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*近，在2019年大湾区机器人与人工智能会议的“beplay体育注册登录 在5G和人工智能时代的发展趋势和应用”中，深入讨论了beplay体育注册登录 和人工智能在beplay体育注册登录 和人工智能领域的发展趋势和应用。在论坛上，ABB未来实验室的全球研发经理Alf Isaksson发表了题为“人工智能使工业系统能够独立”的演讲，并接受了对十亿新制造业的**采访。
阿尔夫说，在接受采访时，AI技术是在工具箱中的另一个工具，尽管它不能解决所有问题，但它确实是我们*有力的工具之一。
永利潮的必由之路：调整商业模式，改变组织结构
作为一家有着130多年历史的公司，ABB在业务上一直是前瞻的，所以它能够始终站在商业竞争的潮流中。上世纪80年代，ABB的前身ASEA开始于电力行业。
20世纪以来，随着饱和度，ASEA和欧洲电力生产能力欧洲其他电英国广播公司（勃朗 - 包维利股份公司）合并，今天的ABB（阿西亚布朗勃法瑞）才形成。
在过去的30年里，abb通过剥离原有业务和通过并购扩大优势业务的战略，逐渐将重点放在工业生产上。
ABB于1993年纺出广播传输设备、天线和电子设备；铁路部门，1995年至1998年之间的盈利能力有所下降；以及从2019年到2020年的电网传输。强壮的人打破手腕的改造驱动，可以窥见一个地方。
与此同时，ABB使用的兼并和收购的方式，以扩大其机器人，自动化和数字化业务，目前已成为数字化制造领域的先驱。
目前，abb在十多个国家和地区拥有8000多名工程师和研发实验室。今年夏天，Alf的ABB未来实验室在瑞士巴登、美国罗利和中国北京成立。今后，实验室将更直接地由企业管理和资助，重点是颠覆性技术和创新。
虽然成立仅几个月，但abb未来实验室已经与华为合作，在两个月内完成了垃圾分类机器人的人工智能培训。该机器人使用基于华为芯片的人工智能技术，通过工业摄像头对物体进行分类。
显然，调整业务模式和组织结构，ABB一直是一个重要的原因，站在行业的*前沿。
从技术迭代到应用实现，abb致力于提供完整的解决方案
作为制造业自动化和数字化的先驱，ABB自动化领域的产品不断得到改善，应用领域正在不断扩大。
鉴于阿尔夫，在过去30年中的自动配置和结构没有多大变化。从采集信号，或发送信息，操作员接口场景工作，信息在自动化系统中的流动基本上没有改变。
但5g的到来可能会改变设备之间的信息传输方式。5g具有大容量、高可靠性、低延迟的特点，很可能实现设备之间的分离连接。如果实时主线可以在云或平台上连接和承载，那就是一个更具颠覆性的应用。
5G不仅将改变ABB的运营模式，而且更有可能将数字化引入业界，包括数字化操作和维护。ABB推出了一种名为ABB‘s的工业互联网解决方案，该解决方案首先提供了一个平台，然后是ABB的所有数字化云产品，例如工业解决方案和设备流量解决方案。
除数字化外，在机器的关注阿尔夫自主权的另一个重点。他自动驾驶仪和仓储的自我管理，例如，思考独立于机器的发展过程中 - 从操作到操作机器的人，*终自我实现和测试，都没有人。
对于ABB来说，除了流行的自动驾驶仪技术外，工业生产情景对机械设备的自主性也有很强的需求，比如船舶与矿业的自主对接在一些以采矿为代表的工业场景中，有毒气体和工作环境中的物质对人体是有害的，因此设备具有独立存取矿山的能力是必要的。ABB需要首先研究这些业务的价值主张，找到潜在的应用，然后找出它可以应用于哪些领域。
类似于自主性的技术是人工智能。自20世纪60年代诞生以来，它引起了人们的广泛关注，“机器为人”的讨论层出不穷。经过几十年的发展，相关技术逐渐成熟，越来越多的人工智能技术开始在应用领域展开讨论，ABB等**的产品和技术制造商受到了广泛的关注。
ABB在其产品中使用的人工智能技术已经有20多年，但现在成熟的产品在传统的统计依据主要诊断应用。阿尔夫十亿欧元的新的制造说，作为一个诊断解决方案的一部分，该技术主要用于实现状态监控。更成熟的反映在设备的自动管理应用程序，如电子船舶管理。
机器学习是另一种很有前途的人工智能技术。在今年8月底的世界人工智能会议上，abb展示了一个由双臂合作机器人YuMi组成的咖啡桌。通过YuMi的引导编程，合作机器人可以学习和记忆咖啡师的动作，从而完成煮咖啡、画花、交给观众的整个过程。
在实际的着陆场景中，该技术被用来改造承载集装箱的码头。通过模拟箱体的位置和承载状态，用采集到的数据训练AI，通过AI知道容器的位置，从而实现自动化..
从自动化，数字化，人工智能的自主权，ABB不盲目追涨新兴技术概念。它更注重客户的需求与实际着陆，并通过解决不同的产品组合，以达到更好的效果。
在平衡研发和业务以及实施解决方案方面有两个困难
作为一家商业公司，ABB仍然需要考虑研发投入和阵营之间的平衡。在ALF看来，他们没有无限的研发资源，因此我们需要在提高原有产品能力和开发新功能方面寻求平衡。在技术的发展中，也有必要把重点放在给公司带来*大价值的项目上。
对于具体实施数字化解决方案，阿尔夫认为主要有两个困难。
**个困难是abb不能只开发一个通用的解决方案，因为行业的不同部门有不同的需求，所以有必要设计适合他们不同需求的解决方案ABB不仅需要掌握不同领域、不同应用的知识，还需要考虑数据的可用性。
第二个难题是使用数据，因为AI需要大量的数据培训。一方面，ABB需要鼓励客户为培训模式提供数据；另一方面，ABB还需要为客户保证其数据的隐私、所有权和安全性。
“AI需要结合工业化和模型数据的，但*重要的是，我们希望通过使用AI来为客户提供价值，否则我们将只应用技术和应用技术。”阿尔夫情况摘要。
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