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共同推動“第四次工業(yè)革命”或者說“工業(yè)4.0”的到來

uGUA_ARMacceler ? 來源:lp ? 2019-03-08 14:10 ? 次閱讀
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在當前,諸如5G,物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、人工智能、機器人區(qū)塊鏈、增材制造和虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實等技術正在加速融合到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things,IIoT)的肥沃土壤中,并共同推動“第四次工業(yè)革命”或者說“工業(yè)4.0”的到來。

在這個勇敢的新世界中,由于傳感器、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡和關鍵節(jié)點上的分析能力,供應鏈將具有端到端的透明度,而制造、農業(yè)、采礦、能源、運輸?shù)雀餍袠I(yè)都將為我們提供前所未有的清晰視角,去幫助我們不斷提升生產(chǎn)、分析、預測與維護水平。

最關鍵的是,在IIoT的推動下,曾經(jīng)“傻大黑粗”的機器、設備及整個物理世界將真正實現(xiàn)與數(shù)據(jù)和虛擬世界的融合。為此,我們看待世界的方式,與世界共處的方式都將被完全改變。

近期,ZDNet發(fā)布的一份研究報告對IIoT市場生態(tài)進行了非常詳細的分析,涵蓋IIoT市場規(guī)模預測、企業(yè)對IIoT的部署動態(tài)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的合作、軟件平臺的對比、各企業(yè)在IIoT市場的布局,以及數(shù)字孿生對IIoT的重要價值等方面信息。

研究表明,縱觀全球,眾多企業(yè)已經(jīng)從觀望走向行動,雖然目前許多IIoT項目仍處于概念驗證或試驗階段,但有明顯的跡象表明其將在全面的生產(chǎn)部署中被廣泛采用,而與之相關的投資將迎來回報。

IIoT市場到底有多大?

鑒于IIoT核心技術和支持技術的快速發(fā)展,以及各種制造企業(yè)跟上數(shù)字化浪潮的迫切需求,IIoT市場正在快速增長。那么,該市場的規(guī)模到底有多大,增長速度到底有多快?以下是相關機構提出的未來幾年預測:

Research & Markets(2018年5月)

據(jù)Research & Markets在2018年5月的預測,到2023年,IIoT市場規(guī)模將達到2140億美元。

預測認為,該市場主要的贏家可能是足以控制工業(yè)4.0平臺的公司,也就是那些能夠打通、聯(lián)合各種設備生產(chǎn)商,以及信息和服務提供商的軟件層公司。在其平臺上,其他公司可以建立起自己的產(chǎn)品或服務。

Markets & Markets(2018年6月)

據(jù)Markets & Markets在2018年6月的預測,2018年IIoT市場規(guī)模為640億美元,到2023年,該市場將增長到914億美元,年復合增長率為7.34%。

在具體細分領域方面,該報告指出,與智能信標技術相關的IIoT市場將在2018年至2023年間高速增長;制造業(yè)在2018年將占據(jù)IIoT市場的最大份額;農業(yè)IIoT市場可能會在2018年至2023年間以最高的年復合增長率增長;從區(qū)域來看,亞太地區(qū)的IIoT市場在預測期內將以最高速度增長。

Zion Market Research(2018年7月)

據(jù)Zion Market Research在2018年7月的統(tǒng)計和預測,2017年IIoT市場規(guī)模為1458億美元,到2023年,該市場將增長到2321億美元,復合增長率為8.06%。

據(jù)該機構分析,預計攝像系統(tǒng)部門將在預測期內以最高年復合增長率增長;在軟件領域,由于運輸和物流中配電系統(tǒng)的使用增加,對配電系統(tǒng)的需求在一段時間內有所增長;由于在制造實踐中采用了先進的機器人技術和云機器人技術,預計制造業(yè)IIoT市場將出現(xiàn)溫和增長。

IoT Analytics(2018年11月)

據(jù)IoT Analytics在2018年11月的預測,2018年IIoT市場規(guī)模為640億美元,到2023年,該市場將增長到3100億美元,復合增長率為37%。

該預測提出了9種破壞性趨勢,這些趨勢有可能從根本上改變現(xiàn)有的工業(yè)網(wǎng)絡架構、業(yè)務模式和技術堆棧。9種顛覆性趨勢中的3種與傳統(tǒng)的5層自動化金字塔有關。其中一個趨勢是I/O和PLC硬件繞過傳統(tǒng)的自動化金字塔,直接或通過工業(yè)網(wǎng)關連接到云。

IDC(2019年1月)

據(jù)IDC數(shù)據(jù),2019年IIoT市場規(guī)模將達到3290億美元,并預測2019年在物聯(lián)網(wǎng)解決方案上花費最多的行業(yè)是離散制造業(yè)(1190億美元)、流程制造業(yè)(780億美元)、運輸業(yè)(710億美元)和公用事業(yè)(610億美元)

在上述機構中,IoT Analytics對全球IIoT市場規(guī)模的詳細預測如下:

圖表: IoT Analytics

整個IIoT市場將從2017年的470億美元增長到2023年的3100億美元,年復合增長率高達37%。

其中,在IoT Analytics劃出的12個應用場景中,高級數(shù)字產(chǎn)品開發(fā)將成為市場規(guī)模最大的應用場景,而2018年和2023年之間增長最快的將是增材制造(即工業(yè)規(guī)模3D打?。┖驮鰪姴僮鳌?/p>

圖表:IoT Analytics

該報告的主要作者Matthew Wopata認為:“高級數(shù)字產(chǎn)品開發(fā)將成為工業(yè)4.0技術的最大應用場景,因為企業(yè)正在使用增材制造、AR/VR和數(shù)字孿生技術來降低產(chǎn)品開發(fā)成本,并縮短上市時間。隨著制造商使用工業(yè)4.0技術改進其運營關鍵績效指標,如OEE(整體設備效率),其他大型應用場景,例如數(shù)據(jù)驅動的質量控制,預測性維護、數(shù)據(jù)驅動的資產(chǎn)/工廠性能優(yōu)化將繼續(xù)受到歡迎。工業(yè)4.0解決方案的主要供應商非常關注客戶的痛點/用例,并確保從工業(yè)4.0解決方案中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)驅動的洞察力帶來可衡量的改進和切實的投資回報率?!?/p>

誰在部署IIoT?

根據(jù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺PTC對其客戶的調查數(shù)據(jù),美國公司對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的采用率最高(45%),其次是EMEA(33%)和亞太地區(qū)(22%)。

從行業(yè)來看,部署IIoT解決方案的領先行業(yè)是工業(yè)產(chǎn)品(25%),其次是電子和高科技(23%),以及汽車行業(yè)(13%)。

圖表:PTC

報告認為:“這些行業(yè)引領著物聯(lián)網(wǎng)技術的變現(xiàn),因為它們擁有復雜的制造和運營流程,以及高資本設備,可以從物聯(lián)網(wǎng)解決方案和數(shù)據(jù)驅動的洞察中獲益,從而推動更具可持續(xù)性、彈性和高效的流程?!?/p>

調查發(fā)現(xiàn),大多數(shù)采用IIoT的公司都是規(guī)模較大的公司(58%的公司收入超過5億美元),三分之一(31%)是規(guī)模較小的公司,收入不到1億美元。

根據(jù)PTC的調查,IIoT的具體應用場景包括制造/運營、服務、產(chǎn)品設計和IT等環(huán)節(jié),前10個應用場景占到總數(shù)的70%。

圖表:PTC

報告稱:“最主要的應用場景是采用物聯(lián)網(wǎng)形成制造運營情報和運營資產(chǎn)監(jiān)控。這些智能的連接功能可幫助產(chǎn)品制造商提高產(chǎn)量和生產(chǎn)質量,并降低制造成本?!?/p>

IIoT部署會生成大量數(shù)據(jù),因此需要決定最佳存儲和分析數(shù)據(jù)的位置。

PTC報告指出,由于安全性和低延遲響應的需求,工廠和醫(yī)院可能會支持本地部署;而對于智慧城市,運輸或石油和天然氣行業(yè),云的可擴展性顯得更為重要。

根據(jù)PTC的調查數(shù)據(jù),IIoT本地部署的數(shù)量超過了云部署的數(shù)量(62%對38%)。

總而言之,PTC表示:“物聯(lián)網(wǎng)不再是觀望中的技術。企業(yè)必須立即行動,要么就會冒著落后的風險”,并指出:其調查中83%的IIoT采用者計劃在12個月內將其部署從概念驗證擴大到完整規(guī)模的生產(chǎn)環(huán)境。

此外,國際海事衛(wèi)星組織Inmarsat在2018年也發(fā)布了一份研究報告,著眼于農業(yè),能源,海事,采礦和運輸行業(yè)的IIoT應用(其重點放在衛(wèi)星連接作為支持技術的作用上)。

該項研究采訪了來自多家機構的750名受訪者。據(jù)調查數(shù)據(jù),近一半(46%)的企業(yè)已經(jīng)部署了IIoT解決方案,其中完全部署的達到21%,處于試用階段的達到25%。部署IIoT的主要驅動因素是資源效率,健康和安全的改善,以及對環(huán)境變化的監(jiān)測。

數(shù)據(jù):Inmarsat /圖表:ZDNet

調查顯示,采用IIoT的主要障礙首先是技能,其次是缺乏交鑰匙/現(xiàn)成解決方案,以及成本高于預期和安全性問題。其中,IIoT相關技能的缺乏包括安全性(56%),分析/數(shù)據(jù)科學(48%)和技術支持(42%)等方面。

在安全性方面,近三分之二(65%)的受訪者認為外部網(wǎng)絡攻擊、網(wǎng)絡安全性差和員工濫用數(shù)據(jù)是最大的挑戰(zhàn),而他們的IIoT防御能力需要變得更強。

數(shù)據(jù)是基于IIoT實現(xiàn)轉型的關鍵。Inmarsat的受訪者將成本節(jié)約和效率、生產(chǎn)力監(jiān)控以及健康、安全改進列為當前與數(shù)據(jù)相關的問題。

展望未來,受訪者表示,更好的決策制定,更高的內部數(shù)據(jù)可視性,以及更多的供應鏈洞察力被視為重要的潛在利益。

調查還顯示,海事部門在其IIoT部署中最重視衛(wèi)星通信(Inmarsat的核心業(yè)務)。在受訪者使用的其他連接技術中,RFID藍牙LE則處于領先。

Inmarsat的受訪者中有四分之一希望在未來三年內將超過10%的IT預算用于IIoT解決方案,他們還預計其投資將獲得良好回報:“預計到2023年,成本將降低10%,營業(yè)額將提高5%”。

數(shù)據(jù):Inmarsat /圖表:ZDNet

為了評估IIoT解決方案的準備程度,Inmarsat就六個關鍵領域(采用,安全性,連接性,技能,數(shù)據(jù)和投資/ROI)對受訪者進行了評分,并將其劃分為不同類別(落后者,初學者,進步者和領導者)。結果顯示,海運和運輸部門在IIoT應用準備方面處于領先地位,能源部門次之。

數(shù)據(jù):Inmarsat /圖表:ZDNet

最近,Inmarsat宣布與微軟達成合作協(xié)議,將前者的衛(wèi)星通信網(wǎng)絡與后者的基于云的Azure IoT Central平臺相結合。無論在何處,IIoT基礎設施生成的數(shù)據(jù)都將通過衛(wèi)星傳輸?shù)紸zure IoT Central進行分析。Inmarsat表示,該項合作將首先關注農業(yè)、采礦、運輸和物流行業(yè)的IIoT解決方案。

技術的匯聚與兩大聯(lián)盟的合體

目前,為推進IIoT的發(fā)展和落地應用,許多企業(yè)組建了與IIoT相關的行業(yè)組織。其中,最為知名的是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)和開放霧聯(lián)盟(OpenFog Consortium)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)的目標是在五個方面加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展:(1)利用現(xiàn)有的和新創(chuàng)建的用例和測試平臺,用于實際應用;(2)提供最佳實踐、參考架構、案例研究和標準要求;(3)影響互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)系統(tǒng)全球標準的發(fā)展;(4)以開放式論壇促進想法、實踐、經(jīng)驗教訓和見解的分享和交流;(5)圍繞新的和創(chuàng)新的安全方法建立信心。

而開放霧聯(lián)盟的成立旨在推進霧計算,解決與IoT、5G和AI應用相關的帶寬、延遲和通信挑戰(zhàn),其目標是:“我們的努力將定義分布式計算、網(wǎng)絡、存儲、控制與資源的架構,以支持物聯(lián)網(wǎng)邊緣的智能,包括自主和自我感知的機器、設備和智能實體。聯(lián)盟成員還將識別和開發(fā)新的運營模式。最終,我們的工作將有助于實現(xiàn)和推動下一代物聯(lián)網(wǎng)。”

在2019年1月31日,上述兩個聯(lián)盟宣布合并。

根據(jù)聯(lián)盟的合并聲明,“組織將在IIC的框架下,共同努力,推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,包括開發(fā)和推廣行業(yè)指南,以及霧和邊緣計算的最佳實踐?!?/p>

可以說,兩個聯(lián)盟的合并標志著多項技術在IIoT領域的匯合和共同發(fā)展。

IoT Anaytics還列出了其他與物聯(lián)網(wǎng)有關的重要機構,包括:Plattform Industrie 4.0、Labs Network Industrie 4.0、OPC基金會、工業(yè)數(shù)據(jù)空間協(xié)會、CyberValley of Baden Württemberg、物聯(lián)網(wǎng)技術開發(fā)和應用中心,以及Manufacturing USA。

IIoT軟件平臺哪家強?

IIoT代表了運營技術(OT)和企業(yè)IT系統(tǒng)的融合,其潛在的好處是改善資產(chǎn)管理和運營可視化。IIoT軟件平臺需要與企業(yè)系統(tǒng)相連接,以實現(xiàn)這些優(yōu)勢,同時還需要保證運行的安全。

那么,IIoT軟件平臺又有著一個怎樣的競爭格局,各廠商又有著哪些各自的優(yōu)勢?

Gartner在2018年5月發(fā)布的第一個IIoT魔力象限,提出了“該產(chǎn)品必須同時作為云IIoT平臺和本地部署”的要求。這引起了人們的關注,因為幾家擁有“與IIoT相關的重要品牌資產(chǎn)”的公司,包括Bosch,GE Digital,微軟,施耐德電氣西門子公司,因缺乏本地部署部件而被排除在考慮之外。

Gartner解釋道:“IIoT平臺的本地部署是形成信任的起源?!?此外,Gartner在該報告中還提出了戰(zhàn)略性規(guī)劃假設:到2020年,結合邊緣計算的本地物聯(lián)網(wǎng)(IoT)平臺在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)分析技術中將占有高達60%的比重,如今這個比例不到10%。

正因為如此,在該魔力象限中,尚缺乏“挑戰(zhàn)者”和“領導者”,而PTC,SAP和日立公司被歸類為“遠見者”,IBM、Software AG等8家供應商則被歸類為“利基型企業(yè)”。

圖表:Gartner

Gartner認為,PTC的優(yōu)勢在于其產(chǎn)品在生命周期管理(PLM)、計算機輔助設計(CAD)和服務生命周期管理(SLM)的核心應用;SAP的Leonardo最適合那些希望將IT/OT與SAP的物聯(lián)網(wǎng)應用、資產(chǎn)智能網(wǎng)絡和傳統(tǒng)行業(yè)應用相結合的SAP客戶;日立Vantara的Lumada平臺則最適合涉及日立設備的工業(yè)環(huán)境。

另一家研究機構Forrester在2018年3季度的研究報告則與上述研究有所差別。

Forrester認為,IIoT軟件平臺必須做好五件事:(1)在工業(yè)機械和數(shù)字系統(tǒng)之間建立聯(lián)系;(2)保護物聯(lián)網(wǎng)設備和數(shù)據(jù)免受攻擊;(3)控制物聯(lián)網(wǎng)設備的配置、維護和操作;(4)將數(shù)據(jù)轉化為及時、相關的洞察力和行動;(5)創(chuàng)建應用程序并與企業(yè)系統(tǒng)集成。

Forrester還表示,IIOT的未來是公有云:“關于提供與遠程位置連接的實際考慮,以及對初創(chuàng)云計算提供商的安全性、功能和可信賴性的普遍懷疑,導致工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域的早期進入者投資建立自己的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡。那些日子已經(jīng)過去了。所有被評估的供應商都保留了在私有數(shù)據(jù)中心部署的能力,但未來的方向很明確:他們和他們的客戶都會前往云端?!?/p>

自Forrester于2016年首次評估物聯(lián)網(wǎng)平臺以來的其他變化包括:現(xiàn)代API支持的用戶界面;分析,加上機器學習和人工智能,作為核心組件;其他企業(yè)系統(tǒng)(ERP,CRM,服務臺)的數(shù)據(jù)流量增加;數(shù)字孿生,結合增強現(xiàn)實;側重于預測性維護等用例的解決方案。

Forrester對15家供應商進行了評估,包括亞馬遜網(wǎng)絡服務,Atos,博世,C3 IoT,思科,GE Digital,日立,IBM,微軟,甲骨文,PTC,SAP,施耐德電氣,西門子和Software AG。

根據(jù)上述公司目前可提供的產(chǎn)品、戰(zhàn)略和市場占有率,F(xiàn)orrester將IBM、C3 IoT、微軟、SAP和PTC列為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺的領導者。

圖表:Forrester

根據(jù)Forrester的分析,IBM的Watson物聯(lián)網(wǎng)平臺能提供“廣泛的分析,具有特定行業(yè)和服務的專業(yè)知識”;C3 IoT則將事務管理留給合作伙伴,并與分析區(qū)分開來;微軟的Azure IoT提供云基礎設施支持,以及開發(fā)工具、高級分析、增強現(xiàn)實(HoloLens)和邊緣計算等更多功能;SAP的Leonardo圍繞物聯(lián)網(wǎng),并兼顧機器學習、區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)等其他數(shù)字創(chuàng)新技術;PTC則融合了設備連接強度與增強現(xiàn)實視覺。

群雄逐鹿的IIoT生態(tài)

基于廣闊的應用場景和強大的增長潛力,IIoT自然已經(jīng)成為一個群雄逐鹿的市場。同時,眾多公司在競爭與協(xié)作中共同參與著整個IIoT生態(tài)系統(tǒng)的搭建。

在IoT Analytics的《工業(yè)4.0與智能制造2018-2023》報告中,該機構梳理出了超過300家工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域的產(chǎn)品和服務公司。

報告將這些公司分為“連接行業(yè)構建模塊”供應商和“其他工業(yè)4.0支持技術”供應商兩大類。

圖表:IoT Analytics

其中,分析和連接硬件公司在“構建模塊”類別中的數(shù)量最大,分別為50家和44家;而增材制造(工業(yè)3D打?。┖虯R/VR技術服務商數(shù)量則在“支持技術”類別中數(shù)量領先。

數(shù)據(jù): IoT Analytics / 圖表:ZDNet

在各細分領域中,代表性公司包括:微軟(托管);微軟,通用電氣,PTC和西門子(IIoT平臺);Uptake(分析);Nvidia(微芯片);Festo(傳感器);HMS(連接硬件);Claroty(網(wǎng)絡安全);埃森哲(系統(tǒng)集成);通用電氣(增材制造);Upskill(增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實);ABB(協(xié)作機器人);Cognex(連接機器視覺);PINC(無人機);Clearpath機器人(自動駕駛[物料運輸]車輛)。

數(shù)字孿生:重要的新興技術

如前所述,包括5G、邊緣計算、AI與分析、機器人、區(qū)塊鏈、增材制造和VR/AR等許多新興技術正在為IIoT解決方案的采用創(chuàng)造合適的條件。

而除了上述技術,特別值得提及的是數(shù)字孿生,它可以被定義為現(xiàn)實世界實體或流程的虛擬表示。借助數(shù)字孿生,通過在軟件中建模的實際“事物”并提供實時傳感器數(shù)據(jù),工程師可以避免潛在問題的出現(xiàn),并使用模擬技術來優(yōu)化性能。

近年來,無論是產(chǎn)業(yè)界,還是媒體界,對數(shù)字孿生的關注度都在不斷提高。在Gartner的2018年新興技術炒作周期曲線中,數(shù)字孿生已經(jīng)處于“期望膨脹期的頂峰”。

英國創(chuàng)新組織Catapult通過對150名工程師的調查,發(fā)布了一份關于數(shù)字孿生技術的報告,探討了沉浸式數(shù)字孿生的可行性及其可能帶來的價值。

根據(jù)調查結果,受訪工程師認為數(shù)字孿生的前幾項關鍵組件是物理資產(chǎn)、實時和離線數(shù)據(jù)集、3D表示和實時模擬。

數(shù)據(jù):Catapult-Reboot Online / 圖表:ZDNet

當涉及數(shù)字孿生在產(chǎn)品生命周期中的價值時,工程師認為該項技術在維護、維修、操作以及制造流程中的應用價值最為重要,其次是模擬和質量控制環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù):Catapult-Reboot Online / 圖表:ZDNet

Reboot Online對該報告的數(shù)據(jù)進行了進一步分析,其董事總經(jīng)理Naomi Aharony表示:“我們正處在一個技術快速發(fā)展的時代,而處在最前沿的正是數(shù)字孿生的興起和發(fā)展?!?/p>

Aharony還補充道:“由于該技術能夠覆蓋物理系統(tǒng)、流程或產(chǎn)品的整個生命周期,它為企業(yè)提供了強大的分析工具,可以全面評估關鍵績效指標,并提供有關可以在何處進行增強的見解。從長遠來看,從數(shù)字孿生獲得的經(jīng)驗和建議將為創(chuàng)新和增長帶來各種機會。”

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原文標題:從觀望到行動:全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場生態(tài)全景觀察

文章出處:【微信號:ARMaccelerator,微信公眾號:安創(chuàng)空間ARMaccelerator】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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    海辰儲能出席2025金磚國家新工業(yè)革命伙伴關系論壇

    及多個國際組織的代表齊聚一堂。與會各方圍繞產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、綠色化、智能化等發(fā)展趨勢展開深入交流,共同推動金磚國家在新工業(yè)革命領域的合作對話。
    的頭像 發(fā)表于 09-18 09:44 ?239次閱讀

    5G賦能未來工廠:通信技術如何點燃工業(yè)4.0革命之火

    我們一同探尋5G通信與工業(yè)4.0之間那些交織共生的精彩故事。 揭開工業(yè)4.0的神秘面紗:為何它離不開5G? 工業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 08-21 17:33 ?421次閱讀

    中微公司第四次蟬聯(lián)客戶滿意度調查三冠王

    ”,上交所股票代碼:688012)第四次榮獲三冠王。今年5月,CSS公布了主要排名結果,此次白皮書披露了更多關于滿意度調查的數(shù)據(jù)。
    的頭像 發(fā)表于 07-21 14:39 ?825次閱讀

    工業(yè)4.0:重塑制造業(yè)的未來

    工業(yè)4.0:重塑制造業(yè)的未來 ? 工業(yè)4.0是繼機械化、電氣化和信息化之后的第四次工業(yè)革命,其核
    的頭像 發(fā)表于 07-18 16:58 ?571次閱讀

    工業(yè)4.0第四次工業(yè)革命的機遇與挑戰(zhàn)

    工業(yè)4.0是近年來全球制造業(yè)領域最受關注的概念之一,它代表了以智能化、數(shù)字化和網(wǎng)絡化為核心的第四次工業(yè)革命。這一概念最早由德國政府提出,旨在通過先進信息技術與制造業(yè)的深度融合,實現(xiàn)生產(chǎn)
    的頭像 發(fā)表于 07-18 16:54 ?638次閱讀

    工業(yè)4.0:智能制造與數(shù)字化轉型的未來趨勢

    工業(yè)4.0是繼機械化、電氣化和信息化之后的第四次工業(yè)革命,其核心在于通過數(shù)字化、智能化和網(wǎng)絡化技術重塑制造業(yè)。隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、人工智能(AI)、大數(shù)據(jù)分析和云計算等技術的快速發(fā)展
    的頭像 發(fā)表于 07-10 16:55 ?529次閱讀

    任正非說 AI已經(jīng)確定是第四次工業(yè)革命 那么如何從容地加入進來呢?

    以下是一些可以從容加入AI第四次工業(yè)革命的方法: 一、教育與學習方面 基礎理論學習 深入學習數(shù)學知識,特別是線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、微積分等。這些是AI算法的基石。例如,線性代數(shù)中的矩陣運算
    發(fā)表于 07-08 17:44

    IC.IDO虛擬現(xiàn)實工程軟件的核心功能與技術特點

    工業(yè) 4.0 作為第四次工業(yè)革命的標志,推動著傳統(tǒng)自動化向智能化、互聯(lián)化轉變,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)與虛擬現(xiàn)實等技術在
    的頭像 發(fā)表于 06-06 09:23 ?873次閱讀

    柔宇科技資產(chǎn)三流拍,第四次將分拆設備拍賣

    ,5天后將開啟第四次拍賣,而這次拍賣與前三拍賣有所不同,這次將分拆設備來拍賣,起拍價為234.41萬元。 柔宇科技最高時估值達到430億元,而三流拍后,第四次流拍后,不再打包拍賣,
    的頭像 發(fā)表于 01-09 18:25 ?1068次閱讀

    與Samtec一同開啟全新2025 | 工業(yè)5.0 技術漫談

    首次將工業(yè)5.0定義為一種將自動化和人類融入工作場所的新方式。其目標是創(chuàng)建一個既有利于勞動力又有利于企業(yè)的流程。 目前智能工廠的優(yōu)勢與局限性 工業(yè)4.0之所以被稱為第四次
    發(fā)表于 01-02 15:41 ?890次閱讀
    與Samtec一同開啟全新2025 | <b class='flag-5'>工業(yè)</b>5.0 技術漫談

    IpduM技術對工業(yè)4.0的影響 IpduM技術的基本原理和優(yōu)勢

    工業(yè)4.0,也被稱為第四次工業(yè)革命,是一個以智能制造和自動化為核心的概念,它強調通過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、大數(shù)據(jù)、人工智能(AI)和機器學習等技術來提高生產(chǎn)效率和靈活性。IpduM技術
    的頭像 發(fā)表于 12-17 15:15 ?828次閱讀

    中微公司第四次榮膺2024福布斯中國創(chuàng)新力企業(yè)50強

    熱烈祝賀中微公司第四次榮登福布斯中國創(chuàng)新力企業(yè)50強榜單! 近日,中微半導體設備(上海)股份有限公司(簡稱“中微公司”,股票代碼:688012)第四次榮登福布斯中國創(chuàng)新力企業(yè)50強榜單。近3年來,此
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:51 ?1425次閱讀

    如何為機器視覺選擇合適的圖像傳感器

    迄今為止,人類已經(jīng)經(jīng)歷了三工業(yè)革命,目前正處于第四次工業(yè)革命的中期。在每個時代,傳感器技術都得到了較大的發(fā)展。
    的頭像 發(fā)表于 10-18 15:46 ?845次閱讀