全球刮起“智能风”，在2019国家智能产业峰会上院士、学者的报告中，中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在开幕式上指出:今天，人类社会正处在第四次工业革命初期，它的典型标志是人工智能，就是用人工智能来创造一个对人类友好的、智慧的社会。新加坡工程院院士连勇中报告说:产业智能化仍需时日，当前人工智能的应用仍主要集中在音、视频领域，要想真正的产业化，还需突破一些技术瓶颈。例如工业智联网必需的嵌入式智能元器件，现在无论从算法还是硬件上，都达不到要求，保证智能系统间高速通信的5G技术也没有完全成熟。更重要的是，当前的人工智能技术需要庞大的数据库，这些数据的搜集和标注也难以解决。此外，现行的很多智能算法本身不具备推理和决策能力，稳定性和可靠性也达不到工业化要求。因此，现在很多“智能化”应用只是添加了一些智能元素。欧洲科学院院士、澳门大学教授陈俊龙中报告说:很多产品为了蹭“智能”的热度，模糊了计算机自动化和人工智能技术的概念，这导致当前智能产品“泛化”。产业智能化需要不断推进人工智能在各个产业中的应用，不断解决应用中的工程和科学问题，不断进行应用、发现问题、解决问题、再应用的闭环循环，这一过程仍需十年以上。中国工程院院士、中国自动化学会的副理事长桂卫华报告中指出：目前的发展方向：一个是认识人的大脑的脑科学方面 另一个是针对性应用方面。从国内外研究表明，人工智能与制造过程的深度融合，是具有挑战性的。此前很多人工智能研究，并没有很好考虑怎么样与制造过程结合。传统知识型工作面临的挑战：第一个挑战是社会出现新要求。生产过程要更精细化 第二个挑战是新的信息环境。云平台、移动计算、物联网、大数据等新技术、新平台的出现使数据的种类和规模迅速增加，知识型工作者面对海量信息感到无所适从。第三个挑战在于如何利用好数据。严重依赖于个人的素质、经验、知识，在推广、积累和传承等都面临困难。师傅带徒弟是传统办法，但这种机制不利于人工智能的实现。桂卫华在最后强调，在促进人工智能健康发展时，一定要使得人工智能技术能够落地，能够解决问题。
中国人工智能学会、国家工信安全中心、华夏幸福产业研究院等四大权威机构、历时半年完成该本重磅报告，从全新的角度阐述了中国AI产业和学术的创新现状。《2018人工智能产业创新评估白皮书》由中国人工智能学会、国家工信安全中心、华夏幸福产业研究院、思保环球联合发布。白皮书聚焦人工智能的使能技术与应用场景两个层面，基于论文、专利、人才、行业壁垒等多个维度，创新性地构建了人工智能产业创新评估体系，客观评价了当前人工智能产业的创新发展水平，为政府、企业、投资机构布局人工智能提供了借鉴和参考。研究范围和评价体系随着人工智能迎来第三次发展浪潮，在全球主要国家的积极推动下，社会各界对人工智能的投入与期许空前高涨。构建科学客观的创新评估体系，准确评估当前人工智能产业的创新发展水平，对人工智能产业健康有序发展具有重要的现实意义。报告结合人工智能细分技术的发展和应用水平，聚焦语音交互、文本处理、计算机视觉和深度学习四项使能技术，以及交通、医疗、制造、安防、零售等八大重点应用场景，对人工智能产业创新水平进行了客观的评价。图1人工智能产业创新评估范围为客观分析四项核心使能技术和八个重点应用场景当前所处的发展阶段，报告基于现有学界产业创新评估的研究成果，结合人工智能产业的行业属性，采用定量和定性分析相结合，构建了科学客观的人工智能产业创新评估体系。体系下设使能技术就绪度指数和应用场景融合度指数两个一级评估指标，并在使能技术就绪度下设立了理论、应用、性能驱动力三个二级指标，在应用场景融合度下设立了资源、技术、数据、场景、环境驱动力五个二级指标。图2人工智能产业创新评估体系人工智能使能技术就绪度深度学习技术的发展，推动以语音交互、文本处理、计算机视觉为代表的人工智能快速发展，并在多个场景迅速落地。为客观评价以深度学习为代表的四项使能技术的发展水平，报告从理论研究、应用研究和技术性能三个维度进行了评估，分别计算出四项使能技术的就绪度指数。图3人工智能使能技术就绪度评估维度从使能技术就绪度指数来看，深度学习就绪度最高。作为人工智能的主流算法，深度学习就绪度最高(8.3)，经处于技术成熟期 计算机视觉(7.7)和语音交互(6.2)次之，处于技术应用的探索期，主要体现在以语音助手和医疗影像诊断为代表的产品已经逐渐进入实用阶段 文本处理则仍处于技术爬坡期，技术进展缓慢使其离真正实用仍存在较大距离。图4人工智能使能技术就绪度指数从使能技术实际发展情况来看，深度学习和计算机视觉是布局重点。在理论研究(论文产出)方面，四项使能技术从2013年开始逐渐成为研究热点，其中深度学习是学界关注重点，其次是计算机视觉。语音交互和文本处理的论文产出增速较为平稳，但文本处理论文产出量和引用频次均为最低。在应用研究(专利申请)方面，计算机视觉和深度学习专利申请占比较高，但平均专利强度较低，专利布局仍处于起步阶段 语音交互专利申请比例低但平均强度较高，表明语音交互关注度呈现逐渐下降趋势。图5人工智能使能技术实际发展情况从中美两国使能技术发展水平来看，美国四项使能技术的理论研究和应用研究均大幅领先于中国。在理论研究方面，中美文本处理领域的差距最小，深度学习领域差距最大 在应用研究方面，深度学习领域的差距最小，语音交互领域的差距最大。具体来看，美国四项使能技术的论文影响力和平均专利强度要远高于中国，中国论文和专利“多而不强”的局面依然存在。同时我们还发现，中国四项使能技术专利申请量均居首位，特别是相关研发机构近三年活跃度较高，超过54%的专利均在近三年申请。图6中美两国使能技术发展水平对比从使能技术人才分布来看，美国人工智能领域四项使能技术相关的高端人才遥遥领先于其他国家。统计发现，美国人工智能高端人才超过1.3万，中国不足0.5万，与美国相比差距悬殊。从细分技术领域来看，计算机视觉相关的高端人才占比最高，达38%，其中美国5432人，中国1892人。从中国人工智能使能技术研发人才分布来看，北京、广东、江苏、上海和浙江五省市人才优势明显，其中北京、广东人工智能研发人才超过万人。图7全球人工智能使能技术人才分布人工智能应用场景融合度随着以深度学习为代表的使能技术的发展，大量科技企业从特定的行业或场景出发，推动人工智能使能技术与行业加速融合，提供差异化的新产品、新服务和解决方案，形成了丰富的“AI+”应用场景，成为人工智能产业快速发展的重要驱动力。本报告从资源、技术、数据、场景和环境五个驱动力维度对八个“AI+”场景进行了评估，分别计算出了八大应用场景的融合度。图8人工智能应用场景融合度评估维从应用场景融合度指数来看，人工智能与各行业依然处在人工智能融合的早期。根据应用场景融合度指数显示，汽车(3.9)、医疗(3.8)和家居(3.7)是人工智能融合度相对较高的三个场景 零售(3.5)、机器人(3.3)和安防(3.2)次之 制造(3.0)和教育(2.8)融合度指数较低。图9人工智能应用领域融合度指数从应用场景的融合实际情况来看，汽车、医疗、家居是布局重点。在技术驱动力方面，人工智能在各个领域的专利申请自2014年开始爆发式增长，其中汽车和医疗领域增长明显，而教育和零售领域增长相对缓慢。在资源驱动力方面，人工智能的研发机构和研发人才主要集中在汽车、医疗、家居领域，从事零售、教育的人工智能研发机构和人才相对较少。结合近三年专利申请情况来看，专利布局重点更是主要集中在汽车、医疗、家居和安防领域，人工智能与机器人的融合则是新的应用热点。图10人工智能专利在各应用场景的分布从全球应用场景融合整体水平来看，美国应用融合优势明显。在八大应用领域中，美国人工智能研发人员数量占据一半左右，而中国各领域人工智能研发人员普遍偏少。在专利申请量方面，除医疗领域外，中国的专利申请规模均超过美国，特别是在机器人和制造两个领域专利优势明显。在专利申请强度方面，美国大幅度领先中国，中国专利质量仍有待提升。具体到应用场景来看，美国医疗领域人工智能专利规模和强度优势显著，中国机器人和制造领域人工智能专利申请实力具有一定的优势。图11中国人工智能应用领域研发实力对比从应用场景融合的主要瓶颈来看。高质量数据缺乏、行业壁垒高、应用场景不清晰是当前人工智能与行业深度融合的主要瓶颈。从数据积累程度来看，汽车、医疗和机器人三个领域具备一定的数据优势，而家居和制造两个领域数据积累明显不足。从数据开放程度来看，汽车、教育和机器人三个领域数据开放程度较高，而医疗和制造两个领域数据开放程度相对较低。从场景介入壁垒来看，医疗、制造的行业壁垒较高，人工智能企业较难进入。人工智能产业发展水平评价通过使能技术和应用场景融合情况评价，我们可以发现，人工智能整体发展仍处于初级阶段。从使能技术发展来看，深度学习已经成为当前主流的人工智能算法，是目前理论研究的重点方向 深度学习技术已处于成熟期，并越来越多地应用到各种实际场景中，也逐渐显现出一定的发展瓶颈 计算机视觉和语音交互尚处于技术应用初期，两项技术均开始在不同的场景中尝试应用落地 而文本处理仍处于技术爬坡期，技术进展缓慢。从应用融合来看，基于报告对应用场景发展阶段的划分，目前人工智能在汽车、医疗、家居、零售、机器人和安防行业处在融合的培育期，而在制造和教育行业仍处在融合的萌芽期。人工智能产业发展研判与展望01使能技术语音交互。语音交互技术存在对大规模数据依赖性强，远场识别准确率低、复杂场景识别效果欠佳等技术瓶颈，特别是语义理解技术尚未真正突破严重制约着语音交互技术的规模化商用。语音交互下一步将重点提升在远场识别尤其是复杂环境下的识别率，而智能家居无疑仍然是语音交互技术应用探索的最佳场景。文本处理。场景、学习和数据获取是文本处理技术面临的主要困难，增强学习、视觉语言融合、联合学习将是未来文本技术的主要突破方向。发展中的文本处理技术将率先渗透到数字化程度高、政策和社会性障碍低、个性化元素强的行业。计算机视觉。计算机视觉的瓶颈在于复杂程度高、鲁棒性低、数据匮乏和算力成本过高。计算机视觉的发展重点在于利用非监督学习和迁移学习方法降低数据依赖，提升算法试用领域，并实现与文字、语音技术的深度融合。深度学习。深度学习依赖于多层神经网络下的梯度下降和随之而来的大量参数不断优化，但是多层梯度下降后的结果是非线性的和非凹的，深度学习方法的有效性难以得到理论证明。未来深度学习的发展方向主要是对深度学习机制的理解和实际模型的借鉴性研究。02应用场景融合AI+汽车。以无人驾驶为主导的智能汽车是人工智融合度较高的应用场景，传统的汽车行业将被新的技术和商业模式所革新。但智能汽车的发展依然面临着车辆软硬件技术、人工智能算法、以及政策和商业化不成熟等多重挑战。AI+医疗。快速发展的智能医疗领域已经出现虚拟助手、辅助诊疗、智能影像、药物研发、精准医疗等多种新实践。底层医疗数据的数量质量参差不齐、复合人才体系缺乏、医疗行业应用场景磨合难度大、行业壁垒高等都制约着人工智能技术的深度应用。AI+家居。人工智能与家居的融合是当前业界探索的重点。人工智能在交互、决策和服务三个层面优化、提升家居产品性能。产品价格高、用户隐私保障难、语音识别率低、互联互通难等是智能家居发展面临的主要挑战。AI+零售。人工智能助力零售行业线上线下深度融合，并带来消费场景的进一步延伸，全面提升了用户消费体验。当前，基于应用场景的技术提升和可靠性存在挑战。另外，如何有效打通C端和B端是智能零售行业亟需解决的难题。AI+机器人。人工智能推动机器人从机械化迈向智能化。智能机器人在工业和服务领域逐渐成为人类重要助手，如协助机器人、物流机器人及公共服务机器人等。但受制于人机交互、环境感知和机器学习等技术水平限制，目前机器人智能化程度依然较低。AI+安防。人工智能在安防行业处于探索应用阶段。智能安防以算法、算力、数据作为发展的三大要素，在产品落地上主要体现在视频结构化、生物识别、物体特征识别三个方面。人工智能将推动安防行业逐渐向城市化、综合化和主动化方向发展。AI+制造。人工智能从研发创新、质量控制、故障诊断、运营管理等多个方面，推动制造业转型升级，是实现智能制造的核心驱动力。然而制造业与人工智能的融合仍处于培育期。缺乏高质量行业数据、企业计算能力不足、通讯标准无法协调是实现人工智能与制造业深度融合的主要障碍。AI+教育。人工智能技术应用于教育领域，可有效改善教、学、练、作业、测评、管理等多个环节，实现合理配置教育教学内容，科学实施因材施教。高质量的学习轨迹数据缺乏和技术本身尚未成熟，造成人工智能和教育领域的融合程度远落后于其他行业。
3月，法国总统马克龙公布法国人工智能发展战略，计划斥资15亿欧元，采取多项措施使法国成为人工智能强国.4月，英国议会发布《英国人工智能发展的计划、能力与方向》报告，认为英国有能力成为人工智能技术的领先者。同月底，欧盟委员会提交题为《欧盟人工智能》的报告，描述了欧盟在国际人工智能竞争中的地位，制定了欧盟人工智能行动计划，提出发展目标。5月，美国白宫召开人工智能科技峰会，宣布组建人工智能特别委员会。此外，美国高度重视人工智能在国防中的应用。6月，美国防部宣布成立联合人工智能中心(JAIC)，加速军用智能技术开发。9月，美国防部高级研究计划局(DARPA)宣称，未来5年将投资20亿美元开发新一代人工智能技术。2019年2月11日美国总统川普签署一份行政令，启动“美国人工智能倡议”，旨在从国家战略层面调动更多联邦资金和资源用于人工智能研发，以应对来自“战略竞争者和外国对手”的挑战，确保美国在该领域的领先地位。这是美国政府首次推出国家层面的人工智能促进计划。
人工智能（AI）、物联网越来越多地被应用于分析仪器设备，但之前更多的是利用在硬件，远程控制等方面，此次我们将AI技术应用于GCMS数据的后处理。“无参数”峰积分Peakintelligence结合了人工智能（AI）的全新算法技术，通过深度学习，利用大量数据开展学习训练，AI从经验丰富的用户那里学习了色谱峰积分处理技能，从而可以相同的技能水平处理数据。 无需再设定或调整积分参数自动进行峰积分，即使是低浓度样品也可以获得准确结果。轻松分析复杂的色谱图常规GCMS软件进行数据后处理时，有时待测组分的峰与基线、待测组分的峰与干扰峰很难区分，需要分析人员进行手动积分，耗费大量的时间。对于这些复杂的色谱图分析，Peakintelligence可以轻松应对。轻松定量分析在传统的定量分析过程中，首先要对峰识别进行目视检查和校正，然后对峰积分结果进行目视检查和校正。对于Peakintelligence只需要确认峰识别结果即可，因此定量分析时间缩短至传统方法的1/4。（以包含475个化合物的测试样品为例）质谱分析的速度越来越快，被测组分的数量也越来越多，数据后处理已经成为制约质谱分析检测效率的最大阻力。AI技术的融入将会使质谱数据分析进入全新的时代。
信禾人工智能针焰试验机的技术参数信禾人工智能针焰试验机设备分为主机和通风橱两部分，试验室空间有限的情况下，可以多台阻燃设备共享一个通风橱，更有效的利用资源，也便于清洁。人工智能新功能1、增加人工智能火焰视觉判别及自动计时系统（同时保留人工判别手动计时功能），敏锐捕捉起火的瞬间并即刻开始计时，减少人工观察危险污染环境对人的危害.实现火焰起燃试验判别、火焰持燃时间、火焰漫燃判别等的智能判别，给予全自动的数据分析和结果提供。2、采用红外激光探测技术替代人视觉对试品与火焰距离的自动进给， 使试验过程无需人为操作。3、温度校验系统，包括定期或设定条件下的自动校验。4、通风橱增加了可燃气体报警器，实时监测环境浓度。5、选配：远程监控与故障诊断功能：在得到用户*的情况下，可以通过无线网络远程技术进行读取设备各运行状态，以很快的速度准确判断设备故障，提供很快速的维修服务。技术参数：1、供电电源：AC220V±10% 50Hz。2、试验火焰的气源：建议选用按标准要求为纯度≥99.9%丁烷（用户自备）。3、燃烧器针管采用内径为￠0.5±0.1mm、外径不超过￠0.9mm、长35mm以上的针头，无空气通入。4、试验角度：可垂直0°(调节和测量火焰高度时)和倾斜45°(试验时)。5、火焰高度方便可调12mm±1mm。6、配火焰高度量规。7、配标准样品夹具，可上下自由调节。8、试验时：通过电机控制试品上下移动，确保测试过程中试品距离火焰位置恒定。9、温度显示范围：0～999.9℃，分辨率：0.1℃。10、火焰施加时间：0～99min99s可任意设定，可记录燃烧持续时间(Tb)。11、采用7英寸彩色触摸屏+PLC显示及控制，整体使用更稳定，操作更人性化。12、试验过程自动控制。13、自动电子打火。14、带燃气流量和燃气压力调节，带过温度过流保护。15、设备分为主机和通风橱两部分，通风橱箱体进行高档防静电喷涂处理，通风橱容积：≥0.5立方米，内壁为哑光黑色，照度≤20lux，带抽风机及照明。16、配红外无线遥控器：试验时关闭通风橱，可通过无线、选配火焰温度校验装置：￠0.5mm的K型进口铠装热电偶和铜块，火焰温度测量从100℃±2℃升到700℃±3℃的时间在23.5s±1.0s之内（要求丁烷气必须为纯度99.99%）。18、备件：10mm厚松木板一块、绢纸一份，接灰盘，火焰高度量规。19、易损件:绢纸，松木板。*“T”表示火焰温度测量装置。
德国徕卡人工智能图像分析软件 Aivia分析的主观性和低重复性是生物图像分析中需要克服的关键障碍。 标准 分割方法会导致不符合标准的结果，因此需要进行大量的人工干预，而这很容易出错。 Aivia改变了这一切。 Aivia 采用人工智能优先的先进软件架构，是一种具有独创性且功能完整的2D至5D图像可视化、分析与解释平台，能够在短短几分钟内可靠地处理和重建高度复杂的图像。让所有人都能进行人工智能增强型图像分析—— 无需具备计算机科学专业知识充分利用机器学习技术，生成 可靠 且可重复的分割结果进行有效而快速的2D至5D可视化和分析，深入挖掘数据的价值—— 所有这一切均在同一个平台中实现任何人都能使用的先进数据分析技术无论您在成像平台工作，还是细胞生物学或神经科学的研究人员，为了让机构和发表研究成果取得成功, 采用更多新技术来获得高质量的结果至关重要。市场上现有的图像分析解决方案可能既不可靠，又忽略了用户的专业领域知识， 因此存在众多挑战，例如：重复性的分割工作对于非图像处理专家而言难以掌握、容易出错、非常耗时，这类繁琐事情耽误工作安排。实验室人员需要学习多种应用领域的图像处理方法，随着项目规模和研究工作的多样化，这类培训可能会变得很困难。随着图像数据集越来越大，对硬件的要求也越来越高，并且很快会变得难以满足；此外，对于远程工作者、混合工作团队和身在远方的合作伙伴来说，必须在现场才能打开数据成为了一大障碍。使用人工智能支持的解决方案通常需要具备专业知识，这就需要对不熟悉人工智能的员工进行培训。人工智能，触手可及Aivia让所有生物学家都能使用先进的数据分析技术—— 无需具备计算机科学专业知识。Aivia平台在设计时考虑了最终用户的需求。 这意味着使用Aivia可以快速可靠地产生高质量的结果。 Aivia平台包含 所有最先进的应用程序，为您提供一体化的用户体验在平台上快速培训实验室用户，确保他们无需任何专业知识就能进行分析。更快完成您的成像工作，加速发表研究成果提供易于使用的新一代机器学习分割与分类工具进行无参数的图像分割使用本地计算机或AiviaCloud平台轻松地训练、更新和应用深度学习模型图像分割，极致简化Aivia的人工智能分析能力利用生物学家的专业知识，生成 可靠 且可重复的分割结果。这意味着使用Aivia可以快速、可靠地产生高质量的结果，帮助您加速发表研究成果，从数据中发现隐藏的细节。克服容易出错且枯燥的分割工作所造成的延误——将您的团队从耗时的实验室工作中解放出来，使他们能够专注于创新和探索。直接共享图像分析流程受益于由专家设计并测试了逾25万次的优化图像处理流程提供二维和三维的细胞检测与跟踪，以及一套用于三维神经元重建的预测工具同一平台，完全自由使用Aivia进行有效而快速的2D至5D可视化和分析，深入挖掘数据的所有价值——这一切均可在同一个平台中实现。Aivia平台包含所有最先进的应用程序，为您提供统一的用户体验，因此您的团队不再需要学习操作多个成像与分析系统，也不需要将其整合到工作流程中。 Aivia可以同时利用本地计算机和云计算资源。 您既可以在本地计算机上安装和使用Aivia，也可以通过网络浏览器使用AiviaWeb。 Aivia可与所有显微镜成像系统无缝衔接、协同工作。您的团队还可以随时随地打开由成像系统创建的所有文件——只需连接互联网即可。有效而快速的2D至5D可视化和分析——随时随地都可使用包含22个应用程序和20个预训练深度学习模型（图像分割、修复和虚拟染色）。提供可靠且易于使用的云端连接，支持灵活的IT架构支持逾45种显微系统文件格式
广州刑科所和兰波科技在自动硅藻检验系统——DiatomScope 的基础上，结合当前热门的 AI（人工智能）技术，完美地解决了依赖检验人员检验硅藻的难题。
近日，易科泰生态技术公司工程师赴武汉大学水利水电学院成功交付SPECIM IQ智能高光谱成像仪，该设备将用于无损分析禾苗生长状况，以预判下一步的施肥量，为研究人员研究农田、水利数字化及智慧农业提供全新一代科研利器。该设备的引进，将传统农业与现代农业有机结合，对学院“数字水利与增强现实实验平台”建设具有重要意义。
通过应用物联感知、人工智能、时空分析等技术，构建包含卫星、无人机、热成像视频和人工巡护等多手段融合的全天候、高频次、大范围立体化智能监测网络；构建包含基础空间数据库、林业专题数据库和防护数据库的森林防火大数据池；构建具备火灾监测预警、火情研判、扑火指挥、态势分析、灾损评估、火灾督查等功能的林业草原智能可视化平台。有效增强森林火灾综合防控能力，提高森林管护成效。
中国人工智能系列白皮书--人工智能原理（中国人工智能学会，2023版）.pdf
中国人工智能系列白皮书--智能协同控制与人工智能（中国人工智能学会，2023版）.pdf
高精度压强控制系统一、简介依阳公司出品的高精度压强控制系统是一种高度智能化的真空测量仪器和控制设备，采用了人工智能PID控制技术，可与国内外各种型号的压强传感器（真空计）和调节阀连接，实现高精度的压强（真空度）定点和线性控制，为可控气氛环境的实现提供了有效可靠技术手段。依阳公司出品的高精度压强控制系统采用的智能化控制技术，与现有压强PID控制相比具有控制迅速、响应快、超调小、精度高等特点。 二、技术指标（1）模拟量输入：0～10 直流（标定压力和流量）（2）模拟量输出：0～10 直流（压力和阀位置）（3）压强传感器的扫描速率： 毫秒（4）输入/输出速率： 毫秒（对于数字气体控制阀VDE016）（5）控制精度：传感器量程的 ；计算机接口形式：RS232C和RS485。三、特点（1）采用了人工智能PID控制技术，PID参数的选择完全实现了智能化和自动化，大幅度简化了目前众多国外著名品牌压强控制器PID参数人工优化过程，明显提高了控制精度和稳定性，充分发挥了压强传感器和控制阀的强大功能。（2）压强控制系统可以根据工艺需要配备多种结构形式，可以采用人机界面触摸屏形式，也可以采用面板显示表，甚至可以采用模块形式。而且这些结构形式都可以与各种上位机和计算机进行连接构成完整的工艺系统。（3）压强控制器有两种控制模式，一种是可变气流量（上游控制）压强控制模式，另一种是可变通导（下游控制）流量调节模式。 上游控制压强模式 下游控制压强模式（4）支持上限、下限、偏差上限及偏差下限等多种报警功能，并可自由定义多个报警输出端口，支持多个报警信号从同一位置输出。具备上电免除报警等功能，避免上电报警误动作。（5） 可以在大型的控制系统中，将多个依阳压强控制器设定为不同的从地址，然后一起接入控制系统，由一台上位机（计算机、PLC等）进行集中控制，组成集中控制系统网络。目前，同一控制系统网络最多可接255台依阳压强控制模块。
EDX自动化系统通过对X射线荧光光谱分析仪的自动化控制，提供了一个全面的自动化检测平台，利用人工智能技术实现对样品的24小时不间断检测及分析。技术参数：1.样品批量制样；2.每盘物料盘可以摆放90个样品用于随时检测。
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人工智能的计量校准梁志国,姜延欢 计量论坛 今天 摘要:针对人工智能的计量校准，阐述了其紧迫性、必要性以及可行性。提出了2种不同的人工智能计量解决方案。其一为基础方式，从智能的7个维度出发，分别进行语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音 乐智能、人际关系智能、内省智能的计量校准研究，然后，针对同时含有两种以上智能的多元智能系统，进行面向具体任务目标的综合加权，给出面对具体任务目标的智能水平定量评价结果。其二为工程方式，从每一个具体而明确的人工智能系统入手，依据愿景目标确立评价指标体系，开展计量校准研究，最终以定量量化方式，评价系统的分项与综合智能水平。其主导思想是以定量量化方式，评价任意智能系统的智能水平。1概述 人工智能(AI，artificialintelligence)的思想，自从1956年在达特茅斯(Dartmouth)被麦卡赛(JohnMcCarthy)、明斯基(MarvinMinsky)、罗切斯特(Rochester)和香农(Shannon)等提出，经过60余年的发展变化，时至今日，已经形成为一个热点和前沿方向的代名词。 由此导致全世界的技术发展都在向智能化方向飞速挺进，智能机器人、智能翻译机、智能身份识别、智能诊断、智能网络、智能社区、智能制造、智能材料、智能武器、智能弹药、智能战士、智能飞机、智能机器、智能手表、智能交通、智能家电等等，几乎人类生活的所有方面，都无处不在体现智能化发展和智能化趋势。而且，在可以预见的将来，这种趋势将继续持续发展下去，并且更加深入持久地渗透和影响到人们的生产、生活的各个方面。 远在20世纪70年代，人工智能就与空间技术、能源技术並称为20世纪的3大尖端技术，进入新世纪后，人工智能又与纳米科学、基因工程並称为21世纪的3大尖端技术。各大工业化国家，为了抢占未来的科技制高点，在新一轮科技竞争中占得先机，纷纷投入重兵，开启自身的有关方向的各类计划与研究。 2018年4月16日，英国议会下属的人工智能特别委员会发布《英国人工智能发展的计划、能力与志向》(AIintheUK:Ready，willingandable?)报告，从其概念、设计、研发和其对工作、生活、医疗等领域的影响以及应对人工智能威胁、塑造人工智能未来等层面进行了系统阐述。 欧盟委员会发布了由人工智能高级专家组(AIHLEG)编制的《人工智能道德准则》(AIEthicsGuidelines)草案，指出AI的发展方向应该是「可信赖AI」，即确保这一技术的目的合乎道德，技术足够稳健可靠，从而发挥其最大的优势并将风险降到最低。旨在为AI系统的具体实施和操作提供指导。 2019年2月11日，美国总统Trump签署了《美国人工智能倡议》(AmericanAIinitiative)行政令，将美国人工智能技术发展上升到了国家级战略的高度。这份倡议有5大核心要点:一是重新定向资金，要求联邦资助机构优先考虑人工智能投资;二是提供资源，为人工智能研究人员提供联邦数据、计算机模型和计算资源;三是建立标准，要求美国国家标准与技术研究院制定标准，以促进“可靠、强大、安全、可移植和可交互操作的人工智能系统”的发展;四是建立人才队伍，要求各机构优先考虑学徒、技能计划和奖学金，为美国培育能够研发和利用新型人工智能技术的研发人才;五是加强国际化参与，呼吁制定国际合作战略，确保人工智能的开发符合美国的“价值观和利益”。 为抓住人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。 2018年1月18日，我国国家标准化管理委员会在北京宣布成立国家人工智能标准化总体组和专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。 2019年3月4日，第十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。2019年6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行动指南。 在智能制造领域，德国首先提出了人工智能特色鲜明的工业4.0;相应地，美国提出了再工业化;中国也提出了中国制造2025，站在历史的新高度，从全局战略出发，明确我国实施制造强国战略的第一个十年的行动计划，将高档数控机床和机器人作为重点推动领域之一。日本韩国也都将机器人和人工智能列为国家重大战略。 人工智能的意义、价值、重要性，由此可见一斑。这也表明，人工智能已经上升为国家战略。相应地，人工智能的计量校准面临重大行业需求。 与科技界、工业界等轰轰烈烈的人工智能运动相比，在计量测试行业一直没有明显的应对措施，人们所从事和所规划的，仍然是几何量、热学、力学、电磁学、无线电电子学、时间频率、光学、声学、化学、电离辐射等10大传统方向的物理量值计量校准，另外附加了有关生物量值、医学量值等新兴领域的量值计量，正在进行工作的展开和专业的深化。所有这些，目前都与人工智能相去甚远。现阶段提及人工智能的计量，人们甚至都不知道该计量校准什么，以及用什么样的量值和定义来衡量人工智能，更谈不上如何实现这些量值的计量校准了。 然而，人工智能若被作为一门科学加以研究和发展，就需要探索其中的定义、范畴、领域、规律、规划，并对其进行符合性量化、差异性评估。没有计量手段介入，将无法细化和深化，很难进步和发展。若其被作为一种技术加以应用，其质量比较、完善程度、水平高低、效率高低、能力大小等，依然需要计量手段的衡量，以定量方式进行量化评估。如此才能给其应用提供指导、借鉴、参考和依据。 由此可见，不论是否艰难，以及距离当今的工作有多遥远，人工智能的计量校准一直是一个典型的客观需求。在未来的计量科学发展中，应该是主流方向之一。目前，还远未达到这一地步，仅停留在功能展示、竞技博弈、人机博弈等粗浅层面。 例如:1997年5月，IBM公司研制的深蓝(DEEPBLUE)计算机人工智能系统战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。2016年以来，AlphaGo成为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。 2019年10月25至27日，中国智能机器人格斗大赛在杭州梦想小镇举办，场面的热烈与火爆，恰恰说明了计量校准的缺失。 本文后续内容，将主要讨论人工智能的校准问题，试图将计量校准理念引入人工智能的计量评价中，从而寻求技术解决方式。2智能的有关阐述 智能，是智力和能力的总称。其中，“智”是指进行认识活动的某些心理特点;“能”则是指进行实践活动的某些心理特点。可以认为，智是指认知世界的能力，而能是指改造世界的能力。智能是一种多维度的范畴概念，哈佛大学的霍华德加德纳(HowardGardner)的多元智能理论将其分为7个范畴:语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、内省智能。 其中，语言智能指能有效利用音(语言)、像(文字、手势、动作、图形)等表达自己的思想，并确切理解他人思想表述的能力，以及灵活掌握语音、语义、语法、语气，具备语言思维、语言表达、语言欣赏，并灵活运用语言的能力。 数理逻辑智能指可有效计算、测量、推理、归
人工智能的计量校准梁志国;姜延欢北京长城计量测试技术研究所计量与校准技术重点实验室摘要：针对人工智能的计量校准,阐述了其紧迫性、必要性以及可行性。提出了2种不同的人工智能计量解决方案。其一为基础方式,从智能的7个维度出发,分别进行语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、内省智能的计量校准研究,然后,针对同时含有两种以上智能的多元智能系统,进行面向具体任务目标的综合加权,给出面对具体任务目标的智能水平定量评价结果。其二为工程方式,从每一个具体而明确的人工智能系统入手,依据愿景目标确立评价指标体系,开展计量校准研究,最终以定量量化方式,评价系统的分项与综合智能水平。其主导思想是以定量量化方式,评价任意智能系统的智能水平。
在人工智能加速发展的今天，人工智能给人们带来了全新的变革，在这样的情况下，给仪器制造带来什么好于坏呢？就拿智能温压双控微波消解仪来说，人工智能带来的利与弊。人工智能带来的好处：1人工智能变得越来越广泛，使得人类解放了很多；2、人工智能可以帮助人类繁荣；3、人工智能可以给人带来方便；那么人工智能带来的弊端呢？1、人工智能为了你的工作而来，让你从此失业变成终生假期；2、机器没智商，不能完成所有人类可以完成的事；3、人工智能使得人类远远落后，在智慧上大大超越人类；4、人工智能安全性，因为今天的计算机漏洞百出，使得人工智能安全让人怀疑。这些的这些都说明了虽然人工智能给人类带来很多的便利，但是还是有着很多问题，在未来的人工智能更加成熟的情况下，这些的问题一定会很好的解决的。
Pickering人工汗液产品介绍智能手表，高性能纺织，生物传感器，平视显示器和健身显示器都有一个共同点，那就是需要为了确保产品质量而进行的产品测试。个人电子产品和可穿戴设备需对材料实施汗液测试，如：触摸屏，手表带，键盘，眼镜，以及其他材料或表面等。通过使用Pickering的人工汗液，我们的客户能够节省时间并确保随时随地的得到可重复的实验结果。通常情况下，一种模拟汗液在进行测试的时候，是根据某行业特定配方来配制的。但美国材料与试验协会（ASTM）认为测试过程应在同一种模拟汗液的作用下进行。Pickering公司参考多种此类测试的配方要求，发展了一种不受试验限制，得到可重复性的结果的通用型人工汗液。人工汗液成分表代谢物尿酸尿素乳酸氨水矿物质钠铁磷酸盐钙铜硫酸盐镁钾锌氯化物
产品简介智能手表，高性能纺织，生物传感器，平视显示器和健身显示器都有一个共同点，那就是需要为了确保产品质量而进行的产品测试。个人电子产品和可穿戴设备需对材料实施汗液测试，如：触摸屏，手表带，键盘，眼镜，以及其他材料或表面等。通过使用Pickering的人工汗液，我们的客户能够节省时间并确保随时随地的得到可重复的实验结果。通常情况下，一种模拟汗液在进行测试的时候，是根据某行业特定配方来配制的。但美国材料与试验协会（ASTM）认为测试过程应在同一种模拟汗液的作用下进行。Pickering公司参考多种此类测试的配方要求，发展了一种不受试验限制，得到可重复性的结果的通用型人工汗液。Pickering通用型人工汗液是最接近真实的人体汗腺所分泌的汗液的模拟品，有两个版本：稳定版和不稳定版：稳定的版本有防腐剂以防止微生物的生长，然后可以在室温下贮存；不稳定的版本没有任何防腐剂，在使用前必须保持冷藏。如果您需要测试声称能防止微生物的生长或汗水气味的产品，您可能需要不稳定版。人工汗液产品成分通用型人工汗液是一种即用溶液，是最接近真实人类外分泌腺的汗液的产品，它由19个氨基酸，7个矿物质和4个代谢物组成，pH为4.5，成分浓度非常接近人体分泌汗液的实验值。还可以根据客户的要求定制pH值3.0-9.0。人工汗液成分表代谢物尿酸尿素乳酸氨水矿物质钠铁磷酸盐钙铜硫酸盐镁钾锌氯化物
皮克林人工汗液Pickering人工汗液1700-0541皮克林人工汗液产品简介智能手表，高性能纺织，生物传感器，平视显示器和健身显示器都有一个共同点，那就是需要为了确保产品质量而进行的产品测试。个人电子产品和可穿戴设备需对材料实施汗液测试，如：触摸屏，手表带，键盘，眼镜，以及其他材料或表面等。通过使用Pickering的人工汗液，我们的客户能够节省时间并确保随时随地的得到可重复的实验结果。通常情况下，一种模拟汗液在进行测试的时候，是根据某行业特定配方来配制的。但美国材料与试验协会（ASTM）认为测试过程应在同一种模拟汗液的作用下进行。Pickering公司参考多种此类测试的配方要求，发展了一种不受试验限制，得到可重复性的结果的通用型人工汗液。Pickering通用型人工汗液是最接近真实的人体汗腺所分泌的汗液的模拟品，有两个版本：稳定版和不稳定版：稳定的版本有防腐剂以防止微生物的生长，然后可以在室温下贮存；不稳定的版本没有任何防腐剂，在使用前必须保持冷藏。如果您需要测试声称能防止微生物的生长或汗水气味的产品，您可能需要不稳定版。人工汗液产品成分通用型人工汗液是一种即用溶液，是最接近真实人类外分泌腺的汗液的产品，它由19个氨基酸，7个矿物质和4个代谢物组成，pH为4.5，成分浓度非常接近人体分泌汗液的实验值。还可以根据客户的要求定制pH值3.0-9.0。人工汗液成分表代谢物尿酸尿素乳酸氨水矿物质钠铁磷酸盐钙铜