机器学习技术与实体经济融合领域

　　机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度***网络)、CNN(卷积***网络)、RNN(循环***网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用***网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。

　　强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于创新、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是创新、自由使然。

工业机器人行业发展困境

工业机器人行业发展困境 1.高质量人才培养及维持 作为技术密集型行业，智能制造装备行业对从业人员的技术水平和综合素质等要求较高，需要员工具备机械、软件、系统、精密加工与装配等方面的综合知识与经验。由于起步相对于发达***较晚，我国智能制造装备行业在人才培养和储备方面相比之下显现不足。未来，随着我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，智能制造装备行业将是加快转变经济发展方式和提高经济整体素质及竞争力的重要战场。 2.国际头部厂商具备先发优势 中国工业机器人本体及应用技术水平长期落后于发达***，大部分市场份额仍被国际头部厂商所占领。中国整车生产企业中自主企业仍与外资厂商、合资厂商处于长期竞争过程中，国产产品的技术积累和市场开拓需经历必要过程，国产厂商需要逐步被用户认可的过程。国产厂商需要进一步提升自身产品竞争力，以可靠性、价格和本土化服务优势赢得客户信任。

SICK机器人视觉引导系统

SICK机器人视觉引导系统 PLF视觉系统借助三维图像处理技术用以***物体，非常有助于优化工业生产过程。 　　SICK机器人导向系统将这一技术以简单且低成本的方式供用户使用。该系统具备可靠性和易用性的特点。它能毫无问题地集成到现有环境中，提供高精度的测量结果并且非常有助于零件操作的灵活性。 　　PLF系统是将SICK的PLOC2D和（/或）PL3200传感器结合到定制视觉解决方案中的软件系统，用于机器人在零件***中的指导。 　　PLF被部署为一个传感器（主）上PLOC2D或PL3200软件之上的另一层。机器人与PLF交互，而不是与主传感器上的PLOC2D/PL3200交互，以触发所有相关传感器上的功能。

工业自动化中的工控计算机

　　普通电脑用于工业自动化的话，故障率较高，增加维护成本。工控计算机性能较稳定，前期成本相较于普通电脑来说高一些，只是从长期使用来看，节省了不必要的维修维护成本。并且控控计算机可以实现24小时运行。工控机对使用环境要求也不高，可以在在防尘、防潮、防振动等方面做个的保护和测试，可以用在任何复杂和恶劣的工业环境中，适应环境里较强。另外，工控计算机装的是Linux、server等工控服务器系统，安全和可靠性比普通的windows系统更高，想对比普通电脑来说风险较低。

　　工业计算机可以简单想成是工业自动化机器设备中的控制器。而一台机器设备除了机械零件外，从数据、讯号的输入到整台机器动作，要能产生“自动化”能力关键的零组件，就是控制器。其实自动化就是机器零件自动执行“程序”的过程，程序中的每条指令就是由控制器来分析下达，以借此达成机台各部位自动工作的目标。