要想實現(xiàn)真正的“人機共舞”,讓工業(yè)機器人變得智能化

要想實現(xiàn)真正的“人機共舞”，讓工業(yè)機器人變得智能化是一條必由之路。傳統(tǒng)的工業(yè)機器人只能在固定的環(huán)境里從事重復(fù)性的工作，它們既無法適應(yīng)動態(tài)復(fù)雜的環(huán)境，也無法與人類共同合作完成工作，這就使得制造業(yè)行業(yè)的發(fā)展很難得到新的突破。如今，隨著人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈場景的不斷應(yīng)用，工業(yè)機器人正在變得越來越智能化，它們不再呈現(xiàn)出“頭腦簡單、四肢發(fā)達”的狀態(tài)，而是在人工智能技術(shù)的助力下?lián)碛辛恕按竽X”，從而變得更加“智慧”。機器人網(wǎng)絡(luò)協(xié)同操作系統(tǒng)河圖（HETU） 就正是這樣的“大腦”。

工業(yè)4.0是機器人 自動化嗎

工業(yè)4.0是機器人 自動化嗎？ 工業(yè)4.0是什么？我們都知道工業(yè)4.0是更先進的生產(chǎn)力，但問及工業(yè)4.0究竟有什么代表性的產(chǎn)品技術(shù)時，往往就懵懂不清了，很多人認為是通過使用各種機器人和自動化設(shè)備，減少人的使用，終實現(xiàn)“無人工廠”。 現(xiàn)在還不能說理解工業(yè)4.0是機器人 自動化是錯誤的，但我們把可以稱作“第四次工業(yè)革命”的工業(yè)4.0僅僅只是省兩個人工資錢，終歸小家子氣了點。 我們應(yīng)該跳出機器人提高的自動化制造思維，而是從更多的方面詮釋工業(yè)4.0。 物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能，這些伴隨工業(yè)4.0概念興起的名詞，代表著“數(shù)據(jù)流動自動化”

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。