物联网技术专家崔义言,个人简介

物联网技术专家崔义言,个人简介,第1张

物联网技术专家崔义言,个人简介
1978年出生在古老美丽大于河畔的潍坊市崔家村。

20岁学业有成,生物医药专业毕业、自修哲学专业。

20到30岁自由职业者,自修计算机软件开发,设计各种企业管理软件。

30到37岁在北京交通大学学习电路设计,成功转型嵌入式开发,创立赛帝文品牌,开发、生产、销售医疗激光控制屏产品,与北京迪文齐名,成为行业第二品牌,达到人生有形资产巅峰。业余爱好天体物理学。

38到40岁激流勇退,做了一次人生归零。自修中国传媒大学信息传媒学专业。策划了从潍坊到珠峰大本营《横穿中国》5700公里骑行活动,创立了比克族传媒。成功转型无形资产运营。

40岁开始接触物联网领域。基于物联网领域,以共享分享,开源开放的模式做无形资产的积累……
20年软件开发,10年linux开发,10年电路设计。

学习过生物、哲学、计算机软件、天体物理、嵌入式软硬件、信息传媒学等专业。
最喜欢的书:

刘慈欣(中国)的《三体1》、《黑暗森林》、《死神永生》;

尤瓦尔赫拉利(以色列)的《人类简史》、《未来简史》、《今日简史》;
人生短期目标:成为贵族

人生终极目标:永生……

可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年,大数据市场的发展迅猛,放眼国际,总体市场规模持续增加,随着人工智能、物联网的发展,几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术,Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内,国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词,管窥这一年行业内的发展。战略:国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进,这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面,成为国家战略计划的核心任务之一:2015年9月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,大力促进中国数据技术的发展,数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日,在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战:BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说,正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起:深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热,作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域,深度学习在2015年不再高高在上,很多创新企业已经将其实用化:Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内,百度、阿里,科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存:Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注,2015年6月15日,IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比,Spark具有速度方面的优势,但是它本身没有一个分布式存储系统,因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台,而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反,Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆:DBaaS随着Oracle12cR2的推出,甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代,新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年,除了趋势火爆,12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测,2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%,而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比,DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

易车讯 沃尔沃官方表示,其通过Volvo Cars Tech Fund沃尔沃汽车科技基金投资了光学和成像技术初创企业Spectralics。

据悉,该投资将使沃尔沃能够在早期开发阶段获得相关技术支持,有助于提高汽车的安全性,并改变车内的用户体验。以色列的Spectralics公司具有航空航天技术背景,其通过先进的成像和光学基础、高科技材料、软件和硬件等,实现了各种先进的光学技术应用。

目前,该公司的核心解决方案为MLTC(多层薄组合器),是一种新型光学薄膜,适用于各种形状和尺寸的透明表面。该技术如果集成到车辆前风挡上,可以将图像信息等进行显示。

信息显示,沃尔沃的本次投资金额为200万美元,这使得以色列的Spectralics公司融资总额达到了500万美元。

物联网产业迎来重磅政策。近日,工业和信息化部等八部门联合印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划(2021-2023年)》(下称《行动计划》)。机构分析,5G将驱动物联网成为新一轮 科技 与产业变革的核心动力,看好物联网各大细分赛道投资机会,尤其是消费级市场成长可期。

政策发力万亿物联网市场

AIoT大时代来临

此次发布的《行动计划》明确,到2023年底,在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施;推动10家物联网企业成长为产值过百亿元、能带动中小企业融通发展的龙头企业;支持发展一批专精特新“小巨人”企业;物联网连接数突破20亿个;完成40项以上国家标准或行业标准制修订。推进物联网新型基础设施规模化部署是下一步重点。工业和信息化部 科技 司相关负责人表示,将在 社会 治理、行业应用、民生消费三大领域重点推进12个行业的物联网部署。

信达证券点评称,《行动计划》明确四大行动目标,定性与定量齐登场,计划落地决心强。在智能革命推动下,以智能家居、智能安防、智能穿戴、智能网联 汽车 等为代表的AIoT(人工智能物联网)新应用有望相继爆发,智能革命将开启AIoT大时代,AIoT赛道具备“高确定性+高成长性”,物联网成长空间大且可持续性强,看好物联网各大细分赛道投资机会。

“当前5G通讯网络已大规模铺设,大数据云计算等万物互联的基础设施开始具备,整个物联网产业链将迎来大爆发,一场基于万物互联的智能革命就在眼前。”国信证券如是分析。

中信证券也认为,5G将驱动物联网成为新一轮 科技 与产业变革的核心动力。连接技术迭代进步、产业政策持续驱动、下游场景需求井喷式爆发驱动物联网连接数高速增长。据IoT Analtytics预测,2025年全球物联网设备连接数将至少达到250亿个,中国物联网连接规模将在2022年达到70亿个。据GMSA预测,2025年全球物联网产业规模达11万亿美元;IDC预计中国物联网支出占全球比重将达到267%(约3000亿美元),位居全球首位。

从二级市场表现来看,物联网概念股年内表现抢眼,合计市值近5万亿元,多只个股年内涨幅明显,国民技术、国科微、上海贝岭、全志 科技 等个股年内涨幅均超100%。

基金加大持仓配置

机构看好消费级AIoT

年内,机构频频前往物联网概念的公司调研。同花顺数据显示,物联网板块中颖电子、海康威视等十几家公司年内受到机构调研超10次,海康威视受到超千家机构调研,中科创达、兆易创新等5家公司受机构调研家数超500家。

中金公司认为,在物联网连接数上升、硬件与场景双线驱动等因素影响下,新的消费电子创新拐点即将到来,消费级物联网有望引领新一轮的消费电子创新浪潮。尤其是“场景智能”方面,智能 汽车 有望成为AIoT时代的下一个热门终端应用。

产业结构层面,通信模组被机构普遍看好。中信证券称,在物联网连接数爆发、产业政策持续加码、网络连接技术迭代和应用场景需求爆发等驱动因素下,物联网模组行业有望迎来“量价齐升”阶段。预计2025年全球蜂窝通信模组出货超9亿片,对应千亿元级别市场空间。华创证券也认为,未来5G模组、车载模组等市场需求有望持续释放,相关产业链公司营收及利润端有望延续高速增长态势。应用层方面,中信证券认为,多应用场景将刺激需求爆发,除了 汽车 网联领域,万物智联领域,双碳目标下智能电网是必经之路。电网万亿元级别投资规模将逐步向配电侧和用电侧倾斜,包括智能电表在内的各类电力智能终端出货量将高速增长。

上市公司也在积极加快物联网相关布局。工信部数据显示,截至8月末,三大运营商发展蜂窝物联网终端用户133亿户,比上年末净增19亿户。华为、百度、小米等 科技 巨头早已布局AIoT,持续拓展可穿戴设备和智能 汽车 等消费级物联网品类,并在生态方面不断发力,尤其鸿蒙系统的发布,更加快了物联网生态构建。通信模组方面,移远通信、广和通分别采取“份额优先,规模为王”策略和“深耕高价值场景”策略,加大全球范围博弈。

American test tube baby
德国工业40如火如荼,中国也推出了“中国制造2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划。“中国智造”成为未来制造企业的发展方向。 然而,传统的计算模式、工厂网络模式已经无法满足“智能制造”对于运算速度、数据交互速度、数据即时性、M2M等方面的要求。经过多年的发展,物联网已被业界广泛理解和接受,但在企业应用层面可以为企业带来哪些提升,在具体应用和整体运营管理模式上可以带来哪些变化,仍然值得业界探讨。
在工业互联网白皮书中,将工业互联网描述为:致力于工业控制系统联网,使之形成大型的端对端系统。工业互联网系统能与人联接,能充分集成企业内部系统、工艺流程和分析工具。这样的端对端系统被称为“工业互联网系统(IISs)”。
工业互联网的架构,从商业利益诉求开始(联盟的发起者都为大型企业),基于各类应用,进行生态体系的研究,并通过简化方式对系统架构进行解释,便于各领域组织和个人的理解。
不同于工业40在“集成”之上,更注重供应链(价值链)的研究,工业互联网则更偏向于对利益相关者-“角色”的研究。生产分工的“角色”,不仅仅是指产业链上下的企业和组织,还包括了企业中的各类职业人士,包括商业决策者、技术工程师、产品经理等。在工业40中也有大量内容关于对“劳动者(人)”的调研和阐述,但主要是从社会学、人力资源管理学进行整体性的思考。
从“角色”的需求出发,工业互联网提出了四层“视角(Viewpoint)”的结构(有些文章中也称之为“组件”)。
1业务视角(Business Viewpoint)
在工业互联网的搭建中,业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员(包括行业用户)需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。
2 应用视角(Usage Viewpoint)
应用视角定位于可靠、复杂的系统应用(功能)。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列 *** 作(使用过程),能够获取到系统的基本功能或服务,并将其拼装成成熟的商业应用。
3功能视角(Functional Viewpoint)
功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块(系统的零部件),以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤,以及功能模块和系统外界环境的关联关系。
4 执行视角(Implementation viewpoint)
执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素,包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。执行组件(视角)关注于工业物联网最基本、核心的技术架构,功能(视角)在执行视角的技术架构上搭建,使得多个应用(视角)能够协同工作,并实现业务的完整交付。
工业互联网认为,工业领域的控制系统(ICS)已经能够实现跨产业部门的工业自动化。它们通过对物理世界的感知,获得信息的“激励”,并通过“固化”、明确的逻辑运算,向执行器发布指令信号,从而由设备上的机械装置改变物理世界和环境的状态。这种“控制”过程由工程师精心设计,使得自动化设备的所有行为都明确并固定下来。但如果生产环境发生改变,生产产品需要升级,那么必须由工程师重新设计并调整系统,这有可能需要启动一个生产线的“精益”项目。
要适应生产环境和商业需求的变化,控制系统中的信号处理元器件,首先需要与外部信息系统组网通信,其次需要建立共通的“语言”(通信协议、数据规范),还要能够接受上层应用的调配和指挥,以此实现灵活的“柔性生产”,与其他商业系统协同“智造”。
四层视角之中,“执行视角”主要是构建信息流的通道。在“执行视角”中的独立设备和系统,会按照接口规范输出传感信号或接受指令信号,在“功能视角”中形成数字化映射,即在虚拟世界获得一个“身份”,能被其他信息系统进行查询、访问、调用、关停等。
四个视角中的系统和能力是相互交织,只是看待的角度层面不同。商业视角和应用视角更多的是从商业的角度来看待生产活动,它更关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等,是从上(需求)向下(实现)看待工业物联网。功能组件和执行组件是从信息技术、行业技术的角度来看生产活动,它聚焦于如何调配计算资源、如何传递信息、如何 *** 作设备、系统的维护和运营、技术构架的健壮性和安全性,更层次化、深入化地理解工业物联网系统,关注于它的“有机性”。
在工业互联网的四个组件中,功能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业互联网。其中,功能视角关注工业整体系统,是顶层的技术架构,定义并展现了工业核心能力的相互关系;执行视角关注信息系统结构,是支撑功能视角的数字化基础,它对工业物联网的信息/网络能力进行了层级划分。
通俗的来说,执行视角描述了一个人(工业)的“神经网络”,而功能视角则呈现了一个人(工业)的“器官组织”。工业互联网通过这两种视角,注重于理清信息技术与工业技术之间的关系。就目前来看,工业40的架构思路倾向于将信息技术进行改进和叠加。相对而言,工业互联网则更关注未来工业系统的重构,使得信息和工业深度、有机的融合。
1功能视角
工业互联网对工业领域和信息领域的技术进行了融合,并定义和划分相应的功能模块,提出了“功能视角”的概念,这便是工业互联网的顶层功能架构:功能域模型。
功能域模型由五个基础的功能域组成。企业的信息系统可以包含所有的功能域,也可能是其中几个,还可以是单独一个功能域,每个功能域都是相对独立、完整的系统。当然,实际的业务系统会根据应用特色,删减或修改功能域中的某些细节性技术,但这不会影响工业互联网的整体结构。
(1) 控制域
控制域整体部署在物联网边缘,贴近实物和环境,在物联网结构之中处于边缘位置。控制域包括:
感测,是传感器对设备、环境的感知;
驱动,就是指通过传递指令信号,使得设备上的机械部件或电路开关实施规定动作。此外,向电子标签等存储设备注入数据也是驱动的一种类型。
交流,是指信息在边缘网络中传递。
实体抽象可以理解为物的“数字化”,即物的(状态或属性)实体信息由统一、规范、有实际意义的数据(即数字化信息)来表示,这样上层系统就可以解读感测信息、改写设备状态(驱动)。实体抽象是物理系统和信息系统的桥梁,完成虚拟和现实相互间的映射。在物联网领域中,“数字化”的狭义理解就是“实体抽象”。
建模,是对物理世界的系统性描述。建模的对象可以是生产设备,也可以是外部环境。建模的数据源来自下层的“实体抽象”。复杂的建模需要融合高深的行业技术知识,并通过高等计算(人工智能到等)来实现。
执行者通过对控制目标的解读,按照自有的控制逻辑,实施一系列的 *** 作(向驱动和感测传达指令)。执行者具有自主性,具有一定的决策权和智能,可以动态、灵活地完成任务。当然,对于一些特别重要或简单的控制目标,执行者会不经过逻辑判断,直接执行。
整个控制域实现了(控制)目标和(物理)行为的统一。
(2) *** 作域
*** 作域是对控制域系统的集中化运营,它可以远离控制域,实现远程的监管。 *** 作域主要的职责包括:
为功能(组件)的实现,调配和部署资源并进行相应管理。
为保证功能的健壮性, *** 作域还需要具备监测和诊断分析的能力:通过分析系统的关键性能指标,来评估系统的健康,针对系统故障、性能下降等问题,及时上报或预警。
*** 作域除了“反应式”的运营方式外(出现告警后再处理),还需要支持预测和优化:预测故障和系统瓶颈,在故障和问题发生前处理(预测性维护);掌控各类资源的利用率和下层系统设备的情况,通过调整资源分配来实现生产优化(例如动态地关闭一些空载运行的机器,来节省工厂的电力消耗)
在预测分析方面, *** 作域需要信息域的帮助,以弥补他可能在计算能力上的不足。
(3) 信息域
从不同的域中采集信息,并将这些大量的异构信息进行转换、建模、存储,最终实现高级分析的功能(分析系统瓶颈或预测产业链趋势)。
信息域具备的数据处理能力包括:
采集(汇集)传感器和 *** 作状态的海量数据
数据质量管理(数据过滤、去重、挑拣垃圾数据)
(异构)数据格式转换
语义化处理(在原始数据中注入备注信息,关联其它数据集等,比如位置信息、时序信息等)
存储和数据持久化(data persistence,内存数据模型和存储模型的相互转换)
数据分发处理(包括流分析处理-streaming analytic processing)
控制域也有数据采集和建模的能力,但主要是用于即时的计算、实时的反馈、连续的 *** 作,其关注点在于设备的“物理行为”。信息域的建模主要是用于“后计算”的,即通过大数据分析、智能预测,制定一个长期的优化目标,并通过调整控制域的执行策略,实现系统整体的性能提升。
信息域对控制域具有“引导”作用,如果将控制域看做“生产者”,那么信息域就是“管理者”。
(4)应用域
应用域是所有“功能(function)”(也称之为“函数”)的集合,包含对“控制域”进行 *** 作的功能。功能在应用域中表示为一个个相对独立的应用程序,业务则是多个应用程序的系统性组合。虽然在软件应用的底层代码中也有“功能(函数)”的概念,但应用域所指的“功能”是高度抽象(语义化)和复杂的逻辑程序,它可以包含一组协同的物理 *** 作或一系列流程化的数据处理行为。
*** 作功能发出的 *** 作请求并不是无条件执行的,它必须接受控制域的条件约束,例如违反作业安全的 *** 作指令会被控制域“拒绝”。
(5) 业务域
业务域即是企业各类的业务系统,例如:企业资源管理(ERP)、客户关系管理(CRM)、资产管理系统、人力资源管理系统(例如人力资源的共享中心)、项目管理系统等等。这些信息业务是通过完整的一套软件程序来实现闭环的业务流程,也被称为:实现“端到端”的 *** 作流程,例如用户从客户端到电商平台(服务端)下订单购买商品。
2执行视角
功能视角作为顶层技术架构,本质上是从工业领域的整体视角看待工业互联网的技术架构,而执行视角则是从“具体实现”的视角看待工业互联网,它其实属于功能视角的一个基础部分,不过以作者看来,“实现”的本质就是物理信息和虚拟信息的相互转换,所以执行视角所展示的功能拓扑看起来更像一种“服务于信息的组网和计算方式”,其强调了协议、接口,以及系统动作、设备状态的信息化映射。对于通信领域的人士来说就很容易读懂执行视角之下的架构,而且能够和物联网网络架构进行对应。
(1)三层架构
执行视角下的工业互联网分为三个基本层级:边缘层、平台层、企业层,它们分别对应不同的网络和功能特性。
边缘层收集各类设备数据并汇总转发至平台层,或由平台层反向发送数据(例如 *** 作指令)至边缘层中的设备。
平台层,一方面具有设备和资产的管理监控功能,可以向上层应用(企业层)提供这些能力。另一方面,它可以接受并执行企业层下达的 *** 作指令:数据分析、信息查询或控制设备运作。平台层整合了工业领域中的各类信息能力,并形成具有开放性的服务系统。
企业层,就是行业应用层。它可以是商业决策系统,也可以是提供给外部用户的设备监控系统,还可以是给内部运营人员用于产品质量分析的软件应用。它可以从平台层获取大量的底层生产数据,也可以通过平台层控制海量的设备,但它并不“关心”这些功能(查询、 *** 控)具体是如何实现的,它只负责高层应用的逻辑实现。
(2)三层网络
在三层架构模式之中存在三层网络:邻接网络(Proximity Network)、接入网络(Access Network)、服务网络(Service Network)
邻接网络,通过一定数量的转发节点连接一定区域范围内的边缘节点(包括传感器、驱动器、设备、资产、控制系统和边缘服务),并且在区域内形成局部网络。邻接网络可以理解为物联网的边缘网络,不过它更强调了在一个场景化的空间范围内。
接入网络,实现资产、终端、设备连接到平台层的网络。接入网络可以是企业专网,也可以是商用的运营商网络,例如4G LTE网络。所有终端都需要通过网关设备连接到服务网络。
服务网络,实现平台层和企业层连接。它可以是互联网,也可以是运营商的移动网络,或是企业私有网络,还可以是建立在各种网络之上的虚拟专线网络。其实,企业系统之间的互联也可以通过服务网络。
在美国GE发布的相关白皮书中,对于工业互联网的应用范畴是有明确的界定的。GE公司发表的白皮书中指出,Industrial Internet是要延展机器与人的边界。这篇白皮书中描述的工业互联网的核心要素包括:智能机器、高级分析和工作中的人。实质上,还是强调通过物联网联通机器、产品和人,从而提升企业的设备健康状态和生产绩效,实现预测性维护,最大限度地降低意外宕机,实现能源高效利用等。相比而言,我国的工业互联网产业联盟发表的工业互联网体系架构白皮书中,对于工业互联网的诠释似乎过于宽泛、过于复杂。该白皮书认为,工业互联网与制造业融合将带来四方面的智能化提升。实际上网络化协同和个性化定制,属于一种制造业+互联网的应用,但不应当属于工业互联网(准确来说是工业物联网)的范畴。
因此,通过上面论述,我认为工业互联网应当有其具体的内涵与外延,其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用,而不应过于泛化,不能什么东西都往里面装。服务商也不应把什么云平台都叫做工业互联网平台,以免误导用户。建议未来还是将名词术语统一到工业物联网,或者物联网的工业应用。
眼神阅读:
富士康工业互联网明日打新 发行价定为每股1377元
新京报快讯(记者 梁辰)5月23日,富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)在上证路演中心举行了首次公开发行A股网上投资者交流会。该公司昨日晚间更新招股书披露,将以每股1377元的价格发行197亿股股票,募集总额约为2712亿元。
经过5月17、18日初步询价,22日晚,工业富联披露,除去本次发行费用4亿元,募集资金净额将达267亿元,对应市盈率为1709倍。5月24日,投资者开始网上申购。
从A股历史首次公开募股(IPO)历史情况来看,此次工业富联IPO募集资金总额排名第12位,但是最近3年以来最大规模IPO。与药明康德和宁德时代在IPO募资过程中出现“缩水”不同,工业富联最终募集金额与之前IPO审核报告基本一致。
资料显示,工业富联脱胎于2015年2月成立的福匠科技,过去一年左右,其股东鸿海精密将旗下诸多子公司注入工业富联,直接或间接持有31家境内子公司和29家境外子公司,包括9家位于中国大陆的苹果手机零部件产业链公司。
在交流会上,工业富联董事长陈永正表示,公司正在研发应用于智能手机机构件的一系列开发项目、应用于电信网络设备的技术及应用程序,5G 技术研发、物联网及工业互联网解决方案、面向应用场景的多种应用服务、业务功能组件、大数据处理和分析、数据采集、应用到工业机器人的治具自动化串杆技术、云计算服务及存储设备的解决方案等。
工业富联计划,投入264亿元用于上述20个投资项目,并结合投产安排和公司业务实际情况,另投入募集资金约324亿元用于补充营运资金,优化公司的财务状况,不足部分由发行人通过银行贷款或自筹资金等方式解决。
对于战略投资者,陈永正表示,充分考虑了投资者资质以及公司长期战略合作关系等因素后综合确定,包括大型国有企业、保险公司、国家级投资基金等。
此前,21世纪经济报道称,工业富联已完成IPO战略配售投资者的初步遴选,入围标准首先考虑是否与业务能够形成战略协同,合作提供软硬结合、虚实结合的科技服务解决方案。以BAT为代表的国内互联网巨头都在最终确定战配投资者名单内。
5月16日,工业富联股东鸿海精密董事长郭台铭曾与博时基金总经理江向阳会面,博时基金是央企招商局集团金融板块成员公司。招商局官网内容显示,会谈中,郭台铭表示,本次在A股上市,将为鸿海集团注入更多互联网基因。
郭台铭称,这将带领代工基因的鸿海转向以大数据为导向、AI分析为驱动,以及机器人运作为基础的工业互联网平台企业,加速在智能制造、工业40机器人生产、人工智能大数据等新领域的发展。同时,通过富士康工业互联网云,提高中小企业的制造能力,为3000万中小企业赋能。
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是的。称重传感器实际上是一种将质量信号转变为可测量的电信号输出的装置。

用传感器应先要考虑传感器所处的实际工作环境,这点对正确选用称重传感器至关重要,它关系到传感器能否正常工作以及它的安全和使用寿命,乃至整个衡器的可靠性和安全性。在称重传感器主要技术指标的基本概念和评价方法上,新旧国标有质的差异。主要有S型、悬臂型、轮辐式、板环式、膜盒式、桥式、柱筒式等几种样式。

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