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2019世界传感器科技创新高峰论坛在郑州成功召开

来源:网络整理 作者:采集侠 人气: 发布时间:2019-11-11
摘要:2019年11月 9日,由中华人民共和国工业和信息化部、中国科学技术协会、河南省人民政府共同指导,中国仪器仪表学会、河南省发展和改革委员会、河南省科学技术厅、

  【天极网IT新闻频道】2019年11月 9日,由中华人民共和国工业和信息化部、中国科学技术协会、河南省人民政府共同指导,中国仪器仪表学会、河南省发展和改革委员会、河南省科学技术厅、河南省工业和信息化厅、中共河南省委外事工作委员会办公室、河南省科学技术协会、郑州市人民政府联合主办,中国仪器仪表学会、郑州国家高新技术产业开发区管理委员会承办,京都自动化联盟、OPC(中国)基金会、英国皇家特许计量及控制学会、意大利仪器制造商协会、马来西亚机器人行业协会联合协办的“2019世界传感器大会暨展览会”正式开幕。此次大会将持续到11月11日,大会邀请了世界知名传感器专家、学者、企业家参加,有众多院士和省部级领导出席,并有多家世界500强企业加盟出展,国内、国际近百家媒体报道,堪称全球传感器技术的顶级盛会。

2019世界传感器科技创新高峰论坛在郑州成功召开

  11月9日上午,大会主论坛——2019世界传感器科技创新高峰论坛成功召开,论坛以“感知世界 智赢未来”为主题,邀请了权威专家学者和企业领军人物交流思想理论和分享实践案例,一起探讨传感技术新趋势、培育未来发展新优势、推动智能制造关键技术装备发展。

  中国科协技术协会副主席李华、中国机械工业联合会执行副会长薛一平、中国机械工业联合会副会长朱森第、陆军研究院曹国侯将军、中国计量科学研究院院长方向及河南省发改委、省工信厅、省科技厅、省外办、省科协及郑州市政府、郑州高新区相关领导出席了此次论坛。

  中国工程院院士金国藩、尤政、蒋庄德、周立伟、谭久彬、倪光南、赵连城、褚君浩、钟山、姜会林,中国科学院院士姚建铨、吴宏鑫,美国医学与生物工程院院士李长明,美国国家工程院院士陈向力,加拿大国家工程院院士杨军、意大利米兰理工大学机械和热测量学教授阿尔夫莱德·吉阿科莫·西噶达,松下全球传感器首席技术官今井寿教,德国西克传感器公司首席科学家夏恩·麦克纳玛拉,IEEE传感器委员会理事、光学传感器研究中心主任艾尔费德•刘易斯等也出席了此次大会。

2019世界传感器科技创新高峰论坛在郑州成功召开

  郑州市市委副书记、市长王新伟开幕式主持

2019世界传感器科技创新高峰论坛在郑州成功召开

  河南省省委常委、郑州市市委书记徐立毅致辞

2019世界传感器科技创新高峰论坛在郑州成功召开

  中国工程院院士尤政致辞

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  中国科学技术协会副主席李华致辞

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  工业和信息化部电子信息司副司长任爱光致辞

2019世界传感器科技创新高峰论坛在郑州成功召开

  河南省人民政府副省长刘伟讲话

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  世界传感器大会项目签约仪式

2019世界传感器科技创新高峰论坛在郑州成功召开

  接下来主论坛演讲环节,由中国工程院院士、西安交通大学教授蒋庄德主持并介绍与会嘉宾。

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  美国国家工程院院士、麦肯锡国际咨询公司高级顾问陈向力博士作了《新一代智能制造发展战略与传感器技术》的主题报告。传感器技术的成熟度是实现智能制造的重要因素之一,而快速发展的智能制造应用则需要对传感器技术进行进一步的创新。 陈向力从智能制造和数字运营的现状、趋势,进一步探讨了新传感器技术开发的挑战和机遇。

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  意大利米兰理工大学阿尔夫莱德·吉阿科莫·西噶达(Alfredo Giacomo Cigada)教授演讲主题是《传感器:一切测量系统之根基》。测量在我们日常生活中无处不在,各种应用于测量的新型传感器不断在研发使用。但是将传感器插入复杂的测量系统中时,传感器每个部分都必须与系统整体保持一致,如何让传感器正确的使用却不破环原有系统结构和功能,这就需要对传感器可能产生相关问题进行评估,对此阿尔夫莱德·吉阿科莫·西噶达作了详细介绍。

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  日本松下全球传感器首席技术官今井寿教作了题为《工厂自动化过程中传感器的技术革新及展望》的报告。随着5G的商用和人工智能技术的大面积落地,IoT市场已经全面爆发,包括中国在内的世界传感器市场正向着自动化、无人化的方向快速发展,今井寿教分享了随着松下市场的扩大、传感器的进化以及与更高程度的自动化需求变化,松下是如何不断创新和发展的以及未来传感器技术发展和趋势。

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  德国西克传感器公司首席科学家夏恩·麦克纳玛拉(Shane MacNamara)演讲主题是《工业4.0对传感的影响》。夏恩·麦克纳玛拉介绍了传感器智能和传感技术创新的具体实例,概述了i4.0是如何实现的。他提到,传感器是第一个接触点,也是连接工业4.0的重要始点,随着数字化,传感器不再只是“感知”,他们也开始“思考”,通过传感器生成的数据,结合专业领域知识经过分析、处理、从而对生产过程进行预测。

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