郭丽娟 王计平

摘要：指出了植物园作为植物科普的重要场所，在保护植物多样性、提升公众科学素养、促进生态文明建设等方面具有重要意义。然而，国内植物园科普方式大多仍在沿用传统技术，人工智能技术的应用有限，使得植物园整体科普的互动性和效果不佳。以上海植物园为例，通过实地调研和问卷调查的方法，分析了游客对人工智能技术科普的需求。并在此基础上，提出了基于语音交互、图像识别、线路规划、推荐列表等相应的植物园科普服务的对策和措施，为构建植物科普数据库，优化植物园科普服务，完善用户体验提供了新方向。

关键词：植物科普;人工智能;上海植物园

中图分类号：TU986文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2019）15-0010-04

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）在语音交互、图像识别、大数据、深度学习等新技术和理论的驱动下，已被广泛应用于各个领域并产生深远影响。人工智能具有高效、确定和即时性，将人工智能应用于植物科普中能极大地提高效率，进而促进植物园数字和信息化建设。本文以上海植物园为例，通过实地调研和问卷调查的方法，分析游客对人工智能在植物科普中的需求，并在此基础上，提出基于人工智能的上海植物园科普服务设计，旨在提升植物园科普的有效传达和用户体验，使植物资源得到深层次开发。

2植物园科普现状及发展趋势

2.1植物园科普现状

国际植物园保护联盟（BGCI）将植物园定义为：“拥有活植物收集区，并对收集区内的植物进行记录管理，使之可用于科学研究、保护、展示和教育的机构”，我国现代植物园的科普工作起步于20世纪50、60年代，早期主要停留在向公众普及植物和园艺的相关知识。直到20世纪80年代，植物园科普工作才形成初步规模，主要方式包括：科普讲解、植物铭牌和相关的科普展览活动等。总的来说，基础设施滞后、技术力量薄弱、教育内容单一等是我国植物园科普存在的普遍问题。植物科普具有重要意义，不仅是进行环境教育和树立公众保护生态意识的重要方式，也是我国实施“科教兴国”战略的具体措施之一。

从表1可看出，近年来，我国植物园的科普工作在传统方式的基础上有所拓展，但整体技术水平不高、宣传力度不够，还存在较大的提升空间。

2.2植物园科普与人工智能结合

目前，国内多数植物园科普工作主要停留在传统的模式下，在与人工智能技术结合方面相对薄弱。部分植物园对人工智能科普技术进行了一定的探索和实践，如中国科学院武汉植物园推出了基于NFC植物近场通信的自助解说系统。另外植物智能识别APP“花伴侣”、“形色”等，用户只需对着要植物拍照即可获得该物种的相关科普知识，是了解植物的便捷渠道。但“花伴侣”、“形色”等多限于植物识别，功能较为单一，用户需要不断切换软件才能满足植物园整体游览需求。

3上海植物园科普需求分析

3.1现场调研

上海植物园位于上海市徐汇区西南部，占地81.86hm2.，设有植物进化区、盆景园、兰室、展览温室等15个专类园，主要功能是进行植物的展示和科普。作为上海市中心唯一一家专题性植物园，其具有不可替代的区位优势，市民使用频率高，且植物种类丰富，景观小品精致，为科普知识的高效传播提供了有利条件。

目前，上海植物园的科普仍以植物展示、图文介绍、扫码讲解等传统方式为主，与游客互动不足、展示内容较少，具有明显的局限性。首先，游客游览过程中接触到的植物科普知识偏少，未能充分发挥植物园生态文化内涵。其次，因缺乏交互数据和反馈渠道，导致游客分布不均衡，即不同时段不同园区的人数存在较大差异，通常各出入口和植物景观小品处人流较密集，松柏园、盆景园等景点则较稀疏。园区路线展示以地图和指示路牌为主，地图上未发现完整且合理的科普游览路线展示。

3.2问卷调研

为了明确公众对上海植物园科普的需求及服务等，本文采用问卷调研方式于2019年4～5月在上海植物园做了关于人工智能技术科普功能的调查，共发放问卷150份，有效问卷143份，问卷有效率为95.3%。问卷共分为四类题型：第一类为样本基本情况，含1～4题;第二类为参观情况，含5～7题;第三类为人工智能服务情况，含8～13题;最后一类为开放性题目。在问卷调研过程中注重樣本多样性，获得的统计数据客观且具有代表性。

调研样本中，第一次游览的人数为49人，占34.27%，意味着约1/3的游客对植物园的环境不够熟悉，需要更多的引导和介绍。如图1所示，样本中有68人（占47.55%）是和朋友一同前来参观的，其次是伴侣51人，占35.66%，另有有30人（占20.98%）是独自游览，陪同家人的也有占相当比例。样本中60.84%的人有着植物科普的需求，由此可见，公众对植物园的科普需求旺盛。如图2所示，71.33%的游客仅能辨识植物园中30种以下的植物，能辨识30～60种的占13.99%，60种以上仅为5.59%，还有9.09%表示基本不能识别植物园的植物，这表明上海植物园科普宣传工作提升空间大。

植物科普作为植物园的主要功能，如图3所示，55.94%的被调查者表示上海植物园现有的科普服务无法满足他们对植物知识的需求。51.05%的游客在参观植物园时受到过路线不清晰的困扰。数据分析显示69.93%的游客希望了解特色植物信息，55.94%想要了解特色活动或展览，景点推荐和经典路线也占到了46.85%和33.57%。55.24%的游客游园时间为2～3h，整体停留时间较长。87.41%的游客认为有必要推出免费的智能化科普和导览服务系统。总体来看，公众对上海植物园植物科普需求较大，人工智能技术的潜在用户较多。

3.3调研小结

样本年龄段主要集中在21～40岁之间，这部分人群对新事物的接受能力强，熟悉智能手机的操作使用。因此，今后上海植物园应以用户需求为出发点，立足于新科技，努力提升科普能力，开创智能化植物科普时代。应进一步强化智能化科普服务系统，为用户提供更好的科普体验服务，具体可包含精确定位、引流参观、优化路线、景点推荐以及园区人数可视化分布的智能地图导航服务。

4上海植物园人工智能科普服务策略研究

人工智能是充分利用植物园的资源优势，探索创新植物园游览以及促进其科学发展的重要手段。结合上海植物园的特征和调研结果，将人工智能在上海植物园的科普服务归纳为：语音交互、图像识别、大数据和深度学习等。以此来促进植物园对游客信息收集、科普完善、路线规划和信息推送等功能，提升植物园的整体服务水平和用户体验。

4.1基于语音交互的植物科普服务

上海植物园作为国内规模较大的综合性植物园，肩负着向大众普及植物科学知识的重任。但其现有的植物科普方式较为传统，无法满足人们日益增长的科普需求。因此，构建基于智能语音交互的植物科普系统显得尤为迫切。

随着智能语音识别技术反馈速度和准确率的提升，与人沟通日趋自然，用户体验实现了质的飞跃。基于语音交互的植物科普系统是以上海植物园为主体和对话情境，通过机器“自主学习”对游客所提出的问题进行“分析”和“回答”。用人类最基本的对话方式，拉近与游客的距离、调动其参与性。智能语音交互开启了植物园互动的新时代，在满足用户探索大自然的好奇心的同时，提升科普信息传播效率。游客以聊天方式与科普系统进行交流，针对性的选择自己感兴趣的植物进行了解，沉浸于植物园的环境中潜移默化地吸收知识，有助于提升植物园科普服务的精准化水平和用户的科学文化素养。

如果用户对语音导览的内容有疑惑或是想了解更多相关植物知识，可以直接提问，系统会对用户提出的问题进行及时解答并记录，用于完善导览数据库。语音交互作为重要的获取数据输入手段，通过对其产生的终端数据进行收集和分析，掌握用户的群体特征和所关注的植物知识，完善系统数据库，提升科普功能和用户体验。智能语音交互系统除了支持普通话和英语，还可以加入上海话等一些周边地区的方言，扩大科普系统的用户群体。

4.2基于图像识别的植物科普服务

上海植物园目前建有15个专类园区，已引种栽培植物6000多种，面对种类繁多的植物展示，大部分游客却只能辨识出30种以下的植物。当游客面对一无所知的植物品种时，基于图像识别技术的科普方式显得尤为有效，通过拍照搜索的方式，帮助其迅速识别植物。

随着带有照相功能的智能手机的普及，图像识别和检索技术也不断提升，这也使得运用图像识别技术在智能手机上精准识别植物的科普服务成为可能。在参观植物园的过程中用户将手机拍摄的植物照片上传到上海植物园小程序数据库中，系统根据输入照片的特点，采用智能算法将数据库中的信息与其进行对比和识别，实时匹配相应的科普知识并输出。即使用户参观结束后想了解更多植物信息，也可以运用智能化系统进行图片搜索。

4.3基于大数据的路线规划

上海植物园专类园众多，总体上多采用曲线为主的道路布局，多数游客会受到路线不清和客流量大的困扰。针对不同季节植物的花期为游客推荐个性化的赏花路线，这些均可基于大数据的路线规划来解决。

基于大数据的路线规划是一种数据输出方式，通过专业化处理实现大数据价值。依托云计算对海量数据进行分布式挖掘有价值的信息，为植物园游客推荐个性化路线。实时监测各个区域游客数量和具体位置，运用GPS定位游客当前位置，综合人流、时间等进行推荐算法优化，智能规划和定制路线。用户随时随地打开小程序路线界面即可查看自己的位置和路线。充分利用大数据价值有助于逐步优化路线推荐，配合线下的植物园路牌引导等，为用户提供优质的导览体验。

依据用户填写的个人资料等基本信息对用户的需求进行分析和推测，结合用户的交互记录建立个性化用户模型。运用大数据进行精准营销，帮助用户制定专属游览路线。针对上海植物园客流量大的困扰，大数据可以实时监测园区人数空间分布并分析趋势，在规划路线时注意分流和路线优化，将人流空间分布進行可视化设计，如：红色代表拥挤、黄色表示正常、绿色则是稀疏，用户可以直观从地图上看到这些信息。充分利用大数据价值，有助于提高植物园服务的品质和满意度。

4.4基于深度学习的推荐列表服务

上海植物园会定期举办各类科普活动，如“家庭园艺DIY”、“暗访夜精灵”、“播种春天”等，调研中55.94%游客表示希望了解更多的特色活动或展览，而对于游客来说，很多科普活动无从了解或预约参加。基于深度学习的推荐列表则可以根据用户的兴趣爱好及时推送相关的科普活动和展览信息给用户，拉近植物科普与公众的距离。

源于人工神经网络研究的深度学习，将底层特征组合形成更加抽象的高层表示，挖掘数据的分布式特征。深度学习具有差异化、因人而异的特点，通过分析游客的不同需求推荐相应的植物科普和园区活动内容，为其提供智能化服务。在小程序中将植物详情的列表、园区活动等内容根据用户的喜好进行排序，匹配最优结果。基于深度学习的推荐算法系统有助于提高效率，满足用户多层次需求，推动着植物园向智能化方向发展，为游客提供更高质量的科普服务。

5结语

在当前将人工智能技术融入到植物园科普服务中，为植物园科普提供了新的方法和思路，有良好的应用前景。基于人工智能技术的植物园科普服务系统注重用户在使用过程中的感受，充分发挥植物园特色多样的植物展示、深厚的科学内涵与丰富的科普资源，使游客获得良好的科普体验。并且，移动端不受使用空间和时间的制约，用户可以随时随地使用小程序获取更多植物科普知识，为植物科普的可持续发展提供了有效途径。