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为何参展在装备制造领域竞争激烈

为何参展

在装备制造领域竞争激烈的华东乃至中国市场扩大您的份额

中国正成为充满活力、备受关注的装备制造业大国，“MTMPEXPO 2021”将帮您巩固现有买家的同时，还将为您带来其他新兴区域出乎意料的潜在买家。

■ 推广您在装备制造领域的多元化产品创新之举

展会推出多重展示板块吸引具有多元化采购需求的观众，为供应商推广不同领域新产品和配套服务，扩展中国地区业务，提供综合而的贸易平台。

■ 您的投资回报率

为确保展商在展会方面的投入回报，主办方提供了直邮、电话营销、贸易配对、广告、新闻覆盖、路演以及在线平台等市场推广，协助展商通过获得更多更广泛的合作契机。

要想实现真正的“人机共舞”,让工业机器人变得智能化

要想实现真正的“人机共舞”，让工业机器人变得智能化是一条必由之路。传统的工业机器人只能在固定的环境里从事重复性的工作，它们既无法适应动态复杂的环境，也无法与人类共同合作完成工作，这就使得制造业行业的发展很难得到新的突破。如今，随着人工智能技术在供应链场景的不断应用，工业机器人正在变得越来越智能化，它们不再呈现出“头脑简单、四肢发达”的状态，而是在人工智能技术的助力下拥有了“大脑”，从而变得更加“智慧”。机器人网络协同操作系统河图（HETU） 就正是这样的“大脑”。

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。