我司以停产控制系统零部件、为领先优势、我们有大量库存和盈余操纵系统零件、停产的控制系统部分硬件、我们也发布了许多的硬件和产品来支持你现有的控制系统或运用最新的控制技术、停产的“DCS系统备品 备件 PLC模块 备件”整机及配件系列、有着强大的优势只要您需要的PLC产品、我们就能帮您找到。公司以“专业、 诚信、创新、合作、共赢”的经营理念、不断开发新产品、为客户提供优质服务、以最大限度追求客户满意度、并不断开拓新领域业务,充足库存，交货期快，

 主营产品:各品牌DCS、PLC备件---全新渠道,卓越品质,完美折扣! 

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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我们从未来发展空间、产业投资回报率、产业成熟度、应用场景拓展广度等几个方面来横向比较人工智能的各个细分领域的发展前景。

从未来市场空间和行业增速来看，发展速度最快、市场空间最大的三个领域是机器学习、图像识别和智能机器人。根据咨询公司Tractica的预测，机器学习领域从2015年1.09亿美元的市场规模，将以年复合增长率超过60%的速度飞速发展，预计2024年将突破100亿美元。目前已经拥有庞大市场容量的图像识别同样不可小觑。2014年图像识别领域市场规模已达57亿美元，在接下来的五年内将以42%的年复合增长率继续扩张，预计2019年可达333亿美元。此外，智能机器人领域也将随着应用场景的不断扩展迎来一轮高速增长Markets And Markets的机器人市场研究数据显示：机器人行业的总市值将以每年20%的增速增长，并于2020年达到约80亿美元，若将硬件与软件细分开来，软件部分的增速高达30%。

从投资回报率和产业成熟度来看，机器学习、图像识别、智能机器人仍然是最受产业资本青睐的三个细分领域。众所周知，风投公司倾向于将资金流向投资回报率最高的新兴产业，对比人工智能领域的风险融资额度能够很好地反映该领域的投资回报率。VentureScanner公司的调查数据显示：无论从总体融资额度还是企业平均融资额度，机器学习都牢牢占据榜首；图像识别领域的总体融资额度和企业平均融资额度紧随其后；而智能机器人领域由于公司数量较少，在融资总量上稍有落后，但其企业平均融资额度高达1400万美元，仅次于机器学习和图像识别领域。此外，从各领域公司创办时间而言，机器学习、图像识别以及智能机器人也是最为“年轻”的三个领域之一，产业内技术成熟度还不够高，未来几年将提供广阔的蓝海市场。

应用场景扩展方面，机器学习、图像识别、自然语言识别和智能机器人是应用范围较为广泛的几个领域。机器学习技术当前已广泛应用于广告、媒体、消费业等，并且需求不断增加，未来还将快速渗入医疗、制造、金融、教育业，对众多传统行业形成巨大冲击。图像识别技术目前的应用领域很广并且需求非常大，具体包括安防监控系统、无人驾驶、商品消费、工业制造、医药、体育和娱乐业等等，并且在未来几年将大规模应用于智能机器人的开发中。自然语言识别未来可广泛应用于穿戴设备、智能家居、智能汽车等领域，此外在很多安全保密系统中，语音识别技术也发挥着重要的作用。但是，该技术目前在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词方面仍然存在一些难以解决的困难。而随着智能机器人功能的逐渐完善，未来在农业、工业以及医疗、消费等服务行业都能代替人工完成多项任务，既能节省大量人力成本又能提高工作效率和质量。

综合以上分析，我们认为机器学习、图像识别和智能机器人是目前整个人工智能产业链中发展前景最好的三大领域。

Who：谁能脱颖而出？技术壁垒、跑对赛道、优先布局

人工智能是跨学科、跨行业的综合性学科，以大数据为基础、以核心技术为驱动，应用领域极其广阔，想象空间极大。在这样一个复杂度、精细度极高的产业内，什么样的企业能够脱颖而出呢？我们认为具备技术壁垒、跑对赛道、优先布局特征的企业最具发展前景。具体来看：

技术壁垒：巨头企业通过并购初创技术企业形成技术优势

国际互联网巨头争相收购人工智能技术开发公司抢夺核心技术。技术是人工智能产业发展的必备要素，因此在加强自身研发投入的同时，各个互联网巨头公司纷纷收购有技术优势的初创型企业来快速获得技术、形成壁垒。在过去的几年里，超过20家专注于开发人工智能技术的企业被蜂拥而至的大型互联网公司收购，谷歌、亚马逊、苹果、IBM、雅虎、Facebook、Intel等互联网行业巨头收购动作最为频繁。

谷歌作为人工智能领域的领头羊进行了5次至关重要的收购，涉及深度学习、推荐引擎、图片搜索等多个技术领域，值得一提的是，近期战胜韩国棋手李世石的AlphaGo是2014年谷歌花费4亿美元收购的英国初创公司DeepMind所创造的。而据彭博社报道，亚马逊于2015年秋季秘密收购了硅谷初创公司Orbeus，该团队专注于人脸识别技术，其核心产品ReKognition能够自动分类和辨别照片中的内容，目前的识别对象可以包括人脸、场景、陆标、物体等其他概念。Orbeus的照片软件PhotoTime不仅早于谷歌发行的基于人工智能的应用，其使用的图像识别算法也比Facebook先前收购的Face.com更加细致。

国际互联网巨头收购人工智能公司主要案例

跑对赛道：选择重点领域进行突破，所选领域未来有爆发点

人工智能产业目前尚处于成长初期，应用领域非常广且又是技术密集型产业，任何一个领域的发展都需要投入大量的科学资金、科技人才和物力等等。即便是资金技术雄厚的巨头企业也很难在人工智能产业链全部领域全面开花，这个时候很多公司往往会选择一个或者几个重点领域进行重点布局，因此，公司战略所选的领域未来是否具有爆发潜力就至关重要，也就是我们所说的“跑对赛道，脱颖而出”。

基于我们从产业资本投资方向，行业属性及发展路径等几个维度的比较分析，我们认为重点布局在机器学习、图像识别、智能机器人三大领域的公司最可能脱颖而出。

机器学习主要指的是人工智能领域应用中比较热门的深度学习，通过多层次的学习而得到对于原始数据的不同抽象层度的表示，进而提高分类和预测等任务的准确性。深度学习可以应用于包括图像识别、自然语言处理、广告点击率预估乃至人工智能平台（如谷歌大脑）等在内的多个产品，并大幅度地提升这些产品的性能，各大研究机构和公司都投入了大量的资源进行相关的研究和开发。

纵观国际，谷歌可谓跑对机器学习领域赛道的最佳典范。谷歌在机器学习领域的投入和研发水平远超其他对手，更是在被称为机器学习年的2015年取得了这个领域多项突破性的进展。

谷歌2015年机器学习研究大事件

放眼国内，百度是目前国内唯一一家有望在机器学习领域与谷歌相媲美的公司。百度2013年率先决定成立深度学习研究院，主要进行深度学习&机器学习、机器人、人机交互、图片识别等方面的研究。此后，百度继续加大在机器学习领域的研发投入，2014年5月在美国硅谷投资3亿美元成立百度美国研发中心，宣布任命人工智能泰斗，原GoogleBrain项目负责人吴恩达为百度公司的首席科学家，全面负责百度研究院。2014年，百度发布大数据计划，拟运用机器学习完成“开放云-数据工厂-百度大脑”的三层设计。