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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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那是三场非常艰难的比赛，尤其是第一场。因为我们需要不断训练我们的算法，阿尔法狗之前打赢了欧洲冠军，经过这场比赛，我们知道了欧洲冠军和世界冠军的差别。理论上来讲，我们的系统也进步了。但是当你训练这个系统的时候，我们不知道有多少是过度拟合的，因此，在第一局比赛结束之前，系统是不知道自己的统计结果的。所以，其实第一局，我们非常紧张，因为如果第一局输了，很有可能我们的算法存在巨大漏洞，有可能会连输五局。但是如果我们第一局赢了，证明我们的加权系统是对的。

不过，李世石先生在第四场的时候，回来了，也许压力缓解了许多，他做出了一步非常创新性的举动，我认为这是历史上的创新之举。这一步迷惑了阿尔法狗，使他的决策树进行了错误估计，一些中国的专家甚至称之为“黄金之举”。通过这个例子，我们可以看到多少的哲理蕴含于围棋中。这些顶级专家，用尽必生的精力，去找出这种黄金之举。其实，在这步里，阿尔法狗知道这是非常不寻常的一步，他当时估计李世石通过这步赢的可能性是0.007%，阿尔法狗之前没有见过这样的落子方式，在那2分钟里，他需要重新搜索决策计算。我刚刚已经提到过这个游戏的影响：28亿人观看，35000相关文章的媒体报道，在西方网售的围棋被一抢而空，我听说MIT（美国麻省理工学院）还有其他很多高校，许多人新加入了围棋社。

第四局里，李世石第78步的创新之举

我刚才谈到了直觉和创新，直觉是一种含蓄的表达，它是基于人类的经历和本能的一种思维形式，不需要精确计算。这一决策的准确性可以通过行为进行评判。在围棋里很简单，我们给系统输入棋子的位置，来评估其重要性。阿尔法狗就是在模拟人类这种直觉行为。创新，我认为就是在已有知识和经验的基础上，产生一种原始的，创新的观点。阿尔法狗很明显的示范了这两种能力。

6.神秘棋手Master究竟是不是阿尔法狗？

那么我们今天的主题是“超越人类认知的极限”，下一步应该是什么呢？从去年三月以来，我们一直在不断完善和改进阿尔法狗，大家肯定会问，既然我们已经是世界冠军了，还有什么可完善的？ 其实，我们认为阿尔法狗还不是完美的，还需要做更多的研究。

首先，我们想要继续研究刚才提到的和李世石的第四局的比赛，来填充知识的空白；这个问题其实已经被解决了，我们建立了一个新的阿尔法狗分系统，不同于主系统，这个分支系统是用来困惑主系统的。我们也优化了系统的行为，以前我们需要花至少3个月来训练系统，现在只需要一周时间。

第二，我们需要理解阿尔法狗所采取的决定，并对其进行解释；阿尔法狗这样做的原因是什么，是否符合人类的想法等等；我们通过对比人类大脑对于不同落子位置的反应以及阿尔法狗对于棋子位置的反应，以期找到一些新的知识；本质上就是想让系统更专业。我们在网络上与世界顶级的专家对决，一开始我们使用了一个假名（Master），在连胜之后被大家猜出是阿尔法狗。这些都是顶级的专家，我们至今已赢了60位大师了。如果你做个简单的贝叶斯分析，你会发现阿尔法狗赢不同对手的难易也不一样。而且，阿尔法狗也在不断自我创新，比如说图中右下角这个棋子（圆圈标处），落在第二根线里，以往我们并不认为这是个有效的位置。实际上，韩国有的团队预约了这些游戏，想研究其中新的意义和信息。

阿尔法狗自我创新，落在第二格线的旗子

柯洁，既是中国的围棋冠军，也是目前的世界围棋冠军，他才19岁。他也在网上和阿尔法狗对决过，比赛之后他说人类已经研究围棋研究了几千年了，然而人工智能却告诉我们，我们甚至连其表皮都没揭开。他也说人类和人工智能的联合将会开创一个新纪元，将共同发现围棋的真谛。异曲同工，柯洁提到了围棋的真理，我们在这里谈的是科学的真理。

红遍网络的神秘棋手Master2017年1月3日在腾讯围棋对弈平台赢了柯洁

Master执白中盘胜柯洁，Master就是AlphaGo的升级版

那么围棋的新纪元是否真的到来了呢？围棋史上这样的划时代事件曾经发生过两次，第一次是发生在1600年左右的日本，20世纪30-40年代的日本，日本一位当时非常杰出的围棋高手吴清源提出了一个全新的关于围棋的理论，将围棋提升到了一个全新的境界。大家说如今，阿尔法狗带来的是围棋界的第三次变革。

7.为什么人工智能“下围棋”强于“下象棋”？

我想解释一下，为什么人工智能在围棋界所作出的贡献，要远大于象棋界。如果我们看看当今的世界国际象棋冠军芒努斯·卡尔森，他其实和之前的世界冠军没什么大的区别，他们都很优秀，都很聪明。但为什么当人工智能出现的时候，他们可以远远超越人类？我认为其中的原因是，国际象棋更注重战术，而阿尔法狗更注重战略。如今世界顶级的国际象棋程序再不会犯技术性的错误，而在人类身上，不可能不犯错。

第二，国际象棋有着巨大的数据库，如果棋盘上少于9个棋子的时候，通过数学算法就可以计算出谁胜谁败了。计算机通过成千上万的迭代算法，就可以计算出来了。因此，当棋盘上少于九个棋子的时候，下象棋时人类是没有办法获胜的。

因此，国际象棋的算法已经近乎极致，我们没有办法再去提高它。然而围棋里的阿尔法狗，在不断创造新的想法，这些全新的想法，在和真人对决的时候，顶级的棋手也可以把其纳入到考虑的范畴，不断提高自己。

就如欧洲围棋冠军樊麾（第一位与阿尔法狗对阵的人类职业棋手）所说的那样，在和阿尔法狗对决的过程中，机器人不断创新的下法，也让人类不断跳出自己的思维局限，不断提高自己。大家都知道，经过专业围棋学校里30多年的磨练，他们的很多思维已经固化，机器人的创新想法能为其带来意想不到的灵感。我真的相信如果人类和机器人结合在一起，能创造出许多不可思议的事情。我们的天性和真正的潜力会被真正释放出来。