機器學(xué)習(xí)技術(shù)與實體經(jīng)濟融合領(lǐng)域

　　機器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個通用環(huán)節(jié)，機器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法，運用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)：當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導(dǎo)方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標準化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果，而是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場景上來說，有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗、控制使然；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無定論的領(lǐng)域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。

激光切割行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

激光以前是叫“鐳射”，發(fā)源到中國以后，科學(xué)家錢學(xué)森建議改為“激光”，我們就把激光行業(yè)發(fā)揚光大，激光被稱為快的刀，準的尺和亮的光。

現(xiàn)在在激光應(yīng)用上面有打標、切割、熔覆等方面，這些都是應(yīng)用在目前非常熱門的行業(yè)。這個是激光切割技術(shù)的優(yōu)勢，它的各種優(yōu)勢凌駕于其他切割的方式方法上，有非常的一些特點，還有很多閃光點。

激光在航空航天，包括熱門的工程機械，軌道交通，農(nóng)機、電機、廚具等各行業(yè)都有應(yīng)用。我們智能時代要用到5G、大數(shù)據(jù)等，都會和激光有關(guān)聯(lián)。

機器人機遇龐大

機器人機遇龐大 　　在這次席卷的特殊危機中，機器人的價值得到了充分發(fā)揮。無論是重要場所的消毒、測溫，還是安全巡查、病房陪護、咨詢解答等，各類機器人都很好地完成了自己的使命，讓行業(yè)人士、人員和患者等群體看到了其顯著的積極作用。 　　早前，機器人的普及，主要原因是受到社會老齡化嚴重、從業(yè)人員不足、資源不足等問題。在日本等狀況較為明顯的國家，而機器人的應(yīng)用更為普遍。與日本相比，中國的老齡化現(xiàn)象雖然沒有那么突出，但是未來的情況也不容樂觀。因此，加速推進機器人普及應(yīng)用，對于緩解將來可能面臨的困境非常關(guān)鍵。 　　當(dāng)然，除了資源緊缺與老齡化問題外，行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級需求、科技的創(chuàng)新驅(qū)動也是機器人快速發(fā)展的重要原因。隨著人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的商用，機器人的智能化、信息化水平將持續(xù)提升，在性能與多元性方面也將取得更大突破。