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来源：乐发彩票娱乐2023-05-21 17:48

无锡：物联网产业迸发创新活力******

　　【长镜头】

　　光明日报记者苏雁

　　中国物联网产业规模接近3万亿元，企业数量超过8000家。其中，产业代表城市江苏省无锡市2022年产业规模预计达4000亿元，规模全省第一、全国领先。13年深耕物联网产业，无锡何以成功？带着疑问，记者来到无锡一探究竟。

　　1月3日，无锡高新区综合保税区的仓库中，无锡佳利达供应链管理有限公司客服人员吴正阳轻点手机屏幕，一家集成电路公司的报关业务流程很快办理好了。随后，他在电脑键盘上敲入代码指令，只见他身后的几台叉车，在无锡海关物联网设备的监控下搬运货物，一辆载重约10吨的无人驾驶智能网联货车装满货物，从企业仓库途径集散中心、码头，实现全程自动装载和卸货。

　　这是无锡物联网在促进集成电路产业上的一个典型应用场景。2022年，无锡集成电路产业产值突破2000亿元大关，约占全国八分之一，建成完整覆盖集成电路各环节的高新技术产业集群。

　　13年来，物联网产业在无锡逐渐发展壮大，其主要经验就是以产业需求和行业应用为导向。2009年，国务院在无锡部署建设国家传感网创新示范区。截至2022年，无锡物联网产业聚集了3000多家骨干企业，诞生了各类涉及物联网产业的已上市企业80多家和14项物联网领域国际标准。

　　无锡物联网产业发展的第二站，是给物联网企业提供后端市场。10多年来，无锡诸多企业承接的物联网工程已遍及全球60多个国家700多座城市。

　　无锡为物联网企业提供了丰富的应用场景。在新吴区旺庄养老院，每一位入住老人胸前都佩戴着一张智能定位卡，它是老人们的“贴身护卫”。无线定位技术可以获取位置信息，同时与移动护理系统、视频监控联动，老人发生突发状况时，可以一键报警。这是落户无锡的一家科技信息公司在智慧养老领域落地的一个应用场景。

　　更多的企业从无锡出发，为全国乃至全球提供物联网解决方案。在位于无锡惠山区的华中科技大学无锡研究院，中科院院士丁汉主导成功研发一款国产CAM软件——Turboworks。航空发动机和燃气轮机（简称“两机”）中包含大量空间曲面，加工过程稍有偏差，就会导致价格数十万元、上百万元的零件整个报废。作为该类零件加工工艺的载体，目前国内应用的CAM软件均被国外公司垄断。研究院服务两机产业，经过多年打磨，研发出这款从底层原始码开始、自主可控的工业设计软件，为大国重器研发生产提供高质量和定制化服务。

　　智能服装厂和传统服装厂有啥区别？走进位于无锡市东港镇的红豆男装5G智能全连接示范工厂，记者看到，衣料沿着天花板吊挂线有序流转，这头主动“找”操作工开缝，那边齐刷刷“等”自动裁剪。“之前，年产80万套西服，需要工人近1000人，现在仅需600人，且个性定制、团购定制与批量生产可混流自由切换。”工厂负责人潘家祥向记者介绍。

　　2022年，无锡市制造业增加值占GDP比重预计为四成。无锡市规划，在几年之内，帮助全市规上工业企业完成数字化诊断，进行智能制造成熟度评估，遴选一批标杆企业，进行示范推广。

　　物联网被认为是无锡的“产业名片”。“下一阶段，无锡将以‘人工智能+物联网’融合创新为主线，以智能传感、车联网、工业互联网‘一感两网’为主攻方向，着力补强卓越产业链，更高水平建设国家传感网创新示范区，加快将无锡物联网打造成世界级先进制造业集群。”无锡市委书记杜小刚信心满满地说。

　　《光明日报》（ 2023年01月11日 05版）

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【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。