觸覺感知技術與實體經濟融合領域 觸覺可以感知位置、力度、溫度、幅度等人手要做的精細事務，相對于行為技術，人工智能觸覺感知技術應用在身體感知需要比較細膩的應用領域。 在行業應用上，要做虛擬手術、遠程，就必須有觸覺，比如遠程手術、人造皮膚傳感技術已在實驗室實現，是未來服務機器人的皮膚雛形。 在陪護行業應用上，隨著老齡化人口的增加，養老、康復照料問題是社會共同面臨的難題
天津工博會激光加工展主題
觸覺感知技術與實體經濟融合領域
觸覺可以感知位置、力度、溫度、幅度等人手要做的精細事務，相對于行為技術，人工智能觸覺感知技術應用在身體感知需要比較細膩的應用領域。
在行業應用上，要做虛擬手術、遠程，就必須有觸覺，比如遠程手術、人造皮膚傳感技術已在實驗室實現，是未來服務機器人的皮膚雛形。
在陪護行業應用上，隨著老齡化人口的增加，養老、康復照料問題是社會共同面臨的難題，康復工成本逐年上升，陪護機器人的市場空間很大，其功能需求包括服務、安全監護、人機交互以及多媒體娛樂等。
機器學習技術與實體經濟融合領域
機器學習是人工智能技術體系的一個通用環節，機器學習使用歸納、綜合方法，運用數據導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數據學習和無數據學習：當前有數據學習顯然廣受歡迎，包括“監督學習”“無監督學習”“半監督學習”“深度學習”“遷移學習”等；無數據學習法主要為“強化學習”。有數據學習的典型應用為深度學習，深度學習包括DNN(深度神經網絡)、CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和LSTM(長短期記憶網絡)等，它不依賴數字經濟的發展，而是由人做數據標簽，采用神經網絡算法，學習效率不高、能源資源浪費，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。
強化學習只需要人類輸入規則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內就打敗了已經學習了幾千盤棋的AlphaGo；數字技術發展越好、標準化數據量越大的領域往往人工智能發展越迅速，這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結果，而是數字經濟發展到一定階段順其自然的結果。從使用場景上來說，有數據學習適用于規則活動領域的人工智能，是經驗、控制使然；無數據學習適用于、無定論的領域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術創作等，是、自由使然。
激光切割行業發展現狀
激光以前是叫“鐳射”，發源到以后，科學家錢學森建議改為“激光”，我們就把激光行業發揚光大，激光被稱為快的刀，準的尺和亮的光。
現在在激光應用上面有打標、切割、熔覆等方面，這些都是應用在目前非常熱門的行業。這個是激光切割技術的優勢，它的各種優勢凌駕于其他切割的方式方法上，有非常的一些特點，還有很多閃光點。
激光在航空航天，包括熱門的工程機械，軌道交通，農機、電機、廚具等各行業都有應用。我們智能時代要用到5G、大數據等，都會和激光有關聯。
救援機器人價值凸顯
眾所周知，我國是一個災害頻發的，不管是、化工、、火災、交通等人為事故，還是、海嘯、臺風、洪水、干旱等自然災害，頻繁多發的各種災害總在威脅著人們的生命與安全�；诖耍瑸闇p少災害帶來的損失，除了平時要注意自然保護、遵循生產規范、提升安全意識外，災后救援同樣重要。
而傳統的應急搶險救援方式，主要依賴人力。期間可能也會有相應裝備輔助，但人工救援仍然是主流。這就導致，一方面由于災后空間狹小、環境惡劣等問題，救援人員難以深入現場；另一方面，二次災害隨時有可能發生，處置稍有不當就可能給救援人員也帶來嚴重安全危害。因此，傳統救援方式也存在不少弊病。
那么，如何讓刻不容緩的救援工作能得以實施，同時又不會產生那么多的問題和困難呢？這便給了機器人登場的機會。像工業和服務領域一樣，救援領域也可以采用“機器換人”的方式，通過利用機器人參與到、火災、、洪水等災害救援場景之中，不僅能夠提升救援效率，同時也能保障人員安全。
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