现如今，随着RFID技术的发展，成本的降低，RFID技术在工业上的应用已经是一件很常见的事情了，越来越多的企业、工厂选择将RFID技术应用在工业生产中，助力企业/工厂加速迈步走向信息化、自动化。在工业产线中，虽然RFID读写头都是安装在产线的工位节点上，但是应用场景不同，安装和使用的方法也是有所不同的。1. 工序管理在产品上贴上RFID标签，在不同工序的产线节点上部署RFID读写头，通过RFID读写头读取产品的标签信息，获取产品的工序信息，判断产品是否为该工序上的产品，并联过后台管理系统，对符合工序的产品执行相应的工序操作。2. 仓储运输管理在自动化仓储管理中，RFID读写头一般安装在穿梭车/工业叉车上，通过RFID技术进行信息采集，完成物料搬运信息的无人采集与自动化搬运，快速准确识别。3. 生产流程管理在工位节点上安装RFID读写头，当贴有RFID标签的产品经过工位时，RFID读写头读取标签获取产品信息并将信息上传到产线管理系统，系统根据产品的批次、包号等信息将产品进行分类好，同时显示在显示屏上。4. 电镀挂具管理将RFID标签贴在电镀挂具上，进行信息的绑定，在工位节点上安装RFID读写头。在进行工作时，通过RFID读写头采集电镀挂具的信息、工艺流程等相关信息，记录下电镀挂具的工作时间、时长、工艺流程等，精准掌握电镀挂具的全生命周期管理，避免出现电镀挂具报废出现残次品等情况。应用效益1. 提升生产效率：通过实时监控和管理，减少人工操作和时间浪费，提高生产效率。2. 提高产品质量：自动化设备根据RFID标签信息进行加工，减少了人为操作的错误，提高了产品质量的稳定性。3. 降低运营成本：自动化设备的应用和工人操作的优化，降低了人力成本和物料损耗，从而降低了运营成本。4. 提升管理水平：为企业/工厂的发展提供了大量的数据基础，提高了管理决策的准确性和效率。

随着科技的发展和普及，智能化管理在各个领域的应用越来越广泛。在畜牧业中，将RFID技术应用在养殖管理中的企业也越来越多，为养殖企业的智能化管理提供了有力的支持，本文将介绍RFID技术的猪舍门读卡器的应用。一、RFID技术简介RFID（Radio Frequency Identification，无线射频识别）技术是一种非接触式的自动识别技术，通过无线电波对目标物体进行识别。RFID技术主要由标签和读卡器两部分组成，标签内置芯片，附着在物体上用于标识目标物体，阅读器则用于读取和写入标签信息。RFID技术具有读写速度快、无需视线接触等优点，在物流、制造、零售、医疗等领域有广泛应用。二、基于RFID技术的猪舍门读卡器猪舍门读卡器是一种基于RFID（射频识别）技术的智能设备，用于实现猪舍门的自动化管理和控制。它通过读取猪圈内猪只身上携带的RFID标签信息，实现对猪只进出猪舍的自动识别和控制。基于RFID技术的猪舍门读卡器不仅提高了猪舍管理的效率，还改善了猪只健康管理的精确性和可靠性。自动识别猪只身份：将RFID标签植入猪只耳朵，猪舍门读卡器可以自动识别猪只的身份信息，包括品种、日龄、体重等。这有助于实现精细化管理，对猪只进行个性化照顾和管理。自动统计猪只数量：通过安装多个猪舍门读卡器，可以实现进出猪舍的自动统计。当猪只通过猪舍门读卡器时，系统会自动记录进出数量，方便管理者实时掌握猪舍内的猪只数量。自动控制猪舍门：结合自动化控制技术，猪舍门门读卡器可以根据猪只的身份信息自动控制猪舍门的开启和关闭。例如，对于未达到出栏日龄的猪只，门读卡器将自动阻止其通过，从而确保猪只不会被提前释放。数据分析与优化管理：通过收集和分析猪舍门门读卡器的数据，可以发现猪只饲养中的问题，优化管理策略。例如，通过分析进出数据，可以发现某些猪只的行动轨迹异常，从而及时发现和治疗疾病。三、猪舍门读卡器的优势提高管理效率：猪舍门读卡器可以自动识别和统计猪只，减少人工干预和管理成本，提高管理效率。提升数据准确性：相比于传统的人工计数和记录方式，门读卡器可以自动记录和统计数据，减少误差和错误，提高数据准确性。实现智能化控制：门读卡器可以与自动化控制设备结合使用，实现智能化控制和管理，提高生产效率和品质。降低疾病风险：通过自动控制猪舍门的开启和关闭，可以避免疾病在猪群中的传播，降低疾病风险。

最近“掌纹支付”冲上热搜，根据腾讯官方公布，微信刷掌支付正式发布，用户在设备上录入手掌纹样之后，即可用手掌进行支付。目前这项技术已经被用在北京大兴机场线，后续将会进入地铁、高铁、超市商场以及机场等诸多场景，掌纹识别将成为继指纹识别和人脸识别之后，又一支付与解锁方式。掌纹怎么被识别？从技术原理来看，掌纹识别的核心逻辑和人脸识别以及指纹识别一样，都是利用人体某方面的唯一性。人的面容无论看起来多么相似，但总会在结构上有细微差别。掌纹也是一样，人的掌纹是由万千纹线随机排列组合而成，这构成了掌纹的独特性与唯一性。掌纹识别技术先利用图像传感器对手掌纹路进行采集，再根据算法进行图像的预处理，提取掌纹的特征，然后建立掌纹数据库。当用户在刷掌纹的时候，会将当下的掌纹与数据库的掌纹进行数据比对，从而实现精准识别。腾讯为了保证掌纹支付的足够安全，还添加了掌静脉识别，以达到安全性的双重保障。从具体技术细节来看，构成掌纹识别产品的核心是AI算法和感知芯片。目前这两项技术在国内均已成熟。在AI算法上，国内的两大科技巨头早已布局，腾讯优图实验室在去年8月就联合合肥工大、上海交大等高校提出通过几何模型合成数据，来预训练掌纹识别模型，阿里的支付宝技术团队也在去年进行掌纹支付算法的研发。从结果来看，腾讯率先一步实现技术落地。从感知芯片来看，无论是掌纹识别，还是指纹识别或者人脸识别，其所需的最核心传感器是CIS芯片，目前国内已经有多家企业在该领域布局多年。所谓CIS全称为CMOS图像传感器，是一种将光学影像转换为电子信号的设备，简单理解为这款芯片通过拍照将图像信号转化为数字信号。在人体生物特征识别中，CIS芯片的核心作用就是给指纹、人脸或者掌纹进行“画像”，只不过针对不同的识别方式，画像的方式也略有不同。CIS芯片在生物特征识别中的作用先说指纹识别，它的画像方式是2D的。以智能手机的光学指纹识别为例，用户指纹按压屏幕之后，会变成平面图形，然后用一颗卷帘式快门的CIS对图像进行拍照，再将图像转化为数字信息进行处理识别。目前智能手机的光学指纹识别分辨率在5~8万左右，使用的过程中需要OLED屏幕光做补光以达到更好的识别效果。人脸识别和掌纹识别则与指纹识别略有不同，由于这两者属于非接触式识别，为了保障识别的准确性，需要一些“黑科技”来达到最理想的识别效果。从芯片数量上来说，人脸和掌纹识别需要至少1~2颗CIS芯片，来获取人脸或手掌的3D信息，而从芯片的类别来看，卷帘式快门CIS很难满足高速、准确的识别要求，需要用到全局快门的CIS芯片。目前支付级别的人脸识别（支付宝、微信的刷脸）主要采用单颗130万像素全局快门图像传感器 结构光的方案来使用的，可以获取高精度的人脸3D信息。关于卷帘式快门与全局快门的区别需要进行简单介绍一下。这两者在工作原理上略有区别，卷帘式快门的工作原理是将画面分割成尺寸大小相同的条状，然后逐条曝光，逐条转为数字信号，这一类快门的很适合指纹识别这种2D应用场景。缺点是卷帘快门由于是逐条曝光所以容易产生畸变（业内也称之为“果冻效应”）。这一点在全局快门中则不存在。全局快门的工作原理是将整个画面同时曝光，然后整个画面可以同时转换为数字信号，这种工作方式的好处是曝光时间快，不需要人脸或者手掌短时间固定不动，所以很适合用在非接触式识别场景中。但全局快门传感器也存在缺点，那就是其感光度一般比卷帘式的图像传感器低，需要在曝光时补光，不过已经有企业在芯片层面改进了这项科技，且这款芯片不是来自国外，而是国产图像传感器企业思特威的SC132GS。其技术原理是将全局曝光的CIS芯片从前照式升级到背照式工艺，即BSI Global Shutter的CMOS图像传感器，背照式工艺的高感光度能够很好的解决曝光量不足的问题，与结构光相结合后可以被广泛应用于人脸和掌纹识别领域，也是目前人脸/掌纹支付领域最主流的方案之一。值得一提的是，基于背照式 全局快门图像传感器相关技术的首次亮相是在2019年的ISSCC旧金山国际电路峰会（俗称芯片界的奥林匹克）上，且正是由中国企业思特威推出并作为图像传感器领域的开场论文现场发表的。掌纹识别重塑产业格局一项新技术的出现并被应用，势必会引起行业格局重塑。掌纹识别的出现，也会让整个生物特征识别市场的格局发生改变。考察生物特征识别技术能否被市场和消费者接受有两个核心原则，第一条是足够安全，第二条则是足够便利。安全性是生物特征识别的底线，无论是指纹识别、人脸识别还是如今的掌纹识别，其最核心的一点就是要保证不被破解盗用，而便利性关乎用户的使用体验，使用不方便导致用户体验差，那么该技术则无法跨越鸿沟，进入早期大众市场，进一步无法达到规模优势，最终只会沦为小众市常首先从技术的安全性来看，指纹识别、掌纹识别和人脸识别都已经达到了支付级，但人脸识别相对于其它两者来说有一个天然缺陷，人脸是天然暴露在外，隐匿性太低，因此很容易被盗取人脸信息，用户会有这一层担心，这也是腾讯此前大力推广人脸支付不成功转而研究掌纹支付的核心原因。在便捷性上，指纹识别因为需要接触才能识别，所以稍逊一筹，目前最大的应用场景还是安卓手机，另一方面，指纹识别在流行病高发期间会增加交叉感染风险。人脸识别和掌纹识别这种非接触式识别会十分方便，但需要说明的是，人脸识别太过于迅捷，没有留给用户足够考虑的时间，笔者曾在支付宝人脸识别付款过程中，发现被默认开通蚂蚁花呗，但脸贴上去之时已悔之晚矣。综合来看，指纹识别和人脸识别各自在便捷性与安全性存在不足，而掌纹识别则将这两者的长处集于一身，是一项十分有前景的技术。在国内市场中，腾讯与阿里在力推掌纹支付，北京大兴机场已经开始使用，未来也许会有更多的城市跟随。另一方面，在超市、医疗行业这些to B市场中掌纹识别也能够发挥巨大空间，未来不排除这些系统会使用掌纹识别，或将旧有的识别产品替换为掌纹识别。在国外市场中，2022年8月亚马逊已经在加利福尼亚州的65个全食超市中使用上了掌纹识别技术。总结无论是从技术的成熟度还是产业化的能力，抑或是巨头们的推广力度，掌纹识别技术都具有一个比较美好的未来，至于在掌纹识别这个产业链，谁能成为未来的霸主，则需要看各家的实力与布局了。

据报道，近日，工信部宣布，将把脑机接口作为培育未来产业发展的重要方向，加强脑机接口应用场景探索，加速推动脑机接口产业发展。工信部总工程师赵志国表示，脑机接口发展已被写入“十四五”规划，要推动脑机接口产业的蓬勃发展，尤其需要提高脑机接口基础理论、信号采集、先进算法等前沿技术的研发能力，加快关键核心技术与重要应用产品的攻关，稳步提升脑机接口相关芯片、关键元器件等基础工业的能力水平。国内早于十三五期间已启动中国“脑计划”，十四五又提出“一体两翼”规划，重点支持类脑计算与脑机融合计算研发。在脑机接口方面，国内研究团队从逐步跟随到齐头并集，在脑机接口专用芯片、深部脑刺激、静态视觉诱发电位脑机接口、脑波音乐脑机接口系统等领域取得突破。相对于海外，国内的试验动物审批和临床资源支持都有具有优势。5月25日美国脑机接口公司Neuralink宣布获得FDA的临床许可。Neuralink采用的是侵入式方案，通过神经手术机器人，将柔性电极植入至大脑皮层中，植入后不可移除。此前2022年初，FDA基于安全等因素拒绝了公司的临床申请，此次再次获批，在安全性等方面已经获得更多的证据。除了Neuralink之外，Precision Neuroscience等多家脑机接口公司也计划在2023-2024年申请人体临床。虽然从第一例临床到产品上市到大规模临床应用，仍有较长的时间验证，但万里征途已踏出关键一步。相关公司梳理如下：创新医疗（002173）参股脑机接口技术公司杭州博灵医疗科技有限公司，已实现技术的升级换代，并已经开始在患者身上进行在体测试。汤姆猫（300459）与杭州妞诺霄云大数据科技有限公司战略合作，合作开发外接设备读取脑电波信号等脑机接口、脑功能数据分析技术等。中科信息（300678）引进的脑机接口设备已到位，目前正在与四川大学华西医院相关专家设计动物实验方案。汉威科技（300007）控股子公司苏州能斯达专注于柔性压力传感器的研发和产业化，已推出脑机接口传感器的雏形；盈趣科技（002925）参与设立了厦门市北洋脑机接口与智慧健康创新研究院。东富龙（300171）康复器械创新的主要进展包括康复机器人、智能视觉与语音交互、脑机接口（BCI）等；创新医疗（002173）与许科帝教授等合作方共同签署了《合作框架协议》，合资设立“脑机接口”项目公司。奥普光电（002338）参与了“面向脑机接口的机载战场图像信息获取系统”项目的申报，并做了原理性研究。佳禾智能（300793）子公司思派康拥有发明专利脑电波采集通信系统、通信帧的生成装置和读取装置。不过此前，华鑫证券指出，中国研究团队和企业已开始布局脑机接口的研发。考虑脑机接口产品研发仍处于早期，技术迭代和技术趋势尚不确定，建议关注脑机接口的手术服务提供方脑科专科医院或者脑科实力较强的综合医院，建议关注医教研一体化，并已开展脑机接口相关研究的三博脑科。行业尚处于初期阶段，不确定性较高，暂不做个股推荐。

7月13日-14日，2023年全国物品编码工作会在内蒙古自治区呼和浩特市召开。市场监管总局党组成员、副局长，国家标准委主任田世宏出席会议并讲话。会议指出，商品编码作为商品流通的“身份证”和国际贸易的“通行证”，有效促进了国内国际双循环和经济社会高质量发展。要适应中国式现代化建设需要，以物品编码打通从“物”到“数”的入口，推动数字经济和实体经济深度融合。要用活物品编码信息，增强产业质量竞争力，加快产品质量提档升级，提高企业质量管理水平，特别是支撑“三品一特”安全监管。要积极稳妥推进编码机构改革，切实加强行风建设和党风廉政建设，以物品编码事业高质量发展的成效检验主题教育成果。市场监管总局相关司局、地方市场监管局负责同志和物品编码地方工作机构代表参会。

财联社4月12日讯（记者 崔铭）“得数据者得天下”，大模型带火数据要素板块。机构人士向财联社记者表示，大模型的发展会对很多行业产生较大改变，通过大模型去训练针对特定行业应用的小模型，将会让数据变得精细化、专业化，做数据确权或手上有优质数据的公司将会获益。近期国内百度（09888.HK）、阿里巴巴（09988.HK）、商汤（00020.HK）等企业陆续进军大模型领域，加速了垂直行业应用落地。在具体赋能行业的过程中，投喂专业数据进行微调可以大幅提升模型表现。数据要素的重要性突出，有机构甚至称其为AI时代的“锂矿”，还称“得数据者得天下”。前述机构人士告诉记者，“锂矿”的比喻很恰当，但数据跟锂矿的背后逻辑不同。“一般情况下，锂矿挖掘出来后，作为商品可以自由售卖。但数据即便挖掘出来，只能在‘可用不可见’的时候，脱敏后去销售一些数据的计算结果，而不能拿到原始数据。”该机构人士认为，一些数据供应商会受益于此，比如有政府数据或做政府数据开发的供应商。有业内人士向记者表示，“现在还不清楚大模型的数据具体是从哪里来的，比如百度、知乎里很多是个人数据，平台可以取得用户授权去引用，但这个数据不一定能够合法合规地进行售卖。如果要开发个人数据或使用个人数据去做大模型，肯定是需要个人同意开发数据，这个方面还存疑。”据悉，百度文心一言和阿里通义千文并未公开具体的训练数据集。百度此前在回应文心一言“套壳”时称，文心一言文生图能力来自文心跨模态大模型ERNIE-ViLG，“在大模型训练中，我们使用的是互联网公开数据，符合行业惯例。”值得注意的是，昨日网信办发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，其中第七条提到，“提供者应当对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责”，强调对数据安全方向的关注。受消息提振，二级市场上数据要素概念板块拉升。记者注意到，其中一类为拥有政企、地域数据的企业，如每日互动（300766.SZ）、易华录（300212.SZ）等，另一类则为手握IP、版权的文化传媒企业，如华策影视（300133.SZ）、捷成股份（300182.SZ）、中文在线（300364.SZ）等，还有包含第三方内容审核业务的人民网（603000.SH）等公司。每日互动证券部相关人士对以投资者身份致电的记者表示，“我们数据合规走在非常前面，在业务开展过程中，都有双道保险。比如说我们在开展之前都会获得用户授权，包括我们开展这个业务都是所学的数据都是最小化的，是合理必要的这样一个数字范围。”分析人士告诉记者，当前AI对于数据相关概念板块的拉动，也包含了一定的“市场热情”。目前来看，还不是落在具体业绩和落地方向上，而是一个偏概念的行情。在AI浪潮下，仍有许多应当警惕的风险，首当其冲的是个人隐私问题，此外还存在假数据、数据不精准等问题。（编辑 刘琰）