环境监测管理办法_环境监测管理办法环保部令第39号

自2016年成立基金以来，丰瑞资本（）一直坚定地对技术创新持乐观态度，并相信技术可以从更深层次上改变商业社会。我们已将Deep Technology确定为主要投资方向之一，并在智能制造，传感器和芯片，人工智能的垂直应用，生物技术和新药开发，新材料，新能源以及环境保护方面进行了投资尝试。在本专栏中，我将尝试回答以下问题，并希望听到您的意见：从美图秀秀到传感器的发展使哪些设备变得智能化，以及产生了哪些商业应用？从聪明的演讲者到疾病的诊断和治疗，如何在特定情况下发挥作用？哪些行业和公司将满足中国经济结构调整的需求并具备快速发展的能力？欢迎在文章结尾分享您的观点。此后，我们还将与技术领域的企业家和行业专家聊天，并尝试记录他们在广阔的未知世界中的真实脚步。从传感器到在中国市场正式推出。时间过得很快，而乔布斯发布第一代产品已经有十年了。朋友圈中的许多人都在回忆他们十年前使用的经典手机，例如诺基亚和索尼爱立信的滑盖，摩托罗拉的翻盖等。显然，它们与当前的智能手机完全无法比拟。蒂姆·库克（Tim Cook）称其为“划时代的”产品，即“智能手机的未来”。额头上的小“刘海”集成了许多昂贵且先进的传感器，引起了广泛关注。让我们以一个例子为例，看看手机如何在不知不觉中完成了从传统手机到智能手机的过渡？实际上，早在2017年，手机就具有拍摄和录制的功能。当时，夏普在日本推出了世界上第一部带有内置摄像头的手机，像素仅为10,000像素，成像效果也不佳，因此没有发挥任何作用。在随后的几年中，索尼爱立信，三星和诺基亚等老品牌也陆续推出了照相手机。但是即使在1960年第一代产品问世时，该相机也仅配备了百万像素，并且拍摄功能也相对简单。人们仍然习惯于用相机拍照。从什么时候开始手机成为我们的主要照相设备？答案可能是过去十年之内。在光学传感器取得重大突破之前，照相机像素得到了很大的改善，并且还具有光学图像稳定和激光聚焦灯芯的功能。在成像功能，聚焦和图像处理得到不断改善之后，
换句话说，如果将具有足够高的精度，足够小的尺寸和相对合理的成本的光学传感器装入手机中，则这是所有事情发生的前提。 ▲随着光学传感器的不断迭代，手机逐渐成为我们的主要摄像工具。硬件升级后，手机拍照的频率越来越高，基于照片后处理的美图秀秀等各种商业应用也陆续出现。这些应用使中国女孩在非常清楚要拍摄的角度以及如何编辑照片以使其看起来最佳之前，不喜欢拍照。结果，每个人的交流方式都发生了变化，从单纯的文字交流到偏爱发送照片和视频的方式。到达时，传感器实现了飞跃。多像素光敏元件使手机的成像效果可直接与许多专业相机媲美。更重要的是，原始的深度感应摄像头系统的出现使摄像头可以从飞机到太空实现其功能。原始的深度感应摄像系统的组成非常复杂，包括红外镜头，泛光感应元件，距离传感器，点阵投影仪和其他主要部件。动作原理可能是使用点矩阵投影仪来投射一个以上肉眼不可见的红外光斑，然后根据这些光斑的大小和失真来判断每个光斑与相机之间的距离在人脸的不同部位上描绘出人脸的不平整并实现。同时，通过构建空间数据模型，相机还可以在拍照时模拟某些光影效果。这可能会增加每个人拍摄的照片数量。无论是更先进的相机软件，解锁，支付技术，还是需要特殊效果的软件，现在似乎不可能的应用程序将逐渐成为可能，并且新的商业应用程序将随着时代的发展而出现。 ▲“七六海”中的传感器将催生新的商业应用。简要概述一下此过程：在传感器和传感器算法发展到一定水平之后，它们已应用于移动电话，并且移动电话已完成了从传统到智能的过渡，这也催生了许多商业应用。各种地图导航，Didi，Mobike和其他应用程序的出现也符合这种逻辑。他们诞生的前提是陀螺仪和定位传感器的进步使手机能够发挥功能。 ：在过去的十年中，哪些设备逐渐实现了智能化？这种变化是由哪些关键组件的进度驱动的？现在，哪些关键组件正在取得进展，
无人机，自动驾驶汽车，物流，物联网，智能家居等领域的进步很大程度上也取决于传感器的突破。根据我们的经验，基于特定场景和特定需求的解决方案将首先变得非常流行。英伟达今年在深度学习专用芯片方面的研发费用已超过1亿美元，定制芯片的浪潮也逐渐兴起。我们还在该领域投资了多家公司。例如，由沐星科技开发的传感器的成本和能耗相对较低，但定位精度较高。将来，更多设备可以为我们提供位置信息。从运动手表到车辆，它可以覆盖我们生活的方方面面，也将催生许多新应用。例如，致力于开发基于蜂窝的窄带物联网芯片的公司信义信息也在这方面开展工作。自1950年代的“老大哥”以来，移动电话芯片一直在通过公共网络基站传输信号，并且在覆盖范围和稳定性方面存在一些问题。 Corewing Information希望努力改善这一点。他们开发的芯片可确保低成本，深度覆盖和稳定的数据传输，并已应用于智能家居，智能建筑，公共事业，工业，农业环境监测和其他领域。传感器将逐步使与我们生活密切相关的所有设备“联机并连接”并与我们互动。这是迈向物联网和人工智能的关键一步。 ▲一年内，物联网设备的安装量将达到1亿台。我们与世界的联系将更加紧密。下一步是提取和优化数据。以自1989年以来在中国市场特别流行的智能扬声器为例。语音识别是智能交互的重要入口，因此，智能扬声器基本上可以看作是通过语音重新定义人与事物之间的联系的尝试。承认。这不是技术公司第一次尝试使用语音识别技术来实现人机交互。 1991年，苹果公司收购了智能语音助手，并在1991年的发行版中使用了它。亚马逊和谷歌也相继生产并试图在物联网时代创建智能家居和智能交互式终端。我们还在2010年投资了该领域的一家公司-声音智能技术，该公司开发与语音识别相关的芯片。他们所做的是软件和硬件的典型组合，涉及麦克风阵列，降噪算法，硬件平台配置等。目的是查找要使用的麦克风和数量。
它具有更好的无线电和噪声消除效果。当时，这项技术似乎并不是特别有用，但是在智能扬声器的热潮爆发后，它立即找到了使用它的地方：因为不同的环境具有不同的背景声音，例如行驶时的道路噪音，因此会有晚上在家中电视上播放声音。如果说话者想识别用户的声音并执行用户指令，则它必须能够完成高质量的无线电和噪声过滤。这需要使用麦克风阵列组合作为算法来形成模块，以处理数据，滤除噪声并提取关键信息。许多智能扬声器制造商发现他们暂时无法克服此技术问题，因此他们发现Sound Intelligence可以合作。这已经是人工智能在垂直领域中非常典型的应用。 ▲从智能扬声器到语音识别，已成为智能交互的重要切入点。对于应用，我们有一个内部判断标准：当某个领域的数据生成成本大大降低，数据化程度大大提高时，该领域通常会诞生新的效率工具，并且将会有一些应用。以医疗领域为例，我们继续专注和整合医疗项目，并投资了包括京泰科技在内的项目。京泰公司正在做的是计算机驱动的创新药物固相研发。通过云中的计算物理，量子化学和强大的智能算法，它可以实现高精度的药物固相筛选和设计，从而大大减少了药物设计和晶体类型筛选。时间与药物制剂的开发。该逻辑同样适用于工业技术，新材料，新能源和环境保护领域。在过去两年的投资过程中，我们将这种与实体实体和产业相结合的技术创新称为“深度技术”创新。 ：在哪些方面生成数据的成本显着下降，并且数据化程度开始提高？在这些领域它将如何发挥作用？为什么技术创新和价值回报“深层技术”很重要，这将是一个很好的投资机会？从大趋势来看，有三个原因。让我们从研究芯片时发现的一组有趣数据开始：在过去两年中，中国每年在芯片进口上花费了数十亿美元，这已经超过了进口原油的数量。如果看过去的十年，累积的花费已超过数万亿美元。即使在这些较低的汇率下，也远远超过一万亿元人民币。中国的芯片需求占全球市场份额的40％以上。
绝大多数也是中国制造的。但与此形成对比的是，在如此庞大的市场中，国内品牌只能提供自己的芯片。具有实际毛利润和议价能力的芯片主要是进口的。例如，在美国芯片巨头高通公司的年度净利润中，中国贡献了近50％。从经济结构的角度来看，这已经成为必须解决的问题。在过去的一两年中，国家设立了一个规模达数千亿美元的产业基金，以将关键技术转移到中国。由于该国决心花钱控制工业主导地位和利润，因此在此过程中必须有巨大的商机。第二个原因，我想从硅芯片行业多年来一直讨论的“摩尔定律”开始。英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）在1986年提出了一个观点：每个芯片的晶体管数量每月将增加一倍。根据一些行业数据，2015年对该法律进行了一次修订。戈登·摩尔（Gordon Moore）将晶体管数量增加一倍并将性能提高一倍的周期增加到了一个月。 ▲硅芯片行业使用“摩尔定律”作为常规行业目标。但是进入本世纪后，该法律逐渐变得不那么完善。原因是芯片制造的成本每年几乎翻番。制造更快和更小芯片的成本变得非常高，并且速度也大大降低了。特别是近年来，人们普遍认为“摩尔定律”在长期患病后已接近极限。由于此事件，那些使用“摩尔定律”尽快占领市场的大型芯片公司受到了影响，不再需要雇用大量工程师。许多研发人员主动或被动离开，其中很大一部分是中国人。碰巧的是，中国需要这些人在产业结构上进行创新，因此他们陆续返回中国，并开始对与物联网相关的智能设备进行一些研发。这样，可以同时获得市场需求和可以实现创新的人才条件。第三个原因应该是更宏观的。如果我们把眼光转向中国经济发展的阶段，回顾一下过去一年发生的事情，我们会发现，无论大小，不同领域的生产效率的提高，基本上都来自于生产关系的调整，集体所有权以承包生产。对于家庭，乡镇企业，私营企业，股份制企业等，劳动关系一次又一次地用于释放生产力。在生产关系方面，企业与老板，高管甚至所有员工都息息相关。
现在，生产关系的转变已基本完成，劳动力成本的优势逐渐消失，新一轮的效率提高只能从提高生产率和寻找创新技术的方式开始。如今，技术创新已成为一项国家政策，可以与产业融合的技术应用将有机会在下一个时期成为重要且迅速发展的方向。 “深度技术”创新的几个领域基本上都符合该定律。以环境保护为例，当我们对江苏和浙江地区进行调查时，我们发现许多地方政府已经采用环境保护，并将其作为具有约束力的指标，来抢先规范该地区的企业发展。每单位产值排放的污染物越少，企业的排名越高，他们做大做强的政府支持就越多，排名较低的企业可能面临撤军。当人们看到烟雾，废水和垃圾时，环境保护已不再是人们的想法。它基本上与企业的生存和发展有关，并且与总体经济趋势密切相关。一些地方政府已在市区部署了数百甚至数千个环境监测仪器（传感器），以找出不符合标准的地方和存在问题的地方。细化和基于数据的管理的趋势也已经开始出现。政策红利，成熟的市场，新技术和产业整合以及反复的交互作用为万亿级的环境保护市场做出了贡献。拥有核心技术的环保公司已逐渐成为舞台的中心。 ▲环境保护和污染控制已真正进入数据完善的阶段。高质量的环境数据是监督和尽职调查证据的基础。我们还在该领域投资了多个项目。例如，他们将先进的废水处理和回用技术从美国转移到了中国，他们做了非常专业的工作：自主合成创新的纳米氧化铝作为滤料，并采用了全新的膜组件设计理念。他们的第一套设备已在挪威投入使用，并且是无人值守的全自动监测和操作设备。他们的技术用于反渗透膜或超滤膜的预处理，解决了以往膜处理的难点-通量低，成本高。将来，当需要高水量和高水质时，他们将能够提供理想的技术解决方案。简而言之，从大趋势来看，我们对投资于此类“深度技术”公司充满信心。一方面，这是因为技术创新不容易被资本所冒泡，也不大可能与价值的本质脱节。另一方面，因为中国现在有市场需求，政策支持和人才基础。我们相信，
投资回报不应太差，价值回报的速度将更加合理。