11月份，規模以上工業增加值同比實際增長7.0%(以下增加值增速均為扣除價格因素的實際增長率)，增速較10月份加快0.1個百分點。從環比看，11月份，規模以上工業增加值比上月增長1.03%。1—11月份，規模以上工業增加值同比增長2.3%。 分三大門類看，11月份，采礦業增加值同比增長2.0%，增速較10月份放緩1.5個百分點；制造業增長7.7%，加快0.2個百分點；電力、熱力、燃氣及水生產和供應業增長5.4%，加快1.4個百分點。 分經濟類型看，11月份，國有控股企業增加值同比增長5.9%；股份制企業增長6.8%，外商及港澳臺商投資企業增長8.3%；私營企業增長6.8%。 分行業看，11月份，41個大類行業中有34個行業增加值保持同比增長。農副食品加工業增長2.9%，紡織業增長6.5%，化學原料和化學制品制造業增長9.2%，非金屬礦物制品業增長7.7%，黑色金屬冶煉和壓延加工業增長9.6%，有色金屬冶煉和壓延加工業增長4.0%，通用設備制造業增長10.2%，專用設備制造業增長10.5%，汽車制造業增長11.1%，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業增長2.6%，電氣機械和器材制造業增長18.0%，計算機、通信和其他電子設備制造業增長9.3%，電力、熱力生產和供應業增長5.1%。 分地區看，11月份，東部地區增加值同比增長8.8%，中...
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隨著5G網絡建設不斷加快，其對于社會發展與產業變革所帶來的影響力與日俱增。未來，全球各行業各領域的智能化、網絡化、數字化趨勢將日益凸顯，而5G將發揮關鍵作用。對于環保產業而言，在5G商用不斷推進的背景下，正是推動智慧環保落地的大好時機。 目前，5G技術在環保領域體現出自身巨大優勢。一方面，通過5G技術賦能，智能設備的連接與運行更加高效，相應降低了能源損耗；另一方面，5G技術在環保領域的直接應用為傳統環保監測、作業等多個環節帶來了改變契機，愈發受到環保企業和監管部門的認可。 近兩年來，特別是2020年，國內各地在推動5G技術與環保領域融合應用方面進行了大量工作，取得了不少新的進展。下面，智能制造網小編帶您一起回顧部分省市“5G+環保”具體案例： 四川 為了加強5G在生態環保領域的應用，支撐打好污染防治攻堅戰，四川省生態環境廳與中國移動、華為、海康、之維安等科技公司聯合開展5G技術應用于智能環境監管的試點試驗工作。四川省環境信息中心有關負責人表示，5G技術在環境應急、環保物聯網建設等領域有廣闊的應用空間。 據了解，下一步，四川省生態環境廳將深入開展5G、大數據、人工智能等新一代信息技術在環境應急、污染源監控和自然生態保護等方面的實踐應用，探索智能監管新模式，切實提高監管效率，加快推進生態環境領域治理體系和治理能力現代化。 值得一提的是，從2019年10月開始，成都市溫江區就...
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超聲波液位計是通過換能器（探頭）發出高頻超聲波脈沖，無接觸測量液位的一種物位測量儀表。廣泛應用于各種敞開式槽池中，用于連續性液位測量。那么，超聲波液位計有哪些優缺點呢？特點和優點：主要體現在以下幾個方面： 1、結構簡單、讀數方便、非常便于安裝和維護。 2、安全清潔，儀表使用壽命長、測量穩定可靠、精度高。 3、采用非接觸式測量，不易受液體的粘度、密度等影響。 當然，所謂尺短寸長。超聲波液位計也有自身的局限性和無法克服的缺陷，具體說來，主要表現在： 1、超聲波液位計測量存在盲區。盲區就是儀表無法測量的區域。在超聲波脈沖傳輸過程中，超聲換能器附近的小面積區域通常不能接收到聲波。就收不到聲波的盲區，其大小與超聲波的測量距離有關。一般來講，測量距離小，盲區就小；測量距離大，則盲區就大； 2、超聲波液位計測量易受溫度影響。在實際測量中，溫度的變化會導致聲音速度的變化，進而導致測量出現誤差； 3、聲波下面不宜有障礙物。由于超聲波液位計是利用聲波反射原理實現液位測量的，如果有障礙物會影響超聲波發射，造成信號丟失，影響測量效果； 4、超聲波液位計不宜用來測量壓力容器。由于壓力主要影響的是探頭，且壓力和溫度之間也有一定的關系，壓力的變化會影響到溫度的變化，進而影響聲速的變化，使測量的精度受到影響； 5、超聲波液位計不能在有水霧、易產生大量泡沫性的介質、易揮發性介質的場合使用。因為這種...
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近年來，隨著產業、市場的逐步成熟以及各種技術、部件發展的不斷完善，無人機產品體系愈發豐富，應用范圍也越來越寬廣和深化。作為眾多應用之一，無人機在巡檢領域的落地由于價值重大、意義非凡，當前深受人們的青睞。 無人機+機器人代替人工進行巡檢，不僅能擺脫生產作業對人力的依賴，減少用工支出和成本，同時還能提升巡檢作業的效率和準確性，保障作業的安全。基于此，現階段以電力、管道、廠區、農林等為主的場景都在加大對巡檢無人機的應用。 據悉，智慧水利是重要的民生工程，也是“智慧城市”的重要組成部分，貫穿于水資源配置、水環境保護和水管理服務等體系，其核心是更全面的互聯互通，以及更深入的智能化。 水電站的結構安全巡檢是保障水利樞紐安全運行的重要措施，包括大壩壩體表面和水下結構物的巡檢。傳統的水電站人工巡檢方式需要進行抽水、淤泥處理等復雜工作，受氣象、環境影響大，不僅效率低，風險高，且成本高昂。 在人工智能、5G、嵌入式計算機技術等發展起來后，“無人機+機器人”相結合的新一代智慧巡檢方式開始得到廣泛應用，并成為助力水電站智慧化、智能化發展的重要“武器”。 另外，在新一代智慧水電站建設中，利用無人機、機器人融合人工智能、5G、大數據等先進技術，以智能工控硬件為基礎支撐，可以在不排水的條件下代替人工作業實現壩面/水下安全結構自主巡檢，完成超高清圖像等現場數據實時回傳、圖像監測、AI數據深度分析、水電站...
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智能計量儀表作為法定計量用具，主要用于水、熱、氣、電和油等類似氣體或液體的供給過程中，在工廠、政府、棲身小區、學校、企業等用戶群集中的諸多領域中均得到廣泛應用。數據顯示，2019年中國儀器儀表制造業全年累計營業收入7242.60億元；全年利潤總額為700.40億元。我國儀器儀表制造業的市場需求旺盛。2020年我國制造業受新冠肺炎疫情影響，2020年10月我國儀器儀表制造業營業收入為5771.3億元，同比增長2.7%。 智能計量儀表行業發展困境 1、行業發展基礎相對薄弱 我國智能水表和智能熱量表行業發展時間相對較短，行業基礎積累相對薄弱。行業內部分注重自主創新、有一定競爭實力的企業，受到自身資金實力、技術實力的限制，對于基礎流體流場研究、高分子新材料應用、傳感計量原理等行業前瞻理論和實踐創新缺乏探索和實踐條件。行業基礎現狀對行業整體水平的進一步突破產生一定的遲滯影響。 2、行業內高素質人才匱乏 近年來，智能計量儀表行業取得較快發展，對專業型人才、復合型人才的需求量迅速擴大。目前，行業內具備學術專業、生產經驗、市場應用等綜合背景的復合型人才數量嚴重不足，導致材料科技技術、實驗室應用技術無法轉換為實踐效益，智能計量儀表產品的創新水平及迭代頻次亟待提高。雖然行業內部分優勢企業在人才引進、團隊培養方面加大了投入，一定程度上滿足了自身發展需要，但行業整體人才儲備依然落后于國際領先企業...
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11月27日，國家統計局發布了全國規模以上工業企業利潤增長狀況。1-10月份，全國規模以上工業企業實現利潤總額50124.2億元，同比增長0.7%，1-9月份為下降2.4%。其中，1-10月份規模以上儀器儀表企業實現利潤總額603.6億元，同比增長13.7%。1-10月份，規模以上工業企業中，國有控股企業實現利潤總額12942.6億元，同比下降7.5%；股份制企業實現利潤總額35417.4億元，增長0.4%；外商及港澳臺商投資企業實現利潤總額14095.5億元，增長3.5%；私營企業實現利潤總額14830.8億元，增長1.1%。 1-10月份，采礦業實現利潤總額3072.3億元，同比下降34.5%；制造業實現利潤總額42560.1億元，增長4.2%；電力、熱力、燃氣及水生產和供應業實現利潤總額4491.8億元，增長5.9%。 1-10月份，在41個工業大類行業中，25個行業利潤總額同比增加，16個行業減少。主要行業利潤情況如下：專用設備制造業利潤總額同比增長22.9%，農副食品加工業增長14.6%，計算機、通信和其他電子設備制造業增長12.6%，通用設備制造業增長12.0%，紡織業增長7.6%，汽車制造業增長6.6%，電力、熱力生產和供應業增長5.7%，有色金屬冶煉和壓延加工業增長5.0%，電氣機械和器材制造業增長3.5%，化學原料和化學制品制造業增長2.8%，非金屬礦物制品業...
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11月26日，國網北京電力人工智能數據競賽在京正式啟動。競賽由國網北京市電力公司主辦，以“智能新時代，安全新未來”為主題，旨在探索人工智能技術在電力場景應用的新方法，促進電力行業提質增效和能源行業融通發展。 人工智能被譽為第四次工業革命的核心驅動力，在推動數字經濟發展、助力國家能源轉型方面將發揮重要作用。隨著大數據、云計算、神經網絡等技術的融合發展，人工智能在計算機視覺、自然語言處理、語音處理等領域已獲得巨大成功，為電力行業的數字化、智能化轉型升級帶來新的思路和方案，在電網設計運維、調度控制、安全管理、客戶服務等領域具有廣闊的應用前景。 人工智能在電力行業是如何應用的？ 目前，全球正在發生一場能源革命和數字革命，綠色、智能、互聯網成為主旋律。人工智能是新一代電網和能源互聯網的必然選擇，電力人工智能必將與未來新一代數據驅動的能源互聯網和諧共生。電力人工智能核心技術方向包括智能傳感、人工智能平臺、大數據、機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人等7部分。 智能傳感以構建全業務泛在電力物聯網為目標，集成先進技術、創新研究，突破先進感知、邊緣智能、網絡連接、微源取能等核心技術；人工智能平臺將提供豐富的算法和模型庫，并形成人工智能應用研發的全流程一站式服務；大數據將重點開展大數據統一平臺、數據分析挖掘、統一數據模型等技術研究和應用需求及業務模型研究；機器學習在跟蹤研究深度學習、...
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