计算机辅助制造

为了提高电器设备和各行业产品能源利用效率，提升显著的经济和环境效益，澳大利亚颁发了温室和能源最低标准法规(简称GEMS)并于2012年10月1日起生效，新的GEMS法规涵盖了以往的主要政策工作，包括强制性的最低能效标准(简称MEPS)和能源星级标签要求(简称ERLs)，其主要目的是提高管制产品的能效，确保消费者能够做出选择，以提高能源、利用效率，降低能源消耗、能源成本和温室气体排放。GEMS法规规定凡是涵盖的产品，无论是在澳大利亚制造或出口至澳大利亚，在GEMS决定生效日期之后，必须满足决定的相关能效要求。　　2013年6月12日，澳大利亚发布了G/TBT/N/AUS/75号通报，GMES法规中关于计算机和显示器的决定草案。　　温室和能源最低标准(计算机)决定2013草案中规定了计算机产品的最低能效和产品性能要求，并给出了相关的测试方法，该决定拟于2013年10月1日起生效。其涵盖的主要设备包括台式计算机、一体式台式机、笔记本电脑、平板电脑(同时支持物理键盘和触摸屏)、小型服务器，不包括手持式计算设备(如PDA、掌上电脑或智能手机等)、游戏机、手持游戏设备、刀片式个人电脑、工作站、移动式工作站、不在小型服务器范围中的服务器设备、平板电脑(只支持触摸屏)、瘦客户机式计算机、高端的D类计算机。其中台式机、一体式台式机、笔记本电脑、平板电脑(同时支持物理键盘和触摸屏)须满足AS/NZS 5813.3: 2012中的年度典型能耗要求，小型服务器产品需要满足AS/NZS 5813.3: 2012中空闲状态和待机状态下的功耗要求。　　其依据的主要标准：　　AS/NZS 4665.1: 2005 外部电源性能要求第1部分：测试方法和能效标签　　AS/NZS 5813.1: 2012 信息技术设备-计算机能效要求第1部分：能效测试方法　　AS/NZS 5813.3: 2012 信息技术设备-计算机能效要求第2部分：计算机最低能效要求　　AS/NZS 5814.1: 2012 信息技术设备-内部电源能效要求第1部分：能效测试方法　　温室和能源最低标准(计算机显示器)决定2013草案中规定了计算机显示器产品的最低能效和能效标签要求，并给出了相关的测试方法。该决定拟于2013年10月1日起生效。其涵盖的主要设备包括对角尺寸不大于60英寸的计算机显示器，不包括专门用来显示数字信号或数字图片的电子显示器、专门用于显示广告的电子显示器、高性能电子显示器、专用电子显示器以及类似组合产品、电视机用显示器等类似装置。根据其显示器尺寸和分辨率，显示器应满足按照公式计算出的相应能效要求，显示器还应按照星级指数计算公式标识出相应的星级标签。　　AS/NZS 4665.1: 2005 外部电源性能要求第1部分：测试方法和能效标签　　AS/NZS 5815.1: 2012 信息技术设备-计算机显示器能效要求第1部分：能效测试方法

在当前的信息技术时代，对颜色进行数字化管理已成为一种不可避免的趋势。在那些工业高度发达的国家里，涉及染色工艺的领域，如纺织品的印染、各类涂料、塑料染色处理以及油墨制造等，广泛采用了计算机辅助的配色技术。这种技术在产品的开发、生产过程、质量监控和销售环节中，已成为一个重要的辅助工具，享有极高的普及率。它极大地促进了生产过程的科学化和高效化，同时也显著提升了经济效益。一、计算机辅助配色技术原理和优点计算机辅助配色技术依赖于对材质反射率（或透射率）的精确测量来设计配色方案，能够精准复制目标颜色的反射率，实现所需色彩的完美匹配。颜色产生于材料对光线的吸收与反射，这一过程对于不同材料来说遵循特定的规律。通过计算各种材料的光学特性，可以精确地预测它们混合后的颜色表现。反射率被视为颜色的核心特性，相当于颜色的“指纹”。采用数据化和科学的方法进行配色，能够显著减少色差，确保颜色一致性。这要求配色专家深入理解各种材料的色彩特性，以选择适宜的组合进行配色。计算机辅助配色系统通过对材料色彩特性的测定，构建丰富的数据库，从而在配制目标色彩时，能够依托这些详尽的数据进行精确计算。二、计算机配色过程的计算模型解析计算机配色的基础理论依赖于颜色通过材料的吸收与反射机制产生的原理。1931年，Paul Kubelka和Franz Munk首次提出了Kubelka-Munk理论，这一理论对于理解和实现配色过程至关重要。这一理论基于颜色可通过其反射光谱进行量化的观点，旨在探究如何通过混合不同颜色来达到预期的颜色效果。Kubelka-Munk理论阐释了物体颜色的反射率是由颜料的散射系数、吸收系数、物体的厚度以及基底反射率共同决定的。此外，理论中引入了K/S概念，证明了它在配色过程中的加和性，从而为颜色混合提供了一种量化的方法。尽管Kubelka-Munk理论最初在1931年被提出，它的实际应用于纺织和印染领域始于1958年，而在印刷业的采纳则要到20世纪70年代。如今，在美国、日本等国家开发的计算机配色系统中，这一理论依然是其核心依据。为了实现计算机辅助配色技术，系统的建立需配备以下设备：计算机、专用配色软件以及分光光度仪。此外，系统的辅助设施还包括打样和称重设备。计算机的主要作用是运行配色软件，该软件负责搜集颜色信息并计算出新的配色方案。例如，爱色丽Ci7800分光光度仪专门用于精确测量样品的颜色数据。Ci7800台式色差仪通过其高度灵活的设计，支持设计灵感的实现、色彩的精确匹配、生产过程的色彩管理以及最终产品的质量控制，确保了全流程的色彩一致性。该设备的多功能孔径设计允许对各种复杂样本进行精确测量，包括反射率和透射率的测试，满足广泛的应用需求。在中国，除了少数跨国公司之外，大多数本土企业依然采用传统的人工配色方法进行塑料配色。这种方法依赖于配色专家长期积累的经验，通过目视判断和个人经验来估算颜色配方。然而，人工配色过程中，因配色人员的生理和心理状态以及其他外部条件的影响，往往导致产品颜色质量的不稳定性。此外，这种依靠个人感觉的配色方式无法做到精准定量，使得技术传承与行业内的知识共享变得更加困难。因此，塑料配色问题成为色母粒和改性塑料行业面临的一个重大挑战。优秀的配色技术人才稀缺、成本高昂且流动性大，成为行业发展的一大瓶颈。而这一挑战预计在未来几年内仍将是行业进步的重要阻碍。三、计算机辅助配色技术相较人工配色的核心优势（1）简化操作流程，显著缩减配色所需时间。通过将所有配色记录存储于数据库中，随时可快速检索再利用，实现在短时间内生成和调整配方，从而提升配色效率，减少人力和材料成本。（2）计算机辅助配色系统可与ERP管理系统（例如SAP）无缝集成，通过应用程序接口，动态链接SAP的采购、物流存储模块与配色软件的原材料价格数据库。这种集成使得从采购部门的最新原材料价格更新到重要原料供应情况的变动都能实时反映在系统中，进而通过系统生成的报告自动通知库存状态或提醒相关部门采取措施。通过这种高效的数据交换和信息管理，能够极大提升传统配色作业的效率，为配色操作者和管理层提供强大的支持工具。（3）通过简化操作流程，计算机辅助配色技术显著提高了配色效率，允许将历史配色数据存入数据库以便快速调用，并能迅速计算出修正配方，从而减少人力和材料成本。此外，该技术可以与ERP系统（例如SAP）无缝集成，通过应用程序接口实现原料价格和库存信息的实时同步，优化资源管理和自动化更新，极大提高配色作业的效率和精准性。同时，它解决了传统人工配色难以克服的同色异谱现象，特别是在不同光源下保持色彩一致性的挑战，为汽车等行业的塑料配色提供了精确的色彩匹配和高度一致性，显著减少试错过程，提升配色的准确度。（4）塑料配色是一个涉及广泛的系统工程，涵盖200多种的有机、无机颜料和溶剂染料等。为着色剂性能与各类应用之间建立联系，对配色专家来说是一项巨大挑战，这解释了为何塑料配色领域内培养一名合格的专家需要五年或更久的时间。计算机辅助配色技术通过创建着色剂性能的数据库，不仅加速了查询与比较过程，还提供了配色任务指令单的模板管理，支持各种配色任务的高效执行。因此，计算机辅助配色的最大优点在于能够经过短期培训便让配色人员投入工作，从而显著降低人力成本。计算机辅助配色技术优点很多，特别是对配色人员经短时间培训就可以工作，为解决行业痛点有帮助，将成为推动行业进步的动力。当然计算机辅助配色技术需一笔不菲投资用于硬件和软件的建立，特别是核心数据库的建立。四、关于爱色丽“爱色丽彩通 ”总部位于美国密歇根州，成立于1958年。作为全球知名的色彩趋势、科学和技术公司，爱色丽彩通提供服务和解决方案，帮助品牌、制造商和供应商管理从设计到最终产品的色彩。如果您需要更多信息，请关注官方微信公众号：爱色丽彩通

上图 真菌可能与标准电子设备相连。图片来源：安德鲁阿达马茨基下图 实验室培养的脑细胞可用于计算。图片来源：托马斯哈滕/约翰斯霍普金斯大学细菌和超级计算机有什么区别？区别是细菌更“高级”，因为它有更多的回路和更强的处理能力。所有生命都在“计算”。从响应化学信号的单个细胞，到在特定环境中航行的复杂生物体，信息处理是生命系统的核心。经过数十年的尝试，科学家终于开始收集细胞、分子甚至整个生物体，来为人类自己的目的执行计算任务。从本质上讲，计算机也只是信息处理器，而且人们越来越认识到大自然拥有丰富的这种能力。最明显的例子是复杂生物体的神经系统，它能处理来自环境的大量数据并对各种复杂的行为“下指令”。但即使是最小的细胞，也充满了复杂的生物分子通路，这些通路响应输入信号，打开和关闭基因、产生化学物质或进行自我组织。最终，生命中所有令人难以置信的壮举，都依赖于DNA存储、复制和传递遗传指令的能力。如何构建一台生物计算机？生物系统有自身的独特优势：更紧凑、能源效率更高、可自我维持和自我修复，而且特别擅长处理来自自然界的信号。在过去的20年里，强大的细胞和分子工程工具让人们终于能在构建生物计算机领域迈出一步。美国麻省理工学院生物合成学家克里斯托弗沃伊特说，该方法的核心是“生物电路”，类似于计算机中的电子电路。这些电路涉及各种生物分子相互作用以获取输入，并对其进行处理以产生不同的输出，就像它们的硅对应物一样。通过编辑支撑这些过程的遗传指令，人们现在可以重新连接这些电路以执行自然界从未计划的功能。2019年，瑞士联邦理工学院利用CRISPR技术，构建了相当于计算机中央处理器（CPU）的生物等效物。这个CPU被插入一个细胞，在那里它调节不同基因的活动以响应专门设计的RNA序列，使细胞实现了类似于硅计算机中的逻辑门。印度萨哈核物理研究所在2021年更进一步，诱使一群大肠杆菌计算简单迷宫的解决方案。该电路分布在几个大肠杆菌菌株之间，每个菌株都被设计用来解决部分问题。通过共享信息，该电路成功地实现了如何在多个迷宫中导航。大多数生物系统并不同于经典计算机的二进制逻辑，它们也不会像计算机芯片那样一步步解决问题。它们充满了重复、奇怪的反馈循环和以不同速度并排运行的截然不同的过程。更怪异的是，生物的计算能力还能完全脱离其自然环境。瑞典隆德大学科学家正在试验一种完全不同的生物计算方法，使用由分子马达驱动的微小蛋白质丝围绕迷宫推进。迷宫的结构经过精心设计，而细丝能同时探索所有路线。这意味着解决更大的问题不需要更多的时间，只需要更多的细丝。重新设计生物系统会带来什么？但美国马萨诸塞州塔夫茨大学的迈克尔莱文认为，生命系统已经在生物学的各个层面展示了令人惊叹的计算壮举，人们应该将重点从尝试重新设计生物系统，转移到寻找与现有系统交互的方法。莱文实验室已经证明，他们可以操纵细胞之间的电通信，帮助它们决定如何以及在哪里生长。举个恐怖的例子，这可能让蝌蚪的内脏上长出眼睛，或让青蛙长出额外的腿。它并不等同于计算，但团队认为它代表了如何将自然界预先存在的电路折射为一个“新目标”。类似的方法可用来解决广泛的计算任务。此外，真菌计算的深奥领域也正在显示其应用潜力。英国布里斯托尔西英格兰大学研究显示，真菌在感知pH值、化学物质、光线、重力和机械应力等方面具有的能力令人印象深刻。它们似乎使用电活动的尖峰进行交流，这开辟了将它们与传统电子设备连接的前景。类器官智能有多智能？要探寻生物计算，离不开人们迄今已知的最强大计算设备：大脑。当前组织工程学的进步意味着，科学家们可从干细胞中培育出相当于微型大脑的复杂神经元簇，也就是“大脑类器官”。与此同时，能将信号传输到脑细胞并能解码它们的反应，意味着人们已经开始试验类器官的记忆和学习能力。今年早些时候，美国约翰斯霍普金斯大学团队概述了“类器官智能”这一新领域的愿景。目标与人工智能相反：他们不会让计算机更像大脑，而是试图让脑细胞更像计算机。初创公司Cortical已可训练在硅芯片上培养的人类脑细胞来玩电子乒乓游戏Pong。而在它们的新软件中，任何具有基本编码技能的人都能为“培养皿大脑”编程。不过，所有这些生物计算方法目前都远未成为主流。与设计和制造硅芯片的能力相比，人们操纵生物学的能力仍处于初级阶段。但生物计算的巨大潜力和投入生物技术的数十亿美元，将在未来几年为这个领域带来快速进步。