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当下，碳达峰、碳中和已成为全球的共识。在2021年全国两会上，我国明确提出了“2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的发展目标，并首次写入政府工作报告。作为工业生产大国，中国要实现碳中和，必须推动整个制造业全面升级，不断地进行技术变革和产业变革，才能真正做到节能减排，促进可持续社会的实现。

电装以2035年为目标，通过造物（生产制造）、移动出行产品、能源回收利用三个领域努力实现碳中和。其中，作为所有生产活动基础的造物无疑是重中之重。

电装的产品覆盖行驶、转弯、制动的硬件产品以及安全、环保相关的软件，需要将机械类、电子传感器类、控制类等多种多样的要素、技术进行融合。汽车零部件产品关乎承载生命行驶的汽车，必须确保高信赖性和高耐久性，同时，为了向世界各地的客户提供快速、舒适的产品服务，更需要高灵活性、高效率的生产。作为成立于1949年，拥有70多年制造经验的电装，从单体生产设备的研发开始，到生产线，再到自动生产线的制作，然后把生产线以工厂为单位进行展开，推广到全球各地的工厂生产中。

电装所定义的精益生产工厂着眼于未来工厂要素，通过日复一日的生产改善，整体提升水平，向着更高等级的技术水平推进，并不断反映到产品制造的革新中。产品制造革新的代表活动主要指1/N活动，就是以产品加工所需的最低需求为出发点，将原来的大型设备变为原有投入“N分之一”的设备。不但可以降低生产成本，还能提高生产效率，并减少CO2的排放。

此外，以往的生产方式是在各个工厂进行零部件加工，然后统一运输到一起进行总成组装，如此工厂之间就会产生物流运输环节从而增加成本和时间。而1/N设备的导入不仅将生产占地面积与空间大大缩小，同时还大大提高了设备之间的信息化传输，有效提升了整个工厂的运营效率。不仅能减少物流成本和库存空间,节约能源同时还可以缩减工期。

拥有了如此丰富的造物经验的电装又是如何在生产过程中实现碳中和的呢？首先，彻底实施工厂的节能减排活动，排除浪费。其次，确保可再生能源，达成外部采购能源的碳中和。简而言之，就是减少使用的能源和创造绿色的能源。

首先，介绍一下减少使用的能源的活动。

①生产损耗・浪费趋零化，即通过生产设备的联动停止化，在非生产时间段自动停止，进行节能。

②超节能设备开发，即通过设备小型化，彻底排除材料・体积・搬运・在库浪费。

③省能源工艺方法开发，即从产品设计阶段开始考量，到材料・工艺方法・推进各个方面的根本性变革。

通过以上的减少使用能源活动，长久以来电装中国集团每年以5%以上幅度减少碳排放，同时电装积极把先进的生产模式和经验向客户和供应商进行推广，致力于全产业链的节能减排。

另外，创造绿色的能源也必不可少。

①导入太阳能发电

太阳能具有清洁、可再生的优点，电装中国多家工厂正在积极探讨铺设太阳能板以利用可再生能源。

②开发创能技术

2021年,电装总部在日本安城制作所建设了回收二氧化碳并进行循环利用的CO2循环设施。可以回收从使用煤气的机器里所排放出的二氧化碳,和从利用电力再生能源所生成的氢气合成甲烷并作为能量源进行再利用。CO2循环设备不仅可以导入到电装的生产设备当中，还可以为全球多种制造工业实现碳中和做出贡献

今后，电装会继续努力减少生产当中排放出的CO2，并通过普及移动产品和对大气中CO2的回收和再利用，为中国双碳目标的落地，以及可持续发展社会的实现做出贡献。

电装公司介绍

电装是世界先进的汽车零部件生产厂家之一。在美国《财富》杂志发布的2021年世界500强企业中排名第244名。如今，电装在全球30多个国家和地区拥有约200家关联公司，集团员工数约17万人。作为电装在中国的统括公司——电装（中国）投资有限公司，成立于2003年，目前在国内设有生产公司、销售公司以及软件开发公司等共计30多家关联企业，员工约17000人，建立了完善的销售、售后服务和生产供应体制。

良率在工业生产中占据非常重要的地位，在某些高端制造行业，良率管理能力甚至可以被认为是企业核心竞争力。比如在面板生产中，如果面板良率偏低，将会影响终端设备如苹果手机的出货量。产品良率也成为了是否能入围龙头企业供应链的关键指标。

以往，产线上产生异常，工程师需要凭经验从多个系统中捞取数据查找导致异常的原因，这通常需要耗费好数小时、数天甚至更久，而引入数之联智能品质分析平台（YMES）后，半小时内就可以锁定异常。

智能品质分析平台，利用AI+大数据技术帮助面板行业某龙头企业实现了生产过程的故障诊断及优化，极有效地减少了风险批的产生，降低生产成本。

数据分散 传统良率分析难上加难

除了生产成本，良率也影响到生产资源的利用率，如何提高良率也是厂商头疼的问题。

一块液晶面板的生产过程大约会经历300余道工序，全程自动化。高自动化特点使面板行业具备海量数据基础，并且数据格式在不同工厂、甚至不同机台都会有区别。高速的数据流转、分散的数据孤岛、多样化的数据类型往往使工程师需要花费大量时间来对这些数据进行预处理与清洗。以该企业为例，在这个阶段，工程师需要花费80%的时间来对数据进行预处理，真正用于分析上的时间大概只有20%。

由于缺乏分析工具，依靠传统方式进行的良率分析耗时长，不良根因查找难，风险批没有得到及时控制，无法快速做出相应的生产调整和安排来规避不良带来的影响。

AI赋能 分钟级完成根因分析定位

为了帮助该面板企业解决良率管理难题，数之联搭建了智能品质分析平台（YMES），帮助工厂全方位的监控、管理和分析良率，及时发现异常来源，保障产线的正常生产。

以前不同系统间关联复杂，现在该面板厂通过智能品质分析平台整合了原MES、EDA、ADC、DFS、FDC等系统中孤立存在的人、机、料、法、环、测等不同维度的数据，统一了数据标准，建立数据库集成平台，大大缩短工程师清洗、处理数据的时间。

针对工艺履历、工艺路径、工艺参数、工艺时间等，数之联建立了专属AI分析模型，支持从多维度进行一键分析，能迅速定位不良根因，以前按天级的异常反馈现在可以降低至分钟级。并具体到工厂、站点、机台、参数等，帮助工程师及时调整。

Cum Yield、Defect、AOI、SPC等常规良率统计，也可以在系统中直接查询，操作简单方便。

工程师还可以设置良率报警规则，周期性监控良率波动，同时预设分析流程，及时发现良率问题和症结。让工程师能将更多时间和精力花费在真正提升良率的更有价值的工作上。

工厂上线智能品质分析平台后，对良率的管理过程实现了全方位的优化，极大的提升了分析效率，减少了不良带来的影响，并间接提升了工厂的生产效率和产品质量。

“ADC(图像自动缺陷检测与分类)在我们工厂跑不起来,某全球最大的信息技术和业务解决方案公司的驻场团队太慢了,你们来试试。”

2018年,成都数之联科技股份有限公司(下称“数之联”)接到了厦门某电子集团的电话,让他们迅速准备一套ADC工业质检项目方案,进行工业瑕疵检测,解决工业质检问题。这是数之联与国际头部公司的首次正面碰撞,结果以数之联成功执行落幕。

成都数之联科技股份有限公司logo

后来居上:从数据发端工业AI质检

工业AI质检是关乎生产良率的“命门”,但这道命门长期掌握在外国厂商手中。

据数之联创始人兼董事长傅彦介绍,在图像缺陷检测软件市场,国外厂商的市场占有率达到了60%以上;在大数据分析软件方面,四家国际龙头企业更是占据了80%的市场。巨头大多成立时间久、研发投入高,垄断建立在抢占早期地位上,传统视觉检测V软件背后的公司已经成立40年, 另一巨头德国M公司也成立了25年。

海外企业服务的价格高、服务慢,让很多中国企业用起来极为痛苦。其次是传统视觉检测已经不足以应对行业日新月异的检测要求。但国外企业长久研发积累的软硬件技术优势仍然明显,国内机器视觉市场由国际巨头占据大量市场份额。随着国产品牌逐渐在自动化领域深耕,2019年国产品牌销售占比已到达 48.7%,未来有望凭借更低的价格、更优质的服务、更快速的市场响应进一步提升国产化率,为数之联杀入市场提供了机会。

寻求工业检测行业的国产替代品,亦成为各大企业的当务之急。

“第一次接触工业检测是一家企业打电话问我们,分析数据这么厉害,能不能帮他们分析一下缺陷数据。”智慧工业事业部总经理方育柯回忆道:“我们一边驻点一边完成系统搭建,后来他们还挺满意,我们就接着做了三期服务。”

2018年,数之联打败了某全球最大的信息技术和业务解决方案公司等竞争对手,为京东方和天马提供面板检测服务。“京东方的面板检测涉及了PCB板、IC线路检测等内容,加之新能源、移动互联网的发展,我们都意识到泛半导体检测的兴起将是未来之势。”方育柯回忆说。

数之联ADC的服务行业

随后,数之联开始发力图像处理分析,其软件产品ADC(图像自动缺陷检测与分类系统)推向市场。各家研发同时在这个增长行业里起跑,削弱了时间带来的经验主义,让数之联的优势得以凸显。目前,数之联服务过面板制造、PCB、封测、PCBA、新能源、汽车制造等行业,在细分领域已是国内最大的ADC产品与解决方案提供商,市场对他们的高认可度反映在月均10%的订单增长率上。

由软件向硬件:构建机器视觉的骨骼

尽管国产图像分析异军突起,但不可否认的是,海外企业仍然处于强势地位。国外高端制造业及自动化进程均早于我国,其中软件和硬件的双向发展缺一不可。以工业检测的机器视觉为例,软件算法是其血肉,决定了与具体场景的适配,而自动化硬件设备则是其骨骼,包含了对具体行业的理解。

在数之联的硬件总监宋安兴看来,视觉检测设备搭载AI算法迭代升级的机会已经到来。加入数之联之前,他拥有多年的半导体设备开发经验,加入后,他更是深刻认识到了AI+ADC的工业优势。“过去的视觉检测以传统算法为主,卷积神经网络为辅;而随着深度学习框架的飞跃,AI快速解决问题和兼容产品快速换型方面的优势逐渐凸显,与此对应的设备供应商局面肯定也将重新改写。”

根据36氪的市场调研,这也是AI+工业检测最好的时代。自2018年开始,工业检测的市场在不断扩大。2020年,全球机器视觉市场规模为125亿美元,国内则占据200亿元人民币(约31.6亿美元),复合增长率超过12%。同时,国产工业检测企业也在不断崛起,天准科技、矩子科技、华兴源创、精测电子等上市企业,均实现了上亿元年营收。

数之联聚焦泛半导体行业的AI+工业检测

泛半导体检测设备成为了一个巨大的历史机遇。这是数之联AI算法搭载硬件,切入硬件化的最好时机。

而硬件的高技术、高专利和高利润,都建立在高研发和高成本之上,这是所有硬件工业进行规模化研发和生产要跨过的一道门槛,也是美国研发实力领跑全球的一大原因。

据欧盟委员会的《2020年欧盟工业研发投入记分牌》数据,全球企业研发入榜单围公司数2500家中,美国有775家企业入围,研发支出金额共为3477亿欧元;其次是欧洲,有542家企业入围,研发支出金额共为2209亿欧元;再者是中国,有536家企业入围,研发支出金额共为118.8亿欧元,单家企业平均数仅为美国的0.49%。

数之联要发展硬件设备,绕不开重工研发道路。为此,宋安兴在数之联力推自建硬件检测的AOI(自动光学检测设备),力争将硬件科研思维引入了这家软件公司。

10年的硬件设备开发经验,推动着宋安兴不断地向同事解释硬件思路:“第一次推AOI的时候,98%的员工都不知道AOI是什么。就像自己不了解AI算法一样,光机电的技术要点让大数据精英们摸不着头脑,硬件的物料成本看来太过昂贵。更不要说设备还有加工、采购、组装、调试等等环节,所有的供应链和方式方法都得从零开始。前期的投入和成本高昂,但是量产之后的规模效益会带来很高的价值。数之联的AI算法国内首屈一指,而高价值的AOI一定是用AI算法做质检的终极赛道。”

他花了很长时间和智慧工业部的同事解释,做硬件的不同之处在哪里:“在大数据架构和工业设备的架构问题上,工业设备一般通过C做底层,C#做上层搭建。数之联作为软件公司,习惯了中心端架构方式。但现在我们需要适应设备行业的技术规范,才能快速兼容更多硬件模组,把推理部署在设备端,才能保证响应和复制性,进而做到更低的成本。同时,传统的图像采集算法需要通过拼接、切割或者其他手段处理图片,之后才能做AI识别,而ADC是直接拿AOI检出的图片做分析,这是完全不一样的做法,提高了AOI的系统难度。但是新老算法之间的协同必须解决,否则无法保证深度算法之前的图像精度。”

经过几个月的讨论,数之联准备让宋安兴搭建一个光学实验室作为初步试水。这间办公室改造的实验室,成为了数之联AOI检测硬件的发源地。

补齐硬件,打开标品大门

基于数之联在ADC软件开发时期的良好口碑,他们在开发AOI硬件的过程中就接到不少联络电话,同时泛半导体行业的蓝海特征也显露了出来。经过数次实验和沟通,数之联先与一家外企进行了DEMO样机测验,结束后随即接到青岛某新能源电池企业的邀请,定制一款针对该厂新能源汽车电池的检测软硬件系统。

新能源汽车行业的飞速发展,导致这家电池企业急于寻找检测解决方案,要求提供的检测设备能在高动态的生产线上快速检测出电池缺陷,精度需达到0.05毫米以下,检测速率要毫秒级,他们始终未能在市面上找到现成的服务商。最终,数之联用三个月时间完成这个定制方案的设计、样机制造和组装、算法调试和参数调整、建模,目前产品已上线。

数之联在汽车行业的检测应用

这次硬件的成功应用,打开了数之联的AOI标品大河的一条涓流。随后,数之联一边在多个项目上支持和改造产品,一边积累经验,优化硬件,搭建标品框架。在几十个需求方案中,数之联逐渐完成了新能源电池、汽车零部件、电路板等方面的积累。

2021年8月,数之联交付了完全自研的第一台产品化AOI,能够解决PCBA组装后的缺陷问题,实现了从开发、设计、加工、组装到调试的所有工作,而且一次性达到客户要求。2022年1月26日,数之联聚焦PCBA(电子印刷电路板)领域,正式推出一款基于深度学习的创新型硬件产品——追光AI-AOI,解决传统AOI过检、误检高、产品换型慢的问题,也相应节省了企业的人力。

数之联的各项实测数据也展示了他们对工业检测的全方位提升。

与其他AOI解决方案对比,数之联追光AI-AOI搭载着数之联深度学习神经网络模型,该模型是数之联集合了在泛半导体行业多个成功落地经验及海量缺陷数据,训练出的可兼容焊点形态变化、高泛化模型,能切实解决传统AOI在编程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等核心痛点。在考虑低成本的同时,数之联追光AI-AOI提供了同规格系列产品中,行业最快的运动速度(A4尺寸板,450片/h)和最大的检测尺寸(50*50到510*510mm),以及兼容不同高度的产线(725-975mm)。与普通的AOI对比,数之联追光AI-AOI通过AI模型,自动识别焊点位置,一个检测框即可覆盖各类缺陷的检测,将之前1-2小时的产品换型时间缩短为10分钟。

追光AI-AOI:自动识别焊点位置

此外,基于深度学习的焊点识别,可精准定位缺陷位置,对多种形态各异的焊点做出准确的判断,解决传统算法仅对缺陷进行OK/NG粗分类问题。

缺陷类型

经市场和客户验证,追光AI-AOI检出率可达到99.99%,误判率低于0.3%。其中,PCBA-DIP 炉后AOI已实现核心指标行业领先,有效提升了工厂工艺品质。

结语:自主、专精仍是工业核心

当前来看,机器视觉主要玩家仍是美、日、德等巨头企业,不过近年来我国对于高端装备制造业越来越重视。整体产业需要摆脱进口依赖、发展高端制造,机器视觉技术必不可少,其对精准度的严格要求也必须从机器智能技术层面识别来实现。

方育柯和宋安兴作为主推数之联进军AOI的负责人,认为“追光AI-AOI”已经达成了数之联工业硬件的第一步。“但未来还有很长的路要走。”宋安兴表示,“工业检测硬件产业也分上中下游,越上游越高精尖。现在我们打磨了2年,打造出了追光AI-AOI,能够满足下游的PCBA检测,未来我们也会保持研发,快速拓展到PCB、封测等工业领域。”

对于这是不是数之联「未来要做国内最大的工业数据企业」的重要一步,方育柯笑称,“希望这是数之联为中国制造2025作出贡献的一小步。”

信息和能源两大时代变革正冲击着PCB产业，新周期的PCB产业将开启。

PCB是电子产品的核心部件，小到手表，大到汽车，任何大大小小的电子产品其内部都会装载着精密的PCB板。这个由电子产品催生的庞大产业，上游中游下游连接众多细分产业。PCB的上游产业主要是铜箔、树脂、玻纤布、油墨等原材料的研发生产，中游产业则主要是覆铜板，下游则为PCB产品的应用。

2022年下面这个因素将会促使PCB上中下游产业发生重大改变。

5G基站从2018年开始建设，2019年至2020年建设加速，今年将会达到建设高潮。2月28日，工信部在国务院新闻办公室举办的发布会上表示，在2022年将新建60万个以上的5G基站，2022年度基站总数年底将达到200万元。从2018年开始建设到2021年底，共建设了142.5个，而2022年计划建设60万个以上，高达四年建设总数的42.11%，建设总数将创历史最高水平。

5G通信具高速高频、大容量、低延时高可靠的特点，这些特点会迫使现在的线路板做出改变。中低端的线路板将不再适用，需要线路板供应商进行产品升级，生产能满足以上5G通信要求的印制线路板。

在5G基站建设的高潮期，伴随而来的5G通信用PCB板需求会比过去几年显著更大，这大需求的冲击下会导致PCB产业链发生急剧变化。

首先是PCB上游的铜箔，其材料需要进一步升级，才能满足5G高频高速的需求，这将推动电子电路铜箔往高性能方向改变。而国内企业生产的铜箔主要以常规产品为主，高性能电子电路铜箔还大量依赖进口，这将会促使今年铜箔方面的扩产项目发生重大改变，企业或将重点转向高性能电子电路铜箔和锂电铜箔产能扩充方向。

除了铜箔材料外，其他的板材树脂、玻璃纤维布、覆铜板也需要进行产品技术的升级。目前，超华科技、生益科技、宏和科技等材料厂家已经布局高频高速材料了。它们的在建项目分别有“广西玉林铜箔产业基地项目”、“常熟生益科技年产1140万平方米高性能覆铜板及3600万米粘结片项目（二期）”、“5040万米高端电子级玻纤布项目”。

而线路板生产将往高多层、高精度、高密度方向改变，这除了依靠上游的高频高速材料材料助力外，还需要进一步提高线路板的制作工艺，这对PCB专用设备也提出了更高的要求。

目前精密的图形转移与真空蚀刻设备，实时监控与反馈数据变化的线路线宽和耦合间距的检测设备，均匀性良好的电镀设备，高精度的层压设备才能满足5G高端线路板的生产需求。2022年，5G PCB板用的设备需求将大幅增加，国内PCB专用设备知名厂商将有可能开启新一轮的设备扩产。在国内设备产能不能满足的情况下，企业可能会出现大量引进国外先进5G线路板专用设备的热潮。

2022年是印制线路板产业发生重大变化的一年，单就5G基站建设高潮这一因素便会导致线路板上中下游产业发生重大改变。另外还有新能源汽车、人工智能、物联网这些叠加因素，催生PCB产业新周期的出现。

全球迎来“两会时间”。众多跨国公司在华负责人表示，今年两会释放出的中国经济信号，凸显中国政府的稳健务实，跨国公司在中国将迎来更广阔发展机遇。

凸显中国政府务实和稳健

国内生产总值（GDP）增长5.5%左右，是政府工作报告给出的今年发展主要预期目标。这也成为众多跨国公司关注的焦点。

高通公司中国区董事长孟樸表示，这一预期目标符合“稳字当头、稳中求进”的发展方向，表明中国经济长期向好的基本面不会改变，“中国经济的持续稳定增长将为高通公司及合作伙伴提供更多机遇，我们对中国市场的发展前景始终保持乐观”。

葛兰素史克副总裁、中国处方药和疫苗总经理齐欣表示，在全球新冠肺炎疫情持续蔓延的情况下，2021年中国GDP增速达到8.1%，继续成为全球经济增长的重要动力，2022年的预期目标也凸显出中国政府的务实和稳健，“葛兰素史克公司将继续与产业链上下游的合作伙伴携手，不断提高创新药和疫苗的可及性与可负担性，为中国经济的稳健发展贡献力量”。

太古（中国）有限公司主席张卓平表示，在“十四五”实现良好开局的基础上，这一增长目标进一步展现了中国市场的发展机遇，为太古深耕中国市场注入了更多信心，“我们刚刚宣布了西安太古里项目，总投资额预计约100亿元。今年初，太古可口可乐宣布在广东投资扩容新生产基地，拟投资12.5亿元。未来5年，太古可口可乐将继续加大在华投资。一系列新的投资表明太古对中国经济发展的坚定信心”。

“这一预期目标展现出中国政府的积极、务实和稳健，也表明中国将继续成为世界经济发展的重要动力，对世界经济复苏具有重大意义。”康宝莱中国区总裁、全球高级副总裁郭木说，“我们在中国越来越强烈地感受到公众对于健康生活的向往与追求，以及中国消费市场的无限活力。康宝莱对中国市场的未来充满信心。”

耐克森（中国）线缆有限公司大中华区总裁及CEO于东表示，这一预期目标充分考虑了当前的国内外形势，释放了经济增长质量重于速度的政策信号，有利于推动中国经济高质量发展。“耐克森将在新基建、智能制造、物联网和可再生能源等领域重点发力，通过供应产品和解决方案，支持交通运输、航空航天、自动化、数据通信等关键领域的可持续增长，同时加强在电力设施、楼宇与公用事业产业上的部署，助力中国经济高质量发展。”于东说。

更精准开拓中国市场

众多跨国公司在华负责人表示，两会释放的中国经济发展信号将帮助跨国公司更有针对性、更精准地开拓中国市场。

英特尔公司高级副总裁、英特尔中国区董事长王锐表示，中国提出将深入实施创新驱动发展战略，促进数字经济发展。中国市场有着极具活力的产业生态，对于英特尔的发展至关重要。“为了更好地支持本地需求和数字化转型，英特尔中国区刚刚宣布了全新战略升级。中国区所有业务和团队更加协同，并与英特尔全球运营深化整合，以更大的本地授权，全面整合优势资源，为中国本土的客户提供量身定制的产品和服务。”王锐说。

嘉吉中国区总裁刘军表示，政府工作报告提出要重点做好乡村全面振兴、绿色低碳发展等工作，这将指导嘉吉更好地与中国消费者和客户实现共赢发展。“中国正更加深入地推动农业、农村和农民发展，嘉吉也一直积极助力中国‘三农’事业。今年我们将继续依靠分布在中国的40多个运营点推动农业产业化，持续为农民提供种植和养殖等培训。例如，我们将进一步丰富吉林松原玉米产业园的业务链，并为松原当地的玉米种植户提供可持续农业实践培训。”

欧加隆全球高级副总裁、中国区总裁施旺说：“两会让我们看到中国致力于保障和改善民生、提高人民健康水平的决心。作为跨国药企，我们对在中国市场实现长远发展抱有充足信心。欧加隆期待与中国发展‘同频’。我们将继续以女性健康为落脚点，深耕中国市场，以前沿创新药物和医疗解决方案，助力中国高质量发展。”

SAP全球执行副总裁、大中华区总裁黄陈宏表示，推动绿色低碳发展将是中国经济在今年的重点工作，SAP认为，以数字技术为支撑，将帮助减碳工作更好地落到实处，更扎实地推进。SAP将与中国客户积极分享低碳解决方案和创新实践，帮助客户将可持续发展融入到企业核心策略和业务流程中。

在华发展信心更坚定

中国始终坚持高水平对外开放。众多跨国公司在华负责人表示，中国展现的开放决心让跨国公司在华发展信心更坚定。

施耐德电气全球执行副总裁、中国区总裁尹正表示，中国正坚定履行承诺，进一步扩大开放，持续优化营商环境，施耐德电气更加坚定了在华长期发展的信心。“中国是施耐德电气全球第二大市场，是我们的创新源泉，也是施耐德电气全球四大研发中心之一，拥有软硬件全覆盖的数字化研发创新体系。随着数字经济和实体经济不断融合，中国经济正迸发出新的增长活力。我们将继续加强本地创新能力，拓展‘朋友圈’，为推动中国经济高质量发展添砖加瓦。”尹正说。

“随着中国进一步扩大开放，帝斯曼等外资企业将有更广阔的发展空间。”帝斯曼中国总裁周涛说，“帝斯曼将从中国市场的需求出发，扎根本土，以高品质产品和创新解决方案回馈中国社会。我们将努力帮助提升中国人民的营养水平，助力‘双碳’目标的实现，与中国社会共同实现可持续发展。”

达索系统大中华区总裁张鹰说：“中国政府在两会期间再次释放扩大对外开放的积极信号，让包括达索系统在内的外资企业备受鼓舞，也让我们对持续深耕中国市场、赋能中国企业数字化转型的创新实践充满信心和期待。达索系统将继续履行‘在中国，为中国’的承诺，将创新解决方案拓展到更广泛的区域市场和数字化转型行业中。”

亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊说：“我们充分感受到了中国坚定不移扩大开放、不断优化营商环境的决心，给亚马逊云科技和其他在华外企注入了强大信心。我们希望未来有更多机会参与中国数字经济的发展，分享中国的发展机遇。我们将更好地融入本地技术发展体系，为中国数字经济发展贡献力量。”

在整个工厂内进行先进及高水平的工业连接是数字化转型的基石。没有工业连接，则无法提供可靠的方法来将大量工业数据转化为洞察力，从而做出明智的决策，最终实现更好的业务产出和行业颠覆。虽然有远见的制造商已开始采用现代化和数字化，但新冠肺炎疫情的爆发使开发先进网络连接的需求变得更加迫切。新一代工业连接将资产和技术连接在一起，形成一个高效、有弹性且灵活的生态系统，可以轻松适应独特的制造需求并兼顾未来趋势。

经过数十年的颠覆创新和发展，ADI公司不仅在工业和通信技术领域拥有深厚的专业知识，而且在系统级设计和解决问题方面也积累了丰富的实践经验。我们与客户携手合作，以新的方式思考严峻的挑战，并探索新的解决方案。然而，我们相信，从外部的角度来看，仍有更多的东西需要学习。

为了进一步了解最新连接趋势对数字化转型的影响，ADI委托Forrester Consulting进行工业连接现状评估，包括提供更及时的数据、见解和决策能力。

在面向全球300多名在各自组织制定工业连接策略的制造业领导者开展了一项调研后，将受访者按照企业数字化转型的成熟度(低、中、高水平)进行分组。研究报告中，下列关键洞察尤为重要。

1.低成熟度公司正寻求可以依赖的连接洞察力，然而，53%的这些组织拥有无法与其他资产通信的传统设备。

2.中成熟度公司在提高网络可靠性和保护工业数据方面更有信心。然而，他们仍在寻找成为数字化优先组织的方法。

3.高成熟度公司正在采用灵活制造，因为约一半的受访者有能力处理小批量、快速重新配置和定制产品。

最近几年，数字化转型成为了一个热词，特别是从2021年开始，佛山、中山等国内制造业大市相继出台数十亿乃至百亿级别的传统制造业数字化转型扶持政策，社会关注度极高。在企业推进数字化转型，迈向智能制造的过程中，MES是绕不开的话题。MES到底是什么？MES在自己的工厂是否真能见效？如何选择MES的服务商？……面对时代发展的滚滚浪潮，不少中小企业会陷入迷茫，它们亟需看到一些同类型企业的成功个案，更亟需找到那个指明方向的“人”。

MES对企业数字化转型带来哪些价值？

MES(Manufacturing Execution System)即制造执行系统，制造执行系统协会对其所下的定义为MES能通过信息传递，对从“订单下达”到“产品完成”的整个生产过程进行优化管理。谈及MES必须先谈生产，生产管理是企业价值链的主要环节，是构成企业核心竞争力的关键内容。此前，为加强生产管理的能力，不少制造业企业都应用了ERP管理系统和现场自动化系统，并从中尝到甜头。

面对MES，企业主都有“企业已经有了一些信息系统，为何还要实施MES的疑惑”。事实上，由于产品行销在这一、二十年间从生产导向快速地发展成为市场导向、竞争导向，对制造业企业生产现场的管理和组织提出了新的挑战，仅仅靠ERP和现场自动化往往无法应对。

在此背景下，MES恰好能解决这个问题。MES的定位是处于计划层和现场自动化系统之间的执行层，主要负责车间生产管理和调度执行。当工厂发生实时事件时，MES能及时做出反应、报告、并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。因此，这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其技能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。

据业内人士介绍，MES适用于家电、汽车、半导体、通讯、医药、机械装备等不同行业，能够对单一的大批量生产和既有多配置小批量生产，又有大批量生产的混合型制造企业提供良好的信息管理。

当前，国外知名企业应用MES系统已经成为普遍现象，国内许多企业也逐渐开始应用此项技术来增强竞争力。以某照明集团为例，随着新一代创新技术的应用，传统的生产方式亟待进一步升级，以满足时代的进步和快速响应客户的需求。该集团意识到，信息化管理是传统照明灯具生产车间实现数据追溯、品质管控的必经之路，希望通过MES系统实现透明化车间、自动化工厂，以提高企业的生产效率和管理水平。

因此该集团携手美云智数推动智能制造试点MES项目，重点对生产过程中产生的数据进行收集、监控、分析及处理，并保证数据的实时性和准确性，企业管理层可在MES系统中随时查看生产过程中收集的所有数据，实现有目的的追根溯源，同时通过监控并分析数据，工作人员可及时纠正生产过程中的错误，提升上料准确性，为生产品质和效率提供多层保障，减少浪费，真正实现工厂溯源制造、防错防呆、品质保障、高效率、资源配置合理的目标。

如何选择适合的MES服务商？

随着智能制造政策的不断推动，以及国内制造企业精细化管控，数字化转型需求的进一步提升，智能工厂建设的加速，企业MES需求的持续旺盛。哪里有市场，哪里就有江湖。阔大的市场需求催生了一大批MES服务商，整个行业竞争态势激烈。对于MES服务商而言，由于所服务的行业、企业不同，各自的定位和软件特点存在较大差异。在此背景下，如何选择一个适合自身企业发展需求的MES服务商成为企业主的关键问题。

观望者都希望能看到更多的成功案例，增强对MES服务商的信心。“有着多年丰富的业务能力和成功经验。”这是众多客户当年选择美云智数作为合作伙伴的重要原因。据悉，美云智数源自世界500强企业美的集团，自主创新研发并沉淀10年美的数字化转型经验，精耕40+细分领域，其产品与解决方案5年广泛应用于400+行业龙头企业。

业内人士指出，由于MES的行业特性，要求服务商的研发团队对行业生产工艺、生产流程等有深入和全面的理解。对此，美云智数相关负责人表示，美的系统的构建是源于对业务的洞察，最终的落脚点是助推企业管理决策的透明化。当前不少企业所面临的数字化转型问题，与美的数字化转型历程皆有相似之处，美云智数源自美的经验，依托于美的转型的产业实践，形成一套成熟的对外赋能方法论以及全价值链解决方案，从而有效解决产业数字化转型升级中面临的困境。

全渠道招募|从“制造”到“智造”，美的集团MES如何练内功？

值得关注的是，基于“共融共生”的多赢机制，从2020年起，美云智数启动了“TOP100渠道联盟计划”，至今已覆盖全国60+城市、招募140+核心渠道伙伴。2022年，美云智数渠道全面升级，扩大生态融合“朋友圈”，与合作伙伴构建开放丰富的数字生态。

智能制造是我国制造业高质量发展转型的重大战略，机器视觉赋予工业机器人智慧，是实现智能制造的关键环节。在现代汽车智造中，几乎所有组件、系统都得益于使用机器视觉技术，完成跟踪、装配与检测等步骤。采用机器视觉技术的制造企业，实现了更短的交货时间、更精益的库存管理及零缺陷的OEM要求。面对激烈的全球市场竞争与个性化的客户定制需求，汽车及汽车零配件行业正努力将生产效率提高到新的水平——也将机器视觉上升到了更高的维度。
微链道爱以成熟的3D机器视觉认知技术帮助汽车制造商根据生产需求变化进行柔性部署、降本增效，将产品更快地推向市场、抢占先机。
微链3D视觉应用可帮助汽车制造商：
更快更准确，提升良品率，避免付出高昂代价
长期降低生产成本，提高生产效率
作为人机交互的纽带，简单易操作，灵活可靠
微链道爱已为各大汽车制造商在汽车四大工艺制造环节提供了专业的行业解决方案，让单项成本节约超80%

一、汽车制造四大工艺典型案例
1、 冲压
案例1：线尾自动装箱系统
将微链3D相机固定安装在防震支架上，以eye to hand手眼标定方式识别冲压部件的位置，引导机械臂精确抓起冲压部件，由微链视觉系统引导避障及放置动作，完成自动化装箱，视觉系统精度≤0.1mm。
微链优势：降低冲压车间的单位时间成本，高度灵活部署，大幅缩短工具切换时间，提高产量及良品率
2、 焊装
案例1：白车身门框毛刺打磨
在四门两盖安装完成后，微链3D视觉系统对车身进行精确定位，引导机械臂打开左右两侧车门，进行门框打磨，实现节拍小于2.5分钟，可替换人工2人。
案例2：尾门位置度测量及尾门检测
采用微链车身整体视觉定位系统，对车身进行整体定位，引导机械臂手持相机（eye in hand方式）进行逐个关键点的间隙差测量，完成“尾门上框与车顶位置度”及“尾门左右两侧与车身侧侧围位置度”的测量，检测精度小于±1毫米，检测时间不到0.5分钟（按当前人工检测3个检测点的工艺时间为2.5分钟/辆车对比）
微链优势：实现各种零件变体的全自动管理，轻松遵守指定容差限制。自动处理各种工况，确保对所有工艺步骤实现可靠控制。
3、 涂装
案例1：塑料闷盖安装
微链道爱采用双机械臂手持相机（eye in hand方式）由车窗探入车体内部，对关键部位进行拍照识别定位后，微链3D视觉系统引导机械臂逐一进行加盖动作，实现精度±1毫米内，节拍小于2.5分钟，约合4.8秒安装1个，可替换人工2人
案例:2：漆面自动抛光打磨
以预标定好的微链车身整体视觉定位系统，定位车身整体位置，微链3D视觉系统计算出最终的缺陷位置，引导机械臂逐点进行打磨，实现精度±0.5毫米内，处理时间5～8秒。
微链优势：微链3D视觉系统擅长处理位置检测、喷漆和表面检测以及工艺监控设计，以确保稳定可靠、高度自动化的工艺。
4、 总装
案例1：备胎自动上件方案
微链3D视觉系统引导机械臂运行至备胎料车，对备胎进行识别，引导机械手根据视觉反馈的坐标进行姿态调整，抓取料车上的备胎，在车身进入后，引导机器人根据视觉反馈调整姿态后，安装备胎至车身
微链优势：为总装应用提供丰富、匹配的系统解决方案组合，已在世界各地的主机厂大量使用中得到验证，可大幅提升产能。

二、汽车零部件典型案例
1、铝合金铸件上下料
解决方案：视觉引导机械臂抓取筐内逐层平铺的铝合金铸件，二次精准定位后，置于CNC加工视觉定位下料姿态和筐内已有垛型，进行合托码垛
微链优势：固定安装，成像+计算时间快至1.5s抓起结合3D视觉点云图。成像精定后，放置精度最高可达0.25mm。
1、刹车卡钳上下料
解决方案：视觉识别工件正反，引导机械臂抓取无序堆叠工件，若正面向上精准放置至工装位，若反面向上放置至二次矫正台。
微链优势：定制化高精度夹爪，最优轨迹规划，节拍快，能够精准识别抓取，成像+计算时间快至1.5s。
3、刹车盘加工上下料
解决方案：视觉引导机械臂从深筐中抓取工件，二次定位后，放置到机床上进行正面加工换向抓取，进行反面加工，加工完毕抓取下料，放置于输送线。
微链优势：成像+计算时间快至1.5s ，深筐抓取无碰撞，清筐率高，正反无序堆叠。
北京微链道爱科技有限公司（WELINKIRT）是一家基于3D视觉的新兴人工智能机器人公司，是杰出的3D机器视觉和AI智能机器人系统的提供商，提供基于人工智能机器人技术的全场景通用解决方案，在工业机器人智能引导和工业产品质量检测的方面均有深厚的技术累积。系国家高新技术企业、基于ISO/IEC20000-1的服务管理体系、信息安全管理体系认证单位，拥有北京市新技术新产品（服务）证书、哥伦比亚大学杰出雇主奖等众多资质与奖项。
微链道爱拥有国际化的产学研团队，强大的研发及服务能力，核心技术团队由知名院校的AI科学家和工程师组成。公司已形成工业级标准的3D相机制造、3D机器人视觉认知系统、机器视觉培训及全球售后服务体系的完整的产业服务链。当前业务覆盖国内外汽车及汽车零部件、机械装备制造、物流、3C电子、轨道交通等领域，拥有博泽、奥克斯、西门子、美的、京东方等头部客户，并与AUDI德国、BMW德国和DRÄXLMAIER德国建立了合作关系，也是多家工业机器人厂商的技术合作伙伴。

在2022年的北京冬奥会刚落下帷幕之时，众人再次感慨：“张艺谋太懂了”！从冬奥会开幕到闭幕，呈现给到众人的视觉盛宴离不开科技的力量！同时在这么短短一个月不到的冬奥会：除了让我们深深体会到奥运精神，冰上世界的美好，更让我们感受到“黑科技”给我们带来的这一场“宝藏”科技的视觉盛宴。在各种频频震惊各国运动员的黑科技的背后，其实是中国物联网产业的弯道超车。

● 冬奥会开幕式全程都使用了数字表演与仿真技术，通过综合运用人工智能、5G、AR、裸眼3D和云等多种科技成果，实现了“人少而不空，空灵而浪漫”的效果。

● “智慧奥运村”有像创可贴一样大小的“体温贴”、能够监测睡眠及自动调节的智能床、有从菜肴的制作再到配送上桌都已实现无人化的智慧餐厅、全天候进行消杀作业的杀菌机器人等。这个“智慧奥运村”的技术，总体上是机器人、物联网和云计算的集合体。

● 在5G全面覆盖下，AR/VR设备、视频等为观众带来了短篇、智能赛事的全新观赛体验。

除 此之外电子纸技术的胸牌、互联照明、精准温控……物联网技术助力北京冬奥会！

芯联万物 智赋全球

自2008年“智慧地球”提出以来，数字化、网络化和智能化，被公认为是未来社会发展的大趋势，而与“智慧地球”密切相关的物联网、云计算等，更成为科技发达国家制定本国发展战略的重点。而如今物联网市场有哪些新的技术涌现？有哪些新的风口与趋势？有哪些优秀的企业值得借鉴？又有哪些新的标杆案例出现？相信这是每个企业每个行业市场都在探究和关注的问题。

锁定2022年IOTE国际物联网展-上海站，关注以“芯联万物 智赋全球”为主题，聚集AIOT核心技术，促成物联网技术创新、硬件采购、系统集成到应用方案落地，见证物联网产业发展历程，为物联网产业产业合作、应用落地生态融合贡献力量！同时，本届展会还联合“电子纸产业联盟”共同举办“创·无纸境电子纸创新应用专区”，将重磅亮相上海世博展览馆，敬请期待！

专业化展览平台

17000㎡展览面积，聚拢物联网全产业资源，以华东上海为中心向集成商和半导体行业提供精准而又高效的进行资源对接。

350+家企业参展，邀约达5万+来自工业、物流、基础建设、智慧城市、智慧零售领域的专业集成商、终端用户参观展会。

展会时间：2022年4月26-28日

展会地点：上海世博展览馆

精准对接，行业展商齐聚

IOTE 国际物联网展组委会积极创造便捷、高效的线下商贸洽谈机会，提前甄选优秀参展企业及优质买家，专享展会现场面对面商贸对接服务；线上还有AIoT 库(www.iotku.com)是物联网专业供需采购对接平台。实现双方互惠互利，合作共赢。

在这个物联网产业发展的”黄金时期”，更加需要IOTE国际物联网展聚拢物联网全产业资源，精准而又高效的进行资源对接。

*往届展商代表，最新展商列表，敬请期待！

前沿物联网产业趋势发布

“展”+“会”的模式，让3天的展会展期非常充实。专业的高峰论坛，多位行业大咖和现场朋友共同探讨物联网行业时下热点、未来趋势。学术交流总能迸发奇思妙想，收获众多不同观念，参会的观众了解了不同人的看法和眼光，拓宽了物联网思维认知。

主论坛——智联星图，指解未来 2022AIoT星图大会暨2021物联之星颁奖盛典

分论坛：AIoT室内高精度定位技术论坛

分论坛：AIoT蓝牙技术论坛

分论坛：AloT智能传感技术论坛

分论坛：AloT硬基建5G蜂窝物联网技术论坛

分论坛：工业互联网

分论坛： 未来人居

分论坛：物元融合,脱虚向实——元宇宙“物实”论坛

分论坛：AI安防视频物联网论坛

分论坛：RFID无源物联网技术论坛

分论坛：智慧城市、园区与智能建筑论坛

2022北京冬奥会很直观地将各种最新科技技术展示给众人，如今在这个万物互联的时代里，科技技术正汇聚成细流，悄然流向我们生活的每一个角落里。我们诚邀您参加2022年4月26-28日于上海世博展览馆举办的物联网展，再一次感受科技力量带给您的行业盛宴！

并联机器人

并联机器人，英文名为Parallel Mechanism，简称PM，可以定义为动平台和定平台通过至少两个独立的运动链相连接，机构具有两个或两个以上自由度，且以并联方式驱动的一种闭环机构。

并联机器人的特点呈现为无累积误差，精度较高；驱动装置可置于定平台上或接近定平台的位置，这样运动部分重量轻，速度高，动态响应好。

定义

并联机构（Parallel Mechanism，简称PM），可以定义为动平台和定平台通过至少两个独立的运动链相连接，机构具有两个或两个以上自由度，且以并联方式驱动的一种闭环机构。

特点

（1）无累积误差，精度较高；

（2）驱动装置可置于定平台上或接近定平台的位置，这样运动部分重量轻，速度高，动态响应好；

（3）结构紧凑，刚度高，承载能力大；

（4）完全对称的并联机构具有较好的各向同性；

（5）工作空间较小；

根据这些特点，并联机器人在需要高刚度、高精度或者大载荷而无须很大工作空间的领域内得到了广泛应用。

人物事件

1978年，Hunt首次提出把六自由度并联机构作为机器人操作器，由此拉开并联机器人研究的序幕，但在随后的近10年里，并联机器人研究似乎停滞不前。直到80年代末90年代初，并联机器人才引起了广泛注意，成为国际研究的热点。

在国内，燕山大学教授黄真教授在1991年研制出我国第一台六自由度并联机器人样机(图1-5)，在1994年研制出一台柔性铰链并联式六自由度机器人误差补偿器，在1997年出版了我国第一部关于并联机器人理论及技术的专著，2006年又出版了《高等空间机构学》。

黄真，男，汉族，1936年2月出生，江苏宜兴人，教授，1959年毕业于哈尔滨工业大学机械工艺专业，现任燕山大学教授,博士生导师。

他是我国最早的一位从事并联机器人研究的学者，也是该领域的最著名的学者。他多次参加国际学术活动，在国际上已有较大的影响，特别是在2004年举行有44个国家500多名学者参加的国际机器和机构学学会国际学术年会第11届大会上，他为6个中心发言人之一。

他主要从事机器人学、和并联机器人机械学等方面的研究工作。多年来，先后承担国家自然科学基金项目9项，国家863项目3项，国家科技攻关等项目共计20余项。已在国内外发表论文280余篇，其中国际著名杂志《Mechanism and Machine Theory》、《International Journal of Robotics Research》, 《Journal of Robotic Systems》，《ASME Journal of Mechanical Design》发表30余篇；ASME、IEEE等国际会议发表论文50余篇；《中国科学》及国内一级学术杂志《机械工程学报》、《中国机械工程》、等发表论文40余篇。其中129篇次被三大索引（SCI－33、EI－88和ISTP－8）收录，他引总共369次。出版专著《空间机构学》（1991年）和《并联机器人机构学理论及控制》（1997年），后者被审定为“全国高技术重
他的专著《高等空间机构学》又被教育部审定为全国研究生指定教材，已于2006年6月出版。

他的研究成果已获国家教育部科自然科学1等奖2项，河北省科技进步1等奖2项等科技奖励共计16项。作为课题主要负责人主持国家自然科学基金等项目2项及河北省高层次特别优秀人才支持计划。

黄真教授治学严谨、知识渊博、诲人不倦，直到近70岁的高龄仍旧奋战在科学研究的第一线。黄真教授在工作中他多次受到党和政府的表彰，多次被评为省管优秀专家。并多次获秦皇岛市劳动模范、河北省劳动模范和原机械工业部劳动模范等光荣称号。

并联机构

另可按并联机构的自由度数分类：

（1 ）2 自由度并联机构。

2 自由度并联机构，如5-R、3-R-2-P（R 表示转动副，P 表示移动副）平面5杆机构是最典型的2自由度并联机构，这类机构一般具有2 个移动运动。

（2 ）3 自由度并联机构。

3 自由度并联机构各类较多，形式较复杂，一般有以下形式：平面3自由度并联机构，如3-RRR 机构、3-RPR 机构，它们具有2个移动和一个转动；球面3自由度并联机构，如3-RRR 球面机构、3-UPS-1-S 球面机构，3-RRR 球面机构所有运动副的轴线汇交空间一点，这点称为机构的中心，而3-UPS-1-S 球面机构则以S的中心点为机构的中心，机构上的所有点的运动都是绕该点的转动运动；3 维纯移动机构，如Star Like 并联机构、Tsai 并联机构和DELTA 机构，该类机构的运动学正反解都很简单，是一种应用很广泛的3维移动空间机构；空间3自由度并联机构，如典型的3-RPS 机构，这类机构属于欠秩机构，在工作空间内不同的点其运动形式不同是其最显著的特点，由于这种特殊的运动特性，阻碍了该类机构在实际中的广泛应用；还有一类是增加辅助杆件和运动副的空间机构，如德国汉诺威大学研制的并联机床采用的3-UPS-1-PU 球坐标式3 自由度并联机构，由于辅助杆件和运动副的制约，使得该机构的运动平台具有1 个移动和2 个转动的运动（也可以说是3个移动运动） [1] 。

（3 ）4 自由度并联机构。

4 自由度并联机构大多不是完全并联机构，如2-UPS-1-RRRR 机构，运动平台通过3 个支链与定平台相连，有2个运动链是相同的，各具有1 个虎克铰U ，1 个移动副P ，其中P 和1 个R 是驱动副，因此这种机构不是完全并联机构。

（4 ）5 自由度并联机构。

现有的5 自由度并联机构结构复杂，如韩国Lee的5自由度并联机构具有双层结构（2 个并联机构的结合）。

（5 ）6 自由度并联机构。

6 自由度并联机构是并联机器人机构中的一大类，是国内外学者研究得最多的并联机构，广泛应用在飞行模拟器、6维力与力矩传感器和并联机床等领域。但这类机构有很多关键性技术没有或没有完全得到解决，比如其运动学正解、动力学模型的建立以及并联机床的精度标定等。从完全并联的角度出发，这类机构必须具有6个运动链。但现有的并联机构中，也有拥有3 个运动链的6 自由度并联机构，如3-PRPS 和3-URS 等机构，还有在3 个分支的每个分支上附加1个5杆机构作这驱动机构的6自由度并联机构等。