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SGM-02U3B4L 工业自动化网络就像巨大的复杂道路，不同的数据流在同一网络上进行数据传输，如何确保系统的稳定性，网络技术的可靠性将显得尤为重要。

传统的以太网、采用载波侦听技术，由于要避免冲突，会给数据传输的延时带来非常多的“不确定性”，日常我们发个邮件，微信聊个天，看看小视频，几百毫秒或者几秒的延时可能没什么影响，但是要用在工业网络中，那可能就有很大问题了，如果关键指令由于延时问题SGM-02U3B4L 不能及时到达，生产现场的控制就出问题了，会对生产线造成不可预估的损失影响。

为了解决我们之前所提到的各种网络延时问题，工业网络提出了一个新的概念，那就是TSN——时间敏感网络，时间敏感网络通过对实时数据和非实时数据进行流量整形，在解决传统以太网时效性的基础上保证了数据传输的实时性，同时还大大提高了网络传输的利用率。

TSN网络通常称为时间敏感网络，它实际上是基于IEEE802.1的框架制定的一套满足特殊需求的“子标准”，位于OSI七层模型中的第二层–数据链路层。与其说TSN是一项新技术，不如说它是对现有网络技术以太网的提升。改进传统以太网的“不确定性”和“实时性”，使其能满足工业生产现场的需求。

TSN网络最早是为了满足音视频数据传输而产生的，其前身是AVB音频视频桥接技术，2012年，AVB任务组正式更名为TSN工作组。

TSN网络的应用满足了工业自动化领域对实时性和大容量数据传输的双重要求，同SGM-02U3B4L 时，也进一步使得普通信息层和工业网络的融合变得更加容易。它解决了传统工业网络和以太网之间不可兼得的矛盾，为网络的互联互通奠定了基础。

CC Link IE TSN 是全球首个具备 TSN 的开放工业以太网技术，它将千兆带宽与TSN相结合，融合了802.1QBV与802.1AS，确保了控制通信的实时性，无论是对于设备供应商、机器制造商还是最终用户，它都能提供众多优势。它可以简化网络架构和机器设计，提供更大的流程透明度和更好的管理，提高生产力，并使OT和IT系统更好地集成。

惠普此次发布的“优”系列黑白激光打印机/一体机，包含4104系列及4004系列产品，专为工作组级用户打造，为不同行业领域的企业提供高效打印、易于操作、安全可靠、节能环保的智能办公体验，其具体产品特性如下：

高效打印，优化办公：惠普“优”系列黑白激光打印机/一体机拥有高效的打印性能，其每分钟高达40页(A4) 的打印速度， 6.3秒疾速首页输出时间，4000页建议月度打印量，能大幅提升企业工作组办公效率，省时省力，满足轻松办公的需求。

SGM-04U3B4L实力升级，优智来袭” ，惠普今日发布6款全新 “优” 系列黑白激光打印机/一体机。该系列延续上一代商务办公产品的高品质，为用户提供更优越的性能、更便捷智能的管理、更可靠的安全系统、更节能降耗的技术支持。惠普以集成式的IT解决方案为工作组级用户量身打造高效智能，安全环保的打印体验，助力企业专注自身业务发展，不断追求卓越。

凭借不断完善的激光打印产品家族矩阵，惠普持续推进创新技术，让各类规模企业都能享受可靠的智能打印解决方案。惠普全球副总裁、打印机与耗材产品事业部大中华区总经理金卫东表示，“办公效率是影响企业创造力的重要因素，全面、智能、安全可靠、易管理的打印解决方案已经成为现代企业的核心办公需求，办公设备的运维简化让企业更专注于自身核心业务的运转，从而提升管理效率。惠普基于对用户需求的深刻洞察，用创新的产品与技术满足用户需求，推出全新优系列A4黑白激光打印机/一体机，以更优质的SGM-04U3B4L性能、更强大的实力助力企业优化办公效率。”

本届主展示会场，马扎克展示了数十款来自日本总部、小巨人及辽宁工厂的先进机床产品及典型自动化案例，备受关注的 DIGITAL TWIN、MAZATROL SMOOTH AI及云数据互联等时下最受关注的前沿技术。

本次展会上的INTEGREX i-350H S机型，就是搭载了MAZATROL SMOOTH Ai最新系统的复合加工机，利用AI学习功能进行自主优化，实现高速、高精度、高品质的加工。

而随着制造现场利用数据和数字技术的生产工序变革，马扎克推出了五轴系列新机型VARIAXIS i-800 NEO，在一台设备上完成从原材料到成品的所有加工，进一步验证了马扎克的DONE IN ONE的生产理念，为自动化智能制造开启了新篇章。

同时，辽宁工厂生产的车削中心、小巨人工厂自主研发和生产的多款立/卧式加工中心也受到来客的广泛关注。　QTE复合机系列，是马扎克在中国市场最新推出的一款高速、高精度车铣复合设备，全系列机床采用模块化设计的理念，带Y轴和第二主轴的机床，可提高复合加工能力，工艺范围更广。本届MTF，我们发布了QTE-200MY L/500，即带M动力刀座，又带Y轴SGM-04U3B4L的复合车削中心，这是我们根据客户的不同生产形态开发的高附加值机床。今后，我们仍将持续拓展，

近年来，在新一轮智能化、互联化改造升级浪潮下，企业进行数字化转型已成为大势所趋。近70%的企业对于数字化转型意愿强烈。在数字化转型中，企业的首要诉求是提升效率和优化业务流程。而数字化办公作为数字化转型的起点和基础，推动多样化办公客户对办公设备的连接性、管理性、融合性提出了更高要求，一站式智能管理解决方案成为刚需。与此同时，网络安全风险加大，生态系统的持续颠覆与重构，企业对数据安全、信息保护的新需求，都要求企业以数字化优先的战略，安全可靠的设备持续打造核心竞争力，实现进一步的创新与增长。国家 “双碳”目标的提出，也将企业绿色可持续发展抬到了新高度，推动企业通过开源节流，提高办公资源利用率，以实现自身节能减耗及低碳发展。

惠普传承上代经典，以客户需求为突破，在进一步提升打印性能的同时，以一站式智能管理服务，企业级安全防护，节能减耗创新技术，全方位满足企业办公新需求。未来，惠普还将持续坚

SGM-08V3B4 腾讯正式发布Max二代机器人（以下简称Max）。记者获悉，Max能够在梅花桩上完成旋转踏步、单桩跳跃、双轮站立等高难度动作。同时，过桩速度达到“前辈”Jamoca的4倍。依托于机器人视觉定位、地形识别、全向六自由度运动规划、高精度模型预测控制等技术，Max能够对复杂地形进行精确识别，并且根据地形实时想好步子，避免踩歪、打滑、摔倒等风险。

通过梅花桩复杂地形场景，以及精确落点跳跃等条件设置，成功验证了Max对复杂地形的适应能力。

据了解，Max是由腾讯Robotics X实验室自研的多模态四足机器人，采用原创的腿轮一体的本体设计，实现了“崎岖路面走得稳，平坦路面跑得快”。相比一代，Max在视觉感知、轨迹规划、运动控制等方面实现技术创新，标志着腾讯在机器人灵敏运动研究上取得了新的突破。

Max展现灵敏运动能力 完成空翻下桩等高难度动作

在腾讯 Robotics X 实验室为Max设置的测试场景中，Max需要快速通过一个阵SGM-08V3B4 列全长10米，高0.8米（约为Max身高2倍）高低起伏的梅花桩阵列。

想要顺利通过这一复杂地形，Max面对的挑战重重。首先，Max需要实时地形识别、建图，以应对密集细杆梅花桩这种复杂并带有轻微晃动的地形。

看准地形后，Max需要根据地形规划适合的运动轨迹，自动调整俯仰、侧身与转向，从而适应高低起伏的地形。

官方发布的视频中，Max在极端地形中展现出极好的动作控制能力，能够精准感知到自身和梅花桩的位置，找准桩面中心，动作连贯，落点准确，在窄小的桩面完成了快速行走、踏步旋转、单桩跳跃、双轮站立等一系列动作。

从结果来看，Max在持续高频的冲击条件下，定位精度累计误差小于1%，地形识别精度小于2cm。

为更好保障Max力控精准度，腾讯Robotics X实验室在机器人移动能力和机身本体设计SGM-08V3B4 上都做了改良。Max具备触地检测能力，可准确判断足端触地状态，进行质心轨迹规划与柔顺力控，避免身体的大幅度振荡以及足端触地后的反弹，确保落地平稳与运动流畅。

同时，Max的机身本体在2021年版本基础上，完成了结构和电气系统的大量优化，能够应对跑、跳、翻等高动态动作产生的持续强力冲击，保证了本体的稳定性和可靠性。

除移动表现的进步之外，Max在运动效率方面也有显著提升。Max在完成跳跃、空翻等高难度动作时，可规划出最省力的运动轨迹，即如何让所需的驱动力最小化。

具体来讲，Max可以根据目标跳跃距离、跳跃高度以及关节力矩限制等条件，计算出最优的跳跃轨迹，兼容四脚跳（Pronking）和双脚跳（Bounding）等步态。

自研模型算法、深度强化学习让Max动作更灵动

腾讯Robotics X实验室于2018年成立，致力推进人机协作的下一代机器人研究，打造虚拟世界到真实世界的载体与连接器。目前实验室研究方向包括作为机器人基础技术的感知能力，以及灵敏运动、灵巧操控、智能体三大支柱技术，致力于智能协作机器人。

据官方介绍，Max原创性地融合了机器人腿式与轮式运动模态，从硬件上的机械和电路设计，到软件上的系统框架和控制算法创新，使得Max在崎岖路面走得稳，在平坦路面跑得快，更契合人类社会的现实环境。

此次的梅花桩升级挑战是腾讯轮腿融合机器人灵敏运动技术的进一步突破。依托于团队自研的单目视觉惯性定位、全新的六维全向运动实时规划、非线性轨迹优化、高精度模型预测控制等算法的支持，实现了更高精度的身体位置与姿态控制。

为更好完成跳跃、空翻等高动态动作所带来的对机器人控制精度的挑战，团队结合离线最优跳跃轨迹规划及实时平衡运动轨迹规划，自研了模型预测控制算法（Chi et al., A Linearization of Centroidal Dynamics for the Model-Predictive Control of Quadruped Robots, ICRA 2022）。

与此同时，腾讯Robotics X实验室也正利用深度强化学习等AI技术，推进机器人智能研究，让机器人在虚拟环境中自主学习，更好地适应复杂环境的变化。

不同于预先设计好规则之后做重复任务的工业机器人，腾讯RoboticsX实验室更关注机器人的自主特性研究，目的就是要在有很大不确定性的动态环境里，能够实现机器人的自主判断、自主决策，并自主完成任务。

据实验室研究人员介绍，基于深度强化学习与sim2real等技术，Max用几个小时就能初步学会自然灵动的步态。

作为腾讯Robotics X实验室自研的多模态四足机器人移动技术平台，Max的相关新技术与算法同时具备良好的迁移性，为实验室研发其他类型的移动机器人、适配潜在应用场景沉淀技术与经验。

SGMAS-01A2A4C 上海 – 全球移动机器人市场的领导者- Mobile Industrial Robots（以下简称：MiR）与智能存储解决方案制造商Modula面向全球市场，联合发布全新自动化存储、拣货及物料搬运解决方案。 这一全自动系统适用于仓库、生产车间、配送中心等场景内指定区域的物品运输任务，将大幅降低相关工作过往对人力的依赖，旨在帮更多企业实现“黑灯工厂”转型。 这也是MiR即今年第二季度发布机器人软件更新后，又一项重要的软件能力拓展。

MiR自主移动机器人中国区销售总监 张愉表示：“从小米到格力，我们看到越来越多的中国企业都在推动黑灯工厂的建设，其本质是通过自动化技术的部署，实现工厂从运输到焊接组装等环节任务的智能化、‘无人化’。 MiR和Modula此次推出的操作系统，便是在自动备料和装车运输层面实现了‘黑灯’。凭借卓越的软件系统，MiR AMR与Modula的存储单元密切集成，可以保证机器人精准运行、多机协同，并且和人安全共存，做到技能互补。”

新推出的仓储操作系统支持多种配置，客户可自行选择，实现物料SGMAS-01A2A4C 搬运的完全或部分自动化处理。该系统最快可在安装后 6 至 18 个月内产生投资回报 (ROI)。 这四项配置分别是：

1.    单个货物的半自动拣货：操作人员从 Modula 的存储单元中分拣单个货物，交由 MiR 的AMR自动运输至指定区域，如集运中心。

　2.    使用分拣推车的半自动拣货：操作人员分拣多个货物，放置在拣货站。拣货完成后，MiR 机器人挂接拣货站，将其运输至指定区域。

　3.    单个货物的全自动拣货：MiR 机器人配备协作机器人，从 Modula 的存储单元中拾取单个货物，并安全运输至下一个分拣区域或集运中心。

4.    全自动箱体拣货：MiR 机器人配备定制的顶部模块，可直接由立体货柜（ VLM）的托盘中顶升、SGMAS-01A2A4C 拾取和放置货筐或箱式物料车，方便拾取和更换，无需人工干预。

软件能力是MiR今年着重聚焦的创新领域，同时也是越来越多制造业客户在进行自动化技术部署时提出的严格要求要求。在《中国制造2025》的指导下，许多企业形成百十台AMR集群作业的态势，这对协作移动机器人技术提出了三个层次的软件要求，一是AMR背本身的软件，能够安全、稳定、精准运行。二是AMR车队管理软件，根据不同工艺流程，进行定制化开发，完成不同的规定动作。三则是AMR软件的兼容与开放性，让机器人流畅接入厂房其他现行系统。

张愉表示：“新系统的推出是MiR AMR软件兼容与开放性的绝佳印证。此外，我们的机器人可以完成‘手脚’并用的物流功能，突破了传统物流机器人的功能限制，将帮助客户释放更多人力、节约更多生产时间。 MiR计划在今年9月的中国国际工业博览会上，全面分享MiR AMR拓展功能的最新发展，与经历过疫情二次大考后的工业制造业企业探究软件定义自动化的深意和趋势。“

MiR自主移动机器人将与UR协作机器人联合，于今年9月共同参展中国国际工业博览会，今年的参展主题是“融合创新、共赢未来”。届时，MiR将携以安全著称的AMR产品矩阵，由产品创新、功能拓展、行业洞察三方面，与行业分享新技术、新应用，更将首度正式展出2021年发布的重磅新品MiR1350 AMR。

　SGME-04AF14 成立至今，极智嘉共完成9轮融资，还在C轮创造了2亿美元的行业单笔融资最高纪录。记者注意到，本轮融资之前，去年6月11日，北京证监局披露，极智嘉已与中金公司签署上市辅导协议，拟科创板挂牌上市。

如今，物流机器人作为物流科技赛道，创新性产品行业落地最多，又是最先显现规模性效应的领域，一直备受资本青睐，背后不乏今日资本、红杉等明星机构持续重仓，二级市场也多有头部明星公司欲闯关IPO。

受疫情常态化的冲击，行业重度依赖人力的旧有体系，在面对突发性危机之时呈现的脆弱性与高风险，让物流数字化、智能化的产品硬件、系统软件成为多数企业仓储运营环节的必选项，以极智嘉为首的头部公司出货量也明显呈现倍增态势。

资本的注入加速了物流机器人赛道的发展进程，而近两年相SGME-04AF14 关产品的成熟与大范围商业化落地，反过来也在昭示着行业迎来了首轮资本收获期。值得注意的是，物流科技经历了投融资冷静期后回归理性，但如今，业内单笔融资金额的持续扩大成为新特征，这背后，亦是行业加速向头部化集中，赛道整体迈向阶段性拐点的重要标志。

　　物流机器人“加速跑” 海外市场成争夺焦点

　　与融资消息一同释出的还有极智嘉最新业绩数字。

数据显示，极智嘉2021年销售订单额超20亿元，收入超10亿元。2022年，极智嘉迎来了新一轮业务增长，上半年，极智嘉订单额同比翻番，预计今年全年业绩较去年保持100%的年增速。记者注意到，2021年6月底，极智嘉在全球范围内销售的自主移动机器人数量已达2万台，相较于两年前的1万台翻番。

海外市场必然成为国内仓储物流机器人企业竞争的焦点，率先拿下海外市场超前份额的公司SGME-04AF14 也将成为下一阶段率先领跑的玩家。

结合施耐德电气对不同细分行业、不同市场定位企业的转型路线的深刻理解与广泛实践，魏开炎认为，数字化转型要回归业务价值，聚焦企业自身业务发展需求，平衡投资回报，同时，密切关注技术趋势与行业领先实践，持续迭代创新，以IT信息技术、OT运营技术、ET能源技术、AT自动化技术的多维融合，助推智慧工厂的精益化、绿色化、数字化转型，满足质量、安全与环保等法规要求，最终实现制造工艺优化、精益生产、供应链协同等一系列收益。

具体至实施路径，魏开炎指出，数字化转型是一个体系化的长期系统性工程，需要沿着清晰的规划循序演进。首先，制造业企业需要站在全局角度进行数字化转型战略解码，设立数字化转型目标，凝聚企业领导层与员工共识，坚定不移地推进转型；其次，在明确的转型目标下，应从人才、资金、系统、工具等多角度，系统规划、设计完整的实施路线图；然后，在系统规划后，应集中力量在局部数字化转型中实现突破，关键场景中数字化应用价值的形成将从整体上推动企业数字化转型进程；最后，构建生态圈对于推动数字化转型至关重要，企业既需要内部跨部门协作，也需要整合外部资源弥补自身的不足，确保规划系统、人才、投资等资源的落地实现。

　　资本加速向头部聚拢 物流科技规模、盈利拐点还要多久到来？

资本潮涨潮落，物流科技的投融资也经历了密集期、冷静期等阶段，逐渐回归理性，但从2021年开始，物流科技赛道迎来回暖，但更为重要的特征是，虽然总体规模和数量大不如前，行业内单笔投资额却大幅提升，斩获融资的企业也逐渐形成头部聚焦，随之而来的是更大规模的扩张。资本与规模迎来双向互动，在此背景下，物流科技行业或也有望突破拐点，迎来加速发展的新一轮周期。

清华大学互联网产业研究院副院长兼物流产业研究中心主任刘大成在接受记者微信采访时表示，国内仓储物流移动机器人的发展，一定程度上得益于电商快递的繁荣，特别是智能化仓储带来的超强的能效比和费效比；另一个原因就是物流行业越来越讲究供需的精准匹配。

“包括数字化、AI、云计算等技术在物流科技层面的应用，此外还有物联网、工业互联网、区块链等技术体系在物流领域的逐渐渗透，其都是在向上支撑。在整个过程中，从感知到传输到决策最后到执行，数字化技术的支撑与整个技术体系相互间的融合，贯穿始终，无处不在。”刘大成如此解释物流科技在应用层面的特性。

　SMC-2000-4MW一边是数实融合，一边是产业升级，当下，制造业已经意识到，双碳目标下，只有积极拥抱数字化转型才能抢占新一轮技术革命与产业变革的先机，实现高质量发展。然而，数字化转型难以一蹴而就，转什么？如何转？带着对这些问题的思考，施耐德电气绿色智能制造咨询总经理魏开炎受邀出席2022第四届中国制造业数字化转型暨卓越运营国际峰会，与来自食品饮料、物料、汽车等多个工业细分领域的参会嘉宾分享施耐德电气在绿色智能制造领域的实践和洞察，为中国制造业实现数字化与低碳双转型，走向精益、绿色、数字化转型之路点亮“灯塔”。

放眼 2025 年，国家制造业战略纲领的第一个十年节点，企业想要实现绿色智能制造，需要明确转型路径，加强自身能力建设。然而，制造业因产品丰富、流程复杂，细分种类对数字化转型的需求不同。面对竞争加剧、产能过剩和成本攀升、环保、安全合规挑战，数字化水平较高的流程工业亟需数字化赋能生产与能效优化、设备智能运维与预测性资产分析；应对市场的快速变化与大规模个性化定制需求，离散工业数字化赋能聚焦生产的标准化、自动化、可视化、柔性制造与供应链整合等；混合工业，如食品SMC-2000-4MW饮料、生命科学等行业既面临日益严格的安全监管，又要积极应对消费升级的挑战，数字化赋能的重点在于产品质量管理、能源管理、供应链协同、数字化营销。

公开数据显示，交付量破万台的还有海康威视机器人与快仓，三家合计市场份额超过70%。记者注意到，2021年12月31日，海康威视也发布公告称，为进一步拓宽公司创新业务融资渠道，公司董事会授权公司经营层启动分拆海康机器人至境内上市的前期筹备工作。而胡润百富发布的《2021全球独角兽榜》中，快仓估值也超10亿美元。

无论是资本动作还是实际业务层面，头部玩家都来到了规模性商业落地的初期大门。极智嘉创始人兼CEO郑勇表示：“经过过去几年业务规模的快速增长，公司已经开始迈向盈利的商业可持续发展的成功阶段。”

据他总结，一方面得益于物流智能化市场的强劲爆发，另一方面则来自全球化业务战略的SMC-2000-4MW落地。郑勇此前在接受记者采访时也曾透露，极智嘉海外业务与国内业务占比分别是60%和40%。此轮融资的领投方英特尔资本也是看中了极智嘉在全球范围内智慧物流基础设施现代化的布局。

就在7月底，极智嘉全新英国总部正式揭幕启用，深化全球布局意图明显。记者注意到，极智嘉新一轮融资金额的主要用途，加速全球市场拓展也前置于技术研发和产品创新。

事实上，国内物流移动机器人市场同质化竞争相对严重，“价格战”也时有发生，这就造成了相关产品和项目的毛利较低，盈利问题凸显。海外市场一直以来也为赛道内玩家所重视，积极拓展海外市场也是快仓、海柔创新等企业当前寻求业务增长和盈利的重要突破口之一。

此外，海外巨大的市场增量也极具吸引力。全球市场研究机构Interact Analysis最新报告显示，全球用于物流仓储和制造业的物流机器人出货量已在2019年-2021年间翻了2.5倍，预计2020-2025年出货量的市场复合增长率达到78.7%。

以绿色化的发展目标推动数字化转型，以数字化赋能绿色智能制造，作为数字化转型的实践者和赋能者，施耐德电气为客户提供从规划到落地整合解决方案服务，借助在工业自动化与能源管理两大领域的专业技术与经验积淀，以工艺制程优化、能源使用、排放优化以及绿色产品、供应链打造助力智慧工厂的规划设计与实施落地融为一体，全力助推制造业企业迈向绿色智能制造。

　0-52712-7 说到大数据分析、人工智能、机器学习这些名词，大家应该都不陌生，日常生活中，每天都可能接触到这些技术，比如实名认证用的人脸识别，手机APP的定制内容推送等等。这些应用都是通过大量收集数据，利用机器学习来训练算法、寻找规律，为决策提供支持。

大数据分析已经在改善人们的日常生活，它在工业界也逐渐成为热门话题，业界都很关注大数据分析在工业领域的应用场景。工业大数据和通用的大数据分析并不完全相同，它的特点是实时性高、数据量大、数据异构性强，工业大数据要求分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足工业场景的需要。纯数据挖掘的建模方式无法满足工业领域的需求，因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域工艺知识和数据挖掘的深度融合。

　　一方面，运行中的流程工厂每天会生成海量的数据，数据的0-52712-7 来源包括DCS、PLC、实验室管理系统、设备管理系统、能源管理系统等。但是据统计，流程工厂中八成的数据都没得到利用，这就造成了对数据资源的浪费。

另一方面，工厂的运营管理人员也面临着很多挑战，如何得到最佳的设备效率、异常现象的根本原因分析、如何减少故障、缩短维修时间、如何提前识别出运营的隐患，如何根据不同的工况设定KPI的动态目标。这些问题很难从纯机理角度去分析，因此我们可以以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型，来真正解决实际的工业问题。

工业大数据分析作为数字化转型不可或缺的组成部分，未来的发展前景广阔。而利0-52712-7 用大数据分析的软件，发掘客户现场数据的价值，提升运营表现，是艾默生一直以来致力于发展的方向。

　　NO.2平台功能特点

2019年，艾默生收购工业数据分析软件KNet，以此软件为基础并结合艾默生在工业领域知识和经验进行功能上的整合扩充而推出了艾默生工业大数据解决方案，其可对运营和生产数据进行提取、清理、转换和分析，它使用先进的统计和机器学习算法库，将工业大数据转化为实用知识，推动实时决策，从而优化过程和资产性能，后续进一步整合到艾默生的Plantweb数字生态系统中，成为工业大数据应用的重要一环。2021年，艾默生工业大数据解决方案荣获了物联网突破奖之年度分析平台奖。

　0-57100 博世力士乐在纽伦堡的2022年国际橡胶大会上推出一款专为橡胶机械开发的新型赫格隆驱动装置。其设计目的是显著降低能源消耗，从而减少日常运营中的二氧化碳排放。与传统机电驱动器类似，该预组装且经过测试的驱动系统可以通过任何安装位置连接到轴上。六种规格适用于所有标准尺寸的橡胶混合机。

进入到在线专家系统，它有三个主要功能模块：规则及复杂事件模块、根本原因分析模块（Root Cause Analysis，简称RCA）和工作流模块（Workflow）。

规则及复杂事件模块使用图形语言，可以轻松构建用于不同事物的规则，例如检测复杂事件、能够0-57100 检测操作模式和生成性能报告。该模块提供了广泛的功能块，包括算术、统计过程控制、信号发生器、数据筛选器、逻辑门、时态数据功能块等，还可以使用C#.NET语言添加自定义块。

它无须编写脚本或代码，通过拖放不同的功能块，从输入或数据，到计算和逻辑，再到输出，组成一个计算的规则或者复杂事件，如业务规则，计算KPI的性能管理应用程序，在不同系统之间执行数据传输的应用程序，预测性维护应用程序，原型、建模和仿真应用程序。

用户可利用根本原因分析模块（RCA）实现决策支持系统、图形诊断应用程序和异常情况管理系统。使用故障传播模型，RCA可实时诊断故障，找出根本原因，建议响应计划，并执行纠正程序。以图形方式构建的故障树，应用了因果关系专业知识。测试和纠正措施可以是简单的消息、复杂的规则或整个工作流程。

可以检测到的故障可能包含与效率、设备故障、环境法规、不安全条件以及关键绩效指标偏差相关的问0-57100 题。这种异常情况可能会产生许多严重后果，包括：意外停机、计划中断、安全隐患、质量不佳、运行效率低等。任何检测到的故障都会触发自动的根本原因分析（RCA），RCA模块运行检测

该新型驱动系统可按需提供橡胶化合物生产的必需扭矩，并将电力安装功率限制在所需水平。开发人员将伺服电机与静液压传动装置相结合。配合径向柱塞马达，变量轴向活塞泵，可充当自动、连续可调变速器的角色。变频器可以根据需要将伺服电机的速度下调至零。因此，该驱动器极有利于用户根据DIN 50001的要求提升能源管理水平，从而减少二氧化碳排放。

博世力士乐预先组装了六种规格的驱动装置，经过测试后作为即插即用解决方案交付。其调试过程与传统机电驱动器的调试过程相当。该装置可以很方便地通过任何安装位置连接到轴上。双通道安全电路可满足甚至超过DIN 1417的要求，在截止响应方面树立了新标杆。滚筒在制动角度仅为6度时即停止动作，不会造成任何磨损。

0-57210-31 华为机器视觉军团CEO洪方明在“迈向新征程，共创感知+AI新未来”主题演讲中表示，成立军团后，华为机器视觉会迎来四大新升级：一是以短链条运作的模式来贴近市场，快速决策，更好地为客户数字化转型提供服务；二是围绕端边云协同的架构，提升感知产品竞争力，加大与其他产品线的协同合作，共同打造更有竞争力的解决方案；三是上线服务中心及作业平台，协同有竞争力的产品，打造更有温度的服务；四是提供更加开放共赢的生态体系，和伙伴建立起更广泛、更紧密、更健康的深度合作模式，帮助伙伴从“搬箱子”到“联合创业”转变，携手实现技术共建、商业共赢及引领产业发展。

离线数据挖掘模块用来分析原始数据，发现隐藏的规律，并将其转化为预测模型。它0-57210-31 具有数据分析、优化、机器学习、统计过程控制、报警分析等功能。本质上，它是一个可以独立运行的数据挖掘软件。

它有以下特点：

• 图形化环境，提供高度直观和用户友好的使用环境，具有Microsoft软件的外观和体验，具有下拉菜单、拖放图形图标的功能，无需编写脚本或编程。
• 工作流Workflow，允许您构建和自动执行由数据分析、学习、聚类和建模组成的顺序流程。构建工作流后，它们会被自动存储，以后可以部署应用于多个数据集，无需人工干预。
• 数据可视化，内嵌了各种工具，可提供有效的数据可视化，例如散点图、折线图、饼图、面积图、箱形图、雷达图和极坐标图。
• 支持第三方脚本语言，如Matlab，Python和R。

离线数据挖掘模块中有庞大的算法库，所有这些算法都是内置的，只需点击、拖拽等操作，就可以应用到您的数据分析中。艾默生一直在不断地加强算法库，以确保我们的客户不用花精力在编写算法上，把时间留给解决最棘手的 OT业务问题。

随后，华为机器视觉军团CTO&COO、华为机器视觉产品与解决方案总裁段爱国发表主题0-57210-31 演讲“创视纪Ⅲ 将AI进行到底”。随着人工智能的蓬勃发展，AI技术日渐成熟。但技术成熟不等于规模商用，AI落地面临如算法固化迭代难、场景多样选品少、工程复杂成本高、技术跨越组合难等诸多挑战，华为机器视觉军团以架构、产品、生态三大进化跨越AI裂谷，将AI进行到底。

架构层面，华为机器视觉推出面向端边云产品打造标准、开放、协同的全场景“好望AI架构”，实现算法模型的快速开发，端边云灵活部署，推理高效运行。

围绕场景打造丰富的AI产品货架，正式上线五大系列新品摄像机：ELIV轻智能系列、微光全彩系列、高空抛物系列、智慧停车系列、新一代好望球机系列，实现图像升级、智能升级、体验升级，以更高效和灵活的产品组合能力来支撑AI项目的快速落地。

好望生态体系持续进化，通过好望智选丰富解决方案，全新商业模式好望商城严选打造AI精品，以新运营模式和赋能体系，携手伙伴加速AI落地，构建更有生命力的生态体系。

140XTS00200 亚马逊刚刚向占领家用机器人市场迈出了一大步。该公司已经达成了一项收购iRobot公司的协议，该公司是Roomba机器人吸尘器的创造者。这项收购价值17亿美元的现金，并将保留科林-安格(Colin Angle)作为iRobot的首席执行官。两家公司没有说他们预计该交易何时完成，但这将取决于iRobot股东和监管机构的批准。

在宣布这项交易时，亚马逊没有概述其具体计划。亚马逊设备公司高级副总裁戴夫-林普(Dave Limp)关注iRobot “重塑人们的清洁方式 “的能力，并表示他期待着发明产品。安格说，亚马逊分享了iRobot对创新家居产品的 “热情”，并认为这个互联网巨头是一个很好的选择。

合并成功将结束iRobot公司32年的独立发展。该公司于1990年由麻省理工学院140XTS00200 的研究人员创立，最初专注于PackBot等军用机器人。2002年，当它推出第一台Roomba时，标志着一个重要的转折点–这种机器人迅速流行起来，到2004年，销量已达一百万台。

到2004年，机器人的销量达到了一百万台。该公司扩大了其产品阵容，包括机器人拖把(Braava)等产品，并变得如此成功，以至于在2016年出售了其军事业务。

iRobot面临着几个月的困境。虽然它近年来总体上表现良好，但该公司在最近一个季度出现了亏损，收入和现金储备都出现了缩水。它还警告说，由于通货膨胀的潜在影响和俄罗斯入侵乌克兰后客户需求的减少，它的增长会减弱。该公司有希望恢复盈利，甚至超过过去的预期，但在亚马逊的帮助下，它140XTS00200 可能不必那么担心。

这笔交易可能会终结家用机器人市场。iRobot如今有激烈的竞争，包括Anker的Eufy品牌、Neato、Roborock、Shark和Wyze。亚马逊不仅会给iRobot提供更多的资源来抵御对手，而且会有更强的营销能力–可以推测亚马逊会推广iRobot产品而不是其他产品。目前，亚马逊可以利用这次收购来推动其Astro同伴或不断增长的仓库机器人军团等项目。