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              發布時間:2021-09-10 19:52  

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              要想實現真正的“人機共舞”,讓工業機器人變得智能化

              要想實現真正的“人機共舞”,讓工業機器人變得智能化是一條必由之路。傳統的工業機器人只能在固定的環境里從事重復性的工作,它們既無法適應動態復雜的環境,也無法與人類共同合作完成工作,這就使得制造業行業的發展很難得到新的突破。如今,隨著人工智能技術在供應鏈場景的不斷應用,工業機器人正在變得越來越智能化,它們不再呈現出“頭腦簡單、四肢發達”的狀態,而是在人工智能技術的助力下擁有了“大腦”,從而變得更加“智慧”。機器人網絡協同操作系統河圖(HETU) 就正是這樣的“大腦”。


              工業4.0是機器人 自動化嗎

              工業4.0是機器人 自動化嗎? 工業4.0是什么?我們都知道工業4.0是更先進的生產力,但問及工業4.0究竟有什么代表性的產品技術時,往往就懵懂不清了,很多人認為是通過使用各種機器人和自動化設備,減少人的使用,終實現“無人工廠”。 現在還不能說理解工業4.0是機器人 自動化是錯誤的,但我們把可以稱作“第四次工業革命”的工業4.0僅僅只是省兩個人工資錢,終歸小家子氣了點。 我們應該跳出機器人提高的自動化制造思維,而是從更多的方面詮釋工業4.0。 物聯網、工業軟件、云計算、大數據、人工智能,這些伴隨工業4.0概念興起的名詞,代表著“數據流動自動化”


              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。


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