ABB  PFTL 101B 2.0KN    張力傳感器

ABB  PFTL 101B 2.0KN    張力傳感器

ABB  PFTL 101B 2.0KN    張力傳感器

ABB PFT系列張力傳感器PFTL 101B 2.0KN、PFTL101A 1.0KN、PFTL101A 1.0KN 3BSE004166R1、PFTL101A-2.0KN 3BSE004172R

ABB  PFTL 101B 2.0KN    張力傳感器

ABB  PFTL 101B 2.0KN    張力傳感器

ABB  PFTL 101B 2.0KN    張力傳感器

ABB PFT系列張力傳感器PFTL 101B 2.0KN、PFTL101A 1.0KN、PFTL101A 1.0KN 3BSE004166R1、PFTL101A-2.0KN 3BSE004172R1、PFTL101A 1.0KN 3BSE004166R1、PFTL101A 2.0KN 3BSE004172R1、PFTL101B 2.0KN、PFTL101B 20KN 3BSE004203R1、PFTL101B 5.0KN 3BSE004191R1、PFTL101BE 2.0KN 3BSE004214R1、PFTL201C 10KN 3BSE007913R0010、PFTL301E 1.0 KNABB 取指令與輸出指令（LD/LDI/LDP/LDF/OUT）

2016年3月，AlphaGo與職業(yè)圍棋選手的對(duì)局引發(fā)了人們對(duì)于人工智能的高度關(guān)注。計(jì)算機(jī)在一個(gè)公認(rèn)的非常復(fù)雜的計(jì)算與智力任務(wù)中，打敗了人類的頂尖選手，靠的是類人腦的智能嗎？從系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)看，AlphaGo結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與蒙特卡洛模擬[1]。廣義的說，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是類腦的計(jì)算形式，而蒙特卡洛方法則是發(fā)揮機(jī)器運(yùn)算速度的優(yōu)勢(shì)，模擬出數(shù)量巨大的可能性用以進(jìn)一步判斷，這現(xiàn)在看來不是大腦工作的機(jī)制。所以AlphaGo 可以說是結(jié)合了類腦與非類腦的計(jì)算與智能，完美發(fā)揮其各自特長(zhǎng)所取得的成功。除了AlphaGo 所運(yùn)用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，現(xiàn)在研究的類腦計(jì)算和智能還有哪些方面？可能會(huì)在不久的將來帶來什么樣的突破呢？

1、接口豐富，支持以太網(wǎng)、串口、CAN口、IO口等設(shè)備接入及以太網(wǎng)、2G/3G/4G全網(wǎng)通網(wǎng)絡(luò)接入；

2、內(nèi)嵌上百種工業(yè)協(xié)議，支持99%以上PLC及絕大多數(shù)工業(yè)設(shè)備接入；

3、8GB本地存儲(chǔ)+SD卡支待，支持本地?cái)?shù)據(jù)緩存及離線應(yīng)用；

4、三合一串口，支持RS485/RS232/RS422三種電氣接口；

5、支持邊緣計(jì)算，在物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化、實(shí)時(shí)響應(yīng)、敏捷連接、模型分析等業(yè)務(wù)，有效分擔(dān)云端計(jì)算資源 支持多臺(tái)設(shè)備同時(shí)接入；

6、支持DC9~36V寬壓輸入，適應(yīng)多種復(fù)雜工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)；

7、支持LED燈自定義，用戶可根據(jù)需要定義LED燈（如設(shè)備狀態(tài)、邊緣計(jì)算結(jié)果等）；

8、無需客戶端，支持按需連接的遠(yuǎn)程上傳、下載，有效節(jié)省網(wǎng)絡(luò)流量；

9、支持網(wǎng)關(guān)健康自診斷，快捷檢測(cè)網(wǎng)關(guān)故障；

10、支持多種標(biāo)準(zhǔn)的VPN (PPTP/ L2TP/IPSec/OpenVPN) ；

11、支持網(wǎng)絡(luò)主備模式，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)情況智能切換網(wǎng)絡(luò)接入方式（支持智能網(wǎng)絡(luò)診斷）；

12、強(qiáng)大的云端軟件中心支持，可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景安裝對(duì)應(yīng)的固件、應(yīng)用等；

13、支持多種遠(yuǎn)程控制模式（無密碼／有密碼／禁用），同時(shí)具備物理遠(yuǎn)程控制開關(guān)，一鍵開關(guān)遠(yuǎn)程控制功能；

14、支持多鏈接井發(fā)數(shù)據(jù)采集；

15、支持4G流量詳情分析及流量控制；

16、支持網(wǎng)關(guān)遠(yuǎn)程管理；支持網(wǎng)絡(luò)自恢復(fù)；

17、支持基站和GPS混合定位模式及本地WEB端GPS位置呈現(xiàn)；

18、支持本地WEB端點(diǎn)表配置，支持本地組態(tài)設(shè)計(jì)和呈現(xiàn)；

19、工業(yè)級(jí)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān),數(shù)據(jù)采集最大支持5000點(diǎn)；

20、支持?jǐn)?shù)據(jù)多路轉(zhuǎn)發(fā)和第三方平臺(tái)接入。 一般地說，類腦計(jì)算是指借鑒大腦中進(jìn)行信息處理的基本規(guī)律，在硬件實(shí)現(xiàn)與軟件算法等多個(gè)層面，對(duì)于現(xiàn)有的計(jì)算體系與系統(tǒng)做出本質(zhì)的變革，從而實(shí)現(xiàn)在計(jì)算能耗、計(jì)算能力與計(jì)算效率等諸多方面的大幅改進(jìn)。過去幾十年來通訊與計(jì)算機(jī)技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展帶來了信息化革命，但現(xiàn)有計(jì)算系統(tǒng)仍然面臨2個(gè)嚴(yán)重的發(fā)展瓶頸：一是系統(tǒng)能耗過高，二是對(duì)于人腦能輕松勝任的認(rèn)知任務(wù)（比如語言及復(fù)雜場(chǎng)景的理解等）處理能力不足，難以支撐高水平的智能。大腦在這兩個(gè)方面的明顯優(yōu)勢(shì)使得借鑒大腦成了一個(gè)非常有前景的方向。類腦計(jì)算是生命科學(xué)，特別是腦科學(xué)與信息技術(shù)的高度交叉和融合，其技術(shù)內(nèi)涵包括對(duì)于大腦信息處理原理的深入理解，在此基礎(chǔ)上開發(fā)新型的處理器、算法和系統(tǒng)集成架構(gòu)，并將其運(yùn)用于新一代人工智能、大數(shù)據(jù)處理、人機(jī)交互等廣泛的領(lǐng)域。類腦計(jì)算技術(shù)有望使人工信息處理系統(tǒng)以非常低的能耗，產(chǎn)生出可以與人腦相比擬的智能。很多人認(rèn)為，這一方向的實(shí)質(zhì)進(jìn)展將可能真正開啟智能化革命的序幕，從而對(duì)社會(huì)生產(chǎn)生活帶來深刻地變革[2] 類腦計(jì)算的研究大致可以分為神經(jīng)科學(xué)的研究、特別是大腦信息處理基本原理的研究，類腦計(jì)算器件（硬件）的研究和類腦學(xué)習(xí)與處理算法（軟件）的研究3個(gè)方面。在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，過去幾十年間，特別是過去10年左右的時(shí)間，取得了非常快速的發(fā)展?，F(xiàn)在對(duì)于大腦的工作原理已經(jīng)積累了豐富的知識(shí)，這為類腦計(jì)算的發(fā)展提供了重要的生物學(xué)基礎(chǔ)。人腦是一個(gè)由近千億的神經(jīng)元通過數(shù)百萬億的接觸位點(diǎn)（突觸）所構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。感覺、運(yùn)動(dòng)、認(rèn)知等各種腦功能的實(shí)現(xiàn)，其物質(zhì)基礎(chǔ)都是信息在這一巨大的網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的有序傳遞與處理。通過幾代神經(jīng)科學(xué)家的努力，目前對(duì)于單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能已經(jīng)有較多了解。但對(duì)于功能相對(duì)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元如何通過網(wǎng)絡(luò)組織起來，形成我們現(xiàn)在所知的最為高效的信息處理系統(tǒng)，還有很多問題尚待解決。腦網(wǎng)絡(luò)在微觀水平上表現(xiàn)為神經(jīng)突觸所構(gòu)成的連接，在介觀水平上表現(xiàn)為單個(gè)神經(jīng)元之間所構(gòu)成的連接，在宏觀水平上則表現(xiàn)為由腦區(qū)和亞區(qū)所構(gòu)成的連接。在不同尺度的腦網(wǎng)絡(luò)上所進(jìn)行的信息處理既存在重要差別，又相互緊密聯(lián)系，是一個(gè)統(tǒng)一的整體。目前神經(jīng)科學(xué)的研究熱點(diǎn)就主要集中于在上述各層面解析腦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，觀察腦網(wǎng)絡(luò)的活動(dòng)，最終闡明腦網(wǎng)絡(luò)的功能，即信息存儲(chǔ)、傳遞與處理的機(jī)制。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要突破的關(guān)鍵技術(shù)是對(duì)于腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的精確與快速測(cè)定，腦網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的大規(guī)模檢測(cè)與調(diào)控，以及對(duì)于這些海量數(shù)據(jù)的高效分析，此外也亟需在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的約束下，建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ秃屠碚?，形成?duì)腦信息處理的完整認(rèn)識(shí)[3]。 類腦計(jì)算器件研究的初衷是在不影響性能的前提下，大大降低功耗，或者在相似功耗下，極大提高速度。現(xiàn)代計(jì)算機(jī)雖然具有驚人的運(yùn)算能力與運(yùn)算速度，但與之相伴的是高昂的能量消耗。大型計(jì)算機(jī)的功耗往往在兆瓦量級(jí)以上，與之相比，成年人大腦的功耗只有大約20 W。巨大的能耗嚴(yán)重限制了系統(tǒng)進(jìn)一步向微型化的方向發(fā)展（因?yàn)殡y以散熱），也會(huì)使得復(fù)雜的嵌入式應(yīng)用和遠(yuǎn)程應(yīng)用，比如宇航探索，缺乏足夠的計(jì)算能力支持（因?yàn)殡y以攜帶足夠的能源）?，F(xiàn)代計(jì)算機(jī)能耗高的一個(gè)重要原因是計(jì)算機(jī)普遍采用的馮.諾依曼架構(gòu)。馮氏架構(gòu)中，信息處理單元與存儲(chǔ)單元是分離的，這樣在運(yùn)算過程中，勢(shì)必要經(jīng)常將數(shù)據(jù)在處理單元與存儲(chǔ)單元之間進(jìn)行傳遞，這一看似簡(jiǎn)單的過程卻能貢獻(xiàn)系統(tǒng)近50%的功耗。與之相比，在生物腦中，信息的處理是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)本身則是分布式的存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)（比如由神經(jīng)元內(nèi)的離子濃度表征）以及節(jié)點(diǎn)之間的連接（比如由突觸的強(qiáng)弱表征）上，運(yùn)算和存儲(chǔ)在結(jié)構(gòu)上是高度一體化的。這樣，用少量甚至單個(gè)電子器件模仿單個(gè)神經(jīng)元的功能，而將數(shù)量巨大的電子“神經(jīng)元”以類腦的方式形成大規(guī)模并行處理的網(wǎng)絡(luò)，以進(jìn)行計(jì)算，就成為了非常有吸引力的方向。目前研究的熱點(diǎn)包括尋找更適合的器件以模擬單個(gè)神經(jīng)元（比如憶阻器），設(shè)計(jì)非馮氏體系為基礎(chǔ)的處理器等。近來IBM公司研發(fā)的TrueNorth芯片是這一領(lǐng)域的代表性進(jìn)展，由于使用了非馮氏結(jié)構(gòu)體系和其他一系列措施，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于功耗近2個(gè)數(shù)量級(jí)的降低（圖1）[4]。另外的重要進(jìn)展還包括研發(fā)專用處理器，針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等類腦算法進(jìn)行專門優(yōu)化，以提高速度、降低功耗[5]，由于這一領(lǐng)域的算法已在圖像、語音識(shí)別等方面有成熟的應(yīng)用，此類專用處理器有望能較早投入實(shí)際運(yùn)用。ABB PFT系列張力傳感器PFTL 101B 2.0KN、PFTL101A 1.0KN、PFTL101A 1.0KN 3BSE004166R1、PFTL101A-2.0KN 3BSE004172R1、PFTL101A 1.0KN 3BSE004166R1、PFTL101A 2.0KN 3BSE004172R1、PFTL101B 2.0KN、PFTL101B 20KN 3BSE004203R1、PFTL101B 5.0KN 3BSE004191R1、PFTL101BE 2.0KN 3BSE004214R1、PFTL201C 10KN 3BSE007913R0010、PFTL301E 1.0 KN

能夠大大降低能耗或是加快速度的類腦的處理器對(duì)于實(shí)現(xiàn)更高水平的智能無疑會(huì)有很大的幫助，但要真正實(shí)現(xiàn)類人水平的通用人工智能，除了需要這樣的硬件基礎(chǔ)外，關(guān)鍵還需要理解生物腦對(duì)于信息所做的計(jì)算，即類腦的處理及學(xué)習(xí)算法。對(duì)于此研究方向，一個(gè)常見的顧慮是：現(xiàn)在神經(jīng)科學(xué)對(duì)于大腦工作機(jī)制的了解還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，這樣是否能夠開展有效的類腦算法研究？對(duì)此，我們可以從現(xiàn)在獲得廣泛成功的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得一些啟示。從神經(jīng)元的連接模式到訓(xùn)練規(guī)則等很多方面看，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)距離真實(shí)的腦網(wǎng)絡(luò)還有相當(dāng)距離，但它在本質(zhì)上借鑒了腦網(wǎng)絡(luò)的多層結(jié)構(gòu)（即“深度”一詞的來源），而大腦中，特別是視覺通路的多層、分步處理結(jié)構(gòu)是神經(jīng)科學(xué)中早已獲得的基本知識(shí)。這說明，我們并不需要完全了解了腦的工作原理之后才能研究類腦的算法。相反，真正具有啟發(fā)意義的，很可能是相對(duì)基本的原則。這些原則，有的可能已經(jīng)為腦科學(xué)家所知曉，而有的可能還尚待發(fā)現(xiàn)，而每一項(xiàng)基本原則的闡明及其成功的運(yùn)用于人工信息處理系統(tǒng)，都可能帶來類腦計(jì)算研究的或大或小的進(jìn)步。非常重要的是，這一不斷發(fā)現(xiàn)、轉(zhuǎn)化的過程不僅能促進(jìn)人工智能的進(jìn)展，也會(huì)同步加深我們對(duì)于大腦為何能如此高效進(jìn)行信息處理這一問題的理解[6]，從而形成一個(gè)腦科學(xué)和人工智能技術(shù)相互促進(jìn)的良性循環(huán)。