<xmp id="6866o">
<menu id="6866o"><tt id="6866o"></tt></menu>
  • <menu id="6866o"><menu id="6866o"></menu></menu>
    <input id="6866o"><menu id="6866o"></menu></input>
  • <optgroup id="6866o"></optgroup>
    <menu id="6866o"><code id="6866o"></code></menu>
    <menu id="6866o"></menu>
  • <xmp id="6866o">
    • IIANews微官網
      掃描二維碼 進入微官網
      IIANews微信
      掃描二維碼 關注微信
      移動客戶端
    • English
    2022 華南展招展書
    行業資訊

    2021年中國物聯網行業研究報告

      2022年02月08日  

      核心摘要:

      物聯網是信息聯網、移動聯網基礎上的一種新型連接模式。它成長于互聯網的土壤,是基于互聯網的邊界擴展與內涵延伸。目前我國物聯網產業鏈已形成閉環式發展,但仍存在應用需求、標準碎片化與深度應用不足等問題,企業盈利能力有待提高。

      前端采集層面:感知層步入多技術融合的創新期,精準、高效的數據采集是目的。國內MEMS產業發展較晚,受限于市場競爭、研發制造工藝,國內廠商毛利率水平僅為20%-33%。在多傳感器融合、算法算力分布化趨勢下,廠商應沖擊中高端市場,前瞻布局以尋求彎道超車。

      融合聯通層面:物聯網設備連接量穩定增長、蜂窩網絡“NB-IoT+Cat1+5G”格局已定,5G對運營商的商業賦能有待進一步場景發掘。數據價值釋放亟需立法指引,政府監管下數據要素分類分級開放或是加速數據流通、社會福利最大化的最優解。

      數據應用層面:物聯網優化了個人生活體驗、釋放了工業生產力潛能,大幅提升了城市建設水平和運營效率。經測算當滲透率達10%,生產領域年收益提升最高可達278億元。但智能家居品牌生態阻隔、生產領域企業數字化突破不足、公共領域數據管理難度大及業務環節孤立等問題仍有待解決。

      趨勢展望:未來,物聯網企業間將呈現“大雜居,小聚居,共聯盟”的生態融合態勢,企業核心力量下沉,攜手新基建夯實物聯網基礎。在產業鏈協同發展、數據交易和開放共享需求的持續牽引下,物聯網+隱私計算+區塊鏈的技術融合將加速滲透。

    物聯網發展概述

    物聯網的概念

    界定物聯網是信息聯網、移動聯網基礎上一種新的連接模式

      物聯網(Internet of Things)是在互聯網和通信網絡的基礎上,將日常用品、設施、設備、車輛和其他物品互相連通的網絡。作為一個廣義的概念,物聯網利用傳感器、通信網絡、軟件、控制系統等將物品與網絡和其他物品進行連接和互動,實現對現實世界的數字化和自動化。物聯網改變了互聯網中信息全部由人獲取和創建,以及物品全部需要人類指令和操作的情況,未來將深遠地影響生產生活中的每個方面。未來,世界上物和物互聯的規模將遠超人和人互聯的規模,這種指數型的增長主要來自物品與物品之間多種多樣的連接與自主運行。

    物聯網、云計算與人工智能

    物聯網穿針引線,多技術相輔相成、共存共生

      物聯網體系結構進一步拆解可分為感知層、網絡層、平臺層、數據分析層及應用層。物聯網感知層產生、采集數據,經由5G通信技術依次運輸到邊緣側、平臺中心處,由邊緣計算與云計算攜手提供算力支撐,數據分析層主要采用大數據技術完成數據的預處理與分析,人工智能依賴云計算、大數據的數據和算力支持優化算法,最終反哺物聯網的場景應用。

      物聯網好似一片葉子的主葉脈,源源不斷地導入數據養分,而人工智能、云計算等技術則像側葉脈,接納數據滋養地同時輔助數據要素價值釋放和物聯網應用更好地落地。各技術要素之間共存共生,互相依賴,貫穿數據的流動應用路徑。未來,物聯網、5G、云計算、大數據、人工智能等技術的聯系將更加緊密,助推物聯網應用落地到產業升級、場景智能化之中。

    物聯網產業生態分析

    中國物聯網產業鏈圖譜

    參與者眾多,角色界限開始模糊,平臺層玩家數量顯著增多

    中國物聯網產業鏈圖譜

    眾多垂直領域企業融合物聯網技術,變革創新推出解決方案

    中國物聯網產業問題:數據與設備安全

    信息安全把控能力相對滯后,被攻擊控制的設備數成倍增加

      物聯網設備極具價值,被攻擊后可能會對現實世界造成大范圍的直接影響,如交通癱瘓、公共設施運轉停滯(停水、停電、停氣、停供暖)、遠程操控、環境污染甚至人員傷亡。感知層位于物聯網整體架構最底層、為其中最脆弱的部分,在其主要應用的RFID與WSN技術中,WSN路由協議存在固有缺陷,運用RFID時讀寫器與電磁波易于仿制,信息在遠程傳輸的途中易被竊取;網絡層易受DOS攻擊、假冒攻擊、中間人攻擊等;平臺層的主要價值為信息處理,數據量過大無法及時處理時,會增大設備故障概率從而出現安全漏洞。同時,物聯網設備數量眾多、類型多樣,還會成為黑客控制的僵尸網絡的一部分。從2016年開始,全球受到僵尸網絡攻擊的智能設備數量不斷增長,僵尸網絡甚至被《麻省理工科技評論》評為“2017全球十大突破性技術”。目前我國物聯網對于信息安全的把控能力,相較于整體物聯網的發展速度來說相對滯后,尚未實現可靠穩定傳輸,阻礙物聯網的整體發展節奏。

    中國物聯網產業問題:規?;c定制

    應用場景碎片化、網絡基礎薄弱,制約創企規?;涞?/STRONG>

      物聯網企業若想在更多垂直行業實現規?;涞貞?,必須構建便捷、低成本的物聯網應用生態,控制定制項目比例或單項目內定制化比例,以形成規模效益。據《IoTSignals》中物聯網企業調研結果顯示,約1/3的物聯網項目未通過概念驗證(POC)階段,而原因通常是項目規?;杀靖?受訪者數據:占比32%)。同時,據甲骨文發布的訪談調研報告顯示,64%的物聯網領域先行者們偏向于采購現成解決方案(COTS),項目周期更短、費用更低,但目前初創企業在打造標桿案例,提高項目模塊復用率方面,受到內外部的雙重阻礙。

    中國物聯網產業問題:技術應用

    底層技術下沉不足,致使應用層智能化滲透速度及深度不足

      目前,我國物聯網技術積累較為薄弱,技術水平的局限很大程度上限制了應用能力。首先,整體底層技術不夠下沉,難以支撐平臺層的數據孵化,最后反饋至應用層。例如芯片方面,大部分芯片抗網絡攻擊能力較差,物聯網設備安全性欠缺;同時,其內部應用處理器未形成統一操作系統,開放性不足;物聯網場景需求復雜,產品需繼承多項功能,目前芯片集成度不足,往往需多芯片配合。應用場景方面,生活領域中除了需網絡通信、傳感設備等技術支持外,AI技術地深化程度也決定場景智能化的天花板。生產領域方面,因生產設施和環境的特殊性,設備能否同時兼備低功耗及穩定傳輸成為關鍵,并且實時的處理分析能力對WSN、傳感器、邊緣計算等技術有較高的要求。在公共領域的物聯網應用中,從前端采集到后端分析的整個過程,都面臨著對海量數據的采集、處理與應用,極大程度上依賴于RFID、5G等技術的發展。

    “物”:數據入口

    感知層基礎技術架構

    步入多技術融合創新爆發期,精準、高效的數據采集是目的

      感知層是物聯網海量“物”數據涌入的入口,而林林總總的傳感器和標識設備則是感知層的物理基礎設施?;谏衔膶ξ锫摼W中“物”的定義,感知層的技術由傳感與識別技術和網絡通信技術兩部分構成,其中網絡通信技術將在第五章詳細討論,在此不做贅述。識別技術是通過RFID標簽、條形碼、二維碼、生物特征等手段來標識、識別物或人的技術,現已發展成熟并廣泛應用。而傳感技術,特別是智能傳感器的開發,應“智能化、集成化、高性能”這一市場需求的指引,將長期處于多技術融合探索的發展階段。目前,多傳感器融合、MEMS-CMOS兼容技術、集成MCU的智能傳感器等均為物聯網感知層的技術熱點與難點。

    感知層技術成熟度對比:供應鏈視角

    研發設計迭代周期、制造封裝環節產業化進程存在短板

      受市場競爭影響,國內MEMS廠商的供應鏈成本和研發費用分攤較高,且無法向下游傳導,相反需要以價格作為敲門磚,國內廠商單規格同類產品的定價約為頭部廠商的八到九成。MEMS產業鏈各環節集中度較高、產能有限,國內廠商多為Fabless經營模式,相較頭部廠商,IDM模式在晶圓制造和封裝環節不具備規模效應和議價優勢,環節成本上浮約兩成。測試環節技術相對成熟、市場化程度高,占比穩定在2%的水平。在研發費用的分攤上,國內廠商對產品生命周期預計為三到五年,技術工藝的更新迭代相對緩慢。此外,國內廠商為開拓市場,與終端實力客戶的配合度較高,額外發生的軟件適配成本將進一步拉升研發設計成本,壓縮利潤空間,浮動比例約為8%-10%。由此可見,國內MEMS廠商在設計研發迭代速率、晶圓制造和封裝環節產業化方面仍有較大提升空間。

    感知層發展趨勢一:多傳感器融合

    多源數據堆疊下的去偽存真,規律提取和多參數平衡是難點

      多傳感器融合具有雙層含義,表層含義是指物理上的合二為一,在一個緊湊的傳感器器件中集成多種傳感器,典型的有IMU慣性單元,而更深層含義是指多傳感器的數據融合。多傳感器數據融合可類比為人腦根據各功能器官所探測到的信息進行綜合處理,從而對所處環境和事態做出判斷的過程。在消費電子、自動駕駛、機器人等場景下,通過大量、多種類傳感器節點的配置和管理,以多源數據冗余和互補彌補單一傳感器信號的誤差和缺陷,通過數據模型及融合算法解決數據異質、數據沖突等問題,最終給出一致性結論或者提供有效決策支撐,是廠商突出重圍亟需建立的技術壁壘。這需要在傳感器組合方案、成本、算力與通信等資源分配間反復調試和權衡。以自動駕駛為例,其信源有雷達、紅外、圖像等,通過挖掘冗余、互補數據間的內在聯系,構建高精度的環境感知圖像和定位結果,進而指導汽車執行自動避障、定速巡航等駕駛任務。

    感知層發展趨勢二:智能傳感器

    邊緣計算與邊緣人工智能革新終端,填補市場空缺

      在5G通信和物聯網發展的雙重驅動下,終端數量和數據量持續累積,集中式處理架構出現瓶頸,而分布式本地處理在通信和存儲負擔緩解、降低時延、數據安全性等方面的優勢顯現。智能傳感器將傳統傳感單元整合計算單元和AI算法,使得傳感器具備除測量之外的信息處理能力。通過算力算法從中心向邊緣側的下放,智能傳感器自主完成對實時元數據的檢查、診斷和校準,優化數據質量,自主完成數據分析,執行決策反饋。在工業控制、醫療服務、人臉識別等新興應用場景下,存在實時響應、極小誤差、公民隱私保護等極致需求,算力和算法加持下的智能傳感器能夠彌補現階段傳感技術的局限、滿足上述場景中大量實時數據高效、安全處理的需要,同時降低云分析相關的成本和資源消耗。

    感知層發展趨勢三:高端市場

    單價滑坡拉低銷售額增長,搶奪高端市場或推動利潤增長

      我國傳感器產業起步較晚,因此在中高端傳感器市場上落后于西方國家,國內市場約八成依賴于進口,傳感器芯片市場更為勢弱,自產比例僅占一成。在中低端市場競爭的日益加劇和傳感器集成化趨勢的作用疊加下,中低端傳感器的單價持續走低,拉低市場增長率的同時壓縮了廠商的利潤空間,中小廠商艱難求生。

      中高端傳感器具有高附加值,國內傳感器廠商應順應“專精特新”國家戰略,嘗試單點突破,專注于開發細分市場下的具有獨創性的產品,以尋求突破“谷賤傷農”的陷阱。細分賽道中,CIS圖像傳感器領域的韋爾股份、聲學傳感器領域的歌爾微、壓力傳感器領域的敏芯股份已經實現了一定程度的突破,在市場上搶占了外國廠商原有的市場份額。

    “物”:數據聯通

    物聯網通信技術應用現狀分析

    移動物聯網基礎設施建設持續推進,WLAN技術渴望突破

      物聯網終端設備感知的數據通過網絡傳遞,承載物聯網設備的傳輸網絡主要為有線傳輸和無線傳輸兩大類,其中無線傳輸是物聯網的主要應用。無線傳輸技術按傳輸距離可劃分為兩類:一類是以Zigbee、WiFi、藍牙為代表的無線局域網技術,受制于技術限制,單一通信方式均具有不同程度不同方向上的局限性,多以組合方案應用于智能家居、智能建筑等室內場景;另一類是移動物聯網技術,即廣域網通信技術。2020年5月,工信部發布了《關于深入推進移動物聯網全面發展的通知》,目標建立NB-IoT、4G和5G協同發展的移動物聯網綜合生態體系,以NB-IoT滿足大部分低速率場景需求,以LTE-Cat1滿足中等速率物聯需求和話音需求,以5G技術滿足高速率、低時延聯網需求,持續推進5G網絡基礎設施建設。

    物聯網平臺:數據價值

    孵化器聯動感知層與應用層,提供通用PaaS服務以簡化應用開發

      物聯網平臺可提供跨不同設備和數據源的通用PaaS服務,在整個物聯網架構中起到承上啟下的中介作用,聯動感知層及應用層之間的所有交互——向下連接、管理物聯網設備端并完成感知數據的歸集與存儲,向上為應用開發商與系統集成商提供應用開發的統一數據接口及共性模塊工具。在實現“物聯”的基礎之上,感知層與應用層頻繁交互過程中,產生的數據具有體量大、種類多、動態滾動的特征,物聯網平臺作為產業鏈中的核心樞紐,更是應用融合以及數據價值孵化的土壤,除提供基礎設施服務支撐設備間的數據交換外,通過對平臺數據的處理、分析和可視化,將數據賦能過程大幅前置,充分發揮規模效應,實現數據即生產即處理,便于數據快速應用落地,簡化物聯網解決方案的復雜度并降低方案成本,充當“加速層”,推進各層在應用場景的落地速度與進程。

    四大類平臺逐級加工,自下而上實現數據價值的累積升遷

      物聯網平臺在物聯網體系結構中處于關鍵地位,根據功能可以將物聯網平臺分為連接管理平臺、設備管理平臺、應用使能平臺和業務分析平臺四個部分。其中,設備管理基本由通信模組、通信設備提供商主導,網絡管理平臺由電信設備商、運營商主導。領軍企業紛紛構建開放的物聯網平臺,并將重要組件開源,持續提升開放性以更好聚合產業合作伙伴和開發者資源,向各行各業賦能。水平化通用平臺,通過合作伙伴生態深化重點垂直領域應用。垂直行業巨頭與互聯網企業通過戰略合作加強平臺互聯互通,完善平臺服務功能,共享行業資源,提升行業競爭力。

    全球數據立法實踐梳理與借鑒

    國家層面引導平臺良性發展,數據確權仍是全球性立法難題

    物聯網連接層發展趨勢一:數據確權

    保護個人數據人身權,認可合規運營下企業大數據經營成果

      2020年4月9日,國務院發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,將土地、勞動力、資本、技術、數據定義為五大生產要素,明確了數據對于經濟增長、價值創造的重要意義,而數據確權是實現數據增長潛能和建設數據要素市場的重要前提。數據具有非排它性、價值整體性及兼具人格權與財產權雙重屬性的特征,民法中的物權、知識產權無法完全對應適用,需要在立法實踐中創新與探索。目前沒有一個國家的法律明確將數據產權授予任何經濟主體,但通過梳理全球數據產權立法實踐和相關學者的研究,主流觀點認為不應賦予個人數據產權,以防產生資源利用不足的“反公共地悲劇”問題,應更多強調對數據的人身權保護,以期在數據隱私安全的前提下實現數據要素的高效利用。而經脫敏處理、企業投入資本和創造性腦力活動形成的個人大數據,企業擁有對其的財產權益。

    物聯網連接層發展趨勢二:數據開放

    數據要素分類分級開放,政府全數據鏈引導+監管,嚴守隱私權底線的同時加速數據要素流動,以實現社會福利最大化

    “網”:數據應用

    萬物互聯難以成網:生活領域

    局部互聯初見形勢,亟需打破生態壁壘、釋放用戶體驗

      相較于物聯網在其他領域的應用,生活物聯網發展時間較久、市場也更為成熟,平臺生態建設繁榮開放,平臺內終端互聯已初見規模。智能家居企業大多開放平臺給上下游合作方,構建內部生態,以統一的出口向消費者提供完整服務。然而局部互聯的日益繁榮加劇了生態阻隔和供需沖突。供給側,產品和技術能力一騎絕塵的品牌尚未出現,大廠多以1-2款拳頭單品裹挾消費者和中小廠商“站隊”,被迫接受全套產品和方案,從而提升市占、構建品牌護城河;需求側,用戶偏好從多個品牌挑選最佳單品,DIY自己的全屋智能系統,在廠商生態隔絕的商業策略下,這意味著要犧牲產品部分功能和流暢的家居體驗。這一供需矛盾困境,極不利于市場的良性競爭和發展,亟待尋找破局之道。未來,頭部廠商或將聯合通信廠商,共同建立統一的標準和協議,逐步探索從生態獨立走向生態融合的發展路徑,實現行業內數據、軟件和模型等資源的橫向打通,使平臺網絡效應最大化。

    萬物互聯難以成網:生產領域

    工業物聯網建設起步階段,企業亟需邁出數字化轉型

      第一步制造業企業具有業務傳統、設備眾多、作業環節多、工廠規模大等特點,因此生產領域的物聯網建設步伐較為緩慢,大致可以分為五個階段,分別為傳統人工采集、設備數據直接采集、企業內部數據融合、上下游產業鏈數據打通以及企業間信息資源共享,最后構成整體產業生態的共通互聯。目前中小型生產企業主要集中在從0到1的跨越階段,即部署物聯終端,進行設備數據直采。頭部工業企業的數字化程度較高,帶動更多企業上云上平臺,逐步打通上下游數據鏈。另外,農業畜牧業領域由于生產環境相對惡劣、數字化水平低等因素,硬件部署困難、通信能力弱,物聯網的應用難度更高。目前,我國不同規模企業數字化改革的步調不一,小型企業需著力進行數字化改造,持續提升數字化水平以貼近行業節奏;大型生產型企業應進一步打通產業鏈上下游及企業間數據,促進行業整體的物聯網應用發展成熟。

    萬物互聯難以成網:公共領域

    數據量級龐大、業務環節數據孤立,數據處理和管理難度高

      物聯網的應用滲透在公共領域的各個方面,從交通安防、智慧政務到環境資源管理等領域,涵蓋范圍廣、數據量級大、處理環節和需要的支撐部門眾多。面對大量的數據處理和繁雜的業務流程,物聯網實際價值的發揮建立在對元數據的有效管理和高效的業務運作之上?,F階段,相關技術的發展水平限制了數據的有效應用,現有算法、算力難以支撐大量級的數據傳輸、處理、分析與應用。整體來看,提升技術能力是解決這一問題的關鍵,軟硬件、算法、通訊技術的持續發展與突破,才能提升物聯網的數據應用能力。如邊緣計算可以釋放部分算力與存儲,與人工智能的結合可以賦能快速響應與決策;5G對減少時延,傳輸速度的提升有明顯效果等。另一方面,公共領域各業務流程體系平臺之間數據孤立、互不相通。在實際應用中,面臨著重復提交資料、時限久、效率低下等問題。目前,各部委逐步建立形成城市運營中心,進行不同業務系統之間的平臺打通,以提高業務與數據運營的效率和安全性。

    應用物聯網的關鍵能力:生活領域

    以提升生活體驗為主,可在一定程度上節約時間、提升效率

    應用物聯網的關鍵能力:生產領域

    知微見著、降本提效,為產業發展注入新動能

      生產領域存在眾多細分行業,行業間需求各異且高度碎片化,因此產業物聯網的建設并非一蹴而就。工業大數據是工業物聯網的核心價值源泉,借助物聯傳感、PaaS技術提升數據采集及分析能力以圖更深層次挖掘工業數據價值,是工業物聯網的核心價值體現。相較傳統工廠設備人力監管的模式,工業物聯網通過1.0設備數據直采建設有效地優化了OEE、人力成本、電力成本等工廠運營指標,輔助企業管理決策,支撐產線擴產增收,釋放了工業生產力潛能。

    應用物聯網的關鍵能力:公共領域

    多場景多維度,提升城市建設水平和運營效率

      近年來,各城市大力推進智慧政務、智慧交通等公共智慧建設項目,促進城市運轉的效率提升、文明城市的建設,以及政務辦理的便民化等公共智慧建設。在數據量級龐大,且財政資源有限的情況下,對5G、人工智能等技術的進一步發展與應用,以及平臺之間的數據打通,是公共智能物聯項目的落地推行的極大助力。以智慧政務為例,根據部分公開數據的統計分析,相比于傳統政務辦理方式,智慧政務所需申請材料的數量減少了約50%-70%,辦理時限節約約50%-80%,極大提高了辦事效率,真正做到了便民利民。

    物聯網行業發展趨勢

    物聯網行業趨勢一:產業生態

    產業由企業級生態跨向產業級生態,智能家居產業率先落地

      艾瑞認為,在解決物聯網碎片化等先天性問題的進程中,從政策引導角度及供需兩側的源生驅動力來看,物聯網企業由“企業級生態”向“產業級生態”的跨進是不可或缺的,企業之間未來將呈現“大雜居,小聚居,共聯盟”的群體智能生態融合態勢。2020年12月1日,符合中國物聯網產業特點的生態聯盟——開放智聯聯盟(Open LinkAssociation,簡稱OLA聯盟)應運而生,立下物聯網產業生態構建的首個里程碑,業內出現多種生態抱團模式,其中智能家居產業的生態融合一馬當先,未來將逐步向制造業及工業等場景滲透。

    物聯網行業趨勢二:技術應用

    隱私計算融合區塊鏈,保障數據價值安全釋放的帕累托最優

      物聯網設備連接量和產生的數據量級呈爆發式增長,數據價值挖掘、數據安全流通的市場需求日益急迫,隱私計算融合區塊鏈技術能夠在數據跨主體流通中提供安全保障,成為平衡數據安全和數據要素價值釋放的重要方案。隱私計算基于密碼學、機器學習等技術,以可用不可見的密文得出計算結果,在保護主體信息安全的前提下實現數據交換和開放共享。而區塊鏈技術作為重要補充,以其分布式存儲、不可偽造、可追溯的特點,保障了信息源頭的真實可靠。2021年是隱私計算元年,艾瑞預計,在產業鏈協同發展、數據交易和開放共享需求的持續牽引下,物聯網+隱私計算+區塊鏈的技術融合將向各行業加速滲透。

    物聯網行業趨勢三:結構演變

    企業核心力量將下沉至底層,攜手新基建夯實物聯網基礎

      據艾瑞測算,2020年中國物聯網設備連接量達74億個,預計2025年將突破150億個。海量物聯網設備連接為平臺層輸送待育“種苗”,平臺型企業魚貫而出,為數據資源提供孵化沃土,物聯網產業鏈條自下而上傳輸數據價值至應用層。然而我國底層基礎技術較為薄弱,傳感器、芯片等核心技術環節出現缺口,物聯網基礎設施整合效果欠佳,底層難以提供充足“養料”用于模型推理——產業鏈發展畸重畸輕,紡錘型產業結構阻塞價值自下而上傳輸,高成本、低復用、長周期產業痛點致使應用層落地場景和規模受限。艾瑞認為,為削弱產業發展不均衡帶來的影響,一方面未來新基建的核心將放在:(1)聯接:固定網絡及無線網絡的聯接;(2)算力:提升算力水平以消化智能時代的海量多元數據,將物理世界信息抽象為數據,打通“數據孤島”。另一方面,企業將配合政府推動核心力量下沉至底層以夯實產業基礎,落實新基建在數字化升維進程中的發動機功能,形成“物智能化-聯智能化-網智能化”產業智能化閉環,在雙重引擎驅動下,加速物聯網賦能滲透,實現人與物的泛在連接,提供信息感知、信息傳輸、信息處理等服務的基礎設施。

    (來源:艾瑞咨詢)

    標簽:物聯網  我要反饋
    最新視頻
    仙工智能料箱機器人教學系列之“車體介紹”   
    雄克ROTA THW3快換爪卡盤   
    世強
    魏德米勒工業物聯網解決方案
    西克
    專題報道
    《建筑是凝固的音樂》ABB電氣系列大片上映
    《建筑是凝固的音樂》ABB電氣系列大片上映 ABB 網羅了遍布全球的創新建筑案例,通過精心制作的《建筑是凝固的音樂》系列視頻,向大家揭秘世界上一些獨特建筑及其建筑師的幕后故事,帶領大家一起領略那些歷久彌新、永不過時的建筑設計和解決方案。
    企業通訊
    汽車產業的數字化制造
    汽車產業的數字化制造

    對于汽車行業而言,數字化轉型可以幫助車企重構核心業務流程,縮短產品研發周期,提高生產制造效率,減少庫存并節約材料成本。因

    數字驅動的電子制造業
    數字驅動的電子制造業

    當前,電子產品零部件和元器件種類多、數量大,產品升級換代速度快,客戶需求變化多,行業逐漸朝著模塊化、數字化的方向發展,特

    在線會議
    好想被狂躁A片视,亚洲美腿丝袜无码专区,亚洲精品无播放器在线播放网站
    <xmp id="6866o">
    <menu id="6866o"><tt id="6866o"></tt></menu>
  • <menu id="6866o"><menu id="6866o"></menu></menu>
    <input id="6866o"><menu id="6866o"></menu></input>
  • <optgroup id="6866o"></optgroup>
    <menu id="6866o"><code id="6866o"></code></menu>
    <menu id="6866o"></menu>
  • <xmp id="6866o">