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48*2外抛光不锈钢管番经厂一支推广价

时间:2019-07-10 12:28 来源:未知

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卫生级不锈钢管尺寸公差在正负0.05mm

首先卫生级不锈钢管分为无缝卫生级不锈钢管和焊接卫生级不锈钢管,下面的技术参数和产品特性我们都是围绕这无缝卫生级不锈钢管来展开,一般无缝卫生级不锈钢管。

外径尺寸主要为8-219MM这个尺寸范围之间

壁厚的范围空间一般在0.75-6MM这个范围之间

卫生级不锈钢管壁厚和外径公差一般控制在±0.05MM内,

卫生级不锈钢管的内外表面粗糙度

所谓卫生级不锈钢管,主要体现在2个方面

1就是材质成分中部含有对人体有害的成分

2精轧出来之后进行内外壁的抛光,保证表面的粗糙度Ra0.4-1.6μm之间

材质为:产品不锈钢TP316L304

因为冷轧精密的生产工艺是属于冷加工,就会让导致生产的卫生级不锈钢管具有弱磁性,如果要求无磁性的卫生级不锈钢管,有两种选择,一是选择焊接卫生级不锈钢管,其次是对无缝卫生级不锈钢管进行光亮退火,进行消磁。

卫生级不锈钢管产品特点

圆度较好:

一般外径在38以下的卫生级不锈钢管,圆度一般控制在1mm以下,外径在38以上的控制在1.5以下。这都是对产品有特殊要求的客户来说。

 

外表光亮,内孔光滑:

内外表面光洁度Ra0.8μm

经抛光处理管内外表面光洁度可达Ra0.2-0.4μm(如镜面)

如果客户有外表面要求光洁度,可达0,1,或者8K表面

 

直度范围:

外径在32以下的,直度<1mm/m,如果外径32以上的,直度<1.2mm/M。一般精轧,整条如果6米左右的管子,直度一般。


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  人们越来越看好人工智能的前景及其潜在的爆发力,而能否发展出具有超高运算能力且符合市场的芯片成为人工智能平台的关键一役。由此,2018年成为芯片企业和互联网巨头们在芯片领域展开部署的一年。而在这其中,英伟达保持着的地位。但随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继加入决战,人工智能领域未来的格局如何,仍然待解。

  在2018年,所有人都看到了人工智能的前景和其潜在的爆发力,但不管是AlphaGo还是自动驾驶汽车,要想使得任何精妙算法得以实现,其基础是硬件的运算能力:也就是说,能否发展出超高运算能力又符合市场需求的芯片成为了人工智能平台的关键一役。

  因此,毫无疑问,2018年也成为了芯片企业和互联网巨头们在芯片领域展开部署的一年:先有CPU芯片巨头因特尔年内三次大手笔收购人工智能和GPU领域企业;后有谷歌宣布开发自己的处理系统,而苹果、微软、脸书和亚马逊也都纷纷加入。

  而在这其中,领跑者英伟达(Nvidia)因其在人工智能领域的优势使其成为了资本市场的宠儿:在过去的一年中,曾经以游戏芯片见长的Nvidia股价从十几年的稳居30美元迅速飙升至120美元。

  就当资本市场都在犹豫是否人工智能风口使得英伟达股价虚高时,2月10日,英伟达发布2018年第四季度的财报显示,其营收同比增长55%,净利润达到了6.55亿美元,同比增长216%。

  “正当Intel、微软等巨头投资人工智能为基础的芯片技术时,英伟达已经以Q4财报显示,这家已经在人工智能领域投资将近12年的芯片企业已经开始就此收获可观的盈利。”资深技术评论家Therese Poletti在其财报发布后指出。

  研究机构Tractica LLC估计,由于深度学习项目产生的硬件花费将从2018年的4360万美元,上升到2024年的41亿美元,而企业的相关软件花费将同期从1.09亿美元上升到100亿美元。

  正是这一庞大的市场吸引着谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继宣布企业向人工智能领域的技术转向。“在人工智能相关技术上,目前英伟达仍然保持着的,但随着包括谷歌在内的TPU等技术不断推向市场,未来的AI硬件格局仍然待解。”一位不便具名的欧洲资深从业人员表示。

  英伟达在GPU领域显著

  根据英伟达公布的年报,其主要的业务领域均出现了两位数以上的增长。除了其一直占有优势的游戏业务增长之外,其更多的涨幅事实上来自于数据中心业务和自动驾驶两大全新业务板块。

  年报数据显示,数据中心业务有138%的增长,而自动驾驶有52%的增长。

  “事实上,这是整个英伟达财报里有说明力的内容,因为数据业务和自动驾驶的增长根本上是人工智能和深度学习的发展所激发的。”一位美国计算机硬件分析师表示。

  在目前的深度学习领域,把神经网络投入实际应用要经历两个阶段:首先是训练,其次是执行。从目前的环境来看,训练阶段非常需要处理大量数据的GPU(图形处理器,下同),也就是以游戏和高度图形化的应用做图像渲染起家的英伟达的领域;而在转型阶段则需要处理复杂程序的CPU,也就是微软十几年来的领域。

  “英伟达目前的成功事实上代表了GPU的成功,它正是早的GPU者之一。”上述行业分析师表示。

  深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络,对高性能计算需求非常高,而GPU对处理复杂运算拥有天然的优势:它有出色的并行矩阵计算能力,对于神经网络的训练和分类都可以提供显著的加速效果。

  举个例子,研究员不用一开始就人工定义一个人脸,而是可以将几百万个人脸的图像展示出来,让计算机自己定义人脸应该是什么样子的。学习这样的例子时,GPU可以比传统处理器更加快速,大大加快了训练过程。

  因此,搭载GPU的超级计算机已经成为训练各种深度神经网络的不二选择,比如Google大脑早期就是使用Nvidia的GPU做深度学习。“我们正在搭建一款带有跟踪功能的摄像装置,因此需要找到适合的芯片,GPU是我们的。”欧盟AR初创企业Quine CEO Gunleik Groven在今年一月的CES(国际消费电子展)现场向本报记者表示。

  目前,谷歌、Facebook、微软、Twitter和百度等互联网巨头,都在使用这种叫做GPU的芯片,让服务器学习海量的照片、视频、声音文档,以及社交媒体上的信息,来改善搜索和自动化照片标记等各种各样的软件功能。一些汽车制造商也在利用这项技术,开发可以感知周围环境、避开危险区域的无人驾驶汽车。

  除了在GPU和图形计算领域长期,英伟达也是早一批在人工智能领域进行投资的科技公司。2008年,当时在斯坦福做研究的吴恩达发表了一篇用GPU上的CUDA进行神经网络训练的论文。2018年“深度学习三巨头”之一Geoff Hil的学生Alex Krizhevsky用英伟达的GeForce显卡在ImageNet中将图像识别准确率大幅提升,这也是英伟达CEO黄仁勋时常提到的英伟达注重深度学习的开端。

  有报告显示,世界上目前约有3000多家AI初创公司,大部分都采用了Nvidia提供的硬件平台。

  “深度学习被证明是非常有效的。”黄仁勋在季报2月10日的发布会中表示。在列举目前GPU计算平台正在人工智能、云计算、游戏和自动驾驶领域快速展开应用的同时,黄仁勋表示,在未来数年间,深度学习将会成为计算机计算的一种基础性的核心工具。

  AMD和Intel巨头的AI演变

  投资者和芯片制造商关注着所有互联网巨头的一举一动。仅仅以英伟达的数据中心业务为例,在很长一段时间以来,该公司一直为谷歌提供数据服务。

  英伟达并非GPU的者,巨头Intel和AMD都在这一领域有着不同的优势。

  2018年11月,Intel公司发布了一个叫做Nervana的AI处理器,他们宣称会在明年年中测试这个原型。如果一切进展顺利,Nervana芯片的终形态会在不锈钢精轧管年底面世。这个芯片名称基于Intel早前购买的一个叫做Nervana的公司。按照Intel的人所说,这家公司是世界上家专门为AI打造芯片的公司。

  Intel公司披露了一些关于这个芯片的一些细节,按照他们所说,这个项目代码为“Lake Crest”,将会用到Nervana Engine 和Neon DNN相关软件。这款芯片可以加速各类神经网络,例如谷歌TensorFlow框架。

  芯片由所谓的“处理集群”阵列构成,处理被称作“活动点”的简化数学运算。相对于浮点运算,这种方法所需的数据量更少,因此带来了10倍的性能提升。

  Lake Crest利用私有的数据连接创造了规模更大、速度更快的集群,其拓扑结构为圆环形或其他形式。这帮助用户创造更大、更多元化的神经网络模型。这一数据连接中包含12个100Gbps的双向连接,其物理层基于28G的串并转换。

  TPU与FPGA可能的逆袭

  在上述芯片巨头进行GPU领域的提升之外,有更多的企业在试图引发一轮的。其代表为谷歌在2018年宣布将开发一种名为TPU的全新的处理系统。

  TPU是专门为机器学习应用而设计的专用芯片。通过降低芯片的计算精度,减少实现每个计算操作所需的晶体管数量,从而能让芯片的每秒运行的操作个数更高,这样经过精细调优的机器学习模型就能在芯片上运行得更快,进而更快地让用户得到更智能的结果。Google将TPU加速器芯片嵌入电路板中,利用已有的硬盘PCI-E接口接入数据中心服务器中。

  据Google 资深副总裁Urs Holzle 透露,当前Google TPU、GPU 并用,这种情况仍会维持一段时间,但他表示,GPU 可执行绘图运算工作,用途多元;TPU 属于ASIC,也就是专为特定用途设计的特殊规格逻辑IC,由于只执行单一工作,速度更快,但缺点是成本较高。

  除了上述提到的谷歌,微软也在使用一种叫做现场可变编程门阵列(FPGA)的新型处理器。

  据介绍,这个FPGA 目前已微软Bing,未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法,在执行这个人工智能的几个命令时,速度比普通芯片快上几个数量级。有了它,你的计算机屏幕只会空屏23毫秒而不是4秒。

  在第三代原型中,芯片位于每个服务器的边缘,直接插入到网络,但仍旧创造任何机器都可接入的FPGA池。这开始看起来是Office 365可用的东西了。终,Project Catapult准备好上线了。另外,Catapult硬件的成本只占了服务器中所有其它的配件总成本的30%,需要的运转能量也只有不到10%,但其处理速度却是原来的2倍。

  此外,有一些公司,例如Nervada和Movidius,模拟GPU的平行模式,但是专注于更快速地移动数据,省略图像所需要的功能。其他公司,包括使用了被称为“True North”的芯片的IBM公司,开发了由神经元、突触等其他大脑特征所启发的芯片设计。

  由于深度学习和人工智能未来的巨大前景,各大巨头都在尽量争取技术上的优势。如果这其中的某家公司,如谷歌,用一种新型芯片替换掉现有芯片,这基本上就相当于了整个芯片行业。

  “不管是英伟达、Intel还是谷歌或是百度,都在寻找一种未来人工智能能够广泛应用的基础。”Therese Poletti表示。

  而也有很多人持有与谷歌副总裁Urs Holzle 同样的观点,认为在人工智能的遥远未来,GPU没有代替CPU,而TPU也不会取代GPU,芯片市场将出现更大的需求和繁荣。

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  新能源车现在已经成为汽车行业颇具前瞻性的领域,而新能源车型的驱动技术和传统内燃机汽车有着不小的区别,而其中有一类驱动技术有着很大的发展前景,这就是轮毂电机技术。轮毂电机由定子、轴承、转子、悬架轴承座、小型逆变器、传统铝合金轮圈组成。要知道,轮毂电机技术也被称为车轮内装电机技术,它的特点就是将动力装置、传动装置和制动装置都整合一起到轮毂内,得以将电动车辆的机械部分大为简化。轮毂电机技术又称车轮内装电机技术,它的特点就是将动力、传动和制动装置都整合到轮毂内,因此将电动车辆的机械部分大大简化。下面不锈钢精密管厂小编来为大家介绍更多关于轮毂电机的知识,包括:轮毂电机的结构形式、驱动方式、优点、缺点、主要分类。一起来看看吧!

  轮毂电机的结构形式

  1、轮毂电机动力系统通常由电动机、减速机构、制动器与散热系统等组成。轮毂电机动力系统根据电机的转子型式主要分成两种结构型式:内转子型和外转子型。如图所示为两种型式轮毂电机的结构简图。通常,外转子型采用低速外传子电机,电机的转速在1000-1500r/min左右,无任何减速装置,电机的外传子与车轮的轮辋固定或者集成在一起,车轮的转速与电机相同。内转子型则采用高速内转子电机,同时装备固定传动比的减速器。为了获得较高的功率密度,电机的转速通常高达10000r/min。减速结构通常采用传动比在10:1左右的行星齿轮减速装置,车轮的转速在在1000r/min左右。

  轮毂电机的结构形式是什么?驱动方式有哪些?

  2、高速内转子的轮毂电机具有较高的比功率,质量轻,体积小,效率高,噪声小,成本低;缺点是必须采用减速装置,使效率降低,非簧载质量增大,电机的转速受线圈损耗、摩擦损耗以及变速机构的承受能力等因素的限制。低速外转子电机结构简单、轴向尺寸小,比功率高,能在很宽的速度范围内控制转矩,且响应速度快,外转子直接和车轮相连,没有减速机构,因此效率高;缺点是如要获得较大的转矩,必须增大发动机体积和质量,因而成本高,加速时效率低,噪声大。图所示为两种结构形式的轮毂电机。这两种结构在目前的电动车中都有应用,但是随着紧凑的行星齿轮变速机构的出现,高速内转子式驱动系统在功率密度方面比低速外转子式更具竞争力。

  轮毂电机的结构形式是什么?驱动方式有哪些?

  3、轮毂电机动力系统由于电机电制动容量较小,不能满足整车制动效能的要求,通常需要附加机械制动系统。轮毂电机系统中的制动器可以根据结构采用鼓式或者盘式制动器。由于电动机电制动容量的存在,往往可以使制动器的设计容量可以适当减小。大多数的轮毂电机系统采用风冷方式进行冷却,也有采用水冷和油冷的方式对电机、制动器等的发热部件进行散热降温,但结构比较复杂。

  轮毂电机的驱动方式

  一、直接驱动 :

  直接驱动式电动汽车采用低速外转子电动机,电动轮与车轮组成一个完整部件总成,采用电子差速方式,电机布置在车轮内部,直接驱动车轮带动汽车行驶。其主要优点是电机体积小、质量轻和成本低,系统传动效率高,结构紧凑,既有利于整车结构布置和车身设计,也便于改型设计。这种电动轮直接将外转子安装在车轮的轮辋上驱动车轮转动。 然而电动汽车在起步时需要较大的转矩,也就是说安装在直接驱动型电动轮中的电动机必须能在低速时提供大转矩。为了使汽车能够有较好的动力性,电动机还必须具有很宽的转矩和转速调节范围。由于电机工作产生一定的冲击和振动,要求车轮轮辋和车轮支承必须坚固、可靠,同时由于非簧载质量大,要保证车辆的舒适性,要求对悬架系统弹性元件和阻尼元件进行优化设计,电机输出转矩和功率也受到车轮尺寸的限制,系统成本高。

  1、优点是:不需要减速机构,不但使得整个驱动轮结构更加简单、紧凑,轴向尺寸也减小,而且效率进一步提高,响应速度也变快。

  2、缺点是:起步、顶风或爬坡等承载大扭矩时需大电流,易损坏电池和永磁体;电机效率峰值区域很小,负载电流超过一定值后效率急剧下降。因此,此方式适用于平路或负载较轻的场合。

  二、减速驱动:

  带轮边减速器轮毂电机电驱动系统采用高速内转子电动机,适合现代高性能电动汽车的运行要求。属于减速驱动类型,这种电动轮允许电动机在高速下运行,通常电动机的转速设计在4000~20000 r/min,其目的是为了能够获得较高的比功率,而对电动机的其它性能没有特殊要求,可以采用普通的内转子高速电动机。减速机构布置在电动机和车轮之间,起到减速和增矩的作用,从而保证电动汽车在低速时能够获得足够大的转矩。电机输出轴通过减速机构与车轮驱动轴连接,使电机轴承不直接承受车轮与路面的载荷作用,改善了轴承的工作条件;采用固定速比行星齿轮减速器,使系统具有较大的调速范围和输出转矩,充分发挥驱动电机的调速特性,了电机输出转矩和功率受到车轮尺寸的影响。设计中主要应考虑解决齿轮的工作噪声和润滑问题,其非簧载质量也比直接驱动式电动轮电驱动系统的大,对电机及系统内部的结构方案设计要求更高。

  1、优点是:电机运行在高转速下,具有较高的比功率和效率;体积小、重量轻,通过齿轮增力后,扭矩大、爬坡性能好;能保证在汽车低速运行时获得较大的平稳转矩。

  2、缺点是:难以实现液态润滑,齿轮磨损较快、使用寿命短,不易散热,噪声偏大。减速驱动方式适用于丘陵或山区,以及要求过载能力较大、旅游健身等场合。

  轮毂电机的优点

  1、省略大量传动部件,让车辆结构更简单

  对于传统车辆来说,离合器、变速器、传动轴、差速器乃至分动器都是必不可少的,而这些部件不但重量不轻、让车辆的结构更为复杂,同时也存在需要定期维护和故障率的问题。但是轮毂电机就很好地解决了这个问题。除了结构更为简单之外,采用轮毂电机驱动的车辆可以获得更好的空间利用率,同时传动效率也要高出不少。

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  2、可实现多种复杂的驱动方式

  由于轮毂电机具备单个车轮驱动的特性,因此无论是前驱、后驱还是四驱形式,它都可以比较轻松地实现,全时四驱在轮毂电机驱动的车辆上实现起来非常容易。同时轮毂电机可以通过左右车轮的不同转速甚至反转实现类似履带式车辆的差动转向,大大减小车辆的转弯半径,在特殊情况下几乎可以实现原地转向(不过此时对车辆转向机构和轮胎的磨损较大),对于特种车辆很有价值。

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  3、便于采用多种新能源车技术

  新能源车型不少都采用电驱动,因此轮毂电机驱动也就派上了大用场。无论是纯电动还是燃料电池电动车,抑或是增程电动车,都可以用轮毂电机作为主要驱动力;即便是对于混合动力车型,也可以采用轮毂电机作为起步或者急加速时的助力,可谓是一机多用。同时,新能源车的很多技术,比如制动能量回收(即再生制动)也可以很轻松地在轮毂电机驱动车型上得以实现。

  轮毂电机的缺点

  1、增大簧下质量和轮毂的转动惯量,对车辆的操控有所影响

  对于普通民用车辆来说,常常用一些相对轻质的材料比如铝合金来制作悬挂的部件,以减轻簧下质量,提升悬挂的响应速度。可是轮毂电机恰好较大幅度地增大了簧下质量,同时也增加了轮毂的转动惯量,这对于车辆的操控性能是不利的。不过考虑到电动车型大多限于代步而非追求动力性能,这一点尚不是缺陷。

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  2、电制动性能有限,维持制动系统运行需要消耗不少电能

  (1)现在的传统动力商用车已经有不少装备了利用涡流制动原理(即电阻制动)的辅助减速设备,比如很多卡车所用的电动缓速器。而由于能源的关系,电动车采用电制动也是,不过对于轮毂电机驱动的车辆,由于轮毂电机系统的电制动容量较小,不能满足整车制动性能的要求,都需要附加机械制动系统。

  (2)但是对于普通电动乘用车,没有了传统内燃机带动的真空泵,就需要电动真空泵来提供刹车助力,但也就意味了有着更大的能量消耗,即便是再生制动能回收一些能量,如果要确保制动系统的效能,制动系统消耗的能量也是影响电动车续航里程的重要因素之一。

  (3)此外,轮毂电机工作的环境恶劣,面临水、灰尘等多方面影响,在密封方面也有较高要求,同时在设计上也需要为轮毂电机单独考虑散热问题。

  轮毂电机的主要分类

  轮毂电机的电机类型分为永磁、感应、开关磁阻式。其特点如下:

  1、感应(异步)电机结构简单、坚固耐用、成本低廉、运行可靠,转矩脉动小,噪声低,不需要位置传感器,转速极限高;缺点是驱动电路复杂,成本高,相对永磁电机而言,异步电机效率和功率密度偏低;

  2、无刷永磁同步电机可采用圆柱形径向磁场结构或盘式轴向磁场结构,具有较高的功率密度和效率以及宽广的调速范围,发展前景十分广阔,已在国内外多种电动车辆中获得应用;

  3、开关磁阻式电机具有结构简单,制造成本低廉,转速/转矩特性好等特点,适用于电动汽车驱动;缺点是设计和控制非常困难和精细,运行噪声大。

  上述是不锈钢精密管厂小编为大家讲解的轮毂电机的结构形式、驱动方式、优点、缺点、主要分类。希望能够帮助到大家!随着新能源汽车驱动技术的发展升级,轮毂电机技术逐渐进入人们的视野。轮毂电机技术被看作是新能源汽车未来的驱动解决方案。近年来,新能源汽车发展步伐加快,轮毂电机技术要迎来大展拳脚的好时机。目前轮毂电机还有很多问题没有解决,尚不能形成市场。但是随着纯电动汽车的保有量继续增加,轮毂电机驱动技术的普遍应用已经指日可待。轮毂电机技术具备很大的优势,它布局更为灵活,不需要复杂的机械传动系统。但同时它也有自己的显著不足,比如密封和起步电流/扭矩间的平衡关系,以及转向时驱动轮的差速问题等等。轮毂电机驱动系统是纯电动汽车未来的先进驱动方式,高品质轮毂电机及其驱动控制系统目前已经成为国内外电气工程领域的重要研究对象。而在我国,轮毂电机驱动技术将在未来的新能源车中拥有广阔的前景。

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  韩国国家工程院制造业创新特别委员会主席 dr. young-sup joo朱荣涉 博士

  大家早上好!今天我非常荣幸受到邀请给大家进行演讲。

  尤其是来到美丽的城市佛山,来参加此次中国·佛山人工智能与智能制造国际大会也非常荣幸。

  今天我给大家演讲也是上午后一个环节,我也非常感谢大家非常耐心在聆听我的演讲,我也非常感谢此次组委会,你的主办工作非常好。在今天早晨,因为我们是4个小时的会议,而且没有任何的茶歇,大家还是非常认真地聆听,我们可以看到佛山的观众以及广州的观众对我们本次的会议的热情也是非常高涨的。

  言归正传,回到我的演讲。我的演讲将是20分钟,在接下来的20分钟里面,我主要想给大家传递一个非常重要的信息,针对智能制造业的制造创新计划,刚才我们也是听到了一些院士非常精彩的演讲,对于我们人工智能和智能制造的背景进行了一定的介绍,今天我的演讲会给大家介绍更加详细的内容,尤其是有关于智能制造,尤其时间关系,我也尽量长话短说,把我演讲控制在20分钟之内。

  我想大家都已经非常熟悉工业4.0,就像刚才潘院士在他的演讲也说到,我们现在已经从二元世界进入到三元世界,实现了物理网络和生物世界的融合,在之前已经进行了三次工业革命,对于工业4.0来讲就意味着超级连接、物联网、大数据、人工智能。

  技术创新是驱动了第四次工业革命,现在让我们来看一下第四次工业革命核心技术,刚才有一些演讲嘉宾已经谈到了这些核心技术,类技术就是基于网络技术,第二类是基于物理世界的技术,后一个是有关于平台技术。对于人工智能来讲,我想它是属于类技术,也就是基于网络的技术,除了人工智能之外,还有物联网、大数据、网络安全、区块链,都是属于基于网络的技术。第二类技术,基于物理世界的技术,是包括智能传感器、机器人、3d打印、ar/vr等等。平台技术是包括5g技术,5g技术是现在推动工业革命4.0主要驱动因素,除此之外还有云计算、cps、hmi、能源系统等等。

  刚才演讲嘉宾也介绍了很多现在的技术发展,我的演讲还是侧重于智能制造。这里给大家介绍一下制造模式的一种演化,在这个演变过程当中也会给我们很多的启发和洞察,在初始的阶段,工厂生产一些商品,只要生产这些商品,然后卖给顾客,顾客进行购买,但是随着技术的发展,到了工业2.0阶段,我们已经进行了大规模的生产,而且到了80年代进入到了大规模定制化生产阶段,大规模定制化生产会牺牲一些个人的需求,尤其是一些个性化的需求,所以到了21世纪,现在我们已经进入到了个性化的生产阶段,尤其是我们能够更好满足客户以及消费者个性化的需求。可以看到制造模式的演化,从手工生产到大规模生产再到大规模定制化,现在已经进入到个性化的生产阶段。

  我给大家进一步地来解释一下第四次工业革命对于我们来讲会带来什么样的影响。第四次工业革命对于我们企业主要的影响就是技术创新带来的商业模式的创新,在第四次工业革命之前,我们都是进行大规模化的生产以及消费,但是我们在第四次工业革命之后已经进行定制化的生产和消费,因为我们每个人都在谈论定制化的产品、定制化的服务、定制化的医疗、定制化的教育,因为消费者的需求就是定制化,对于第四次工业革命来讲,定制化生产和消费是主要核心的模式,所以现在对于企业来讲也是有一定的启发,可以激发企业进行商业模式的创新,如何能够更好地满足定制化生产和消费。

  在新的时代体验会产生一定的影响,现在速度是非常重要的,响应客户的需求的速度是能够让你在市场上制胜的主要成功要素,所以在 下,尽管是一些小鱼,但是它游得非常快,它也能吃到游得非常慢的大鱼,对于创新型的、中小型企业也面临着巨大的机会。工业革命4.0所带来的影响,在未来像在中国还有在世界其他国家都在集中培育创新型企业以及中小企业的发展,主要因为这些企业它是享有一些速度以及科技的优势,而且在竞争方面也是享有灵活性的优势。

  除此之外,对于企业来讲,为了迎合市场的发展,需要进行商业模式的创新,这种商业模式的创新应该是定制化以及个性化以人为本的商业模式,还要进行技术的创新,也就是意味着对于公司来讲需要加大研发的投资,尤其是围绕着工业4.0核心的科技以及预技术等等。

  除此之外,还要加快制造业的创新,因为现在都在进行数字化的转型,尤其是对于中国来讲,中国是世界的生产大国,现在进行生产的升级和转型,在这个方面我们是可以进行制造业的创新3.0和4.0,现在对于韩国来讲也是加大数字化的转型力度。转型也是离不开一个非常重大的要素,就是人力资源的发展,对于企业来讲应该加大人力资源的投资,尤其是人性化的创业、福利、分享的计划。

  再回到智能制造,对于智能制造业来讲我们运用技术进行哪些制造的创新呢?当然未来的趋势是定制化的生产和消费,为了提高生产的效率,我们可以运用一些先进的技术,当然在这个技术当中是有一些大数据、人工智能、机器人等等,当然ai也就是人工智能是为重要的技术。

  根据我们的一个调查,尤其是对于制造商来讲,他们对于投资哪一项先进的技术是为感兴趣的,大家可以从这个图表上看到调查的结果,很多制造商对于先进的分析法和优化与预测分析以及人工智能的投资是非常热衷的,在未来这些技术都可以更大地运用到智能生产的过程中。有关于可以应用于制造业的人工智能技术涉及到几个方面,包括分类、预测、生成。

  现在对于人工智能也是进行大量的运用,而且运用的领域也在不断扩大,人工智能现在是方兴未艾,在智能生产的过程当中,人工智能也可以广泛地应用,比如说对于分类、对于视频当中的物品、产品等等,给它进行贴标签,我们还可以对它进行不同的类群、集群的分类,也可以进行一定的预测,还有生成,就像刚才有的专家讲到,对于绘画、油画作品重新创造,还有唱片的创新创造等等。

  人工智能是大力发展,但是也要意识到人工智能现在有哪些局限性,在现阶段人工智能还是有一定的局限性,尤其是在深度学习当中,人工智能现在的局限性就是缺乏透明性和可解释性,对于人工智能来讲很难解释到底发生了什么,出现了一个问题,问题发现的原因是什么,缺少可解释性,对于数据的质量、数据的数量,还有一些非常重要的事情和领域,它还是缺乏透明度。所以现在我们都在竭力解决人工智能在应用中的一些局限性。

  这里我想主要讲一下缺少透明度,由于缺少透明度,有的时候我们很难把机器学习运用到生产过程当中,因为对于我们这个生产的过程来讲,它需要生产一致性,也需要生产可塑性,如果说人工智能缺少透明度,比如说它要生产大概100万吨的产品,由于缺少透明度,对于生产的成本来讲质量很难保持一致,产品的生产也缺乏可追溯性。针对这个问题,我们开发下一代的人工智能,把它称作xai,也就是可解释的人工智能,我们想让人工智能这项技术让它对很多问题进行更多的解释,对于可解释的人工智能来讲,我们现在开发这个技术而且利用这个技术,能够来解决现在针对智能制造业人工智能的局限,我们想增加人工智能的可解释性,这是我们的一个方向。当然对于可解释性也有一定的应用,比如说把人工智能和机器学习和基于规则的知识进行结合。

  希望未来的人工智能它具有一定的透明性和可解释性,这个就需要我们把卷积神经网络和神经网络、深度学习进一步升级,就是说要进一步发展知识表达、推理、规则的透明性以及感知和推理的过程,所以我们也进行了人工智能与机器学习规则的结合,这是美国国防高级研究计划局对于可解释人工智能发展的进度。

  由于时间关系,这里我们没有很多的时间给大家介绍一下我们在韩国所推出来的一系列举措,尤其是有关于智能制造新的举措。对于韩国的政府部门来讲我们也推出来一系列的举措,比如说对于韩国中小企业创业部,大概到2020年建造2万座智能工厂,韩国中小企业创业部一直在推动智能工厂的建立,韩国科技部也重点投资开发9项重要的智能制造相关技术,而且我们现在也在培育一系列的技术和初创企业,我们也希望和业界的合作进一步推动中小企业的发展以及韩国企业在全球的竞争力。所以我们也制定了一系列的战略方向,尤其是韩国智能工厂,在这个方面韩国政府也是给韩国智能工厂制定了相关的目标,还有制定了战略的定义,这个主要是为了适应韩国市场定位和制造业的环境。中国是有中国制造2025,德国有工业4.0,对于韩国来讲,我们也是推出了制造业创新4.0,这是我们韩国智能工厂的战略方向,这里面主要的核心概念就是韩国智能工厂数量的扩张。

  后,有一个倡议,对于工业4.0单凭一个国家的力量很难推动第四次工业革命的发展,现在世界发展是非常快速的,而且技术的发展也是日新月异,所以它是需要我们全球的合作,也是需要各国政府在建立生态系统方面进行进一步的合作,包括中国、美国、德国、日本、韩国等等,我们都是在全球范围内进行精诚合作,在研发、人力资源开发、商业拓展方面进行合作,我们也希望未来开发出来全球标准化。

  非常感谢大家,感谢大家的耐心!

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