2021年10月，工信部發布全國首批6家由工信部授權智能制造能力成熟度評估（CMMM） I類服務機構，上海軟件中心獲評，成為國內首批6家、上海唯一一家Ⅰ類服務機構。同年，上海軟件中心正式與上汽集團乘用車公司簽訂CMMM評估合同，成為上海市首個CMMM評估合同，也標志著上海成為繼深圳、無錫后第三個對標系列國家標準開展制造業成熟度評估的試點城市。
據孔繁榮介紹，由于制造業環節很多，過去的數字化轉型缺乏全局視野。針對這一問題，智能制造能力成熟度模型描述了企業實施智能制造要達到的階梯目標和演進路徑，提出了實現智能制造的核心要素、 特征和要求，從PTRM（人員、技術、資源、制造）等要素維度，從低到高分五個成熟度等級綜合評價企業數字化、網絡化、智能化發展水平，每個成熟度等級又細化為20個能力子域，每個能力子域再細化為1-5級不同條款要求。
智能制造能力評價對企業在智能制造方面的綜合能力進行評估和診斷，評價方法更客觀科學，結論更有針對性，可實施和可操作性更強。工廠可以對照評價結果采取相應的設備、工藝、人員結構等調整，從全局視角有針對性地提高生產效率、降低成本，補足短板，增強企業的競爭力。
孔繁榮介紹，與大企業相比，大量中小企業因為轉型意識不足、資源匱乏、基礎設施薄弱等因素，在智能制造方面存在“不會轉、不能轉、不敢轉”的困境。
數據采集是公司生產流程中的痛點之一。孔繁榮表示，“但很多工廠設備比較老舊，如果直接更換設備成本又很高，我們可以通過后裝傳感器的辦法，開發智能工廠系統，幫助企業實現實時數據采集和設備、產線管理。”工智所積極推動搭建資源和能力共享平臺，特別是針對中小企業共性需求，與合作伙伴推出輕量級、低成本、標準化的解決方案，即智能工廠彈性管控平臺，通過“低代碼”定制化服務模式，開創了一條低成本的數字化轉型之路，帶動中小企業加 快智能制造步伐，相關共性技術的研究也提得到了科技部重點研發計劃立項支持。
良品率是企業的生命線。通過這套低代碼化的彈性管控平臺，工智所幫助一批以電子設備為代表的產線產品直通率從75%提升到95%以上左右。這意味著，通過優化生產工藝、精益生產流程，產線良品率和生產效率大幅提高，實現了管理組織、管理過程與信息化融合發展，企業真正嘗到了低成本實現智能制造的甜頭。
在2021年度國家級智能制造標桿企業評選中，由上海軟件中心服務的上汽乘用車、上海華誼新材料榮獲此項殊榮。未來3年，上海將全面實施智能工廠領航計劃，打造20家標桿性智能工廠、200家示范性智能工廠。目前，工智所已經配合上海各區政府開展了制造企業智能制造成熟度自評的宣貫和輔導工作，累計輔導200余家企業完成自評，為近百家家制造型企業提供“一企一策”的智能制造診斷服務。
截至目前，工智所已深入廣西、江西、山東、江蘇等地考察，探索推進區域中制造業企業數字化轉型發展之路，行業覆蓋了汽車、電子、化工、醫藥、快消品、煙草等各大領域。上海軟件中心工業智能研究所正立足上海，將長三角的工業數字化轉型經驗輻射全國，推進工業經濟由“制造”向“智造”轉變，為加快建設制造強國、構筑 國際競爭新優勢提供有力支撐。
湃新聞記者 楊漾 李強
人工智能正像電力一般賦能各個產業，深刻地改變人類社會。中國正處于全球人工智能發展第三次浪潮的時代潮頭。
7月8日，2021世界人工智能大會在上海隆重舉行。這場持續3天的世界級人工智能盛會以“智聯世界 眾智成城”為主題，圍繞“AI賦能城市數字化轉型”方向，探討人工智能技術創新與產業落地的前沿進展。
在大會召開之際，澎湃新聞與上海人工智能研究院聯合推出《算法周刊》，將聚焦人工智能“上海高地”和中國新基建，并持續關注全球AI最前沿。上海人工智能研究院是由上海交通大學、上海市閔行區人民政府、臨港集團、商湯科技共同投資發起的新型研發機構。研究院承擔上海市人工智能研發與轉化培育建設任務，重點開展人工智能領域基礎與核心技術研發、關鍵與共性技術應用、成果轉化與人才培養等工作。
澎湃新聞記者就“數字化新基建背景下的人工智能技術落地”相關問題專訪了上海人工智能研究院首席技術官王資凱。王資凱同時還擔任上海交通大學融媒體中心特聘專家、交通運輸部自動化碼頭行業研發中心技術委員會副主任，擁有超過8年技術管理、科研成果轉化經驗，長期從事科研早期項目評估和產業轉化工作，在基礎研發、標準制定、產品定義等專業領域具有較豐富的經驗。
上海人工智能研究院首席技術官王資凱
以下為澎湃新聞對上海人工智能研究院首席技術官王資凱的專訪實錄：
澎湃新聞：您如何看待在新基建建設大環境下人工智能技術落地面臨的機遇與困難？
王資凱：目前我們經常聽到的新基建指以技術驅動產業，實現集成高效、經濟實用、安全可靠、綠色環保的一系列現代化基礎設施體系建設，主要包括5G技術、大數據中心、人工智能、工業互聯網、特高壓、城際高鐵和城市軌道交通、新能源汽車充電樁七大領域。其中我們可以看到，5G技術、大數據中心、人工智能和工業互聯網4個技術類新基建占到了總量的一半以上，可見技術驅動已成為國家基礎設施建設的重要特點。
在此環境下，人工智能技術落地可以說是遇到了前所未有的良機，而新基建的核心，遠遠超出它本身涵蓋的七大領域，輻射到了智能網聯、智能安防、智慧城市、智慧交通、智慧醫療等多行多業，究其本質是推動產業與城市實現一波智能化轉型和模式升級。而人工智能技術憑借它賦能百業的特性，可以實現與其他技術的聯動和連攜效應，打開更為廣闊的市場空間，實現更加深度和快速的滲透與融合。不論是在醫療、制造、安防、教育等傳統行業，還是物聯網、5G、機器人等新興行業，我們都見證了人工智能以驚人的速度進行賦能。
但新技術的落地往往也會帶來一些風險和隱患，比較處在風口浪尖的就有人工智能帶來的安全隱患和道德爭議問題。其中包括數據泄露、算法偏見、個人隱私、倫理責任、技術濫用等等，實際例子比比皆是，比如自動駕駛車輛出現的事故問題，人工智能換臉軟件濫用問題，商業販賣用戶資料、個人信息等。那么面對這些問題和困難，我們應該做好更具體實際的人工智能規劃，完善人工智能方向立法，加強行業監管和監測，努力做好人工智能領域治理相關工作，堅持“以人為本”的人工智能發展初心，用具體完善的法律法規和倫理規則來引導人工智能的發展，為人工智能技術的落地保駕護航。
澎湃新聞：我們觀察發現很多場景的興起，往往是因為底層技術的成熟與打通。在人工智能領域，您認為底層突破的瓶頸在哪里，需要做哪些？研究院有哪些布局？
王資凱：首先我非常同意技術的突破和進步是引領人工智能落地更多應用場景的源動力，人工智能從上個世紀中葉起源發展至今，經歷了三次浪潮和兩次低谷，每次浪潮的興起都是基于計算機領域新技術的出現或是其他領域技術進步帶來的“嫁接”新技術或是新思路。每次經歷低谷則是因為當前技術的限制，包括硬件水平的限制、算法能力的限制、技術框架的先進性限制等等。那么此次人工智能浪潮與以往最大的不同點就是它已經從實驗室漸漸走出來，賦能各行各業，在技術發展的同時，探索真實場景落地的各種可能性。所謂底層技術，可以理解為人工智能發展的幾個基本要素：數據基礎、算法技術和算力資源，它們就像組成一個水桶的幾塊木板，對人工智能發展的重要性不言而喻。
現代人類社會從蒸汽時代、電氣時代、信息時代，再到我們現在所處的智能時代，數據扮演著越來越重要的角色，也是人工智能最重要的底層技術需求之一。那么目前我們面臨的問題就是如何建立和維護各個場景下種類齊全、分布合理、標注準確、數量龐大、質量上乘的數據集，這一定是一個長期努力的過程，需要相當大力度的整合和積累。算法技術也同樣不是一個一蹴而就的過程，并不是一次技術突破就能解決所有問題。比如在自然語言處理方面，一開始出現的RNN循環神經網絡解決詞編碼前后關系問題，到后來得到廣泛應用的LSTM長短時記憶網絡優化了RNN的梯度消失爆炸和詞語間隔影響的問題，再到后來加入attention注意力機制和預訓練技術的transformer，還有現在各種功能強大、體量龐大的預訓練模型，可以說每一代算法技術都是站在前一代的肩膀上，解決了上一代存在的痛點并進行優化。可以說瓶頸和痛點是一直存在的。每一代技術的革命和進步都是在新的起點上更進一步，我們能做的就是在具體的領域里不斷前行，推動算法技術的突破和更新換代。算力資源的底層技術主要涉及到核心芯片的設計和工藝以及相關硬件的配套建設，尤其是在當前的國際形勢下，這一行業更顯得尤為重要。所謂的卡脖子技術也是因為我們起步晚、投入小等現實因素造成的。相關統計數據顯示，我國目前的人工智能企業布局主要集中在應用層，而在算力資源相關的基礎層，不管是公司數量還是體量上都與以美國為首的人工智能強國存在巨大差距，所以扶持該領域發展、整合相關資源、打造生態環境是我們可以為算力資源基礎發展所做的努力。
研究院目前在這方面正在參與或引導一系列的建設工作，例如與上海交通大學、上海白玉蘭開源開放研究院聯手推進建設全球化的人工智能算法、算力、數據開源社區；和各細分領域代表企業、其他科研院所等建立聯合實驗室，探索具體賽道下的算法應用與數據整合；與來自上海各大高校優勢學科的教授學者合力挖掘人工智能落地的新場景；與上海市、區委等主管部門合作，參與人工智能企業生態建設和設計布局等等，以求堅持研究院“勇創新，聚生態，見未來”的初衷。
澎湃新聞：作為人工智能新型研發機構，上海人工智能研究院重點聚焦哪些領域，解決哪些問題？
王資凱：目前研究院主要圍繞三個方面展開工作。第一，上海人工智能研究院作為上海市的新型研發機構，承擔了一些重要的智庫和咨詢的角色任務，包括區級、市級以及國家層面上的咨詢課題。既有戰略層面上的遠期規劃和頂層設計，也涉及戰術層面上的咨詢，比如產業布局和促進條例的策劃。
第二，研究院圍繞人工智能的不同場景開展關鍵共性技術研究。比如我們最近聚焦的多模態高維異構化信息融合技術。簡單的說，就是通過各種維度的數據去描述一些特定的場景，例如我們用多模態病歷數據去描述一個人的健康狀態；用瀏覽、消費等行為數據描述人物的畫像；用各種源頭的數據做企業的畫像等等。這些畫像能衍生出各種有意思的應用，比如健康管理建議，商品推送和競品分析。再如，各種工業場景下的時間序列數據的挖掘。比如在5G自動化碼頭運營場景中，時間序列挖掘能處理好海量傳感器的信息，為現代碼頭做運轉優化；在IT智能運維場景中，可以做根因分析和未來運行狀態預測。
第三是產業轉化。研究院面向真實場景、真實數據，解決真實問題，聚焦智能網聯、智慧醫療、鏈網協同、智慧能源等關鍵新基建場景，孵化先進技術，推進AI落地。舉一個比較典型的產業轉化案例，由研究院張希教授領導的智能網聯事業群主要攻克兩個方向：一個方向是V2X，即車和其他交通元素的交互和融合；另一個方向是新能源車的電池管理系統BMS。在過程中，我們與政策制定者、監管方、供應商和終端用戶緊密合作，研發領先技術，引領標準制定，推動技術落地。
澎湃新聞：國內新能源汽車爆發式增長，帶動動力電池的迅猛增長，電池管理系統BMS可謂站在了風口之上。我們想了解這個項目背后的研發故事，項目是如何啟動的？研究院又如何發揮產學研的優勢？
王資凱：當前新能源汽車爆發式增長，電池安全以及電池狀態的監控，是生產方和使用方都非常重視的一個環節。我們捕捉到當前這樣的市場需求，與上海交通大學相關方向的學院和資深教授一起啟動了BMS的相關研發項目。該項目主要聚焦于電池的本質，包括電化學機理和材料的一些特征，經過數學、材料、電化學以及車輛工程等方面的多學科交叉研發，在研發過程中也借助了AI技術完成電化學建模、參數初始化、模式識別等工作，突破了BMS算法層面上的一些瓶頸，完成了電池壽命、安全狀態等參數精準估計的飛躍式進展，實現對電池熱失控狀態的提前預警，另外我們可以在低溫、低電量以及一些特殊的場景下保證BMS系統的正常運作。
在技術突破的基礎上，研究院與相關團隊對推進產品落地和產業布局工作進行了研究與設計，承擔了打通科研成果轉化最后一公里的角色，使項目具備了真正產業化的條件。BMS項目目前已經與上汽、華為等行業內的一些重點企業進行合作，將形成一定的產業布局。
澎湃新聞：根據您在科研成果轉化一線的多年工作經驗，請您談談在人工智能公司產品孵化和業務成長過程中，都有哪些重要環節和角色？
王資凱：無論是人工智能技術的落地或者是其它領域的技術轉化，我認為這里面都需要幾類人：
第一類人就是我們最需要的技術專家，也就是熟悉產業前沿、并非常清楚行業痛點的一群人。
第二類人是產業界內的資深人士，他們既需要商業上足夠敏感，也需要有豐厚的業界資源，能帶著團隊找到商業上可行的切入點。
第三類人是運營、產品等相關專業人士，他們能夠承擔整個企業的運營、產品設計、供應鏈管理和營銷推廣等工作，這類人員對企業的穩定運營、產品的定型和快速成長有很大的作用。
第四類人是對人工智能技術、具體行業均有見地的規劃人士，他們能參與政府機關的設計布局工作、相關行業標準制定工作、行業報告編寫工作，在行業生態建設里扮演重要角色。
第五類人是生態中的支持方，包括政策制定者、投資人、人工智能社會治理的專家等，他們對健康的技術生態建設具有非常重要的作用。
關于人工智能技術落地的關鍵環節，我認為主要有四個：
一是技術的突破：一家成功的人工智能公司必須有一定的技術積累和壁壘。
二是場景的探索：找到一個商業上可行、可拓展性良好，并且技術上可實現的場景是非常困難的，很多優秀的技術公司都在這個環節投入了大量的精力。
三是團隊的建設和成長：起步階段頂尖的技術和商業團隊的搭建需要大量工作，快速成長的過程中人員不斷擴充也會帶來各種問題，如何增效降本、保持創新風氣很關鍵。
四是標準制定：對具體行業具體場景下的人工智能技術應用進行規范化、標準化，保證整個行業的生態健康發展。
與上面四點對應的是市場和資本的認可。這種認可可能體現在漂亮的業績上，也可能同時體現在穩健的融資上。
澎湃新聞：上海對人工智能的發展特別強調場景，上海市經信委也發布了一系列的場景，對人工智能產業的發展起到了很好引領作用。你們特別強調場景中的標準制定，能否舉例說明？
王資凱：首先需要注意的是標準制定與場景非常相關，比如說我們上海人工智能研究院最近協同上海軟件中心推出了機器視覺測評評價標準，與信通院共同推進的智能運維標準，以及與全國信標委推進的機器學習標準。聚焦場景對我們探討技術流程，規范技術本身很重要。另外，對監管方、治理方、終端用戶等利益相關方也很重要。比如如何定義是否違背倫理，性能上孰優孰劣等等。因此需要所有相關方都參與到人工智能技術相關標準的制定議程中。
澎湃新聞：由于應用前景非常廣，人工智能等新基建底座性技術正在被加速，在人工智能發展加速推進的同時，怎么思考如何走得更遠的問題？
王資凱：走得遠靠技術和人才，同時也要有耐心和容忍度。人工智能潮起潮落，有高潮必定有低谷，在技術賦能百業的同時，不要寄希望于技術一夜之間解決所有問題。政策制定者、投資人、技術工作者、終端用戶以及媒體應該合力營造一個健康的技術成長環境。澎湃新聞和上海人工智能研究院聯合推出的《算法周刊》也承擔著這樣的使命，希望它能建成一個人工智能相關人才與技術的小生態，帶給大家最新的技術和行業資訊。在此預祝這個小生態健康成長。
責任編輯：李躍群
們收到新機器的時候，想要設置鍵盤顏色、或者要設置風扇速度不知從何下手，要怎么安裝驅動、控制中心功能怎么使用！！！
那么接下來由我華仔為大家講解機械師PX780游戲本控制中心驅動安裝和功能使用。
本篇文章分為兩部分：
一、下載控制中心驅動程序
二、控制中心不同功能解析說明
操作流程
1、首先我們在網上搜索：機械師官網，進去之后找到驅動下載一欄，點擊進去。
2、根據自己的型號，電腦配置進行選擇驅動，找到“熱鍵控制中心/熱鍵驅動”，點擊下載。
3、下載好驅動程序安裝包后，解壓出來雙擊安裝。
4、等電腦重啟之后，打開安裝好的軟件，在軟件界面上分別可以看到5個功能區分別為：功能區、燈光設置區、GPU自動睿頻區、宏設置區、風扇設置區。
第一個功能區：電源模式；在里面有4個運行模式，分別對應不同的性能模式，鼠標左鍵單擊即可切換。
第二個功能區：LED燈光設置。
LED燈光設置又分為3部分：LED鍵盤設置、鍵盤效果設置、光條設置。
首先我們設置我們鍵盤燈的顏色和顯示方式。點擊進去的界面由LED模式、鍵盤睡眠計時器、鍵盤亮度3個模塊組成。
鍵盤燈共計有1677種顏色，通過直接點擊下方調色盤，即可更換。
鍵盤睡眠計時器，設定鍵盤燈的休眠時間，減少電腦的功耗。
亮度模塊，設定鍵盤燈的亮度，有5個級別。可以通過鼠標直接點擊設置，也可以通過鍵盤快捷鍵Fn+“+”、“-”鍵來設置。
鍵盤效果模式分為：波模式、呼吸模式、掃描模式、閃爍模式、隨機模式、波紋模式、貪吃蛇模式。LED速度是：顏色跳動的快慢。LED亮度是：燈效效果的亮度。
其中：波模式、掃描模式、隨機模式、貪吃蛇模式是不能自定義顏色對比。
呼吸模式、閃爍模式、波紋模式是可以自定義顏色對比。
光條設置：靜態模式、呼吸模式、閃爍模式、循環模式、流星模式、波模式、波紋模式。
其中靜態模式可以選擇一種顏色。呼吸模式、閃爍模式、流行模式是可以自定義顏色對比度。其他都是默認系統設置不能設置。設置操作流程跟鍵盤效果一樣，這里就不多說了。
第三個功能區：GPU自動超頻設置
根據自己向左右移動來實現GPU超頻或者是實現GPU降頻。
PS：正常沒有特殊要求，建議不要調節。超頻容易導致電腦死機、藍屏等現象。
第四個功能區：組合功能鍵，通過錄制宏程序，來進行快捷操作。（比如游戲中的：吃雞壓槍、LOL盲憎的飛腿）
接下來會舉例如何錄制一個宏功能程序。
先在界面下方點擊開啟宏功能錄制，選擇要進行宏功能錄制的類型，這里以鍵盤為例。
接著在右上角新建一個宏文件。
然后在界面上點擊要設定宏功能的鍵盤按鍵。
接著點擊右上角，選擇需要錄制的模式。
點擊左下角的錄制，開始進行錄制。輸入需要錄制的按鍵，這里以FN+F6增加音量為例。再按一遍錄制按鍵，停止錄制。
點擊啟用延遲時間，可以修改每一個按鍵操作的時間。修改好后即可開始嘗試使用。時間單位為：秒。
第二種錄制方式，文本錄制，同樣的先點擊需要錄制宏功能的按鍵，接著點擊上方的快速文本。
在左邊的方框中，輸入文本內容，然后保存。
最后錄制開始按鍵和發送按鍵。錄制完成，就可以直接快捷輸入了。
統計宏功能，通過記錄你按鍵的使用頻率，對常用按鍵周邊的按鍵進行屏蔽，防止玩游戲時出現誤觸。
在統計結果上，按鍵顏色越深使用頻率越高，在左邊的統計圖中，對一些不需要使用的按鍵，進行禁用，然后保存就行。
鼠標宏功能和鍵盤宏功能基本一樣的操作方式，就不一一單獨說了。
第五個功能區：散熱風扇轉速控制，控制我們散熱風扇的轉速，調節電腦散熱效率。
在界面中，可以清晰看到左邊GPU和右邊CPU的溫度和風扇轉速。而風扇的轉速共計有3種設定和防塵風扇設置。
自動模式設置，電腦通過智能溫控，自動調節風扇的轉速，也可以通過下方的偏移設置，去調節風扇的運轉效率。
最大化設置，讓2個散熱風扇100%的運轉，散熱程度達到最大化。
自定義，可以自己針對CPU、GPU進行散熱效率的設定。操作方式如下
拖動趨勢線中的2個點，便能進行設定，也可以在上面方框輸入轉速和溫度值，來進行設定轉速效率。當設定好后，點擊右邊保存即可。
但一般情況下，如果是對電腦不太熟悉的用戶，不建議使用這個功能，一定設置不好，容易燒壞電腦。
防塵風扇設置，自定義時間后，每次反轉12秒，支持單風扇調節轉速，互不干擾；防塵隧道，保持風扇清潔和散熱效率。
系統開機或者節能模式恢復執行。
指定周設置運行防塵運行
好了，電腦的控制中心基本操作教程就到這里了，里面的設置大部分都是自動保存，只需要通過一個鼠標就能設定好。操作起來還是比較簡單。