达优高科 一、中国智能制造面临的问题？
1、企业高层无意识
企业高层没有意识到智能制造的必要性、紧迫性和复杂性，观念还停留在部署常用的IT系统。实际上，数字化转型远远不是IT部门能够实现的，必须由企业的决策层引领，自顶向下推进。
2、企业信息系统不完善
企业已经应用了诸多信息系统，但是孤岛纵横，由于基础数据不准确、编码体系不统一等原因，推进智能制造无从下手。
3、重自动化、轻智能化
不少企业认为推进自动化系统效果更能够立竿见影，因此普遍存在重自动化、轻智能化的状况。通过走访很多企业，发现企业都更加重视产线的自动化和少人化，但是设备联网和数据采集的基础差，车间没有真正实现可视化。
4、数字化转型效果不佳
企业投资推进数字化转型没有取得显著效果，制约了企业进一步推进智能制造的积极性。例如，一些企业虽然投资自建了电商平台，但在流量为王的时代，客户还是被主流的电商平台掌控，自建平台达不到预期效果。
5、资金不足
制造业的各个细分行业差异很大，处在各个产业链中不同位置的企业个性化很强，智能制造的突破口也各不相同，并没有可以直接照搬的模板。我国制造企业的利润率较低，推进智能制造往往缺乏足够的资金进行投入。
目前，世界各国都对智能制造系统进行了各种研究，未来智能制造技术也会不断地发展。数夫软件二十多年专注家居管理软件、管理咨询、智能制造、智能营销的开发与推广，为家居企业的信息化管理提供全面成熟的解决方案。
二、人工智能制造主要面临的挑战？
现阶段“人工智能+制造”也面临诸多挑战。
一是人工智能的价值难以被准确衡量。部分细分行业人工智能应用路径尚不明晰，应用风险、收益和成本难以准确核算。
二是部分领域数据资产管理能力有待提升。制造业各场景数据量巨大，各设备数据协议标准尚未统一，数据互联互通存在困难。
三是工业深水区的解决方案仍待探索。目前人工智能应用多集中在质量检测等少数热门场景，更多应用场景还有待挖掘。
四是复合型人才缺口较大。同时掌握人工智能技术和制造业细分行业的生产特点、流程、工艺的复合型人才极其匮乏，企业人力成本较高。
三、人工智能的发展面临哪些挑战？
我们说人工智能既是一把双刃剑，就像世界贸易组织的出现一样，同样也是一把双刃剑，但是世界贸易组织带来的经济全球化使得各国经济的快速发展，相对于弊端方面，好处还是胜过于坏处，人工智能一样，它在给我们的生活带来方便舒适的体验之外，另外也给我们的就业压力带来了巨大的冲击，据Gartner公司的预测称，未来将有47%的人的工作将会被人工智能所取代，这又是一个巨大的挑战，难道人类就没有其他工作可做吗，其实不然，想想当初计算机出来的时候，是很多之前由人力代替的繁琐复杂的工作交给了计算机，难道后面就导致很多人失业吗，其实计算机行业也衍生除了各种各样的工作岗位供我们选择，难的是我们需要不断地学习才不至于被人工智能所抛弃，所以我们在认识人工智能上要理性对待，它并不是恶魔，它是历史进化的产物，当历史要向前走一步的时候，必定会有新事物的出现，而人工智能就是其中一个。
未来是人工智能的时代，说这个想法一点也不为过，从AlphaGo战胜世界顶尖的高手围棋手的时候，人工智能已经进入了深度学习的阶段，就是说人工智能开始仿照人类的思维甚至超越人类的思维，会自我学习的能力，从技术上将是可以实现的，只是时间的问题，既然人工智能是未来的趋势，那么我们的教育还是无动于衷吗，不是的，我们的教育培养的人都是未来社会的人才，为社会服务的人才，未来人工智能需要我们的教育来提供这样的人才，我们也需要适应人工智能带来的变化，我们的教育应该从现在起就应该准备好，未来国与国之间的竞争也将是人工智能技术的比拼，说到底还是教育实力的体现。
现在在我国的发达城市，人工智能的观念是比较普及的，毕竟发达城市有资金和人才的储备，学生有更多机会接触到先进的东西和理念，而在欠发达地区，由于自身条件的缺陷，无法提供想大城市一样的资源，不过随着如今各地方通过加大投入建设校园的网络工程，还有就是互联网+的普及，使得山区的孩子也可以获取到和城市孩子一样的资源，所以在应对人工智能浪潮的影响下，硬件条件都是可以实现的，难的在于人们的观念的转变，很多教育者的观念还停在以前传统的观念上，认为上课按照书本就可以了，也可以将知识点将清楚，殊不知，如今的知识的增长呈爆炸式增长，我们无法一个一个知识地去学习，我们需要的是掌握如何获取知识的方法，而不是按部就班的被动汲取，所以转变我们的教育观念很重要，观念转变了，我们的教育现代化才能够真正实现，才能准备好迎接人工智能时代的到来！
人工智能技术的发展是机遇和挑战并存的，我们的教育需要不断地做出改变，转变我们的教育观念，才能未来人工智能的发展！
四、中国较好的主机厂？
一汽大众，上汽大众，上汽通用，广汽丰田都不错
五、无人驾驶技术面临的问题与挑战？
在谷歌自动驾驶汽车项目进行的早期，该公司员工（你可以称他们为beta测试人员）被允许开着配备自动驾驶技术的汽车回家。
该项目的领导者们发现，同伴们如此迅速地过度信任了这项还处于萌芽阶段的技术——他们选择放松注意力，并盯着手机，而不是观察前方的道路。
“我们的发现相当可怕。”Waymo的前首席执行官约翰·克拉弗西克（John Krafcik）回忆起2017年的测试时说。“他们已经失去了观察周围环境的意识。”Waymo是该项目的商业化后续。
Waymo前首席执行官约翰·克拉弗西克▼
一个测试者在方向盘后面打瞌睡，这让谷歌官员感到不安，他们放弃了对这种涉及人机结合的自动驾驶技术的追求，转而采用一种不让人类参与驾驶的自动驾驶路线。
其他公司，比如特斯拉，仍然看好人机共存，而对于将自动化引入汽车的同时仍需要人类承担操作责任的担忧，几乎没有消除。
特斯拉在2014年推出了Autopilot驾驶员辅助系统的硬件，并在2015年通过OTA升级启用了这一功能。2021年，这家汽车制造商以同样的方式发布了其“完全自动驾驶”（Full Self-Driving）系统。
2021年10月下旬，该公司的市值超过了1万亿美元，这在很大程度上要归功于这些功能，这两个功能在该公司狂热的车主中激发了相当大的热情。特斯拉在财务上的成功，让行业专家（至少在某些方面）怀疑Waymo是否做出了错误的决定。
然而，从安全的角度来看，担忧仍在增加。
自动化自满
美国国家交通安全委员会（NTSB）调查了多起涉及Autopilot的致命事故，并创造了“自动化自满”（automation complacency）这个词，来描述人类驾驶员过于信任驾驶辅助系统（并非自动驾驶系统）的行为。
美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的联邦调查人员在2021年的大部分时间里对Autopilot和高级驾驶辅助系统进行了进一步调查。
2021年4月，该机构的撞车事故特别调查小组开始调查五年间发生的39起事故，这些事故造成了12人死亡，其中33起事故涉及特斯拉汽车。
最近，NHTSA开始对12起事故展开更严格的调查，在这些事故中，启动了Autopilot系统的特斯拉汽车撞上了停放的急救车辆。
2021年9月，特斯拉对其Autopilot软件进行了OTA升级，而现在监管机构想知道，这家汽车制造商为何进行了升级，却没有发起召回。
亚利桑那州立大学社会创新未来学院教授安德鲁·梅纳德（Andrew Maynard）表示，监管机构刚刚才开始考虑软件定义汽车的安全影响，这本身就是个问题。
“如果一家制造商说，‘我们推出了一种新型制动系统，我们不太确定它是否会起作用，但我们会把它放在一些汽车上，看看会发生什么，’没有人会认为这是可以接受的。”他说，“从监管角度来看，这是完全不可接受的。那么为什么软件可以这样做，而硬件却不行呢？”
注意力不集中
在驾驶辅助系统方面，这是几个没有明确答案的挑战之一，因为专家们认为驾驶辅助功能（而不是自动驾驶系统）至少在未来十年将成为主导技术，至少在传统车主购买和维护的车辆中是如此。
其他挑战同样是根本性的。人类很难监控大多数时候运行良好的自动化系统——这不仅是Waymo在十年前学到的教训，而且从航空到核能等各行各业都明白这一点。
麻省理工学院研究人员9月份发表的一项研究强调了这一点。
他们发现，当启用Autopilot时，特斯拉司机眼睛偏离道路的频率更高、时间更长。对其他汽车制造商驾驶辅助系统的进一步研究正在进行中。
如果系统引起了注意力不集中，它们会被认为是安全的吗？包括通用汽车在内的一些汽车制造商正在寻求和推广驾驶辅助技术，允许驾驶员将手从方向盘上移开。
卡内基梅隆大学专门研究嵌入式安全系统的教授菲尔·库普曼（Phil Koopman）说：“ADAS安全的问题在于，你是否正在构建一个非超人司机也能安全操作的系统？”
“我们告诉他们不要睡着，但我们知道事实并非如此。你不能忽视可预测的人类反应。”
随着驾驶辅助系统在汽车行业的普及，了解驾驶员的状态以及他们的反应准备，将比以往任何时候都更加重要。
监测司机
在多次调查与自动驾驶相关的致命事故后，NTSB发现特斯拉对驾驶员行为的监控能力不足。
该委员会的建议包括，汽车制造商、标准机构和NHTSA都应该开发更好的应用程序和规则，以监测人类驾驶员的状态。
2021年4月，行业组织汽车创新联盟概述了一套安全原则，以应对人们对驾驶员监控系统日益增长的需求。值得注意的是，特斯拉并不是这个行业组织的成员。
但这些自愿原则并没有与安装驾驶辅助系统的棘手问题发生冲突。他们只是说，例如，应该“评估”可预见的系统滥用。
NTSB的报告明确指出，特斯拉通过监测方向盘扭矩来监控驾驶员参与度的方法是不够的，该联盟只是表示，应该“考虑”基于摄像头的座舱系统——许多驾驶辅助系统的供应商都喜欢这种系统。
也许，与驾驶员监控技术的萌芽状态相比，这些原则的中庸性质是一个较小的问题。内视摄像头系统可以确保驾驶员的头部朝向前方的道路，更好的系统甚至可以透过太阳镜跟踪司机的眼神。
然而，在驾驶员注意力已经偏离，或者在他们需要纠误时，车载报警器才向发出鸣叫，不一定是最有效的。
“预测是预防的关键。”以色列初创公司Adam CogTec的联合创始人兼现任董事长埃雷兹·阿卢夫（Erez Aluf）说。该公司致力于开发一种技术，可以衡量司机的认知能力，并有助于提高人类的表现。
更好的决策
从这个意义上说，驾驶辅助系统不仅监控司机，还是一种驾驶员管理技术，试图促进人与机器之间的合作关系。“这不是一个或另一个，”阿卢夫说，“而是一加一。”
当汽车不仅了解司机是否在盯着前方的道路，还了解司机在驾驶工作中的参与程度，它就能更好地决定何时交出控制权或保持控制权。
信任是这种微妙合作的核心。德国亚琛工业大学的人类系统集成教授弗兰克·弗莱米施（Frank Flemisch）将其比喻为骑马者随着时间的推移，与他们的动物共同学习的一种直觉平衡。
但是，如果说机器驾驶员和人类驾驶员之间需要相互信任，那么在更广泛的层面上，驾驶员、大肆宣传自动化技术前景的汽车制造商、独立的第三方（如学术界和保险公司）以及监管机构之间，也需要这种信任。
建立这种信任，不仅仅要在事故发生时承担责任，还要确保每个利益相关者以透明和负责任的方式，开发和部署技术。
亚利桑那州立大学教授梅纳德说：“在一个更好的社会中，这个链条上的每个人，无论是特斯拉的首席执行官、制造产品的工程师，还是做决定的其他人，他们都有社会责任创新的心态。”
“在这种模式下，他们会不断问自己，‘这样做合适吗？’如果他们这么做了，我想事情就会不同了。”
六、人工智能背景下经济面临的挑战？
自动化的速度和程度以及影响实际工作将取决于除技术可行性以外的几个因素。其中包括部署和采用的成本，以及劳动力市场动态，包括劳动力供应数量、质量和相关工资。劳动力因素导致发达经济体和发展中经济体之间的广泛差异。劳动力替代以外的商业利益往往涉及将人工智能用于超越人类的能力，这有助于商业案例的采用是另一个因素。
社会规范、社会接受度和各种监管因素也将决定时机。所有这些因素在各个部门和国家的表现将有所不同，而对于国家来说，这在很大程度上将受到劳动力市场动态的驱动。例如，在法国、日本和美国等工资水平相对较高的发达经济体，受自动化影响的就业岗位可能比印度增加一倍以上，占总数的百分比。
七、智能垃圾分类公司面临的机遇和风险？
年搞过一段垃圾分类的项目，做过一些研究。我认为这个行业是很有前途的。
第一，处理垃圾这个事情对于很多人都是一种折磨，因为需要花费额外的时间，但是没有什么特别的收益。不是很划算。如果能有更高效的方法解决这个问题，大家肯定都会得到解脱。有痛点的市场需求就是机会。
第二，智能化已经是大势所趋。中国公共服务业的总体效率相对于欧美、日本等，还有提升空间。通过智能技术的使用来提升公共服务效率，也是政府的导向。
第三，已经有一些公司做了类似的业务，效果还是不错的。现在市场还没有到成熟期，还有发展空间
八、驾驶员在雨天驾驶中面临的挑战和应对措施
在驾驶员的工作中，雨天是一个常见的挑战。不仅视野受限，路面湿滑也会增加交通事故的风险。在雨天驾驶中，驾驶员需要采取一系列的应对措施来确保行车安全。
1. 降低车速
在雨天行驶时，路面湿滑，车辆的制动距离和牵引力都会受到影响。因此，驾驶员需要适当降低车速，以确保能够及时制动和控制车辆。
2. 注意保持安全距离
在雨天行驶中，车辆制动反应会变慢，因此驾驶员需要保持足够的安全距离，避免紧急情况时发生碰撞。一般来说，保持至少3秒的安全距离是比较合适的。
3. 注意观察
在雨天行驶中，能见度会受到影响，驾驶员需要密切关注前方和周围的交通情况。特别是需要注意观察交叉口、人行横道和其他车辆的动向，以便能够及时做出反应。
4. 调整车辆灯光
在雨天行驶中，驾驶员需要根据实际情况调整车辆的灯光。在白天，可以使用近光灯提高能见度；在夜晚或能见度极低的情况下，需要打开雾灯和示宽灯，提醒其他驾驶员自己的位置。
5. 谨慎超车和变道
在雨天行驶中，超车和变道都需要格外小心。湿滑的路面会减少轮胎的附着力，容易发生打滑。因此，驾驶员在超车和变道时要提前做好观察，确保周围环境安全。
6. 考虑使用雨刷和除雾器
雨天行驶中，雨刷和除雾器是必不可少的设备。及时清洁车窗上的雨水和雾气，保持良好的视野，有助于驾驶员更好地掌握道路情况。
总之，雨天驾驶对驾驶员来说是一个较大的挑战，但只要驾驶员采取相应的应对措施，就能够提高行车安全性。降低车速，保持安全距离，注意观察，调整车辆灯光，谨慎超车和变道，使用雨刷和除雾器等都是驾驶员在雨天驾驶中应该注意的事项。
感谢您阅读本文，希望上述建议能够对您在雨天驾驶中提供帮助。
九、主机厂和oem的区别？
主机厂和OEM（Original Equipment Manufacturer，原始设备制造商）之间的区别如下：1. 主机厂：主机厂是指直接生产和销售自己品牌的电脑、汽车、手机等产品的制造商。主机厂通常拥有自己的研发、设计、生产和销售团队，并负责产品的整体设计和品牌推广。2. OEM：OEM则是指为其他公司生产产品的制造商。OEM厂商通常没有自己的品牌，而是根据其他公司的要求，按照其规格和标准生产产品。OEM厂商主要负责生产，并将产品交给委托方，由委托方负责销售和品牌推广。主要区别：- 品牌：主机厂有自己的品牌，而OEM厂商没有自己的品牌。- 研发和设计能力：主机厂通常拥有较强的研发和设计能力，能够自主设计和开发产品。而OEM厂商主要依据委托方提供的规格和标准进行生产，研发和设计能力相对较弱。- 销售方式：主机厂通常通过自己的销售渠道销售产品，而OEM厂商将产品交给委托方进行销售。- 市场定位：主机厂通常定位于高端市场，并注重品牌形象和用户体验。而OEM厂商的产品定位根据委托方的要求，可以是中低端产品或者面向特定市场的定制产品。需要注意的是，有些主机厂在生产过程中也会委托部分工序给OEM厂商进行生产，以满足市场需求和扩大产能。因此，主机厂和OEM之间的关系并不是严格的对立关系，而是可以互相合作的关系。
十、智能驾驶的漏洞
智能驾驶的漏洞：挑战与解决方案
智能驾驶技术的发展给汽车行业带来了巨大的变革，然而随之而来的挑战也越发凸显。`智能驾驶的漏洞`问题成为了业界关注的焦点之一，因为这些漏洞可能会对驾驶安全和数据隐私造成严重威胁。本篇文章将深入探讨智能驾驶系统中存在的漏洞问题，并探讨解决这些漏洞的有效途径。
什么是智能驾驶的漏洞？
在智能驾驶系统中，`智能驾驶的漏洞`指的是那些可能被黑客利用或导致系统异常运行的安全缺陷。这些漏洞可以包括软件缺陷、硬件故障以及人为疏忽等多种因素。一旦这些漏洞被攻击者利用，就可能造成严重后果，甚至危及驾驶人员的生命安全。
智能驾驶漏洞的挑战
智能驾驶的漏洞带来了诸多挑战，其中最突出的问题包括但不限于以下几个方面：
- 安全风险：一旦`智能驾驶的漏洞`被发现并利用，车辆可能失去控制，导致事故发生。
- 数据隐私：智能驾驶系统涉及大量个人数据的收集和处理，漏洞可能导致用户数据泄露。
- 法律责任：当智能驾驶系统发生事故时，漏洞可能导致相关责任的界定变得模糊。
如何解决智能驾驶漏洞
面对智能驾驶系统中的漏洞问题，我们需要采取一系列措施来解决这些挑战。以下是一些有效的解决方案：
- 持续漏洞检测：定期对智能驾驶系统进行漏洞扫描和检测，及时发现并修复可能存在的安全缺陷。
- 加强数据加密：对智能驾驶系统涉及的数据进行有效加密，保护用户隐私不受侵犯。
- 强化系统安全性：通过增加多层安全防护措施，提升智能驾驶系统的整体安全性。
- 加强人员培训：提高相关技术人员和驾驶员的安全意识，降低`智能驾驶的漏洞`被利用的可能性。
结语
智能驾驶技术的快速发展为我们的生活带来了巨大便利，但也伴随着一系列风险与挑战。`智能驾驶的漏洞`问题是必须高度重视的安全隐患，只有通过持续的技术创新和安全措施加固，才能真正实现智能驾驶系统的安全可靠。希望未来的智能驾驶技术能够不断进化，为人类出行带来更加便捷与安全的体验。
