Machinelearning

🦾Китай сейчас роботизирует свои заводы значительно быстрее, чем любая другая страна в мире.

В 2024 году китайцы использовали около 300 тысяч новых промышленных роботов - это больше, чем во всём остальном мире вместе взятом.

Сегодня у них в цехах уже трудятся свыше двух миллионов роботов, работающих без перерывов днём и ночью.

Для сравнения: США в прошлом году добавили всего 34 тысячи, Япония - 44 тысячи, и по общему количеству роботов Китай опережает Америку в пять раз.

Этот рывок стал возможен благодаря долгосрочной государственной политике, напоминающей ту, что привела Китай к лидерству в электромобилях и ИИ: дешёвые кредиты, целевые субсидии и чёткие планы по автоматизации.

На заводах роботы уже давно не экзотика: они сварят, собирают, перемещают детали, а ИИ на фоне анализирует данные с оборудования, предсказывает износ и сокращает простои.

Особенно заметен разрыв в таких отраслях, как автомобилестроение и электроника, где каждая секунда на конвейере имеет значение.

При этом Китай быстро наращивает собственное производство: уже 60% устанавливаемых роботов теперь делают внутри страны.

Правда, самые точные датчики, приводы и чипы всё ещё ввозят из Германии и Японии.

А вот человекоподобные роботы, хоть и не учитываются в этих цифрах, тоже набирают обороты - базовые модели китайских стартапов стоят уже около $6 000.

Главное узкое место - нехватка специалистов по настройке и обслуживанию.

Но и тут Китай использует своё преимущество: огромный пул электриков и программистов ПЛК, а зарплаты инженеров-робототехников уже достигли $60 000 в год, что привлекает всё больше талантов.

Всё это создаёт мощный эффект: сочетание государственной поддержки, умных цепочек поставок и подхода, где программное обеспечение стоит во главе угла. В ближайшие годы это, скорее всего, будет означать более низкую себестоимость и более быстрые сроки поставок с китайских фабрик - по сравнению со многими конкурентами.

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots #ml

👍154🤩106👏31🔥22❤21💯11🤣6🎉4🤗2🤔1🤬1

www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/8843

33.6K viewsOct 23 at 16:37

🦾Китай сейчас роботизирует свои заводы значительно быстрее, чем любая другая страна в мире.

В 2024 году китайцы использовали около 300 тысяч новых промышленных роботов - это больше, чем во всём остальном мире вместе взятом.

Сегодня у них в цехах уже трудятся свыше двух миллионов роботов, работающих без перерывов днём и ночью.

Для сравнения: США в прошлом году добавили всего 34 тысячи, Япония - 44 тысячи, и по общему количеству роботов Китай опережает Америку в пять раз.

Этот рывок стал возможен благодаря долгосрочной государственной политике, напоминающей ту, что привела Китай к лидерству в электромобилях и ИИ: дешёвые кредиты, целевые субсидии и чёткие планы по автоматизации.

На заводах роботы уже давно не экзотика: они сварят, собирают, перемещают детали, а ИИ на фоне анализирует данные с оборудования, предсказывает износ и сокращает простои.

Особенно заметен разрыв в таких отраслях, как автомобилестроение и электроника, где каждая секунда на конвейере имеет значение.

При этом Китай быстро наращивает собственное производство: уже 60% устанавливаемых роботов теперь делают внутри страны.

Правда, самые точные датчики, приводы и чипы всё ещё ввозят из Германии и Японии.

А вот человекоподобные роботы, хоть и не учитываются в этих цифрах, тоже набирают обороты - базовые модели китайских стартапов стоят уже около $6 000.

Главное узкое место - нехватка специалистов по настройке и обслуживанию.

Но и тут Китай использует своё преимущество: огромный пул электриков и программистов ПЛК, а зарплаты инженеров-робототехников уже достигли $60 000 в год, что привлекает всё больше талантов.

Всё это создаёт мощный эффект: сочетание государственной поддержки, умных цепочек поставок и подхода, где программное обеспечение стоит во главе угла. В ближайшие годы это, скорее всего, будет означать более низкую себестоимость и более быстрые сроки поставок с китайских фабрик - по сравнению со многими конкурентами.

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots #ml

BY Machinelearning