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推理技术与实体经济融合领域

推理技术与实体经济融合领域 　　推理技术包括常识推理、计算推理、逻辑推理、推理等。常识推理指的是机器在没有任何背景学习情况下进行常识的推理。对于对话机器人来说，推理是实现智能对话的技术基础，但当前这项技术还远不够成熟。谷歌、苹果、微软、百度、科大讯飞的对话型机器人都在向这个目标努力，让机器具备基本的推理、学习相关的计算能力、逻辑能力，而AlphaGo就是这个层次的典型应用。 　　推理技术根据具体领域的标准化规则可以在人工智能领域发挥到智慧的，将若干推理技术叠加在一起为未来的通用人工智能打下了基础。未来可以实现软件开发的人工智能化，即由人工智能来开发软件。这对于我国2017年1.7万亿产出规模的软件产业来说无异于再造一个软件产业，而软件工程师的主要工作将变成开发人工智能自动开发软件。

机器视觉检测原理：

机器视觉检测原理： 　　机器视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 　　一个完整的机器视觉系统包括：镜头、相机、照明、图像采集卡和软件工具等。

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定位物体，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，用于机器人在零件定位中的指导。 　　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。

机器人机遇庞大

机器人机遇庞大 　　在这次席卷的特殊危机中，机器人的价值得到了充分发挥。无论是重要场所的消毒、测温，还是安全巡查、病房陪护、咨询解答等，各类机器人都很好地完成了自己的使命，让行业人士、人员和患者等群体看到了其显著的积极作用。 　　早前，机器人的普及，主要原因是受到社会老龄化严重、从业人员不足、资源不足等问题。在日本等状况较为明显的国家，而机器人的应用更为普遍。与日本相比，中国的老龄化现象虽然没有那么突出，但是未来的情况也不容乐观。因此，加速推进机器人普及应用，对于缓解将来可能面临的困境非常关键。 　　当然，除了资源紧缺与老龄化问题外，行业的转型升级需求、科技的创新驱动也是机器人快速发展的重要原因。随着人工智能、5G、物联网等前沿技术的商用，机器人的智能化、信息化水平将持续提升，在性能与多元性方面也将取得更大突破。