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　　据博雅工道(北京)机器人科技有限公司副总经理李乔介绍，在能源工程领域，作为国内的水下智能装备企业,博雅工道始终坚持技术创新驱动公司发展,自主研发多款水下机器人产品。通过长期的业务合作,团队总结出了一套实用的行业解决方案,既可以长时间大深度的对整个大坝进行检测,又可以通过携带的高精度前视声呐和高清摄像头进行直观的视觉检测,同时还能兼顾监测整个水域的水质情况,在的同时大大提高了检测效率,提升了水利水电工程的可持续发展。

在水下机器人奋力直追的同时，空中领域机器人应用也在迎头赶上。电控共轴操纵系统为北京中航智科技有限公司技术,采用电动分控和轴内操纵技术,其零部件数量少50%,重量减轻40%,可以极大地降低故障率,增强系统稳定性和可靠性。

中国作为农业大国,18亿亩基本农田,每年需要大量的农业植保作业。中航智无人机可负载农药低空喷洒,喷洒效率是远远大于人工。其旋翼产生的向下气流有助于增加雾流对作物的穿透性,防治效果好,同时远距离操控施药大大提高了农药喷洒的性。通过搭载视频器件,对农业病虫害等进行实时监控,在农业植保领域有着非常广阔的应用前景。

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工业控制智能化中的机遇与挑战　　随着人力资源成本提升，工业控制智能化将是大势所趋

丹佛斯硅动力事业部是集团旗下未来性的一个业务部门。几十年来，丹佛斯硅动力事业部一直在同制造商和系统供应商合作，为汽车、太阳能、风能和工业应用领域设计并开发定制化的功率模块，帮助他们提高产品和系统的稳定性，优化设计并降低成本。

　　该部门在德国弗伦斯堡和美国尤蒂卡拥有生产基地，在德国慕尼黑拥有研发中心。本次宣布投资的新工厂是该事业部在设立的第三个生产基地。

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　　南京市有的投资环境以及强大的汽车和新能源产业集群，当地众多全国的大学也了我们可以获取秀的人才。我们相信在南京市的大力支持下，丹佛斯硅动力业务在中国乃至将取得质的飞跃，同时也为江苏的绿色产业链的进一步完善贡献力量。

　　—— 徐阳，丹佛斯中国区总裁

　　2019年12月公布的欧洲绿色协议明确提出到2050年欧洲将实现“碳中和"。2020年，中国宣布将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。

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有大学的问题、研究机构的问题、企业的问题，这些基础都要夯实，没有这个基础想飞是不可能，必须全社会有这个意识。

据介绍，产品具有高性能、高集成度、高可靠性、低能耗、等特色，可应用于多种工业与物联网终端应用场景，包括工业控制、电机控制、智能表计、电池及能源管理、通信、机器人、汽车电子等广泛领域

日前，日本三菱电机公司被多家媒体曝光产品检验数据，且行为可能已经持续超35年。

　　随后，三菱电机发表声明证实，正在就长崎工厂对部分列车空调产品检验时有不当做法展开内部。三菱电机称，6月中旬发现这一问题，已停止发货，但已经交付的产品在性能方面没有问题。

　　7月2日，日本三菱电机公司总裁、CEO杉山武史宣布辞职。

　　杉山武史在当天下午举行的记者会上说，公司有组织的损害了公司信誉。他痛感对此负有责任，认为有必要辞职，以使公司建立新体制，挽回外界对三菱电机的信任。

　　日本多家媒体报道称，三菱电机公司长崎工厂没有按照用户要求检验列车空调产品的控制性能和电力消耗等内容，还检验数据，上述产品由长崎制作所(长崎县时津町)制造并负责检查。

　　据分析，违规至少从1985年前后开始一直持续。

　　目前，日本经济产业省已经介入此事，包括三菱电机的不当行为是否涉及其他产品。

　　日本官房长官加藤胜信在6月30日的记者会上表示：“(三菱电机)长年进行不当检查的做法存在问题，令人遗憾。"

　　资料显示，三菱电机株式会社Mitsubishi Electric Corp.(三菱电机)创立于1921年，是三菱MITSUBISHI财团之一，500强。

　　产品范围广泛，包含面向个人消费者的显示产品、手机、厨房电气、车载电气、生活电气、空调电气。面向商业消费者的电子、电力、社会、交通、宇宙、信息、电气、机器、半导体和影像等。

虽然人工智能在越来越多的领域取得了越来越大的成功，但它仍然主要作为一种工具来执行狭隘的任务，或者作为一种简单的自动化形式，而不是与人类用户建立关系的支持伙伴。它很大程度上依赖于精心策划或注释的数据，大多是历史数据，而且只能非常间接地从人类用户那里学习。人工智能在某些情况下具有非凡的预测能力，但却无法具备人类从婴儿时期就具备的适应能力。它只是(还)不能像人类那样根据从未遇到过的数据进行推断。此外，对更高度的需求导致了越来越大和复杂的模型、计算密集型训练和工程挑战，这些挑战阻碍了我们在基于人工智能的解决方案中寻求的可信度、可移植性和可扩展性。

　　实现我们的人工智能目标需要改变当前的数据范式;是时候将人类置于AI培训过程的中心了。您不必相信我们的话：从设计到部署将人力和AI资源混合的好处在其他独立研究中得到了呼应，例如麻省理工学院斯隆2020年人工智能高管研究和研究项目的发现，以及由此产生的结果在德勤洞察中，协作甚至被称为“超级团队"。

　　与标准的AI方法相比，设计、培训和部署混合人类用户和AI代理的解决方案提供了新的成功途径。模仿学习、课程学习和其他较新的技术已经展示了通过利用人类的专业知识、反馈和指导来训练人工智能的其他方法。与其将我们自己局限于一种方法，不如我们可以拥有一切，并将所有这些不同的方法结合在一起，与人类一起构建新的智能系统，而不再局限于任何特定的方法、模型或算法。考虑到人类和人工智能各自的优势和劣势，这种人与人工智能的伙伴关系将产生的不仅仅是其各部分的总和，利用互补的能力来实现仅靠一个或另一个不可能或很难实现的结果。然而，为了让人工智能代理与人类尽可能紧密地协同工作，具体的方法、途径和技术是有必要的。值得注意的是，它要求体系结构设计自然有利于多代理、多人、技术不可知的分布式方法，在研究、原型和操作之间快速、无摩擦地反复迭代。