一、本周重点事件回顾与分析
(一)机器人产业崛起 转型发展再添动能
一位下肢失去运动功能的体验者,穿上形似简化版“钢铁侠”的腿部外骨骼机器人,按下按钮,机器人感知到患者的运动意图后,协助体验者像普通人一样行走……日前,记者在河北兆泰医疗器械科技公司看到这一幕。总经理刘国庆说:“这是我们自主研发的可穿戴外骨骼机器人,正在进行最后的测试和检测,很快就会面市。”
在经济发展新常态下,河北智造机器人的崛起,对于我省构筑新的产业版图、推动产业转型起到越来越重要的作用,为全省经济转型发展增添了新动能。
工业机器人产品成倍增长
在新旧动能转换之际,面对人口红利优势减弱、劳动力成本增加以及产业竞争加速等因素,一些先行者开始把目光投向机器人产业,寻求新的市场空间和增长点,一批机器人制造企业快速成长起来,机器人产业链逐步完善,自主研发能力不断增强。
“机器人产业在河北属于新兴产业,发展潜力非常大。河北毗邻京津,有发展机器人产业得天独厚的区位优势。目前企业不仅在加快抢占工业机器人的市场,也在瞄准服务机器人这块大蛋糕。”省机械行业协会副会长兼秘书长闫瑞祥说。
省统计局也给出了亮眼的数据:2016年我省新产品以及附加值高、科技含量高的产品产量快速增长,其中工业机器人增长7倍。今年前两个月,工业机器人增长5.5倍。
近年来,我省将机器人产业发展作为工业提档升级的一个重要内容。省第九次党代会提出的积极培育壮大的七大新兴产业集群中,特种机器人即位列其中。我省特种机器人产业在技术研发、企业数量、基地规模等方面,都代表了环渤海区域的较高水平,与长三角、珠三角的机器人产业发展集聚地一起,形成了国内机器人的产业高地。
产业园助力产业迅速发展
日前,香河县投资超10亿元的机器人产业港三期项目开建,项目建成后预计年产值可达15亿元。据介绍,机器人产业港一期、二期累计签约德国尼玛克、汇天威等各类领军企业近50家,涵盖工业、医用、军工机器人、3D打印以及无人机等多门类机器人项目,是京津冀产业链最全的综合性机器人产业集群。
据不完全统计,目前我省具有一定规模的机器人制造企业、系统集成企业和相关零部件企业主要集中在唐山、石家庄、沧州、衡水、秦皇岛、廊坊等地。在这些地方,依托产业规划和企业聚集,形成了多个机器人产业园区。如唐山市机器人产业基地作为“国家火炬计划特色产业基地”,已初步形成以唐山市高新区为核心,辐射唐山市周边的基地发展格局,基地机器人产品及系统已在开滦集团等大型企业得到广泛应用。
目前我省有多个市县把机器人产业作为重点产业进行培育、推进,如总投资26亿元的中国国际机器人产业园项目落户沧州高新区。该项目达产后,年总产值可达15.36亿元,利润5.03亿元,预计年产机器人3000台套;总投资34亿元的机器人智能制造产业园项目落户曲周,河北科宸自动化机器人产业园项目已在行唐破土动工…
此外,省政府《关于支持企业技术创新的指导意见》提出,实施机器人替代计划,到2020年推广应用工业机器人1万台,在钢铁、建材、轻工、装备、汽车、食品、医药等行业中劳动强度大、作业环境差、安全风险高、工艺要求严的关键岗位,运用焊接、装配、涂装、分拣、搬运等工业机器人替代换岗。
警惕重复建设和高端产业低端化
在位于石家庄市鹿泉区的河北中友机电设备公司车间内,12行气吸式精密播种机让记者眼前一亮,机具前设肥箱、后置种箱,可以精准播种玉米,一穴一粒,不漏播、不重播。近几年,中友公司先后与南京农机化研究所等十多个研究机构和高校达成合作,增强创新力量,各种新技术、新产品不断面世。
有关专家表示,当前国内一些地方存在重复建设和高端产业低端化和低端产品产能过剩的问题。河北在发展工业机器人产业时必须扬长避短,找准定位,提升机器人自主品牌竞争力,重点培育一批具有影响力的龙头企业。
近日,省发改委发布《河北省首批特色小镇创建和培育类名单》,香河机器人小镇榜上有名。“通过与东北大学、沈阳工业大学、太库科技的战略签约,香河将进一步发挥机器人产业集群优势,搭建‘研究所+技术平台+工程中心+孵化转化中心’四位一体的新型区域协同创新平台,联动全球人工智能产学研资源,从而占领人工智能新兴产业高地。”香河县副县长刘凤顺告诉记者。
如何进一步推进机器人产业迈向中高端?省内相关专家表示,应尽快在政策、资金、平台和人才方面给予支持;尽快出台相应的配套扶持政策及发展规划,引导和支持机器人产业加快发展、加速聚集、增强实力。
(二)联想物联网业务落地 推出中国首款全网通NB-IoT模组
2017中国联通(微博)终端产业链峰会今日开幕,期间,联想懂的通信推出中国首款全网通NB-IoT模组C1100,并宣布6月实现百万级量产。
NB-IoT(窄带物联网),因其具有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗低等特点,能满足某些特定行业的应用需求,被业界一致认为是物联网规模化商用最合适的技术。
据了解,联想懂的通信C1100模组是严格按照NB-IoT通信标准协议设计而成的,除了具备上述NB-IoT的特点外,还具备支持NB-IoT、eMTC和EGPRS的多模功能。
该模组的重要意义在于,具备多模全网通、嵌入一体化、e-SIM全球服务等特点。这使其适合物联网终端的无线连接,能够有效解决当前物联网现有的很多问题。
联想集团副总裁、懂的通信总经理王帅博士指出,“NB-IoT模组只是联想懂的通信智能物联网布局的前奏部分。针对全行业领域、全生态环节,联想懂的通信整合内外部优质资源,为客户提供一揽子端到端的IoT服务。”
据悉,一揽子端到端的IoT服务指的是联想“ICBAG”一站式解决方案,它是由IoT、Cloud、Big Data、AI和Global service组成的,同时整合了联想金融等优质资源,能为用户提供全球化、一站式的服务。
懂的通信是联想集团在虚拟运营商业务的核心品牌。为了差异化发展,成立之初懂的通信目标就是为了解决智能互联网时代所有设备的连接问题,并在此基础上积极布局智能物联网。
基于此,联想懂的通信今年初在MWC上还发布了e-SIM服务以及具备e-SIM服务的笔记本。用户开箱即联网享受跨地域、跨网络、跨设备、跨账号、跨界的服务。
在联想集团,物联网与人工智能、大数据被列为未来发展的重要方向。为此,联想集团CEO杨元庆日前对外表示,未来四年,联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面投资超过12亿美元(约93亿港元)。
市场调研机构IDC预计,到2020年全球物联网市场规模将达到1.7万亿美元。作为继移动互联网之后的另一个万亿级市场,物联网是下一个推动世界经济高速发展的“重要生产力”。
此次发布的NB-IoT模组C1100,是联想在物联网市场的业务有效落地。目前,可广泛应用于智能家居、智慧医疗、智慧城市、智能环保、智能车联等行业。
此外,联想懂得通信还推出2G、3G、4G等全系列物联网模组。“全网通NB-IoT模组的发布将推动物联网领域高速通信模组的技术发展趋势,以满足物联网行业多样化的需求。”王帅表示。
二、本周重点政策跟踪分析
(一)工信部:我国制造业正处于转变期 需坚定实施中国制造2025
工信部26日刊发工信部张苗圩向全国人大报告推进供给侧结构性改革加快制造业转型升级工作情况,报告称,我国制造业正处于由大到强的转变期,长期向好的基本面没有改变,但面临增速换挡、结构调整和动能转换的多重挑战。能否顺利实现由数量扩张向质量提升的战略转变,使制造业成为我国基本实现现代化的重要支撑,需要坚定实施“中国制造2025”,始终坚持发展制造业不动摇。
报告称,制造业是实体经济的主体,是技术创新的主战场,打造具有国际竞争力的制造业,是提升我国综合实力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。党中央、国务院高度重视制造业发展。党的十八大指出,要推动战略性新兴产业和先进制造业健康发展。十八届五中全会强调,要实施“中国制造2025”,加快建设制造强国。国务院常务会议专题研究供给侧结构性改革、实施“中国制造2025”工作。各部门、各地方认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,扎实有序推进供给侧结构性改革和制造业转型升级。
改革开放特别是新世纪以来,我国制造业发展取得了举世瞩目的成就,总体规模快速扩大,创新能力明显增强,产业结构持续优化。“十二五”期间,我国制造业实现了年均9%的增速,成为抵御全球金融危机、保持宏观经济平稳发展的重要支柱。尤其是2015年“中国制造2025”实施以来,在党中央、国务院坚强领导下,以推进供给侧结构性改革为主线,国家制造强国建设领导小组具体指导推动,各项工作取得了积极成效。发布实施《中国制造2025》11个专项规划指南,推动出台一批配套政策措施,各省(区、市)制定了贯彻实施方案或行动纲要,横向联动、纵向贯通、各方协同的政策体系基本形成。2016年制造业增加值同比增长6.8%,为全国GDP实现6.7%的增速奠定了坚实基础。
(一)制造业供给侧结构性改革取得新突破。
一是积极稳妥化解过剩产能。成立化解钢铁煤炭过剩产能和脱困发展工作部际联席会议机制,细化落实行动方案,开展专项督查,2016年度化解粗钢产能6500万吨以上和煤炭产能2.9亿吨以上,超额保质完成年度目标,职工安置总体平稳有序,奖补资金拨付基本到位。创新行业管理方式,分类处置“僵尸企业”。大力推动行业兼并重组,行业集中度和企业竞争力有效提升,市场供求关系逐步改善,在增效益促转型、建立公平竞争市场秩序、改善预期和稳定信心、防范经济社会风险、探索长期发展路径等方面的成效逐步显现。
二是促进工业企业降本增效。全面推开营改增试点,落实研发费用加计扣除政策推进收费清理改革,取消、减免涉企行政收费加强银企信息共享,引导金融业加大对制造业的支持力度稳妥推进投贷联动业务试点,完善产业链金融,降低融资成本。深化“放管服”改革,破除“玻璃门”、“天花板”等各种隐性壁垒。着力推进大众创业、万众创新,支持大型制造企业、大型互联网企业、基础电信企业建立双创平台。在6省(市)建立担保代偿补偿机制,发展政府支持的担保机构,促进中小企业发展。
三是补齐实物产品质量短板。组织开展增品种、提品质、创品牌“三品”专项行动,改善行业生态,提振消费信心。核定23家工业产品质量控制和技术评价实验室,发布55项消费品国家标准和208项行业标准。推动婴幼儿配方乳粉行业兼并重组和质量追溯。
(二)先进制造业发展和新动能培育取得新进展。
一是深入推进工业创新能力和体系建设。完善制造业标准体系和创新网络,推动国家和省两级制造业创新中心建设。目前,国家动力电池创新中心已挂牌成立,广泛吸纳高校和产业链上下游企业,按照“公司+联盟”的市场化模式运作。国家增材制造创新中心正在筹建,各地也培育建设了19个省级制造业创新中心。通过创新体制机制、整合要素资源,把制造业创新中心打造成关键共性技术研究和产业化应用示范的重要载体。
二是不断夯实工业基础能力。持续实施工业强基工程,围绕核心基础零部件和元器件、先进基础工艺、关键基础材料、产业技术基础等工业“四基”短板,开展重点产品和工艺示范应用,在一些重点产品和工艺上取得积极成效。
三是扎实提升智能制造水平。本着“共性先立、急用先行”的原则,提出了智能制造标准体系总体框架,启动81个试验验证项目研究。以实现重大产品和成套装备的智能化为突破口,推广普及智能工厂为切入点,组织实施智能制造工程,开展智能制造试点示范。经初步摸底,试点示范项目生产效率平均提升30%以上、能源利用率平均提升10%以上、运营成本平均降低20%以上,制造业数字化、网络化、智能化水平不断提高。
四是推动高端装备创新发展。把装备升级作为《中国制造2025》的重点,积极推动重大装备产业化,在航空航天、轨道交通装备、高档数控机床、船舶和海洋工程装备等领域取得了一批标志性成果。中国航空发动机集团成功组建,高精度数控齿轮磨床等产品跻身世界先进行列,C919大型客机即将首飞,长征五号大运载火箭、载人航天、全球首颗量子卫星发射成功,“海斗”号无人潜水器成功下水,中国标准动车组成功完成世界首次420km/h交汇试验。
五是深入推进绿色制造。打造以绿色标准、绿色工厂、绿色产品、绿色园区和绿色供应链为核心的绿色制造体系。实施绿色制造工程,建设44个京津冀工业资源综合利用示范工程,推动创建51个国家低碳工业园区。出台工业节能管理办法,对20个省区市开展节能监察专项督查。2016年,全国规模以上企业单位工业增加值能耗较上年下降5.47%,用水量同比下降6%。
(三)传统产业改造提升取得新成效。
一是完善技改升级政策措施。深入实施创新驱动发展战略,推进大众创业、万众创新,充分发挥我国人才资源优势。印发《关于实施制造业升级改造重大工程包的通知》,发布《工业企业技术改造升级投资指南》,引导企业利用新技术、新工艺、新材料、新设备改造提升传统产业,推动产业技术水平和先进产能比重不断提高。“十二五”期间,工业全员劳动生产率年均增长12%,锂离子电池材料、纳米材料、高性能合金与复合材料等新材料实现产业化,石化重大装备、高速动车组、数控机床、智能仪表、海洋工程等高端装备制造能力大幅提升。
二是积极引导社会投资工业领域。印发《关于进一步做好民间投资有关工作的通知》,把促进民间投资健康发展作为供给侧结构性改革的重要内容,专项督查整改,指导地方改进工作。从2010年至今,我国工业投资规模从13万亿元增长到22.8万亿元,制造业投资占工业投资比重由79.5%增长到82.5%。
三是不断优化工业空间布局。深入实施三大区域战略,统筹推进四大板块协调发展。充分发挥中央和地方两方面积极性,开展“中国制造2025”试点示范城市(群)创建,力求形成一批可复制推广的经验。按年度制修订“中国制造2025”分省市指南。深入推进国家新型工业化产业示范基地建设,推动形成因地制宜、区域联动的制造业发展新格局。
四是打开制造业“走出去”新局面。利用双边、多边合作机制,加强与德、美、俄等的战略对接与产业合作。依托“一带一路”建设与20多个国家签署了产能合作协议,以终端产品产能合作、重大工程总集成总承包等为牵引,带动产业链上下游企业、先进技术标准、配套服务等体系化、集群化“走出去”。妥善应对钢铁等产业贸易摩擦,维护我国制造业企业权益。
(四)制造业与信息技术融合发展迈上新台阶。
一是深化制造业与互联网融合发展。印发《关于积极推进“互联网+”行动指导意见》和《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》,通过政策引导和各方努力,互联网已广泛融入研发设计各环节,关键产品和装备智能化步伐加快,2016年我国企业数字化研发工具普及率达到61.8%,数字化生产设备联网率达到38.2%,关键工序数控化率达到33.3%。一批基于新应用、新模式的融合发展新业态加快涌现,做好车联网、工业互联网发展顶层设计。
二是不断提高军民融合水平。促进军民技术双向转移,推动军民资源互动共享,持续推进国家军民融合公共服务平台建设,发布年度“军转民”、“民参军”目录。2016年“军转民”目录囊括了智能制造、信息技术、新材料、新能源等6个领域160项先进技术,“民参军”目录包括了指挥控制等14个重点领域155项技术和产品。举办首届中国军民两用技术创新应用大赛。
三是加快发展服务型制造。实施服务型制造专项行动,启动服务型制造示范遴选,引导制造业企业由生产型制造向“制造+服务”、“产品+服务”转变。以国家级工业设计中心创建为抓手,着力提升工业设计能力和水平。引导和支持供应链管理、信息技术服务、节能环保服务加快发展。
我国制造业具备了建设制造强国的基础和条件,但与先进国家相比还存在较大差距,总体特征是大而不强,规模扩张为主的发展模式仍未根本扭转。具体表现为:一是创新能力整体偏弱,制造业创新体系不完善。二是产品质量和技术标准整体水平不高,品牌价值没有得到充分体现。三是资源能源利用效率低,环境污染问题较为突出。四是产业结构调整还有待深化。五是信息化与工业化融合的广度、深度不够。
此外,受国内外多重因素影响,当前制造业下行压力持续加大,成本上升构成了制造业发展的现实挑战。资源环境、劳动力、土地等传统要素价格不断上涨,降低企业制度性交易成本任重道远。与此同时,我国在世界制造业格局中面临高端回流和低端转移的“双向挤压”。国际金融危机以来,发达国家纷纷实施“再工业化”战略,力图重振制造业,抢占发展先机。不少新兴国家也把发展制造业上升为国家战略。
我国制造业正处于由大到强的转变期,长期向好的基本面没有改变,但面临增速换挡、结构调整和动能转换的多重挑战。能否顺利实现由数量扩张向质量提升的战略转变,使制造业成为我国基本实现现代化的重要支撑,需要坚定实施“中国制造2025”,始终坚持发展制造业不动摇。充分发挥市场配置资源的决定性作用和更好发挥政府作用。利用好制造业既有基础和优势,统筹推进传统产业改造提升和新兴产业培育发展。实施更高层次开放战略,加快培育制造业国际竞争新优势。
三、本周聚焦
(一)物联网趋势与数据科学自动化
数据科学是对大数据或物联网(IoT)环境进行的任何分析练习的核心。数据科学涉及广泛的技术,业务和机器学习算法。数据科学的目的不仅是做机器学习或统计分析,而且还可以从没有统计知识的用户理解的数据中得出洞察。
在诸如大数据和物联网等快节奏的环境中,数据类型可能随时间而变化,变得难以每次都维护和重新建立模型。这个差距需要一种自动化的方式来管理这些环境中的数据科学算法。数据科学的兴起旨在将我们从基于规则的系统转移到机器自身学习规则的系统中。机器学习使数据科学固有地部分自动化。需要手动干预的数据科学的一半仍然是自动化的。然而,这些领域涉及到人们的经验和智慧:数据科学家,商业专家,软件开发人员,数据集成商,目前有助于使数据科学项目运作的人。这使得数据科学的各个方面都难以实现自动化。但是,我们可以将数据科学自动化视为两级架构,其中:
不同的数据科学学科/组件是自动化的
所有单独的自动化组件都是互连的,以形成一个连贯的数据科学系统
我们可以将数据科学系统视为自动化,只要它们足够能够在我们抛出数据集时解决我们的问题。此外,应该足够聪明地向我们提供我们可以理解的语言中的所有可能的解决方案。
数据准备,机器学习,领域知识和结果解释是成功执行数据科学项目所需的四个主要任务。所有这些任务都必须转换为自动化模块,以创建一个自动化的数据科学系统
数据准备自动化
数据准备是每次创建模型时必须完成的重复任务。数据提取,数据清理和数据转换(例如估算空值和算法特定转换)是属于此类别的一些任务。许多组织将这些任务自动化,并将引擎标记为数据科学自动化工具。但是,大多数这些工具使用基于规则的逻辑来自动执行数据预处理任务。这是正确的做法吗?我们是否需要基于规则的系统来自动化数据科学,这是终止基于规则的系统诞生的?不,我们需要通过机器学习自动进行数据预处理。例如,关于什么预处理功能必须应用于问题的数据的决定是由机器本身做出的。
特征工程是需要自动化的另一个数据准备领域。特征工程是将原始数据转换为属性/预测变量的技术,可提高机器学习项目的准确性。特征工程自动化仍处于初级阶段,也是一个积极的研究领域。麻省理工学院的数据科学家正在开发一种能够从原始数据生成特征的“深度特征综合”算法取得了令人难以置信的进步。
自动机器学习/统计
这是统计程序自动化的数据科学自动化领域。系统根据提供的数据集执行最佳算法。它隐藏了用户的复杂性和算法的数学复杂性,使其向群众提供。用户需要向自动统计学家提供数据。它了解数据,创建不同的数学模型,并根据最能说明数据的模型返回结果。自动统计学家是一个复杂的科学,因为它需要系统学习输入数据模式,找到最佳拟合值,并使用几种统计和机器学习算法自我优化其参数。这需要各种算法约束的推广和巨大的计算能力。
通过利用基于云的服务器来管理高计算能力的需求,自动机器学习逐渐成熟。创建数据产品的组织逐渐包括诸如元学习的功能,基于数据集的元数据自动选择合适的机器学习算法的过程。像H2O.ai这样的组织通过引入几个内置功能来推广模型构建过程,并提供了许多模型调整选项,可以更好地控制算法。此外,他们已经将超参数调优作为几乎所有算法的特征,使数据科学家免于使用不同参数测试模型的繁琐过程。超参数调整是使机器学习模型重新运行多次的自动化尝试和错误的过程,以确定数据集上的模型的适当参数。
洞察产生自动化
数据科学项目的结果直到和除非业务用户或没有统计知识的观众理解它才有用。数据科学活动的奶油是讲故事的部分,数据科学家以全面透明的方式向人们解释结果。自动化此任务需要从统计学家友好的结果自动生成用户友好的文本。自然语言生成(NLG)是当前的前沿框架,可以帮助将语言翻译成自然语言。 Nlgserv和simplenlg是我们可以用于此任务的两个NLG框架。此外,我们可以使用马尔科夫链自动生成句子和制作故事。
数据科学自动化的创新已经开始,并将在未来几年逐渐演变。我们目前正处于一个阶段,我们已经开始处理个别数据科学模块的自动化。从这里,我们需要转移到更通用的数据科学平台,所有模块都自动化并集成在一起。这是一个变化的开始,就像房间大小的计算机被转换为信用卡大小的计算机一样。
(二)“工业4.0”深入演绎 中国工业传感器市场规模将达308亿元
可以预见,未来作为现代信息技术的重要支柱之一的工业传感器技术,已成为工业领域在高新技术发展方面争夺的一个制高点。
工业传感器市场工业用传感器能够测量或感知特定物体的状态和变化,并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式信息,是实现工业物联网中工业过程自动检测和自动控制的首要环节。据专家预测,2020年,全国工业传感器的市场规模将达到308亿元。
在工业自动控制系统中,传感器处于系统前端,其作用相当于系统“感受器官”,能快速、精确地获取信息并能经受严酷环境的考验,是自动控制系统达到高水平的保证。如缺少传感器对信息精确而可靠的自动检测,系统的信息处理、控制决策等功能就无法实现。
在新的产业经济环境下,工业领域的结构演变和调整正成为新的经济增长动力,特别是在作为先进制造业代表的德国提出“工业4.0”的概念之后,“智能工业”与“智能生产”正成为带动产业转型升级的重要推动力,而信息技术与传感技术,则是工业智能化的重要支点。可以预见,未来作为现代信息技术的重要支柱之一的工业传感器技术,已成为工业领域在高新技术发展方面争夺的一个制高点。
根据赛迪顾问调查数据显示,2015年,工业传感器市场规模达到160.7亿元。随着智能工业的进一步实现,工业传感器的应用将逐步加大,预计到2020年,全国工业传感器的市场规模将达到308亿元。
2011-2020年中国工业传感器市场规模与增长预测2传统的传感器在工业领域存在着一些局限性:与总线相连的传感器成本较高,传感器组网的成本大;在人力难以靠近的危险区域部署困难;不同类型的传感器和控制系统的软硬件之间协议难以兼容等。
在此背景下,随着无线传感器网络技术的发展与成熟,无线传感器网络产品开始凭借布置方便、成本低等自身独特的优势,逐渐渗入到工业领域的各个环节,成为市场上的新兴热点,在某些领域对传统有线传感器形成一定替代,且替代比例呈上升趋势。