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MOTOROLA模块VME162PA-344SE-2G、MVME5500-0163、MVME5500-0161、MVME5500、MVME162-223、MVME5100、MVME172PA-652SE、MVME5100、VME172PA-652SE、MVME 374-1使用方法








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继电器和磁感应式传感器一样，使用也会出现搭铁粘连的情况，从而无法保证电气回路的正常，需要更换。在气动或液压系统中，节流阀开口度和压力阀的压力调节弹簧，也会随着设备的震动而出现松动或滑动的情况。这些装置与传感器一样，在设备中都是需要进行日常维护的部件。所以在日常工作中
说起AI，不少人会追溯近百年前科幻作家们的拟想或是六十四年前图灵提出的假说，但在我看来，整个人类文明史都贯穿了对机器智能的追求。例如被杨振宁先生称为“世界上最早的计算机”的算盘，直至PC普及之前都是主流的计算工具，上世纪七八十年代，许多中国家长都会送孩子去学习心算和珠算——算盘本身正是被人类赋予了规则、体现了人类智慧的工具，本质上，这与今天的PC、智能手机、平板设备可谓一脉相承。

击败了卡斯珀罗夫的IBM“深蓝”被许多人视为AI研究的里程碑。在对弈时，能想出更多后续杀招、对方可能的应手、由此带来的变化、变化后对应的棋路调整的棋手赢面显然更大，而计算机在此方面的优势不言而喻。人脑只能设想出几步、十几步棋，但机器则能模拟出所有的可能性。也就是说，即便不是“深蓝”，也迟早会有其他的计算机选手挑战人类成功，而且基于当前的信息科技发展水平，如果将国际象棋世界冠军的人机之争变成每年例行的赛事，那极有可能已无人能够战胜机器对手——哪怕只是一台Windows Phone。当然，计算机棋手短期内还无法攻陷源起于中国的围棋的阵地，这很让我们为老祖宗的深邃智慧感到自豪——有人估算，围棋的变化可能性超出象棋10的122次方倍。计算机下棋的方法是穷举所有的可能性，而人类则可以根据经验选择性地精减（prune）和深入。可以想象，若仅仅通过提升机器性能、存储棋谱、优化算法来作出“判断”，因为需实时处理的计算量太大，现有的最强大的计算机也还是不可能战胜人类大师。

不过，的确计算机不同于人类以往发明的任何工具。这种不同体现在，一是它不是出厂时用途便已固化的专用工具，像脚踏车、影碟机，它的能力取决于用户安装的程序。二是它可以为各种专用工具注入新的生命力，比如近来被热议的“可穿戴设备”，只是将某些计算能力植入腕带、手表、眼镜等“传统工具”，将之与手机、PC之间建立起数据关联而已。

但凡“工具”，皆包含了其人类创造者的智能、经验与巧思。广义的AI是给予制造物以契合事理的功能特性，与人类一起共同完成我们做不到和做不好的事，达到“人+机器=超级人”的效果。就像锤子、斧子是人们手臂的强化和延续，汽车、轮船和飞机是人们腿脚的强化和延续。近年来无人驾驶汽车很受关注，似乎这是一种新形态的智能机器，但无人驾驶的飞机多年以前便已发明——同样无需人来驾驭，飞机和汽车相比，能说哪个更智能呢？

过去的几十年来，计算机硬件性能的演进和软件适用领域的拓展超越了所有人的想象。若是以广义的视角来观察AI的外延，承认所有灌注了人类对世界的思考的工具都体现了某种程度的“智能”，那么可以说生活中已然随处可见智能设备。

让机器用自己的方式思考和长大

“耳聪目明”是对人的夸赞。科学家们一直在尝试让计算机能用人类的方式来了解世界，所以语音识别和计算机视觉始终是AI研究的重点——今天我们已经可以和Cortana对话、或是坐在配有360°无死角摄像头的无人汽车里感受机器驾驶员的技术。

Cortana和无人汽车是机器人的一种吗？某种意义上是的。但如果说“真正的机器人”必须既能像人那样思考，又具备类人的体貌——好吧，谁知道我们要用像人一样的机器来做什么呢？大家对于人形机器的固执迷思的背后，很可能是想找到替自己做粗重工作的帮手吧。

然而现实是已经出现了很多能帮我们做粗重工作的机器，无论是煮咖啡、烧烤还是洗碗、打扫……人们是喜欢一台四肢粗壮的机器人系着白围裙跑来跑去给我们做所有的家务，还是习惯于用各种小巧的设备来完成不同的任务？

假设人人都爱机器人，在通往产品的道路上也还是有着许多障碍。比如，从桌上的茶壶里倒杯茶而不打翻杯子或洒出茶水，这对人类小孩来说都不算挑战——孩子们不假思索就可以完成任务。但对最“聪明”的机器人而言，却要经过艰难复杂的运算。首先他要看到桌子，认出茶壶和茶杯，用适当的力度拿起茶壶（手指太粗可能还不成），举起茶壶、以刚刚好的角度对准茶杯，实施倒茶的动作，还得判断怎样才能让杯中的茶水将满不溢。就算碰巧成功了一次，下一轮换全然不同的桌子、茶壶、茶杯，还是可能会失败。

长期以来，从事AI研究的科学家，也包括那些执迷于创造出类人机器的学者，总是梦想着将人类思考、计划、执行的能力移植给机器，但是否人怎样行动，机器就应怎样行动？是否人达成目标的路径是由A到B，机器就应遵循完全一样的路径？这种研究诚然有着非同寻常的科学价值，却也会因“赋予钢铁工具以人的特征才算成功”的偏执而举步维艰。

另一条思路是跳出窠臼，站在机器的角度去模拟和延展人的思维，而不是用人的视角和习惯去限制机器。无人驾驶汽车并非只有“两只眼睛”，而是装备了多个雷达传感器、全景摄像头和激光测距仪。i-Robot清洁机器人也是，她的身材圆润扁平，一点儿也不像人，但吸尘的时候一定比两米高的机器保洁员好用。

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”和长大，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，你依旧能猜对、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。

结合各种感官捕获的信号与过往的知识积淀去处理信息、判断并做出决策，这是人的专长。机器的优势是数据处理、模式识别，而不是判断、创造与综合。所以我相信，无论AI科技发展得多么迅速，人与机器之间，依然会是主宰与助手的关系。

总结一下，我们需要什么样的机器人？

真正有用的机器人不一定是人的形象，人形机器有趣但不实用。试想一下，当你站在一台高大强壮的人形机器旁，会不会油然而生恐惧感呢？客观地说，粗壮又庞大的机器人只适合工厂和工地，我们可以幻想一种普遍适用且长得与人相像的全能机器，但这种设备的拥有成本一定很高，此外还有空间和能耗等现实问题。现实中，已开始帮助我们做各种工作的机器大多是小巧和悦目的，未来我们的办公室、我们的家都会变得越来越智能，但“智能”会无形地隐藏在吊灯里、电视中、墙壁上，更像是人类生活在智能机器中，而不大可能只是以人的形象提供服务的机器人。

研发有类人情感的机器，对科学家而言或许是值得投入心血的课题，但其实用意义远不及科学意义——而今生活中已经有很多智能机器，虽然它们没有情感，但这能说是坏事吗？假设你的机器人既能干又爱你，但爱的反面不正是沮丧、愤怒等负面情绪？这样的机器人，可能会在情绪不好时拒绝你的指令，还可能希望自己也有权像人一样工作五天休息两天，这恐怕不是我们想要看到的。

另外，很多人受到科幻电影的影响，因为机器变得越来越智能而恐慌，对此我倒不太担心——刀、锯，甚至汽车、飞机都可以拿来做坏事，但正常状态下，这些工具对人类来说大多有着至关重要的正面价值。真正决定其用途的，是背后的使用者。况且，人类自古以来就在持续制造和自己一样有情感甚至更聪明的生命，即我们的下一代，也一直懂得如何与之相处。只要科技对人的帮助远大于伤害，那我们就该正面、乐观地看待它，并继续向前走。自动化专业缺点就是学的太难了，结果毕业又不太赚钱。其实自动化专业很高端，《信号与系统》、《数字信号处理》、《自动控制原理》、《现代控制理论》这几个课程可是要送卫星上天必须要懂的，只不过是大多数人没那么高端，另外送卫星上天工作的待遇好像没有BAT的工资高。个人是强烈建议自动化作为一个电子、电气、计算机等专业的一个二级学科。从转软件开发的角度来说，自动化和通信、电子信息这三个专业转到计算机专业应该说是最最容易的。基本上计算机专业最主要的核心课程在自动化专业都有开，只不过是简单版本。主要有：（左侧为计算机专业课程，右侧为自动化、电子、通信专业课程）数据结构=> 计算机软件技术基础数据库（难）=> 数据库（简单）计算机网络 => 数据通信与计算机网络/工业控制网络 （难度相当）组成原理 => 微机原理汇编 => 微机原理（难度相当）嵌入式系统 => 嵌入式系统 （难度相当）图像处理 => 图像处理 （难度相当）操作系统（难）=> 计算机软件技术基础（简单）面向对象程序设计（难） => 面向对象程序设计（简单）虽然开了简单版本，但是实际情况是如果你想把东西学懂学透的话，需要付出跟计算机专业相同的的努力，同时还需要学习电子电气、控制的相关课程，这些电子电气、控制相关课程非常非常消耗时间。另外老师教学水平也不够好，很多计算机专业的课程由于自动化/电子电气学院的老师都是本专业出身，而非计算机专业出身，他们本身对上述课程掌握都不好，交出来质量自然差。而且由于虽然是简化版本的教材，但是很多简化版本的教材无法讲清楚东西，所以为了学透，就必须看计算机专业的教材。然而计算机专业课程并不轻松，甚至已经比较疲惫了（虽然在工科里计算机和软件专业算轻松的，我是说跟电子、电气、通信、自动化、航空航天等专业相比）。计算机专业还有考公务员的退路，自动化是没有的，基本只能考不限专业的。补充一下。各位大佬说的其实都比较到位，但是个人感觉不是很接地气。我来说一说个人觉得比较接地气的观点。首先解答一个问题，自动化专业到底跟电气、电子、计算机专业区别是什么？同时，既然有了高度相关的电气、电子、计算机专业，为什么还要有自动化专业？首先，说明，自动化专业除了学习电气、电子、计算机专业课程，最强调《自动控制原理》这门课程。《自动控制原理》本质就是对于控制系统的数学建模。所以自动化专业本质就是数学。另外由于现在是信息时代，自动控制系统的大脑是计算机（广义计算机，包括单片机和各种工控计算机、PC、PLC等），也就是本质是计算机控制。所以除了学习《自动控制原理》，剩下的课程大多数围绕计算机展开的，还有另一部分是围绕电机展开的，因为电机是非常常见的被控制对象。也就是说，除了自动化专业专业以外，其他专业要么不学《自动控制原理》，要么学的简单的《自动控制原理》。当前计算机主要用处，科学计算，过程控制，信息处理，辅助设计，智能模拟。其中过程控制主要是自动化专业在做，计算机专业主要做信息处理。总结，自动化专业其实是个好专业，本质就是在做计算机控制。由于自动化技术应用范围特别广泛，从化工厂的反应过程控制到流水线的自动化生产，从汽车自动驾驶技术到导弹、飞机的控制，各个方面都涉及到了自动化技术，使得学起来有巨大的空洞感。学软件工程，从大一开学第一天就知道是要学习各种软件开发技术，做出各种桌面、web、移动应用程序；学法学专业，从大一开始第一天就知道要学习民法、刑法、民诉、刑诉，要通过司法考试；学医学专业，从大一开始就知道学习内外科、病理、药理等课程，毕业以后就是通过执业医考试，后面要进入医院做起实习医生。而自动化专业学生来说，他们大一根本就不知道自动控制原理是个什么东西，而相信大部分人看了自动控制原理以后，都会后悔，我为什么不上个电子、电气、计算机专业呢？这种空洞感是伴随自动化专业学生长久的。一直以来，ABB秉承“在中国，为中国和世界”的发展策略，在用专业技术帮助客户增效节能和降低对环境影响的同时，企业自身在生产经营中积极贯彻绿色制造相关体系标准，全力创建绿色工厂，建立绿色供应链，与相关方共同长大，实现可持续发展。ABB电气中国总裁赵永占表示， ABB正在通过数字化创新和行业专长，携手供应商和合作伙伴打造可持续生态圈，为端到端的低碳电气产业链赋能，助推当地经济高质量发展。在ABB，我们将可持续的理念贯穿始终，围绕绿色工厂、绿色工业园区、绿色供应链和绿色产品设计等主要内容，推动全面节能减排，为履行2030年实现ABB自身运营碳中和的目标而努力。北京ABB开关有限公司位于北京经济技术开发区，是ABB在华最大的二次开关柜制造中心，主要从事3.6kV - 40.5kV中压二次开关设备、箱式变电站的设计、制造和服务。该公司的“绿色工厂”项目，于2020年12月启动，在项目实施过程中，工厂建立了能源管理体系并获得ISO50001认证。同时从节水、节电、节材、降低排放等方面挖掘节能低碳环保的改善空间并实施了相应的改善项目，实现可比单位产品综合能耗下降了13%说起无人化场景，近期的北京冬奥会想必给各国运动员们都留下深刻印象，当运动员们入住冬奥村时，各类AI和服务机器人令人大为震撼，不戴口罩时会有防疫机器人提醒，就餐时食物会“从天而降”，炒菜有炒菜机器人，配送有配送机器人，泡茶还有泡茶机器人等等，堪称科幻级大片的现场。这些“黑科技”出圈的背后，更凸显出“无人应用”的快速发展。
时间线拉回疫情大爆发的初期和疫情防控常态化的今天，机器人作为冲锋在防疫一线的钢铁卫士，代替人类完成了许多艰巨而危险的任务，有效地减小了感染的风险，在医疗监护、物流运输、工业制造及安防巡逻监控等场景中，发挥着重要作用。无人机与5G、人工智能等高新技术融合，应用于防疫宣传、防控巡查、喷洒消毒、交通监控、远程测温等。通过AGV、摇臂机器人等自动化设备，实现了疫情期间车间产线的有效运转，缓解了新冠肺炎疫情对复工复产的不利影响。智能仓储AGV机器人与无人驾驶配送餐车，24小时不停歇地实现大规模、全流程、在高危环境下提高配送效率。无人应用在5G、人工智能、物联网等新一代技术革新的促进下，同时为无人机、无人驾驶、智能机器人等设备提供了更多的挑战和软硬件要求：

5G技术的发展，为无人应用赋予了实时高清传输、远程低延时控制、持续在线等重要能力；也推动了无人应用市场从消费级应用向工业级的转变，包括物流、安防、巡检、植保等领域。

威刚致力于研发高品质工业级存储，提供高频内存和足容的闪存产品。始终承诺：极尽所能，提供给行业客户一对一定制化的工业级解决方案。

通过自主研发固件，大幅度提升96层3D NAND固态硬盘的效能与稳定性。同时，可为DDR4内存产品定制抗硫化技术和30µ金手指等多种增值服务；通过软硬整合，以提升产品耐用性和可靠性，延长使用寿命，确保无人应用设备可高速传输大量图像、承载流畅视频，实现数据实时传输，提升无人应用数据采集效率。
2022年初，国家工业和信息化部公布了2021年度绿色制造名单，北京ABB开关有限公司和厦门ABB开关有限公司荣获国家级“绿色工厂”称号。至此，ABB电气在中国已有三家工厂进入该绿色制造名单，也印证了电气化、自动化、数字化技术在低碳转型中至关重要的作用。如果单纯自学，建议你买一个PLC，然后自己慢慢摸索。不懂的就查手册，百度，逛论坛，总能找到你想要的知识，如果自学，准备的东西如下：
1、先从电工学开始，最基本的就是你要知道和认识电气符号，功能以及作用，然后再去找电气原理图来看，能看得懂最简单的电气原理图就好了，接下来你可以走第二步。
2、买一个小型PLC，建议你买一个三菱FX3U-16MT，不用很大，16个点的就可以；因为三菱的比较简单，易懂，资料也比较多现在目前市场上用的比较多的就是三菱和西门子以及欧姆龙了，所以从最简单的三菱开始，其他的后面等你在工作中熟悉了再学习也不迟。
3、前期学习你必须要买一套步进电机或者伺服电机，建议买二手的，必须要带手册，然后根据电路图自己接线，自己编程序，只要能让电机动起来就差不多了，在设定一些常用的数据来做动作，在这个过程中再熟悉编程软件的操作，监控，联机等操作。
4、再购买一个触摸屏，威纶通或者普洛菲斯的都可以，建议购买威纶通的，最好也是买二手的，学习一下触摸屏与PLC的通迅，再做个小小的监控，设置参数等，这些做到触摸屏上，然后慢慢熟悉触摸屏的功能和作用。
因为你是做平面设计的，对颜色和布局应该有自己的一套，所以做触摸屏你是很有优势的。
5、上面的这些你都能做到了，基本上可以出去面试了，最好找一个熟人带着，如果实在没有熟人可以带，到小厂上班，一边实践一边学习也是可以的。
给你罗列了几点小小的建议，不管哪个行业，其实兴趣是很重要的，我也是这么过来的，不过我很喜欢这个行业，从机械到电气，再到软件工程，是一步步走过来的，这其中离不开一个好的平台，能给你施展你的才能。

最后，祝你早日学业有成，早日找到一份自己心仪又能长大的工作，加油！

正如2017年6月NotPetya数据清除恶意软件爆发所展现的，ICS已经成为网络犯罪的主要目标。然而，很多工控设备都面临安全措施老化过时的风险，需要进行替换或升级。如何应对ICS面临网络攻击风险的事实?公共事业机构该从哪里开始防御这种之前从未考虑过的威胁?
为确保ICS能抵御今天的在线安全威胁，公司企业需采取足够的措施以创建有效工业安全项目并合理排定企业风险优先级。这听起来似乎是令人生畏的浩大工程，但健壮的多层安全方法可以分解为基本的3步：1) 保护网络;2) 保护终端;3) 保护控制器。
一、保护网络
工业公司应确保自身网络设计良好，有着防护周全的边界。企业应按 ISA IEC 62443 标准划分自身网络，保护所有无线应用，部署能快速排除故障的安全远程访问解决方案。公司网络，包括其工业网络基础设施设备，都应列入监视对象范围。
二、保护终端
运营技术(OT)团队可能会觉得公司的终端受到边界防火墙、专利安防软件、专业协议和物理隔离的防护，可以抵御数字攻击。但事实不是这样的，雇员、承包商和供应链员工将他们的笔记本电脑或U盘带入企业网络时，这些安全防护措施就被绕过了。
必须确保所有终端都是安全的，要防止员工将自己的设备接入公司网络。事实上，黑客可以侵入OT环境中基于PC的终端。公司企业还应保护其IT终端不受OT环境中横向移动的数字攻击侵袭。
购买资产发现产品，或者实现网上终端清点过程，是保护终端安全的不错开端。可以定义控制措施和自动化以确保防护到位。然后公司企业必须保证每台终端上的配置是安全的，并监视这些终端以防遭到未授权修改。
总体上，IT和OT环境通用的解决方案是公司企业明智的选择。应定义一个足够灵活的安全平台，既能够深度覆盖IT，又适用于敏感的OT环境。
三、保护控制器
每个工业环境都有其物理系统——致动器、校准器、阀门、温度感应器、压力传感器一类机械装置。这些与现实世界交互的物理系统被称为控制器，也就是桥接物理系统控制和网络指令接收行为的特殊计算机。很多案例中恶意黑客都曾获取过这些设备的控制权，引发设备故障，造成物理破坏，或对公司的损害。不过，如果仅仅是能访问而不能控制，恶意黑客也无法直接造成破坏。
通过加强检测能力和对ICS修改及威胁的可见性，实现脆弱控制器的安全防护措施，监视可疑访问及控制修改，以及及时检测/控制威胁，公司企业可有效防止工业控制器遭到数字攻击。
网络犯罪已成当今世界发展最快的产业之一。其范围涵盖仅仅出于好玩就发起攻击的脚本小子，以及像跨国公司一样运营的犯罪组织。随着ICS成为网络罪犯的主要目标，公司企业需采取措施做好ICS对数字威胁的防护。而要做好防护，就需要重点放在网络安全、终端安全和工业控制器安全的多层安全措施。重型燃机是干什么用的：大型船舶之类的发动机。主要用于发电、船舶动力的燃气轮机
我们有大量库存的控制系统部件。 我们还有许多新的硬件和停产备件，以帮助支持你现有的控制系统一、限幅滤波法/程序判断滤波法

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马桥

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