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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。

机器视觉的优势：

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。

工业自动控制系统装置

工业自动控制系统装置在社会生产中有着广泛的应用，目前我国工业自动化水平正在逐步提升，国内工业自动化需求的不断增长，工业自动控制系统装置制造正处于进口替代加速阶段。根据税则目录，中国工业自动控制系统装置制造行业进出口产品主要包括：9032(自动调节或控制仪器及装置)、9026(液体或气体的流量、液位、压力或其他变量的测量或检验仪器及装置(例如流量计、液位计、压力表、热量计等)、8537(用于电气控制或电力分配的盘、板、台、柜及其他基座等)、84714991(系统形式的分散型工业过程控制设备)、84811000(减压阀)等。

工业自动化中的工控计算机

　　普通电脑用于工业自动化的话，故障率较高，增加维护成本。工控计算机性能较稳定，前期成本相较于普通电脑来说高一些，只是从长期使用来看，节省了不必要的维修维护成本。并且控控计算机可以实现24小时运行。工控机对使用环境要求也不高，可以在在防尘、防潮、防振动等方面做个的保护和测试，可以用在任何复杂和恶劣的工业环境中，适应环境里较强。另外，工控计算机装的是Linux、server等工控服务器系统，安全和可靠性比普通的windows系统更高，想对比普通电脑来说风险较低。

　　工业计算机可以简单想成是工业自动化机器设备中的控制器。而一台机器设备除了机械零件外，从数据、讯号的输入到整台机器动作，要能产生“自动化”能力关键的零组件，就是控制器。其实自动化就是机器零件自动执行“程序”的过程，程序中的每条指令就是由控制器来分析下达，以借此达成机台各部位自动工作的目标。