工博會(huì)激光加工展時(shí)間的行業(yè)須知「振威」

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個(gè)通用環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法，運(yùn)用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無(wú)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)：當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等；無(wú)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)效率不高、能源資源浪費(fèi)，如AlphaGo下場(chǎng)棋要消耗3000美元電費(fèi)。

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則，機(jī)器就能通過(guò)自我獎(jiǎng)勵(lì)、自我誘導(dǎo)方式，跟自己下百萬(wàn)盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說(shuō)明機(jī)器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果，而是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場(chǎng)景上來(lái)說(shuō)，有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動(dòng)領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗(yàn)、控制使然；無(wú)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無(wú)定論的領(lǐng)域，比如棋類競(jìng)賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。

激光切割行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

激光以前是叫“鐳射”，發(fā)源到中國(guó)以后，科學(xué)家錢學(xué)森建議改為“激光”，我們就把激光行業(yè)發(fā)揚(yáng)光大，激光被稱為快的刀，準(zhǔn)的尺和亮的光。

現(xiàn)在在激光應(yīng)用上面有打標(biāo)、切割、熔覆等方面，這些都是應(yīng)用在目前非常熱門的行業(yè)。這個(gè)是激光切割技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，它的各種優(yōu)勢(shì)凌駕于其他切割的方式方法上，有非常的一些特點(diǎn)，還有很多閃光點(diǎn)。

激光在航空航天，包括熱門的工程機(jī)械，軌道交通，農(nóng)機(jī)、電機(jī)、廚具等各行業(yè)都有應(yīng)用。我們智能時(shí)代要用到5G、大數(shù)據(jù)等，都會(huì)和激光有關(guān)聯(lián)。

機(jī)器人機(jī)遇龐大

機(jī)器人機(jī)遇龐大 　　在這次席卷的特殊危機(jī)中，機(jī)器人的價(jià)值得到了充分發(fā)揮。無(wú)論是重要場(chǎng)所的消毒、測(cè)溫，還是安全巡查、病房陪護(hù)、咨詢解答等，各類機(jī)器人都很好地完成了自己的使命，讓行業(yè)人士、人員和患者等群體看到了其顯著的積極作用。 　　早前，機(jī)器人的普及，主要原因是受到社會(huì)老齡化嚴(yán)重、從業(yè)人員不足、資源不足等問(wèn)題。在日本等狀況較為明顯的國(guó)家，而機(jī)器人的應(yīng)用更為普遍。與日本相比，中國(guó)的老齡化現(xiàn)象雖然沒(méi)有那么突出，但是未來(lái)的情況也不容樂(lè)觀。因此，加速推進(jìn)機(jī)器人普及應(yīng)用，對(duì)于緩解將來(lái)可能面臨的困境非常關(guān)鍵。 　　當(dāng)然，除了資源緊缺與老齡化問(wèn)題外，行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)需求、科技的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)也是機(jī)器人快速發(fā)展的重要原因。隨著人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的商用，機(jī)器人的智能化、信息化水平將持續(xù)提升，在性能與多元性方面也將取得更大突破。