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可持续性无疑已经成为现代工业制造领域的焦点议题之一。这不仅要求所使用的材料具有可持续性，生产流程也不例外。可持续的流程不仅要求高效，还要通过诸如避免机器停机和缩短停机时间来节省资源和成本。此外，员工的工作时长是生产设施的宝贵资源之一，而高效的维护和安装则是确保这一资源得到最大化利用的关键。

连接器在打造这样的可持续生产流程中发挥着重要作用。我们所关注的不仅仅是它们能快速连接或断开设备或附属装置的功能。事实上，现代连接器为生产工人提供了一个既安全又精确的连接方式，特别是在那些经常需要重新进行配置的模块化系统中尤其重要。准确无误的连接不仅有助于节省能源，还能够节约时间。

SmEC – 我们针对模块化机器与系统推出的连接器概念

连接器附带的一项最重要功能就是提供配合状态的信号指示。配合状态涉及到各种参数，具体取决于应用和连接器。插接状态通常可以为我们提供以下关键信息：

插接状态常通过LED、灯环或声音为操作员提供提示。在最简单的情况下，红/绿指示就足以让操作员知晓是否出现故障。而现代的全彩LED还可以通过不同的闪烁模式或动态效果来指示如电压之类的更多状态。除了这些直观的视觉和声音提示，数字接口还能将更为详细的数据发送至控制中心。浩亭技术集团推出的SmEC（智能电气连接器，图1）就能通过MQTT或OPC-UA PubSub来传递数据。数据以JSON格式提供，任何控制器均可接收并处理。除此之外，资产管理壳（Asset Administration Shell）还能够提供连接器的实时数据，实现数字孪生。

除了指示配合状态外，SmEC还内置了锁定机制，以避免连接器意外脱离。这不仅确保组件不被损坏，也确保了操作人员的安全。只有在断电且锁定状态释放之后，连接器才能断开连接。为此，SmEC集成了电压和电流的测量功能，并监控所连接的设备。这样，可以依据能源消耗数据计算出实时的碳足迹。

图1. 技术演示—具备状态显示和识别功能的智能电气连接器（SmEC）

数据二极管 – 我们针对防破坏功能推出的连接器概念

旧机器上也可以轻松地实现碳足迹的测量功能。数据二极管可以保护测量设备（如智能电气连接器）免于受到破坏（图2），原因在于其仅允许数据信号单向传输。这一特性确保数据可以从受保护的网络传送到非受保护的网络，比如发送至控制面板，使受保护的网络不会受到攻击。为了实现这一目标，浩亭开发了专用于连接器的数据二极管。它支持高达1Gbit/s的数据速率，能够传输常用的物联网协议，如OPC-UA、MQTT或Modbus-TCP。该数据二极管是由发射端的激光二极管和接收端的光敏二极管所构成的实体硬件，确保数据不会反向流通。

图2.数据二极管在连接器中实现的功能

Smart ix – 我们针对具有识别功能小型连接器推出的连接器概念

为了确保连接器正确插入相应的配合连接器中，需要能够识别该连接器。在最基本的层面上，可以通过增加电气触点作为编码针脚来实现这一点。与机械编码不同，这种方法允许机器控制系统确定目前插入了哪种配件。但这种方法在大型的灵活系统中很快就会受到限制。此外，用于电气编码的编码针脚会消耗大量的触点数量。一个更加理想的做法是使用总线系统和小型微控制器来识别连接器，或者选择通过近场通信（NFC）进行识别。这就要为每个连接器分配一个唯一的ID，这个ID与相应的组件（如配件或工具）相对应。这种方法也适用于非常小的连接器，如浩亭的Smart ix（图3）所示。Smart ix是一个10极的小型连接器，内部集成了微控制器。通过微控制器，能够实现精准的识别。ID用于单元或机器控制，确保与连接的组件建立正确的链接。这样，即便是像灯具、门触点或模拟传感器这样的简单部件，也可以被准确地识别。控制信号会告知用户组件是否已正确插入到对应的端口中。

图3.浩亭Smart ix Industrial – 具有识别功能的小型连接器

Han Protect – Han® 3A – 我们针对简化维修流程推出的连接器概念

在生产过程中，经常会因所需的专业人员暂时无法出现在现场而发生不必要的停工。例如，只有经过专业训练的工作人员才能更换出现问题的保险丝。由于保险丝通常位于控制柜内部，其他人很难进行替换。而将保险丝集成到连接器中，如Han Protect（图4），就可以实现从外部轻松更换保险丝。由于更换保险丝时要先断开连接器，所以即使是非专业人员，在低压的情况下也能轻松地进行替换。这有效地缩短了维修时间并降低了停机时长，从而对资源管理产生了深远的积极影响。

图4 Han Protect – 带有内置保险丝的Han® 3A连接器

浩亭技术集团在连接技术领域持续推出创新解决方案，致力于增强工业生产的可持续性。本文提出的智能连接器的概念将在2023年德国纽伦堡国际工业自动化及元器件展览会（SPS）的技术展示器上演示。

近日，顺丰供应链宣布为全球翘楚科技公司西门子成功完成“无感搬仓”——西门子苏州新仓配中心随之正式开业启幕。这既是顺丰供应链服务西门子的又一里程碑成果，又标志着双方在华市场长达二十年悠长合作迈入新征程。

图片：西门子苏州新仓配中心开业仪式

自2003年合作以来，顺丰供应链凭借自身积累的数十年专业所长，助力西门子在华打造更具韧性的供应链、让科技有为，为客户创造价值。今年，原西门子苏州仓配中心因市政规划需要，须进行搬迁升级。顺丰供应链再次不负众望，结合过往经验，全面规划部署，融通深化合作优势，为西门子在华东及全国市场提供了更无缝高效，数智化的供应链解决方案：

无感搬仓，成果卓著

苏州新仓配中心的成功启用注入了“无感搬仓”的理念。经西门子和顺丰供应链双方共同的努力，西门子的终端用户最终没有感受到苏州仓配中心的搬迁。双方项目团队全心投入9个月进行商务设计与方案筹备，并经5个月完善的项目实施流程部署，最终仅使用3.5天，超前完成8,000余托，近200车的搬仓任务。其所取得的零库存差异卓越表现，实现了西门子对“无感搬仓”高标准要求。

科学设计，高效运营

顺丰供应链对西门子苏州新仓配中心在硬件配置及软件管理方面，进行了科学设计及优化运营。该仓仓库面积大，顺丰供应链充分考量更高的层高和更低的单货位成本所带来更高效的存储能力——不仅引入VNA窄巷道货位系统，提升20%存储效率;还通过自动化生产线提升近70%产能。值得一提的是优化后的存储逻辑不仅增加了静拣库位，也大幅降低了补货次数。

与此同时，顺丰供应链更为西门子苏州新仓配中心引入了可视化技术及仓配一体化服务升级。借助双方共同开发的平台，可清晰实时了解现场各个节点的工作量与效率，也为运维及商业决策提供了即时可靠的支持。不仅如此，顺丰供应链还通过与OTM运输和物流管理系统对接，增加仓库出货箱条码扫描，赋能西门子仓配一体化管理，成功将运输收货准确率提升了50%。

西门子管理层在致辞中表示：“近年来，科技产业和市场变革不断加速，西门子矢志创新，在华深耕发展，不断分享数字化和低碳化领域的创新科技与成功实践。面向潜力大，韧性强的中国市场，顺丰供应链长期助力我们深入物流体系，打造稳固高效，数字赋能的服务矩阵。此次苏州新仓配中心的成功搬仓与启用，便是又一亮眼成果，令我们更灵活、积极地迎接变革，从而更好地服务市场和客户。”

顺丰供应链管理层在西门子苏州新仓配中心开业仪式上总结致辞道：“我们由衷感谢西门子对顺丰供应链长期以来的支持和信赖。这次苏州新仓配中心的‘无感搬仓’及顺利启用，不仅是对我们双方共绘二十载辉煌篇章的有力见证，更是彼此在未来合作中不断创新、共同进步的新起点。展望未来，我们将继续与西门子并肩同行，链通生态，共创新动能。”

11月23日，施耐德电气苏州工厂20周年庆典暨新厂房揭幕仪式在苏州召开。苏州工业园区党工委委员、管委会副主任刘华，施耐德电气高级副总裁、中压及服务业务中国区负责人徐韶峰等领导出席活动，共同见证这一重要时刻。

36年来，施耐德电气始终秉持“多中心”战略，持续加码在华投入，不断强化“中国中心”建设，建立了涵盖研发、供应链、生态伙伴等各方力量在内的研、产、销一体化机制。

施耐德电气苏州工厂于2003年正式投建，经过20年的发展，苏州工厂已成为施耐德电气全国唯一、全球产能最大的变压器生产基地。从亚洲物流中心，到全球研发中心，率先启动数字化转型 “灯塔工厂”项目，再到获评“零碳工厂”称号，施耐德电气先后在苏州工业园区启动多个重大工程及项目，推动绿色化和数字化技术与生产制造的深度融合，搭建起完善的绿色智能制造生态体系，为本地高质量与绿色发展做出积极贡献。

2023年，苏州工厂迎来建厂20周年里程碑，同时完成重要的新厂房扩建项目。新厂房扩建使苏州生产基地面积增加60%，产能扩展超过 60%，苏州工厂在扩建过程中，积极践行绿色低碳理念，并加强智能制造布局，实现了绿色低碳与数字化、智能化的全面升级，其中：

扩建完成后，施耐德电气苏州工厂生产能力、研发实力和供应链管理能力进一步提升，并将通过产能规划、产品分类、柔性生产、资源共享和协同创新等手段，实现新旧产线的联动和高效生产，为快速满足市场需求、提升企业竞争力提供支撑。

对此，施耐德电气高级副总裁、中压及服务业务中国区负责人徐韶峰表示：“苏州工厂的扩建与升级是施耐德电气重视本土发展，持续加大在华投入，深耕苏州和长三角地区的又一重要实践。”

11月24日，IMPACTS智·控未来产业共创大会在杭州成功举办。中控技术股份有限公司董事长、总裁崔山发表题为《流程工业智能工厂的探索与实践》的主题演讲。

传统工厂向未来智能工厂的转型升级成为流程工业企业刚需

随着内外部环境和全球竞争压力的不断加剧，当前流程工业企业在生产制造和经营管理等领域都面临着诸多挑战。例如，工厂能耗物耗大，而“双碳”要求又日益严格；流程工艺复杂，难以优化；招工用工难；供应链协同困难；海量积累沉淀的数据资产急需被挖掘和应用，大量的信息数据孤岛无法打通；业务决策的有效性、及时性等等都急待提高……

因此，企业传统的生产、经营及管理方式需要进行革命性的改变，以自动化为基础，以数字化转型为途径，以智能化为目标，实现从传统工厂向未来智能工厂的转型升级，已成为流程工业企业的刚需。

这其中，智能化的核心，就是基于数字化转型后形成的、结合了大量的工业数据、工业知识、工业机理、工业模型、工业经验的多种工业软件应用，这些应用集聚行业智慧并充分利用各种先进技术，将极大提升企业的数字化、智能化水平，打造出以“自主运行、卓越运营”为特征的智能工厂！

中控“1+2+N”智能工厂建设新模式

基于中控30年的技术积累和产业实践，中控创造性地提出了“1+2+N”的智能工厂建设新模式，包含“1个工厂操作系统、2个自动化——生产过程自动化（Process Automation，PA）和企业运营自动化（Business Automation，BA），以及N个工业APP，为建设未来智能工厂提供一条明确的实施路径。

在PA层面，中控为客户提供了安全优先、质量提升、智能自主运行、节能低碳、设备健康五大领域的子系统，助力企业实现生产过程的自主运行。

在BA层面，中控为客户提供从产品研发管理及工艺设计、生产运营、供应链管理、销售服务、支持保障五大领域的子系统，以助力企业实现全生命周期的卓越运营。

“PA+BA”智慧企业架构将纵向贯穿流程工业企业从毫秒级、秒级的控制到分钟级、小时级的管理决策，再到天、周、月的经营决策，横向贯穿从原料到产品的全流程、全生命周期管理，从而实现生产过程和企业运营的上下打通、左右连通、协同智能。

崔山表示，“1+2+N”智能工厂建设新模式，以其实实在在为客户所创造的巨大价值，得到越来越多企业的认可，现已在一大批行业龙头企业应用落地，并正在向流程工业各行业快速复制推广，目前已经累计应用了四千多套。在中国石油广东石化千万吨炼油、百万吨乙烯项目中，中控助其实现了生产管控协同、炼化一体化智能运行的全新模式，操作频次下降95%，装置平稳率达99%；在兴发集团，实现了一键启停、无人巡检、无人操作、无人记录的智能工厂建设目标，累积黑屏运行时间超过130天，大幅降本增效。

中控三款新产品重磅发布

本次大会上，崔山代表中控正式发布了三款令人瞩目的产品：全流程智能运行管理与控制系统（OMC） 2.0、流程工业过程模拟与设计平台（APEX）2.0，以及一款全新产品——全设备智能感知平台PRIDE1.0。

全流程智能运行管理与控制系统（OMC）2.0

崔山表示，“全流程智能运行管理与控制系统（OMC）作为控制底座，则如同人的大脑，对各类生产状况进行分析判断，并发出优化指令，实现对工厂的自主响应、自主管理、自主运行。”全流程智能运行管理与控制系统（OMC）面向智能工厂，实现了控制、安全、优化与管理的融合。自2022年OMC 1.0发布以来，在国内外市场上得到了广泛的认可。通过不断的持续创新，全新的OMC 2.0完全覆盖由“识别、评估、决策、执行”所构成的完整运行管理与控制闭环，实现了更加全面的识别、更加深入的评估、更加智能的决策和更加高效的执行，表现出极致互联、虚实智控、全域优化三大典型特征。

流程工业过程模拟与设计平台（APEX）2.0

流程工业过程模拟与设计平台（APEX）作为智能工厂的“心脏”，在未来智能工厂的数字化、智能化进程中发挥着至关重要的作用。APEX 2.0研发面向大规模方程的联立求解技术，快速得到全局协调的优化方案，实现设计优化、运营优化、操作优化，从全生命周期的维度为客户带来全新、最优的效果。作为一款核心基础工业软件，中控对流程工业过程模拟与设计平台（APEX）的成长也持非常开放的态度，今年中控联合了众多生态伙伴开始投入新一轮的研发项目中。未来，中控欢迎越来越多的伙伴企业加入进来，共创共享，合作共赢，打造一款全球领先的工业软件。同时，APEX 2.0 将进一步提升客户成功的核心竞争力，识别当前生产瓶颈，挖掘潜在效益，助力流程工业再上一个新的高度。

中控全设备智能感知平台PRIDE 1.0

本次大会首次与大家见面的全设备智能感知平台PRIDE1.0（Perception of all Readable Instruments, Devices and Equipments）是中控在流程工业设备智能感知领域的一个重大突破。

全设备智能感知平台PRIDE1.0基于中控在流程工业的设备管理经验，通过建立标准的数据信息模型，全面解决现场各类动、静、电、仪、控等设备数据采集标准不统一、数据孤岛等问题，形成设备互联互通“一张网”“一层皮”，实现对全域设备的智能感知，覆盖工厂内的每一处角落。

中控全设备智能感知平台PRIDE1.0基于“智能感知”“精准预测”“决策支持”三大特点，可全面对设备进行精准健康诊断及风险预测，同时应用大数据、深度学习算法和专家库，实现“多科室”联合会诊，实现“人工智能”故障分析诊断，为后续各专业维修计划提供智能决策支持，让工厂所有的设备、仪表、电器始终处于最佳运行状态。

崔山指出，工厂操作系统，作为“数据底座”；全流程智能运行管理与控制系统（OMC），作为“控制底座”；流程工业过程模拟与设计平台（APEX），作为“模拟底座”；全设备智能感知平台PRIDE作为“感知底座”，是“1+2+N”模式智能工厂新模式的四大核心产品底座，5T技术+四大核心产品底座，将为实现“1+2+N”流程工业未来智能工厂提供最强有力的支撑。

技术、产品的持续创新，是中控对客户价值创造的承诺！中控由衷感激每一位客户三十年来的信任和支持，中控将继续以创新为引擎，以专业为基石，用全方位的服务为每一位中控的客户创造价值，全力以赴助力客户成功！中控将继续与伙伴紧密合作、相互促进、并肩前行，共迎时代挑战，共享发展机遇，共创流程工业美好未来！

11月25日，2023中关村论坛系列活动–新产业50人论坛专场活动“网络安全央企链长与专精特新融通闭门研修会”在中关村产业会客厅举办，烽台科技（北京）有限公司作为特邀单位与会支持本场活动，烽台科技创始人、总经理龚亮华受邀出席做经验分享。

今年，国务院国资委、工业和信息化部共同启动“共链行动”，建立以中央企业需求为牵引，专精特新“小巨人”等优质中小企业为支撑的大中小企业优势互补、融通发展的新格局。本场活动以网络安全为主题，与会嘉宾围绕数字中国建设、网络安全产业发展新基础新生态、网络安全央企链长与专精特新供需对接和融通发展机制等进行主题分享、座谈讨论。

本期“网络安全央企链长与专精特新融通闭门研修会” 国家信息中心信息与网络安全部副主任禄凯、中国中小企业协会专职副会长朱玉等领导到会指导，5家央企链长相关工作负责人出席分享，30余家网络安全产业链上专精特新企业参加，烽台科技（北京）有限公司作为特邀单位与会支持。

“保障工业关键装备安全对我国新型工业化高质量发展具有重要的战略意义。” 烽台科技创始人、总经理龚亮华在分享中表示，PLC、DCS、工业机器人、数控机床、电力保护测控装置等工业关键装备是能源电力、钢铁冶金、智能制造、轨道交通、航空航天等关键行业的核心设施，是关系国家安全的重要工业基础设施。

他介绍到，烽台科技获得国家重点研发计划、北京市自然科学基金面上项目、工业互联网创新发展工程等国家重大项目扶持培育，用两年时间突破工业关键装备的隐患分析实证环境构建、模型化融合风险定位技术、风险闭环防御等关键技术，后续顺利完成成果转化，目前技术成果已在能源电力、钢铁冶金、石油化工等 10个行业，数百家工业企业成功应用，覆盖全国 60%的工业重点企业全面应用，并在多个国家级重大活动中应用。

作为国家级和中关村双高新技术企业、国家级专精特新“小巨人”企业、北京市专精特新“小巨人”企业，烽台科技后续将继续发挥专精优势，主动融入大企业的技术、产品和协作配套的体系，与大企业形成合理的市场分工，加快商业创新和合作模式的创新，更好的拓展自身的发展空间，填补市场的空白。

2023年11月24日，雷赛智能基于二十余年伺服行业成功经验，历经一年多努力，研发成功FM1系列高密度无框电机和微型伺服驱动器，推动人形机器人等产业发展，帮助广大客户进行进口替代和升级降本。

FM1系列无框电机采用多槽极配合优化的定转子设计以及日系真空灌封工艺，拥有八大亮点和三大核心优势，总体上达到世界一流技术水平。

FM1系列对标全球最优秀无框电机同行，具有转矩密度高、功率密度高、体积小、重量轻、转子内径大、发热小、转矩波动小等众多优点。

FM1针对协作和人形机器人等行业的应用场景和用户痛点进行研发设计、提供25/38/50/60/70/85/115mm等七个标准的框架尺寸，还可以根据客户需求进行电机尺寸和电气参数的优化定制。

雷赛同时推出LD3mini微型伺服驱动器以匹配FM1无框电机，功率涵盖50W/200W/400W/750W，具有E总线接口、最快125微秒总线周期、三环矢量控制、高中低频振动抑制等先进功能。雷赛还可以根据客户相关需求提供伺服驱动定制以及中空编码器，以最佳匹配客户需求并获得极致伺服效果。

雷赛智能从2018年起持续耕耘机器人行业包括AGV/AMR以及协作机器人等领域，每年销售数万台伺服电机与驱动器，并且为协作机器人客户开发成功高性能圆环型驱动器。本次发布的FM1无框电机和LD3mini驱动器，主要针对人形机器人和协作机器人的关节部分；稍后将会推出行业领先的空心杯电机和伺服驱动模块，针对人形机器人灵巧手、医疗仪器、航空航天等新兴市场。

FM1无框电机和微型驱动器正在进入试产试销阶段：预计12月份陆续为目标客户提供样机进行测试选型，24年1月份进入小批量生产，3月份进入大批量生产销售。

ABB与伦敦帝国理工学院签署了一份为期10年的合同，双方将继续精诚合作。帝国理工学院的碳捕集试验工厂持续致力于培养净零排放的从业者以及未来的工程师和科学家。该工厂是世界上唯一一个设立在学术机构内的工厂。

自2012年在帝国理工开设以来，已有超过4500名学生亲身体验了ABB的技术解决方案。帝国理工学院是世界排名前十的著名学府，在科学和工程领域享有盛誉。

根据协议，ABB旨在通过展示最新技术如何帮助优化工厂性能，并在实际应用中安全管理紧急情况，使学生掌握运行未来工业流程所需的技能。此次校企合作将推动资源共享，促进帝国理工学院与制造商开展前沿的控制和仪表技术交流。

“扩大与帝国理工学院的合作，使我们能够为学生提供实践培训，为他们在工业领域的职业生涯做好准备”，ABB英国和爱尔兰的能源行业主管Simon Wynne表示：“EngineeringUK的一份报告指出，为了在2050年实现英国的排放目标，我们需要一支具备STEM背景的劳动力队伍，以应对能源转型的挑战”。

该工厂共四层，使用 ABB Ability™ 800xA® 系统进行分布式过程控制，并配备超过250 台仪器，用于测量温度、压力、二氧化碳和流量。 800xA系统可自动控制和协调工厂流程的所有方面，并在 ABB 控制室的显示屏上可视化，学生可实时监控并在必要时进行干预。

ABB Ability™ Verification 校验工具和全新的校验和状态监测平台 Ability™ SmartMaster也被用于向学生传授通过预测性维护优化仪器性能所需的技能。

“当我们开始与 ABB 合作时，我们的目标是鼓励更多的人进入并留在化工工程领域”，伦敦帝国理工学院高级教学研究员Colin Hale博士说：“实现这一目标的方法之一就是建立这个碳捕集工厂，以激发学生对他们之前学到的环境主题的兴趣。 ABB 赞同这一集体愿景。”

“在碳捕集试点工厂学习期间，我积极参与了工艺操作，对这项技术的发展和应用有了更深入的了解”，伦敦帝国理工学院大四学生Yiheng Shao说道：“这段经历也增强了我对碳捕集在实现净零目标中的作用的信心”。

根据S&P Global的报告，碳捕集与封存(CCS)可以帮助工业去碳化、减少排放并实现净零排放，而全球碳捕集与封存研究院(Global CCS Institute)称，2022年全球CCS设施的数量较上一年增加了44%。

为了扩大二氧化碳捕集与封存市场的规模，ABB正在部署技术解决方案，以降低资本和运营投资成本，并降低与现有和新的运营整合的风险。2023年3月，ABB与位于伦敦的Pace CCS联手，旨在使工业二氧化碳排放的捕集、运输和封存变得更加容易。其中的关键是利用数字孪生技术提供真实流程的虚拟副本，以测试场景并提供概念验证。

此前，英国政府于今年早些时候提出了 Powering Up Britain政策。这一系列净零排放承诺，包括投入 200 亿英镑的资金以提供更多 CCS 领域的私人投资和就业机会，旨在实现更清洁、更可负担的能源体系。

ABB过程自动化事业部为工业运营提供自动化、电气化和数字化解决方案，满足用户从能源、水和材料供应到产品制造与运输的广泛需求。凭借先进的技术和服务专长，ABB过程自动化事业部全球约2万名员工致力于帮助流程工业、混合及海事行业的客户提升运营绩效与安全性，赋能更可持续与高效发展的未来。

自成立以来，跨维智能致力于将先进的三维几何深度学习技术赋能机械臂柔性操作等垂直领域，为客户提供AI视觉算法、3D智能相机及高性价比的软硬件一体化三维视觉解决方案，让机器人以灵活主动的方式完成复杂环境下基于三维视觉的定位、识别、引导等任务。

近日，记者有幸邀请到跨维（深圳）智能数字科技有限公司创始人贾奎（博士）做客《机器视觉》杂志，深入了解到跨维智能3D视觉解决方案区别与传统AI+3D视觉解决方案的优势所在。

M：MACHINE VISION

J：贾奎

M： 贾博士您好，AI技术可赋能的领域众多，为什么您会带领跨维选择了“以AI技术助力3D视觉赋能机械臂完成柔性操作感知”这一细分领域？

J：AI领域涵盖面非常广阔，从计算机视觉、自然语言处理、语音识别等都属于AI领域，我从2000年开始就深耕于计算机视觉这个细分领域，在多年的研究中，也积累了相当的研究成果。而3D视觉因为有着模仿人眼、在物理空间形成立体视觉的优势，成为了计算机视觉中最底层的诉求。从2015年开始，我主要专注于3D视觉领域，将AI技术结合到3D视觉中的应用当中。这项研究放眼当时的整个国际学术圈，都是较为领先的存在。

在AI技术助力3D视觉的众多分支应用中，经过综合考量，赋能机械臂完成相关柔性操作感知是可落地性与商业变现周期较短的。而且工业智能制造的大多场景都是半开放的环境，通过AI技术助力3D视觉，可以从根本上改变以往机械臂柔性操作在传统方案中的固有缺陷。从长远出发，这样的产品形式能够改变当前自动化产线的设计思路，以搭积木方式实现整个产业线的自动化，也能够把自动化推向智能制造的新阶段。

M： 在跨维智能成立的有限时间里，却迸发出了无限的潜力，可以分享一下贵司核心技术吗？

J：从底层出发，跨维智能核心技术是Sim2Real AI云中台DexVerse。行业中绝大部分的AI技术，还是传统意义上的图像的识别、理解、语义分割等图像层面上的。而3D技术本身解决的是三维物理空间中的问题，对物体的空间位置进行感知定位，并完成相关操作。而跨维的云中台DexVerse是一款新型的AI平台，它可以通过打通物理仿真、数据合成、AI 设计与训练、模型软硬件部署的闭环，建立 Sim2Real 虚拟空间与现实空间的映射关联，实现对机械臂柔性操作、机器人感知与控制等任务的AI赋能。

例如，机械臂如何将桌面上的水杯拿起这样的操作，在人类的感知中似乎是非常轻而易举的，但在机器的眼中，这是一个相当复杂的过程。首先需要解读的是杯子放在桌面上，距离机械臂的距离是多少？高度是多少？其次世界上杯子千变万化，杯子形态变换后，机器是否还能认出这是一个杯子？机器如何去应对形态、颜色、大小均各异的“杯子”？

机械臂在跨维云中台DexVerse的助力下，通过物理仿真与数据合成，可以训练出机械臂拿起水杯所需要的各种数据，去支持机械臂实现对目标物体后续的抓取、定位、上下料、拆垛等操作。通过仿真空间中模拟物体之间的相互作用、运动和变形，以预测真实世界中的物理行为，并合成虚拟数据用于深度学习模型训练。

M：为何Sim2Real AI是实现3D视觉大模型和通往垂直场景AGI高效且低成本的重要技术？

J：跨维智能Sim2Real AI云中台DexVerse所使用的AI技术，相比起基础的图像理解，是跨维度的难度跃升。首先三维数据的获取本身相比二维数据就难得多，工业场景中的三维数据由于开放多变的场景及隐私保护导致海量真实数据采集难上加难，而且针对各种corner cases的真实数据难以有效获取。其次是现阶段的AI技术从数据获取到AI模型训练，再到垂直的应用场景，这之间由于技术与应用的分离，导致模型的应用效果不太理想。在工业领域众多场景里，就会形成数据孤岛，从数据与知识上难以互通利用。最后是现有AI技术的标注难题，如何实现高精度3D等高维标注仍然属于痛点难题。

基于现有AI所面临的难题成就了跨维智能的核心产品Sim2Real AI云中台DexVerse，通过物理仿真合成数据，可以实现加速AI在垂直场景中的落地应用。DexVerse对于跨维自身产品的形成也是决定性的，可以以更快速、更低成本、更产品化的方式解决3D视觉助力机械臂的非标定制问题。

M：可以简单介绍一下跨维智能的系列产品吗？

J：基于自研的Sim2Real AI云中台DexVerse，跨维智能构建了完善的智能制造软硬件产品生态，也就是跨维智能的“1+3”产品体系。“1”是自研的Sim2Real AI云中台DexVerse，“3”即DexVision3D工业视觉软件、DexSense3D工业智能相机、DexOne智能视觉一体化设备。

基于DexVerse所构建的DexVision3D工业视觉软件：PickWiz 3D视觉引导软件，可以在仿真空间模拟多样化场景，并生成大量的合成数据。这样的工业视觉软件可应用的场景更多样化，不仅减少了模型重复搭建的成本，而且最终识别效果优于真实数据，并且模拟的多样化场景也使视觉系统的稳定性和效率大幅提升。

DexSense 3D工业智能相机：XEMA北极鸥系列开源相机，它可以支持一键连接跨维 PickWiz 3D视觉引导软件的，搭载上DexVerse云平台，可实时收集真实数据，不断在云端优化视觉算法。如果DexVerse云平台是大脑，那么DexSense 3D工业智能相机就是眼睛，好的成像能力可以减轻大脑的负载压力，这也是跨维智能自研相机的初衷。

最后，DexOne 智能视觉一体化设备，是跨维智能布局引领智能智造领域范式改变的重要一步。该设备也是基于自研的 DexVerse 平台，通过深度域适应优化算法实现整个流程的自动化，针对工业场景中的痛点进行模型设计，满足工业现场落地需求。以3D视觉引导机械臂对物料进行上下料抓取，搬运，替代传统人工作业抓取搬运，有效提高产线的生产效率和生产质量，产能提高20%以上；同时，该项目机器人为模块化架构，针对未来不同的产品工艺，具有更高兼容性，可触及更多更广的生产范围，以满足客户日益增长的柔性化需求。

M: 作为公司自研的Sim2Real AI云中台DexVerse，您可以谈谈未来公司基于DexVerse的产品研发规划吗？

J：基于我们自研的Sim2Real AI云中台DexVerse所能够支撑的，其实不单是机械臂、智能制造相关的应用，更是服务泛机器人底层AI能力形成的加速器。无论是帮助具身智能去感知3D定位，还是去帮助无人车做导航和物体识别，它都是一款非常不错的AI能力平台，3D合成数据还有机会赋能3D AIGC、AI生物制药、AI新材料等更广泛的领域。

M：自公司成立以来，贵司一直致力于推动3D视觉引导机械臂柔性操作领域的普及化应用，请问在这个方向上取得了哪些成果？

J：“3D视觉+智能相机+机械臂”是未来自动化新型应用重要的载体。目前，在国内自动化产线智能制造的升级过程中，这样的新型应用载体随处可见。基于市场需求，我们在产品研发和应用探索上也一直走在行业的前沿，迄今为止，我们已经取得了很大的进展，比如在3D视觉解决方案产品迭代方面，我们推出了四大解决方案，包含：3D视觉引导浅框无序抓取、3D视觉引导单目标精定位、3D视觉引导工件上下料、3D视觉引导拆垛解决方案等； 在应用场景探索落地方面，我们也跟诸如汽车零部件、工程机械、家电、光伏新能源和物流等行业内的众多头部集成商客户成功落地了多种应用场景，实现了行业应用从0到1的突破。

M：在未来几年内，您对那些应用行业比较看好？

J：机器视觉对于提高工业机器人的灵活性和可操作性具有重要意义，在大批量工业生产过程中，3D视觉助力机器人实现更多高精度动作，拓宽其应用场景，也大大提高了生产效率和柔性化程度。目前来说，物流、金属加工和汽车零部件等行业，已经成为开始规模化应用3D机器视觉的几个主要应用市场，另外，家电、医疗、光伏新能源等多个更大体量的市场也在启动机器视觉对于自动化产线的升级改造。未来，更大的市场机会也将来自于上述工业市场的商业类应用。

洁净室 又称无尘室, 是一种特殊设计和建造的环境。主要目的是在制造、科学研究或其他需要高度洁净和控制的应用中，提供一个极低微粒和污染物水平的空气环境。

例如：在半导体、光电面板的制造过程中，被加工件的导电性能会被环境中的金属离子破坏掉，洁净室可避免这种情况的发生。

洁净室依据洁净程度，可划分为零级、十级、百级、千级、万级乃至十万级、三十万级，其中数值越低，代表洁净室的等级越高。

洁净室的运营条件苛刻且复杂，不仅需将空气中的微粒子、有害气体、有机质等污染物进行排除，更需通过连续的控制手段将影响室内环境的各项指标维持在标准数值内。

不同等级的洁净室有不同的控制标准，以百级洁净室为例：

影响洁净室是否达到等级标准的因素很多，如空调系统、新风系统的送风温湿度、送风静压，新干盘管内的回风道温度，冰水系统、热水系统的水泵运行状态，水管阀门的开度等，都会影响区域内的温度、湿度和压差。

因此，一套可严密监控环境指标变化和控制相关设备的监控系统不可或缺。

针对光电面板厂商新建工厂时的百级洁净室运营要求，台达结合在绿色厂务上的经验，为其提供从建设到实施的一套完美监控所有公辅系统的解决方案，对洁净室的安全运营提供了保障。

强势入围：工程能力与服务能力并重

鉴于百级洁净室的高标准要求，在运营阶段承载运营管理重任的监控系统同样有着高标准，必须从开始建设阶段即着手介入，整体过程要充分结合制程工艺的需求特点，十分考验施工单位的全面能力。

基于自身作为大型电子企业，有智能制造实践的工程建设经验，台达为此项目提供了从现场诊断、方案规划、工程设计到项目执行、保障服务等支持，满足了业务方的建设进度和工程质量需求。

台达解决方案

方案中，台达冗余型PLC、工业以太网交换机和组态软件，形成软件、硬件、网络三冗余控制，严格确保系统的稳定运行。

效益实现：百级洁净室良性运营

运行状态实现严格管理

洁净室内温湿度、气压等关键数据实时监控。

各类公辅系统及时联动，统一管理，调节方便，故障处理及时。

监控系统根据洁净室内各项指标数据，对相关公辅设备进行开度调节，使室内的温湿度变化、气压压差、供水量以及灰尘含有量高于百级洁净室要求。

以温度变化为例，当监控系统检测到区域内温度变化达到临界值，即可根据外界温湿度及空调、空压、热水等系统的输送量数值，联动PLC调节相应设备的开度，保持室内温度始终稳定于预定值。

数据实时监测、便捷呈现

可查询各区域传感器组中温度、湿度、水压力等环境条件的最大值、最小值、平均值及画面。

可自动检测时区，根据时间设定触发自动汇出报表，输出至屏幕、工作表、数据库或电子邮件。

统计能源数据，呈现历史数据对比、碳排放统计、能源趋势分析、能源分布与排名、不同能源的折算对比图表等。

故障问题通过闪烁图示，以及置短信、电子邮件、呼叫器和语音留言等方式及时通知操作人员。

台达百级洁净室解决方案，以“数字化”为链条，通过完善的监控体系，实现对百级洁净室的运营管理，助力用户稳定生产，达成良率目标。

中兴通讯联合全球最大的钢铁企业宝武集团，在武钢有限打造“工业现场网+数字星云”使能5G全连接工厂的建设方案，完成了5G工控专网全球首发和规模化商用，真正实现“全连接”。

工业现场网通过定义新型的工控算力节点、工控专网、工控边缘云和工控增值业务，将算网融合深入到工业现场，精准匹配工厂级、车间级和产线级的业务场景需求，实现OT/IT/CT的深度融合。产线级、车间级工控专网部署快速、成本低、敏捷可靠；工厂级工控专网广域连接、极致安全，数控和数据不出园区。在工业现场网之上，基于中兴数字星云搭建的企业数字平台，可根据不同用户部门的实际生产需求，灵活选择原子能力组件，快速上线业务，助力企业高质量发展。

工业现场网方面，中兴通讯为武钢不同分厂打造专属5G工控专网，在选料、炼铁、炼钢、连铸、轧钢等钢铁行业的典型生产环节，用5G工控算力底座提供“端”“边”“云”“网”“业”相融合的一体化解决方案，全力推动钢铁现场“少人化、无人化、集控化”。5G工控专网一方面助力5G在3D岗位场景的价值最大化，达到工序间高效协同，最终通过现场无人化，彻底消除异常；另一方面实现价值场景规模化，通过安全、可靠、经济性的提升，真正让价值场景能够在工厂实现广泛部署。

在钢铁行业铁水运输场景中，运输铁水的机车和罐车需要从炼铁厂和炼钢厂往返运输，运输距离在几公里以上，同时，传统作业需要有机车司机、调度人员在现场作业，作业环境恶劣，安全风险高。中兴通讯通过构建工厂级工控专网，通过核心网元专属保障大范围生产控制场景下网络的安全可靠，让铁水运输安全稳定运行，进而提升该场景无人化率，保障作业安全的同时，提升铁水调度效率，降低铁水温降带来的能耗损失。

在原料、中转、成品库等存在大量的天车操控等车间级场景，近年来武钢有限无人智慧化库区改造进程加快，以释放3D岗位现场作业人员，提升物流协同效率。中兴通讯采用5G双频双链路+双发选收技术，并创新性打造了基于车间级分流的算力基站，以极简组网和轻量化方式，实现天车无人化控制的安全稳定运行，进而降低岗位作业安全隐患，加速原料和成品周转效率。在武钢热轧、冷轧、硅钢多个车间，实现40多台行车的无人化业务规模商用。

数字化生产方面，武钢有限在云网底座之上基于中兴数字星云搭建了钢铁数字平台，以产线、车间、工厂为单位，紧密结合实际生产需求，形成工厂建设或改造整体方案。

在产线，随着钢铁行业产业结构调整和转型升级的不断深入，武钢有限大力推动“宝罗”机器人上岗，越来越多岗位始施行“机器换人”，AI检测的应用出现了快速增长。中兴通讯工业AI+大数据检测解决方案基于数字星云底座，应用于烧结过程优化控制、AI在线质检、轧制过程判定等钢铁行业场景。在武钢有限实践已集成了面向10+行业的百余种AI算法模型，同时支持低代码、拖拽式的应用开发方式，帮助最终用户快速构建业务。同时可以提供AI BOX、工控机、边缘云以及企业私有云等多种部署方式，针对不同规模的企业，和不同的业务场景，实现高性价比的业务部署。

在车间，中兴通讯创新将5G定位技术和传统卫星、蓝牙/UWB等定位技术进行融合，开展厂房外、厂房里、地下油库等多场景下多种5G定位技术验证，形成多场景融合的定位能力，提供位置服务端到端解决方案，赋能钢铁行业数字化转型。在武钢有限硅钢车间，5G融合定位与现代管理技术结合，对工厂内的人、设备、环境进行全面感知，将厂区庞大的环境建立高效连接，通过数字孪生技术，完成轧钢生产线3D建模，结合车间里人与物的生产定位信息，将生产系统运行与企业管理结合，为人员管理、设备物资管理提供服务。

未来，中兴通讯将持续推广和深化“工业现场网+数字星云”的模式，优化流程制造业生产价值链、提升离散制造业生产敏捷性，全面助推智能制造，构建泛在工业智能。