DevTalk开发者沙龙 | 英特尔沈海：计算机视觉技术在校园智慧教育应用的挑战与机会

　　2021年12月18日下午，由映魅咨询IMConsultancy主办的DevTalk第4期沙龙在上海举办。这次沙龙的主题围绕着计算机视觉技术在教育学习产品场景中的设计展开，分别邀请了在相关领域的技术专家、公司创始人等进行了专业分享。

　　在本次沙龙中，我们邀请了英特尔物联网事业部教育行业市场经理沈海，他就在学校智慧教育场景中，计算机视觉技术和人工智能的应用方向以及遇到的难点和痛点进行了深入分享。

以下是沈海的分享内容精要：

　　沈海：非常高兴有机会和大家做分享英特尔在计算机视觉技术以及如何将计算机视觉技术应用于智慧教育中的一些经验。

　　英特尔公司的很多部门都在做和教育相关的事情，基于如今的教育行业发生了非常多的变化，尤其是在后疫情时代，英特尔也在思考如何更好地赋能教育行业。我们现在要提供给学习者360度的学习体验，而且要将智能互联的技术应用于新的混合学习模式中。这里提到了“智能”和“互联”，这和教育部倡导的教育信息化的路线是一致的，也和将科学技术更多应用于教育行业也是非常一致的。

英特尔如何赋能智慧教育及教育数字化

　　大家知道教育信息化1.0之后国家做了很多的教育数字化工作，包括互联网、网络这些基础设施。现在的教育信息化2.0更多强调的是通过新技术的应用来智能化地提高信息素养方面的工作。英特尔会聚焦于以下几个方面，如智慧校园、智慧校园环境、智能设施、教与学，最终目标是为了帮助学生达成成功，这也是教育的最终目的。

　　在疫情发生以后，大家发现数字化变得越来越重要，在很多方面我们都能够感受到促进跨时空的学习交流正变得愈发重要。所以我们聚焦于创建智能化的教室，因为教室在很多情况下还是学生和老师之间进行知识教授和知识学习的核心场地，但是需要确保教室有足够的弹性。

　　除此之外，我们希望能够帮助学生获得最大化的教育产出。英特尔根据时代的发展，未来随着人工智能等新技术的更新迭代，最终希望通过教学的内容创新、教学形式的创新，能够真正让学生不仅掌握知识会考试，还能够真正成为问题的解决者。

　　其次是赋能教育者。只有老师充分利用先进的技术、先进的教学理念，才能给学生带来更好的学习体验。还有加强以学生为中心的合作与包容。

　　英特尔的智慧教育主要分为如下几块，一块是“参考解决方案”，这部分侧重于硬件。随着教育信息化的发展，已经有很多互动式的电子白板或智能投影仪投放到了全国非常高比例的学校。这里大多数的教育硬件中有一个叫做OPS的计算设备，这其实是一个标准开放式可插拔标准，同时这些硬件中有一个英特尔的X86 CPU，能够提供交互式的体验。还有就是SDM，这在教育场景中用的不多，在商业显示大屏上用的比较多。其次还有一些外设。

　　另外，英特尔还做软件。因为最终用户的交互的界面其实是软件。所以在软件上，英特尔投入了非常多的资源，从中间件一直到上层的开源软件、软件优化、编辑器等都做了很多工作。

　　和教育行业相关的软件，其中一个是管理技术，包括英特尔的vPro，大家在中高端的笔记本或者PC上都可以看到英特尔logo。如果这个logo上有vPro，就说明是带有vPro技术支持的，主要是提供设备的远程管理功能。此外，我们也做了其他很多软件，包括虚拟化技术带来的智能桌面虚拟化的技术，以及透明终端架构技术可以方便进行多终端的管理。

　　英特尔现在教育行业内部署最广的，除了各个学校里的PC之外就是教育大屏，这在大部分的智慧教室里都会有。这个教室里一方面能更方便地管理大屏，包括如果出现软件故障能够快速恢复，也能够给老师提供定制化的教学环境。

英特尔的计算机视觉技术如何服务教育场景

　　在人工智能方面，我们也做了一些聚焦，比如在音频视频技术和计算机视觉技术都做了相关的应用场景。

　　在人工智能的软件工具方面，比如OpenVINO，这是基于比较主流的人工智能模型、网络去进行推理和开发、优化的一个工作套件。还有英特尔Media SDK，是在多处理方面能够优化性能的工具。此外还有WebRTC，这主要用于远程课堂场景的软件开发。所以，英特尔提供了全栈的从硬件到软件的整体解决方案。

　　具体到计算机视觉技术，尽管这项技术在其他很多产业，比如安防、医学、零售等已经应用了一段时间，但是在教育场景的应用的还不多。比如，英特尔的智慧零售可以了解在实体店里通过计算机视觉去判断和分析消费者的购买习惯以及零售布局等，了解消费者最关心商店里的哪些商品。在工业上，我们也和合作伙伴一起做缺陷检测的场景。在自动驾驶领域，计算机视觉技术也是紧密相关的。

　　但是在教育领域，计算机视觉应用相对来说并没有那么流行，其中的原因是多方面的，其中一个主要原因是在教育领域这个技术应用下去的话，最终要么是作用的对象、要么是判断的标准，其中涉及到的人为因素会更多一点。

　　在教育领域，人工智能技术的应用有很多场景。从国家的角度来说，非常赞成把技术能够以适当的方式帮助到提高教学效率或者促进教育公平，能够为学生提供更个性化的辅导。

　　比如“点名签到”功能。点名签到的作用主要是节省时间，这对教学老师非常有帮助，可以做到全程监控。现在通过一个分辨率比较高的摄像头就可以直接进行全程扫描，而且是无感知化的，最后会形成班级学生出席情况的报表。我们支持合作伙伴软件开发商做了针对中小学传统教室里的人脸识别算法，软件开发商的算法在英特尔平台上进行了优化，也会免费提供给合作伙伴进行部署，识别准确率非常高。因为人脸识别在计算机视觉应用里是最成熟的技术之一，基本上可以达到99%以上的准确率。 

　　“点名签到”应用更大的价值是在高校里，但是现在还有一些挑战，主要原因是中小学校的小教室场景问题不大，但是大学里的大教室场景比如阶梯教室还是有一些障碍，因为对于大教室里的位于远端学生的人脸采集还有一些技术和逻辑方面的困难。

　　在整个项目实施中，英特尔的主要工作是赋能，从优化的角度，帮助我们的合作伙伴能够落地最终的解决方案。我们不会直接采集真实数据，这个工作都交给合作伙伴，英特尔提供相应优化的技术支持。

　　还有“行为分析”的应用，不仅是学习行为分析还有学习状态表情识别。我们通过对在学校教室里面学生人脸的表情还有动作，比如举手、站立等常见课堂行为进行分析，得出一些数据报表，提供给老师进行课堂行为模式的分析。再把分析数据结果、课程教学内容以及教学的技巧进行结合，能够在一定程度上改善教学的效果。

　　目前，表情识别尤其是行为识别的准确率还不是特别高，大部分是在70%-80%。当然这个不完全是技术方面的问题，很多情况下是由场景决定的。比如当在判断人脸的时候比较简单，直接拍照就可以完成。但是对行为的判断，则需要连续采集很多张照片，然后再判断这个动作的变化等。另外，中国的教室面积比较大，教室里面的学生也比较多，一旦有一点遮挡也会非常影响识别准确率。

　　另外一个应用场景是“手写识别OCR”。这个技术的理想状况下是可以实现自动阅卷，不但可以判断解题结果对不对，还可以判断解题过程对不对。当下的一些自动阅卷解决方案还是比较初级的。这里主要有几个难点，比如对数字和字母的识别还比较容易，但是对一些复杂的公式的识别的难度就相对来说高一点。另外还有像对语文作文的评分，这个场景还有非常多的相关工作需要进行。

　　我们认为智慧校园和智慧教育，主要是如何通过后端的人工智能分析，再根据特定的应用场景，不论是课堂内还是其他场景的，将真正体现出数据收集完后的价值分析体现出来。

　　另外需要提到的是在一些非传统教学场景领域，计算机视觉技术也有很大应用前景。比如对课间休息的时间段的异常行为分析。主要应用在校园安防的场景，这是学校非常重视的环节。此外还有考试防作弊的场景，现在很多学生是在家里学习和考试，如何保证考试公平，以及如何检查到一些异常考试行为，都是可以应用到这一技术的。

　　还有一个场景是“手势动作识别”。在未来几年，中考会纳入动手考核，而不仅是知识层面的考核。动手部分的应用主要是理化实验的考核，比如物理、化学、生物等实验的考核。目前做这些方案的公司非常多，这些方案主要是提供一个实验台，在每个实验台上会有一个小的电脑屏幕，能够做一些显示和交互的工作。同时，在老师端会有一个客户端电脑屏幕，能够看到每个学生的具体实验操作，老师也能够做一些控制。这些设备的主要构成包括高分辨率摄像头以及服务器，后者主要是提供本地的终端管理和AI的功能。高分辨率摄像头则能够把每个学生的实验动手操作的整个过程记录下来，由老师进行评分。

　　目前，在实验动手操作上利用人工智能是有一定的难度的，主要难度在于几个方面，一方面，实验的种类非常多，甚至每个实验的评判标准也不统一，因此对如何利用人工智能来进行评分非常有挑战。大多数看到的案例主要是物理试验，尤其是电路实验，因为这类实验最简单，主要是做物体识别。但是如果是化学实验，这就需要在试管里掺入不同的化学产品，从人工智能的角度来说还存在很大困难。

　　总体来说，英特尔提供了非常多的技术能力，不论是硬件还是软件，还有非常多的技术储备。英特尔做教育行业已经做了很多年，在相关行业内也有非常多的生态系统合作伙伴。我们非常希望能够和大家一起来共建这样的生态圈，为我们的教育行业、为我们的学生、为我们的老师提供更好的方案，帮助学生赢得未来，也和合作伙伴一起共赢未来。

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