在智能制造的庞大市场上，国产器件、仪器和工业大数据AI分析系统将会有很多机会，就看你在这个生态链上处于什么价值节点上。

7月11日，由全球最大电子科技媒体集团ASPENCORE旗下《电子工程专辑》、《电子技术设计》和《国际电子商情》主办的2019“智”动化和工业4.0论坛在深圳科技园举行，来自美国、香港、台湾和大陆的八家领先企业的技术专家与来自智能制造和工业自动化领域的专业人士进行了面对面的互动交流。

智能制造的终极目标是实现能够自我管理的无人工厂，将人工智能、机器学习等功能引入厂房的机器内部，让机器可以自行学习、解除困难。那么，打造一座智能工厂需要哪些核心技术和软硬件装备？

随着“工业4.0”和“中国制造2025”等国家战略的推进， 智能工厂逐渐从概念宣传发展到实施执行阶段。构建智能工厂需要哪些关键技术，目前面临的最大技术挑战又是什么？

最近 #快被垃圾分类逼疯的上海居民# 上了热搜：自从开始推进垃圾分类，上海市民每天都要经受两次来自老阿姨的灵魂拷问：“侬是什么垃圾”。藉由此，有不少专家提出：是否能够利用AI摄像头助力垃圾分类。

2012年，美国提出“工业互联网”，2013年，德国提出“工业4.0”，2015年，中国提出“中国制造2025”。在工业物联网、AR、云计算等技术热潮下，全球众多优秀制造企业都开始建设智慧工厂。什么样的工厂才能称做智慧工厂？作为智慧工厂重要组成部分的工业机器人采用了哪些技术？

美国总统特朗普为何要在横须贺海军基地的黄蜂号两栖攻击舰上演讲时，宣布将颁布命令把航母上的电磁弹射器改为蒸汽弹射器呢？电磁弹射系统真的像特朗普说的那样不堪，会重新被蒸汽弹射逆袭吗？

一直困扰汽车制造商的一个领域是检测和处理进入车辆中的水分。这是个重大的质量问题，如果没有在生产阶段检测和纠正，下游成本就会很高。而且，虽然整改的成本可能很高，但付运漏水的产品给客户，对品牌声誉的损失要高得多，而且很难纠正。

我国5G牌照发放，标志着我国正式进入5G商用元年。然而，5G频段分为6GHz以下（FR1）和毫米波（FR2）两个部分。毫米波标准目前尚未最终确定，这部分才是5G的最终方向。我们的生产测试系统是否已准备好？

2019年5月29日，意法半导体（ST）在深圳举办了主题为“新工业、新智造”的首届工业峰会，围绕电机控制、电力与能源和工业自动化，深入探讨了ST将如何助力亚洲工业及工业物联网进行未来的技术布局。

现在工业自动化的最终目的是要在工厂里做到员工越少越好，甚至做无人工厂。但即使是做无人工厂，里面也未必没有人，哪怕有一个员工在里面，自动化也需要有安全性，以保证员工不会受到伤害。

传感已经无处不在，世界上部署的传感器正在接近1万亿个，连接设备也在接近300亿台。机器学习也已经不再只是个流行词，而是已应用到许多领域。这些所有加在一起，使我们面临从未有过的巨大挑战。那么这对大家意味着什么？也就是我们每个人都在参与5G、自动驾驶汽车、工业4.0或商业太空旅行的竞赛。

通过Cube.AI软件功能包，现在可以用STM32微控制器产品来支持机器的人工智能/深度学习。传感器也可以更加智能化。在传感器上运用人工智能，一来可以降低整个系统的能耗，二来可以把本身的噪声、稳定性和精度做得更好。

现在市面上常见的硬件认证解决方案，大多数利用加密算法、专用密钥等方式进行验证，从而判断产品的真赝。举个例子，打印机生产商的商业模式，除了销售打印机主体以外，销售墨盒这样的耗材也是重要的营收来源。为了保证消费者购买到原厂制造的高质量产品，就需要在墨盒接入打印机时进行真赝的验证。

在政策和市场的双重推动下，全球各大厂商纷纷大力发展智能制造技术，加速其落地。然而，就如F1赛道，如果缺乏娴熟的技术则会欲速不达，而跟随观望注定提前出局。