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推理技术与实体经济融合领域

推理技术与实体经济融合领域 　　推理技术包括常识推理、计算推理、逻辑推理、推理等。常识推理指的是机器在没有任何背景学习情况下进行常识的推理。对于对话机器人来说，推理是实现智能对话的技术基础，但当前这项技术还远不够成熟。谷歌、苹果、微软、百度、科大讯飞的对话型机器人都在向这个目标努力，让机器具备基本的推理、学习相关的计算能力、逻辑能力，而alphago就是这个层次的典型应用。 　　推理技术根据具体领域的标准化规则可以在-领域发挥到智慧的，将若干推理技术叠加在一起为未来的通用-打下了基础。未来可以实现软件开发的-化，即由-来开发软件。这对于我国2017年1.7万亿产出规模的软件产业来说无异于再造一个软件产业，而软件---的主要工作将变成开发-自动开发软件。

机器学习技术与实体经济融合领域

　　机器学习是-技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和---据学习：当前有数据学习显然---欢迎，包括“---学习”“无---学习”“半---学习”“---学习”“迁移学习”等；---据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为---学习，---学习包括dnn(---神经网络)、cnn(卷积神经网络)、rnn(循环神经网络)和lstm(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用神经网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如alphago下场棋要消耗3000美元电费。

　　强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我-、自我---方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，alphago zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的alphago；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往-发展越迅速，这就说明机器的学习能力---为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的-，是经验、控制使然；---据学习适用于---、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是---、自由使然。

机器视觉产业发展

1：“平台+生态”战略，赋能千行百业

　　段---表示“华为做生态是有边界的，有所为有所不为。”华为机器视觉产品，无论是---机、视频存储，还是算法和应用商城均面向产业开放，以华为新发布的“生态型---机”为例，aiot生态仓架构设计，实现“算法”和“硬件”双开放，进一步实现全息感知，为千行百业赋能打下坚实的基础。

2：端边云协同，---数据挖掘

　　-智能，数据将为构建数字孪生发挥价值，华为通过智能前端sdc、分支边缘存储ivs就近业务闭环，云中心---智能分析与数据互联，实现“端、边、云”---协同，帮助物理持续发展。段---表示“城市视觉体系也是一个有机体，就像人一样，从神经末梢到神经各司其职却信息互通互联并快速闭环。

救援机器人价值---

众所周知，我国是一个灾害频发的，不管是、化工、、火灾、交通等人为事故，还是、海啸、台风、洪水、干旱等自然灾害，频繁多发的各种灾害总在威胁着人们的生命与安全。基于此，为减少灾害带来的损失，除了平时要注意自然保护、遵循生产规范、提升安全意识外，灾后救援同样重要。

而传统的应急抢险救援方式，主要依赖人力。期间可能也会有相应装备辅助，但人工救援仍然是主流。这就导致，一方面由于灾后空间狭小、环境---等问题，救援人员难以深入现场；另一方面，二次灾害---有可能发生，处置稍有不当就可能给救援人员也带来---安全危害。因此，传统救援方式也存在不少弊病。

那么，如何让刻不容缓的救援工作能得以快速实施，同时又不会产生那么多的问题和困难呢？这便给了机器人登场的机会。像工业和服务领域一样，救援领域也可以采用“机器换人”的方式，通过利用机器人参与到、火灾、、洪水等灾害救援场景之中，不仅能够提升救援效率，同时也能保障人员安全。