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    2017-08-14
    公司开展改革创新企业文化宣传系列活动

     为了普及宣传绵阳普思“智能制造,打造精益工厂”的发展理念,推进公司企业文化建设,弘扬绵阳普思的改革创新文化,鼓舞激励公司全体职工参与,营造积极向上的企业文化氛围,人力资源部协同公司工会一起,举办一系列的宣传系列活动,本次活动分为两个??槟谌?

      一是:面向公司全体职员工公开征集关于“企业发展”和“职业发展”的口号和标语;

      二是:对公司全体职工进行知识竞答,对成绩60分以上的职工,开展抽奖活动。

      目前,第一项口号征集活动正在有序的进行。据初步统计,有来自各个部门的八十多名职员工已经投递的稿件,待5月31日投稿截止后,统一由人力资源部审核公布入围口号。

      第二项知识竞答与5月12日已经全部收稿完毕,并且在5月25日,我们对入围60分以上的职工,进行了抽奖,本次抽奖共设有一等奖1名,奖励现金红包300元,二等奖2名,分别奖励现金红包200元,三等奖3名,分别奖励现金红包100元,幸运奖180名,不仅有现金红包还有精美的礼品一份,可以说是奖品多多,惊喜不断。

      5月25日下午16:30,活动还没有正式开始,产线上的员工们就已经开始蠢蠢欲动了,知道有奖品,有奖金拿,个个百米冲刺一样,用到舞台边,等待幸运天使的降临,公司领导层也相当重视本次活动,顶着烈日早早的来到活动现场,一起来感受活动的氛围。其中,品质部经理向军兰先生代公司厂长发表了讲话,他说,公司的改革发展必须全员参与,离不开公司所有人的共同努力,更离不开不断超越自我的信心和能力。所以希望在公司未来发展的道路上,我们一起努力,共同创造出美好的明天。

      向经理的一席话,引起了在场所有人的共鸣,是的,只有公司发展壮大了,才有更好的未来,职工们也才会收获越多。

    本次活动旨在让更多的职工参与公司的发展和改革,让他们深刻体会到公司在发展变革中的特点和要求。


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    2017-10-27
    到了2040年 你在这些国家是买不到非电动车的!

    就是现在了!电动汽车变得越来越便宜了,效率也越来越高,并且其对环境有好处。为了加速电动汽车的普及,一些国家已经宣布了禁止销售非电动汽车的计划,这也意味着终结了新的天然气和柴油动力汽车的生产。

    荷兰:做了一个雄心勃勃的计划,准备从2025年开始只销售电动汽车,这是对发展未来交通运输作出了重要的承诺。

    挪威:通过长期以来不断鼓励使用电动汽车,挪威已成为公共交通普及方面的领头羊。因此,对于这个国家来说,在2025年后其所有新生产的汽车实现零排放或低排放的目标,应该不会有太大的困难。

    印度:2030年之后,印度只有电动和混合动力汽车才能合法购买。这一乐观的最后期限可能会给这个国家带来挑战,因为相对于道路上的司机而言,目前的充电站数量相对较少。

    德国:计划在2030年之前全面禁止内燃发动机的使用。鉴于该国家的汽车产量相当可观,这项立法可能会对该行业产生更广泛的影响。

    法国:环境部长Nicolas Hulot提出的全面改革计划将使法国在2040年停止出售天然气和柴油动力汽车。不过,这个国家的首都在可能会被提早十年强制实施这项政策。

    英国:在法国宣布计划后不久,英国也发布了类似的声明,2040年之后,英国将不再销售由天然气和柴油驱动的汽车和货车。

    中国:与此同时,中国已经表明了终止出售化石燃料汽车的意图,但还没有设定具体的最后期限,

    考虑到各国的驾驶人口规模,这些禁令的总体影响可能也不太理想。在官方统计的准备实施该计划的国家中,只有法国和挪威人均车辆排名前20位。另外值得注意的是,这些措施只是禁止非电动汽车的销售。这些国家并没有在规定的日期前完全禁止使用天然气或柴油动力汽车,他们只是计划开始逐步淘汰这些车辆。

    尽管如此,任何让人类走上无化石燃料的道路的行动,都是朝着正确方向迈出的一步,希望更多的国家也会遵守自己的承诺,禁止销售非电动汽车。

    背景资料:

    2017年9月9日,中国工信部副部长辛国斌在天津举行的2017中国汽车产业发展国际论坛上表示,目前我国工信部启动了相关研究,制订停止生产销售传统能源汽车的时间表。

    2017年10月17日,工业和信息化部、财政部、商务部、海关总署、质检总局联合举办的《乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法》宣贯会在北京举行?;嵋槲瞥敌头段?、企业主体、积分平台、积分计算办法等方面,对管理办法进行了详细解读。该办法将于2018年4月1日起正式施行。

    工业和信息化部副部长辛国斌在会上指出,我国节能与新能源汽车产业发展成绩很大,但也存在一定的问题,尤其是推动产业持续发展的长效机制尚未建立。双积分管理办法建立起平均燃料消耗量积分和新能源汽车积分“双积分”并行管理机制,兼顾了传统汽车节能水平提升与新能源汽车创新发展,将有效促进我国汽车产业节能减排和转型升级。(来源:人民网、南方网、工业和信息化部官网综合整理)


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    2017-10-27
    让AI达到人类水平?首先需要翻越这“五座大山”

    谷歌旗下总部位于伦敦的人工智能公司Deep Mind上周在机器学习方面取得了重大突破,宣布AlphaGo Zero可以在没有人为干预的情况下自主学习。人工智能已经可以做很多人类无法做到的事情,但我们距离打造“像人类一样”的人工智能还有多远?在我们达成目标之前,我们需要解决哪些关键问题?

    为了回答这个问题,我将提出,为了让机器变得和人类一样聪明,必须克服五个里程碑式的难题:普遍性、转移学习、自主学习、常识和自我意识。让我们依次来看看看看我们今天人工智能的发展水平。

    普遍性:这意味着我们开发出一种方法,或者一种可以应用于任何其他独立于领域问题的系统架构。我认为这个问题在很大程度上得到了解决。人工智能的概率方法,比如深度倾斜网络(比如专家系统),已经证明了其通用性。我们可以使用同样的深度学习网络和算法来解决几乎所有问题——这是一个很好的机器学习的范例。

    自主学习:这就是Deep Mind的“AlphaGo Zero”所取得的成就。通过对第一个AlphaGo所使用的原始强化学习方法的调整和简化,他们演示了一个给定目标的神经网络(如“赢”)可以自己学习,并为实现这一目标而发明策略。这是一个重大的突破,它让我们离人工智能更近了一步。


    转移学习:这意味着一个系统可以使用或抽象地利用它通过解决特定问题积累的知识,并将这些知识应用于解决不同的问题。这是我们人类的天性,我们会在问题中“看到固定的模式”和“问题之间的相似性”,我们运用积累的“经验”来解决它们。在人工智能领域,我们还没有实现这一目标。尽管在机器中,似乎至少有一条实现转移学习的有希望的途径,方法是将概率和非概率(“象征性”)方法结合起来。例如,假设一个系统能够检测出它的神经网络在解决某个特定问题时所采取的步骤,并将它们转换为一种启发式算法,然后对这种特定领域的启发式算法进行归纳,并用它来驱动神经网络去解决另一个问题。

    常识:这是一个非常难的问题。举个例子,“迈克尔·菲尔普斯在北京奥运会上获得了400米蝶泳金牌”。当你读到这句话的时候,你会立刻、隐隐地想到一长串的事情;例如,菲尔普斯在获得奖章时身上是湿了的,他必须在进入游泳池之前把袜子脱掉等等。这种逻辑假设与原始陈述的关联在计算机中是极其难以编码的。我们距离解决常识问题还有很长的路要走。但是,一个好的开始就是研究神经科学能教给我们怎样形成、保留和使用记忆的方式。人类记忆的功能或许是在机器中开发常识的关键。

    自我意识:人类的自我“意识”仍然是神秘的,尽管神经系统科学家已经取得了一些突破性的进展,当我们意识到一些事情的时候,比如当“我”或“自我”出现,产生主观体验时,我们的大脑会发生什么。对许多人来说,高层次的意识可能是人类在面对未来智能机器时保持某种优势的“最后堡垒”。然而,创造出模仿自我意识的机器并非不可能。我之所以说“模仿”,是因为,除非我们找到一种客观的方法来衡量人类的意识,否则我们将永远无法断定一台机器是否“真的”有意识。那些让我们相信他们有自我或个性的机器应该相对容易开发,但他们是否会真正地拥有自我意识,我们只能知道我们是否能解决了“意识的难题”。(选自:HUFFPOST编译:网易见外编译机器人 审校:雨蛋)


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    2017-10-27
    报告:人工智能引领的金融业变革 将创造未来银行

    回看历史,你会发现,金融业是最难实现变革的。但不可避免的是,大银行和创业公司在金融业方面仍取得了巨大的突破,我认为这不是因为他们使用了什么特别的技术,而是因为它们内在的文化差异,多样化的结构刚度和其他具有成本效益的商业模式。金融创新:空话太多,实际行动太少换句话说,银行之所以不创新,要么是因为它们规模太大,无法迅速适应并遵循外部激励机制,要么是因为它们不知道如何(或者想要)真正的改变。不仅在金融业中如此,在学术界也是如此,一直到上世纪90年代中期,金融创新没有任何的突破性进展。事实上,在少量的调查文献中(Cohen and Levin, 1989; Cohen, 1995),引用了超过600种不同的文章和书籍,但没有一个是与金融创新相关的。当然,在过去五年中,情况发生了变化,但我认为,这种变化是被动的,而不是来自银行业的自愿推动。因此,金融创新似乎通常是由外界引入的而非内部产生的,而且往往更多地是产品创新而非过程创新(尽管我认为这个观点比较有争议)??悸堑叫碌募际醴妒剑ㄕ谇炕葱掠朐龀ぶ淠谠谇苛业囊蚬叵担?,我们似乎很自然地想知道,一个更好的创新模式是否可以由不同的行业导入。我发现有一个非常特别和有趣的例子,这个行业必须“创新生存”,而不是“创新增长”:那就是生物制药行业(Baker, 2003; Gans and Stern, 2004; Fuchs and Krauss, 2003; Lichtenthaler, 2008)。创新转移:生物制药行业生物制药行业不是一个单一的行业,而包括两个不同的技术领域:生物技术领域,由推动了研究和探索阶段的小公司组成;以及制药公司,这些大公司在上个世纪成为了规模庞大的上市和销售企业。因此,一部分是纯粹的(高风险的)创新,另一部分是纯粹的商业化技能……这都是我们已经见过的东西,不是吗?生物制药行业和金融业形成了明显的两极分化生物制药行业的特点是,风险主要存在于最初的开发过程,而不是在市场销售阶段。问题不在于满足客户的需求,也不是为你的产品找到市场,而是首先要研发出这种药物分子。成功的可能性非常低,时间线拉的很长(10—15年),而20年的专利权只是一个短暂的优势。更重要的是,大约只有三分之二的药品能够抵消开发成本,而且大部分的公司都在亏损,而排名前3%的公司的利润几乎占整个行业利润的80%,这是一项艰难的业务。生物制药行业不再仅仅是一个人力密集型的行业,而是一个需要大量资金投入的行业。创新不是附加物,而是企业生存发展的基石。这也是为什么他们必须确定一系列不同的方法来促进他们的发展——创新:研发、竞争性合作计划、风险投资、合资创造、收购交易、有限合伙协议等。到目前为止,我的目标应该是明确的:金融业并没有强烈地感觉到像生物制药行业一样的创新需求,而且它没有尝试和推动创造新的模式,获得利益最大化。引入人工智能,你的个人金融颠覆者现在你可能仍然这么想“创新的确很棒,但是金融业和生物制药是非常不同的两个行业”那么我为什么要坚持从其他行业引入创新模型呢?好吧,这就是问题所在:我并不认为他们是不同的。而它们变得越来越相似的原因恰恰是人工智能。人工智能正在为金融行业注入一种强大的创新力,它有一个发展周期和特征,与生物制药行业的情况类似:它需要很长一段时间才能被创造、实施和正确地部署(当然,这与金融行业的标准是一致的);它是高度技术性的,需要高度专业化的人才;它是高度不确定的,因为在找到可行的方案之前,你需要进行大量的试验,人工智能正在给金融行业带来巨大的创新压力。但人工智能也在给金融行业带来了全新的发展速度和可信度,降低了生物制药行业类似的错误。如果你的算法指出了问题产品或被推荐的错误的书,这是非常容易的。如果你的系统错误地解读了市场上的某些信号,或者在开发一种药物的时候出现错误,你会在几秒钟内损失数百万美元,甚至会失去生命。因此,它不仅延伸了本质上属于金融领域的问题,比如监管或问责制,而且还带来了一些新问题,比如有偏见的数据或缺乏透明度(特别是在消费者应用领域)。最后,人工智能针对“构建vs购买”提出了一个问题,这个问题甚至比上世纪90年代的生物制药行业还要大,在当前的生物技术制药二分法中达到了顶峰(如果你想知道,这个选择的重点是你的数据容量、团队和项目的可扩展性,以及与竞争对手有关的项目的独特性——你有足够的数据来训练一个ANI吗?你的团队/项目规模足够吗?你们的ANI是独一无二的吗?你的同伴们有没有做一些事呢?)人工智能正在彻底推动一个有几百年历史的古老的行业创新。这就是为什么我认为金融服务业引入人工智能非常重要的原因——对于它所推出的具体创新或产品,并不是太多,因为它正在彻底改变一个有几百年历史的行业创新流程。金融科技领域的人工智能功能细分人工智能正在利用金融服务中的结构化和非结构化数据来改善客户体验及客户参与度,通过这样的方式,来发现异常值和异常现象,增加收入,降低成本,找到可预测的模式,提高预测的可靠性……但在其他行业,情况也是如此吗?这个答案显而易见,那么,在金融服务业,人工智能有什么特别之处呢?首先,金融行业是需要大量数据的行业。你可能会认为这些数据主要集中在大型金融机构手中,但大部分数据都是公开的,而且有了新的欧盟支付指令(PSD2),规模更大的数据库也可以被较小的公司使用。人工智能很容易开发和应用,因为相对于其他行业,其准入门槛相对较低。其次,许多基础的过程可以相对容易地实现自动化,而许多其他的过程可以通过按部就班的计算或速度来提高。从历史上看,人工智能是最需要这种创新的行业之一,竞争非常激烈,而且总是在寻找新的投资来源。总结:人工智能的边际影响大于其他领域。第三,财富在不同代际间的转移,使这一领域成为人工智能发展的真正“沃土”。人工智能需要大量的新数据,并且最重要的是一些改进反馈信息,00后不仅乐于使用人工智能,而且还能提供反馈信息,但他们显然更不在意隐私和泄露自己的数据。当然,金融领域的人工智能也面临一系列特定的挑战,这些挑战阻碍了智能金融的平稳快速的实现:不相互通信的遗留系统;数据孤立;糟糕的数据质量控制;缺乏专业知识;缺乏管理远见;缺乏采用这种技术的文化心态。因此,目前缺少的只是对人工智能金融技术领域的概述。这里也有很多的人工智能金融科技创业公司的地图和分类,所以我在这里没有介绍任何新东西,只是给大家展示我的个人分类:财务健康:这一类应用是为了让终端客户的生活变得更好、更方便,还包括个性化的金融服务;信用评分;自动化的财务顾问和帮助用户做出财务决策的规划者(robo——顾问、虚拟助理和聊天机器人;智能钱包可以根据用户的习惯和需要,以不同的方式指导用户。典型的例子包括机器人顾问和对话界面:Kasisito;Trim;Penny;Cleo;Acorns;Fingenius; Wealthfront; SigFig; Betterment; LearnVest; Jemstep; 信用评分应用:Aire; TypeScore; CreditVidya; ZestFinance; Applied Data Finance; Wecash;??榱矗何胰衔?,鉴于这款工具的重要性,它应该有一个单独的分类,而不考虑具体应用程序(可能是支付、合规、交易等)。典型的应用包括:Euklid; Paxos; Ripple; Digital Asset;财务安全:这个可以划分为身份识别(支付安全和物理识别——生物识别和KYC)和检测(追踪欺诈和异常的财务行为——AML和欺诈检测)。这类应用包括:EyeVerify; Bionym; FaceFirst; On?do; and Feedzai; Kount, APEX Analytics;资金转移:这一类别包括支付、p2p借贷和债务收集。这类应用包括:TrueAccord;LendUp;Kabbage;LendingClub;资本市?。赫馐且桓龊艽蟮陌蹇?,我倾向于将它分为五个主要??椋?)交易(交易或交易平台)。例子包括:Euclidean; Quantestein; Renaissance Technologies, Walnut Algorithms; EmmaAI; Aidyia; Binatix; KimerickTechnologies ;Pit.ai ;Sentient Technologies; Tickermachine; Walnut Algorithm ; Clone Algo; Algoriz; Alpaca; Portfolio123; Sigopt;2)自助式基金(众筹基金或房屋交易)。例子包括:Senti?; Numerai; Quantopian; Quantiacs; QuantConnect; Inovance;3)市场情报(信息提取或洞察力生成)。例子包括:Indico Data Solutions; Acuity Trading; Lucena Research; Dataminr; Alphasense; Kensho Technologies; Aylien; I Know First; Alpha Modus; ArtQuant;4)替代数据(大多数替代数据应用都在资本市场,而不是在更广泛的金融领域,因此把它放在这里是有意义的)。例子包括:Cape Analytics; Metabiota; Eagle Alpha;5)风险管理(大多数情况下,这一部分的创业公司也涉及到其他??椋?。例子包括:Ablemarkets; Financial Network Analysis。结论从文章一开始,我就一直在强调人工智能正在使金融服务领域和生物制药越来越相似,而且,金融行业或许能从其他行业的创新中借鉴一些东西。现实情况是,金融业还需要克服一些困难和挑战。我目前看到的最大的不同之在于AI对实体产品市场的影响,人工智能正在让这个行业变得比以往任何时候都更加数字化。它的最终目标是创建未来银行:没有分行,没有信用卡,没有欺诈。一个拥有??榛榧囊衅教?,它可以提高我们的财务素养,并且不需要购买实体产品。这绝对是一个令人向往的新世界,我已经等不及了。参考文献Baker, A. (2003). “Biotechnology’s Growth-Innovation Paradox and the New Model for Success”. Journal of Commercial Biotechnology 9 (4): 286–88.Cohen, W. (1995). “Empirical Studies of Innovative Activity”, in Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change, edited by Paul Stoneman. Cambridge, Mass.: Blackwell. Ch. 6, 182– 264.Cohen, W., Levin, R. (1989). “Empirical Studies of Innovation and Market Structure”, in Handbook of Industrial Organization, Vol. 2, edited by Richard Schmalensee and Robert Willig. Amsterdam: North-Holland. Ch. 18, 1059–1107.Frame, W. S., White, L. J. (2002). “Empirical studies of nancial innovation: lots of talk, little action?”. Working Paper, Federal Reserve Bank of Atlanta, N. 2002–12.Fuchs, G., Krauss, G. (2003). “Biotechnology in Comparative Perspective”. In: Biotechnology in Comparative Perspective. G. Fuchs (ed.). New York: Routledge, 1–13.Gans, J., Stern, S. (2003). “Managing Ideas: Commercialization Strategies for Biotechnology”. Intellectual Property Research Institute of Australia Working Paper 01/03: 1–24.Li, J., Halal, W. E. (2002). “Reinventing the biotech manager”. Nature Biotechnology, 20 Suppl (6): 61–3.Lichtenthaler, U. (2008). “Open Innovation in Practice: An Analysis of Strategic Approaches to Technology Transactions”. IEEE Transactions on Engineering Management, 55 (1): 148–157.
    Meyer, F. J. (2002). “Business Models That Biotech Companies Employ”. Enterprise Development KFBS Biotech Speakers SeriesNovember 25, 2002(选自:hackernoon) 


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    2017-11-01
    加速布局智能制造 智能化驱动传统制造业转型

    近来,智能制造领域备受关注。党的十九大报告提出,要“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合?!弊冶硎?,随着新一代信息技术与制造业的深度融合,国内各地正加速布局智能制造,从而驱动传统制造业转型升级。    

    智能化再造制造业格局    

    10月31日,“2017SAP智能制造峰会”在宁波召开。当天,由SAP携手宁波市北仑区人民政府共同打造的“思爱普宁波智能制造创新中心”正式揭牌。双方将以创新中心为平台,搭建产业升级与经济转型的工业4.0创新平台,以帮助当地企业实施智能制造创新升级。    第90届中国电子展在上海新国际博览中心举行。    宁波市委副书记陈奕君表示,作为全国首个“中国制造2025”的试点示范城市,宁波正积极推进企业智能化的创新转型,全面带动制造业转型升级。创新中心的成立,将加速推进宁波新型产业体系建设,推动宁波市乃至全省智能制造数字化升级,为宁波打造‘中国制造2025’示范城市建设再添新动能。    

    “宁波是中国重要的制造业基地,经济发展充满活力。我们希望能与宁波市政府携手合作,助推宁波制造企业的智能创新发展?!盨AP全球执行副总裁、大中华区总裁纪秉盟表示?!八及漳ㄖ悄苤圃齑葱轮行摹弊溆谀ㄊ斜甭厍?。据介绍,今后,SAP将与宁波经济技术开发区控股有限公司合作,以智能制造创新中心为载体,结合宁波特色,孵化创新成果,帮助当地企业智能制造转型升级。同时,创新中心还将通过完全云化的端到端数字化云平台及应用服务,为大量中小企业提供差异化、精细化的智能制造创新服务,帮助其实现智能制造创新转型。    宁波与SAP的此次合作只是当前国内积极发展智能制造的一个缩影。目前,围绕智能制造领域,上海、江苏、浙江、广东等多地都在积极布局。例如,上海已在全市范围内形成“1+X”的智能制造发展空间布局,多个区域正在积极抢抓智能制造产业的“话语权”。不久前,欧洲知名应用科学研究机构弗劳恩霍夫的智能制造项目中心落户上海临港,将围绕智能制造和“工业4.0”前沿技术开展深入合作研究。    

    打造实体经济新蓝海    自2008年金融?;?,世界经济重心从互联网、金融等虚拟产业重新回归实体制造业。    在全球制造业都在发展中遭遇瓶颈(资产可用度不高、数据透明度差、工业信息安全问题、生产灵活性差以及持续上升的人工成本等)之时,美国提出了“工业互联网”,日本提出工业复兴计划,德国提出了“工业4.0”,中国提出了“中国制造2025”。    

    在专家看来,这些计划的核心就是利用以物联网为代表的新兴技术来对原有制造业进行改造升级。    

    新一代信息技术与制造业的深度融合,将促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革,同时也将催生新的蓝海。目前,美、德等着力推进智能制造的发达国家,均有一批电子信息领域的优秀跨国企业提供技术和服务支撑,比如GE的Predix工业互联网操作系统、西门子的MindSphere物联网操作系统…欧美这些企业已在信息技术与制造业的融合上走在世界前列,抢占了技术和标准的制高。    我国也不甘落后,2016年12月,工信部发布了国家《智能制造“十三五”发展规划》。

    《规划》提出,到2020年,明显增强智能制造的发展基础和支撑能力,传统制造业重点领域基本实现数字化。到2025年,智能制造支撑体系基本建立,重点产业初步实现智能转型。    

    “智能制造是未来十年中国迈向制造强国的必由之路,但‘中国制造2025’要推动的是智能化和信息化升级,而非仅仅实现自动化?!被┲と治鍪φ鲁先衔?,《智能制造发展规划(2016-2020年)》为“十三五”期间智能制造的发展指明了具体方向?;チ悄苤圃焓俏蠢瓷兜淖钣欧较?,将彻底改变中国制造。    

    制造业数字化转型正当时    近日,工信部正式公布了2017年智能制造试点示范项目名单,上榜项目共97个。从名单显示项目所在地来看,97家企业中有46家来自沿海地区;从全国范围内来看,东部沿海地区的智能制造水平相对领先。    

    在专业研究机构看来,“十三五”期间我国各地区对“中国制造2025”重点项目的资金支持规模预计将超过100亿元。同时,国内工业机器人产销数据持续创新高,也从侧面反映出我国近年来制造业加码智能制造的步伐正在加速。    

    根据国家统计局最新数据,9月工业机器人产量为13,085台/套,同比增长103.2%;1月-9月工业机器人累计同比增速为69.4%。    专家认为,未来十年将是中国制造业升级的最关键时期,推行智能制造已刻不容缓,其中的原因包括,提高用户体验和实现定制化将是制造业未来重要目标;中国人口结构、劳力成本、产品竞争力等决定了传统扩张模式正落下帷幕等。    

    与此同时,中国已经具备制造业转型的三大升级基础。首先,技术、品牌小有积累,中国企业有望站上“微笑曲线”更高端;其次,C端需求互联网化,推动制造端(Manufacture)互联网化改变;另外,当前制造企业改造升级需求更旺盛,迫切希望提升效率而盈利。 


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    2017-11-01
    中国智能制造概念火热,去年买下全球三分之一的工业机器人

    正如过去媒体所报道的,随着中国劳动力工资水平的飞涨,企业正在加快机器人在工厂中的部署。这种趋势进一步巩固了中国在全球工业自动化领域中的领先地位。

      图:工业机器人需求量在不断上升(中国国内的需求增长最快,需求量占全球市场的三分之一)

      2014年,全球工业机器人销售量约180000台,其中约五分之一被中国企业购买;2016年,这一数据就已经增长到了三分之一,而来自中国的订单量超过90000台。这在一定程度上反映了中国智能制造概念的火热程度,同时或许也能引起中国本土机器人公司的思考。

      全球工业自动化回归繁荣,工业机器人的身影无处不在,它们或在搬运沉重的汽车底盘,或在组装精密的电池托盘,或在从事其他工作?;魅嗽谥圃煲盗煊虻玫狡占坝τ玫那魇埔丫幻教骞惴罕ǖ?,因而被大家所熟知。

      在美国准备在制造业领域中赶上自己最重要和最突出的对手,特别是美国总统唐纳德·特朗普承诺要让制造业岗位重回国内的情况下,2017年第一季度,美国国内工业机器人的销量却猛增。

      图:北美地区机器人采购数量大幅增长

      美国著名智库布鲁金斯学会(Brookings Institution)发表的一项研究显示,2017年Q1季度,北美地区的制造商在工业机器人领域的费用支出为5.16亿美元,较上年同期增长了32%。

      这些机器人中的绝大多数进入了钢铁和汽车制造业中心所在地——印第安纳州、密歇根州和俄亥俄州。这份报告还指出,在今天的美国制造重镇托莱多和底特律,每1000个制造业工人中就有9个机器人与他们协同工作——这一数字是2010年时的3倍。

      但与在中国市场的销量相比,美国市场的表现就有些相形见绌了——据统计,仅去年一年,中国国内就购买了9万台(套)工业机器人,占全球工业机器人订单总量的三分之一。

      来自国际机器人联合会(International Federation of Robotics)的预测认为,到2019年时,中国国内工业机器人的年度订单将增加到16万台(套)。

      图:中国国内对工业机器人的需求量逐年增长

      事实上,工业机器人将会对制造业岗位回流到北美地区发挥直接作用。因为制造企业都意识到,他们可以通过配置机器人的“熄灯”工厂(指不用照明的工厂)来实现流水线更高效率的生产,也能够借此大规模降低制造成本。

      当然,这种趋势并不能真正挽回美国国内制造业岗位的流失——如果所有企业都按照这种趋势发展,也只能是减缓制造业岗位数量的下降。现在,企业花在机器人方面的投入比以往任何时候都多。就像比尔·格罗斯(Bill Gross)这样的学者,甚至普通投资者,也在探讨自动化技术以根本性方式重塑全球劳动力市场结构的潜在可能性。

      图:到2025年,全球工业机器人年出货量有望增长3倍

      作为全球制造领域的一个重要组成部分,中国国内对工业机器人的需求也在不断增长。从东亚地区到北美地区,再到欧洲地区,跨国企业正在顺应这种发展潮流。因为从部分程度上来看,自动化技术可以满足企业生产精密产品的要求和对劳动力的储备??绻笠岛湍切┮丫诘谝皇奔淅肟泄墓?,其在工业机器人方面的费用支出要比以往任何时候都多。从总体格局来看,与其说这是20世纪海外制造业繁荣的回流,不如说是发展中国家和发达国家工作岗位的逐渐消失。

      随着自动化技术和机器学习的不断进步,所有的普通劳动者,除了从事专业技能要求最高的职业者之外,都将慢慢看到自己的工作岗位消失在机器人大军中。乐观的人则可能希望——自动化技术产生的后果,可能会有限地让劳动者享受他们的空闲时间,并实现更有意义的个人追求。无论自动化技术是否会导致所有生活标准变的更高——或者说导致进一步的失衡,让已经不平衡的经济更加不平等。一切的结果都有待观察。

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