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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�；萜�
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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AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）近日在母校英國劍橋大學(xué)做了一場題為“超越人類認(rèn)知的極限”的演講，解答了世人對于人工智能，對于阿爾法狗的諸多疑問——過去3000年里人類低估了棋局哪個區(qū)域的重要性？阿爾法狗去年贏了韓國職業(yè)九段李世石靠哪幾個絕招？今年年初拿下數(shù)位國際大師的神秘棋手Master究竟是不是阿爾法狗？為什么圍棋是人工智能難解之謎？
杰米斯·哈薩比斯，DeepMind創(chuàng)始人， AlphaGo之父
杰米斯·哈薩比斯，DeepMind創(chuàng)始人，AlphaGo（阿爾法狗）之父， 4歲開始下象棋，8歲時在棋盤上的成功促使他開始思考兩個至今令他困擾的問題：第一，人腦是如何學(xué)會完成復(fù)雜任務(wù)的？第二，電腦能否做到這一點？17歲時，哈薩比斯就負(fù)責(zé)了經(jīng)典模擬游戲《主題公園》的開發(fā)，并在1994年發(fā)布。他隨后讀完了劍橋大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)位，2005年進(jìn)入倫敦大學(xué)學(xué)院，攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位，希望了解真正的大腦究竟是如何工作的，以此促進(jìn)人工智能的發(fā)展。2014年他創(chuàng)辦公司DeepMind, 公司產(chǎn)品阿爾法狗在2016年大戰(zhàn)圍棋冠軍李世石事件上一舉成名。
哈薩比斯在當(dāng)天的演講中透露了韓國棋手李世石去年輸給阿爾法狗的致命原因，他最后也提到了阿爾法狗即將迎戰(zhàn)的中國棋手柯潔，他說，“柯潔也在網(wǎng)上和阿爾法狗對決過，比賽之后柯潔說人類已經(jīng)研究圍棋研究了幾千年了，然而人工智能卻告訴我們，我們甚至連其表皮都沒揭開。異曲同工，柯潔提到了圍棋的真理，我們在這里談的是科學(xué)的真理。”
世界圍棋冠軍柯潔即將迎戰(zhàn)阿爾法狗
澎湃新聞現(xiàn)場聆聽了AlphaGo（阿爾法狗）之父在劍橋大學(xué)歷時45分鐘的演講，干貨滿滿，請不要漏掉任何一個細(xì)節(jié)：
非常感謝大家今天能夠到場，今天，我將談?wù)勅斯ぶ悄�，以及DeepMind近期在做些什么，我把這場報告命名為“超越人類認(rèn)知的極限”，我希望到了報告結(jié)束的時候，大家都清晰了解我想傳達(dá)的思想。
1. 你真的知道什么是人工智能嗎？
對于不知道DeepMind公司的朋友，我做個簡單介紹，我們是在2010年于倫敦成立了這家公司，在2014年我們被谷歌收購，希望借此加快我們?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)的腳步。我們的使命是什么呢？我們的首要使命便是解決人工智能問題；一旦這個問題解決了，理論上任何問題都可以被解決。這就是我們的兩大使命了，聽起來可能有點狡猾，但是我們真的相信，如果人工智能最基本的問題都解決了的話，沒有什么問題是困難的。
那么我們準(zhǔn)備怎樣實現(xiàn)這個目標(biāo)呢？DeepMind現(xiàn)在在努力制造世界上第一臺通用學(xué)習(xí)機，大體上學(xué)習(xí)可以分為兩類：一種就是直接從輸入和經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，沒有既定的程序或者規(guī)則可循，系統(tǒng)需要從原始數(shù)據(jù)自己進(jìn)行學(xué)習(xí)；第二種學(xué)習(xí)系統(tǒng)就是通用學(xué)習(xí)系統(tǒng)，指的是一種算法可以用于不同的任務(wù)和領(lǐng)域，甚至是一些從未見過的全新領(lǐng)域。大家肯定會問，系統(tǒng)是怎么做到這一點的？
其實，人腦就是一個非常明顯的例子，這是可能的，關(guān)鍵在于如何通過大量的數(shù)據(jù)資源，尋找到最合適的解決方式和算法。我們把這種系統(tǒng)叫做通用人工智能，來區(qū)別于如今我們當(dāng)前大部分人在用的僅在某一領(lǐng)域發(fā)揮特長的狹義人工智能，這種狹義人工智能在過去的40-50年非常流行。
IBM 發(fā)明的深藍(lán)系統(tǒng)（Deep Blue）就是一個很好的狹義人工智能的例子，他在上世紀(jì)90年代末期曾打敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫（Gary Kasporov） 。如今，我們到了人工智能的新的轉(zhuǎn)折點，我們有著更加先進(jìn)、更加匹配的技術(shù)。
1997年5月，IBM與世界國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫?qū)Q
2.如何讓機器聽從人類的命令？
大家可能想問機器是如何聽從人類的命令的，其實并不是機器或者算法本身，而是一群聰明的編程者智慧的結(jié)晶。他們與每一位國際象棋大師對話，汲取他們的經(jīng)驗，把其轉(zhuǎn)化成代碼和規(guī)則，組建了人類最強的象棋大師團(tuán)隊。但是這樣的系統(tǒng)僅限于象棋，不能用于其他游戲。對于新的游戲，你需要重新開始編程。在某種程度上，這些技術(shù)仍然不夠完美，并不是傳統(tǒng)意義上的完全人工智能，其中所缺失的就是普適性和學(xué)習(xí)性。我們想通過“增強學(xué)習(xí)”來解決這一難題。在這里我解釋一下增強學(xué)習(xí)，我相信很多人都了解這個算法。
首先，想像一下有一個主體，在AI領(lǐng)域我們稱我們的人工智能系統(tǒng)為主體，它需要了解自己所處的環(huán)境，并盡力找出自己要達(dá)到的目的。這里的環(huán)境可以指真實事件，可以是機器人，也可以是虛擬世界，比如游戲環(huán)境；主體通過兩種方式與周圍環(huán)境接觸；它先通過觀察熟悉環(huán)境，我們起初通過視覺，也可以通過聽覺、觸覺等，我們也在發(fā)展多感覺的系統(tǒng)；
第二個任務(wù)，就是在此基礎(chǔ)上，建模并找出最佳選擇。這可能涉及到對未來的預(yù)期，想像，以及假設(shè)檢驗。這個主體經(jīng)常處在真實環(huán)境中，當(dāng)時間節(jié)點到了的時候，系統(tǒng)需要輸出當(dāng)前找到的最佳方案。這個方案可能或多或少會改變所處環(huán)境，從而進(jìn)一步驅(qū)動觀察的結(jié)果，并反饋給主體。
簡單來說，這就是增強學(xué)習(xí)的原則，示意圖雖然簡單，但是其中卻涉及了極其復(fù)雜的算法和原理。如果我們能夠解決大部分問題，我們就能夠搭建普適人工智能。這是因為兩個主要原因：首先，從數(shù)學(xué)角度來講，我的合伙人，一名博士，他搭建了一個系統(tǒng)叫‘AI-XI’，用這個模型，他證明了在計算機硬件條件和時間無限的情況下，搭建一個普適人工智能，需要的信息。另外，從生物角度來講，動物和人類等，人類的大腦是多巴胺控制的，它在執(zhí)行增強學(xué)習(xí)的行為。因此，不論是從數(shù)學(xué)的角度，還是生物的角度，增強學(xué)習(xí)是一個有效的解決人工智能問題的工具。
3.為什么圍棋是人工智能難解之謎？
接下來，我要主要講講我們最近的技術(shù)，那就是去年誕生的阿爾法狗；希望在座的大家了解這個游戲，并嘗試玩玩，這是個非常棒的游戲。圍棋使用方形格狀棋盤及黑白二色圓形棋子進(jìn)行對弈，棋盤上有縱橫各19條直線將棋盤分成361個交叉點，棋子走在交叉點上，雙方交替行棋，以圍地多者為勝。圍棋規(guī)則沒有多復(fù)雜，我可以在五分鐘之內(nèi)教給大家。這張圖展示的就是一局已結(jié)束，整個棋盤基本布滿棋子，然后數(shù)一下你的棋子圈出的空間以及對方棋子圈出的空間，誰的空間大，誰就獲勝。在圖示的這場勢均力敵的比賽中，白棋一格之差險勝。
