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机械制造:起重机高基数下维持增长 荐2股

        事件:2018年11月汽车起重机销售2653台,同比+29%,环比+13%,1-11月累计同比+61%;推土机销售692台,同比+35%,环比+52%,1-11月累计同比+28%;装载机销售9257台,同比+25%,环比+3%,1-11月累计同比+27%;压路机销售1051台,同比-16%,环比+7%,1-11月累计同比+7%。投资要点汽车起重机单月同比+29%,高基数下继续高增长:11月汽车起重机销售2653台,同比+29%高基数下维持增长,环比+13%。1-11月汽车起重机累计销售29695台,同比+61%。从品牌来看,龙头徐州重型本月汽车起重机销量1101台,环比+11%,同比+22%增速持续减缓,单月市占率42%继续维持稳定;三一、中联紧随其后,分别以742台、606台的销量位列第二第三,三一销量同比持续高增长。Q4工程机械排产情况良好,开工率维持稳定,各类设备开工小时数普遍高于去年同期;主要主机厂信用政策严格,回款情况良好,逾期率低且安全可控。施工工序滞后使得起重机增速相对挖掘机呈现出一定的后周期属性,挖掘机维持增长的背景下,起重机械旺盛需求有望延续到2019年。此外,混凝土机械产品和起重机过去去库存比较充分,社会库存消化得比较彻底,增速弹性有望持续释放。随着装配式建筑的推广,塔式起重机供不应求,预计明年需求缺口仍将扩大。推土机销量同比+35%,山推市占率第一:11月推土机销量692台,同比+35%,环比+52%。1-11月推土机累计销量6894台,累计同比+28%。本月推土机出口218台,同比+68%、环比+61%均大幅增长,占比略微上升至32%。重点企业中,山推以销量458台位列第一,单月市占率上升至66%;山工、宣工分别实现销售58台、53台,以8.4%、7.7%的市占率紧随其后。从销售区域来看,江苏、安徽是推土机需求大省;东部、中部、西部市占率分别为25%、22%、13%,市占率均小幅下降。装载机销量同比增速加快,出口占比小幅回升至19%:11月份装载机销量9257台(不含小装),同比+25%,环比+3%。1-11月装载机累计销量104286台,累计同比+27%。本月装载机出口1776台,同比+9%增速略有回升,出口销量占比19%略有回升。分地区看,山东、河北、河南是装载机需求大省;东部、中部、西部地区的销量分别为2915、2174、2392台,市占率分别为31%、23%、26%,东部市占率小幅上涨,中西部市占率小幅下降。压路机销量同比持续下滑,出口同比+11%略有回升:11月压路机销量1051台,同比-16%,环比+7%,1-11月压路机累计销售17157台,累计同比+7%。11月压路机出口225台,同比+11%,占比21%均小幅回升。重点企业中,龙头徐工压路机销量236台,同比-29%,单月市占率22%依然稳居首位;其次是三一、柳工(000528,股吧),分别实现销售101台、99台。从销售区域看,山东、广西、四川是需求大省;东部、中部、西部地区市占率分别为30%、20%、29%,西部地区市占率小幅上涨,东中部地区市占率均小幅下降。投资建议:继续首推龙头【三一重工(600031,股吧)】:1、全系列产品线竞争优势、龙头集中度不断提升;2、出口不断超预期、3、行业龙头估值溢价。其余推荐【恒立液压】:中国液压行业龙头,拓展国际业务绑定龙头增长性可期。建议关注徐工机械(000425,股吧)、柳工、中国龙工、中联重科(000157,股吧)。风险提示:一带一路实施低于预期;固定资产和房地产投资低于预期。

    

     (责任编辑: HN888)

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发布时间:09:03:19

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ZNV李伟曹有生:AIoT如何实现智能城市创新实践|AIoT智能城市峰会

    原标题:ZNV李伟曹有生:AIoT如何实现智能城市创新实践|AIoT智能城市峰会12月20日

    原标题:ZNV李伟曹有生:AIoT如何实现智能城市创新实践|AIoT智能城市峰会

    12月20日,雷锋在深圳举办了AIOT智能城市峰会。曹有生,ZNV Liwei的首席技术官,分享了ZNV AIoT建筑设计的创新实践,以及AIoT如何增强智能城市的能力。

    以下是曹有生博士演讲的全文。在原意不变的基础上,雷锋伟进行了细致的梳理和修改:

    Z许振华_未来的校园网NV力伟主要做两件事,一件是AIoT,另一件是智能城市。我首先提出了智能城市离不开AIoT的概念。其次,简要介绍李伟在智能城市中的创新实践。

    AIoT是科学技术发展的天然产物。

    如何定义AIoT?AIoT是否颠覆了物联网?

    利维认为,AIoT不是要重建一个网络,北京东方雨虹_晏殊的词集网而是科学技术发展的自然产物。AIoT是继网络集成、设备集成和系统集成之后的数据、知识和智能的集成。

    下图显示了AIoT如何实现技术成熟:

    首先,自从1956年人工智能被提出以来,人类一直希望制造一种能够模拟人类智能的机器人。在1985年机器学习取得突破和2012年深入学习之后,人工智能在围棋中首次击败了人类,并逐渐发展出人工智能在人脸识别方面的第一种可用方案。实现以人为中心的视频深度学习是当前人工智能的主要方向。

    其次,在物联网建设中,人类最早提出的是M2M(Machine to Machine)设备到设备的交换。通过移动通信对设备进行有效的控制,可以大大扩展业务范围,或者创造出比传统业务更有效的业务方法,或者创造出与传统业务完全不同的新业务。随着大数据和云技术的出现,人们希望把无处不在的云作为人工智能(大脑)的核心。

    随后,人类发现我们的M在地面上,尤其是移动终端。天空中的云让地面上的M穿过天空中的云,并在另一边与M交谈。因此,产生了雾计算、边缘计算和智能传感装置。

    从网络技术上讲,我们已经经历了固网、2G、4G和即将到来的5G。

    5G不仅改变了互联网的速度,而且改变了生活。如果4G解决了人与人之间的通信问题,5G则解决了人与事物之间的通信问题,并且所有事物都是互连的。

    与4G相比,5G技术的优势可以注入更多的使用场景,使得无人驾驶更加安全,远程医疗成为现实。更多的应用使得人机交互更加智cba八一队_锌焙砂网能化,3D、VR等娱乐更加丰富,更高的传输速率提高了人们的工作效率。

    低功耗无线网络(LPWAN)技术和IPv6(6LowPAN)的诞生使人类能够为“每一粒沙子”给世界提供一个独特的IP地址。

    量子计算技术可以在1立方毫米的空间内构建一台计算机。与传统的物联网移动连接技术相比,LPWAN技术具有更明显的优势。

    由于每个区域覆盖范围广,多终端容量大,网络总连接成本预计将显著低于传统的移动宽带连接。一个沙子和一个世界可以完全实现。

    它经历了互联网、互联网、移动互联网和软件技术的不断成熟。因此,基于人工智能、网络技术、6LowPan与Internet软件集成的智能网络AIoT应运而生。

    AIoT是物联网的智能集成

    很多人都在描述AIoT。有些人说AIoT就是AI IoT。

    根据Levy的说法,AIoT不是重构网络,而是通过自主边缘、网络和硬件的AI定义、多传感器集成、数据安全、故障自愈、块链等技术手段对现有的物联网进行升级。同时,利用强化学习、人工智能驱动、智能渐进DIKW、信息孪生实现全面透彻的感知、宽带无所不在的互联、智能融合的智能空间。

    在过去,人们对物联网的建设和集成给予了极大的关注,并且大多数实现AIoT的网络技术都取得了突破。关于如何让物联网变得智能,我们还有很多事情要做。特别是AIoT的三个基本需求:

    答:在城市物联网中,开辟了“任都尔静脉”从知觉到认知,形成了从知觉到认知的“闭环”。

    B.解决智能共享、智能流动、智能交换、数据DIKW智能化渐进开发、专业知识映射、数据应用着陆等问题;

    智能始于智能感知、边缘计算、区域大脑和城市大脑。建立一个网络范围的智能物联网。它仍然需要我们大家的共同努力。

    开启知觉与认知的“任杜尔静脉”,形成知觉与认知的“闭环”。

    AIoT和智能城市有什么关系?

    在我看来,AIoT只做了一件事,那就苏州拆迁_板式蒸发器网是在物联网上进行智能集成。过去,有网络集成商和系统集成商。现在我们提出了一个新的概念:智能集成,AIoT就是在物联网上进行智能集成。从这里我们可以看到AIoT不是一个简单的AI IoT。

    AIoT智能集成的关键是通过感知和认知的“任都”脉冲,形成一个“使能”闭环。任杜尔经是中医理论的一部分。它属于《经》中的“气经”,任杜经主血,杜经主气,是人体的主经。若任都两脉相连,则八脉相连,八脉相连,则各脉相连,可改善体质,增强肌肉和骨骼,促进血液循环。

    回到AIoT体系结构,一方面,它涉及大量收集的原始数据。我们希望通过AIoT,我们能够从数据整理和清理中获得信息,从信息的逻辑分析中凝固知识,最终产生大量知识,即智慧。知识是对过去的总结。认知和智慧是对未来的预测和判断。这就是所谓的DIKW模型。

    “启用”闭环的形成。它指的是通过AIoT技术将物理世界映射到信息世界,并将传统业务放到网上。(材料与信息双子)能够同情智能手段,提高企业的“效率”,使智能成为行业人员智慧的延伸。物联网各节点之间是否会有“协作”,这些节点之间将相互集成并增强彼此的能力。

   &nbs马致远故居_庐江县教育局网p;感知终端的发展趋势主要体现在网络、计算能力和存储三个方面济宁市委常委_江苏中能硅业网。作为AIoT技术和硬件的三大支柱,近十年来,技术可行性和经济可行性呈指数增长。

    网络:带宽增加1000倍,成本降低到原来的1/40倍。

    计算领域:计算芯片已经下降到原来的1/60倍。

    存储面积:单容量硬盘增加了一万倍,而成本下降到17。

    业务模型(数据模型或知识模型)用于驱动智能能力,实现物料的自主和协作。认知是DIKW的最高水平。穿透任铎的两条静脉,是为了迸发出以前无法想象的能力。随着大数据和拟人思维技术的突破,我们可以模拟人的思维能力和知识积累,实现创新思维。

    (a)促进生产和服务过程的灵活性和协作。”智能辅助开发

    B)加强资源共享和全网移动性。”有算术、人工智能等能力。

    C)减少生产和操作中的不确定性。描述(增强)分析

    D)建立端到端的行业智能。”DIKW(半自动结构)”。

    E)物质世界和信息世界正从碎片化走向协作与集成。物质与信息的孪生体

    F)过程分解到整个过程协调。数据融合

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