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中国真的“调整结构和能力”吗?

    本文来自微信公众号:科学大院(ID:kexuedayuan),作者:马彩虹、陈甫还记得‍那篇《城里看不到工厂的烟囱,我们呼吸到的雾霾从哪里来?》‍吗?在那篇文章中,我们巧妙地利用NPP卫星的的VIIRS I-Band 375 m Active Fire Data数据,通过对6,574,250条火点数据的清洗,识别出4143个运行工作超过10天的重工业热源数据。利用合理的统计手法,分析了中国区热源重工业的产业布局现状,阐述其区块化分布、产业聚焦等特点。不过这些都仅是静态信息的陈述,如果同样的研究方法,把时间序列拉长,观察几年之内我国重工业发展的趋势,又会得到什么结论呢?分析视角,与变量共变首先,必须要强调一点:这个算法(具体算法戳这里)是可以将数据按照时间、空间、类型等元素进行叠加管理的。也就是说,如果我们充分利用长时间序列数据的优势,将会形成在一个时间阶段、行业产业、地域空间的动态变化的研究。时间动轴,寻找重工业的发展趋势重工业产业在国民经济中发挥着重要的甚至是不可替代的作用,是名副其实的国之重器。无论我们以什么原因、什么初衷对重工业产业进行管理,但是我们绝对无法容忍整体重工业产业的凋落。因此,我们首先将目光投向中国重工业产业的生产规模变化上。2012年~2017年在营重工业生产规模变化图 2012年~2017年在营重工业生产规模变化分布图对比2012-2017年度全国重工业的生产规模变化及生产规模区域变化示意图可以看出,2013年度中国重工业产业出现了生产规模高峰值。此后,即进入了少量下滑最后趋至平稳的情况。这期间,虽然我国几个重要的重工业产业基地如河北、山西、内蒙、新疆、山东等地,均出现了不同程度的产业规模滑坡,但是我国的整体重工业产业生产规模在2015年度之后即已保持平稳且稳中有升。但是,在传统重工业基地生产规模下降的同时,南方地区则呈现大量的上升趋势。这是必须提前预防且关注的特点。尤其是对于湖南、江西、广西等传统经济并非极为发达的区域,由于区域对于经济发展严重依赖。如果不尽早进行重工业的产业科学规划与管理,后续发展尤其是生态环境管理堪忧。2012年~2017年间在营重工业数目变化图 2012年~2017年间在营重工业数目变化分布图而通过2012年~2017年度全国重工业的企业数量变化及企业数量区域变化示意图的对比,则可以进一步印证上述观点。经过近几年来的努力,全国重工业企业数量的得到了有效控制。然而,随着北部地区重工业企业数量得到控制的同时,南方地区、西南地区等传统重工业并不发达、且生态环境较好的区域的重工业企业数量则显著提升。这对全国性的重工业产业管理提出了要求。而值得欣慰的是,2013年后开始的全国重工业生产规模平稳的同时企业数量减少,说明重工业平均产能在逐渐提升。在一定程度说明,我们确实在努力贯彻“调结构,去产能”的经济政策,这是对我国重工业发展最好的肯定。在营重工业平均生产规模变化图区域发展,重点省份何去何从让我们按照区域进行划分,把目光投向中国大陆地区各个省、直辖市、自治区等省级管理单位。有关各个省级单位的概况,前文已有简要介绍,不再赘述。本文将重点关注各个区域的平均生产规模。这里的平均生产规模代表单个生产企业的年度生产规模。因为对于重工业企业而言,平均生产规模往往代表了当地的重工业产业整合、技术更新、资源利用效率等情况。如上文所说,中国的重工业产业在整体整改的同时,其平均生产规模已经有了显著提升。各省2012年~2017年在营重工业平均生产规模变化图各省份2012年~2017在营重工业的平均生产规模见上图(台湾省,港澳地区除外)。简单理解,平均生产规模一般可以粗略分为“—”“/”“\”几个形状。“—”,是平稳型。在没有出现特别的情况下,平均生产规模都会出现基本的平稳态势。比较典型的是河北、广西、山东等地。“/”,是上升型。一般新建或者出现快速的技术迭代更新的区域,就会出现上升型。最典型的就是宁夏、北京、西藏等地,其他如辽宁、江西、陕西等地。“\”,是下降型。多出于资源枯竭或者政策影响导致产能受限的情况。例如内蒙古、云南、黑龙江、甘肃等地。当然,现实中的重工业生产规模将更加复杂。但是大概就是这几个形状的结合。例如先上升后平稳等,先平稳后下降等情况。各省2012年~2017年在营重工业生产规模变化图而将其与各省份2012年~2017在营重工业的生产规模(台湾省,港澳地区除外)比较,我们会发现,平均生产规模出现如下几个特点:1. 在营重工业生产规模较为靠前的河北、内蒙古、宁夏、辽宁、安徽等地,平均生产规模也较为靠前。可见,这些地区的产业链集群较为成熟。如同前文所说,这些区域已经形成了重工业领域的产业聚焦,形成了初步的高度产业化、结构化的行业供应链条,及大而强的产业基地。而这些区域的产业聚焦,也反向促进了当地区域的生产效率及产业整合,并直接体现在平均生产规模上。2. 值得注意的是山西、山东、新疆三地。这些区域属于总体生产规模较为靠前,而平均生产规模长期居于中游而远远落后于河北、宁夏等地,甚至不如内蒙古。考虑到全国平均生产规模都在普遍提升的情况下,在对照在营重工业企业数目之后我们可以粗略判断,这几个区域的产业整合还需要进一步加强。一些碎片化生产、生产效率需要提升的企业,需要有效整改。各省2012年~2017年在营重工业数目变化图3. 比较有意思的是宁夏、内蒙古两地。虽然两者的总体生产规模及平均生产规模都相对处于前列,但是平均生产规模处于截然不同的两种情况。宁夏的平均生产规模一路昂扬向上,而内蒙古的平均生产规模则出现明显下滑的情况。如果再对照一下在营重工业企业数目,据此可以评估,内蒙古作为中国重工业生产规模第一序列的省份,目前的技术、产能或政策有可能出现了一定的问题,其重工业产业化的路径遇到了障碍。具体的情况,需要对该省份的重工业生产情况进行详细了解及评估之后才可能得到确实的结论。着眼企业,产能变动全在掌握作为上文的延展,如果我们将区域概念再缩小,直至落实到某个具体厂区,就可以具体监测某个厂区的产能变动。实时监督反馈单个热源重工业生产状况,实时预警企业的最新工作进展,为区域经济、环境建设的发展布局提供较好的辅助决策信息。这对于我们未来的研究、管理工作,将带来巨大的便利。我们以河北省奥宇钢铁厂为例:奥宇钢铁年度检测高温点情况从河北省奥宇钢铁厂的生产现状示意图,我们可以得到一些有意思的结论:(1)该厂在每年的4月份~6月份和9月份~10月份,其工厂持续运营状况最好。这和钢铁公司每年的生产旺季相吻合,也恰恰说明我们产能的集中时间,随之而来的是每年夏秋两季的生产旺季;(2)2013年的5月份~6月份和2014年11月份的生产低点,似乎可以看作是对2013雾霾事件和2014.11APEC时间的最好响应。也正是有了这些历史性的事件,偶然也可以是说是必然地影响了该厂的生产情况;(3)从2014年起该钢铁厂的生产规模较之前年份,逐年减少,说明其产能降低,这和全国性的“去产能”政策相匹配(4)自2017.9月份起,生产规模变为0,与新闻报道“2017.8.24停止生产”的真实状况不谋而合。奥宇钢铁厂,兴许就是“调结构,去产能”政策下一个缩影。但是,从另外一个角度来看,说明奥宇钢铁厂的生产技术基本处于最为基础的水平线。在“调结构,去产能”的大节奏下,奥宇钢铁厂并没有找到适合自己的技术革新之路。这是奥宇钢铁厂的悲剧,也是中国无数缺乏技术创新能力的厂家的悲剧。作为一名虔诚的科研追随者,未来,我们希望这样的研究手段,能够成为企业运行改革的引路灯。同样,我们也衷心希望能够找到更多的创新之路,为中国的“产能”找到新思维,新出路。结语我们通过两篇文章,简单讲述了遥感技术在重工业领域研究的应用情况。而随着时间阶段、行业产业、地域空间等三个核心要素的变化,我们将可以得到各种各样的信息与结果。所谓前事不忘后事之师。通过对过去的时间阶段内行业产业在某个地域空间的变化情况,我们可以总结经验、总结规律,更可以以此为依据进行重工业产业的相关决策。而在对该项技术进行不断的修订及迭代之后,在经验与规律更加清晰之后,我们甚至可以预测未来。还有什么比预测未来,更让人激动呢?作者单位:中国科学院遥感与数字地球研究所,文章首发于科学大院,转载请联系cas@cnic.cn

    

    

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ZNV李伟曹有生:AIoT如何实现智能城市创新实践|AIoT智能城市峰会

    原标题:ZNV李伟曹有生:AIoT如何实现智能城市创新实践|AIoT智能城市峰会12月20日

    原标题:ZNV李伟曹有生:AIoT如何实现智能城市创新实践|AIoT智能城市峰会

    12月20日,雷锋在深圳举办了AIOT智能城市峰会。曹有生,ZNV Liwei的首席技术官,分享了ZNV AIoT建筑设计的创新实践,以及AIoT如何增强智能城市的能力。

    以下是曹有生博士演讲的全文。在原意不变的基础上,雷锋伟进行了细致的梳理和修改:

    ZNV力伟主要做两件事,一件是AIoT,另一件是智能城市。我首先提出了智能城市离不开AIoT的概念。其次,简要介绍李伟在智能城市中的创新实践。

    社会经济发展_基金630002网;AIoT是科学技术发展的天然产物。

    如何定义AIoT?AIoT是否颠覆了物联网?

    利维认为,AIoT不是要重建一个网络,而是科学技术发展的自然产物。AIoT是继网络集成、设备集成和系统集成之后的数据、知识和智能的集成。

    下图显示了AIoT如何实现技术成熟:

    首先,自从1956年人工智能被提出以来,人类一直希望制造一种能够模拟人类智能的机器人。在1985年机器学习取得突破和2012年深入学习之后,人工智能在围棋中首次击败了人类,并逐渐发展出人工智能在人脸识别方面的第一种可用方案。实现以人为中心的视频深度学习是当前人工智能的主要方向。

    其次,在物联网建设中,人类最早提出的是M2M(Machine to Machine)设备到设备的交换。通过移动通信对设备进行有效的控制,可以大大扩展业务范围,或者创造出比传统业务更有效的业务方法,或者创造出与传统业务完全不同的新业务。随着大数据和云技术的出现,人们希望把无处不在的云作为人工智能(大脑)的核心。

    随后,人类发现我们的M在地面上,尤其是移动终端。天空中的云让地面上的M穿过天空中的云,并在另一边与M交谈。因此,产生了雾计算、边缘计算和智能传感装置。

    从网络技术上讲,我们已经经历了固网、2G、4G和即将到来的5G。

    5G不无赖总裁_方舟子 韩寒网仅改变了互联网的速度,而且改变了生活。如果4G解决了人与人之间的通信问题,5G则解决了人与事物之间的通信问题,并且所有事物都是互连的。

    与4G相比,5G技术的优势可以注入更多的使用场景,使得无人驾驶更加安全,远程医疗成为现实。更多的应用使得人机交互更加智能化,3D、VR等娱乐更加丰富,更高的传输速率提高了人们的工作效率。

    低功耗无线网络(LPWAN)技术和IPv6(6LowPAN)的诞生使人类能够为“每一粒沙子”给世界提供一个独特的IP地址。

    量子计算技术可以在1立方毫米的空间内构建一台计算机。与传统的物联网移动连接技术相比,LPWAN技术具有更明显的优势。

    由于每个区域覆盖范围广,多终端容量大,网络总连接成本预计将显著低于传统的移动宽带连接。一个沙子和一个世界可以完全实现。

    它经历了互联网、互联网、移动互联网和软件技术的不断成熟。因此,基于人工智能、网络技术、6LowPan与Internet软件集成的智能网络AIoT应运而生。

    AIoT是物联网的智能集成

    很多人都在描述AIoT。有些人说AIoT就是AI IoT。

    根据Levy的说法,AIoT不是重构网络,而是通过自主边缘、网络和硬件的AI定义、多传感器集成、数据安全、故障自愈、块链等技术手段乌鲁木齐房产局_火鸭养殖网对现有的物联网进行升级。同时,利用强化学习、人工智能驱动、智能渐进DIKW、信息孪生实现全面透彻的感知、宽带无所不在的互联、智能融合的智能空间。

    在过去,人们对物联网的建设和集成给予了极大的关注,并且大多数实现AIoT的网络技术都取得了突破。关于如何让物联网变得智能,我们还有很多事情要做。特别是AIoT的三个基本需求:

    答:在城市物联网中,开辟了“任都尔静脉”从知觉到认知,形成了从知觉到认知的“闭环”。

    B.解决智能共享、智能流动、智能交换、数据DIKW智能化渐进开发、专业知识映射、数据应用着陆等问题;

    智能始于智能感知、边缘计算、区域大脑和城市大脑。建立一个网络范围的智能物联网。它仍然需要我们大家的共同努力。

    开启知觉与认知的“任杜尔静脉”,形成知觉与认知的“闭环”。

    AIoT第105天_教学工具网和智能城市有什么关系?

    在我看来,AIoT只做了一件事,那就是在物联网上进行智能集成。过去,有网沈阳嘉里中心_让子弹飞剧情网络集成商和系统集成商。现在我们提出了一个新的概念:智能集成,AIoT就是在物联网上进行智能集成。从这里我们可以看到AIoT不是一个简单的AI IoT。

    AIoT智能集成的关键是通过感知和认知的“任都”脉冲,形成一个“使能”闭环。任杜尔经是中医理论的一部分。它属于《经》中的“气经”,任杜经主血,杜经主气,是人体的主经。若任都两脉相连,则八脉相连,八脉相连,则各脉相连,可改善体质,增强肌肉和骨骼,促进血液循环。

    回到AIoT体系结构,一方面,它涉及大量收集的原始数据。我们希望通过AIoT,我们能够从数据整理和清理中获得信息,从信息的逻辑分析中凝固知识,最终产生大量知识,即智慧。知识是对过去的总结。认知和智慧是对未来的预测和判断。这就是所谓的DIKW模型。

    “启用”闭环的形成。它指的是通过AIoT技术将物理世界映射到信息世界,并将传统业务放到网上。(材料与信息双子)能够同情智能手段,提高企业的“效率”,使智能成为行业人员智慧的延伸。物联网各节点之间是否会有“协作”,这些节点之间将相互集成并增强彼此的能力。

    感知终端的发展趋势主要体现在网络、计算能力和存储三个方面。作为AIoT技术和硬件的三大支柱,近十年来,技术可行性和经济可行性呈指数增长。

    网络:带宽增加1000倍,成本降低到原来的1/40倍。

    计算领域:计算芯片已经下降到原来的1/60倍。

    存储面积:单容量硬盘增加了一万倍,而成本下降到17。

    业务模型(数据模型或知识模型)用于驱动智能能力,实现物料的自主和协作。认知是DIKW的最高水平。穿透任铎的两条静脉,是为了迸发出以前无法想象的能力。随着大数据和拟人思维技术的突破,我们可以模拟人的思维能力和知识积累,实现创新思chloe眼镜_灾难片排行网维。

    (a)促进生产和服务过程的灵活性和协作。”智能辅助开发

    B)加强资源共享和全网移动性。”有算术、人工智能等能力。

    C)减少生产和操作中的不确定性。描述(增强)分析

    D)建立端到端的行业智能。”DIKW(半自动结构)”。

    E)物质世界和信息世界正从碎片化走向协作与集成。物质与信息的孪生体

    F)过程分解到整个过程协调。数据融合

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