为了提升服务中国市场的能力，沃尔沃卡车在中国市场的服务网络由2019年的61家增加到了今年的85家，数量位居欧系进口卡车品牌第一位。
一、制造业采购经理指数小幅回落，但保持在临界点以上5月份，制造业采购经理调查企业中，81.2%的企业已达正常生产水平的八成以上，制造业PMI虽比上月小幅回落，但继续保持在临界点以上。在调查的21个行业中，食品及酒饮料精制茶、石油加工、专用设备、汽车等14个制造业生产指数高于临界点。
2020年5月份，制造业采购经理指数和非制造业商务活动指数均保持在临界点以上，其中制造业采购经理指数为50.6%，比上月小幅回落0.2个百分点;非制造业商务活动指数为53.6%，比上月上升0.4个百分点。本月制造业新出口订单指数和进口指数分别为35.3%和45.3%，虽比上月回升1.8和1.4个百分点，但均处于历史较低水平。扩大居民消费政策措施加快落地，叠加五一假日消费效应，消费市场继续回暖。对此，国家统计局服务业调查中心高级统计师赵庆河进行了解读。但是，文化体育娱乐业商务活动指数仅为44.5%，继续处于低位。
构成综合PMI产出指数的制造业生产指数和非制造业商务活动指数分别为53.2%和53.6%，较上月一降一升。中国制造业PMI及构成指数、其他相关指标情况（经季节调整）二、非制造业商务活动指数继续回升，建筑业升幅较大5月份，非制造业商务活动指数为53.6%，高于上月0.4个百分点，其中建筑业回升幅度较大。下一步，还要将智能管理延伸到整个产业链。
今天有快速扩张，明天就有大浪淘沙。产业链要安全高效，工业与信息化的基础更要打牢。自救迫在眉睫，杨华下决心改造流程，将出口转内销。不久前，工信部批复组建国家集成电路特色工艺及封装测试创新中心。
百度董事长李彦宏说，新基建将推动人工智能在交通、能源等领域应用，大幅提升效率，带动经济发展。从根植材料研究、发起对熔喷布创新到参与儿童口罩标准制定，创业十余年，蓝禾医疗把小小的口罩做出了门道。
公司董事长曹军说，企业还要向关键材料不断进军。加快推进新型基础设施建设、提速工业互联网创新发展……夯实数字基础的部署正在展开。黄利斌说，工信部将围绕筑牢产业基础和提升产业链现代化水平出台具体措施，促进更多资源要素向制造业聚集，助力中国制造开拓更广阔空间。挑战大 更有机遇蕴藏其中越是面对困难挑战，越要在危机中育新机，于变局中开新局。
联宝科技CEO柏鹏说，借力数字化，企业累计出货量大幅增长。清华大学全球产业研究院副院长朱恒源说，让技术用起来、应用跑起来、产业链完善起来，中国制造将在全球制造格局重塑中站上新台阶。风险挑战，让心愿家纺有限公司董事长杨华一度很焦虑工业互联网的演进 工业互联网的发展需将经历互联阶段、智能系统阶段及自主系统阶段三个阶段，张宇表示，实现最高阶段自主阶段的重要标志，就是实现人工智能的自主化学习。
如在废品回收行业，已经开始利用机械臂去实现物品的分拣。算法和应用开发往往需要定制化，这就造成了软件开发的成本在总体成本中所占的比重越来越高，如何降低软件开发的成本，也是目前面临的一个挑战。
边缘AI的未来 张宇举了一个很形象的例子，他以攀登珠穆朗玛峰来进行类比，实现了边缘的推理，只是让我们站在了珠穆朗玛峰的山脚;实现了边缘的训练标志着我们能够站到山腰;自主学习才意味着我们站在了高山之巅。在目前阶段，人工智能技术在工业互联网的应用更多的停留在边缘推理阶段，我们还需要利用在数据中心的训练服务器来实现模型的训练。
晶圆的生产是整个半导体生产的基础，整个生产流程包含几千步工序，非常复杂，每经过10-20步，就对晶圆进行检测。他举了智能工厂的例子，智能工厂一天所产生的数据量可能达到PB的量级，也就是万亿字节的量级，要处理如此巨大的数据量，就需要有大量的算力来进行支撑。二是设备的高性能功耗比，边缘设备很多都是嵌入式设备，如何在这些设备上实现人工智能，其实对芯片提出了更高的性能功耗比要求。英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇 张宇认为，工业互联网从本质上来说，是一个边云协同的端到端的系统。除此之外，英特尔在大连和成都的半导体工厂，已经开始利用智能边缘技术帮助提升工厂的生产效率。我们认为，将人工智能运用于边缘，会经历从边缘推理，到边缘学习，到自主学习的演进过程。
把这些图片上传到相应的服务器，由专门的工程技术人员进行定期的或实时检测。边缘AI的实践与应用 针对这一问题，英特尔开始利用智能边缘技术，通过英特尔的处理器，利用OpenVINO™等工具及专门的人工智能算法，实时准确地处理每一幅晶圆的图片，可以将检测的效率提升100倍。
其提供的是可扩展的解决方案，用户可以利用它去构建从智能摄像机到智能网络视频存储器、智能视频服务器不同的产品。当前，我们正处于新一轮的人工智能发展高潮，人工智能与工业互联网的结合将推动智能制造的发展。
随着技术架构和产业链需求的不断迭代，工业技术和生产方式对工业互联网也提出新的要求。其中，英特尔在构建智能边缘技术能力方面，具有一系列软件和硬件产品提供给用户。
根据这些检测和分类的结果微调工艺的参数，来保证产品的良率。但由于废品的形态种类非常多，很难用单一模型去涵盖所有形态，这就需要一种边缘训练的方法对模型进行动态更新。同时对于网络时延也提出很高的要求。英特尔通过安装在机台上的扫描电子显微镜，或者光刻相机去扫描晶圆，采集到晶圆的图片。
而英特尔作为一家数据公司，其产品涵盖了计算、通讯、存储各个方面，可以利用产品组合构建端到端的具有人工智能的系统，并通过AI，5G和智能边缘的融合，把智能推向新的发展拐点。边缘AI应用于工业互联网的挑战 但这边缘技术与AI的融合不是简单耦合，张宇则表示，两者融合还面临着很多技术方面的挑战。
三是应用碎片化，开发成本高。（文章来自工业互联网世界）。
工业互联网是一个碎片化的市场，不同的行业、工厂，对应用有不同的要求。在近日举行的2020WAIC2020智能趋势峰会行业论坛上，英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士表示，第四次工业革命的特点是互联网产业化及工业智能化。
据了解，在智能制造领域，很多工业场景对于网络响应延时及响应时间抖动都有很严格的要求，一旦有丝毫的网络延迟，对于工厂来说将会造成不可逆的损失，所以很多工业场景对与网络时延要求已经达到了毫秒级，甚至于亚毫秒级，这就要求需要有大量的数据在边缘来进行处理，但传统的通信技术很难达到这一要求，近年来边缘计算与人工智能的创新发展融合逐渐满足这一要求。但由于在整个生产过程中所出现的缺陷种类很多，包括机械的刮伤、擦伤、或者化学药剂冲洗的印渍，使得某些缺陷不可能用传统的计算机视觉来进行处理，如果用人工的方法来处理，也无法保证100%的准确。它发展背后依靠的是计算技术、存储技术、以及通讯技术的提升。除此之外，英特尔还设计了一个基于半监督的自动标准的方法，可以大大提升模型训练的精度和效率，正是由于有这些智能边缘的辅助，英特尔才能不断地提升生产效率。
在这个端到端的系统里，大概有50%的数据处理发生在边缘侧，另外50%的处理发生在云端。但在某些工业互联网的应用场景里，是有对模型进行动态更新，动态学习的需求。
构建边缘智能的工业互联网挑战有哪些?当前，工业互联网发展浪潮正在全球范围内掀起，成为各国取得第四次工业革命胜利的关键所在。据张宇介绍，英特尔在大连的工厂是生产非易失存储器，是英特尔在亚洲的第一个晶圆制造工厂。
如何在两瓦的功耗下，实现人工智能所需的推理的算力，这也是业内需要面对的挑战。如，智能工业摄像机整机功耗大概只有10-15瓦，其中能够分给人工智能加速芯片的功耗只有两瓦。