我司以停產(chǎn)控制系統(tǒng)零部件、為領(lǐng)先優(yōu)勢、我們有大量庫存和盈余操縱系統(tǒng)零件、停產(chǎn)的控制系統(tǒng)部分硬件、我們也發(fā)布了許多的硬件和產(chǎn)品來支持你現(xiàn)有的控制系統(tǒng)或運(yùn)用最新的控制技術(shù)、停產(chǎn)的“DCS系統(tǒng)備品 備件 PLC模塊 備件”整機(jī)及配件系列、有著強(qiáng)大的優(yōu)勢只要您需要的PLC產(chǎn)品、我們就能幫您找到。公司以“專業(yè)、 誠信、創(chuàng)新、合作、共贏”的經(jīng)營理念、不斷開發(fā)新產(chǎn)品、為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)、以最大限度追求客戶滿意度、并不斷開拓新領(lǐng)域業(yè)務(wù),充足庫存，交貨期快，
主營產(chǎn)品:各品牌DCS、PLC備件---全新渠道,卓越品質(zhì),完美折扣!
一、英維思福克斯波羅 Invensys Foxboro I/A Series系統(tǒng)：FBM（現(xiàn)場輸入/輸出模塊）順序控制、梯形邏輯控制、事故追憶處理、數(shù)模轉(zhuǎn)換、輸入/輸出信號處理、數(shù)據(jù)通信及處理等。
二、英維思ESD系統(tǒng) Invensys Triconex: 冗余容錯(cuò)控制系統(tǒng)、基于三重模件冗余（TMR）結(jié)構(gòu)的最現(xiàn)代化的容錯(cuò)控制器。
三、ABB：Bailey INFI 90，工業(yè)機(jī)器人備件DSQC系列等。
四、西屋Westinghouse： OVATION系統(tǒng)、WDPF系統(tǒng)、WEStation系統(tǒng)備件。
五、霍尼韋爾Honeywell：DCS系統(tǒng)備件模件、HONEYWELL TDC系列， QCS,S9000等備件。
六、安川Yaskawa：伺服控制器、伺服馬達(dá)、伺服驅(qū)動(dòng)器。
七、羅克韋爾Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等產(chǎn)品。
八、XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME總線等備件
九、伍德沃德Woodward：SPC閥位控制器、PEAK150數(shù)字控制器。
十、施耐德Schneider：140系列、Quantum處理器、Quantum內(nèi)存卡、Quantum電源模塊等。
十一、摩托羅拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。
十二、發(fā)那科FANUC：模塊、卡件、驅(qū)動(dòng)器等各類備件。
十三、西門子Siemens：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens數(shù)控系統(tǒng)等。
十四、博士力士樂Bosch Rexroth：Indramat，I/O模塊,PLC控制器,驅(qū)動(dòng)模塊等。
十五、HP:工作站、服務(wù)器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列備件、HP VXI 測試設(shè)備等。
十六、尼康NOKI：輸入輸出卡件、模塊備件。惠普
十七、MELEC: 驅(qū)動(dòng)器、驅(qū)動(dòng)板、伺服驅(qū)動(dòng)器、伺服控制器、馬達(dá),驅(qū)動(dòng)卡等。
十八、網(wǎng)域Network Appliance：數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊。
有著充足的庫存，交貨期快，庫存價(jià)值大約3億人民幣，歡迎咨詢
人工智能引領(lǐng)的這場革命是否能刮起產(chǎn)業(yè)的颶風(fēng)呢？人工智能給人類社會(huì)帶來的變革似乎不像歷次科技革命一樣，僅僅停留在延伸人的體力和腦力上，而是進(jìn)入了人和機(jī)器共同演化的時(shí)代。
人工智能的產(chǎn)生具有堅(jiān)實(shí)的科學(xué)理論基礎(chǔ)。算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算三大基礎(chǔ)要素共同驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展。其中算法是機(jī)器實(shí)現(xiàn)人工智能的核心，計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。一直以來人工智能突破主要依賴于算法性能的提升，近年來主要有工程學(xué)法和模擬法實(shí)際應(yīng)用在人工智能技術(shù)中，推動(dòng)人工智能開始發(fā)展至感知智能階段。而隨著第三次技術(shù)革命以來計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)生成、采集、存儲(chǔ)、計(jì)算等環(huán)節(jié)的突破，為人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
在國內(nèi)外的國家戰(zhàn)略層面，資金和政策都傾力支持人工智能研究與產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。歐盟委員會(huì)將在未來十年內(nèi)拿出10億美元支撐歐盟“人腦計(jì)劃”研究。而隨著近年來國內(nèi)業(yè)界的不斷推動(dòng)，人工智能在“十三五”規(guī)劃首年被納入到國家戰(zhàn)略發(fā)展層面，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)帶來的資金支持和國家源源不斷的人才儲(chǔ)備和大量研發(fā)投入，必將推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入新一輪創(chuàng)新發(fā)展的黃金階段。
人工智能不僅僅是科學(xué)革命，更悄然改變?nèi)藗內(nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷�。�?dāng)韓國棋王李世石在與谷歌Alpha Go的比拼中投子認(rèn)輸?shù)哪且豢�，人類既震驚于人工智能已經(jīng)可以超越人類的水平，也開始將更多的目光投入人工智能這一領(lǐng)域，殊不知在經(jīng)歷了60年的發(fā)展歷程之后，在金融業(yè)、汽車制造業(yè)、醫(yī)療保健行業(yè)甚至藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域這些似乎與人工智能并不那么相關(guān)的行業(yè)，都已經(jīng)逐步實(shí)現(xiàn)了人工智能的應(yīng)用。
隨著人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的不斷結(jié)合，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈迎來爆發(fā)式增長。從產(chǎn)業(yè)分類和公司數(shù)量來看，咨詢公司Venture Scanner統(tǒng)計(jì)，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個(gè)子門類，融資金額高達(dá)48億美元。在這13個(gè)種類中，研究機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用）的人工智能公司數(shù)目最多，達(dá)260家，約占整個(gè)行業(yè)的30%。從區(qū)域分布情況來看，歐美等西方國家發(fā)展較為迅猛，其中美國以499家人工智能公司占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，且初創(chuàng)公司數(shù)量眾多；而以中國為首的發(fā)展中國家在人工智能領(lǐng)域顯然仍處于起步階段，真正布局該產(chǎn)業(yè)的公司較少，以傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域?yàn)橹鳌?br />
但是人工智能應(yīng)用仍是廣闊的等待開拓的藍(lán)海市場。從技術(shù)層面而言，人工智能技術(shù)的發(fā)展可以分為三個(gè)階段：計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能，目前已經(jīng)融合在各種傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的人工智能應(yīng)用主要集中在第一個(gè)階段——計(jì)算智能，少量應(yīng)用已經(jīng)開始試水第二階段的技術(shù)，即感知智能。考慮到全面的感知智能所需的應(yīng)用化技術(shù)、完善的數(shù)據(jù)、高性能芯片還有待于進(jìn)一步發(fā)展，感知智能技術(shù)應(yīng)用普及還需要5~10年，而認(rèn)知層的技術(shù)突破和數(shù)據(jù)、計(jì)算等基礎(chǔ)資源的提升和積累是值得期待的長期發(fā)展方向。
我們認(rèn)為，目前較為成熟的感知智能技術(shù)（如語音、視覺識(shí)別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等）的應(yīng)用開發(fā)所形成的新“人工智能+”將引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革，成為推動(dòng)社會(huì)飛躍發(fā)展的新動(dòng)力。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，人工智能可以在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)教育、金融、交通、醫(yī)療、文體娛樂、公共管理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，將不斷引入新的業(yè)態(tài)和商業(yè)模式；在新興產(chǎn)業(yè)，人工智能還可以帶動(dòng)工業(yè)機(jī)器人、無人駕駛汽車、VR、無人機(jī)等處于產(chǎn)業(yè)生命周期導(dǎo)入期的公司飛躍式發(fā)展。從具體應(yīng)用方向來看，如今十分火熱的工業(yè)4.0、人臉識(shí)別、智能答題機(jī)器人、智能家居、智能安保、智能醫(yī)療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發(fā)的重點(diǎn)領(lǐng)域。
HOW：從AI歷史看未來
“人工智能”一詞最初是在1956年達(dá)特茅斯學(xué)會(huì)上提出的。從學(xué)科定義上來說，人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為三個(gè)階段：帶有理想主義色彩的起步期，由“專家系統(tǒng)”大范圍應(yīng)用而推動(dòng)的第二波浪潮，以及由基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)融合與應(yīng)用拓展共同推動(dòng)的第三波浪潮（1993年至今）。
歷史沿革：三大發(fā)展浪潮—“理想主義”、“專家系統(tǒng)”、“三大動(dòng)力”
有理想主義色彩的起步期（1956-1974）
這個(gè)階段的起步期人工智能是以“計(jì)算機(jī)不斷解決以往人類從沒設(shè)想過其能解決的問題”為特征的，解文字題、證明定理甚至是學(xué)習(xí)語言。正是這樣的超預(yù)期激發(fā)了人們對于人工智能的暢想，對人工智能做出了大量樂觀的預(yù)測。
這個(gè)階段對于人工智能的許多嘗試并不是以實(shí)際應(yīng)用為目的的，許多人工智能程序更像是“玩具”，而研究者們均致力于盡快設(shè)計(jì)出能夠通過“圖靈測試”的人工智能機(jī)器，對于通向這一目標(biāo)的路徑并沒有很清晰的認(rèn)識(shí)。隨著研究進(jìn)程不斷受阻，研究者很快就意識(shí)到人工智能的許多基礎(chǔ)設(shè)施上的限制在上世紀(jì)70年代是不可能克服的。這些障礙包括極其有限的計(jì)算能力，缺乏能夠處理運(yùn)算量指數(shù)增長的問題的算法，缺乏數(shù)據(jù)，難以處理圖像識(shí)別等感知問題，需要不斷改變基礎(chǔ)架構(gòu)來適應(yīng)不同的問題等。因?yàn)檫@些問題的限制，人工智能進(jìn)入上世紀(jì)70年代以后止步不前，研究資金支持也大幅縮減，在1974年到1980年之間，人工智能進(jìn)入第一波低谷。
由“專家系統(tǒng)”大范圍應(yīng)用而推動(dòng)的第二波浪潮（1980-1987）
“專家系統(tǒng)”是一個(gè)用于模擬人類專家決策過程的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，是人工智能歷史上第一個(gè)較為成功的應(yīng)用，并在八十年代被許多大型企業(yè)所接受。1980年，一款名為XCON的專家系統(tǒng)程序被設(shè)計(jì)出來，這款程序能夠根據(jù)用戶的需求自動(dòng)選取DEC公司計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（集群）里面合適的部分來完成計(jì)算任務(wù)。在1980年到1986年間，XCON平均每年幫DEC公司節(jié)省4000萬美元的成本。在這個(gè)階段，人們逐漸意識(shí)到研發(fā)人工智能的目的不僅僅是為了設(shè)計(jì)出能通過“圖靈測試”的機(jī)器，能夠以現(xiàn)有的條件幫助人類解決在實(shí)際工作中的問題并提高效率才是更為重要的目的。
正是因?yàn)槿斯ぶ悄艿膶?shí)際應(yīng)用前景被挖掘，越來越多的公司投入資金研發(fā)不同類型的專家系統(tǒng)，人工智能進(jìn)入第二個(gè)高速發(fā)展期。這個(gè)階段人工智能開始逐步形成一個(gè)產(chǎn)業(yè)，誕生了一批公司，比如硬件公司Symbolics和Lisp Machines，軟件公司如Intelli Corp和Aion。這個(gè)階段最標(biāo)志性的事件是Hi Tech和Deep Thought擊敗了國際象棋大師，Deep Thought也為后來IBM的Deep Blue奠定了基礎(chǔ)。
