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机床行业中存在的突出问题疫情和自然灾害对行业运行带来不利影响

机床行业中存在的突出问题

疫情和自然灾害对行业运行带来不利影响

今年以来，国内新冠疫情已有两次较严重暴发，引发大范围人员和交通管控，此外还有多地散发疫情。河南等地发生洪水、沿海地区发生台风等灾害。疫情和自然灾害给所在地机床工具企业生产经营造成相当大损失。下半年行业企业仍应对疫情和自然灾害可能造成的影响高度警惕，做好防范。

总体来看，上半年机床工具行业市场需求快速增长，行业运行稳中向好，为全年行业发展打下了良好基础。但原材料价格大幅上涨、人才紧缺、资金紧张等问题仍比较突出，巩固稳定恢展的基础仍需努力。

放眼下半年，支持经济进一步恢复向好的政策将持续发力，但国内经济恢复不均衡，外部不稳定不确定因素较多。机床工具行业部分用户领域运行出现波动，相关领域投资仍然偏弱。同时，国内外疫情对国民经济和本行业运行仍构成重大影响因素。

为什么我们要追求“专精特新”

“专精特新”在很大程度上是解决“卡脖子”问题的锏，是突破层层的关键一环。我国虽然是全世界拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家，但产业基础能力建设不足的问题和领域自主研究的空白仍然比较突出。这既有基础装备和技术能力不足的问题，也有产业链上“断点”“堵点”较多，缺少具有国际竞争力的“锏”技术的问题。

“专精特新”的在于创新。历经千难万险，惊涛骇浪，我国经济发展到当前这个阶段，如何在把握优势的基础上，实现供给侧改革，实现产业转型升级的华丽转身已经是、企业乃至全体普通百姓的心结。科技是生产力，已进入经济发展的十字路口，这一点就显得尤为重要。科技创新既是发展问题、更是生存问题。我们像需要隐形那样需要大量“专精特新”中小企业，惟其如此，才能连接“断点”、疏通“堵点”，承接上下游，提升产业链供应链的韧劲，解决“卡脖子”难题，摆脱“”束缚，实现更高质量的发展。

语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。