今天的 #新聞短打 焦點來到中國,橫跨數省的緊急限電措施讓部分企業停工,部分地區民生用電停電也造成民怨。
傳出停電的省份包含中國東北、江蘇、浙江、廣東、廣西、雲南等多個地區。在廣東、江蘇與浙江等地,工業用電停電嚴重影響到企業生產,多家在江蘇昆山設廠的台商直接宣佈提早放「十一」長假。廣東也有企業一週只開工一天。為了恢復生產,出現了企業搶購發電機和燃油的情況。
在中國東北,停電範圍包含民生用電,加上入秋氣溫轉涼,問題比東南沿海更嚴峻。除了商家停電無法開門、民眾無法用電暖器取暖外,部分城市傳出紅綠燈停擺造成交通阻塞,甚至有工廠因為排風系統停擺,造成員工中毒的事件。東北網友的抱怨塞滿微博。「東北限電」也一度成為熱門話題,但今天已經從微博熱搜榜上消失。
根據中國官方媒體報導,沿海各省突然發生停電限電,主要的原因是未能達到減碳目標,因此必須停用部分燃煤發電機組。
中國國家主席習近平4月時在聯合國氣候變遷大會上表示,中國即將在2030年達到碳排零成長,2060年達到碳中和,為了達成這個目標,減碳政策從上而下強力推行,北京給各個地方政府設立了減碳目標,要求地方政府遵守。
但在用電量持續增長的時候,強推減碳也進一步引發地方與中央的矛盾。《人民日報》週日直接點名批評,部分省份平常不注重減碳,到了死線前才發現碳排放超過限額,「臨時抱佛腳」停電限電,自然引發民怨。
但事情可能不止是節能減碳這麼簡單。《南華早報》引述香港大學電機系侯雲鶴教授的說法,許多城市之所以限電停電,不只有節能減碳的考量,更與煤價高漲,燃煤嚴重短缺有關。
原本中國的動力煤就以自產為主,但因為疫情和減碳,多數煤炭企業去年並沒有擴大生產,讓今年以來中國動力煤價格大漲,較年初上漲56%,跟去年同期相比上漲將近一倍,許多電力公司每發一度電就賠一度電,乾脆減少發電避免虧損。而在煤炭短缺、價格高漲的情況下,部分地方政府擔心今年冬天沒有足夠的煤炭供暖,預先囤積煤炭,更加重了煤炭需求。
中國政府目前已經要求產煤省份加大開採煤炭的速度,並且在國際市場上購買動力煤,但因為疫情停工、航運塞車,國際煤炭價格與運費也在上漲,即使能順利採購到煤炭,能否即時送達電廠發電,還有待觀察。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅Dd tai,也在其Youtube影片中提到,高州水庫位於廣東省高州市東北部鑒江上游支流的大井河和曹江,由良德,石骨兩水庫通過龍頭坳連通渠連結而成,是以工業用水和農田灌溉為主,結合防洪、發電、航運、養魚等綜合利用的大型水庫。總集水面積1022平方公里,總庫容11.5億立方米。20世紀五十年代末至六十年代初,高州縣、化州縣、電白縣和茂名市郊組織了...
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【新加坡S-REITs 投資指南 – Saxo Markets 盛寶金融 特約】
(一) 為何要投資新加坡S-REITs?
房託基金 (REITs )主要收入來源來自租金,是一種高股息率及穩定的收息工具,這裡不詳談。
香港REITs的資產類別較單一,通常也是酒店或商場物業組合。新加坡REITs則較多元,資產類別有學生公寓、多家庭住房、老年公寓、商業圈,物流倉儲及數據中心等等,可於疫情下分散對酒店零售租務收入帶來的影響。
看看新加坡星展的統計數據,新加坡房託 (S-REITs) 的股息率高達5.2%,是全球股息收益率最高的其中一個房地產信託市場。目前,新加坡本地REIT的平均息差接近3.6%; 另外,S-REITs單位派息 (DPU) 的複合年均增長率估計有8%,有助緩解潛在利率上升的風險。
(二) 投資新加坡REITs 可從那個平台入手投資?
好多讀者都問一個問題,新加坡S-REITs可以從那個可靠平台買入? 小子誠意推介Saxo盛寶金融,主因為Saxo定位為一個專業級的投資平台,現在港股和美股的最低佣金分別是18港元和3美元,同時沒有其他收費,所以總體價格已經與其他主要券商看齊。加上是一個賬戶全球通、交易產品齊全、功能强大、優勢十分明顯。
香港絕大部分經紀商能提供的交易產品非常有限,Saxo卻能提供多元資產交易。一個Saxo Markets賬戶已可投資香港、美國、英國、新加坡、日本等多地股票,更可投資超過4萬種產品,涵蓋股票、ETFs、債券、共同基金、外匯、商品、期貨、外匯期權及上市期權等等。
(三) 有哪些新加坡S-REITs值得投資?
全球疫情打擊下,酒店、商場、購物中心或寫字樓等傳統資產類別的REITs租金收入或出租率受當其衝,較受疫情所影響,盡量避開暫時不投資; 反觀,疫情下衍生遙距工作,電子商務及倉庫儲存需求,數據中心、商業圈和物流REITs租用率仍維持穩定,不受疫情影響,較值得長線投資。
電子商貿推動物流服務增長,優質物流資產顯長線價值。讀者可留意一下星獅物流工業信託 (BUOU) ,此新加坡房託於澳洲、德國、及荷蘭擁有共95棟物流及工業用物業,8座商用物業,截至2021年6月底的物業組合出租率為96.3%。星獅物流過往五年DPU保持增長,按現時股價計算,這隻物流REITs股息率約有5%,可作長線投資。
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工業用送風機 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
工業用送風機 在 Dd tai Youtube 的最讚貼文
高州水庫位於廣東省高州市東北部鑒江上游支流的大井河和曹江,由良德,石骨兩水庫通過龍頭坳連通渠連結而成,是以工業用水和農田灌溉為主,結合防洪、發電、航運、養魚等綜合利用的大型水庫。總集水面積1022平方公里,總庫容11.5億立方米。20世紀五十年代末至六十年代初,高州縣、化州縣、電白縣和茂名市郊組織了強大的興修隊伍,彙集鑒江上游,大搞宏偉的高州水庫工程以及受益五縣一市的灌溉工程。高州水庫工程蓄水11.5億立方米,灌溉農田118萬畝,水庫建成後解決了茂名市的工業用水,也使鑒江平原解除了水旱災害。當年建水庫和灌溉工程,沒有今天的大型機械設備,硬是靠手拉肩扛小車推,苦幹實幹。高州水庫別稱玉湖,是一幅描繪山水的圖畫。高州水庫山腰還建有“綠水山莊”,湖光山色盡收眼底,具備了“東迎旭日、西送夕陽、數星攬月、沐風浴綠”的獨特自然條件。高州水庫是粵西地區著名的遊覽、度假勝地。50年代初,國家決定開發茂名油葉岩資源,需首先解決用水15立方米每秒的水源問題。燃料工業部提出在鑒江上游修建水庫以調節水量。並於1954年委託廣東省水利廳提供建庫資料。省水利廳於1955年提出《茂名工業區鑒江引水工程計畫任務書》和《大拜水庫查勘報告》,建議由茂名石鼓分變村開渠引鑒江水于金塘附近匯入公館河,並于鑒江上游支流曹江修建大拜水庫。高州水庫建成後,省水利電力勘測設計院於1961年8月至1962年10月組織力量對工程的地勘、測量、洪水及水工建築物等進行全面複查。洪水複查結果較原設計偏大較多,百年、千年一遇洪水位均高出原設計水位,從而提出那年在不加高大壩或擴大溢洪道的條件下,為確保水庫防洪安全,水庫汛期限制水位不超過85米高程,即原設計的正常水位90米高程降為85米高程控制運用,並經省水電廳批准執行。後來於1964年、1977年又先後進行兩次較大的複查,一直堅持按防汛限制水位85米高程控制運用。30年間,水庫雖進行控制運用,仍發揮了巨大效益。
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