我国工业互联网产业规模超万亿元“截至目前，我国工业互联网已应用于45个国民经济大类，涵盖研发设计、生产制造、营销服务等各个环节，产业规模超万亿元。”工业和信息化部有关负责人日前表示，经过4年多的实践，我国工业互联网从无到有，建成网络、平台、安全三大体系，体系化发展位居全球前列。国家级、行业级、企业级多层次的工业互联网平台体系初步构建，目前具有一定影响力的工业互联网平台超150家，连接工业设备超7800万台（套），服务工业企业超160万家。工信部调查数据显示，83%的企业表示应用工业互联网后生产经营效率明显提升。（来源：人民网） 大冶牵手华为打造智慧城市6月9日，“大冶城市智能体”智慧城市建设战略合作协议签约暨“华为智慧城市展车中国行—大冶站”启动仪式举行，大冶市全面启动智慧城市建设。华为湖北政企业务部总经理吕晓龙表示，此次战略合作签约将是双方深化合作新的开始，华为将做好大冶智慧城市建设的技术顾问，以“城市智能体”为参考架构，构建大冶智慧城市蓝图，推动城市数字化转型，合力打造全省乃至全国“县域智慧城市标杆”。（来源：荆楚网） 我们居住的社区更加智慧化了民政部、中央政法委、中央网信办等9部门近日印发《关于深入推进智慧社区建设的意见》，对建设智慧社区的总体要求、重要任务和保障措施作出部署。专家认为，打造智慧社区有利于提升居民生活幸福感，也有利于拓宽参事议事渠道，为基层治理减负提效。（来源：中国经济网） 微软与教育机构合作：探索AI辅助口语教学的数字化路径6月9日消息，近期一些国内外的学校和教育机构与微软合作，通过Azure AI的语音评测功能，来提升学生的口语及朗读能力。据微软方面介绍，随着功能日益丰富完善，微软Azure AI的语音评测功能已能够应用于教育领域解决方案的合作伙伴、APP开发者以及语言学校、培训中心、教育机构、考试中心，用于进行各种语言学习、口语练习和考试等场景的开发。（来源：**网） 顺丰科技获全国首批数据商资格近日，贵阳大数据交易所发布全国首套数据交易规则体系，顺丰科技获全国首批数据商资格。据介绍，顺丰科技可实现数据合规流通，企业数据产品和服务可通过贵阳数交所平台达成交易，可以为数据产品建设提供参考（譬如“居住地验证”等）。  （来源：36氪） 高通CEO：全球芯片短缺情况正在缓解，预计明年情况将有所改善高通CEO Cristiano Amon日前接受访谈时表示，目前芯片市场需求仍然大于供应，预期在2022年下半才会开始见到供需间更为平衡的发展，预计2023年就会摆脱危机，不过部分业者可能要到2024年才会见到短缺问题缓解。（新浪财经） 上海已开通2万套数字哨兵，今年底将建成6万个5G室外基站近日，以场所码和“数字哨兵”为代表的信息化手段，将在上海常态化防疫工作中起到重要作用。以能够快速核验健康码、核酸和抗原检测结果，同时测量体温的“数字哨兵”为例，目前三家运营商已开通2万套。上海市经信委副主任汤文侃还表示，接下来会加快5G和千兆光网“双千兆”网络建设。到今年年底，全市累计建成6万个5G室外基站，对重点区域采用微站、室分相结合的方式进行5G网络深度覆盖。在万兆到楼、千兆到户已实现的基础上，推动家庭全光接入；加快推动全市商用数据中心和上海超算中心AI算力平台建设。（来源：澎湃新闻）

麦肯锡最近的一项调查显示，在新冠肺炎疫情之前成功过渡到工业 4.0 的制造商感觉更有能力应对此次危机。事实上，94%的受访者承认，制造业中的物联网，以及其他技术在动荡时期为保持运营发挥了关键作用。请继续阅读，以了解物联网在制造业中的应用，以及如果您下定决心对制造工厂进行物联网升级，您可能会遇到哪些挑战。制造业中的物联网采用情况在过去的几年里，数字化在制造业中越来越受欢迎，预计这一趋势将持续下去，例如，智能制造市场预计将从 2021 年的 2500 亿美元飙升至 2029 年的 6580 亿美元。智能工厂的概念当然不仅限于物联网，它还依赖于其他技术，例如人工智能 (AI)、计算机视觉、大数据和不同类型的自动化。但即使我们只关注物联网，我们也可以看到这项技术前景广阔。麦肯锡预计，到2025年，工业物联网领域市场规模将达到5000亿美元(高于2020年的2900亿美元)。由于物联网在制造业中的前景尤为光明，思科相信该行业将在不久的将来成为物联网的最大受益者之一，因为该技术将对该行业产生高达 3.9 万亿美元的经济影响。但是制造商怎么说？根据普华永道最近对工业公司进行的一项调查，91% 的受访者正在投资数字工厂，近一半的受访者预计五年后会获得投资回报，而 3% 的受访者希望在第一年内迅速收回投资。制造业中的 6 大物联网用例1、跟踪工业资产信息技术与创新基金会 (ITIF) 报告称，监测机器使用情况的物联网解决方案可以将制造业生产力提高多达 25%。物联网设备聚合来自工厂机器的数据，并将其传输到云中进行详细分析，以深入了解机器的使用参数，例如运行时间、空闲时间和轻微停机等。这为机器操作员提供了有关性能的详细视图，并提醒他们留意潜在问题——例如，如果一台机器空闲时间过长，而另一台具有类似功能的机器却过度使用。此外，员工可以在制造业中采用物联网来快速定位大型仓库中的物品。工业互联网联盟（Industrial Internet Consortium）执行董事理查德·索利（Richard Soley）强调了这个问题，他说：“客户发现其员工将 47% 的时间用于寻找合适的工具，但使用工业物联网解决方案，员工可以被告知他们需要的工具在他们身后10米的左侧。”对于实时资产可见性，您可以为物品配备 RFID 或蓝牙标签。德勤数字首席技术师罗伯特·施密德（RobertSchmid）报告称，他的一位客户在安装了位置跟踪传感器后，每年在每条生产线上节省了300万美元。2、确保安全物联网传感器可以跟踪工作条件并检测危险品泄漏。例如，气体传感器可以发现有毒烟雾，并及时通知主管，以便疏散员工，进而将损失降至最低。制造业中的另一个物联网用例是保护员工。仅在2020年，美国劳工部就报告了4764起工伤致死事件。在工厂使用可穿戴设备可以帮助工厂解决这一令人头疼的问题。可穿戴设备可以收集有关员工健康状况的数据。它们可以捕获人们的生物特征数据，例如心率和体温，并检测和报告任何异常模式。这有助于值班经理发现那些感觉不舒服并且特别容易跌倒和其他伤害的员工。制造业中物联网的一个例子来自废物回收公司 Nation Waste。该公司敏锐地意识到有毒物质和重型机械对人类健康构成的危害。Nation Waste 为其员工配备了 IBM Watson IoT 可穿戴解决方案，并在工作场所周围安装了传感器。这使管理人员能够发现员工的任何疲劳、脱水和疲惫迹象，并根据这些信息采取行动。这一举措使与伤害相关的成本降低了 60%。3、预测性维护由于设备停机，大型制造商每年损失大约 323 个生产小时。如果我们将收入损失和延期交货的潜在经济处罚相加，大型工厂与机械故障相关的成本可能达到每小时53.2万美元。而在制造业中使用物联网可以在早期发现设备故障，最大限度地减少停机时间，并且据麦肯锡称，可以将维护成本降低约40%。安装在工业设备上的物联网传感器将实时收集与性能相关的数据，包括压力、振动等。这些数据被传输到网关或直接传输到云端，并与设备的配置数据及其使用历史相结合，以捕捉任何异常模式。工厂车间经理将有权访问分析并安排进一步的检查和维护，以便将对生产流程的影响降至最低。一个例子是支持物联网的卡车轮胎，其中传感器收集轮胎利用率的数据，以安排维护和更换，避免轮胎在运输途中爆裂，导致车辆停止并延迟交付。除了减少停机时间外，预测性维护还能延长设备寿命、降低成本并降低事故风险。与传统的定期检查相比，这是一种更高效、更安全的替代方式，尤其是在机器不容易接近，而且在机器周围不安全的情况下。4、优化流程和产品设计制造业物联网可以与人工智能和其他技术一起部署，以创建新产品和整个工厂的数字孪生。数字孪生是特定机器、流程或整个工厂车间及其所有设备和其他资产的数字版本。它模拟现实世界中组件的状态和交互。管理人员和工程师可以使用这项技术进行实验、测试新流程，并在将这些变化应用于实际生活之前观察其后果。数字孪生可以帮助模拟新的生产线并检测需要优化的区域、规划仓库设计、运行产品更新以及优化现有流程以消除效率低下的问题。英国消费品制造商联合利华在美国、欧洲和亚洲经营着8个数字孪生工厂，再加上商业智能，该技术使该公司工厂中的警报数量减少了90%。生产团队也可以使用数字孪生来试验产品，例如，福特通常为每一款汽车开发七种虚拟模型，每个模型都涵盖不同的生产方面。5、了解制造供应链物联网驱动的供应链管理解决方案使制造商能够获得关于单件物品，以及送货卡车位置和状况的实时信息。利益相关方还可以监测物品的存储和交付情况，例如湿度、温度等。在传统的供应链中，管理人员只能在物品交付后才能看到它们被损坏。但是，通过物联网，可以在运输途中监测到任何损坏或违反存储要求的情况，并触发提醒通知予以纠正。这种物联网系统的一个例子是 Efento Transport，它可确保需要持续温度监测的疫苗和药物的安全运输。无线传感器读取和传输温度数据，如果读数超过预定义的阈值，系统将向相关方发出警报提醒。6、远程监控生产和外包操作根据德勤的数据，美国制造业高管报告称，与 2018 年相比，如今在该行业找到合格人才的难度增加了36%。当地人才和能力的缺乏迫使制造商将其经营地点多样化。在收购不同城市的制造工厂或将业务外包给第三方时，公司仍希望监控生产标准和速度。物联网传感器可以向总部发送实时性能数据，以评估生产效率和工厂状况，并在无需亲自前往工厂的情况下发现设备故障。例如，屋顶上的传感器可以检测和报告烟雾和火灾，而入口处的物联网摄像头可以监测员工出勤情况并报告未经授权的访问。远程监控的一个例子来自便携式医疗产品制造商 Armal。该公司注意到其远程生产工厂的照明和制冷能耗过多。问题之一是他们的传统设备。Armal聘请了顾问，帮助该公司将设备数字化，并在制造业中部署物联网，以便于实时监控，从而将生产和能源成本降低了30%。物联网和制造业：实施过程中的挑战1、安全物联网设备极易受到安全漏洞的影响。根据卡巴斯基的数据，2021 年上半年有 15 亿起物联网攻击事件，这已经是整个2020年的两倍多。网络安全公司Lifars的首席执行官Ondrej Krehel这样描述物联网安全问题:“任何连接到互联网的设备都容易受到网络攻击的影响，并且，考虑到物联网设备的互连性，一个简单的漏洞可能会带来灾难性的后果，并使整个(整个企业)设备网络出现问题。”Ondrej提到的威胁包括：控制工业环境的恶意程序僵尸网络和分布式拒绝服务攻击数据盗窃可以操纵机器的勒索软件当传统工厂在制造业中部署物联网时，它们会变成一个基于 IP 的系统，其中每个连网的设备都容易受到攻击，并可能危及整个网络。历史上有很多遭受物联网相关安全攻击的可怕例子。例如，大型跨国铝业制造商Norsk Hydro就成为LockerGora勒索软件的受害者。该公司不得不关闭其许多生产工厂，而且整个事件花费了Norsk Hydro大约7500万美元。为了最大限度地降低网络攻击风险，关注物联网的公司应采用“设计安全”的模式。安全团队需要以限制其参与DDoS和其他攻击的方式配置连网设备，并利用可靠的硬件和软件组件。不过，设备安全不是一次性投资，这需要专业团队持续监控网络，确保不断更新软件，并捕捉早期攻击迹象。此外，处理数据也很重要。物联网传感器收集大量数据，而这一切都必须在不违反机密性和隐私的情况下安全地收集、传输和存储。2、大量初始投资另一个让制造商犹豫不决的因素是财务方面。在制造业中实施物联网需要投入大量资金，而投资回报则可能需要数年时间。支出包括硬件（如传感器、网关等）、软件、云或其他存储单元、网络连接和技术支持等。在改造工厂或仓库时，没有办法避免开支，但有一些方法可以最大限度地减少这些支出，例如，您可以租用带有内置传感器的设备。在这种情况下，您不必一次支付所有费用。3、互操作性问题另一个重要的问题是，鉴于缺乏物联网标准和相互竞争的通信协议，如何将所有物联网设备整合到公司的基础设施中。如果您在一个由供应商、物流公司和其他参与者组成的生态系统中工作，并且还需要与他们进行互操作，那么情况可能会变得更加困难。为了绕过这个问题，决策者需要与所有相关合作伙伴进行沟通，并与不断发展的物联网标准保持同步。此外，始终选择常用的物联网通信协议，因为它们通常具有强大的安全功能，并且更有可能与合作伙伴的技术互操作。4、与传统系统集成传统系统也在阻碍集成和工厂数字化方面发挥着重要作用。在Forrester Consulting进行的一项制造商调查中，53%的低成熟度受访者承认，他们的传统系统根本无法与其他资产进行通信。并非总是可以用更易于连网的替代品来替代传统系统，但工厂仍然可以在制造流程中使用物联网升级这些机器。一种选择是为传统且孤立的机器配备智能传感器，这些传感器可以收集有关机器性能的数据，并将其发送到云端或本地服务器。另一个更全面的解决方案是使用包含物联网传感器以及预测分析等其他功能的改造套件，其中一些套件由供应商为特定机械开发。对前物联网时代开发的设备进行现代化改造的另一种可能性是使用网关，它不仅将传统资产连接到系统，而且还将提供额外的功能，如安全性。制造业中的物联网可以为您的工厂带来许多好处，并帮助您驾驭后疫情时代的机遇和挑战。（编译：iothome）

据媒体报道，东芝公司CEO岛田太郎近日表示，他并不介意因卖掉东芝而被人铭记，只要有任何交易“让公司变得伟大”。岛田太郎于今年3月出任东芝CEO。东芝已宣布将于2023财年下半年剥离其电子设备和存储业务。剥离后，岛田太郎将领导运营东芝能源和基础设施业务的公司。当被问及希望人们如何记住他时，岛田太郎表示自己并不介意人们记住他是出售东芝的人。他会尽一切所能让公司变得伟大。他还表示，尚未就私有化做出任何决定，保持上市仍是一种可能。此前，东芝在决定其未来的过程中收到了8份私有化提案以及2份资本和商业联盟提案。再后来，该公司提出拆分计划，但该计划最终遭到否决。据了解，东芝创立于1875年7月，是日本最大的半导体制造商，也是第二大综合电机制造商，隶属于三井集团，其业务包括数码产品、电子元器件、社会基础设备、家电等。

近日物联网（IoT）数据智能终端服务商「iData 盈达」（以下简称 " 盈达 "）宣布完成过亿人民币 A 轮融资，由三一创投领投，保腾资本、鹏鼎投资、国联担保、国联新创、无锡创投、新尚资本、云沐资本跟投。该轮融资主要将用于加大研发投入，包括人才引进、产品研发和创新，同时加速海外市场的拓展布局。iData 盈达成立于 2010 年，是一家全球化的物联网数据智能终端提供商，瞄准自动识别和数据采集（AIDC）领域，专注研发移动数据采集终端（PDA）、扫描器、RFID 等智能终端设备，已广泛应用于零售、物流、制造、医疗和公共事业等领域。01、技术变革与市场爆发下的二次创业实际上，盈达的成立与公司董事长兼 CEO 王冬生的经历息息相关。王冬生告诉 36 氪，这并不是他的第一次创业，1999 年他毕业于华南理工大学化工设备与机械专业，由于当时华南地区制造业发达，他在工作半年后就与同学成立了第一家公司，也是如今盈达的最大股东——广州联欣，主要从事自动识别产品的应用和系统集成，通过代理国外 PDA 终端、扫描枪、打印机等产品，为客户提供条码识别解决方案。不过，当时国内 PDA 产业链和智能化并不成熟，许多产品还是黑白显示和键盘操作，整体市场以代理日本及欧美品牌为主，而国外 PDA 设备成本高昂，单价近万元人民币，极大阻碍产品的大规模应用。直到 2009 年前后，恰逢 Windows Mobile 系统开始在移动终端普及，王冬生嗅到了二次创业的机会，于是在 2010 年在无锡创立了盈达公司，选择以 PDA 设备为突破口，" 希望我们中国自主品牌能够开发出与国际品牌相抗衡的产品。" 他说。2010 年成立至今，盈达相继赶上了两次终端应用大爆发，一是 2013 年至 2018 年的快递物流信息化普及，二是 2016 年开始蓬勃发展的新零售行业急需打通线上线下渠道，提高拣货配送效率和库存精准度。与此同时，安卓系统在 2012 年前后也开始引入到工业系统应用中。整体来看，一面是技术的变革创新，一面是市场大爆发和新业态的蓬勃成长，越来越多企业都希望通过移动终端来提升业务数据采集的效率和准确性，大大刺激了 AIDC 市场的快速发展。据市场研究机构 MarketsandMarkets 数据，整个 AIDC 市场预计将从 2020 年的 401 亿美元（约 2707.87 亿人民币），增长到 2025 年的 803 亿美元（约 5422.5 亿人民币），预计 2020-2025 年的复合年均增长率为 14.9%。02、AIDC 市场 " 三化 " 发展趋势下，盈达的差异化竞争力如今，盈达已构建了智能终端、RFID、扫描器产品三大主要产品线，同时与 200 多家软件公司达成合作，提供包括 MDM 可视化管理系统、安卓高级 Telnet 应用、iData 多条码和 OCR 识别软件方案等，应用覆盖调货、出入库管理、追踪溯源、体征采集、移动执法、抗疫检测等丰富场景。其中在 2020 年 8 月，公司还推出了行业首款 5G 版 PDA 设备。团队方面，目前公司团队规模数百人，构建了覆盖无锡、深圳、北京、广州等全国主要城市及区域的营销和服务网络。面向海外市场，盈达还在泰国、印尼、新加坡、美国、意大利等国家设立了分支机构，不断加大业务投入扩张海外市场。从技术角度看，AIDC 的核心是基于条码和 RFID 的数据识别与读取。随着图像处理技术的不断成熟，各个玩家都在加速提升技术的识读准确率，包括针对不同环境的识读效果，再进一步就是基于机器视觉，将应用拓展到缺陷检测、测量等更广阔的范围。盈达智能终端、RFID、扫描器三大系列产品因此在王冬生看来，未来 AIDC 行业的技术竞争将更注重识读技术的智能化、自动化和无人化融合。" 国产品牌要真正与欧美巨头形成抗衡，关键取决于在这一波竞争中能不能构建核心竞争力，以及自身的市场响应速度和转化能力。" 他说。为了不断强化 " 三化 " 能力，2021 年盈达在西安成立了研究所，结合物流、制造、零售等应用场景，基于机器学习技术进行智能化和自动化的产品开发和创新。行业方面，目前全球 AIDC 市场仍被斑马、霍尼韦尔、得利捷等欧美老牌玩家占据，但这些国际龙头的主要市场仍集中在欧美地区，在东南亚、拉美等国家及地区的市场竞争优势并不明显。中国市场则呈现玩家多、市场集中度低的特点，其中上市公司优博讯为该领域头部厂商之一。王冬生认为，国内 AIDC 行业的几家已上市公司成立时间较早、规模更大，但在具体细分行业上都各具优势，例如一些品牌主要侧重在物流领域，而盈达则在零售行业相对较强。" 面向 to B 客户，我们不仅要拼产品竞争力，还要注重自身的服务和快速响应能力，整体竞争的是综合能力。" 他说。值得一提的是，为了提升国产 PDA 产品技术自主水平，盈达早在 2016 年就开始投入研发力量，自研数据采集模组，涉及图像识别、算法、光学结构等，并在 2018 年成功将自研模组导入产品，性能比肩国际品牌，在提高技术竞争力的同时产品定价也更具市场竞争力。同时，盈达还在无锡建立了上万平方米的智能化工厂，可实现装配、检测、维修等全流程数字化生产，保证产品的快速交付和高品质，并灵活响应客户的定制化需求。盈达智能终端产品在新零售场景的应用03、已覆盖多家行业头部客户，面向海内外市场的双线布局策略目前，盈达聚焦新零售、物流、智能制造三大行业，服务客户已覆盖盒马鲜生、美团优选、菜鸟驿站、中国邮政、美的、比亚迪等知名企业。落地方面，盈达针对海内外市场制定了不同策略。面向国内，盈达以区域 + 行业两条线进行覆盖，设置十大区域，深耕区域的客户和代理商，同时以物流和新能源两个行业为主抓手，突破大客户。面向海外市场，公司同样通过两条线布局，一是乘着中国电商出海的东风，抓住东南亚市场迅速发展的快递物流行业，在当地复制中国的电商之路，提供产品服务的同时布局营销渠道；二是瞄准欧洲的 ODM 客户，提供整套 PDA 设计服务。王冬生透露，从 2017 年开始布局海外业务至今，盈达的海外业务占整体业务比持续提升，今年预计能实现 50% 的增长，约占公司总营收四分之一以上。" 尽管在今年疫情下，物流中断对产品交付和许多项目开展都造成了很大影响，但作为从事数字化基础设施的企业来说，近三年来疫情的爆发对行业整体来说是偏向利好的，能进一步推动行业数字化进程。" 王冬生谈道。整体来看，近年来我国电商和物流行业的爆发式成长，无疑是国内 AIDC 市场相比国外的一大发展优势。例如在 2021 年，我国快递服务企业业务量累计完成 833.6 亿件，同比增长 31.2%，业务收入累计完成 8795.4 亿元，同比增长 17.3%。尤其在后疫情时代，物流配送效率和消费者体验也将成为电商平台和新零售企业的核心竞争力。" 中国电商经过 10 年发展，如今在物流基础设施建设等方面已处于全球领先地位，伴随自动化、智能化水平的不断提升，更是具备了向海外输出的能力。" 在王冬生看来，中国物流、消费零售和其他各行业龙头企业持续走向全球，将带动国内与之配套的供应商加速走向海外市场，这对规模相对较小的企业们来说将是巨大红利。

HCDE第二期工业互联网行业解决方案闭门会，大咖带你共探工业互联网企业的智造未来！HCDE上云之路第二期工业互联网行业解决方案闭门会，本次会议以线上闭门会议形式进行，将于6月9日晚19:00分举行。会议简介华为云HCDE上云之路，是面向华为云开发者专家及相关行业企业开发者的技术闭门交流会，旨在通过全面行业洞察、专业专家分享、优秀伙伴案例分析，为开发者朋友们带来一场有价值的技术闭门会。本期诚邀华为云工业云项目群总监 龚祺、华为云IMC研发总监 张波、华为云智能制造解决方案专家 胡华强、智物联产品和生态总监 秦国庆与企业技术管理者们探讨工业互联网企业的智造未来！为了呈现高质量的技术闭门会议，我们本次会议仅邀请50名工业互联网行业相关企业专家参与，尽请谅解。如您是工业互联网业相关企业专家，欢迎添加小助手（hwyzj123）进行报名，具体报名结果以小助手反馈为准，感谢您对华为云长期的支持。

从制表师的单片眼镜，到用于促进绘画的所谓“露西达相机”，工匠们对借助光学技术提高感官技能、制作商品或艺术品并不陌生。然而，随着工业革命和从手工工艺到机器驱动的大规模生产的必然转变，我们创造事物的方式完全改变了。结果，所有以前那些旨在增强人类视觉的光学设备都被新的高科技工具所取代，这些工具可以提供某种视觉感知。而这就是计算机视觉发挥作用的地方。什么是制造业中的计算机视觉？制造业中的计算机视觉专注于创建可以捕获、处理并因此理解来自物理世界（主要是工厂和其他工业场所）视觉输入的人工系统，以引发适当的反应并协助人类完成各种与生产相关的任务。无论是在制造业还是在其他领域，计算机视觉最原始的化身都可以识别特定对象，并根据基于规则的原则触发警报提醒，即通过识别捕获到的图像中的某些特征，并验证它们是否与给定参数相匹配。然而，这种方法容易产生大量误报，并且在处理非结构化数据源（如图片或视频）时通常效率不高（出现细微差别和变化时）。人工智能、机器学习(ML)和深度神经网络的最新进展有助于解决这些问题，使制造企业能够通过自我改进的算法增强其计算机视觉系统，这些算法可以识别重复出现的视觉模式，并将其与某些项目联系起来。实际上，机器学习驱动的计算机视觉解决方案可以通过数百万张图像进行训练，以自主发现每个对象的典型特征，学会识别它们，甚至随着时间推移对其性能进行微调。这导致了更高的精度、更好的上下文理解、更好的灵活性以及对新视觉元素的响应能力，而无需事先编程。如今，制造业中的计算机视觉通常用于：用于自动化产品装配上的引导机器人执行质量控制和检验任务优化仓库管理和供应链检测工业机械运行中的异常情况监督工作流程以确保员工安全在深入探讨这些用例之前，让我们了解一下投资计算机视觉服务的好处，以及一些潜在的采用障碍和克服这些障碍的最佳实践。计算机视觉在制造业中的好处在过去两年里，新冠肺炎疫情导致的运营和物流中断，给制造业带来了巨大的压力。寻求获得新发展动力，并使该行业在高度不稳定情况下更具弹性的需求一直是制造业数字化转型的巨大催化剂，即实施新的尖端技术，并由此向工业4.0过渡。计算机视觉在工业流程中的日益普及无疑代表了这一转变的主要方面之一，因为它在以下方面极大地促进了制造业的发展：提高生产力：根据德勤和MAPI的2019年智能工厂报告，部署以计算机视觉为动力的机器人和其他 24/7 运行的自动化系统加快了制造周期，使劳动生产力提高了 12%，总产量提高了 10%。成本优化：生产力的提高，再加上通过自动化和基于计算机视觉的维护，减少了机器停机时间（根据麦肯锡的估计高达 50%），也转化为运营成本的总体降低。提高质量：正如麦肯锡所指出的那样，计算机视觉驱动的机器人以外科手术般的精度运行，确保了更好的产品质量，并总体降低了10-20%的QA运营成本。劳动力安全：制造业中的计算机视觉还可以用来识别可能危及工厂人员安全的故障，并监测工人的状况，检测疲劳或不适迹象。计算机视觉市场洞察大多数行业的分析报告似乎都证实了计算机视觉对制造业的积极影响。根据 Grand View Research 的 2021 年计算机视觉市场规模、份额和趋势分析报告，由于该技术在装配线自动化和预测性维护方面的广泛应用，制造部门在2020年引领了全球计算机视觉市场。此外，根据IBM的2021年数字化转型评估报告，计算机视觉是帮助制造商实现其业务目标的主要技术之一(77%的受访公司)。另一方面，IBM 的研究还揭示了在制造领域采用新技术的一些最常见的障碍。采用障碍和最佳实践让我们更好地界定上述问题并定义一些可能有助于解决制造场景中计算机视觉部署挑战的通用指南：技术生态系统：人工智能驱动的计算机视觉需要数据和底层技术基础设施来收集数据，因为通常为标准流程监测而收集的数据集可能不适合机器学习算法，最终会适得其反。升级制造厂的网络和系统需要适当的投资和专业知识。投资支持：谈到投资，高层管理人员和利益相关方可能不愿意将大部分预算用于计算机视觉和相关技术。一个可行的解决方案是制定一个渐进的实施计划，以确保小的、短期的成果。这些成就应该有助于让投资者和管理层相信数字化的潜在优势。员工培训：其他要说服的人是员工，因为任何促进自动化的技术都会对他们的职业生涯产生重要影响。在这方面，考虑通过有针对性的培训计划来提高员工的技能，以更好地与计算机视觉工具进行交互，并聘请具有扎实技术专长的新专业人士与他们并肩工作。流程协调：新技术可能无法与现有业务流程完美匹配。我们的建议是，再次逐步实施计算机视觉，以适当调整制造工作流程，让员工熟悉这些技术。另一个主要内容是建立卓越中心，监督这些解决方案的采用。用例确定：许多组织甚至没有克服第一个障碍，即选择一个合适的用例。这里的规则是遵循金钱至上原则，即选择可以从计算机视觉中受益最多的应用领域，例如，选择那些充满瓶颈的流程，无论是质量检查还是产品跟踪。 制造业中的 4 个计算机视觉用例下面简要介绍这项技术在制造领域的关键应用和成功实例。1、视觉引导机器人系统对于21世纪的人类来说，工业机器人是理所当然的。如今，计算机视觉引导机器人是任何装配线的基石。事实上，它们可以轻松地用机械臂识别和拾起物体，或者绘制周围环境的地图，以便在制造工厂中活动，这使它们成为提高产量和简化仓库管理和物流的宝贵工具。以下是由计算机视觉驱动的机器人执行的一些典型任务：产品加工和组装码垛、包装和分拣清洗重型设备标记产品和跟踪用于补货的仓库监控这种技术在车间的例子数不胜数。其中，Sawyer Robot，这是一个由田纳西州塑料注射成型公司Tennplasco部署的多用途机械臂，但也包括BluePrint Automation的机器人纸箱装载系统，该系统利用计算机视觉抓取箱子。另一方面，奥地利汽车制造商麦格纳斯太尔(Magna Steyr)采用智能无人机扫描标签，方便库存操作。2、质量保证计算机视觉驱动的机器人非常精确，但生产链中的某些东西总是可能出错。幸运的是，还可以部署计算机视觉系统来双重检查产品的质量。这种先进的自动化视觉检查涉及使用高分辨率摄像头扫描成品，使用机器学习算法处理数据以识别异常，从而确保每件商品(包括其包装)都符合所有必要的质量标准。在这方面，看看沃尔沃汽车的解决方案。其名为 Atlas 的计算机视觉系统可以使用 20 多个摄像头扫描每辆车，以发现表面缺陷，与手动检查相比，它可以发现多达 40% 的异常情况。3、资产维护无论是在识别制造缺陷还是工业资产异常时，细节都是问题的症结所在。好消息是计算机视觉系统，通过机器学习增强异常检测，可以很好地处理细节。事实上，这些工具可以通过摄像头、红外热成像和其他类型的传感器探测工业机械，以发现任何可能是故障迹象的偏差(如异常温度和振动)，并在故障实际发生之前预测即将到来的故障。例如，通用汽车公司采用了一种计算机视觉解决方案，旨在分析装配机器人上安装的摄像头的图像，并检测影响其组件的故障。4、人员安全计算机视觉可以成为机器的守护天使，更重要的是，可以成为人类的守护天使，因为预测性维护允许制造公司提前修复机器，从而避免危险情况。此外，它还可用于持续监测各种工业环境中的复杂制造操作。英国建筑设备制造商 Komatsu Ltd 也采取了类似的方法，该公司与 NVIDIA 合作，采用基于人工智能和视频分析的计算机视觉解决方案。该平台可以监测甚至预测工人和设备的移动，以发出潜在碰撞或其他危险情况的警报提醒。总结事实证明，计算机视觉与工业流程数字化所涉及的许多其他技术一样，是制造企业的宝贵盟友，可显著降低成本、提高产量和质量、提高精度并提高员工安全性。显然，组织不应该对计算机视觉的采用掉以轻心，因为它的实际部署可能会比预期的更棘手。然而，通过适当的投资、再培训计划、工作流程协调计划和用例识别，计算机视觉驱动的机器将推动工业制造，就像过去几个世纪对美的热爱鼓励工匠们创造他们的手工制品一样。不同之处在于，与热爱不同，机器不是盲目的。（编译：iothome）

人们对数字孪生的炒作最近开始达到顶峰。与许多其他有前途的技术一样，这种兴趣的增加在很大程度上可以解释为计算能力、云、大数据应用和物联网传感器可使用性方面的进步。凭借处理海量数据的能力，现在可以更细致地模拟产品和流程，而这就是数字孪生的全部意义所在。什么是数字孪生？简而言之，数字孪生是物理实体的数字复制品。该物理实体的轮廓是使用无数数据点生成的，安装在实体上的传感器捕捉这些数据点，并将其发送到基于云的系统进行进一步分析。简单来说，数字孪生由4种技术构成：物联网传感器收集有关物理实体的数据XR 以 3D 形式可视化物理实体物联网传感器收集的数据存储在云中人工智能和机器学习用于分析物理实体数据、生成洞察并做出预测数字孪生在现代工厂中的作用在制造业中，数字孪生的主要好处是能够自动提供关于设备或产品性能的全面信息，而无需员工参与。更重要的是，利用当今的计算能力，工厂可以使用先进的机器学习算法快速分析物理孪生提供的数据，并将其转化为可操作的见解。在数字孪生出现之前，这样的制造业控制水平是无法实现的。制造业是一个看起来很复杂的行业。工厂通常具有高度复杂的机械部件，它们不断地相互作用。这种复杂性使我们无法了解生产现场哪些地方需要改进，以及如何改进。但由于工厂安装了数千个传感器，并不断将数据传输到数字孪生系统，制造商可以积累有关系统性能的重要见解，并对工厂的工作流程进行循证调整。更重要的是，现代传感器可以收集从浓度和温度到工厂一般环境条件等各种特征的数据。借助传感器，数字孪生可以监测制造工厂以外的资产。例如，汽车工厂可以评估各种汽车部件在极端条件下的磨损或性能。这些见解可用于增强未来的产品设计。数字孪生还使制造商能够在没有任何经济风险的情况下试验非常规设计决策，并推动创新。简而言之，数字孪生使制造商能够克服传统挑战，并同时实现各种业务需求。制造业中的主流数字孪生用例在制造环境中，数字孪生可以以多种方式应用。让我们来探索一些世界领先的制造公司是如何利用数字孪生的。提高产品质量尤其是意识到对药物和疫苗的需求日益增长，Atos、葛兰素史克和西门子联手改造制药行业。传统上，制药公司只能在产品制成后才能评估产品的质量，这意味着如果质量低，则必须丢弃整批产品，从而造成时间和材料的浪费。数字孪生允许在生产过程中评估产品质量，帮助制造商及时调整操作并满足质量标准。Atos与西门子合作实施了一个数字孪生系统，用于收集有关疫苗制造流程每个阶段的数据。这种数字孪生使制药公司能够显著提高产品质量、降低成本并缩短上市时间。更重要的是，制药公司现在还可以模拟生产中的变化，并清楚地看到它们将如何影响最终产品。预测产品故障为了满足对其行业领先的螺杆式压缩机不断增长的需求，Kaeser 决定将数字孪生集成到他们的新生产设施中。在 Kaeser 的案例中，产品必须满足特定客户的需求，这大大增加了质量控制的复杂性。他们的压缩系统有相当多的参数需要为每个客户单独进行定制。更重要的是，根据环境的不同，Kaeser 的客户可以在空气和水冷却系统之间进行选择，并在他们的压缩机上添加干燥器或热回收系统。在数字孪生的帮助下，Kaeser 的员工可以在产品组装前确定准确的产品测试程序。一旦压缩机离开装配线，按下按钮即可启动测试程序。如果其余结果不符合要求的标准，系统会通知操作员手动调整压缩机参数。Kaeser也在工厂之外使用数字孪生系统，每一台销售出去的压缩空气系统也由数字孪生虚拟复制。这使得操作员可以监测每台压缩机的状态，从而远程检测潜在故障并及时维护。这大大延长了产品的寿命，提高了客户满意度，并降低了维护成本。缩短上市时间在豪华汽车的生产上，在质量方面不能有妥协的余地。另一方面，细致的质量控制可能相当耗时。因此，为了加快汽车开发流程，世界上著名的汽车制造商之一玛莎拉蒂与西门子合作，将数字孪生集成到其制造流程中。在西门子PLM 软件的帮助下，玛莎拉蒂工程师现在可以使用汽车虚拟副本中的数据来不断优化他们的开发。例如，评估车辆空气动力学的传统方法需要构建汽车的物理原型，并将其放置在风洞中。借助数字孪生，可以虚拟运行此类测试，从而显著降低成本，并允许对汽车的空气动力学进行更精细的实验。由于数字孪生的实施，玛莎拉蒂成功地将汽车开发所需的运营成本和时间降低了 30%。借助数字孪生，该公司还将车辆上市时间缩短了 16 个月。改善用户体验最初，总部位于巴西的农业机械制造商 Stara 旨在应用数字孪生来提高性能，并优化其农业机械的维护。在拖拉机和其他农业机械上安装了物联网传感器后，他们能够监测拖拉机的路径、速度、油耗和发动机状况。这使Stara能够预测机械故障，并延长设备正常运行时间。在利用数字孪生的优势来提高性能的同时，Stara 发现这项技术还可以优化农民对机械的使用。嵌入式物联网传感器现在可以收集天气和土壤特性数据，帮助农民确定种植作物的最佳条件。简化产品开发在轮胎制造公司中实施数字孪生，无需构建原型，即可促进产品工程和测试。除了缩短上市时间和减少开发成本外，消除物理原型还能让制造商和组织减少由原型浪费而引起的负面环境影响。更重要的是，事实证明，对于轮胎制造公司来说，数字孪生对简化与其他汽车公司的合作尤其有益。例如，世界领先的轮胎制造商普利司通现在使用数字孪生与其合作伙伴共享即将推出的产品的虚拟复制品，以获得批准。知名轮胎制造商米其林的数据科学总监也声称，数字孪生在构建高效合作生态系统方面具有巨大潜力，使组织能够无缝地相互共享开发数据。而米其林则使用数字孪生来测试各种轮胎设计。更具体地说，该公司使用这项技术来模拟潮湿路面上的轮胎行为，以确定最佳胎面花纹设计。西门子可以说是汽车行业最受欢迎的数字孪生技术提供商，其工程师也声称，可以模拟轮胎在不同路面和不同天气条件下的性能。最后的想法不可否认，数字孪生是制造业中的关键技术。它在创造价值、缩短上市时间、优化工厂设备和成品性能，以及提供洞察力方面的能力是任何其他解决方案都无法比拟的。随着成本的降低、供应商数量的增加，以及构成数字孪生的先进技术的可获得性的提高，集成数字孪生应该是全球制造商的下一个必然步骤。然而，同样值得注意的是，那些拥有高度复杂流程、优先考虑创新、改进或扩大产品范围的公司将从数字孪生中受益最多。不过，这项技术绝不便宜，也不易于实施，因为它通常需要对组织架构进行彻底改造，并对制造工作流程进行相当大的调整。（编译：iothome）

面板价格出现结构性调整，再叠加外部环境，导致需求受到一定影响，让面板一哥面临增长困境。面对已经进入弱周期时代时，京东方回复投资者表示：维持面板周期弱化的判断。投资者关于如何看待面板价格的走势提问，京东方称：2021年下半年以来，面板价格出现结构性调整，TV、IT 类LCD产品价格出现不同程度下跌。2022年需求仍然受到一定影响。指出LCDTV类产品价格二季度继续承压，持续逼近历史低点，有望出清行业部分落后产能。面板一哥受困行业周期性，京东方增长疲软2022年第一季度，京东方营收504.76亿元，同比微增0.4%；净利润43.89亿元，同比下降16.57%。通过复盘去年经营数据来看，营收增长乏力背后是行业周期性对京东方影响巨大。要知道，2021年上半年增速惊人，主要是上半年半导体显示行业持续保持高景气度。财报显示，2021年1月-6月营收达到1072亿，同比增长89%；净利润达127.62亿，同比大增1023%。遗憾的是，2021年下半年受困于行业周期性波动，致使增长逐渐放缓。2021年第四季营收同比增长37.8%，净利润同比增长127%；全年营收同比增长62%，相比2021年上半年净利润大增十倍不同的是，从下半年后开始逐渐回落，全年净利润同比增长413%，继而影响全年增长率。另透过京东方2022年第一季度经营数据来看，也显示出开始疲软。面对投资者调研时，京东方称柔性AMOLED业务是未来业绩的主要增长点之一。2021年，京东方柔性AMOLED出货量近6000万片。并根据咨询机构数据，全球市占率约17%，全球第二、国内第一。目前柔性AMOLED产品在智能手机中的应用快速增长，在IT领域已实现量产出货。咨询机构的数据，2022年一季度，京东方柔性AMOLED产品出货量同比增长近 50%。同时，京东方预计柔性AMOLED出货量目标为1亿片。随着柔性AMOLED产品出货量持续提升，能够持续消化折旧，改善业绩。与此同时，将持续通过技术创新保持竞争优势，并在物联网创新转型业务上持续发力，积极把握市场机会，不断开拓新的应用市场，努力争取更好的经营业绩。积极迈向物联网转型，京东方欲破周期性难题依托显示屏迈向物联网转型，有利于京东方由周期型企业逐渐迈向成长型转变。为此，已明确物联网转型为战略方向，声称将坚定落实不动摇。具体来说，京东方通过“屏之物联“发展战略，进一步加速显示技术+物联网应用深度融合，将显示置入更多场景、为屏幕集成更多功能、衍生更多形态、不断赋能千行万业。整体来看，充分发挥自身“屏”之核心优势，京东方让屏融入更多细分市场和应用场景，构建“屏即平台、屏即系统”的产业生态，重塑价值增长模式。同时，基于屏之物联战略，打造全新的“1+4+N”发展架构。“1”为显示器件；“4”是指在物联网转型过程中布局的物联网创新业务、传感器及解决方案、MLED及智慧医工4条主战线。随着技术逐步成熟和融合应用潜力释放，将会有大量的物联网技术融入工业、农业、交通、教育、医疗等场景，推动工业互联网、智慧金融、智慧园区、智慧能源、智慧康养等物联网应用行业快速发展。诸如在智慧金融场景中，为工行、建行、招行等全国2000余家银行网点提供智慧金融解决方案。智慧交通业务逐步覆盖北京、深圳、青岛等近20个城市的多个交通场景。还有京东方全媒体管控平台由数字化媒体运营中心、远程媒体编播系统、高性能媒体播控设备等软硬融合的物联网系统平台产品组成，为地铁媒体运营提供高效、安全、可靠的物联网解决方案。在工业互联网领域，京东方基于20多年先进制造业数字化、智能化建设经验，结合行业趋势，成立全资子公司中祥英，打造全价值链的BOE工业互联网平台。该平台涉及高级排产、工业仿真、生产过程管理、设备管理、仓储物流管理、品质管控、园区智能化等数字化解决方案，并孵化SaaS平台，为中小企业提供软件租赁服务。平台通过与行业Know-How相结合，沉淀了超过1000个行业算法，提供了500多个API开发接口，目前服务客户近200家，涵盖电子、半导体、医疗、建筑、材料、物流等众多行业。同时与超50家生态伙伴达成深度合作，形成可持续发展的产业链生态，为广大的制造业客户提供智能化生产、管理与协同的全方位服务。各界对物联网需求，体现在千行百业数字化转型步伐加速，京东方也收获这一市场红利。年报数据显示，物联网创新业务取得突破，2021年实现营收284亿元，同比增长48%。当然，这背后所支撑的则是技术创新实力。在技术研发方面，2021年研发投入高达124亿元。在专利申请量在行业中保持领先。累计自主专利申请超7万件，连续 6 年跻身全球国际专利申请排名 TOP10。其中 2021 年度全球排名第 11 位。最后物联网是全球信息科技发展新方向，数以百亿的智能设备、边缘设备部署在各个角落形成万物互联。在万物互联的背景下，各种智能设备纷纷加入屏幕，从智能音箱、智能冰箱等智能家居产品，再到智能汽车所带来的车载屏幕广泛使用，以及元宇宙的爆发，VR/AR对屏幕需求增加，无处不在的屏幕带来了需求旺盛，这是支撑京东方业绩增长的关键。作为物联网转型代表性企业之一，为紧抓万亿级物联网产业新机遇，沿着物联网场景和细分市场不断开拓深耕，以“屏之物联”创新之路赋能生活的万千细分场景。在不断赋能万千场景的同时，持续提升企业的价值创造能力，为高质量发展奠定坚实的基础。杨剑勇，福布斯中国撰稿人，致力于深度解读物联网、云服务和人工智能等前沿科技。

元宇宙已成为技术领域最热门的话题之一，受到了从游戏到高价值设计、工程和制造等众多领域的青睐。根据最新预测，到2024年，全球元宇宙收入机会可能接近8000亿美元。这并不奇怪，随着元宇宙代表着物理和数字领域的融合，以及人工智能为原始数据增加了洞察力，许多公司已经开始致力于创建和利用这些服务，以实现各自领域的数字化转型，例如，Adobe最近宣布与可口可乐、NASCAR、Epic Games和NVIDIA在一系列与元宇宙相关的项目上合作。制造业也不例外，它开创了元宇宙的支柱之一：数字孪生。数字孪生代表了人工智能、机器学习和物联网等数字化技术的融合。随着所有这些在元宇宙中紧密交织在一起，我们期待着先进数字孪生方法的快速和令人兴奋的表现，这将使物理和虚拟的融合成为可能。随着新技术和流程带来的客户价值和促成因素的增强，制造业的数字化转型正在不断增长。2020年，该市场估值为2640亿美元，预计到2026年将达到7678.2亿美元。十分之九的制造商认为，来自联网机器和人员的数据将有助于决策制定并降低成本。推动进步的核心不仅仅是引入更好的工具，而且还要确保团队能够利用这些新技术来促进对数据的更好理解、收集、存储和连接。元宇宙释放全部潜力毕竟，数字化转型的主干技术——物联网、人工智能和机器学习——多年来一直触手可及，但我相信只有当我们将它们整合到元宇宙时，才能充分发挥它们的潜力，因为预计的市场增长掩盖了制造商迄今为止在整合这些工具方面所做的艰苦努力。据报道，这些障碍包括寻找熟练劳动力、传统IT资源以及创建和使用良好（足够）的数据。数字孪生是克服这些挑战的关键，也是制造业元宇宙的核心组成部分。到 2025 年，数字孪生市场预计将增长到 860 亿美元，其中汽车等制造业领域预计将实现最快的复合年增长率，这是受电动汽车等领域不断发展的推动，这些领域需要新的、更快的创新方式。从本质上讲，数字孪生为数字世界带来了真实感，将虚拟制造模拟与现实生活中的学习相结合，例如，帮助确定最佳材料和制造工艺，以优化产品的成本和环境影响。将系统收集的关于一系列问题的数据输入连接的工作流程——尤其是通过人工智能洞察力增强的工作流程——意味着可以利用从生产、缺陷或产品使用中学到的知识来改进未来的零件设计，并帮助许多不同类型的团队和技能组合获得这些知识。一场革命该领域发生了一场革命，工程师们能够利用数字孪生对产品“假设”特性和行为的洞察能力来增强物理世界的设计和测试。跨团队扩展这种元宇宙方法将允许具有不同专业知识背景的工程师一起探索复杂的“假设”场景，例如“如果我将这辆车的车身从钢材改成碳复合材料，它会轻多少，它仍然是安全的吗？”或者“如果我改变这个喷气发动机叶片的形状，我们可以节省多少燃料？”虽然这些看起来像是简单的输入—输出问题，但它们传统上涉及许多不同的孤立角色、解决方案和专家，嵌入元宇宙的数字孪生将有助于汇集和回答这些问题。可以把它想象成喷气式战斗机的仪表盘，向飞行员显示有关飞机性能的实时数据，并在可能出现问题时发出警报，或者是谷歌眼镜式增强现实系统，在机器即将发生故障时提供预测性维护警报。它将能够告知特定零件的质量问题，并推荐最佳流程、最合适的工程部门以及最佳材料和机器人来解决问题。另一个例子是，元宇宙有能力成为可持续制造的支柱之一，并实现净零增长。如今，大多数公司都面临着以更可持续的方式运营的压力，而制造业需要克服的障碍比大多数公司都要多。数字孪生将允许从整体上进行设计和测试，从实物产品中吸取经验教训，并专门针对可持续性优化未来设计，同时最大限度地减少对其他因素（如盈利能力）的影响。如果制造团队接受并构建一个适合他们的元宇宙，他们将获得更高的生产力，因为他们可以轻松地访问更多更好的信息。为了跟上最新的数字发展，更重要的是，为了确保输出是最好的，制造商需要接受元宇宙所能提供的一切。正如他们所说，可能性是无限的。（编译：iothome）

行业内主要企业：中国商飞（600615）、航发动力（600893）、中航西飞（000768）、中航沈飞（600760）本文核心数据：C919订单详情、C919飞行参数首家用户 首架飞机 首次飞行2022年5月14日，编号为B－001J的C919大飞机于清晨6时52分从上海浦东机场第4跑道起飞，9时54分安全降落，这标志着中国商飞公司即将交付首家用户的首架C919大飞机首次飞行试验圆满完成。在3小时2分钟的飞行中，试飞员与试飞工程师协调配合，完成了预定的各项任务，飞机状态及性能良好。目前，C919大飞机试飞取证和交付准备工作正在有序推进。此次国产大飞机C919飞行试验的圆满成功，是我国国产大飞机商业化过程中的重要步骤，标志着我国C919大飞机即将交付运营。我国民航飞机制造业最早可追溯至1970年我国民航飞机制造业的发展最早可以追溯至1970年。六十年代时，仿制An－24B设计制造的运7是我国最主要的直线飞机，此后在运7的基础上，我国通过技术革新，设计生产了“新洲60”。在“新洲60”后，一直到2009年中国商飞的ARJ21全面试飞，我国才算拥有了第一款完全自主设计研发并组装制造的民用飞机。中国民用航空市场规模庞大——民航机场数量接近250座随着人民经济收入的增加，飞机出行逐渐成为了人们出行的常用方式之一，而随着客流量的不断增加，我国机场地面的穿梭车、接驳车等设备的数量也逐渐增多，地面站坪的管理难度也在逐渐增加。为了有效提高机场的运行效率，减少地面冲突，确保地面安全，国内越来越多的机场选择安装机场场面监视雷达来协助管制员进行机场管理。根据我国民航局的数据，截至2021年末，我国共有在运营的民航机场248座。——旅客吞吐量恢复至疫情前70％随着我国民航机场规模的不断扩大，航空出行逐渐成为了我国民众出行的常见选项之一。而随着国内疫情防控形势变化，旅游及商务活动大幅回升，民航业将进入恢复增长期，我国民航机场的旅客吞吐量将逐步恢复。根据民航局的数据，2021年中国民航机场旅客吞吐量为9．07％，较2020年上涨了5．9％，恢复到2019年时的67．1％。——民航机队规模不断增大从民用领域的航空机队数量来说，近年来我国航空机队的整体规模不断上升。根据民航局的统计数据以及前瞻的初步统计，2021年末我国航空机队的数量在4001架左右，较2020年新增300架次。过去民用客机市场基本由西方企业垄断在以往的民用航空领域，民用客机市场基本由美国的波音公司（Boeing）和欧洲的空客公司（AirBus）所垄断，整体市场形成了双寡头垄断的竞争感觉，两大龙头把控了全球70％以上的民用客机市场。除了波音和空客外的民用客机制造商如俄罗斯联合航空器制造公司（UAC）、巴西航空工业公司（Embraer）、加拿大庞巴迪公司（Bombardier）、中国商飞（COMAC）、乌克兰安东诺夫设计局（Antonov）以及日本三菱重工（Mitsubish）等企业的市占率较小。国产大飞机产业正待启航此次试飞成功的国产C919大飞机，项目立项于2007年2月，2008年5月，中国商飞正式成立项目组并开始进行C919大型客机的研发。从项目立项到此次首架交付飞机试飞成功已经经过了15个年头。C919集合了国内外先进技术在C919大型客机的项目中，中国商飞秉承着“中国设计并完成飞机级系统集成、面向全球招标，逐步提高国产化”的发展指导思想，面向全球，构建了辐射全球的C919建造体系。目前，中国商飞的C919项目在全球总计拥有124家供应商，其中，中国的航空工业集团是中国商飞的核心供应商。在飞行参数方面仍有差距在与C919的直接竞争对手——波音的B737－800以及空客A320－200进行对比后发现，中国商飞的C919在载客量、起飞重量、航程等方面仍存在一定差距。C919市场规模接近5000亿元根据中国商飞的数据，截至2021年末，中国商飞累计收到了C919客机订单815架订单，参照空客A320和波音B737的售价进行计算，目前中国商飞C919的市场规模已经接近5000亿元。以上数据参考前瞻产业研究院《中国民用飞机制造行业市场需求预测与战略规划分析报告》。来源：前瞻产业研究院       原文标题 : 深度热点！下一步：启航——中国商飞首架交付C919试飞成功

文／陀螺 Pancake营收缩水 255 亿元，净利润亏损 26 亿元后，2022 年，欧菲光将目光投向了元宇宙。2022 年 4 月 26 日，欧菲光（002456．SZ）官微发布公告称：基于公司发展需要，结合未来宏观经济环境、行业发展形势以及公司所处的发展阶段等因素，欧菲光及时调整新战略规划，决定整合 IoT 生态事业部，业务覆盖智能门锁、网络摄像头（IPC）、机器人等相关产品；整合元宇宙事业部，负责VR／AR领域的光学镜头、影像模组、光机模组和整机组装制造等。图源：VR陀螺这是欧菲光自 2010 年上市以来较为罕见的业务架构调整，正如欧菲光在公告所述，本次事业群的调整是基于内外多重因素的考量。 从其策略调整中可以看出，欧菲光在整合的同时，勾勒出了自己巨大的元宇宙商业版图，试图在新机遇下探索一条挽救其萎靡不振的股价与近年尴尬的财务数据的新出路。被踢出果链  营收缩水255亿元，年亏26亿元欧菲光对于“元宇宙”的重视，虽然一方面源于 VR／AR 产业近两年在消费市场的良好反馈，但更重要的一方面则是欧菲光在原有手机产业上的“跳水式”业务下滑所致。 作为苹果概念股的龙头企业，欧菲光曾经风光无限。 2016 年，欧菲光通过收购索尼电子华南有限公司（广州得尔塔），获得索尼相关的摄像头模组技术的专利和授权，成功打入苹果供应链。 得益于苹果电子产品在全球强劲的消费需求， 2016 年至 2019年的时间里，苹果给欧菲光创造了大量营收，让其营收从 2016 年的 267．5 亿元增长到了 2019 年的 519．7 亿元。2019 年，欧菲光手机镜头模组出货量问鼎行业第一，缔造了属于它的神话。 然而，欧菲光的传说并没有一直延续下去。2020 年，南昌欧菲光科技有限公司被美国列入贸易实体清单，那一年，欧菲光营收为 483．5 亿元。从数据来看，贸易清单尚未对其造成较大影响。图源：VR陀螺时间来到 2021 年 2 月，闻泰科技发布公告表示，已与欧菲光集团股份有限公司签署了《收购意向协议》，拟以现金方式购买欧菲光拥有的与向境外特定客户供应摄像头的相关业务资产，具体包括欧菲光持有的广州得尔塔的 100％ 股权，以及向境外特定客户供应摄像头相关业务的经营性资产、无形资产、存货等。 至此，实体清单对欧菲光的影响不言而喻，欧菲光也就此退出苹果供应链，这让其营收数据一夜回到 2016 年水平。欧菲光 2021 年年报数据显示，欧菲光 2021 年营收为 228．4 亿元，同比下降 52．75％，归属于上市公司股东的净利润为负 26．2  亿元，同比下降 34．99％ 。 受退出苹果供应链、长期疫情、手机市场增长缓慢等多重环境因素影响，摆在欧菲光面前的是一系列落差巨大的财报数据，业务布局亟待改革，市场战略急需调整。 所以，2022 年，欧菲光瞄准了近两年最吸金的“元宇宙”。欧菲光进军VR／AR供应链  布局四大业务线  欧菲光以光学起家，将供应摄像头模组和光学元器件作为主营业务，包含但不限于智能手机、智能汽车等产业。在元宇宙的产业布局上，欧菲光可谓野心勃勃，几乎想要覆盖从 VR／AR 光机模组到代工生产的一整条供应链。 根据欧菲光早前战略调整的公告与 2021 线上业绩发布会相关信息显示，欧菲光元宇宙事业部包含：VR／AR领域光学镜头、影像模组、光机模组和整机组装制造四大板块。 具体来看： 在光学镜头方面，欧菲光可以提供 VR 头显非球面透镜、VR／AR 镜头组、VR 目镜等产品； 在影像模组方面，欧菲光称，凭借手机影像模组和3D感知模组的技术研发优势，拓展 FPV（First Person View）摄像模组、SLAM 双摄模组、VR 眼动追踪模组和 VR 定位摄像头模组； 在VR／AR光机方面，欧菲光成立了专门团队，对 LCOS 光波导模组、BirdBath 双目光机模组、LED 光波导模组和 Pancake 光机方案等技术路线进行布局。据称，欧菲光还将布局 VR／AR 眼镜和头戴式设备的整机组装制造业务。 四块业务中，光学镜头和影像模组是欧菲光的已有业务，而 VR／AR 光机模组和代工生产则是其新增板块。研发并非欧菲光这类制造型企业的强项，因此在VR／AR光学方向，欧菲光的布局主要基于市面上已有的光机案例，进行“copy”。欧菲光制造业基础扎实，这样的产品布局其实是有利于其商业化路径的形成，较短时间内实现营收。与此同时，代工业务的增加，也让欧菲光相对于 XR 产业原有的光机模组厂商来说，却又显得“包罗万象”，对于品牌厂商而言，有利于减少产品中间运输成本与协调整体打包价格，进一步降本增效。 那么问题来了，拓宽业务赛道，加深元宇宙布局之后，欧菲光是否还能重新找回曾经的辉煌？图源：VR陀螺元宇宙能否为欧菲光带来第二春？  陀螺研究院 2021 年全球 VR／AR 行业年度发展报告显示，去年 VR／AR 硬件销量突破千万台，产业完成从 B 端向 C 端市场的转型，未来几年，伴随着光学技术的进步， Meta、字节等大厂的持续投入，预计 2025 年出货量将超过一亿台。 作为 VR／AR 的前端供应链厂商，受益于市场的蓬勃发展，VR／AR 供应链龙头企业歌尔股份和舜宇光学给出了它们的参考数据： 歌尔股份在 2021 年业绩报告显示，2021 年公司实现营收 782．21 亿元，同比增长 35．47％；实现净利润 42．75 亿元，同比增长 50．09％；对于业绩大增，歌尔表示主要得益于公司 VR 、智能可穿戴和智能无线耳机等产品销售收入增长。 虽然歌尔没有具体将 VR／AR 业务进行独立区分，但其年度报告 33 次提及 VR／AR，21 次提及智能可穿戴，19 次提及智能无线耳机，似乎已经表达了其业务侧重点。 同在光学行业的竞争对手，舜宇光学则在 2021 年财报中给出了具体参考数据： 2021 年舜宇光学全年营收约 374．97 亿元，从主要产品收入排行来看，VR／AR 相关产品收入已位列第三，仅次于手机与车载相关产品，2021 年收入约为 13．4 亿元，2020 年则为约 6．0 亿元，同比增加约 123．3％。图源：网络歌尔股份与舜宇光学如此“壕气”的数据增长，也难怪欧菲光跟着心动，布局元宇宙事业部。 不过，基于目前 VR／AR 产业链已有较多光机模组厂商、代工厂商，品牌厂商也有较为固定的合作伙伴，且欧菲光部分业务布局较晚，欧菲光的元宇宙道路并不会一帆风顺，至少在短期内，难见成效。   结语   最后，值得一提的是，在 4 月 26 日，欧菲光公布战略调整，整合元宇宙事业部之后，同花顺相关数据显示，4 月 27 日，欧菲光股价达到了自 2014 年 2 月以来的最低价，每股 4．95 元 ——似乎元宇宙的热度拉不动欧菲光的股价。图源：同花顺作为一家市值百亿的供应链企业，欧菲光曾是神话版的存在，在受外部政策的巨大影响下，财报数据暴跌，不禁让人感到一阵惋惜。 2022 年，欧菲光瞄准元宇宙，在拥有原始资本积累、市场倾斜的双重利好情况下，欧菲光在 VR／AR 产业，究竟能走多远，耕多深，且让子弹再飞一会儿。 ＊声明：本文仅为信息分享，不作为任何投资建议。       原文标题 : 营收缩水 255 亿元后，昔日苹果供应链巨头瞄准元宇宙（VR/AR）

全球疫情已经导致人们对于个人防护设备（通常被称为 PPE）出现了迫切和持续的需求。但是，第一响应人员（从救护车到 ICU）仍然继续面临着 KN95／N95 口罩和其他防护装备的短缺。制造商正在 24/7 全天候无休地工作，才能出制造足够多的设备，跟上不断增长的需求。这些人们迫切需要的 KN95/N95 口罩只是一个例子，还有更多制造商不得不在一夜之间从制造一种产品转型为另一种。但重新部署生产线并不是一件容易的事。重新设置机器通常很麻烦，而安装各种传输设备则涉及大量的连接、集成和测试工作。（AI）、和强大的边缘计算技术领域的进步对于提高效率和质量控制来说非常关键，这使企业能够应对疫情期间对于安全和预防材料的激增的需求。平衡速度和质量当然，我们不能以牺牲质量为代价去追求速度。特别是，KN95/N95 防护口罩的质量要求比一般的口罩要严格得多。因此，制造商必须在保持极高的测试准确度的同时，提高检验效率。任何一方面都不能妥协。虽然传统的机器交付产品生产线和人工测试解决方案可能无法胜任，但是采用基于人工智能的机器视觉技术的全自动化系统却可以迎接这一严峻的挑战。这些系统在帮助企业快速部署和高效生产优质产品方面非常有效。通过自动化优化生产通过 KN95/N95 口罩生产线部署，大部分的工作负载包含与机器有关的安装和测试。印刷和剪切的相位同步以及传送鼻线和置入鼻梁条的机械步骤的时间控制尤其耗时。而且通常需要多个工程师同时进行协调与合作，多次尝试，才能完成这个流程。来自深圳汇川技术有限公司的 AC800 智能机械控制器能够帮助制造商解决这些挑战，加快生产并实行严格的口罩测试。控制器是一套完全自动化的系统，能够降低生产线的调试困难程度和工作负载，同时优化设备的性能和运行效率。用户可以基于人工智能开发一个采用工业视觉技术的检测系统，帮助制造商降低成本、提高效率并确保产品质量。借助采用灵活的伺服马达系统的全自动化平台，制造商能够及时通过自整定或模糊调整控制参数，协调生产线的所有组件，以实现更高的智能和准确性。此外，该系统将组件传输至生产线中最理想的位置，从而有效降低部署过程中的难度和工作负载，并大大缩短设备交付周期。但是，此解决方案比过去更加依赖于控制器的计算处理能力，并且在面对复杂操作时，现有的单一功能的控制器可能不够用。出于这个原因，汇川的 AC800 系列采用了高性能的英特尔? 酷睿? 处理器和英特尔? Industrial Edge Control 平台（图 1）。图 1． 汇川 AC800 系列高性能智能机械控制器。（资料来源：汇川科技）这些“软件定义”的工业 PC 使用户能够更换单一功能的控制器并实现边缘测试的负载集成，高效地协助设备制造商降低开发成本、缩短开发周期，使用户能够提高系统响应速度并降低运行和维护的困难，最终降低成本，并提高整个产业链的效率。借助人工智能和计算机视觉实现准确高效的检验质量检验尽管是工业生产中不可或缺的一步，却常常成为可能影响效率的瓶颈，因为传统的人工检验手段贯穿整个生产流程的多个节点。KN95/N95 口罩的检验尤其复杂。它们必须针对表面外来物质、鼻梁条和海绵条的对齐和平整性、密封边缘的宽度，以及耳挂的定位进行检验。但是由于缺乏统一的测试标准以及检验人员的疲劳，准确性可能会受到很大影响。采用汇川科技启用了人工智能的 KINOVISION 平台，有助于解决这些挑战。英特尔酷睿处理器和英特尔? OpenVINO? Toolkit 的集成，为整个流程优化了服务器和加速引擎。它已被部署在多个 KN95/N95 口罩生产线中，结果令人印象深刻。?受测试的体积达到每分钟 150 个口罩，准确率高达 99.98％。?一条平均水平的生产线可以减少 2-3 个检验人员。?制造商可以实现 24/7 无间断生产，在提高测试效率和确保质量标准的同时，有效地降低劳动力成本。全球响应和整备汇川 AC800 和 KINOVISION 平台正在使全球范围内的制造商得以在改善检验结果的同时加快生产线的重新部署。我们在响应全球疫情的挑战时，也正在逐步走向恢复，生产基本的 PPE 比以往任何时候都重要。创新性地将诸如人工智能、计算机视觉和高性能边缘计算之类的技术付诸应用，使之成为可能。借助同样的技术，制造商还可以部署全新的智能工厂解决方案，在未来几年中继续进行数字化转型。

对于先进芯片的研发和制造，欧洲的动作同样不小。据媒体报道，西班牙方面已经批准一项计划，到2027年在半导体和微芯片行业投入122.5亿欧元（约合871亿元）。这笔庞大的资金主要用于三方面，其中93亿欧元将兴建芯片工厂，包括5nm以及5nm以下的半导体产品制造。此外还有11亿欧元的研发补助，13亿欧元用于芯片设计，成立规模2亿的芯片基金等。报道称，西班牙方面看到了数字经济如火如荼发展带来的机会以及芯片短缺造成的需求缺口，该计划最初提出时设定的金额时110亿欧，这次等于正式加码了。无独有偶，韩国三星电子昨日（5月24日）刚刚对外宣布，未来五年将在芯片、生物科技等领域投资450万亿韩元（约合人民币2.37万亿元），增聘8万名员工。

芯片制造，应该是当前最具科技含量的产业之一了。而把砂子，通过上百道工序，最终变成芯片，可以说是真正凝聚着人类最前端的技术结晶。而建立一个晶圆厂，不仅需要漫长的工期，先进的技术，还需要大量的资金，可以称之为真正的“烧钱游戏”。那么问题就来了，建立一个晶圆厂，究竟需要多少钱?我们知道，从作为原料的沙子，到最后成品的芯片，是一条非常漫长的产业链。而晶圆厂，最终从事的工序，主要就是将IC设计企业设计好的芯片，刻画到晶圆上，最终成为一块一块加工好的晶圆，再切割成Die裸芯片。这一个过程，也称之为前道工序，这里至少有8个关键流程，分别是扩散、薄膜沉积、光刻、刻蚀、离子注入、CMP抛光、金属化、测试。很多人理解的是，晶圆厂所需要的资金，更多的是在这些设备上，比如光刻机、刻蚀机等。但事实上，设备成本，其实只占整个晶圆厂成本的60%左右。在晶圆厂建设的所有成本中，土建等至少也占到40%左右。一家大型的晶圆厂，会根据不同的工作类型，分为不同的工作区域，而不同的工作区域，对环境等的要求又是完全不一样的。而晶圆厂中，除了技术过硬，环境保证与制造同样重要。比如为了控制制造过程中不能接受的沾污，半导体产业开发、使用了净化间，或者叫无尘间，他们的级别比手术室还要严格10倍。而为了搞定这个无尘间，需要用超级洁净空气将芯片与外界环境隔离，它会在所有的出入口中，所有的与外连接的地方，装上各种各样的滤网，对外来风气进行处理。而任何无尘间，只要人的参与过多，就一定会产生污染，人可以说是无尘间最大的污染来源，所以晶圆厂，一般都会想办法提高自动化与机械化减少人员参与，这也涉及到机房的各种布局、建设、改造等，这都是巨大的开支。按照之前机构的说法，一个大的Fab花在布局设置上的费用就需要几十亿美元。而从当前各大晶圆厂商的平均投资来看，一个7nm晶圆厂生产线，不算很复杂的话，其投资总金额超过100亿美元。而一个28nm的晶圆厂，其投资至少超过30亿美元。而一个复杂一点的先进工艺的晶圆厂，超过200亿美元也是可能的，要看具体的产能、规模来计算，但这个最低门槛是要保证的。众所周知，过去的几年间，中国大陆的芯片产业是高速发展，特别是晶圆制造方面，目前已经有三大企业，进入了全球晶圆代工厂的前10名，分别是中芯国际、华虹集团、晶合集成。而去年国内一共生产了集成电路3594亿块，同比增长37.48%，而出口集成电路3107亿个，同比增长19.59%，同时出口金额为1537.9亿美元，同比增长31.90%。这些数字，都是国内芯片产业高速发展的最好的证明。不过，大家在兴奋的同时，也要关注到一个事实，那就是国内芯片产业的发展，离不开外资们的努力，本土企业的发展，还需要更快才行。如下图所示，这是当前国内10大晶圆厂(只说能制造芯片的企业，包括IDM，不含Fabless)的排名情况，这10大厂商是当前销量最高，也是产能最高，出货量最高的十大晶圆制造企业，也最能代表当前的格局。这10大企业中，有5家是外企，分别是三星、英特尔、SK海力士、TSMC、联芯。而大陆本土的企业也占5家，分别是中芯国际、华虹、华润微电子、西安微电子所、武汉新芯。而大陆最牛的中芯国际，只能排在第3名，排在三星、英特尔之后。更值得注意的是，从销量额来看的话，这5大外资晶圆厂，占到这Top10企业销售额的70%+，本土的这5大晶圆企业，占比低于30%。更值得大家注意的，在2016年的时候，Top10的晶圆企业中，本土企业同样是这5家，但这5家在当时的份额其实是占到44%左右，但如今低于30%了……这说明，外资企业的产能增长，其实是大于本土企业的产能增长的。近年来，国内各地纷纷上马晶圆制造厂，各级地方政府盲目支持项目上马。除了12英寸、8英寸晶圆制造厂，大陆近年来，依靠民营资本兴建的众多6英寸和4英寸晶圆厂，今年也将有多条6英寸和4英寸产线投产。美国目前建造的晶圆厂数量少于世界其他地区，也正因此，为了解决这一问题，美国专门针对半导体产业提交了CHIPS法案，但是根据substack.com的统计报告显示，相对于全球其他地方，美国晶圆厂建设的周期更长，这也许是各家公司考虑在亚洲等地区兴建新的晶圆厂的重要原因之一。由于晶圆厂独特的基础设施要求以及大型建设项目必须的监管流程，半导体晶圆厂的建设需要数年时间。从 1990 年到 2020 年，全球大约有 635 座新建半导体工厂建成，平均建设周期为 682 天。该时间表不包括预先许可和施工前的考虑，因此晶圆厂的实际建设周期平均超过了两年。建造新晶圆厂所需的时间存在相当大的区域差异。日本(584 天)和韩国(620 天)建造晶圆厂的平均速度明显快于世界其他地区。美洲是半导体设备商的主要所在地，但其建造晶圆厂的速度显着降低，平均耗时 736 天，比日本长约五个月。而在五个月内，三星和台积电等代工厂可以生产大约 500,000 片晶圆。从 1990 年到 2020 年，在美国建造新晶圆厂所需的时间增加了 38%，从 1990 年到 2000 年的平均 665 天(1.8 年)上升到 2010 -2020年的 918 天(2.5 年)。与此同时，美国新建晶圆厂项目总数减半，从 1990-2000 年的 55 个晶圆厂项目减少到 2010 年至 2020 年的 22 个。与其他地区相比，美国新晶圆厂项目总数的下降以及缓慢的速度非常令人印象深刻。例如，在中国，新晶圆厂项目总数从 1990-2000 年期间的 14 个增加到 2010-2020 年期间的 95 个。与此同时，中国这些晶圆厂项目从开工到投产的平均天数从 2000-2010 年的 747 天(2 年)减少到 2010-2020 年的 675 天(1.85 年)。中国正在建造更多的晶圆厂，并且建造速度显著加快。

当今时代，互联网与信息技术发展迅猛，这些先进的信息技术不仅仅改变了人们的生活，也掀起了实体经济向数字经济转变的浪潮。如今数字经济已经成为全球经济稳健增长的核心驱动因素，多个国家数字经济的规模连年来持续上升，数字经济占GDP的比重也随之上涨，就我们国家来说，2019年创造的数字经济增加值超过了全年GDP的35%。在我国经济从高速向高质量增长转变的背景下，数字经济开始崭露头角，蓄势待发。面对数字技术以及数字经济的发展带来的机遇和挑战，我国坚持通过发展数字产业化和产业数字化来实现国家价值创造能力的提升。现如今我国的数字产业化发展迅猛，处于世界的领先位置。但是，产业数字化仍有巨大的发展空间。制造业作为我国经济发展不可或缺的中坚力量，无可厚非地成为了我国进行经济转型的关键因素，相比之下，我国的制造业赋能数字化的时间较晚，现阶段的数字化程度较低，导致了市场竞争力稍弱于工业发达国家。由此一来，加速推进数字化的改造和升级无疑成为了目前制造业企业的重要战略目标。对于家电行业来说，受人口增长以及国家对房地产调控的影响，我国家用电器保有量逐渐上升，产品需求趋于饱和、消费者需求瞬息万变、市场竞争愈演愈烈。然后，数字技术的蓬勃发展以及快速普及渗透无疑为家电行业突破当前发展瓶颈带来了机遇和挑战。面对新一轮的发展瓶颈，家电行业企业应当寻找什么样的突破口打开局面以及先进的数字技术应当如何融入到企业中来从而助力企业在困境中脱颖而出显得格外关键。一、数字经济近几年来，随着互联网以及先进通信技术的成熟和普及，掀起了新一轮科技与经济变革的大潮，这种依靠数字技术进行全面地改革被人们被称之为“数字化革命”。随着这种革命的兴起，一种依托现代信息通信技术，搭载互联网进行生产、管理和分配的全新经济形态出现在了人们的视野里，名为“数字经济”。“数字经济”作为一种新颖的经济形态，它把数据作为一个关键的生产因素，处理大数据，并利用其分析结果提高生产、技术、销售以及服务等各个环节的效益。数字技术成为整个社会的主要生产方式是这种新型经济形态最本质的特征。微观地来讲，范围经济与规模经济的融合孕育出了数字经济，使得企业原有的盈利模式发生了巨大转变。基于中观的角度来说，在数字经济的影响下，市场的结构悄然改变，更多的交易能够在完全竞争的市场上达成；站在宏观的角度，通过经济计划来实现资源的配置的边界因为数字经济的发展而快速扩张，加快了政府融入市场的进程。中国信通院认为：数字经济的生产主要依靠与数字技术结合之后的知识和信息，不断推陈出新的数字技术搭载互联网加快融入到原有的实体经济中，提升了整体在数字化、网络化和智能化方面的能力，最终形成一种能够加速经济发展并且重塑治理模式的新型经济形态。二、数字化近年来，数字化作为新一轮信息革命的发起者与推动者备受人们的关注。如今数字化正在颠覆一个又一个行业，数字和移动技术的迅速普及，使得公司在日常活动中进行战略创新和技术整合的压力变大。数字化指的是利用计算机将模拟信号转化成数字信号的过程。简单来讲，就是将计算机内存储的所有信息用统一的符号来表示，用比特来度量。数字化指的是将人们获取到的各种复杂的信息转化成统一标准的数字和数据，紧接着建立适当的模型，利用计算机将其转化成可以处理的代码，进而进行一些列的分析。从两个不同的角度诠释数字化的内涵，一方面是基于技术逻辑的视角，数字化是外界所有的信息在数字技术的加持下，以数字技术为载体转化成数字信号或编码。利用计算机以及各种软件对生成的数据进行处理，促进像物联网这类的先进通信技术持续发展，逐步实现数据化和智能化等。另一方面，数字化就是数字技术给当今社会带来的影响的集合。三、数字化转型如今全球范围内已经开始新一轮的信息革命，数字化的转型势不可挡。企业进行数字化的升级和改造并不仅仅是一个自动化的过程，更是一个改变组织结构的过程。即企业通过将大数据、物联网、人工智能等先进的数字技术合理地应用在企业的生产运营以及服务创新等方面，促进了企业生产方式的重塑。结合商业数字化、数字化以及转型升级三个基础概念对数字化转型升级做了一个新的定义：企业进行数字化转型是为了扩张市场份额、提升产品竞争力、稳固市场地位。是在如今数字经济蓬勃发展的大背景下为了保证企业良好发展做出的战略选择。这种转型的过程可以分为数码化、数量化、数字化、数模化以及数用化五个阶段。数字化转型是企业充分利用数字技术对自身进行全面的多角度的重塑过程。通过将数字技术于生产、经营、销售和管理等多个环节，让企业实现全面数字化进而推动产业逐渐向数字化、网络化、智能化的方向发展，加快国家经济高质发展的速度。数字化的转型升级是传统产业提升质量、改变效率、加大动力的重要途径，同时也是我国经济高质量发展的重要动能。四、企业绩效早期对企业绩效的定义比较单一，衡量标准大多停留在财务指标的层面。由于经济和社会的快速发展，原先对于企业绩效的定义以及制定的度量标准不再能够适应当下的环境。企业绩效应该是一个多维度的概念，主要可以从两个角度去考量企业的绩效情况，一方面是财务的角度，可以利用销售收入增长率、毛利率、净利率以及ROA等指标衡量企业绩效。站在非财务人员的视角来看，一个企业的市场份额、客户对其产品和服务的喜爱程度以及企业社会责任的履行情况等都可以成为横向绩效的标准。除此之外，专利的数量、各种业务的收入以及企业的市场地位等指标也能够衡量企业的经营状况。五、行业数字化转型的动能1.政策支持无论是“互联网+”行动计划还是“中国制造2025”以及之后的智能制造发展规划，都在强调数字技术与制造业融合的重要性，鼓励制造业企业将数字技术充分融入自身运营的每个环节，弥补自身的不足，不断向信息化和智能化进行转变从而实现更好地发展。将智能制造战略分层次逐步推进，提升行业整体的数字化水平，加快行业与数字技术的融合进程。税收方面，国家的扶持力度逐渐加大。近年来国家不断加强减税降费的力度，从降低税率、加快税制改革、加大税收优惠等方面帮助制造业实现稳定快速发展。一方面，两次下调制造业企业增值税税率；另一方面，国家为了鼓励制造业进行研发和创新，提高了研发费用税前加计扣除的比例，一定程度上缓解了企业进行创新的压力。除此之外，为了帮助家电行业在复杂多变的大环境中谋求平稳快速增长。2019年初开始，国家开始大力支持家电行业产品向绿色化、智能化进行转变。鼓励消费者使用节能、环保、智能的家电产品，对家电企业回收老旧的产品也给予一定的支持等途径推进我国家电产品向绿色化和智能化的转型升级。2020年开始，国家重点助力家电行业向智能化发展，一方面鼓励家电企业生产网络化、智能化、绿色化的产品，另外一边则是推动着市场的消费升级，加快产品更新迭代的进程。2.适应数字经济的发展如今我国的数字经济规模日益壮大，近年来持续高速增长。截止到2020年，其规模大约为39.2万亿元，相较于2014年同比增长了142%。GDP内数字经济的占比相较于2014年增加了接近12.5%。经济形态的转变给数字产业带来了增长契机，同时也给各个产业带来了机遇和挑战，只有加快速度适应这些改变，才能推进产业数字化转型，才能够不被数字经济的大流所淘汰，继续保持行业的发展活力。3.5G产业锋芒毕露作为当今时代先进通信技术的代表，5G技术近年来发展的如火如荼。一方面，随着相关技术的不断成熟、配套基础设施的广泛建成，5G产业化迅速落地并且蓄势待发。另一方面，随着5G技术不断地向各行业进行渗透，产业与5G的融合渐渐拉开帷幕。如今5G技术在全球范围内呈现出百花齐放的姿态，各国争先恐后抓紧推动5G的建设和发展。对于家电行业来说，5G的发展意味着企业与上下游之间的距离进一步缩短，相互之间信息传递的速度进一步增加，企业内部的数据传输效率也会得到很大的提升，运用好5G无疑会让家电行业整个价值链的运作效率得到有效的提升。4.工业互联网稳扎稳打随着5G技术的茁壮成长，我国产业和经济转型的进程不断加快，工业互联网体系日益健全并逐渐开始助力经济的发展。工业互联网产业经济规模扩张的驱动因素主要有两点，第一是工业互联网核心产业的规模扩大，第二是工业互联网与其他行业进行结合。就2018、2019两年的数据来看，核心产业保持稳定增长的态势，融合其他产业带动的经济增长增速较快，每年的增长规模都达到了前者的2倍以上。对于家电行业来说，工业互联网的逐渐成熟无疑为行业进行结构调整和价值链优化提供了一个优质的选项，运用工业互联网平台就能够实现与上下游的实时数据传递，实现跨行业的数据共享，优化供应链管理环节，保障线上销售规模的数量和质量可以稳定提升，降低传统销售渠道带来的销售费用过高的问题。