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工廠自動化改造的誤區(qū)

工廠自動化改造的誤區(qū) 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(gè)簡單工位或是機(jī)器的更換就能完成，而是一項(xiàng)極其復(fù)雜的系統(tǒng)工程。自動化改造需量力而行，從比較成熟的自動化技術(shù)開始，從工廠急待升級改造的部位入手，逐步進(jìn)行，切不可追求一步到位。 任何工序都可用自動化設(shè)備替代 采用自動化生產(chǎn)線進(jìn)行生產(chǎn)的產(chǎn)品應(yīng)有足夠大的產(chǎn)量；產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工藝應(yīng)先進(jìn)、可靠，并在較長時(shí)間內(nèi)保持基本不變。并非所有工序都適合進(jìn)行自動化改造。在大批、大量生產(chǎn)中采用自動線有顯著的經(jīng)濟(jì)效益。 實(shí)現(xiàn)自動化改造就是實(shí)現(xiàn)了工業(yè)4.0 近來工業(yè)4.0及中國制造2025的概念非?；馃?，以致很多企業(yè)盲目跟風(fēng)。制造業(yè)企業(yè)更應(yīng)該關(guān)注的是實(shí)際技術(shù)與問題的解決方案。當(dāng)發(fā)展到以信息為技術(shù)的廣義管理自動化，工業(yè)4.0時(shí)代也將應(yīng)運(yùn)而生。

語言表達(dá)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　在語言表達(dá)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域，語言表達(dá)與自然語言識別是機(jī)器人技術(shù)需求的兩個(gè)方面，自然語言識別從本質(zhì)上是聲紋處理技術(shù)，語言表達(dá)依靠的是語言合成技術(shù)，但在情感、情緒上還需要與人工智能的情緒感知技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，包括在提高合成語音的自然度、豐富合成語音的表現(xiàn)力、降低語音合成技術(shù)的復(fù)雜度、多語種語音合成等方面還有待改進(jìn)。

　　在各類聲音播報(bào)的商業(yè)場景上，聲音模仿技術(shù)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(jì)錄片《創(chuàng)新中國》在央視紀(jì)錄片頻道播出，紀(jì)錄片解說詞全程運(yùn)用人工智能配音，“重現(xiàn)”已故配音大師李易的聲音；地圖導(dǎo)航系統(tǒng)可以模仿任一明星的聲紋進(jìn)行全程播報(bào)。通過錄制一段聲音可實(shí)現(xiàn)文本的自動播報(bào)幾乎適用于所有聲音播報(bào)商業(yè)場景。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個(gè)通用環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法，運(yùn)用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)：當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)效率不高、能源資源浪費(fèi)，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費(fèi)。

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則，機(jī)器就能通過自我獎(jiǎng)勵(lì)、自我誘導(dǎo)方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機(jī)器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果，而是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場景上來說，有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗(yàn)、控制使然；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無定論的領(lǐng)域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。

全數(shù)字電源有明顯的好處

數(shù)字電源的好處出現(xiàn) 　　電源中的數(shù)字控制是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，從基本的數(shù)字信號(例如開/關(guān))到傳統(tǒng)的模擬控制器，再到更復(fù)雜的操作，包括數(shù)字信號處理器(DSP)。雖然后者代表了額外的成本，但芯片價(jià)格的快速下降和制造商日益復(fù)雜的需求意味著采用率正在飆升。 　　全數(shù)字電源有明顯的好處，主要是因?yàn)樗鼈儤O大地提高了靈活性。根據(jù)不同的應(yīng)用，甚至環(huán)境因素和系統(tǒng)性能變量來調(diào)整電源性能特征的可能性，開辟了廣闊的實(shí)際利益領(lǐng)域，尤其是節(jié)省成本。 　　因?yàn)閹в蠨SP的新微控制器可以在每個(gè)開關(guān)周期對輸出電壓進(jìn)行采樣，監(jiān)控故障和狀態(tài)條件、響應(yīng)警告和事件記錄都是以前需要更改硬件的實(shí)用選項(xiàng)。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)設(shè)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(zhàn)性的應(yīng)用中，這種靈活性非常強(qiáng)大。此外，由于許多原因，許多此類設(shè)備位于網(wǎng)絡(luò)邊緣，因此在此級別進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的價(jià)值是有益的，尤其是預(yù)測性維護(hù)和提。