未來的制造業將廣泛采用更加靈敏的人工智能和智能自動化技術，使得制造過程變得更加迅速便捷。這就是工業4.0的愿景。大多數制造商們都明白，AI和高級分析可以助力做出更好的決策，進而帶來商業效益。然而，許多制造商們仍然在苦苦學習如何創建成功的數據管理結構。
本項研究向您揭示，行業領導者是如何取得比其他公司更大進步的。簡而言之，就是因為他們了解、投資并充分利用了人力、流程和技術的方方面面。而從大體來說，則是因為他們都完成了從數據到信息到洞察到決策再到可盈利且及時行動的這一重要過程，從而實現了整體閉環。
當制造商開始實施工業4.0計劃時，他們大都知道這將是一場歷 時多年的修煉。我們能看到，大多數企業的變革過程都很順利，行業發展顯著。 許多受訪企業在工業4.0方面取得了巨大進展，并已從中獲益。
廣泛的商業優勢 我們想了解企業從更好、更統一的制造數據管理中獲得或期望 獲得哪些優勢。問題是： “您認為或期望從更好、更統一的 工廠數據管理中獲得哪些優勢,這種工廠數據管理在上下文數據 情景中提供OT和IT數據，可供即時分析和采取行動模式有哪些 優勢，或期望從中獲得哪些優勢？受訪者可選擇所有適用選項。 受訪者的選項較為分散，只有兩個選項被超過半數的受訪者 選中：提高產品質量和更快、更可靠地應對異常情況。
人工智能和分析的基礎 任何嘗試過人工智能或高級分析項目的人都知道，完善的數據 管理是前提條件。制造數據管理的任何方面出現問題，都會影 響分析結果和人工智能的工作質量。分析結果可用于深入了解 所列的任何改進領域。
眾多應用 這是人工智能的時代。正如人類智能可以解決許多問 題一樣，人工智能也可以。我們問：”貴企業預計在 工廠中使用人工智能（AI）、機器學習（ML）、預 測性分析或規范性分析等高級分析技術，能帶來哪些 優勢？（列出所有流程、領域或學科）。如詞云所示， 大家提及的內容很多。
附件：人工智能時代的制造業進展與期望-人工智能和高級分析可以助力做出更好的決策
園區入駐243家機器人產業鏈上下游企業,高新技術企業62家,小巨人企業6家,園區已形成機器人特色產業+關鍵產業布局,龍頭企業＋中小企業共生的產業集群生態
分別是百度(文心一言),抖音(云雀),百川智能(百川大模 型),智譜(智譜清言)以及中科院(紫東太初);商湯(日日新大模型),上海人工智能實驗室(書生大模型) 和Minimax(ABAB大模型)
中國算力核心產業規模將不低于4.4萬億元,成為與新能源汽車比肩的超 萬億級高潛賽道,若將視野擴大到算力關聯產業,制造業將成為普慧算力最大的潛在市場
新的下肢康復訓練方法,開發了一種由BCI控制,促進癱瘓腿運動的機器人輔助器具,能夠同步與啟動自主運動的嘗試相關聯的神經元活動和由輔助裝置的動作產生的傳入信號
中國機器人產業發展邁上新臺階,中國已成為全球機器人最大的應用市場,2022年我國服務機器人產量達645.8萬臺,近些年服務機器人發展較快
第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs
大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代
確保整個機器人系統工作萬無一失,要求其手爪結構和控制系統要簡單化;使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力;提高手爪決策的準確性
軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息，從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定
人形機器人需完成人類 各種動作,動作連續復雜,需頻繁的物理交互且操作因果性多,算法難度遠高于自動駕駛,來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令
人形機器人進入門檻高,科技巨頭擁有研發實力及軟件基礎,在視覺感知,算法,虛擬仿真等軟件方面領先優勢明顯,且與原有業務協同效應明顯
人形機器人本質是AI系統落地物理世界的最佳載體,但更核心問題在于是算法對運動能力的控制,包括本體平衡,行走的步態,部抓取等規劃與控制
