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中國智能數控五金加工制造產業
2019-04-23

近年來,隨著利好政策陸續出臺,中國智能數控五金加工制造產業動作頻頻,以下是近期中國智能數控五金加工制造產業發生的十大事件:

 

  日本川崎機器人本體數控五金加工制造基地在重慶投產
五金加工

  近日,川崎(重慶)機器人研發生產基地正式投產,該生產基地采取最新型生產線,是川崎重工在中國西部唯一布局的機器人本體研發數控五金加工制造基地,項目一期將年產6000臺本體機器人,產品面向國內外各大汽車數控五金加工制造商、3C企業。

  四維圖新與長城汽車達成戰略合作

  四維圖新近日與長城汽車簽署《汽車自動駕駛項目合作協議》,雙方將在自動駕駛領域發揮各自優勢,聯合開發基于量產車型的自動駕駛相關功能,協議為期兩年,四維圖新將向長城汽車提供導航定位功能和高精度地圖數據。

  阿里云攜手南凌科技布局一站式混合云解決方案

  日前,阿里云與南凌科技簽署合作框架協議,將雙方的產品與解決方案深度整合,為能源、數控五金加工制造、零售等行業客戶打造云+網的一站式混合云解決方案。通過該方案,企業可以迅速通過安全網絡享用到公共云服務的多項優勢,并實現其內部數據中心與混合云資源的全球統一管理,有效滿足企業對容災備份、高可用、高安全的業務需求。

  橫河電機與Gazprom Neft創立國際創新中心

  日前,橫河電機宣布和俄羅斯Gazprom Neft公司達成協議,將在圣彼得堡成立國際創新中心。雙方將在先進過程控制系統和其他解決方案方面為煉油廠的發展提供幫助,橫河公司將向Gazprom Neft優先提供控制系統,協助其在過程控制的先進技術領域培養工程師,持續擴大在俄羅斯的工業自動化業務。
  中國首個自動駕駛示范區落戶武漢

  12月17日,雷諾集團、東風雷諾汽車有限公司以及武漢蔡甸生態發展集團聯合設立的自動駕駛示范區正式投入運營。而且,這一示范區對普通游客開放,他們可以盡情參與測試和體驗那些自動駕駛車輛,稱得上是國內首家。

  據悉,該自動駕駛示范區位于武漢西部蔡甸區的中法武漢生態示范城,具體測試及體驗地點是后官湖畔一條兩公里長的道路,整個測試和體驗將持續兩年。

  2016年深圳機器人產業產值有望突破700億元

  2016年是深圳市機器人繼續快速發展的一年,據估算,深圳市機器人產業今年將有望達到700億元以上,機器人產業已形成重要新興產業的雛形。作為深圳服務機器人的企業代表,深圳市優必選科技有限公司董事長周劍認為,今后服務型人形機器人將在AI場景、語音語義以及算法等方面進行創新研究。

  溫州大學建成激光與光電智能數控五金加工制造研究院

  近日,由浙南科技城、溫州大學共建的溫州大學激光與光電智能數控五金加工制造研究院舉行啟動儀式,計劃用5年時間,在浙南科技城轄區內形成一批發展態勢明顯、競爭優勢顯著的創新型產業集群。

  溫州大學激光與光電智能數控五金加工制造研究院是根據溫州市經濟可持續發展和浙南科技城產業發展規劃的實際需求,結合溫州大學的學科基礎、產學研平臺、技術與人才培養等優勢,按照“市場化導向、企業化運作、專業化服務”原則,由浙南科技城管委會與溫州大學共同舉辦的具有事業單位性質、自收自支的獨立法人機構。

  2016全球半導體數控五金加工制造設備市場規模為396.9億美元

  戴維斯表示,預計2016年全球半導體數控五金加工制造裝置市場規模為396.9億美元。同比增加8.7%。預計2017年將同比增加9.3%,達到434億美元。關于推動市場實現高增長的因素,戴維斯列舉了3D NAND和中國。

  蔡司收購移動定位追蹤技術公司Dacuda

  蔡司迄今沒有公布其收購Dacuda的詳細信息,而YiVian只知道收購的確發生了深圳五金加工數控五金加工制造雖易,質量不易。對于Dacuda,被另一家公司收購可能計劃的一部分。至于蔡司,他們得到了一些先進的技術,可集成到Zeiss VR One Plus頭顯中。

  在以前,VR One Plus的賣點一直是光學質量,這當然是蔡司的專長,否則售價129美元的頭顯只能算是一個高配版谷歌Cardboard。目前蔡司的頭顯正在集成由內而外的追蹤、房間尺度追蹤,這瞬間大為增加了其吸引力。

  ARM收購Allinea以解決服務器兼容問題

  ARM一直都存在一個難題――它縱橫智能機和平板市場卻始終無法攻克服務器和超級計算機市場。當然ARM服務器貶值部分原因是很多應用無法與芯片協同作用。

  但ARM已經收購了Allinea軟件,希望解決部分軟件兼容的問題數控車床加工機床為機電一體化設計,須經培訓后才能操作機床。Allinea提供軟件開發,調試和移植工具,讓人們針對基于ARM的服務器和超級計算機更輕松地寫入應用。

  ARM開發解決方案小組總經理,Javier Orensanz稱該次收購將“為數以千計的開發人員提供使用超級計算機的渠道,并且隨著軟件移植到新的基于ARM的系統上,使我們更好地了解正在解決的問題。”

  這些開發工具在深度學習系統中還將用于ARM芯片,因為這些系統都需要大規模服務器部署用于分析。ARM的競爭壓力將來自有英特爾,Nvidia,谷歌,微軟以及最近的AMD所提供的深度學習和HPC軟件工具。
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