斯帝爾構建 “新一代智能打磨機器人AI物聯云平臺——磨菇云系統”，基于深度學習、自主機器學習、強化學習、領域數據增廣與領域泛化技術，完美解決不同領域工件的重復設計與編程，可將項目工藝調試周期從1個多月縮短至1天。

什么是斯帝爾蘑菇云系統,

先要說現在的機器人，是可以存在一定的認知能力的。

1）機器的認知能力，由人為的定義規則，變為自主的定義規則，從一個復雜的規則序列中堆砌機器智能，到僅輔助機器對事物結論的認知，而這個產生這個結論的的過程及規則由機器自我推導出過程。

這正是我斯帝爾公司創造的磨菇云最為核心的機器自主學習一部分。

2）完全的無監督學習，機器已經具備了類似人腦的認知結構，只是沒有足夠的知識庫體系，或僅有一部分的基礎認知能力，在后續的升級拓展中，無需人類參與制定學習方法，定義規則，機器自主的在浩瀚的大數據中，自我建立認知和學習能力，

今天我們說到的人工智能，其實就是機器學習里面的神經網絡和深度學習。這個是機器人的終極目標，也是達到巔峰設計的機器人具備。

還有個需要明白的概念。什么是明知識 什么是暗知識

你首先想到的肯定是各種定理和公式，它們被記錄在書籍、報刊、互聯網等各種媒介上。如此這般的知識，就叫做“明知識”。

什么是暗知識：

今天機器學習就是一種暗知識，暗知識本質上就是大量數據之間的相關性。因為系統太復雜，變量太多，已經遠超出人類小腦袋瓜的認知能力。但變量越多，機器學習就越得心應手。無數的機器將不知疲倦地晝夜工作，很快我們就會發現，機器新發掘出來的暗知識會迅速積累，這才是人工智能、機器學習帶給我們最革命性的變化。

假設我們的拋光機器人，打磨機器人，經理了數千次項目的經驗后，機器人儲存了大量的打磨力控相關的數據，數據量越大，變量越多，機器反而更為精確。這就是暗知識。

斯帝爾蘑菇云系統，就是用大量數據堆砌，達成人員不具備的智能打磨知識。完美解決不同領域工件的 打磨力控反饋。