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机器人演示编程技术研究进展

制造业的转型升级对机器人的部署效率提出了很高的要求,现有的示教盒编程模式适合于对简单作业的位置和轨迹示教,难以快速实现制造业中大量装配作业的示教。而机器人演示编程技术能够使机器人系统直接从人的演示操作中提取有效信息,并将该信息转化为机器人的运动程序,从而使机器人完成相应的操作,能够大大加快机器人部署的节奏。本文结合制造业的发展需求,总结了机器人演示编程技术的国内外研究现状,并介绍本课题组在机器人演示编程技术方面的工作,最后探讨了机器人演示编程技术未来的研究方向。

  • 2022-04-13
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2021年中国工业机器人行业现状及全方位分析

工业机器人是在工业生产中使用的机器人的总称,工业机器人是一种通过编程或示教实现自动运行,具有多关节或多自由度,并且具有一定感知功能,如视觉、力觉、位移检测等,从而实现对环境和工作对象自主判断和决策,能够代替人工完成各类繁重、乏味或有害环境下体力劳动的自动化机器。

  • 2022-04-15
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确定性工业网络架构与关键技术分析

随着工业数字化转型的不断加快,传统业务的优化升级及新型业务的不断涌现,网络作为基础设施,需要在复杂场景下对综合承载的各类业务实现差异化质量保证。确定性网络已经成为其发展的必然方向。工业互联网作为确定性网络应用的重要场景,对于确定性网络要求高,业务场景复杂,其垂直行业需求呈现碎片化的特点,需要构建灵活统一的技术架构并融合相关新技术,来推动确定性工业网络不断演进。

  • 2022-04-12
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企业数字化转型的起点

数字化转型是个长期、复杂、动态的过程,有时会跨越多个管理周期、战略周期,而每个周期内的体系、模式、认知都会有差异,导致数字化战略、目标发生调整。但瞬息万变的世界,决定了企业的思想、模式、工具等必须与时俱进,未来企业运营,要更多靠“法治”(流程、制度)和“机治”(系统、数据、算法、模型)支撑,企业须有“功成不必在我,而功力必不唐捐”的历史定力。

  • 2022-04-13
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云边协同的智能制造系统

随着新一代信息通信技术和新一代人工智能技术迅猛发展,消费者消费行为和模式不断改变,以及国家间制造业乃至综合国力竞争日趋激烈,许多国家纷纷提出了智能制造发展战略,如德国提出的“工业4.0”战略规划、美国提出的“先进制造业伙伴” 计划,以及中国提出的“中国制造2025”战略规划等,以期在未来的产业竞争中占据竞争优势地位。相应的,一些智能制造的理念 / 概念被相继提出,包括云制造、工业4.0、工业互联网等。

  • 2022-04-01
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城市精细化管理的精细化运作——基于文本和实践的描述性分析

精细化管理是超越粗放式管理的城市管理形态,是现代城市管理转型升级的必由之路,必须要通过精细化的运作来进行落实。文章通过对各地城市精细化管理的政策文本和管理实践进行描述性分析,发现尽管城市的发展阶段、规模体量及其面临问题等有所不同,但各地城市精细化管理的方案及其实践却具有相当程度的共性,尤其是在价值理念、工作目标、主要任务、保障机制、量化指标和组织落实等六个方面,展现出科学设计、理性规划、精益求精和精心运作的特性,也取得了良好的管理效益。城市管理千头万绪,从粗放式管理到精细化管理不可能一蹴而就。实现城市的精细化管理需要循序渐进,不断积累相关知识和技能,从而更好地推动城市的健康和可持续发展。

  • 2022-03-31
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联邦学习及其在电信行业的应用

联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在电信领域里的具体实践,指明了联邦学习未来的发展方向。

  • 2022-03-31
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深度学习推理侧模型优化架构探索

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是模拟、延伸和扩展人的智能,是在机器上实现的理论、方法、技术及应用,也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶,在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前,科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来,随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟,人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展,基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速,其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域,表现均已超过人类,尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后,人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。

  • 2022-03-31
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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