8、工业4.0:中国的机遇与挑战

工业4.0:中国的机遇与挑战

1. 基础设施改善

在当今经济发展中,搭建和运用最新技术的能力是推动产业全面升级以及实现工业4.0的关键因素。从世界经济论坛的《全球竞争力报告》来看,中国在这方面仍有很大提升空间。过去,中国互联网连接人数大幅增加,但互联网普及主要由消费者驱动,且平均互联网带宽仍落后。

不过,政府决心改变现状。国家宽带计划致力于构建现代信息通信技术(ICT)基础设施,目标是在城市提供每秒20兆比特(Mbit/s)、农村提供每秒4兆比特的互联网覆盖。到2020年,中国政府计划在机器对机器(M2M)生态系统上投入6030亿美元。相比之下,德国政府计划到2018年基于光纤技术让每个德国家庭接入每秒50兆比特的宽带互联网,预计成本约1000亿美元。

自“十二五”规划以来,战略性新兴产业投资与特定省份紧密相连。例如,“清洁能源汽车”产业集中在北京、上海和安徽,“新材料”产业聚焦于陕西、湖南和辽宁。尽管“中国制造2025”计划更具综合性,但仍有行业侧重点,因此公共基础设施投资可能会继续优先升级区域产业集群。

以下为基础设施投资区域分布示例表格:
| 产业 | 重点发展省份 |
| ---- | ---- |
| 清洁能源汽车 | 北京、上海、安徽 |
| 新材料 | 陕西、湖南、辽宁 |

2. 劳动力质量挑战

在全球制造业竞争力排名中,人才驱动的创新被视为最重要的驱动力。提升劳动力技能以适应工作需求,需要在多个层面进行改进。这包括培养跨学科思维、持续培养技术和分析技能,以及推动终身学习。这可以通过提高正规教育的数量和质量,以及提供基础和高级职业培训来实现。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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