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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、數模轉換、輸入/輸出信號處理、數據通信及處理等。
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）結構的最現(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、伺服驅動器。
七、羅克韋爾Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等產品。
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數字控制器。
十、施耐德Schneider：140系列、Quantum處理器、Quantum內存卡、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、驅動器等各類備件。
十三、西門子Siemens：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens數控系統(tǒng)等。
十四、博士力士樂Bosch Rexroth：Indramat，I/O模塊,PLC控制器,驅動模塊等。
十五、HP:工作站、服務器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列備件、HP VXI 測試設備等。
十六、尼康NOKI：輸入輸出卡件、模塊備件�；萜�
十七、MELEC: 驅動器、驅動板、伺服驅動器、伺服控制器、馬達,驅動卡等。
十八、網域Network Appliance：數據儲存模塊。
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其實，了解這個游戲的最終目的非常難，因為它并不像象棋那樣，有著直接明確的目標，在圍棋里，完全是憑直覺的，甚至連如何決定游戲結束對于初學者來說，都很難。圍棋是個歷史悠久的游戲，有著3000多年的歷史，起源于中國，在亞洲，圍棋有著很深的文化意義�？鬃舆�曾指出，圍棋是每一個真正的學者都應該掌握的四大技能之一（琴棋書畫），所以在亞洲圍棋是種藝術，專家們都會玩。
如今，這個游戲更加流行，有4000萬人在玩圍棋，超過2000多個頂級專家，如果你在4-5歲的時候就展示了圍棋的天賦，這些小孩將會被選中，并進入特殊的專業(yè)圍棋學校，在那里，學生從6歲起，每天花12個小時學習圍棋，一周七天，天天如此。直到你成為這個領域的專家，才可以離開學校畢業(yè)。這些專家基本是投入人生全部的精力，去揣摩學習掌握這門技巧，我認為圍棋也許是最優(yōu)雅的一種游戲了。
像我說的那樣，這個游戲只有兩個非常簡單的規(guī)則，而其復雜性卻是難以想象的，一共有10170 （10的170次方） 種可能性，這個數字比整個宇宙中的原子數1080（10的80次方）都多的去了，是沒有辦法窮舉出圍棋所有的可能結果的。我們需要一種更加聰明的方法。你也許會問為什么計算機進行圍棋的游戲會如此困難，1997年,IBM的人工智能DeepBlue（深藍）打敗了當時的象棋世界冠軍GarryKasparov，圍棋一直是人工智能領域的難解之謎。我們能否做出一個算法來與世界圍棋冠軍競爭呢？要做到這一點，有兩個大的挑戰(zhàn)：
一、搜索空間龐大（分支因數就有200），一個很好的例子，就是在圍棋中，平均每一個棋子有兩百個可能的位置，而象棋僅僅是20. 圍棋的分支因數遠大于象棋。
二、比這個更難的是，幾乎沒有一個合適的評價函數來定義誰是贏家，贏了多少；這個評價函數對于該系統(tǒng)是至關重要的。而對于象棋來說，寫一個評價函數是非常簡單的，因為象棋不僅是個相對簡單的游戲，而且是實體的，只用數一下雙方的棋子，就能輕而易舉得出結論了。你也可以通過其他指標來評價象棋，比如棋子移動性等。
所有的這些在圍棋里都是不可能的，并不是所有的部分都一樣，甚至一個小小部分的變動，會完全變化格局，所以每一個小的棋子都對棋局有著至關重要的影響。最難的部分是，我稱象棋為毀滅性的游戲，游戲開始的時候，所有的棋子都在棋盤上了，隨著游戲的進行，棋子被對方吃掉，棋子數目不斷減少，游戲也變得越來越簡單。相反，圍棋是個建設性的游戲，開始的時候，棋盤是空的，慢慢的下棋雙方把棋盤填滿。
因此，如果你準備在中場判斷一下當前形勢，在象棋里，你只需看現(xiàn)在的棋盤，就能告訴你大致情況；在圍棋里，你必須評估未來可能會發(fā)生什么，才能評估當前局勢，所以相比較而言，圍棋難得多。也有很多人試著將DeepBlue的技術應用在圍棋上，但是結果并不理想，這些技術連一個專業(yè)的圍棋手都打不贏，更別說世界冠軍了。
所以大家就要問了，連電腦操作起來都這么難，人類是怎樣解決這個問題的？其實，人類是靠直覺的，而圍棋一開始就是一個靠直覺而非計算的游戲。所以，如果你問一個象棋選手，為什么這步這樣走，他會告訴你，這樣走完之后，下一步和下下一步會怎樣走，就可以達到什么樣的目的。這樣的計劃，有時候也許不盡如人意，但是起碼選手是有原因的。
然而圍棋就不同了，如果你去問世界級的大師，為什么走這一步，他們經�；卮鹉阒庇X告訴他這么走，這是真的，他們是沒法描述其中的原因的。我們通過用加強學習的方式來提高人工神經網絡算法，希望能夠解決這一問題。我們試圖通過深度神經網絡模仿人類的這種直覺行為，在這里，需要訓練兩個神經網絡，一種是決策網絡，我們從網上下載了成百萬的業(yè)余圍棋游戲，通過監(jiān)督學習，我們讓阿爾法狗模擬人類下圍棋的行為；我們從棋盤上任意選擇一個落子點，訓練系統(tǒng)去預測下一步人類將作出的決定；系統(tǒng)的輸入是在那個特殊位置最有可能發(fā)生的前五或者前十的位置移動；這樣，你只需看那5-10種可能性，而不用分析所有的200種可能性了。
一旦我們有了這個，我們對系統(tǒng)進行幾百萬次的訓練，通過誤差加強學習，對于贏了的情況，讓系統(tǒng)意識到，下次出現(xiàn)類似的情形時，更有可能做相似的決定。相反，如果系統(tǒng)輸了，那么下次再出現(xiàn)類似的情況，就不會選擇這種走法。我們建立了自己的游戲數據庫，通過百萬次的游戲，對系統(tǒng)進行訓練，得到第二種神經網絡。選擇不同的落子點，經過置信區(qū)間進行學習，選出能夠贏的情況，這個幾率介于0-1之間，0是根本不可能贏，1是百分之百贏。
通過把這兩個神經網絡結合起來（決策網絡和價值網絡），我們可以大致預估出當前的情況。這兩個神經網絡樹，通過蒙特卡洛算法，把這種本來不能解決的問題，變得可以解決。我們網羅了大部分的圍棋下法，然后和歐洲的圍棋冠軍比賽，結果是阿爾法狗贏了，那是我們的第一次突破，而且相關算法還被發(fā)表在《自然》科學雜志。
接下來，我們在韓國設立了100萬美元的獎金，并在2016年3月，與世界圍棋冠軍李世石進行了對決。李世石先生是圍棋界的傳奇，在過去的10年里都被認為是最頂級的圍棋專家。我們與他進行對決，發(fā)現(xiàn)他有非常多創(chuàng)新的玩法，有的時候阿爾法狗很難掌控。比賽開始之前，世界上每個人（包括他本人在內）都認為他一定會很輕松就打贏這五場比賽，但實際結果是我們的阿爾法狗以4:1獲勝。圍棋專家和人工智能領域的專家都稱這具有劃時代的意義。對于業(yè)界人員來說，之前根本沒想到。
4.棋局哪個關鍵區(qū)域被人類忽視了？
這對于我們來說也是一生僅有一次的偶然事件。這場比賽，全世界28億人在關注，35000多篇關于此的報道。整個韓國那一周都在圍繞這個話題。真是一件非常美妙的事情。對于我們而言，重要的不是阿爾法狗贏了這個比賽，而是了解分析他是如何贏的，這個系統(tǒng)有多強的創(chuàng)新能力。阿爾法狗不僅僅只是模仿其他人類選手的下法，他在不斷創(chuàng)新。在這里舉個例子 ，這是第二局里的一個情況，第37步，這一步是我整個比賽中最喜歡的一步。在這里，黑棋代表阿爾法狗，他將棋子落在了圖中三角標出的位置。為什么這步這么關鍵呢?為什么大家都被震驚到了。
圖左：第二局里，第37步，黑棋的落子位置 圖右：之前貌似陷入困境的兩個棋子
其實在圍棋中有兩條至關重要的分界線，從右數第三根線。如果在第三根線上移動棋子，意味著你將占領這個線右邊的領域。而如果是在第四根線上落子，意味著你想向棋盤中部進軍，潛在的，未來你會占棋盤上其他部分的領域，可能和你在第三根線上得到的領域相當。
所以在過去的3000多年里，人們認為在第三根線上落子和第四根線上落子有著相同的重要性。但是在這場游戲中，大家看到在這第37步中，阿爾法狗落子在了第五條線，進軍棋局的中部區(qū)域。與第四根線相比，這根線離中部區(qū)域更近。這可能意味著，在幾千年里，人們低估了棋局中部區(qū)域的重要性。
有趣的是，圍棋就是一門藝術，是一種客觀的藝術。我們坐在這里的每一個人，都可能因為心情好壞產生成千上百種的新想法，但并不意味著每一種想法都是好的。而阿爾法狗卻是客觀的，他的目標就是贏得游戲。
5.阿爾法狗拿下李世石靠哪幾個絕招？
大家看到在當前的棋局下，左下角那兩個用三角標出的棋子看起來好像陷入了困難，而15步之后，這兩個棋子的力量擴散到了棋局中心，一直延續(xù)到棋盤的右邊，使得這第37步恰恰落在這里，成為一個獲勝的決定性因素。在這一步上阿爾法狗非常具有創(chuàng)新性。我本人是一個很業(yè)余的棋手，讓我們看看一位世界級專家Michael Redmond對這一步的評價。 Michael是一位9段選手（圍棋最高段），就像是功夫中的黑段一樣，他說：“這是非常令人震驚的一步，就像是一個錯誤的決定�！痹趯嶋H模擬中，Michael其實一開始把棋子放在了另外一個地方，根本沒想到阿爾法狗會走這一步。像這樣的創(chuàng)新，在這個比賽中，阿爾法狗還有許多。在這里，我特別感謝李世石先生，其實在我們贏了前三局的時候，他下去了。
