-
2016-08-08
CMOS传感器的应用范围包括数码相机、电脑摄像头、视频电话、手机、视频会议、智能型安保系 统、汽车倒车视像雷达、玩具,以及工业、医疗等应有尽有。实际上,CMOS图像传感器最初应用于工业图像处理;在那些旨在提高生产率、质量和生产工艺经济 性的全新自动化解决方案中,它至今仍然是至关重要的图像解决方案。
-
2016-08-08
对于未来,我们的思考机器人行业下一个需 求爆发点究竟在哪里?我们判断,1)随着人口红利消失,工业机器人率先被用于以 3C 装配业为代表的劳动密集型工业; 2)以智能为核心的高端服务机器人空间无上限, 但大都处在研究和实验阶段。
-
2016-08-01
咨询企业埃森哲认为,到2030年时,拥抱物联网的制造业将为中国增加7360亿美元的GDP。但中国的物联网雄心面临某些潜在障碍。中国工厂的技术不如欧美同行先进,因此对一些工厂来说,转向高级的计算机控制生产和自动化可能是艰巨的任务。最后就是国际上尚未建立一套可用于跨地区开发的物联网技术标准协议。
-
2016-07-29
传感器作为万物互联的基础,在工业制造、智能汽车、通信电子和消费电子等多个领域应用广泛。目前,我国高端传感器芯片主要依赖进口,在政策的大力推进下,我国传感器产业将迎来快速发展。另外,NB-IOT、LTE-V等相关标准的制定也给传感器产业发展提供重要支撑。
-
2016-07-21
中国智能机器人产业已初步形成“广沪沈哈”格局。国开联产业规划研究院近日发布的《中国智能机器人产业深度研究系列报告(2016)》之《智能机器人产业市场格局研究报告》提出了上述观点。
-
2016-07-12
到2020年,广东除了将建成全省统一的电子政务数据中心,还将在省内重点培育20个左右大数据产业园,争取创建3—4个国家级大数据产业园,建设20个左右大数据新型创业孵化平台,培育200家左右大数据应用、服务和产品制造领域的骨干企业,预计大数据及相关产业规模将达6000亿元。美的集团董事长兼总裁方洪波表示:“传统制造业企业必须跟上大数据和云平台的步伐,实现真正的智能制造。”
-
2016-07-05
我国装备制造行业还陷入了一种引进—落后—再引进—再落后的恶性循环,主要的症结在于我国自主创新薄弱,高端装备制造呈现失守困局,尚不具备引领世界装备制造业发展新潮流的能力。如:90%的高档数控机床、机器人依赖进口,工厂自动控制系统、科学仪器和精密测量仪器对外依存度达70%。高端装备行业期待技术提升和发展。
-
2016-07-04
对于智能制造而言,传感器不仅是采集数据的眼睛和耳朵,更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。专家预计,未来五年我国传感器市场增长速度将持续在30%以上。目前我国已有1700多家从事传感器的生产和研发的企业,市场规模预计在1200亿元以上。
-
2016-06-17
随着对环境监测的重视,环境监测仪器仪表,例如水质在线自动监测仪等技术也在不断发展。水质监测由原来的间断性监测发展为现在的激动连续监测,监测手段更是利用了卫星遥感监测等多种技术,全方位、不间断的对河流水质进行监测。
-
2016-06-16
近年来传感器应用领域大幅扩展,包括运输、机械、建筑、化学、食品、医疗、家电、通讯、制造加工等。本文以美国专利暨商标局公告的核准专利做为资料来源,找出传感器专利所属技术分类项目,主要分布在测量、导航、电气、通讯……
-
2016-06-01
随着我国对智能化仪表设备的需求不断提升,促使工业传感器也在不断突破,智能传感器已经成为了21世纪最具有影响力的高新技术。据资料预测,到2030年,全球传感器数量将突破100万亿个,未来,工业传感器将成为自动化仪表生产重点。
-
2016-05-31
中国制造业不可避免地走到了新旧更迭的关口,其中又以代工产业最为飘摇不定。破败与生机碰撞出纠结的商业新生态,一边洗牌,一边前行。那么OEM生产现状又是怎么样一个局面呢?
-
2016-05-31
物流发展趋势表现为:信息化—广泛采用无线互联网技术、卫星定位技术(GPS)、地理信息系统(GIS)和射频标识技术(RF)、条形码技术等;自动化—自动引导小车(AGV)技术、搬运机器人技术等;智能化—电子识别和电子跟踪技术,智能交通与运输系统(ITS);集成化—信息化、机械化、自动化和智能化于一体。
-
2016-05-24
在工厂车间,互联增长同样惊人:传感器、控制器、执行器、变频器、数控机床、机器人、摄像头、其他设备和应用。因此,具有远见的制造商应使用面向未来的技术来迎接未来的智能制造工厂,充分利用标准和未经修改的IP网络。
-
2016-05-24
所谓的物联网市场──无论你如何切分它──其实与嵌入式系统市场没有太大不同;当然,那些“嵌入式”物联网装置是“连网”的,但正如同微控制器(MCU)供应商数十年来烦恼于如何服务分散化的嵌入式市场,物联网处理器供应商也一样烦恼。物联网市场是如此分散,以至于很难找出处理器赢家。