自動取書裝置的發展前景

㈠ 自動化的就業前景如何

自動化可從事電氣自動化、鐵路、化工等諸多領域的工作，而且自動化專業一直以來是社會急需的人才，在國內有著廣泛的、很好的就業前景，相對而言，有幾類工作供自動化的畢業生選擇。

1 電器成套設備行業：各崗位要求電力工程及電氣自動化專業，畢業生深受如廣東格蘭仕集團公司、 長沙海爾工貿有限公司、長沙中聯重工科技有限公司、三一重工等企業的青睞。 2 擁有大型機床或生產線的各企業：招聘電氣工程師，汽車類的工作崗位也很多，例如：神龍汽車，北汽福田

3 航空、交通等自動信號控制

4 大廈物業：樓宇智能化系統

5 銷售工程師，你可以選擇到 ABB 、施耐德等公司或其代理做銷售工作，由於他們的產品關系，所以需要這個專業的銷售工程師。

除了以上幾個就業崗位，還有一些不錯的就業地點。

一、電業局：電力局、供電局、國家電網。通過網上的民意調查反應最好的是電業局，福利好，待遇高。

二、設計院：電業局男生優勢可能高一點，不過設計局更適合女生，因為設計院的工作相對比較輕松。

三、工程局：這個是承包企業項目的工作，因為要隨著工程地點到處跑，所以工程局可能辛苦點，但是工資也不低，總的來說是很不錯的。

四、外企：現在國企基本認定了211、985學校的學生，外企變成了其他本科生的首選。

㈡ 工業自動化的前景發展好嗎

我國自動化行業市場規模大、整體保持持續發展，伴隨近年來產業結構的優化升級，未來發展前景看好工業自動化技術作為21世紀現代製造領域中重要的技術之一，主要解決生產效率與一致性問題。無論高速大批量製造企業還是追求靈活、柔性和定製化企業，都必須依靠自動化技術的應用。我國正處於工業化建設的中期，對於工業製造設備的投資需求非常大，工業自動化裝備、智能化裝備的投資需求相應很大，隨著我國工業經濟結構調整與產業升級發展，為國內工業自動化行業帶來前所未有的市場機遇。此外，我國人口老齡化現象加劇，勞動人口短缺導致機器替代人工成為長期趨勢;隨著「調結構、促轉型」政策的實施，自動化、智能化必然成為產業結構優化升級的方向之一。

據統計，發達國家的工業數字經濟比例平均達到33.0%，明顯高於發展中國家的15.7%。發展中國家未來的工業、製造業的數字化進程有望帶來更多流程工業相關的建設投入機會。中國第二產業的數字經濟滲透率2019年僅為19.5%，明顯低於第三產業的37.8%。

目前我國各區域、行業及企業的自動化水平差異明顯、數字化發展不平衡。據統計，我國自動化市場規模從2004年的652億元增長至2019年的1865億元，年復合增長率為7.26%

在當下全球製造業開啟「工業4.0」進程的時候，我國亦提出了「工業2025」計劃，工業自動化行業將在中國製造業的未來發展起到舉足輕重的作用，未來仍將保持較快的發展速度。自動化設備製造業的發展水平影響著工業自動化的進程，也是衡量國家工業發達程度的重要標志之一。

㈢ 自動化行業發展狀況及前景

機器視覺行業主要上市公司：目前國內機器視覺行業的上市公司主要有天准科技(688003)、美亞光電(002690)、精測電子(300567)、賽騰股份(603283)、矩子科技(300802)、先導智能(300450)、康鴻智能(839416)、勁拓股份(300400)等。

本文核心數據：全球機器視覺市場規模、工業機器人安裝量、全球機器視覺市場規模預測

1、全球機器視覺市場規模加速增長

——全球機器視覺市場規模以近15%增速增長

根據國外調研機構Markets and Markets的數據，2010-2020年，全球機器視覺市場規模呈現不斷上升的趨勢。2020年，全球機器視覺市場規模達107億美元，近5年復合增速達14.48%。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》

㈣ 想做自動借書機的項目，想了解這個項目的市場前景

自動借還書機是一種比較新式的書籍零售，借還模式；如果照國內目前的理解來說，也可以將其稱呼為共享書櫃的模式，通過在各大小區，學校，商業樓定點的投放智能借還書櫃來實現書籍的自助借還以及零售，算是開啟了一種全新的書籍零售模式。

在市場背景來說，目前國內大局來看，國內高層對於文化建設的力度以及提高國民素質上的根本方式就是提高書籍閱讀，這也是智萊借還書櫃和售書機等能快速落地的主要原因；

第二就是它的出現打破了傳統書店及圖書館的經營模式，書櫃的出現可以打破時間和空間的束縛，就好比共享單車與定點單車的區別

第三就是成本投入的話會比相對的開店投入的話會低，而且可以實現多種盈利模式回本；

以上是我個人的一些解讀，希望對你有幫助

㈤ 自動控制系統的發展及技術現狀是什麼

1基本概念

如圖4-1所示框圖說明了控制系統的基本概念，動作信號通過（經由）控制系統元件後，提供一個指示，此系統的目的就是將變數c控制於該指示內。一般來說，被控變數為系統的輸出，而動作信號為系統的輸入。舉一個簡單的例子，汽車的方向控制（Steering Control），兩個前輪的方向可視為被控制變數，即輸出；而其方向盤的位置可視為輸入，即動作信號e。再如，若我們要控制汽車的速度，則加速器的壓力總和為動作信號，而速度則視為被控變數。

圖4-13自動化生產線

5）大系統理論的誕生

系統和控制理論的應用從60年代中期開始逐漸從工業方面滲透到農業﹑商業和服務行業，以及生物醫學﹑環境保護和社會經濟各個方面。由於現代社會科學技術的高度發展出現了許多需要綜合治理的大系統，現代控制理論又無法解決這樣復雜的問題，系統和控制理論急待有新的突破。在計算機技術方面，60年代初開始發展資料庫技術，1970年提出關系資料庫，到80年代資料庫技術已經達到相當的水平。60年代末計算機技術和通信技術相結合產生了數據通信。1969年美國國防部高級研究局的阿帕網（ARPA）的第一期工程投入使用取得成功，開創了計算機網路的新紀元。資料庫技術和計算機網路為80年代實現管理自動化創造了良好的條件。管理自動化的一個核心問題是辦公室自動化，這是從70年代開始發展起來的一門綜合性技術，到80年代已初步成熟。辦公室自動化為管理自動化奠定了良好的基礎。

國際自動控制聯合會（IFAC）於1976年在義大利的烏第納召開了第一屆大系統學術會議，於1980年在法國的圖魯茲召開第二屆大系統學術會議。美國電氣與電子工程師學會（IEEE）於1982年10月在美國弗吉尼亞州弗吉尼亞海灘舉行了一次國際大系統專題討論會。1980年在荷蘭正式出版國際性期刊《大系統──理論與應用》。這些活動標志著大系統理論的誕生。

6）人工智慧和模式識別

用機器來模擬人的智能，雖然是人類很早以前就有的願望，但其實現還是從有了電子計算機以後才開始的。1936年，圖靈提出了用機器進行邏輯推理的想法。50年代以來，人工智慧的研究是基於充分發揮計算機的用途而展開的。

早期的人工智慧研究是從探索人的解題策略開始，即從智力難題﹑弈棋﹑難度不大的定理證明入手，總結人類解決問題時的心理活動規律，然後用計算機模擬，讓計算機表現出某種智能。1948年美國數學家維納在《控制論》一書的附註中首先提出製造弈棋機的問題。1954年美國國際商業機器公司（IBM）的工程師塞繆爾應用啟發式程序編成跳棋程序，存儲在電子數字計算機內，製成能積累下棋經驗的弈棋機。1959年該弈棋機擊敗了它的設計者。1956年赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾等研製了一個稱為邏輯理論家的程序，用電子數字計算機證明了懷特海和羅素的名著《數學原理》第二章52條定理中的33條定理。1956年M．L．明斯基、J．麥卡錫、紐厄爾、西蒙等10位科學家發起在達特茅斯大學召開人工智慧學術討論會，標志人工智慧這一學科正式誕生。1960年人工智慧的4位奠基人，即美國斯坦福大學的麥卡錫、麻省理工學院的明斯基、卡內基梅隆大學的紐厄爾和西蒙組成了第一個人工智慧研究小組，有力地推動了人工智慧的發展。從1967年開始出版不定期刊物《機器智能》，共出版了9集。從1970年開始出版期刊《人工智慧》。從1969年開始每兩年舉行一次人工智慧國際會議（IJCAI）。這些活動進一步促進了人工智慧的發展。70年代以來微電子技術和微處理機的迅速發展，使人工智慧和計算機技術結合起來。一方面在設計高級計算機時廣泛應用人工智慧的成果，另一方面又利用超級微處理機實現人工智慧，大大地加速了人工智慧的研究和應用。人工智慧的基礎是知識獲取﹑表示技術和推理技術，常用的人工智慧語言則是LISP語言和PROLOG語言，人工智慧的研究領域涉及自然語言理解﹑自然語言生成﹑機器視覺﹑機器定理證明﹑自動程序設計﹑專家系統和智能機器人等方面。人工智慧已發展成為系統和控制研究的前沿領域。

1977年E．A．費根鮑姆在第五屆國際人工智慧會議上提出了知識工程問題。知識工程是人工智慧的一個分支，它的中心課題就是構造專家系統。1973—1975年費根鮑姆領導斯坦福大學的一個研究小組研製成功一個用於診治血液傳染病和腦膜炎的醫療專家系統MYCIN，能學習專家醫生的知識，模仿醫生的思維和診斷推理，給出可靠的診治建議。1978年費根鮑姆等人研製成功水平很高的化學專家系統DENDRAL。1982年美國學者W．R．納爾遜研製成功診斷和處理核反應堆事故的專家系統REACTOR。中國也已經研製成功中醫專家系統和蠶育種專家系統。現在專家系統已應用在醫學﹑機器故障診斷﹑飛行器設計﹑地質勘探﹑分子結構和信號處理等方面。

為了擴大計算機的應用，使計算機能直接接受和處理各種自然的模式信息，即語言﹑文字﹑圖像﹑景物等，模式識別研究受到人們的重視。1956年，塞爾弗里奇等人研製出第一個字元識別程序，隨後出現了字元識別系統和圖像識別系統，並形成了以統計法和結構法為核心的模式識別理論，語音識別和自然語言理解的研究也取得了較大進展，為人和計算機的直接通信提供了新的介面。

60年代末到70年代初美國麻省理工學院﹑美國斯坦福大學和英國愛丁堡大學對機器人學進行了許多理論研究，注意到把人工智慧的所有技術綜合在一起，研製出智能機器人，如麻省理工學院和斯坦福大學的手眼裝置﹑日立公司有視覺和觸覺的機器人等。由於機器人在提高生產率，把人從危險﹑惡劣等工作條件下替換出來，擴大人類的活動范圍等方面顯示出極大的優越性，所以受到人們的重視。機器人技術發展很快，並得到越來越廣泛的應用，並在工業生產﹑核電站設備檢查﹑維修﹑海洋調查﹑水下石油開采﹑宇宙探測等方面大顯身手，正在研究中的軍用機器人也具有較大的潛在應用價值。關於機器人的設計﹑製造和應用的技術形成了機器人學。

總結人工智慧研究的經驗和教訓，人們認識到，讓機器求解問題必須使機器具有人類專家解決問題的那些知識，人工智慧的實質應是如何把人的知識轉移給機器的問題。1977年，費根鮑姆首倡專家系統和知識工程，於是以知識的獲取﹑表示和運用為核心的知識工程發展起來。自70年代以來，人工智慧學者已研製出用於醫療診斷﹑地質勘探﹑化學數據解釋和結構解釋﹑口語和圖像理解﹑金融決策﹑軍事指揮﹑大規模集成電路設計等各種專家系統。智能計算機﹑新型感測器﹑大規模集成電路的發展為高級自動化提供了新的控制方法和工具。

50年代以來，在探討生物及人類的感覺和思維機制，並用機器進行模擬方面，取得一些進展，如自組織系統﹑神經元模型﹑神經元網路腦模型等，對自動化技術的發展有所啟迪。同一時期發展起來的一般系統論﹑耗散結構理論﹑協同學和超循環理論等對自動化技術的發展提供了新理論和新方法。