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中國(guó)智能制造實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)競(jìng)爭(zhēng)

2018/1/23 10:58:18 標(biāo)簽:中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng)

“一流企業(yè)定標(biāo)準(zhǔn)、二流企業(yè)打品牌、三流企業(yè)賣技術(shù)、四流企業(yè)做產(chǎn)品”,這句話告訴企業(yè)家誰(shuí)制定了標(biāo)準(zhǔn)成為行業(yè)的定義者,誰(shuí)就能輕而易舉的控制整個(gè)市場(chǎng)。30年前,英特爾和微軟為PC行業(yè)定義了基于X86架構(gòu)的處理器和Windows操作系統(tǒng)內(nèi)核,從而統(tǒng)治PC至今。2007年之后,隨著移動(dòng)時(shí)代的到來(lái),基于ARM架構(gòu)的處理器和高通的無(wú)線通訊芯片又逐漸成了智能移動(dòng)產(chǎn)業(yè)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)公布的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù),從2013到2015年,高通每年從智能手機(jī)廠商收取的專利授權(quán)費(fèi)和價(jià)格提成就將近80億美元。由此可見(jiàn),制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不但能讓企業(yè)坐享豐厚的行業(yè)利潤(rùn),而且能徹底消除行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

近幾年,隨著IT技術(shù)的快速發(fā)展,為了充分利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能以及虛擬現(xiàn)實(shí)等新興技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇,推動(dòng)工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,德國(guó)提出了工業(yè)4.0戰(zhàn)略,以GE為代表的企業(yè)提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略,中國(guó)也發(fā)布了中國(guó)制造2025以及智能制造戰(zhàn)略。從產(chǎn)業(yè)層面講,這是各國(guó)政府結(jié)合各自的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)提出的不同方向和路線的工業(yè)化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。但從本質(zhì)分析,這是各國(guó)政府試圖將各自的工業(yè)戰(zhàn)略推廣到全球,為進(jìn)一步構(gòu)建不同行業(yè)和不同層級(jí)的工業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)做鋪墊。

當(dāng)前,由于智能制造的發(fā)展仍然處于探索期,智能制造的架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和體系有待完善。與此同時(shí),隨著以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能為代表的新興技術(shù)逐漸融入到制造企業(yè),要想推進(jìn)智能工廠的實(shí)施,傳統(tǒng)的工業(yè)自動(dòng)化控制協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)也要進(jìn)行更新甚至重新定義,這是推動(dòng)中國(guó)制造業(yè)由大變強(qiáng)的真正機(jī)遇。由此,智能制造體系、架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)的爭(zhēng)奪也從企業(yè)層面上升到國(guó)家層面,智能制造戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的競(jìng)爭(zhēng)也逐漸發(fā)展成為國(guó)家之間對(duì)新一代智能化工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化制定權(quán)的爭(zhēng)奪。當(dāng)前,中國(guó)政府和企業(yè)正在積極的把握機(jī)遇推動(dòng)智能制造體系和標(biāo)準(zhǔn)的建立,從最基本的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)做起逐漸構(gòu)建自己的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),并取得了極具意義的成效。

在政府層面,2017年3月23日,國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)委發(fā)布了《關(guān)于下達(dá)〈智能制造對(duì)象標(biāo)識(shí)要求〉等國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)制定計(jì)劃的通知》,包括智能制造對(duì)象標(biāo)識(shí)要求、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)總體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、智能制造標(biāo)識(shí)解析體系要求、數(shù)字化車間通用技術(shù)要求、數(shù)字化車間機(jī)床制造信息模型、工業(yè)云服務(wù)能力總體要求以及工業(yè)云服務(wù)模型等7項(xiàng)智能制造國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)正式立項(xiàng)。對(duì)推動(dòng)中國(guó)智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)過(guò)程中具有里程碑意義,也標(biāo)志著智能制造標(biāo)準(zhǔn)化工作從頂層設(shè)計(jì)階段向落地實(shí)施階段邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。

在企業(yè)層面,由浙江大學(xué)、清華大學(xué)、浙江中控技術(shù)公司、大連理工大學(xué)、中科院自動(dòng)化所等單位聯(lián)合制定的用于工業(yè)測(cè)量和控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)——EPA,并聯(lián)合開(kāi)發(fā)了基于EPA工業(yè)以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的變送器、執(zhí)行器、遠(yuǎn)程分散控制器、數(shù)據(jù)采集站、現(xiàn)場(chǎng)控制器等產(chǎn)品,推出了基于EPA工業(yè)以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的DCS系統(tǒng),并在企業(yè)得到了成功應(yīng)用。

華為作為中國(guó)網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域最具國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè),從2014年開(kāi)始,通過(guò)加大對(duì)物聯(lián)網(wǎng)和5G通信標(biāo)準(zhǔn)的布局,先后拿下了屬于中國(guó)的5G通信編碼標(biāo)準(zhǔn)和符合3GPP的R13標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的基于蜂窩的窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)——NB-IoT。這意味著,在5G時(shí)代,中國(guó)企業(yè)不再需要交納高額的“高通稅”,在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,中國(guó)企業(yè)有能力構(gòu)建包括物聯(lián)網(wǎng)芯片、接入網(wǎng)絡(luò)設(shè)備到物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)在內(nèi)自主化的生態(tài)體系。

在人工智能領(lǐng)域,百度正在從算法、平臺(tái)和框架層面布局人工智能應(yīng)用,其構(gòu)建的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)也逐漸完善。在芯片層面,2017年華為發(fā)布了麒麟970人工智能芯片,首次采用臺(tái)積電10nm工藝,與高通最新的驍龍835芯片是一個(gè)工藝,但集成55億個(gè)晶體管遠(yuǎn)比高通的31億顆、蘋果A10的33億顆多,帶來(lái)的是功耗降低20%。除華為之外,國(guó)產(chǎn)智能芯片制造商“寒武紀(jì)”發(fā)布的人工智能芯片也在開(kāi)始支持從端到云的各種智能化平臺(tái)。在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用領(lǐng)域,騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等廠商也在追趕甚至趕超國(guó)際同行。

總結(jié)

e-works認(rèn)為,隨著智能制造戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn),IT、OT、CT逐步走向融合。傳統(tǒng)低效率的工業(yè)化技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)必然讓位于更高效的技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)。比如,速率較低的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線讓位于更快的工業(yè)以太網(wǎng),速率較低的4G標(biāo)準(zhǔn)被速率較高的5G標(biāo)準(zhǔn)取代,串行計(jì)算架構(gòu)的嵌入式芯片讓位于計(jì)算速度更快且支持深度學(xué)習(xí)算法的人工智能芯片,大量陳舊的工業(yè)自動(dòng)化控制協(xié)標(biāo)準(zhǔn)必然被更加智能化的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議取代。只有經(jīng)歷這一過(guò)程,才能實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換,推動(dòng)傳統(tǒng)低效的生產(chǎn)制造向自動(dòng)化和智能化的智能工廠轉(zhuǎn)型,在這一過(guò)程中,推動(dòng)中國(guó)自主化智能制造標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)將是中國(guó)制造走向強(qiáng)大的基石!

供稿:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

本文鏈接:http://www.baqblw.cn/content.aspx?url=rew&id=285

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