復合機器人的應用優(yōu)勢

復合機器人的應用優(yōu)勢

一：提高生產過程中的自動化水平

復合機器人有利于提高原材料配件的傳送、工件的裝卸以及機器的裝配等自動化程度，從而可以提高勞動生產效率，降低生產成本，加快實現工業(yè)生產機械化和自動化的步伐。

二：改善勞動條件、避免人身事故的發(fā)生

復合機器人即可部分或全部代替人安全地完成惡劣環(huán)境下的危險作業(yè)，北方工博會，大大地改善工人的勞動條件。同時，一些簡單但又繁瑣的搬運工作可以由復合機器人來代替，可以避免由于人操作疲勞或疏忽而造成損失。

三：生產線的柔性化

復合機器人完成了一道工序就可以進行下一道工序，具有較高的靈活性。并且多臺復合機器人組成移動的裝配臺、加工臺使用，可形成高度柔性生產線。

華為機器視覺產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略

機器視覺產業(yè)發(fā)展

戰(zhàn)略一：積極投入全棧全場景的AI研究

　　華為在“全棧、全場景”的AI戰(zhàn)略牽引下，將持續(xù)投資在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域的基礎研究，積極面向建設開放生態(tài)，加才培養(yǎng)和內部效率提升；把AI思維和技術引入現有產品和服務，打造面向云、邊緣和端等全場景、獨立以及協同的全棧解決方案，提供充裕、經濟的算力資源和簡單的全流程AI平臺。

　　戰(zhàn)略二：重構產業(yè)架構，加速智能升級

　　1)華為通過重定義技術架構，讓設備和算法解耦，構建開放式的平臺。前端攝像機軟件定義(HoloSensSDC)，按需加載，天津工業(yè)展，讓通用攝像機秒變攝像機。后端視頻存儲(HoloSensIVS)，北方工博會主題，以全云架構，多算法融合，打通數據孤島，實現算力、算法、數據和任務協同。

　　2)智能視頻算法和應用商城HoloSensStore，以全新交易模式和生態(tài)模式，實現使用者和雙向溝通，讓交易得以遠程、在線、完成。

　機器學習技術與實體經濟融合領域

　　機器學習是人工智能技術體系的一個通用環(huán)節(jié)，機器學習使用歸納、綜合方法，運用數據導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數據學習和無數據學習：當前有數據學習顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學習”“無監(jiān)督學習”“半監(jiān)督學習”“深度學習”“遷移學習”等；無數據學習法主要為“強化學習”。有數據學習的典型應用為深度學習，深度學習包括DNN(深度神經網絡)、CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環(huán)神經網絡)和LSTM(長短期記憶網絡)等，它不依賴數字經濟的發(fā)展，而是由人做數據標簽，采用神經網絡算法，學習效率不高、能源資源浪費，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。

　　強化學習只需要人類輸入規(guī)則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導方式，跟自己下百萬盤棋，北方工博會時間，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內就打敗了已經學習了幾千盤棋的AlphaGo；數字技術發(fā)展越好、標準化數據量越大的領域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結果，而是數字經濟發(fā)展到一定階段順其自然的結果。從使用場景上來說，有數據學習適用于規(guī)則活動領域的人工智能，是經驗、控制使然；無數據學習適用于創(chuàng)新、無定論的領域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。

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