语义理解技术与实体经济融合领域 语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式
天津2022工博会自动化展
语义理解技术与实体经济融合领域
语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。
在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。
机器视觉检测原理：
机器视觉检测原理：
机器视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
一个完整的机器视觉系统包括：镜头、相机、照明、图像采集卡和软件工具等。
机器视觉的优势
1.可适用于危险的检测环境：机器可以在恶劣、危险的环境中，以及在人类视觉难以满足需求的场合很好地完成检测工作。
2.不会对产品造成接触损伤：机器视觉在检测工件的过程中，不需要接触工件，不会对工件造成接触损伤。人工检测必须对工件进行接触检测，容易产生接触损伤。
3.更客观稳定：人工检测过程中，检测结果会受到个人标准、情绪、精力等因素的影响。而机器严格遵循所设定的标准，检测结果更加客观、可靠、稳定。
4.避免二次污染：人工操作有时会带来不确定污染源，从而污染的工件。
5维护简单：对操作者的技术要求低，使用寿命长等优点。
新发展格局对传统制造业发展提出更高要求
一方面，传统制造业转型升级的要求难以适应并且匹配国内多层次需求的现状。我国区域发展不平衡，不同地区的市场发育水平也存在差异，使得传统制造业在区域间顺畅转移较为困难。根据当代国际工业化标准，我国东部沿海发达地区已进入工业化后期，传统制造业面临着向内陆转移的压力。虽然中西部地区处于工业化发展阶段，但是受制于市场发育水平、生态环境约束和区域政策条件等，中西部难以完全承接东部传统制造业的转移。与此同时，东部地区加快新型基础设施建设，对制造业的技术含量有更高要求，传统制造业转型升级的驱动力将更大；而中西部地区处于城镇化加速发展阶段，传统建筑业等仍具有一定生命力，传统制造业转型升级的现实经济激励不强。
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