灵巧手或为人形机器人多代际更迭最受益环节。机器类人化发展契合现实世界需求, 2025 年进入人形机器人量产元年,且行业需求有望高增。参照中商产业研究院...
2025-04-18 16 智能制造行业报告
以深度学习、计算机视觉等为代表的AI技术正加速向制造业渗透,领先的AI 能力能成为我国制造业在全球竞争力的重要体现。 • 1)深度学习。曾经制造业的数据分析方法以经典统计学和计算机科学为基 础,能够处理的数据量和计算速度都较为有限。引入深度学习等机器学习方 法后,制造业企业能够对海量数据进行高效处理分析,并使其产生业务价 值。深度学习技术能够将工业数据转化为具备价值的数据资产,随着各类算 法的逐渐完善,深度学习技术逐渐成为衡量制造业数字化转型进程的核心技 术之一。 2)计算机视觉。计算机视觉是以深度学习为基础的、研究机器如何获取、 处理、分析和理解数字图像的技术。对比人眼,计算机视觉具有识别精度 高、速度快、效率高、环境适应性好、方便信息集成等优点,目前这类技术 已广泛应用于电器制造、汽车、纺织等制造业领域。
未来,随着人力成本的 不断上升和传感器、电子元器件等工业硬件成本的逐渐下降,机器视觉在制 造业中的渗透率将逐步提高。工业互联网是新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物,通过对人、 机、物、系统的全面链接,构建起覆盖工业制造业全产业链的全新制造和服 务体系,是工业制造业数字化转型的关键综合信息基础设施。以5G、区块链、边缘计算、数字孪生等技术为代表的新兴数字技术对支撑工 业互联网体系架构中的网络、平台和安全的建设以及实现数据优化闭环具有 重要作用。 1)5G技术。制造业领域中的人、机、物系统的全面链接,离不开具有海量 连接、低时延的网络连接技术。5G作为最新一代的蜂窝移动技术,具备海量 连接、高可靠、低时延等优势,利用5G无线技术、网络切片技术,以及其他 与网络技术融合的5G+时间敏感网络、5G+云等技术,可有效解决不同工业 场景的多样性需求。
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