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　　作為人類，在機器人技術中使用人工智能的一個基本驅動力是改善我們自己的條件。我們一直在尋找更好的手機、電視、汽車或智能設備來提高我們的生活質量。有時，我們會尋找通過風能和太陽能電池板等創新來改善我們的物理環境的方法。其他時候，我們正在尋找減少接觸危險工作的方法，或者我們只是想找到避免枯燥和重復性工作的方法。

　　工業界認識到人類改善生活質量的愿望。他們通過創新、創造新技術和優化流程來做出回應。然而，這些創新推動市場繼續創新并創造下一個更新、更好、更快的人工智能解決方案。

　　新興的人工智能機器人帶來的挑戰

　　這種不斷的創新循環帶來了一些挑戰。IDC 預測，到 2025 年，全球數據量將增長 10 倍，達到 163 澤字節，高于 2016 年產生的 16.1 澤字節。數據為人工智能提供動力。今天，機器人正在生成大量數據，主要來自操作所需的感官輸入。更高水平的機器感知造就了一個富含傳感器衍生數據的工業環境，但在處理和分析部門可能過于單薄。傳統的計算策略和框架可能會不堪重負。

　　以下是我司【主營產品】，有需要可以發來幫您對比下價格哦!

　　主營：世界品牌的PLC 、DCS 系統備件 模塊

　　①Allen-Bradley(美國AB)系列產品》

　　②Schneider(施耐德電氣)系列產品》

　　③General electric(通用電氣)系列產品》

　　④Westinghouse(美國西屋)系列產品》

　　⑤SIEMENS(西門子系列產品)》

　　⑥銷售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系統、WDPF系統、MAX0系統備件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波羅)：I/A Series系統，FBM(現場輸入/輸出模塊)順序控制、梯形邏輯控制、事故追憶處理、數模轉換、輸入/輸出信號處理、數據通信及處理等。Invensys Triconex: 冗余容錯控制系統、基于三重模件冗余(TMR)結構的現代化的容錯控制器。

　　⑨Siemens(西門子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens數控系統等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士樂)：Indramat，I/O模塊,PLC控制器,驅動模塊等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模塊，可編程控制器，CPU模塊，IO模塊，DO模塊，AI模塊，DI模塊，網通信模塊，

　　以太網模塊，運動控制模塊，模擬量輸入模塊，模擬量輸出模塊，數字輸入模塊，數字輸出

　　模塊，冗余模塊，電源模塊，繼電器輸出模塊，繼電器輸入模塊，處理器模塊。

　　我們的優勢是：全新原裝，，供給一年質保!本公司所有產品都經過嚴格檢測，歡迎詢價，收購。只需您有誠心，本公司將會給你供給一個比同行優勢的價格，共同拿下單子。

　　As humans, a fundamental driver for the use of AI in robotics is to improve our own conditions. We’re constantly looking for a better phone, TV, car, or smart appliance to improve our quality of life. Sometimes, we look at ways to improve our physical environment with innovations like wind power and solar panels. Other times we are looking for ways to reduce our exposure to dangerous jobs or we simply want to find ways to avoid dull and repetitive tasks.

　　Industries recognize the human desire to improve our quality of life. They respond by innovating, creating new technologies and optimizing their processes. These innovations, however, drive the market to continue to innovate and create the next newer, better, faster AI solution.

　　Challenges presented by the emerging AI-enabled robotics

　　This constant cycle of innovation presents some challenges. IDC predicts that the amount of data in the world will grow 10 times by 2025 to 163 zettabytes, up from 16.1 zettabytes of data generated in 2016. Data feeds artificial intelligence. Today, robots are generating a lot of data, primarily from the sensory input needed to operate. A vastly higher level of machine awareness makes for an industrial environment rich in sensor-derived data but potentially stretched too thin in the processing and analytics departments. Traditional computing strategies and frameworks can be overwhelmed.