杜 軍,張 俐,劉 薇,郭婷婷,鄧 禹,吳 斌
(云南省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究院,云南 昆明 650051)
當(dāng)前,新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)種植養(yǎng)殖及農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、流通、交易、消費(fèi)等深度融合形成的智慧農(nóng)業(yè)已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的主要特征之一。大力發(fā)展智慧農(nóng)業(yè),可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細(xì)化和高效化,推動(dòng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。因此,識(shí)別智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì),對(duì)于我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重要意義。
目前,識(shí)別智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的技術(shù)熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)主要有以下方法:利用CiteSpace、VOSviewer等知識(shí)可視化軟件,采用文獻(xiàn)共被引、關(guān)鍵詞共現(xiàn)和時(shí)間線等分析方法,匯聚并可視化展示研究熱點(diǎn),并總結(jié)探討其發(fā)展趨勢(shì)[1-6];基于CNKI、Web of Science等數(shù)據(jù)庫在線軟件,運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量法,分析研究主題、學(xué)科領(lǐng)域、關(guān)鍵詞等,揭示其研究現(xiàn)狀[7-9];以文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的方法為基礎(chǔ),綜合利用數(shù)據(jù)挖掘、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、可視化展示、信息分析等方法和工具,對(duì)現(xiàn)狀、熱點(diǎn)、趨勢(shì)等進(jìn)行綜合分析和可視化展示[10];通過檢索專利數(shù)據(jù)庫,對(duì)檢索信息進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,確定其相關(guān)專利和核心技術(shù)[11]。然而,這些方法大部分都是針對(duì)樣本數(shù)據(jù)的某一軌跡線進(jìn)行內(nèi)容分析,沒有基于時(shí)空維度從多個(gè)路徑進(jìn)行分析。為了更綜合宏觀地分析國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的熱點(diǎn)技術(shù)及發(fā)展趨勢(shì),本文以中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫收錄的2013—2022 年智能農(nóng)業(yè)相關(guān)技術(shù)為主題的文獻(xiàn)為分析樣本,從時(shí)空混合維度分析文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間演變路徑、主要研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)路徑、技術(shù)熱點(diǎn)演進(jìn)路徑、技術(shù)前沿和發(fā)展趨勢(shì)路徑,并提出針對(duì)性建議,以期為智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)規(guī)劃發(fā)展與布局提供參考。
本文以目前國(guó)內(nèi)收錄論文和期刊覆蓋面最廣的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)為數(shù)據(jù)檢索源,檢索詞為TI=[('遙感'+'5G'+'區(qū)塊鏈'+'衛(wèi)星'+'物聯(lián)網(wǎng)'+'人工智能'+'北斗'+'算力'+'無人機(jī)')+('智慧'+'數(shù)字'+'高原'+'精細(xì)'+'精準(zhǔn)'+'現(xiàn)代'+'智能'+'信息')]×('農(nóng)業(yè)'+'農(nóng)村'+'農(nóng)民'+'農(nóng)副'+'作物'+'農(nóng)產(chǎn)品'+'機(jī)械'+'農(nóng)具'+'農(nóng)場(chǎng)'+'農(nóng)莊'+'莊稼'+'農(nóng)田'),2013—2022 年所有的SCI、EI、核心和CSCD 來源期刊,剔除無關(guān)文獻(xiàn)和去重后,得到2 716 篇期刊文獻(xiàn),作為此次研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
對(duì)文獻(xiàn)的發(fā)表年度和數(shù)量進(jìn)行時(shí)間演變路徑分析,分析文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量和年份間的關(guān)系;對(duì)文獻(xiàn)的主要研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行空間區(qū)域分布和合作網(wǎng)絡(luò)分析,分析研究機(jī)構(gòu)間的合作交流關(guān)系;對(duì)文獻(xiàn)的主題和關(guān)鍵詞進(jìn)行年度和空間距離混合的聚類和詞頻分析,探究技術(shù)熱點(diǎn)、技術(shù)前沿和發(fā)展趨勢(shì)。
國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)文量年度分布情況如圖1 所示,2013—2022 年,國(guó)內(nèi)關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)的研究文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量保持相對(duì)穩(wěn)定,年均發(fā)表數(shù)量約271 篇,其中2015 年和2018 年的研究文獻(xiàn)相對(duì)較少,約為240 篇,這與2015、2018 年利用新技術(shù)開展智慧農(nóng)業(yè)研究的過渡年份有關(guān)。2015 年前廣泛利用衛(wèi)星監(jiān)控、遙測(cè)和傳感器對(duì)土地和農(nóng)作物進(jìn)行識(shí)別、監(jiān)測(cè)、定量分析,2015 年后開始利用“互聯(lián)網(wǎng)+”進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、提供數(shù)據(jù)服務(wù),2018 年后區(qū)塊鏈開始應(yīng)用于供應(yīng)鏈、質(zhì)量追溯跟蹤等方面。
圖1 國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)文量年度分布
按文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計(jì),2013—2022 年國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)如表1 所示。從地域分布看,發(fā)文量排名前10 的研究機(jī)構(gòu)有9 家分布在北京,只有1 家分布在西安,說明北京地區(qū)研究智慧農(nóng)業(yè)的實(shí)力最強(qiáng);從研究機(jī)構(gòu)性質(zhì)看,5 家機(jī)構(gòu)為農(nóng)林類研究院所,5 家為綜合性大學(xué),說明科研院所和高校是智慧農(nóng)業(yè)研究的主力。
表1 2013—2022年國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)
對(duì)表1 的國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)作國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)主要研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)得到圖2。從圖2 可知,中國(guó)科學(xué)院大學(xué)內(nèi)部聯(lián)系緊密,交流合作互動(dòng)多;北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心、國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室之間有較好的交流合作;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)研究成果多但各個(gè)院系間缺乏交流合作;而其它研究機(jī)構(gòu)間缺少交流互動(dòng)。由此可見,國(guó)內(nèi)研究智慧農(nóng)業(yè)的機(jī)構(gòu)需發(fā)揮在各自領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)勢(shì),建立合作體系,加強(qiáng)相互間的合作交流。
圖2 國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)主要研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)
主題聚類是在共詞分析的基礎(chǔ)上,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,把關(guān)系緊密的表征文獻(xiàn)主題的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚合歸類,同時(shí)賦予每個(gè)關(guān)鍵詞一個(gè)值,同一聚類中值最大的關(guān)鍵詞就作為該類的標(biāo)簽[13,16]。使用CiteSpace 對(duì)2 716 篇被引前5%的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行主題聚類,以一年度為切割點(diǎn),進(jìn)行Pathfinder 剪枝聚類,得到12 個(gè)聚類,保留聚類效果較好的6 個(gè)聚類(聚類編號(hào)越小,涵蓋技術(shù)布局越完整),如圖3 所示。從圖3 可以看出,根據(jù)主題聚類大小排序,6 個(gè)聚類從大到小分別為:#1 遙感、#2 物聯(lián)網(wǎng)、#3 區(qū)塊鏈、#4 GPRS、#5 云計(jì)算、#6 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。6 個(gè)聚類體現(xiàn)出2013—2022 年研究智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域文獻(xiàn)的最主要關(guān)注方向。
圖3 國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域主題聚類
表2 是通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析方法對(duì)主題聚類圖提取關(guān)鍵詞,提取關(guān)鍵詞的頻次和度的信息,并按關(guān)鍵詞的頻次進(jìn)行排序。關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次代表著關(guān)鍵詞在整個(gè)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù),頻次高說明是高被引,是該領(lǐng)域的重要知識(shí)基礎(chǔ)。通過對(duì)高頻關(guān)鍵詞的分析,可探索和識(shí)別研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題[14]。度代表某關(guān)鍵詞與其它關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)性,是關(guān)鍵詞中心性最直接的度量指標(biāo),一個(gè)關(guān)鍵詞的度越大就意味著這個(gè)關(guān)鍵詞越重要[15]。
表2 國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域主題聚類及其關(guān)鍵詞
從表2 中可知:
1)#1 遙感聚類的研究主要利用無人機(jī)、遙感監(jiān)測(cè)對(duì)農(nóng)作物和農(nóng)田進(jìn)行遙感和監(jiān)測(cè),建立模型,提高土地利用率,并通過“互聯(lián)網(wǎng)+”共享遙感數(shù)據(jù)。從頻次和度看,無人機(jī)和作物是技術(shù)熱點(diǎn)。
推薦理由:當(dāng)代硬漢派偵探小說大師,勞倫斯·布洛克的代表作之一雅賊系列全盛回歸。全十一冊(cè),午夜文庫·精裝小紅殼。如何獲得一幅屬于自己的蒙德里安?如何在十五天內(nèi)看完三十部鮑嘉的電影?錢德勒和哈米特為何相愛相殺?吉卜林為何銷毀自己的著作?金吉和喬安娜為何變身吉姆和約瑟夫?見證無尾貓“拉菲茲”從男低音改喵女高音的全過程……我,伯尼·羅登巴爾,是個(gè)現(xiàn)代紐約的紳士小偷。我白天守書店,晚上闖空門。我喜歡吉卜林的小說、斯賓諾莎的書和蒙德里安的畫……我所有的天賦,讓我只能做個(gè)賊。
2)#2 物聯(lián)網(wǎng)聚類的研究主要利用傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,通過zigbee、互聯(lián)網(wǎng)等通信技術(shù),應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后,存放于數(shù)據(jù)庫供信息系統(tǒng)處理使用并形成大數(shù)據(jù),該研究廣泛應(yīng)用于供應(yīng)鏈、機(jī)械臂、農(nóng)業(yè)機(jī)器人、數(shù)字孿生等領(lǐng)域。從頻次和度看,大數(shù)據(jù)和傳感器是技術(shù)熱點(diǎn)。
3)#3 區(qū)塊鏈聚類主要研究農(nóng)產(chǎn)品的流通、農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈、農(nóng)村電商等方面,保障農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)存證和可溯源,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。從頻次和度看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)和農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈?zhǔn)羌夹g(shù)熱點(diǎn)。
4)#4 GPRS 聚類的研究主要利用無線傳感器和物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,為精準(zhǔn)精細(xì)農(nóng)業(yè)提供基礎(chǔ)支撐。從頻次和度看,農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是技術(shù)熱點(diǎn)。
5)#5 云計(jì)算聚類的研究主要利用云計(jì)算相關(guān)技術(shù),匯聚農(nóng)業(yè)信息,提供農(nóng)業(yè)信息服務(wù)。從頻次和度看,農(nóng)業(yè)信息化和農(nóng)業(yè)信息(服務(wù))是技術(shù)熱點(diǎn)。
6)#6 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)聚類的研究主要集中于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、生態(tài)農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)金融、建立健全農(nóng)民專業(yè)合作社,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。從頻次和度看,可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)農(nóng)業(yè)是技術(shù)熱點(diǎn)。
高頻關(guān)鍵詞是研究?jī)?nèi)容及其領(lǐng)域的熱點(diǎn)映射,它在不同年份的退出或出現(xiàn),折射出研究熱點(diǎn)的歷時(shí)演變。為分析智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)熱點(diǎn)的演化過程,在生成主題詞聚類圖譜后,將聚類作為Y 軸,引文發(fā)表年份作為X 軸,得到圖4 的國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域技術(shù)熱點(diǎn)演進(jìn)時(shí)間線圖譜,此時(shí)每個(gè)聚類中的高頻關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)地分布在在圖譜上,展示出該聚類中高頻關(guān)鍵詞隨年份演變的情況,即技術(shù)熱點(diǎn)演進(jìn)情況。
如圖4 所示,從聚類的大小及文獻(xiàn)間聯(lián)系緊密程度看,最重要的聚類是#1 遙感、#2 物聯(lián)網(wǎng)和#3區(qū)塊鏈。這3 個(gè)聚類不僅自2013 年以來一直都有大量文獻(xiàn)發(fā)表,一直保持相對(duì)熱度,而且聚類間的技術(shù)研究主題聯(lián)系緊密,說明這3 個(gè)聚類相關(guān)的技術(shù)既是基礎(chǔ)性技術(shù),也是研究熱點(diǎn)。聚類#4 GPRS 也較為重要,不僅與上面3 個(gè)聚類聯(lián)系緊密,文獻(xiàn)發(fā)表量也較大。最大的聚類是#6 現(xiàn)代農(nóng)業(yè),從研究?jī)?nèi)容看,既包括智慧農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)的手段如農(nóng)民專業(yè)合作社、金融支持、生態(tài)農(nóng)業(yè)等,也包括智慧農(nóng)業(yè)要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)包括可持續(xù)發(fā)展、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化等。
以年度為切片單位,從圖4 可得到每年出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞信息如表3 所示。從表3 中年度主要高頻關(guān)鍵詞變化可以看出智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)隨著年度的推移而變化。
表3 國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域年度高頻關(guān)鍵詞
突發(fā)詞檢測(cè)利用詞頻探測(cè)技術(shù),通過考察詞頻的時(shí)間分布,將其中頻次變化率高的詞從大量的關(guān)鍵詞和主題詞中探測(cè)出并依據(jù)詞頻的變動(dòng)趨勢(shì)來確定前沿領(lǐng)域和發(fā)展趨勢(shì)。通過CiteSpace 的突發(fā)詞檢測(cè)功能,得到按爆發(fā)年份排序的爆發(fā)強(qiáng)度為2.4 以上的18 個(gè)突發(fā)詞列表,如表4 所示。
表4 2013—2022年國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)研究突發(fā)詞探測(cè)
從表4 中可以直觀地看出關(guān)于某一關(guān)鍵詞的研究最早出現(xiàn)于何時(shí)、它的爆發(fā)強(qiáng)度是多少、在何時(shí)突然變成熱點(diǎn)為廣大學(xué)者所關(guān)注及其持續(xù)的時(shí)間跨度等信息[16]。
從爆發(fā)起始年份看,2013—2015 年的研究熱點(diǎn)為農(nóng)業(yè)信息服務(wù)、發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè)、家庭農(nóng)場(chǎng)、國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū),其中發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)信息服務(wù)是研究重點(diǎn),技術(shù)熱點(diǎn)是農(nóng)業(yè)信息服務(wù);2014—2016 年的研究熱點(diǎn)為可持續(xù)發(fā)展、農(nóng)業(yè)信息化、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù);2015—2018 年的研究熱點(diǎn)為智能農(nóng)業(yè);2017—2020 年間的研究熱點(diǎn)為精準(zhǔn)扶貧、大數(shù)據(jù)、電子商務(wù),其中精準(zhǔn)扶貧是研究重點(diǎn),技術(shù)熱點(diǎn)是電子商務(wù)和大數(shù)據(jù);2018—2022 年的研究熱點(diǎn)為小農(nóng)戶、農(nóng)民合作社、農(nóng)村金融,其中小農(nóng)戶是研究重點(diǎn);2019—2022 年的研究熱點(diǎn)為鄉(xiāng)村振興、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中鄉(xiāng)村振興和數(shù)字經(jīng)濟(jì)是研究重點(diǎn),技術(shù)熱點(diǎn)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
從爆發(fā)強(qiáng)度看,爆發(fā)強(qiáng)度最大的4 個(gè)關(guān)鍵詞分別為精準(zhǔn)扶貧、小農(nóng)戶、鄉(xiāng)村振興和數(shù)字經(jīng)濟(jì)。其中,精準(zhǔn)扶貧首次出現(xiàn)于2017 年并持續(xù)到2019 年,小農(nóng)戶出現(xiàn)于2018 年并持續(xù)到2022 年,鄉(xiāng)村振興和數(shù)字經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)于2019 年并持續(xù)到2022 年。
從表4 可見,近年的技術(shù)前沿和發(fā)展趨勢(shì)為農(nóng)村金融、鄉(xiāng)村振興、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和人工智能(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為人工智能的研究?jī)?nèi)容)。
從上文分析可知,國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)的技術(shù)熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)已經(jīng)呈現(xiàn)出“天地協(xié)作,交叉融合,智能演化和泛在網(wǎng)絡(luò)”的特征,能對(duì)精耕細(xì)作、精深加工、質(zhì)量追溯、產(chǎn)銷供應(yīng)等重要的環(huán)節(jié)進(jìn)行力度化的優(yōu)化和改造,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的全面升級(jí)改造,振興鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)。根據(jù)國(guó)內(nèi)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)分析,針對(duì)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展提出如下建議:
1)聚焦農(nóng)業(yè)智慧化改造。智慧農(nóng)業(yè)作為“新基建”背景下的重要任務(wù)之一,應(yīng)統(tǒng)籌整合現(xiàn)有規(guī)劃、項(xiàng)目、基地、人才等要素資源,深入推進(jìn)以生物農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)為重點(diǎn)的農(nóng)業(yè)智慧化改造。
2)加強(qiáng)關(guān)鍵共性技術(shù)攻關(guān)。瞄準(zhǔn)智慧農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重大需求,重點(diǎn)攻克如農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)融匯治理技術(shù)、農(nóng)業(yè)信息智能分析決策技術(shù)、農(nóng)機(jī)裝備專用傳感器、農(nóng)機(jī)導(dǎo)航及自動(dòng)作業(yè)等關(guān)鍵共性技術(shù)。
3)強(qiáng)化戰(zhàn)略性前沿性技術(shù)超前布局。面向世界科技前沿和智慧農(nóng)業(yè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域,制定智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展路線圖,重點(diǎn)突破基礎(chǔ)技術(shù)、通用技術(shù),超前布局前沿技術(shù)、顛覆性技術(shù)。
4)夯實(shí)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展科技創(chuàng)新基礎(chǔ)。加強(qiáng)現(xiàn)代信息技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新,完善農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化科研創(chuàng)新體系,壯大農(nóng)業(yè)信息技術(shù)學(xué)科群建設(shè),科學(xué)布局一批重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,加快培育領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)信息技術(shù)人才培養(yǎng)儲(chǔ)備。
5)加速技術(shù)集成應(yīng)用與示范。把新一代信息技術(shù)作為增強(qiáng)農(nóng)業(yè)發(fā)展活力的重要任務(wù),聚焦重點(diǎn)地區(qū)、重點(diǎn)領(lǐng)域、重點(diǎn)品種,開展5S、智能感知、模型模擬、智能控制等技術(shù)及軟硬件產(chǎn)品的集成應(yīng)用和示范,熟化推廣一批數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村技術(shù)模式和典型范例。