机器人伺服电机面临挑战机器人伺服电机面临挑战
机器人需求在范围内不断扩大，而现在是增速快的机器人市场。2013年至2016年，连续三年成为一大工业机器人消费市场。IDC预测到2020年，机器人市场规模将达到594亿美元，市场将占机器人市场总量的30%以上，市场空间巨大。机器人的高速增长将带动伺服电机的巨大需求。
伺服电机在自动化控制系统在往往与终端执行机
2022工博会激光加工展
机器人伺服电机面临挑战
机器人伺服电机面临挑战
机器人需求在范围内不断扩大，而现在是增速快的机器人市场。2013年至2016年，连续三年成为一大工业机器人消费市场。IDC预测到2020年，机器人市场规模将达到594亿美元，市场将占机器人市场总量的30%以上，市场空间巨大。机器人的高速增长将带动伺服电机的巨大需求。
伺服电机在自动化控制系统在往往与终端执行机构相连，因此也被成为执行电机。伺服电机在伺服系统中作为执行元件，其作用是将伺服控制器的脉冲信号转化为电机转动的角位移和角速度。
伺服电机分为直流和交流伺服电动机两大类，与普通电机相比其主要特点是，其通常搭配反馈装置一起使用，实现控制。
语言表达技术与实体经济融合领域
在语言表达技术与实体经济融合领域，语言表达与自然语言识别是机器人技术需求的两个方面，自然语言识别从本质上是声纹处理技术，语言表达依靠的是语言合成技术，但在情感、情绪上还需要与人工智能的情绪感知技术进行结合，包括在提高合成语音的自然度、丰富合成语音的表现力、降低语音合成技术的复杂度、多语种语音合成等方面还有待改进。
在各类声音播报的商业场景上，声音模仿技术可以模仿任何声音纹理。比如世界首部利用人工智能模拟人声的纪录片《》在央视纪录片频道播出，纪录片解说词全程运用人工智能配音，“重现”已故配音大师李易的声音；地图导航系统可以模仿任一的声纹进行全程播报。通过录制一段声音可实现文本的自动播报几乎适用于所有声音播报商业场景。
机器学习技术与实体经济融合领域
机器学习是人工智能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无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度神经网络)、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，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，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人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，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人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于、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。
机床行业中存在的突出问题疫情和自然灾害对行业运行带来不利影响
机床行业中存在的突出问题
疫情和自然灾害对行业运行带来不利影响
今年以来，国内新冠疫情已有两次较严重暴发，引发大范围人员和交通管控，此外还有多地散发疫情。河南等地发生洪水、沿海地区发生台风等灾害。疫情和自然灾害给所在地机床工具企业生产经营造成相当大损失。下半年行业企业仍应对疫情和自然灾害可能造成的影响高度警惕，做好防范。
总体来看，上半年机床工具行业市场需求增长，行业运行稳中向好，为全年行业发展打下了良好基础。但原材料价格大幅上涨、人才紧缺、资金紧张等问题仍比较突出，巩固稳定恢展的基础仍需努力。
放眼下半年，支持经济进一步恢复向好的政策将持续发力，但国内经济恢复不均衡，外部不稳定不确定因素较多。机床工具行业部分用户领域运行出现波动，相关领域投资仍然偏弱。同时，国内外疫情对国民经济和本行业运行仍构成重大影响因素。
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