為何參展在裝備制造領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)激烈

為何參展

在裝備制造領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)激烈的華東乃至中國(guó)市場(chǎng)擴(kuò)大您的份額

中國(guó)正成為充滿活力、備受關(guān)注的裝備制造業(yè)大國(guó)，“MTMPEXPO 2021”將幫您鞏固現(xiàn)有買家的同時(shí)，還將為您帶來其他新興區(qū)域出乎意料的潛在買家。

■ 推廣您在裝備制造領(lǐng)域的多元化產(chǎn)品創(chuàng)新之舉

展會(huì)推出多重展示板塊吸引具有多元化采購需求的觀眾，為供應(yīng)商推廣不同領(lǐng)域新產(chǎn)品和配套服務(wù)，擴(kuò)展中國(guó)地區(qū)業(yè)務(wù)，提供綜合而的貿(mào)易平臺(tái)。

■ 您的投資回報(bào)率

為確保展商在展會(huì)方面的投入回報(bào)，主辦方提供了直郵、電話營(yíng)銷、貿(mào)易配對(duì)、廣告、新聞覆蓋、路演以及在線平臺(tái)等市場(chǎng)推廣，協(xié)助展商通過獲得更多更廣泛的合作契機(jī)。

華為發(fā)布產(chǎn)業(yè)展望GIV@2025所提出的趨勢(shì)

以5G為的新一代數(shù)字技術(shù)變革現(xiàn)在已經(jīng)正式到來，從國(guó)家到企業(yè)，都在不斷加速5G技術(shù)的布局與落地應(yīng)用。華為此前發(fā)布的產(chǎn)業(yè)展望GIV＠2025所提出的趨勢(shì)就指出，2025年，將部署650萬個(gè)5G，服務(wù)于28億用戶。大帶寬、低時(shí)延、廣聯(lián)接的需求正在驅(qū)動(dòng)5G的加速商用，將滲透到各行各業(yè)。在5G的推動(dòng)下，人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的融合應(yīng)用，將帶來制造業(yè)行業(yè)的極大革新。據(jù)GIV預(yù)測(cè)，到2025年，每萬名制造業(yè)員工將與103個(gè)機(jī)器人共同工作。

在此背景下，眾多的人工智能企業(yè)都開始探索人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)一步結(jié)合，通過人工智能和機(jī)器人技術(shù)加速物流倉儲(chǔ)、制造業(yè)等行業(yè)的發(fā)展，以達(dá)到大幅提升工廠工作效率的目的。如曠視作為AIoT領(lǐng)域的智能物聯(lián)，就聚焦供應(yīng)鏈大腦場(chǎng)景，通過推出軟硬一體化解決方案，不斷為行業(yè)賦能，從而加速“人機(jī)共舞”的到來。

圖像繪制技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　圖像繪制就是人工智能開展圖像創(chuàng)作，在與設(shè)計(jì)相關(guān)的領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛，如工程圖紙?jiān)O(shè)計(jì)、工業(yè)設(shè)計(jì)、工藝品設(shè)計(jì)等，可大大節(jié)省設(shè)計(jì)人員的的工作量，提升工作效率，提高準(zhǔn)確度。

　　圖像繪制是將數(shù)字世界與物理世界進(jìn)行映射，由物理世界輸入到數(shù)字世界，或者由數(shù)字世界通過紙張、3D打印等呈現(xiàn)給物理世界，在這個(gè)過程增加人工智能就可以代替人的部分或全部勞動(dòng)。圖像繪制不僅可以繪制圖像，它在精密IC電路板制造、手術(shù)領(lǐng)域也有較好應(yīng)用前景。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個(gè)通用環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法，運(yùn)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(qiáng)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(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)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(fèi)，如AlphaGo下場(chǎng)棋要消耗3000美元電費(fèi)。

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則，機(jī)器就能通過自我獎(jiǎng)勵(lì)、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(biāo)準(zhǔn)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(jī)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(jì)發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場(chǎng)景上來說，有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動(dòng)領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗(yàn)、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(jìng)賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。