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| 編輯推薦： |
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全面解读情感计算的应用场景、商业模式和价值效能，并洞见未来趋势。
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| 內容簡介： |
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情感计算旨在创建一种能感知、识别和理解人类情感，并能针对情感作出智慧灵敏反应的计算系统。情感计算是实现自然化和拟人化人机交互的基础性技术和重要前提，对开启数字化、智能化时代具有重大价值。本书主要介绍了情感计算及其相关学科的应用情况，如基于全球不同行业的场景、模式和特点。通过对上述内容的介绍、总结和分析，为已经或即将奋斗在情感计算技术应用第一线的实践者提供新的思路和启发。作为一项具有跨时代意义的前沿技术，基于情感计算的价值输出需要更多生态合作伙伴的加入和合力。这也是本书内容设定和写作的初心及期盼。本书所属丛书是国内第一套系统阐述情感计算发展、理论和应用的丛书，有助于读者更加清晰地把握情感计算的全貌。
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| 關於作者： |
李太豪，信息科学与系统工程博士，之江实验室高级研究专家、研究员，中国科学院大学杭州高等研究院教授，浙江大学计算机学院博士生导师，浙江省海外高层次人才特聘专家。曾任哈佛大学研究员，波士顿Flatley创新实验室首席科学家。
汪严磊，犯罪学与刑事司法(犯罪心理学方向)硕士，德勤·科学加速中心创新科学家、科技战略与技术变革专家。兼任中国技术经济学会神经经济管理专委会副秘书长、上海师范大学MBA产业实践导师。??
徐若豪，工程硕士，之江实验室工程专员。??
杨成宁，经济学博士，上海师范大学商学院讲师，上海师范大学MBA企业创新管理方向负责人。
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| 目錄：
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第一章 绪论………………………………………………… 1
1.1 情感计算的概念 ………………………………………… 2
1.2 情感计算的行业应用概况 ……………………………… 3
1.2.1 教育培训领域 …………………………………… 4
1.2.2 生命健康领域 …………………………………… 5
1.2.3 商业服务领域 …………………………………… 5
1.2.4 工业制造领域 …………………………………… 6
1.2.5 文娱传媒领域 …………………………………… 7
1.2.6 社会治理领域 …………………………………… 7
1.3 情感计算的未来应用 …………………………………… 8
第二章 行业应用需求分析………………………………… 9
2.1 教育培训应用需求分析 ………………………………… 9
2.1.1 个人情感状态与学习效率 ……………………… 10
2.1.2 在线教育需求增长 ……………………………… 10
2.2 生命健康应用需求分析 ………………………………… 11
2.2.1 孤独症情感干预 ………………………………… 11
2.2.2 双相情感障碍与远程医疗 ……………………… 12
2.2.3 抑郁症检测 ……………………………………… 13
2.3 商业服务应用需求分析 ………………………………… 14
2.3.1 消费者情感与精准营销 ………………………… 14
2.3.2 智能情感客服 …………………………………… 14
2.3.3 在金融服务中的顾客感知 ……………………… 15
2.4 工业制造应用需求分析 ………………………………… 16
2.4.1 汽车人机交互的应用 …………………………… 16
2.4.2 可穿戴设备情感设计 …………………………… 17
2.4.3 搭载情感分析技术的仿人机器人 ……………… 18
2.5 文娱传媒应用需求分析 ………………………………… 18
2.5.1 新媒体互动视频 ………………………………… 19
2.5.2 个人情感的社会化传播 ………………………… 19
2.5.3 舆情分析与企业管理 …………………………… 20
2.5.4 灾害舆情管控 …………………………………… 20
2.6 社会治理应用需求分析 ………………………………… 21
2.6.1 公共危机事件后的心理救援 …………………… 21
2.6.2 刑侦中的情感分析手段 ………………………… 22
2.6.3 智慧校园安防技术 ……………………………… 23
第三章 教育培训行业应用及案例…………………………25
3.1 学术研究概况 …………………………………………… 25
3.1.1 国外研究概况 …………………………………… 27
3.1.2 国内研究概况 …………………………………… 32
3.2 应用发展情况 …………………………………………… 38
3.2.1 国外应用情况 …………………………………… 38
3.2.2 国内应用情况 …………………………………… 41
3.3 典型案例 ………………………………………………… 47
3.3.1 案例 1：Zeno 机器人 …………………………… 47
3.3.2 案例 2：WOW Room ……………………………… 52
3.3.3 案例 3：新东方 AI 双师课堂 …………………… 56
3.3.4 案例 4：智慧学伴 ……………………………… 60
3.3.5 案例 5：“Intel Classroom Tech” ………………… 65
3.3.6 案例 6：Nestor …………………………………… 67
3.3.7 案例 7：Affective AutoTutor ……………………… 68
3.4 应用挑战 ………………………………………………… 72
3.4.1 伦理问题 ………………………………………… 72
3.4.2 与教育领域的融合问题 ………………………… 74
3.4.3 技术革新问题 …………………………………… 76
第四章 生命健康行业应用及案例…………………………79
4.1 学术研究概况 …………………………………………… 79
4.1.1 国外研究概况 …………………………………… 79
4.1.2 国内研究概况 …………………………………… 85
4.2 应用发展情况 …………………………………………… 92
4.2.1 国外应用情况 …………………………………… 92
4.2.2 国内应用情况 …………………………………… 97
4.3 典型案例 ……………………………………………… 102
4.3.1 案例 1：照顾老人和孩子的互动机器人 …… 102
4.3.2 案例 2：情感自适应的迷你电动车 ………… 105
4.3.3 案例 3：治疗孤独症的超能力眼镜 ………… 107
4.3.4 案例 4：面向孤独症辅助康复的人机交互系统 … 110
4.3.5 案例 5：之江情感识别和计算平台 ………… 116
4.3.6 案例 6：回车情感云计算平台 ……………… 120
4.4 应用挑战 ……………………………………………… 124
4.4.1 法律及伦理问题 ……………………………… 124
4.4.2 与生命健康的融合问题 ……………………… 128
第五章 商业服务行业应用及案例……………………… 133
5.1 学术研究概况 ………………………………………… 133
5.1.1 国外研究概况 ………………………………… 134
5.1.2 国内研究概况 ………………………………… 138
5.2 应用发展情况 ………………………………………… 144
5.2.1 国外应用情况 ………………………………… 144
5.2.2 国内应用情况 ………………………………… 150
5.3 典型案例 ……………………………………………… 155
5.3.1 案例 1：AI 参与的客服电话系统 …………… 155
5.3.2 案例 2：audEERING 公司将情感计算带入
游戏世界 ……………………………………… 159
5.3.3 案例 3：神经科技公司 EMOTIV ……………… 162
5.3.4 案例 4：度小满金融的情感 AI 服务 ………… 165
5.3.5 案例 5：淘宝中的情感识别技术应用 ……… 167
5.3.6 案例 6：竹间智能的情感交互技术 ………… 171
5.4 应用挑战 ……………………………………………… 175
5.4.1 与商业领域的融合问题 ……………………… 175
5.4.2 情感计算面临的技术瓶颈 …………………… 179
第六章 工业制造行业应用及案例……………………… 183
6.1 学术研究概况 ………………………………………… 184
6.1.1 国外研究概况 ………………………………… 184
6.1.2 国内研究概况 ………………………………… 191
6.2 应用发展情况 ………………………………………… 197
6.2.1 国外应用概况 ………………………………… 197
6.2.2 国内应用情况 ………………………………… 203
6.3 典型案例 ……………………………………………… 210
6.3.1 案例 1：Smart Eye 公司 ……………………… 210
6.3.2 案例 2：NVISO 公司 ………………………… 213
6.3.3 案例 3：机器人 pepper………………………… 217
6.3.4 案例 4：优必选科技的 Walker X 机器人 …… 220
6.3.5 案例 5：高合 HiPhiGo ………………………… 224
6.3.6 案例 6：科思创动公司 ……………………… 227
6.4 应用挑战 ……………………………………………… 231
6.4.1 伦理问题 ……………………………………… 231
6.4.2 数据与网络安全 ……………………………… 232
6.4.3 法律风险 ……………………………………… 233
6.4.4 智能化工业引发的就业问题 ………………… 234
第七章 文娱传媒行业应用及案例……………………… 237
7.1 学术研究概况 ………………………………………… 238
7.1.1 国外研究发展 ………………………………… 238
7.1.2 国内研究概况 ………………………………… 244
7.2 应用发展情况 ………………………………………… 252
7.2.1 国外应用情况 ………………………………… 252
7.2.2 国内应用情况 ………………………………… 256
7.3 典型案例 ……………………………………………… 262
7.3.1 案例 1：情感人工智能 Affectiva ……………… 262
7.3.2 案例 2：情感分析工具 Talkwalker …………… 266
7.3.3 案例 3：互动视频平台 MorphCast …………… 269
7.3.4 案例 4：政企舆情监测平台新浪舆情通 …… 271
7.3.5 案例 5：公关舆情监测平台梅花数据 ……… 275
7.3.6 案例 6：识微科技舆情监测系统 …………… 277
7.4 应用挑战 ……………………………………………… 281
7.4.1 文本情感分析的难点 ………………………… 282
7.4.2 技术突破的挑战 ……………………………… 284
第八章 社会治理行业应用及案例……………………… 289
8.1 学术研究概况 ………………………………………… 289
8.1.1 国外研究概况 ………………………………… 289
8.1.2 国内研究概况 ………………………………… 295
8.2 应用发展情况 ………………………………………… 300
8.2.1 国外应用情况 ………………………………… 300
8.2.2 国内应用概况 ………………………………… 305
8.3 典型案例 ……………………………………………… 309
8.3.1 案例 1：Converus 公司 ………………………… 309
8.3.2 案例 2：Intelligent Voice 公司 ………………… 312
8.3.3 案例 3：阿尔法鹰眼预警系统助力智能安防 … 315
8.3.4 案例 4：智慧校园异常情绪预警分析系统 … 319
8.4 应用挑战 ……………………………………………… 322
8.4.1 测谎技术的争议 ……………………………… 322
8.4.2 智慧校园安防体系的隐私侵害 ……………… 327
8.4.3 犯罪风险评估工具的局限性 ………………… 328
第九章 未来新兴行业应用展望 ……………………… 329
9.1 智慧服务领域 ………………………………………… 329
9.2 虚拟现实领域 ………………………………………… 332
9.3 构建智慧城市 ………………………………………… 333
9.4 金融决策领域 ………………………………………… 334
9.5 科艺融合领域 ………………………………………… 335
参考文献………………………………………………………………… 337
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| 內容試閱：
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1956年，“人工智能之父”约翰·麦卡锡(John McCarthy)发起的“达特茅斯人工智能研讨会”成功召开，会议的重点是研讨如何用机器模仿人类学习以及其他方面的智能。会议首次提出“人工智能”一词，并推动了人工智能作为一个独立学科的形成，这被认为是人工智能领域的开端。随着电子工程、计算机科学和数学等学科超过半个世纪的发展，人工智能最终在近10年开始产业化，并在相关行业普及，机器有了越来越高的智力水平。
但是，一直以来，如何让机器具有情感始终是摆在学术界和产业界面前的一大难题。作为人工智能的先驱，美国计算机科学家马文·明斯基(Marvin Minsky)曾多次被问及关于机器情感的问题，他认为，问题不在于智能机器能否有情感，而在于没有情感的机器能否实现智能。这也被认为是他首次提出让计算机具有情感能力的最初设想。1997年，美国麻省理工学院媒体实验室的罗莎琳德·皮卡德(Rosalind Picard)教授系统性地提出并论述了情感计算及其相关的概念和体系。
为了满足中国乃至全球学术界和产业界对了解和掌握情感计算最新发展动向的需求，向科研人员、从业者提供较为完整的技术发展蓝图和应用趋势以助推情感计算的发展与转化，我们策划推出了情感智能理论与方法丛书。《情感计算：应用与案例》作为其中之一，包含了9个章节，全面梳理、分析、总结了情感计算在不同的行业和应用领域的学术研究及应用发展情况。
第一章和第二章分别从宏观角度汇总了情感计算市场应用的整体情况。第三章重点介绍了在教育培训领域，情感计算在加强线上教学中的情境化因素、完善智能教育中的学习投入评价、促进特殊群体的情绪感知提升等方面的相关产品、技术，以及在中国、美国、西班牙、法国等国的应用现状。第四章从孤独症和抑郁症诊断、老年人陪护、儿童就诊等生命健康领域的众多方面出发，对中国、美国、英国、韩国、印度等国情感计算的应用型研究、产品推广进行了梳理。第五章主要围绕精准营销、智能客服及情感计算在商业借贷、娱乐休闲等领域的应用，归纳了中国、美国、德国等国的相关代表性技术以及应用推广情况。第六章介绍了中国、美国、日本等国在汽车智能系统、仿人机器人等领域情感计算技术的应用现状。第七章从舆情监测、情感交互、情感洞察等方面对中国、美国、英国等国情感计算在文娱传媒领域的应用进行了探讨。
第八章收纳了中国、美国、英国、荷兰、印度等国的社会情感监测、刑侦审讯、维护公共安全、国防等社会公共行业情感计算技术的应用推广案例。第九章展望了情感计算在智慧服务、虚拟现实、科艺融合等新兴行业中的应用。
在本书的撰写过程中，编写组得到了学术界和产业界人士的大力协助。其中，德勤·科学加速中心侯月女士、何昱安先生、王宁女士、张博伦先生，上海师范大学商学院技术经济及管理系研究生华士祯女士，应用经济系研究生周扬先生、袁嘉浩先生，浙江工业大学管理学院工商管理学系研究生胡心悦女士参与了本书各章节的内容撰写。值此，谨代表本书编写组向他们及其所在单位表示诚挚的谢意。
众所周知，情感计算技术的研发和应用在当下是史无前例的。因此，本书的撰写也是由一批走在科研和转化实践最前沿的人士“摸着石头过河”。随着相关技术的不断成熟和应用的普及，本书中的内容难免会出现不足之处，望读者能够谅解和指正。我们也十分愿意与各位读者、专家开展本领域的深度交流和合作。
本书编写组
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