三星计划最早在2030年建成无人工厂
三星计划最早在2030年建成无人工厂，三星已经将无人工厂计划提上日程，未来希望不再设立新的生产岗位，完全由计算机控制机器人运营工厂。三星计划最早在2030年建成无人工厂。
三星计划最早在2030年建成无人工厂1据业内透露，世界顶级内存芯片制造商三星电子正计划在2030年前建造一座“无人工厂”，以解决因人口下降造成的人力短缺问题，此举或为韩国主要制造商开辟先河。
世界顶级内存芯片制造商三星电子正计划建造一座“无人工厂”，以解决因“人口悬崖”造成的人力短缺问题，此举或为韩国主要制造商开辟先河。
据媒体周一（1日）援引业内人士的消息称，三星最近成立了一个工作组，计划最早在2030年前将关键工厂打造成“无人工厂”，工厂内所有生产过程都将使用自动化机器来进行 *** 作。
需要指出的是，“无人工厂“并不是在没有人力的情况下运营，而是指工厂仅需要最低限度的管理人员，至于抛光、配管和焊接等生产流程，机器将取代人工。
人口下降引发的担忧
三星公司一位高管表示，鉴于韩国人口下降，预计可用的人力将在未来10年内大幅减少。
受到新冠疫情影响，该国出生率和移民率急剧下降，韩国2021年的总人口出现自有数据以来的首次下降。
截至2021年11月1日，韩国的人口下降了02%至5170万，劳动年龄人口下降了09%。
业内消息人士称，这可能会导致大型公司争夺人力，增加劳动力支出和相关成本风险。
削减生产工人 增加研发人员
“为了成本效益，我们需要减少对生产工人的依赖，”三星的另一位高管表示，“我们计划只用机器或机器人来运营工厂。
该公司的目标是尽量减少雇用生产线上的工人，但增加半导体业务的人员，例如存储器和系统芯片、人工智能和软件等领域，这些领域研发人员的增加将对其整体业务有利。
自2018年以来，三星每年都在减少其全球员工人数。去年，它在全球拥有266万名员工，低于2020年的267万人、2019年的287万人、2018年的309万人。
业内人士分析称，三星电子的这一计划表明，在制造业中人力并不是核心竞争要素。
有利有弊
三星、现代、LG电子等韩国主要企业也开始效仿苹果等大型跨国企业的战略模式，即以较少的员工获得了巨额利润。机器人技术的发展、结合传感技术和机器学习，也为智能工厂提供了前提条件。
举例来说，韩国智能能源公司LS Electric Co在当地工厂的生产线上，目前平均只需要15名员工，10年前需要15名员工。
据市场研究公司MarketsandMarkets预计，到2026年，全球工业机器人市场规模将从去年的141亿美元增长一倍多，达289亿美元。
以目前的技术，将工厂转化为无人工厂没有太多的技术风险，但无疑会导致许多生产线工人失业，这一举措将降低韩国整体就业率。
一位消息人士表示，将现有工厂改造为无人工厂并不困难，但考虑到现有生产工人的反对，还没有人敢这样做。
不过也有消息人士表示，考虑到人口减少，此类担忧可能会逐步消失。
三星计划最早在2030年建成无人工厂2随着科技的发展，机器人自动化技术得到长足进步，完全可以取代人类流水化的生产工作，工作效率和安全性都会更高一些。据外媒报道，三星计划在2030年建成“无人工厂”，节约成本提升生产效率，网友评价这项技术“落后”小米10年。
韩媒称，三星已经将无人工厂计划提上日程，未来希望不再设立新的生产岗位，完全由计算机控制机器人运营工厂。为了实现这一计划，三星已经在7月份组成了无人工厂特别工作组，着手调查相关技术的可行性，同时要为将来的施工定下基调，未来8年时间逐步推进直到建成投产。
不少国内网友调侃，没想到三星的办事效率这么慢，建设工厂还要等8年时间，足足落后国产品牌10年。因为早在2020年，国产品牌小米已经率先投入无人工厂，小米10至尊纪念版为首款产品，以后多款高端机都是小米自家工厂生产。
无人工厂又称“黑灯工厂”，由计算机控制机械化设备进行生产，不需要人员干预，因此没必要开灯浪费照明资源。2020年时，小米无人工厂年产能在百万台左右，其截至目前最后一款透明手机，小米10至尊纪念版就在这里生产，因为后壳透明需要在完全无尘的车间进行，以往人工生产非常麻烦，无人工厂却基本解决了这个问题。
无人工厂不会产生掉落的头发、皮屑、灰尘等一系列杂质，大大减少因清洁产生的成本，而且机器人不会感觉到疲惫，可以24小时不间断的生产。首批投入可能会比较贵，但未来只需支付能源消耗和维护费用，不必给机器人开工资，很大程度上减少生产成本，成为发展的大势所趋。
除了小米以外，其实格力也有无人工厂用于生产空调，实现原理与小米没有丝毫区别，将AI、物联网、边缘计算、云计算、大数据、5G等一系列技术相融合。毫不客气地说，在这方面国产品牌已经处于领先地位，减少人力成本可以很大程度提升竞争力，成为全球高科技行业的共识。
格力董事长董明珠表示，过去需要10000人才能运营的大型工厂，在黑灯工厂只需要1000人就能完成相同的产量。这1000人主要是负责协调各个环节，毕竟现在无人工厂还处于初步探索阶段，部分环节需要人为干预，另一部分环节需要人为检测，但可以相信未来人工占比会越来越少。
面对科技的发展，曾经有一些别有用心的博主痛批小米“人为减少员工岗位”、“赚钱也不与员工分享”、“缺乏社会责任感”等。但这些人却闭口不提高科技带来的生活便利，流水线本来就不应该困住具有自主思维的人类，科学进步是大势所趋，我们不在这个领域积极探索，只能让外国再次领先，所以，批评小米的博主究竟是何用心？
三星计划最早在2030年建成无人工厂3随着自动化技术的不断发展，现在很多工厂的流水线上都采用了大量的机器取代人类，精准度更高，不容易出错。
有最新消息称，三星电子正推进到2030年引入“无人工厂”，计划只用机器和机器人运营工厂，不投入生产岗位人力。
据悉，三星电子在7月已经组成了推进引进无人工厂的特别工作组，其主要业务是建立100%自动化机器启动生产工程的系统，并检查其实现的可能性。
他们的目标是，最快在2030年实现主要全球生产基地的无人化。
不过，我们国产厂商却早已经在这方面走在了世界前端，小米、格力等厂商的“黑灯工厂”此前已经投入运营，并生产出大量产品。
“黑灯工厂”其实就是指关着灯都可以进行生产制造的工厂，无需人工 *** 作，也就是无人工厂。
小米“黑灯工厂”的第一期早在2020年就已经投入使用，内部采用全自动生产线，不用开灯无人干预，一年就能产出百万台手机，当时的小米10至尊版等机型就是在该工厂生产。
更重要的是，“黑灯工厂”大部分设备都是小米自研的，代表了智能制造领域里面的最高水平，全自动化生产线。
一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网 NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网，它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已。
LoRa比较适合区域网，自己管理资料，自己架设基站进行资料处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等。
NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa：基站需要自己管理，可以类比为自己家里WIFI路由器，手机连结WIFI上网
NB-IoT：基站运营商已经给你建好，要传输付钱即可，资料走运营商网路，可以类比为目前的手机3/4G上网
LoRa、SigFox因为出现的时间较早，且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟，也可以规模商用，能够满足当时部分使用者的需要，因此获得了运营商的选择。在市场上，基于非授权频谱的LPWA技术，主要是LoRa、SigFox为主。
随着技术的进步和发展，到了2016年，NB-IoT和eMTC这两项技术出现了，并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性，是开放的，并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进，标准会不断的提升和演进。
一篇文章看懂什么是工业40 这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读：工业40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40吧。
早年从事过工业自动化行业，后来为了赚点讲课费做零花。
工业40第一重天：智慧生产
之前我们说过，生产装置和管理资讯系统也各自连线起来，并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
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，可以自带一些资讯，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，里面记录著这是为张三、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。
这就是智慧生产。
工业40第二重天：智慧产品
生产的过程智慧化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智慧化，这个不难理解，你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集使用者的资料并上传到云端去，方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一，就是先干智慧工厂，还是先搞智慧产品。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。
工业40第三重天：生产服务化
刚才说了，智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态，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40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体公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
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，现在这台电机在执行过程中，会不断的把资料传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的执行状况，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，智慧产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的资料，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，因为装置是智慧的，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40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。
工厂里的装置现在也是智慧的了，他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上，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。
网际网路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伺服器，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网际网路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。
工业40第五重天：跨界打击
网际网路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40进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。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，采集你身体的各项资料，这些资料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。
当自动化和资讯化深度融合的时候，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40大圆满：黑客帝国
整个工业40过程，就是自动化和资讯化不断融合的过程，也是用软体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。一切都在基于资料被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用，还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的，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！
好吧，现在大谈黑客帝国似乎有些遥远，那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧！科理咨询带着学员都学到了什么呢？请关注随后的系列报道。
nbiot和emtc应该是比较相似，因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了
NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术，是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT（NB-IoT）没有Cat-NB的说法
物联网《NB-IoT已经来了，LTE-V还会远吗 1、实现无人驾驶，单车智慧+汽车联网，两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧，而要实现最终的无人驾驶，必需单车智慧和汽车联网相辅相成，特斯拉事故已经说明，仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能，实现车与车、车与路之间的通讯，而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求，必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准，中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场，同时中国通讯产业又具备全球竞争力，出于通讯安全的考虑，中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结，2018 年商用推广，抢在美国强制推广之前（DSRC）。同时，我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”，我们判断，LTE-V 将是其中的重要内容之一。
历史悠久：贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇，是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一，是大曲酱香型白酒的鼻祖。
品质优越：被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点，人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”，是我国酱香型风格最完美的典型。
一张图看懂什么是物联网
物联网是网际网路的延伸，可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置，如射频识别、感测器、红外等，将资讯传送到接收器，再通过网际网路传送，通过高层应用进行资讯处理，达到“感知”的目的。
一篇文章弄懂什么是虹膜识别 美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告，报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及，并占全球生物特征识别16%的市场份额，虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言，在智慧手机之外，未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道，当万物互联时代来临，资料安全牵一发而动全身，人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐，如下场景早已被视作未来理所当然的一部分：某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门，他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上，虹膜识别并不是一个初生事物，基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代，并于90年代逐渐实现商业化落地，如今也已应用在诸如金融， ，机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知，人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业，遵循着与计算机，网际网路，智慧手机等颠覆性技术的相似步伐，如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7，这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来，考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力，与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长)，三星的入局有望起到某种带动之力——据报道，三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来，人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信，愈到未来，安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上，至少看起来，虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言，在所有常规生物特征识别(包括指纹，人脸，虹膜，声音，掌纹等)当中，由于虹膜自身的精准性，防伪性，唯一性，稳定性，主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式，要知道，相比于指纹08%，人脸2%左右的误识率，虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜，虹膜和瞳孔三部分构成，虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分，属于眼球中层，负责自动调节瞳孔大小，从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝，斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征，也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提，虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上，后者DNA资讯重合度非常之高)，其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别，有研究表明，虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知，细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能，至少目前，无论照片，假眼，乃至在隐形眼镜上列印(对了，当眼球剥离人体，虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性)，都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后，虹膜即终生保持不变，且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下，它不易受到外伤侵袭，更重要的是，目前看来，诸如红眼病，白内障，青光眼，沙眼结膜炎，近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着，虹膜不会出现指纹解锁时易磨损，灵敏度低，蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外，最后想说，相较于指纹，虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解，虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上，拿Note7来说，在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头，在识别过程之中，前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓，再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器，要用独立的红外感测器，以保证能为暗光下使用)，虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯，然后将虹膜资讯转为编码，与已知密码进行比对，以最终决定是否解锁。通常来说，相比录入指纹时的繁琐，初次录入虹膜要迅捷许多，大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时，根据视讯演示，虽不比指纹，但仍谈得上灵敏。
而直觉便知，虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外，譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”，通过虹膜解锁存放一些包括应用，照片，便签在内的私人资料或资讯(你知道，每个人都有一些“不可告人”的小秘密)，让其独立于其他手机资料之外，唯有虹膜可以开启，算是上了份双保险。
在我看来，这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上，至少在现阶段，作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系，而更接近于不同场景中的互补或进阶，Note7的安全资料夹即是如此，你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护，里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯，在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬体KEY(譬如U盾)等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史，一个清晰的脉络是：主流计算装置的每次形态改变，必然伴随着人机互动难度下降，而随着虹膜等识别技术的完善，人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就，而“未来已经来临”。在科技领域，未来十年将会令过去的十年黯然失色，但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。
1、发起人
都相赫(韩国)：韩国籍，中韩文化交流发展委员会(文在寅总统自 营机关)副会长，韩国标准产品协会理事，韩国中小企业委员会城南市会长，韩国NC科技株式会社会长。IT TODAY新闻社资深大记者，NEWS PAPER经济部门大记者。韩国电子新闻社(ET NEWS)理事。
许芳呈(中国)：中国籍，企业管理专业毕业，七匹狼公司供应链管理总监，天使投资人。
2、高级顾问
金锡基(物联网)：韩国籍，韩国电子行业的****，工学博士(毕业于 美国明尼苏达大学)，韩国高丽大学教授，曾任职于贝尔实验室、美国霍尼韦尔公司，担任过韩国三星电子公司副总裁，集成电路设计领域的资深专家，IEEE 高级会员，韩国电气工程师学会副会长，韩国半导体科学家及工程师协会主席。 发表学术论文 250 多篇，拥有发明专利 60 余项。
朱延平(区块链)：中国台湾籍，工学博士(毕业于台湾成功大学)，台湾云端服务协会理事长，中兴大学资讯管理系主任。曾获得台湾教育部青年发明奖，台湾十大资讯人才奖。多年来对区块链的应用有着深入的研究，带领区块链技术团队开发系统应用于健康大数据和农业溯源项目。
3、首席专家
莫冰(物联网)：中国籍，工学博士(毕业于哈尔滨工业大学)，韩国高丽大学研究教授，中山大学特聘研究员，物联网专家，集成电路专家，中国微米纳米技术学会高级会员，IEEE会员。发表论文20多篇，申请发明专利18项。 2013年开始接触比特币，比特时代、韩国korbit最早的用户之一。2013年作为韩国高丽大学的技术负责人，与三星集团合作完成“基于对等网络的多传感器数据交互及融合”项目。致力于将区块链技术与物联网相结合，打造可真正商业化应用的公共链。
魏松杰(区块链)：中国籍，工学博士(毕业于美国特拉华大学)，南京理工大学副教授，网络空间安全工程研究院核心成员，硕士生导师。区块链技术专家，研究领域为计算机网络协议与应用、网络与信息安全，发表论文 20 多篇，申请发明专利7项。在美国期间，曾经就职于谷歌、高通、彭博社等多家高科技公司，担任研发工程师和技术专家职务，具有丰富的计算机系统设计、 产品开发和工程项目管理经验。
4、核心团队（部分）：
单良：毕业于KOREATECH(韩国理工大学)机械工程专业，风险投资专业博士，韩国株式会社沃尔顿链科技公司代表，NHTECH中国部经理，在韩博士生联谊会经济组组长。
林和瑞：在诺基亚、微软工作多年，负责硬件产品开发、供应链管理工作。2014 年开始创办多家物联网企业，布局物联网行业产业链。开发的产品和服务得到市场认可。
赵海明：成均馆大学化工导电高分子专业博士，韩国BK21th 导电高分子项目核心成员，韩国京畿道传感器研究所研究员，韩国NCTECH 环保科技公司研究员，中华总商会副会长，常年从事韩国半导体、传感器等方面等技术转移工作。
刘才：工学硕士，具有十二年超大规模集成电路设计与验证经验，对RFID 芯片设计全流程、SOC 芯片架构、数模混合电路设计等具有丰富的实际项目经验，包括算法设计，RTL 设计，仿真验证，FPGA 原型验证，DC 综合，后端PR，封装测试等。曾带领团队完成多款导航定位基带芯片，以及通信基带芯片的开发，完成过AES、DES 等加密模块设计，曾获得卫星导航定位协会科技进步一等奖。精通区块链底层共识机制的原理和相关非对称加密算法。
杨锋：工学硕士，曾工作于中兴通讯，人工智能专家，集成电路专家。十二年超大规模集成电路研发、架构设计、验证经验；五年人工智能，遗传算法方面研究经验。曾获得深圳市科技创新奖；对RFID 技术、区块链底层架构、智能合约、各类共识机制算法原理和实现有深入的研究。
郭建平：工学博士（毕业于香港中文大学），IEEE 高级会员。集成电路领域专家，在IC 设计领域已发表40 多篇国际期刊/会议论文，申请中国发明专利16 项。
以上内容不构成任何投资建议，市场有风险，入市需谨慎。
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