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一、英維思?怂共_ Invensys Foxboro I/A Series系統(tǒng):FBM(現(xiàn)場輸入/輸出模塊)順序控制、梯形邏輯控制、事故追憶處理、數(shù)模轉(zhuǎn)換、輸入/輸出信號處理、數(shù)據(jù)通信及處理等。
二、英維思ESD系統(tǒng) Invensys Triconex: 冗余容錯控制系統(tǒng)、基于三重模件冗余(TMR)結(jié)構(gòu)的最現(xiàn)代化的容錯控制器。
三、ABB:Bailey INFI 90,工業(yè)機器人備件DSQC系列等。
四、西屋Westinghouse: OVATION系統(tǒng)、WDPF系統(tǒng)、WEStation系統(tǒng)備件。
五、霍尼韋爾Honeywell:DCS系統(tǒng)備件模件、HONEYWELL TDC系列, QCS,S9000等備件。
六、安川Yaskawa:伺服控制器、伺服馬達、伺服驅(qū)動器。
七、羅克韋爾Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等產(chǎn)品。
八、XYCOM:XVME-103、XVME-690、VME總線等備件
九、伍德沃德Woodward:SPC閥位控制器、PEAK150數(shù)字控制器。
十、施耐德Schneider:140系列、Quantum處理器、Quantum內(nèi)存卡、Quantum電源模塊等。
十一、摩托羅拉Motorola:MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。
十二、發(fā)那科FANUC:模塊、卡件、驅(qū)動器等各類備件。
十三、西門子Siemens:Siemens MOORE, Siemens Simatic C1,Siemens數(shù)控系統(tǒng)等。
十四、博士力士樂Bosch Rexroth:Indramat,I/O模塊,PLC控制器,驅(qū)動模塊等。
十五、HP:工作站、服務(wù)器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列備件、HP VXI 測試設(shè)備等。
十六、尼康NOKI:輸入輸出卡件、模塊備件。惠普
十七、MELEC: 驅(qū)動器、驅(qū)動板、伺服驅(qū)動器、伺服控制器、馬達,驅(qū)動卡等。
十八、網(wǎng)域Network Appliance:數(shù)據(jù)儲存模塊。
有著充足的庫存,交貨期快,庫存價值大約3億人民幣,歡迎咨詢
2016年,亞馬遜Echo和谷歌Home的成功,讓我們目睹了語音用戶識別系統(tǒng)的崛起。Oculus Rift, HTC, PTC、微軟對AR/VR頭顯設(shè)備的頻繁迭代以及Pokemon Go的大受歡迎,讓我們感受到AR/VR的勢頭正勁。AlphaGo打敗韓國圍棋大師李世石,讓全世界為機器強大潛力側(cè)目。緊接著,在匹茲堡Uber的自動駕駛汽車開始接載乘客,將載人自動駕駛從愿景向現(xiàn)實拉近了一步,此外,Uber還收購了專注于無人駕駛貨車的初創(chuàng)企業(yè)Otto。
與此同時,2016年關(guān)于物聯(lián)網(wǎng),也有一些壞消息留給世界。由Mirai僵尸網(wǎng)絡(luò)發(fā)動的針對DNS提供商Dyn的攻擊,讓Twitter和Netflix遭遇網(wǎng)絡(luò)癱瘓,顯示了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全漏洞會造成多么可怕的后果。力圖在智能家居領(lǐng)域掀動變革的Nest被google以32億美金收購。在可穿戴設(shè)備方面,智能手表鼻祖Pebble倒閉,被Fitbit收購。除此之外,碎片化問題無論在連通性上,還是在平臺層面,都是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域正面臨的困境。
Knud Lasse Lueth在《物聯(lián)網(wǎng)分析》中,對2016年物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提出了高水準的總結(jié)。除了上述的概況之外,我們圍繞物聯(lián)網(wǎng)最重要的3個方面梳理了簡明的要點:
2016年,關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、AI等都發(fā)生了什么?
“物聯(lián)網(wǎng)2016年回顧”——圖片來源:IoT Analytics
硬件領(lǐng)域
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Nvidia以GeForce GTX 1080, 1070, 1060等支持VR視頻的顯卡產(chǎn)品繼續(xù)占據(jù)GPU市場的領(lǐng)導地位。Facebook、IBM等互聯(lián)網(wǎng)巨頭應(yīng)用Nvidia的Tesla系列GPUs產(chǎn)品來服務(wù)機器學習。
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英特爾收購了做人工智能深度學習的創(chuàng)業(yè)公司Nervana Systems,并將完成對Movidius的收購,繼而開啟人工智能設(shè)備。英特爾近來的一系列舉動——收購Altera, Nervana, Phi和Xeon,透露了其進軍人工智能和機器語言(AI/ML)領(lǐng)域的決心。
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高通公司以390億美元的價格收購了汽車芯片制造商恩智浦半導體(NXP)。
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日本軟銀以310億美元收購了全球移動處理器領(lǐng)域最重要的企業(yè)ARM控股集團。
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日本電子零件制造商TDK斥資13億美元收購美國芯片制造商InvenSense。
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9月份,為物聯(lián)網(wǎng)提供硬件工具包和開發(fā)者工具的Particle.io開始支持與谷歌云平臺直接集成,做出了物聯(lián)網(wǎng)加速發(fā)展的表率。
連接技術(shù)領(lǐng)域
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世界領(lǐng)先物聯(lián)網(wǎng)連接提供商Sigfox從英特爾投資(Intel Capital)、Air Liquide等投資者獲得了1.6億美元的E輪融資,繼續(xù)研發(fā)低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)(LPWA)。SigFox近期宣布其已覆蓋100個美國城市。
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北美第一家且目前增長最快的公共LoRaWAN低功耗遠距離物聯(lián)網(wǎng)(LPWAN)技術(shù)提供商Senet發(fā)布了其網(wǎng)路覆蓋地圖,范圍已包括舊金山和洛杉磯,但是全國范圍內(nèi)的覆蓋尚未實現(xiàn)。
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3GPP在2016年第二季度完成了三種蜂窩物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)參數(shù):LTE-M1, NB-IoT,EC-GSM。Verizon和AT&T都計劃明年開啟LTE-M1網(wǎng)絡(luò)的商用。與此同時,沃達豐也在努力發(fā)展基于蜂窩的窄帶物聯(lián)網(wǎng)(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)。
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10月,開放互連基金會(Open Connectivity Foundation,OSF)和AllSeen Alliance宣布合并。這樣一來,就將競爭格局縮減到三方: intel和三星(合作牽頭開源項目IoTivity),google(Weave技術(shù))。
平臺領(lǐng)域
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物聯(lián)網(wǎng)平臺這一領(lǐng)域一如IoT Analytics報告中所說的那樣競爭激烈,提供商數(shù)目超過400個,思科在2月份以14億美金的價格收購了平臺供應(yīng)商Jasper,引發(fā)業(yè)內(nèi)矚目。
物聯(lián)網(wǎng)平臺第四季度,由Forrester Wave主導的物聯(lián)網(wǎng)平臺調(diào)查顯示,IBM, PTC, GE和微軟已成為占據(jù)物聯(lián)網(wǎng)平臺市場的主導企業(yè)。SAP, AWS, Cisco, LogMeln, Exosite, Ayla Networks和Zebra Technologies名列前11名。
物聯(lián)網(wǎng)平臺繼三星收購了人工智能和虛擬助手公司Viv(這間公司的創(chuàng)始人正是蘋果的Siri的締造者)之后,語音用戶界面領(lǐng)域的競爭更加激烈了。亞馬遜的Alexa仍然一枝獨秀,谷歌、蘋果和三星在奮力爭奪新興的語音界面的市場份額。
物聯(lián)網(wǎng)平臺云計算領(lǐng)域的大佬們紛紛將關(guān)注點轉(zhuǎn)移向了霧計算(fog/edge computing)。微軟為Azure IoT Gateway SDK 提供了對自家無服務(wù)器事件驅(qū)動的平臺Azure Functions的支持,這一支持為在Azure基礎(chǔ)上構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)解決方案的開發(fā)者提供了基于云的擴展能力。亞馬遜宣布AWS Greengrass可對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的Lambda Functions提供支持。Google推出了新物聯(lián)網(wǎng)平臺Android Things的開發(fā)者預覽版。
物聯(lián)網(wǎng)在2016年初具雛形,盡管過程曲折,經(jīng)歷挫折。物聯(lián)網(wǎng)平臺和物聯(lián)網(wǎng)連接方面的競爭將在2017年繼續(xù)。由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備范圍廣仿,注定了不同的標準將并存,而不會出現(xiàn)一家獨大的局面。人工智能熱短時期內(nèi)不會消失,這對于AR/VR甚至MR (混合現(xiàn)實),以及無人駕駛汽車、自動售賣的影響都還有待觀察。如果對更詳盡的研究感興趣,不妨看一下Future Today Institute的“The Tech Trends You Need to Know for 2017.”(你應(yīng)該知曉的2017科技趨勢)
機器學習領(lǐng)域
從AlphaGo歷史性的勝利到NIPS(神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會)的出席者人數(shù)打破記錄,繼續(xù)成為產(chǎn)業(yè)大佬們的戰(zhàn)略聚焦點。在第V13.0期的LWITF里,我們總結(jié)了Yann LeCun揚·勒丘恩(計算機科學家)的預測機器學習的演講資料,以及Tryolab關(guān)于2016年無監(jiān)督學習領(lǐng)域取得的進展的總結(jié)。深度學習獲得了來自各方的關(guān)注,但實際上所有的參與者著手的研究項目都各不相同。以下我們梳理了這個領(lǐng)域最主要的幾個參與企業(yè),它們在2016年取得的進展:
2016年,關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、AI等都發(fā)生了什么?
使用深度學習技術(shù)的60多個創(chuàng)業(yè)公司 圖片來源:CB Insights
Google DeepMind
2016年,當AlphaGo的勝利占據(jù)頭條的時候,DeepMind的應(yīng)用領(lǐng)域也早已超過了挑戰(zhàn)像星際爭霸這樣的游戲。可微神經(jīng)計算機Differential Neural Computers (DNC)將深度學習與存儲元素相結(jié)合,讓計算機具備了推理以及簡單判斷的模式。(DNC將一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)電腦的海量存儲數(shù)據(jù)結(jié)合,系統(tǒng)的智能已經(jīng)可以自主分析并學習外部的存儲數(shù)據(jù)。)這種只提供少量訓練樣本的學習方式(One-shot learning methods)可以基于很小的數(shù)據(jù)集合獲得很高的精確度,這對于那些無法掌握海量數(shù)據(jù)集合的小公司來說,或許是一個從深度學習領(lǐng)域獲利的契機。DeepMind 還推出了WaveNet,這是一個用于處理原始音頻波形圖的深度生成模型。
Google Brain
《紐約時報》發(fā)表了一篇關(guān)于Google Brain和人工智能的精彩文章,這篇文章也出現(xiàn)在了第V14.0期的LWITF上。給予深度學習的機器翻譯正在與人工翻譯一較高下。谷歌的關(guān)注點在與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習。SyntaxNet這樣的神經(jīng)語言處理(NLP)工具以及基于谷歌TensorFlow 的圖說生成模型都被開源。谷歌發(fā)表了一篇文章探討人工智能的倫理問題,文章是關(guān)于對數(shù)據(jù)集合的一些固有偏見,這些偏見影響著機器學習的發(fā)展。
FacebookAI研究院(FAIR)
由計算機科學家Yann LeCun領(lǐng)導的這個實驗室正專注于對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks)和圖像處理的研究。FAIR在2016年發(fā)布的最有趣的工具是Caffe2Go,這是一個可以用在移動設(shè)備實現(xiàn)實時風格的深度學習系統(tǒng)。鑒于Yann LeCun對生成式對抗網(wǎng)絡(luò)Generative Adversarial Networks (GANs)公開表示贊揚,F(xiàn)AIR往后在深度卷積生成式對抗網(wǎng)絡(luò)方面的進展將十分值得關(guān)注。
OpenAI
是一個非營利性的人工智能研究公司,由Elon Musk創(chuàng)立,贊助人包括大名鼎鼎的Reid Hoffman, Peter Thiel, 微軟和AWS。OpenAI的研究人員在8月份的時候推出了InfoGAN模型,這個系統(tǒng)可以在無人監(jiān)控的情況下,自動生成包含數(shù)據(jù)集相關(guān)信息的表征。
微軟
微軟和谷歌一樣,在機器學習領(lǐng)域的方方面面都表現(xiàn)活躍。繼2015年推出了用于圖像識別的
深度殘差學習之后,微軟在去年10月在語音識別方面祭出了大招。微軟的研究人員宣布它們的系統(tǒng)達到了人類同等的會話語言識別。Azure的機器學習和認知工具包都是可供臨時用戶方便地使用的產(chǎn)品。
被Salesforce收購的MetaMind
和在Yann LeCun的影響下專注于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的FAIR相似,由Richard Socher領(lǐng)導的MetaMind專注于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN, Recurrent Neural Networks)以及神經(jīng)語言處理程序的研究。這個Joint Many-Tasks (JMT)模型是一個端到端的可訓練模型,它可以習得復雜的自然語言處理任務(wù)。
在NIPS 上發(fā)表的“基于視覺監(jiān)控程序Visual Sentinel的自適應(yīng)聚焦”涉及了與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的自然語言處理,并顯示了在自動圖片說明方面的巨大進展。
Uber
被Uber收購自動駕駛貨運車公司Otto的新聞蓋去風頭的是Uber成功收購了
Geometric Intelligence。外界對Geometric Intelligence的所知甚少,但普遍預測這是一次針對人才團隊的收購,目的是鞏固Uber在人工智能領(lǐng)域的地位。2017年,我們可以期待這個由Otto和 Geometric Intelligence組合而成的智庫貢獻出頂尖的產(chǎn)品。
百度
人工智能領(lǐng)域的大部分玩家都來自美國,作為一家中國公司,百度取得的成就顯得不容忽視。由Andrew Ng領(lǐng)導的百度,在去年9月發(fā)布了DeepBench,這個開源測試工具能對硬件平臺訓練出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率進行評估。百度基于Python的深度學習框架PaddlePaddle在漢語音譯方面表現(xiàn)優(yōu)異。
其他參與企業(yè)
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蘋果:除了雇傭CMU機器學習教授Russ Salakhutdinov之外,蘋果剛剛開始出版自己的著作。在2016年初,蘋果還收購了位于西雅圖的人工智能初創(chuàng)企業(yè)Turi。
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亞馬遜:和谷歌、微軟、Facebook相比,亞馬遜在機器學習方面的成果有限,但是隨著Alexa在語音市場的優(yōu)秀表現(xiàn)以及2016年發(fā)布的一系列新產(chǎn)品的出現(xiàn),亞馬遜將在人工智能領(lǐng)域有更多投入。
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IBM:可以公允地說,AlphaGo的風頭已經(jīng)蓋過了此前IBM Watson引發(fā)的贊嘆。有消息傳出IBM的百萬神經(jīng)元類人腦芯片TrueNorth在圖像識別方面表現(xiàn)突出,除此之外,還沒有更多消息。
人工智能與自動化領(lǐng)域
2016年,自動駕駛汽車和Amazon Go(亞馬遜在西雅圖建立的自動售賣商店)引發(fā)了關(guān)于自動化的熱烈爭論。從科技界的領(lǐng)軍者們開始裁員,到一項關(guān)于基本收入的調(diào)查,讓大眾開始憂慮人工智能會帶來的后果。
這個話題如此一言難盡,與其詳細陳述方方面面,不如把我們的參考資料(書目)告訴大家。無論你對它持有何種態(tài)度,人工智能的時代都已經(jīng)來了,而且我們必須做好準備。
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