天津2022工博会机器人展咨询客服「在线咨询」

机器人技术发展

机器人技术发展 随着我国土地成本以及劳动力成本的双攀升，传统制造业开始不断转型升级，同时新的系统应用不断涌现，物联网与智能制造之间不断加深联系，机器使得企业工厂在节约生产成本、保障生产安全的同时，快速地提高了生产效率，提升了竞争力，也促使智能制造产业的飞速发展。 这一数据也表明，在工业物联网快速发展的同时，不管是大型工厂或小型作坊，机器人与人类一起作业的局面已然出现。在工业自动化的趋向下，机器人大规模的使用是必然，它也将渗透到人类生活的方方面面。 除了工业场景之外，一些新的产品如餐饮服务机器人、迎宾机器人、儿童机器人、扫地机器人、自主型机器人、娱乐机器人、、智能巡逻机器人等，正在悄然进入人类生活。还有，纳米机器人作为当今科技的前沿热点，一些发达国家已经制定相关的战略性计划，并投入巨资抢占先机。

工厂自动化改造的误区

工厂自动化改造的误区 自动化升级改造可以一步到位 真正的自动化升级改造，并非一个简单工位或是机器的更换就能完成，而是一项极其复杂的系统工程。自动化改造需量力而行，从比较成熟的自动化技术开始，从工厂急待升级改造的部位入手，逐步进行，切不可追求一步到位。 任何工序都可用自动化设备替代 采用自动化生产线进行生产的产品应有足够大的产量；产品设计和工艺应***、可靠，并在较长时间内保持基本不变。并非所有工序都适合进行自动化改造。在大批、大量生产中采用自动线有显著的经济效益。 实现自动化改造就是实现了工业4.0 近来工业4.0及中国制造2025的概念非常火热，以致很多企业盲目跟风。制造业企业更应该关注的是实际技术与问题的解决方案。当发展到以信息为技术的广义管理自动化，工业4.0时代也将应运而生。

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。

中国机床业处于什么地位?

中国机床业处于什么地位？ 两个其中一是01年-11年，特别是在01年中国开始加入了世界贸易组织以后，中国的贸易开始繁荣，同时对于机床的需求也是很高，国产机床增长速度非常的快。同时据调查数据显示，在2001一直到2009年期间，我国机床主营收入年均增长率为24.4%，利润年均增长率为20.7%，在2010-2011年期间，主营收入以及利润数据均维持高速增长。 数控机床技术在我国开始真正的成熟起来，同时得到了快速的普及。从以上内容显示我们可以知道自从2001年开始，我国的机床行业也迎来了长达十年的黄金发展周期，市场的规模不断扩大。同时我们国家在一些相关的制造业领域开始崛起与建设是息息相关的，自从我们的艘航空母舰就是从那个时候开始继续建造的，而歼20开始研制的时间，也恰恰是那段时间。