一起围观春晚“打工牛”,2021中国智能智造牛起来!

发布时间:2021-2-22 09:32    发布者:哦哈哟
关键词: 飞凌嵌入式
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一起围观最强春晚“打工牛”
今年的春晚您看完整了么?因为种种原因,没看全的小伙伴最后有没有二刷呢?
在《牛起来》这个节目中刘德华再次演唱了曾火爆2005年春晚的《恭喜发财》他和王一博、关晓彤三位演员都属牛。
更“牛”的是在舞台上与王一博、关晓彤默契互动的刘德华其实并不在现场。
他是通过XR技术“云录制”出现在舞台上的网友纷纷惊呼:这是什么“黑科技”效果太真实了
节目还请来了一些特别的搭档——四足牛机器人、机械牛、卡通牛这些“牛搭档”写得了毛笔字做得了俯卧撑跳得了舞卖得了萌,够牛!
看过了这些扭来扭去呆萌可爱的机器牛,一段春晚后台的花絮视频引发网友爆笑。有网友上传了一段后台送盒饭的小视频,
并配文给大家看看春晚后台是怎么送盒饭的视频中拉着拖车的和节目中表演的机器牛外形近似只是没穿表演服装↓↓↓
这下网友们可找到调侃对象了,“这可能是第一个让我笑了的春晚消息了”、“上台表演前还要送盒饭”、“就穿了件衣服,待遇怎么如此不一样”。
场上卖力表演,场下“卸妆”后送盒饭 ,这群犇犇被戏称为春晚最强“打工牛”。
对于中国智能制造领域来说,此次牛年春晚不仅对多足机器人这个单一方面,也是一次整个行业亮剑的机会——中国全行业的机器人大军,已经有了向海外对手亮剑的实力和勇气。

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站在风口上的牛,2021中国智能智造牛起来
相比传统的轮式、履带式机器人,此次亮相牛年春晚的多足机器人最显著的优势是其运动的灵活性和环境的适应性,足式形态使其能够适应复杂路面的行走,实现爬楼梯等动作,这些都是轮式、履带式机器人不具备的特性。具体来说,多足机器人可以在人类身边工作,执行巡逻、安防等任务;也可以代替人类在各种极限或者危险有害的环境中工作,比如抗震救灾时在人员或者飞机无法抵达的情况下,可以用多足机器人探寻生命迹象......“打工牛”“科技牛”亮相牛年春晚可谓是赚足了眼球,在当前科技实力高速发展的中国并非是一枝独秀,实际上,中国在智能制造领域已经是百花齐放,成为发展实体经济的桥头堡。
中国制造·敢于“亮剑”
近期,重磅文件密集出台,实体经济被提到前所未有的战略高度。
第十九届五中全会提出,坚持把发展经济着力点放在实体经济上,坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国,推进产业基础高级化、产业链现代化,提高经济质量效益和核心竞争力。
随着阿里酝酿了三年的“犀牛智造”走上台前并投入生产,以工业互联网、中国制造2025等制造业升级话题也一并成为行业的热门话题。除了中国,德国的工业4.0战略,美国的工业互联网计划,日本的超智能社会5.0蓝图,都在试图向智能制造迈进。
人工智能物联网、大数据、云计算、5G等先进技术正在以“工业4.0”之名,掀起对传统工业的智能革命。
可以看出,制造业的转型升级势在必行,智能制造已然成为新的时代风口。但是,制造业天然的复杂性,注定了这条路将极其漫长。
为什么智能制造如此重要?
前哈佛大学教授,著名经济学家、 世界银行经济顾问霍利斯·钱纳里曾在《工业化和经济增长比较研究》一书中指出:“以制造业增长为代表的经济结构转变,会加速经济增长进程;制成品出口导向国家,经济结构变化速度较快,国内外产业联系程度更高,制造业对增长贡献也更大。”
以我国为例,改革开放之后,中国从贫穷落后一跃成为世界第二大经济体。经济高速发展的根本原因在于成功利用了人口带来的劳动力优势。各行各业都融入了全球产业链、参与到国际分工中去,最终成为了“世界工厂”。
据工信部最新数据,2019年我国制造业增加值达26.9万亿元,占全球比重28.1%,连续十年保持世界第一制造大国地位。
但经过40年发展,这样的模式正逐渐面临着来自内外两方面的挑战。
一方面来自内部,国内制造业“用工荒”逐年加剧,疫情之后一度成为社会热点。这背后是人口红利使低端产业造成了对低成本劳动力的依赖,而年轻群体则不再满足于传统制造业工人微薄的收入。在移动互联网的高速发展下,转而寻求快递员、骑手、网约车等新的社会需求职业。
为了招到更多的工人,工厂不得不提高薪资待遇。而劳动力成本的水涨船高,进一步导致了制造业开始出现新一轮向劳动力成本更低的东南亚国家迁移的现象。
另一方面则在外部,以德国提出“第四次工业革命”、美国“智能制造领导联盟”、英国《英国工业2050战略》等等为首。在国际范围内,多个政府或组织正在大力推动新型高自动化制造形式,下一代工业制造已逐渐成为新的趋势。
在这样的背景下,2015年李克强总理提出“制造强国”战略。在第一个“十年纲领”《中国制造2025》中,将“中国智能制造”作为发展的主要方向。推动传统制造业转型,以“机器换人”的方式,缓解中国制造业面临的用工问题。
2020年4月则更进一步,中共中央对“新基建”的定义进行了解释,并在“信息基础设施”的建设中明确将“物联网、工业互联网”等列为了主要的发展推动方向。
紧接着的第十九届五中全会中又提出:“坚持把发展经济着力点放在实体经济上,坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国,推进产业基础高级化、产业链现代化,提高经济质量效益和核心竞争力。”
在十四五“2035年基本实现社会主义现代化”的目标下,“基本实现新型工业化”也成了中坚的推动力量。
对于还在犹豫的工厂来说,在用工的压力与“新基建”等政策的指导下,前进的方向逐渐清晰起来:在IoT与大数据等技术的加持之下,通过对传统产线数字化的改造与建设,将达到生产效率与成本的进一步优化。
这不仅是局部工厂的解决方案,更是推动我国制造业发展的过程中,所采取的必要的生产方式的变革。
工业物联网:智能制造的“神经”
事实上,智能制造的普及并非一帆风顺。对企业来说,采用低端劳动力不仅可以节省成本,更是可以让产线更加“灵活”。
举例来说,在一些企业管理者的眼中,传统自动化工业流程往往是将机器以事先拟定的脚本进行运作。在一个生产线中,每一台机器、每一个节点都是“死”的。需要技术人员提前提供好运行脚本,并按照脚本来运作。


这正是很多制造业不愿放弃人工制造的原因:相比机器,人具有更强的适应能力,人工的生产线更具有“柔性”。可以做到随机应变,并实时地根据产线的状态调整自己的工作。
而这也恰好是外界对智能制造控制的普遍误区:简单来说,智能制造会使用机器来替代人类的操作。但它并非为了单纯解决“能源、体力”等问题,只依靠机器将生产流程自动化。
而是进一步地,通过物联网技术对工业数据进行更深度的检测,并在各节点之间进行实时的数据交换、处理。将每个节点、每台机器状态与效率的最优化,并最终促成整个系统的高效运行。
在这个过程中,作为几乎所有数据源头的物联网技术(IoT),成为了工业互联网进化过程中重要的一环。

“智能制造20字真言”,分别是:状态识别,实时分析,精准执行,自主决策和学习提升。这就要依托智能设备核心平台解决状态识别、实时分析、精准执行这三方面的技术问题。
在智能制造中,智能设备通过物联网借助传感器收集到的数据,不仅可以在低延时下实现更准确地操作,
还可以如同“神经”一样,收集记录生产过程中每个节点的状态数据。借助5G等更加先进的通讯技术,让数据在节点之间交换流动起来,就像“血液”通过了“血管”。
当整个系统运作起来,生产的过程就“活了”:通过记录和数据交换,系统实时判断自己的工作内容,提醒潜在的危机;为维修人员提前预测潜在的故障,减少维护成本;
并在理想情况下,自我优化生产流程(时间敏感网络),体现的则是相比人工流水线更强的“柔性”。
与普通用户经常接触到的互联网技术相比,工业互联网还有着两个独特需求:
实时性:随着制造产品的精细程度越来越高,在制造过程中需要更加快速、实时、精准地控制机械设备;
时效性:设备之间需要做到更加及时、同步的配合,将工作流程效率最大化。
随着数据的流动,物联网大大推动了工业生产过程中的实时反馈和闭环控制。
智能制造·势不可挡
近年来,一种主流的观点是中国的人口红利在消失,加之老龄化问题加剧,导致劳动密集型的传统制造业面临生存难题。以自动化为代表的“机器替人”首先解决了人类在物质和能源方面的困扰,帮人工作;
其次,以智能制造为代表的数字化、智能化的引入,解决了人类决策的困难,帮人决策。于是,人类可以解放出来,做更多创造性工作。
计数据表明,在传统加工组装企业中,平均每开展一百万个人工操作就会出现500次失误,而机器人的这一出错概率仅为每百万次11.5次失误。
机器既能工作又能学习,这又引起了另一种恐慌,未来人类是否会被机器取代。麻省理工学院计算机科学和AI实验室主任丹妮拉·鲁斯认为,当下科学探索的主题应该是人与机器合作的方法,
而不是机器取代人工的恐慌。如果把简单的、机械的、重复性的工作交给机器完成,让每个员工都从事探索性的工作,这将大大提升企业的整体竞争力。
其实,企业最具战略意义的终极决策终究不可能由机器来完成,而必须由人来进行。机器自动化的依归还是服务于人,满足人的需求。
其次,结合国内互联网发展现状来看。互联网技术在改造消费服务业的同时,正迅速而坚定地来到工业领域。每一个中国人都享受到了互联网技术带来的便利,从淘宝、微信、外卖到在线教育。未来,制造业也将从中获得巨大收益。
智能制造带给企业的不仅仅是新的技术,更是新的生产力、生产关系和生产方式,其最终目的是提高企业积极适应市场变化的能力。
理想的智能制造的实现,需要全产业链的共同投入,基础设施的支撑和上下游的共同配合才能完成。

在互联网时代,用户需求日趋多样化、定制化,企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋势,引进与应用智能制造系统解决方案已经成为企业满足新时代发展需要的重要着力点。
互联网技术的快速发展还给我们带来了一个巨大的红利,那就是高性能计算芯片的成本和与之相关的产业链包括互联网通讯系统、人工智能技术的建设和使用成本都在快速下降。伴随着芯片技术的成熟,国产化平台综合水平的提高,国内智能设备核心部(嵌入式核心板
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