在/离床等指标的无感持续 监测，特殊姿态的患者可免 佩戴医疗仪器，避免因身体 挪动造成的不适甚至是风险 1. 术后特殊姿态患者无感 监测，免医疗仪器 2. 减少特殊姿态患者的非 必要的移动，降低医患矛盾 发生概率 呼吸科、心身睡眠科 呼吸/睡眠监测及相关疾病 筛查 1. 可实现患者呼吸体征的 非接触式监测功能，不用佩 戴仪器 2. 通过对患者的呼吸、体动 等特征的监测分析，可为临 120]以及[120-150]， 可针对非急症患者和 3 级急 症患者进行实时无感监测。 一旦心率发生异常，患者病 情升级，雷达及时预警，提 示医护人员进行及时的救治 措施，并配备专业医疗仪器 1. 实时监测患者心率变化， 一旦变化到危重及以上区间 范围，及时告警 2. 非接触式监测，不依赖仪 器 养老机构、医院公共区域、 病房及卫生间 跌倒行为监测* 吸顶式部署，对半径

±0.05 mm LBR iisy 15 R930 2022 L2 15kg 6 无力控 IP54 ±0.05 mm 仪器装配 检测 胶条涂抹 零件抛光 仪器装配 试剂添加 样本转移 分拣 上下料 产品封装 抓取和放置 性能测试 上下料 搬运 仪器装配 码垛 产品型号及相关信息 型号 发布年份 应用场景 核心参数 机器人操作 等级 负载 自由度 力感知精度 防护等级 实现全场景赋能 产品案例 53 案例 3：优傲机器人主要电流型协作机器人产品型号及参数 资料来源：优傲机器人，灼识咨询 UR 20 2022 L2 25kg 6 ±5.5N IP65 ±0.1 mm 仪器装配 检测 搬运 焊接 胶条涂抹 打磨 码垛 包装 UR 30 2023 L2 35kg 6 ±5.5N IP65 ±0.1 mm UR 15 2025 L2 15kg 6 ±7.5N 产品案例 55 案例 4：思灵机器人主要扭矩型（力控）协作机器人产品型号及参数 资料来源：思灵机器人，灼识咨询 Diana 7 2022 L3 7kg 7 0.5N 未披露 ±0.05mm 仪器装配 视觉检测 搬运 上下料 医疗手术 打磨 码垛 包装 Thor 3 2023 L3 3kg 6 未披露 未披露 ±0.03mm Thor 7 2023 L3 7kg 6 未披露

................................. 123 一、发、变配电站管理 ......................................... 124 二、仪器仪表管理 ..................................................125 三 、防雷防静电设备管理 .......................... 广 又分散，人工维护困难，利用无人机搭载特定设备可以实现 对航标的快速巡检，及时获取准确的航标工作状态，保证航 标的工作质量。 7.船舶引航领域 配合 AIS 、GPS、雷达等基本引航仪器，将无人机系统 引 入构建船外引航系统，可以提升港口引航系统整体的 智能 化、自动化和专业化，提高引航准确性和效率性。引 航站充 分利用无人机系统的跟踪、定位、遥控、航拍、数 据传输功 培训、指导，提升岗位员工自主点检的能力，按点检标准履 行专业保全职责。 (六)生产设备操作人员职责 1.严格持证上岗制度，按照设备操作规程(操作法), 正确使用与维护设备。 2.按点检要求，用五官或简单仪器对设备的规定部位进 114 行检查，及时发现设备故障征兆，如噪声、发热、松动、泄 漏、异味、腐蚀等。 3.按润滑管理要求，进行各种手动润滑作业，如手动干 油泵、油枪、油杯、油壶润滑及油池润滑补油换油等。

（三）检测设备进生产线。形成一批仪器仪表、智能检测装备标志 性创新产品，面向重点领域制造过程关键环节检测需求，示范推广智能 检测装备优秀应用场景。支持新材料急需关键仪器装备自主化，引导技 术能力强的新材料研发、检测单位应用创新检测仪器装备。梳理制定新 材料研制急需关键仪器装备目录。发布 20 项以上创新科研仪器重点产品 供给清单，支持高校及科研机构更新置换先进科研仪器设备。（责任单 位：市经 料中试基地的专业场地、专业设备等服务能力信息。将园区中试基地的 服务企业数量、成果转化数量等指标，纳入资源利用效率评价体系。鼓 励市级以上企业技术中心和具有 CNAS 认可资质的材料研发、生产、检验 检测单位等，带头应用关键急需仪器装备。每年支持 10 项左右新材料应 用认证项目，支持比例不超过认证委托合同及检测委托合同金额的 30%， 单个产品支持金额最高 100 万元。（责任单位：市经济信息化委、市发 展改革委、市财 改造。（责任单位：市经济信息化委、市发展改革委、市数据局、市住 房城乡建设管理委、市房屋管理局、市市场监管局、各区政府） （十五）有序推进再制造和梯次利用。发展汽车零部件、航空发动 机、船舶机械、精密仪器等产品领域高端智能再制造，推广应用无损检 测、增材制造、柔性加工等技术工艺，探索在风电光伏等新兴领域开展 高端再制造业务。加快风电光伏、动力电池等产品设备残余寿命评估技 术研发，有序推进产品设

年的主体 老旧装置为重点 大型 PLC 自主可控白皮书 7 7 石化通用设备 DCS：70% PLC：30% ① 生产加工设备：更新用于随钻井下工 具仪器复杂结构加工的四轴/五轴联动 大型细长轴数控车铣加工中心，用于钻 井泵、压裂泵、采油采气井口等高压泵阀 箱体/壳体复杂结构加工的五轴联动卧 式或立式镗铣加工中心； ② 试验检测设备：更新用于大型复杂零 标测量设备和大型高精度关节臂测量设 备。 轨道交通装备 PLC：70% DCS：30% 更新改造高精度加工机床冲压成型下料 设备、起重运输设备、焊接设备、铸锻设 备、喷涂设备、调试设备、电气控制设 备、仪器仪表等 钢铁 PLC：90% DCS：10% 以铁矿采选、铁合金冶炼、焦化、烧结、 球团、炼铁、炼钢、轧钢等工序限制类装 备升级改造和老旧设备更新改造为重点 船舶 压光机、高端膜转移脱胶机等； ④ 五金制品行业设备：焊接冲压设备等 关键零件加工设备； 仪器仪表 DCS：50% PLC：50% ① 研发试制设备：主要包括气体、液体、 固体等样品制备设备，物理量、化学量、 大型 PLC 自主可控白皮书 9 9 生物量等实验室分析仪器； ② 整机产品制造设备：重点更新金属切 削机床、加工中心、液压机械装备、铸造 设备、锻压设备、焊接设备等；

下行平均速率 800 Mbit / s,NR 切换成功率 98%。 4. 2 工厂联网和数据采集 随着工业互联网的发展,计算机在工业自动化领 域发挥着越来越重要的作用。 工厂中选用了各种智能 仪器仪表,这些智能设备的现场运行数据可以通过网 络实时地采集到应用系统,从而将设备的运行状态采 集到分布在不同地理位置的应用系统中,方便工作人 员随时掌握设备的生产信息,并做状态跟踪、故障诊 断等。 时代的高端装备智 能制造对策[J]. 智慧中国, 2023(9):34-35. [2] 韩丹涛, 赵艳领, 郑秋平 . 5G 技术在工业领域的研究 [J]. 中国仪器仪表, 2023(10):17-21. [3] 肖芳晏 . 5G 环境下的工业互联网应用研究[J]. 电子 元器件与信息技术, 2022, 6(7):118-121

外厂商在技术、品牌上优 势明显，长期占据高端丝杠市场。 尽管近年来我国在高端制造领域取得了长足进步，但在滚珠丝杠技术上，国内企业仍面临诸多制约。主 要原因在于核心技术、关键加工设备和高精度检测仪器均严重依赖国外进口，导致生产成本高、产品稳 定性和精度难以与国际顶尖产品匹敌。同时，国内企业在品牌建设、质量控制和售后服务体系上尚未形 成国际竞争力，这使得国产产品在国际市场中缺乏竞争优势。 弹性体 应变片 电路板 粘接剂 外壳等 制造 人工 19% 57.8% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 2020 2024 生产商 参考型号 宇立仪器 坤维科技 蓝点触控 鑫精诚 海伯森 神源生智能 埃力智能 昊志机电 瑞尔特测控 幸福招商 - 34 - M33XX系列、M38XX系列、M35XX系列 研院整理 电子皮肤的生产成本包括前端采集材料、芯片以及 结构件等部分。其中前端采集材料占总成本的20% ～30%，芯片占约30%，结构件占15%～20%，剩 下的20%～35%包括通讯接口、仪器及其他部分。 在市场格局方面，北美、欧洲、日本占据全球智能传感器九成以上份额，是全球智能传感器最主要的生产 基地，其中北美智能传感器产值最高，达43.3%。目前，中国仅少部分头部企业掌握电子皮肤核心技术，

凭证流，并实时更新报表 ** 交流使用 94 资产管理集团化与总账一体化 房屋 房屋 建筑物 ( 构筑 物 ) 建筑物 ( 构筑 物 ) 运输设备 运输设备 电子设备 电子设备 仪器仪表 仪器仪表 机器设备 机器设备 长期待摊 长期待摊 无形资产 无形资产 其它 其它 固定资产 固定资产 在建工 程转固 在建工 程转固 资产卡片 资产卡片 资产购置 资产购置 资产折旧 资产折旧

事件回溯 应急预案 应急指挥 资源联动 智能分析 智能诊断 决策支撑 设备管理 能耗预测 通行权限 资产共享 资产盘点 空间管理 状态全可视 事件全可控 业务全可靠 管控 中心 传感器 仪器仪表 现场控制系统 闸机 移动终端 大屏终端 智慧灯杆 报警器 摄像头 门禁 工位 资产标签 基础 设施 客户价值： 状态全可视：将交通枢纽数据进行统一分类和分析，实现交通枢纽 GIS 一张图

质量，也为产业数字化提供了有力的支撑与广阔的发 展空间，是助推我国新质生产力发展的重要引擎，也 是我国经济持续高质量发展的核心保障。 参考文献： ［1］ 刘大同，郭凯，王本宽，等 . 数字孪生技术综述与展望［J］. 仪器仪 表学报，2018，39（11）：1-10. ［2］ BALTA E C，PEASE M，MOYNE J，et al. Digital twin-based cyber- attack detection