MPAR-A2100C-V4D
MPAR-A2100C-V4D假设人人都爱机器人，在通往产品的道路上也还是有着许多障碍。比如，从桌上的茶壶里倒杯茶而不打翻杯子或洒出茶水，这对人类小孩来说都不算挑战——孩子们不假思索就可以完成任务。但对*“聪明”的机器人而言，却要经过艰难复杂的运算。首先他要看到桌子，认出茶壶和茶杯，用适当的力度拿起茶壶（手指太粗可能还不成），举起茶壶
以刚刚好的角度对准茶杯，实施倒茶的动作，还得判断怎样才能让杯中的茶水将满不溢。就算碰巧*了一次，下一轮换全然不同的桌子、茶壶、茶杯，还是可能会失败。
长期以来，从事AI研究的科学家，也包括那些执迷于创造出类人机器的学者，是梦想着将人类思考、计划、执行的能力移植给机器，但是否人怎样行动，机器就应怎样行动？是否人达成目标的路径是由A到B，机器就应遵循完全一样的路径？这种研究诚然有着非同寻常的科学价值，却也会因“赋予钢铁工具以人的特征才算*”的偏执而举步维艰。
另一条思路是跳出窠臼，站在机器的角度去模拟和延展人的思维，而不是用人的视角和惯去限制机器。无人驾驶汽车并非只有“两只眼睛”，而是装备了多个雷达传感器、全景摄像头和激光测距仪。i-Robot清洁机器人也是，她的身材圆润扁平，一点儿也不像人，但吸尘的时候一定比两米高的机器保洁员好用。
*初，AI研究遭遇的瓶颈是，人的逻辑思考模式几乎无法复制给机器，无论是将低阶的声音、影像、气味等信号升华到认知，还是把有共性的现象抽炼成规律，都不是机器所能掌握的技能——机器学与大数据将AI研究带入春天，*近还出现了深度学、深度神经网络等新概念。更大规模的数据量和更少的假设、限制可以让机器用自己擅长的方式（数据存储、挖掘、分析）“思考”和成长，进而在实用化路途上走得更快更远。
人机关系：主宰与助手
截至目前，智能机器（包括形形*的“机器人”）的优点和缺点同样鲜明。它们能够更迅速更高效地完成很多人类难以承担的工作：在实验室、计算中心等需要运算的环境，在工厂流水线、组装车间等辛苦又单调的环境，在核污染现场、深海、太空等人类不宜接触的环境，到处都有智能机器的身影。
处理数据是机器的强项。多年以前分析较大规模的数据需要动员许多具备*知识的人共同参与，还往往耗时良久，而现在，遍及全球的互联网与传感网时刻都在生成海量的、多维的数据，依靠人脑无法有效处理，而用计算机来分析，也就是一眨眼的事。借助机器的力量，人们可以更快地由现象抽取规律，由规律导出结论。而今，AI与大数据的结合，已表现在每个领域、每个应用中。未来的两三年，初步拥有了看、听、连接能力的多元化的设备会反过来推动AI研究的跃进，因为更多的数据会让机器不断发现更准确的规律和更贴近事实的因果。
但在可见的未来，让机器拥有接近于人的选择、判断、创造与决策能力仍不容易。就像聪明的Cortana，在安静的办公室里可以听懂你说什么，并遵照你的指令帮你拨电话、发信息、查影讯、订餐厅，但如果是在嘈杂的公众场合，比如音乐节现场或鸡尾酒会上，Cortana一定会变得不那么聪明，因为太多的声音信号让她无法分辨有用的信息。但换做是人呢？即便现场宾客再多，声音再嘈杂，没法听清楚谈话对象的每一句话，但多数情况下，你仍然能猜对、补足并理解对方发送的信息，因为你的大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处领域和语言惯的了解，你可以用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。的AI可没有这种能力。
同样道理，机器翻译工具可以给出词语的释义，甚至帮我们逐字逐句翻译每句话，但如果是现场即听即译的情况下，逐字逐句翻译既没有必要，也不太可能，因为倾听、辨识、翻译、选择词句都需要思考，但倘若翻译者很了解发言者，也知道之前他曾经讲过类似的话题，就会比较省力，很多时候，发言者讲了很长一段话，翻译者只用一两句成语就能概括与传达准确的意旨；反之，发言者只是说了一个与学术相关的句子，翻译者可能既要表达原意，还要添加注释，来让周边的非*听众能够明白——这是专属于人的Generate and Test（半猜测半验证）能力，AI并不具备。
结合各种感官捕获的信号与过往的知识积淀去处理信息、判断并做出决策，这是人的专长。机器的优势是数据处理、模式识别，而不是判断、创造与综合。所以我相信，无论AI科技发展得多么迅速，人与机器之间，依然会是主宰与助手的关系。
结一下，我们需要什么样的机器人？
真正有用的机器人不一定是人的形象，人形机器有趣但不实用。试想一下，当你站在一台高大强壮的人形机器旁，会不会油然而生恐惧感呢？客观地说，粗壮又庞大的机器人只适合工厂和工地，我们可以幻想一种普遍适用且长得与人相像的全能机器，但这种设备的拥有成本一定很高，此外还有空间和能耗等现实问题。现实中，已开始帮助我们做各种工作的机器大多是小巧和悦目的，未来我们的办公室、我们的家都会变得越来越智能，但“智能”会无形地隐藏在吊灯里、电视中、墙壁上，更像是人类生活在智能机器中，而不大可能只是以人的形象提供服务的机器人。
研发有类人情感的机器，对科学家而言或许是值得投入心血的课题，但其实用意义远不及科学意义——而今生活中已经有很多智能机器，虽然它们没有情感，但这能说是坏事吗？假设你的机器人既能干又爱你，但爱的反面不正是沮丧、愤怒等负面情绪？这样的机器人，可能会在情绪不好时拒绝你的指令，还可能希望自己也有权像人一样工作五天休息两天，这恐怕不是我们想要看到的。
另外，很多人受到科幻电影的影响，因为机器变得越来越智能而恐慌，对此我倒不太担心——刀、锯，甚至汽车、飞机都可以拿来做坏事，但正常状态下，这些工具对人类来说大多有着至关重要的正面价值。真正决定其用途的，是背后的使用者。况且，人类自古以来就在持续制造和自己一样有情感甚至更聪明的生命，即我们的下一代，也一直懂得如何与之相处。只要科技对人的帮助远大于伤害，那我们就该正面、乐观地看待它，并继续向前走。自动化*缺点就是学的太难了，结果毕业又不太赚钱。其实自动化*很高端，《信号与系统》、《数字信号处理》、《自动控制原理》、《现代控制理论》这几个课程可是要送卫星上天必须要懂的，只不过是大多数人没那么高端，另外送卫星上天工作的待遇好像没有BAT的工资高。个人是强烈建议自动化作为一个电子、电气、计算机等*的一个二级学科。从转软件开发的角度来说，自动化和通信、电子信息这三个*转到计算机*应该说是**容易的。基本上计算机**主要的核心课程在自动化*都有开，只不过是简单版本。主要有：（左侧为计算机*课程，右侧为自动化、电子、通信*课程）数据结构=> 计算机软件技术基础数据库（难）=> 数据库（简单）计算机网络 => 数据通信与计算机网络/工业控制网络 （难度相当）组成原理 => 微机原理汇编 => 微机原理（难度相当）嵌入式系统 => 嵌入式系统 （难度相当）图像处理 => 图像处理 （难度相当）操作系统（难）=> 计算机软件技术基础（简单）面向对象程序设计（难） => 面向对象程序设计（简单）虽然开了简单版本，但是实际情况是如果你想把东西学懂学透的话，需要付出跟计算机*相同的的努力，同时还需要学电子电气、控制的相关课程，这些电子电气、控制相关课程非常非常消耗时间。另外老师教学水平也不够好，很多计算机*的课程由于自动化/电子电气学的老师都是本*出身，而非计算机*出身，他们本身对上述课程掌握都不好，交出来质量自然差。而且由于虽然是简化版本的教材，但是很多简化版本的教材无法讲清楚东西，所以为了学透，就必须看计算机*的教材。然而计算机*课程并不轻松，甚至已经比较疲惫了（虽然在工科里计算机和软件*算轻松的，我是说跟电子、电气、通信、自动化、航空航天等*相比）。计算机*还有考公务员的退路，自动化是没有的，基本只能考不限*的。补充一下。各位大佬说的其实都比较到位，但是个人感觉不是很接地气。我来说一说个人觉得比较接地气的观点。首先解答一个问题，自动化*到底跟电气、电子、计算机*区别是什么？同时，既然有了高度相关的电气、电子、计算机*，为什么还要有自动化*？首先，说明，自动化*除了学电气、电子、计算机*课程，*强调《自动控制原理》这门课程。《自动控制原理》本质就是对于控制系统的数学建模。所以自动化*本质就是数学。另外由于现在是信息时代，自动控制系统的大脑是计算机（广义计算机，包括单片机和各种工控计算机、PC、PLC等），也就是本质是计算机控制。所以除了学《自动控制原理》，剩下的课程大多数围绕计算机展开的，还有另一部分是围绕电机展开的，因为电机是非常常见的被控制对象。也就是说，除了自动化**以外，其他*要么不学《自动控制原理》，要么学的简单的《自动控制原理》。当前计算机主要用处，科学计算，过程控制，信息处理，辅助设计，智能模拟。其中过程控制主要是自动化*在做，计算机*主要做信息处理。结，自动化*其实是个好*，本质就是在做计算机控制。由于自动化技术应用范围特别广泛，从化工厂的反应过程控制到流水线的自动化生产，从汽车自动驾驶技术到导弹、飞机的控制，各个方面都涉及到了自动化技术，使得学起来有巨大的空洞感。学软件工程，从大一开学*天就知道是要学各种软件开发技术，做出各种桌面、web、移动应用程序；学法学*，从大一开始*天就知道要学民法、刑法、民诉、刑诉，要通过司法考试；学医学*，从大一开始就知道学内外科、病理、药理等课程，毕业以后就是通过执业医考试，后面要进入医院做起实医生。而自动化*学生来说，他们大一根本就不知道自动控制原理是个什么东西，而相信大部分人看了自动控制原理以后，都会后悔，我为什么不上个电子、电气、计算机*呢？这种空洞感是伴随自动化*学生长久的。一直以来，ABB秉承“在，为和世界”的发展策略，在用*技术帮助客户增效节能和降低对环境影响的同时，企业自身在生产经营中积极贯彻绿色制造相关体系标准，全力创建绿色工厂，建立绿色供应链，与相关方共同成长，实现可持续发展。ABB电气裁赵永占表示， ABB正在通过数字化创新和行业专长，携手供应商和合作伙伴打造可持续生态圈，为端到端的低碳电气产业链赋能，助推当地经济高质量发展。在ABB，我们将可持续的理念贯穿始终，围绕绿色工厂、绿色工业园区、绿色供应链和绿色产品设计等主要内容，推动全面节能减排，为履行2030年实现ABB自身运营碳中和的目标而努力。北京ABB开关有限公司位于北京经济技术开发区，是ABB在华*的二次开关柜制造中心，主要从事3.6kV - 40.5kV中压二次开关设备、箱式变电站的设计、制造和服务。该公司的“绿色工厂”项目，于2020年12月启动，在项目实施过程中，工厂建立了能源管理体系并获得ISO50001。同时从节水、节电、节材、降低排放等方面挖掘节能低碳环保的改善空间并实施了相应的改善项目，实现可比单位产品综合能耗下降了13%说起无人化场景，近期的北京冬奥会想必给各国运动员们都留下深刻印象，当运动员们入住冬奥村时，各类AI和服务机器人令人大为震撼，不戴口罩时会有防疫机器人提醒，就餐时食物会“从天而降”，炒菜有炒菜机器人，配送有配送机器人，泡茶还有泡茶机器人等等，堪称科幻级大片的现场。这些“黑科技”出圈的背后，更凸显出“无人应用”的快速发展。
时间线拉回疫情大爆发的初期和疫情防控常态化的，机器人作为冲锋在防疫一线的钢铁卫士，代替人类完成了许多艰巨而危险的任务，有效地减小了感染的风险，在医疗监护、物流运输、工业制造及安防巡逻监控等场景中，发挥着重要作用。与5G、人工智能等高新技术融合，应用于防疫宣传、防控巡查、喷洒消毒、交通监控、远程测温等。通过AGV、摇臂机器人等自动化设备，实现了疫情期间车间产线的有效运转，缓解了新冠肺炎疫情对复工复产的不利影响。智能仓储AGV机器人与无人驾驶配送餐车，24小时不停歇地实现大规模、全流程、在高危环境下提高配送效率。无人应用在5G、人工智能、物联网等新一代技术革新的促进下，同时为、无人驾驶、智能机器人等设备提供了更多的挑战和软硬件要求：
5G技术的发展，为无人应用赋予了实时高清传输、远程低延时控制、持续在线等重要能力；也推动了无人应用市场从消费级应用向工业级的转变，包括物流、安防、巡检、植保等领域。
威刚致力于研发高品质工业级存储，提供高频内存和足容的闪存产品。始终*：极尽所能，提供给行业客户一对一定制化的工业级解决方案。
