞速发展，机器与环境之间的交互将变得更加复杂和智能。

通信技术，如物联网（IoT）技术，实现机器与环境之间的数据传输和交互。