它主要是受计算机技术得支撑，对各种生产过程进行调度自动化控制的系统。有些系统，可以在无人看管的情况下，自动化的对生产进行长时间的精准监椌，并且从中获取有效的信息数据，为监管的管理者提供有力的评价参考。09.控制柜是自动化工厂的中枢系统自动化工厂中涉及到电气、变频、电源、水泵等等控制柜，根据不同的需求选择不同的控制柜，实现不同的控制功能。
2019年人工智能发展的新趋势有哪些？
在本文里，Ben Lorica将展望那些会在2019年引导人工智能发展的新趋势。趋势一：我们将开始看到可以让很多应用实现部分自动化的新技术自动化的实现会是分阶段的。虽然实现完全的自动化还有很长的路要走，但是有许多工作流程和任务是可以实现部分自动化的。事实上，麦肯锡估计“虽然基于现有的技术只有不到5％的工作可以实现完全自动化。
但是，大约60％的职业里的30％或更多的工作是可以实现自动化的。”我们已经看到了一些基于计算机视觉和语音技术的产品和服务，在2019年会出现更多类似的产品。而语言模型和机器人技术方面的进一步改进将会带来针对文本和物理世界任务的解决方案。与其等待一个完整的自动化模型，组织机构将会被竞争推动着采用部分自动化的解决方案。
而这些部分自动化项目的成功将会进一步推动全自动化的发展。趋势二：企业中的人工智能将会基于现有的分析应用而构建在过去几年里，很多公司都在构建流程和基础架构来解锁异构的数据源，以便提升主要的关键分析任务的表现。这些任务包括了商业分析、推荐器和个性化服务、预测、异常检测和监控任务等。除了使用计算机视觉和语音技术的新系统，我们预见深度学习和强化学习在企业里的早期尝试将出现在那些已经使用数据和机器学习的地方。
例如，一些企业正在通过深度学习将时间和地理空间数据引入其系统中，从而形成可扩展和更准确的混合系统(即将深度学习与其他机器学习方法结合起来的系统)。趋势三：在一个部分自动化和人参与自动化流程的解决方案的时代，用户体验和用户界面的设计将会很重要当前许多的人工智能解决方案需要和消费者、人类工人和专家携手工作。
这些系统提升了用户的工作效率，在许多情况下使他们能够以难以置信的规模和准确度完成任务。恰当的用户体验和用户界面设计不仅能够简化这些任务，而且长期来看，这能让用户信任人工智能的解决方案，并使用它们。趋势四：我们将会看到专门用于感知、模型训练和模型推理的硬件凭借创造了记录的语音和计算机视觉的模型，深度学习在2011年复兴。
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