ABB 3HAB系列3HAB3126-1、3HAB8801-1、3HAB3700-1、3HAB8101-8/08Y、3HAB

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ABB   3HAB系列3HAB3126-1、3HAB8801-1、3HAB3700-1、3HAB8101-8/08Y、3HAB8101-19 DSQC545A、3HAB9271-1/01B、3HAB8859-1/03A、3HAB8101-2/07A、3HAB5956-1、3HAB2213-1ABB   3HAB系列3HAB3126-1、3HAB8801-1、3HAB3700-1、3HAB8101-8/08Y、3HAB8101-19 DSQC545A、3HAB9271-1/01B、3HAB8859-1/03A、3HAB8101-2/07A、3HAB5956-1、3HAB2213-1ABB   3HAB系列3HAB3126-1、3HAB8801-1、3HAB3700-1、3HAB8101-8/08Y、3HAB8101-19 DSQC545A、3HAB9271-1/01B、3HAB8859-1/03A、3HAB8101-2/07A、3HAB5956-1、3HAB2213-1ABB   3HAB系列3HAB3126-1、3HAB8801-1、3HAB3700-1、3HAB8101-8/08Y、3HAB8101-19 DSQC545A、3HAB9271-1/01B、3HAB8859-1/03A、3HAB8101-2/07A、3HAB5956-1、3HAB2213-1

最初，AI研究遭遇的瓶颈是，人的逻辑思考模式几乎无法复制给机器，无论是将低阶的声音、影像、气味等信号升华到认知，还是把有共性的现象抽炼成规律，都不是机器所能掌握的技能——机器学习与大数据将AI研究带入春天，最近还出现了深度学习、深度神经网络等新概念。更大规模的数据量和更少的假设、限制可以让机器用自己擅长的方式（数据存储、挖掘、分析）“思考”和成长，进而在实用化路途上走得更快更远。

人机关系：主宰与助手

截至目前，智能机器（包括形形色色的“机器人”）的优点和缺点同样鲜明。它们能够更迅速更高效地完成很多人类难以承担的工作：在实验室、计算中心等需要运算的环境，在工厂流水线、组装车间等辛苦又单调的环境，在核污染现场、深海、太空等人类不宜接触的环境，到处都有智能机器的身影。

处理数据是机器的强项。多年以前分析较大规模的数据需要动员许多具备专业知识的人共同参与，还往往耗时良久，而现在，遍及全球的互联网与传感网时刻都在生成海量的、多维的数据，依靠人脑无法有效处理，而用计算机来分析，也就是一眨眼的事。借助机器的力量，人们可以更快地由现象抽取规律，由规律导出结论。而今，AI与大数据的结合，已表现在每个领域、每个应用中。未来的两三年，初步拥有了看、听、连接能力的多元化的设备会反过来推动AI研究的跃进，因为更多的数据会让机器不断发现更准确的规律和更贴近事实的因果。

但在可见的未来，让机器拥有接近于人的自主选择、判断、创造与决策能力仍不容易。就像聪明的Cortana，在安静的办公室里可以听懂你说什么，并遵照你的指令帮你拨电话、发信息、查影讯、订餐厅，但如果是在嘈杂的公众场合，比如音乐节现场或鸡尾酒会上，Cortana一定会变得不那么聪明，因为太多的声音信号让她无法分辨有用的信息。但换做是人呢？即便现场宾客再多，声音再嘈杂，没法听清楚谈话对象的每一句话，但多数情况下，你仍然能猜对、补足并理解对方发送的信息，因为你的大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处领域和语言习惯的了解，你可以用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。今天的AI可没有这种能力。

同样道理，机器翻译工具可以给出词语的释义，甚至帮我们逐字逐句翻译每句话，但如果是现场即听即译的情况下，逐字逐句翻译既没有必要，也不太可能，因为倾听、辨识、翻译、选择词句都需要思考，但倘若翻译者很了解发言者，也知道之前他曾经讲过类似的话题，就会比较省力，很多时候，发言者讲了很长一段话，翻译者只用一两句成语就能概括与传达准确的意旨；反之，发言者只是说了一个与学术相关的句子，翻译者可能既要表达原意，还要添加注释，来让周边的非专业听众能够明白——这是专属于人的Generate and Test（半猜测半验证）能力，AI并不具备。