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具體方法和相關(guān)注意事項(xiàng)請(qǐng)參考《西門(mén)子 S7-200?LOGO!?SITOP 參考》（更新版）S7-200 PLC->通信->網(wǎng)絡(luò)讀寫(xiě)（PPI）通信。
第二，使用NETR/NETW指令，需要客戶自己編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)。
詳細(xì)的編程設(shè)置及例子程序請(qǐng)參考《S7-200可編程控制器系統(tǒng)手冊(cè)》第6章S7-200指令集->通信指令->網(wǎng)絡(luò)讀寫(xiě)指令。
提示： NETR/NETW向?qū)褂煤?jiǎn)單，不用大量編程，只需按照向?qū)Р襟E設(shè)置參數(shù)，因此不易出錯(cuò)。推薦采用向?qū)У姆椒▽?shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)讀寫(xiě)（PPI）通信。
可以實(shí)現(xiàn)非常的記錄，例如：擰緊扭矩，以確保螺釘?shù)木o固
使用網(wǎng)絡(luò)讀寫(xiě)（PPI）通信時(shí)需要注意以下幾點(diǎn)：
，只有PPI主站需要配置或編程，從站不需要配置；
第二，主站既可以讀寫(xiě)從站的數(shù)據(jù)，??可以讀寫(xiě)另一個(gè)主站的數(shù)據(jù)；
第三，在一個(gè)PPI網(wǎng)絡(luò)中，與一個(gè)從站通信的主站的個(gè)數(shù)沒(méi)有限制，但是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中主站的個(gè)數(shù)不能超過(guò)32個(gè)；
第四，由于S7-200 CPU集成的通信口是非隔離的。因此在一個(gè)PPI通信網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)網(wǎng)段的距離不能超過(guò)50米。如果通訊距離超出50m，應(yīng)在通信網(wǎng)絡(luò)中使用中繼器。如下所示:
提示：在上圖中，通常擴(kuò)展一個(gè)中繼器可延長(zhǎng)通信網(wǎng)絡(luò)50米，但如果擴(kuò)展一對(duì)中繼器，并且它們之間沒(méi)有任何節(jié)點(diǎn)，中繼器之間的距離可達(dá)到1000米。
而當(dāng)人的認(rèn)知和判斷無(wú)法滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)維度和問(wèn)題復(fù)雜度時(shí)，依靠人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)去驅(qū)動(dòng)和創(chuàng)造的過(guò)程就會(huì)有邊界。以圖像識(shí)別為例，基于人類經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析方法，首先使用濾波器對(duì)原始圖像經(jīng)行降噪，在使用濾波器經(jīng)行圖像邊界識(shí)別，使用模式識(shí)別的方法分辨圖像中不同的物體。
繼IBM“深藍(lán)”在象棋對(duì)決中戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫，Waston在危機(jī)邊緣戰(zhàn)勝Ken和Brad，Eugene挑戰(zhàn)圖靈“TheImitation Game”后，人工智能在一個(gè)更加復(fù)雜領(lǐng)域—圍棋中再次超過(guò)了人類水平，AlphaGo以4：1比分戰(zhàn)勝了圍棋李世乭，其升級(jí)版Master更是在弈城上取得60：0：1不敗戰(zhàn)績(jī)。同樣是在對(duì)弈比賽中戰(zhàn)勝選，“深藍(lán)”到Master發(fā)展充分體現(xiàn)了人類科技進(jìn)步在計(jì)算和計(jì)算資源上長(zhǎng)足進(jìn)步。如果說(shuō)“深藍(lán)”是憑借其運(yùn)算速度通過(guò)遍歷戰(zhàn)勝了人類，那么Master是在此基礎(chǔ)上通過(guò)搜尋算法，決策支持和計(jì)算架構(gòu)遍歷了當(dāng)時(shí)覺(jué)得不可能實(shí)現(xiàn)所有可能。Master所到Deep Reinforcement Learning結(jié)合了當(dāng)今AI領(lǐng)域研究?jī)纱笄把谼eep Learning（DL）和Reinforcement Learning（RL），創(chuàng)造性使DL，通過(guò)棋局圖片評(píng)估落子優(yōu)先級(jí)，再結(jié)合RL，通過(guò)自我“對(duì)弈”更新深度元絡(luò)參數(shù)，帶領(lǐng)人類在了“智能”門(mén)。AlphaGo重要成就并不是采了性能多么先進(jìn)電腦，而是次讓程序可以近似人類去感知、學(xué)習(xí)、思考和決策。
目前來(lái)看，人類所有的外部感知能力例如溫度，加速度等都早已可使用現(xiàn)有的傳感器實(shí)現(xiàn)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法更是幫助機(jī)器在聽(tīng)（語(yǔ)音助手），看（computer vision），讀（NLP），寫(xiě)（handwriting recognition），思考（Optimization）等多方面超越人類平均水平。 這樣的方式，其核心在于濾波器的選擇，濾波器的參數(shù)配置以及分類器的選擇都需要經(jīng)驗(yàn)支持，不同的組合形式其模型輸出的結(jié)果差距明顯。如今使用的基于深度學(xué)習(xí)的CNN方法，將濾波器的類型及參數(shù)選擇基于依賴于分類器輸出結(jié)果的表現(xiàn)，使用反向傳播算法，不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)。 無(wú)論是Master這樣已經(jīng)存在的，還是在《西部世界》中的BICAMERAL MIND，人工智能已經(jīng)大跨步的走進(jìn)了我們的生活。有人預(yù)測(cè)奇點(diǎn)理論正在以很快的速度成為現(xiàn)實(shí)。我們不去探討人工智能的本質(zhì)或是它的倫理問(wèn)題，如果人工智能真的被規(guī)模化地應(yīng)用，那么能夠?qū)θ祟惿鐣?huì)帶來(lái)什么樣的改變和價(jià)值。
走出“楚門(mén)的世界”在與Master交手前，棋手柯潔在自己的微博上如是說(shuō)，可謂一語(yǔ)道出了智能化的真諦。如果智能化僅僅停留在遍歷搜索，相似度分析的層面，那對(duì)人類的進(jìn)步又有何意義。作者看來(lái)，人工智能和大數(shù)據(jù)分析重要的核心就是要能夠?yàn)槿祟愄峁┤碌恼J(rèn)識(shí)問(wèn)題和解決問(wèn)題的方式，用機(jī)器純理性的“思維”方式去輔助人類的思維與決策。 決定人類社會(huì)進(jìn)步速度的本質(zhì)的制約要素是“認(rèn)知的邊界”，所謂知識(shí)的邊界則是基于前人的經(jīng)驗(yàn)與規(guī)則所構(gòu)建的無(wú)形的域。 就像《楚門(mén)的世界》當(dāng)中，劇組為楚門(mén)所構(gòu)建的整個(gè)生態(tài)，無(wú)形的禁錮了他認(rèn)識(shí)問(wèn)題，解決問(wèn)題的能力。 而當(dāng)人的認(rèn)知和判斷無(wú)法滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)維度和問(wèn)題復(fù)雜度時(shí)，依靠人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)去驅(qū)動(dòng)和創(chuàng)造的過(guò)程就會(huì)有邊界。以圖像識(shí)別為例，基于人類經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析方法，首先使用濾波器對(duì)原始圖像經(jīng)行降噪，在使用濾波器經(jīng)行圖像邊界識(shí)別，使用模式識(shí)別的方法分辨圖像中不同的物體。 走出“楚門(mén)的世界”在與Master交手前，棋手柯潔在自己的微博上如是說(shuō)，可謂一語(yǔ)道出了智能化的真諦。如果智能化僅僅停留在遍歷搜索，相似度分析的層面，那對(duì)人類的進(jìn)步又有何意義。作者看來(lái)，人工智能和大數(shù)據(jù)分析重要的核心就是要能夠?yàn)槿祟愄峁┤碌恼J(rèn)識(shí)問(wèn)題和解決問(wèn)題的方式，用機(jī)器純理性的“思維”方式去輔助人類的思維與決策。
