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2016年 十大新兴技术引爆工业自动化

发布时间:2016-01-24 作者:佚名  来源:互联网
关键字:新兴技术 工业自动化 
年关又近,相较于业内都在忙着盘点即将结束的2015,笔者对2016年更抱以期待。2016年,有十大新兴技术将引爆工业自动化行业,成为"黄金地带”。

1.人工智能——IT领域的技术革命
 
    人工智能级方向与我国产业结构调整是高度重合的,因此人工智能的想象空间巨大,万亿规模市场将被逐步打开。根据拓墣产业研究所发布的报告显示,2015年以企业为主的人工智能系统市场价值接近2亿美元,到2020年将达20亿美元以上,5年之间成长倍数高达10倍。

图1 人工智能——IT领域的技术革命

图1 人工智能——IT领域的技术革命

    笔者认为,2016年,制造业、软件业、资讯工程业、生物医疗科技、零售通路业、网络业、汽车产业等都将陆续导入人工智能技术,例如导入人工智能于机器人技术可提高制造业产能与效率;导入人工智能于医疗产业;结合穿戴式装置将可提振整体医疗水平等。
 
    目前,市场关心的IT和互联网领域的一些主题和热点,如智能硬件、O2O、机器人、工业4.0等,其发展突破的关键环节都是人工智能。人工智能有望成为未来10至更长时间内IT产业发展的焦点。
  
2.3D打印——新型数字化制造技术
  
    从目前现状来看,作为一项新型数字化制造技术,经过多年的发展,3D打印已经形成比较完善的技术体系,应用范围不断拓展,市场规模实现快速增长。3D打印技术应用范围广阔,无论是从简单金属器械到复杂电动车,还是从生活食品蛋糕到艺术品名作名画,似乎无所不能。它的发展潜力巨大,国内相当一部分企业纷纷涉足,国家也给予不少支持,纷纷在各地建立起3D打印产业园。

 图2 3D打印——新型数字化制造技术

图2 3D打印——新型数字化制造技术

    研究机构的预测是,2017年全球3D打印市场将达到60亿美元的规模,2020年3D打印成品将占产品生产总量的50%。3D打印这项被认为具有革命性意义的新型制造新技术,必然要成为各地纷纷抢摊的新经济增长点。

    有一点笔者要指出,3D打印前途光明,但也是一条充满挑战的创新之路,如设计师需要极高的想象力;市场供应链条也将受到挑战,交付周期、设计策略每一个环节都必须尽善尽美;3D打印市场还将不可避免地走向个性化,如何利用定制和本地资源,也是3D打印成功的关键……所有挑战,都将是2016年3D打印行业的发展重点。
 
3.云计算——制造业IT化的新核心
  
    2015年,国际云计算产业快速发展,国际IT巨头亚马逊、微软、谷歌的云计算业务增长迅速。国内的云计算需求正在快速起来,以阿里云为代表的云计算服务公司业绩快速增长。这是一种很明显的趋势——数字化转型推动“一切事项皆IT”,如此一来,云计算是企业IT化的新核心。

图3 云计算——制造业IT化的新核心

图3 云计算——制造业IT化的新核心

    有报告显示,云计算市场正以22.8%的年均复合增长率增长,并预计在2018年将达到1275亿美元,而这一数字在2014年底则是566亿美元,其中最大的花费是在私有云上(260亿美元)。
 
    笔者看来,未来商业的竞争将会是数据之间的竞争,谁能掌握更多数据谁就能都最为精准刻画消费人群行为脸谱,谁也就更能准确预测市场,在此理论基础之下所有云计算平台都处于发力状态。
 
4.大数据——向数据强国的转变
  
    既然讲到了云计算,自然不会少了大数据。“云计算”这个词,一半是“云”,一半是“计算”。“云”解决的问题是消灭信息孤岛和数据融合,“计算”解决的问题是挖掘数据背后的价值。

图4 大数据——向数据强国的转变
图4 大数据——向数据强国的转变

    当前,大数据已经成为重要的基础战略资源之一,并广泛融入到人们的生产、生活以及经济运行和社会治理等多个方面。我国政府还将大数据产业上升到国家战略层面,出台了一系列促进政策。今年9月国务院发布《促进大数据发展行动纲要》的提出,利用大数据来促进各行业的发展,让大数据成为打开各领域增长的钥匙成为了科技界探索的中心。10月末,在十八届五中全会上又提出:试试网络强国战略和实施“互联网 ”行动计划,发展分享经济,实施国家大数据战略。

    这么强大的政策扶持力度,谁能说大数据不火?  

5.视觉技术——智造时代的必备武器

    “智能”时代来袭,智能制造将成为未来发展的方向。在智能制造过程中,机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,具有人脑的一部分功能,即从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。在未来几年内,随着中国加工制造业的发展,人们对于机器视觉的需求也将逐渐增多。

视觉技术——智造时代的必备武器 
图5 视觉技术——智造时代的必备武器 

    业内分析,随着机器视觉的发展,未来新行业应用可能出现。工业生产方面量比较大的可能是物流行业,特别是会涉及到3D视觉。民用服务上可能更多的需要体验,难度在于环境的可变性大,对算法的冗余度要求较高,民用应用将主要来源于消费级的产品。

    目前,机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上,而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距,同时由于行业起步晚,出货量少,硬件价格上也没有优势。这是2016年以及未来要攻破的地方。

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