也可使用下列模块：
用于将 SIMATIC S7-300 连接到 120/230 V AC 电源的负载电源模块(PS)。
接口模块 (IM)，用于多层配置时连接*控制器 (CC) 和扩展装置 (EU)。
通过分布式*控制器 (CC) 和 3 个扩展装置 (EU)，SIMATIC S7-300 可以操作多达 32 个模块。所有模块均在外壳中运行，并且无需风扇。
SIPLUS 模块可用于扩展的环境条件：
适用于 -25 至 +60℃ 的温度范围及高湿度、结露以及有雾的环境条件。防直接日晒、雨淋或水溅，在防护等级为 IP20 机柜内使用时，可直接在汽车或室外建筑使用。不需要空气调节的机柜和 IP65 外壳。
设计
简单的结构使得 S7-300 使用灵活且易于维护：
安装模块：
上海西门子代理商厂家
只需简单地将模块挂在安装导轨上，转动到位然后锁紧螺钉。
集成的背板总线： 
背板总线集成到模块里。模块通过总线连接器相连，总线连接器插在外壳的背面。
模块采用机械编码，更换极为容易：
更换模块时，必须拧下模块的固定螺钉。按下闭锁机构，可轻松拔下前连接器。前连接器上的编码装置防止将已接线的连接器错插到其他的模块上。
现场证明可靠的连接：
对于信号模块，可以使用螺钉型、弹簧型或绝缘刺破型前连接器。
TOP 连接：
为采用螺钉型接线端子或弹簧型接线端子连接的 1 线 - 3 线连接系统提供预组装接线另外还可直接在信号模块上接线。
规定的安装深度：
所有的连接和连接器都在模块上的凹槽内，并有前盖保护。因此，所有模块应有明确的安装深度。
无插槽规则:
信号模块和通信处理器可以不受限制地以任何方式连接。系统可自行组态。
简单的结构使得 S7-300 使用灵活且易于维护：
安装模块：
只需简单地将模块挂在安装导轨上，转动到位然后锁紧螺钉。
集成的背板总线： 
背板总线集成到模块里。模块通过总线连接器相连，总线连接器插在外壳的背面。
模块采用机械编码，更换极为容易：
更换模块时，必须拧下模块的固定螺钉。按下闭锁机构，可轻松拔下前连接器。前连接器上的编码装置防止将已接线的连接器错插到其他的模块上。
现场证明可靠的连接：
对于信号模块，可以使用螺钉型、弹簧型或绝缘刺破型前连接器。
TOP 连接：
为采用螺钉型接线端子或弹簧型接线端子连接的 1 线 - 3 线连接系统提供预组装接线另外还可直接在信号模块上接线。
规定的安装深度：
所有的连接和连接器都在模块上的凹槽内，并有前盖保护。因此，所有模块应有明确的安装深度。
无插槽规则:
信号模块和通信处理器可以不受限制地以任何方式连接。系统可自行组态。
扩展
若用户的自动化任务需要 8 个以上的 SM、FM 或 CP 模块插槽时，则可对 S7-300（除 CPU 312 和 CPU 312C 外）进行扩展：
*控制器和3个扩展机架zui多可连接32个模块：
总共可将 3 个扩展装置（EU）连接到*控制器（CC）。每个 CC/EU 可以连接八个模块。
通过接口模板连接：
每个 CC / EU 都有自己的接口模块。在*控制器上它总是被插在 CPU 旁边的插槽中，并自动处理与扩展装置的通信。
通过 IM 365 扩展：
1 个扩展装置zui远扩展距离为 1 米；电源电压也通过扩展装置提供。
通过 IM 360/361 扩展：
3 个扩展装置， CC 与 EU 之间以及 EU 与 EU 之间的zui远距离为 10m。
单独安装：
对于单独的 CC/EU，也能够以更远的距离安装。两个相邻 CC/EU 或 EU/EU 之间的距离：长达 10m。
灵活的安装选项：
CC/EU 既可以水平安装，也可以垂直安装。这样可以zui大限度满足空间要求。

今年4月份首艘001A型航母在大连正式下水，预计将命名为山东号，作为辽宁舰的升级版，001A型航母的进步其实非常显著，包括甲板布局、舰岛设计、内部舱室以及电子设备等一系列领域，通过这艘航母的建造，*掌握了现代化航母的设计建造技术，这对于未来航母的发展具有重大意义。美国“大众科学”日前表示，虽然拥有了001A型航母，但并没有“吃老本”，而是加速建造002型航母。
据少将金一南此前透露，2015年启动了002型航母的建造，有报道称，一度紧急喊停了002型航母，以等待电磁弹射和蒸汽弹射的对比评估结果，目前来看，已经决定在这艘航母上应用电磁弹射技术，并且明显加快了建造速度。

美媒称，电磁弹射并非的技术突破，日前，公开展示了代号为CGT-60F的重型燃气轮机，其输出功率高达230兆瓦，*由自主研发，并且成功进行了*级透平叶片的高温冷效试验以及燃烧室全温全压试验验证，除此之外，新一代300-400兆瓦功率燃气轮机也在顺利研发中，美事专家表示，这种燃气轮机稍加改动就能够驱动大型船舶，包括航空母舰。

扩展
若用户的自动化任务需要 8 个以上的 SM、FM 或 CP 模块插槽时，则可对 S7-300（除 CPU 312 和 CPU 312C 外）进行扩展：
*控制器和3个扩展机架zui多可连接32个模块：
总共可将 3 个扩展装置（EU）连接到*控制器（CC）。每个 CC/EU 可以连接八个模块。
通过接口模板连接：
每个 CC / EU 都有自己的接口模块。在*控制器上它总是被插在 CPU 旁边的插槽中，并自动处理与扩展装置的通信。
通过 IM 365 扩展：
1 个扩展装置zui远扩展距离为 1 米；电源电压也通过扩展装置提供。
通过 IM 360/361 扩展：
3 个扩展装置， CC 与 EU 之间以及 EU 与 EU 之间的zui远距离为 10m。
单独安装：
对于单独的 CC/EU，也能够以更远的距离安装。两个相邻 CC/EU 或 EU/EU 之间的距离：长达 10m。
灵活的安装选项：
CC/EU 既可以水平安装，也可以垂直安装。这样可以zui大限度满足空间要求。
通信
S7-300 具有不同的通信接口：
连接 AS-Interface、PROFIBUS 和 PROFINET/工业以太网总线系统的通信处理器。
用于点到点连接的通信处理器
多点接口 (MPI), 集成在 CPU 中；
是一种经济有效的方案，可以同时连接编程器/PC、人机界面系统和其它的 SIMATIC S7/C7 自动化系统。
PROFIBUS DP进行过程通信
SIMATIC S7-300 通过通信处理器或通过配备集成 PROFIBUS DP 接口的 CPU 连接到 PROFIBUS DP 总线系统。通过带有 PROFIBUS DP 主站/从站接口的 CPU,可构建一个高速的分布式自动化系统，并且使得操作大大简化。
从用户的角度来看，PROFIBUS DP 上的分布式I/O处理与集中式I/O处理没有区别（相同的组态，编址及编程）。
以下设备可作为主站连接：
SIMATIC S7-300
（通过带 PROFIBUS DP 接口的 CPU 或 PROFIBUS DP CP）
SIMATIC S7-400
（通过带 PROFIBUS DP 接口的 CPU 或 PROFIBUS DP CP）
SIMATIC C7 
（通过带 PROFIBUS DP 接口的 C7 或 PROFIBUS DP CP）
SIMATIC S5-115U/H、S5-135U 和 S5-155U/H，带IM 308
SIMATIC 505
出于性能原因，每条线路上连接的主站不得超过 2 个。
以下设备可作为从站连接：
ET 200 分布式 I/O 设备
S7-300，通过 CP 342-5
CPU 313C-2 DP, CPU 314C-2 DP, CPU 314C-2 PN/DP, CPU 315-2 DP, CPU 315-2 PN/DP, CPU 317-2 DP, CPU 317-2 PN/DP and CPU 319-3 PN/DP
C7-633/P DP, C7-633 DP, C7-634/P DP, C7-634 DP, C7-626 DP, C7-635, C7-636
现场设备
虽然带有 STEP 7 的编程器/PC 或 OP 是总线上的主站，但是只使用 MPI 功能，另外通过 PROFIBUS DP 也可部分提供 OP 功能。
通过 PROFINET IO 进行过程通信
SIMATIC S7-300 通过通信处理器或通过配备集成 PROFINET 接口的 CPU 连接到 PROFINET IO 总线系统。通过带有 PROFIBUS 接口的 CPU,可构建一个高速的分布式自动化系统，并且使得操作大大简化。
从用户的角度来看，PROFINET IO 上的分布式I/O处理与集中式I/O处理没有区别（相同的组态，编址及编程）。
可将下列设备作为 IO 控制器进行连接：
SIMATIC S7-300
（使用配备 PROFINET 接口或 PROFINET CP 的 CPU）
SIMATIC ET 200
（使用配备 PROFINET 接口的 CPU）
SIMATIC S7-400
（使用配备 PROFINET 接口或 PROFINET CP 的 CPU）
可将下列设备作为 IO 设备进行连接：
ET 200 分布式 I/O 设备
ET 200S IM151-8 PN/DP CPU, ET 200pro IM154-8 PN/DP CPU
SIMATIC S7-300
（使用配备 PROFINET 接口或 PROFINET CP 的 CPU）
现场设备
通过 AS-Interface 进行过程通信
S7-300 所配备的通信处理器 (CP 342-2) 适用于通过 AS-Interface 总线连接现场设备（AS-Interface 从站）。
更多信息，请参见通信处理器。
通过 CP 或集成接口（点对点）进行数据通信
通过 CP 340/CP 341 通信处理器或 CPU 313C-2 PtP 或 CPU 314C-2 PtP 的集成接口，可经济有效地建立点到点连接。有三种物理传输介质支持不同的通信协议：
20 mA (TTY)（仅 CP 340/CP 341）
RS 232C/V.24（仅 CP 340/CP 341）
RS 422/RS 485
可以连接以下设备：
SIMATIC S7、SIMATIC S5 自动化系统和其他公司的系统
打印机
机器人控制
扫描器，条码阅读器，等
特殊功能块包括在通信功能手册的供货范围之内。
使用多点接口 (MPI) 进行数据通信
MPI（多点接口）是集成在 SIMATIC S7-300 CPU 上的通信接口。它可用于简单的网络任务。
MPI 可以同时连接多个配有 STEP 7 的编程器/PC、HMI 系统（OP/OS）、S7-300 和 S7-400。
全局数据：
“全局数据通信”服务可以在联网的 CPU 间周期性地进行数据交换。 一个 S7-300 CPU 可与多达 4 个数据包交换数据，每个数据包含有 22 字节数据，可同时有 16 个 CPU 参与数据交换（使用 STEP 7 V4.x）。 
例如，可以允许一个 CPU 访问另一个 CPU 的输入/输出。只可通过 MPI 接口进行全局数据通信。
内部通信总线(C-bus)：
CPU 的 MPI 直接连接到 S7-300 的 C 总线。因此，可以通过 MPI 从编程器直接找到与 C 总线连接的 FM/CP 模块的地址。
功能强大的通信技术：
多达 32 个 MPI 节点。
使用 SIMATIC S7-300/-400 的 S7 基本通信的每个 CPU 有多个通信接口。
使用编程器/PC、SIMATIC HMI 系统和 SIMATIC S7-300/400 的 S7 通信的每个 CPU 有多个通信接口。
数据传输速率 187.5 kbit/s 或 12 Mbit/s
灵活的组态选项：
可靠的组件用于建立 MPI 通信： PROFIBUS 和“分布式 I/O”系列的总线电缆、总线连接器和 RS 485 中继器。使用这些组件，可以根据需求实现设计的*化调整。例如，任意两个MPI节点之间zui多可以开启10个中继器，以桥接更大的距离。
 
乐观悲观争论无意义，人工智能需要的是发展模式思考
摘要:以Google、特斯拉为主的“替代”派，和以阿里、苹果为主的“协作”派，形成了泾渭分明的人工智能发展路线。
 

 
 
zui近，在乌镇惹足眼球的互联网大会除了大佬聚餐吃什么的花边新闻，关于人工智能的一系列“谈话”又成了关注重点。
 
 
库克、马云等大佬都直白地表达出对人工智能的乐观态度。库克表示，并不担心机器人会像人一样思考，却担心人像机器一样思考，马云则认为“人类有灵魂、有信仰、要自信可以控制机器”。
 
 
事实上，老生常谈的乐观与悲观只是表象，多年争论、怀疑的背后，本质上是人工智能的两种发展路线之争:以Google、特斯拉为代表的“替代”阵营，他们推出的技术大都都是用AI去模仿人zui终替代人;以苹果、阿里为代表的“协作”阵营，他们的技术侧重于让机器做人做不了的事，形与机器的“协作”关系。
 
 
看似都在人工智能的统一旗帜之下，发展路线却形成了截然不同的两个派别。
 
Google、特斯拉，极客理工男的“替代”关键词
 
极客们大多都对技术有着*的执着，用它来形容“替代”阵营中的*Google和特斯拉再好不过。
 
 
挑起这一波很可能持续一个年代的人工智能风潮的AlphaGo，从1.0到2.0到Zero不断爆发式进化，到Zero已经可以通过左右互搏而非吃棋谱成长，并以100:0碾压上一代。
 
 
如此创新、如此*，很符合极客定位。但无论如何，Google打磨的AlphaGo也只是在“替代”人进行“下围棋”这个活动。
 
 
Google另外一个举世瞩目的人工智能项目当然是自动驾驶技术。旗下的自动驾驶项目——Waymo日前测试里程又创下了新的记录，其自动驾驶汽车的测试里程已超过400万英里(640万公里)，这个里程普通美国人要开300年。在这之前，Waymo已经在虚拟系统中模拟行驶了25亿英里。
 
 
不止于此，这400万公里也分段体现了极客对技术追求的进化，每个100万公里，达成速度是递增的，分别是18个月、14个月、8个月、8个月。
 
 
Waymo说，公众很快就能用它的无人驾驶服务上班、上学或去更多的地方。这句颇有些得意的话也反映一个现实:再厉害的自动驾驶，其AI技术所做的，也只是在模仿人的行为，“替代”人类司机开车。除了Google之外，还有更多从事无人驾驶的企业，产品思维莫不如是，用激进的方式去推动技术的发展。
 
 
比如马斯克，一边大放厥词要警惕人工智能，一边在特斯拉的自动驾驶方面层层加码，先是与ye合作，出了几起车祸后移情Nvida，装配Drive PX2，后来Nvida在AI浪潮下春风得意股价暴涨，不愿意受制于人的特斯拉又在zui近爆出要联合Nvida老对头AMD自主开发自动驾驶芯片。
 
 
显然，悲观的马斯克，在用人工智能替代人更好地驾驶这件事上比别人还要更上心。
 
 
离开自动驾驶，还有更多以“替代”为主题的技术:AI翻译替代人工翻译，AI助手替代手动操作，AI算法*替代人工*……不只是Google翻译、Google助手，在模仿人类思维、替代人类执行这条路上，聚集了大量的AI“极客”。
 
阿里、苹果，文科男的“协作”世界观
 
都说苹果的AI发展有点落伍，不过，其一鸣惊人的ARKit却带有*的深度学习烙印，为ARKit提供动力的主要技术SLAM(通俗地讲就是把摄像头放置入陌生环境，机器能够马上识别环境概况并模拟，从而决定AR如何成像)是典型的人工智能产物。
 
 
ARKit所做的，显然不是人能够完成的事，也不是在替代人的行为。另一个持乐观态度的公司阿里也是如此，ET城市大脑、ET工业大脑都是以“协作”为为人工智能技术发展的理念基础，其成果都体现人与机器的合作而不是替代。
 
 
大概是因为老板马云的武侠，阿里这种“协作”体现出某种文科男的气质，用协作而非狂热的技术“替代”来实现人工智能改造世界的梦想。
 
 
本次互联网大会，阿里云ET大脑不出意外地从来自中国、美国、英国、德国、法国、瑞典、爱尔兰、芬兰、韩国等国家和地区近千项互联网领域创新成果中露出，获得世界互联网科技成果奖，成为那1/14，同等地位的还有传统计算机的光量子计算机、华为/高通5G成果、神威太湖超级计算机应用成果等划时代项目。
 
 
其实说来说去，这个玄乎的、创新地位颇高阿里云ET大脑本质上是一个协作式人工智能项目，是让机器去做人做不了的事情，更像一个人类合作伙伴而存在。
 
 
例如，ET大脑中的城市大脑做的就是原来仅靠人脑难以做到的实时交通路线规划问题，将道路监控、红绿灯等设施每天产生的海量数据统筹协同，计算出实时的交通优化方案，智能调节红绿灯，在萧山试点中，该技术让道路车辆通行速度平均提升了3%至5%，部分路段提升11%。
 
 
除了针对拥堵的智能红绿灯日常调节，在一些特殊的、对交通时效要求*的场景，城市大脑的“协作”价值更为凸显。例如在获奖成果阐述过程中，CEO张勇现场展示了正在萧山发生的真实场景，ET城市大脑自动调配红绿灯为患者开出一条“绿色生命线”，让120到达现场的时间缩短一半。对于危重病患来说，这一半的时间可能不能简单用经济价值来衡量。
 
 
西门子代理商除了城市大脑，ET大脑还有另外一个——工业大脑，其模式类似，运用数据驱动来提高企业运作效能，做人做不了事。例如在zui大的光伏切片企业协鑫光伏案例中，ET工业大脑为其提升超过1%的良品率，在这光伏切片领域已经十分可观，带来的经济效益超亿元;在中国zui大的轮胎生产企业中策橡胶案例中，使用ET工业大脑让良品率zui高提升了5%。
 
 
区别于“替代”的极客思维，阿里云ET大脑这些表面的“成绩”，背后有一个共同的特征:只有AI、云计算、大数据能力与垂直领域知识结合，依托多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化才能实现的复杂局面下快速*决策，靠人类自身来做有点天方夜谭，只有依托于智能机器的协作。毕竟，下棋、驾驶、翻译、内容*这些东西，没有机器，人同样可以干得不错。
 
 
正因为如此，带有某些理想主义色彩的阿里云ET大脑专挑那些人类无法完成的复杂全局问题，例如城市治理、工业制造、社会安全、医疗健康、环保、金融、航空、物流等垂直领域，对外宣称要寻找*解决方案，要让个人、企业、城市共享技术红利。
 
 
由此，以Google、特斯拉为主的“替代”派，和以阿里、苹果为主的“协作”派，形成了泾渭分明的人工智能发展路线。
 
人工智能悲观乐观之争，不如说是替代与协作之争
 
过去几十年，人工智能的发展形势一阵阵的并不明朗，乐观也好悲观也罢，做做谈资也没什么。
 
 
如今，数据、计算力、算法三大人工智能要素的充足度已经不可同日而语，人工智能的发展大势已经不可避免，所谓乐观悲观都只是在揣测，在不可改变技术革命面前，把讨论焦点转移到“如何让人工智能zui终走向乐观”显得更有价值。
 
 
1、强弱之争错了，AI威胁与强弱无关西门子代理商
 
 
在人工智能威胁论调中，不少人认为在弱人工智能阶段(按设定逻辑推理、解决问题，但没有自主意识)，我们要持乐观态度，只有在强人工智能或超人工智能阶段(智能自主解决问题，具备自主意识，甚至超越人类)，我们才要持悲观态度。
 
 
其实，AI是否威胁，不在于其发展到哪个阶段、是否形成了对抗人的能力，而在于其和人类已有的秩序是否冲突。
就算是弱人工智能，有冲突存在也算是一种客观威胁，比如2013年牛津大学马丁学院的 Michael Osborne 和 Carl Frey发表了一篇题为《未来职业:工作有多容易被机器取代?》的论文列举了数十个领域上千份可能会被取代的工作，几乎整个社会都会被替代，这种社会结构的剧烈变革、对大多数阶层的冲击，对他们而言就是一种十足的威胁。
因此，也许我们更该聚焦于如何避免冲突的讨论上。对于“替代”阵营来说，西门子代理商一味地模仿人类行为、代替人类操作的技术极客之旅中，也必须配套思考如何让这种“替代”不产生冲突。
例如，特斯拉发布了无人驾驶卡车，Uber马上推出Uber Freight，配合无人驾驶卡车，可以实现简单、冗长的长途运输过程由无人驾驶完成，上路、下路的精细化运输过程则由目前的卡车司机完成，使得原本的“替代”式人工智能并不会产生冲突。替代式人工智能还需要更多这种“配套”技术与创新。
2、控制/失控之争错了，控制既无必要也无可能
相应的，在强人工智能或超人工智能阶段，人工智能威胁论无非认为人类会失去对人工智能的控制从而造成社会风险。这种想法从一开始就假定人和人工智能之间是冲突的、不相容的。
而既然威胁论本身就带有科幻色彩，不如就用科幻的逻辑来揣测人工智能。就像人寻找上帝是为了找寻自己的意义一样，倘若人工智能真的想要威胁，其目的也不过就是为了确认和证明自己的存在。因为一开始就被设置在与人协作、各自分工的位置上被尊重，而不是与人争利的冲突地位，就算有一天苹果ARKit、阿里云ET大脑变成了有自主意识的强人工智能，它们也没有任何理由要来挟制人类。人类依赖人工智能带来的交通疏导、产业运营效率提升，AI的存在自有意义，不需要再通过威胁的方式获得意义。
也即，在阿里云ET大脑这样的项目上，机器有智能，人类有智慧，机器做了人做不了的事情，没有冲突也就不会有威胁。只有那些本身就没有把AI放在平等的位置上，以统治阶级控制平民的思路来谈AI的人，才会感受到切实的威胁。
技术极客的“替代”思维很容易陷入AI和人类文明的冲突的境地，它们往往强调从对算法的把握中获得安全感。在有多少人工就有多少智能的时候，这种控制还行得通，而引用自然科学中的名言:More is different(也是P W Anderson1972年发表于Science的论文标题)，当人工智能普遍采用的、看似简单的神经网络模型的层数变多之后，例如10*10的神经网络就可以复杂到没人可以*理解其深度学习过程，zui终的人工智能必定是无法预知的。
（来源：西门子PLC模块（中国）销售有限公司）

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