工控设备IC693BEM320 耐冲击性能好
IC200NDD010 | IC200CHS014 | IC693CBL327 |
IC200UDD212 | IC200UDD020 | IC693MDL260 |
IC200PNS002 | IC200NDD101 | IC693CBL311 |
IC200CHS102 | IC200CHS011 | IC693CBL303 |
IC200CHS101 | IC200CHS122 | IC693CBL313 |
IC200UDD220 | IC200MDL743 | IC693NIU004 |
IC200UDR120 | IC200MDL750 | IC693CBK004 |
IC200CPU005 | IC200CBL655 | IC693MCD001 |
IC200UDD240 | IC200CHS001 | IC693MDL241 |
IC200CHS112 | IC200CBL602 | IC693PBS201 |
IC200CHS022 | IC200CHS015 | IC693CBL301 |
IC200PKG104 | IC200CBL635 | IC693CBK002 |
IC200NDR010 | IC200CBL615 | IC693CBK001 |
IC200UDD104 | IC200UAL006 | IC693MDL330 |
IC200NAL110 | IC200MDL742 | IC693PBM200 |
IC200PNS001 | IC200UDD040 | IC695RMX128 |
IC200NAL211 | IC200MDL740 | IC695CPU320 |
IC200NDR001 | IC200CHS002 | IC695CMX128 |
IC200MDL930 | IC200CBL555 | IC695ACC415 |
IC200CHS025 | IC200CBL605 | IC695ACC414 |
IC200CHS005 | IC200UDD110 | IC695ACC413 |
IC200CHS006 | IC200MDL730 | IC695CPK400 |
IC200CHS003 | IC200CBL600 | IC695EDS001 |
IC200CHS111 | IC200CBL510 | IC695ACC412 |
IC200MDL940 | IC200CBL545 | IC695CPE302 |
IC200CPU002 | IC200CBL550 | IC695CDEM006 |
IC200UDD112 | IC200UAR028 | IC695CPL410 |
IC200UDD120 | IC200CBL525 | IC695PNS101 |
IC200DEM103 | IC200MDL741 | IC695ALG626 |
IC200UDD064 | IC200UAL005 | IC695ALG608 |
工控设备IC693BEM320 耐冲击性能好
打造AI+工业互联网硬品牌
关于未来AI+工业互联网怎样发展,周晓毅认为,首先有三个大趋势,一是信息化、数字化互联,工业互联网将从企业转型的智能底座迈向行业融合应用,它一定不是单个系统的智能化,而是整个工业互联网平台的智能化;二是工业互联网姓“工”,必须要和工业场景和工业专知相结合,因为不同行业需要有不同的模型和算法来适配这个行业;三是借助整个产业链上一些模型和算法的融合应用,上下游合作一起在平台上开发相应算法,打通应用场景。
在周晓毅看来,行业不缺做AI的大公司,缺的是将AI与行业深度结合的企业。事实上,在工业互联网领域,像章鱼博士这种背靠大甲方或某一个赛道的内部科技公司或业务团队,既有华为、百度等赋予的一些模型平台和云资源,又能结合工业现场的机理开发相应技术,这对于AI+工业互联网的真正落地至关重要。
现在,章鱼博士也在和一些头部AI和工业互联网科技公司合作,以补足自己的能力,不过“我们的优势首先是更懂工业,因为我们一直在工业现场摸爬滚打。我们也更懂甲方,知道AI+工业互联网如何为其所用,怎么和现有的系统和设备融合。我们也更懂硬件、设备和工艺,只有这样才能做到精度达标,响应速度达标。”他说。
可以看到,章鱼博士的锂电智能制造工业互联网架构基于2硬(能源管理终端、线体智能控制器)、1平台、N应用,打造出“AI+边缘智能硬件+工业互联网”的技术组合,周晓毅称之为AI+工业互联网的“硬平台”。
他说:“我们已经完成了产品化,现在的目标是技术输出。我们欢迎大家来蜂巢能源实地考察,实地了解AI+工业互联网的巨大作用,然后把它复制应用到电池行业。章鱼博士的技术能够解决用户的问题,让客户少走弯路,提升产品竞争能力和安全水平,这一技术的输出对行业来说也是一种贡献。”
展望未来
周晓毅后强调,未来,动力电池智能制造将与新一代AI快速深度融合,基于工业互联网加速上下游协同创新,而工业系统必将由“数字信息化支撑的互联智能”向“知识驱动的自主智能”发展。
他指出:“只有将AI技术和工业互联网的具体应用场景和经验紧密结合才能发挥其优势。虽然新能源动力电池行业的AI+工业互联网应用起步较晚,但在产业生态支撑下潜力很大。”
工控设备IC693BEM320 耐冲击性能好