本屆展會將呈現(xiàn)前沿的技術(shù)與產(chǎn)品,集中體現(xiàn)當今機加工與前端技術(shù)的高度融合,充分體現(xiàn)機床在各個行業(yè)的應(yīng)用方案。同時,主辦方將竭盡全力為行業(yè)的交流、合作打造更加的服務(wù)平臺,促進行業(yè)間的融合發(fā)展與協(xié)同創(chuàng)新,為業(yè)界開創(chuàng)一個人機共舞的全新平臺。




【欄目展會預(yù)告】據(jù)2014年印發(fā)的關(guān)于促進經(jīng)濟技術(shù)區(qū)轉(zhuǎn)型升級創(chuàng)新發(fā)展的若干意見,進一步明確了新時期經(jīng)開區(qū)的發(fā)展定位、主要任務(wù)和措施,對各地區(qū)、各進一步促進經(jīng)開區(qū)轉(zhuǎn)型升級、創(chuàng)新發(fā)展工作作了部署。
這是貫徹落實的和三中全會精神,構(gòu)建新的重要舉措。貫徹落實好意見,將有利于經(jīng)開區(qū)進一步發(fā)揮試驗田和開放排頭兵作用,也將有助于推動地方經(jīng)濟發(fā)展。無錫作為民族工業(yè),鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)的發(fā)祥地之一,是重要的對外開放和經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),也是制造業(yè)轉(zhuǎn)移和沿江的戰(zhàn)略機遇。




競賽分為模具設(shè)計理論和模具加工技術(shù)操作兩部分進行,通過技能競賽展示了知識經(jīng)濟時代高技能人才的地位及數(shù)字化技術(shù)在模具工業(yè)的應(yīng)用,檢驗了大學生對先進模具設(shè)計方法的掌握、設(shè)計的應(yīng)用能力和企業(yè)技術(shù)人員的理論和實際操作水平;激發(fā)了企業(yè)員工提升。
會議階段首先由江秉華做了2018年四川省模具企業(yè)運營情況的匯報,將省內(nèi)去年的省內(nèi)模具行業(yè)情況,幾大類別模具的運營情況做了簡要匯報。同時將2018年四川省模具進出口情況也做了統(tǒng)計匯報,在去年整體下滑的情況下,出口依然有11%的增長,其中民營企業(yè)增長顯著,成都地區(qū)仍占比重。
會議第段通過了三家新會員單位入會的表決,通過了常務(wù)副理事長鄭朝霞提出根據(jù)脫鉤后的民政廳章程范本關(guān)于章程修改意見,通過了2月15日理事長會議關(guān)于成都總經(jīng)理魏競出任副理事長,現(xiàn)任理事長、現(xiàn)理事長單位保留至本屆末的決定。
根據(jù)民政廳負責人管理辦法及民政廳社團章程范本要求,會議通過了關(guān)于新推選專職及更換法人代表的議案。理事長提名辛洪、屈曉輝為副,同時希望各副會長單位繼續(xù)推薦合適人員到任(兼)職,在各理事單位的共同努力下把工作搞好,讓會員單位滿意,有凝聚力。


會議第三階段由孫道俊理事長做了2018年模具行業(yè)發(fā)展的趨勢概況及、風險分享;主要從國內(nèi)的汽車、白電、視聽產(chǎn)品、計算機及周邊、5G等主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)市場進行了梳理,同時也將下游材料也進行了講解,對模具行業(yè)的機遇與挑。
應(yīng)會議邀請,副理事總經(jīng)理郭芝忠先生做了東南亞投資市場與風險的專題分享,郭總從自身企業(yè)的體會主要從地區(qū)的影響、基建配套、人才素質(zhì)、產(chǎn)業(yè)配套、風險、民俗及排華風險進行了講解,由于國內(nèi)主要幾個。
【欄目市場分析】近年來,經(jīng)濟由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,呈現(xiàn)出一系列新的特點,增長模式已難以適應(yīng)經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)的要求,迫切需要轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,加快轉(zhuǎn)型升級,這是推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的根本原因。
目前已經(jīng)成為具有重要影響力造業(yè)大國,稱,制造業(yè)的發(fā)展支撐了的工業(yè)化和現(xiàn)代化的進程,為14億人擺脫貧困、走向小康奠定了的物質(zhì)基礎(chǔ),也為各國提供了大量物美價廉的工業(yè)化產(chǎn)品,為各業(yè)提供了巨大的商業(yè)和投資的機會,為經(jīng)濟的增長作出了重要的貢獻。
3月25日在發(fā)展高層上強調(diào),要把制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展放到更突出的位置,并提出4個努力方向和兩項關(guān)鍵工作。一是增強制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,進一步深化科技,健全以企業(yè)為主體的產(chǎn)學研一體化創(chuàng)新機制,支持構(gòu)建開放、協(xié)同、的共性技術(shù)研發(fā)平臺,跨越從實驗室產(chǎn)品到產(chǎn)業(yè)化之間的之谷。
我們將鼓勵企業(yè)在這方面開展更多的探索,結(jié)合企業(yè)的業(yè)務(wù)特點,絡(luò)化協(xié)同研發(fā)制造、大規(guī)模個性化定制、云制造等新業(yè)態(tài)、新模式,延伸在線設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、智能物流、遠程運維等增值服務(wù),先進制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展水平。
同時,充分發(fā)揮中小企業(yè)創(chuàng)新生力軍作用,支持中小企業(yè)向?qū)>匦碌姆较虬l(fā)展,促進大中小企業(yè)融通發(fā)展。坦言,這是一項很有挑戰(zhàn)性的工作,但是融合發(fā)展的方向已成共識。四是有利于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的良好環(huán)境。
投資環(huán)境就像空氣,空氣清新才能吸引更多的外資。說,開放40年來,制造業(yè)的發(fā)展環(huán)境不斷改善和,在發(fā)布的營商環(huán)境報告中,在全球的排名從第78位躍升到第46位,進入了前50名。一是深化,通過發(fā)揮市場機制的決定性作用來實現(xiàn)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。


市場機制是有效率的資源配置,開放40年來的重要經(jīng)驗之一就是要在堅持市場化方向的前提下處理好與市場的關(guān)系。補位而不越位。將堅持企業(yè)主體地位和競爭中性原則,推動產(chǎn)業(yè)從差異化選擇型向普惠化功能性轉(zhuǎn)變,著力對微觀管理的直接干預(yù),讓市場機制配置資源要素,實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
二是開放合作,通過打造高水平的來促進制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。說,我們將在落實好已有開放的基礎(chǔ)上,放開一般制造業(yè),推動準入前國民待遇加負面清單制度,為各類企業(yè)平等參與市場競爭創(chuàng)造良好的環(huán)境,吸引更多企業(yè)來華投資和開展業(yè)務(wù)。
以汽車產(chǎn)業(yè)為例,已經(jīng)制定了汽車產(chǎn)業(yè)擴大開放的時間表,進一步降低進口整車,擴大開放的力度是的。后強調(diào),制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展將為各業(yè)提供新的更大的發(fā)展機遇,將為經(jīng)濟增長作出更大的貢獻。
【欄目市場分析】新一輪信息與產(chǎn)業(yè)變革蓬勃興起,工業(yè)經(jīng)濟數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展成為全球重點與趨勢,工業(yè)智能也由此迎來了發(fā)展的新階段。然而,工業(yè)智能仍處于發(fā)展探索時期,尚未形成明確并具規(guī)模性的商業(yè)化應(yīng)用,而且各方對工業(yè)智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚未形成共識。
其中,ICT企業(yè)如微軟、、、阿里等,提供幾乎涵蓋知識圖譜、深度學習的所有通用技術(shù)研究與工程化支持;研究機構(gòu)如加州大學、麻省理工、清華大學、中科院自動化所等,主要提供算法方面的理論研究;行業(yè)提。
這4類應(yīng)用主體中,裝備/自動化、企業(yè)及制造企業(yè)等企業(yè)(如西門子、ABB、KUKA、Autodesk、富士康、新松等),面向自身業(yè)務(wù)領(lǐng)域或需求痛點,通過引入人工智能實現(xiàn)產(chǎn)品性能提升;ICT企業(yè)(如康耐視、??低暋⒋蠛銏D像、?。
在橫向發(fā)展層面,ICT企業(yè)、研究機構(gòu)及相關(guān)行業(yè)3類主體提供通用技術(shù)能力,以被集成的方式為工業(yè)智能提供基礎(chǔ)支撐。工業(yè)領(lǐng)域存在可移植性和適配性問題,對編譯器需求較為迫切,但是編譯器市場格局尚不清晰,并未產(chǎn)生面向領(lǐng)域的發(fā)展趨勢,英特爾及可能成為工業(yè)領(lǐng)域選擇。
此外,深度學習理論研究趨于平穩(wěn),應(yīng)用落地成為關(guān)鍵。人工智能學者飛,微軟亞研院、人工智能學者鄭宇,地平線創(chuàng)始人余凱等均認為深度學習理論研究主流架構(gòu)會收斂,較難有性理論突破,目前瓶頸在于技術(shù)與行業(yè)的對接。
而現(xiàn)階段算法研究呈現(xiàn)兩大主要趨勢:一是算法可解釋性研究,斯坦福大學開展了基于樹正則化的可解釋性研究,美國德州農(nóng)工大學開展了遷移法解決深度學習可解釋性問題,南京大學則提出RNN可解釋性方法;二是相關(guān)前沿算法。
,以打造人工智能實力;BarrettTech30%股權(quán),拓展AI機器人和微伺服系統(tǒng)領(lǐng)域。二是通過人才引進及成立相應(yīng)研究機構(gòu),提升企業(yè)綜合競爭力。如西門子成立并推動Vision2020計劃,發(fā)展人工智能和機器人技術(shù),并構(gòu)建了用于自身管理的工業(yè)知識圖譜平臺。
富士康、新松等成立人工智能,加快人工智能研究和成果產(chǎn)業(yè)化落地。而信息技術(shù)企業(yè)及研究機構(gòu)則憑借人工智能技術(shù)基礎(chǔ),不斷豐富面向工業(yè)場景的應(yīng)用服務(wù)能力,同時加強與制造企業(yè)合作,通過推出工業(yè)智能解決方案或前沿技術(shù)產(chǎn)業(yè)化向工業(yè)領(lǐng)域進行能力輸出。
如阿里云工業(yè)大腦平臺將開放化工、光伏、電力三大行業(yè)知識圖譜,使者快速響應(yīng),實現(xiàn)特定業(yè)務(wù)場景下人工智能的訴求。華為了構(gòu)建用于供應(yīng)鏈及零部件管理的工業(yè)知識圖譜。??低曋鳡I業(yè)務(wù)視頻行業(yè),2014年進入工業(yè)領(lǐng)域,深度學習質(zhì)量檢測產(chǎn)品應(yīng)用于3C制造、金屬加工等領(lǐng)域。
不同于前二者,研究機構(gòu)更注重技術(shù)創(chuàng)新,他們也是前沿技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的孕育者。例如麻省理工學院進行意念控制機器的研究,電波識別的度已高達90%,對未來人機協(xié)作技術(shù)產(chǎn)生重大影響。伯克利機器人DexNet2.0搭載深度學習系統(tǒng),通過對虛擬數(shù)據(jù)庫中1萬個具備不同特征的三維物體進行學習,可以迅速對物體進行預(yù)判并選擇合適的方案抓取各種不規(guī)則形狀的物體,德國某企業(yè)已致力于工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
一方面,大數(shù)據(jù)技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)為中小垂直領(lǐng)域企業(yè)提供知識圖譜解決方案。依靠數(shù)據(jù)處理及人工智能技術(shù)優(yōu)勢,幫助人力、時間成本高的中小企業(yè)釋放企業(yè)數(shù)據(jù)價值。如明略數(shù)據(jù)發(fā)布明智系統(tǒng)2.0,為工業(yè)等垂直領(lǐng)域提供完整解決方案。
如曠視全資收購艾瑞思機器人,發(fā)力制造業(yè),打造智能倉庫;創(chuàng)新奇智專注于提供人工智能+B2B企業(yè)服務(wù),應(yīng)用人工智能技術(shù)打造智能質(zhì)檢等解決方案,過億;ElementAI為全球制造物流和機器人等領(lǐng)域企業(yè)提供人工智能解決方案,獲1.02億美元。