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  • 十几年来,直觉公司不断完善和提升达芬奇系统,使之成为迄今为止世界最先进成功的手术机器人系统,它集成了三维高清视野、可转腕手术器械和直觉式动作控制三大特性,将微创技术更广泛地应用于复杂的外科手术。...

    去年5月,一段达芬奇机器人缝制葡萄皮的视频曾经在网络走红。视频呈现的是在一个小玻璃瓶内,一粒葡萄在接受机器人做手术。手术整个流程是由一台叫“达芬奇”的手术机器人完成的,它先是用自己的机械手撕开了一颗葡萄的表皮,后来又成功缝合了葡萄的“表皮”。葡萄的长度不到2.5厘米且非常脆弱,葡萄皮的厚度不到1毫米,在“达芬奇”缝完最后一针之后,葡萄基本上保持完美状态。整个手术过程快速精准,令人称奇!

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

     

    这段视频引发了许多人对达芬奇机器人的兴趣,我也不例外。我真想有机会见见达芬奇机器人就好。没想到,机会很快就来了。没想到,今年2月,我因病住进悉尼圣文森特医院(St.Vincent Private Hosptal ),亲身经历了一场达芬奇机器人手术。操控机器人手术的Stricker教授是澳洲机器人手术的权威专家。他2006年2月就做了澳洲第一例达芬奇机器人前列腺手术,据说至今为止已有1000多名患者接受了他的机器人手术治疗。手术前后,通过医生的讲解、现场参观和阅读相关资料,我对达芬奇机器人有了初步认识。

    达芬奇机器人(Da Vinci System),准确地说是达芬奇机器人辅助外科手术系统。20世纪90年代,美国直觉外科公司(American Intuitive Surgical)将太空遥控机器手臂技术转化为临床应用,研制出手术机器人。

    大家知道,达芬奇是十五世纪文艺复兴时期的著名艺术家。其实,达芬奇不仅是艺术家,他还是哲学家和发明家。达芬奇对人体解剖学很感兴趣,他参与尸检,制作了许多非常详细的解剖图纸。达芬奇对力学和自动化也有兴趣。他开发了一些人体模型,包括机械骑士。达芬奇于1495年设计了仿人型机械“莱昂纳多机器人”,是世界上第一台机器人的发明者。因此,美国直觉外科公司将这个新面世的手术机器人取名为“达芬奇”。2000年6月,该机器人系统获得美国食品和药物管理局(the Food and Drug Administration 【FDA】)批准,成为第一个用于腹腔镜微创手术的自动控制机械系统。

    美国直觉外科公司1996年推出第一代达芬奇机器人,2006年推出的第二代机器人机械手臂活动范围更大了,允许医生在不离开控制台的情况下进行多图观察。2009年推出了第三代机器人,相比第二代机器人,增加了双控制台、模拟控制器、术中荧光显影技术等功能。第四代机器人在2014年推出,灵活度、精准度、成像清晰度等方面有了质的提高,2014年下半年还开发了远程观察和指导系统。据悉,达芬奇机器人已经发展到第五代。

    十几年来,直觉公司不断完善和提升达芬奇系统,使之成为迄今为止世界上最先进和最成功的手术机器人系统,它集成了三维高清视野、可转腕手术器械和直觉式动作控制三大特性,将微创技术更广泛地应用于复杂的外科手术。利用该机器人,外科医生找到了传统开放手术和常规腹腔镜检查的替代方案,通过非常小的切口以无与伦比的精度执行最复杂和最细微的手术,从而可将一些复杂手术简化为微创手术,减少术中出血,减轻病人痛苦,减少住院时间,缩短康复期。目前,该机器人已经广泛用于泌尿外科、心脏外科、妇科外科、脑外科和小儿外科等方面的手术。

        达芬奇机器人长什么样?让我们来见识一下。它由三大部分组成,即医生主控台,机械臂、摄像臂与手术器械组成的移动平台(患者),成像系统。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

    图中从左至右分别为主控台、移动平台和成像系统

    下面分别介绍这三大部分的结构及工作原理。

    1. 医生主控台:主控台按人体工程学原理设计,一般位于手术室无菌区之外,主刀医生坐着使用双手(通过操作两个主控制器)及脚(通过脚踏板)来控制器械和一个三维高清内窥镜。系统将医生的眼睛和手部自然延伸到患者身上,将医生的手、手腕和手指运动准确地翻译成手术器械的微细而精确的运动。手术器械尖端与外科医生的双手同步运动。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇
     

    医生通过主控台的目镜看到的3D显示效果非常逼真,立体感和层次感非常好,能够获得准确的空间距离。支撑手臂的挡板上有个小LED显示屏,显示患者、术者、术式等基本信息。前方的就是操作杆了,手指套在上面进行操作,能同时控制两条臂,进行移动、切割、止血、缝合、打结等各种操作,灵敏程度不逊人手。接下来是下面的脚踏板,左边黑色的控制腹腔镜机械臂的移动。右边和普通电刀的脚踏板一样,黄色切割,蓝色止血。

    从计算机专业角度看,达芬奇的主控制台就是把医生根据系统反馈的人体内部病灶状况及解剖图像所确立的手术方案及步骤解析为系统的系列动作。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇
     

    2. 移动平台,又叫病人侧推车,这是病人端机器人系统。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

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    侧推车具有4个固定于可移动基座的机械臂,底座通过线缆和高可靠性航空插头与控制台相连。中心机械臂是持镜臂,负责握持摄像机系统。其余机械臂是持械臂,负责握持特制外科手术器械。臂系统整车依靠具有自锁能力的脚轮支撑,可以实现手工移动;设有助力装置,在没有外部动力源的情况下,仍可提供5min左右的动力支持。每个机械臂具有一系列多位置关节和可旋转的末端关节与套管相连,这样在安装时易于摆位,并保证可达手术要求的运动空间。手工进行机械臂摆位时需要借助一个控制开关以放松全部关节,放开此开关则机械臂将重新锁定在当前位置。每一个机械臂上有一个单独的键作为末端可旋转关节的离合器,允进行快速更换。微器械的关节由连接到其端部四个轮子的线路系统控制,后端采用四个小轮将来自电机的运动传递给钢丝,进而带动各关节运动。位置刷新率接近1500Hz,因此可有效去除机械震颤。微器械尖端通过独特的机械设计实现6种自由度,可以通过活动器械本身提供第7种自由度(如切割或抓持)。器械具有可重复消毒的特性。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

    机器人手臂绕固定枢轴点移动,手术系统的安全检查可以防止仪器或机器人手臂的任何独立运动。外科医生控制Endowrist仪器,仪器设计有七种运动,比人类手腕的运动范围更大。每种仪器工具均作特定任务设计,如夹紧、切割、凝固、解剖、缝合及其对人体组织进行的相关操作。机械臂是系统的核心部件,看起来很像腹腔镜器械,通用有针持、抓钳、剪刀等不同的臂,位置可互换。与腹腔镜器械不同的是,每条臂都有很多小关节,手腕器械弯曲度和旋转度远远超出人的手,可以完成各种复杂到人手有时都无法完成的动作。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇

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    这是机器人的手术器械(instrument),使用时插在病人端机器人上。机械臂是一种高值耗材,使用时临时安装到机器人上。这个器械上面安装了记忆芯片,每插在机器人上一次,芯片就会计数+1,  10次以后,10次后机器人就不能使用这个器械了。这种设计的一个目的是公司要赚耗材费,二是避免器械里面结构故障,造成手术危险。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇
     

    这是达芬奇机器人最牛逼的特点,第一是手术器械末端具有3+1个自由度,加上3个位置自由度完全保证了在器械末端腹腔内部的6个运动自由度(空间中有6 个自由度);第二是直觉控制,这也是intuitive公司名字的来源吧,这种直觉控制避免了普通腹腔镜手术操作的反向操作,极大的提高了医生操作的能力和速度。

    医生助手在床旁机械臂系统边工作,负责更换器械和内窥镜,协助主刀医生完成手术。为了确保患者安全,助手医生比主刀医生对于床旁机械臂系统的运动具有更高优先控制权。

    3. 成像系统:成像系统(VideoCart)主要由三维内窥镜、摄像机及处理器、观察系统组成,分别位于持镜臂、成像系统和控制台上。内装有手术机器人的核心处理器以及图象处理设备。手术机器人的内窥镜为高分辨率三维(3D)镜头,对手术视野具有10倍以上的放大倍数,能为主刀医生带来患者体腔内三维立体高清影像,使主刀医生能够真实的感知和清晰地观察到手术部位的解剖结构,把握好操作距离,精准避开手术区域的血管和神经,将外科医生的手部运动转化为患者体内微小器械的较小、精确的运动,最大限度地保留患者器官和组织的生理功能。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇
     

    放置于成像系统中的两台三晶片摄像机可以产生两个具有高清晰度和色彩还原性的高质量图像,并分别输出到控制台中的两台手术操作监视器。通过三维图像观察器,两路略带视差的图像分别被发送至术者的左右眼,从而形成高质量的三维图像。内窥镜照明采用高质量冷光源,使光线亮度达到最优,术者可以通过调整摄像机深度和角度来获得需要的观察区域和放大倍数。此外,成像系统上面还设置了外置观察监视器、二氧化碳充气机、光源及摄像机。外置监视器的信号来自两台摄像机中的一台,代表了左眼或者右眼的视觉。成像系统还包括两个图像同步器和一个聚焦控制器,以实现可控的高质量三维图像。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇
     

    达芬奇手术机器人代表着当今手术机器人最高水平,它有三个关键核心技术:可自由运动的手臂腕部EndoWrist、3D高清影像技术和主控台的人机交互设计。其中,机械手臂的腕部采用能够提供7个自由度的EndoWrist技术,可以完成人手无法实现的动作,触及范围更广。系统具有振动消除系统和动作定标系统,可保证机械臂在狭小的手术视野内进行精确的操作。此外,机械臂还能完成一些人手无法完成的极为精细的动作,手术切口也可以开得很小,从而缩短患者在手术后恢复的时间。同时还可以提高手术效率,节约费用。

      有人担忧达芬奇机器人手术中会不会出差错,导致手术失败?

    事实证明,这点担忧是多余的。达芬奇机器人能提供宽阔视野和准确、灵活的控制能力,能够清楚呈现组织、器官的解剖构造和神经血管束的走行,精细的分离有利于淋巴结的清扫,准确的缝合保证了吻合的高质量,保证了手眼的协调。高分辨率的立体腔镜提供放大10-15倍的高清三维图像,降低了错误的发生率。机器人的机械臂可完全模仿人手腕动作,特殊设计的运动模式保证了医生手部动作与机械臂运动的一致,并滤除了手部的抖动,具有人手无法比拟的稳定性和精确度。它的活动范围远大于人手,在狭窄解剖区域可360度自如运动,比人手更灵活。这样,即可保证手术的安全性,又可提升手术的精确性。

    达芬奇机器人并不止于解放医生的双手,遇到某些特殊的病况,达芬奇机器人甚至可以比人更进一步,比如传统腹腔镜手术最困难的是缝合、打结,达芬奇机器人能够比人做的更好,就连之前不会做腹腔镜手术的医生都可以操作。

    同时,达芬奇手术机器人能降低术者的工作强度,减少术者疲劳,防止术者手部颤动,使术者精力更集中,使手术更完美。

    对患者而言,达芬奇手术的优势非常明显。它可使术后并发症、损伤和失血明显减少,恢复更快、住院时间缩短,手术效果及美观性明显提高。对于某些高龄患者及高危患者,通过机器人手术可规避开放手术带来的创伤。

    达芬奇机器人的控制台通常与病人保持一定距离。因此,从技术上讲,该系统可以允许医生进行远程外科手术。2001年,Marescaux博士和IRCAD团队采用先进的异步传输模式(ATM)和宙斯遥控操纵器(Zeus telemanipulator),结合高速光纤连接,在美国纽约成功操纵法国斯特拉斯堡的一台手术,这是第一个跨大西洋的手术,被认为是全球远程外科手术的里程碑。

        所有操作达芬奇手术的医生必须有严格的培训和认证。医生必须要对机器人的硬件和软件系统认知的很透彻,经过线上培训,线下的动物实验操作,考试取得证书等一系列流程之后,才有资格进行临床手术。

    不仅医方需要学习,患者也需要有术前教育和辅导。我做手术前一个多月,院方就交给我厚厚一摞资料和几个光盘,要我抽时间仔细阅读和观看。Stricker教授和他的助理还安排时间对我进行面对面的讲解和辅导,告诉我有关达芬奇机器人手术的特点,他们制定的手术方案、流程以及需要我配合的有关事项。譬如,手术时将要在我的腹部打六个小孔,然后把机器人手臂上的有关管道部件插入我的体内;发消毒药给我,手术前一天和到医院去的当天,自己做好身体有关部位的清洗消毒;学会穿防静脉血栓的专用长袜等等。

    当今世界最先进的外科手术机器人----达芬奇
     

    进手术室后,医生助理先核对我的基本情况(姓名、出生日期,病种等),以免弄错,然后进行必要的消毒和注射。实施麻醉前,Stricker教授来到我身边,跟我简单地交谈了几句,鼓励我。他离开后,在麻醉药作用下我渐渐地失去了知觉。2个多小时后,我苏醒过来,2个护士守在我身边,问我身上哪里不舒服,有不有痛感。我感觉很好,基本上没有痛苦。术后无需家人陪护,次日早晨,我就可以下床活动、洗澡和吃东西。第三天,就出院了(有的患者24小时内就可以出院)。

    从传统的开刀手术到机器人手术,人类历经了近3个世纪。18世纪80年代,维也纳外科医生Billroth首次打开病人腹腔,完成了首例外科手术。这种传统的开刀手术被称为第一代外科手术并一直沿用至今。20世纪80年代,以腹腔镜胆囊切除术为标志的微创手术取得突破性进展,在许多领域取代了传统开刀手术,称为第二代外科手术。进入21世纪,手术机器人得到开发并迅速投入临床应用,被认为是外科发展史上的一次革命,也预示着第三代外科手术时代的来临。

        达芬奇机器人系统推出不久,就大受欢迎。许多国家争先恐后引进该系统。据初步统计,到2016年9月30日止,全球共有3,803个医疗机构引进了该系统。其中:美国本土为2,501个,欧洲为644个,亚洲为476个(其中:日本230台、中国大陆59台、中国台湾30余台)。达芬奇系统为全球300多万患者带来了精细的微创手术。

    中国大陆第一台达芬奇手术机器人是2006年由中国人民解放军301医院引进的。经过10余年的发展,国内已有40多家医院购置了达芬奇手术机器人,总共完成了近3万台手术。可以预计,随着达芬奇手术机

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  • 10台世界快的超级计算机

    千次阅读 2020-02-28 19:16:02
    世界快的计算机有多快呢?从最新(2019年11月)的超级计算机世界500强名单中,我们注意到,最后一位的性能是1.14pflops,Top500所有计算机综合能力达到1.65 exaflops。什么意思呢? 先科普一下几个关键词: ...

    世界上最快的计算机有多快呢?从最新(2019年11月)的超级计算机世界500强名单中,我们注意到,最后一位的性能是1.14pflops,Top500所有计算机综合能力达到1.65 exaflops。什么意思呢?

    先科普一下几个关键词:

    1. flops是什么:是"floating-point operations per second"的缩写,表示每秒所执行的浮点运算次数,即每秒浮点运算次数、每秒峰值速度。它常被用来估算电脑的执行效能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。

    2. mflops是什么:是megaflops缩写,一个mflops等于每秒一百万(=10^6)次的浮点运算。

    3. gflops是什么:是gigaflops缩写,一个gflops等于每秒十亿(=10^9)次的浮点运算。

    4. tflops是什么:是teraflops缩写,一个tflops等于每秒一万亿(=10^12)次的浮点运算,(1太拉)。

    5. pflos是什么:是petaflops缩写,一个pflops等于每秒一千万亿(=10^15)次的浮点运算。

    6. eflops是什么:是exaflops缩写,一个eflops等于每秒一百京(=10^18)次的浮点运算。

    7. 家用个人电脑有多快呢?相当于多少flops呢?

        现在家用电脑CPU经常会标注为双核 2.5GHZ,有多快呢?1GHZ相当于每秒十亿次运算,若每次运算相当于2次浮点操作,那1GHZ就相当于2gflops(每秒二十亿次浮点操作),因此,双核2.5GHZ就是2*2.5*2gpflop,即10gpflops(每秒100亿次浮点运算)。

    因此,一台Top500强最后一名的超级计算机相当于11.4万台个人电脑同时运行,top500超级计算汇总相当于1.65亿台个人计算机同时运行。

    这厉害的计算机对世界各国及相关利益集团影响都是非常大的,本文重点介绍了前十榜单情况,中国占了2席,美国占据5席,日本1个,欧洲2个。

    下面看一下TOP500前十榜单:

    10.Lassen——美国
    Lassen是Sierra的非保密版本,是美国能源安全局的劳伦斯利弗莫尔国家实验室保密版本的姐妹机。
    它的速度是18.2 petaflops比它的姐妹慢,但它依然相比去年秋天的最高速15.4petaflops有所提升。
    它搭载了IBM Power9/NVIDA V100 GPU架构组合。

    Lassen
    9.SuperMUC-NG——德国
    SuperMUC-NG是由联想为慕尼黑的莱布尼兹超级计算中心创建,由英特尔Platinum Xeon处理器组成且用Omni-Path互连。
    它是仅有X86处理器提供动力的最强大的超级计算机,其性能达到19.5petaflops。

    SuperMUC-NG
    8.AI Bridging Cloud Infrastructure(ABCI)——日本
    ABCI安装在日本国家先进工业科学和技术研究所。
    这是一个节能机器,由富士通使用配置Xeon Gold处理器的CX2550服务器和Nvidia Tesla V100 GPUS建造。
    它的容量达到19.9petaflops且能效为12.05千兆次/瓦。

    AI Bridging Cloud Infrastructure
    7. Trinity——美国
    Trinity 是一个Cray XC40系统,由洛斯阿拉莫斯国家实验室和桑迪亚国家实验室操作。
    位于美国能源部洛斯阿拉莫斯国家实验室。
    它由因特尔Xeon and Xeon Phi处理器提供动力。
    它的峰值为20.2petaflops,功率是3.678千兆次/瓦。

    Trinity
    6.Piz Daint——瑞士
    这是安装在瑞士卢加诺的瑞士国家超级计算中心(CSCS)的Cray XC50系统。
    它配备了英特尔Xeon CPU和NVIDIA Telsa P100 GPU。
    Piz Daint 是目前欧洲最强的系统,其性能为21.2 petaflops。

    Piz Daint
    5. Frontera——美国
    Frontera是一个戴尔C6420系统,有因特尔Xeon Platiumn 8280处理器驱动。
    安装在美国德克萨斯大学奥斯汀分校计算中心。
    其性能峰值为23.5petaflops。

    frontera
    4.天河-2A(银河-2A)——中国
    天河-2A系统是由中国国防科技大学研制的,部署在中国广州的国家超级计算机中心。
    它由因特尔Xeon E5-2629v2 和 Matrix-2000处理器驱动,其核心处理器近500万。
    它的最大性能是61.4 petaflops,其功率是3.25 gigaflops/瓦。

    天河-2A
    3. 神威太湖之光——中国
    太湖之光在第一的位置上保持了两年,它安装在中国无锡的国家超级计算中心。
    最值得关注的是,他没有使用任何其它加速芯片,而是依靠40,960个"神威26010"处理器组成,每个有260个芯片。
    它的性能是93.0petaflops,功率是6.051gigaflops/瓦.

    神威太湖之光
    2. Sierra——美国
    Sierra是IBM为加利福尼亚州劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(Lawrence livemore National Laboratory)建造的。
    它有1,572,480个内核,由IBM Power9处理器提供且增加了Nvidia Volta GV100加速器,后者加入了1,382,400个芯。
    它的性能是94.6 petaflops保持与上期不变。

    Sierra
    1. Summit——美国
    Summit是第三次出现在超级计算机500强的榜首,每次都会刷新以前的最高记录。
    它是美国能源部橡树里奇国家实验室建造的,由2,282,544个IBM Power9和2,090,880个Nvidia Volta GV100核组成。
    这次,它提升到了148.6 petaflops,去年秋天是143.5 petaflops。
    它的理论峰值为187.66 petaflops而且其功率能保持在11.324 gigaflops/瓦。

    summit

    结论

    世界最快的计算机相当于1486万台个人电脑(双核2.5ghzCPU)同时运行。

    参考文章:https://www.networkworld.com/article/3236875/embargo-10-of-the-worlds-fastest-supercomputers.html#slide1

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  • 下面我们来进行梳理,共罗列了25位当今世界,无论是在学术与工业界都产生巨大影响的数据科学家(Data Scientists)。他(她)们推动了整个领域的发展,毫无疑问,无论是在学术界还是还工业界,他(她)们都是一座座...

     在大数据技术飞速发展的今天,谁才是我们大数据科研与工业界中最有威望的科学家呢?下面我们来进行梳理,共罗列了25位当今世界,无论是在学术与工业界都产生巨大影响的数据科学家(Data Scientists)。他(她)们推动了整个领域的发展,毫无疑问,无论是在学术界还是还工业界,他(她)们都是一座座山头式的人物。他(她)们是我们这些从事大数据产业发展的榜样。他(她)们便是所谓的大师级人物。

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      数以万计的数据从业者通过他(她)们的论文、博客、视频、讲义等进行学习与进步,并找到相应的应用场景解决方案。这些大师为人们解开了统计机器学习、神经网络以及深度学习的神秘。

     

      下面从三个类别对这25位大师进行简介,虽然这个分类可能并不那么恰当,但是可以加深读者对他(她)们的了解。

     

      科研学术界大师(Research Oriented Data Scientists)

     

      这些科学家全身心致力于在数据中发明新的算法或者模型,他(她)们更倾向于学术与科研界的创新与创造。

     

      工业界应用大师(Data Scientists Turned Entrepreneurs)

     

      这些科学家致力于将技术转变为生产力,应用数据技术去创造产品和服务。

     

      实践中的大师(Data Scientists in Action)

     

      显然,并不是说上面两类大师不是实践派。只是为了强调这类大师将数据科学引入到实践当中所作的贡献。

     

      Research Oriented Data Scientists: 科研学术界大师

     

      Geoffrey Hinton

    \

      只要是在机器学习届混的或者懂点机器学习的人们,抑或懂点神经网络的人们,相信都知道“Back Propagation“反向传播的鼎鼎大名。Hinton便是将BP算法应用到神经网络与深度学习中人员之一,并且是主导者(co-inventor). Hinton 提出了“Dark Knowledge”黑暗知识概念(“Dark Knowledge”这本书籍已经出版,亚马逊上面有卖,288RMB,可见其nb性),该概念是受小概率比率事件中的“大部分知识”对于训练与测试中的代价函数是没有影响的。Hinton在人工智能领域中无人不知无人不晓是因为其在人工神经网络(Artificial Neural Networks)中所作出的贡献。

     

      早在上世纪60年代,Hinton在高中时期,就有一个朋友告诉他,人脑的工作原理就想全息图一样。创建一个3D全息图,需要大量的记录入射光被物体多次反射的结果,然后将这些信息存储在一个庞大的数据库中。大脑存储信息的方式与全息图类似,大脑并非将记忆存储在一个特定的地方,而是砸整个神经网络里传播。从此,Hinton对神经网络深深得着迷。他在剑桥大学学习心理学期间,发现科学家们并没有真正理解人类大脑,人类大脑有数十亿个神经细胞,它们之间通过神经突触互相影响,形成极其复杂的相互联系,然而科学家们并不能解释这些具体的影响和联系。神经到底是如何进行学习以及计算的,对于Hinton,这些正是他所关心的问题。Hinton在爱丁堡大学获得了人工智能的博士学位,现为多伦多大学的特聘教授。在2012年获得了加拿大2012年基廉奖(Killam Prizes,Killam Prizes是有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖)。在2013年,他加入Google,并带领一个AI团队,目前正进行着Google Brain项目。

     

      他和他的团队强力将“神经网络”从垂死边缘一步步带入到当今的研究与应用的热潮,变成了炙手可热的的学术界课题,将“深度学习”从边缘课题变成了Google等互联网巨头仰赖的核心技术。目前神经网络与深度学习已在自然语言处理、语音处理以及计算机视觉等领域中得到了空前广泛与成功地应用。越来越多的科学家从事神经网络与深度学习的研究工作。换句话说,深度学习是目前的主流,我们不再是极端分子了。

     

      Yann Lecun

    \

      Lecun在多伦多大学随Hinton读博士后,即他是Hinton的学生。他是另一个神经网络与深度学习大拿。他在皮埃尔玛丽居里大学(又称巴黎第六大学, Université Pierre et Marie Curie (Paris VI))获得了计算机科学博士学位,期间提出后向传播算法。他如今在Facebook带领团队进行人工智能工作,即他是Facebook人工智能实验室的负责人。他在纽约大学任职了12年,是纽约大学的终身教授,是纽约大学数据科学中心的负责人。为了表彰他在深度学习领域里所作出的贡献,IEEE计算机学会颁给他着名的“神经网络先锋奖”,在2014年北京计算智能大会上授予。在加盟Facebook之前,Lecun已在贝尔实验室工作超过20年,期间他开发了一套能够识别手写数字的系统,叫作LeNet,用到了卷积神经网络(Cnvolutional Neural Networks, CNN),已开源。他研发了很多关于深度学习的项目,并且拥有14项相关的美国专利。他甚至开发了一种开源的面向对象编程语言Lush,比Matlab功能还要强大,并且也是一位Lisp高手。他在机器学习、深度学习、计算机视觉、计算神经科学领域进行了深度研究。

     

      Yoshua Bengio

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      Bengio是另外一位机器学习、深度学习的大拿。他在麦吉尔大学获得博士学位。他是ApSTAT技术的发起人与研发大牛。他也是蒙特利尔大学(Université de Montréal)的终身教授,任教超过22年,是机器学习实验室(MILA)的负责人,是CIFAR项目的负责人之一,负责神经计算和自适应感知器等方面。又是加拿大统计学习算法学会的主席,并且是NSERC-Ubisoft主席以及其它。在蒙特利尔大学任教之前,他是AT&T & MIT的一名机器学习研究员。他的主要贡献在于深度学习与人工智能等领域。

     

      Jurgen Schmidhuber

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      他致力于构建一个自完善的人工智能机器。他曾任职于南加州大学,现任于卡内基梅隆大学语言技术研究所。他是着名的自然语言处理学者与专家,是国际计算语言协会(ACL)的首批Fellow,曾任ACL2001年主席。他主要的研究工作是机器学习、RNN(Recurrent Neural Networks,递归神经网络)、深度学习、计算机视觉以及自然语言处理等。他早机器翻译、自动文摘、自动问答、文本理解等领域作出了杰出的贡献。他自述目前自己最感兴趣的两个方向是语言计算机理解:计算机对一篇整体的文本而不是对一个个句子进行孤立的理解,这中间需要进行指代消解、实体解析和实体链接等很多工作。另一个是社会媒体,他目的并不是研究连接网络的拓扑结构,而是研究流经网络的海量的实时化的内容,从而发现人的性格、角色和特长等。他的研究已广泛应用于Google、Microsoft、IBM、Baidu、Facebook、Twitter等公司,特别是在递归神经网络中作出的贡献,如广泛使用的LSTM(Long Short-Term Memory,长短时记忆)与最新的据说胜过LSTM的CW-RNN(Clockwork RNN,时钟驱动递归神经网络)。他已经发表了333篇论文,有7篇最佳论文。获得了2013年国际神经网络社会(International Neural Networks Society)的Helmholtz奖(亥姆霍兹奖),并获得2016年该会议的先锋奖。

     

      Alex “Sandy” Pentland

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      在过去的29年时间中,Perntland都任职于MIT(麻省理工大学)的教授。在这期间,他创建多个公司,如IDcubed.org、Sense Networks、Cogito Health、 Ginger.io等。根据他所取得的成就,福布斯(Forbes)称他是世界上最有力量的数据科学家(the ‘World’s Most Powerful Data Scientist’ )。他也被任命为多个跨国公司(MNCs)的顾问(an advisor),如Nissan、Motorola、HBR、Telefonica等。他的主要兴趣在机器学习、人工智能与人类计算(Human computing)等领域。

     

      Peter Norvig

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      Norvig目前任职于Google。在此之前,他在NASA工作了六年,担任计算科学部门的负责人,期间获得了NASA杰出贡献奖(Exceptional Achievement Award)。是ACM、AAAI等的Fellow。他在加利福尼亚大学伯克利分校(University of California, Berkeley)获得了计算机科学博士学位。他的兴趣在于人工智能(AI),自然语言处理(NLP)和机器学习等领域。

     

      Corinna Cortes

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      Cortes目前是google的研究员。她在哥本哈根大学(University of Copenhagen)获得物理学理学硕士,并加入贝尔实验室(AT&T Bell Labs),在此工作超过十年。并在罗切斯特大学(University of Rochester)获得了计算机科学博士学位。她的研究主要在人工智能、机器学习、自然科学通论、算法与理论等方面。并且她是一位拥有两个孩子的妈,可谓是人生赢家。

     

      Micheal I Jordan

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      Jordan是加利福尼亚大学伯克利分校电子工程系和计算科学系陈丕宏(Pehong Chen)特聘教授(Distinguished Professor)和(UC Berkeley)统计学系的特聘教授。他近些年的研究工作主要集中在无参数贝叶斯分析、概率图模型、谱方法、核方法以及信号处理中的应用等方面。其中,他便是聚类算法中广泛使用的基于规范切(Normalized cut)谱聚类算法提出者之一。他获得了多个举足轻重的奖项,如数理统计学会(Institute of Mathematical Statistics ,IMS)授予的Neyman Lecturer 和Medallion Lecturer。他获得了加利福尼亚大学伯克利分校的认知科学博士学位,并且是麻省理工大学(MIT)的教授。

     

      Data Scientists Turned Entrepreneur 工业界应用大师

     

      Andrew Ng

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      Andrew Ng中文名为吴恩达,他和Daphne Koller共同创建Coursera(在线教育平台)这一流大学在线课程平台。他2014年5月16日加盟百度,成为百度首席科学家,带领百度大脑计划项目,负责百度研究院,开展深度学习和大数据与人工智能可伸缩性方法。他又是斯坦福大学(Stanford University)的计算机科学系与电子工程系的副教授,人工智能实验室主任。他于1997年获得了卡内基梅隆大学(CMU)的计算机科学学士学位,1998年获得了麻省理工大学(MIT)硕士学位,并于2002年获得加州大学(加利福尼亚大学的简称)伯克利分校(UC Berkeley)的博士学位,并从这一年开始在斯坦福大学任教。

     

      在加盟百度之前,他已经在google工作了几年,在XLab团队开发无人驾驶汽车和谷歌眼镜等项目,并与其他google工程师合作建立了全球最大的人工神经网络,名为Google Brain(Baidu Brain就是模仿它),对于普通数据从业者最熟悉的莫过于斯坦福大学机器学习公开课(该课是多少机器学习从业者入门的课程,其中我也是)以及使用利用团队所开发的人工神经网络通过观看一周YouTube视频,自主学习与自动识别哪些是关于猫的视频。他是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。他2007年获得了斯隆奖(Sloan Fellowship),2008年入选“the MIT Technology Review TR35”,即《麻省理工科技创业》杂志评选出的科技创新35俊杰,以及计算机思维奖(Computers and Thought Award),并在2013年入选《Time》杂志年度全球最有影响力的100人之一,共16位科技界人物。他的主要兴趣领域在机器学习、深度学习、机器人、人工智能、计算机视觉等方面。

     

      ps:为啥看起来像亚洲人,因为他父亲是一名香港医生,即他是华裔。

     

      Daphne Koller

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      Koller也是在线教育平台Coursera的负责人和共同发起人之一。她在耶路撒冷希伯来大学(The Hebrew University of Jerusalem)攻读学术与硕士学位,在斯坦福大学获得计算机科学博士学位,在加州大学伯克利分校攻读博士后。现为斯坦福大学教授。在攻读博士期间,获得了很多奖项,如杰出青年科学家奖(ONR Young Investigator Award)、ACM Infosys 基金(ACM Infosys由Infosys公司创立于2007年8月。旨在奖励在计算机科学界做出杰出贡献并有深远影响的人才)、2001IJCAI计算机和思维奖(Computers and Thought Award)、麦克阿瑟奖(MacArthur Foundatin Fellowship,俗称“天才奖”,被视为美国跨领域最高奖项之一)。她已在斯坦福大学任职了18年。她的主要兴趣领域是机器学习、人工智能与模式识别等。

     

      Hilary Mason

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      Mason是快速前进实验室(Fast Forward Labs)的发起人,也是hackNY.org与DataGotham的联合创始人。在此之前,她在Bitly担任首席科学家,和强生威尔士大学(Johnson & Wales University)的助理教授。她在2011年进入Fortune(财富杂志)评出的40岁之下的财富前40(Fortune 40 under 40)与克雷格财富40周岁前40(Craig’s 40 under Fort),并获得2012年TechFellow Engineering Leadership Award。她的主要兴趣领域在机器学习、数据挖掘与Python。

     

      Sebastian Thrun

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      Thrun是Udacity的创始人与CEO。在此之前,他创建了Google X(Google X秘密实验室是Google最神秘的一个部门,探索前沿科学技术与未来,这里汇聚了其它高科技公司、各大高校和科研院所挖过来的顶级专家,可能是梦想实现之地,但是也有可能会失败)并作为副总裁(Vice President,VP)在Google工作了7年,并在斯坦福大学担任研究教授(Research Professor)。他旨在大众化教育,让每个人都有机会学习世界各地的课程。他的梦想是让世界上每个人接受到更好的教育是这个世界更加美好。他的主要研究领域是机器学习与人工智能。

     

      Jeff Hammerbacher

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      Hammerbacher追随DJ Patil,并提出数据科学家(Data Scientist)这个词。他是Cloudera项目的创始人以及首席科学家。在此之前,他在Facebook带领数据团队,该团队负责Facebook的统计与机器学习的应用项目。他也是西奈山医学院(Mount Sinai School of Medicine)的助理教授。他在哈佛大学(Harvard University)获得数学学士学位。他的主要兴趣在大数据、机器学习、Hadoop以及数据挖掘等领域。

     

      Jeremy Achin

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      Achin 是Data Robot(数据机器人)的联合创始人。DataRobot 聚集着世界上最好的数据科学家们,已经成为了美国成长最快的数据公司。在此之前,他是Travelers Insurance的研究与建模的领导者。他是Kaggle竞赛(机器学习领域的一个竞赛),他的安全系数模型排名top10%。他的主要兴趣领域是预测模型、数据挖掘与机器学习等。

     

      Carla Gentry

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      Gentry是Analytical Solution的一名数据科学家和创建者。她在纳西大学(University of Tennessee)获得数学与经济学硕士学位。她已在世界财富500强公司工作超过15年,如Hershey、 Kraft、Johnson & Johnson、Kellogg’s 和 Firestone。她是Twitter上大数据社区的粉最多的大V之一,被信息周刊(Information Week)评为Twitter上的十位最有影响力的IT领导者之一(“10 IT Leaders to Follow on Twitter”)。

     

      Data Scientists in Action 实践中的大师
     

      DJ Patil

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      Patil现担任白宫首席数据科学家和制定数据策略的副首席技术官,奥巴马亲自招募他的。在此之前,他担任Salesforce.com的RelateIQ产品的副总裁(Vice President,VP),是LindedIn的数据产品负责人和首席科学家,他的父亲是一名风险投资家(venture capitalist ,VC)和Cirrus Logic的创始人。他在多个公司工作过,如LinkedIn、Greylock Partners、Skype、PayPal 和 eBay。他曾一度在美国国防部工作,使用社会网络分析来预测新的威胁。他早年在迪安萨学院( De Anza College)学习,并在加州大学圣地亚哥分校(University of California, San Diego,)获得数学学士以及在马里兰大学帕克学院(University of Maryland College Park)获得应用数学博士学位。他曾使用美国国家海洋和大气管理局(NOAA)公开的数据集来提高天气预测的准确性。他和Thomas H. Davenport一起发表了一篇哈佛商业评论性文章(HBR)– “Data Scientist: The Sexiest Job of 21st Century”。他获得了很多专利。他当选为2014年世界经济论坛全球青年领袖。

     

      Adam Coates

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      Coates在斯坦福大学获得计算科学博士学位。目前,他被任命为百度硅谷人工智能实验室的高级主管(Senior Director at Baidu Silicon Valley AI Lab)。他的研究兴趣主要是机器学习、深度学习、控制和机器人(Control & Robotics)。

     

      Monica Rogati

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      Rogati在新墨西哥大学(The University of New Mexico,UNM)获得计算机科学学士学位,在卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University,CMU)获得计算机科学硕士与博士学位。她现为Insight Data Science的数据科学顾问。在此之前,她在LinkedIn工作,担任高级数据科学家。以及在Jaw Bone担任副总裁(VP),并负责多个职位的工作。她的目标是将数据转化为产品以及可行的解决方案(actionable insights)。她的主要兴趣领域在机器学习、文本挖掘(Text Mining)、推荐系统(Recommender Systems)等。

     

      Oliver Grisel

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      相信大家都听说过Scikit-learn 这个非常流行与广为人知的基于Python的机器学习开源库,目前最新版本为0.16,该机器学习库包括分类、回归、聚类、降维、模型选择以及数据预处理等模块。(PS:什么,你不知道这个开源库,好吧,回去好好学习吧)。Grisel便是这个开源项目的主要负责人之一。他主要负责该项目的Talk与视频教程(talks and tutorial sessions )和预测模块。他目前任职于Inria Parietal的软件工程师职位,主要负责提升Scikit-learn和其它工具库的效率等方面。他获得伦敦帝国理工学院(Imperial College of London)的先进计算硕士学位。他对将机器学习应用到自然语言处理和知识提取特别感兴趣。

     

      Owen Zhang

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      Zhang目前担任Data Robot的首席产品官(Chief Product Officer)。他是Kaggle竞赛目前世界上排名第一。并多次获得了亚军。在任职Data Robot之前,他在AIG(美国国际集团)担任副总裁,在Travelers Insurance担任科学家和高级主管、分析师和研究员。他在多伦多大学(University of Toronto)获得硕士学位。他的主要兴趣领域是预测模型、数据挖掘等。

     

      Sergey Yurgenson

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      Yurgenson目前在Data Robot担任数据科学家。在此之前,他是哈佛大学医药学院(Harvard Medical School)的一名研究教授,已在此工作了13年。他开始是一名物理学家,在圣彼得堡国立大学(St. Petersburg State University)获得了物理学博士学位。后来开始对分析学产生浓厚的兴趣,并不断进行数据研究。他是2012年十位数据科学家之一,目前排名世界第16位。到目前为止,Yurgenson以及赢得了几次Kaggle竞赛的冠军。他酷爱去解决具有挑战性的问题,并提出创新与非传统的解决方案。

     

      Stanislav Semenov

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      Semenov在Kaggle竞赛中排名世界第三。他已经获得了多个比赛的冠军,包括奥拓集团产品分类挑战赛(Otto Group Product Classification Challenge),目前是一名数据科学家顾问。另外,他是Yandex学院的一名数据分析教授。他在俄罗斯国家研究大学(National Research University (Russia))获得了应用数学与信息学的硕士学位。

     

      Gilberto Titericz Jr.

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      Titericz是一名电子工程师,但是他又是一位数据科学家,并在Kaggle举办的机器学习与数据挖掘竞赛中排名世界第二。目前,他任职于巴西石油公司Petrobras,担任自动化工程师。在此之前,他曾在多个跨国公司(MNCs)内工作,如西门子(Siemens)、诺基亚(Nokia)等。在从事8年电子信息工作后,在2008年,他发现他最大的兴趣是数据科学,从此以后,一直从事数据科学的工作与研究。

     

      Kirk Borne

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      Borne目前担任博思艾伦(Booz Allen Hamilton)公司的高级数据科学家。他不仅仅是一名数据科学家,而且还是一名天体物理学家和空间科学家(Astrophysicist and Space Scientist)。在2014年被评为IBM大数据与分析英雄。他还在Ted Talk中开设了“大数据,小世界”(Big Data,Small World)课程。除了任职于博思艾伦,他还是很多其它公司的顾问委员会成员。他在加州理工学院(California Institute of Technology)获得了天体物理学博士学位。

     

      Doug Cutting

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      在大规模计算圈与数据挖掘与机器学习从业者与研究者中,我相信Hadoop是无人不知无人不晓的吧,Doug便是Hadoop之父,也是Apache Lucene、Nutch、Hadoop、Avro等开源项目的发起者与这些项目存在的原因。目前,其在Cloudera担任首席架构师。在加盟Cloudera之前,他在多个跨国公司(MNCs)工作,如Apple、Yahoo等。在过去14年中,他一直在Apache Software Foundation中工作。他是在斯坦福大学获得的学士学位。

     

      到这里,文中已经列举25位从事数据技术的数据科学家,他(她)们都是需要我们去仰慕的大牛级人物。从这些大拿中,可以发现他(她)们的共同特征,便是他(她)们都是从事着自己的爱好与梦想相关的工作,并一致坚持,特别是前面几位,像Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio、Andrew Ng等这些从事神经网络与深度学习的研究和应用的大牛,他(她)们在以前被认为是一些极端分子,深度学习是边缘科学,在不断批判中与神经网络深度学习,他(她)们一直坚持下来,并最终得到了广泛的应用。

     

      这些大牛在一些顶级会议与期刊发表了大量的论文,如Science、NIPS、ICML、ACL、CVPR、ICLR、IJCAI、ICPR等。

     

      关于神经网络,在50年代末,F·Rosenblatt提出了“感知机”,它是一种多层次的神经网络。该项提出首次把人工神经网络从理论付诸到实践中。任何新生事物向前发展势必会遭到当前势力的打压,更何况,F·Rosenblatt时一个二流水的学者,并且不懂人情事故,到处张扬。那么新事物的出现肯定会挤掉一部分旧的事物,抢到一部分人的饭碗。于是符号逻辑学派的领军人物Minsky(据说是F·Rosenblatt的高中学长)就出来进行打压,在60年代中下发现感知机这玩意对逻辑学里面的一个基本问题XOR却无能无力。于是开始写文炮轰感知机。于是,60年代末开始,人工神经网络进入低潮。

     

      这之后,虽然有提出多层感知器结构(MLP),但是带来的网络的复杂性,从而没有有效的学习方法。80时代末,研究者提出了BP算法,给人工神经网络带来了新的希望,并且该方法在浅层神经网络模型的非常有效。于是掀起了基于统计模型的机器学习热潮,这个热潮一直持续到今天。在90年代,基本上是SVM的天下,而浅层人工神经网络复杂,学习速度慢,容易出错,理论不足的缺点导致其较为沉寂。

     

      2000年以来,随着互联网的高速发展,对大数据的智能化提出了更高的要求。随着大规模存储与计算工具的发明,浅层学习模型在互联网应用中取得了巨大成功,如搜素广告系统(Google的AdWords、百度的凤巢系统)的广告点击率CTR预估、网页搜素排序(如Yahoo、Google、B百度的搜索引擎)、垃圾邮件过滤系统、以及个性化推荐(Amazon等)。并且随着要求的提高,开始由浅层网络向深层网络研究。

     

      在2006年前,所尝试的深度网络架构的学习都失败了,从而导致ANN只有一层或两层隐藏层。2006年,受Hinton的革命性的深度信念网(Deep Belief Networks,DBNs)的引导,Hinton[1]、Bengio[2]、Ranzato与LeCun[3]的三篇文章将深度学习带入热潮,将其从边缘学科变为主流科学与技术。目前深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。

     

      自2006年以来,深度学习在学术界持续升温。斯坦福大学、纽约大学、加拿大蒙特利尔大学等成为研究深度学习的重镇。2010年,美国国防部DARPA计划首次资助深度学习项目,参与方有斯坦福大学、纽约大学和NEC美国研究院。支持深度学习的一个重要依据,就是脑神经系统的确具有丰富的层次结构。一个最着名的例子就是Hubel-Wiesel模型,由于揭示了视觉神经的机理而曾获得诺贝尔医学与生理学奖。除了仿生学的角度,目前深度学习的理论研究还基本处于起步阶段,但在应用领域已显现出巨大能量。2011年以来,微软研究院和Google的语音识别研究人员先后采用DNN技术降低语音识别错误率20%~30%,是语音识别领域十多年来最大的突破性进展。2012年,DNN技术在图像识别领域取得惊人的效果,在ImageNet评测上将错误率从26%降低到15%。在这一年,DNN还被应用于制药公司的DrugeActivity预测问题,并获得世界最好成绩,这一重要成果被《纽约时报》报道。

     

      今天Google、微软、百度、Facebook、Twitter、Alibaba等知名的拥有大数据的高科技公司争相投入资源,占领深度学习的技术制高点,正是因为他们都看到了在大数据时代,更加复杂且更加强大的深度模型能深刻揭示海量数据里所承载的复杂而丰富的信息,并对未来或未知事件做更精准的预测。

     

      如果你热爱数据,你热爱数据科学,那么follow这些大牛。站在巨人的肩膀上学习!!!

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  • 当今世界最先进的光学天象仪能准确投影1亿4千万颗恒星,并且五藤光学和柯尼卡美能达加起来在此领域已握有全球7成左右份额。 发电用燃气机轮 三菱重工,日立,西门子的天下。世界最高热效率发电用燃气轮机就来自...

    文章来源:深度无聊

    半导体加工设备

    基本被日本,美国霸占。

    目前蚀刻设备精度最高的是日立。比如东丽,帝人的炭纤维,超高精密仪器,数控机床,光栅刻画机(这个最牛的也是日立,刻画精度达到10000g/mm ),光刻机(ASML)等等,这些是美日严格限制出口的。

    一个块CPU要制造出来,需要N多设备和材料。全球前十大半导体设备生产商中,有美国企业4家,日本企业5家。

    半导体材料

    生产半导体芯片需要19种必须的材料,缺一不可,且大多数材料具备极高的技术壁垒,因此半导体材料企业在半导体行业中占据着至关重要的地位。

    而日本企业在硅晶圆、合成半导体晶圆、光罩、光刻胶、药业、靶材料、保护涂膜、引线架、陶瓷板、塑料板、 TAB、 COF、焊线、封装材料等14中重要材料方面均占有50%及以上的份额,日本半导体材料行业在全球范围内长期保持着绝对优势。全球70%的半导体硅材料,都是由日本信越化学提供。

    超高精度机床

    超高精度机床和材料学并为工业之母:日本,德国,瑞士的天下,其中日本更是领先世界一大截。

    世界最高精度机床主轴来自日本精工。

    美国F22猛禽战机就用日本机床:SNK(新日本工机)的5轴龙镗铣。

    yamazaki mazak(日本山崎马扎克)被瑞典皇家科学院评出的世界最佳公司、英国本地最佳工厂兼出口成就奖、美国制造工程师学会惠特尼生产力奖获得者、美军US.ARMY岩岛兵工厂联合制造技术中心的机床供应商及机械师培训方、波音集团的最佳机床设备供应商等等。mazak最拿手的环节,当属machining center(加工中心)。

    全球超精密加工领域中精度最高的母机,来自于日本捷太科特Jtket的AHN15-3D自由曲面金刚石加工机,此设备主要用来对各种光学镜头和蓝光镜片模具进行超精密车削及研磨。这台机子仅从加工精度上讲比三台军工神器(美国LLNL的LODTM和DTM-3, 英国CUPE的OAGM2500)还要高出近8倍。

    全球70%的精密机床都搭载着由日本Metrol研制的世界最高精度的微米级全自动对刀仪。

    全球唯一一台突破纳米级加工精度的慢走丝电火花加工机,来自日本sodick(沙迪克),sodick将电火花式加工与水刀式加工结合成功开发出世界首台混合动力线切割放电加工机。

    在任何尖端工业机械上都不可缺的传动部件,日本HDS的高精密、大扭矩、轻量化、回力小的谐波减速机在全球拥有4成以上份额,NASA、空客、蔡司外科手术镜等都是靠它来传递反馈设备的停走、动力转向、精度定位。

    日本amada在2000年推出的畅销欧洲的astro-540 interpro机型基础上开发出了世界首台将激光溶接-成型-攻丝-折弯4项钣金制造工序集成于一体的复合钣金加工机LASBEND-AJ。

    双主轴双刀塔车床的代表者——okuma(大隈株式会社)。okuma最令人称赞的是这家公司是全球机床界中唯一的“全能型制造商”,几十年来一直坚持从核心部件(驱动器、编码器、马达、主轴等)到数控操作系统到终端,全部由自社设计开发完成,真正实现了软硬兼备。

    德国权威机械技术杂志maschinemarket将最佳革新技术奖连续授与okuma的Machining Navi自动加工导航技术和多层狭缝永久磁铁磁阻电机prex motor。

    日本松浦机械几乎霸占了欧洲高端发动机加工,历来都是超跑法拉利,布加迪威航的客户。

    中国高精尖科研设备铜材主要提供商,国家重点扶持机构中铝洛铜向日本生田产机购买一整条伸铜双面铣面切削生产线;世界几乎所有汽车品牌上的铜材的加工过程都要利用生田产机的设备完成。

    工业机器人

    工业机器人是未来50年的全球大力发展的产业。目前工业机器人的技术基本掌握在日本手中。

    机器人四大家族:日本发那科,安川电机,瑞典ABB,德国库卡。其中发那科是全球工业机器人销售记录保持者、利润保持者、技术领导者。德国库卡最弱,其核心技术基本外购,目前被美的收购。

    工业机器人有三大核心技术其实也就是三大核心零部件的关键技术:控制器(控制技术),减速机,机器人专用伺服电机及其控制技术。

    一线厂家包括:发那科(Fanuc 日本)、安川(Yaskawa 日本)、ABB(瑞士)、库卡(KUKA 德国)。二线厂商包括Comau(意大利)、OTC(Daihen旗下 日本)、川崎(Kawasaki 日本)、那智不二越(Nachi-Fujikoshi 日本)、松下(Panasonic 日本)等等。

    顶尖精密仪器

    美日德基本垄断,其中美国10家,日本6家,德国4家,英国2家 。

    美日都是诺贝尔奖大国,日本从2000年开始基本每年一个诺贝尔奖,其中之一就是离不开其高端仪器的制造,使用。

    举几个例子。日本SATAKE长期致力于发展人类三大粮食作物之一的稻米方面机械设备,旗下囊括的粮食食品设备、实验检测设备、关联环境机械设备等方面市占率均为第一位。全球主要稻米粮食国家政府与企业均与SATAKE有合作,包括中国、美国、东南亚、南美等地区。

    由日立为加拿大维多利亚大学定制打造的世界最强大的科研显微镜已于去年正式投入使用。

    目前全球高端电子显微镜主要有两大品牌:日本的JEOL和美国的FEI。全球唯一陶一台原子纳米级全息电镜也已经被日本开发成功——来自日立。

    医疗硬件的最高峰之一,全球仅有的6台投入使用的重粒子癌放疗设备有5套在日本,1套在德国,目前选择不开刀而接受重粒子线放疗的患者中有80%是在日本进行的。

    医疗科技硬件两大最高峰的另一个——质子束放疗加速器,由日立与北海道大学发明,整套设备售价2亿dollar+,全球装机量不超15台。

    世界首台带立体定向功能的适形调强放疗设备并用于胰腺癌治疗——三菱重工。

    世界首个不依靠科研反应堆,成功商业化为医院专用的硼中子捕捉疗法(BNCT)设备——住友重机械-京都大学。BNCT是不需上手术台的癌治疗手段之一,日本产学界合作。

    世界最速兼唯一有能力探测外银河系高能量的全天候天文仪器——maxi(全天候X射线监视装置)。搭载了由jaxa和riken共同开发的世界最广视野狭缝监视摄像机(12固态+2气态),放置于国际空间站日本实验舱kibo号外平台。

    世界首支行星观测用(极紫外分光)太空望远镜——日本Sprint-A Sprint-A。

    jeol利用最新独自研发的12极子球面像差校正器,成功推出最高加速电压达300kv的新一代冷场发射球差校正透射电镜——jem-arm300f,巩固了自己在电子显微镜界的世界领先地位。

    世界最高波束亮度、强度生成能力的能量回收光源光阴极直流电子枪—日本pearl。

    日立的质子束癌症放疗设备已经在全世界医院癌症科NO.1的美国MD安德森进行了2400+实例,此外美总统御用医院梅奥诊所,美国国家癌症研究所NCI唯一指定的儿童综合癌症治疗兼研究机构St.Jude Children's Research Hospital,欧洲最大规模肿瘤科的德国海德堡大学医院都在利用日立的质子束放疗设备。

    全球工程器械排行榜

    美国卡特彼勒 ,terex第一,第三。日本小松,日立分列第二,第四。中国徐工进入前十。

    2016年中国大力发展基建,让日本小松同比暴涨97%,日立暴涨42%,神钢增长29%。

    历史上最大(8100tm)的拥有量产记录的动臂塔吊(动臂自升式起重机)——IHI运搬机械。

    2015全球轴承排行

    日本,瑞典,德国的天下。轴承在工业领域的发挥的重要作用和对材料学的要求,内行都懂。

    全球炭纤维排行

    炭纤维在高端军事,工业,生活,汽车,飞机等等都离不开。炭纤维技术基本被日本东丽,东邦,三菱丽阳垄断,目前中国T800还不能完美量产,东丽目前已经在玩T1100G了。

    波音,空客是东丽的常客。

    继碳纤维之后, 源自日本的新材料SIC纤维将又一次推动世界技术革新,新一代飞机的发动机核心零部件将采用日本开发的新材料。

    从飞机身的CFRP(碳纤维增强树脂基复合材料)采用比率来看,欧洲空中客车和美国波音的最新中大型飞机已经超过50%。在CFRP领域,日本企业的市场份额达到约7成。

    通用电气GE将和日本石川岛播磨重工,宇部兴产联合开发,以高压气体推动飞机前进的涡轮机的风扇叶片等4种零部件,从以往的镍合金改为SiC材料。

    光学

    世界先进光学玻璃制造商有日本保谷光学Hoya,日本小原光学Ohara,日本住田光学Sumita,德国肖特光学Schott。

    其中日本住田光学Sumita保有精密模压而成的光学玻璃的,世界最高折射率,世界最低成形熔点,世界最多品种数量记录。日本住田光学的光学玻璃无论在制造工艺,还是在产品种类上全面领先其他同行。

    光学领域最重要母机之一的大型衍射光栅刻划机,全球只有3-4个国家有能力造,日立保有最高刻划精度10000g/mm,直接影响光学领域的研究。

    世界第一行星探测能力的日本斯巴鲁subaru昴星为世界最大单一主镜片光学红外天文望远镜,在目前发现的距地球最遥远的10颗星系中有9个是科学家利用它发现的,其中包括最远的那颗,并在2012年打破了新银河的最远观测记录。

    经吉尼斯世界纪录认定的世界最精密光学天象仪——来自日本五藤光学。当今世界上最先进的光学天象仪能准确投影1亿4千万颗恒星,并且五藤光学和柯尼卡美能达加起来在此领域已握有全球7成左右份额。

    发电用燃气机轮

    三菱重工,日立,西门子的天下。世界最高热效率发电用燃气轮机就来自日本三菱重工的M701J,同时也是世界最大功率的发电用燃气轮机。

    世界最大双轴燃气轮机为日立H80,简单循环功率110mw+,联合循环功率154mw+。

    脱销催化装置

    发电机的心脏,目前该领域被日立垄断。每一套脱硝催化装置的体积都相当于一座多层住宅,中国各个电厂都是其客户。

    垃圾焚烧设备

    强大处理能力的垃圾焚烧设备是城市化推进中不可缺少的环保设备,日立造船引领此领域,其客户遍布全球,中国安装了26件。

    石化领域最关键的一种母机——PP PE大型挤压造粒机

    拥有完全自主设计兼制造能力的全球就3家(日本2家,德国1家)。其中日本制钢所的无齿轮泵式可以做到100th(87万t年)的世界最高水准,神户制钢则拥有全球最高占有率 ,PP/PE挤压造粒机是化工厂必备的设备,中国的那两桶油都是日企的客户。

    工业水泵

    由日本ebara(荏原制作所)设计建造的世界最高单体扬程最大流量,也是最耐操的工业水泵被用于山西引黄工程 。

    企业级扫描仪

    日本富士通的天下。全球商业智能文档影像解决方案一哥,表单印刷-识别-电子化合体技术的发明者——富士通pfu。

    富士通pfu利用自己世界最高市场份额的商用扫描仪和独立开发的光学字符识别软件(ocr),帮助中国国家统计局高效准确的完成了世界最大规模人口普查 。

    血液诊断设备

    国家食品药品监督管理局指定北京市医疗器械检验,所将全球血液诊断设备制造商老大——日本希森美康的血细胞分析仪做为国家标准,以此来审查检测全国所有血细胞计数设备的质量和日常精确度管理的提升。

    全球氧化锌避雷器

    领先企业——东芝三菱电机产业系统株式会社(tmeic)向中国首条由境外引入兼目前世界上线路最长的天然气输送项目——西气东输二线工程提供全部高压变频器与高速电机。东芝三菱电机产业系统株式会社同时保有世界最大容量的电压源型变频器与高速电机。

    光伏逆变器

    日立与东方电气集团在华的合资公司东方日立,向中国乃至全球最大规模水力光伏互补光伏发电站提供上百台高出力高转换率的光伏逆变器。光伏逆变器是将太阳能电池所发出的直流电逆变为交流电,并承担系统保护作用的光伏电站关键设备之一。

    HFC-23分解回收装置

    日本月岛环境工程与旭硝子、大金工业根据《京都议定书》中,清洁发展机制项目(CDM)研发的,世界最先进的有效破坏率超过99.99%的HFC-23分解回收装置,占距了全球销毁HFC-23气体所需设备的3成以上份额,我国发改委是其客户。

    HFC-23别称氟利昂23,是当今全球气候变暖的元凶,属极难销毁型,必须控制它流入空气中。

    海水淡化,废水利用

    在海水淡化、废水再利用、超纯水制备中被广泛使用的反渗透膜等膜工业领域,以日东电工、东丽、帝人、旭化成为首的日本化工企业可以说是掌握着相当的话语权。

    旭化成的microza水处理技术被应用到北京五环最需要净水的比赛项目中。

    加氢反应器

    加氢反应器是大型化工厂的必备,在唯数不多有能力建造加氢反应器的国家中,日本神钢与日钢的热壁加氢反应器常年保持在全球第1,2位(最大外径、重量、温度、壁厚),神钢也是唯一在设计 核心材料、组装的整条制造过程中具备完全自主能力的厂商。

    粉体加工机

    任何糖果,药物等大规模生产不可缺少的粉体加工机。

    核心卷绕设备皮带张紧机

    在所有板材加工领域(钢板、汽车、家电、建筑)都必要用到的给与板材张力的核心卷绕设备皮带张紧机,全球9成以上份额被日本JDC的RB21和Beltbridle两种型号霸占。

    焦炭生成器

    住友重机械作为老牌化工母机制造商,掌控着冶金制铁,基础原料焦炭的焦炭生成器大部分市场,中国、美英、中东大型石油公司都是其客户。

    动力总成精密测试设备

    不管是天上飞的海里游的还是地上跑的,只要是移动型的机械物体就需要发功,而发功的前提是测功——日本Horiba(堀场制作所)在引擎传动制动底盘排放等全套动力总成精密测试设备领域具有压倒性领导力,在汽车,坦克,飞机等领域都有不可或缺的作用。

    特殊类钢材

    世界最大特殊类钢材制造商——日本daido steel出品的引擎用传动轴和船舶柴油引擎用开关阀分别占到了全球3成、6成份额,特别在传动轴市场是当之无愧的NO.1,历来波音空客旗下主力客机引擎之首选。

    全成型电脑横机

    来自日本和歌山市的岛精机制作所,是世界最快速全成型电脑横机记录保持者,同时还握有此领域全球6成份额,电脑横机与工业缝纫机并称为纺织业界的两大母机。

    岛精机出品的电脑横机在崇尚高端时装的欧洲人眼里被称为针织机械界的“劳斯莱斯”,董事长岛正博先生被授与意大利国家级荣誉勋章。

    热转化处理领域

    世界最大处理能力、最高耐压的工业冷却板式热交换器——日阪制作所,份额方面与瑞典阿法拉伐并列第一,另外日阪制作所利用热转换技术首创于全球的高温高压灭菌系统,已被广泛应用在生产医疗输液器械、中草药制剂、家常菜食材、调味料、啤酒、软包装饮料等领域的杀菌工序环节中,市场占有率7成。

    证件制造设备

    中国公民的2代身份证印刷设备经日本富士施乐设备之手。

    世界最大证件母机制造商日本unomatic,多年来向各国政府机关交付了电子护照制造、数距编码、护照发行管理、激光式护照印刷机、钞票剪裁机等各种自动化系统,包括面向中国出货的存折制造设备。

    液压式伺服冲压机

    川崎重工旗下附属企业川崎油工,先后向中国第一大客车底盘生产商——安徽江淮汽车公司提供中国最大的(5000t/6000t)液压式伺服冲压机。

    电波暗室

    电磁学的顶峰,各种机械 电子成品只要身上存在半导体零件就需要进行电磁波环境测试,测量电磁兼容最重要的设备就是电波暗室,全球最大规模电波暗室制造商是日本TDK。

    高端光缆

    nict与住友电工、横滨国立大学、optoquest株式会社共同开发出36光芯兼每条光芯都可以3种模式传递信息的世界最强性能多功能光纤,成功开辟了利用单根光纤进行10pbps级超大容量传输的可能性 。

    SDN-软件定义网络

    当下最新兴前沿的IT技术——software defined network(SDN-软件定义网络),在加强底层选择度与系统集成性并提升对网络和资源访问控制精细度的低成本平台下,让运营商或企业机构以更灵活的可编程化实现不同业务特性适配,使网络的流量控制和转发依赖于硬件设备的传统模式架构发生跟本性改变。

    SDN的最初概念由stanford大学研究组提出,目前以nec为首的日本IT企业在研发应用化阶段处于绝对的全球领跑位置。

    物联网安全解决方案

    是今后物联网发展的重点。三菱电机与立命馆大学利用大规模集成电路在作动时产生的独特微细个体差异,创造出目前最先进的IoT(物联网)安全防护解决方案——lsi指纹id。

    化妆品产业

    这东西需要精细化工,医疗,生物方面的科研积累,还需要营销,设计。

    目前世界上化妆品产业份额基本被法国,美国,日本,德国占领。由于韩流文化的风靡,韩国爱茉莉也发展为世界化妆品集团中的一员。

    化妆品产业超级赚钱,就拿欧莱雅来说, 2016年欧莱雅在全球销售总额为258.4亿欧元(约合1892亿人民币),营业利润为45.47亿欧元(约合333亿人民币)。

    在设计、营销方面做得最好的是法国,日本技术实力最强,以资深堂,花王,kose等为代表;而美国则是二者都有。

    日本资深堂是世界唯一23次获得IFSCC最优秀奖的化妆品厂家,且遥遥领先其他国际化妆品公司。

    乐器行业

    乐器行业是日本,德国的天下。世界乐器界的绝对王者——雅马哈。

    雅马哈钢琴是世界顶尖钢琴家们的选择,也被众多的学校和音乐学院所推崇。日本雅马哈在乐器界的地位非常高,在中高端领域都是全球霸主。看更多加微信:zhanglin1866  市场份额方面,除了吉他较低外,其余都有相当的存在感(按照金额计),雅马哈占股全球乐器市场的23%,名副其实的压倒性优势。

    电池

    未来是电动车,氢动力,混合动力汽车的世界,其最重要的东西是电池,目前由日韩垄断。

    但在上游电池材料供应中,日本住友化学,东丽, 昭和电工,三菱化学在纯电动汽车EV上游产业链有压倒性的优势。东丽,住友化学为松下,LG供货。

    海底电缆

    目前日本住友电工在此领域的技术为世界第一,由其开发的全球最轻海底输电电缆已经向英国和比利时的海底电缆供货,长度约130公里,价格为300亿日元,并在菲尼宾,东亚,印度尼西亚有广阔的前景。

     cpu/gpu异构式超算系统

    cpu/gpu异构式超算系统的提倡者兼此平台程序软件的先驱开发者、超级计算机界最高峰学术赏sidney fernbach award的新科得主——东京工业大学全球科学信息计算中心prof.satoshi matsuoka。

    目前全球几乎所有高性能超算系统都是此架构的支持者,matsuoka博士也因此获得了象征超级计算机领域个人最高荣誉的sidney fernbach award。

    光纤传输

    nict kddi研究所和古河电工在太平洋横断光纤传输实验中,结合三方软硬技术,成功实现全球首次使单根光纤的容量距离积达到1Exabps 级别,打破了ntt先前保持的世界纪录。

    量子计算

    东京大学在世界首次采用III族氮化物普及材料(GaN-氮化镓)作为量子点单光子源成功生成可于常温下操作的单一光子,迈出了量子计算的第一步。

    量子通信

    东京大学prof.akira furusawa联合ntt先端设备技术研究所,突破性地解决了进行量子隐态传输时承载在光子上的量子位信号因光学系统内元件配置制约导致的运算扩展瓶颈。Furusawa博士的下个课题将向制造出超高速量子计算机和超大容量量子通信的目标迈进。

    激光光量子计算机的电路板

    日本和澳大利亚的研究人员已经在可扩展性的用激光光量子计算机的电路板取得了突破性的进展。东京大学和澳大利亚国立大学已经看到最多数量的量子系统汇集在一个单一的组件跳转从14到10000。

    矢量超级计算机

    NEC宣布已开发完成最新型SX系列矢量超级计算机——SX-ACE。这台采用sun架构的矢量超算虽然其总体运算能力(130TFLOPS)排不进世界前5,但却具备世界第一的单核性能(64GFLOPS)和世界第一的单核内存带宽(64GB/s),并利用独到的工业设计实现紧凑化与低耗能。

    电脑多头秤

    电脑多头秤的发明者、世界最大计量包装解决方案提供商——日本ishida(石田)在如今全球电脑多头组合秤量机市场占有7成份额。像联合利华、达能这类具备巨量产能的跨国食品企业是ishida的忠实支持者。

    三维图形转换软件

    小企业有大实力——由来自静冈县滨松市不足70名员工的elysium开发的三维图形转换软件,自本世纪初开始为各非盈利型机构、跨国公司如NASA 波音、达索、IBM、autodesk、西门子、戴姆勒、宝马、福特等的主要项目提供支持。

    elysium的高精确高保真度3D数距转换软件多年来一直贯穿波音、雷诺F1车队的整个研发周期。

    复合材料热压烧结炉

    川崎重工为应对波音b787-9 b787-10增产和今后更大777x系列机型而最新设计打造的世界最大复合材料热压烧结炉(直径9m 长30m 重920t)已正式在名古屋第一工场投入使用。

    太阳帆飞船等

    世界首个成功展开并成功实现光子加速推进技术的太阳帆飞船(太阳辐射加速星际风筝)朝金星进发——日本宇宙航空研究开发机构IKAROS。

    世界最高精度与第2臂展的引力波望远镜——日本LCGT(kagra) (激光干折计超过3km的实物只有美国的2台)。

    世界最短波长的X射线自由电子激光(XFEL)研究设备——日本理化学研究所的SACLA。

    世界最高密度超冷中子源生成设施——日本KEK 阪大RCNP 加拿大TRIUMF研究所共同建造。

    日本光产业创成大学院大学prof.yoneyoshi kitagawa联合hamamatsu(滨松光子株式会社)与大阪大学,世界首次成功使高速离子作为惯性约束核聚变加热介质的愿望变为现实。

    日本光产业创成大学院大学prof.yoneyoshi kitagawa领导的研究小组在世界首次实现了激光核聚变所用核燃料的连续投入,并成功拍下由激光引起的连续聚变反应过程,向实用化发电再推进一步。

    另一种可燃冰——天然气水合物(NGH),三井造船在全球首次成功完成一整套“陆上天然气水合物运送流程”的研究,并建造出世界首艘NGH专用运输船。以三井造船为首的日企在本领域不仅具备有形资产,无形资产也是遥遥领先。

    无线电话发射机的发明者,世界3大IT通信测试测量设备制造商之一——建社近120年的anritsu。

    冈野工业

    冈野工业,是员工仅6人,注册资本金不足1000万的绝对微型家庭作坊。

    但是,其在民用领域拥有移动设备用锂电池不锈钢外壳的几乎100%份额;在军工领域是美国隐型战机和NASA御用的炭素精加工技术提供者,美国国防省激光反射器用抛物面天线指定供应商;在医疗领域利用自己世界第一的冲压技术成功帮助terumo将世界最细的针尖只有0.02mm的胰岛素注射针问世,从此使糖尿患者打针不再疼痛(今年1月已在中国上市)。

    轮转印刷

    三菱重工与德国曼罗兰、高堡都有过向报社提供运转速度每小时90000cph(18万份/小时)的报纸用轮转胶印机的记录,不过在轮转印刷领域他们只能并列第2,岂今为止世界上最高速的倍幅报纸轮转胶印印刷机由日本TKS(东京机械)在07年开发,印刷能力达到了每小时100000cph(20万份/小时)。

    结语

    一个国家的稀土消耗量可以判断一个国家的工业水平,任何高,精,尖的材料,原件,设备都离不开稀有金属。

    日本目前是世界第一大稀土消耗国,其稀土冶金水平世界第一。目前的美日都在大力发展物联网、工业机器人、大数据云计算、新能源,这些都是今后世界发展的重点,从尖端专利申请我们就可以看出,美日现在到底在干嘛。

    大数据分析的专利目前基本被美国IBM、微软、日本日立、NTT、富士通垄断。美日在抢占物联网的技术、专利。目前近半日企都开始应用物联网技术。工业机器人一直都是日本的天下,也是今后第四次工业革命的重点。

    未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

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