天津工博会机器人展地址服务介绍「多图」

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(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)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，采用神经网络算法，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。

如何把控自动化设备在制造业的发展

在近几年来，智能制造及自动化设备高新产业获得国家高度重视 ，实施了一系列激励政策措施 ，在政策支持下智能制造、自动化设备在未来飞速的发展 。智能制造、自动化设备是具备有感应、浅析、推论、策略和操控基本功能的智能制造及自动化设备的总称，它是智能制造技术、信息科技和智能技术在自动化设备产品上的集成化和融为一体，体现制造业的智能化、数字化和网络化的未来发展需求。智能制造及自动化设备的总体水平已变成现如今考量一个国家工业化总体水平的关键标志。

为适用社会经济发展，国内制造业遭遇产业转型升级，在生产制造过程中实现生产制造机器设备、自动化设备，有利于减小人工成本的跟进及提升产值，是未来发展的大趋势，工业自动化能够广泛应用于工业、农业、***、科学研究、交通运输、商业、、服务和家庭 等方面。采用工业自动化不仅能够把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且还能扩展人的基本功能，极大地提高劳动生产率，增加人类认识世界和改建世界的能力。是符合国情并促进未来发展的智能制造及自动化设备发展方向 。

复合机器人的应用领域

复合机器人的应用领域 目前，复合机器人在3C电子、、日化品、机加工等制造业的零部件组装环节应用得越来越广泛，复合型机器人可用于加工工件的抓取、组装、搬运、装卸等作业。 此外，复合机器人也可快速布局于自动化工厂、仓储分拣、自动化货物超市等诸多场景，为物料的自动搬运、物品的上下料，以及物料的分拣提供自动化、柔性化的作业支持，使厂内物流可以实现真正的“无人搬运”。 工业4.0是否能成为复合机器人的春天 随着工业4.0的不断深化，使得工业机器人从第三阶段向第四阶段过渡，解决柔性生产课题。而回归我国制造业的现实情况，目前的发展策略是力争实现弯道超车，自动化、信息化、智能化同步推进，在中国制造2025明确提出，以智能制造为主线，加快两化融合。在此大背景下，不难预估复合机器人将会很大的应用空间和发展前景。