计算机支持的协同编辑系统是CSCW领域研究的一个重要方向。它可以方便的让处于不同地理位置的用户共同完成同一副图案的绘制。与传统单用户模式的编辑系统相比它具有效率高,成本低等特点。它涉及到网络底层的体系架构,数据一致性等问题的研究。其中协作机制是协同编辑系统中一个非常重要的问题。协作机制设计的好坏与最终用户之间协同的效率密不可分。目前大多数的协作机制通过依靠工作流中的任务相互依赖关系以及用户在工作流中的状态来实现用户之间的协调与沟通。由于与特定的应用系统紧密结合,所以这类的协作机制并没有很好的扩展性和复用性。其他一些协同系统将视频音频加入进来,试图通过传统的手段图像和语音的方法在用户之间构建交流通道。但是这一类方法的缺点也显而易见:一方面,视音频的包含的数据量非常大,对于组织协同工作的网络有较高的要求,特别是面向异构环境下的复杂网络体系;另一方面,因视音频的加入而产生的背景噪音也带来了不必要的干扰。感知信息是人类沟通途径中除语言之外的一类非常重要的媒介。感知信息中蕴含了大量的包含人类情感,态度,意图以及思维等重要的信息。对感知信息深入的研究,可以帮助我们更加有效的进行沟通和协作。随着人工智能技术的不断发展,人类对感知信息的捕获和识别有了非常大的进步。诸如人脸表情捕捉与识别技术,语音识别技术已经逐步的运用到各种实际的软件与设备中。本文以系统图案编辑系统为原型背景,提出了一种结合智能技术利用多源感知信息有效支持协作的模型。该模型充分利用了基于人工智能的人脸表情识别技术,语音端点检测技术等方法,对协同工作中用户的感知信息进行有效的挖掘。同时根据协同编辑系统的用户操作的特点通过感知环境构建出了有效的评价模型和多源感知支持协作模型。评价模型通过人脸表情的识别得到了用户对图案评价,用户之间通过这种评价实现了相互协作。多源感知支持的协作模型通过对主动感知的捕捉以及全局用户操作流的分析计算出了用户之间操作冲突程度以及协作的效率。最后本文在原有的CoDesign系统上实现了多源感知支持有效协作的原型系统。通过协同设计人员的使用,验证了该模型方法的正确性和有效性。