二號站掛機軟件_供不應求 醫療用面板需求量已上升到每月百萬級

疫情突襲,疫區醫院醫療器械告急,醫療產品供應商臨危受命,醫療显示面板供應商也迎來一波訂單高峰。據專業機構估計,今年醫用显示面板全球整體需求將增長15%,測溫儀、血氧儀等醫療設備所需液晶屏需求量已上升到每月百萬量級。不過專家指出,高端醫療面板市場基本上由國外廠商主導,我國在高端領域取得突破任重道遠。

疫情刺激需求劇增,今年全球整體需求上升15%

隨着全球人口增長,老齡化問題加深,醫療器械市場持續穩步增長。群智諮詢數據显示,2019年醫用醫療即專業醫療領域里全球醫療显示面板需求量(僅TFT需求量)在300萬台,同比增長7.9%,我國醫療显示面板需求量(國產醫療終端客戶需求量)從2018年的11.5%上升至2019年的12%左右。其中,全球醫用呼吸機和監護儀的面板需求在170萬台左右。

新冠肺炎疫情突襲,疫區醫院醫療器械告急,使得醫療显示面板供應商迎來一波訂單高峰。

據了解,京東方向武漢火神山、雷神山醫院捐贈了10.4英寸、12.1英寸等專業醫療显示產品,應用於醫療監護儀、呼吸機等重要生命體征監測儀器。天馬在疫情期間收到大量醫療器械供應商加急訂單,緊急生產了輸液泵、監護儀、呼吸機等設備所需的醫用显示屏,應用於火神山、雷神山、武漢市金銀潭醫院等多家醫院。友達董事長彭雙浪也在日前舉辦的新品發布會上公開表示,新冠肺炎疫情讓公司醫療面板訂單大增。

群智諮詢資深分析師曹倩在接受記者採訪時指出,在疫情刺激下,預計今年醫用呼吸機和監護儀面板全球整體需求會上升15%。目前,測溫儀、血氧儀等家庭醫療設備所需的液晶屏在疫情影響下需求量已上升到每月百萬出貨量級。

京東方、海信等國內廠商加碼布局

物聯網技術不斷演進,智慧醫療應用場景迅速發展,吸引了京東方、海信等上下游企業陸續入局醫療显示市場。

天馬早在2011年就积極布局包括醫療显示在內的專業显示領域,長期與邁瑞醫療、瑞思邁等多家醫療器械企業合作,提供显示及觸控解決方案。海信在2014年成立青島海信醫療設備股份有限公司,已推出多款會診显示器、診斷显示器以及4K內窺鏡显示器。京東方在2015年切入健康醫療領域,投資32億元通過全資下屬子公司在合肥設立数字綜合醫院項目。抗疫期間,京東方推出了55英寸UHD超高清醫療显示產品,助力醫生實施更加精準的會診及手術。

天馬內部人士指出,為應對疫情,政府興建更多新醫院以及採購醫用呼吸機、監護儀、輸注泵等更多醫療設備,帶動了醫療設備显示屏的需求。從長遠來看,疫情將加速醫療行業智能化、網絡化等進程,再疊加5G、AI等因素,醫療智能設備,如超聲設備、監護設備、智能診斷設備等和遠程醫療設備,如AR、全息显示診療等需求將呈現快速成長態勢。此次疫情也加大了人們對健康監控與防護的重視,將有助於提升家用醫療設備和個人健康設備的需求,如家用呼吸機、家用監護儀、智能穿戴設備等市場亦將呈現持續成長態勢。

中國电子視像協會副秘書長董敏指出,疫情讓社會和政府對醫療治理體系、大數據預警有更迫切的需求。預計民間資本將迎來進一步推動,國家力量會更重視醫養產業的發展,健康醫療設施設備會吸引新一輪的產業投資到來。

高端醫療門檻高,突破任重道遠

高端醫療門檻較高,主要供應商集中在Tianma Japan、群創和LGD,這三家是在醫療行業里耕耘時間較久且客戶認可度較高的品牌。在非高端醫療里,主要供應商是天馬、友達和群創。

醫用显示器屬於醫療器械範疇,技術標準遠高於民用產品,显示清晰度直接影響到醫生的診斷,所以“精確”“清晰”是醫用显示面板必備屬性。醫療面板在技術規格和可靠性上要求較高,所以對於生產廠家來說,在產量上遠不及消費級面板,但在技術和量產能力上要求會更嚴格。

此外醫用显示器在灰階显示、響應時間、背光亮度穩定控制、顯卡等方面要求均高於普通显示器。

曹倩指出,從显示技術上來看,醫用醫療目前主流使用TFT,預計未來十年之內TFT依舊會是醫用醫療的主流技術。在a-Si產能過剩趨勢下,預計會有更多的面板廠加入到醫療显示領域,這也意味着醫療显示市場的競爭將會越發激烈。

目前家庭醫療所用显示面板主流使用passive斷碼技術,少量高端部分使用TFT/PMOLED,成本壓力是主導現狀的根本原因,而後續隨着TFT成本下探,家庭醫療設備從passive升級到TFT的可能性也會增加,但這也只會是各模組廠競相爭取的領域。中國醫療显示面板在技術上尤其是a-Si方面相對成熟,在品質穩定性上需要更大突破。另一方面,在醫療显示領域,AMOLED/LTPS技術的應用仍處在前瞻性開發階段,雖然目前來看a-Si技術在未來十年內依舊是主流,但是首先應用AMOLED/LTPS在醫療显示中的廠家無疑可以獲得發展先機。

曹倩認為,全球範圍內高端醫療面板主要由非中國廠商供應,原因其一是高端醫療設備廠,如GE、飛利浦、西門子及醫療显示器廠商EIZO、Barco等基本都是國外廠商主導;其二是高端醫療显示標準較高,研發及認證周期較長,對於入局較晚的中國廠商來說是一大挑戰。

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二號站需要登錄嗎?_物聯網和機器人如何協同工作

很顯然,機器人和物聯網是兩個完全不同的領域。但是,毫無疑問,它們正在協同工作,因為彼此都在幫助對方發展和創新。

據世界經濟論壇報道,當機器人成為物聯網的一部分時,它們“在網絡連接方面的能力大大增強了”。為什麼?這是因為它們能夠接收來自外部環境的數據。網絡連接使機器人更加智能。

這將我們引向機器人物聯網(IoRT)的概念,正如《物聯網時報》所報道的,它有三個關鍵組成部分:

▲該機器人配備了嵌入式監控功能,以及從其他設備接收數據的能力。例如,這可能意味着可以監控特定設備(無論是在家庭環境還是工業環境中)已經使用了多長時間。

▲機器人可以使用邊緣計算來處理自身數據。根據以上所述,這可能意味着要計算出一台設備正在長時間異常運行並處於開啟狀態――就像智能家居中的烤箱。

▲機器人可以決定並執行正確的行動方案。同樣,根據上面的描述,機器人可能會關掉烤箱,或者提醒房主。

當然,這些流程需要人工智能以及物聯網的基本連接生態系統,但其可能性非常令人興奮。一些最a有希望的領域包括:

▲如上所述的智能家居,尤其是與照顧老年人或殘疾居民相關的智能家居。與人口增長和老齡化相關的社會護理挑戰已經被廣泛討論,機器人在協助核心護理任務以及使這些人在家中更安全方面發揮着明顯作用。

▲製造業和重工業。當然,這些領域長期以來都依賴機器人來協助完成自動化、精細化或危險的任務。將物聯網連接性引入其中,可以開發出更具主動性、響應性和自學能力的生產線。

▲支持物聯網的機器人具有巨大的潛力,可以評估患者何時處於危險或困境之中,甚至可以派遣機器人助手來提供適當的藥物或干預。這種機器人也可以配備視頻通信,以便人類醫學專業人員可以觀察患者或與患者互動。(來源物聯之家)與社會護理一樣,醫療機構也在努力應對人口增長和老齡化帶來的挑戰,而機器人可能會極大地提高效率。

▲倉儲和物流。亞馬遜的倉庫已經開始沿着這條道路前進,倉庫機器人可以通過讀取地板上的條形碼標籤來獨立導航。它們可以避免相互碰撞,並挑選和打包訂單――所有這些都有物聯網技術的幫助。這些創新有助於提高物流效率,同時也將人力資源從特別繁瑣的手工工作中解放出來。

機器人和物聯網可能看起來像是更廣泛技術產業的兩個完全不同的領域,但它們可以以一些令人興奮和鼓舞人心的方式協同工作。請大家關注這2個領域

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二號站_不平凡一年的不平凡成績:華為2019年收入8588億元 同比增長19.1%

“不經一番寒徹骨,怎得梅花撲鼻香”,2019年對華為來說無疑是充滿挑戰的一年,但外部的重壓終究未曾令其停下前進的步伐。

全年收入8588億元

華為今日發布了2019年年報,報告显示,公司整體經營穩健,實現全球銷售收入8588億元人民幣,同比增長19.1%,凈利潤627億元人民幣,經營活動現金流914億元,同比增長22.4%。

“2019年對華為來說是不平凡的一年,在極為嚴苛的外部挑戰下,全體華為員工團結一致,聚焦為客戶創造價值,贏得廣大客戶和夥伴的尊重和信任,整體經營穩健。”華為輪值董事長徐直軍在年報發布會上表示。

“困難從來都是更大勝利的前奏,挑戰更是堅強隊伍的磨刀石”,正如他在新年賀詞中所言,美國政府對華為的遏制是戰略性的、長期的;對華為來講,卻是一次很好的自我激發、強身健體的機會,使之更團結、更有戰鬥力,能夠更好地應對未來的挑戰。

徐直軍還強調說:“面對未來更趨複雜的外部環境,我們唯有持續提升產品和服務的競爭力,聚焦為客戶和社會創造更大價值、開放創新,才能抓住行業数字化、智能化的歷史機遇,實現持續穩健的發展。”

三大業務全部增長

2019年,華為三大主要板塊全部實現穩健增長,其中消費者業務的增長率更是高達34%。在運營商業務領域,華為引領5G商用進程,與全球運營商一起設立了5G聯合創新中心,持續推動5G商用和應用創新;推出RuralStar系列解決方案,有效解決偏遠、邊際覆蓋難題,累計為超過50個國家和地區的4000多萬偏遠區域人口提供移動互聯網服務,實現銷售收入2967億元人民幣,同比增長3.8%。

企業業務助力行業客戶数字化轉型,打造数字世界底座。全球已有700多個城市、世界500強企業中的228家,選擇華為作為其数字化轉型的夥伴;華為  發布了計算產業戰略,致力於成為智能世界的“黑土地”,推出全球  �騰910 AI處理器及AI訓練集群Atlas 900,實現銷售收入897億元人民幣,同比增長8.6%。

消費者業務領域保持穩健增長,智能手機發貨量超過2.4億台,PC、平板、智能穿戴、智慧屏等以消費者為中心的全場景智慧生態布局進一步完善,實現銷售收入4673億元人民幣,同比增長34%。

研發費用支出1317億元

華為多年來高度重視技術創新和基礎研究,堅持每年將收入的10%以上投入到研發中。2019年,其研發費用支出達到1317億元,近十年累計的投入的研發費用超過6000億元。

2019年,華為在全球共獲得授權專利16243件,其中中國授權專利5147件、歐美授權專利8756件;同時根據歐洲專利局最新數據,2019年華為歐洲專利申請量  。截至2019年底,華為全球累計持有有效授權專利85000萬件,其中90%以上為發明專利。

另據外媒報道,華為表示將2020年的研發預算增加了50億美元,達到200多億美元,以加快開發自有技術。春節期間,有2萬多名科學家和工程師加班加點地工作,目的是讓它在競爭中保持  。

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二號站總代理_知識圖譜應用領域寬廣 行業發展潛力巨大

知識圖譜是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合,並利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。知識圖譜能為學科研究提供切實的、有價值的參考,因此其發展備受重視,行業前景較為廣闊。

根據新思界產業研究中心發布的《2020-2024年知識圖譜行業市場深度調研及投資前景預測分析報告》显示,知識圖譜是以大數據,以及計算力,來達到搜索問答、決策分析、業務管理等業務,主要應用領域為電商、金融、農業、安全、醫療等,在下游領域智能化轉型推動下,知識圖譜行業發展前景廣闊。我國對於知識圖譜的研究較為重視,經過幾年的不懈專研,目前部分企業在知識圖譜用於典型項目、典型場景的試點中取得一定突破,當前知識圖譜的產業已經初具形態。

由於互聯網那個的推動,我國各行業進入智能化,輸入以及存儲的內容已經不僅限於文本,還會有圖片、音頻、視頻等多模態的內容,這為知識圖譜多模態的構建提出難題。但我國電信、電商、社交等領域,在大數據面向消費者、企業、政府的多種應用模式中有着一定的經驗,為知識圖譜技術的規模化應用提供了富含養分的土壤。

從技術來看,我國較多企業目前的關係數據一般都在千萬到百億節點的規模,但在5G和物聯網的迅速普及下,其規模會不斷拉大,使得在應用中能夠達到秒級甚至毫秒級返回查詢結果。隨着知識圖譜的應用,能夠幫助企業把多源異構數據轉化為知識,提供知識圖譜全生命周期解決方案,打造行業智能大腦,助力企業智能化轉型。

新思界產業分析人士表示,在5G以及互聯網的推動,我國各行業正在快速向智能化轉型,在各領域轉型中,知識圖譜能夠做出較大幫助,因此備受各行業重視,行業發展前景較為廣闊。伴隨着行業智能化轉型、簡單知識工作自動化、機器智腦的發展、感知智能產業的升級等一系列進程的推進,知識圖譜技術的應用與產業化將迎來一波熱潮。

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二號站安全嗎?_遠距傳輸的低功耗網絡技術LoRaWAN及邊緣人工智能如何革新物聯網

人工智能(AI)與物聯網(IoT)在實際應用中的落地融合,形成了 AIoT(智能物聯網),也就是萬物的智能互聯。目前,AIoT已經成為業界公認的未來技術主流形態。艾瑞諮詢最近發布的《2020中國智能物聯網(AIoT)白皮書》預測,2025年,中國物聯網連接數近200億個,海量連接產生的交互及數據分析需求將促使IoTAI進行更深層次的融合。另一方面,智能的物聯網系統暴露了雲計算中的潛在問題。智能和自動化的增加,無可避免地導致性能表現及安全性突出的應用出現了無法預料的延遲。

現今,兩大主要挑戰威脅着數量倍增的連網裝置:一是用於遠程通訊的邊緣裝置的性能,二是離網型物聯網應用的電池壽命。

原始數據的傳輸對任何裝置來說都是十分耗電的。傳統的蜂巢式廣域網(WAN)功耗大,因此不適用於電池供電的物聯網裝置。物聯網應用LoRaWAN(遠距離,廣域網)是物聯網應用中的  通訊協議之一,能夠處理人工智能如何透過邊緣應用來改變物聯網架構的問題。

為什麼要使用LoRaWAN及邊緣人工智能?

隨着智能裝置的激增,核心網域和終端裝置都面臨着來自通訊的挑戰,例如壅塞、安全  延遲、數據隱私和缺乏互操作性。

對於網域,大部分的挑戰來自過度依賴雲計算。將數據發送到雲時,會產生更大量的能源消耗、帶寬、存儲和延遲,導致更高的成本。而霧計算或邊緣計算可以降低成本並提高效率。

當使用無線技術進行數據傳輸時,終端裝置中的通訊障礙就會出現。在物聯網中,藍牙和其他無線標準技術的優勢是低功耗,但有限的覆蓋範圍卻是一大障礙,特別是對於智慧城市服務而言。在這種情況下,低功率廣域網(LPWAN)成為了介於遠程蜂巢式和短程操作技術間的可靠的替代方案。

LPWAN是在Sub-GHz免照無線電頻段上運作的低功耗及覆蓋範圍更廣的通訊物理層。LPWAN是對鏈路和網絡層有效的標準協議,提供可變的數據速率,增加了以吞吐量交換為鏈路穩健性、覆蓋範圍或能量消耗的可能。而組織單位和個人都可以部署LPWAN網絡。

LPWAN和接近邊緣的霧計算架構

在智能和數據處理方面,邊緣計算和霧計算看起來很相似。但是,它們之間的主要差別在於計算和智能所發生的位置。

霧計算的環境將智能處理放在區域網(LAN)上,將數據從端點傳輸到網關。 而另一方面,邊緣計算將處理能力和智能放在嵌入式自動化控制器等裝置中。

這些裝置可以運行算法,產出邊緣智能―AI和邊緣計算的產物。

利用LPWAN進行邊緣計算的優勢

減少數據傳輸: 邊緣計算減少了傳輸的數據量和雲端存儲。另一個優勢是將計算能力放置在網絡邊緣,可使延遲和成本極小化,同時減輕對帶寬的需求。

降低延遲: 邊緣計算可將數據傳輸、處理,以及依照從過程中獲得見解所採取之行動的時間間隔最小化。另外,以較低的成本增加了分析和事件處理的速度,信噪比也降低了。由於更加靠近終端用戶的位置,能夠降低核心網絡和連接裝置的帶寬及功耗,因此邊緣計算透過實時服務提供了低延遲能力,而這是智慧城市以及車對車通信和其他要求延遲低於數十毫秒的應用所必備的。這比主流的雲服務的延遲要低。

安全性增強: 大多數的用戶將數據安全性和隱私視為首要考慮的問題,主要是因為這些因素對智慧城市的相關應用構成了安全威脅。安全性必須分三層:用戶隱私、數據安全性和網絡連接。 邊緣計算通過憑證升級和多個實體裝置上的安全檢查等措施,解決了物聯網安全性的挑戰。

擴展的應用程序: LPWAN和邊緣裝置在衛生保健監控中無所不在,例如用於偵測患者跌倒。 在篩選數據來進行實時處理的情況下,邊緣裝置可以提高準確度和適應能力。傳統系統中,在雲端傳輸原始數據序列,因此警報的延遲增加了。邊緣系統透過將繁重的計算負載從傳感器節點調換到邊緣網關,來減少傳感器節點上的計算工作。

如何利用邊緣人工智能加速應用場景落地

雖然邊緣裝置的模型構建和訓練階段會消耗大量資源,並增加額外的複雜性,但市場上有提供定製和降低複雜性的高質量選擇。

安富利的SmartEdge Agile裝置可以簡化並大幅降低這種複雜性。SmartEdge Agile是搭載各種類型傳感器的邊緣計算裝置。Brainium用於構建和訓練模型。該裝置具有LPWAN連接以建立霧計算架構,並使用網關連接到Brainium。安富利的SmartEdge工業物聯網網關可安全且無縫連接Brainium和雲。

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