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在廣州博創(chuàng)智能裝備公司靠墻的一面，一排可容納3000多個庫位的立體倉引人注目。每一個“寄存”在立體倉的原料背面都貼有一個二維碼，從入庫到出庫，全程都可追溯。

博創(chuàng)智能制造首席工程師黃土榮對此還不是很滿意，“如果換做是今天，我們可能連這個立體倉都不會建了。所有原料的抵達(dá)都精準(zhǔn)到2個小時內(nèi)，就直接進(jìn)入生產(chǎn)線。如果新建工廠還有很大的倉庫，這意味著庫存占用了很大的資金成本”。

今年年初，賽迪顧問數(shù)據(jù)表示，互聯(lián)網(wǎng)金融、安防、交通貢獻(xiàn)了超過50%的AI市場份額，緊跟其后的是與消費(fèi)者息息相關(guān)的消費(fèi)電子、教育、醫(yī)療等，而制造業(yè)的AI市場份額只有5%。但這種局面正得到改變，人工智能逐步向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深水區(qū)尤其是傳統(tǒng)制造業(yè)進(jìn)發(fā)。

普華永道一份分析報告顯示，到2030年全球得益于人工智能推動的經(jīng)濟(jì)增長高達(dá)15.7萬億美元，而中國就有7萬億美元，增長動力主要來自于人工智能在企業(yè)流程自動化帶來的生產(chǎn)力提高，增強(qiáng)智能提升產(chǎn)品和服務(wù)的消費(fèi)，機(jī)器輔助智能提高企業(yè)勞動力水平。

AI深入產(chǎn)線助力“降本增效”

注塑，聽起來非常傳統(tǒng)的一門行業(yè)，但它與日常生活息息相關(guān)，手機(jī)、相機(jī)、礦泉水、筆等都是注塑加工出來的。

面對龐大的生產(chǎn)線，利用人工智能技術(shù)成為制造企業(yè)走向智能化、信息化升級的關(guān)鍵驅(qū)動力。黃土榮掏出手機(jī)，指著手機(jī)殼說，對很多用戶來說，幾乎都有過這樣的體驗(yàn)：白色塑料手機(jī)殼剛用時都是透明的，但用著用著就發(fā)黃變色。

“以前要做一個手機(jī)殼多是憑經(jīng)驗(yàn)，其中要用到不同的PP材料，都需要依賴經(jīng)驗(yàn)摸索，不同的配方和注塑工藝，組合起來有將近上萬種方案，哪一種是最佳組合，經(jīng)驗(yàn)也不可靠，而通過智能分析，對注塑工藝過程進(jìn)行控制研發(fā)，才可能找到最佳組合。”黃土榮說。

人工智能不僅可以提升效率，還能降低成本。浙江一家專業(yè)頻率組件與感測組件供貨商車間，女工們穿著厚厚的工服坐在玻璃房，對著顯微鏡下用游標(biāo)卡尺進(jìn)行檢測，精度要求在微米級，面對近千種的錯誤狀況，女工們幾乎每天疲于應(yīng)對，而且過去依賴人工放片、人工測量、人工錄入數(shù)據(jù)到MES系統(tǒng)，出了問題后很難查找。

廣州賽意信息借助機(jī)器視覺的自動檢測，這些不知疲倦的“火眼金睛”，很快將檢測精度提升一個臺階。盡管部署這樣一套高清攝像系統(tǒng)需要幾百萬元，但相比人工成本仍有非常大的優(yōu)勢：工廠需要40名工人兩班倒，算上工人培訓(xùn)的成本，這套系統(tǒng)兩年內(nèi)就能回本。

“比如醫(yī)藥行業(yè)，生產(chǎn)的藥丸往往是花花綠綠的；在食品企業(yè)，餅干也是五花八門的形狀?，F(xiàn)在可以通過機(jī)器視覺幫助客戶完成分揀。”廣州數(shù)控設(shè)備有限公司智能制造工程中心負(fù)責(zé)人宋健介紹。

過去，以人臉識別為代表的機(jī)器視覺應(yīng)用，逐步滲透到傳統(tǒng)制造行業(yè)，推動企業(yè)降本增效。

數(shù)據(jù)為智能制造提供“養(yǎng)分”

事實(shí)上，智能制造并不是一個新鮮事物。不同的是，廣州賽意信息董事長張成康說，轉(zhuǎn)變在于生產(chǎn)環(huán)節(jié)有了海量的數(shù)據(jù)，尤其是伴隨著AI和5G傳輸?shù)燃夹g(shù)的提升，使數(shù)據(jù)采集、清洗等更加高效。“以前系統(tǒng)跑一個MRP（物資需求計(jì)劃），都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要很長時間，現(xiàn)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)上，大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如，溫度、震動、語音、圖像等，對數(shù)據(jù)運(yùn)算的能力都很不一樣，傳輸速度不僅要快，圖像清晰度還要高，數(shù)據(jù)量非常大。”張成康說。

有了大量的數(shù)據(jù)，通過機(jī)器自學(xué)習(xí)，可以不斷在工藝上調(diào)優(yōu)。賽意信息推出的“工業(yè)手環(huán)”，采集工業(yè)設(shè)備的噪音、震動、溫度等振動頻率，實(shí)時監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行狀況，優(yōu)化生產(chǎn)運(yùn)營效率。“如果生產(chǎn)線錯誤率突然升高，這可能是前端更換了新材料或新模具、新工藝，往前追溯查找問題。”張成康說。

過去，制造企業(yè)守著數(shù)據(jù)的金礦卻無從下手，而現(xiàn)在越來越重視在數(shù)據(jù)中淘金。黃土榮說，以前可能是20年的老師傅才能做好，但通過人工智能工藝系統(tǒng)，也可以在短時間獲取相當(dāng)于20年老師傅的經(jīng)驗(yàn)。

對數(shù)據(jù)的分析，也催生了生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)新的增長引擎。黃土榮介紹，未來公司除了堅(jiān)定做注塑裝備這個主業(yè)外，也將繼續(xù)做強(qiáng)注塑過程的數(shù)據(jù)分析，盡管后者目前年?duì)I收只有3000萬元，約占總營收的3%，但利潤占比則達(dá)到了20%。未來5年，這部分營收占比有望突破3億元，利潤可能會超過單純的銷售設(shè)備。

借助數(shù)據(jù)，廣東企業(yè)找到了升級的“鑰匙”。根據(jù)廣東省政府近日印發(fā)的《廣東省建設(shè)國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)工作方案》，其中提及，通過3年左右的探索實(shí)踐，廣東將強(qiáng)化智能制造高端供給，推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動5萬家以上工業(yè)企業(yè)運(yùn)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)施軟硬一體的數(shù)字化改造。

自主可控催生國產(chǎn)替代新機(jī)遇

借助新技術(shù)，制造業(yè)整體水平不斷邁向產(chǎn)業(yè)鏈價值鏈高端，也催生了新的國產(chǎn)替代機(jī)遇。

在一次看報紙時，富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)董事長李軍旗偶然發(fā)現(xiàn)，截至2018年，中國高鐵養(yǎng)護(hù)技術(shù)被一家奧地利的外國企業(yè)壟斷，李軍旗當(dāng)時就想，能否利用本企業(yè)已掌握的技術(shù)解決該難題？

依托近十年在精密工具領(lǐng)域布局的材料、涂層、高端裝備、精密智能制造加工等核心技術(shù)及團(tuán)隊(duì)研發(fā)能力，只經(jīng)過數(shù)個月的攻關(guān)，就成功研發(fā)出“智能鋼軌銑刀”，解決了“卡脖子”技術(shù)。

企業(yè)研發(fā)出自主核心零部件后，還需在應(yīng)用中不斷迭代，如何幫其進(jìn)入更多應(yīng)用場景去沉淀技術(shù)？在這個過程中，國內(nèi)企業(yè)對國產(chǎn)品質(zhì)也有了充足的信心。

賽特智能董事長李睿也感覺，此前，國產(chǎn)雷達(dá)穩(wěn)定性、可靠性都非常差，國內(nèi)機(jī)器人廠商幾乎不敢碰，但如今國產(chǎn)雷達(dá)技術(shù)水平也有了顯著提升，賽特智能也加強(qiáng)了與國產(chǎn)雷達(dá)的深入合作。

制造業(yè)升級的需求強(qiáng)烈，也催生制造企業(yè)在IT系統(tǒng)等方面的投入，與此同時，企業(yè)對國產(chǎn)自主可控的重要性也日益重視，張成康認(rèn)為，中國的產(chǎn)業(yè)鏈更完整，商業(yè)模式也不乏創(chuàng)新，本土工業(yè)軟件企業(yè)更多的是“草根”，有著與身俱來深入企業(yè)一線的優(yōu)勢，熟知企業(yè)痛點(diǎn)和發(fā)展需求，未來極有可能跑出一些有行業(yè)影響力的企業(yè)。

張成康注意到，無論是國內(nèi)大量新建工廠，還是越南、印度等地推進(jìn)的自動化，其設(shè)備的運(yùn)營與維護(hù)都少不了后續(xù)的服務(wù)，這為中國軟件企業(yè)創(chuàng)造了新的機(jī)會。

■延伸

智能制造還有幾道坎？

“很多企業(yè)在遭遇經(jīng)濟(jì)下行壓力時，往往首先砍的預(yù)算就是信息化投入，不愿構(gòu)建自己的‘心臟’和‘大腦’。”在廣州舉行的工業(yè)軟件國產(chǎn)化高層論壇，一位行業(yè)人士的演講引發(fā)了不少參會者的共鳴。

近幾年來，AI的應(yīng)用場景逐漸從視頻、電商擴(kuò)大到智能安防、自動駕駛等領(lǐng)域，應(yīng)用廣度和深度不斷擴(kuò)大。然而，在制造等傳統(tǒng)行業(yè)，依然有不少企業(yè)被區(qū)隔在數(shù)字經(jīng)濟(jì)之外。究其原因，還在于生產(chǎn)運(yùn)輸環(huán)境惡劣、產(chǎn)業(yè)鏈復(fù)雜、場景不標(biāo)準(zhǔn)等因素導(dǎo)致。

痛點(diǎn)一：如何獲取數(shù)據(jù)？

打消疑慮就要幫客戶提升數(shù)據(jù)價值

傳統(tǒng)企業(yè)與科技企業(yè)相比，數(shù)字化基因不足，包括原有信息系統(tǒng)老化、“煙囪化”嚴(yán)重，數(shù)據(jù)積累不足且類型單一，大數(shù)據(jù)分析能力不足，數(shù)據(jù)模型缺失以及數(shù)據(jù)對決策支持理念與流程不到位。

“數(shù)據(jù)采集是一個漫長的過程，如何給數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽也是難點(diǎn)，涉及復(fù)雜的工業(yè)機(jī)理和數(shù)學(xué)模型。”廣州博創(chuàng)智能制造首席工程師黃土榮說。

在博創(chuàng)看來，重點(diǎn)要打消客戶對數(shù)據(jù)的顧慮。“我們構(gòu)建了行業(yè)的知識庫，企業(yè)雖然關(guān)注數(shù)據(jù)的安全，但也同時會關(guān)注，如何更好活下去，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生更好的經(jīng)濟(jì)效益。”黃土榮說，工業(yè)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)剝離，經(jīng)過脫敏，博創(chuàng)收到的是機(jī)器的數(shù)據(jù)，用于自動診斷和排查，這對企業(yè)來說是安全的。

黃土榮打個比方：“數(shù)據(jù)就好比客戶的水稻，我們將水稻加工成面包給到客戶，他們自然就愿意交換我的面包了。而我還希望數(shù)據(jù)的價值繼續(xù)提升，將水稻加工成酒，可以賣出更高的價格。”

痛點(diǎn)二：擔(dān)心投入風(fēng)險？

人工成本將高過信息化投入

傳統(tǒng)制造企業(yè)一邊擁抱AI機(jī)遇，但也一邊防范AI對自身優(yōu)勢的沖擊，而非利用AI技術(shù)建立新的競爭壁壘。

“制造企業(yè)那么多設(shè)備，是幾十年持續(xù)投入下來的，老舊設(shè)備怎么辦，不是說想改變就能改變、說扔就扔的。”黃土榮說。

害怕失敗的風(fēng)險，加上前期資金投入太大，讓很多企業(yè)對信息化改造踟躕不前。

廣州賽意信息董事長張成康用“剪刀差”打個比方：如果把時間作為一個橫軸，把成本作為縱軸，可以看到，隨著時間的延展，人工成本一定會越來越高，但自動化、智能化的成本越來越少。實(shí)際上，信息技術(shù)發(fā)展太快，相應(yīng)成本逐漸降低，當(dāng)場景的交叉點(diǎn)來臨，自動化和智能化就會全部取代人工。

他舉了一個例子，一家山東從事水管鑄造件客戶，他們積極嘗試做無人化工廠，從成本上來說，其投入其實(shí)是更高的。但作為頭部企業(yè)，必須要有引領(lǐng)的標(biāo)桿和技術(shù)，才能持續(xù)領(lǐng)先于競爭對手，同時，信息化成本在不斷降低，雖然當(dāng)下效益未必是最好的，但只要在不斷應(yīng)用就能不斷降低成本。

痛點(diǎn)三：技術(shù)陷入同質(zhì)化？

對場景理解重要性凸顯

在智能制造領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)、科技、ICT與制造企業(yè)的切入角度不同，但無論從哪個角度，AI算法已經(jīng)不再構(gòu)成“壁壘”，隨著大量算法和通用平臺已被開放出來，中小企業(yè)的選擇非常多。

這意味著，依托算法和數(shù)據(jù)等建立的優(yōu)勢，也將很快被趕超。與此同時，有技術(shù)但沒有好的場景，就好比“拿著錘子找釘子”，這樣的情況并不少見。

張成康認(rèn)為，企業(yè)最終比拼的依然是對場景的理解，即能否提供一套咨詢和解決方案的能力。

張成康提到一個筷子篩選中的案例：筷子有長有短，視覺AI在嘗試中發(fā)現(xiàn)并不是非常精細(xì)化，最后的解決方案非常簡單：兩塊夾板一夾，長筷子留下，短筷子往下掉；這樣的步驟重復(fù)幾次，筷子分類就做好了。

“明明有些場景投入幾萬元就輕松解決，關(guān)鍵看你對場景的理解是不是到位。”張成康說，對于智能制造理解，也并非一味強(qiáng)調(diào)各種新技術(shù)的整合應(yīng)用。

■相關(guān)

智造企業(yè)如何培養(yǎng)“接班人”？

從中專畢業(yè)，17歲進(jìn)入富士康，朱偉一待就是14年，從用砂輪打磨的模具學(xué)員開始，跳到了技術(shù)部接觸了自動化技術(shù)，成功轉(zhuǎn)型為一名熟練技術(shù)工人，并在2019年晉升為模具工程師。

在“機(jī)器換人”的自動化浪潮中，有人離開，有人留了下來，朱偉成為留下來的一員。過去，朱偉只是富士康每臺機(jī)器前面都有一個站著的那位，現(xiàn)在，朱偉隱身于機(jī)器之后，通過屏幕同時操控十幾臺機(jī)器。

曾經(jīng)忙碌在工廠層層流水線上的“打工人”，創(chuàng)造了中國持續(xù)高速增長的經(jīng)濟(jì)奇跡；而在當(dāng)下，越來越多的簡單勞動正被機(jī)器人替代，同時，新生代年輕人第一份工作寧可去送外賣快遞，也不愿意進(jìn)入制造工廠。

制造業(yè)人才又極度稀缺。日前，在2020中國5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會上，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布了《2020人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展白皮書》提及，我國人工智能人才缺口達(dá)30萬。一方面，人工智能與制造業(yè)融合存在的諸多難點(diǎn)，另一方面，發(fā)展至今，再談機(jī)器人，已經(jīng)不能局限在“機(jī)器換人”的簡單邏輯。制造業(yè)如何才能吸引年輕人？

“機(jī)器換人”紅利接近瓶頸

每當(dāng)提及企業(yè)大規(guī)模機(jī)器換人的潮流，將搶奪工人飯碗時，便會引起較大范圍的社會爭議。部分機(jī)械工人必將被機(jī)器所取代，這也是全球工業(yè)自動化的發(fā)展趨勢。但這是否意味著工人變得不再重要？

“企業(yè)發(fā)展是循序漸進(jìn)的，除了土地廠房，企業(yè)設(shè)備投入是大頭，沒法快速更新，10年前都還在用，現(xiàn)在也不算太落后，對很多中小企業(yè)來說，可能就只選擇自動化工序中的一部分，即便是廣汽集團(tuán)這樣最先進(jìn)的制造業(yè)企業(yè)，沖壓工位也用了比較多的工人。”廣州數(shù)控設(shè)備有限公司智能制造工程中心負(fù)責(zé)人宋健說。

他認(rèn)為，即便是在快速變化的手機(jī)行業(yè)，也有很多工位并沒有實(shí)現(xiàn)自動化，恰恰是因?yàn)楦聯(lián)Q代太快，很多企業(yè)也難有足夠的利潤來支撐快速自動化。

但過度自動化也產(chǎn)生了新的問題。日前，央行課題組在題為《疫情沖擊下全球經(jīng)濟(jì)面臨變革》文章中認(rèn)為，過度自動化造成失業(yè)增加，但生產(chǎn)率卻未得到提高。

在業(yè)界看來，自動化并不一定等于創(chuàng)新，自動化主要是在生產(chǎn)和服務(wù)流程上以機(jī)器取代人工，“創(chuàng)造性破壞”是以新的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)取代舊的體系，而自動化并不會創(chuàng)造更多足以覆蓋因其形成的失業(yè)的崗位，甚至也沒有引發(fā)生產(chǎn)效率的提高，僅僅是降低了人工成本。

美國學(xué)者近年的研究發(fā)現(xiàn)，在過去的三十年里，由于過度自動化，涌現(xiàn)出一些所謂的“平庸技術(shù)”，如自動檢查站、自動化客戶服務(wù)，或是過度自動化的生產(chǎn)車間。這些自動化沒有引發(fā)生產(chǎn)效率的提高，但卻造成了大量的替代人工現(xiàn)象，從生產(chǎn)效率和勞動力兩方面給經(jīng)濟(jì)帶來雙重打擊。

“事實(shí)上，10年前開始盛行的‘機(jī)器換人’那一波浪潮，已經(jīng)接近尾聲了，該換的機(jī)器也換了，自動化程度也差不多了。”一位制造業(yè)內(nèi)部人士表示，一些精密制造企業(yè)的營收也已趨緩。

人的成長與產(chǎn)業(yè)的提升交替上升

面對人才短缺成為制約人工智能與制造業(yè)融合的短板，多位受訪專家不約而同提到，要為未來的新增崗位培養(yǎng)人才，也要有豐富的渠道接納現(xiàn)有人才的再教育、再培訓(xùn)，為現(xiàn)有的人才補(bǔ)充新的能力來適應(yīng)新時代的需要。

在珠三角的一家制造業(yè)工廠，工廠也在想方設(shè)法提升員工的技能。該公司負(fù)責(zé)人告訴南方日報記者，實(shí)際上，設(shè)備越先進(jìn)、自動化程度越高，人的深度認(rèn)知也在不斷提升，雙方形成了一種交替性的提升。

在車間，所有的崗位都進(jìn)行了分級，根據(jù)操作難度、對客戶的影響程度分成了幾個等級，1-1、1-2、2-1、2-3等等。針對不同的等級，有不同的招聘策略和培養(yǎng)策略，比如普通崗位培訓(xùn)7天就可以上崗，而關(guān)鍵的檢驗(yàn)崗，通常要培訓(xùn)一個月才能上崗。同時針對不同的崗位，給予不同的薪資，以此激發(fā)員工的積極性，主動去挑戰(zhàn)一些更難的崗位。

一些高端的產(chǎn)品生產(chǎn)前，工廠會對員工提前了解，比如對崗位是否具備了相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)、技能、知識等等，甚至一些大客戶也會反過來要求，生產(chǎn)線必須具備較高素質(zhì)的工人。

當(dāng)產(chǎn)品上出現(xiàn)了一些新工藝、新知識、新設(shè)備、新事物時，專門的研究團(tuán)隊(duì)提前研究——所用的功率、工藝、工序要求是什么樣的，在這個團(tuán)隊(duì)中，有10年生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的員工占到了75%，老師傅依然非常吃香。

上述負(fù)責(zé)人說，一方面，原本依賴人的檢驗(yàn)，比如只是去看哪里貼錯了標(biāo)簽、哪里有瑕疵，這些重復(fù)勞動可以通過智能化解放人。另一方面，人在與機(jī)器的交互中，在思考更復(fù)雜、更需要經(jīng)驗(yàn)的環(huán)節(jié)，“過去我們討論，人工智能會降低勞動力的需求，實(shí)際上，這也是促成了人的成長與產(chǎn)業(yè)的提升”。

制造環(huán)節(jié)中引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)后，華星光電高級副總裁陳盛中也經(jīng)常被問及，如何平衡投入與產(chǎn)出。他認(rèn)為，從中長期來看，工人薪資水平都是往上漲的，同時用工結(jié)構(gòu)也在發(fā)生變化，工程師水平不能停留在過去，也需要熟練掌握AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，“實(shí)際上，用人來判別圖片，這樣的簡單重復(fù)勞動，對個人并沒有實(shí)現(xiàn)增值”。

提升培育環(huán)境，培養(yǎng)更多“數(shù)字工匠”

如果把視野放寬，德國是一個工業(yè)與農(nóng)業(yè)自動化程度很高的經(jīng)濟(jì)體，但并沒有引發(fā)失業(yè)問題。

這得益于德國企業(yè)的全球競爭力不依靠成本而是技術(shù)，技術(shù)優(yōu)勢的獲取是靠政府在產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型過程中，對勞動力知識結(jié)構(gòu)再調(diào)整和新技能匹配的持續(xù)投入。

這對中國的啟示在于，中國應(yīng)該重點(diǎn)轉(zhuǎn)向技術(shù)創(chuàng)新，并制定對勞動者進(jìn)行大規(guī)模培訓(xùn)的計(jì)劃，同時避免由資本主導(dǎo)的過度自動化產(chǎn)生失業(yè)與貧富分化問題。

工業(yè)富聯(lián)董事長李軍旗表示，人才是智能制造的關(guān)鍵，但就目前來看，既缺“對的人”，也缺“對的培育環(huán)境”。目前，富士康就創(chuàng)辦了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院，同時與高校共建機(jī)器人創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐教學(xué)基地、舉辦“未來智造大講堂”等舉措，以教育培訓(xùn)和訓(xùn)練實(shí)習(xí)的方式，培養(yǎng)更多“數(shù)字工匠”。

在工業(yè)富聯(lián)技能教育事業(yè)部總經(jīng)理李光輝看來，制造工廠成為枯燥乏味的流水線上的代名詞，很大程度上是上一代人進(jìn)廠的記憶。轉(zhuǎn)變這種觀念非常關(guān)鍵的一步是靠引導(dǎo)。工業(yè)富聯(lián)設(shè)想，如果將“燈塔工廠”的樣板設(shè)在小朋友經(jīng)常去的科學(xué)館、展館等地，把智能制造工廠搬出來，讓大家知道未來的制造業(yè)原來是各種先進(jìn)技術(shù)的集成，與機(jī)器人互動交流，這有助于改善小朋友對制造業(yè)的印象。

博創(chuàng)智能制造首席工程師黃土榮則注意到，過去，傳統(tǒng)制造業(yè)很難吸引高端人才，而借助人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，企業(yè)招聘也更有吸引力，2020年新招聘了一批名校畢業(yè)的研究生。