国外智能服务的由来和内涵及影响智能服务发展的关键技术

随着信息技术的发展，智能服务的研究和应用日益得到国外学者的重视，研究的文献不断丰富，为我们深入研究奠定了良好的基础。

1.智能服务的由来和内涵

智能服务是现代服务业的重要内容之一。“现代服务业”是指那些为其他商品和服务的生产者用作中间投入的服务，包括金融、保险、法律、会计、管理咨询、研发、工程设计、运输、通信、广告、物流、仓储等具有知识密集和为客户提供专门性服务的行业（Greenfield H I，1966），作为制造业的中间产品服务的需求是服务增长的主要决定因素之一（Francois J F，1990）。一个国家的发展能力取决于国家的经济结构，一个有竞争力的服务产业是加速经济结构调整的重要因素，特别是金融、通信和商务服务，以信息和通信技术为基础的智能化服务，是现代服务业发展的支撑。自20世纪80年代初，国际服务贸易规模迅速扩大，到1990年全球服务贸易已占国际贸易的20%，远超过商品贸易增长率（Hoekman B，1997），以计算机技术、通信技术、互联网技术为基础的现代服务智能化扩散，已成为服务业的发展趋势。在发达国家，智能交通与道路服务（Vivek K，2011）、智能社区及家居服务（Alani H，2003）、智能餐饮及住宿业务、智能数字图书馆业务（Esposito F，1998）、健康监测和远程医疗服务等智能化服务业已经成为现代产业发展的支柱，也拓宽了现代服务业的内涵与外延。

2002年IBM的Almaden研究中心与UC Berkeley大学组成的合作研究团队认为服务就是协同和获取价值，并在2005年正式提出服务科学、管理和工程（Service Science，Management and Engineering，SSME）的概念，认为SSME是服务科学、服务管理和服务工程三者的结合体，强调了服务科学的多学科交叉的特性，是计算机科学、运筹学、工业工程、数学、管理科学、决策科学、社会科学和法学等诸多领域的交叉学科，是将科学、管理和工程的原理应用在一个人、组织或系统或与另一个人、组织或系统，共同完成赢利性的特定任务的学科（Spohrer J，2005）。SSME是一门理论与实践相结合的新兴学科，已取得了一些成果，但在理论框架、技术体系等方面尚有待进一步完善和发展。

随着信息网络技术的发展，智能服务方面的研究日益丰富，对智能服务的内涵也有更深刻的理解。Cho Y等（2012）认为智能服务是一种环境感知服务，即在服务过程中，人与人之间的各种资源通过网络相互有机地连接在一起，协同执行，无须中断。Demirkan H等（2015）指出，随着社会发展，服务系统变得越来越智能化，智能服务即是通过用大数据分析生成信息并使操作自动化，从而为服务系统中的人们创造更多的价值。Anttiroiko A V等（2014）提出智能服务本质上是指在消费和生产两个相互关联的行为和系统维度中，个人消费过程和生产组织互动服务的智能化程度。德国国家科学与工程院（2015）指出在智能服务世界，未来会采用“即插即用”的方式，所有的机器、系统、工厂均可非常容易地与互联网数字平台形成有效对接，以此实现平台集成，用户在任何位置均可访问现场数据。Beverungen D等（2017）认为智能产品将智能服务概念化为依赖于使用智能产品的服务，并认为智能服务是指通过智能产品所启用的行为、过程和性能来应用专门的能力；智能服务系统则是一种服务系统，其中智能产品是边界对象，它将参与者的资源和活动整合在一起，以实现互惠互利。

2.影响智能服务发展的关键技术(www.xing528.com)

泛在网络是基于未来通信复杂异构的环境下的通信传输和服务提供模式（He Z J，2010）。在泛在网络社会中，可以实现硬件、软件、系统、终端和应用的集成，实现网络空间、信息空间和物理空间之间的无缝连接，从而对我们的信息思维和工作生活方式产生深远的影响。Ou L等（2010）分析了泛在网络的基本要求及其与计算和网络资源相关的应用，Park J H等（2010，2011）重点研究了泛在传感器网络中间件的主要功能之一——智能服务管理，设计了一个提供智能服务的USN中间件，提出了处理智能服务的方法。Gu C等（2011）提出了基于智能服务意识的认知网络自适应服务质量控制机制，在这种架构下，网络流量可以通过智能服务感知模型进行识别和分类。Tong M O（2010）认为利用环境信息可以将业务服务整合进环境感知的服务中去，提出了一种基于环境感知的智能服务系统的体系结构，并讨论了其配置模型和系统运行机制。

3.智能服务的应用领域与实现技术研究

智能服务机器人的发展日益得到专家们的重视，智能服务机器人是通过对外界环境的感知和认知，智能地与人进行交互和服务。Lee J（2006）介绍了韩国智能服务机器人的研究活动，提出了一种基于智能体的方法来集成各种分布式功能，以克服智能服务机器人在动态环境中固有的复杂性；Cho Y等（2012）提出了一种基于社区运算环境的智能服务架构以支持智能服务；Li X等（2012）提出了一种基于语音识别的仿真机器人控制器，并通过实验结果证实了智能服务机器人的良好性能。为了提供更可靠的服务，智能服务机器人需要考虑周边环境、用户需求变化、资源受限等多种因素，Xue X等（2014）认为智能服务机器人通过环境感知和用户任务目标感知，为用户提供各种服务。智能服务的应用领域不断被拓宽。垂直农业的发展可缓解城市中心的人口增长和耕地不足的矛盾，但是，建立垂直农场的环境感知系统仍然是复杂的，Sivamani S等（2014）利用智能服务的思路构建了基于OWL的本体模型，从而有利于对垂直农业环境因素实施有效的监测和控制服务。智能服务在交通运输业的应用不断增多。Ye J等（2013）开发了出租车智能服务系统，基于APP和相关硬件设备开发的移动智能终端，实现空载和满载信号采集、语音播报、响应功能等，有利于驾驶员安全驾驶和高效率地匹配乘客；通过空气质量、环境温度和湿度的实时检测和手机语音播报，为驾驶员提供人性化的医疗保健。Dobre C等（2014）提出CAPIM（自动化大规模收集和汇总情境信息的平台），旨在通过智能服务交通系统帮助缓解城市交通问题。Weintrit A等（2007）构建了e-Navigation，通过电子通信方式，综合船岸海事信息的收集、整合、交换、显示和分析，实现水上位置智能服务。在医疗保健方面，Schumacher M等（2008）提出利用移动计算设备随时随地无缝访问语义Web服务的智能服务进行紧急医疗保健。在社区服务中，Jung Y等（2010）提出了一种新型的泛在计算系统，用以支持社区计算系统中的设备、服务和网络三者之间的合作。Cho Y等（2012）提出了一个基于社区计算环境的智能服务架构来提供智能服务。在商务领域，在1958年，Hans P L首次提出了“商业智能（Business Intelligence，BI）”的概念，它是将数据转换成信息的过程，然后通过分析将信息转化为知识。Data Warehouse Institute认为BI是将数据转换为知识，并将知识应用到商业行为上的一个过程。商业智能是将数据转化为知识，帮助企业明智决策的工具（Jindal N，Andrews J G和Weber S，2008），商业智能的实现涉及软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘三个部分。在客户数据挖掘、OLAP（Chamoni P，2004）、企业绩效（Oehler K，2006）等方面取得较好的效果。Brockmann T等（2012）提出了移动业务技术接受模型（TAMMS），是专为接受移动业务而设计的移动商务智能服务。Vergados D等（2008）提出的智能养老服务系统，可以通过INHOME平台记录老年群体每日的身体健康特征，通过INHOME平台的远程监控系统和医疗保健系统，进行数据采集和分析，在保障独自留在家的老年人的身体健康的前提下，提出个性化的解决方案，提高老年人的生活质量。Peng Y等（2015）认为当今的地理信息系统（GIS）正在由GIS系统转变为GIS服务，智能GIS服务将提供智能机制或中间件，以便于在分布式服务环境中发现、访问和使用地理空间数据，并且加以高效的利用。

综合国外的智能服务内涵、智能服务技术研发及其智能服务应用来看，智能服务业是现代服务业的延伸和拓宽，是凭借智能和网络技术在各个行业中逐步拓展应用，但尚未形成真正意义上的、独立的产业规模与平台。因此，智能服务业缺乏产业的整体规划，缺少国家政策、资金和技术等方面的支持与配套，这也在一定程度上影响了智能服务业的发展和壮大。