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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在军事领域的应用日益广泛，极大地改变了传统的战争形态和作战方式。AI不仅提升了军事作战的效率和精度，还为军事决策、装备研发、后勤保障等方面带来了革命性的变革。 一、AI在军事领域的应用 军事决策支持：AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，为军事指挥官提供实时的战场态势分析、敌情预测和作战方案优化等支持。这有助于指挥官更加准确地把握战场情况，制定更为科学的作战计划。 自主武器系统：AI技术已经广泛应用于自主武器系统中，如无人机、无人战车等。这些装备能够自主感知、识别目标和进行打击，大大提高了作战的灵活性和效率。同时，自主武器系统还可以减少人员伤亡，降低战争成本。 情报收集与分析：AI技术可以自动从海量信息中筛选出有价值的情报，并进行深度分析和挖掘。这有助于军事人员及时发现潜在威胁，掌握敌情动态，为军事决策提供有力支持。 军事训练和模拟：AI技术可以构建高度逼真的虚拟战场环境，为军事训练提供有力的支持。通过模拟实战场景，军事人员可以在不真实投入的情况下进行训练，提高作战技能和应对能力。 二、AI在军事领域的前景 智能化战争：随着AI技术的不断发展和应用，未来的战争将更加智能化。自主武器系统和无人化装备将成为战场上的主力军，而人类将更多地扮演指挥和决策的角色。这将使得战争更加高效、精确和致命。 网络化作战：AI技术将推动军事领域向网络化作战方向发展。通过构建高度协同的作战网络，不同军种、不同部队之间可以实现信息共享、资源互补和协同作战，从而大大提高作战效能。 1. 自动驾驶车辆（无人机、地面车辆和船舶） 自主车辆（包括无人机、地面车辆和船只）是 2024 年人工智能（AI）在军事领域的主要应用之一。在现代战场上，自动驾驶汽车正在彻底改变军事行动。无人机（又称无人驾驶飞行器（UAV））走在前列，增强了情报、监视和侦察（ISR）任务。这些无人机可以组成蜂群，像昆虫群一样协同工作，高效地共享信息并协调行动，以完成目标识别和战场评估等任务。在地面上，自动地面车辆（AGV）正在崭露头角。这些由人工智能驱动的机器能应对危险的地形，并在极少的人工监督下执行后勤支持和侦察任务，减轻了士兵的负担。在海洋领域，水面和水下的自动船只在监视、地雷探测和反潜战中发挥着至关重要的作用。它们在敌对环境中工作，提供重要数据并维持战略存在。人工智能增强了它们的决策和数据处理能力，这对海上安全至关重要。 2. 网络安全 人工智能在网络安全领域的应用有多种技术，包括异常检测、预测分析和自动响应系统。美国国防部（DoD）已将人工智能纳入其网络安全行动，以加强对关键基础设施和敏感数据的保护。人工智能工具被用于持续监控网络、检测异常情况和实时应对网络事件，帮助抵御间谍活动和网络恐怖主义。其次，DARPA 的 “网络大挑战 ”旨在开发无需人工干预即可检测和修补软件漏洞的自主系统。这项计划展示了人工智能在自动化传统上由人类处理的网络安全任务方面的潜力。最后，以无人机监控应用而闻名的 Project Maven 也将人工智能用于网络安全。它利用机器学习算法分析大型数据集，识别潜在的安全威胁和漏洞。 3. 战斗模拟 战斗模拟是人工智能（AI）在军事行动中最重要的应用之一，为训练和作战准备提供了变革潜力。战斗模拟在军事战略规划和训练中发挥着至关重要的作用。美国军事分析人员可以通过模拟探索与伊朗、俄罗斯等国冲突的潜在结果，深入了解战略影响和后勤挑战，而无需承担现实世界的风险。这些模拟为测试各种战略和了解不同情景的后果提供了一个虚拟战场。美国陆军采用人工智能驱动的模拟软件来创建近似真实场景的虚拟作战环境，根据个人需求量身定制训练演习。Sentient Digital等公司正在开发先进的人工智能军事训练软件，利用强化学习提高战备水平。此外，生成式人工智能通过生成逼真的图像和自适应场景，提高了训练项目的真实性和挑战性，从而推动了军事模拟的发展。全球人工智能军事应用市场正在经历显著增长。根据 http://Market.us 的预测，人工智能军事市场预计将以 12.4% 的复合年增长率（CAGR）增长，从 2022 年的 79 亿美元增至 2032 年的 247 亿美元。 4. 情报、监视和侦察 情报、监视和侦察（ISR）是人工智能（AI）在军事领域的主要应用之一。人工智能驱动的 ISR（情报、监视和侦察）系统利用计算机视觉、机器学习和自主平台等先进技术来分析大量图像和视频数据。这些系统可提高目标识别、跟踪和物体识别能力。例如，人工智能可以处理包括社交媒体在内的各种来源的数据，以提高态势感知能力。在乌克兰战争中，人工智能工具协助翻译和分析截获的通信，这是现实世界中的一个显著应用。人工智能的使用加快了情报分析的速度，使军事人员能够专注于最关键的信息。在资金方面，人工智能在军事应用方面的投资也非常可观。美国国防部（DOD）正在大力资助人工智能研发，以保持技术优势。国防部 2024 财年的预算申请包括 18 亿美元用于人工智能和机器学习，以促进决策和增强无人系统。同样，中国也在大力投资人工智能，以在 2035 年前实现军事能力现代化。 5. 威胁评估 威胁评估领域的人工智能系统整合了来自卫星、传感器和情报报告等多个来源的大量数据，以提供实时态势感知和预测见解。基于人工智能的威胁评估系统通过整合来自卫星、传感器和其他情报来源的数据来提供全面的态势感知，从而加强军事行动。这些系统可实时检测异常情况和潜在威胁，从而实现快速反应，提高战备状态。自主监视系统，包括人工智能驱动的无人机和无人驾驶飞行器（UAV），可收集有关潜在威胁和敌方动向的实时情报。人工智能在国防和安全领域的市场正在迅速扩大，2023 年的估值估计为 106 亿美元，预计到 2023 年将达到 391 亿美元，年复合增长率为 9.5%。此外，人工智能对网络安全至关重要，因为它可以监控网络中的异常活动和潜在网络威胁，从而采取先发制人的措施来保护敏感信息和基础设施。严重依赖人工智能技术的全球网络安全市场在 2023 年的价值为 1904 亿美元，预计到 2028 年将增长到 2985 亿美元，复合年增长率为 9.4%。 6. 决策（战略和战术战斗管理） 人工智能（AI）正越来越多地融入军事行动，极大地增强了战略、作战和战术层面的决策过程。在战略层面，人工智能有助于分析复杂的数据集，找出模式和趋势，帮助快速应对威胁和制定长期计划。它可以模拟场景并预测结果，通过战争博弈等演习改进战略决策。在作战方面，人工智能通过处理卫星图像等来源的实时数据，优化后勤、管理供应链和协调部队行动。人工智能还能检测和应对威胁，保护军事通信和信息系统，从而加强网络安全。例如，麦肯锡公司强调，人工智能驱动的物流解决方案可将运营成本最多降低 15%，将交付效率提高 25%。以下是修订版，采用了更有条理的方法：在战术上，人工智能通过提供实时数据分析和威胁评估，为无人机操作和自动驾驶车辆导航等场景中的决策提供支持，从而发挥至关重要的作用。人工智能通过整合来自多个传感器的数据来提高态势感知能力，从而提供全面的战场视角。与此相关，特斯拉计划在 2024 年底前投资 10 亿美元建造 Dojo 超级计算机。这项投资是特斯拉推进自动驾驶能力的更广泛战略的一部分。总体而言，特斯拉对人工智能和自动驾驶的承诺是巨大的，计划到 2024 年底累计投资超过 100 亿美元。 7. 智能武器 智能武器利用人工智能提高军事行动的精确性、决策性和效率，减少人为干预，提高现代战争的整体效能。人工智能在智能武器中最显著的应用之一是美国国防部的 “Project Maven ”项目。它通过处理视频数据来提高目标识别能力和战场感知能力。2020 年，它成功识别并锁定了自由堡的一辆退役坦克，与 HIMARS 系统协调进行精确打击，展示了人工智能在实时战斗中的有效性。 8. 军事后勤 军事后勤涉及管理供应链、运输和维护，以保持部队装备精良、随时待命。人工智能在军事物流中的应用包括预测性维护，F-35 喷气式战斗机的自主物流信息系统（ALIS）等系统可预测和预防设备故障，从而减少停机时间和成本。人工智能还能通过实时数据分析和预测性洞察优化供应链管理，将资源分配和物流效率提高 20% 以上。人工智能驱动的云服务，如美国陆军与 IBM 合作使用的云服务，可简化数据处理和决策。此外，正在探索将人工智能驱动的无人驾驶车辆用于自主补给任务，以提高安全性并确保在恶劣条件下及时运送物资。美国国防部联合人工智能中心（JAIC）领导着人工智能在军事后勤领域的整合，重点关注可扩展的应用，以提高效率和效益。与此同时，埃德-戴利（Ed Daly）将军领导的陆军物资式指挥部正在将人工智能融入后勤，以提高及时性和效率，旨在为任务的成功提供与 “相关速度 ”相一致的支持。 9. 运输和伤员护理 运输和伤员护理是 2024 年人工智能（AI）在军事领域的首要应用之一。人工智能通过优化后勤、降低成本以及管理资源和部队的高效移动，大大加强了军事运输。它还有助于开发未来可用于军事用途的自动驾驶汽车。在伤员救护方面，人工智能通过分析医疗数据和提供治疗建议为医护人员提供支持，但由于人工智能在处理生死攸关的决策方面存在局限性，因此人工智能的监督仍然至关重要。在战斗伤员救护领域，创新的人工智能解决方案正在产生重大影响。由 Charles River Analytics 公司开发的自动化加固战斗伤员救护（ARC3）系统可协助医护人员诊断伤情、监控病人，并在无法立即撤离时提供治疗指导。该系统使医护人员能够在充满挑战的条件下做出明智的决定。同样，同样来自 Charles River Analytics 公司的 “战斗伤员救护集合预测”（EPIC3）移动应用程序利用机器学习预测危及生命的伤害，并通过用户友好的界面提供逐步治疗指导。EPIC3 根据用户的技能水平量身定制，可提高医护人员在危急情况下的决策能力。 10. 预测性维护 预测性维护是人工智能（AI）在军事行动中的重要应用，旨在提高军事装备和系统的可靠性和效率。预测性维护利用人工智能算法分析军事装备上安装的各种传感器的数据。这种分析有助于预测部件可能出现故障的时间，从而进行主动维护调度。德勤公司的一份报告提到，预测性维护可将生产率提高 25%，故障率降低 70%，维护成本降低 25%。美国政府问责局（GAO）指出，美国国防部（DoD）每年在维护方面的支出约为 900 亿美元，目前正在努力实施预测性维护，以提高战备状态并降低成本。

引言：AI 的机遇与挑战 自从 ChatGPT 横空出世以来，人工智能似乎一夜之间变得无处不在。在日常使用中，我们常常在惊艳与失望之间徘徊：它有时能展现出令人惊叹的能力，洞察深刻、对答如流，有时却又犯下令人哭笑不得的错误。正如 ChatGPT 官方页面的警示语所说：“ChatGPT 也可能会犯错。请核查重要信息。” 这提醒我们，尽管 AI 技术突飞猛进，但要将其转化为实际生产力，还需要深入的思考和探索。 在工程领域，特别是汽车电子测试这样的专业领域，我们更需要理性地看待 AI 的能力。不同于日常的聊天问答，工程领域对工具的可靠性、稳定性和可预测性有着极高的要求。那么，在这样的专业领域中，什么样的 AI 应用才是真正有价值的？AI 又该如何与现有的工作流程深度融合，真正帮助工程师提升工作效率？这些都是我们需要认真思考的问题。 今年初，我们给小北同学已经配上了AI智能助理PiHoo，看看他们配合得怎样了？ 汽车电子测试的复杂性与 AI 应用机会 汽车电子测试是一个专业性强、流程复杂的领域。从测试项目启动开始，工程师们就要经历一系列严谨而复杂的工作环节：首先需要深入分析需求文档，制定相应的测试策略；继而设计测试用例并组织评审；之后要搭建和配置测试环境，开发测试脚本；最后是执行测试，进行问题分析，生成测试报告，并对测试结果进行验证确认。每一个环节都需要专业的知识和丰富的经验，任何一个环节的疏漏都可能影响最终的测试质量。 在这些复杂的工作流程中，AI 可以作为工程师的得力助手，在多个关键环节发挥重要作用。在测试需求分析阶段，AI 可以辅助处理和解析复杂的需求文档，帮助工程师提取关键的测试点，识别需求中潜在的风险。当进入测试用例设计阶段，AI 能够推荐合适的测试场景，辅助生成基础的测试用例，并提供测试覆盖度分析，帮助工程师确保测试的完整性。 在测试脚本开发阶段，AI 可以显著提升效率：它能够根据测试用例自动生成测试脚本框架，提供代码补全和优化建议，辅助识别潜在的代码缺陷。在脚本调试过程中，AI 可以分析执行日志，辅助定位问题，并给出修复建议。这可以加快开发速度。 到了测试执行阶段，AI 的价值同样显著。它可以协助优化测试执行策略，生成部分测试数据，在发现异常时及时预警。测试完成后，AI 还能分析测试日志，对问题进行分类，并协助生成规范的测试报告，提升测试后期工作的效率。 通过在这些特定环节中融入 AI 能力，可以显著提升工程师的工作效率，减少重复性工作。 然而，要真正实现这些目标，我们必须首先正视当前 AI 技术面临的几个主要挑战。 当前 AI 在工程领域面临的主要挑战 1. 自然语言的固有局限 人们常说，被误解是表达者的宿命。这源于自然语言与生俱来的模糊性和不确定性。正是因为这个原因，在工程领域，人们发明了各种专门的语言，如编程语言和建模语言等，以降低信息传达过程中的不确定性。然而，当 AI 来处理这些自然语言时，同样会面临理解偏差的问题。为了确保 AI 能够准确理解输入文本中表达的意图，我们必须建立完善的机制，比如增加评审和测试环节，以验证 AI 的理解是否与人类的预期相符。这种验证机制不仅是对 AI 输出的把关，更是确保整个工作流程可靠性的重要保障。 2. 复杂图表处理能力不足 在汽车电子测试领域的需求文档中，各种专业术语和复杂图表是不可或缺的表达方式。然而，当前的大语言模型（LLM）最擅长处理的是纯文本数据，即便具备了多模态处理能力，要完全理解工程领域中那些专业的、复杂的图表依然是一个巨大的挑战。为了解决这个问题，需要精心设计处理流程，将LLM 不擅长处理的信息转换为它能够理解的纯文本格式，如 JSON 或 Markdown 等。但任何转换过程都不可避免地会造成信息损失，因此在设计这样的处理流程时，必须考虑如何控制信息损失，并建立有效的异常提示机制，确保在关键信息可能丢失时及时警示用户。 3. 上下文长度限制 上下文长度的限制是当前大语言模型面临的一个显著瓶颈。例如 32k token 的上下文长度，换算成英文文本大约是 50～100 页左右，这其中还没有考虑连续对话占用的空间。在实际工程应用中，需求文档动辄几百上千页，远超模型的处理能力。需要对文档进行分段处理，但这又带来了新的挑战：在一份完整的工程需求文档中，不同段落之间存在着复杂的互相引用和依赖关系。简单的分段处理可能导致 AI 无法完整理解某个需求片段的完整语境。因此，所需要的预处理机制，在保证每个片段长度适中的同时，还要能为 AI 提供充分的上下文信息，使其能够准确理解每个需求片段在整体系统中的位置和意义。 4. 幻觉问题 大语言模型的"幻觉"问题，即模型生成看似合理但实际错误的内容，这在工程应用中是不能接受的。当我们把 AI 视为一种工程工具时，如果这个工具本身无法检测或预防可能出现的错误，使用它将会带来难以预估的风险。在汽车电子测试这样对可靠性要求极高的领域，AI 的每一个输出都可能影响到测试的质量和结果的可靠性。因此就必须建立一套输出验证和监控机制，根据 AI 输出结果的影响程度和范围，设置相应的验证流程和质量控制门槛，确保每一个 AI 的输出都经过充分的验证和确认。 5. 专业知识体系的局限 当前的大语言模型虽然经过了海量数据的训练，但在特定专业领域的知识掌握仍然不够深入和系统。在汽车电子测试领域，存在大量的专业标准规范（如 ISO 26262、ASPICE 等）、测试方法论和最佳实践，这些专业知识往往需要多年的实践和积累才能真正掌握。AI 在处理这些专业问题时，可能会出现理解片面或者无法准确把握具体场景需求的情况。因此，在应用 AI 工具时，我们需要建立专门的行业知识库来增强 AI 在特定领域的专业能力。 6. 工具链集成的挑战 汽车电子测试领域已经形成了一套成熟的工具链生态，包括需求管理工具、测试用例管理系统、自动化测试平台、缺陷跟踪系统等。要让 AI 真正发挥作用，就必须能够与这些既有的工具链无缝集成。然而，不同工具之间的数据格式、接口协议可能存在差异，如何让 AI 能够准确理解和处理这些工具产生的数据，如何确保 AI 的输出能够被这些工具正确接收和使用，都是需要解决的技术难题。 结语 在汽车电子测试这样的专业工程领域，我们需要的显然不是一个简单的聊天机器人。工程师们需要的是一个可靠的、值得信赖的问题解决工具。这个工具的输出必须是稳定、一致且可预期的 —— 我们不期待它带来任何“惊喜”，更不能容忍“惊吓”。即便它每次只能给出 60 分的结果，我们也希望它能保持这个水准，而不是时而 40 分，时而又达到 80 分。同时，这个工具必须具有清晰明确的能力边界，能够识别出什么是它可以胜任的，什么是超出其能力范围的。更重要的是，它需要具备完善的错误检测机制，在出现问题时能够及时向用户发出警示。只有同时满足这些要求，AI 工具才能真正在工程实践中发挥其价值，成为工程师可靠的助手。 作为深耕汽车电子测试领域十余年的专业咨询公司，北汇信息对 AI 技术保持开放的态度。我们将充分发挥在汽车电子测试领域的专业优势和丰富经验，探索 AI 技术与传统测试服务的融合。 大家对于AI在汽车电子测试领域里有什么期待？对于PiHoo如何帮助小北同学有什么想法？欢迎在评论区留言，我们将择优派送PiHoo精美钥匙扣。

在2024年欧洲通讯展（Network X 2024，原BBWF)期间，广和通发布了基于骁龙®X75 5G调制解调器及射频系统开发，由AI赋能的5G固定无线接入（FWA）解决方案。该解决方案旨在简化配置、提升用户体验，并推动服务个性化。通过将AI融合到FWA等端侧设备，用户与终端设备的交互方式得到了显著革新。 要点： 这一前沿的5G AI FWA解决方案基于高通骁龙X75 5G调制解调器及射频系统开发，可部署AI 智能体及AI相关算法，在5G CPE设备上实现了AI语音/文本互转及可视化呈现。 基于广和通的前期研究和技术专长，确保端侧AI模型成功部署在FWA平台上。 该FWA解决方案支持AI模型，充分利用骁龙X75 5G调制解调器及射频系统多核CPU架构的计算资源能力。 AI赋能的5G FWA设备可根据不同垂直场景需求集成边缘或云端大模型，支持自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文本转语音（Text-to-Speech，TTS）等功能。 通过为FWA设备带来智能设计，该解决方案将赋能全球运营商拓展商业模式，推动5G家庭互联网业务的发展，从而打造一个具有未来感的“家庭中心”，实现无缝的连接和生产力的进化。 5G AI FWA解决方案旨在利用AI智能，理解并响应用户请求。通过OpenAI Whisper将输入的语音/文本进行转写和解析，并通过Web界面交互并响应用户需求，极大扩展了5G FWA的用户功能。广和通提供了基于骁龙X75 5G调制解调器及射频系统的模组产品FG190W，支持毫米波和Sub-6GHz双连接，能够在NR 10CA下实现最高10Gbps的下行速率，带宽高达1000MHz。此外，广和通已成功将FG190W部署到全球一级运营商的多种应用场景中，为FWA等终端赋予全新属性，大大提高了广和通FWA解决方案的竞争力，帮助移动运营商、终端客户探索5G智慧家庭创新商业模式与产品价值，加速推动全球FWA生态蓬勃发展。 广和通产品管理部副总裁陶曦表示 ：“5G FWA作为使能未来智慧家庭中心的核心业务，天然具备与AI融合的优势，可为家庭或企业等固定场景提供智能化体验。得益于5G及5G-A芯片在算力、连接速率、时延上的性能增强，以及摄像头、语音麦克风阵列、传感器等人机智能交互方式的升级。基于骁龙X75的5G AI FWA解决方案高效提升了与家居设备的互联互通，大幅优化用户易用性体验。未来，广和通将与高通公司保持更紧密合作，赋予5G FWA智能化能力。” 高通技术公司副总裁兼无线与宽带通信总经理Gautam Sheoran表示 ：“我们很高兴与广和通紧密合作，推出其最新的5G固定无线接入解决方案，带来令人兴奋的全新AI功能。通过集成骁龙X75 5G调制解调器及射频系统，这一解决方案使5G运营商能够提供更好的性能、可靠性和用户体验，也凸显了我们致力于打造更加互联和智能化未来的承诺。” 2024年10月8-10日，这一领先的5G AI FWA解决方案在Network X展期亮相并展示，欢迎各产业伙伴莅临巴黎凡尔赛门展览中心广和通展位#D1进行体验与交流！

人机共融的智能时代正加速到来 上周，一场硅基生命的大秀在北京上演。 为期5天的2024世界机器人大会再度引发产业热议，得到来自欧洲、美国、德国、韩国、日本等26家国际机构支持， 近170家 企业携 600余款 展品参展， 60余款 新品首发， 27款 人形机器人亮相，创历届之最。 在传统的工业制造机器人之外， “陪伴” 成为许多厂商格外强调的作用，这也侧面说明机器人向走进千家万户更近一步； 而在具身智能成为今年科技界最大风口之一后，亮相大会的各人形机器人分别展示了 “抓取物品” 的技能，小小精细活“拿捏”； 此外，现场少不了各种机器人的 花式整活 ： 全球首个纯电驱拟人奔跑的全尺寸人形机器人“天工”能以6公里/小时的速度稳定奔跑； “石头剪刀布”玩家机器人几乎可与人类同时出招，无论手势如何快速变化皆能实时回应； 被赋予“表情包达人”的仿生脸机器人仅在一张脸上就有30个指甲盖大小的传感器，能实时精准模仿人的表情…… 01 · 人形机器人 什么限制了人形机器人的“进厂”和“入户”？ 日历翻到2024年，人形机器人行业可谓一日千里。 产业界都在试图回答一个问题——在高性能的多模态模型驱动下，人形机器人能实现什么样的目标。 毕竟，人形机器人与其他特定情形机器人最大区别的就在于应用场景的多元化，想要大规模落地，前提就必须达到 「通用性」 。 汽车工厂，已经先为其买单。 02 · 人形机器人 人形机器人：技术储备、产业链及市场化进程全解析 去年11月初，工业和信息化部印发了《人形机器人创新发展指导意见》，将人形机器人定位为“集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局”的科技竞争新高地、未来产业新赛道，以及经济发展新引擎。 那么从技术储备、产业链及市场化进程三大维度如何看， 点击文章即可了解。 03 · 陪伴机器人 强AI时代，高陪伴需求 对家庭“新成员”的紧迫需求，让家庭服务机器人，特别是陪伴机器人再度成为大众关心话题。 对于陪伴机器人，其核心尤在人机交互能力，更依赖人工智能解决情感需求。当前，随着生成式AI的迅猛发展，能更好帮助陪伴机器人读懂、觉知人类感受，将有望重塑人机情感交互模式。 当然，陪伴机器人的发展也必定离不开诸如传感器、智能芯片技术、底盘技术、云服务平台、SLAM系统、整机操作系统等等 。 04 · 工业机器人 中国工业机器人市场：2025年翻番！ 2010年前后，中国作为“世界工厂”，工业机器人在政策推动、工厂需求等多重因素推动下，接棒成为全球最大市场。 作为智能制造的重要一环，新能源汽车与锂电产业都在成为中国工业机器人增长的主引擎。 （点击图片即可了解详情） 未来，工业机器人的发展以提升应用广度和深度为方向，其中运动控制技术、控制系统技术促进产品性能提升，AI、AR等相关技术将进一步促进智能化提升。 05 · 工业机器人 谁“捧红”了工业机器人？ 在人口红利消失和机器人制造门槛下降的背景下，机器人和智能设备产业的发展越来越受到社会各界的广泛关注。 其中，机器人更被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。 虽然工业机器人发展迅猛，但仍然具备一些市场痛点，比如全自动化方案的缺失，高效但不智能，特殊需求难以满足等等。 06 · 工业机器人 OpenAI宣布进军的机器人行业是什么现状？ 连OpenAI都看重的领域现在到底发展到什么阶段了？中国在该领域又有哪些建树？ 以工业领域为例，作为机器人起源与最先落地的应用领域，工业机器人在整个机器人产业中占据重要地位，以其具备自动控制、可重复编程、多用途功能的特性，多以固定或移动的方式被广泛应用于汽车制造、3C设备生产、金属机械加工、工业物流仓储、塑料化学产品生产等行业。 07 · 高精度位置传感器 EV起量，高精度位置传感器“起飞” 对外部磁场几近“免疫”的能力，成为艾迈斯欧司朗位置传感器“入主”高性能应用领域的核心优势。 这个高性能应用领域，必然也有人形机器人的一席之地。 而人形机器人除了需要AI大脑，高性能传感器必不可少——通过传感器收集环境信息，利用机械执行器进行物理操作，或者通过机器人等具体实体与人类和环境进行实时互动。 以位置传感器为例，它是当前服务、工业机器人中最广泛使用的传感器技术之一， 几乎机器人的每个关节都使用两个或多个位置传感器。 08 · 激光雷达 LiDAR翻红， 激光雷达不止“车载”。 在汽车之外，激光雷达也再次“起范儿”，彰显多元化赛道比如工业领域、机器人等的潜力。 如今越来越多的企业在工厂、仓库、港口和其他商业环境中采用智能自动化，因此激光雷达广泛应用于工业机器人、机械臂、AGV、智慧物流、智慧仓储、安防巡检、无人叉车、交通监控等领域。 同时，据研究表明，受机器人出货量提升及单台机器人激光雷达安装数量增加所推动，近年来激光雷达市场行情也“水涨船高”。预计全球机器人激光雷达解决方案市场将以50.6%的复合年增长率快速增长，到2030年市场规模有望达到2162亿元市场规模，其中，中国市场预计占据31.8%。

实验室运营管理如何升级？ 随着AI技术的迅速发展，数字化浪潮席卷各行各业，产业领域都在积极寻求藉由科技应用，来提升运营和管理效率，实验室也不例外。面对日益繁重的项目运作，如何优化实验室运营和管理一线工作人员，是管理者亟需关注的重要课题，在 项目排程、设备使用、能源管理以及稼动率提升 等方面，更是刻不容缓。 传统管理模式的问题与难处 传统的实验室管理模式主要依靠人工操作，潜藏许多亟待改进之处，有客户长期与百佳泰进行合作，了解我们在实验室管理领域的专业性，客户本身也建置大量的测试环境作为内部验证的需求使用，他们需要有实验室管理的专业知识，同时又可以有效沟通理解他们具体需求的供货商，因此寻求百佳泰帮助，建置一套有效的专属实验室管理系统，客户面对的困难与挑战主要如下： 作业执行效率不佳： 无法有效掌握设备动态 设备资源协调调度耗费时间 设备借用作业，效率不高 管理维护困难： 设备使用状态难以掌握 设备管理被动且维护不易 缺乏管理分析： 稼动率不易计算 缺乏每项项目的使用情况分析 无法监控管理实验室跟设备使用的能耗 解决方案 面对日益复杂的实验室管理挑战与不同的需求，建置一套智能实验室管理系统，从设备管理、能源管理、项目排程、数据分析等多层面入手，为实验室运作提供全方位的智慧化解决方案，促使实验室全面提升运作效能。 协助建置解决方案的内容包括： 实验室（Chamber）使用管理系统 在线预约 电力监控 使用状态管理&分析 库房设备（Test Bed）借用管理系统 在线预约 设备数据库建文件 无人设备出借/归还功能 使用状态管理&分析 库房使用环境建置 测试样品（DUT）使用管理系统 在线预约 使用状态管理&分析 被执行软件使用率管理 电力监控 协助建置的平台是采取单一平台入口，连接三大系统，并支持功能的持续扩建与更新，是一套将实验室的设备、仪器、电力消耗、人员管理及使用数据等要素进行整合，实现自动化、智能化管理的新型实验室管理模式。主要实现功能有以下几项： 1. 设备预约 设备预约功能是智能实验室管理系统的重要组成部分，它可以帮助实验室有效管理设备的使用，提高设备利用率，减少资源浪费。 ■ 实验人员可以通过智能实验室管理系统，提前预约所需的实验设备，系统会自动检查设备的可用情况，并根据预约规则分配设备。 ■ 根据实验人员的预约情况，系统有预约候补排程机制，若有预约却未使用，系统将实时通知候补者可以使用，协助优化实验排程。不仅避免实验室设备冲突，也提升使用率，提高实验效率。 ■智能实验室管理系统可以记录和分析设备预约数据，帮助实验室管理人员了解设备的使用情况，制定合理的设备采购和维护计划。 2. 电力监控 电力监控功能可以帮助实验室节约能源、降低运营成本。 ■实时监控实验室的电力消耗情况，包括各个设备的耗电量、实验室整体的耗电量等。 ■分析实验室的电力消耗数据，以及分析电力在不同项目上的使用状态。 3. 设备管理 使实验室有效管理设备与样品，降低维护成本。 ■ 记录和管理实验室设备的详细信息，包括设备名称、型号、规格、采购日期、维护记录等。 ■ 根据设备的维护保养周期，自动提醒实验室人员进行维护保养。 ■ 搭配整合RFID，支持无人设备出借与归还功能，让设备的使用更加便捷高效，同时有效节省管理人员的工作量。 4. 管理分析 协助实验室管理人员做出合理、有依据的决策。 ■ 收集和分析实验室运作的各项数据，包括设备使用数据、能源消耗数据、实验人员工作量数据等。 ■ 根据数据分析结果，生成各种管理报告。例如，设备利用率报告、能源消耗报告、实验人员绩效报告等。 ■依据管理报告，找出实验室运作中的问题和不足，制定改进措施。 5. 项目管理 项目管理功能能提升实验室提高项目执行效率。 ■ 帮助实验室管理人员制定项目计划，包括项目目标、项目进度安排、项目资源分配等。 ■ 实时监控项目的执行情况，并根据实际情况进行调整。 ■ 记录和分析项目的执行数据，帮助实验室管理人员总结经验教训，提高项目管理水平。 总体而言，智能实验室管理系统的五大核心功能相互融合，实现实验室全面智能化管理、提升运作效率并降低运营成本，为实验室的高质量发展提供强而有力的支撑。 智能实验室管理系统，相较传统的实验室管理方式，具有以下优势： 智能实验室管理系统可以藉由优化设备使用效能，加速项目跟测试的进度，更容易实时掌握设备跟实验室使用状态。透过每月统计掌握稼动率、数字仪表板实时揭露信息、设备能源管控等方式，帮助管理人员提升管理质量与运作效率，降低运营成本并提升企业形象。