第五届中国电子信息博览会（CITE 2017）将于2017年4月9日至11日在深圳会展中心举办，瞄准信息技术发展的最新趋势。
第五届中国电子信息博览会（CITE 2017）将于2017年4月9日至11日在深圳会展中心举办，瞄准信息技术发展的最新趋势。展会将重点展示：智慧生活、信息安全、智能终端、智能汽车、软件和互联网、集成电路、光电显示、智能制造、机器人、互联网金融、健康电子及创客、锂电新能源、电子仪器与设备、电子元器件等电子信息最新技术成果。第五届中国电子信息博览会以“创新 智能 融合”为主题，展出面积超过10万平米，吸引了超过1600家行业领军企业参展，共有超过10万名专业观众到场参观。同期举办40余个主题、近100场研讨活动，吸引了近1000名新闻媒体的记者到场采访报道。
我国制造业正面临全球新技术革命和产业变革的挑战：新一代信息通信技术快速发展并与制造业的深度融合，正引发制造业发展理念、制造模式、制造手段、技术体系、和价值链重大变革；中国制造业大而不强，正面临从价值链的低端向中高端，从制造大国向制造强国、从中国制造向中国创造转变的关键历史时期；国际制造业发展态势和竞争格局面临重大调整；工信部发布的《智能制造发展规划（2016-2020年）》，标志着智能制造正式上升至国家战略层面，对制造业发展提出了更高要求，对推动我国制造业供给侧结构性改革、打造制造业竞争新优势、加快制造业转型升级具有重要意义。2017年4月9日至11日，FANUC公司、新松机器人公司、富士康等制造业领军企业牵手CITE2017展示前沿智能制造技术。
工业机器人+AlphaGo=？
捻着棋子思忖良久，人类决定投子认输。随着韩国职业围棋选手李世石输给了谷歌旗下人工智能公司DeepMind开发的“阿尔法围棋”（AlphaGo），被誉为人类智慧最后堡垒的围棋也终于被人工智能所攻克。
根据谷歌工程师介绍，之所以AlphaGo能获得如此大的突破，主要得益于其研发团队采用了人工智能中最先进的深度学习技术（Deep Learning），通过深入学习AlphaGo不仅能从千万盘由人类围棋对弈的历史棋谱组成的大数据中自我学习，并且能通过每天数万盘的自我对弈中积累经验，这样惊人的学习能力是人类不可企及的。
去年9月，全球领先的工业机器人制造商FANUC出资9亿日元入股人工智能技术开发公司Preferred Networks（PFN），并借助PFN在深入学习方面的专业技术开发自我学习和自我修复的工业机器人。机器人凭借基于深度学习技术的强化学习（Reinforcement Learning）和试错法进行自我学习，在完成1000份数据的学习后，机器人分拣工件的成功率为60％，而在完成5000份数据的学习后，成功率则提高到了90％，这一成功率与熟练工人调试后的成功率相当。
这是不是与AlphaGo通过自我对弈来提升棋力有异曲同工之妙？在深度学习出现之前，过去采取的方法就是人类耗费巨大的精力编写程序，输入机器然后执行预定的功能，而有了深度学习以后，人类只需要编写让机器人深度学习的程序，机器就能够实现在庞大的数据积累过程中通过学习来实现智能化操作，并且其水平可以在数据增加的过程中不断得到提升。
根据计划，FANUC机器人还将利用深度学习来发现人类编程中考虑不到的细微动作，从而实现更高的产品制造优化目标。除此之外，深度学习还将应用于FANUC机器人及机床产品的预防性维护以及多机器人协作领域，来帮助用户减少生产线停线时间和提升生产效率。
数字化工厂：新松引领智能制造
数字化工厂技术代表了全球最先进的制造模式，它将机器人、智能设备和信息技术三者在制造业完美融合。这种模式已在汽车制造、航空航天、造船以及电子等行业得到应用，特别是在复杂产品制造企业取得了良好的效益。目前，已经与新松合作及有意向与新松进行数字化工厂业务洽谈的企业，已达十几家。业务快速增长的背后，是新松公司数字化工厂技术已占据了中国智能制造的制高点。
数字化工厂技术代表了全球最先进的制造模式，它将机器人、智能设备和信息技术三者在制造业完美融合。这种模式已在汽车制造、航空航天、造船以及电子等行业得到应用，特别是在复杂产品制造企业取得了良好的效益。据国外统计资料报告，采用机器人数字化工厂可获得效益如下：减少产品上市时间30%、减少设计修改65%、减少生产工艺规划时间40%、降低生产费用13%。
智能制造：富士康部分工厂已实现关灯生产
作为中国制造业的典型代表，富士康如何从传统制造业借助数字经济转向智能制造.如何积累制造过程中所产生的数据并将其反向指导于生产.如何重新链接整合供应商、零组件、成品制造、终端用户、采购、售后之间的关系。
在郭台铭看来，数字经济跟传统制造最大的不同在于，数字经济让我们学会了怎样从传统的制造变成智能制造，即利用制造过程中所产生的数字来叠加互联网的运用。
以富士康的关灯生产为例。整个工厂生产流程运用影像辨识、信号处理等物联网技术进行全智能记录，每一个单一机台在进行数据积累，而每个机台跟机台之间通过影像识别和影像传送再次产生大量数据，整个生产过程是一个海量数据诞生的过程。
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