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�？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)動器、驅(qū)動板、伺服驅(qū)動器、伺服控制器、馬達(dá),驅(qū)動卡等。
十八、網(wǎng)域Network Appliance：數(shù)據(jù)儲存模塊。
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2016年，恰逢人工智能誕生60周年。近年來，從習(xí)近平主席提到的“機(jī)器人革命”，中國版工業(yè)4.0，到李克強(qiáng)總理的“萬眾創(chuàng)新”；從國務(wù)院在《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》中將人工智能推上國家戰(zhàn)略層面，到“十三五”規(guī)劃的“科技創(chuàng)新-2030項目”中將智能制造和機(jī)器人列為重大工程之一，人工智能在中國掀起了新一輪技術(shù)創(chuàng)新的浪潮。一切都預(yù)示著：人工智能正在為產(chǎn)業(yè)革命的新風(fēng)口，人類歷史上最好的“人工智能+”時代已經(jīng)到來。
WHY：AI或?qū)⒋呋乱惠啴a(chǎn)業(yè)革命
社會的飛躍發(fā)展必經(jīng)路徑：科技革命驅(qū)動產(chǎn)業(yè)革命
經(jīng)驗表明：歷史上每一次的社會重大飛躍都伴隨著科技革命。科技革命包括兩個范疇：科學(xué)革命和技術(shù)革命�？茖W(xué)革命是技術(shù)革命的前提，但是科學(xué)革命不一定會帶來產(chǎn)業(yè)變革，技術(shù)革命是科學(xué)革命到產(chǎn)業(yè)革命的必經(jīng)之路。
縱觀人類近代史上五次重要的科技革命：第一次科學(xué)革命的結(jié)果是建立了完整的近代科學(xué)體系，由于它并未從理論到技術(shù)層面進(jìn)行實用，社會的生產(chǎn)力水平并未實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。只有在以蒸汽機(jī)為代表的第一次工業(yè)革命（也可以稱為第一次技術(shù)革命）爆發(fā)后，人類社會的生產(chǎn)力和發(fā)展水平才開始了快速而穩(wěn)定的提升。人類社會也從依靠生物能的農(nóng)業(yè)時代進(jìn)入了依靠機(jī)械能的工業(yè)時代。二十世紀(jì)下半場的第三次技術(shù)革命則是將二十世紀(jì)上半葉的第二次科學(xué)革命的理論實用化。第三次技術(shù)革命驅(qū)動了以第三產(chǎn)業(yè)為代表的新興產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，推動人類進(jìn)入到知識化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化的新時代，這極大地提高了資本、技術(shù)等要素跨境流動的便利性。人類社會從此從工業(yè)社會逐步邁入信息社會。西方發(fā)達(dá)國家得以陸續(xù)進(jìn)入后工業(yè)化時代，而其傳統(tǒng)部門則向陸續(xù)入場的新興與發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移。無論是工業(yè)信息化還是信息工業(yè)化，第三次技術(shù)革命帶動了先發(fā)國家勞動生產(chǎn)率的快速提升。
從勞動生產(chǎn)率角度來看，在歷史的長河中，僅有的兩次勞動生產(chǎn)率飛躍式提高都是技術(shù)進(jìn)步帶來的結(jié)果。以蒸汽機(jī)為代表的第一次工業(yè)革命的廣泛應(yīng)用之后，勞動生產(chǎn)率才出現(xiàn)了快速的上升；而在第三次技術(shù)革命時期，上升的速度更快。在工業(yè)革命席卷各國之前，長期以來人均產(chǎn)出或勞動生產(chǎn)率的提升是很難觀測到的，如圖2所示，在工業(yè)革命之前，英國人均GDP的增長十分緩慢，而工業(yè)革命之后，這一指標(biāo)迅速上升。如圖3，根據(jù)Ian Morris測算的社會發(fā)展指數(shù)，工業(yè)革命也是西方率先走向現(xiàn)代化并長期領(lǐng)先東方的重要因素。工業(yè)革命帶來了生產(chǎn)方式、交通運(yùn)輸、國際貿(mào)易、甚至是社會階層和全球力量格局的變化。歷史學(xué)教授Gregory Clark認(rèn)為：“人類歷史中其實只發(fā)生了一件事，即1800年前后開始的工業(yè)革命。只有工業(yè)革命之前的世界和工業(yè)革命之后的世界之分，人類其他的歷史細(xì)節(jié)有意思，但不關(guān)鍵”。
人工智能或?qū)⒁I(lǐng)下一輪產(chǎn)業(yè)變革
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)器共同演化的時代。
人工智能的產(chǎn)生具有堅實的科學(xué)理論基礎(chǔ)。算法、數(shù)據(jù)和計算三大基礎(chǔ)要素共同驅(qū)動人工智能發(fā)展。其中算法是機(jī)器實現(xiàn)人工智能的核心，計算能力和大數(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)法和模擬法實際應(yīng)用在人工智能技術(shù)中，推動人工智能開始發(fā)展至感知智能階段。而隨著第三次技術(shù)革命以來計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)生成、采集、存儲、計算等環(huán)節(jié)的突破，為人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段提供了堅實的基礎(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。歐盟委員會將在未來十年內(nèi)拿出10億美元支撐歐盟“人腦計劃”研究。而隨著近年來國內(nèi)業(yè)界的不斷推動，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)熱點帶來的資金支持和國家源源不斷的人才儲備和大量研發(fā)投入，必將推動人工智能產(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，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達(dá)48億美元。在這13個種類中，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)域為主。
