1336E-BRF100-AN-EN4 AB_廈門興銳嘉進出口有限公司

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OFweek工控網訊：7月3日，澳大利亞伊士頓電梯有限公司和青島國際投資有限公司、（香港）大同集團發展有限公司合作投資建設的青島國投伊士頓電梯產業園項目舉行簽約儀式。

　　記者在儀式上獲悉，此次簽約的青島國投伊士頓電梯產業園項目總投資近6個億，坐落於青島市高新區裝備制造基地。項目全部建成投產後，可年產各類電梯1萬臺，預計實現產值達到30億，將成為華北地區大的智能電梯生產基地。

　　6億元打造智能電梯產業鏈

　　在簽約儀式上，青島國投伊士頓電梯產業園項目合作三方表示：將根據“兩化”融合要求，按照工業4.0的理念，借“中國制造2025”東風，憑借伊士頓電梯自動化技術優勢，積極構建電梯物聯網管理平臺，把選型、制造、供應、設計、物流、維保等各個環節集合在“C2B+O2O”伊士頓智能制造係統之中，打造智能電梯柔性供應鏈，為廣大客戶提供個性化、、可靠的現代化、智能化電梯產品，填補電梯行業裝備智造。產業園項目總投資近6億元，項目全部建成投產後，可年產各類電梯1萬臺，預計實現產值達到30億，將成為華北地區大的智能電梯生產基地。

　　澳大利亞伊士頓電梯集團董事丁浩為記者介紹，項目達產後可生產伊士頓ELS-3物聯網管理係統、4.0m/s高速電梯、觀光電梯，乘客電梯以及澳大利亞專利技術側置式電梯等。在生產制造方面，按照“工業4.0”的概念，引進“互聯網+”的裝備制造理念，建立、開拓山東市場，輻射京津冀區域，填補市場的點。同時，還將設立獨立的“伊士頓電梯工程技術學院”滿足專業人才需求。

　　我市裝備智造再添新軍

　　進入本世紀以來，我國的電梯產業保持高速增長的態勢，年均遞增31%，2014年的年產量超過了新梯總量的1/3，中國大陸為電梯生產能力強的地區和大的新梯市場。據中國電梯協會秘書長張樂祥介紹，目前中國市場對於電梯的總需求量達到每年64萬臺，而山東地區每年的需求量約5萬臺。此次在青島投資興建生產基地，對於打開山東市場、為電梯行業注入新的生機意義。

　　據悉，澳大利亞伊士頓電梯集團是澳洲政府大力支持的裝備制造企業，擁有大量國際專利和自主知識產權，青島市高新區高度重視此次合作項目，支持和服務項目的建設和發展。青島國投伊士頓電梯產業園項目的建設不僅可以填補華北地區在智能電梯制造業方面的，也標志著中澳兩國將在青島開展更深層、更廣泛的經濟和技術交流合作。

　　青島國投公司董事長張世斌表示，在中澳兩國日前正式簽署自由貿易協定的大背景下，引入澳大利亞伊士頓電梯集團和大同發展集團在高新區共同打造青島國投伊士頓電梯產業園，這符合我市對於裝備制造的總體規劃，也符合高新區1+5產業的規劃定位，是青島國投對接國際資源，利用資本杠桿力量整合優勢產業的有益嘗試。

　　據悉，項目建成後，將成為擁有核心技術、自主知識產權以及技術專利的電梯生產基地，對青島市高新區裝備制造業的發展起到重要支撐作用，並對高新區產業集聚、優化產業結構產生積極的推動作用。張世斌還對記者透露，產業園將建成120米的觀光塔，也會成為高新區的景致。

　　儀式上，投資方和高新區簽訂了入園協議；並和本項目的合作夥伴中糧置業以及招商銀行(博客,微博)簽訂了戰略合作協議。

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珠海裝備智造升級機床和機器人佔OFweek工控網訊：“數控機床和機器人”是《中國制造2025》發展規劃確定的10大重點制造領域之一。近日，記者走進該行業湖北領銜企業——武漢華中數控股份有限公司，就華中數控如何在新常態下尋求產業變革，如何激發企業追求技術進步，如何加速企業轉型升級等進行採訪。

　　用中國大腦，裝備中國智能制造

　　“用中國大腦，裝備中國智能制造”，在華中數控，無論是車間、展示廳、辦公區、甚至電梯間，這是隨處可見的一幅標語。

　　中國大腦，這四個字已經深深嵌入了每一位華中數控員工的心底。“中國大腦，就是咱們中國人自主創新、自主研發、自主制造。沒有中國大腦，就沒有中國制造！”武漢華中數控股份有限公司副總裁熊清平擲地有聲。

　　可是，就在這番話之後，熊清平話鋒一轉：“可惜的是，在數控機床行業，目前‘中國大腦’的市場份額卻是寥寥無幾；目前，我國90%數控係統均依賴於國外技術。”

　　作為機床“大腦”的數控係統，決定著數控機床的功能和性能。“機床好比一個人的身體，而數控係統則如同一個人的大腦，只有通過大腦指揮，才能讓身體根據指令進行運作。”

　　然而，在過去很長一段時間裏，國內企業生產出來的機床身體，卻只有在“外國大腦”的核心技術控制下，才能夠發揮作用。

　　談及我國目前數控機床行業現狀，熊清平概括為四個字“大而不強”。大，因為市場需求量龐大；不強，則是因為我們沒有或缺乏核心技術。

　　數控機床是制造業的“工作母機”，關係到我國產業、經濟和國防的國家戰略性高新技術，是裝備制造業中的核心技術。很多西方發達國家把高精尖的數控機床都列為國家的戰略物質，對我國實行禁運和限制。同時，我國長期使用和依賴“外國大腦”，會存在較大的隱患，在後期設備使用和維護上均陷入被動。

我們只有自主制造，擁有中國大腦，強化中國大腦，才能突破封鎖，解決隱患，開拓國有品牌發展空間。”熊清平表示。

　　發展智能制造，邁向中國制造2025

　　“華中數控是一個‘頂天立地’的企業。”熊清平解釋說，“頂天”是指數控裝備服務於重點行業，打破國外技術封鎖；“立地”是指批量服務於機床、船舶、電子及“數控一代”行業，為客戶創造價值。

　　工業4.0背景下，華中數控提出了“一核兩體”的發展戰略，一個核心，即數控技術；兩個支柱，即數控係統成套產品（數控裝置、伺服驅動、伺服電機等），工業機器人係列化產品（各種工業機器人及其自動化解決方案等）。

　　“發展智能制造是華中數控走向‘中國制造2025’的主要任務和重大工程！”熊清平認為，“數字化、網絡化、智能化”將是未來制造業發生革命性變化的核心技術和先進的生產模式，並且會在產品創新、制造技術創新、產業模式創新三個方面產生重大作用。

　　熊清平還認為，服務型制造將漸成主流業態，經濟活動已由以制造為中心轉變為以創新與服務為中心，產品經濟正在向服務經濟過渡，制造業也正在由生產型制造向服務型制造轉變。

　　目前，華中數控已將企業轉型升級，重點研發航空航天、船舶制造、汽車制造、發電設備等需要的數控機床；同時進一步提高我國數控機床與基礎制造成套裝備的自主開發能力，滿足國內主要行業對制造裝備的基本需求。　在《中國制造2025》戰略規劃於今年5月公布之後，國家制造強國建設小組也於日前成立，在中國經濟進入新常態的情況下，“中國制造”成為穩增長、促轉型的有力抓手。

　　國家制造強國建設小組第一次全體會議日前在北京召開，中共中央政治局委員、國務院副總理、國家制造強國建設小組組長馬凱主持會議並講話。他指出，制造業是立國之本、興國之器、強國之基。

　　馬凱表示，實施《中國制造2025》，是實現穩定增長和提質增效升級的迫切需要，是應對新一輪科技革命和產業變革的戰略選擇，是實現“兩個一”奮鬥目標和中華民族偉大復興中國夢的戰略舉措。

　　分析人士指出，目前資源和環境約束不斷強化，勞動力等生產要素成本不斷上升，投資和出口增速明顯放緩，主要依靠資源要素投入、規模擴張的粗放發展模式難以為繼，調整結構、轉型升級、提質增效刻不容緩。形成經濟增長新動力，塑造國際競爭新優勢，重點在制造業，難點在制造業，出路也在制造業。

　　馬凱指出，要搶抓機遇、應對挑戰，加強統籌規劃，採取有效措施，發揮企業主體作用，調動社會各方力量，力爭用30年時間實現制造強國目標。馬凱強調，做優做強中國裝備，是建設制造強國的重中之重。

　　目前中國裝備制造業已形成了門類、具有相當技術水平和成套水平的完整產業體係，產業規模已連續5年居第一。例如中國機床產量佔的38%，造船完工量佔的41%，發電設備產量佔60%，中國的高鐵擁有量第一，在鋼鐵、有色、建材這些行業裏中國都具有非常強的裝備制造能力、建設能力、運營管理能力。

　　中國機械工業聯合會執行副會長陳斌表示，裝備制造業是中國經濟當中一個戰略性的產業，也是一個國家經濟的骨架和支撐。裝備制造業關聯產業多，產業鏈長，吸納就業能力強，是國家綜合實力、核心競爭力和抗風險能力的集中體現。

　　陳斌同時指出，目前中國的裝備制造業也面臨挑戰，如產能過剩，對引進技術、進口設備形成依賴，科研開發能力弱，行業封閉發展，自主創新屢遭挫折等。

　　馬凱指出，要堅持創新驅動；推動信息技術與制造技術深度融合；加快實施一批重大工程；強化核心零部件、先進工藝、關鍵材料和產業技術等工業基礎能力，打造高素質專業技術人才和職業技能人才隊伍；加快裝備“走出去”步伐，增強產業整體素質和核心競爭力；創造條件，深化體制改革，完善政策支持，為企業發展營造良好環境。中德互聯網產業圓桌會議今天在柏林召開，中國多家運營商，阿裏巴巴、百度、騰訊等企業與德國企業同行就中德互聯網合作深入交流，達成廣泛共識。中國互聯網發展基金會與德國信息技術通訊和新媒體協會、中國移動終端公司與羅德施瓦茨、獵豹移動與德國小紅傘簽署了合作文件。中國國家互聯網信息辦公室主任魯煒到會聽取中德互聯網企業家的意見和建議，中國互聯網發展基金會副主席李士林，德國信息技術通訊新媒體協會主席分別致辭。

　　會議期間，與會代表圍繞如何推動中德兩國企業就中國“互聯網＋”與德國“工業4.0”發展戰略對接合作進行了熱烈深入討論，代表們一致認為，中德企業在新的歷史條件下應該進一步深化合作，尋找新的合作突破口，加強優勢互補，加大技術與市場、項目與資金的結合，加快在網絡、數字經濟、跨境電子商務、智慧城市、智慧交通等領域合作。

　　李士林說，28年前被譽為“互聯網之父”的德國人措恩教授與中方人員合作將北京的計算機應用技術研究所和德國卡斯魯厄大學實現計算機聯結，把電子郵件從北京成功發往德國。這成為中國第一封電子郵件，從此揭開了中國人接觸和使用互聯網的序幕。措恩教授感慨地說，當時從德國寄往中國的信件短也需要8天時間，電話、電報價格昂貴，發出這封電子郵件是為了更快地實現溝通與交流。但沒想到，互聯網發展如此之快，更沒想到中國互聯網成就如此之大。據中國互聯網發展基金會提供的信息稱，今天，中國擁有6億多網民，400多萬家網站。互聯網企業10強中，中國就有4家。互聯網已成為中國經濟大增長點。2014年電子商務交易額達2萬億美元，而且每年還在以30%以上的速度增長。

記得在一部科幻電影中，一群人因為外星人的到來而在樓頂狂呼歡迎，但隨之而來的先是巨大飛船下的一片陰影，接下來就是外星人的一束光炮，這群人和大樓隨之灰飛煙滅。有時候我們過多關注技術好的一面，但實際上技術與對社會的重構相疊加才真正塑造未來的具體形態。技術發展下去，必會逐步挖去現有社會的存在根基，直至社會需要再平衡，進入一個動蕩的時代。佔領華爾街也許正是這種變化的一種隱晦徵兆，憤懣的人們面對這種變化其實是很迷茫的，他們只知道自己是99%，卻不知道應該提倡什麼，還是反對什麼。

　　大數據與人工智能的本質含義

　　在自然界裏由無機物到有機物，由單細胞到多細胞，由爬移動物到哺乳動物，由本能驅動到智能驅動這種進化路線大家已經耳熟能詳，而所有這似乎根本的目的都是為了產生人類的智能，人的智能是這進化鏈條的。如果有神，那確實可以認為神是透過進化復制了自己，創造了人類所的智能，透過這智能人類可以去認知宇宙中普遍的自然法則。

大數據與人工智能

　　現在獲得了智能的人類則開始重復這一過程。

　　我們先制造原始的石器，接下來考慮給它賦予動力，就有蒸汽機、電力的產生；再接下來就考慮讓工具能分擔腦子做的事情，比如計算，就有了電腦；之後則希望電腦處理更加復雜的東西，比如情緒的識別、圖像的辨識、自然語言處理、語音識別等；這條進化路線的終點則是人工智能。自然界根據自己復制出了我們，我們根據自己創造人工智能。所以人工智能是否可以達到我們自己的程度，其實依賴於我們人類的能力是否有一個邊界，是否能真的成為造物主。

　　大數據則是人工智能的必要支撐，現在看來它是讓人工智能水平有較大突破的一個關鍵因素。一個典型的例子是顛覆式創新研習社的課上吳軍老師講的，他說在算法基本不變的情形下，單純透過把數據量加大1萬倍，那在翻譯中文的時候準確程度可以增加5%。

　　人產生智能之後，從自然界的手中接過了改造地球的權利，從外太空回頭看地球，雄美壯麗的極光屬於自然，但萬家燈火則屬於人類。現在要接替人類的則是人工智能。

　　人工智能產生後至少在可以有簡單重復、量又巨大的地方會取代人類。這是不可逆轉的趨勢，並且也正在發生。顯然如果有1T的檔案數據需要分析，靠人是完全不靠譜的。從人工智能的具體進展來看，機器學習、自然語言處理、語音辨識、圖像辨識等都已經有了可見的成果，至少是基本可用的級別。各種機器人產品其實可以算作這些技術的一種綜合應用，機器人的完善程度越高，說明人工智能的水平越高，當然你不能把機器人局限為類人形機器人。下一個裏程碑是出現一種大眾化的人工智能產品，無人機或者無人駕駛汽車也許可以第一個對此進行突破，其次才是Pepper、Jibo這種機器人。但不管怎樣，人工智能在沒產生自主意識之前部分代替人類改造，已經是種必然，並且為期不遠。

　　這無疑是一種巨大的社會進化機遇，人類總算有一種機會，在人類社會底層塞上一層東西，把整個人類社會往上進行平移，讓大多的人從物質困擾中解脫出來（影響範圍和力度的大小和能源的突破有內在關聯）。

　　內在的集中趨勢

　　大自然造人的時候是由一到多，我們每個人具有獨立意識，但人工智能的存在模式正與此相反，事實上我們只需要一個人工智能。機器人的個數等也許模糊了這個事實，但拍電影時大家顯然意識到了這點，所以矩陣其實只有一個。

　　在摸索階段，不同的人思路不同所以也許會有多種不同類型的人工智能，比如它主打深度學習，你則依賴於對大腦皮層的模擬，但可以肯定的是同一類型的人工智能不需要多個。多個Watson其實只有形式上的價值，不管做多少事情Watson這種人工智能有一個就夠了。

　　這意味著人工智能先天具有中心化的趨勢，從長期視角來看，終需要存在的人工智能多也只可能是一個類別一個。

　　即使在發展過程中，這種內在的集中化趨勢也會讓人工智能的浪潮與之前的浪潮不同。

　　人工智能的核心支撐現在看來就是兩個：一個技術本身，一個則是數據。這對草根並不是什麼好消息。有些機會是比較大眾的，比如移動網絡上的App，有的機會是比較小眾的，比如修鐵路。現在看來人工智能更像是一種只有小眾才有機會的浪潮，在人工智能這浪潮所創造的機會中，顯然擁有技術的和擁有數據的會有優勢。

　　擁有核心技術是指人工智能算法本身，在自然語言處理、計算機視覺這些方面有高超的水平，這通常是大公司和一些科研的人才具備的優勢；擁有數據的通常是已經有事業和社會資源的人。前者由於開源和人工智能即服務的存在在大多時候是可以跨越的，有難度的通常是後者，比如一般來講你並不能獲得醫院的數據。

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