触觉感知技术与实体经济融合领域 触觉可以感知位置、力度、温度、幅度等人手要做的精细事务，相对于行为技术，人工智能触觉感知技术应用在身体感知需要比较细腻的应用领域。 在行业应用上，要做虚拟手术、远程，就必须有触觉，比如远程手术、人造皮肤传感技术已在实验室实现，是未来服务机器人的皮肤雏形。 在陪护行业应用上，随着老龄化人口的增加，养老、康复照料问题是社会共同面临的难题
天津工博会激光加工展主题
触觉感知技术与实体经济融合领域
触觉可以感知位置、力度、温度、幅度等人手要做的精细事务，相对于行为技术，人工智能触觉感知技术应用在身体感知需要比较细腻的应用领域。
在行业应用上，要做虚拟手术、远程，就必须有触觉，比如远程手术、人造皮肤传感技术已在实验室实现，是未来服务机器人的皮肤雏形。
在陪护行业应用上，随着老龄化人口的增加，养老、康复照料问题是社会共同面临的难题，康复工成本逐年上升，陪护机器人的市场空间很大，其功能需求包括服务、安全监护、人机交互以及多媒体娱乐等。
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。
激光切割行业发展现状
激光以前是叫“镭射”，发源到以后，科学家钱学森建议改为“激光”，我们就把激光行业发扬光大，激光被称为快的刀，准的尺和亮的光。
现在在激光应用上面有打标、切割、熔覆等方面，这些都是应用在目前非常热门的行业。这个是激光切割技术的优势，它的各种优势凌驾于其他切割的方式方法上，有非常的一些特点，还有很多闪光点。
激光在航空航天，包括热门的工程机械，轨道交通，农机、电机、厨具等各行业都有应用。我们智能时代要用到5G、大数据等，都会和激光有关联。
救援机器人价值凸显
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、环境恶劣等问题，救援人员难以深入现场；另一方面，二次灾害随时有可能发生，处置稍有不当就可能给救援人员也带来严重安全危害。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。
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