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语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、-学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器syntaxnet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

　　在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在-时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。gartner预测，2018年后ai智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中ai移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是-手机。

机器人的控制方式智能控制方式机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库作出相应的决策。采用智能控制技术，使机器人具有较强的环境适应性及自学习能力。智能控制技术的发展有赖于近年来人工神经网络、基因算法、遗传算法、系统等-的迅速发展。也许这种控制方式模式，工业机器人才真正有点“-”的落地味道，不过也是难控制得好的，除了算法外，也-依赖于元件的精度。从控制本质来看，天津工博会机床展地址，目前工业机器人，大多数情况下还是处于比较底层的空间定位控制阶段，没有太多智能含量，可以说只是一个相对灵活的机械臂，离“人”还有很长一段距离的。