天津2022工博会激光加工展服务介绍「振威」

机器学习技术与实体经济融合领域

　　机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度***网络)、CNN(卷积***网络)、RNN(循环***网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用***网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。

　　强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于创新、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是创新、自由使然。

新发展格局对传统制造业发展提出更高要求

我国传统制造业需寻找扩展国际市场的新思路。受疫情冲击，世界经济，产业链供应链循环受阻，我国传统制造业产品出口也面临挑战。在供给方面，我国制造业“低成本”优势逐渐弱化，劳动生产率、供应链效率等新的比较优势尚在孕育之中，传统制造业如何在国际循环中迈向附加值更高的产业链上游，是需要解决的重要问题。在需求方面，过去，我国传统制造业产品的主要出口市场是欧洲与北美，但是受到世界经济形势复杂多变的影响，大宗商品市场动荡，这些市场对我国大宗商品的需求有可能出现萎缩。如何寻找替代市场，是我国传统制造业面临的又一重要挑战。

救援机器人未来趋势

救援机器人未来趋势 那么，我们要如何将广阔前景转化为现实呢？智能制造网认为，首先要从解决制约救援机器人落地的技术问题入手。目前，机器人不仅存在移动性、和感知性、通信续航等共性关键技术问题，同时根据机器人类别的不同，其还面临技术障碍。这些问题导致机器人落地困难，接下来我们还需要针对性的解决。 面对共性关键技术，我国需要从行业层面出发，结合、企业与资本的力量，共同加速技术合作研发与突破、完善相关标准制定。而针对每一类救援机器人的问题，例如消防机器人的防火问题、矿用救援机器人的防爆问题、水下机器救援机器人的抗压与密封问题等，则需要我国重视细分领域的技术发展。 其次，也需要我国救援机器人遵循市场发展需求和趋势。在上述共性与特殊问题作用下，未来救援机器人势必朝着产品多样化、功能集成化、行为自主化、任务协同化、装备轻量化、续航持久化等趋势发展。我国相关企业需要紧跟趋势、把握机遇，让救援机器人能够迎合未来应用需求，成为应急救援的新利器。