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工廠自動化改造的誤區

工廠自動化改造的誤區 自動化升級改造可以一步到位 真正的自動化升級改造，并非一個簡單工位或是機器的更換就能完成，而是一項極其復雜的系統工程。自動化改造需量力而行，從比較成熟的自動化技術開始，從工廠急待升級改造的部位入手，逐步進行，切不可追求一步到位。 任何工序都可用自動化設備替代 采用自動化生產線進行生產的產品應有足夠大的產量；產品設計和工藝應先進、可靠，并在較長時間內保持基本不變。并非所有工序都適合進行自動化改造。在大批、大量生產中采用自動線有顯著的經濟效益。 實現自動化改造就是實現了工業4.0 近來工業4.0及中國制造2025的概念非常火熱，以致很多企業盲目跟風。制造業企業更應該關注的是實際技術與問題的解決方案。當發展到以信息為技術的廣義管理自動化，工業4.0時代也將應運而生。

語言表達技術與實體經濟融合領域

　　在語言表達技術與實體經濟融合領域，語言表達與自然語言識別是機器人技術需求的兩個方面，自然語言識別從本質上是聲紋處理技術，語言表達依靠的是語言合成技術，但在情感、情緒上還需要與人工智能的情緒感知技術進行結合，包括在提高合成語音的自然度、豐富合成語音的表現力、降低語音合成技術的復雜度、多語種語音合成等方面還有待改進。

　　在各類聲音播報的商業場景上，聲音模仿技術可以模仿任何聲音紋理。比如世界首部利用人工智能模擬人聲的紀錄片《創新中國》在央視紀錄片頻道播出，紀錄片解說詞全程運用人工智能配音，“重現”已故配音大師李易的聲音；地圖導航系統可以模仿任一明星的聲紋進行全程播報。通過錄制一段聲音可實現文本的自動播報幾乎適用于所有聲音播報商業場景。

機器學習技術與實體經濟融合領域

　　機器學習是人工智能技術體系的一個通用環節，機器學習使用歸納、綜合方法，運用數據導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數據學習和無數據學習：當前有數據學習顯然廣受歡迎，包括“監督學習”“無監督學習”“半監督學習”“深度學習”“遷移學習”等；無數據學習法主要為“強化學習”。有數據學習的典型應用為深度學習，深度學習包括DNN(深度神經網絡)、CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和LSTM(長短期記憶網絡)等，它不依賴數字經濟的發展，而是由人做數據標簽，采用神經網絡算法，學習效率不高、能源資源浪費，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。

　　強化學習只需要人類輸入規則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內就打敗了已經學習了幾千盤棋的AlphaGo；數字技術發展越好、標準化數據量越大的領域往往人工智能發展越迅速，這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結果，而是數字經濟發展到一定階段順其自然的結果。從使用場景上來說，有數據學習適用于規則活動領域的人工智能，是經驗、控制使然；無數據學習適用于創新、無定論的領域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術創作等，是創新、自由使然。

全數字電源有明顯的好處

數字電源的好處出現 　　電源中的數字控制是一個廣泛的領域，從基本的數字信號(例如開/關)到傳統的模擬控制器，再到更復雜的操作，包括數字信號處理器(DSP)。雖然后者代表了額外的成本，但芯片價格的快速下降和制造商日益復雜的需求意味著采用率正在飆升。 　　全數字電源有明顯的好處，主要是因為它們極大地提高了靈活性。根據不同的應用，甚至環境因素和系統性能變量來調整電源性能特征的可能性，開辟了廣闊的實際利益領域，尤其是節省成本。 　　因為帶有DSP的新微控制器可以在每個開關周期對輸出電壓進行采樣，監控故障和狀態條件、響應警告和事件記錄都是以前需要更改硬件的實用選項。在工業物聯網(IIoT)設備需求和部署不斷增加的世界中，通常在物理訪問極具挑戰性的應用中，這種靈活性非常強大。此外，由于許多原因，許多此類設備位于網絡邊緣，因此在此級別進行實時監控的價值是有益的，尤其是預測性維護和提。