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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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根据大会安排，本次围棋峰会内容丰富。其中AlphaGo与世界排名第一的柯洁的三番棋对弈无疑是众人最关注的焦点。

时隔一年，AlphaGo将与柯洁为代表的中国顶尖棋手一道，进一步追求围棋的真谛。柯洁表示能和AlphaGo对战是他的荣幸，面对大家对最终输赢的疑虑和关心，他表示自己一定要赢。整个活动柯洁多次表达自己拼劲全力求胜的决心，在微博也对AlphaGo说“来啊”，给自己打气。

另外本次峰会还将举办配对赛和团队赛，配对赛中，两位棋手将分别与AlphaGo组队，挑战棋手如何理解AlphaGo独特风格并与之合作；在团体赛中，将由五位中国顶尖棋手合作，建立棋手“神经网络”，降低心里因素的影响，从而做出更加客观的判断。

在去年与围棋世界冠军李世石的对弈中，AlphaGo以出其不意的招法，给世人留下了深刻的印象，也给围棋这项延续千年的智慧游戏带来了全新的想象力，同时也表明围棋的奥妙仍有足够的空间在等待我们去探索。

DeepMind CEO Demis Hassabis 在官方博客撰文文写道：不像有些人担心人工智能减弱了围棋游戏的乐趣那样，相反，人工智能实际上使人类玩家变得更强大，更多创新。围棋作为可能是历史上被研究和思考得最多的游戏，不管是专业棋士还是业余围棋爱好者，在仔细研究 AlphaGo 创新的每一步棋时，实际上已经学到了新的知识和策略。

“AlphaGo 的下棋方式使我们感到自由，让我们觉得没有任何走棋是不可能的。现在人人都在尝试从前没有尝试过的风格。”

——周瑞阳，九段棋士

此次人机终极大战中，代表人类出战的是目前排名世界第一的职业围棋九段选手柯洁，而代表机器一方的则是AlphaGo的2.0版本。区别于和李世石对战的AlphaGo1.0，这次对战柯洁的AlphaGo2.0采用了新的算法模型。此前，该版本曾化名Master，以在线对弈的形式击败了包括柯洁在内的所有选手，60战而无一败。

据Deep Mind介绍，1.0版本的AlphaGo是“深度学习”人类棋谱得出围棋手数的估值，AlphaGo1.0所走招法其实并没有脱离人类的理解，而且也是人类棋手曾下过的棋。如果AlphaGo1.0完善到极致，就意味着得出了接近完美的围棋手数估值函数。2.0版本AlphaGo利用这个估值函数自我对局和“深度学习”，不再受人类棋谱的局限，下出真正属于“人工智能”的围棋。

AlphaGo 棋艺革新：三三定式（3-3 invasion）和妖刀定式

Alphago 强大之处并不在于单独的一手或一连几手，而是它为每一局对弈带来的独一无二的新视角。虽然围棋的风格很难以一言以蔽之，但 AlphaGo 的策略象征了一种灵活和开放的精神：没有先入为主的观念，因此可以找到最有效的对弈策略。

正如以下两局对弈所显示的，这种思想经常使 AlphaGo 得出有悖直觉但十分强大的行动。

尽管围棋是“围地吃子”的游戏，但是大多数决策类的战斗都讲究双方的力量平衡。AlphaGo 在维持平衡方面可谓一绝。具体说，AlphaGo 在运用“势”方面能力精湛，也就是利用已经下定的棋子影响周围的形势。虽然这种“势”无法量化，但 AlphaGo 的价值网络使其能够一次考虑到通盘的局面，从而做出细微且精确的判断。这些能力让 AlphaGo 将局部的“势”扩展为全局的优势。

附：AlphaGo 和柯洁对弈比赛规则

围棋在各地的规则并不完全相同，中国大陆围棋规则是数子法，日本围棋规则和韩国围棋规则是数目法，另外还有计点制度。一盘棋用三种规则计算出来的结果一般是相同的。本次乌镇比赛采用中国规则。本次比赛详细介绍如下：

1. 柯洁对战AlphaGo：三番棋，无论输赢都要下完三番，每方3小时，5次1分钟读秒；如果柯洁获胜，将获得150万美元奖金；

2. 配对赛：两位棋手分别与AlphaGo组队，每方1小时，1次1分钟读秒，将由连笑、古力将出战；

3. 团队赛：五位中国顶尖棋手合作，每方2小时30分，保留3次1分钟读秒，柯洁、周睿羊、时越、唐韦星、陈耀烨出战

AlphaGo是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界冠军的程序，是围棋史上最具实力的选手之一。2016年3月，在全世界超过一亿观众的关注下，AlphaGo经过5局对弈，最终以4比1的总比分战胜了围棋世界冠军李世石。此后，AlphaGo凭借其“充满创意而又机智”的下法，跻身围棋界最高职业称号——职业九段行列，成为历史上首个获得这一荣誉的非人类棋手。

近期，AlphaGo的升级版本以“Master/Magister”的称谓与世界顶级的围棋选手进行了60场线上快棋赛，并取得59胜1和棋。

一直以为，围棋就被认为是传统游戏中对人工智能而言最具挑战性的项目。这不仅仅是因为围棋包含了庞大的搜索空间，更是因为对于落子位置的评估难度已远远超过了简单的启发式算法。

为了应对围棋的巨大复杂性，AlphaGo结合了监督学习和强化学习的优势。通过训练形成了一个策略网络，将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络对自我对弈进行预测，以-1（对手的绝对胜利）到1（AlphaGo的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。AlphaGo将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索，实现了它的真正优势。最后，新版的AlphaGo产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。

在获取棋局信息后，AlphaGo会根据策略网络探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为AlphaGo的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，AlphaGo的搜索算法就能在其计算能力智商加入近似人类的直觉判断。