语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

　　在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。

行为技术与实体经济融合领域

行为技术与实体经济融合领域 　　机器人行为技术是未来行动型通用、超级人工智能的前提，应用范围大致分为工业机器人、矿业机器人、建筑机器人、交通机器人、服务机器人、应急救灾机器人、机器人等，凡是人类四肢动作的劳动均可以通过机器人来实现。 　　工业机器人先在汽车行业普及，现在正在向家电制造行业、制造行业、物流行业普及。2018年中国工业机器人市场规模达到22.3亿美元，未来五年（2018-2022年）年均复合增长率约为22.73%，2022年中国工业机器人市场规模将达到50.6亿美元。当前工业机器人将加入机器视觉技术，使其成为通用机器人可以不用更改生产线机器臂轨迹参数而实现自主流水线生产。 　　我国物流行业已经能够实现从港口、仓库到快递派送的无人化（结合远程控制），如上海的洋山港、山东青岛港的全自动化港口；大型物流公司已基本普及AGV搬运机器人；某大型电商已在北京试点无人派送小车。

机器视觉系统的工作流程

机器视觉系统的工作流程简述：

　　1.传感器探测到被检测物接近运动至相机的拍摄中心，将触发脉冲发送给图像采集卡;

　　2.图像采集卡根据已设定的程序和，分别向相机和照明系统发出启动脉冲;

　　3.相机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描;

　　4.相机开始新的一帧扫描之前打开***机构，***时间可以事先设定;

　　5.另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应与相机的***时间匹配;

　　6.相机***后，正式开始一帧图像的扫描和输出;

　　7.图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据;

　　8.图像采集卡将数字图像存储在计算机的内存中;

　　9.计算机对图像进行处理、分析和识别，获得检测结果;

　　10.处理结果控制流水线的动作、进行***、纠正运动的误差等。