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语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。

机器视觉检测成本更低?

机器视觉的优势：　　1.效率更高：人工检测效率低下。机器视觉检测速度要快得多，每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测，而且能够24小时不间断持续工作。　　2.准确性更高：人眼有物理条件的限制，也会受到主观性、身体精力等因素的影响，不能保证准确性。机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，具有相同配置的多台机器就可以保证相同的精度。　　3.总体成本更低：机器比人工检测更有效，从长远来说，机器视觉检测的成本更低。　　4.信息集成：机器视觉检测可以通过多站测量方法一次测量多个技术参数，例如要检测的产品的轮廓，尺寸，外观缺陷和产品高度。　　5.数字化统计管理：测量数据并在测量后生成报告，而无需一个个地手动添加。

思爱普打出“向工业4

智能工厂进入新阶段

智能工厂是智能制造集成的结果。今年，一批企业选择工博会其工业4.0解决方案，将智能工厂推向新的阶段。

思爱普（SAP）公司打出了 “向工业4.0转型，时机就是现在”的响亮口号。展台负责人邱宪宗说，逐渐走出疫情影响的工业企业，现在有更大的动力为智能制造、弹性供应链等***，以提高自身应对不确定性的韧性。为此，思爱普与沈阳自动化研究所联手，在今年工博会上展示了其第三代智能制造系统，将自动化管理与自动化生产融合，打通企业内部从设计、计划到制造、运维的数字孤岛。