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29.3*1.5焊接不锈钢卫生管样品价每支批发代理

时间:2019-07-08 09:43 来源:未知

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不锈钢卫生管

 

一般的无缝卫生管,生产工艺都是三辊轧机冷轧生产的,出来的管子经过内外镜面抛光之后,就成为了灌装设备,制冷设备或者食品工程, 酿酒工程管道等等所需的不锈钢卫生管了。

不锈钢卫生管用途:

一般不锈钢卫生管主要用于制药、食品、啤酒、饮用水、生物工程、化学工程、空气净化、汽车等

尤其是做设备或者仪器仪表使用的客户,一定对光洁度或者说粗糙度一定要有一定要求,因为不锈钢卫生管抛光表面的好坏影响到管子耐腐蚀的效果,也影响到设备的使用寿命,不锈钢管内外表面,进行机械抛光后,具有良好的钝化层,耐腐蚀能力较强。

一般抛光之后的不锈钢卫生管,

内部粗糙度: Ra0.4~1.6μm

外部粗糙度: Ra0.2~1.6μm

如果客户有特殊的要求,表面粗糙度可以达到<0.08微米

比较小(内孔直径在8以下)的管子,无法进行内抛,粗糙度Ra:≥0.8μm

不锈钢卫生管特点

1、尺寸精度高,内外表面光洁度好

2、承压能力强,这种管道主要用于设备制造方面的比较多

3、现货一般长度都不定尺,5-7之间一般都有,而且规格不容易受限制。

4、包装运输一般是编织袋包装,有的客户要求木箱包装运输。

5、相对于焊接卫生管来说,定做的周期较长,一般20-25天。

6、起订量一般为500kg起订,详细的来电咨询。

不锈钢卫生管规格

一般常用的规格,厚壁的或者薄壁的请来电

 

不锈钢卫生管内表面机械抛光:

首先我们来看机械抛光:机械抛光设备较为简单,动力与抛光盘、高级抛光设备较为简单,动力与抛光盘、高级抛光蜡。

采用逐级细砂粒作的布盘与布盘在管内外表面上来回多次多道进行抛光处理,光洁度能达到Ra0.2-0.4μm

机械抛光的优缺点:机械抛光与电解抛光相比较具有设备简单、技术含量低容易掌握,费用成本也低,不会破坏管而造成报废,因此广泛地应用。但表面印化层耐腐蚀能力电解抛光要好的多。

不锈钢卫生管生产工艺

炼钢--轧制圆钢--穿孔--冷拔--冷轧--光亮退火--内表面抛光--外表面抛光--检测验收--包装入库。


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  3组数字告诉你2018年是人工智能产业突破性的一年:

  1、2018年百度年度热搜榜第7名“人工智能”、十大科技事件第3名“AlphaGo决胜李世石”

  2、2018年1458家人工智能创业公司拿到融资,融资规模达到89亿美元

  3、微软人工智能研究团队由1000多名研究人员和5000多名工程师组成

  有热点、有资本、有技术,这就是2018年的人工智能行业动向。

  无论是年初的的Google DeepMind AlphaGo机器人大战李世石,还是特斯拉无人驾驶造成命案,再到展会上机器人打破玻璃弄伤观众,人工智能已经成为我们日常必谈的话题。

  在谈到AlphaGo和李世石的对决时,Google 公司的 CEO 皮查伊表示,“这次胜利的意义将为我们开创一个全新的局面,不过人类始终是赢家。”他认为,人类将创造出能够在各个行业里帮助我们的人工智能,从生活、工作、学习到旅行,甚至是治疗癌症、预测天气,都会有专门的人工智能。

  根据投资研究机构Ventures Scanner的跟踪调查数据,截止2018年11月,一共有1485家人工智能创业功能拿到了融资,总融资金额超过89亿美元,创下历史之。在这些拿到投资的企业中,有44%的企业为机器学习领域的人工智能。在整个人工智能产业中,有35%的企业选择机器学习路线这一行业主导方向。可以看出,投资机构都在押注人工智能产业。

  根据《金融时报》的消息,微软2018年花在研发上的费用高达120亿美元,比Google公司还要高出三分之一,是全世界企业之。微软研究员中有1/3的人员正在从事人工智能相关项目的研究。去年10月微软调任人工智能专家沈向洋负责一只世界的人工智能研发团队,这个团队由1000多名研究人员和5000多名工程师组成。舆论认为,微软此举是希望借人工智能扳回后PC时代的被动局面。

  正是这么一个让人看起来充满希望的行业,却无处不在地充满着浮躁的气息。微软亚洲研究院副院长芮勇认为,外界没有理性地看待人工智能,甚至因为AlphaGo在围棋上的一次胜利过度解读成“人工智能已经战胜人类”。公众缺乏对人工智能的正确理解,并不能很好地理解人工智能究竟是什么,它究竟能在人类社会产生什么样的作用。

  这真是一个全民蹭热点的年代

  上周日,美国斯坦福大学计算机科学系副教授、人工智能实验室主管李飞飞应邀参加GIF 17活动。作为活动的个演讲嘉宾,她明显受到了媒体的“优待”。

  您如何看待AlphaGo?

  您觉得《西部世界》里的场景需要多久才能成真?

  您觉得《强大脑》这个电视节目怎么样?

  您觉得人工智能会毁灭人类吗?

  “说实话我对 AlphaGo 并不是特别了解”

  “我没有看过《西部世界》”

  “我没有看过《强大脑》”

  “我没有读过《失控》那本书”

  朋友们,先停一下!你们知道李飞飞是个什么样的人吗就提出这样“弱智”的问题?

  李飞飞不是凯文·凯利,她是正儿八经的学术研究人员。当年斯坦福大学的李飞飞和普林斯顿大学的李凯共同研究视觉学习课题,一同缔造了ImageNet项目。提到ImageNet就要提到WordNet,这是一个根据单词的语义进行分组整理的词典,它是所有人工智能学者都必须学习和用到的工具。而ImageNet可以说是WordNet的图注版,它为WordNet的11万个同义词集合(synset)提供图片注释,每个图片注释下面有平均1000张内容相似图片来解释这个同义词集合是什么意思。所有图片的添加都经过人工审核和标注,截至目前一共有21800多个同义词集合进行了图片注释,整个ImageNet中存在有1420万张图片。

  人工智能利用这样的数据库和检索数据,可以更、准确地对物体进行识别,理解图像含义。这是只有科研人员才有耐心去做的一项工程,但成果确可以惠及后代。1985年立项的WordNet至今仍为科研人员使用,在人工智能领域依旧有一席之地,IBM的Watson机器人也使用这一数据库。可以想象,当ImageNet的图片注释完成之后,它将对人工智能图像识别行业产生基础性的突破。

  然而,正是这么一个40岁的女人,却在活动中被各路媒体提问这种需要媒体评论家来回答的问题,这不是值得她去回答的问题。但李飞飞来GIF 17发表演讲对于台下的媒体来讲,可以说是给脸不要脸,或许媒体只是想让自己的文章标题出现“斯坦福教授”“李飞飞”和“AlphaGo”来吸引读者的眼球吧,如果对行业不懂或者只能发表一些浅显的观点,那么就不要占用别人的时间。更有网络直播平台在女主播的访谈中提问人工智能、星座和男朋友的事情。这真是一个全民蹭热点的时代。

  在李飞飞看来,虽然北京很冷,但是人工智能确实火了。但她强调,人工智能现在火了,越希望可以有冷静下来做研究的人。同样,面对这样炒起来的火热,芮勇也有相似的看法,他认为距离人工智能技术改变日常生活还需要一段时间,认为实现真正的人工智能大约要500年,“你要让我在后面再加个0我也不。”

  你们在媒体上看到的人工智能真的是人工智能的真正走向吗?其实并非如此。让人们对这个行业发展前沿产生误解甚至开始感觉恐慌,这是媒体和学界都有着不可推卸的责任。

  

  从未上过头条的学术峰会

  在GeekPark GIF、TechCrunch Disrupt、CES、WWDC、36Kr Wise等大型活动上看到诸如李飞飞、芮勇、吴恩达、Ben Goertzel等人工智能行业大牛的身影,不得不说经过媒体的包装和头条报道,学术牛人在公众眼里成了“红人”,他们的观点代表了行业态度、他们的想法代表着行业方向。

  但实际上,真正能够引领行业前沿、决定人工智能发展方向的是诸如CCAI、AI WORLD、IJCAI、AAAI、IEEE等学术会议,而在这些会议上,大牛们说的话、今天的讨论可完全不一样。在这里,才是他们真正的观点。

  农历春节之后美国旧金山即将举办 AAAI 不锈钢精轧管大会。AAAI 的英文全称是 the Association for the Advance of Artificial Intelligence,即“美国人工智能协会”,它是人工智能领域的主要学术组织之一。AAAI 成立于1979年,这一组织旨在促进人工智能的研究工作,以及提倡人工智能的有序使用。此外,这一组织还帮助公众增加对人工智能的了解,提高人工智能从业人员教学水平。

  近年论文:

  2018《从非负性到一般的算子成本划分》;

  2018《纠正因果推断和统计推断里的选择偏差》;

  2018《HC——搜索:为结构化推断学习启发式算法和成本函数》《SMILe:打乱的多事例学习》;

  2018《通过不定核学习 SVM 分类器》《基于数据重构的文档摘要》。

  就是这些你看不懂的内容,在不断地推动着人工智能行业往前迈进。在 GIF 17上,如果有人能就上面的任一题目深入询问李飞飞,相信她会开心很多。

  被迫改期的AAAI 不锈钢精轧管

  今年5月份,被选为AAAI院士南京大学周志华教授在微博上表示,因为AAAI 不锈钢精轧管大会的原定时间与中国农历春节冲突,经过多位华人学者的努力,AAAI 不锈钢精轧管决定改期到春节结束后再举行。“这是AAAI首次考虑中国春节因素,并作出改期改地的重大举措。相信随着华人学者影响力提高,更多会议将有所考虑。”

  在AAAI的院士、论文名单中,华人、国人的名字越来越多。从2018年中国浙大发表的《基于数据重构的文档摘要》被评为当年论文开始,中国人工智能研究人员的名字越来越多的出现在被接受论文名单中,华人人工智能科学家的影响力也与日增加。

  AAAI 不锈钢精轧管共收到2590篇投稿,录用了638篇,录用率为24.6%,较去年的2132篇论文投稿录用549篇、录用率26%,比例上有所下降但论文数量上升。其中华人作者姓名的论文数量越来越多,接近1/3。

  

  就华人作者论文,除了能够看到来自清华、北大、南大、国防科技大学等国内一流研究院所的论文投稿之外,我们今天更应该关注的是企业研究人员的投稿。百度、腾讯、携程、iPIN等国内人工智能研究团队都在AAAI 不锈钢精轧管上发表了多篇论文。

  百度人工智能团队的“百度人才智库TIC”利用人工智能对人力资源进行智能化管理。百度这套完整的智能化人才管理系统,算是世界首创。在此之前,Google和Facebook都曾在公司内部进行过小规模的测试,而真正万人公司级实装的只有百度。此外百度副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲的团队也有论文入选。

  携程科研团队基于自主研发的通用化推荐系统而撰写的论文也被AAAI收录,该系统利用深度神经网络的自动编码技术,提高旅游产品的推荐效果,场景转化率提高13倍,提高了用户的购买和实际体验。

  iPIN人工智能团队基于Topic Model,利用深度学习技术在文档语义建模,增加了对句子与句子之间语义相关关系,弥补了Topic Model只有词频关系的缺点。他们将这一技术应用在社会经济图谱上,研发出一个类似于Watson机器人的系统,可以智能识别用户问题,解答用户提问,帮助用户决策。

  此外还有360人工智能研究院院长颜水成团队、华为诺亚方舟实验室主任李航、腾讯优图实验室总监黄飞跃团队、今日头条实验室总监李磊团队等国内知名人工智能研究团队,他们的论文均被AAAI 不锈钢精轧管收录。

  研究团队助人工智能商业化起步

  正如李飞飞在感受到这波人工智能热潮之后说的话,“人工智能现在越火,越希望冷静做研究的人。”细数一下2018年国内成功地实现人工智能商业化的团队我们会发现,这些团队中都有学术研究背景,都是人工智能研究行业的佼佼者,他们取得过很高的学术成绩。

  利用在实验室里取得的技术,应用到公司本来的商业化产品上,使人工智能快速地商业化变现,这或许是人工智能实现商业化快的路径。至少下面这几家公司已经证明了这条路径的可行性:

  今日头条利用人工智能的黑箱算法来为用户提供优质的内容,让内容创作者可以将的内容传递到适合的人手中。还用人工智能来发布“头条寻人”,一年之内帮助寻回数百名走失家人。

  360人工智能研究院已经将人工智能技术应用到智能摄像头和行车记录仪中,前者可以捕捉人脸记录家庭幸福微笑时刻,若有外人则会提醒,后者可以帮助驾驶员进行辅助驾驶,例如检测行车道线,如果发生偏移就会进行语音提醒防止发生意外。

  被称为中国版 Watson 的 iPIN 则利用语义分析和认知分析技术成功搭建了一套商业认知分析的底层基础架构平台,目前已开放给教育、招聘、法律、金融等多个领域。其中在升学预测和生涯规划方面表现尤为突出,旗下子产品“完美志愿”在两年内已帮助多达400万高中学生实现精准的志愿填报和未来人生的生涯规划。

  腾讯优图的人工智能人脸识别技术现已落地公安系统,即便在没有携带有效身份证件的情况下,这一系统也能以99.65%准确率对公民身份进行核对。这一技术可用于身份证二次申领、办理出国证件、旅店无证入住等,目前已在苏州公安局上线。

  码隆科技的人工智能图像识别技术已经应用到多个领域,比如视觉中国的图片版权维护,即便图片经过修改也可以将其找到,再比如可以提高码头起重机的吊装效率,让起重机的吊钩可以更快地抓住集装箱。

  案例不多,但足以说明让人晦涩难懂的学术研究正在通过公司商业化的运作产生价值,人工智能正在服务于更多人。根据美国银行的报告,到2020年,人工智能商业市场价值将超过700亿美元。虽然大而全的人工智能还不太可能在短期内出现,但是在未来几年内人工智能的杀手级应用应该就会到来。在人工智能时代,能够活下去并且走得更远的公司,必然是既懂技术、又懂需求,而且还能将技术商业化的公司。

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  “工欲善其事必先利其器”,工业、制造业的高速发展离不开装备制造业的改良革新。可以说,装备制造业是工业的心脏,是支撑国家综合国力的基石。

  所谓装备制造业,是指为国民经济各部门进行简单生产和扩大再生产提供装备的各类制造业的总称,是机械工业的核心部分,是国民经济的支柱产业,也是衡量一个国家综合经济实力和国际竞争力的重要指标。

  10月27日,第四届中国制造业上市公司创造价值论坛暨智能装备制造业创新发展峰会在苏州开幕。此次论坛的主办方——机械工业经济管理研究院,也是国务院国资委所属的装备制造业领域的智库。会上,发布的《2018中国制造业上市公司价值创造研究报告》指出,今年上半年,制造业上市公司的收入及净利润增幅情况明显优于a股整体情况,制造业上市公司的盈利能力有所提升。

  作为机械工业经济管理研究院院长、国务院发展研究中心研究员的徐东华,对于我国装备制造业的现状及未来潜心研究多年。针对我国装备制造业面临的的机遇与挑战,从全球制造业发展背景出发,综合目前国际环境因素,徐东华认为,我国装备制造业的国际竞争力不容小觑。

  核心技术格局仍待突破

  

  (机械工业经济管理研究院院长徐东华 摄/梁思成)

  “国际经济是有周期性的”,徐东华认为,该周期的特点是——大宗期货商品交易价格存在波动,而只有当权重占比较大交易商品出现量价齐升的时候,才是整体经济的复苏时刻。

  股市指数历来是经济的晴雨表,就不锈钢精轧管年西方发达国家股市表现而言,前五席位中,北美占据4个,意大利与西班牙呈现弱势;而新兴经济体中,俄罗斯、阿根廷、巴西领跑前三,中国(上证)却以负数垫底。

  

  

  在上述背景下,作为装备制造业行业研究的权威,徐东华认为,从未来5-10年甚至更长时间来看,全球经济不确定性和复杂性日益上升,将出现诸多新的结构性变化和革命性变化。

  从当前全球经济发展趋势来看,全球经济仍难完全走出危机阴影,将进入深度结构调整期。

  综合近20年来全球装备制造业发展走势来看,自2008年金融危机以来,全球制造业增加值呈现缓慢增长趋势,2018年世界制造业增加值为12.31万亿美元;而2018年为1988年以来的峰值,达到12.61万亿美元。近年来,全球制造业增加值占gdp比重虽有所下滑,但占比总体维持在15%以上,制造业占gdp的比重趋于稳定。

  从主要国家制造业增加值占gdp比重来看,世界七大制造业大国中,中国、韩国、德国、日本位于世界平均水平以上,美国、英国、法国位于世界平均水平以下,其中中国制造业占gdp比重居世界首位。

  数据表明,美国作为发达国家,从人才、行业占比、制造业出口比重、成本竞争力、体系架构、高端关注领域、税收政策、贸易政策等诸多方面,都还是具有稳固的竞争优势。

  金融危机后,新兴经济体对世界经济增长的贡献率已明显超过发达经济体,但经济发展水平差距仍未缩小。追索其中原因,则是因为新兴经济体主要以劳动密集型产业为主,虽在与发达经济体合作过程中可以获得部分技术,但发达经济体为保持竞争力,核心技术仍被其垄断,从而发展附加值较高的高新技术产业,新兴经济体只能从事附加值较低的加工贸易,这种现状至今仍未能突破。

  因此,全球各国都加大了装备制造业的研发投入。其中,韩国研发支出占gdp比重居全球首位,截止到2018年,占比为4.2%,而我国始终保持上升态势。

  国际贸易“逆全球化”

  值得注意的是,全球高技术出口占制成品出口的比重没有明显提升,这10年来一直维持在17%左右。全球制造业出口占比也因此在逐年下降。自1998年以来,全球制造业出口占比逐年下降,到2018年下降到65.24%。

  在贸易方面,徐东华特别指出,美国曾以不公平贸易为由,发起多项贸易调查,包括以维护国家安全为借口的,发起对钢铝产品进口“232调查”,以加大对中国铝箔、不锈钢制品“双反”力度;更广为人知的“301调查”则是瞄准知识产权密集的高新技术行业。此外,美国还明确表态不承认中国市场经济地位,向中国征收高额反倾销税。

  徐东华预计,在未来,美国仍将继续把贸易政策中“美国优先”原则的焦点更多集中在中国,以助力制造业回流本国。

  在徐东华看来,美国只是一个缩影。在全球范围内,保护主义有抬头之势——全球范围内掀起的“逆全球化”浪潮,中美贸易战和英国脱欧则是这一浪潮中的典例。而特朗普政府正在筹划的减税计划一旦通过,也将引发新一轮减税之争,对全球制造业布局和贸易发展,尤其是我国影响巨大。

  此外,传统产业增长已现疲态,而新兴产业却还未形成规模。据徐东华分析,长期以来,全球制造业增长依靠汽车、化工、不锈钢卫生管、有色、建材等传统行业,金融危机之后,传统制造业出现市场需求大量萎缩的情况,导致发展动力缺乏。而生物医药、物联网、新能源、ai等新兴产业虽发展迅猛,但规模尚小,不足以拉动全球制造业增长。

  全球制造业发展趋势

  因全球环境的不断变化,制造业发展方向也相应改变。徐东华指出,当前背景下,全球制造业出现以下发展趋势:

  是生产方式智能化,以德国“工业4.0”和美国工业互联为代表的智能制造技术发展显著;发展模式的服务化与绿色化,绿色环保产业链亟待完善,消费需求从产品向服务转移,第三产业的占比仍会不断增高。

  第二是组织扁平化、全球化,互联网的广泛应用使得企业管理的内部层级结构减少,产业分工中更注重精细化合作,同时互联网技术从根本上改变了生产消费流通方式,信息化推动了企业外部资源配置方式的变革。

  第三是创新方式具有网络协同化、开放化,随着产业分工日益精细化,技术集成的广度与深度也在大幅拓展,单个企业往往难以覆盖全部创新活动。

  第四是发展格局具有分工重置化趋势,经历金融危机后,国际分工逐渐明确,发达经济体的“再工业化”战略,推动高端制造业回流,发展中国家则利用低成本竞争优势,吸引劳动密集型产业转移。

  第五是能源革命加速要素转换步伐,以美国页岩气革命为代表的能源革命的成功,大大地降低了制造业生产成本;同时新兴国家劳动力薪酬、土地价格的提升,生产成本也随之水涨船高,竞争优势不再,成本优势分布地区差异正在不断缩小。

  我国制造业总体稳中向好

  徐东华在报告中分析指出,目前,我国宏观经济形势下,经济保持稳定增长、供给测结构性改革持续推进、服务业比重在不断提高,消费继续成为经济增长主要拉动力量,固定资产投资增速略有回落,贸易结构不断改善。

  全球经济增长周期下,当前我国经济正处于五大周期的叠加阶段,即产能周期、金融周期、房地产周期、库存周期及通胀周期,而财政政策将为中国经济注入“确定性”,金融政策将更多服务于实体经济。

  在徐东华看来,此次中美贸易战给我国经济带来极大挑战,若应对成功,我国将逐步成为世界经济增长的重要贡献者、国际贸易秩序的共赢倡导者,在国际产业合作、金融合作以及经济治理上发挥探索与推动作用。

  今年上半年,我国制造业实现增加值126078亿元,同比增长6.6%,实现利润总额28800.5亿元,同比增长14.3%。分行业看,专用设备制造业增长19.4%,汽车制造业增长4.9%,电气机械和器材制造业增长2.3%,纺织业下降1.1%,有色金属冶炼和压延加工业下降8.3%,计算机、通信和其他电子设备制造业下降2.3%。

  而工业战略性新兴产业、高技术产业和装备制造业增速较快,比重有所上升。2018年1-6月份,高技术产业增加值同比增长11.6%,占规模以上工业增加值比率为13%;装备制造业同比增长9.2%,占比为32.5%;战略性新兴产业同比增长8.7%,占比为18.3%。具有较高技术含量和较高附加值的工业产品产量迅速增长,其中新能源汽车、工业机器人、集成电路等产品分别同比增长88.1%、23.9%、15.0%。

  产业资本应 “脱虚向实”

  截至今年6月30日,a股上市公司共计3527家,其中制造业公司有2224家,占比63.06%。从净利润来看,2018年上半年,上述制造业公司实现净利润0.55万亿元,同比增长36.35%,高出a股平均水平10个百分点。这也表明,制造业上市公司状况优于整个a股市场。

  2018年,我国装备制造业企业资产规模总额为18.16万亿元,不锈钢精轧管年,该规模增长到24.04万亿元,年均复合增长率达到了8.44%。不锈钢精轧管年,装备制造业实现利润总额1.8万亿元。

  在进出口贸易方面,不锈钢精轧管年我国装备制造业扭转了连续两年下降的局面,实现两位数恢复性增长。不锈钢精轧管年,我国装备制造业进出口总额达到7808.25亿美元,同比增长16.48%,进出口贸易顺差为1088.21亿美元。

  徐东华介绍,我国制造业近年来整体向好,细分市场分化发展态势明显。与国家重点工程建设、消费、绿色环保、智能制造与产业升级等相关的产业都具有良好、快速的发展,只是下游产业产能出现过剩、重型机械等行业发展环境依然严峻。

  对于此类发展动力不足的产业,甚至夕阳产业而言,是否终将走向消亡?徐院长表示,淘汰产业或者说夕阳产业,其实是一个相对概念,表示这些产业是落后于时代的。但其中有的行业依然有存在的必要性,可以通过革新生产方式或者产品类别,来实现进步;而有的行业可以转换角色,成为原产业的上下游产业;对于效率低、污染严重的行业,则可通过合并实现产业升级。

  在徐东华看来,我国制造业面临的主要问题是产业资本“脱实向虚”,大量流入金融、房地产市场,银行以及金融机构间贷款存在互相派生、拆借等现象,使得杠杆加剧,泡沫化严重。此外,企业生产经营成本高居不下,“僵尸”企业多且处置困难,基础研究支撑不够、高端产业供给不足等也是我国制造业亟待解决的问题。

  不过,通过强化科研、优化发展环境、加快结构优化调整等一系列措施,上述难题的解决也只是时间问题。从改革开放40年的成果看来,我们有理由相信,以装备制造业为基石的制造业一定会带领我国经济走向富强之路!

  我国研发创新有待加强

  《商业观察》记者:对于国际市场经常可见印有“made in china”的产品,却不是中国品牌。可见目前制造业出口贸易中,存在的大量oem/odm(贴牌代工)模式。而我国拥有完整的制造全产业链及成熟的技术,在国际市场上依然难以看到我国自主品牌。您怎么看?

  徐东华:贴牌代工是我国作为新兴经济体无奈的必经之路。国外市场与国内市场存在很大差异,我国企业在海外开拓经验不足,品牌难以站稳脚跟。跨国经营面临很多难题,而贴牌生产获得的客户与原始资金积累有助于企业扩大生产规模,强化自主产权。以格兰仕为例,通过受让国际知名品牌的生产线的方式,格兰仕实现了快速扩张。

  

  (徐东华院长接受《商业观察》记者采访 摄/刘风翔)

  《商业观察》记者:目前的国际“贸易战”的局势下,oem的模式也遇到了来自贸易壁垒的阻碍,我国制造业又该如何应对?

  徐东华:这个不用担心。日本、德国等发达国家,在发展过程中都有着相似的发展阶段。不过,贴牌代工并不应该是简单的“拿来主义”,应在原有的技术基础上再创新。虽然我国目前的研发创新力度还有待加强,但对于改革开放才40年中国来说,能有目前成效,已属不易。

  作者:李永琪

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  不锈钢精轧管年,“人工智能”次出现在两会政府工作报告上,同年7月,国务院首次印发《新一代人工智能发展规则》即明确指出,2020年,中国要跟上全球国家的ai技术与应用,2030年更要成为全球的ai创新中心,有数据预测,到2030年中国gdp中ai将有高达20%的贡献。

  在中国,伴随着人脸识别、无人零售等新技术带来的消费升级,人工智能已帮助零售业围绕消费者,在时间碎片化、信息获取社交化的大背景下,建立更加灵活便捷的零售场景,提升用户体验。

  那么,人工智能究竟能为庞大的制造产业群带来什么?制造业在过去很长的一段时间里,是“劳动密集型”产业的代名词。当人工智能来临的时候,许多人不禁担忧:“是不是制造业中的劳动力要被替代了?”李开复甚至断言,十年后50%的人类工作将被ai取代。诚然,人工智能经常被通俗的解读为“与人类一样聪明的人造机器”,将这个“聪明的机器”放进制造现场,主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”,以实现企业生产运营效率的提升。而这个ai介入的“智能化”过程,与过往制造业追求“自动化”的过程有本质上的差异。

  “自动化”追求的是机器自动生产,本质是「机器换人」,强调在完全不需要人的情况下进行不间断的大规模机器生产;而“智能化”追求的是机器的柔性生产,本质是「人机协同」,强调机器能够自主配合要素变化和人的工作。

  因此,“人工智能+制造”未来所追求的,不应是简单粗暴的“机器替人”,而应是将工业革命以来极度细化、甚至异化的工人流水线工作,重新拉回“以人为本”的组织模式,让机器承担更多简单重复甚至危险的工作,而人承担更多管理和创造工作。

  未来已至 还原人工智能+制造应用场景

  即便在未来,想以人工智能取代制造过程中人类专家的智能,承担起分析、判断、决策等任务是不现实的。“人工智能+制造”实现的人机一体化高度协同可以在智能机器的配合下,更好地发挥出人的潜能,使人机之间形成一种平等共事、相互理解、相互协作的关系,让设备、软件、数据、人都在拥有智慧的基础上,把自己在生产制造场景中的价值发挥到。

  由中国社会科学院工业经济研究所、腾讯研究院共同编制的《“人工智能+制造”产业发展研究报告》中将ai作用于制造业的典型应用场景分为以下三类:

  实现从软件到硬件的智能升级。

  人工智能算法将以能力封装和开放方式嵌入到产品中,从而帮助制造业生产出新一代的智能产品。如谷歌开发出专用于大规模机器学习的智能芯片tpu、腾讯ai开放平台对外提供计算机视觉等ai能力、亚马逊推出内嵌人工智能语音助手的智能音箱echo等。

  提高营销和售后的精准水平。

  在售前营销,以人工智能进行用户侧需求数据的多维分析,将能实现更实时、精准的广告信息传递,如谷歌为制造业专门开发了精准广告平台;在售后维护,人工智能将有机会和物联网、大数据一起,实现对制造业产品的实时监测、管理和风险预警。如三一重工把分布全球的30万台设备接入平台,实时采集近1万个运行参数,利用大数据和智能算法,远程管理庞大设备群的运行状况,有效实现故障风险预警,大大提升了排障效率并降低维护成本。

  增强机器自主生产能力。

  人工智能技术可以使得机器在更多复杂情况下实现自主生产,从而提升生产效率。应用场景包含:工艺优化,即通过机器学习建立产品的健康模型,识别各制造环节参数对终产品质量的影响,终找到生产工艺参数;智能质检,即借助机器视觉识别,快速扫描产品质量,提高质检效率。

  而其中,视觉缺陷检测、机器人视觉定位分拣和设备故障预测报警等应用场景得益于深度学习和人工智能的加速成熟,已在制造现场实现落地。例如通过集成3d扫描仪和协作机器人、视觉系统、吸盘/智能夹爪,实现对目标物品的视觉定位、抓取、搬运、旋转、摆放等操作,并对自动化流水生产线中无序或任意摆放的物品进行抓取和分拣。这既可应用于机床无序上下料、激光标刻无序上下料,也可用于物品检测、物品分拣和产品分拣包装等。目前在应用场景案例中已能实现规则条形工件100%的拾取成功率。

  在设备故障语境应用场景中,基于人工智能和iot技术,通过在工厂各个设备加装传感器,对设备运行状态进行监测,并利用神经网络建立设备故障的模型,从而在故障发生前提前预测故障,并将可能发生故障的工件替换,从而保障设备的持续无故障运行。这样的应用可以将产线停工时间从几十分钟压缩至几分钟。

  总之,消费互联网的蓬勃兴起让软件成功定义了我们的生活,而且这种发展趋势必然会蔓延到制造业来。工业4.0理念下的制造,是将一切的人、事、物都连接起来,形成万物互联,形成与整合为由智能机器与人类专家共同组成的人机一体化智能系统,在制造过程能进行智能活动,注入分析、推理、判断、构思和决策等融合成为一套智能制造系统。

  工业互联网支撑 深挖大数据「ai+制造」场景价值

  随着物联网向制造领域的加速渗透,工业ot层数据采集范围不断扩大,在制造数据的规模、类型和速度正在呈指数级增长的同时,企业对于信息化软件的依赖程度也越来越高,plm/pdm、erp、mes、aps、crm、scm、spc等各式软件不仅需要协调管理好企业内部资源,还需要良好支撑不同企业间资源与业务的交互,并实现不同主体、不同系统间的集成。

  为解决由多个功能模块聚合而成的应用软件复杂度高,且难以拓展等问题,越来越多的工业软件将在新的工业互联网平台上,以微服务的方式实现小而精、易于敏捷开发和更新和与管理。在制造业这个庞大的产业,数据的连通与交互更为复杂,要让「人工智能+制造」的梦幻般应用场景尽快成为现实,工业互联网成为关键的基础平台,借助工业互联网,打破传统企业架构,实现工业4.0所强调的横向集成、纵向集成和端到端集成,进入「人工智能+制造」关键应用场景。

  面对越来越庞大的生产数据,以及日益复杂的数据分析任务,在工业互联网平台上,通过全产业的数字化互联与资产的实时监控,综合利用分析数据与预见分析,以此来建立智能的工业化运营模式是必然趋势。因此,要加快实现「人工智能+制造」应用场景,制造业需要有能力借助先进的工业大数据分析和预测工具,实现监控、报警、预测及优化等生产过程的数字化,而这些,都依托于汇集所有工业数据,构成端到端的数字化、网络化、智能化整体解决方案的工业互联网平台的支撑。

  「没有数据便无法学习」 企业需要ai thinking 思维

  “人工智能发展一定是从数据、快能产生价值的领域开始,决定ai商业化的关键在于应用行业本身收集数据的情况。”被称为国内人工智能之父的李开复曾不止一次在公开场合这样喊话。诚然,没有大数据就无法深度学习,因为在单一领域,经过大量的数据,能够达到比人远更的判断。可以说,有了大数据就有了人工智能的机会。

  人工智能时代,深度学习与大数据密不可分。深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以想象的有价值的数据、知识或规律,然后再将这些概念或知识应用到之前从来没有看见过的新数据上。任何拥有大数据的领域,都可以找到深度学习一展身手的空间,从而寻找人工智能应用场景实现的可能性。但是,在导入人工智能技术前,我们必须清楚:人工智能要靠数据才能发挥作用,唯有透过海量数据的学习后,才能让人工智能达到自行调适与优化的效果,因此数据可以说是人工智能的必要前提。

  于此,ai企业级应用遇到显著的难点,就是企业常常面临数据不足的情况,因为对很多企业来说实际的情况可能是连结构化的数据收集都没做到,或者有储存了数据但是散落在各系统上仍然无法整合利用起来。对此,很多专家都建议应该回头来先做好基础的软件系统导入和先做好数据的积累。因为人工智能的实现需要过程,缺乏对数据的重视,ai离企业还很远。

  台湾东海大学软件工程与技术中心主任周忠信教授强调数据搜集的重要性,他表示目前市面上的ai训练,大多数是由下往上学习ai技术,例如深度学习等开发,但对于企业管理阶层而言,钻入ai技术小宇宙不仅在时间、成本上不符效益,更可能偏离企业运用ai的初衷。因此,周忠信教授提出「ai thinking 人工智能思维」认为,技术和数据都很重要,但是企业也决不可能等到万事具备才能使用ai,关键要从model based转换到learning based上,尽早让既有数据展开学习,才能让数据转变成决策讯息。

  所谓ai思维不是强调人工智能技术,而是强调具备对人工智能抽象概念的理解。人工智能技术的范围颇广,从计算机视觉、自然语言理解、机器学习、深度学习到强化学习等,若要先懂得这些技术才能将之运用在企业上,那么企业将很难顺利转型成功。如何跨越ai技术议题,仍能具备人工智能的运用能力,对于企业而言才为关键。

  周教授定义ai思维的四个「自」构面,分别为自动、自学、自主与自觉。对于企业运用ai思维而言,便是自动掌握变化例如运用人工智能的视觉辨识,自动检视产品掌握产品的瑕疵变化;自学拟预测,深入企业数据中,拟定预测模型,协助企业预见趋势;自主佐决策,运用人工智能撷取职能的关键知识与经验,主动辅佐管理者做好决策;自觉重体验,人工智能不是取代人,而是以人为中心,来满足使用者的应用与互动体验。

  ai+erp 深度学习融合大数据的应用典范

  人工智能时代,深度学习与大数据密不可分。深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以想象的有价值的数据、知识或规律,然后再将这些概念或知识应用到之前从来没有看见过的新数据上。任何拥有大数据的领域,都可以找到深度学习一展身手的空间,从而寻找人工智能应用场景实现的可能性。

  除ai于制造业的应用外,ai的触手也伸入软件开发中。erp智能化便是人工智能领域深度学习与大数据结合的典型应用方向。作为制造业为核心的智能运营平台,如何实现人机交互的企业级erp智能化用户体验成为被热烈讨论的议题。智能语音助理可以听懂用户讲的话,进而在庞大的企业数据库中,快速获取用户所需的信息。从此让erp系统可以通过自然对话与系统沟通,使用户得以摆脱面对各种不同系统的复杂和困扰,让工作变得简单、。

  在ai技术助力下,未来erp软件应用不仅加速迈入智能化阶段,更能在大数据分析的下,通过学习用户行为习惯,实现整个制造业基础改造及应用职能智能化,从基础数据取得的智能化、流程执行的智能化、数据监控的智能化到后期数据分析的智能化、日常实施维护的智能化…可以说智能化的erp将充分发挥出职能助理的作用,在销售、采购、生产、财务等多方面帮助制造企业智能化运转,借助erp延展到企业的人、事、物,通过ai+erp加速企业智能运营效能提升。

  结合大数据、移动互联网,围绕“自我学习”这一ai重要特性,智能的erp将能以语音对话的形式与用户随时随地快捷交互,完成自我需求、自我分析、自我决策、自我执行循环,既可简单完成日常工作任务和精准数据查询,更能提供智能化的决策建议与异常警示,给出更合理的行动建议。这也能将用户从日常操作的重复性工作中彻底解放出来,投入到更具价值的业务和决策层面。

  掘金数据红利 逐梦人工智能

  如果说,农耕社会和工业社会,人类基于物质和能量的动力工具得到极大的发展;今天,劳动工具则转向了基于数据、信息、知识、价值和智能的智力工具。当人口红利、劳动力红利消失,数据红利也就来了。

  已走过60年的人工智能,如今正奔跑在快车道上。在大数据、深度学习的“喂养”下,人工智能已展现出前所未有的数据红利,这些如金矿般的数据红利也正在为各产业带来不可预测的爆发点。让我们一起站在数据巨人的肩膀上,掘金数据红利,逐梦人工智能。「人工智能掌握着通往更美好的未来的钥匙,愿你我都能拿到这把钥匙。」

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