英媒：美国或陷入周期性动荡

透过数据可以看到，英媒我国外贸在贸易主体、国内区域布局、国际市场布局、贸易方式、产品结构等方面都在持续优化，外贸质量、效益逐步提升。

该团队指出，美国大宗商品价格持续处于高位，预计5、6月是国内本轮通胀读数高点。开源策略团队发布的报告显示，或陷季报主导的市场逻辑告一段落后，或陷市场信息将主要来自于以商品价格为主的通胀信号，伴生的是估值压制将重新影响市场定价。

2021年一季度前后是经济顶，入周随后回归潜在增长率，增速前高后低。报告称，期性当下投资者最优策略仍是集中精力，不要错过周期因定价修正带来的弹性最大阶段。同时，动荡他也提醒投资者，不要因为CPI数据而对通胀大意了，对中产阶级而言，实际的通胀感受会比CPI显示的更严重。截至收盘，英媒百济神州(6160.HK)下跌7.88%，报184.8港元;君实生物下跌7.65%，报76.7港元;信达生物下跌4.28%，报80.6港元。另外，美国现在还不是开始谈论缩减购债规模的时候。

5月市场结构博弈加剧，或陷估值将替代业绩成为主要驱动，但市场整体将波澜不惊，建议提前布局通胀和利率见顶后估值弹性较高的品种。入周通胀问题正在引起广泛关注。期性李杰教授本人堪称全球范围最先提出并实践工业人工智能的泰斗之一。

这时候不只是我们自己，动荡整个产业的高级人才就都不用花那么多时间和精力去做基础的技术活儿了。即使是信息化程度最高的半导体行业，英媒仍处在摩尔定律趋势下不断追求下一代集成工艺的阶段。从2010年开始，美国半导体制造的业界龙头纷纷开始与IMS合作，研究如何提升设备以外停机时间、缩短平均检测时间(MTBD)。工业互联网能够采集、或陷获取的大部分都是一些通用数据，比如机器的启停、以及电压、电流、温度设备等对外开放的低频信号。

那时，他便提出了一个大假设，假如所有的数据都能拿得到，那时我们该做什么?这样的思考逐步构筑了最早的工业人工智能体系的雏形，并先后于2005年在GE发动机、2006年在丰田凯美瑞等做预研试点。应用领域涉及能源、轨道交通、装备制造、工程机械、海洋工程、微电子等行业。

在天泽智云COO谢炯看来，目前很多工业物联网平台只解决了一个问题：设备互联、设备上云。于1992年加入美国国家基金会NSF，李杰教授提出最早的工业人工智能概念。毕竟，仅仅依靠自身的技术团队一个一个地实现智能化场景，对于整个产业来说只是杯水车薪。如果说可见问题可以通过机器视觉、语义处理、深度学习等人工智能技术加以解决，那么不可见的隐性问题又该如何解决?IMS的基本思路是，在传统的基于专家的规则和机理模型的基础之上，通过数据中蕴含的洞察和依据建立预测性分析算法和模型，在这个过程中不断累积新的知识，形成可以持续传承、迭代的模型资产和行业模板，并逐步构建成体系化的工业人工智能系统。

另一方面，从客户的角度来说，国内企业在做智能化项目探索的时候，几乎没有思路，需求和目标都不明确，你问他哪里疼，他说我全身都疼。第四，运营技术operation technology，将得到的预测模型转化为运维、管理决策，实现从以人为核心的经验驱动生产向以数据为核心的模型驱动生产的转变。天泽智云打造工业界GitHub针对国内工业人工智能领域的普遍误区，天泽智云在IMS理论体系的基础上对症下药，提出了针对性的解决方案。制造企业向智能化转型的本质就是从解决可见问题到避免不可见问题的过程。

2013年，周济院士(机械工程专家，中国工程院院士)邀请李杰教授前往工程院演讲，是在中国首次分享工业人工智能的概念与技术实践经验。1998年开始在联合技术公司(United Technologies Research Center UTRC)担任研发总监，参与了普惠发动机、开利空调、奥迪斯电梯等工业人工智能技术的研究。

工业人工智能技术面临落地难困境错把技术手段当做目标，当前很多的工业互联网平台都把重心放在了解决可见问题的通用性技术上，强调平台的工具和技术指标，却忽略了问题本身。这才是天泽智云贡献给中国工业界的一笔不可估量的财富。

智能系统维护中心(IMS中心)通过与NI美国国家仪器合作，开发了基于LabVIEW的Watchdog Agent预诊断工具包，并获得了2012年NI Week创新奖。IMS的研究人员在美国故障预测与健康管理技术协会(PHM学会)每年举办的工业数据分析竞赛中连续取得优异的成绩，被誉为工业人工智能领域的西点军校。在工业领域，可见问题仅仅是海面上的冰山一角，不可见的隐性问题才是海面下的恶魔。2019年李杰教授获得了第九届(2019)吴文俊人工智能科技进步奖(科普奖)。在生产制造这一更加漫长的运行过程中，设备的衰退积累到一定程度就会出现停机、缺陷和浪费的风险等。创业头两年虽然一直在不同的行业寻找场景、服务客户，但天泽智云一直不满足于做一家项目主导的服务公司，而是希望打造一套为所有客户赋能的工业智能模型生产流水线。

偏离了这个出发点的话，针对数据展开的工作往往无法转换成真正的业务价值。这些都造成了工业企业的忧虑，却难以通过传统手段或泛AI技术被提前预知和解决。

但怎么样去利用这些数据，怎么样对数据进行分析，获得洞察?这才是工业智能应该发挥的作用。​工业人工智能领域的西点军校2001年，天泽智云首席科学顾问李杰教授发起成立了智能维护系统中心(IMS)，旨在推广产学研结合的理念，推动故障预测与健康管理技术在工业生产中的应用，至今已经有全球超过100家会员企业，完成了近200个企业资助研究项目，横跨几十个行业，服务过GE、波音、宝洁、英特尔等世界知名企业。

天泽智云应该靠体系、平台、工具搭出一条流水线，把工业智能化的技术难度降下来。目前人工智能在工业领域主要用来解决和避免可见的问题，前者包括工业机器人、视觉检测等，后者则包括无人驾驶、语音助手等。

零浪费则是指在生产的整个过程中降低能耗、提高能源效率。二、隐患难预见：工业领域在设计研发过程中就运用多种建模手段，通过对物理指标的仿真等，确保产品能够被制造出来。原来，一个钢铁能耗优化场景的项目大概需要6到9个月时间，现在4个月之内就可以搞定。在2012年美国国家科学基金会对所有 I/UCRC产学研中心进行了经济影响力评估，IMS中心以8.5亿美元的经济价值和1:238的投入回报比位居所有研究中心的首位。

不仅如此，只有大量的数据或者自动化控制并不能实现智能化，关键在于要搭建一个可以从数据到知识再到执行的闭环。自2015年起，李杰教授与IMS成员单位合作联手，陆续出版了《工业大数据》、《从大数据到智能制造》、《CPS新一代工业智能》、《工业人工智能》等多部著作，汇聚了大量工业大数据分析与预测和工业人工智能的实践案例，引领了中国制造企业的智能制造价值转型。

工业人工智能致力于解决工业领域的不可见问题IMS通常用可见和不可见，解决和避免的四象限图来分析人工智能目前的应用场景。零宕机指的杜绝设备意外宕机。

经过十几轮的迭代，天泽智云已经形成了基于工业智能技术体系的工业智能产品矩阵，涵盖了数据转换为业务价值的关键环节，从工业现场的数据采集、边缘计算，到数据服务、分析建模，再到系统部署和工业应用。零次品是指持续提高良品率。

在孙昕看来，中国制造业的最大短板就在于核心资产都在工业软件手里，而我们国家真正掌握制高点的工业软件几乎没有。我们听到过一位互联网专家来这儿做演讲，他说这个行业最缺的不是AI工程师，而是理解业务需求，把业务需求转化为技术需求的人。通过双方的努力，在半导体行业实现了多个标杆项目，被证实对于蚀刻设备上某一关键部件的寿命可以至少延长8%。生产系统中的不可见问题包括设备性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨损、资源的浪费等。

天泽智云将工业物联和边缘计算系统、工业大数据服务中台、工业智能模型研发平台这三款核心产品共同打造成了一套工业智能基建系统模力工场，可以快速孵化工业APP与创新工业应用，加速工业智能化的转型升级，还寄托了为国家抢占下一代工业软件制高点的愿景。交付的系统本身也具备简单易用的特点，让用户自己赋能自己，持续迭代模型或者构建新的模型、不断优化业务效果。

模力工场将IMS 20年间以及天泽智云过去4年多扎根中国所积累的典型行业模板和模型资产沉淀下来，成为中国工业场景的领域知识、算法模型资产平台，让更多的开发者，尤其是有工业Know-how的专家，可以高效便捷地开发复用，在更多的个性化场景产生更大的价值。然而到实际生产中仍可能会产生产品缺陷，有些问题很难在设计阶段被发现或避免。

对于天泽智云自己的团队而言，辅助以这样的产品工具，也大大地缩短了项目的交付时间，团队规模将不再是制约承接项目数量的主要瓶颈。然而更重要的是，工业人工智能的起点并非数据，而是用户的痛点