机器人--人脑工程--图像识别--工业4.0.
机械行业日报：机器人五年规划正式出台，重点推荐行业龙头
　　【重大事项】
　　据工信部网站披露，工业和信息化部、发展改革委、财政部等三部委于日联合印发了《机器人产业发展规划（年）》。
　　【行业观点】
　　1.未来5年机器人产业规划的重点是提升我国机器人产业的国际竞争力。尽管国产机器人市占率提升，从事机器人关键路部件、本体研制和系统集成的厂商众多，但反映在盈利能力、高端市场占有率、关键零部件的市场认可程度等方面存在不足，国产机器人的竞争力较低，下游企业更愿意进口关键零部件、进口机器人本体，国产化是未来5年的发展目标。
　　2.明确推进重大标志性产品率先突破，推荐关注标的机器人、楚天科技、博实股份、永创智能、慈星股份。
　　【楚天科技】今年2月下线的智能机器人预灌封无菌生产系统，2016年预期销售15-20台总金额1亿元左右。骨骼机器人领域公司预计2017年底到2018年初推出可商品化的样机，主要用于康复、助老助残、医疗服务、军队负重等领域。继续强烈推荐，维持买入评级。
　　【机器人】行业龙头企业，在众多机器人产品方面引领市场发展，如即7自由度协作机器人、智能爬壁喷涂机器人、新一代500KG重载机器人、司复合型机器人、洁净机器人等。2015年公司收入17亿元净利润3.9亿元（+21%），目前450亿元的市值对应2015年市盈率115倍，预计对应2016年市盈率在80倍以上，短期受行业政策利好推荐关注。
　　【博实股份】医疗手术机器人的国产化希望。国内外的腹腔镜手术机器人市场基本上被达芬奇手术机器人垄断，目前博实股份参股的思哲睿正在联合大型医院研制腹腔镜手术机器人，预期2017年前后产业化，且博实股份有望在医疗高端装备方面进行多元投资，推荐关注。
国泰君安：“人脑工程”打开人工智能应用空间
来源：中国证券网
　　人脑工程将使计算机像人类大脑一样思考工作。人脑是高度复杂的生物结构，其内部包含约1000亿一个神经元，日常通过形成约100万亿个突触进行相互协作。人类通过计算机模拟人脑需要掌握两类关键技术，其一，掌握人类大脑的关键生物特性，让计算机具有人脑类似的学习、识别、思考、以及情绪控制等能力；其二，计算机具备大规模计算能力。随着计算机、云计算、以及大数据等信息技术的高速发展，实现人工智能的核心关键在于掌握人脑的运作机制，使计算机如人类大脑一样主动思考。
　　人脑工程：人工智能的下一个风口。其一，从研发角度来看，自2013年开始美国、欧盟、以及日本等国家相继发布“脑计划”研究战略，其中，美国“脑计划”主要绘制活体动物大脑的神经网络结构和活动图谱；欧盟“人脑计划”主要用于超级计算机来模拟人脑各种功能，建立人脑信息整合平台。而IBM、谷歌、脸谱等科技巨头陆续展开大脑研究，为人脑工程产业注入“强心剂”。其二，从应用角度来看，全球人脑工程市场处于发展初期，产业规模持续增长，预计2020年可达60亿美元(年复合增长率为25%)，其中，医药及计算机领域为重点应用领域。
　　三条主线掘金人脑工程主题。其一，脑科学基础研究。目前脑科学研究主要集中在大学及研究所等机构(包括复旦大学、中科院自动化所等)，存在股权关联关系或基础研究产业化项目的公司，包括、等；其二，脑疾病研究及治疗。包括脑部疾病的诊断和治疗，脑疾病药物、检测仪器等公司，包括等；其三，类脑计算和智能应用。包括计算机和人工智能应用领域(类脑芯片、无人驾驶、生物识别、以及类脑计算等)布局的上市公司，如、等。人脑工程受益组合：(参股北京光年13.7%，其开发云端大脑“图灵”)、(战略合作方“东大所”拥有脑-计算机接口技术)、(控股股东复旦大学拥有类脑人工智能科学与技术研究院)、(掌握人工硬脑膜技术)、以及(推出智能计算引擎“讯飞超脑”计划)等。
　　事件催化剂：①“中国脑科学”计划正式发布；②地方“脑科学”政策发布(上海、北京、以及江苏等省市已经启动)；③脑科学类大型项目落地(包括类脑计算研究平台、上海脑科学重大科技项目等)。
图像识别对工业 4.0
的五大支持
　　工业4.0
　　如何定制个人商品？
　　想买一条长裤？可能你正在去商店的路上，或者正在网上根据从S到XL的标准尺码进行挑选。这些大批量的生产造就了单位货物的成本下降。
　　工业 4.0
时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理，提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型，图像处理系统(机器视觉系统)就会对其各项维度进行测量。
　　具体测试形式可能是，在一个小更衣室中放置四个摄像头，拍摄身体每一边的图像。软件控制测量操作，并决定随后生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行，直至包括运输环节。
　　未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品，而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。
　　工业相机系统怎样让这种未来式的生产流程走入现实？
　　围绕工业摄像机构建的图像处理系统，早就是自动化生产中必不可少的组件。在生产的各个环节中，为实现生产高效和高质，在包括原材料检测、生产过程监控(如瑕疵检测)、最后检查和质保等环节中，图像处理系统都是不可或缺的。
　　工业 4.0
这个词，代表着工业生产中新兴的处理模式和组织形式。它的核心要素就是，网络化及更广泛的数据通信。其目标是，基于全面的数据搜集和有效的信息交互，达到自组织的、深度定制化的高效生产。
　　图像处理技术在决定特定信息时，起着决定性作用。需要注意的是，在相机性能提升的同时，其体积越来越小，价格也逐渐降低。如今的相机系统小而高效，与之前大个头的复杂相机相比，功能不相上下，甚至更加出色。科技的进步，再加上网络化的不断扩展，为工业
4.0 时代的应用多样化带来了更大的可能性。
　　小数额生产的新机遇
　　工业 4.0
时代的一个重要影响在于，由于使用控制自动化技术，不管是大批量生产还是非常小量的生产，很多工件都能被低成本地生产——“批容量为
1”这个说法已屡见不鲜。这方面的例子包括上面提到的纺织品生产；还有就是根据客户指定规格进行金属物件的单独设计生产，如邮箱、栏杆等。
　　但是，精准的工业摄像机系统怎样为这一切提供服务？
　　可以想象一下，这种系统可用于为新生产的金属部件进行涂层。基于提前编程好的上色流程，自动喷嘴得以正常工作。传统生产中，提前规划好预设程序是非常困难的。而原则上，根据设计规格，决定预设程序则有可能实现的。然而，计算好最终的喷射模式有着高度复杂性和不确定性。与传统生产方式不同，工业相机可以当场做出精准测量，决定产品形状、位置，并以此信息指挥喷枪臂。同时，也可以从光学方面对涂层效果进行控制，比如评估着色度，或者检测涂层复杂的反射指数。这些控制数据可实时地进入到控制单元中。这样的自动化图层系统同样也可成为自我学习系统。基于之前处理的经验，新的组件如果与之相似，则可更高效地处理。
　　相机是不知疲倦的流程审核员
　　传感器数据可以用来辅助检测设备行为的变动与瑕疵，并自动生成应对措施(比如改变处理参数，要求更换材料或打服务电话等)。这种功能不仅适用于生产器械，也可用于已完工的产品上。工业摄像机不知疲倦地审核大小工件和产品的颜色，结构，几何形状等特性参数，确定产品的正确性或对其进行纠偏，因此起着至关重要的作用。润滑度，磨损度和生锈情况等“软因素”也会纳入工业摄像机的操作机制中，并为企业的资源规划系统供给数据。
　　生产中的图像处理——与人类并肩合作
　　生产员也会从工业摄像机中获益。无论自动化取得怎样的进步，工业生产中人类总有一席之地，原因很多：包括“人”的感官能力，灵活性，承受能力等。
　　尽管如此，未来的生产流程仍会产生变化，而这也正是工业 4.0
所代表的一部分。通过将智能机器视觉系统集成到头盔，衣物，工具中，人类工作效率得以提高。而且，这在科技上完全可行。因为相机正在越来越小巧和轻便，现在已经有一些高精度的迷你工业摄像机，只有邮票那么大，而且加上镜头和套管不到
30g。这些视觉系统记录工业活动和工作状态，审核产出结果，确定合理的后续步骤或其他信息，并将此类信息传送给人类，或许“增强现实”的智能眼镜上的自动通知就属于此类功能。因此，视觉系统的这些功能能够促进生产材料的及时供应，并进一步增加生产力。
　　不管当今如何定义“工业4.0”，在未来的生产和商业流程中，图像处理至关重要。预计如下将会实现：
基于图像处理系统的应用，更多和更新的高效商业模式将会出现
基于广泛的数据搜集和视觉识别的信息，生产将会实现自动化、自组织
基于操作流程中高度网络化的视觉系统，生产将会更高效
本文由机器之心编译
国产工业机器人销量增7.8%
来源：人民日报海外版
　　本报北京4月22日电 (记者周小苑)来自中国产业联盟一届五次成员大会上的消息：2015年国产工业销量继续增长，全年累计销售22257台，按可比口径计算较上年增长7.8%。其中，多关节销售加速，同比增长71.7%，占国产工业总销量的27.4%。在宏观经济增长总体趋缓的背景下，国产工业的发展仍不失为制造业转型升级的一大亮点。
　　从应用行业看，国产工业广泛地服务于国民经济36个行业大类，87个行业中类，与上年相比应用领域更为广阔
公告解读：机器人一季度净利增长5.12%
来源：同花顺财经
　　4月22日，发布一季报，公司月实现营业收入3.54亿元，同比增长15.40%，通用设备行业平均营业收入增长率-9.41%，公司本季度营业收入环比上季度下降34.50%；归属于上市公司股东的净利润5411万元，同比增长5.12%，对公司股价构成利好，通用设备行业平均净利润增长率-7.14%，公司本季度净利润环比上季度下降66.81%。
　　公司表示，1、2016年第一季度公司主营业务收入持续稳定增长。2、报告期内，非经常性损益对净利润影响额为0。
　　(本文由同花顺项目组提供)
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科学家积极开发机器人用通用操作系统
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人工智能基础 机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
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人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着
时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
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有想要的资料
还是比较可以的
不错！很好的资料
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机器人视觉系统与文字识别或图像识别的区别在于,机器人视觉系统一般要处理三维图像
我有更好的答案
机器人视觉系统相较文字识别或图像识别要复杂，涵盖的范围也更加广泛，机器人视觉系统包括了视觉检验和视觉引导两种，机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维/三维图像，和文字识别或图像识别不是一个概念。但是我不知道你具体想弄清楚什么问题呢？就是区别吗？
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