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MIDI魔法数字音乐的革命

MIDI魔法:数字音乐的革命

在当今这个科技高度发达的时代,音乐已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从街头巷尾的音响店到家庭影院,从手机铃声到大型音乐会,音乐无处不在。而在这个数字化的音乐世界中,MIDI(Musical Instrument Digital Interface)技术无疑是其中的佼佼者。

MIDI是一种音乐技术,它允许不同的电子设备之间的通信,从而实现音乐的录制、编辑、演奏和控制。MIDI不仅仅是一种技术,更是一种音乐的革命。它打破了传统音乐的制作方式,使得音乐创作变得更加便捷、高效和多元化。

首先,MIDI技术使得音乐制作变得更加便捷。传统的音乐制作方式需要作曲家、演奏家和录音师分别完成,而MIDI技术将这三个环节集成在一起。作曲家可以通过MIDI键盘或计算机软件进行创作,演奏家则可以通过电子乐器进行演奏,录音师则可以通过音频接口将音频数据记录下来。这种方式大大减少了音乐制作的时间和成本,使得更多的人可以参与到音乐创作中来。

其次,MIDI技术使得音乐创作变得更加高效。在MIDI技术出现之前,音乐制作需要大量的时间和精力,而且容易出现错误。而MIDI技术可以通过数字化的方式进行音乐创作,大大提高了音乐制作的效率。同时,MIDI技术还可以实现音乐的编辑和修改,使得音乐创作更加灵活。

最后,MIDI技术使得音乐表现变得更加多元化。传统的音乐表现形式比较单一,而MIDI技术可以将各种音乐元素进行组合和创新,创造出全新的音乐风格。同时,MIDI技术还可以实现音乐的实时控制,为现场表演增添更多的视觉效果。

总之,MIDI技术是数字音乐的革命,它使得音乐制作变得更加便捷、高效和多元化。随着科技的不断发展,我们有理由相信,MIDI技术将在未来的音乐世界中发挥更加重要的作用。


中国智能制造装备产业规模现状2021年中国智能制造发展战略主要内容

中国智能制造装备产业规模现状2021年中国智能制造发展战略主要内容

 

智能制造装备主要包括新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线等。 智能制造是数字经济的皇冠,将成为各国抢占数字经济制高点的主战场,成为提升国家整体制造水平的增长引擎。

智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备。 它是先进制造技术、信息技术、智能技术的融合和深度融合。 智能制造装备主要包括新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线等。 智能制造是数字经济的皇冠,将成为各国抢占数字经济制高点的主战场,成为提升国家整体制造水平的增长引擎。 2020年10月,党的十九届五中全会提出的“到2035年基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化”的目标将进一步加快我国智能制造的发展。

我国智能制造装备产业规模现状

经过30多年的发展,我国智能制造装备产业初步形成了以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的产业体系。 作为全球制造强国,中国目前正在努力从制造大国向制造强国转变。 作为制造业金字塔的顶端产业,智能制造的发展必将成为传统制造业转型升级的突破口。 近年来,在新型工业化加速发展的背景下,我国高度重视智能制造装备产业发展,智能制造装备产业呈现快速增长态势。

“十三五”期间,我国智能制造取得长足发展。 智能制造装备国内市场满意率超过50%,主营业务收入超过10亿元的系统解决方案供应商有43家。 主导制定28项国际标准; 培育了70多个具有一定影响力的工业互联网平台。 到2025年,我国规模以上制造业企业基本普及数字化,重点行业骨干企业初步实现智能化转型。 到2035年,规模以上制造企业全面普及数字化,重点企业基本实现智能化转型。

据中研普华发布的《2021-2025年中国智能制造产业深度发展研究暨“十四五”企业投资战略规划报告》显示:

近年来,我国在智能制造核心装备和工业软件方面取得重要突破。 但与发达国家相比,我国高端数控机床和工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流仓储装备等关键技术装备还比较薄弱,数字化设计、制造等关键核心技术亟待提升,制约了我国智能制造的发展。

2021年中国智能制造发展战略主要内容

智能制造是我国制造业转型升级、实现高质量发展的重要途径。 一方面,通过数字化、网络化改造,实现了企业数据采集和数据互联,提高了企业生产制造效率,拓展了远程运维、定制化批量生产等新业态和新模式,增强了企业核心竞争力。企业的竞争力。 同时,企业积累了大量的数据,对数字经济的发展具有重要意义。 另一方面,随着人工智能技术的不断融合和深入推进,智能制造可以解决传统因缺乏经验而导致的产品加工精度低等问题,通过数据的积累得到改善。 同时,多款智能产品生产推出,帮助产品更好地满足居民日益增长的生活需求。

“十四五”期间,要更加重视智能制造的作用,注重工业互联网、人工智能等新一代信息技术与制造技术的融合,利用工业互联网、人工智能智能作为提高制造企业效率、实现价值链跳跃的工具。 不断推动智能制造发展。

近年来,世界制造强国推动制造业向智能化、自动化转型。 2016年,工业和信息化部发布《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》,希望企业通过实施智能制造带来“两提升、三降低”,即:大幅提高生产效率和资源综合利用。 生产率大大提高,开发周期大大缩短,运营成本大大降低,不良品率大大降低。

“十三五”期间,大力发展智能制造已成为我国企业界的广泛共识。 大量企业初步解决了传统制造业生产效率低下的问题,逐步从以劳动力为主的重复制造转向自动化设备广泛参与的数字化。 制造业转型。 一是有效缓解制造业劳动力不足问题; 二是解决企业生产经营过程中的“盲点”; 三是打通企业研发、生产、物流之间的信息孤岛。 四是为产业数字化、数字化提供机遇。 工业化奠定了坚实的基础。 尤其是疫情期间,智能制造赋予了很多企业强大的生命力,率先复工复产。 通过业务转型扩张,一些企业及时调整生产线,加工口罩、防护服等医疗物资,解决了燃眉之急的实际需求。

智能制造实施过程中也存在一些问题。 企业在实施智能制造时容易出现“虚拟化”,网络建设和部署过于超前,对制造过程的数字化重视不够; 多数中小微企业数字化转型步伐依然缓慢。 资金不足、技术缺乏,影响了中小微企业的积极性; 智能制造人才供给水平无法满足全国下一步大规模数字化转型的需求。

“十四五”规划纲要明确提出,要推动产业基础升级、产业链现代化、经济质量效益和核心竞争力提升。 “十四五”期间,智能制造仍然离不开提高制造业质量和效益、保持制造业比重基本稳定、提升产业链现代化水平的关键手段。

更多中国智能制造产业发展分析,可点击中研普华《2021-2025年中国智能制造产业深度发展研究及“十四五”企业投资战略规划报告》

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人工智能融入制造业形成新一代智能制造

近年来,随着中国人口红利逐渐消失、原材料和劳动力成本持续上升,中国制造业赖以生存的全球竞争优势正在逐渐丧失。 与此同时,传统落后的生产管理模式已不能满足日益多样化的市场需求,我国制造业发展面临严峻挑战。 人工智能是引领我国制造业发展的关键技术,是推动实体经济发展的关键方向,是数字化、网络化、智能制造转型发展的关键领域。 近年来,人工智能加速发展并实现战略突破。 先进制造技术与新一代人工智能技术深度融合,形成了新一代智能制造,也可称为数字网络智能制造。 国家政府高度重视这一趋势。 2017年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,全面推进人工智能与制造业融合发展,解决我国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题。 在政策引导和技术发展的双重推动下,人工智能正逐步融入中国制造业,带动企业智能制造转型升级。

 

新一代智能制造的主要特点是制造系统具有学习能力。 通过深度学习、增强学习等技术应用于制造领域,知识生成、获取、应用和传承的效率发生革命性变化,创新和服务能力显着提升。

在应用方面,人工智能技术正不断应用于图像识别、语音识别、智能机器人、智能驾驶/自动驾驶、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域,涵盖研发创新、生产管理等等、质量控制、故障诊断等方面。

人工智能可以智能地指导复杂的流程。 以产品研发设计为例,工业设计软件集成人工智能模块后可以了解设计师的需求,还可以与区域经济、社会舆情、社交媒体等多元化数据进行对接。 由此产生的数据模型可以智能地向设计师推荐相关的产品设计和开发方案,甚至可以独立设计多个初步产品方案供设计师选择。

人工智能在生产制造管理中发挥作用,创新生产模式,提高生产效率和产品质量。 人工智能技术通过物联网实时采集生产过程、设备工况、工艺参数等信息; 检测并统计产品质量和缺陷; 它们之间的关系就形成了控制规则; 在线状态下,通过强化学习技术和实时反馈,控制生产过程,减少产品缺陷; 同时融合专家经验,不断提高学习效果。

在维修服务环节,系统利用传感器监测设备状态,通过机器学习建立设备故障分析模型,并在故障发生前更换可能发生故障的工件,保证设备持续无故障运行。设备。 以数控机床为例,利用机器学习算法模型和智能传感器,监测加工过程中刀具、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息,识别刀具状态和受力、磨损和损坏情况。机床加工的稳定状态,并根据这些状态实时调整加工参数(主轴转速、进给速度)和加工指令,并预测何时需要换刀,从而提高加工精度,缩短生产线减少停机时间并提高设备运行安全性。

从行业来看,人工智能的应用不仅涵盖3C、纺织、冶金、汽车等众多传统制造业,还涉及高端装备制造、机器人、新能源等战略新兴产业。 人工智能正从多方面支撑传统制造业向智能制造迈进,为我国制造业由大到强的发展注入新动能。

同时,我们也要清醒地认识到,我国制造业仍然面临复杂的形势。 首先,制造企业数字化程度太低,而数字化是智能化的基础。 此外,研发能力不足也是我国制造业整体大而不强的主要原因。 其次,目前的人工智能技术只能算是弱人工智能,机器学习、深度学习技术在制造企业的实际应用有待加强; 三是人工智能产业发展环境尚不成熟,缺乏行业标准和安全保障体系。

人工智能融入制造业的根本目的是提高质量、提高效率、降低成本。 但目前,中国制造业与人工智能的融合任重而道远。 制造企业需要深刻认识到,人工智能并不是万能的,它只是推动制造业发展的工具或方法,无论外界如何炒作,如果不能结合实际应用需求,就必然缺乏发展动力。 在人工智能应用实践过程中,制造企业不应生搬硬套,急于求成。 必须针对自己的实际应用需求进行研发、突破、积累、研究。 如何利用人工智能技术以及如何用好? 只有这样,才能激发人工智能的真正效能,最终实现智能制造。


中国制造2025背景下推动苏州智能制造发展的调查与思考

李耀华 1 赵成 2

 

1. 苏州职业大学管理学院, 江苏苏州 215104; 2. 苏州职业大学电子学院, 江苏 苏州 215104

基金项目:2017年江苏大学哲学社会科学研究基金项目,2017SJB1049; 2018年苏州市社科联基金项目,Y2018LX079。

摘要:为抓住新一轮科技革命和产业革命的重要历史机遇,实现制造业强国战略,国务院印发了《中国制造2025》第一个十年2015年5月8日,中共中央办公厅印发《强国战略部署》,随后2016年至2018年,苏州市政府陆续出台、出台了一系列政策文件,扎实推进苏州创建国家“制造强国”示范区。在中国2025”。 苏州智能制造产业快速发展,智能制造体系基本形成。 通过调查苏州智能制造发展现状,走访跟踪苏州部分自动化生产企业,建议苏州在推进智能制造方面应重点抓好以下几方面工作:一是加强智能制造人才的培养和引进; 二是积极打造具有自主知识产权的信息平台; 三是加快智能制造标准体系建设。 四是加大智能制造试点示范推广力度。 五是推动区域智能制造协调发展。

关键词:中国制造2025; 智能制造; 苏州; 调查与反思

一、背景分析

2015年5月8日,国务院印发《中国制造2025》强国战略第一个十年规划。 要求全社会抓住当前重要历史机遇,实施制造强国战略,实现中华民族伟大复兴的中国梦。 战略任务和重点提到加快制造业转型升级,全面提高发展质量和核心竞争力; 推动信息化和工业化深度融合,把智能制造作为两化融合的主攻方向。 制造业直接体现一个国家的生产力水平,是区别发展中国家与发达国家的重要因素。 当前世界各国的竞争主要体现在技术创新上。 大数据、物联网、人工智能、智能制造、云计算、3D打印等已成为当今时代的热点技术。 世界各国特别是世界主要发达国家都在抓住机遇。 新一轮制造业竞争的制高点。 我国制造业面临巨大挑战的同时,也面临创新升级的重大机遇。 近年来,国家通过颁布制定相关政策,撬动全社会的力量,发挥制度优势,努力加快我国从制造大国向制造强国转变。

2、苏州发展智能制造的政策

为响应国家提出的中国制造2025战略,苏州市政府于2016年1月正式发布《中国制造2025苏州实施纲要》。《纲要》提出实施制造强市战略,聚焦智能制造,努力将苏州建设成为国际知名城市。 具有竞争力的先进制造基地。 随后,2017年1月3日,苏州市政府发布《关于实施创新发展十大重点工程的通知》,指出在智能制造发展工程方面,苏州将全面实施“十、百、亿”智能制造项目; 2017年7月5月3日,市政府印发《关于加快国家智能制造示范区建设的意见》; 2018年5月10日,苏州市政府印发《关于加强智能制造生态圈建设若干措施的通知》,其中提到:加快实施《中国制造2025苏州实施纲要》,聚焦智能制造扎实推进“中国制造2025”国家示范区创建。 在此期间,苏州各区政府也出台了相关政策,如《苏州工业园区人工智能产业发展行动计划(2017-2020年)》、《关于加快苏州工业园区人工智能产业发展的若干意见》 》、《先城区智能制造行动三》年度提升计划(2018-2020年)》、《吴江区、吴中区、昆山市办公厅关于印发加快智能制造发展若干政策的通知》 《常熟市关于促进工业经济转型升级若干政策实施细则》

3、苏州智能制造发展现状

苏州拥有全国领先的产业发展基础。 生产企业8万多家,工业门类齐全。 拥有高度集中的产业体系和稳定成熟的工艺技术路线,使得产业向智能化方向发展,实现产业结构升级。 优化调整和产业升级提供了优越的基础条件。 苏州多项智能产品和智能制造项目获国家智能制造装备发展专项立项,在智能制造重点领域聚集快速发展的技术优势,为利用智能技术升级支柱产业奠定基础。

近年来,苏州实施制造强市战略,以创建“中国制造2025”国家级示范区为突破口,实现从“苏州制造”到“苏州智造”的转变。苏州”。 苏州智能制造产业快速发展。 智能制造体系基本形成。 初步形成包括智能设计、智能生产、智能产品、企业资源计划管理、供应链管理、企业电子商务等智能制造体系。

苏州智能制造产业尚处于起步阶段,仍有很大发展空间。 智能制造覆盖全产业链,但目前大多数企业只完成了智能制造体系中部分环节的建设,如生产线硬件设备改造、企业资源管理智能化等。 智能化设计、智能化管理等方面都相对滞后。 “智能工厂” “系统还没有建立起来。

四、苏州推进智能制造面临的挑战

(一)外资企业回流,苏州外资企业数量减少

当前,世界主要工业化发达国家均提出重点发展智能制造,这是全球制造业的发展趋势。 2011年和2012年,美国先后提出先进制造伙伴计划和先进制造国家战略计划; 日本拟建无人化工厂; 德国提出工业4.0战略。 世界各国之间的竞争日趋激烈。 目前,美国已采取税收减免等方案,允许海外的美国企业重返美国。 苏州是传统的外商投资制造业中心,对外商投资依存度较高。

(二)苏州房地产市场上涨,企业劳动力成本上升

2018年首场土地拍卖中,姑苏区一块土地被中国铁建拍卖。 楼面价达到每平方米4.3万元。 这将导致企业人力成本不断增加,企业负担不断加重。 转移到低成本国家和地区,如柬埔寨、越南等东南亚发展中国家,以及中国欠发达、劳动力成本低的中西部地区。

(三)苏州智力资源相对薄弱

苏州只有一所省属211大学,苏州大学。 距离苏州不远的南京和上海,拥有非常雄厚的智力资源。 与杭州相比,杭州的高等院校远远多于苏州。

五、苏州推进智能制造的思路

通过查阅资料,我们了解了国家、江苏省和苏州市出台的一些智能制造相关政策和指南,并通过对苏州方特斯测控技术等苏州部分自动化生产企业的调研、走访和跟踪,苏州易盛机器人科技等企业提出,在国际国内形势的夹击和当前经济增速放缓的情况下,苏州应重点从以下几个方面推动智能制造发展。

(一)加强智能制造人才培养和引进

首先,苏州市政府要更加积极地实施人才优先发展战略,出台有竞争力的人才吸引政策,从世界各地引进智能制造紧缺、急需的各级人才。 只有这样,才能解决苏州智能制造的问题。 相对紧缺的人才状况反过来又可以为苏州地区的产业转型升级奠定坚实的人力资源基础,提高苏州智能制造人才队伍的综合实力,提高制造业的智能化水平,为苏州地区的转型升级提供保障。苏州地区。 有立竿见影的效果。

其次,苏州市政府要与上海、南京、杭州等长三角地区其他城市合作共享人力资源、智库,开展人才开发协作,建立人才交流合作平台。 按照优势互补、合作共赢的原则,与长三角其他城市共同发展,在智能制造人才招聘、合作、交流、培训等方面开展全方位、广泛合作,建立长期、多层次的区域人才协同发展。 关系; 开展定期和不定期的人才交流活动,利用南京、上海、杭州等地区众多的知名企业、总部、高校、科研机构和国际人才开展广泛合作,建立全方位的合作与交流交流模式,建立人才交流合作平台,建立人才信息智库,进而促进苏州人才综合素质和水平的提高。 可以建立更多苏州高端智能制造协同创新中心等机构,打造产学研一体化智能制造人才培养路径。

第三,苏州还应加强区域内智能制造人才的培养。 除了苏州大学、苏州科技大学等多所本科院校,以及其他一些985大学在苏州设立的分校和研究院外,苏州还拥有众多知名的世界500强企业,各种创新型企业。以及创业中心和创客中心。 以及更多的职业院校。 各高校在专业设置、人才培养计划、人才培养标准过程中,要认真比对苏州产业布局和智能制造发展重点。 政府也应该统筹规划,让本地区大学培养的人才更好地服务当地。 经济发展和企业转型升级服务。 近年来,苏州职业大学电子信息工程学院与苏州凡特测控技术有限公司、苏州凌迈自动化设备有限公司等多家企业深度合作,成立企业学院,共建企业学院。国内首条校园自动化生产线。 、校中工厂成立,更加方便、快捷、高效地培养学生实践综合能力和素质。 此外,电气自动化专业和智能制造专业定期和不定期为学生到企业进行校外实习,通过企业实践提升学生的综合能力。

最后,苏州市政府应鼓励和支持建立智能制造人才培训机构和培训平台,采取一切有利于智能制造人才培养的方式,为区域制造业转型升级提供多层次的人力资源保障。产业和智能制造发展。

(二)积极打造具有自主知识产权的信息平台

随着云计算、工业互联网、大数据等热点技术的快速发展,智能制造在制造业中的比重不断深化。 国内一些非常有实力的龙头企业正在积极建设自己的智能制造生产线。 自动化率100%的智能制造生产系统意味着零部件信息、车辆信息、人员信息等系统之间的所有信息必须有效关联。 “信息孤岛”现象在企业中普遍存在,将极大影响企业的智能化水平,影响企业的效率和效益。 工业云平台的建立尤为重要,利用采购云、制造云、物流云等云。 服务,打通企业内部的所有信息孤岛。 当然,企业之间也形成了一些信息孤岛。 为了保持自身的竞争力,企业往往对自己的数据保密,导致信息难以共享。 因此,企业在转型升级、提高智能化水平的同时,面临着工业数据共享和安全的问题,这个问题也是形成信息孤岛的一个主要原因。 建设信息平台时,必须注意谨慎处理数据共享和安全问题。

苏州智能制造软件产​​业仍面临非常激烈的竞争。 我国的一些结构分析软件和电磁分析软件基本上都是从国外引进的。 欧美发达国家在工业制造和软件开发方面积累了数百年的经验。 在芯片设计研发、生产制造技术、技术、人才队伍储备等方面,我们在人才梯队的建立上也远远领先于我们,一些高科技技术甚至被我们挡在了前面。 如果我们被欧美等发达国家堵住了,我们在制造、智能制造的一些高科技方面就会受到别人的限制。 在非常被动的情况下,甚至有些硬件也会处于瘫痪状态。 因此,苏州市政府应充分发挥自身优势,通过资源整合加大金融支持力度,搭建平台,出台刺激政策,形成长效机制,建立区域间协调发展机制,利用积累的基础近年来在苏州乃至我国软件行业中受到了高度评​​价。 优势,构建工业软件开发体系,积极建设具有自主知识产权的信息平台,开发一批具有核心技术竞争力的工业软件,助力苏州智能制造和装备升级发展。

(三)加快智能制造标准体系建设

标准也可以理解为规范和语言。 世界各国和地区只有建立标准,才能真正实现“语言互通”,顺利沟通。 智能制造需要建立相应的标准体系,使企业之间的零部件、产品能够很好的互联互通。 因此,构建智能制造标准体系是实现智能制造非常紧迫和首要的任务。 中国工程院专家董景辰表示,我国缺乏智能制造的行业标准。 企业在跨平台、跨系统集成应用时,首先要解决很多标准问题。 只有建立统一的标准,智能制造的信息融合、互联才能成为现实。 我国智能制造标准体系的缺陷主要体现在以下几个方面:一是尚未建立完整的智能制造顶层框架; 2、大数据、机器人、物联网、云计算等智能制造相关关键技术标准尚未统一。 ,不同厂商产品的兼容性还比较差,跨系统集成应用还比较困难。

2017年7月18日,“2017新一代信息技术产业标准化论坛”在苏州举行。 本次论坛的主题是“标准、智能、共赢”。 探讨了新一代信息技术产业的标准化需求以及相关行业标准化的重点。 工作进行了讨论,国家标准化管理委员会、工业和信息化部也参加了本次论坛。 国家标准委高度重视标准化工作,在智能制造、工业化和信息化深度融合、云计算等领域开展标准试点。 苏州作为国内制造业综合实力排名第二的城市和地区,要充分发挥政府顶层设计优势,在新一代信息技术标准制定、智能制造等领域发挥积极作用。制定标准体系,加强与国内其他地区的合作。 协调协作,积极与相关科研院所、龙头企业、行业协会、部门、委员会等合作,推动标准融合发展,共同推动智能制造标准体系制定。 同时,苏州还需要加强与相关国际标准化组织和欧美发达国家的交流合作,共同参与智能制造国际标准的制定,抢占智能制造部分领域的制高点和话语权。智能制造,甚至推动国内自主制定的标准成为国际标准。 这将进一步提升经济全球化背景下中国在全球智能制造产业的竞争力和地位。

(四)加大力度推进智能制造试点示范

2018年9月27日,在《工业和信息化部办公厅关于推荐2018年智能制造试点示范项目的通知》中,苏州市3家企业上榜,其中智能制造新模式2家项目和智能制造试点项目。 示范工程2个。 此外,苏州还有省级示范智能车间23个、市级示范智能车间30个。 示范的力量是无穷的。 通过示范,智力水平较高的企业可以更好地发挥引领作用。 苏州高新区、昆山市对认定为国家级示范智能工厂、示范智能车间、智能制造项目的企业进行奖励。 通过智能化示范车间,推动苏州数千家企业智能化装备升级。 经过多年发展,苏州智能制造已具备一定规模。 但我们也应该清醒地看到,苏州工业经济规模虽大,但实力还不够,制造业整体仍处于价值链中低端。 近年来,苏州工业园区部分劳动密集型企业的关闭,对苏州的发展造成了一定的影响。 因此,苏州必须更加坚定地发展智能制造,提高生产效率和企业竞争力,进一步降低企业劳动力成本,克服原材料价格上涨带来的企业成本上升等问题。 苏州要以创建“中国制造2025”国家示范区为契机,加大对国家级和省级示范智能工厂、示范智能车间、智能制造项目的补贴力度,采取政府、社会、企业联动机制。 反过来,也能更高效地推动苏州其他企业的智能化转型,尽快实现从“苏州制造”到“苏州智造”的转变,让苏州众多企业真正成为智能制造的受益者。智能化生产,真正改造苏州。 建设成为具有国际竞争力的先进制造业基地。

(五)推动区域智能制造协调发展

首先,苏州市政府要注重各区县智能制造协同发展。 苏州市不同区域的产业各具特色。 苏州工业园区机械制造、电子信息两大主导产业,纳米、生物医药、人工智能三大新兴产业。 聚集并引进了一批先进制造企业。 产业园在推动智能制造发展方面始终走在前列,致力于打造“中国制造2025”国家级示范区; 苏州高新区积极推进企业自动化与信息化融合,各级“两化融合”项目累计获批项目90余个,助力信息化背景下苏州制造业转型升级; 吴江区重点发展智能产业,提出智能产业发展“155”规划; 相城区加快推进新一代电子信息和智能制造。 引领行业发展; 吴中区重点发展机器人、智能制造特色战略产业; 姑苏区致力于大数据、智能科技等领域发展。 在发展过程中,政府应注重各地区智能制造协调发展,推动企业在电子信息、机械制造、人工智能、信息化、自动化、机器人等领域协同创新、密切合作,逐步形成智能制造装备产业集群,从而推动智能制造生态系统不断发展和完善。 其次,苏州应加强与上海、杭州、南京等周边区域城市在智能制造方面的合作,注重区域间产业布局的差异化和协同化,进而构建基于互联网的智能制造资源平台,打造一个区域性的、企业深度参与的智能制造生态圈。

参考:

[1] 卢晓华. 全力以赴“打造制造强市”[N]. 苏州日报,2017.11。

[2] 张美艳. 苏州智能制造基本现状及发展策略[J]中国市场,2018(18)。

[3]奥诺,李志宏,曲孟科。 智能制造复合型人才培养多方联动模式研究[J]. 科技文体:理论研究,2018(11)。

[4] 杨若凡,刘军,李晓军。 多方协作培养智能制造新工科人才的思考与实践[J]. 高等工程教育研究,2018(5)。

[5]耿建光,李大林,方金涛。 智能制造生态软件支撑平台研究与实现[J]. 现代制造工程,2018(9)。

[6] 姚丽娜. 加快宁波市智能制造标准化建设研究[J]. 宁波经济(三江论坛),2018(9)。

[7] 胡红军. 智能制造背景下地方高校工业机器人专业人才培养[J]. 新乡学院学报,2018,35(9)。

[8] 姚建民,张静,王玉峰。 人工智能与智能制造融合发展的苏州模式[J]. 中国科学技术信息,2018(18)。