熟女人妻水多爽中文字幕,国产精品鲁鲁鲁,隔壁的少妇2做爰韩国电影,亚洲最大中文字幕无码网站

　　AI人工智能是當今的熱門話題之一，其涵蓋的領域眾多，包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人技術、智能控制、智能決策、智能搜索、智能優化、智能數據分析、智能建模等等。AI人工智能在工業領域的應用，是時下行業人士關注的一個焦點，從目前發展來看，機器視覺、PLC代碼生成、設備監控和與維護、企業運營管理等是AI技術向工業領域滲透較為快速的應用場景。

　　組編/編輯部

　　今年二月，OpenAI“王炸”之作——文生視頻模型Sora的問世，再次引爆了AI人工智能領域的一場技術和市場變革。這類生成式人工智能(AIGC)推動了AI核心算法和大模型訓練水平的不斷提高，更重要的是，它大大突破了眾多產業界限，為AI人工智能技術的實際應用開拓出了廣闊的發展空間。

　　大致上，從AI到工業自動化，需要經歷生產現場數據的收集、建立模型并訓練模型、下載到實際應用中運行這三個步驟。在現場數據收集階段，要用到各類傳感器和測試、測量工具，將數據采集到本地數據庫或云端存儲、呈現，以供建模和訓練。而建立模型并訓練模型是最為重要的一步，目前大部分廠商采取的策略是基于用于商業用途的開放式大型語言模型(LLM)來訓練自己的模型，這有利于工業企業專注于一個明確定義、范圍更小的應用領域，其中，特征數據的挖掘，也就是提取哪些數據來建模是整個機器學習能否成功的關鍵，往往需要精通行業知識經驗的人才能做到。最后一步，就是將模型加載到工業電腦或控制器中運行計算，由于模型描述文件并不能被工業控制器所識別，因此需要用到一些專業的自動化控制軟件平臺來作為引擎，這樣才能把訓練好的模型文件加載到控制器中，在實際生產中真正發揮出它強大的智能化潛能。

　　在工業領域，AI技術的應用實踐從來沒有停歇，從基于深度學習的機器視覺檢測，到傳動鏈機構的智能故障診斷，再到AI+伺服智能調試、AI+PLC、工業元宇宙……一批工業界的先行者們正在與AI領域的佼佼者們展開多種形式的合作，大膽探索AI技術賦予工業新質生產力的未來潛能。

　　倍福：快速、高效地完成PLC代碼生成任務

　　倍福開發出的一款TwinCAT Chat客戶端，可在TwinCAT XAE開發環境中方便地使用以 OpenAI公司開發的ChatGPT為代表的大型語言模型(LLM)進行項目開發，以提高PLC控制程序的編程效率，這一創新也為將LLM大型語言模型集成到工業應用中提供了一次寶貴的經驗。

　　LLM大型語言模型是一種經過大量文本訓練的神經網絡。倍福TwinCAT 產品經理Jannis Doppmeier指出，對于自動化工程師來說，通過LLM的自動生成和補全代碼功能有可能徹底改變開發流程，這將加快整個流程，甚至可以讓LLM創建個人專題，針對遇到的問題給出具體的解決方案，加快解決問題的過程;另一個優勢是能夠始終如一地執行和遵守自動化領域的規范和最佳實踐。

　　倍福TwinCAT產品經理Fabian Bause博士指出，倍福開發TwinCAT Chat的主要目的是為用戶提供比在網絡瀏覽器中使用ChatGPT等傳統方式優勢更明顯的軟件工具，主要附加值在于其深度集成，尤其是針對自動化行業的專業化需求。其核心功能包括將聊天功能直接集成到開發環境(IDE)中。由于它將通信和代碼交互無縫集成在一起，因此能夠大大簡化開發過程。其模型的基本初始化已專門針對TwinCAT的要求進行了定制。因此，用戶可以直接提出具體問題，而不必告訴模型首先使用的是TwinCAT，也不必告訴模型希望以結構化文本形式提供代碼示例。另一個亮點是能夠輕松地使用生成的代碼，這不僅能夠節省開發人員的時間，還能避免手動傳輸代碼時出現的錯誤，與TwinCAT Chat交互設計能極大地減少命令輸入需求。

　　通過TwinCAT Chat，用戶只需點擊鼠標，即可使用專門為改善用戶工作流程而設計的、經過預先測試的操作請求，例如——代碼優化：系統可以提出建議，以提高代碼的性能或效率;代碼文檔化：TwinCAT Chat 可幫助創建注釋和文檔，可以幫助團隊其他成員更容易地理解代碼;代碼補全：如果代碼片段缺失或不完整，系統可以生成代碼補全建議，以確保功能性;代碼重構：TwinCAT Chat可根據特定規范和策略重構代碼，使其更加符合公司的規范。

　　另據悉，除了將AI技術應用在PLC代碼生成工具之外，倍福還在開發一款可以自動創建TwinCAT HMI項目的聊天機器人，目標是用戶只需告訴聊天機器人他們想要的HMI結構，TwinCAT就會在后臺生成整個HMI項目，因此，用戶可以立即收到可視化HMI的反饋;另一個項目涉及到倍福文件編制系統的聊天機器人界面，該系統以文檔的形式包含了數千兆字節的知識。

　　伺服智能化：自組織、自整定、自診斷

　　從目前業界的開發情況來看，通過多種技術模塊，提升電流環、速度環、位置環的高性能，以實現在不同應用領域、不同工況下，模塊算法的自動投切，并且在控制對象的狀態和參數時變的情況下，仍可保持穩定狀態，不需要人員參與，即可一鍵自動進行智能化參數整定，是伺服系統智能化的重要體現。總體而言，伺服驅動技術正朝著三大方向發展：高性能伺服驅動的自組織能力，強調底層電流環的強普適性;伺服驅動的自整定能力，強調位置環、速度環對環境更強適應能力;伺服系統的自診斷能力，即對機電傳動系統的預防性維護能力等。

　　在驅動器的自組織能力、普適性方面，科爾摩根AKD系列及安川GA700系列驅動器產品等均實現了單驅動器對多控制對象的匹配;在驅動器的自整定/自調諧方面，安川Σ-7及高創CDHD等系列驅動器的免調整及自整定算法已經取得了市場的廣泛認可;在驅動器對設備故障的診斷方面，日本三菱J5率先提出了Maisart智能故障診斷系統，在其嵌入式系統下就可對一整套傳動鏈機構實現智能化預測及維護。而在本土伺服廠商部分，大部分廠商的產品普適性還有待進一步完善，自調諧技術仍需打磨，故障診斷領域基本處于空白狀態。

　　去年底，松下推出新的MINAS A7系列伺服驅動器，借助松下多年來在伺服開發中積累的豐富經驗，可以為AI人工智能模型提供準確、多樣的訓練樣本，而這一AI人工智能技術也被導入在A7系列的調試部分，使得在現場調試端，通過A7系列新增了超高精度AI自動調整功能，在提升調整精度的同時，擺脫了對熟練工的依賴，提高了伺服調整作業的效率。系統從調試時間和調試精度這兩個側重點入手，設有“專業調試”、“快速調試”、“立即運行”三種可選模式，用戶可根據需求進行選擇，快速實現工程師和伺服之間的最佳協調，減少了工程啟動和調試的時間。

　　西門子：聯手AI巨頭，合力打造工業元宇宙

　　在三月份剛剛結束的英偉達GTC 2024大會上，英偉達(NIVIDA)創始人兼首席執行官黃仁勛分享了與西門子等一些全球大型制造業巨頭的合作成果。實際上，早在2022年，西門子就開始與英偉達攜手計劃打通西門子Xcelerator和英偉達的3D設計與協作平臺Omniverse，借助來自于西門子的基于物理世界的數字模型，和來自于英偉達將人工智能與自然規律相結合的實時仿真技術，共同打造工業元宇宙。

　　西門子股份公司董事會主席、總裁兼首席執行官博樂仁(Roland Busch)表示：“在創建工業元宇宙的過程中，西門子與英偉達共同打造的全新解決方案將為客戶帶來宛如置身現實世界的產品體驗。未來，用戶還可以通過自然語言輸入與產品進行交互。此次與英偉達的合作將幫助我們提高西門子 Xcelerator 產品的計算速度，以及對生成式AI和Omniverse 的集成能力，雙方將攜手推進產品和體驗的設計、制造和服務方式的變革。”

　　在雙方合作的第二階段，西門子將于今年晚些時候發布Teamcenter? X?的新產品。Teamcenter X是一款基于云的產品生命周期管理(PLM)軟件，新推出的產品將由英偉達Omniverse 技術提供支持，幫助工程團隊創建直觀逼真、基于物理世界的實時數字孿生，避免在工作流程中可能產生的浪費和錯誤。據了解，可持續船舶制造市場的領導者 HD 現代即采用這一新解決方案創建了實時、逼真的可視化技術，實現海量工程數據集的統一和可視化管理。

　　除此之外，據報導，西門子還和微軟合作開發并推出的一款人工智能輔助工具——Industrial Copilot，大幅提升了制造業中的人機協作能力，并且，西門子與汽車供應商舍弗勒攜手將這款工具落地應用。借助Industrial Copilot，用戶將能夠快速生成、優化和調試復雜的自動化代碼，并顯著縮短仿真時間，幾分鐘即可完成以前耗時數周的任務。Industrial Copilot從西門子Xcelerator開放式數字商業平臺中獲取自動化和流程仿真信息，并利用微軟的Azure OpenAI服務增強用戶的數據能力，客戶對自身數據具有完全的控制權，這些數據不會被用于訓練底層的人工智能模型。

　　貝加萊：將AI快速融入工業自動化

　　在AI應用中，貝加萊目前可提供多個層級的IT與OT融合架構，包括：

　　l 根據多個層級的算力需求的硬件架構：在對算力需求并不高的場景里，嵌入式系統如X20的PLC本身可以作為一個簡單的AI訓練和推理單元;

　　l 邊緣側的訓練：對于較高算力，及邊緣側的全局數據訓練，可以通過APC/Panel PC方式進行訓練，APC本身采用諸如Intel Apollo Lake算力較高的處理器，對于更高性能要求的，可以采用aPCI插槽或插入AI加速器，貝加萊通過與專業的AI硬件(如HAILO)及軟件企業(MVtec的HALCON)合作，在其硬件和軟件方面集成AI訓練方法集;

　　l 云端長周期數據訓練：對于較長周期的大數據訓練，貝加萊的PLC/PC可通過OPC UA Pub/Sub的方式建立與云端的連接，運行在云服務上的模型訓練可提供更大容量的數據，更長周期的訓練，并通過OPC UA下發至本地推理。

　　貝加萊一直在專注于AI與自動化技術的融合，并在其未來的產品技術中，融入AI元素，增強自動化系統解決制造問題的能力。據了解，貝加萊正在與微軟合作，將人工智能引入其工業自動化軟件，隨著微軟的Azure OpenAI服務與貝加萊的Automation Studio工程平臺的集成，機器應用程序的開發人員將能夠使用直觀的自然語言生成、優化和注釋代碼，新的Automation Studio Copilott生成式編程AI將幫助工程師來提高代碼開發的效率。

　　另外，通過與AI領域的軟硬件伙伴合作，在貝加萊的機器視覺中將增強AI處理能力，它集成了基于規則(Rule-based)的圖像處理系統，深度學習網絡將提供評估和熱圖，使用所有基于規則的函數對熱圖進行詳細的分析。貝加萊的機器視覺本身具有集成性，將光源、相機和AI處理集成于一體，可實現與運動控制、機器人、邏輯任務高精度的同步，極高響應度的AI視覺可以讓處理過程更高精度、更快的響應，以降低制造過程中初始的開機廢料，并保證品質一致性。

　　此外，在新的機器人集成應用中，貝加萊將集成“eye-hand”的手眼標定技術——讓機器人快速學習人在機器人與機器中心、路徑等方面的能力，降低機器人在生產變化中的示教時間，減少編程所需的工作量，快速適應生產任務變化。在貝加萊的持續創新中，也包括邊緣側的控制器、AI集成的驅動系統等，例如，在集成AI技術的伺服系統中，通過AI可以經由電流、速度、位置等反饋，由AI學習并訓練出各種優化的運動控制參數，如電子凸輪裁切、多種印刷包裝材料的張力閉環控制、注塑開合模等等，將更多的AI技術融入到自動化開發平臺中，為用戶帶來效率更高、成本更低的自動化解決方案。

　　今年初，ABB先后宣布，已收購瑞士初創公司Sevensense(一家AMR人工智能3D視覺導航技術提供商)，并已同意收購軟件服務提供商Meshmind的大部分股權，以擴大其在人工智能、工業物聯網和機器視覺領域的研發能力。Meshmind約50名員工將整合進入貝加萊，通過協作以擴展貝加萊團隊的研發項目邊界，包括機器視覺深度學習、AI使能的工程工具、物聯網應用程序開發。

　　倍福推出的TwinCAT Chat客戶端可以在開發TwinCAT項目過程中很方便地使用 OpenAI 公司的ChatGPT等大型語言模型(LLM)，以提高控制程序的編程效率(圖片來源：倍福官網)。

　　貝加萊的整體AI與控制集成架構(圖片來源：貝加萊官網)