随着工业4.0和5.0的发展,以及国家层面推进的“数字中国”等战略,对细分行业提出了越来越多的监管要求,市场需求持续增长。与此同时,中国制造业外流的趋势有所放缓,而许多企业仍处于初级技术应用阶段,随着监管要求的增多,这些企业正在不断寻求技术升级,以应对日益激烈的市场竞争。
斑马技术大中华区副总裁兼总经理于放表示:“尽管去年面临挑战,但今年上半年市场已明显回暖,我们对下半年乃至未来一至两年的业务增长保持乐观态度。”
斑马技术大中华区副总裁兼总经理于放
助力中国制造业转型升级
于放指出,当前市场上普遍存在“降本增效”的需求。他认为降本与增效并非相互排斥,而是相辅相成。“用户在降低成本的同时更关注如何提高效率”,特别是在制造行业中,提高效率被视为企业的生命线,因此许多用户愿意在制造执行系统(MES)等先进技术上投入大量资金。
斑马技术大中华区技术总监程宁表示,公司正致力于将AI技术应用于不同层级的生产中,并与芯片公司合作开发边缘式AI算力,使AI能在脱离互联网连接的情况下运行,从而将边缘计算转化为边缘AI。
此外,斑马技术还利用AI进行大数据预测,辅助企业决策,并将AI应用于机器视觉等领域,以提高零售、制造等行业的生产力。
随着仓储式零售成为主流趋势,RFID技术的应用空间也愈发广泛。于放指出,斑马技术在全球RFID领域处于领先地位,尤其是在RFID定位技术方面具有独特优势。在中国市场,随着向高端制造业的转变,对于高价值、小体积物品的精确位置追踪需求日益增长,这为RFID技术提供了广阔的应用前景。
随着新技术的不断引入和应用,斑马技术将继续助力中国制造业转型升级,为行业带来更高的效率和价值。
积极融入本地化生态系统
斑马技术针对中国市场做出了多项调整,推出了多款专为中国市场设计的新产品,包括移动终端、扫描仪和打印机等。此外,公司还在广州设立了大型研发中心,大部分打印机的研发也是在中国进行的,并在中国完成了大量全球生产,实现了“中国制造,为中国制造”。
众多行业客户已经积累了大量的数据,关键是如何将这些数据用起来。针对数据驱动决策和提高数据安全性的问题,于放表示斑马技术正积极寻求本地化合作机会,与符合本地监管要求的服务提供商合作,以满足中国用户的特定需求。
程宁补充道,公司已收购了几家基于AI的数据分析公司,这些公司能够基于大数据建模进行分析,为企业提供决策建议。
于放强调了合作伙伴在斑马技术生态系统中的重要性。斑马技术在中国拥有广泛的合作伙伴网络,通过这些合作伙伴来推广产品和服务。公司正积极建立和维护这一生态体系,以确保与上下游产业链的协同发展。
其中,斑马科技联合系统集成商(SI)和软件开发商(SD)打造解决方案交付给用户,并简化渠道合作伙伴的层级,实现更广泛的市场覆盖。
结语
斑马技术通过不断创新和深化本地化战略,展现了其在推动中国制造业数字化转型过程中的领导地位。随着公司进一步加强与本土合作伙伴的关系,预计将在未来几年内为中国市场带来更多先进的解决方案和技术应用。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。