河北西门子伺服电机供应商的报价 原装正品-货源充足

公司主要从事工业自动化领域设备的研发、销售、维修和承接自动化工程及技术服务等，集产品销售、

自动化控制工程、设备维修为一体，销售西门子PLC、触摸屏、变频器、SITOP电源、数控系统(840D、

802S/C、802SL、828D 801D)、伺服数控V20/V90/V80V60、软启动、备件等各系列产品。

我们在价格上有较大优势,更注重售后服务，现有大量现货销售，欢迎您来电咨询。 

本公司所有销售中产品均为西门子原装正品，质保一年，假一罚百！ 

 企业主要业务经营范围：

      为工业企业提供智能制造整体解决方案**层设计咨询和规划服务；

      西门子软启动一级代理商

      为工业企业数字化工厂产线设计、建设、互联互通等提供专业的产品、技术和服务。

      为工业企业提供远程数据采集、监控、调试运维及工业大数据平台解决方案和服务。

      为工业企业和**提供电气自动化控制、传动整体解决方案及项目集成、实施应用。

      为工业企业提供西门子工业软件及数字化工厂解决方案和实施服务。

      为工业企业提供西门子自动化控制、网络通讯、变频电机、低压元器件、智能仪表等电气控制、

传动产品及高、中、低压、西门子8PT配电产品、能源集团自动化等产品、技术和服务。

      为工业企业智能装备层面提供自主知识产权的自动导引车、RFID、传感器、数据采集智能网关、

低压配电柜、智能配电柜及电抗器、滤波器及快速布线端子板等产品。

在堆积如山的数据中游刃有余

Bernhard Sch?lkopf教授，43岁，是蒂宾根和斯图加特的新马普研究所智能系统的负责人，也是**范围机器智能领域内的***。作为物理学家和数学家的Sch?lkopf开发了一种新的学习技能，用来从复杂的数据库中找出其规律性。他曾在贝尔实验室和微软研究所等地从事研究，并在2011年被授予了马普研究奖。

从科学的角度来说，学习的真正意义是什么？

Sch?lkopf：这要看你提问的对象是谁。心理学家会说学习是根据经验而改变行为。但是，这只是其中的一部分。如果有人伤到了脚，就会一瘸一拐——不是因为他学会了这样走路，而是因为脚受伤了。我是一个物理学家，从另一方面，就要找出某个特定输入值为什么产生某种结果，其中的规律是什么。科学家把这种基于观察而得出因果结论的推理称为“实证推理”。我的研究所希望将相关的机制转化为运算法则，这样就可以找出人类自己无法解决的问题的答案。

您能举一个例子吗？

Sch?lkopf：面对大量数据时，就会出现这种问题。例如生物信息学。基因学家想要找出DNA链条上基因起始和结束的位置。你可以在实验室里做一个实验，会产生大量的数据，其中有数以百万计的数据点之间通过高维连接通道相联系。人类无法从这里找出任何规律，无法预测在哪里可以找出正确的界面。但是如果你使用这些数据去训练软件，就会进展得相当顺利。规律性的东西会逐渐汇合到一起，也就是说，从本质上这意味着输入的数据越多，结果就越精确。这正是机器学习的较大优势。机器从大量数据中找出不同的结构，而人类却做不到。这并不奇怪，因为我们的大脑擅长的是感知和行动——而不是科学过程。机器学习的另一个优势体现在用感应器去观察环境，而我们人类完全不具备这种能力。例如，毕竟我们没有装备内置的激光扫描仪，不能测量距离。

人类大脑的优势何在？

Sch?lkopf：大脑是一种复杂的器官，可以通过学习从而非常精确地、高效地完成一些任务。大脑在进化过程中面对重要问题时，比如识别视觉模式，这一点就体现得很明显。这就是为什么我们在不到一秒种的时间内就可以识别出数字和字母，但是电脑却做不到的原因。另一方面，如果将这些符号转化成条形码，我们却读不懂，但是电脑可以。这是因为我们的大脑在整个生活过程中已经得到了训练，可以抽象出数字和字母的规律性。神经科学家Horace Barlow就曾经说大脑是统计决策器官。但是，我们必须认识到，它只能高效地完成某些统计任务——也就是那些在进化过程中较重要的任务。

在您看来，感觉在学习过程中发挥着什么样的作用？

Sch?lkopf：感觉在人类学习中毫无疑问地发挥着作用——例如，判断哪些是重要的，哪些是有意义的，或者有关动机的情况。进化似乎表明人类“实现”的一切都是有用的。这就是为什么我相信在智能系统设计中迟早会提到并用到心理学议题。然而，我自己的感觉告诉我，要想理解并利用这种人工智能系统并使其发挥作用，还要走很长的路。

40年前，科学家就认为很快能给机器人安装人工智能系统。但是哪里出了问题，才使这一目标迟迟未能实现？

Sch?lkopf：那些机器是工程师制造的，这就是为什么人类能够理解它们。这种机器人里的感应器显示测量出的数据，随后它身体里的发动机就会开始相应地运动。但是，从传统的角度来看，人工智能可不是工程师能够解决的问题。生物系统是一真正的智能系统，所以，人们很难理解它们。像过去那种简单的项目在这里行不通。

您的意思是机器需要学会如何学习吗？

Sch?lkopf：学习型系统是有一些优势，但它们也是由工程师设计出来的。在这方面，较大的进步体现在监督学习中，人类需要首先评估测量得出的数据，或者我们可以说，给它贴上标签。例如你可以告诉一个程序某个特定的人何时会进入某个图像中，这样来训练面部识别软件。如果训练的时间足够长，即使这个人每次看起来都略有不同，软件也能进行一些计算并识别出这个人。

换言之，人类和动物的学习不属于监督学习？

Sch?lkopf：对。在大多数情况下，不是。但是，例如，父母指着一张照片上的猫，告诉孩子这是猫，这种就属于监督学习。但是抓住东西这个动作，这是孩子们自己就可以学会的。机器现在还做不到。这就是为什么我们不断地使用“强化学习”这种折中的办法。这种情况下，机器人的设计者不再告诉机器如何用胳膊来抓东西。他/她只是报告给机器人是否成功地抓到了东西。机器人就会知道哪种办法有效，并决定用较好的运动方式来移动胳膊。

在您的大脑界面中脑电波被转化成肌肉运动，生物系统和机器相结合时，会出现什么情况？

Sch?lkopf：设计大脑界面的初衷是想帮助瘫痪的人通过想象运动的过程来真正做到移动胳膊，与此同时，我们要测量其脑电波。人类大脑的运动是我们无法通过数字模型来反映的，所以在这里我们也需要使用监督学习。在训练阶段，研究人员不仅要记录病人的脑电波还要记录病人所想象的运动。如果我们输入足够的数据，识别率能够达到80%至90%。但是，普及的程度——就是将此能力推广去解决相似问题的可能性——很低。例如，即使知道了手运动时的脑电波，并不意味着你可以据此判断腿如何运动。我们人类是这方面的大师——毕竟，我们学会如何用手在纸上写字，就能够在黑板上写出同样的字，不同之处就是稍微大点。

如今机器学习主要应用在哪些方面？

Sch?lkopf：它被用在我们看不到，但每天却离不开的一些东西上——如搜索引擎。谷歌聘用的很多人都是机器学习方面的*。再比如，银行使用机器学习去预测股票价格的走势。还有一项有趣的医疗设备：正电子断层扫描仪（PET），一般在医疗应用中和计算机断层扫描仪器一起使用，后者的图像被用来修正PET图像数据的强度值。但是，医生们更偏爱核磁共振断层扫描（MRT）设备，因为它们还能够提供生理信息。西门子近来推出了一种融合二者功能的MR-PET系统。我们的研究所已经开发出一种方法，可以根据MRT图像来预测合成的CT图像。通过用成对的MRT-CT图像去训练机器学习，才完成这项研发。所以，现在我们再处理PET图像时，就像它已经被计算机断层扫描设备处理过一样。

在未来十年或20年中，机器学习研究会有如何进展？

Sch?lkopf：通过越来越强大的计算机，肯定会在处理大量数据方面有长足的发展。但是究竟是否会研发出全新的方法很难说。我希望可以在因果学习中有所斩获。目前，我们已经可以找出统计的规律，但是还没有找到背后的因果法则。设想一下：鹳多的国家也一般人口出生率也比较高。那这是不是就表明鹳会带来孩子呢？当然不是——但是我们目前使用的办法还不能区分这种情况，所以我们需要找出因果法则。

那人们一直以来想让机器人学习的梦想会实现吗？

Sch?lkopf：我相信实际在未来将会出现更多的行动自动化的系统。40年前，研究人员就设想今天机器人会随处可见。但是现实并不是这样，例如我不相信在医院会看到机器人护士。毕竟，人类比机器更擅长照顾其他人。我们更可能看到的是安装了人工智能系统的微型机器人，能够做一些人类无法进行的操作，比如可以进入人体内**并消灭**。

公司主要从事工业自动化领域设备的研发、销售、维修和承接自动化工程及技术服务等，集产品销售、自动化控制工程、设备维修为一体，销售西门子PLC、触摸屏、变频器、SITOP电源、数控系统(840D、802S/C、802SL、828D 801D)、伺服数控V20/V90/V80V60、软启动、备件等各系列产品。

我们在价格上有较大优势,更注重售后服务，现有大量现货销售，欢迎您来电咨询。 

本公司所有销售中产品均为西门子原装正品，质保一年，假一罚百！ 

 企业主要业务经营范围：

      为工业企业提供智能制造整体解决方案**层设计咨询和规划服务；

      西门子软启动一级代理商

      为工业企业数字化工厂产线设计、建设、互联互通等提供专业的产品、技术和服务。

      为工业企业提供远程数据采集、监控、调试运维及工业大数据平台解决方案和服务。

      为工业企业和**提供电气自动化控制、传动整体解决方案及项目集成、实施应用。

      为工业企业提供西门子工业软件及数字化工厂解决方案和实施服务。

      为工业企业提供西门子自动化控制、网络通讯、变频电机、低压元器件、智能仪表等电气控制、传动产品及高、中、低压、西门子8PT配电产品、能源集团自动化等产品、技术和服务。

      为工业企业智能装备层面提供自主知识产权的自动导引车、RFID、传感器、数据采集智能网关、低压配电柜、智能配电柜及电抗器、滤波器及快速布线端子板等产品。

数字化推动快速增长

上周五，在*三届“西门子创新日”上，约80名记者及70名财经和技术分析人士清晰地感受到西门子的数字化进程在去年实现了突飞猛进的发展。在“借助数字化挖掘潜力”的口号之下，西门子**执行官凯飒、**技术官博乐仁和几位业务集团**执行官展示了西门子如何与各个行业的客户合作研发新的数字化解决方案，并成功地推向市场。

凯飒在位于慕尼黑的西门子总部指出：“我们正在不断扩大我们在工业数字化领域的良好优势。”仅举一例：西门子已建立20个MindSphere应用中心，其中绝大多数是在短短一年内设立的。**技术官博乐仁解释道：“凭借MindSphere应用中心，我们将为**客户拥抱数字化时代提供较佳支持。”

这些中心位于不同国家的多个地点，并分别专注于西门子在各个行业的数字化应用。目前，在这些中心约有900名西门子软件开发人员、数据*和工程师与客户共同协作，以西门子基于云的开放式物联网（IoT）操作系统MindSphere为基础，开发用于数据分析和机器学习的数字化创新解决方案。为了更加贴近客户，西门子将20个中心设置在17个国家的约50个地点。

博乐仁表示：“我们正在进一步加速数字化业务的发展。我们正在利用自身的行业知识，进一步丰富解决方案并拓展业务。”西门子已经在朝着这一目标大踏步前进，许多客户都已证实这一点。譬如，数字化工厂集团**执行官Jan Mrosik，与来自阿迪达斯公司、机床制造商恒轮公司和劳斯莱斯公司的代表探讨了MindSphere能够带给他们的益处。阿迪达斯公司代表John-Paul O’Meara在报告中指出，西门子帮助它们实现了高速工厂概念——目标是生产完全量身定制的运动鞋。只有借助数字化技术才能实现这一点。

能源管理集团**执行官Ralf Christian与丹麦电网运营商NRGi的智能电表经理Poul Berthelsen进行了交谈。Berthelsen解释道，他的公司不仅将智能电表产生的数据用于计费，这些信息也有助于优化电网运行，改善电网维护，以及预测电网负荷。

数字化解决方案业绩斐然

上一财年，西门子在软件解决方案和数字化服务业务上的表现得到进一步提升。数字化技术相关业务营收增至52亿欧元，同比增长20%，远**8%左右的市场年增长率。其中软件业务实现营收40亿欧元，数字化服务业务实现营收12亿欧元。

目前已经有约100万台设备和系统通过MindSphere实现了互联，预计到2018财年底，这一数字将达到125万。从2018年1月起，MindSphere也将部署在亚马逊AWS（Amazon Web Services）云计算服务平台上。通过这一合作，西门子作为**工业自动化领域的*企业，将携手世界**的云解决方案，为用户带来更强大的开发环境、更多的分析功能和更为广泛的连接。MindSphere上可实现工业应用和数字化服务的开发和运营，例如快速、高效地收集、评估和使用系统产生的海量数据，以提升性能和可用性。

在数字化模型和人工智能领域，记者和分析人士除观看演示之外，还亲自体验了数字化技术。在西门子公司总部礼堂的展览厅，他们可以戴上虚拟现实眼镜，搭乘西门子正在与空客公司合作研发的电动空中出租车，或者观看对发动机的数字模型进行虚拟调试。

来自西门子*研究院的Hackers向嘉宾演示了保护不力的IT系统是多么容易被入侵者攻入，而西门子则为其产品提供了较可靠的保护。此外还演示了如何轻松将新设备连接至MindSphere，并快速收集数据，为优化运行提供信息。

西门子*研究院的一个例子表明，西门子在面向工业应用的人工智能技术领域已经取得长足的进展。研究人员开发出成对的机械臂演示机，它*编程即可执行装配控制面板部件的任务。两只机械臂可以完全自主分配任务并无缝协作。这些较富智慧的机器是在西门子公司核心技术部门提出的新理念下研制成功的。