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、深度学习、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、句子级、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，在人工智能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人工智能手机。

工业自动化中的工控计算机

　　普通电脑用于工业自动化的话，故障率较高，增加维护成本。工控计算机性能较稳定，前期成本相较于普通电脑来说高一些，只是从长期使用来看，节省了不必要的维修维护成本。并且控控计算机可以实现24小时运行。工控机对使用环境要求也不高，可以在在防尘、防潮、防振动等方面做个的保护和测试，可以用在任何复杂和恶劣的工业环境中，适应环境里较强。另外，工控计算机装的是Linux、server等工控服务器系统，安全和可靠性比普通的windows系统更高，想对比普通电脑来说风险较低。

　　工业计算机可以简单想成是工业自动化机器设备中的控制器。而一台机器设备除了机械零件外，从数据、讯号的输入到整台机器动作，要能产生“自动化”能力关键的零组件，就是控制器。其实自动化就是机器零件自动执行“程序”的过程，程序中的每条指令就是由控制器来分析下达，以借此达成机台各部位自动工作的目标。

机床领域未来的发展方向

伴随着电子信息技术的发展，世界范围内的机床已经进入以数字制造为的机电一体化时代，数控机床是典型的代表。作为制造业的加工母机，数控机床又是国民经济的重要基础之一，其经济和社会效果十分显著。机床工业在我国起步较晚，还处于发展阶段。

机械工业是现代工业的基石。中国的数控机床相对落后。长期来，我国数控机床产业发展不平衡，机床及关键设备主要依赖进口，中低端设备状况略好。

工艺技术和质量是数控机床竞争力的。企业拥有技术优势，竞争力和利润水平较高。智能、化是机床行业未来的发展方向。因此，制造业需要不断升级和突破技术，从产品向智能转变。随着我国各个行业的快速发展，对于机床和设备的市场需求不断加大，机床的市场发展空间巨大。