
提到德国,不得不提德国的工业化。地处欧洲中部且邻国众多,德国交通发达,现代化程度也相对较高。因此,德国的工业化程度很高,生产力水平也比较高,尤其是制造业。
德国在生产力方面次于荷兰,位居世界第三。德国联邦外贸与投资署高级经理 Asha-Maria Sharma给出了一组数据,德国的制造业占GDP 30%以上。其中20%的以上的就业机会来自于制造业,也就是说制造型企业在德国要达到20万家以上。
值得一提的是,德国的大部分制造业企业都属于中小企业,而不是像博世、西门子一样的大企业。如果你了解到这个背景,那么就很容易理解为什么在德国工业4.0概念成为潮流了。
从政府的角度看,德国政府希望企业能促进经济发展,如德国联邦外贸与投资署就在三个方面做出努力:一是为国外投资者提供项目或职业咨询;二是为国内外的企业提供市场信息来促进出口贸易;三是为国内外多家公司提供业务,从而促进德国的经济发展与技术进步。
由此我们可以看出,德国的制造业GDP占比高,中小企业数量大,并且作为机械设备的主要出口国,德国的工业4.0时代与其工业化土壤息息相关。
通过德国IT行业协会的研究数据显示,德国在六大领域中有1.7%的收入增长。并且,Sharma预计未来五年,德国的工业化市场将会以五倍以上的程度增长。由此我们可以看到,未来德国的工业化在盈利上还有上升空间。
在数字化制造上,宏观角度看,德国2015年在工业4.0时代投资ICT的解决方案超过一半,Sharma介绍目前IT行业已经提供了一些解决方案,关键是它们没有互相连接起来,而这些解决方案做到互联互通才是主要问题。她举了一个物流领域的例子。
德国最大的港口汉堡和软件开发商SAT进行合作,通过因特网,将卡车司机以及道路信息等连接起来,从而使得物流更高效。
德国的工业4.0中技术是重要的领域。智能工厂是德国工业4.0时代的先锋。在德国的智能工厂中,企业希望一个部件的生产的成本能与多部件生产成本一样。”而CPS、传感器以及机器通信等都是智能工厂中的关键部分。
从技术角度看,云计算是重要领域。因为企业都需要强大的网络,收集大量数据并进行处理。而在云计算领域,数据保护就是德国企业目前努力的方向。
如德国的电力工程公司莱茵豪森,就是通过云计算解决方案来让不用地区的团队进行协同合作。电机公司wittenstein就通过研发并与工人进行密切合作。这种“新型的制造方式为一线工人所接受。”
Miele是一家位于德国北部的家电等设备提供公司,该公司汇集了180多个合作伙伴进行集群工作,目前的情况是该公司汇集了从大公司到学校等在内的多个项目,共同推进工业4.0的新发展。
在德国的工业化尤其是小型企业,电子服务在进行流程的数字化,Sharma介绍企业职员可利用平板电脑等电子设备来更好的为用户服务。并且在销售和服务、维护、远程服务以及预测性的服务等方面均进行了积极尝试。
Sharma建议,德国政府非常支持德国公司,而国家也通过高科技战略和智能服务战略的等方式,将德国的工业4.0资源进一步整合,从而推动德国工业4.0的发展。而在日常领域,德国的政府也非常支持德国的数字基础设施建设,在工业化方面,各国的法律,经济等不同,可以在网络安全等领域进行通过双边沟通。
目前,梅赛德斯所处的州已经建立了阿联工业4.0,在巴德福特宝州,建立了网络工业4.0,在巴伐利亚州建立了拜仁数据中心。
此外,Sharma还表示,平台工业4.0也很关键,投资署就通过为经济部和能源部的相关人员提供平台等方式,使得中间的利益相关者都能参与到工业4.0的讨论中。
好文章,需要你的鼓励
论文提出CAST框架,通过多智能体系统把任务成败的粗略反馈转化为逐步动作的详细批评理由,训练出更懂节制的批评模型,再用它优化执行策略,让8B小模型在可靠性指标上反超120B大模型,提升智能体在真实动态环境中的稳定表现。
论文提出NavMCP框架,用意图、观察、记忆三条通道把VLM推理与导航基础模型NFM结合,解决具身问答中长距离探索问题,在多个基准和真实机器狗测试中均取得最优效果。
研究发现教师模型批改学生生成内容时噪声率高达50%,但学生依然能进步。作者发现真正起作用的是压制学生自己低概率词,据此提出无需外部监督的OPSA方法,在AIME24等数学测试上带来最高307%的提升。
PaperGym提出一套把科研论文转化为AI训练环境的方法,解决科研计划生成缺乏可验证奖励的难题,通过问题答案分离降低评分标准泄露,结合自蒸馏与强化学习两阶段训练,让小模型在多个基准上超越更大规模的商业模型。