目录
2019年第3期(发布时间: Oct 15, 2019 发布者:icad)  下载: 2019年第3期.doc       全选  导出
1   2019-10-15 13:50:42.843 工信部等十部门:加强工业互联网安全 (点击量:0)

8月28日,工业和信息化部等十部门印发《印发加强工业互联网安全工作的指导意见》(以下简称为“《意见》”),《意见》指出:“到2020年底,工业互联网安全保障体系初步建立,制定设备、平台、数据等至少20项亟需的工业互联网安全标准,探索构建工业互联网安全评估体系。产业发展方面,在汽车、电子信息、航空航天、能源等重点领域,形成至少20个创新实用的安全产品、解决方案的试点示范,培育若干具有核心竞争力的工业互联网安全企业。”
《意见》由工业和信息化部、教育部、人力资源和社会保障部、生态环境部、国家卫生健康委员会、应急管理部、国务院国有资产监督管理委员会、国家市场监督管理总局、国家能源局、国家国防科技工业局十部门印发。
《意见》全文如下:
加强工业互联网安全工作的指导意见
按照《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》(以下简称《指导意见》)部署,为加快构建工业互联网安全保障体系,提升工业互联网安全保障能力,促进工业互联网高质量发展,推动现代化经济体系建设,护航制造强国和网络强国战略实施,现就加强工业互联网安全工作提出如下意见。
一、总体要求
(一)指导思想
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神,按照《指导意见》有关要求,围绕设备、控制、网络、平台、数据安全,落实企业主体责任、政府监管责任,健全制度机制、建设技术手段、促进产业发展、强化人才培育,构建责任清晰、制度健全、技术先进的工业互联网安全保障体系,覆盖工业互联网规划、建设、运行等全生命周期,形成事前防范、事中监测、事后应急能力,全面提升工业互联网创新发展安全保障能力和服务水平。
(二)基本原则
筑牢安全,保障发展。以安全保发展,以发展促安全。严格落实《中华人民共和国网络安全法》等法律法规,按照谁运营谁负责、谁主管谁负责的原则,坚持发展与安全并重,安全和发展同步规划、同步建设、同步运行。
统筹指导,协同推进。做好顶层设计和系统谋划,结合各地实际,突出重点,分步协同推进,加快构建工业互联网安全保障体系,确保安全工作落实到位。
分类施策,分级管理。根据行业重要性、企业规模、安全风险程度等因素,对企业实施分类分级管理,集中力量指导、监管重要行业、重点企业提升工业互联网安全保障能力,夯实企业安全主体责任。
融合创新,重点突破。基于工业互联网融合发展特性,创新安全管理机制和技术手段,鼓励推动重点领域技术突破,加快安全可靠产品的创新推广应用,有效应对新型安全挑战。
(三)总体目标
到2020年底,工业互联网安全保障体系初步建立。制度机制方面,建立监督检查、信息共享和通报、应急处置等工业互联网安全管理制度,构建企业安全主体责任制,制定设备、平台、数据等至少20项亟需的工业互联网安全标准,探索构建工业互联网安全评估体系。技术手段方面,初步建成国家工业互联网安全技术保障平台、基础资源库和安全测试验证环境。产业发展方面,在汽车、电子信息、航空航天、能源等重点领域,形成至少20个创新实用的安全产品、解决方案的试点示范,培育若干具有核心竞争力的工业互联网安全企业。
到2025年,制度机制健全完善,技术手段能力显著提升,安全产业形成规模,基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。
二、主要任务
(一)推动工业互联网安全责任落实
1.依法落实企业主体责任。工业互联网企业明确工业互联网安全责任部门和责任人,建立健全重点设备装置和系统平台联网前后的风险评估、安全审计等制度,建立安全事件报告和问责机制,加大安全投入,部署有效安全技术防护手段,保障工业互联网安全稳定运行。由网络安全事件引发的安全生产事故,按照安全生产有关法规进行处置。
2.政府履行监督管理责任。工业和信息化部组织开展工业互联网安全相关政策制定、标准研制等综合性工作,并对装备制造、电子信息及通信等主管行业领域的工业互联网安全开展行业指导管理。地方工业和信息化主管部门指导本行政区域内应用工业互联网的工业企业的安全工作,同步推进安全产业发展,并联合应急管理部门推进工业互联网在安全生产监管中的作用;地方通信管理局监管本行政区域内标识解析系统、公共工业互联网平台等的安全工作,并在公共互联网上对联网设备、系统等进行安全监测。生态环境、卫生健康、能源、国防科技工业等部门根据各自职责,开展本行业领域工业互联网推广应用的安全指导、监管工作。
(二)构建工业互联网安全管理体系
3.健全安全管理制度。围绕工业互联网安全监督检查、风险评估、数据保护、信息共享和通报、应急处置等方面建立健全安全管理制度和工作机制,强化对企业的安全监管。
4.建立分类分级管理机制。建立工业互联网行业分类指导目录、企业分级指标体系,制定工业互联网行业企业分类分级指南,形成重点企业清单,强化逐级负责的政府监管模式,实施差异化管理。
5.建立工业互联网安全标准体系。推动工业互联网设备、控制、网络(含标识解析系统)、平台、数据等重点领域安全标准的研究制定,建设安全技术与标准试验验证环境,支持专业机构、企业积极参与相关国际标准制定,加快标准落地实施。
(三)提升企业工业互联网安全防护水平
6.夯实设备和控制安全。督促工业企业部署针对性防护措施,加强工业生产、主机、智能终端等设备安全接入和防护,强化控制网络协议、装置装备、工业软件等安全保障,推动设备制造商、自动化集成商与安全企业加强合作,提升设备和控制系统的本质安全。
7.提升网络设施安全。指导工业企业、基础电信企业在网络化改造及部署IPv6、应用5G的过程中,落实安全标准要求并开展安全评估,部署安全设施,提升企业内外网的安全防护能力。要求标识解析系统的建设运营单位同步加强安全防护技术能力建设,确保标识解析系统的安全运行。
8.强化平台和工业应用程序(APP)安全。要求工业互联网平台的建设、运营单位按照相关标准开展平台建设,在平台上线前进行安全评估,针对边缘层、IaaS层(云基础设施)、平台层(工业PaaS)、应用层(工业SaaS)分层部署安全防护措施。建立健全工业APP应用前安全检测机制,强化应用过程中用户信息和数据安全保护。
(四)强化工业互联网数据安全保护能力
9.强化企业数据安全防护能力。明确数据收集、存储、处理、转移、删除等环节安全保护要求,指导企业完善研发设计、工业生产、运维管理、平台知识机理和数字化模型等数据的防窃密、防篡改和数据备份等安全防护措施,鼓励商用密码在工业互联网数据保护工作中的应用。
10.建立工业互联网全产业链数据安全管理体系。依据工业门类领域、数据类型、数据价值等建立工业互联网数据分级分类管理制度,开展重要数据出境安全评估和监测,完善重大工业互联网数据泄露事件触发响应机制。
(五)建设国家工业互联网安全技术手段
11.建设国家、省、企业三级协同的工业互联网安全技术保障平台。工业和信息化部统筹建设国家工业互联网安全技术保障平台。工业基础较好的省、自治区、直辖市先期试点建设省级技术保障平台。支持鼓励机械制造、电子信息、航空航天等重点行业企业建设企业级安全平台,强化地方、企业与国家平台之间的系统对接、数据共享、业务协作,打造整体态势感知、信息共享和应急协同能力。
12.建立工业互联网安全基础资源库。建设工业互联网资产目录库、工业协议库、安全漏洞库、恶意代码病毒库和安全威胁信息库等基础资源库,推动研制面向典型行业工业互联网安全应急处置、安全事件现场取证等工具集,加强工业互联网安全资源储备。
13.建设工业互联网安全测试验证环境。搭建面向机械制造、电子信息、航空航天等行业的工业互联网安全攻防演练环境,测试、验证各环节存在的网络安全风险以及相应的安全防护解决方案,提升识别安全隐患、抵御安全威胁、化解安全风险的能力。
(六)加强工业互联网安全公共服务能力
14.开展工业互联网安全评估认证。构建工业互联网设备、网络、平台、工业APP等的安全评估体系,依托产业联盟、行业协会等第三方机构为工业互联网企业持续开展安全能力评测评估服务,推动工业互联网安全测评机构的审核认定。
15.提升工业互联网安全服务水平。鼓励和支持专业机构、网络安全企业等提供安全诊断评估、安全咨询、数据保护、代码检查、系统加固、云端防护等服务。鼓励基础电信企业、互联网企业、系统解决方案提供商等依托专业技术优势,加强与工业互联网企业的需求对接,输出安全保障服务。
(七)推动工业互联网安全科技创新与产业发展
16.支持工业互联网安全科技创新。加大对工业互联网安全技术研发和成果转化的支持力度,强化标识解析系统安全、平台安全、工业控制系统安全、数据安全、5G安全等相关核心技术研究,加强攻击防护、漏洞挖掘、态势感知等安全产品研发。支持通过众测众研等创新方式,聚集社会力量,提升漏洞隐患发现技术能力。支持专业机构、高校、企业等联合建设工业互联网安全创新中心和安全实验室。探索利用人工智能、大数据、区块链等新技术提升安全防护水平。
17.促进工业互联网安全产业发展。充分利用国家和地方网络安全产业园(基地)等形式,整合相关行业资源,打造产学研用协同创新发展平台,形成工业互联网安全对外展示和市场服务能力,培育一批核心技术水平高、市场竞争能力强、辐射带动范围广的工业互联网安全企业。在汽车、电子信息、航空航天、能源等重点领域开展试点示范,遴选优秀安全解决方案和最佳实践,并加强应用推广。
三、保障措施
(一)加强组织领导,健全工作机制。在工业互联网专项工作组的统一指导下,加强统筹协调,强化部门协同、部省合作,构建各负其责、紧密配合、运转高效的工作机制。各地工业和信息化、教育、人力资源社会保障、生态环境、卫生健康、应急管理、国有资产监管、市场监管、能源、国防科技工业等主管部门及地方通信管理局要加强配合,形成合力。
(二)加大支持力度,优化创新环境。各地相关部门要结合本地工业互联网发展现状,优化政府支持机制和方式,加大对工业互联网安全的支持力度,鼓励企业技术创新和安全应用,加快建设工业互联网安全技术手段,推动安全产业集聚发展。
(三)发挥市场作用,汇聚多方力量。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,以工业互联网企业的安全需求为着力点,形成市场需求牵引、政府支持推动的发展局面。汇聚政产学研用多方力量,逐步建立覆盖决策研究、公共研发、标准推进、联盟论坛、人才培养等的创新支撑平台,形成支持工业互联网安全发展合力。
(四)加强宣传教育,加快人才培养。深入推进产教融合、校企合作,建立安全人才联合培养机制,培养复合型、创新型高技能人才。开展工业互联网安全宣传教育,提升企业和相关从业人员网络安全意识。开展网络安全演练、安全竞赛等,培养选拔不同层次的工业互联网安全从业人员。依托国家专业机构等,打造技术领先、业界知名的工业互联网安全高端智库。

2   2019-10-15 13:42:58.397 机器人操作技能模型综述 (点击量:0)

机器人技能学习是人工智能与机器人学的交叉领域,目的是使机器人通过与环境和用户的交互得到经验数据,基于示教学习或强化学习,从经验数据中自主获取和优化技能,并应用于以后的相关任务中.技能学习使机器人的任务部署更加灵活快捷和用户友好,而且可以让机器人具有自我优化的能力.技能模型是技能学习的基础和前提,决定了技能效果的上限.日益复杂和多样的机器人操作任务,对技能操作模型的设计实现带来了很多挑战.本文给出了技能操作模型的概念与性质,阐述了流程、运动、策略和效果预测四种技能表达模式,并对其典型应用和未来趋势做出了概括.

3   2019-10-15 13:41:51.427 协作机器人在汽车产业找到新应用场景 (点击量:0)

协作机器人正在迎来产业的春天,它们越来越多地出现在制药、包装和食品饮料等制造业中。根据业内最新的预测报告,到2025年机器人销售中将有34%是协作机器人。协作机器人价值便宜,且易于编程调试,这是导致市场使用率上率的主要原因。
最近,一家汽车部件供应商使用协作机器人实现了制造业的创新。这家公司是Comprehensive Logistics,主要为北美两家最大的汽车企业生产悬架、动力总成和内饰部件。工厂需要一种可重复的方式对发动机支架子装配线进行检查,而在优傲协合机器人身上找到了方案。
自动检查发动机支架子组件是一个挑战,包括一个关键的转向器线束连接器,自动检测系统还需要与线路的高容量保持同步,同时确保与线束内的电连接器正确连接。
协作机器人在汽车产业找到新应用场景
最初,汽车制造商采用固定的多相机系统,但无法将相机定位在紧凑的位置,固定摄像系统收集的数据并不那么完整,该公司还尝试了探针式机器人和手动检测程序,这两种程序都没有提高可重复性。
新方案采用优傲最大的协作机器人UR10和基恩士的CV-X摄像机,是CA-HX200C LumiTrax视觉系统的一部分,用于导航子装配单元,并提供可重复的检测结果。安装在天花板上的UR10协作机器人在检查点之间快速移动,使得CV-X摄像机能够在协作臂缩回到原位之前捕捉每个连接的图像,然后等待下一个组件进行检查。
在检查子组件期间,每个图像立即显示在机器人旁边的屏幕上,而带有发动机支架图的第二个屏幕显示每个检查点完成时带有绿色或红色复选标记,以指示通过/失败。该公司的制造执行系统(MES)收集通过/未通过数据,并将此信息存储在相机存储卡中两天。
柴油和燃气发动机发动机支架分别有11个和9个检测点,任何一台发动机产品都需要识别。识别不同的发动机类型和其他关键数据,具体需要机器人和摄像机系统通过通过工业以太网与装配线可编程逻辑控制器(PLC)通信。
系统将在所有检查点上运行第一次通过,如果一个参数失败,系统将重置。在装配线上每个站点有60秒的节拍时间,检查周期时间约为48秒,UR10 cobot大约需要32秒。此设置允许重新运行的时间失败,而整个装配线不会停止。
整体检查时间至关重要,因为综合物流收到汽车制造商的即时(JIT)订单。在过去三年中,合同制造商已收到超过600000份与子装配相关的发动机产品的订单。
除了灵活性之外,协作机器人具有很好的安全性。如果机器人手臂遇到路径中的物体或人员,则会自动停止操作。此功能至关重要,因为操作员有时会响应检查站的检查警报。

4   2019-10-15 13:45:23.073 协作机器人要注意安全联动防护 (点击量:0)

随着5G的到来,智能机器人的应用也将更加广泛。实际上机器人早已走进了我们的生活,各大商场、机场车站,小罗甚至在家居生活中也发现了智能机器人的身影。那么,制造行业当然也少不了我们的智能伙伴——协作机器人啦~

  协作机器人的业内优势

  协作机器人是近年来机器人领域非常热门的一个分支, 在一些轻工业领域, 例电子行业、医药行业等有比较广泛的前景。这些行业对于机器人的需求特点是产品种类多、产品体积普遍不大且对操作的灵活度和柔性要求很高,因此在这些领域协作机器人发展的非常迅速。

 

  作为业内领先的机器安全提供商,罗克韦尔自动化安全产品销售经理王旭光认为,协作机器人的主要优势体现在以下两点:

  ● 柔性、易于编程

  传统工业机器人的编程和操作需要经过培训的专业工程师才能熟练使用;来完成设定、配置、编程以及维护的工作。而协作机器人在这些方面更加的柔性以及体现在编程设置和操作上面的更加简化, 普通技术人员可以很快的掌握这些技能。

  ● 人机互动友好

  传统机器人因为高速运行而容易产生一些机械性伤害的风险,所以机器人厂家会在机器人周围加装一些安全装置以确保安全性,包括安全光栅, 安全门锁, 栅栏等,这样人机互动时候就会有很多限制。协作机器人因为在力矩方面的限制,所以造成的风险比传统机器人会少了很多, 这种设计会让人机协同操作更加友好。

  取得改进的机遇

  实际上,机器人领域的安全防护上面目前已经有比较成熟的应用方案,但是针对机器人的单机防护或者多台机器人的联动防护, 所应用的安全保护方案还是有比较大的差异。

  “主要体现在如何在保证安全的前提下实现生产效率的最大化,外围的安全防护系统如何和机器人的控制系统实现有机融合,而不是简单的停机,启动,在这方面还是有很多的话题可以谈的。”王旭光表示。

  创新的安全产品和解决方案可改善机器的功能操作,同时有助于提高人员安全和生产效率。罗克韦尔自动化可以提供业界品种更齐全的安全产品组合,在过程和离散制造应用项目中实现安全和生产率目标。

  系列产品一览

GLX 集成安全型控制器

  罗克韦尔自动化安全 PLC 系统给复杂的安全应用项目带来了传统 PLC 系统的好处,取代了使自动化过程达到安全状态通常所需的硬接线继电器系统。安全 PLC 允许标准和安全相关编程位于单个控制器框架中,从而提供编程方面的灵活性,以及为程序员提供熟悉的、易于使用的环境。GLX 集成安全型控制器解决方案可提供开放、集成的控制,这将帮助确保机器安全并保护当前的控制投资。

CIP安全网络

  CIP Safety可以在同一个网络线路上同时安全设备和标准设备。重要的安全数据和通信信息可以在终端设备-安全部分中的高优先级通信通道上进行。CIP Safety协议帮助确保安全系统在正常通信和错误发生时,可以在比较短的确定的的时间段内以正确的行为或者转到一个预先确定的安全状态来响应。当安全和标准通信在同一线路上运行时,CIP Safety中的保护措施帮助确保安全的通信。这些技术优势能够帮助机器制造商满足其安全需求,同时提高生产效率。CIP Safety已经取得TUV Rheinland认证,符合IEC61508到SIL 3标准。

GuardLink™技术是一种基于安全的通信协议,可为互联企业实现安全性。采用 GuardLink 技术的Allen-Bradley ® Guardmaster ® 智能安全设备可提供信息、高级功能和灵活性。这项技术有助于提升安全性和提高整个机器和工厂的效率。

450L安全光幕

  罗克韦尔自动化的Bulletin 450L GuardShield™ POC安全光幕不同于传统的分为发射端和接收端单元的传统安全光幕。

TLSZ-GD2门锁开关

  TLS-ZGD2保护锁开关是一种具有采用位置感应技术独特编码的RFID功能的门锁。

5   2019-10-15 13:47:29.153 2019中国机器人产业链及市场规模分析 (点击量:0)

随着人工智能时代的到来,在“机器人换人”大潮下,中国已连续两年坐上世界机器人最大消费国的宝座。2018年中国机器人市场超过310亿美元,预计2019年将近400亿美元。到2020年,中国机器人市场规模或将超500亿美元。

机器人是自动执行工作的机器装置,它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人通常分为工业机器人、服务机器人、特种机器人。机器人产业链主要是功能零部件、机器人本体及控制系统通过集成系统形成下游应用的工业机器人、服务机器人、特种机器人等。


我国是工业机器人应用大国,行业迅猛发展,产量持续增长。2015年产量仅32996台。2017年突破13万台,提前三年实现了10万台产量的目标。2018年全国工业机器人产量为147682台,同比增长4.6%。预计2019年工业机器人产量将近20万台。


随着人工智能时代的到来,在“机器人换人”大潮下,中国已连续两年坐上世界机器人最大消费国的宝座。2018年中国机器人市场超过310亿美元,预计2019年将近400亿美元。到2020年,中国机器人市场规模或将超500亿美元。
 

6   2019-10-15 13:49:36.947 智能汽车人机协同控制的研究现状与展望 (点击量:0)

随着人工智能、互联网技术、通信技术、计算机技术的快速发展,以电动化、智能化及网联化为基础的智能汽车成为汽车行业发展的一大趋势.按照汽车智能化、自动化的发展进程,美国汽车工程师协会将智能汽车的发展分为手动驾驶、驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化和完全自动化6个级别,虽然不同层次、不同功能的汽车智能化技术正迅猛发展,但是真正意义上的全工况自动驾驶在短期内很难实现.因此,在未来很长一段时期内,智能汽车必然面对人机协同控制的局面,本文详细介绍了智能汽车人机协同控制中驾驶员建模及人机驾驶权动态优化控制的国内外研究现状,同时简要介绍了智能汽车测试与评价的国内外研究现状,提炼了共性问题,并对人机协同控制的发展趋势给出了一些观点.

 

在人机共驾系统中, 风格各异的驾驶员与车辆智能控制系统共同构成了对智能汽车的共驾控制, 两者之间动态交互, 形成相互耦合与制约关系.目前车辆驾驶任务中人机交互方式大多只停留在感知、决策或执行等单一层面, 交互方式相对简单, 难以应对未来人机共驾系统多层次多维度交互与协同的需求, 且缺乏深入研究驾驶员的状态、意图和行为, 以及驾驶员对智能控制系统在感知层、决策层和执行层等驾驶过程中的影响.因此, 深入剖析和理解复杂车辆智能控制系统和驾驶员的驾驶机理, 探索两者之间的冲突与交互机制, 建立人机共驾理论体系, 构建人性化、个性化的人机合作混合智能系统, 搭建人机共驾系统测试验证平台, 可极大促进汽车智能化的发展进程.为此, 针对驾驶员共性的驾驶特征和个性的驾驶差异, 需建立可反映驾驶状态、习性和技能的数学模型, 辨识驾驶意图和预测驾驶行为; 针对极限工况下车辆的运动稳定性问题, 需探索考虑车辆运动的失稳机理, 研究车辆失稳边界的辨识方法、共驾车辆的主动扩稳控制方法, 以及车辆碰撞难以避免情况下的碰撞安全性控制; 考虑到驾驶员具有较强的环境理解能力, 可与智能系统具有精准的信息获取能力形成优势互补的特点, 研究驾驶员在回路的人机协同感知与认知方法, 增强人机系统对环境的感知与理解; 综合可预测的驾驶行为和驾驶意图、失稳边界及协同感知信息, 研究人机在决策规划及控制执行中的交互与协同方法; 基于上述理论成果, 开发个性化的人机共驾系统; 研究人机协同控制系统的测试与评价方法, 建立覆盖典型场景、评价定量化、主客观结合的测评体系, 构建虚拟和实车测试相结合的验证平台.为提高我国汽车产业自主创新能力与核心竞争力及实现《中国制造2025》的产业化目标提供基础理论与关键技术支撑.具体研究展望包含如下几个方面:

1) 驾驶员驾驶意图、状态及习性建模与预测

针对驾驶行为具有可完成驾驶任务的共性特征, 研究基于先进控制理论、认知心理学与统计分析相结合的驾驶行为固有属性表述与建模方法, 揭示驾驶员对行驶环境激励的响应机理、探究影响驾驶员对驾驶任务规划与决策的内因, 建立驾驶员操控不同汽车的学习过程模型; 针对驾驶员的驾驶状态、习性和技能具有显著的个性差异的特点, 设计典型工况实验进行不同类型驾驶员的人–车–环境闭环系统下驾驶数据的采集, 研究基于深度数据挖掘与自学习方法的驾驶状态/负荷的在线监测方法, 以及不同类型驾驶员的驾驶习性和技能的表征与辨识方法, 实现导致驾驶行为差异性的特征变量提取和定量表述; 针对驾驶意图和驾驶行为显著影响智能控制系统性能的问题, 研究基于高斯隐马尔科夫模型与混合智能学习相结合的驾驶意图在线识别方法和驾驶行为预测方法; 探究驾驶负荷和异常驾驶状态、意图及行为对安全驾驶操控的影响机理, 促进智能驾驶系统在安全、舒适、人性化及个性化等性能的全面提升.

2) 人机协同控制车辆的运动稳定性和碰撞安全性控制

针对极限工况下车辆的稳定性控制问题, 研究轮胎非线性耦合特性和侧–纵–垂向高维动力学建模方法, 以及车辆的失稳机理和失稳边界辨识方法; 研究交通环境瞬变情况下交通参与主体状态预测及汽车动态安全包络预估方法, 实现基于危险程度评估的汽车动态安全行驶区域的划分和快速求解; 研究临界失稳状态下考虑驾驶员主观感受的主动扩稳控制方法, 扩大车辆运动控制的稳定域; 针对事故难以避免的情况, 分析汽车行驶状态超出稳定性边界后的动力学特性, 探索车辆漂移控制方法和碰后控制方法, 进而通过失稳情况下的动力学控制避免交通事故的发生或避免碰撞后出现二次碰撞.

3) 驾驶员在回路的人机协同感知与认知

结合认知心理学、脑科学等领域的最新进展, 研究驾驶员对环境及交通参与主体行为的感知与认知信息的提取方法; 结合交通知识库及驾驶员行为分析, 利用驾驶员感知与认知信息的有限数据, 研究基于混合增强智能的人机交互学习机理, 构建具有自动生成类似数据功能的生成模型, 生成拥有更多驾驶员要素的复杂工况场景; 结合智能系统在环境及交通主体感知方面的优势, 研究复杂工况场景下的人机协同感知方法, 提高人机共驾系统对交通环境的感知能力; 在此基础上, 利用驾驶员在交通环境理解与预测等认知方面的优势, 研究非完整、非结构化信息处理的人工智能新方法, 提高人机共驾系统对复杂交通环境的理解与交通参与主体行为的预测能力; 实现人机协同共融的环境、情景理解, 为实现人车驾驶控制权安全分配及切换控制提供理论支撑及启发机理.

4) 人机在决策规划以及控制执行中的交互与协同

针对如车道保持等人机共驾智能汽车驾驶场景, 研究人机期望决策规划与控制执行一致程度的估算分类模型, 给出共驾控制权的分配协议和柔性转移机制, 研究基于微分博弈论的驾驶员操作强度和车辆行驶性能优化的协同控制方法; 根据驾驶员状态(正常驾驶或异常)和驾驶场景(车道保持、自由换道或紧急避撞等)对共驾模式进行详细划分, 确定各模式下驾驶员控制权限和系统能力边界, 制定相应的控制权分配方案和转移规则; 研究人机共驾过程中控制权的平顺转移机理, 建立基于协同控制器输出的柔性过渡机制, 以操控安全性与驾驶舒适性作为评价指标, 实现共驾车辆驾驶权的柔性切换; 探讨非合作博弈模式相较于合作博弈模式的差异性, 研究基于微分博弈理论的驾驶员操作强度和车辆行驶性能优化的协同控制方法.

5) 个性化人机共驾系统开发

针对复杂行驶环境下人机交互需求, 建立驾驶员使用模式特征表征体系, 获得真实交通中人、车、道路环境三者之间的交互数据, 完善交通流、地理信息、车车通信基础上的信息应用机制; 针对适用于智能驾驶系统的驾驶意图个性化及其参数化描述的问题, 研究在典型工况下车辆运动意图(加速、制动和转向)的辨识与分析方法, 建立基于隐目的地和行为反应的混合式驾驶员驾驶意图评价体系; 利用智能交通信息、地理信息及驾驶员行为预测信息, 研究预测主动安全技术; 考虑个性化驾驶员的驾驶习性对安全、节能、减排及舒适性性能决策的影响, 解析驾驶习性对不同驾驶任务下的性能需求, 基于人机协同控制理论, 研究个性化人机共驾技术, 实现车适应人的目标, 以及个性化的节能、减排和舒适.

6) 人机协同控制系统验证平台开发与测试评价方法

针对实际道路上汽车驾驶遇到的工况复杂, 同时考虑到道路测试中存在的场景模型单一、测试耗时长、损耗大、存在环境干扰因素等问题, 研制模拟驾驶和实车驾驶相融合的人机共驾型智能汽车测试平台, 利用机器学习方法学习已有实际实验场景数据提取特征并扩展测试域, 构建不同工况下虚拟场景并进行实验, 验证系统的驾驶权分配、自主及人机共驾决策理论体系及逻辑转换控制策略、人机共驾系统的整体性能以及驾驶员和自动驾驶系统高度融合及融合等级; 针对人机共驾评价体系评价标准欠缺、实验要求范围广且主观评价实验差异大的特点, 利用数据建模、插值、回归等分析手段, 基于神经网络的多维分析方法, 通过聚类统计分析得到人机系统的驾驶行为参数分布, 训练得到接近人类评车师主观评价结果的类评车师模型, 建立起数字化、便捷化、计算快的类评车师汽车动力学性能主观评价体系, 实现对环境复杂度、任务复杂度、人工干预度及智能度等指标的定量评价, 进而结合客观评价方法共同构建可评估人机共驾系统全方位性能指标的综合评价理论和体系.

7   2019-10-15 13:50:08.24 物联网和区块链在供应链物流运输中的应用 (点击量:0)

物流/供应是目前世界上最大的产业之一。这是大多数国际贸易中的共同要素-将货物从一个地方运送到另一个地方。各个行业对物流的不断增加的需求以及全球劳动力和货物分配和分工的不断增加,使物流成为现代人类生活的重要组成部分,但同时也遇到越来越多的挑战。

一、物流运输中的挑战

    链条中的个别链接使透明度变得困难

    这种庞大而互联的企业,贸易路线,运输清单和法律制度系统是通过复杂的多层计算机技术和老式文书工作实现的。这是一个经常被未知和误差笼罩的行业,有时甚至是不信任,透明度对所有参与者来说都是非常宝贵的。

    参与物流和供应流程的公司很少愿意分享合同细节,资金信息或销售和供应数据。这使得公司难以在整个供应链中获得可见性。缺乏这种高级别的数据透明度对于链条两端的企业来说最终都是一件坏事。

    缺乏透明度使真正的可追溯性变得几乎不可能

    使用当前标准,单个实体难以跟踪供应链中的组件。由于无法对通过链条发送的组件进行适当的可追溯性,因此可以在桌面上提供大量强大的信息,否则这些信息可用于为大数据提供燃料并节省资金。

    过时的技术容易出错且繁琐

    大量的物流业务仍然使用传统的纸笔形式处理。然后可以扫描这些硬拷贝文档或手动将其放入总体数据库(如果存在)。在许多情况下,即使使用更先进的计算机系统,软件本身也超出了生命周期的支持。这些方法不仅速度慢,而且错误概率很高,而且大规模维护成本极高。

    来自链中不同实体的差异和不同信息导致混乱

    缺乏透明度和可追溯性,以及对经常过时的技术的依赖,最终导致缺乏做出决策的适当信息。报告相同组件的同一链中的不同实体可以根据其记录方式(以及数据的准确性)提供截然不同的数据,从而导致大量混乱,这些混乱经常导致大量成本并导致企业头痛。

    这些问题都可以通过引入旨在增加问责制,降低成本和确保供应链中每个环节的准确数据报告的尖端技术解决方案得到缓解——或者在某些情况下完全解决。

二、物联网对物流和供应链的好处

    在物联网(IOT)提供了一个针对可追溯问题的强大解决方案:资产跟踪。作为一种新兴技术,每天都在发现越来越多的应用,物联网带来了细致的组件跟踪和数据采集工具,这些都是使用传统手动跟踪方法无法实现的。这些工具的潜在应用几乎是无限的。由于这些物联网设备提供了大量信息,因此在不久的将来应该可以进行更多改进。

    En-Route资产跟踪为现代运输提升透明度

    物联网设备最大的潜在用途之一是跟踪整个供应链中的商品和组件的设备。使用这种技术,跟踪不再需要手动完成-或者根本不需要-而是可以通过数字传感器完成整个供应链中从头到尾的材料或产品。

    这些类型的跟踪系统已经在许多其他基于运输的行业中广泛使用,例如消费者包裹递送。通过在物流环境中利用它们,组织可以推动交货时间,为物流流程带来透明度,并密切关注沿链条运输的货物。

    例如,实时定位系统(RTLS)可以确定从车辆到工厂设备可能不同的货物的地理位置。通常,RTLS成为产品的一部分,包括无线节点(例如标签/徽章);它们发送随后由读取器接收的信号。现代RTLS系统的基础包括无线通信技术,如Wi-Fi,GPS,蓝牙,超宽带和RFID。

    物联网实现详细的库存管理和仓库审计

    通过使用附在材料或产品上的小型传感器,组织可以随时保持准确和最新的库存。这些“智能库存”可以包含有关产品本身,以前的位置,它们在设施中存在的时间等方面的大量信息。

    使用物联网传感器可以简化细致的库存审计,减少产品丢失,存储不当或其他可能影响整体收入的问题。

    分析和大数据正在慢慢改变每个业务部门

    毫不奇怪,信息往往是业务工具包中最强大的工具,而支持IoT的设备驱动的数据比以往任何时候都多。通过从供应链的每个步骤收集大量数据,组织将能够在链中的几乎每个步骤中最大限度地提高效率,并最终节省时间和金钱。

    这里最大的新兴优势是企业能够主动而不是被动。通过收集数据并针对新兴模式进行分析,组织可以预测收集数据的趋势,并主动采取措施预防问题,提高效率和增加收入。

    据估计,仅在英国,供应链流程的低效就会导致近20亿美元的收入损失。在整个供应链流程中结合物联网数据分析和跟踪将完成与其应用的几乎所有其他行业完全相同的事情-找到这些低效率并提供解决方案的途径。

    智能地连接供应链中的不同个人,实体和步骤将不可避免地导致更好,更快的端到端物流。

    物流和供应链的区块链使用

    区块链旨在解决供应链流程文档中透明度的问题。

    对于那些不熟悉该技术的人来说,区块链可以作为交易的分布式数字分类账。它最受欢迎和众所周知的应用程序以加密货币的形式出现,比如比特币,但区块链核心的想法可以扩展到更多应用。

    区块链是一种记录和验证信息的分散方法。每次向“链”添加新的“块”时,该信息必须由链中涉及的每个系统或利益相关者进行验证。这种数字审计保证每个块都被准确记录,并且链中包含的信息不能被链中的任何单个实体修改。它还致力于确保信任和问责制。

    使用区块链进行信息记录的优点很多:

    ●区块链系统提供了几乎记录供应链流程中每个步骤的灵活性。从购买到运输和交付,每个步骤都可以安全地存储并记录在区块链中。

    ●密码学将使区块链能够用数字资产替换纸质资产和签名。这将使企业节省资金并提高安全性,从而也增加了客户的信任。

    ●区块链不仅可用于记录信息。智能合约可用于验证端到端制造流程中提供的服务。

    ●区块链提供了高度的信息安全性和可靠性,链中的每个链接都保证在创建后始终保持未修改状态。

    ●区块链引入了一种方法,可以用一个统一的物流信息源替换老化的,互锁的记录系统,这些信息可以在全世界范围内共享。

    区块链有可能彻底改变物流和供应链世界中信息交换的方式,并且已经有许多大公司渴望深入研究这项技术。其中之一是运输联盟中的区块链(BiTA),该联盟在超过25个国家拥有约500家成员公司,年收入总额超过1万亿美元。

    物流巨头马士基最近与IBM合资开发了TradeLens,这是一种基于区块链的物流系统,旨在成为全球参与的开放平台。其他公司也纷纷效仿,区块链提供的改进越来越明显将有助于该行业的未来。

三、区块链可以改变物流业的方式

    1:区块链将信任数据透明度

    对信息的准确性的信任目前是物流业中的一个大问题,许多公司要求保护各方在其链条步骤中的保密性可能使透明度变得困难。私有区块链的实施使交易中涉及的每一方都能清楚,分散地访问运输过程中的重要信息。凭借高度的准确性和毫不妥协的篡改保护,数字分类账中的这些模块可以为需要其中包含信息的人提供受控访问。基本上,私有区块链中涉及的每一方都有自己的数据副本,外部人员无法更改或访问,因此交易历史保持透明。

    2:智能合约呈现创建,签署和履行协议的全新方式

    根据BiTA的联合创始人克雷格·富勒(Craig Fuller)的说法,运输支付纠纷每天锁定大约1400亿美元。此外,达到平均发票的完全结算需要42天。

    通过区块链开发的智能合约是在物流流程中实现法律协议自动化的安全方式。最着名的平台是Hyperledger Fabric和Sawtooth,智能合约可以监控流程中的每个步骤,并检查代码中规定的规则,确保每个合同都完成。

    这些智能合约可以为供应链两端的实体提供可靠性,并允许较小的参与方参与该过程。对于小型初创企业来说,如果没有重要的参考资料或强大声誉的支持,进入供应链是非常困难的。智能合约可以通过确保合同完成来帮助缓解这个问题。

    3:使用区块链可以保护信息

    使用传统的分类帐系统,恶意攻击者可以访问和更改整个供应链中的存储数据。Blockchain不仅提供分散信息平台的准确性,还提供检查和审核验证,还提供加密工具,以确保以安全的方式输入或修改数据。在当今互联的世界中,对增加安全性的不断增长的需求将需要像区块链这样的系统来确保信息安全。

    4:可靠的基于许可的访问

    区块链系统具有控制块本身的各个层的信息访问的方法。例如,合同数据可以通过仅允许相关方访问该信息的方式来保护,而诸如装运尺寸或重量之类的更通用的信息可以保持公开可用。控制对此信息的访问不仅可以提供额外的安全层,还可以实现链中实体之间的信任,并允许它们彼此独立地工作。

    5:区块链可以为多利益相关方资产管理带来清晰度

    使用区块链的数字分类帐系统,可以轻松跟踪资产并与索赔人配对,而不会对所有权产生任何混淆。该永久记录提供了一种清晰的方法来处理使用当前记录方法难以转移和验证资产。

    6:区块链为订单管理提供可扩展的解决方案

    区块链几乎无限的可扩展性确保即使是最大的交付任务也不会受到区块链功能的瓶颈。特别是随着如此众多的“当天”送货服务的兴起,传统跟踪方法落后的可能性很高。

    7:基于区块链和物联网的实时资产跟踪

    区块链,物联网和移动技术可以集成到一个功能强大的解决方案中,用于实时交付跟踪。这是一个可能的示例:Raspberry Pi连接到区块链,以便从AI-Thinker A7 GPRS/GSM模块检索GPS数据,并通过Caddy服务器将其发送到Node.js API。该项目涉及Python SDK和CLI工具,而Sawtooth REST API用于通过新的地理位置更新交付状态。事实上,任何其他物联网设备都可以与此系统集成。

    8:区块链和物联网将很快改变物流和供应链行业

    将物流和供应链行业带入现代化将在全球范围内产生广泛影响。通过降低整体成本并允许物流流程中的实体与更多的个体代理商合作,整个物流将会有全面的改进。这些效率的提高最终将导致在流程的每个阶段节省成本。这种转变不仅仅是即将到来-它已经发生了,这种转变的积极影响将在未来几年继续发生,并在全球产业中产生共鸣。

8   2019-10-15 13:54:11.477 这些新的软执行器让机器人抓手更柔性 (点击量:0)

加利福尼亚大学圣地亚哥分校的工程师已经开发出一种构建紧凑,便携式和多功能软机器人的方法。他们通过制造柔软的管状致动器来实现这一进步,该致动器的运动受到电气控制,使其易于与小型电子元件集成。

  作为概念验证,工程师使用这些新的执行器构建了一个柔软的电池供电的机器人,该机器人可以不受约束地在平坦的表面上行走并移动物体,他们还建造了一个柔软的抓手,可以抓取小物件。


  这个不受限制的软机器人由电气控制,具备四个软管状执行器,一个微控制器和一个电池组成,可以对机器人进行编程以步行或搬运物体。该团队由加州大学圣地亚哥分校机械和航空工程学教授蔡胜强领导,于10月11日在《科学进展》上发表了这项研究。


  大多数软执行器的问题在于它们具有庞大的设置。那是因为它们的运动是通过泵送空气或流体通过内部腔室来控制的。因此,使用这些类型的执行器构建机器人将需要把它们束缚到泵,大型电源和其他专用设备上,在当前的研究中,加州大学圣地亚哥分校的工程师创建了由电控制的软执行器。蔡说:“此功能使我们的管状执行器与大多数低成本的市售电子设备和电池兼容。”


  致动器由用于机器人的人造肌肉的一种材料制成,称为液晶弹性体。它们由嵌入弹性聚合物网络中的液晶分子组成。这些材料的独特之处在于,它们可以响应热或电等刺激而改变形状,移动和收缩,这与肌肉响应神经细胞信号的收缩方式相似。

  为了构造每个执行器,工程师将三根加热丝夹在两层液晶弹性体薄膜之间。然后将材料卷成管,进行预拉伸并暴露在紫外线下。可以独立控制每条加热丝,以使管子在六个不同的方向上弯曲。当电流通过一根或两根电线时,它会加热管子的一部分并使其向那些电线的方向弯曲。当电流通过所有三根导线传输时,整个管子会收缩,从而缩短长度。关闭电源后,灯管会慢慢冷却并恢复其原始形状。


  机械和航空航天工程博士学位的第一作者何其光说:“利用外部施加的电势可以很容易地对每个管状致动器的位置进行编程。” 加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院的学生。

  将多个执行器结合在一起使工程师能够构建不同类型的软机器人。他们使用四个执行器作为支腿,建立了一个不受束缚的行走机器人。该机器人由板上的小型锂/聚合物电池供电。他们还使用三个执行器作为手指构建了一个柔软的抓手。


  每个机器人都有一个板载微控制器,工程师可以在其中为执行器编程一系列电控运动,这使机器人可以独立移动。该团队现在正在研究可以更快移动的软执行器。当前的执行器需要大约30秒钟才能完全弯曲和收缩,最多需要4分钟才能恢复其原始形状。那是因为材料要花一些时间才能完全加热和冷却。他说,最终目标是使执行器能够像人的肌肉一样快速收缩和放松。

9   2019-10-15 13:28:16.42 奇点数字首提“脑芯盾”Ai技术概念 (点击量:0)

   奇点数字的“脑+芯+盾”安全Ai技术体系(BCS-Ai),是以智能算法(QIIA)为核心,基于十余年安全领域技术优势的Ai综合技术体。其中包含具备双信号系统的人工智能平台奇点大脑(QI-Brain),打造“行业专属,场景适配”的Ai级芯片模组配置方案(QI-MCMS),以及三层Ai安全防护盾(Triple Ai-S)。

  “我们基于BCS-Ai,目前已经推出了行业安全Ai系列解决方案,和人工智能终端系列产品”,奇点数字执行董事兼首席执行官刘家祥表示,“‘脑芯盾’安全Ai技术体系,已申请80项专利技术和100余项软件著作权等知识产权保护,未来将面向更多行业和领域,提供更加智能、安全和高能的Ai产品、方案与服务。”


  以智能算法 迎接10万亿人工智能市场


  根据我国发布的《新一代人工智能发展规划》显示,未来十年中国将迎来十万亿人工智能市场规模。而随着5G技术的发展,行业对人工智能的核心之一--智能算法也提出了更高的要求。据张晶博士介绍,“奇点大脑(QI-Brain)基于高能数据治理群--蚁群系统(QIAC)之上,加入了搭载智能算法的知识图谱智囊体--星巢系统(QIMEST),将为多源异构数据带来去中心化高速治理(DeIA)体验,同时提供实体感知、图谱构建、深度推理、全维审查、智慧认知、可视量化、动态学习等多种Ai智能服务。


   Ai安全 一个需要被前置的课题


  值得注意的是,在发布会上,奇点数字除了特别强调其核心智能算法之外,还反复提到了Ai安全。在现阶段的人工智能市场,Ai安全似乎是一个非常新的领域,但只要稍微试想便可知道,在“万物互联 万物Ai”的不久将来,当我们急切地将资金、用户关系、重大操作等数据都聚集在机器学习上时,也同时将巨大的安全隐患埋入其中。

  “隐私保密、抗干扰和防操控、实时监测是我们发展Ai安全技术的三大主轴”,在采访中,记者询问奇点数字Ai安全的具体措施时,张晶博士介绍道“我们在发展人工智能的时候,大多把重心放在行业应用上,当然这不是说行业应用不重要,奇点数字也一样在致力于将Ai技术落地到行业中。但Ai安全,是一个需要被前置的课题,没有安全保障的Ai,将带来远比进步成果更大的风险代价。”

  双脑+双网 让行业应用人工智能更安全

  在安全方面,奇点数字依托于其科学家团队十余年网络安全技术沉淀,让其智能终端具备三大核心优势。一是双脑操控(DBLB)更智能,将机器智能的小脑放置在智能终端,实现目前市面上大部分机器人能做到的“能说、能听、能动”;同时创新性的将具备人工智能的大脑放在奇点云端,让机器人具备“能理解、能解释、能推理”的高等智慧。二是双网隔离(DBLN)更安全,在公共互联网络(Public Network)上架构私域安全网络(Private Network),对核心流量进行物理隔离,杜绝异常的外源介入和攻击。同时,奇点数字还提供Ai安全保密技术和Ai全流量网络分析系统,为人工智能提供三层Ai保护盾。

  第三,奇点数字联合业内芯片厂商,采用集合多模态智能交互、北斗定位与卫星通信、多媒体应用等多芯配置模式,实现一片多芯更高能,可根据需求,为行业量身提供适用于不同场景的强大功能方案。

 

10   2019-10-15 13:32:47.687 中国人工智能产业繁荣催生热门工作——数据标注 (点击量:1)

随着大型科技公司、银行和其他机构尝试利用人工智能来改善其产品和服务,中国对数据标注的需求正在爆炸式增长。其中许多公司集中在北京和上海等大城市,但技术含量较低的标注业务正在将部分新技术资金分流到较小的城镇,为当地提供农业和制造业之外的就业机会。   

睿金科技公司主要为中国科技巨头百度和阿里巴巴工作,标注自动驾驶汽车拍摄的素材。在美国和中国,为自动驾驶汽车标注数据的业务都在快速发展,因为两国都在大力投资这项技术。   

易亚科公司的员工月收入在350美元到550美元之间,他们在屏幕上的每个物体周围插入一个个数码方框,并在下拉菜单上对其标注——车辆、人员、障碍物、动物。如果他们选择“车辆”,则会出现有更多选项的另一个下拉菜单——小型车、摩托车、卡车和火车。

在百度的北京总部,自动驾驶的汽车、公交车和清扫车在园区中行驶。该公司正在13个城市测试自动驾驶汽车,这些车辆在当地的正常交通情况下巡行。   

目前,这些车辆并不运送乘客,但百度说,它计划10月份在长沙推出自动驾驶出租车服务。百度称,这款名为“Apollo Go”的出租车将与该市新的5G无线网络相连。百度正在将中国一汽集团生产的汽车用于该项目。