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。

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；

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。

例如，通过物联网技术，机器可以获取更多关于用户环境和状态的信息，从而更好地理解用户的目标。

例如，通过遗传算法，机器可以生成多种行为策略，并通过环境的筛选来选择最适合的策略。

三位专家提出了保持良好睡眠的相关建议，包括保持规律作息、入睡前适当放松、避免睡前刺激、规律健康饮食、养成良好运动习惯、下午3点前20-30分钟的适度午休、日间接受阳光沐浴、优化睡眠环境、家庭间相互支持、必要时需求专业帮助等。

健康饮食、规律作息、劳逸结合、适量运动以及安静舒适的睡眠环境都有助于保持良好睡眠。

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

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。

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。

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。

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。

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。

三、对环境的感知与理解

总而言之，人机环境体系的自主决策与机器系统的自主决策在主体、过程、环境感知、可靠性、应用场景等多个方面存在显著差异。

医疗保健行业对环境的影响

人机环境体系的自主决策是一种融合了人类智慧、机器能力与环境因素的复杂决策模式，它既不同于单纯的人的自主决策，也不同于机器系统的自主决策。

决策风险之所以复杂，是因为除了技术风险外，还包括人为因素（如操作失误、判断失误）和环境因素（如战场环境变化）。

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。

“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。

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。

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

如图8所示，该设计能有效利用多种环境能源，提升能量利用效率，并降低对传统能源的依赖。

智能技术可以用于环境保护、资源优化等领域，促进人类社会与自然环境的可持续发展。

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。

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。

人机环境体系的自主决策通过人、机、环境的协同作用，能够更好地应对复杂、动态的环境，发挥人和机器的各自优势，实现高效、灵活的决策。

这种思想注重智能与环境、个体、社会之间的相互作用和动态平衡，倡导顺应自然规律和顺应变化的智慧。

这种观点强调智能与环境、个体、社会等众多因素之间的相互作用和动态平衡，认为智能的本质在于其变化的“势”与“知”。

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。

人机环境体系的自主决策是多主体协同决策，决策过程涉及人（指挥员、操作员）、机器（智能系统、武器装备）、环境（战场环境、作战任务）等多个主体的协同作用。

二、环境的作用

机器系统的自主决策则更适合于规则明确、环境稳定的场景，但在复杂环境中需要与人类协同才能发挥更大的作用。