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康佳总投资140亿元,将建设什么样的家电生产基地?资讯科技新闻

    制造业如何实现高质量发展?这是一个关系到民生的重大问题。制造业是国民经济的重要支柱和基础。改革开放40年来,中国制造业已进入世界舞台。同时,全球制造业格局的深刻变化也带来了巨大的挑战。家电产业作为制造业的重要组成部分,正处在由大到强的转型关键时期。12月19日,康佳在安徽省滁州市智能家电设备工业园区开始建设。众所周知,这个工业园区将建成千万套智能家电的生产基地,成为康佳智能制造总部。随着历史的车轮向前滚动,一个具有国有企业属性的企业集团,经历了复杂的历史变迁,正在进行着剧烈的知识变革和转型。从简单的家电企业到技术创新驱动的平台公司,康佳创立于1980年,成为改革开放后的第一家中外合资电子企业。1992年,康佳A股和B股同时在深圳证券交易所上市。1998年,康佳彩电产量超过长虹,成为中国家电行业的领头羊。之后,康佳将手机和白电视发展成为继彩电之后的两大产业支柱。2013年康家年产值超过200亿元。经过多年的探索和创新,康佳产业涵盖家电、互联网经营、供应链、金融投资和工业园区五个领域。康佳虽然发展相对成功,但仍然面临巨大的压力:来自天华、长虹、海信、三星、松下、索尼等传统企业、小米、小鲸、雷克萨斯等互联网企业的价格竞争压力;来自整个市场的压力。这是所有企业面临的共同问题。据《2017年中国彩电市场半年度总结报告》统计,2017年上半年国内彩电零售额为2118万台,比去年同期下降7.3%。根据《2017年第三季度中国彩电市场总结报告》,2017年第三季度彩电市场零售额为1041万台,比去年同期下降12.9%。从这些数据中不难看出,彩电市场正在缓慢萎缩。市场发展不明确,企业需要做自己的发展规划。两年来,康佳一直在规划转型。2017年,康佳公司开展了面向跨越式发展的水试验。2018年,康佳公司正式启动了新的战略转型升级,并将“技术创新驱动平台公司”作为未来发展方向。针对这一新的发展方向,康佳提出了“一个核心定位,两条发展主线,三个发展战略,四个企业集团”的转型战略。在转型的过程中,康佳改变了以硬件销售为主的盈利模式,确立了“硬件与软件”、“终端用户”、“技术投资与控制”的发展模式和“科技产业城市化”的扩张思路。围绕两条主线,康佳制定了改革、转型、升级三大发展战略,并组建了工业产品业务集团、科技园区业务集团、平台服务业务集团和投融资业务集团四个新业务集团。同时,康佳还宣布成立环保科技部、半导体科技部,并表示,今后将选择机遇,重点布局大健康、新能源汽车、大数据、物联网、5G等领域。为了促进转型战略的快速实施,康佳和滁州市政府今年5月24日签署了总投资140亿元的协议,其中包括康佳智能家电设备工业园、安康绿色智能工厂、科创中心和新零售希等一揽子重大项目。四分音符战略合作协议。12月19日,康佳在安徽省滁州市智能家电设备工业园区正式启动建设,改造和提升对接产业。事实上,早在滁州市康佳智能家电设备产业园建设开始不久,宜宾康佳高科技产业园建设就开始了。到目前为止,康家工业园区已覆盖滁州、四川宜宾、遂宁、东莞丰岗、惠州博罗等安徽省各地,形成了工业园区、物流园区和总部经济三大业务体系。滁州市康佳智能家电设备产业园建设是康佳在“科技产业城市化”战略指导下的又一重大项目部署。据了解,作为滁州市康佳智能家电设备工业园的核心项目,安康绿色智能工厂将参照工业4.0年代康佳集团彩电智能制造业务,围绕康佳集团彩电智能制造业务,建设年产1000万个智能产品的基准工厂。标准,以满足最新的智能终端产品,如8K超高清晰度,75英寸以上,OLED电视和激光显示。工业化要求。这些措施将进一步提高康佳家电产品在市场上的竞争力。康佳集团副总裁林鸿帆说,滁州市康佳智能家电设备产业园将以智能家电及智能硬件生态圈为核心产业,以战略性新兴产业为补充,实现家电智能化升级。家电行业,延伸了智能制造的内涵,形成了完整的家电行业智能硬件生态圈。康佳在建设智能工业园区的同时,也在努力建设一个完整的智能生态圈。2011年,德国政府提出了“产业4.0”战略。德国政府将与智能机器合作,扩大、扩展和部分取代人类专家在制造过程中的脑力劳动,促进制造业向智能化转变。在新战略的指导下,康佳实施了“产业4.0”战略。康佳以多业务协同发展战略,将新一代信息通信技术与先进制造技术深入结合。它贯穿于制造活动的各个方面,如设计、生产、管理和服务。它在智能制造领域的初步布局正在形成。机遇与挑战并存,能否实现“五十亿年”的目标?大数据、云计算和人工智能等新技术带来了智能制造时代的到来。在布局智能制造过程中,康佳,一家38岁的家用电站制造商,无疑具有相当大的优势。康佳将在滁州立下智能制造的旗帜,不仅是安徽省智能家电设备工业的重要基地,也是康佳电视及白电产品的主要制造工厂。近年来,滁州市政府高度重视战略性新兴产业集聚发展基地的建设、龙头企业的培育和创新平台的创建,为康佳实施智能化转型升级提供了肥沃的土壤。然而,我们必须承认,新时代既带来了机遇,也带来了挑战。智能制造离不开技术支持。如上所述,康佳公司成立了环保科技部和半导体科技部。未来,将有更多的新技术领域出现,而不断落地的科技工业园将成为Kangjia新业务拓展的基础。10月30日,根据康佳公司2018年第三季度盈利报告,康佳公司收入同比增长50%,总利润增长2.5倍。康佳说,在报告所述期间,公司以消费类电子商务(彩电、白电、手机)为基础,逐步升级为战略性新兴产业,扩展到科技产业园的业务,并扩展到互联网业务和供应链管理。其中,环保和新材料业务已经登陆。供应链管理和互联网业务进一步优化了业务模式,规模和盈利能力不断提高。长。截至今年11月,康佳总收入已超过400亿元。此前,康佳提出,到“十五”末,公司年收入目标600亿元,到2022年实现收入目标1000亿元。如今,随着世界工业园区陆续登陆,“五千亿元”目标的实现已迫在眉睫。

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360集团副总裁严水成,将学术界与产业界区别开来:爱与婚

    360集团副总裁严水成将学术界与产业界区分开来:就像爱情与结婚的雷锋人工智能技术评论,出版社:2018。

    360集团副总裁严水成,学术与产业的区别:就像爱情与婚姻

    雷锋人工智能科技评论出版社:2018年12月17日,彭城实验室与新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合举办的“新一代人工智能院士峰会论坛”在深圳隆重开幕。论坛将持续两天,由17日的主要论坛和18日的特别医学论坛组成。本届论坛以“雁过云启智”为主题,邀请国内顶尖科技企业的学术界人士和技术领导参加。论坛的关键部分是学术小组。一些学者将讨论有关人工智能的现状和发展的一些难题。这个论坛汇集了中国人工智能领域的顶尖专家,讨论行业变化和技术创新,并探讨人工智能的边界。这是2018年人工智能领域最值得注意的事件之一。

    360集团副总裁、360人工智能研究所院长严水成博士是第三位出席17日下午主要论坛的嘉宾。他的演讲题目是“视觉智能:从斗争到闭环”。

    阎水成,360集团副总裁,360人工智能研究所院长

    他说,360的研究和开发不再局限于网络空间,进一步扩展到物理空间,而AI目前专注于构建四个人工智能引擎:运动引擎、交互引擎、视觉引擎和决策引擎。接下来,他介绍了360-NUS联合实验室在视觉智能领域的最新研究成果——全球推理单元,该单元可以插入任何网络,并且可以在浅层网络中实现跨区域的信息交换。

    同时,颜水成博士也分享了自己在该行业的研究经验。他强调学术研究和工业研究有很大区别。产业的研究和发展必须回归到商业的本质,特别是在价值闭环和数据闭环的维度上。在价值闭环方面,技术需要在闭环中对产品、161207_发言稿结尾网客户、企业和社会给予积极的推动,否则就有失败的可能性。在数据闭环方面,由于没有完善的算法,我们只能依靠特定场景的数据对优化算法进行连续优化,然后对产品模型进行优化。

    最后,颜水成博士用一组有趣的隐喻结束了他的报告:学术界的视觉智力研究就像恋爱中的男女,而工业的研究和发展更像婚后的男女。

    下面是他的演讲内容,雷锋的《人工智能科学技术评论》在不改变原创作意的情况下进行了编辑。

    我很高兴今天能有机会在这里进行非常特别的分享。我的背景很特别。我在学术界工作了8年,在工业界工作了3年。今天的分享包括两个方面:一方面,我想和大家分享一个有价值的深度学习模式的结构;另一方面,我想根据我三年的工业经验,谈谈人工智能研发的两个方面,尤其是智能视觉的研究和开发。情绪。

    360的人工智能布局

    360的核心是安全性。现在我们将安全概念从网络空间扩展到物理空间。我们在关注网络空间的同时,通过人工智能能力将安全能力从网络空间周记一篇_基金代销网扩展到物理空间。

    今年5月,360发布了360个“安全大脑”。与愿景和语言不同,安全问题的数据注释需要顶级专家,而人的角色至关重要。因此,安全大脑是一个人机协同的系统。在2018年上半年,360个安全头脑拦截了400亿次恶意程序;对于钓鱼攻击,半年超过200亿次;对于Android手机、垃圾邮件和骚扰电话,拦截的数量非常高,比如半年内拦截190亿次。我们可以看出,它在这些领域的应用是非常典型的,用户反馈可以进一步增强安全大脑的能力:用户使用得越多,安全大脑就会变得越智能。

    我在360年领导建立360人工智能平台,充分授权公司的互联网业务和物联网业务。总的来说,我们已经建造了四个发动机:

    第一个是运动引擎。对于物联网来说,这是使智能硬件能够在地面上智能移动的第一个非常重要的能力。

    第二个是交互引擎,这是许多国内公司的焦点。以前,我们对远场技术不是很重视,主要服务于360块儿童手表。除了支持360块手表,交互引擎还用于孵化新的语音产品。

    第三个是视觉引擎。我最初的研究方向是计算机视觉,这是我的老工作。目前,360的视觉引擎主要分为两个部分:一是支持360的家庭安全生态,如360最近发布的门铃,这真正满足了中国特色的需要,如外卖和快递送货上门时,即使不在家,也可以让外卖和快递熟食。工作人员用声音把货物放在门口,和这个一样。同时,门铃还可以实时监控这些货物。第二部分是对在线图形和短视频信息流的内容进行安全审计和内容结构化分析。

    第四是决策引擎,这是搜索引擎公司特别关注的一个方面。决策引擎主要根据用户的历史行为建立相关的决策模型,以预测用户对什么感兴趣,以及将来会有什么样的行为。360有三个主要应用:一是金融领域的控制和决策,360Finance上周五在美国上市,360为其风控部分提供了很多支持和帮助;二是广告,在过去一段时间里,360的广告业务在技术上得到了显著改善。三是360的广告业务在技术性能方面得到了多次提高。通过深入学习推荐方法,有效地提高了推荐的有效性。

    个人研究经验

    现在让我分享一下我在这个行业做研究的个人经验。

    视觉智能研究在学术界和工业界是非常不同的。在学术界,对视觉智力的研究更像是个人对苦难的攻击。人们可以设计新的算法来提高针对特定问题或数据的性能。但在工业领域,它更像是一个全面的闭环战略。不仅仅是一个小团队。就像一场大战。为了确保这场战争的胜利,你可能需要后勤、医院、海、陆和空军的合作。因此,笔者认为研究和开发视觉智能在工业中具有十分重要的意义,即回到商业的本质,把视觉智能的研究放在价值与数据的闭环上来思考和推广。

    对于学术界,今天我与大家分享360-NUS联合实验室在视觉智能领域的最新研究成果,全球推理单元。我们发现,很多人都在思考这个问题:当我们使用深度学习进行推理时,我们使用卷积神经网络进行推理,但是卷积神经网络不能感知浅层网络中的远程目标。有没有办法在浅层网络中实现远距离目标?

    因为我的团队是1*1卷积的推动者,所以我尽量用1*1卷积方法来实现这一点。我们有一个想法:是否有可能将一个模块插入到任何网络中进行学习。为此,我的学生陈云鹏提出了一个想法,叫做全球推理单元,它以学习模块的形式将五个1*1卷积插入到任何网络中。在浅层网络中,可以感知到远处的目标,并且可以跨区域进行信息交换。该方法可以有效地提高现有网络的性能,无论是在分类任务中还是在其他检测和分割任务中。我认为Global Reasoning在移动电话和智能硬件设备上都有很大的价值,所以我今天在这里特别想和大家分享这个方向。

    接下来,我将和大家分享一个在产业R&D中应该注意的问题:产业R&D必须回到商业的本质,我们必须把我们的R&D放在价值和数据闭环中,不断思考和促进R&D的进步。

    什么是值闭环?我想,很多朋友在现场都读过一本名为《创新者的困境》的书。他们考虑的问题是:为什么一些好的技术不能在大公司很好地使用?这种分析的主要原因之一是,这些技术对于技术创新者来说可能是件好事,但它们可能不会给产品方面、最终用户以及已经完成生态系统中的销售过程的公司带来价值。也就是说,当技术没有给闭环中的其他维度带来真正的价值时,就很难着陆。因此,在工业研发中,我们的核心任务不仅是“炫耀技术”,而且要给闭环中的各个维度带来积极的价值,以确保技术的着陆和最终应用。

    “创新者的困境”一书涉及四个维度:技术、源头活水来_雷锋的小故事网产品、客户和企业。但是我认为视觉智力的研究还有一个非常重要的方面,那就是社会价值。当技术落到产品上时,如果它自己的社会价值不正确,就不能产生积极的推动作用。迟早产品会失效。因此,我把价值闭环分为五个维度,其中不同的维度是相互依存的,并且通过相互驱动来促进它们各自的价值。例如,技术和产品:新技术孵化新产品,产品在场景中收集更有效的数据,这反过来促进技术的迭代;产品和企业是相互加强的。产品质量和销售量的提高可以提高企业的品牌和利润,而企业品牌又会带动产品的销售,同时企业也会获得利润。加大技术投入,提高产品质量。企业和社会价值观是我们需要关注的更重要的一点:企业文化创造社会价值观,员工的价值观也会影响企业的效率,最重要的是企业永远不能触及道德底线。

    此外,数据闭环在工业视觉智能研究中也非常重要,特别是在视觉智能相关产品的生产中。算法模易胜博网站_张广敏网型是研究者关注的重点,但算法模型与用户在特定产品背景下的交互作用形成了数据闭环,是一个发现问题、迭代产品的过程。

    为什么要将研发置于数据闭环中?不管是计算机视觉还是其他研究,有一点非常清楚——永远不会有完美的算法,在这种情况下,数据变得非常关键。我经常思考和讨论的问题是:为什么在中国有这么多公司进行人脸识别,而且它们都生存得很好?核心原因之一是每个公司在特定场景(如银行、交通监控、公共监视等)中都具有数据优势,正是这些数据使他们能够不断优化模型,并在特定场景中实现更好的性能。用户的反馈使我们能够在研究中发现他们真正的痛点和需求,因此数据闭环对于工业视觉智能的研究是非常重要的。

    我也觉得,当我们把R&D放在一个闭环的环境中时,只有当涉及到的每个环节都稳定可靠时,算法和研发人员才能迭代地推进技术。以360门铃为例,一旦服务器端的产品网络延迟问题严重,用户要长期收到门上的监控信息才能获得良好的体验。另外,如果APP的设计不够好,云数据分析的结果不能让用户通过APP直接感受到这个智能设备的价值,这也给用户带来困难。为了产生有效的反馈,闭环迭代将变得非常困难。

    无论是在学术界还是在工业界,我们仍然很难做视觉智力的研究,经常面对加班和熬夜,所以今天我想用一种更轻松的方式来总结一下学术界和工业界视觉智力研究和发展的不同特点:

    学术界的视觉智力研究更像恋爱中的男女。每一步进步都让你兴奋。同时,我们希望取得新的进展,达到新的高度。你们看到的只是彼此的长处。你总是很期待,因为目前没有人催促你生孩子。你也会期待着能有一个孩子是多么美妙,认为这个孩子孙协志老婆_非物质文化遗产法网将是世界上最聪明百度中国_4-16译码器网和最聪明的一个,因为无论如何没有必要真正生孩子。

    在工业世界,研究和开发更像已婚男女,发现婴儿(产品)的出生已经成为你的首要任务。父母(公司老板)催促你每天生孩子。你认为这个婴儿出生后会很聪明。因此,出生后会发现很多问题和缺点。社会(用户)不喜欢他或她,所以你经常根据经验和用户反馈来教他们。最后,孩子是强壮的,你的头发是白的,你的脊椎是断的,但是看着孩子(产品)仍然是一张快乐的脸。雷锋网

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