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一、英维思福克斯波罗 Invensys Foxboro I/A Series系统：FBM（现场输入/输出模块）顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。 

二、英维思ESD系统 Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余（TMR）结构的最现代化的容错控制器。 

三、ABB：Bailey INFI 90，工业机器人备件DSQC系列等。

四、西屋Westinghouse： OVATION系统、WDPF系统、WEStation系统备件。

五、霍尼韦尔Honeywell：DCS系统备件模件、HONEYWELL TDC系列， QCS,S9000等备件。

六、安川Yaskawa：伺服控制器、伺服马达、伺服驱动器。 

七、罗克韦尔Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等产品。

八、XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME总线等备件 

九、伍德沃德Woodward：SPC阀位控制器、PEAK150数字控制器。

十、施耐德Schneider：140系列、Quantum处理器、Quantum内存卡、Quantum电源模块等。

十一、摩托罗拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。 

十二、发那科FANUC：模块、卡件、驱动器等各类备件。 

十三、西门子Siemens：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

十四、博士力士乐Bosch Rexroth：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。 

十五、HP:工作站、服务器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列备件、HP VXI 测试设备等。

十六、尼康NOKI：输入输出卡件、模块备件。惠普 

十七、MELEC: 驱动器、驱动板、伺服驱动器、伺服控制器、马达,驱动卡等。

十八、网域Network Appliance：数据储存模块。

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人工智能引领的这场革命是否能刮起产业的飓风呢？人工智能给人类社会带来的变革似乎不像历次科技革命一样，仅仅停留在延伸人的体力和脑力上，而是进入了人和机器共同演化的时代。

人工智能的产生具有坚实的科学理论基础。算法、数据和计算三大基础要素共同驱动人工智能发展。其中算法是机器实现人工智能的核心，计算能力和大数据是人工智能的基础。一直以来人工智能突破主要依赖于算法性能的提升，近年来主要有工程学法和模拟法实际应用在人工智能技术中，推动人工智能开始发展至感知智能阶段。而随着第三次技术革命以来计算机、互联网在数据生成、采集、存储、计算等环节的突破，为人工智能进入高速发展阶段提供了坚实的基础。

在国内外的国家战略层面，资金和政策都倾力支持人工智能研究与产业的持续发展。欧盟委员会将在未来十年内拿出10亿美元支撑欧盟“人脑计划”研究。而随着近年来国内业界的不断推动，人工智能在“十三五”规划首年被纳入到国家战略发展层面，结合互联网经济热点带来的资金支持和国家源源不断的人才储备和大量研发投入，必将推动人工智能产业进入新一轮创新发展的黄金阶段。

人工智能不仅仅是科学革命，更悄然改变人们日常生活的方方面面。当韩国棋王李世石在与谷歌Alpha Go的比拼中投子认输的那一刻，人类既震惊于人工智能已经可以超越人类的水平，也开始将更多的目光投入人工智能这一领域，殊不知在经历了60年的发展历程之后，在金融业、汽车制造业、医疗保健行业甚至艺术创作领域这些似乎与人工智能并不那么相关的行业，都已经逐步实现了人工智能的应用。

随着人工智能与传统行业的不断结合，人工智能产业链迎来爆发式增长。从产业分类和公司数量来看，咨询公司Venture Scanner统计，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13个子门类，融资金额高达48亿美元。在这13个种类中，研究机器学习（应用）的人工智能公司数目最多，达260家，约占整个行业的30%。从区域分布情况来看，欧美等西方国家发展较为迅猛，其中美国以499家人工智能公司占据绝对主导地位，且初创公司数量众多；而以中国为首的发展中国家在人工智能领域显然仍处于起步阶段，真正布局该产业的公司较少，以传统互联网巨头进军人工智能领域为主。

但是人工智能应用仍是广阔的等待开拓的蓝海市场。从技术层面而言，人工智能技术的发展可以分为三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能，目前已经融合在各种传统产业中的人工智能应用主要集中在第一个阶段——计算智能，少量应用已经开始试水第二阶段的技术，即感知智能。考虑到全面的感知智能所需的应用化技术、完善的数据、高性能芯片还有待于进一步发展，感知智能技术应用普及还需要5~10年，而认知层的技术突破和数据、计算等基础资源的提升和积累是值得期待的长期发展方向。

我们认为，目前较为成熟的感知智能技术（如语音、视觉识别的服务、硬件产品等）的应用开发所形成的新“人工智能+”将引领产业变革，成为推动社会飞跃发展的新动力。在传统产业，人工智能可以在制造业、农业教育、金融、交通、医疗、文体娱乐、公共管理等领域得到广泛应用，将不断引入新的业态和商业模式；在新兴产业，人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车、VR、无人机等处于产业生命周期导入期的公司飞跃式发展。从具体应用方向来看，如今十分火热的工业4.0、人脸识别、智能答题机器人、智能家居、智能安保、智能医疗、虚拟私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆发的重点领域。

HOW：从AI历史看未来

“人工智能”一词最初是在1956年达特茅斯学会上提出的。从学科定义上来说，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

人工智能的发展历史大致可以分为三个阶段：带有理想主义色彩的起步期，由“专家系统”大范围应用而推动的第二波浪潮，以及由基础设施、技术融合与应用拓展共同推动的第三波浪潮（1993年至今）。

历史沿革：三大发展浪潮—“理想主义”、“专家系统”、“三大动力”

有理想主义色彩的起步期（1956-1974）

这个阶段的起步期人工智能是以“计算机不断解决以往人类从没设想过其能解决的问题”为特征的，解文字题、证明定理甚至是学习语言。正是这样的超预期激发了人们对于人工智能的畅想，对人工智能做出了大量乐观的预测。

这个阶段对于人工智能的许多尝试并不是以实际应用为目的的，许多人工智能程序更像是“玩具”，而研究者们均致力于尽快设计出能够通过“图灵测试”的人工智能机器，对于通向这一目标的路径并没有很清晰的认识。随着研究进程不断受阻，研究者很快就意识到人工智能的许多基础设施上的限制在上世纪70年代是不可能克服的。这些障碍包括极其有限的计算能力，缺乏能够处理运算量指数增长的问题的算法，缺乏数据，难以处理图像识别等感知问题，需要不断改变基础架构来适应不同的问题等。因为这些问题的限制，人工智能进入上世纪70年代以后止步不前，研究资金支持也大幅缩减，在1974年到1980年之间，人工智能进入第一波低谷。

由“专家系统”大范围应用而推动的第二波浪潮（1980-1987）

“专家系统”是一个用于模拟人类专家决策过程的计算机系统，是人工智能历史上第一个较为成功的应用，并在八十年代被许多大型企业所接受。1980年，一款名为XCON的专家系统程序被设计出来，这款程序能够根据用户的需求自动选取DEC公司计算机系统（集群）里面合适的部分来完成计算任务。在1980年到1986年间，XCON平均每年帮DEC公司节省4000万美元的成本。在这个阶段，人们逐渐意识到研发人工智能的目的不仅仅是为了设计出能通过“图灵测试”的机器，能够以现有的条件帮助人类解决在实际工作中的问题并提高效率才是更为重要的目的。

正是因为人工智能的实际应用前景被挖掘，越来越多的公司投入资金研发不同类型的专家系统，人工智能进入第二个高速发展期。这个阶段人工智能开始逐步形成一个产业，诞生了一批公司，比如硬件公司Symbolics和Lisp Machines，软件公司如Intelli Corp和Aion。这个阶段最标志性的事件是Hi Tech和Deep Thought击败了国际象棋大师，Deep Thought也为后来IBM的Deep Blue奠定了基础。