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 4.0概念在中国被炒得火热。相比之下，它的创造者德国人却并不热衷于提这个概念。制造企业更愿意从自身发展需求出发进行技术升级和改造，下面要分享的是我们08年为瑞士做过的一个全自动无人工厂项目。当时还没有工业4.0这个提法，但该系统当时已经大大超前，现在看来在技术上是最接近工业4.0理想的解决方案了。
 
 
 
 
I. 工业4.0应用技术



1. 柔性生产

该生产系统所要实现的目标是使生产实现最大的柔性化。自动化和信息化是实现柔性定制个性化生产的手段。






从视频中可以看到，AGV小车将毛坯推入代加工区域，而这些毛坯木料的尺寸大小都是不同的，按照顶点顺序进行排列，符合JIO理念。而JIO（Just In Order）是继JIT（Just In Time）准时制生产的基础上提出的，要求供应商不仅应按时将零部件送抵生产现场，还要求不同规格零部件的顺序按照要求排列，以便满足混线生产的要求。这样不同型号的产品在装配时，不会因为零件顺序错落而发生装配错误的问题。丰田的JIT只适合单一产品的大批量生产，而JIO则是混线生产，柔性制造模式所必需的供应链运作机制，是生产模式的变革。


目前国内的自动化项目都号称4.0，但绝大部分无法实现柔性制造。所以在笔者看来，中国企业谈4.0只是按照自动化集成去理解，并没有真正领会生产模式变革的意义。



2. 数据追踪


在产品的整个生命周期中会产生很多数据，即所谓的大数据。制造商需要能够利用这些数据对产品进行跟踪，以了解产品的状态。比如某个客户购买的某产品中的某个零件出了问题拿到售后服务部门去维修，这时生产厂应该能够知道这个零件的供应商是谁，哪个生产环节中的哪个人应该对此负责，并计算出损失。相关的技术和软件产品（PLM/PDM，ERP, CRM, SCM等）早在几乎20年前就已经非常成熟，相对欠缺的是生产环节的大数据处理。尽管也有相对成熟的解决方案，如MES（制造执行系统），SCADA（现场数据采集系统），APS（先进生产计划系统）等，但是由于缺乏强大的车间级管理系统去协调各生产设备，生产车间的自动化和信息化层始终存在着难以打破的屏障，原因很多此处不展开讨论。而视频中的生产系统则采用相对简单和独立的软件系统，在设备层实现了对生产数据的集成和管理。






首先机器人通过专用的检测设备对入库毛坯进行全检，再扫描条形码，根据读取的产品信息自动调用加工程序（NC代码由产品设计数模自动生成），并自动调整支撑夹具的位置，以适合零件的尺寸。加工完毕后，由于条码在加工过程中被破坏掉，所以再次贴敷条码，并更新产品生产数据，记录设备运行数据，将这些数据通过现场总线传入上位机的生产管理/监控系统。


由于每个零件上都有条码，每个条码对于正确的程序，所以不论来料按何种顺序排列，加工过程是不会出现问题的。也就是说生产管理调度软件和生产设备之间是相互独立运行的，就算生产调度出了问题，也不会造成生产程序调用错误。而即便产品信息和加工数据在对应上出现问题，机器人的入库检测信息也会与程序信息进行比对，不会出现加工废品（即可能用较大尺寸的毛坯加工出小尺寸产品，而不会出现小尺寸毛坯调用大尺寸产品加工程序的问题）。


所以说，当我们评价工业4.0或工业互联网，物联网方案先进性的时候，不应只看技术实现的手段，不要去较真条形码，二维码，RFID哪个技术更先进，而更应该关注这些生产数据所支持的智能生产的运作机制。



3. 工序集中


整套生产系统集中了每一个产品从入库到出库的全部工序，与以往生产单元的概念有所突破，除了机械加工和上下料以外，该系统集成了自动检测，工装夹具调整（柔性工装），生产订单管理等功能。机加工序之后基本上直接进喷漆车间后就可以出厂了。


在生产战略规划上，该企业并没有搞垂直整合，而是把附加值最高的定制化加工留给了自己，利润薄，污染环境的上下游工序统统外购或外协。



4. 优化设计


从产品开发逻辑上讲，产品设计决定了生产工艺，而生产工艺决定生产设备。当我们谈论工业4.0或智能制造的时候，通常只关注到设备或软件，而往往忽视了方法（工艺），更不会去在意设计（概念）。


产品设计从一开始不但决定了产品本身的价值，也决定了大部分的生产成本。以该瑞士制造商为例，由于产品为定制化设计，所以在安装时需要服务人员在客户现场进行安装，而由于瑞士的人工成本极高，所以在设计时就必须充分考虑到组装的便捷性，即DFA（Design For Assembly）。说得更通俗些，这种木门的最终安装实际上和组装宜家家具是一样的，但是安装的复杂程度和精度要求要更高，安装时也需要更专业的工具。然而如果按照中国木匠打家具的方法，实地测量尺寸再锯断合适长度的木料，再钉钉子等等，那么瑞士的这套木门成本会极高。所以就要求在设计之初就要求便于快速组装，而且具有一定的通用性，小型功能零件尽量采用标准件，只是在门板样式和规格上体现个性化差异。


这种产品设计既要保证便于个性化定制生产，也要合理降低制造成本，便于安装维护。所以说，一套体系化的产品设计理念和产品开发平台才是成功实现工业4.0转型最基本的前提。




II. 产业变革的趋势



1. 没有夕阳产业只有夕阳观念


在中国人眼里，木门生产绝对是落后的传统制造业，没有利润，没有科技含量，没有发展前途。但是这个工业4.0项目却落地在全世界工业技术水平最高，人工成本最贵的瑞士。可见先进的智能化制造系统是完全可以弥补人力成本的劣势，而传统制造业向发达工业国回流也确实正在发生。中国的制造企业必须有所作为才能避免在这次工业革命中被淘汰。



2. 柔性智能生产系统增大利润空间


制造成本是相对概念，当产品价值足够高时，那么制造成本就可以忽略不计了。视频里的瑞士公司通过投资智能制造设备，首先在战略上实现了定制化生产，使得产品本身的价值大幅提高，而全自动制造系统免去了人工成本，并且整个设备占地非常小却可以实现以往一个工厂的全部工序，使得土地成本构成的比重大幅下降。


通常我们认为中国的土地和人力成本很低，因此制造业优势明显。但是一旦发达的工业国纷纷采用柔性智能无人/少人生产系统来实现工业4.0革命，那么未来制造业的利润-成本构成将发生极大的变化：土地，人力，能源等资源相关的因素在生产成本中所构成的比利将大为降低，智能设备的技术折旧以及雇用高端技术和咨询人员的将成为未来主要的成本。所以，如果不增加在知识和技术上的投入，中国制造业将面临毁灭性的打击。


企业看工业4.0往往只看到了相关技术的先进，看到了不足，但是缺乏合理的方法论去实现转型升级。中国企业要转型升级，首先要看懂制造业的发展趋势，在整理出合适自己的新的运营模式，再根据这个模式有所取舍地规划企业转型升级的途径和战略。只要中国的制造企业多一些理性，少一些浮躁，以中国人的聪明才智总可以找到合适自己的转型升级之路。
 
 
 
 
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数字化升级

通面临快速变化的日化用品市场，汇拓科技急需更快的设备上市时间、更可靠的设备运行和更智能便捷的设备诊断维护能力，从而实现为日化客户的不断创新提供最先进的设备驱动力。
 

基于西门子全集成自动化TIA的SINAMICS V90PN 伺服系统解决方案，让常州汇拓科技找到了技术创新和产品快速升级的“利器”——其先进的现场总线架构，不但解决了传统硬接线的“硬伤”，而且基于实时以太网总线的同步通讯能力从根本上将设备运行效率提升到一个新的台阶，并在后续的故障诊断和设备运维方面大大简化了工作量。
 









汇拓科技在其灌装和旋盖工艺中，全面使用了SINAMICS V90PN 伺服系统解决方案
 

 轻装上阵
 

灌装旋盖一体机是汇拓科技为日化用品客户提供的一类高品质集成包装解决方案。在这样的集成设备中，PLC控制器往往需要同时控制多个运动目标和方向，而1个PLC只能输出几路脉冲信号，一般来说不会超过4路，因此往往也需要多台PLC同时工作，才能处理这类大型设备的多运动控制任务。在汇拓科技看来，一台10根轴的灌装旋盖一体机，如果采用脉冲控制的伺服，需要3台PLC同时工作才能满足要求，这无疑增加了编程的难度和设备成本。
 









 简单实用的内部定位功能（EPos），最大限度的扩展PLC可带轴的数量
 

“西门子SINAMICS V90PN集成了简单实用的内部定位功能（EPos），将位置环集成在伺服驱动器内部，占用PLC的资源较少，最大限度的扩展PLC可带轴的数量”，杨康说道，“采用Epos以后，汇拓的一条10个V90PN轴的灌装+旋盖生产线，只需要1个PLC，如西门子SIMATIC S7-1500即可轻松胜任。”
 

 减少成本
 

在旋盖工艺中，如何判断旋盖到达合适的拧紧状态，并自动控制电机的输出转矩，是最为关键的一环。对此，传统的控制方案需要增加大量成本和编程时间。对汇拓科技而言，如何找到一种创新的解决方式来实现工艺控制成本的降低，缩短上市时间，旋盖工艺优化是至关重要的一环。
 




一键激活的Travel to fixed stop大大节省了I/O部署成本，同时节省了复杂的编程过程
 

针对这一类夹紧或拧紧工艺需求，西门子V90 PN伺服系统同样提供了一种更为简洁的解决方案，即一键激活的‘Travel to fixed stop’功能。与传统的工艺控制方案相比，这一功能大大节省了I/O部署成本，同时节省了复杂的编程过程。
 

“经过前期选型和工程师培训，我们还一直为本地RAPC给予样机开发支持，从方案确认到样机开发成功，只用了将近一个月的时间”，西门子公司运动控制部业务发展经理杨康对此感到异常高兴。而在常州汇拓科技看来，借助西门子TIA和V90 PN解决方案，可以为其减少很多的工作量，提高生产效率和设备的稳定性，并大幅度减少电气成柜和调试时间，以最优的成本和最快的速度达到最佳的性能，“为日化企业用户提供最优的解决方案。”






 
 
 
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早年从事过工业自动化行业，去过几个城市，讲过《工业互联网与工业文明史》这门课。今天早上乐视网的好基友问我，工业4.0到底是个啥，本来答应给他单独讲一遍，后来一想，不如整理下材料和思路，一块分享给大家，所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业4.0吧。






先声明，兔哥只是个知识的搬运工，我说的不一定对，不过是看了很多材料后消化理解的结果而已。事实上，工业4.0就没有标准答案，连德国人自己都没有。



先看三个概念：

工业1.0   机械化，以蒸汽机为标志，用蒸汽动力动力驱动机器取代人力，从此手工业从农业分离出来，正式进化为工业。

工业2.0   电气化，以电力的广泛应用为标志，用电力驱动机器取代蒸汽动力，从此零部件生产与产品装配实现分工，工业进入大规模生产时代。

工业3.0   自动化，以PLC（可编程逻辑控制器）和PC的应用为标志，从此机器不但接管了人的大部分体力劳动，同时也接管了一部分脑力劳动，工业生产能力也自此超越了人类的消费能力，人类进入了产能过剩时代。


这三个定义都很学术，你们放心，这是我全文最学术的一段话，后面，我决定老和尚讲故事的方法来给大家讲这个故事。






要理解工业4.0，我们得先看下目前的状况，我们称之为工业3.X，用修真小说的时髦描述，也就是3.0中后期，这种状态叫做完全的自动化和部分的信息化。


咱们还得从工厂的业务模式说起。


作为一个工厂，存在的目的只有两个，生产产品，然后卖出去。所以在工业企业中，通常会分为两个大的部门，一个是生产部门，一个是业务部门，前者通过MES（制造执行系统）管理，后者通过ERP（管理信息系统）来管理。


这两个系统啥区别呢？ERP更倾向于财务信息的管理，而MES更倾向于生产过程的控制，简单的说，ERP主要告诉你客户需要生产多少个瓶子，哪天下单，哪天要货，而MES主要负责监控和管理生产这些瓶子的每一个步骤和工序如何实现。


在中国工厂的很多车间里，各个生产设备之间、生产设备和控制器之间，都已经基本实现了连通。再牛逼一点的公司里，整个工厂已经通过制造执行系统（MES）连通起来，而业务部门全部通过ERP连通起来了。


发现问题了吗？


ERP和MES其实并没有连起来！


所以当ERP给MES下达生产计划指令后，MES在生产过程中发生了与计划偏差的事项（比如设备坏了，原料不合格等等），MES会根据车间的实际情况进行调整。但是ERP是不知道的！所以它会继续按照原本的计划执行订单，时间久了，财务系统和工厂的实际情况就会出现非常大的偏差。


至于为啥没连起来，两个原因，首先是ERP和MES的开发公司通常是两拨人，搞财务的和搞生产的合作，不但互相不懂对方的职业术语，鸡同鸭讲，而且互相看不上对方。另外，业务部门和生产部门在公司里通常是分开运营，各自的领导有各自喜欢的供应商（原因你懂的）。


当然，人民群众的智慧是无穷的，他们是断然不会干等着两个系统的偏差越来越大的，既然系统不给力，咱人工上，咱们工人有力量。所以工厂车间通常会定期把MES的调整项做成一个表，交给业务部门，然后由业务部门手动在ERP中调整过来。


ERP和MES的问题只是工厂内系统断层的一个问题缩影，事实上工厂里还有非常多的其他系统，设计、制造、采购、办公等等，这些系统都是一个个的信息孤岛，互相都不知道对方在干啥，干到哪一步了。其中一个部分出了特殊情况，其他部分都不知道，只有等到问题出现了，才能退回来，所有系统再一个个改。


插一句，老罗的锤子手机之所以难产，就是因为在设计的时候，生产人员并没有实时了解情况，所以实际生产时发现原本的牛逼设计会导致良品率很低，只能退回去重新设计。这样每一个产品都要改来改去，所以一个工业品从设计到上线量产，往往要用一两年的时间。


当然，这种事也不是第一天存在的，以前因为在工业时代，产品的生命周期很长，兔哥的老东家，西门子一个型号的变频器可以卖三十年，这样一两年的研发上线时间也就显得不那么长了，其余的问题，靠着人工沟通，虽然有错，倒也都相安无事。


然而，可怕的狼终于还是来了。


这两只狼，一只叫产能过剩，一只叫互联网。


全球性的产能过剩，导致企业的竞争越来越激烈，以往一款产品卖三十年的做法已经不行了，你跑不快，有的是快的。老罗的锤子手机仅仅晚上线了几个月，就从一款万众期待的爆款，成为了臭大街的过时货，产品的生命周期大大缩短了。


互联网时代的到来，撼动了工业时代的一大基础，信息不对称。工业时代里，因为生产厂家无法低成本的了解每一个客户的需求，所以往往采用一刀切的方法，就是把需求做多的性能组合到一起，成为一款产品。


比如你想要一双适合你的脚的鞋子，鞋厂是无法知道你的脚多大的，所以只能测量很多人的脚之后，把最集中的尺码分成40号，41号，42号等等，但是如果你的脚偏肥或偏瘦，对不起，概不伺候。


互联网改变了这个局面，人与人，人与厂商，可以低成本的实现连接，从而让每个人的个性需求被放大，人们越来越喜欢个性化的东西。但是个性化的东西需求量没有那么大，这就需要工业企业能够实现小批量的快速生产。


这两只狼，逼迫着传统工业必须做一件事，一件工业社会最不爱做的事，就是快速、小批量、定制化的生产。


这个时候，先得做点准备工作，就是工业3.0首先要进化为3.X，所谓工业3.X，其实就是先把ERP和MES等等信息系统彻底打通，让工厂原本的所有信息孤岛实现连通。这个时候，就从完全的自动化和部分的信息化，进入了完全的自动化和完全的信息化，也就是工业3.0大圆满阶段。


别小看这个过程，单就这一条，也许我们中国就需要十年甚至更长才能完成。


好了，前面的都是现实问题，3.0大圆满之后，我们就要开始科幻烧脑之旅了，我们终于要冲击工业4.0了。这个过程中，3.0中以及完全的自动化和信息化要开始做一件事，就是结婚，生孩子。






这个过程，德国叫工业4.0，美国叫工业互联网，我们工信部称之为两化融合，物联网的脑残粉们把它叫做万物互联。


这里我要说一下，所有的物，如果需要互联沟通时，就有一个问题，说什么语言？说英语、德语、还是四川话？


通讯协议是什么，这个是一个关键问题。你可能会说，为什么不用现在互联网的通讯方式，也就是TC/PIP协议，这是个技术问题，没法给你这种小白解释明白（其实我这个曾经的半桶水自动化工程师也不怎么太懂）。简单的来说，互联网的通讯方式，速度还是太慢，精准度还是不够，安全性还是不好。而工业生产中，对于速度、精度和安全性的要求，要远远高于你在家下德艺双馨的苍老师电影的要求。


所以万物互联，必须需要一个专门的通讯协议。


这也是德国的工业4.0，美国的工业互联网，以及中国的两化融合中国制造2025，这些时髦的名词背后隐藏的核心问题，大家在争这个通讯标准。美国的互联网世界第一，所以美国人希望从信息化层降维到自动化层；而德国的机械制造业最强，所以他更希望从自动化层升格到信息化层；中国嘛，制造业第一大国，互联网第二强国，所以两边都不想跟，打算自己搞个互联网+，也叫中国制造2025。


按照修真小说的习惯，每一个境界都要分成一个小境界，以突显差异和牛逼，我按照这个方法，把工业4.0也分成六重天。


工业4.0第一重天，智能生产。


之前我们说过，生产设备和管理信息系统也各自连接起来，并且设备和信息系统之间也连接起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产设备还没有连接起来。


这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些信息，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。


我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录着这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。


第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。


第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”


第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”


看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。


这就是智能生产。


工业4.0第二重天，智能产品。


生产的过程智能化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智能化，这个不难理解，你们看到的什么智能手环、智能自行车、智能跑鞋等等智能硬件都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集用户的数据并上传到云端去，方便用户进行管理。


德美工业4.0和工业互联网的核心分歧之一，就是先干智能工厂，还是先搞智能产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行，反正能糊弄住大家就行。



工业4.0第三重天，生产服务化。


刚才说了，智能产品会不断地采集用户的数据和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业4.0的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软件公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软件公司了。







这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在运行过程中，会不断的把数据传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的运行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。


再举个例子，智能产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的数据，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为设备是智能的，而人确是不可控的。


在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。



工业4.0第四重天，云工厂。


当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。


工厂里的设备现在也是智能的了，他们也在不断地采集自己的数据上传到工业互联网上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。


互联网行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个服务器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比互联网大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。


兔哥之所以坚定地要做工业互联网领域的投资和创业服务，就是在等这个风口。但愿我是先辈，不是先烈。就算是先烈也没关系，咱思想觉悟高，是一个纯粹的人，一个脱离了低级趣味的人...（此处略去一万字广告，领会精神即可）



工业4.0第五重天，跨界打击。


互联网行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业4.0进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些互联网企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。


举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项数据，这些数据对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。


当自动化和信息化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。




工业4.0大圆满，黑客帝国。


整个工业4.0过程，就是自动化和信息化不断融合的过程，也是用软件重新定义世界的过程。


在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都在基于数据被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智能所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用。


但是有一些东西是不会变的，我相信。


人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。


生生不息。
 
 
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来源：微信公众号 工控帮 查看全部

我们所熟知的工业和相关产业将被彻底重塑，人类正在进入一个完全智能化的时代，是的，我们正在进入到一个完全智能化的时代。互联网重塑了消费领域，而今天，互联网这个“缓慢而坚定的变革者”，正在推进工业产业加速进入下一个时代。这一波浪潮，正是互联网对工业产业重塑、今天被很多人称为的第三次工业革命，而德国人将之称为“工业4.0”。


















































































































































































































































来源：工业智造创新圈
 
 
 
 
 
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是电工都会的电气二次控制回路图
7-11搞起了第一支无人机队
 
智造家
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一、中国复仇！对“前任”最好的报复，就是过得比它们好！！！


近日，胖五成功首飞了！


早前，中国的“十一郎”，用575秒时间完成了与“二妞”的幽会，上演了一场美丽的太空之恋。





（漫画图：神舟11号与天宫二号）

这575秒，吸引了全世界的目光，包括美国、英国、印度在内的很多国家都为之瞩目，可以说是地地道道的“中国时间”。


两天后，在他们的亲密一吻中，“神舟十一号”与“天宫二号”将完成对接，从此宣告中国空间站时代的开启。





（CG图：神舟十一号与天宫二号对接）

曾几何时，中国航天饱受歧视，国际空间站，16个国家参与，唯独不让中国加入，中国望眼欲穿申请近20年，最终只能含恨而终。


直到2011年美国还签署了一纸禁令“禁止美国宇航局与中国进行任何合作”；2013年，美国国家航空航天局（NASA）以国家安全为由，禁止中国籍科研人员参加学术研讨会。





（图：即将坠毁的国际空间站）

但在转眼间，乾坤颠倒，沧海逆流，中国上演了绝地反击，我们不但拥有了自己的空间站，还将在2020年成为世界上唯一一个拥有空间站的国家。


为此，曾经那些歧视我们国家纷纷要求与中国合作。只不过，正如网络流传的那句话“昨日你对我爱理不理，今天我让你高攀不起”。


当欧洲人开始学习汉语，期待与中国展开合作时，中国的科学家明确表示“欧洲人提供的设备和技术不符合我们的要求。”原来，转眼间，我们已经将欧洲那些传统的航天强国甩在了身后。


或许，没有什么复仇能让人如此快感，报复“前任”最好的方式，就是让自己过得比它好，让它们在遗憾与失落中后悔。






你也许会说，我只要有饭吃就行，国家科技与我无关，但你得明白，国家科技最终是造福人民，受益的是百姓。


你也许还会说，我只要有衣穿，中国空间站关我屁事，但你记得96年的台海危机吗？当时中国举行了规模浩大的军演，却在演习中，中国两枚导弹完全失去了目标，这是因为美国关闭了GPS导航。


同样，今天你手机上的GPS导航与定位，美国依旧可以轻松关闭。


但有了天宫二号里的冷原子钟，3000万年误差仅为一秒，可以大幅度提高中国北斗的精度，美国就再也别想关闭我们的导航，中国的导弹指哪打哪，无人敢犯，我们的手机想用就用。





天宫二号科学实验设备


感谢那些歧视中国的人们，感谢你们曾经的不带之恩，才把中国逼成了现在的自己。




二、日本人最害怕的事情终于发生了这次中国绝不留情


日本电子产业，被许多国人认为是高科技创新与“工匠精神”的典范。


然而，当拥有117年历史的日本通信和计算机“巨头”NEC，在今年被联想以13亿元人民币的价格买下90%的股份，我们不得不将其作为一个现象来重新审视，看看这一日本曾经的骄傲，如今还剩下什么。


有网友评论称，联想收购Think Pad和Moto后，发生了什么大家都知道了，不知道NEC被收购后会如何？


或许，发生在NEC身上的这一幕，只是日本电子行业凋零季节中的一片秋叶...


众所周知，日本是一个资源稀缺，依靠国际市场的国家，最怕的是啥，就是市场丢失，仅仅十年，
中国在各行业的崛起已经挤压得日本喘不过气来！


十年前，有人说日立电视多好、松下电视多高清，而中国连个电视机都造不出来，于是现在市面上看不到多少日本电视了，中国电视机行业迅速崛起挤垮了日本电视机市场。


十年前，有人说日本的东芝电脑用着逼格多高，中国连个电脑品牌都没有，现在的市面上的东芝电脑堪称熊猫，联想现在已经成为pc端龙头老大，并购了美国的IBM。日本pc行业衰落！


十年前，有人说日本的索尼、夏普比国内的手机就是好，中国只能造个山寨机，再看今天的日本市场，华为力压日本厂商，2015年7月，日本公开市场占有率第一。


十年前，有人说三洋的洗衣机比国产的好用，国内连造洗衣机的技术都没，海尔洗衣机不仅销往全球，还造出了专门洗土豆的洗衣机。日本媒体更是称海尔是日本家电行业的掘墓人！


五年前，有人说，日本二战都造出了航母，中国却还没有。现在中国不仅有了辽宁号，更是亚洲唯一一个在造重型航母的国家。


这是要把日本往绝路上逼啊，电器、电脑、手机等等已经慢慢没日本啥事了。


日本说过仅存的就是相机了，现在我们依然还要说，中国连单反相机都造不出，那样再过十年，日本可能啥也剩不下了。




三、最尴尬的世界纪录：中国制造让老外开始怀疑人生！


这两天，有一部老视频在微博上走红。


这个视频是2011年，央视综艺节目《吉尼斯中国之夜》五周年，邀请了新西兰的鲁本•德•容来参加挑战。他挑战的项目是“连续撞碎最多块钢化玻璃”，每块钢化玻璃的厚度是5毫米，原纪录也是由他保持：15块。






但是，当鲁本来到中国这个神秘的国度后，挑战中国制造的钢化玻璃……然后就开始怀疑人生了。


看视频感受一下什么是真正的中国制造。（小编清楚的记得当年小时候在电视机前看这个挑战的场景）




四、5000的东西降到成本3元：中国人赢了！








1、中国制造的能力——高科技卖成“白菜价”


轮胎、防弹装备、润滑油等，都需要石墨烯。


以前，石墨烯是高端材料，国际市场上5000元一克，2013年，宁波建成了年生产能力300万吨的生产线，石墨烯成本价格降为3元一克。






通信行业中交换机的一块关键部件，15年前国外卖20万，10年前，国内企业开始生产，5年后价格降到一万。


水泥厂的磨机用减速机，在国外曾卖到1000万一台，国产化之后价格只要300万。






集成电路行业，计算机需要的8086芯片，在上世纪80年代初都需要进口。今天，当某微电子所做出了0.6um的集成电路生产工艺后，市场价格降到了5元钱。


新能源市场，2010年，中国进口烷烃类气体，国际市场报价45000元一公斤；当我们努力培养出一个国内供应商，烷烃类气体价格降到了28000。






2004年，15英寸面板，市场价260美金，中国政府在液晶面板行业投入了1000亿促自主发展，现在50英寸超大面板价格只要180美元，15寸的更是只要60美元。


2010年发改委批准了35个城市50条地铁线路的建设，国外同期价格6000亿，而咱们国产化后只需要4000亿，这4000亿还至少能创造40万人以上的岗位。



2、垄断毁灭者——中国人


大家看出问题了吧，中国人不会做之前，这些东西都是天价，一旦我们能够生产后，这些东西都成了白菜价。


唯一的原因就是我们打破了垄断！


而垄断利润，让欧洲人一天工作5小时，一周工作四天！


欧洲人的生活不是凭空出来了，当中国人不能造东西的时候，他们能把五块钱的东西卖成五十块。


当你无法生产一样产品的时候，垄断贸易的暴利是非常惊人的。


胶卷时代，全球有成熟彩胶技术的只有四个国家：美、德、日、中。中国的叫乐凯。如果乐凯的单品价格卖15元，柯达在中国很难卖过30元。而在苏联，这个价格卖到100元。


工业界建立完整工业体系，在关键技术和设备上实现国产化，才是真正共同富裕的方法。




五、厉害了，我的祖国！！


近些年来，中国的科技发展突飞猛进，还有不少重大成就令世界惊叹。


1、世界最长跨海大桥海底隧道与东人工岛实现对接

10月8日7时20分，在持续26个小时的施工作业后，世界最长的跨海大桥——港珠澳大桥曲线段E33沉管安装成功，大桥海底隧道与东人工岛实现对接。






港珠澳大桥全长55公里，是迄今为止世界上总体跨度最长、钢结构桥体最长、海底隧道最长的跨海大桥，开创了世界桥梁建设领域的多个第一，被英媒《卫报》称为“现代世界七大奇迹”之一。


2、世界最大单体射电望远镜建成

历时22年设计和建造，有“天眼”之称的500米口径球面射电望远镜（FAST）近日在中国贵州正式启用！咱这口望远镜比此前世界上最牛的那口——美国阿雷西博望远镜——综合性能提高了10倍。






一瞬间，观地球就变成了观宇宙！这个大家伙，主要是用来观测宇宙间那些极其微弱的不可见光信号，并进一步探测以下对象：






不要小看这些探测，因为如果追得足够远，理论上我们就能看到宇宙的开始。


3、世界最大基因库投入运营

经过5年建设，9月22日，总部位于深圳的中国国家基因库正式投入运营。这是继美国、日本和欧盟之后，全球第四个建成的国家级基因库，也是目前为止世界最大的基因库。







4、船过三峡可以“坐电梯”

随着“长江三峡9号”游轮9月18日下午通过三峡升船机从大坝上游到达下游，三峡工程“收官之作”、世界最大升船机——三峡升船机宣告进入试通航。以后船舶要翻越三峡大坝，可以“坐电梯”了！







5、中国标准动车组世界上首次实现时速420公里会车

7月15日11时20分，我国自行设计研制、全面拥有自主知识产权的两辆中国标准动车组，以420公里时速，在郑（州）徐（州）高铁成功完成交会试验。







6、“神威太湖之光”成为超算世界第一

6月20日，新一期全球超级计算机500强榜单公布，使用中国自主芯片制造的“神威太湖之光”取代“天河二号”登上榜首，中国超算上榜总数量也有史以来首次超过美国，名列第一。







7、长征七号首飞，中国空间实验室任务顺利开启

6月25日20时00分，我国新一代运载火箭长征七号在海南文昌航天发射场点火升空，约603秒后，载荷组合体与火箭成功分离，进入近地点200千米、远地点394千米的椭圆轨道，长征七号运载火箭首次发射圆满成功。







8、世界首颗 “量子卫星”发射升空

8月16日1时40分，我国在酒泉卫星发射中心用长征二号丁运载火箭成功将世界首颗量子科学实验卫星（简称“量子卫星”）发射升空。此次发射任务的圆满成功，标志着我国空间科学研究又迈出重要一步。







9、天宫二号发射成功

9月15日晚，中秋之夜，天宫二号空间实验室在甘肃酒泉卫星发射中心发射成功，中国迈向空间站时代。







10、首架国产大飞机C919亮相

经过7年设计研发，中国自主研制的首款新一代喷气式干线客机C919的首架机2015年11月2日在上海总装下线，公开亮相。






C919大型客机首次向全球公开亮相，标志着中国成为世界上少数几个拥有研发制造大型客机能力的国家之一，打破了波音、空客两家长期形成的高度垄断，在潜力巨大的民航客机市场中占据了一席之地！


11、歼20的服役

第十一届中国国际航空航天博览会(珠海航展)11月1日上午开幕。中国新一代隐形战机歼-20惊艳登场，并做通场飞行展示。这是中国自主研制的新一代隐身战斗机首次公开亮相。

这一亮相虽然只有短短两分钟，但是网友们已经嗨翻了天：厉害了，我的国！


12、长征五号“胖五”的首飞

    11月3日20点40分，中国第一枚大型运载火箭“长征5号”在海南文昌航天发射场顺利升空。长征五号是我国运载火箭更新换代的里程碑，显著提高了我国进入空间的能力，是我国从航天大国迈向航天强国的标志。




六、中国人，你要自信！


中国国民的心态很有意思，总爱拿自己国家的短处比其他国家的长处，非要所有行业都得最牛才行，只要一个行业做不到第一第二就不能接受，然后陷入自我否定的怪圈。


有一个笑话说的好：世界上只有两个国家，中国和外国。


中国人活的真累，既要和黑人比体育，又要和白人比科技，既要和德国比汽车，又要和美国比软件比飞机比航母，还要和日本比电子比动漫，和韩国比美女，和泰国比按摩，和印度比民主，和北欧比福利，和非洲比原始风情，和南美洲比森林，和新西兰比牛奶，和阿根廷比牛肉，和巴西比足球，和墨西哥比黑帮，和俄罗斯比核弹，和英国比贵族，和意大利比面条..........


朋友们，记得这句话：我们的征途是星辰大海，别陷入自我否定的怪圈！

为中华之崛起而奋斗！实现远大而崇高的抱负！为祖国加油！

   虽然现在我们有种种不足，但我们从未停止前进的脚步！我为自己是中国人感到骄傲！！！
 
 
 
来源：环球纵横、21财闻汇、人民日报、铁血军事等
 
 
 
 
 
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新一轮科技革命　中国可能坐上头等舱
科技革命：从“镀金时代”到“黄金时代”
华为碾压高通，拿下5G时代！
 
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16世纪以来，世界科技大致发生了五次革命（两次科学革命和三次技术革命），包括近代物理学诞生、蒸汽机和机械革命、电力和运输革命、相对论和量子论革命、电子和信息革命等；世界经济大致发生了三次产业革命，包括机械化、电气化、自动化和信息化革命等。中国曾错失前四次科技革命的机遇，并在第五次科技革命中表现平平，收获不多。目前，第六次科技革命的核心专利争夺已经展开，第四产业革命的来临已进入倒计时，它们将决定一个民族的世界地位，将影响一个国家的兴衰成败。




一、第六次科技革命的五大学科


从人类文明和世界现代化的角度看，第六次科技革命将是一次“新生物学和再生革命”，将提供提高人类生活质量和满足精神生活需要的最新科技；它将是生命科学、信息科技和纳米科技的交叉融合（主要发生在交叉结合部），将是第三次科学革命、第四次技术革命和第四次产业革命的交叉融合。从科学角度看，它有可能是一次“新生物学革命”，涉及五大学科；从技术角度看，可能是一次“创生和再生革命”，涉及五项关键技术；从产业角度看，可能是一次“仿生和再生革命”，是一次“生物经济革命”。



第六次科技革命主要涉及五大学科。


1.整合和创生生物学：解释生命本质。16世纪以来，生物学发展的基本轨迹是从整体到分子。今天，我们正在揭开人体的全部遗传信息，已经认识了成千上万的生物体内的分子和细胞，以及各种组织和器官。如果把这些分子、细胞、组织、器官组装起来，能否“制造一个生命”？生物体与机器（技术）的多种组合，能否创造新的生命形式和新的物种？


2.思维和神经生物学：解释人脑工作原理。人脑是思维的载体，神经系统是思维的工厂，它们都是如何工作的？人脑认知和创造性思维的机理，人脑信息加工、储存、提取和再现的机理等，非常有挑战性。


3.生命和再生工程：生命体的工程化和产业化。对生命的操纵有违人类的现行伦理道德，但是，人类将逐渐具备操纵生命的能力。例如，操纵遗传物质、神经系统、生物节律、生物细胞、组织器官、生物生殖、生物性状和生命形式，实现生物和机器的组合等。


4.信息仿生工程：人脑的信息仿生。人脑思维和动物信息处理的数字化模拟和仿真，实现信息和知识的无阻碍获取、现有信息传播渠道的整合等。模拟人脑的认知和思维原理，并行处理和整合各种类型的信号，逐步建立非线性推理功能（直觉），具有部分人类情感。


5.纳米仿生工程：人体的躯体仿生。纳米仿生材料、纳米仿生器官、纳米仿生设计和制造等。纳米工程、信息工程和仿生工程的结合，为人类开创一个新的工作平台。




二、第四次产业革命的五大技术


第六次科技革命将引发和包含第四次产业革命，主要涉及五项技术。


1.信息转换器技术：生物信息与电子信息的整合。信息转换器技术是实现人脑与电脑之间的直接信息交流和转换的技术。相关技术包括：人脑的信息获取技术、信息储存技术、信息传输技术、信息转换技术、信息分解技术、信息再现技术、信息生成技术、信息处理技术、人脑反向工程等。


2.人格信息包技术：人脑的电子备份与虚拟再现。人格信息包技术是制造包含人脑的社会学和人格信息的信息包的信息仿生技术。相关技术包括：知识工程、人工智能、人性化软件、虚拟现实技术、虚拟人体技术、虚拟心理技术、虚拟思维技术、虚拟自主意识技术、虚拟人格技术等。


3.仿生技术：人体的仿生备份和躯体仿真。仿生技术是仿制生物组织和行为的工程技术。相关技术包括：纳米仿生、信息仿生、智能仿生、仿生材料、仿生设计、仿生制造、仿生工程、仿真智能机器人、动物仿真、人体仿真、仿生组织和仿生器官（人造物质性的仿生组织和器官）等。


4.创生技术：创造新的生命形态和生命功能。创生技术是人工有目的地合成生物组织、器官、肢体和生命体的工程技术。相关技术包括：合成生命、合成生物性的组织和器官、遗传工程、细胞反向工程、生物与非生物的耦合技术、生物与非生物的整合技术、生物与非生物信息的整合技术等。


5.再生技术：生物体的体内和体外再生。再生技术是通过诱导或培养实现生物组织、器官和生命体的再生的工程技术。相关技术包括：生物组织和器官的体外再生、生物体的体外再生、人体组织和器官的体外再生、人体的体外再生、人造子宫、生物和人体组织和器官的体内诱导再生等。




三、第六次科技革命的机会成本


机会成本是一个经济学概念，指一种资源用于一个项目而放弃其他机会时所可能发生的最大损失，或开展某项业务而不得不放弃其他业务的最大代价。根据历史经验，科技革命和产业革命的机会成本，涉及国家的兴衰。对于没有抓住科技革命和产业革命机遇的国家而言，降级为发展中国家是他们付出的机会成本的代价，如葡萄牙和阿根廷等；对于抓住科技革命和产业革命机遇的国家而言，成为世界强国和发达国家是他们的净收益，如美国和英国等。


目前，第五次科技革命和第三次产业革命尚未结束（约1945—2020年），还存在一些尾声机会，如大数据、云计算、物联网、智能化制造（3D打印）和绿色能源等；第六次科技革命和第四次产业革命尚未发生，但核心专利争夺已经展开，技术前奏已经响起，它是一个先声机遇。


中国是从第六次科技革命和第四次产业革命的战略机遇中获得净收益，还是付出机会成本的高额代价，就看我们的选择了。如果能够超前布局，抢占它的战略制高点，就有可能赢得主动，就有可能掌握它的核心专利，就有可能加速中华民族的伟大复兴。


来源：科技日报 作者：何传启
 
 
 
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即将到来的十场科技革命
2017年全国工业和信息化工作会议在京开幕
苹果发布第一篇人工智能研究论文
 
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西班牙《国家报》10月25日刊登《即将到来的10场革命》一文，作者为西班牙塞万提斯虚拟图书馆创始人、科技专家安德烈斯·佩德雷尼奥。文章全文盘点如下：



1.人工智能


人工智能正出现在接踵而来的所有革命中：无人机、自动驾驶、科学探索、个人数字化服务、机器人、大数据……


我们研发机器是为了让它们学习。机器学习作为一门多领域交叉学科已经成为各大洲各个公司和天才工程师们最渴求的。医药和金融业也不甘落后，还有医疗诊断、银行机器人、股票交易等行业。事实上，对于以上这些行业的发展来说，人工智能都将成为一个基本组成部分，航空、运输、电信维护、重工业、个人护理服务甚至艺术创作都将纳入越来越多的人工智能元素。


未来，人工智能的发展将帮助人类增强能力，并将可能创造出超越人类的机器，实现目前还无法想象的挑战，甚至征服银河系。




2.个性化医疗和机器人手术


将人工智能应用在医药、纳米医疗、人类基因组分析等领域将带来高度个性化的医疗以及更为强大的预期诊断。


我们现在已经拥有了推动一场将对我们的寿命、福利和生活质量产生重大影响的史无前例的革命的基础。在计算、纳米科技和生物科技支持下的医药和生物学潜力巨大。机器人已经参与到外科手术中。在纳米医药领域，很多临床试验已经获得了重大进展。


未来期望的焦点在于精准作用于病变组织和器官的药物上，这对抗击癌症等疾病具有重大意义。不出几年，机器人将更多参与到外科手术中，手术也将变得更加微创，精确度更高。


此外，个性化医疗将在生物识别技术的发展下迈上新的台阶。可穿戴衣物和设备将能有效测量和监控个体的健康指标，为疾病的防治提供数据。




3.新材料


新的人造材料，尤其是与纳米可视技术有关的材料或使我们的世界发生革命性的变化。全碳气凝胶、钛泡沫等新材料层出不穷。


尽管纳米技术在目前还存在很多局限性，纳米管、石墨烯等其他材料已经带来了革命性创新。以聚合物为基础的材料将在中期内推动实现公路和楼房的自我修复；可吸附污染的油漆、以抗冲击材料制成的汽车、不沾污渍和细菌的衣服、电子产品可弯曲屏幕等都已经出现在人们的生活中。中国甚至已经依靠3D打印技术建造出了房屋。


未来几年面对的挑战主要在于将目前在新材料领域的成果以工业化方式应用在实际中，变成具体的产品。专家预计，未来10年内纳米科学的发展将使得所谓的分子纳米技术成为可能，“点石成金”将不再是遥远的梦想。




4.智慧城市和物联网


未来10年，在所谓的“智慧城市”的推动下，城市生活将发生翻天覆地的变化，物联网和传感器化将是其中的重要基础。


欧洲正在向能够极大改善城市环境、科技、节能、公交、无线网等方面的技术领域进行大规模投资。包括印度和中国在内的一些亚洲国家正在规划未来的智慧城市，居民的生活和经济活动将与物联网、大数据和人工智能息息相关。传感器将使“物”便于发送相关信息，从而以直接或间接的方式产生能够影响我们生活的智慧行为。

智慧城市的发展前景使传感器化进程的潜力巨大：以传感器组成的世界将推动一切发生变革，并将适用于城市、基础设施、楼房、家庭等各种范围。技术将使一个城市变得更高效和宜居。




5.清洁能源


我们对化石燃料的依赖正在逐渐降低，科技进步将帮助我们越来越多地合理利用更清洁和廉价的能源。气候变化和环境恶化的加速使我们对清洁能源的需求越来越迫切。


太阳能、风能、地热、水电和生物质能源等清洁能源发展迅猛。家用和工厂太阳能板的价格自2008年以来降低了80%；风能的利用在近15年内增加了25%；生物质能源已经为巴西工业提供了21%的能源所需；冰岛发电25%依靠地热。


清洁能源领域未来的发展很大程度上将依靠新材料的出现和能源储备能力的提高。太阳能板的效率还有很大提升空间，纳米科技或将使包括氢在内的一些目前处于停滞状态的清洁能源实现加速发展。目前被很多限制束缚的聚变能也有很大的发展可能。




6.数字货币和金融


随着“比特币”的横空出世和加密数字货币的出现，金融体系已经焕然一新。


随着数据区块链技术的问世，数字货币已经成为了本世纪最耀眼的创新，其安全概念和极高的可行性使得全世界银行和金融机构正在对其进行非常广泛的应用。


这种全世界范围内史无前例的创新发展正在通过数字科技重塑货币世界和金融服务。很难预测各国政府是否会接受全球化的电子货币，因为存在监管难度，但毋庸置疑的是，金融业和银行业的变革将是非常深刻的。




7.开放式在线教育


我们花了20年的时间试图弄清数字革命将给教育带来怎样的发展和变革。数字一代正在向我们表明当前的教育体系亟待改变的需求。


开放式教育带来的革命中，美国麻省理工学院无疑是先驱，该学院在本世纪初就宣布推出开放式课程计划，紧随其后的是“大型网络公开课”、纳米学位等一系列知名在线教育项目。美国汗学院的在线免费视频教学已经吸引了2600多万“粉丝”。


放眼未来，教育将越来越个性化，能够充分发掘个人的天赋以及团队的创造力和多学科合作能力。人工智能也将在教育个性化进程中扮演至关重要的角色。




8.无人驾驶汽车


这是人工智能潜力的一大力证。尽管仍需突破重重障碍，但无人驾驶汽车已经为汽车业带来了一场革命，同时也进入了将成百上千种创新纳入传统汽车行业的工业4.0时代。


随着配备一定自动驾驶技术的智能汽车的发展，未来汽车已显露雏形。目前的智能汽车已经包含了很多提高安全性的技术资源：危险早期检测、自动紧急制动、车道偏离警报、疲劳驾驶监控、路况预报……美国优步公司首辆无人驾驶出租车将于今年底在美国匹兹堡亮相，不过在这个初级阶段仍需有人坐在驾驶位上应对特殊情况。新加坡也在推动类似车辆投入实践。最重要的是，科技将使我们的出行变得更安全，使老年人、残疾人或无法驾驶的人士出行更便捷。我们的生活方式也将发生改变。


无人机技术和无人驾驶车辆的融合将推动曾经只属于科幻电影的新一代汽车的问世。飞行汽车的基础已经打下。美国特拉富贾公司甚至已经打造出了原型样车。美国航空航天局已经宣布，不出10年，无人驾驶飞行汽车将不再是梦。




9.无人机


尽管目前还有一些政府对无人机限制严格，但未来我们必将生活在一个无人机盘旋在头顶的世界。


无人机目前已经有了成百上千种用途：在切尔诺贝利和福岛等受污染区域取样、监控火山、参与反恐和禁毒行动、边境管控、偷猎监控、人员营救、军事侦察等。德国正在使用无人机将药品运输至北部岛屿，瑞士用它们分发邮件……无人机在未来还有巨大的发展空间，从送货上门到提供网络服务。




10.开放大数据


数字世界几乎充斥着大数据，其目的是通过挖掘海量数据来完成特定的任务。


如今社交网络大数据被运用在确定各领域市场的走向上，无论是时尚领域还是证券市场。对大数据的分析使得个性化服务日趋完善，对癌症等疾病的认识也进一步深入，道路交通也更易规范。大数据的发展将得到来自“机器学习”的大力支持，其运用和可能性将因此大大增加。


未来，大数据将是科学与政治的结合。政府数据库的开放将推动针对民众的高质量服务的发展。研究显示，欧盟经济在政府开放大数据的支撑下有望出现1.9%的增长。开放大数据不仅会对经济产生显著影响，还是所有国家公共部门透明化的基础。
 
 
来源：战略前沿技术
 
 
 
 
 
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在 12 月初的时候，苹果正式向外界宣布允许其人工智能和机器学习研究员公开发布和分享他们的最新研究成果，这一举措稍稍掀开了苹果久负盛名且神秘的创新研究进程的一角。仅在几周之后，他们的人工智能和机器学习研究的第一篇论文发表了，主要聚焦苹果在智能图像识别领域的研究。
 
 
 
机器学习研究也许会在苹果内部引领新的潮流。该公司最近成立的机器学习小组中六位研究员发表了一篇论文，这篇论文描述了一种用于模拟+无监督学习（simulated + unsupervised learning）的新方法。其目的是提高合成训练图片的质量。这项研究展示了该公司希望在高速增长的人工智能领域中成为领导者的渴望。


谷歌、Facebook、微软还有其他技术类初创公司一直稳步发展他们的机器学习研究小组。这些公司都发表了几百份的学术研究。他们的学术追求都是公开且有据可查，但是苹果公司一直很固执地将研究成果保密。


变化是从本月初开始的。苹果的 AI 研究部主任 Russ Salakhutdinov 宣布该公司将很快开始发表研究成果。该研究小组的第一次尝试就是很及时很务实的。


近来，使用合成图像和视频训练机器学习模型的频率越来越高了。不使用真实世界的图像是因为其花费的成本和时间很高，而生成图像的成本更少，更容易获取和定制化。


在该研究中，苹果指出了与合成图像或计算机图像相比使用真实图像的优缺点，标注必须添加到真正的图像，这是一个「昂贵且耗时的任务」，需要一个人的劳动力单独标记图片中的物体。另一方面，计算机生成的图像能帮助促进这一过程，「因为标注是自动可用的。」


尽管如此，完全换成合成图像可能会导致程序的质量下降的问题。这是因为「合成数据往往不够现实」，往往会产生只对计算机生成的图像的细节才能反应良好的用户体验，而且还不能很好地泛化到它面对的任何真实世界的物体和图像上。


这就是这篇论文的初衷所在——在「对抗学习」中综合使用模拟和真实图像，创建出一个领先的人工智能图像程序： 


在这篇论文中，我们提出了模拟+无监督学习（S+U）学习，其目标是使用未标记的真实数据提升合成图像的真实性。经过提升的真实性能够在没有收集的真实数据或经过人类注释的大型数据集上实现更好机器模型训练。


我们发现这将实现高质量的真实图像的生成，而且经过了定性研究和用户研究的验证。


论文剩下的部分介绍了苹果在该主题下的一些研究细节，包括已经开始操作的实验和支持其研究发现的一些数据理论。虽然这篇论文只关注单个图像，但是苹果的该研究团队指出他们最终期望的结果是「探讨精炼的视频」。


苹果提议使用生成式对抗网络（GANs）来提高这些合成图像的质量。生成式对抗网络并不新颖，但苹果正在修改它使其更加符合生成训练图片的目的。


生成式对抗网络很大程度上通过利用竞争性神经网络（competing neural networks）之间的对抗关系来工作。在苹果公司的论文中，模拟器通过精炼机（refiner）进行生成图像，然后将这些精炼过的图像发送到鉴别器（discriminator），鉴别器的任务就是区分真实图像和合成图像。


论文：通过对抗训练从模拟的和无监督的图像中学习（Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training）


摘要：随着近年来在图形（graphics）上的进步，在合成的图像上训练模型变得越来越可行了，这也潜在地避免了对昂贵的标注的需求。但是，由于合成图像分布和真实图像分布之间的差别，从合成的图像中学习可能无法得到预期的表现。为了弥合这种差距，我们提出了模拟+无监督学习（Simulated+Unsupervised (S+U) learning），其中的任务是使用无标签的真实数据来提升模拟器输出的真实性，同时也为保留来自该模拟器的标注信息。我们开发了一种用于 S+U 学习的方法，该方法使用了一个类似于生成对抗网络（GAN）的对抗网络，但它的输入是合成图像而非随机向量。我们在标准 GAN 算法的基础上做了一些关键的修改，从而可以保留标注、避免伪像（artifact）和使训练稳定：


i. 一个「自正则化（self-regularization）」项；
ii. 一个局部对抗损失（local adversarial loss）；
iii. 使用精细调节过的图像的历史来更新判别器。


我们的研究表明这能实现高真实度的图像生成——这在定性评估和用户研究上都得到了证明。我们通过训练用于注视估计和手姿态估计（gaze estimation and hand pose estimation）的模型而对生成的图像进行了量化评估。研究表明我们在使用合成图像上实现了显著的提升，并且在没有任何有标签的真实数据的情况下实现了在 MPIIGaze 数据集上的当前最佳结果。





算法





图 1：模拟+无监督（S+U）学习。其任务是使用无标签的真实数据从模拟器中学习能够提升合成图像的真实度的模型，同时还能保留其标注信息。





图 2：SimGAN 概览。我们使用一个 refiner 神经网络 R 来改善模拟器的输出；该神经网络可以最小化局部对抗损失和一个「自正则化（selfregularization）」项的组合。这个对抗损失会试图欺骗一个判别器网络 D，而 D 则需要试图区分一张图像是否是真实的。上述的「自正则化」项可以最小化合成图像和改善过的图像的之间的图像差异。这保留了标注信息（即注视方向），使得改善过的图像可以用于训练机器学习模型。该 refiner 网络 R 和判别器网络 D 是交替更新的。





图 3：局部对抗损失（local adversarial loss）的图示。该判别器网络输出一个 w×h 的概率图。其对抗损失函数是在局部 patch 上的交叉熵损失（cross-entropy losses）的总和。





图 4：使用改善过的图像的历史（history of refined images）的图示





图 9：使用一个改善过的图像的历史来更新判别器。（左图）合成图像；（中图）使用改善过的图像的历史所得到的结果；（右图）没有使用改善过的图像的历史所得到的结果（而仅仅使用了时间最近的改善过的图像）。我们可以观察到明显的没有真实感的伪像，尤其是在眼角附近。





图 11：来自 NYU 手势数据集 [35] 的改善过的测试图像样本。（左图）真实图像；（右图）合成图像（上）和对应的 refiner 网络输出的改善过的图像。在真实图像中最大的噪声源是不平滑的深度边界（non-smooth depth boundaries）。该 refiner 网络学习了建模真实图像中的噪声存在，重要的是其不需要任何真实图像的标签。
 
 
来源：机器之心
 
 
 
 
 
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信息化时代，软硬件之间的无缝互联在哪里？
7-11搞起了第一支无人机队
纽约时报：了不起的AI觉醒
关于工业软件的一点随想
 
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