天津工博会自动化展时间品牌企业「振威」

工厂自动化改造的误区

错误一：引入机器人就是进行自动化升级改造

机器人的应用是自动化升级改造具代表性的一个方面。但不等于能解决一切问题。气动液压控制及非标设备自动化也是实现自动化非常重要的手段之一。尤其针对一些特殊应用，机器人不能解决的，非标自动化设备才是。自动化升级改造，切不可只盯着机器人看，多种渠道才是好。

错误二：机器人买回来就能用

机器人作为智能设备，并非简单安装调试即可使用。如果忽略机器人的开发（或二次开发）与应用，将会导致许多机器人买回来用不上或使用不当。拿机器人与体育运动员来做个类比，一群好运动员（机器人）加上一个好的教练（系统集成商）才是让整个球队（企业）获胜的关键。

语言识别技术与实体经济融合领域

　　语言识别是机器人与人类通过声音交互的前提，包括语言种类识别、口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词、典型应用领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

　　语言识别技术与实体经济融合的领域包括以下几个方面。

　　一是提升各类电子设备附加值，通过嵌入自然语言处理技术，使各类电子设备具备自然语言控制、简单对话功能，增加国内产品出口竞争力，如智能终端、白色家电、导航设备等。

　　二是提升各类产品与服务在线响应感知，通过自然语言处理技术、预设的逻辑导引，可以实现7×24小时在线电商服务，实现智能问答型自动客服，可广泛应用于运营商客服、电商客服、地产营销客服等各类客户服务系统。

　　三是各类现场服务机器人，现场服务机器人重要的是人机交互，要能准确理解现场客户的需求，这方面的应用非常广泛，几乎涉及到所有服务行业，典型应用场景如酒店、餐饮、娱乐等服务场所。

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。

全数字电源有明显的好处

数字电源的好处出现 　　电源中的数字控制是一个广泛的领域，从基本的数字信号(例如开/关)到传统的模拟控制器，再到更复杂的操作，包括数字信号处理器(DSP)。虽然后者代表了额外的成本，但芯片价格的快速下降和制造商日益复杂的需求意味着采用率正在飙升。 　　全数字电源有明显的好处，主要是因为它们极大地提高了灵活性。根据不同的应用，甚至环境因素和系统性能变量来调整电源性能特征的可能性，开辟了广阔的实际利益领域，尤其是节省成本。 　　因为带有DSP的新微控制器可以在每个开关周期对输出电压进行采样，监控故障和状态条件、响应警告和事件记录都是以前需要更改硬件的实用选项。在工业物联网(IIoT)设备需求和部署不断增加的世界中，通常在物理访问极具挑战性的应用中，这种灵活性非常强大。此外，由于许多原因，许多此类设备位于网络边缘，因此在此级别进行实时监控的价值是有益的，尤其是预测性维护和提。