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今年11月,第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛(简称“互联网+”大赛)落下帷幕,取得了100多个国家和地区的1450多万人次报名、340多万个项目参赛的丰硕成果。其中最引人注目的当属产业命题赛道,这一聚焦产业真实需求、商业实战性极强的赛道,在华为等企业的带领下,设立第二年便吸引了850多家企业出题、19万多师生参赛、产生3万多个项目,俨然已成为产学研深度融合创新的大舞台,一大批有志青年正围绕产业前沿需求开展基于根技术的创新实践。

来自浙江大学的“赋形科技-国产智能制造高速排样软件开创者”项目便是其中之一。该团队结合自身在CAM计算机辅助制造,工业软件的核心之一)领域多年的经验积累以及鲲鹏BoostKit数学库高性能算法,推出了国际领先、自主创新的智能制造高速排样软件,从算法和工艺两大维度创新突破,提出了AI融合排样算法、智能路径规划、快速零件桥接和精准工艺配置等多项核心技术,相比国际“排样三巨头”软件在材料利用率和执行效率等方面实现了大幅跃升,将带动制造行业实现降本增效,一举揽下金奖。

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工业软件被称为现代工业的“灵魂”,尤其是在复杂的国际环境大背景下,工业软件自主对国家安全有着重要意义。然而现实情况是我国众多工业软件门类都存在短板,尤其是在核心的CAD/CAE/CAM领域,因而产学研各界都在开展各种形式的“铸魂”行动。赋形科技从排样软件小处着手取得重大突破,背后有着怎样的技术、商业及社会考量?为此极客网对话了赋形科技项目团队第一负责人——浙江大学机械工程学院博士生李坰其,得以一窥当代青年为中国现代工业铸魂,探索中国工业复兴之力的故事。

智能制造,软件先行

排样软件隶属于计算机辅助设计与制造,也就是工业软件中的CAD/CAM领域。从快递包装纸箱的切割制作,到汽车外壳钢板的切割焊接,都离不开高速排样软件来节省材料、节约人工、提高效率。制造的规模越大,排样软件的价值就越凸显。

谈及聚焦这一领域的初衷,李坰其一语道破玄机,“中国的加工制造业其实已经非常‘卷’了,但一个严重的问题是我们的机床能够做出来,但软件做不出来。如果机床没有软件去配套,实际上就是一堆废铁。”IDC的数据直观揭示了问题的严重性,2019年中国CAD/CAE/CAM软件营收只占全世界的0.6%,“补课”之路任重道远。

这个问题由来已久。李坰其的博士生导师,也即本次获奖项目指导老师——浙江大学机械工程学院傅建中教授,早在十多年前开始招收博士生时就开设了CAX课题组,围绕计算机辅助设计和制造展开布局和耕耘,多年来在技术和人才方面取得了丰硕成果。

本次获奖的赋形科技团队,即是在傅建中教授CAX课题组、管理学院周伟华教授任主任的数据分析和管理国际研究中心,以及机械工程学院学生工程创新实践平台“考拉工作室”的共同孵化下成立的,既承袭了CAX领域多年积累的技术经验,又融入了商业管理运营方面的知识,是多学科交叉的结果。

多年的耕耘中李坰其及团队发现,目前占主导地位的国际“排样三巨头”软件也并非无懈可击。首先它们的云端服务器往往部署在国外,国内客户涉密图纸上传存在数据安全隐患;其次它们的主要精力集中在完善生态和拓宽市场,在核心的算法领域其实已经停滞演进;另外国际软件的本土适配和二次开发比较麻烦,交付周期长且价格昂贵。

“软件这块更多依赖的是算法,属于知识密集型的理论创新,所以导师告诉我们可以在读博期间要先把智能制造的软件做好,以软件打入市场,再涉入硬件部分。”李坰其表示,经过数年的研究实践,赋形科技在排样软件这个细分领域已经自成体系并可以独立运行,并且在奔腾激光等企业的真实场景得到成功应用。

基于鲲鹏,全面跃升

业内人士都知道,工业软件实际上是一个顶层和底层相结合的一个软件——底层是一些基础的算法库和图形库,顶层就是一些深挖生产一线的工艺需求以及具体的技术实现。赋形科技团队数年来基于一线需求做算法突破和工艺革新,越往前走越发现最难控制和突破的是底层。

“工业软件做到最后都是数学问题,同行里老师同学对此都有高度共识。”李坰其告诉我们,赋形科技一开始采用一些国外开源库,同时也尝试自己写一些Delaunay三角化之类的底层算法,但是在安全可控和技术性能方面都存在一些问题。

得益于“互联网+”大赛的契机,团队了解到华为在产业命题赛道开出了“鲲鹏BoostKit数学库高性能算法优化开发”的题目,遂基于该数学库重写了排样软件的底层算法,实现了一系列性能指标的大幅提升。

鲲鹏BoostKit数学库是基于鲲鹏微架构特点以及鲲鹏加速指令而构建的高性能软件基础库,包括标量算法、矢量算法、线性代数算法、FFT算法等,具有完全自主知识产权,是支撑工业软件等上层业务软件高效运行的基石。其工作原理是结合计算机体系结构,通过改变软件代码的数据结构和算法,提升基础软件库的计算效率,更好地支撑上层应用。

赋形科技通过集成鲲鹏BoostKit数学库部分现有算法,并结合自身在CAM领域多年的经验积累进行数学算法和工艺创新,相比国际“排样三巨头”软件实现了300倍的桥接求解提速、44%的无用加工路径节省、10%材料利用率提升等优秀指标,最终通过顶层和底层的深度打通取得了全面跃升!

值得一提的是,除了鲲鹏BoostKit数学库之外,本次大赛中鲲鹏服务器、openEuler开源操作系统等鲲鹏计算生态产品,以及昇腾AI对赋形科技项目的优异表现也提供了莫大助力。在李坰其看来,正是华为牵头搭建的这些计算基础设施及生态,为上层软件应用的实现和性能优化提供了坚实的底座。

由点及面,协同创新

尽管赋形科技的高速排样软件基于鲲鹏实现了质的飞跃,但李坰其清醒地认识到,排样软件只是CAD/CAM领域的一个点工具,在包括设计、仿真、物料、排产、加工、控制在内的工业软件全景图中,我们面临的断点和堵点还有很多。目前国际上领先的达索等工业软件巨头,已经由单纯的提供CAD/CAM工具迈向了搭建MES生产管理生态。

“作为创业企业来讲实际上最开始做的都只能是点工具,正如业界流行的说法是点工具+买买买。”谈及赋形科技的发展逻辑和计划时李坰其表示,“我们一定要把点工具、点突破抓在手里,把核心技术突破做得更多一些,等到能够ALL IN去做纯商业化运作的时候,再通过购买劳动力等方式去拓宽我们的生产力,实现丰富化。”

但点工具突围不等于单打独斗!此次浙江大学多学科交叉项目在“互联网+”大赛问鼎的宝贵经历使得李坰其更加明白生态合作、协同创新的意义。在她看来,基于鲲鹏搭建的基础库以及生态系统,更多工业软件企业可以加入进来开发图形库、界面库这样的常用基础包,使得上层工业软件应用开发更加便利,更好地助力国产工业软件生态发展。未来赋形科技亦将跟鲲鹏计算及华为公司保持紧密合作,一起推动智能制造工业软件生态发展。

小结:

在当下这个工业4.0、智能制造转型升级而国际形势又复杂多变的当口,工业软件的发展水平对制造强国、数字中国等国家战略的实施意义重大。希望更多像赋形科技这样的创新团队站出来,基于根技术开展产学研深度融合创新,给更多细分领域重新打个样,由点及面形成生态之力,护航制造强国、数字中国行稳致远!

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