2022天津工博会常用指南「振威」

机器人技术发展

机器人技术发展 随着我国土地成本以及劳动力成本的双攀升，传统制造业开始不断转型升级，同时新的系统应用不断涌现，物联网与智能制造之间不断加深联系，机器使得企业工厂在节约生产成本、保障生产安全的同时，快速地提高了生产效率，提升了竞争力，也促使智能制造产业的飞速发展。 这一数据也表明，在工业物联网快速发展的同时，不管是大型工厂或小型作坊，机器人与人类一起作业的局面已然出现。在工业自动化的趋向下，机器人大规模的使用是必然，它也将渗透到人类生活的方方面面。 除了工业场景之外，一些新的产品如餐饮服务机器人、迎宾机器人、儿童机器人、扫地机器人、自主型机器人、娱乐机器人、、智能巡逻机器人等，正在悄然进入人类生活。还有，纳米机器人作为当今科技的前沿热点，一些发达国家已经制定相关的战略性计划，并投入巨资抢占先机。

语言表达技术与实体经济融合领域

　　在语言表达技术与实体经济融合领域，语言表达与自然语言识别是机器人技术需求的两个方面，自然语言识别从本质上是声纹处理技术，语言表达依靠的是语言合成技术，但在情感、情绪上还需要与人工智能的情绪感知技术进行结合，包括在提高合成语音的自然度、丰富合成语音的表现力、降低语音合成技术的复杂度、多语种语音合成等方面还有待改进。

　　在各类声音播报的商业场景上，声音模仿技术可以模仿任何声音纹理。比如世界首部利用人工智能模拟人声的纪录片《创新中国》在央视纪录片频道播出，纪录片解说词全程运用人工智能配音，“重现”已故配音大师李易的声音；地图导航系统可以模仿任一明星的声纹进行全程播报。通过录制一段声音可实现文本的自动播报几乎适用于所有声音播报商业场景。

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(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)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，采用神经网络算法，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。

SICK机器人视觉引导系统

SICK机器人视觉引导系统 PLF视觉系统借助三维图像处理技术用以定位物体，非常有助于优化工业生产过程。 　　SICK机器人导向系统将这一技术以简单且低成本的方式供用户使用。该系统具备可靠性和易用性的特点。它能毫无问题地集成到现有环境中，提供高精度的测量结果并且非常有助于零件操作的灵活性。 　　PLF系统是将SICK的PLOC2D和（/或）PL3200传感器结合到定制视觉解决方案中的软件系统，用于机器人在零件定位中的指导。 　　PLF被部署为一个传感器（主）上PLOC2D或PL3200软件之上的另一层。机器人与PLF交互，而不是与主传感器上的PLOC2D/PL3200交互，以触发所有相关传感器上的功能。