溫州川控電氣有限公司
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本公司（川控電氣）專業代理銷售多種進口電氣：施耐德，歐姆龍，倍加福，奧特尼克斯，西門子，ABB，日本富士，臺安，三菱機電，常熟開關等交流接觸器，小型斷路器，塑殼斷路器，接近開關，傳感器，編碼器，熱繼電器等*，產品齊全 。

我公司主要經營品牌有：施耐德斷路器，常熟開關斷路器,西門子接觸器，ABB斷路器，上海人民斷路器，天水二一三、TCL工業電器等-----

作為產業用機器設備、電器產品、汽車、摩托車和辦公OA機器及通信等產品的重要元件，預計在今后10年內微電機要重點發展的產品是：
交流微電機及變頻控制技術；無刷電機及控制技術；永磁交流伺服電動機及控制系統；步進電機及驅動控制技術；
直線電機及驅動控制技術；超聲波電機及應用技術。
從微型電機企業分布的位置來看，市場需求旺盛及占據出口優勢的沿海地區企業發展尤為迅速；大部分企業集中在珠三角、長三角和環渤海地區。
二、中國電機制造企業裝備自動化程度有待提高。
國產電機技術和品質的不斷提高，使得國產電機在性價比上能夠比一些具有更高的*性，吸引了大量海外訂單；
另外，一些發達國家的傳統電機企業不再自己生產電機，他們轉而從國外進口電機，這也給中國帶來了巨大的商機；
再次近年來發展迅速的金磚，他們的基礎設施建設以及相關制造業的快速發展形成了對電機產品的大量需求，也促進我國的大中型電機產品出口，未來中國很可能成為世界電機的制造工廠。
訂單的增多迫使國內企業不斷努力提高生產能力來保障產品質量和降低成本，以便在市場具有更強的競爭力。
但是以目前的現狀來說，國內廠家在電機制造裝備還有工藝方面都無法與*廠商相比。

機器人正在走入我們的生活，但它們的“智商”似乎并不盡如人意。我們能開發出像人類大腦一樣聰明而具有學習能力的機器人嗎?近日在天津召開的“類腦智能創新論壇”上，國內外腦科學和智能技術領域專家學者對此各抒己見。與會專家指出，腦科學與智能技術的深度融合，將*地推動類腦智能研究的突破和發展，未來世界人工智能發展，重塑國家的工業、軍事、服務業等行業格局，成為國家核心競爭力的重要體現。
“智能+”時代需要類腦智能
“當前的人工智能系統有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會‘算計’、有專能無*。”中科院院士、中科院副秘書長、中科院自動化研究所研究員譚鐵牛用四個短句表達了目前通用人工智能與人類智能水平的巨大差距。
會掃地的機器人不會擦桌子;服務機器人很難準確理解客戶的情感、意識和需求;人工智能可以在象棋比賽中打敗人類*，但是在對智能水平要求更高的圍棋項目中，只相當于業余五段水平;日本福島核電站事故處理過程中機器人沒有順利完成任務，大量高風險的工作仍然需要由人力來完成;無人駕駛的概念車只是在某些測試路段(例如高速公路)能做到高度自動駕駛，要在人口密集的城市街道實現*自動駕駛還需*攻關……
傳統人工智能已經給經濟社會帶來巨大變化，而它所存在的這些發展瓶頸，與機器學習本身的缺陷相關：機器學習不靈活，需要較多人工干預或大量標記樣本;人工智能的不同模態和認知功能之間交互與協同較少;機器的綜合智能水平與人腦相差較大……
要突破這些瓶頸，就需要新一代的智能技術革命，科學家們把期待投入到類腦智能上，認定智能技術可以從腦科學和神經科學獲得啟發。
“類腦智能是人工智能的一種形態，是人工智能的*目標，也是人工智能重要的研究手段。”譚鐵牛說，人工智能技術的發展將對傳統行業產生重大性影響，重塑產業格局，“智能+X”將成為創新時尚。“人工智能將在國防、醫療、工業、農業、金融、商業、教育、公共安全等獲得廣泛應用，催生新的業態和商業模式，引發產業結構的深刻變革。”
腦科學對類腦人工網絡有什么啟發?與現有人工智能技術相比，類腦智能將有哪些特別的進步呢?
“從宏觀看，大腦不同區域主管不同功能。從微觀看，大腦有非常復雜的突觸結構。越復雜越可調控，復雜帶來可塑性，也就是大腦的結構與功能可依據使用的歷史而改變。”中科院外籍院士、中科院上海神經科學研究所所長蒲慕明認為，神經系統與其他生物系統zui大的差別在于其可塑性，“可塑性是大腦認知功能的基礎，也是類腦智能系統zui可借鑒的特性。”
“目前我們使用的人工智能網絡的結構還是太簡單，缺乏人類大腦那樣的反饋機制和長遠反向連接等功能。”蒲慕明表示，作為一名腦科學研究專家，他很期待未來腦科學研究可以和智能化網絡研究互相促進、同步發展。

類腦研究能否走上“高速路”
近年來，腦科學與類腦智能已經成為世界各國研究和角逐的熱點，美國、歐盟都相繼啟動相關研究計劃，我國政府也高度重視腦科學的研究，正在論證并啟動“中國腦計劃”。
這一方面反映出大家對類腦智能的高度期待，另一方面也引發了一些科學家的擔憂。因為數十年前，人類曾經有過一次類似的人工智能研究熱潮，只是zui后以失敗告終。
*院士鄭南寧就經歷過那一波熱潮。上世紀80年代，鄭南寧曾赴日本留學，當時日本提出了為期10年的“第五代計算機”計劃，試圖突破電腦的馮諾依曼瓶頸，也就是現有經典計算機體系的速度和性能極限，以實現人工智能。知識工程奠基人費根鮑姆曾認為，這個驚人的開發計劃，將引起第二次計算機革命。
然而，第五代計算機運氣不佳，雖然在技術上取得了部分突破，但并未實現自然語言人機對話、程序自動生成等關鍵目標，zui終導致該計劃。
現在，我們重提類腦計算，與30年前比，有什么不一樣的背景呢?
“神經科學、計算機科學、神經網絡理論近20年來的長足進步，以及大數據時代對智能計算的需求，使我們今天再次聚焦類腦計算。”鄭南寧分析說，隨著腦與認知科學的研究發展和觀測大腦微觀結構技術手段日益豐富，人們已經可以在微觀水平觀測到神經元的結構、不同腦區的形態，以及神經元放電、不同神經元如何構成神經網絡等信息處理過程。結合這些實驗觀察，智能科學及計算模擬已可以在計算機上部分模擬腦信息處理過程。
譚鐵牛也認為，對人腦層次化信息處理機制的初步借鑒、基于大樣本數據的訓練、實現端對端的映射深度學習算法，這些進步促進了人工神經網絡的復蘇，并已在語音識別、大規模圖像分類、人臉識別中大幅提高了現有的人工智能識別精度。
但這些進步只是提供了突破的可能，我們現有的技術基礎距類腦智能的實現還有很長距離。
我們尚未搞清楚大腦的工作機理：睡眠狀態下，大腦記憶得到了強化，它的內在機理是什么?大腦用來處理外界激勵的能量消耗只占很小比例，那些與刺激無關的能量消耗到底做了什么?
我們也很難用現有的馮諾依曼結構電腦來構建大尺度的神經形態計算系統。類腦計算本身需要打破馮諾依曼結構、把類似大腦的突觸做到芯片上，但目前的神經突觸芯片還在實驗室階段，不能走向實用。而如果用超級計算機平臺來模擬整個大腦的計算能力，需要10的18次方浮點運算能力，這樣的超級計算機，預計到2019年至2023年才能出現。

常熟塑殼斷路器CM1-63C/6A

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21世紀經濟報道記者從11月7日－11 日召開的第19屆中國工業博覽會上發現，這些工業*圍繞數字化技術開展的各項業務，兩年前還是概念，今年則有了落地的案例和項目。
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