南充新松机器人智能制造产业园项目自2021年7月开工建设以来，施工方持续加快进度，预计9月底完成产业合作中心建设并交付使用，2023年完成所有厂房建设，2024年实现全面投产运营。

8月12日，记者走进项目施工现场看见，数十名施工人员及数台大型施工机械分布在多个作业面紧张施工。目前，土地整治、临时设施及道路施工已完成总工程量的10%，产业合作中心主体结构施工已全面完成，正在进行幕墙及室内装修，预计在今年9月底完工交付使用。

“场内将会增加一台强夯机，加快土地平整进度。同时，基础设备将陆续进场，全面推进施工任务，确保项目按照工期目标顺利完成。”现场施工负责人戴元龙说到。

据了解，南充新松机器人智能制造产业园于2020年8月签约南充顺庆区，项目落户南充潆溪高新区，总投资20亿元，总占地面积约300亩。项目将分三期建设，一期土地（约87·7亩）于2020年10月通过挂牌出让方式竞得。项目将建设机器人装备、智能制造及零部件生产基地，机器人自动化设备系统集成工厂、共享工厂以及机器人零部件生产等，全面投产运营后，预计年产值突破50亿元，年上缴税收约1.2亿元，解决约800人就业。

新松机器人自动化股份有限公司成立于2000年，隶属于中国科学院，是一家以机器人技术为核心的高科技上市公司。作为中国机器人领军企业及国家机器人产业化基地，新松拥有完整的机器人产品线及工业4.0整体解决方案。新松本部位于沈阳，在上海设有国际总部，在沈阳、上海、杭州、青岛、天津、无锡、潍坊建有产业园区，在济南设有山东新松工业软件研究院股份有限公司。

同时，新松积极布局国际市场，在韩国、新加坡、泰国、德国、香港等地设立多家控股子公司及海外区域中心，现拥有4000余人的研发创新团队，形成以自主核心技术、核心零部件、核心产品及行业系统解决方案为一体的全产业价值链。

作为中国机器人产业头雁，新松已创造了百余项行业第一。成功研制了具有自主知识产权的工业机器人、协作机器人、移动机器人、特种机器人、服务机器人五大系列百余种产品，面向智能工厂、智能装备、智能物流、半导体装备、智能交通，形成十大产业方向，致力于打造数字化物联新模式。产品累计出口40多个国家和地区，为全球3000余家国际企业提供产业升级服务。

【仪表网 仪表下游】机器人产业园作为围绕着机器人本体、机器人、控制系统、功能零部件生产等产业链环节而成的产业集聚区，在一定程度上体现了地区产业链整合能力，也体现了一个地区在机器人产业上的综合实力。

这两年，在政府的主导下，全国各地的机器人产业园蓬勃发展，为机器人行业的进一步发展奠定了产业基础。而从2019年各产业园的布局来看，通过引进国内外先进机器人企业，各地已经形成了较为完备的人才体系和机器人产业链体系。

杭州萧山机器人产业园

落户企业代表：钱江机器人、凯尔达机器人、中开机器人

萧山机器人小镇位于萧山开发区桥南新城，规划面积3.51平方公里，2015年列入杭州市级特色小镇，2016年入选浙江省级特色小镇培育名单，2018年成功入选浙江省第四批特色小镇创建名单。

目前，小镇已有机器人智能装备企业超过40家，产值突破30亿元，引进了机器人行业人才100余人，国千7人，省千2人，院士工作站1家，省级重点企业研究院3家，高新技术企业12家，省科技中小型企业10家。

2019年11月，萧山机器人小镇荣获“杭州新经济会议小镇”称号，全区；2019年10月19日，在第五届中国(杭州)机器人西湖论坛上，浙江宣布正式启动筹建机器人组织联盟，总部将落户萧山开发区的机器人小镇。

上海机器人产业园

落户企业代表：发那科、赛赫智能

上海机器人产业园是座落在宝山区的上海一家以“机器人产业”命名的园区，集聚着机器人全产业链、智能装备制造、生产性服务业，正积极打造具有国内外的技术、产品、应用和研发实力的机器人及装备制造产业集聚基地。

2019年6月12日，赛赫智能总部落户上海机器人产业园，项目定位于车轮智能装配线以及车轮智能检测站、高速高精度多轴机器人运动控制与伺服控制系统，预计2020年正式投产。

作为上海市宝山区2019年的重大产业项目，由发那科集团和上海电气集团合作的上海发那科三期项目于2019年开工兴建，新项目占地431亩，相当于40个足球场大小，是现有一期和二期工厂总面积的四倍。建成后，将带动整个上海的机器人产量及规模迈入新的台阶。

昆山高新区机器人产业园

落户企业代表：柯马机器人、库卡机器人、盟立自动化

昆山高新区于2008年成立了昆山机器人产业园，昆山高新区机器人科技创业园位于机器人产业园，由昆山高新科技服务有限公司负责管理和运营。2017年被江苏省科学技术厅认定为“省级孵化器”。2019年12月，成功通过国家科学技术部“科技企业孵化器”认定。

目前，机器人科技创业园区在孵企业39家，累计毕业企业18家，主要以机器人产业链上下游为主，涉及到专业设备研发，软件开发、机器视觉、系统集成、人员培训服务等领域。已申请的在孵化企业19家，占在孵企业总数的48%。累计培育高新技术企业25家、新三板挂牌企业3家。并且培养一支具有创新能力，稳定可靠的机器人服务人才队伍，引进了高层次创新创业人才21名。

芜湖机器人产业园

落户企业代表：埃夫特、瑞思机器人、奥一精机

芜湖机器人产业园规划用地5300亩，总体布局6大功能区：工业机器人本体及核心零部件研发制造；服务、医疗、特种机器人研发制造；研究院、联合实验室、教育培训；智能成套装备制造与研发；机器人主题公园；金融、商业配套。建成达产后力争年产机器人10000台，实现上下游产业产值300亿元，着力打造成该市机器人产业集聚区。

据介绍，机器人产业基地已集聚产业链企业125家，其中核心区鸠江区企业82家。未来，芜湖机器人产业园将依托技术研发、投融资、应用推广、政策支持、人才支持等八大要素，实现技术和核心零件突破，降低机器人整机制造成本，提高竞争力。针对若干刚需细分市场，整合资源，大力发展系统集成业务，做深做精，推动整机和零部件应用。到2025年，实现年产值500亿元。

海安机器人产业园

代表性企业：图灵机器人、来福谐波

海安机器人及智能制造产业园以“创新驱动、应用先行、、全链布局、集群发展”为发展思路，以科技创新为，以智能制造为主攻方向，已经初步形成机器人研发设计、生产制造、自动化及关键零部件的全产业链发展格局。

目前，入驻开发区机器人及智能制造产业园的多家研究院和研发中心、60多家企业，已在不同领域深化项目合作。2019年以来，机器人及智能制造产业园进一步理清发展思路，明确发展目标，细化推进举措，全速推进产业园基础设施建设、项目招引服务、功能配套完善等重点工作，为海安传统优势产业转型升级提供新动能。园区积极协调机器人及智能制造企业与纺织丝绸、现代家具、建筑等集群企业合作，开展智能车间、智能工厂建设。

据悉，图灵机器人拟与在建的新世嘉纺织对接，提供定制智能化生产线；针对海安装备制造产业生产技术和用工特点，科钛机器人研发出一款工业焊接机器人，不仅被海安多家企业选用，还实现了出口。

天津机器人产业园

落户企业代表：阿童木机器人、国机集团、天津福臻

从2014年-2018年，天津市基本上形成了覆盖机器人产业链的整个政策支持体系。此外，天津开发区制造业集聚度高，产业规模大、门类多，企业在产品工艺优化、成本控制、效率提升上具有大量改造提升需求。

预计到2021年，天津开发区智能科技产业整体规模将达300亿元，培育形成智能制造装备、智能运载工具、大数据云计算等3个产值规模百亿的细分优势领域；高水平建设3家或部委级创新平台，吸引10个以上国内外高水平创业团队，培育和引进30名以上智能科技产业研发人才和企业带头人；重点在智能制造、智慧物流、无人驾驶、智慧医疗、智慧金融等领域推出一批高水平的人工智能+应用解决方案，形成不少于20个可对外复制推广的示范性项目；推动重点制造业企业转型升级，建设智能工厂30家，努力成为天津智能制造核心承载区和应用示范区。

常州机器人产业园

落户企业代表：安川机器人、纳博特斯克、金石机器人

常州机器人产业园的主要载体为武进国家高新区。作为武进发展重要的板块之一，武进国家高新区总体规划面积182平方公里，以机器人及智能装备、节能环保、电子信息等为核心产业，目前在全省129个开发区中位列。

机器人是常州近年来重点打造的新兴产业之一。目前，常州已经形成机器人本体、核心部件、软件、系统集成的完整生产链。全国中国(常州机器人及智能硬件)知识产权保护中心，江苏省机器人与机器人装备标准委员会都落户在常州。

日本安川电机作为四大机器人生产企业之一，在常州建立海外机器人生产基地;早在2015年，日本纳博特斯克株式会社与上海机电联合投资，落户武进高新区。

余姚机器人小镇

落户企业代表：智昌集团、智川机器人、中科莱恩机器人

智能机器人小镇在余姚产业园，以打破国外垄断、实现机器人核心部件的国产化为使命，目标是加强机器人人才集聚，加快核心部件技术突破及其产业化，积极培育机器人产业文化，布局机器人主题旅游资源。打造全省乃至全国的机器人核心部件研制区、机器人人才集聚区、机器人特色文化和旅游资源展示区。

目前该产业园已经累计引进机器人领域国家“”专家22人。先后引进了宁波市智能制造产业研究院，浙大机器人研究院、诺丁汉(余姚)智能电气化研究院等9家科研院所。2019年12月，浙江“”余姚产业园产业项目集中开工仪式举行，3个项目总占地面积164亩，总投资达5亿元。

唐山机器人产业园

落户企业代表：中信重工开诚智能、唐山松下、开元机器人、百川智能

2017年以来，唐山高新区投入2000万元，并撬动社会资本5亿元，建设国家火炬唐山机器人特色产业基地孵化中心和高新区机器人研发中心，现已聚集23家机器人企业。引进中国工程院院士、机器人及机电一体化技术专家蔡鹤皋，专家马书根，培育了中国设备工程专家库高级专家许开成、中国机器人产业联盟理事李、国家万人计划人选赵欣等人才。

2019年上半年，高新区机器人产业实现营业收入31.4亿元，同比增长20.8%。未来，唐山将继续实施“机器人+”行动计划：机器人+制造，在新能源、汽车、电子等行业开展工业机器人推广应用示范。机器人+服务，创新服务内容和形式。在物流领域，推广智能分拣、包装搬运机器人等；在医疗领域，推广康复护理、配药、诊断辅助机器人等。

重庆两江机器人产业园

落户企业代表：川崎、库卡、ABB、发那科

重庆两江产业园重点针对以瑞士为代表的欧洲城市引进优势产业项目。2019年12月，来自瑞士、德国、法国、俄罗斯、塞尔维亚5个国家的17个项目正式签约入驻中瑞(重庆两江)产业园孵化器。截至目前，该园区已引进超40家优质企业及项目入驻。

两江新区将继续壮大工业机器人“整机+关重件+系统集成和智能化改造”的产业集群，加快推动服务机器人、特种机器人集聚，大力发展并推动工业互联网、大数据、人工智能与机器人的深度融合。预计到2022年，集聚100家以上机器人及智能制造产业相关企业，将两江新区打造成为中国西部智能制造装备产业高地。

The to life, and is 42--

今年的F8 开发者大会,大谈他们看好聊天机器人的未来 。通过这些聊天机器人，用户可以在交谈中完成许多任务，在线购物，航班查询、组织会议等。如此一来，用户再不必下载一堆app,而只需打开一个简单的文本对话框，你就可以对着它说：神灯神灯，我的第三个愿望是我还要三个愿望

你是不定想到了：hi siri

说不定又是一次用户入口的重新洗牌，这样就不难解释科技界的大公司们蜂拥而至了

缘起

我一直对自然语言处理（NLP）兴致勃勃，这大半年对机器学习/深度学习兴致盎然，而聊天机器人恰好结合了两者。

对聊天机器人最早的兴趣可能追溯到大学。当时关注过一段时间风靡人人网的小黄鸡，后来发现它只是调用了一个闭源的云服务，转而折腾AIML。

最近下班后喜欢到星巴克看看课程（近期在跟的这门课：Deep ），写写博客,今天也是如此，怕往后的时间会更多花在深度学习上（对RNN尤其感兴趣），这几天陆续对折腾过的聊天机器人做个笔记

聊天机器人 & 开源框架

目前聊天这块的云服务倒是不少，也好微软也好，都有自己的框架。相比而言，开源的项目倒是没有很耀眼的，也许是起步不久的原因，大神们还在憋大招。

我们到逛一圈，发现看起来挺酷, 项目活跃, 文档清晰，代码也算干净利落。

由于项目还小，源码读起来十分容易，作为构建自己的智能聊天机器人的脚手架是不错的

是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,构建在上,可以从已有的对话中学习, 该项目的设计允许它接入任何语言

原理

一个未经训练的机器人,并没有与用户交谈所需的知识。每当用户输入一句话，机器人将存下它，同时也存下答复的句子。 随着机器人接受的输入的增加，它能够回答的问题的数量和准确度都会相应提升.程序是如何响应用户输入的呢？首先从已知句子中匹配出与用户输入最相近的句子（如何衡量相近, 大家可以想想）,之后找到最有可能的回复，那么如何得出最有可能的回复呢？由所有和机器交流过的人们，对这个输入问题（匹配过的）的各个回答的频率决定

安装和使用安装

pip

基本使用

from .. = ('myBot').(ner)# 使用英文语料库训练它.train('..')# 开始对话 .('Hello, how are you today?')

采用中文语料库

我已经给这个填充了中文语料库,作者把我的提交合并到了，目前还没有打包发布到pypi，如果你想使用默认的中文预料来训练你需要这样做：

./ # 需要使用，否则会有问题，暂时没空做的兼容

使用中文语料库来训练机器人

from .. = ('').(ner)# 使用中文语料库训练它.train('..') # 语料库

开始玩耍

print(.('很高兴认识你'))print(.('嗨，最近如何?'))print(.('复杂优于晦涩')) #语出 The Zen of (.('面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑.'))# print(.('生命、宇宙以及世间万物的终极答案是什么?'))

FAQ（非官方）默认配置

默认情况下, 使用 作为 ,使用 作为 logic , 使用 pter 作为 input

只读模式

= ('', =True) //否则bot会学习每个输入

创建自己的训练类

/

创建自己的

参考默认使用的、即可

诸如我们可以写一个输入/输出 ，对接到微信（我偏好）

io的一个案例是-voice（使用方法参考/.py），这个让我们可以使用语音与我们的机器人沟通，原理很简单，我此前折腾过，国内用户可以使用它

案例

参考 ，案例中已经有很多种机器人了

训练好的模型如何分发

训练好的数据，默认存在./.db（参考.py）,不是数据库，实际是，对json做了封装（参考/db.py）

算法相关

默认情况下，使用 作为 logic ，用来找出与用户输入最接近的一句话

核心代码为：

from , = .(.text,ts,limit=1)[0]

这里我们用到了，具体用法参考

用于计算句子直接的相似度，采用的字符串相似度算法为 (编辑距离算法)

编辑距离，又称距离（也叫做Edit ），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。（引用自维基百科）

从上述描述我们可以看出，这种算法适用于任何文字，而且我们使用.时,使用中文不会影响相似度度量的准确性。当然我们也可以看出这种算法的缺陷，它无法理解语义的相似性，甚至连同义词都完全无法处理。这是一个十分明显的短板，有必要重新实现一套度量文本相似的logic

from .ratio(u'你好', u'你好!') #80 fuzz.ratio(u'你好', u'你好') #100

其他算法

.py中用到朴素贝叶斯:from . ，这里也是目前唯一一处引用的地方

接受的数据很简单，形如[('what time is it', 1), xxx, xxx,...]

nltk的使用

目前主要用了nltk的、和

todo聊天语料库

聊天语料涉及隐私，网上几乎没有公开的中文语料，我们开脑洞：

坑

本身支持/，如果要使用中文，目前只支持

中文问题出在:

= self...nts()

得到的是编码错误的句子列表（编解码问题）

解决思路可以参考我的这篇博客：编码相关的笔记

结语

当前这个项目给出了一个漂亮的bot骨架，插件式的设计，十分利于插入强大的功能，这也是这个项目中我最喜欢的地方，就chat bot功能而言，功能比较简单、清晰