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智能制造来袭，“关灯工厂”越来越多？





2016年，广州先进制造业增加值2663亿元，占规模以上工业增加值比重为54.6%，先进制造业为主体的产业结构基本确立；科技创新企业规模不断增加，总数达到12.7万家以上，技术创新、模式创新、业态创新的创新型企业不断涌现。
 
去年是“互联网+”和智能化全面爆发的一年，“互联网+”渗透到各个领域，人工智能应用等方面也取得了长足进步，与之相关的信息化建设、智能制造技术全面提升。
 
转眼又到6月，新的一年毕业季到来，求职高峰也将随之而来。在“中国制造2025”的大背景下，企业在用人、制造产品等方面都面临着新的机遇与挑战，特别是在对用工有着特别需求的制造行业，随着智能设备、自动化生产线、“关灯工厂”越来越多，企业人力又将何去何从呢？
 
观点：智能化是对个人技能的升级
 
“我们麓谷这边一线员工大概在100名左右，并不是很多，车间里大概是一名工人配一台机器的配置。”在金杯电工，该企业特缆事业部的副总经理章薇告诉记者，金杯电工作为老牌的电线电缆传统品牌，其实面对智能化还有很长一段路要走，但是企业一直在朝着这方向努力。“目前企业自动化设备程度还是比较高，但是对于普通工人我们一直还是比较有需求的，毕竟机器代替不了人。”章薇表示。
 
记者了解到，现在麓谷的企业中，虽确实存在不再依赖大量人工实现生产制造的现象，但是对于能熟练操作设备的技工还是普遍需求的。
 
“像之前在车间工作的工人每天都要填写生产记录本，用来记录生产过程和产品情况，但是现在公司采用生产管理系统后，员工在机器上进行信息采集输入，设备上的输出端口就可以直接把信息传送至电脑里，供后端的人查看。”章薇介绍，前端的工人要保证信息设置的准确、操作设备的维护、产品质量的把关，虽然过程看上去简单方便多了，但是对前端的工人要求更高了。
 
与之拥有相同看法的还有华自科技人力资源总监李亮。“智能化程度越高的工具更需要高技能的人员操控，对于一线工人而言，智能化是对个人技能的升级及职业的优化和再造。”李亮说：“智能化的推进替代了人重复性、枯燥的劳动，体力劳动者无疑会受到的冲击，但对技术工人的需求不会降低反而会增加。思考复杂度高、创造力强、灵活性高的生产性服务工作，仍然需要人力胜任。”
 
当今“工匠精神”备受推崇，在智能制造的热潮中，产业工人对某一领域、某一专业的更加专注，将对个人职业生涯带来利大于弊的效果，从而在工业效率的提升中分享红利。“同样是操作工，有的只会设置程序，有的既会设置程序又能维修排除故障，后者就能拿更高的工资。”章薇介绍：“我们企业内部设有职业技能考试，从1级至5级，等级越高，技能津贴就更高。外部的职业技能资格也设置了职业津贴。”

困境：智能化发展急需“跨界大咖”
 
智能制造的“智”是信息化、数字化，“能”是精益制造的能力，智能制造最核心的是智能人才的培养，从精益人才的培养到智能人才的培养，这一过渡和齐步走可能也是制造企业面临的最重要问题。
 
“在我们电线电缆领域，既懂业务又懂信息化的复合型人才特别稀缺，有且也大多集中在行业领域较发达的江浙地区。”章薇向记者解释，由于电线电缆这一传统行业的特殊性，一般学习电缆设计专业出身的业务大佬对信息化领域不甚了解，而信息化领域人才对电缆的业务需求也不太明白，这种“跨界大咖”一直是制约企业智能化发展的瓶颈。
 
有这种感觉的，并不是章薇一个人。有数据显示，58%的制造企业认为高素质人才的培养，是智能制造商业软环境亟待改善的方面。目前，中国智能装备制造行业高端人才及复合型人才需求的缺口较大，无法满足企业走向智能化的需要。
 
对于困境，企业也见招拆招，积极探索解决之道。目前，华自科技正积极推进智能制造的转型升级，为此，企业专门成立了智能制造及信息化部，聚集了一大批信息化人才。“在企业内部组建专门的信息化部门，通过深度融合，在深入了解企业产品技术、业务领域的基础上，推动智能化进程。”华自科技智能制造及信息化部经理喻鹏介绍。
 
既然复合型人才可遇而不可求，不如就自己动手培养，这也是金杯电工在学习了江浙地区电缆企业智能化发展之路以后的感悟。“一直以来，省、市、高新区都不遗余力地为人才聚集和引进提供了很多政策和平台，但‘跨界人才’的培养还是在企业和个人，企业有观念，个人有意愿，才能培养出切实符合企业所需的复合型人才。”章薇说。
 
思考：智能化要以问题为导向
 
根据“中国制造2025”，我国制造业转型升级将以推进智能制造为主攻方向。面对智能化的大势所趋，企业也迎来正反两面的思考。
 
“智能化为丰富用户服务打开了无穷的空间，进而形成了巨大的产业生态圈，对推动企业发展的作用重要而影响深远。”李亮说。同样，章薇也认为，智能化将促使企业盈利模式产生变化，并且将极大地改善工人的生产环境，降低劳动强度。
 
企业作为智能化生产制造的主体，一方面必然将享受到提升劳动生产率、降低生产成本等智能制造所带来巨大经济效益；但是另一方面，也要面对我们国家的制造业还处在“工业2.0补课，工业3.0普及，工业4.0示范”并进的情况下。
 
“任何企业对于智能化的改造建设都应该基于企业自身实际情况来开展，盲目追求智能化是百害而无一利的。”喻鹏表示，对于企业来说，要认识到智能制造的建设改造是需要投入大量人力、设备、资金的，企业实施智能制造要以问题为导向，企业急需解决什么问题就从那些方面进行智能制造改造。

一百万台机器替换工人的小目标为何没有实现？






富士康科技集团创始人、总裁郭台铭：目前没有实现，现在才有5万台。

富士康科技集团创始人、总裁郭台铭：不是，整个大数据的积累有很多工艺在做改变，我们要积累到一定的大据和参数。应该讲机械的智慧还达不到人手的精巧。比如我们做机械人的手的抓取，就用了两年多的时间。机械要真正实现组装作业的大量生产，还应该有五到十年的时间。但是将来很多的检测，机件的维修管理，大数据的分析还是要人脑的管理。我认为花30年的时间，让单纯的劳力，重的工作由设备和机器人取代，那就需要大数据的分析，现在大数据的数量还不足以支撑全面的无人化。

关灯工厂也有局限性?

富士康科技集团创始人、总裁郭台铭：我们的限制在哪儿？限制在机台的大小，车高，治具跟工厂之间的大小。比如说我们做手机，今天要改成大一点的就要改刀具或者是工具。这个就是我们现在不能无限大，它一定有一个限制的规格。这个马路是汽车的，你开一个大卡车过去，那么我们的马路就要重新的建制。
 





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1、机器人产业扶持政策将出，20亿引导基金已到位
目前相关部门正组织调研我国机器人产业，未来将出台一系列扶持和引导政策，目前20亿元智能机器人重点专项引导基金业已到位。到2020年，我国将形成完善的机器人产业体系，产业将迈向中高端。
2、中国工业机器人将逾10万台，高端产业低端化和产能过剩风险
中国机器人应用市场快速发展，行业分析机构预测，2017年中国机器人销量将达10.2万台。但与此同时，低级终端厂家的竞争与投入过热，将有碍于产业的竞争力与创新升级。
3、中德研发盾构机正式下线，助力高端重型装备制造国产化
由中国电建水电七局联合德国海瑞克集团制造的盾构隧道掘进机在四川德阳正式下线，实现整机国产化率达60%，打破了四川盾构机市场被合资企业和川外企业垄断的局面，进一步增强国内高端重型装备制造企业的国际化竞争力。
4、3.65亿元高端装备制造项目落户广东阳春
佛山市晟泽五金制品有限公司、广州市和发铸造有限公司、佛山市保利发冶金炉料有限公司等公司的高端装备制造项目正式落户阳春。3个项目计划投资总额3.65亿元，涵盖数控机床、激光设备制造和机械铸造等项目，建成后预计年产值5亿元。 查看全部

导读：智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。

智能制造标准化参考模型

智能制造的本质是实现贯穿企业设备层、控制层、管理层等不同层面的纵向集成，跨企业价值网络的横向集成，以及从产品全生命周期的端到端集成，标准化是确保实现全方 位集成的关键途径。结合智能制造技术架构和产业结构，从系统架构、价值链和产品生命周期等三个维度构建了智能制 造标准化参考模型，有助于认识和理解智能制造标准的对象、 边界、各部分的层级关系和内在联系。

系统架构

系统架构自下向上分为五层，其中：

(1) 设备层：包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、数控机床、机器人等感知和执行单元;

(2) 控制层：包括可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集与监视控制系统(SCADA)、分布式控制系统(DCS)、现场总线 控制系统(FCS)、工业无线控制系统(WIA)等;

(3) 管理层由控制车间/工厂进行生产的系统所构成，主要包括制造执行系统(MES)、产品生命周期管理软件(PLM) 等;

(4) 企业层由企业的生产计划、采购管理、销售管理、人员管理、财务管理等信息化系统所构成，实现企业生产的 整体管控，主要包括企业资源计划(ERP)系统、供应链管理(SCM)系统和客户关系管理(CRM)系统等;

(5) 网络层由产业链上不同企业通过互联网共享信息实 现协同研发、配套生产、物流配送、制造服务等。

 价值链

价值链包括五层，其中：

(1) 制造资源代表现实世界的物理实体，例如文件、图纸、设备、车间、工厂等，人员也可视为制造资源的一个组成部分。

(2) 系统集成代表通过二维码、射频识别、软件、网络等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备/产品到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。

(3) 互联互通是指采用局域网、互联网、移动网、专线等通信技术,实现制造资源间的连接及制造资源与企业管理系统间的连接。

(4) 信息融合是指在系统集成和互联互通的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现企业内部、企业间乃至更大范围的信息协同共享。

(5) 新兴业态包括个性化定制、网络协同开发、工业云服务、电子商务等服务型制造模式。

 产品生命周期

产品生命周期包括了设计、生产、物流、销售和服务等5个环节。在智能制造的大趋势下，企业从主要提供产品向提供产品和服务转变，价值链得以延伸。

 智能制造标准体系框架

依据智能制造标准化参考模型和重点技术领域，构建智能制造标准体系框架，包括“00 总体”、“01智能装备/产品”、“02工业互联网/物联网”、“03智能工厂/数字化车间”、“04工业云和大数据”、“05服务型制造”和“06 行业应用”等7个部分，

其中，总体标准包括基础、安全、管理、评价和可靠性等五大类，位于智能制造标准体系框架的最底层，其研制的基础共性标准支撑着标准体系框架上层虚线框内关键技术标准的各个领域;智能装备/产品标准位于智能制造标准体系框架的关键技术标准(虚线框内)的最底层，与智能制造实际生产联系最为紧密;在智能装备/产品标准之上是智能工厂/数字化车间标准，是对智能制造软装备和硬装备的综合集成，该标准领域在智能制造标准体系框架中起着承上启下的作用;工业云和大数据标准领域位于智能工厂标准领域之上，集成了智能装备/产品领域和智能工厂/数字化车间领域的核心数据，并与工业互联网/物联网标准领域相结合，支撑生产型制造向服务型制造转型;服务型制造标准领域位于关键技术标准(虚线框内)的最顶层，对智能制造的新模式、新业态进行标准研究;工业互联网/物联网标准领域位于智能制造标准体系框架的关键技术标准(虚线框内)的最右侧，打通物理世界和信息世界，贯穿关键技术标准的4个领域。行业应用标准位于智能制造标准体系框架的顶层，面向行业具体需求，对总体标准和关键技术标准进行细化和落地，用于指导各行业推进智能制造。

 智能制造标准体系

在对智能制造重点标准化领域进行深入研究分析的基础上，提出了智能制造标准体系，

 智能制造重点技术领域智能装备/产品

智能装备/产品，指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备/产品，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。智能装备/产品能够实现对自身状态、环境的自感知，具有故障诊断功能;具有网络通信功能;具有自适应能力，能够根据感知的信息调整自身的运行模式，使装备/产品处于最优状态;能够提供运行数据或用户使用的习惯数据，支撑数据分析与挖掘，实现创新性应用。

 智能工厂/数字化车间

(1)以智能工厂为方向的流程制造

在智能工厂中，工厂总体设计、工程设计、工艺流程及布局均已建立了较完善的系统模型，并进行了模拟仿真、设计，相关的数据进入企业核心数据库;配置了符合设计要求的数据采集系统和先进控制系统;建立了实时数据库平台，并与过程控制、生产管理系统实现互通集成，工厂生产实现基于工业互联网的信息共享及优化管理;建立了制造执行系统(MES)，并与企业资源计划管理系统(ERP)集成，实现生产模型化分析决策，过程的量化管理，成本和质量的动态跟踪;建立了企业资源计划管理系统(ERP)，在供应链管理中实现了原材料和产成品配送的管理与优化。

(2)以数字化车间为方向的离散制造

在数字化车间中，车间/工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理;采用三维计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工艺规划(CAPP)、设计和工艺路线仿真、可靠性评价等先进技术;产品信息能够贯穿于设计、制造、质量、物流等环节，实现产品的全生命周期管理(PLM);建立了生产过程数据采集和监视控制系统(SCADA)，能充分采集生产现场信息，并与车间制造执行系统实现数据集成和分析;建立了车间制造执行系统(MES)，实现全过程闭环管理，并与企业资源计划管理系统(ERP)集成;建立了车间级的工业通信网络。利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现经营、管理和决策的智能优化。
 工业互联网/物联网

工业互联网是开放、全球化的网络，是全球工业系统与高级计算、分析、感知技术以及互联网连接融合的结果。工业互联网将物联网、移动互联网、云计算、大数据等新一代信息技术创新成果充分应用在各工业领域，从而达到提高生产力和工作效率、降低成本、减少资源使用的目标。工业互联网是涵盖了从生产到服务、从设备层到网络层、从制造资源到信息融合的多领域、多层级、多维度的融合体。

工业云/大数据

(1)工业云

工业云是在“制造即服务”理念的基础上，借鉴了云计算和物联网技术发展起来的新概念。工业云的核心是支持制造业在广泛的网络资源环境下，为产品提供高附加值、低成本和全球化制造的服务。

(2)大数据

大数据是工业领域完成相关信息化(包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据)所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。
 服务型制造

服务型制造的含义是指为了实现制造价值链中各利益相关者的价值增值，通过产品和服务的融合、客户全程参与、企业相互提供生产性服务和服务性生产，实现分散化制造资源的整合和各自核心竞争力的高度协同，达到高效创新的一种制造模式。服务型制造业企业提供发展个性化定制服务、全生命周期管理、网络精准营销和在线支持服务等业务;提供系统集成总承包服务，提供整体解决方案;提供面向行业的社会化、专业化服务;具有企业财务公司、金融租赁公司等金融机构形式;发展大型制造设备、生产线等融资租赁服务。












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摘要: 智能制造概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 ， 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。

一、智能制造的内涵

(一)概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 ， 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。

20世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing)，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。

20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。

21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。

综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。

(二)特征

智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：

一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统;

二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。

三是动态执行。根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整。

(三)构成

1、智能产品(装备)

智能产品是发展智能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成;联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成;物理部件由机械和电子零件构成。智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。

智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测;在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应;优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率;自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。

2、智能生产

智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真，底层智能装备、制造单元、自动化生产线，制造执行系统，物流自动化与管理等企业管理系统等。

3、智能服务

通过采集设备运行数据，并上传至企业数据中心(企业云)，系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控。还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，可以在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。

(四)作用

发展智能制造的核心是提高企业生产效率，拓展企业价值增值空间，主要表现在以下几个方面：一是缩短产品的研制周期。通过智能制造，产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短。通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间，生产中断时间也得以不断减少。

二是提高生产的灵活性。通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划，智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门。

三是创造新价值。通过发展智能制造，企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变，将重心放在解决方案和系统层面上，利用服务在整个产品生命周期中实现新价值。

二、国外智能制造系统架构

自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后，一直受到众多国家的重视和关注，纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展。目前，在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略。

(一)德国

2013年4月，德国在汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略，其核心是通过信息物理系统(CPS)实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流，构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。在这种模式下，生产由集中向分散转变，规模效应不再是工业生产的关键因素;产品由趋同向个性的转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造;用户由部分参与向全程参与转变，用户不仅出现在生产流程的两端，而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。

德国工业4.0战略提出了三个方面的特征：一是价值网络的横向集成，即通过应用CPS，加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进，以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作;二是全价值链的纵向集成，即在企业内部通过采用CPS，实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化;三是端对端系统工程，即在工厂生产层面，通过应用CPS，根据个性化需求定制特殊的IT结构模块，确保传感器、控制器采集的数据与ERP管理系统进行有机集成，打造智能工厂。

2013年12月，德国电气电子和信息技术协会发表了《德国“工业4.0”标准化路线图》，其目标是制定出一套单一的共同标准，形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系，最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成。德国“工业4.0”提出的标准参考体系是一个通用模型，适用于所有合作伙伴公司的产品和服务，提供了“工业4.0”相关的技术系统的构建、开发、集成和运行的框架，意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法。

(二)美国
1、工业互联网

“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出，与工业4.0的基本理念相似，倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链。工业互联网和“工业4.0”相比，更加注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合，实现通信、控制和计算的融合，营造一个信息物理系统的环境。

工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成，数据流、硬件、软件和智能的交互。由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理，成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。

——智能设备：将信息技术嵌入装备中，使装备成为可智能互联产品。为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步，使机器和机器交互更加智能化，这得益于以下三个要素：一是部署成本：仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器。二是微处理器芯片的计算能力：微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点，即使得机器拥有数字智能成为可能。三是高级分析：“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段。

——智能系统：将设备互联形成的一个系统。智能系统包括各种传统的网络系统，但广义的定义包括了部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件。随着越来越多的机器和设备加入工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应。智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点。当越来越多的机器连接在一个系统中，久而久之，结果将是系统不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。

——智能决策：大数据和互联网基础上实时判断处理。当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能决策就发生了，从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统。

2014年3月，美国通用电气、IBM、思科、英特尔和AT&T五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，其目的是通过制定通用标准，打破技术壁垒，使各个厂商设备之间可以实现数据共享，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构，该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准，用于指导相关标准的制定，帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品，最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合，推动整个工业产业链的效率全面提升。

2、智能制造

2011年6月24日美国智能制造领导联盟(Smart Manufacturing Leadership Coalition，SMLC)发表了《实施21世纪智能制造》报告。报告认为智能制造是先进智能系统强化应用、新产品制造快速、产品需求动态响应、以及工业生产和供应链网络实时优化的制造。智能制造的核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化、以及可扩展的多层次的网络安全。该报告给出了智能制造企业框架。智能制造企业将融合所有方面的制造，从工厂运营到供应链，并且使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期。最终结果，将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中，优化性能和效率，并且使业务与制造过程有效串联在一起。

图1 美国智能制造企业框架

三、对我国智能制造系统架构的设想

借鉴德国、美国智能制造的发展经验，我国的智能制造系统架构，应该是一个通用的制造体系模型，其作用是为智能制造的技术系统提供构建、开发、集成和运行的框架;其目标是指导以产品全生命周期管理形成价值链主线的企业，实现研发、生产、服务的智能化，通过企业间的互联和集成建立智能化的制造业价值网络，形成具有高度灵活性和持续演进优化特征的智能制造体系。

(一)基本架构

智能制造系统是供应链中的各个企业通过由网络和云应用为基础构建的制造网络实现相互链接所构成的。企业智能制造系统的构成是由企业计算与数据中心、企业管控与支撑系统、为实现产品全生命周期管理集成的各类工具共同构成，智能制造系统具有可持续优化的特征。智能制造系统可分为五层，第一层是生产基础自动化系统，第二层是生产执行系统，第三层是产品全生命周期管理系统，第四层是企业管控与支撑系统，第五层是企业计算与数据中心(私有云)。

图2 智能制造系统架构
(二)具体构成

1、生产基础自动化系统层 主要包括生产现场设备及其控制系统。其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC、机器人、机床、检测设备、物流设备等。控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统，适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统。

2、制造执行系统层 制造执行系统包括不同的子系统功能模块(计算机软件模块)，典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数据集成分析系统、上层数据集成分解系统等。

3、产品全生命周期管理系统层 产品全生命周期管理系统层，横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节。研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真，仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈，促进设计提升，在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一。生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容。服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护，应用大数据对监测数据进行分析，形成和服务有关的决策，指导诊断和维护工作，新的服务记录将被采集到数据系统。

4、企业管控与支撑系统层 企业管控与支撑系统包括不同的子系统功能模块，典型的子系统有：战略管理、投资管理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售管理、健康安全与环保管理等。

5、企业计算与数据中心层 主要包括网络、数据中心设备、数据存储和管理系统、应用软件，为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能，能够提供可视化的应用界面。

如为识别用户需求建设的面向用户的电子商务平台、为建立产品研发设计平台、制造执行系统运行平台、服务平台等都需要以企业计算与数据中心为基础，可以实现各类型的应用软件实现交互和有序工作，各子系统实现全系统信息共享。 查看全部

英国罗罗公司在3月27日的媒体见面会上向与会的各路记者介绍：在未来15年内，随着罗罗发动机的装机量翻番，其发动机的返厂大修次数将会是现在的三倍。罗罗公司预计，到2025年，罗罗发动机的装机量将从2015年的3492台增长到7300台。因此罗罗公司正在拓展一系列维护服务项目，除了已有的核心机维护和客户支持之外，还瞄准了发动机可用性、发动机效率和资产管理等服务内容。
其中，大数据是这次服务变革的重点之一。为此罗罗公司正在与微软公司合作开发“智能发动机”，收集和分析发动机的设计、生产、机队和运行方面的数据。过去，发动机公司只收集少量的数据对在役发动机进行状态监控。现在，罗罗公司会收集太字节级的数据来了解天气条件、机场设施、飞机滑行情况和周转时间，以及所有这些因素是如何影响发动机的。简而言之，智能发动机会与整个支持其运行的“生态系统”互动。





大数据应用已经初见成效。罗罗公司表示，一家欧洲航空公司在采用罗罗公司的数字技术后， 在一年的时间内节省了81万美元的燃油成本。诀窍之一就是飞机在机场地面滑行时只开一台发动机，从而提升滑行效率。 查看全部

1.摄像头和光学部件

这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头（光学部件），用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复合彩色（Y/C），RGB彩色，非标准黑白（可变扫描），步进扫描（progressive-scan）或线扫描。



2. 灯光

灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤（quartz-halogen）光纤。



3. 部件传感器

通常以光栅或传感器的形式出现。当这个传感器感知到部件靠近，它会给出一个触发信号。当部件处于正确位置时，这个传感器告诉机器视觉系统去采集图像。



4. 图像采集卡

也称为视频抓取卡，这个部件通常是一张插在 PC上的卡。

这张采集卡的作用将摄像头与 PC连接起来。它从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成PC 能处理的信息。

它同时可以提供控制摄像头参数（例如触发、曝光时间、快门速度等等）的信号。图像采集卡形式很多，支持不同类型的摄像头，不同的计算机总线。




5. PC平台

计算机是机器视觉的关键组成部分。

应用在检测方面，通常使用 Pentium或更高的 CPU。一般来讲，计算机的速度越快，视觉系统处理每一张图片的时间就越短。

由于在制造现场中，经常有振动、灰尘、热辐射等等，所以一般需要工业级的计算机。




6. 检测软件

机器视觉软件用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出“通过/失败（PASS/FAIL）”决定。

机器视觉有多种形式（C 语言库、ActiveX 控件、点击编程环境等等），可以是单一功能（例如设计只用来检测 LCD或 BGA、对齐任务等等），也可以是多功能（例如设计一个套件，包含计量、条形码阅读、机器人导航、现场验证等等）。




7. 数字 I/O和网络连接

一旦系统完成这个检测部分，这部分必须能与外界通信，例如需要控制生产流程、将“通过/失败（PASS/FAIL）”的信息送给数据库。通常，使用一张数字 I/O板卡和（或）一张网卡来实现机器视觉系统与外界系统和数据库的通信。

配置一个基于 PC的机器视觉系统认真的计划和注意细节能帮助你确保你的检测系统符合你的应用需求。如下是你必需考虑的几点：






确定你的目标,这可能是最重要的一步决定在这个检测任务中你需要实现什么，检测任务通常分为如下几类：
 
测量或计量
 
读取字符或编码（条形码）信息。
 
检测物体的状态
 
认知和识别特殊的特性 模式识别
 
将物体与模板进行对比或匹配
 
为机器或机器人导航检测流程可以包含只有一个操作或包含多个与检测任务相关的任务。
 
为了确认你的任务，首先你应该明确为了最大限度检测部件你需要做的测试，也就是你能考虑到会出现的缺陷。


为了明确什么哪个才是最重要的，最好做一张评估表，列出“必须做”和“可以做”的测试。一旦主要的对测试标准满意，随后可以将更多的测试加进去来改善检测过程，一定要记住，添加测试的同时也会增加检测的时间。


确定你需要的速度 –系统检测每一个部件需要多少时间？


这个不只是由 PC的速度决定，还受生产流水线速度的影响。


很多机器视觉包含了时钟/计时器，所以检测操作的每一步所需要的时间都可以准确测量，从这些数据，我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。通常，一个基于 PC 的机器视觉系统每一秒可以检测 20-25 个部件，与检测部件的多少和处理程序以及计算机的速度有密切关系。


聪明地选择你的硬件


一套机器视觉系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中，有很多捷径特别在光学成像上可能很大程度降低系统的效率。如下是在选择部件时你必须紧记的几个基本原则。


1.摄像头 摄像头的选择与应用的需求直接相关，通常考虑三点：
 
a）黑白还是彩色；
 
b）部件/目标的运动；
 
c）图像分辨率。
 

在检测应用中大部分使用黑白摄像头，因为黑白图像能提供 90%可视数据，并且比彩色便宜。彩色摄像头主要用于一些需要分析彩色图像的场合里。根据部件在检测时是否移动，决定我们选择标准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头。另外，图像的分辨率必须足够高，以提供检测任务需要的足够的数据。最后，摄像头必须质量好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。


2.光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。当你使用一个很差的光学部件或照明，就算你使用最好的机器视觉系统，它表现出的性能甚至比不上一个配上良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目标是产生最好和最大可用面积的图像，并且提供最好的图像分辨率。照明的目标是照亮需要测量或检测的部分的关键特征。通常，照明系统的设计由如下因素决定：颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等。


3.图像采集卡虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。


图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。


使用模拟输入的图像采集卡，目标是尽量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的数据。


工业用的图像采集卡通常用于检测任务，多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据，所以不用在这个领域里。使用数字输入的图像采集卡的目标是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到 PC 中作处理。


考虑各种变化：人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下识别目标，但是机器视觉系统就不是这样多才多艺了，它只能按程序编写的任务来工作。了解你的系统能看到什么和不能看到什么能帮助你避免失败（例如将好的部件认为是坏的）或其它检测错误。一般要考虑的包括部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。


正确选择软件：机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。


机器视觉提供了图形化编程界面 (通常称为“Point&Click”) 通常比其他编程语言(例如 VisualC++)容易，但是在你需要一些特殊的特征或功能时有一定的局限性。基于代码的软件包，尽管非常困难和需要编码经验，但在编写复杂的特殊应用检测算法具备更大的灵活性。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程环境，提供两方面最好的特征，提供了很多灵活性，满足不同的应用需求。


通信和记录数据：机器视觉系统的总的目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测。为了实现这一功能，这个系统需要与生产流水线通信，这样才可以在发现坏的部件是做某种动作。通常这些动作是通过数字 I/O 板，这些板与制造流水线中的 PLC相连，这样坏的部件就可以跟好的部件分离。例外，机器视觉系统可以与网络连接，这样就可以将数据传送给数据库，用于记录数据以及让质量控制员分析为什么会出现废品。在这一步认真考虑将有助于将机器视觉系统无缝与生产流水线结合起来。需要考虑的问题是：
 
使用了什么类型的 PLC，它的接口如何？
 
需要什么类型的信号？
 
现在使用或必须使用什么类型的网络？
 
在网络上传送的文件格式是什么？通常使用 RS-232端口与数据库通信，来实现对数据的纪录。
 

为以后做准备：当你为机器视觉系统选择部件时，时刻记住未来的生产所需和有可能发生的变动。这些将直接影响你的机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务。提前的准备将不仅仅节约你的时间，而且通过在将来重用现有的检测任务可以降低整个系统的价格。机器视觉系统的性能由最差的部分决定（就像一个木桶的容量由最短的一个木块决定），精度则由它能获取的信息决定。花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统。
 
 
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来源：微信公众号 工控帮 查看全部

谷歌的低温恒温器在 10mK 温度下运行量子处理器
 

从量子纠缠到与大分子化学反应，无法使用传统二进制计算机有效描述的世界特征有很多。解决这一难题的办法，正如物理学家 Richard Feynman 在 30 年前意识到的，就是使用量子处理器，这种处理器同时混合了传统状态，恰如物质所做的那样。然而，这样的量子机器投入使用前需要克服很多技术障碍，其中包括误差控制以及根据编码信息的量子状态运行保真度的提升。


人类正在打造终极量子计算机：一个可以容忍误差和错误，解决一切问题的量子计算机。理论上讲，这样一台由很多量子比特组成的大型处理器为核心的机器要比普通计算机更快，计算能力至少领先 10 年。纠正错误需要冗余，量子比特的数量需要大幅度扩展。例如，1 天时间内对 2000 位数进行因式分解是经典计算机难以胜任的，而这也需要 1 亿个量子比特进行计算，而且这是在每 100,000 个操作中只有 1 个量子位出错的前提下。目前，我们还没有组装出具有数十个量子位的量子处理器的能力。


关于量子计算的保守观点使得投资者认为这项技术只能在远期获得回报。但我们认为，如果这个小装置在未来 5 年内出现，短期回报也不无可能，即使它们无法纠正全部错误。


理论保证的缺乏并不妨碍成功。结合了量子和经典方法的启发式混合方法可以支撑强大的未来应用。神经网络在机器学习方面的最近成功就是一个很好的例证。在上世纪 90 年代，训练深度神经网络的计算机还不存在，有着强大理论基础的 convex 方法（以带有清晰最小化解决方案的函数为基础）在这一领域甚是流行。今天，这些方法并不适用于深度学习。神经网路的基础算法很难改变，但是，多亏了摩尔定律，我们取得了一些令人称奇的里程碑式的新成果。


相似地，尽管今天没有证据表明非完美量子机器可以计算的足够快以解决实际问题，但情况也许在改变。模拟和数字量子硬件的规模、保真度和可控性正在稳步提升。我们预测在几年内，基于 CMOS（互补金属氧化物半导体，complementary metal oxide–semiconductor）技术的可控量子系统执行特定任务的速度就会超过传统计算机。


今天关于早期量子计算装置，我们提出了三个可行的商业化应用：量子模拟、量子辅助优化和量子采样。这些领域内的更快计算速度将在人工智能、金融和医疗方面形成商业化优势。


量子计算机的发展不仅需要多学科互动，而且需要学界和业界紧密配合。制造足够可靠、可控、商业化的装置需要硬件水平的提升。解决现今硬件限制的实际问题需要启发式量子算法。




三大商业前景


如果一些可行的技术进步成为现实，新兴的量子处理器将有可能胜任以下几类任务，并在未来几年内具有商业价值：


量子模拟。对化学反应和材料进行建模是量子计算最有可能的一个应用。研究者可以在计算机中研究数百万的候选而不用再花费数年，投入数亿的美元制造和定性少量材料。不管目标是用于飞机的更强的高分子材料，用于汽车的更有效的触媒转换器，用于太阳能电池的更好材料，更好的医学品还是更透气的纤维，更快的发现途径将会带来巨大价值。


计算材料发现已经是一个很大的产业。量子计算将为它带来根本的转变：从质量和描述到数量和预测。化学反应率对分子能量极其敏感，且横跨的范围已超出经典计算机的处理能力。如果稳健的算法成为现实，或许无需充分的量子错误纠正就可以完成材料模拟的任务。例如，已知的算法（例如量子力学变分计算的方法）有可能不需要量子位错误控制。


很多种商业模型可以提供量子模拟器。实验室可以允许付费访问。计算机公司可以充当顾问。一些企业也许会交换股权，以换取量子辅助的突破并带来创新材料的发展。


量子辅助（Quantum-assisted）优化。在物理、社会科学和各行业所有涉及量化计算的学科中，最核心也是最困难的计算任务就是优化。这些优化问题很难用常规计算机解决。因为算法只能缓慢地遍历所有数学上可能的解决方案，而优良的解决方案可能隐藏在难以克服的计算障碍之后。最常见经典的算法就是使用统计学方法（如热能分布/thermal energy distributions）来「越」过这些障碍。我们认为这种经典类型的采样（classical sampling）能通过引入量子现象的偶发性（如量子隧道，穿过障碍传递量子信息）达到加强的效果，从而找到也许很少见但十分高质量的解决方案。





这些芯片只有 6x6mm 的尺寸，控制 6 个量子比特


例如：推荐系统和广告竞价策略需要使用最优化的算法为消费者提供最及时有效的信息。基于量子计算和普通计算机的混合方式可以提高此类任务在很多领域中的服务质量。物流公司可以用新的方法每天优化他们的日程安排，计划和产品分配，医疗诊断也将变得越来越快捷准确。在新架构的帮助下，科技公司如谷歌、微软、亚马逊和 Facebook 提供的搜索或产品推荐质量都会得以提高。


量子采样。从概率分布中抽样的方法广泛应用与统计和机器学习领域。理论上，理想的量子电路可以比普通计算机更快地对更大概率分布范围进行采样。我们的计算表明，即使是相对小电路的高保真量子门（7 × 7 量子比特，深度 25）也可以对经典架构无法触及的概率分布进行取样。


事实上，从浅量子电路中对概率分布进行采样或许是「量子霸权」的一大例证——这一术语是由理论物理学家 John Preskill 创造的，用以描述量子处理器能在短时间内完成明确的数学任务的能力。此类任务即使是经典架构的超级计算机（如我国的神威·太湖之光）也无法在有限的时间内完成。我们相信在未来的几年里，证明量子霸权的实验就会出现。


量子采样的潜在应用是机器学习中的推理和模式识别。为了促进学界和业界的发展，谷歌计划开放云计算接口，向开发者们提供接触量子计算的机会。




技术障碍


量子计算目前距离商业化还有一段距离，一些技术挑战必须得以解决。量子计算机硬件需要扩大规模以与目前的计算机硬件竞争，而目前架构的计算机已经在摩尔定律之下发展了数十年。量子比特需要量子相干性以形成量子纠缠，这相当于经典计算机需要有增益的晶体管。如何实现大规模和相干性是量子计算机系统面临的最大挑战。这些问题即使在理论上也是难以解决的，因为量子信息无法被复制，而量子计算机中的子系统相互纠缠，这导致所有设计都要以全局的角度来思考。


我们认为超导量子比特是量子计算机最有前景的形式。基于标准集成电路和超导技术，这种架构相对而言容易被构建和掌控。这种架构已经存在多种不同的模拟量子处理器了，它们可以满足不同的任务需求。此前，10量子比特的高保真系统已经研制成功，这也证明了超导方式的可行性。


同时，一些新的技术正在帮助超导量子计算解决扩展性的问题，如超导撞击禁锢（superconducting bump bonds），这是一种包含信息处理单元和和控制电路的双层架构。目前，1000 量子比特的「量子退火」原型机已经进入商用，这些机器是模拟量子处理器，可为找到某些任务的最优解决方案提供便利。


目前还不完美的量子计算机还需要获得更多改进。浅量子电路需要更高的栅极保真度和更多稳定性以限制去相干。量子退火机器则需要在连接性，控制精度和相干时间方面得到改进。此外，我们最终需要的仍是一个能够替代量子退火的方案。





谷歌使用射频和微波电子设备制造可扩展的控制硬件




商业机遇


一个新技术可以通过三种方式加入市场提升业务：即增加利润、降低引入新技术或降低基础生产设备的投资。在数字化时代，引入一种新技术可以造成指数级的影响：即使只会提升产品 1% 的质量，同样能帮助公司在用户量或利润上带来压倒性的增长。这就是「超新星效应」，它在市场的竞争、透明度和效率上起着重要的作用。


如果早期量子计算设备只要能给现行的计算速度或功率提升一点点，早期采用量子计算的公司将会获得很大的利润。其竞争对手也会面临着很高的进入壁垒才能提供相同质量的服务或产品，这也因为只有少数专家才能编写量子算法，企业也需要比较长的时间来设计新算法。对这种垄断（disruptions）最为开放的市场是多信息（information-rich）和数字化的市场，并且还涉及到依赖于许多变量的商业挑战。这种开放性市场就有如金融服务、健康医疗、物流和数据分析。


公司需要审视自己的需求和供给才能制定商业案例。需求分析可以用以下方法来评估：首先需要确定「最小可行性产品」，因为早期量子创新仅仅只是凭借着核心特征加入市场。然后评估该量子创新是不是解决市场现有的需求（拟合产品和市场）、产品商业化所需要的时间（上架速度）和市场的反响（业务跟踪）。


例如，破解加密（通常媒体宣称为数字化量子计算机的「杀手级应用」）就在市场契合度方面得分不高。也许该应用某一天会被免疫量子攻击的密码系统所淘汰。并且大多数私营企业对破解加密系统并不感兴趣。相比之下，证券投资组合优化和风险管理需要即时的数据反馈，而这些需求都能从量子强化模型（quantum-enhanced models）中受益。更加高效的量子化学（quantum-chemistry）计算将变革制药的发展、催化转化器（catalytic converters）、太阳能电池和肥料。


量子辅助（Quantum-assisted）优化和推断技术能增强新型机器学习和人工智能系统。这些系统不仅能加强对可再生能源发电机的管理，还能提升遥感卫星和早期预警系统的的工作效率。这些技术还有助于对在线商品和服务的动态定价、仓库自动化及自动驾驶汽车。


而在供给侧，公司还将通过评估他们团队和技术的质量来区分定位自己。量子计算的开拓学者与企业家需要一起工作。也许这一点很具挑战性，因为学术的激励通常和初创文化或工业界并不一致。


战略合作伙伴关系通常能帮助企业脱颖而出。为了吸引风险投资，优秀的量子产品应该是拥有少量资产的商业模式，其制造成本低廉并能很明显地帮助客户创造价值。通过云端，将经典求解器（solvers）应用到简单任务，并在需要的时候调用量子处理器，公司就能从使用现有的云数据中心获得收益。



下一步


量子计算机领域很快就会出现爆发性的技术突破。但新硬件技术需要的相应算法能否及时出现还有待探讨。但随着量子计算机变得实用化，对其进行专门优化的算法必将逐渐进入人们的视野。


在下一个十年里，学界、业界以及国家实验室会同心协力开发新的量子计算模拟方式和量子机器学习算法。谷歌计划在这一过程中通过提供基于云端的量子处理器服务，为缺乏必要资金、专业能力和设备的开发者提供帮助。
 
 
 
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来源：微信公众号 机器之心 查看全部

英国林肯郡的一个修水管的小伙子最近可是在网络上面活了一把，原因是他经常在自家的车库里创造出很多让人意想不到的东西，最近这位发明家又有新作品面世了，一辆悬浮自行车，而且是真的能飞起来的。







这辆车真的不是一般的特别，没有刹车也没有车座，使用者只可以通过油门来控制这辆车。不过小伙自己也表示自己并没有专业的工程师证，随意安全这些都只能随缘了。







这辆车运作起来的时候还是有模有样的，可是也存在着很多的弊端，譬如说下车的时候控制并不是非常的灵敏，所以为了避免损害车的零部件，需要迅速的跳下来。







不过觉得这辆车最酷炫的地方就是可以利用低成本的功耗就能够飞起来，想象一下骑着自行车飞过一座座小山丘也是一件很帅的事情。可不要小看这些小发明，人家福特公司现在可就看上这小伙了。







热心的网友看到他的制造之后，也纷纷帮忙献策，有人就表示只要加个芯片控制器，编入软件，类似无人机的起飞暂停转向降落，完全可以实用了，不用担心断腿，这样子运作起来可能会更加靠谱一点。








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之前我写过波士顿动力公司的机器人，无论是平衡能力超强的 Atlas，还是最接近人类步态的 Spetman 都没有明确的商业化方向。






而前阵子声称能商业化的 handles 机器人因为使用轮子，使用场景受到很大的限制。






最近，一家由俄勒冈州立大学的研究人员创办的公司 Agility Robotics ，发布了一款双足机器人——


Cassie








Cassie 依靠两条类鸟的双腿，能够在各种路面上轻松行走。


走路的姿势很是有趣。






虽然双足参考了鸟类的脚部结构，以达到灵活、快速和稳健的要求，但其实Cassie 的走路姿势模仿的是人类。。。


换个角度看确实比较像人：






Cassie 以 Atrias 作为基础，加上新的操纵系统、双脚以及密封的结构。

Atrias 是俄亥俄州立大学的工程师们研发的双足步行机器人，目前最灵敏的也是最快的双足机器人。






得益于密封的结构，所以下雨降雪都对机器人内部零件没有影响。

三个自由度的臀部（可以前后左右摆动，也可以自转）、有力的脚踝使 Cassie 的行走更加灵活流畅。






虽然 Cassie 被认为是全球有腿机器人技术的顶尖创新，获得了美国国防部高级研究计划局(DARPA) 提供的一百万美元资助。

但是 Cassie 并不是一个完整的机器人，除了走路什么都不会啊。

它主要面向机器人公司和研究机构，用以集成到各种机器人上。

也就是说，Cassie 将会成为某种机器人的一部分出现。






Agility Robotics 公司的 CTO乔纳森·赫斯特表示：

双足机器人能抵达许多轮式机器人无法抵达的地点。这将是机器人完成送货任务的关键所在。

除了代替送货员，Cassie 的技术还可以用于灾难后的搜索与营救，制作外骨骼和动力假肢等。






该公司没有公布 Cassie 的明确价格，但是表示会在十万美元以下。


而且第一批产品已经卖完，第二批会在今年的第二季度出货。


我等“个体户”要购买比较困难，还是期待 Cassie 与其他机器人合体后的英姿吧。





来源：丁少 工业智造创新圈
 
 
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