AB 1756-IB16凱發(fā)電氣堅持“以技術(shù)為核心，以市場為導(dǎo)向”的戰(zhàn)略方針，致力于軌道交通領(lǐng)域自動化技術(shù)的應(yīng)用與創(chuàng)新，在產(chǎn)品核心技術(shù)上均具有自主知識產(chǎn)權(quán)，目前擁有16項專利和115項軟件著作權(quán)，4項科技成果被鑒定為國際先進或國內(nèi)產(chǎn)品，其中1項技術(shù)為國內(nèi)首創(chuàng)。從中國北車長春軌道客車股份有限公司了解到，60輛北京燕房線地鐵列車將交由長客制造。這是中國大陸首批符合自動化等級最高標(biāo)準(zhǔn)的全自動地鐵列車，可實現(xiàn)無人駕駛。首輛車將于明年5月交付。
據(jù)介紹，此批“無人駕駛”地鐵車采用IEC62267標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的GOA4級全世界最高自動化等級進行研發(fā)設(shè)計，無需司機和乘務(wù)人員介入操控，即可實現(xiàn)列車自動喚醒、自檢、自動發(fā)車離站、上下坡行駛、到站精準(zhǔn)停車、自動開閉車門，完成運營后自動休眠等全套操作。
這一批列車的最高運行速度為80km／h，不銹鋼車體，最大載客量為1262人。列車造型靈感來自海豚，設(shè)計師根據(jù)仿生學(xué)將海豚的靈動外形幻化到車頭設(shè)計中，以降低空氣阻力。車燈的設(shè)計靈感來自長城城墻，車身色帶局部也采用“城墻”的圖案形式，與車頭相呼應(yīng)，洋溢著北京古城的韻味。
無人駕駛地鐵車在運行中會根據(jù)即時發(fā)生的情況，第一時間由電腦程序自動反應(yīng)并作出“決策”。除了能夠有效減少因司機的人為參與而對停站時間和運營效率帶來的影響，縮短行車間隔，全自動“無人駕駛”列車也不會因司機疲勞、突發(fā)疾病或其他情況而對運行帶來影響。
2002年，世界上第一條“無人駕駛”地鐵在丹麥?zhǔn)锥几绫竟�根投入使用。目前，全球多個大都市都應(yīng)用了全自動無人駕駛地鐵，如法國巴黎和里昂、德國紐倫堡、巴西圣保羅、西班牙巴塞羅那等。西門子繼2014年5月首次推出COMOS移動解決方案產(chǎn)品系列后，一直在不斷進行擴充。在過程行業(yè)的工廠工程設(shè)計項目中引入了基于Web的COMOS軟件解決方案，這樣參與項目的所有相關(guān)人員都可以使用平板電腦或Web瀏覽器等移動數(shù)據(jù)終端隨時訪問相關(guān)信息。為此，1.1版解決方案配備了可清晰顯示信息及優(yōu)化任務(wù)管理的儀表盤。新功能可簡化工廠資產(chǎn)項目中工程與操作數(shù)據(jù)的使用和評估，使分布于整條供應(yīng)鏈上的全球聯(lián)網(wǎng)工作更加容易。用戶可以快速、高效地協(xié)調(diào)國際化大型項目。
全新儀表盤功能可讓用戶即時、便捷地訪問所有項目和交叉項目信息。因為無需安裝，所以即使是行政人員等非技術(shù)部門的員工以及第三方人員也能訪問COMOS。儀表盤以速度計或圖表的形式顯示項目進度和KPI等信息。用戶可以在Web中借助為每個儀表盤預(yù)配置的查詢或收藏夾鏈接，輕松、快速地調(diào)用重要數(shù)據(jù)和文檔。為保持一致性，數(shù)據(jù)和文檔變更可以始終進行追蹤。
任務(wù)管理功能經(jīng)過擴充后，任務(wù)分配和工作序列優(yōu)化更容易展開。因此，能夠更好地優(yōu)化不同部門和學(xué)科間的協(xié)作，從而大幅縮減復(fù)雜度更高的大型項目的成本和工作量。隨著大數(shù)據(jù)興起，很多公司都需要懂得統(tǒng)計學(xué)的IT人，亦即是大家近期聽說的數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)據(jù)科學(xué)家。此職位目前是人少需需求多（當(dāng)然并非指香港，而是以亞太區(qū)作基準(zhǔn)）。關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的職業(yè)發(fā)展有很多討論。最近Louis Dorard在Giga OM上發(fā)表了一篇關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)發(fā)展的文章。觀點是隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，目前數(shù)據(jù)科學(xué)家的許多工作將被自動化的工具取代。而數(shù)據(jù)科學(xué)家這個職業(yè)也將不再存在。文章編譯如下：
數(shù)據(jù)科學(xué)家工作的一部分就是把他們的工作自動化。例如說通過一些預(yù)測性的API工具來實施工作自動化。然而，這些API已經(jīng)在某些范疇開始取代數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作了。這對這個職業(yè)來說可不是什么好事。
我們現(xiàn)在處于大數(shù)據(jù)的時代。利用電腦學(xué)習(xí)來進行預(yù)測性分析的需求越來越強勁。正如Insights One的CEO Waqar Hasan指出的一樣“預(yù)測分析是大數(shù)據(jù)時代的級應(yīng)用”。我們也開始看到有一些公司開始針對大眾提供電腦學(xué)習(xí)和預(yù)測分析的服務(wù)。例如Apigee收購了Insights One后就推出了預(yù)測性分析的API平臺。
我在大學(xué)上電腦科學(xué)的時候?qū)W到的第一課就是“我們工作的終極目標(biāo)就是要讓自己沒有工作。我們的工作就是要讓程序把我們現(xiàn)在的工作做得更快，更好，更可靠。數(shù)據(jù)科學(xué)也是如此。”
技術(shù)將取代數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家的絕大部分工作花了在建立Prediction Model：選取與預(yù)測相關(guān)的變量。選擇合適的Model，優(yōu)化參數(shù)等等。目前，這類的工作已經(jīng)能夠有一些自動化的解決方案了。如Emerald Logic的FACET以及Google和Erastz Labs提供的API。這些API把復(fù)雜的電腦Model從數(shù)據(jù)中抽出來。用戶可以專注于數(shù)據(jù)的采集，而把數(shù)據(jù)送給這些API，就能夠產(chǎn)生一個Prediction Model了。
這些新的工具意味著，在新的模式下，不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的參與了，公司里的每個人都能夠參與數(shù)據(jù)科學(xué)的項目。高層將確定戰(zhàn)略方向，中層經(jīng)理們確定分析預(yù)測的具體目標(biāo)，軟件工程人員可以專注于項目實施。這里需要每個人都懂得一些電腦知識。不過如果不去深究算法和理論，只關(guān)注基本概念和一些具體的應(yīng)用，Machine learning即使對于非技術(shù)人員來說也能夠很快了解。
事實上，如果由具體應(yīng)用范疇的專家來負責(zé)Machine learning項目的話，往往能夠更好地將應(yīng)用范疇的知識結(jié)合到Machine learning項目里去，例如能夠更好的選出那些合適的特征，從而能夠做出更好的Prediction Model。
Machine learning是人工智能的技術(shù)。通過數(shù)據(jù)來建立更好的智能。那么我們在人工智能范疇中還需要手動去進行運算的選擇嗎？我們當(dāng)然有智能的自動方式。在人工智能范疇有一個趨勢，就是人工智能算法(metaAIAlgorithm)，就是給予一些問題，能夠自動找到合適的人工智能運算方法。
利用這種方式來進行Machine learning的塬理就是利用如概率來進行設(shè)定以及對特征設(shè)定不同權(quán)限等等。今天我們的計算能力已經(jīng)足以讓我們進行這樣大量的測試。暴力測試可以采用常規(guī)的交叉驗證，或者采用類似于FACET那樣的漸進式技術(shù)。
測試可以從對數(shù)據(jù)的最簡單分析開始，如果我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)在分類時有明顯的不平衡性時，我們可以試著選擇Anomalydetection的算法。
數(shù)據(jù)科學(xué)家將來做什么呢？
廈門興銳達自動化設(shè)備有限公司 

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