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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。

多關節機器人行業銷量增長

從細分市場來看，根據負載能力不同，多關節機器人可分為輕小負載機器人(負載≤20kg)和中大負載機器人(負載>20kg)，由于國內外廠商多在輕小負載機器人市場發力，輕小負載機器人市場增長速度相對明顯，但輕小負載機器人市場格局較為分散，導致市場競爭越來越激烈，市場同質化問題也愈發嚴重。

　　相比于輕小負載機器人市場，中大負載機器人市場集中度較高，我國市場主要由外資企業占據主導，其中發那科、川崎、安川、庫卡、ABB五家外資企業合計市場占比達到70.2%，但由于中大負載機器人應用場景相對有限，市場增長速度緩和，現階段未呈現出高增長態勢。

　　多關節機器人多應用于汽車制造業，近年來，受傳統汽車需求放緩限制，多關節機器人市場增速有所放緩，但隨著新能源汽車市場占比不斷提升，新能源汽車有望成為帶動多關節機器人市場需求提升的重要驅動力，屆時輕小負載機器人將仍是市場需求重點。

SICK機器人視覺引導系統

SICK機器人視覺引導系統 PLF視覺系統借助三維圖像處理技術用以定位物體，非常有助于優化工業生產過程。 　　SICK機器人導向系統將這一技術以簡單且低成本的方式供用戶使用。該系統具備可靠性和易用性的特點。它能毫無問題地集成到現有環境中，提供高精度的測量結果并且非常有助于零件操作的靈活性。 　　PLF系統是將SICK的PLOC2D和（/或）PL3200傳感器結合到定制視覺解決方案中的軟件系統，用于機器人在零件定位中的指導。 　　PLF被部署為一個傳感器（主）上PLOC2D或PL3200軟件之上的另一層。機器人與PLF交互，而不是與主傳感器上的PLOC2D/PL3200交互，以觸發所有相關傳感器上的功能。

工業機器人應用面臨技術難點

要實現機器人的靈巧運動控制，就要確保機器人運動的性和操作的平穩型。譚建榮認為，運動性問題，從技術上看就是如何實現工業機器人運動學建模與求解。使機器人運動具有平穩性，就要進行動力學的分析。因為理論上機器人的關節是一個點，實際上機器人的關節有間隙，運動副間隙引起的沖擊與振動會影響機器人工作的平穩性。

工業機器人還面臨布局多樣性的問題。目前來說，工業機器人應用市場占比較多的行業是汽車（含汽車零部件、整車、汽車電子）、3c電子、金屬加工。尤其是3C電子領域，產品更新換代的速度快，對于柔性要求、精度和速度就相對更高，使用工業機器人時就必須考慮如何布局設計快速地適應公司的新產品、新工藝。如果出現機器人不能適應產線調整，或者調試機器人耗費時間過長，甚至完全不匹配新產品的情況，那么引入機器人可能會帶來更多成本。歸根結底，還是要通過作業流程設計、運動學動力學設計以及它的性和平衡性的設計，從而讓機器人變得更加柔性化，能夠適應不同的產品生產模式。