人工智能包括很多领域，尤其是工业领域。
让我们来看看。1.Fanuc()-日本(Fanuc)是一家专注于数控系统的日本公司。公司，成立于1956年，是全球最大的专业数控系统制造商，占全球市场份额的70%。机器人产品多达240种，载重从0.5公斤到1.35吨不等。有焊接机器人、切割机器人和搬运码垛机器人，广泛应用于装配、搬运、焊接、铸造、喷涂、码垛等不同生产环节，满足客户的不同需求。2.库卡()——库卡德国及其德国母亲公司是世界顶级的工业机器人和自动控制系统制造商，库卡产品广泛应用于汽车、冶金、食品和塑料成型行业。库卡的机器人产品最常见的应用包括工厂焊接、操作、码垛、包装、加工或其他自动化操作。第三，那智() 不二周助-日本不二周助公司主要工厂在日本富山。公司成立于1928年，除了精密机械，刀具，轴承，液压机等。，机器人部分也是他的关键部分。起初，它是日本丰田生产线机器人的专业制造商，专门生产大型搬运机器人、点焊和弧焊机器人、涂胶机器人、洁净室用液晶玻璃板传送机器人和半导体晶片传送机器人、高温等恶劣环境下使用的特种机器人以及支持精密机器的机器人和机械臂。四、川崎机器人——日本川崎机器人(天津)有限公司公司由川崎重工株式会社100%投资，2006年8月正式在中国开业。天津经济技术开发区注册成立，主要负责销售、售后服务(机器人维护、维修等。) 以及川崎重工在中国生产的工业机器人的技术支持。五、机器人——瑞典ABB集团位列世界500强企业，总部在瑞士苏黎世。ABB由两家拥有100多年历史的国际企业组成，瑞典阿尔西亚。公司(ASEA)和布朗·博法里。公司()于1988年被合并。目前，ABB机器人产品和解决方案已广泛应用于汽车制造、食品饮料、计算机和消费电子等多个行业的焊接、装配、搬运、喷涂、精加工、包装和码垛，帮助客户大幅提高生产力。6.Stauble()-瑞士Stauble集团制造精密机械和电子产品:纺织机械、工业关节和工业机器人。公司员工人数超过3000人，年营业额超过十亿瑞士法郎。公司1892年成立于瑞士苏黎世。今天， Stauble已经发展成为一家跨国公司。公司，总部位于瑞士PF。到目前为止，Stauble已经开发了完整的机器人系列，包括四轴机器人、六轴机器人、特种机器人、用于注塑、喷涂、洁净室、机床等环境的控制器和软件。七、科马()-意大利科马()菲亚特集团成立于1976年，总部位于意大利都灵，是一家全球性企业。Coma为许多行业提供工业自动化系统和全面的维护服务，从产品开发到工业过程自动化系统的实现。其业务范围主要包括:车身焊接、动力总成、工程设计、机器人和维修服务。八、爱普生()机器人(机械手)——日本爱普生机器人(机械手)起源于1982年精工手表中的流水线；2009年10月，爱普生机器人(机械手)在中国正式成立服务中心和营销总部。 隶属于爱普生(中国)有限公司公司，全面负责爱普生工业机器人(机械手)产品在中国大陆的市场推广、销售、技术支持和售后服务。九。安川电机公司(...)-安川电机公司(...)，日本，1977年研发出第一台全电动工业机器人，至今已有28年的机器人研发和生产历史，子公司包括美国、瑞典、德国和美国。公司称金子的小秤状装置公司截至目前，已生产超过13万台机器人产品，最近两年生产超过3万台机器人，超过其他机器人厂商。公司。十、宋新机器人-中国宋新机器人自动化有限公司公司(以下简称“宋新”)公司)，专注于机器人及自动化技术的高科技企业，致力于数字化高端装备制造。在工业机器人领域， 智能物流、自动化成套设备、清洁设备、激光技术设备、轨道交通、节能环保设备、能源设备、特种设备和智能服务机器人，它在工业集团中得到了发展。工业机器人使用人工智能的这些方面。很多AI技术已经用在工业领域，尤其是机器学习。我们知道，控制理论已经涵盖了很多机器学习技术。对于机器学习，传统的工业机器人还是把强化学习和监督学习作为一体。监督学习:监督学习有特征()和标签()。即使数据是未标记的，也可以通过学习特征和标签之间的关系来判断标签分类。输入数据中有引导信号，具有概率函数， 代数函数或人工神经网络作为基本函数模型，迭代计算方法作为学习结果。2.无监督学习:即训练数据集只有特征而没有标签，只有特征而没有标签，并且通过数据之间的内在联系和相似性把它们分成几类——聚类。根据数据本身的特点，按照一定的度量从数据中学习一些特征。输入数据中没有引导信号，采用聚类方法，学习结果为类别。典型的无监督学习包括发现学习、聚类、竞争学习等。3.强化学习:强化学习类似于半监督学习，都是使用未标记数据，但是强化学习是否通过算法学习越来越接近目标， 我把它理解为一种激励和惩罚功能。一种以环境反馈(奖惩信号)为输入，以统计学和动态规划技术为指导的学习方法。在工业中，系统的输出是一系列的动作。在这种情况下，单个行动并不重要，重要的是整体策略，即实现目标的正确行动顺序。中间状态没有最佳行动的概念。如果一个行动是好策略的一部分，那么它就是好的。在这种情况下，机器学习程序应该能够评估策略的质量，并从过去好的动作序列中学习，从而生成策略。强化学习在工业中的应用非常广泛，尤其是在工业领域，因为方法简单，计算量小，速度快，调整容易，算法不复杂， 并且由于现场需求的综合决定，成本是苛刻的。对监督学习的要求更高。首先，模型复杂，如模糊控制，需要设定对象数学模型、模糊规则、对象反馈模型等。，而且算法也比较复杂。这个时间计算基本是基于数模模型计算，所以计算量会大很多，一般的控制器CPU和内存都满足不了。无监督学习对硬件、算法、模型、数据的要求更高。如果想把另外两种学习方法应用到工业中，需要先明确要求，是否需要升级，是做分布式/分散控制还是集中控制，还是通过通讯实现控制/计算的协调。所以无监督学习进入行业是很有必要的。大同我们的努力！！立正！ 评论！带你了解更多人工智能