工博會激光加工展時間的行業須知「振威」

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。

激光切割行業發展現狀

激光以前是叫“鐳射”，發源到中國以后，科學家錢學森建議改為“激光”，我們就把激光行業發揚光大，激光被稱為快的刀，準的尺和亮的光。

現在在激光應用上面有打標、切割、熔覆等方面，這些都是應用在目前非常熱門的行業。這個是激光切割技術的優勢，它的各種優勢凌駕于其他切割的方式方法上，有非常的一些特點，還有很多閃光點。

激光在航空航天，包括熱門的工程機械，軌道交通，農機、電機、廚具等各行業都有應用。我們智能時代要用到5G、大數據等，都會和激光有關聯。

機器人機遇龐大

機器人機遇龐大 　　在這次席卷的特殊危機中，機器人的價值得到了充分發揮。無論是重要場所的消毒、測溫，還是安全巡查、病房陪護、咨詢解答等，各類機器人都很好地完成了自己的使命，讓行業人士、人員和患者等群體看到了其顯著的積極作用。 　　早前，機器人的普及，主要原因是受到社會老齡化嚴重、從業人員不足、資源不足等問題。在日本等狀況較為明顯的國家，而機器人的應用更為普遍。與日本相比，中國的老齡化現象雖然沒有那么突出，但是未來的情況也不容樂觀。因此，加速推進機器人普及應用，對于緩解將來可能面臨的困境非常關鍵。 　　當然，除了資源緊缺與老齡化問題外，行業的轉型升級需求、科技的創新驅動也是機器人快速發展的重要原因。隨著人工智能、5G、物聯網等前沿技術的商用，機器人的智能化、信息化水平將持續提升，在性能與多元性方面也將取得更大突破。