天津工博會自動化展時間常用解決方案「振威」

國產伺服電機在以下方面仍需突破

國產伺服電機在以下方面仍需突破：

一是外形普遍較長，外觀粗糙，很難應用在一些機器人上面，尤其是在輕載6kg左右的桌面型機器人上，由于機器人手臂的安裝空間非常狹小，對伺服電機的長度有嚴格要求。

二是信號接插件的可靠性需要改進，而且需要朝小型化、高密度化以及與伺服電機本體的集成設計的方向設計，方便安裝、調試、更換。

三是另一個技術就是高精度的編碼器，尤其機器人上用的多圈值編碼器，嚴重依賴進口，是制約我國機器人發展的很大瓶頸。編碼器的小型化也是伺服電機小型化繞不過去的技術。

四是缺失基礎性研究，包括值編碼器技術、電機的產業化制造技術、生產工藝的突破、性能指標的實用性驗證和考核標準的制定。

視覺技術另外一個巨大市場是領域。

視覺技術另外一個巨大市場是領域。以肺結節檢測為例，一家醫院平均每天接待200例左右的肺結節篩查患者，每位患者在檢查環節會產生200~300張左右的CT影像，科醫生每天至少需要閱讀4萬張影像，任務繁重，消耗大量精力，導致誤診漏診率上升。中國醫學會的一份誤診數據資料顯示，中國臨床總誤診率為27.8%，其中平均誤診率為40%，國內醫學影像資源匱乏，且存在結構性失衡，帶來第三方影像中心發展機遇。開發行業圖像識別技術，促進行業專用設備發展，如能在社會基層機構普及，將大大提升分級診率、促進資源公平，對于領域科、病理而言，從市場需求和技術需求的角度來看均比較緊迫。 　　在國家衛生計生委、安徽省衛計委的指導下，科大訊飛與清華大合研發的人工智能“智醫助理”機器人在國家醫學考試中心監管下參加了2017年臨床執業醫師綜合筆試測試，“智醫助理”456分的成績處于53萬名考生中的中水平，未來技術越來越成熟。從輔助到專項機器人，人工智能技術將促進我國體制改革的落地。

推理技術與實體經濟融合領域

推理技術與實體經濟融合領域 　　推理技術包括常識推理、計算推理、邏輯推理、推理等。常識推理指的是機器在沒有任何背景學習情況下進行常識的推理。對于對話機器人來說，推理是實現智能對話的技術基礎，但當前這項技術還遠不夠成熟。谷歌、蘋果、微軟、百度、科大訊飛的對話型機器人都在向這個目標努力，讓機器具備基本的推理、學習相關的計算能力、邏輯能力，而AlphaGo就是這個層次的典型應用。 　　推理技術根據具體領域的標準化規則可以在人工智能領域發揮到智慧的，將若干推理技術疊加在一起為未來的通用人工智能打下了基礎。未來可以實現軟件開發的人工智能化，即由人工智能來開發軟件。這對于我國2017年1.7萬億產出規模的軟件產業來說無異于再造一個軟件產業，而軟件工程師的主要工作將變成開發人工智能自動開發軟件。