天津工博會機器人展信賴推薦「多圖」

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。

工業自動控制系統裝置

工業自動控制系統裝置在社會生產中有著廣泛的應用，目前我國工業自動化水平正在逐步提升，國內工業自動化需求的不斷增長，工業自動控制系統裝置制造正處于進口替代加速階段。根據稅則目錄，中國工業自動控制系統裝置制造行業進出口產品主要包括：9032(自動調節或控制儀器及裝置)、9026(液體或氣體的流量、液位、壓力或其他變量的測量或檢驗儀器及裝置(例如流量計、液位計、壓力表、熱量計等)、8537(用于電氣控制或電力分配的盤、板、臺、柜及其他基座等)、84714991(系統形式的分散型工業過程控制設備)、84811000(減壓閥)等。

制造業轉型升級原因分析

制造業轉型升級原因。

一、產業轉移和新國際貿易保護主義的壓

發達國家將低端制造業向發展中國家轉移并通過對制造業價值準的控制，獲取高額利洞，而發展中國家只能收獲較少利潤。

二、世界制造強國的技術優勢壓力

美國的創新能力，在第四次工業革命新興技術重大發展的前沿領域有一席之地。美國目前正在努力重振制造業。2017年底的稅制改革中，美國將企業稅率從35%下調至21%，令企業將部分生產轉移到美國的意愿有所增強。

由于我國經濟整體實力的提高，智能制造及自動化設備已變得越來越受到我們的高度重視 ，我國對機械設備、智能制造設備、自動化設備等制造業技術的要求也大大增加。總體來說，與國外先進的等自動化設備相比，目前國產設備還有一定差距，在國人的努力下，我們會發展得又快又好，逐漸縮短國產自動化設備與智能制造設備水平的差距未來可期。

我國救援機器人前景廣闊

救援機器人前景廣闊

近年來，伴隨著人工智能、5G、北斗導航等技術的不斷發展，我國救援機器人也是逐漸從概念走向了落地。截至目前，國內各類救援機器人研發工作已經基本取得一定成果，水下機器人、救援機器人等已經獲得實際應用，此外消防、、礦用等救援機器人也已處于演習階段，未來發展的前景十分廣闊。

2017年，我國科技部在《“十三五”公共安全科技創新專項規劃》中，明確提出將救援機器人作為重大科技裝備進行自主研發，并給予大量紅利支持和政策指導。在此背景下，國內救援機器人開始迎來研發應用的高峰期。在此期間，消防機器人和日漸落地消防隊，同時救援機器人也在四川迎來實用。

除此以外，我國由北京理工大學、沈陽自動化研究所、西安科技大學等單位研制的礦用機器人也成功問世；由中廣核集團牽頭研制的救援機器人也成功驗收；以及水下機器人也隨著“潛龍號”系列的應用取得了不斷發展。總而言之，在政策、需求等的不斷支持下，我國各類救援機器人都獲得了長足的發展。