3HNA011648-001 3HAB5844-1 特殊渠道
發(fā)布者：szcxqzb 發(fā)布時(shí)間：2017-05-13 11:37:40
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一、英維思�？怂共_ 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(hào)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�；萜�
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。
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第二波浪潮在80年代末結(jié)束了，最大的問題是“專家系統(tǒng)”的成本一直無法降下來，隨著美國和日本經(jīng)濟(jì)走入低迷，市場對于人工智能的熱情也大幅下降。更重要的是，蘋果和IBM在這個(gè)階段對于家用電腦的開發(fā)進(jìn)入加速期，家用電腦的性能甚至逐步趕超Lispmachine，“專家系統(tǒng)”這樣一個(gè)空間達(dá)到數(shù)億美金的市場在頃刻間就消失了。此外，1991年日本的“第五代項(xiàng)目”（從1981年開始推動(dòng)）的失敗標(biāo)志著人工智能進(jìn)入第二個(gè)低潮。
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至今）
經(jīng)過了將近半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，人工智能從90年代中旬終于進(jìn)入了一個(gè)爆發(fā)期。在這個(gè)階段，人工智能相關(guān)的技術(shù)已經(jīng)逐步被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，只不過研究者們越來越弱化人工智能這個(gè)概念，大眾除了“深藍(lán)擊敗國際象棋世界冠軍”、“Alpha Go擊敗圍棋世界冠軍”之類的事件，大都沒有意識(shí)到人工智能的應(yīng)用已經(jīng)逐步滲透進(jìn)生產(chǎn)和生活的方方面面。
人工智能的第三波浪潮是由基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)融合與應(yīng)用拓展共同推動(dòng)的。
（1）基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的進(jìn)步
在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，最核心的進(jìn)步便是運(yùn)算能力的提升以及數(shù)據(jù)資源的積累。運(yùn)算能力方面，在過去將近50年的時(shí)間里，集成電路上元器件的數(shù)目持續(xù)的以幾何級數(shù)增長。即便當(dāng)前傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)性能提升已經(jīng)進(jìn)入瓶頸期，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的提升又使得云計(jì)算成為可能，把大量的計(jì)算資源組成資源池并用于動(dòng)態(tài)創(chuàng)建高度虛擬化的資源供用戶使用。云計(jì)算大大降低了人工智能的商業(yè)化運(yùn)營成本，推動(dòng)了人工智能的進(jìn)步。
此外，GPU的廣泛應(yīng)用使得大規(guī)模并行計(jì)算的效率大幅提升，這也為人工智能的多任務(wù)執(zhí)行提供了基礎(chǔ)。
基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的另一個(gè)大的進(jìn)步便是海量數(shù)據(jù)資源的積累。海量的數(shù)據(jù)使得機(jī)器學(xué)習(xí)的效果大幅提升，并且數(shù)據(jù)量本身的增加還能夠彌補(bǔ)算法上的缺陷。根據(jù)IDC的統(tǒng)計(jì)，全球數(shù)據(jù)總量在未來的增速驚人，預(yù)計(jì)到2020年全球總數(shù)據(jù)量大約達(dá)到35ZB，是2011年的將近20倍。
（2）技術(shù)融合
人工智能是處于技術(shù)前沿的各學(xué)科融合并共同推進(jìn)的領(lǐng)域。人工智能的開發(fā)也越來越多地將數(shù)學(xué)、系統(tǒng)控制、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)合起來，最常用的基礎(chǔ)工具包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱式馬爾科夫鏈、信息理論、隨機(jī)建模、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化以及近期因谷歌的Alpha Go而聞名的蒙特卡洛樹搜索�？鐚W(xué)科的技術(shù)融合在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施上表現(xiàn)的更為重要。
例如，在計(jì)算領(lǐng)域，傳統(tǒng)的電路只能實(shí)現(xiàn)0或1的存儲(chǔ)你，集成芯片或是云計(jì)算最終都是由無數(shù)個(gè)基本電路組成的，難逃“能耗”的問題，勢必需要一個(gè)能夠在計(jì)算能力上產(chǎn)生質(zhì)的飛躍的設(shè)計(jì)。量子計(jì)算機(jī)在理論上能夠解決這一問題，一個(gè)量子可以呈現(xiàn)多態(tài)，那么大規(guī)模計(jì)算所需要的量子數(shù)就大大縮減。不過，根據(jù)海森堡不確定原理，一旦外界對量子的具體狀態(tài)進(jìn)行觀察（或者說計(jì)算機(jī)讀取一個(gè)量子的狀態(tài)），那么量子的狀態(tài)就是確定的，不再具有多態(tài)。顯然，這樣的問題已經(jīng)不是計(jì)算機(jī)科學(xué)能夠解決的問題，勢必需要基礎(chǔ)理論研究的支持。又比如，人工智能的許多設(shè)計(jì)思想來自于腦科學(xué)研究，通過模擬人腦思考的過程來設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)架構(gòu)。
（3）應(yīng)用拓展
實(shí)際應(yīng)用的拓展也在激發(fā)人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新。最典型的例子是便是人工智能在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用，傳統(tǒng)的機(jī)器人僅僅是數(shù)控的機(jī)械裝置，不能適應(yīng)變化的環(huán)境，與人類的“溝通”成本也非常高。這樣的機(jī)器人越來越不適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的生產(chǎn)需要，于是誕生了對于“互動(dòng)機(jī)器人”的需求：機(jī)器人需要能夠隨時(shí)與人進(jìn)行溝通修正任務(wù)（這需要對自然語言進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)要具備能夠自我生成運(yùn)行代碼的能力）、適應(yīng)隨時(shí)變化的環(huán)境（比如物流機(jī)器人能夠躲避障礙）、輔助人們的決策（投資顧問、醫(yī)療診斷、教育培訓(xùn)、智能翻譯等）。這些應(yīng)用領(lǐng)域反過來推動(dòng)了人工智能技術(shù)層的進(jìn)步。應(yīng)用拓展的范圍和經(jīng)濟(jì)收益也是吸引資本持續(xù)進(jìn)入相關(guān)領(lǐng)域的重要?jiǎng)恿Α?br />
國外人工智能發(fā)展情況：深度學(xué)習(xí)成為最熱門領(lǐng)域
回顧人工智能的發(fā)展歷史，在實(shí)現(xiàn)人工智能上有三種路線：一是基于邏輯方法進(jìn)行功能模擬的符號(hào)主義路線，代表領(lǐng)域有二十世紀(jì)80年代的專家系統(tǒng)和知識(shí)工程；二是基于統(tǒng)計(jì)方法仿生模擬的連接主義路線，代表領(lǐng)域有機(jī)器學(xué)習(xí)和人腦仿生；三是行為主義，是從進(jìn)化的角度出發(fā)，基于智能控制系統(tǒng)的理論、方法和技術(shù)，研究擬人的智能控制行為。
從當(dāng)前國外人工智能的發(fā)展情況來看，其中第二條線路是主流，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前最熱的研究領(lǐng)域，被Google、Facebook、IBM、NEC以及其他互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用，最典型的應(yīng)用領(lǐng)域是圖像和語音識(shí)別。
圖像識(shí)別、語音識(shí)別、智能搜索是深度學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn)以來發(fā)展最快的幾個(gè)領(lǐng)域，其迅速地從試驗(yàn)論證階段進(jìn)入到相對成熟的應(yīng)用階段。隨著這些基礎(chǔ)應(yīng)用領(lǐng)域的成熟，一些高級應(yīng)用領(lǐng)域的熱度也逐步開始上升。例如Google在力推的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，需要建立感知能力、決策能力以及不斷自主學(xué)習(xí)的能力，可以說是人工智能技術(shù)的集大成者。自動(dòng)駕駛技術(shù)需要算法做各種條件下面的路面目標(biāo)檢測、識(shí)別交通標(biāo)志以及形成統(tǒng)一的路況感知。
國內(nèi)人工智能企業(yè)現(xiàn)狀：不同規(guī)模企業(yè)深耕各自的細(xì)分領(lǐng)域
從人工智能的歷史來看，每一類人工智能的應(yīng)用均要經(jīng)過實(shí)驗(yàn)室階段、試點(diǎn)階段、推廣階段和普及階段。盡管國內(nèi)企業(yè)在人工智能基礎(chǔ)科研方面與美日等國家有巨大差距，但人工智能相關(guān)的企業(yè)大都從已經(jīng)進(jìn)入試點(diǎn)階段的技術(shù)或應(yīng)用切入，并在視覺、語音識(shí)別等技術(shù)領(lǐng)域處于國際領(lǐng)先水平。根據(jù)2015年艾瑞咨詢的統(tǒng)計(jì)，中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計(jì)29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云之聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨(dú)角獸榜單。
以史為鑒：人工智能發(fā)展路徑展望—技術(shù)領(lǐng)域、應(yīng)用領(lǐng)域雙輪驅(qū)動(dòng)
如果將人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)設(shè)施層、技術(shù)層和應(yīng)用層，通過回顧和分析人工智能過去的發(fā)展路徑，我們認(rèn)為人工智能的發(fā)展往往是靠應(yīng)用層的需求或是基礎(chǔ)設(shè)施層的進(jìn)步推動(dòng)的，主要存在以下兩種路徑——需求創(chuàng)造供給，或者供給創(chuàng)造需求。
路徑一：應(yīng)用層的需求推動(dòng)人們對于AI技術(shù)層（算法等）的開發(fā)，技術(shù)層的進(jìn)步使得基礎(chǔ)設(shè)施的利用效率不斷提高。不過，當(dāng)技術(shù)層發(fā)展到一定階段時(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施的利用效率提升空間很小，此時(shí)需要基礎(chǔ)設(shè)施層的不斷升級來支持，一旦基礎(chǔ)設(shè)施層對于AI的支持跟不上，或是應(yīng)用層的需求飽和，AI的前進(jìn)步伐就放緩，甚至進(jìn)入“寒冬”（如80年代的專家系統(tǒng)）。
路徑二：基礎(chǔ)設(shè)施層的迅速進(jìn)步使得技術(shù)層可以實(shí)現(xiàn)的拓展越來越多（比如基于大數(shù)據(jù)的海量運(yùn)算的語音識(shí)別、人臉識(shí)別、搜索等），而技術(shù)層的多元化使得人們發(fā)現(xiàn)有大量應(yīng)用層的創(chuàng)新可以推進(jìn)，解決當(dāng)前各行業(yè)的痛點(diǎn)，甚至創(chuàng)造和培育新的需求。
當(dāng)前中國還處于行業(yè)應(yīng)用層起步到快速發(fā)展的階段，應(yīng)用層的投資機(jī)會(huì)和投入回報(bào)率遠(yuǎn)高于技術(shù)層和基礎(chǔ)設(shè)施層，當(dāng)這個(gè)階段出現(xiàn)泡沫時(shí)，投資機(jī)會(huì)可能更多地出現(xiàn)在技術(shù)層，當(dāng)技術(shù)層停滯并出現(xiàn)泡沫時(shí)，投資機(jī)會(huì)可能更多在基礎(chǔ)設(shè)施層。根據(jù)從目前人工智能的發(fā)展情況來看，技術(shù)領(lǐng)域的運(yùn)用已經(jīng)進(jìn)入加速期，預(yù)計(jì)5~10年就能陸續(xù)成熟。在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，量子計(jì)算等新型芯片模式短期內(nèi)還很難實(shí)現(xiàn)，不過基于云端架構(gòu)的并行計(jì)算模式已經(jīng)逐步進(jìn)入成熟期，短期內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施還不會(huì)對人工智能的發(fā)展形成障礙。從當(dāng)前的情況來看，預(yù)計(jì)應(yīng)用領(lǐng)域和技術(shù)領(lǐng)域?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄苓M(jìn)一步發(fā)展的兩個(gè)核心驅(qū)動(dòng)力。
WHAT：AI是跨行業(yè)、跨學(xué)科的綜合技術(shù)
AI橫跨4大核心技術(shù)，涵蓋13個(gè)細(xì)分領(lǐng)域
人工智能是一個(gè)跨學(xué)科、跨行業(yè)的綜合性學(xué)科。人工智能最初的核心是實(shí)現(xiàn)“智能”這一概念，即機(jī)器可以像人一樣思考，而不只是被動(dòng)式的執(zhí)行人發(fā)出的每一步指令。人們研究出許多算法將這一想法得以實(shí)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)開始可以自己學(xué)習(xí)，之后慢慢發(fā)展成機(jī)器算法這個(gè)研究方向。而后，由于人們對于將智能分別運(yùn)用到圖像、語言、聲音處理和與硬件之間的互動(dòng)方面的需求增加，自然語言處理、圖像識(shí)別和人際交互這三個(gè)領(lǐng)域又各自發(fā)展成獨(dú)立的研究方向，他們借用機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些算法并更多地加入有自身特性的技術(shù)。因此，人工智能現(xiàn)在演化成了機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識(shí)別以及人機(jī)交互這四大模塊。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：指計(jì)算機(jī)通過對大量已有數(shù)據(jù)的處理分析和學(xué)習(xí)，從而擁有預(yù)測判斷和做出最佳決策的能力。這項(xiàng)技術(shù)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)優(yōu)化算法等都有著密不可分的關(guān)系。其代表算法有深入學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、增強(qiáng)算法等。
自然語言處理技術(shù)：指讓計(jì)算機(jī)可以理解人類的語言，包括將人類語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序可以處理的形式及將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類自然語言兩種形式。這里指的語言可以是聲音也可以是文字。這項(xiàng)技術(shù)的主要內(nèi)容包括信息檢索、信息抽取、詞性標(biāo)注、句法分析、多語處理、語音識(shí)別等。
圖像處理技術(shù)：指讓計(jì)算機(jī)擁有人類的視覺功能，可以獲得、處理并分析和理解圖片或多維度數(shù)據(jù)。這項(xiàng)技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像獲得、圖像過濾和調(diào)整、特征提取等。
人機(jī)交互技術(shù)：指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和用戶可以通過人機(jī)交互界面進(jìn)行交流。這項(xiàng)技術(shù)包括的主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)圖像學(xué)、交互界面設(shè)計(jì)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等。
隨著現(xiàn)在人們對這些技術(shù)單一或者多樣化的運(yùn)用，有一部分開發(fā)出的產(chǎn)品或服務(wù)也演變出各自的子領(lǐng)域并迅速發(fā)展。根據(jù)行業(yè)特性的不同，我們將人工智能細(xì)分成13個(gè)子領(lǐng)域，如圖26所示。咨詢公司VentureScanner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。整體來看，AI產(chǎn)業(yè)不論是行業(yè)規(guī)模、還是吸金能力都在飛速擴(kuò)張中。根據(jù)BankofAmerica預(yù)測的數(shù)據(jù)：未來五年人工智能的年復(fù)合增速36%，預(yù)計(jì)2020年將達(dá)到700億美元。在上述13細(xì)分行業(yè)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%。
橫向比較：機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、智能機(jī)器人最具發(fā)展?jié)摿?br />
我們從未來發(fā)展空間、產(chǎn)業(yè)投資回報(bào)率、產(chǎn)業(yè)成熟度、應(yīng)用場景拓展廣度等幾個(gè)方面來橫向比較人工智能的各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的發(fā)展前景。
從未來市場空間和行業(yè)增速來看，發(fā)展速度最快、市場空間最大的三個(gè)領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別和智能機(jī)器人。根據(jù)咨詢公司Tractica的預(yù)測，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域從2015年1.09億美元的市場規(guī)模，將以年復(fù)合增長率超過60%的速度飛速發(fā)展，預(yù)計(jì)2024年將突破100億美元。目前已經(jīng)擁有龐大市場容量的圖像識(shí)別同樣不可小覷。2014年圖像識(shí)別領(lǐng)域市場規(guī)模已達(dá)57億美元，在接下來的五年內(nèi)將以42%的年復(fù)合增長率繼續(xù)擴(kuò)張，預(yù)計(jì)2019年可達(dá)333億美元。此外，智能機(jī)器人領(lǐng)域也將隨著應(yīng)用場景的不斷擴(kuò)展迎來一輪高速增長Markets And Markets的機(jī)器人市場研究數(shù)據(jù)顯示：機(jī)器人行業(yè)的總市值將以每年20%的增速增長，并于2020年達(dá)到約80億美元，若將硬件與軟件細(xì)分開來，軟件部分的增速高達(dá)30%。
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