格力博获得实用新型专利授权:“推草机”

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2025月10月24日

证券之星消息,根据天眼查APP数据显示格力博(301260)新获得一项实用新型专利授权,专利名为“推草机”,专利申请号为CN202422980077.1,授权日为2025年10月24日。

格力博获得实用新型专利授权:“推草机”
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专利摘要:本实用新型提供了一种推草机,包括机身、行走组件和调高组件。行走组件包括沿推草机行进方向前后设置的第一行走轮和第二行走轮;调高组件配置为能够调节机身相对于地面的高度,并包括调高操作架、调高支架和调高连杆,调高操作架枢接于第二行走轮,且与机身相连;调高支架与机身相连并靠近第一行走轮设置;调高连杆连接调高操作架和调高支架,并能在调高操作架的转动下,沿推草机的行进方向发生位移;推草机还包括与机身活动连接的前轮架,调高支架大致呈三角形,且分别与调高连杆和前轮架相连,以在调高操作架推动调高连杆运动时,带动调高支架相对于前轮架转动。与现有技术相比,本实用新型的推草机能够根据需求调节机身相对于地面的高度,以适应不同的场景。

今年以来格力博新获得专利授权92个,较去年同期减少了62.45%。结合公司2025年中报财务数据,今年上半年公司在研发方面投入了1.25亿元,同比增11.95%。

通过天眼查大数据分析,格力博(江苏)股份有限公司共对外投资了11家企业,参与招投标项目50次;财产线索方面有商标信息475条,专利信息2559条,著作权信息7条;此外企业还拥有行政许可27个。

数据来源:天眼查APP

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2024年中国煤矿机器人行业的产业链供需布局及发展趋势 2024年4月24日 来源:互联网 659 38 煤矿机器人是一种能够依靠随身动力和自主控制能力来实现特定采矿功能的机器。它们可以通过受人指挥、预先编程和人工智能规划等方式,协助或替代人的采矿作业劳动或危险岗位的操作。煤矿机器人是构建智能煤矿的重要组成部分,也是提升煤矿智能装备水平的重要体现。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 煤矿机器人是一种能够依靠随身动力和自主控制能力来实现特定采矿功能的机器。它们可以通过受人指挥、预先编程和人工智能规划等方式,协助或替代人的采矿作业劳动或危险岗位的操作。煤矿机器人是构建智能煤矿的重要组成部分,也是提升煤矿智能装备水平的重要体现。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 煤矿机器人通常具备多种功能和特点。它们可以用于勘探煤矿矿区,收集地质信息、勘测矿脉,并生成地质图和数据以供分析和决策。机器人还可以配备各种传感器,用于监测煤矿环境中的可燃气体浓度、温度变化和烟雾情况,以提前发现潜在的火灾和瓦斯爆炸风险。此外,煤矿机器人还可以执行瓦斯抽采任务,采用不同方法有效减少煤矿中的瓦斯浓度,降低瓦斯爆炸的风险。 在煤炭采掘方面,机器人可以进行自动切割、装运和运输煤炭的操作,减少矿工的危险工作和体力劳动的需求。在紧急情况下,如事故、瓦斯爆炸或塌方等,煤矿机器人还可以执行救援和搜救任务,进入危险区域进行搜救、供氧、监测和通信,提高救援效率并减少人身安全风险。 煤矿机器人的应用可以提高煤矿作业的安全性、效率和可持续性,减少矿工的健康风险。根据功能和应用场景的不同,煤矿机器人可以进行分类,如采煤机器人专门用于采煤工作面。 根据中研普华产业研究院发布的分析 煤矿机器人行业的产业链供需布局 上游产业链主要包括制造煤矿机器人所需的各类核心零部件和相关软件系统。这些核心零部件包括传感器、驱动器、控制器等,是煤矿机器人实现各种功能的基础。同时,相关软件系统的研发也是上游产业链的重要组成部分,为煤矿机器人提供智能控制和数据处理能力。 中游产业链则是煤矿机器人本体的制造环节。这一环节需要整合上游的核心零部件和软件系统,通过精密的机械设计和制造工艺,生产出具有特定功能的煤矿机器人。中游产业链还需要对机器人进行严格的测试和调试,确保其能够在复杂的煤矿环境中稳定、可靠地运行。 下游产业链则是煤矿机器人的各类应用场景。这些应用场景包括煤炭采掘、运输、安全监控、救援等多个方面。煤矿机器人可以根据不同的应用场景进行定制和优化,提高煤矿作业的安全性和效率。随着煤矿智能化、无人化水平的不断提升,煤矿机器人的需求也在不断增加,为下游产业链的发展提供了广阔的市场空间。 在供需布局方面,煤矿机器人行业的上游和中游环节需要具备较高的技术水平和生产能力,以确保核心零部件和机器人本体的质量和性能。同时,下游应用场景的多样性和复杂性也对煤矿机器人的功能和性能提出了更高的要求。因此,煤矿机器人行业需要加强技术研发和创新能力,不断推动产业链的升级和优化,以适应市场的需求和变化。 2021年,中国煤矿机器人市场的规模超过了10亿元人民币。这一数字体现了行业的快速增长和市场的扩大。 在全球范围内,2021年煤矿机器人市场的规模达到了13.63亿美元,显示出强劲的增长势头。煤矿机器人主要分为掘进类、采煤类、运输类、安控类和救援类。截至2021年,中国已发布的38种煤矿机器人中,已有19种投入应用,13种正在研发,6种尚未研发。到2022年3月,全国智能化采掘工作面达到813个,29种煤矿机器人在370余处矿井现场应用。 煤矿机器人行业的发展趋势 煤矿机器人行业将不断推动技术创新,以满足日益复杂多变的煤矿生产环境。企业需要加大研发投入,推动技术进步,以实现技术与市场的有机结合。同时,智能化也是行业发展的重要方向,包括提升安全生产效率、降低人工巡检成本、实现全自动化采煤等方面的优势。 随着国家对煤矿安全生产的重视,相关政策的出台将进一步推动煤矿机器人行业的发展。例如,应急管理部和国家矿山安全监察局发布的《“十四五”矿山安全生产规划》就明确提出了矿山智能化建设工程,为煤矿机器人行业的发展提供了良好的政策环境。 了解更多本行业研究分析详见中研普华产业研究院。同时, 中研普华产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 ...
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保险有温度,人保服务_消防机器人行业应用及市场发展现状调查分析2024 2024年4月26日 来源:互联网 应急管理部消防救援局 875 54 消防机器人是特种机器人的一种,在灭火和抢险救援中愈加发挥举足轻重的作用。随着科技的进步和消防需求的增长,消防机器人在灭火救援领域的应用越来越广泛,市场规模也在不断扩大。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 消防机器人行业市场现状呈现出积极的发展态势。随着科技的进步和消防需求的增长,消防机器人在灭火救援领域的应用越来越广泛,市场规模也在不断扩大。 消防机器人是特种机器人的一种,在灭火和抢险救援中愈加发挥举足轻重的作用。机器人自60年代初问世以来,经历40余年的发展,己取得长足进步,社会各行各业皆可见其身影,从1986年日本东京消防厅首次在灭火中采用了“彩虹5号”机器人后,消防机器人就逐渐在灭火救灾领域得到广泛的应用,消防机器人技术也得到快速的发展。消防机器人已经稳步向第三代高端智能机器人发展。 随着社会经济的迅猛发展,建筑和企业生产的特殊性,导致化学危险品和放射性物质泄漏以及燃烧、爆炸、坍塌的事故隐患增加,事故发生的概率也相应提高。一旦发生灾害事故,消防员面对高温、黑暗、有毒和浓烟等危害环境时,若没有相应的设备贸然冲进现场,不仅不能完成任务,还会徒增人员伤亡。各种大型石油化工企业、隧道、地铁等不断增多,油品燃气、毒气泄漏爆炸、隧道、地铁坍塌等灾害隐患不断增加。 我国近年来频繁发生火灾等安全事故,截至2021年我国共接报火灾数量74.8万起,同比增长196.83%,造成直接经济损失67.5亿元,同比增长68.33%。2021年我国74.8万起火灾造成2225人死亡,同比2020年增加1042人,受伤人数为1987人,同比2020年增加1212人。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 从技术角度来看,消防机器人已经实现了在识别、控制、感知及学习方面的突破,实现了智能消防技术的应用。这些技术使得消防机器人能够更准确地判断火场情况,更有效地执行灭火任务,从而大大降低了灾害现场的风险。从市场规模来看,消防机器人行业市场正在快速增长。随着消防机器人行业的发展,越来越多的资本进入该领域,推动了行业的快速发展。此外,消防机器人在消防、应急救援等领域的应用也得到了社会的广泛关注和认可,进一步推动了市场的扩大。 我国已经研制出了多种功能健全、类型丰富的消防机器人,一些机器人能发挥多重消防辅助功能,市场规模也持续增长,截至2020年我国消防机器人市场规模为15.7亿元,2015-2020年市场规模复合增长率为38.33%。 从应用领域来看,消防机器人已经广泛应用于大型社会基础设施、煤炭等行业。在应急消防、油田开采、油气炼化、油气储运等领域,消防机器人也发挥着重要作用。特别是在存在潜在燃爆危险的复杂火灾现场,消防机器人能够抵抗高温辐射,无惧流淌火,直抵火场核心地带,提高灭火效率。尽管消防机器人行业市场现状积极,但仍存在一些挑战。例如,消防机器人的技术尚需进一步研发和完善,制造成本较高,限制了其推广和应用。此外,消防机器人的操作也需要专业培训,且操作复杂,需要改进。 随着城市化进程的加速和火灾事故频率的增加,对消防设备的需求也在不断提升。消防机器人作为一种新型的消防设备,具有智能化、高效化等优势,将逐渐成为消防领域的重要力量。尤其是在一些复杂和危险的火灾现场,消防机器人能够代替人工进行灭火和救援任务,大大减小人员伤亡和物质损失。因此,随着消防意识的提高和技术的进步,消防机器人市场的潜力将得到进一步释放。 其次,消防机器人将实现更成熟的应用。随着工业4.0的发展和物联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用,消防机器人将实现更高效的运行状态检测和智能消防系统的智能化管理。这将使消防机器人更加智能化、自动化和精准化,能够更好地适应各种复杂环境和灭火救援任务。 消防机器人行业还将朝着数字化和人性化的方向发展。数字化消防系统能够实时监控消防设备设施的运行状态,及时发现和处理火灾隐患。而人性化的设计理念将使消防机器人更加易于操作和维护,提高使用效率和用户体验。综上所述,消防机器人行业市场未来的发展趋势和前景非常广阔。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《》。 相关文章推荐: 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨...
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...