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數字量輸出模塊具有下列機械特性：

• 緊湊型設計：
  • 綠色 LED，用于指示輸出的信號狀態。
  • 前連接器插座，通過前門保護。
  • 前門上的標簽區。
  • 連接器針腳分配，用于在前門內部進行配線。
• 安裝方便：
  沒有插槽規則；輸出地址由插槽決定。
  當在 ET 200M 中與有源總線模塊一起使用時，可以進行熱插拔，而不會有任何反應。
• 方便用戶接線。
• RC 濾波器 （用于繼電器模塊 6ES7 322-1HF20）：
  繼電器模塊 6ES7 322-1HF20-0AA0 有一個可連接的 RC 網絡(300Ω/0.1μF) ，用于大電感負載開關時滅弧(功率因數 = 0.4)。例如，這樣可以：
  • 對于框架規格 5 的 NEMA 電機的起動器，觸點壽命從 100,000 增加到 200,000 次切換操作。

具有8、16、32或64通道的模塊。

功能

數字量輸出模塊將控制器的內部信號電平（邏輯“0”或“1”）轉換成過程所需的外部信號電平。

多種輸出電壓，可支持輸出不同的過程信號：

• 24 VDC,額定電流 0.5 A/通道
• 24 VDC,額定電流 2 A/通道
• 48 - 125 V DC
• 120/230 V AC

除了經濟性以及易于處理的特點外，該模塊還具有其他特殊功能：

技術規范

一場重寫經濟法則的革命

Erik Brynjolfsson……

Erik Brynjolfsson……是麻省理工學院斯隆管理學院管理學Schussel Family的教席教授，同時也是信息技術教授，并兼任麻省理工學院數字商業中心主任，該中心致力于分析互聯網及其他數字技術的商業應用。Brynjolfsson擁有哈佛學院應用數學學士學位，哈佛大學決策科學碩士學位， 以及麻省理工學院管理經濟學博士學位。他與人合著了三本書：《 Wired for Innovation》、《Race Against the Machine》和不久前出版的《The Second Machine Age》。Brynjolfsson教授還是《麻省理工學院斯隆管理評論》董事會主席。

從雜志到病歷，一切都在走向數字化。所有這一切，將對經濟和社會產生哪些影響？

Brynjolfsson：比之過去的技術，譬如那些曾推動工業革命的技術，數字技術有著截然不同的經濟特性。譬如，數字商品可以被拷貝，并且其拷貝副本能夠以光速被傳輸至世界的任何角落，而基本上不花一文。此外，拷貝副本是原件的*復制品。數字技術能夠創造巨大的價值。但它們也會減少對某些種類工作崗位的需求，從而在整個就業領域引起動蕩。

這個過程正變得越來越快嗎？

Brynjolfsson：是的，呈指數級增長。Ray Kurzweil是一位發明家兼企業家，他認為這種增長與下面這個過程相當：在棋盤的*格中放入一粒米，在第二格中放入兩粒米，以此類推，放入下一格中的米粒數量翻倍。當放到第64格時，所需的米粒堆起來將比珠穆朗瑪峰還要高。然而，如果只看前面32格，米粒數量尚可接受，只需要幾卡車。現在，我們的社會增長已經開始進入“棋盤下半盤”階段。由于創新具備的組合性質，數字技術的范圍正在擴大。在組合型經濟中，每一個創意都可能成為其他創意的組成部分，而不會被“耗盡”。這種創意的新組合，甚至比原來的創意更有價值。

所有這一切對經濟有何影響？

Brynjolfsson：我認為，我們很快將進入一個經濟加速增長的時期。然而，我們需要新的工具來衡量所實現的增長。譬如，美國國內生產總值并未反映出軟件的真實價值，并且免費提供的服務根本未被納入考量。以臉書、YouTube和維基百科等免費服務為例，當人們使用維基百科，而不是購買百科全書時，他們不用花錢便獲得了知識。但在*給出的國內生產總值數據中，其價值為零。從*的統計數據看，多年來，信息經濟占國內生產總值的比例一直不變。許多信息經濟都是無形的，因為用于衡量國內生產總值的工具是在很久以前制定的，而那時的信息經濟無足輕重。

數字化浪潮對就業市場產生了什么影響？

Brynjolfsson：譬如，制造業的就業人數在普遍下降。相比于20世紀90年代，如今中國制造業的工人數量減少了2000萬左右，降幅高達20%左右。為什么呢？機械臂執行諸如紙盒包裝等簡單任務的成本僅為每小時4美元左右，并且可以每天工作24小時。因此，如果你是只有高中學歷的美國人，或是中國工廠的工人，那么，你就會面臨被裁員的風險。這并非工作崗位從美國轉移到中國，而是兩個國家制造業的部分就業機會都從人轉移至機器人。其結果是，盡管當前美國的國內生產總值已經大大增加，國家財富凈值高達破紀錄的77萬億美元，但收入中位數并不比20世紀90年代末的水平高。相反，財富越來越集中在少數人手中。不幸的是，沒有任何一條經濟法則表明，技術進步必須造福于大多數人。

白領工作是否也受到了威脅？

Brynjolfsson：是的。以會計和記賬等工作為例。目前，美國的報稅員數量已經比幾年前減少了大約1.7萬。他們的工作被軟件取代了。不僅如此，生產這種軟件的公司也只需要很少的員工就能運轉起來。譬如，Instagram是一家專門從事照片共享服務的公司，雖然以超過10億美元的價格被收購，但卻只有14名員工。相比之下，20世紀90年代，柯達公司擁有將近15萬名員工。潛在的趨勢是，當人們從利用原子技術，轉為利用比特技術時，其所需資源將少得多，而所獲利潤卻高得多。

您認為這是好事，還是壞事？

Brynjolfsson：這應當是好事，因為到未來，當前極其昂貴的各種信息——如醫療、法律、金融等等——都將變得廉價許多，并且總收入將有所提高。但對于受到影響的人而言，這也是一件破壞性極大的事。

換句話說，您希望數字技術造福于普通人？

Brynjolfsson：請不要誤解我的意思。我認為，我們面臨著諸多艱巨挑戰，譬如，我們先前討論過的就業方面的挑戰。不過，總的說來，我們談論的主要是數字技術帶來的益處。以醫療為例。大數據將越來越多地被用于發現藥物相互作用的模式，以及確定哪種治療較為有效。我堅信，主要研究基因組學的生物信息學，將成為21世紀最了不起的成就之一。普通人也將是城市基礎設施改造的受益者，包括建筑物、通信網絡和交通網絡等。其原因何在？數萬億部與互聯網相連的終端，將實時合作，以提高效率，從而改善服務，同時或許還能降低成本。

能源行業的情況如何呢？

Brynjolfsson：就能源資源成本而言，我們確實取得了進步。我們正在采取行動，打造能夠與信息網絡通信，以將其需求與可再生能源發電相結合的電氣系統。在這方面，極其重要的一點，是我們見證了計算系統本身能效的指數級增長。這種現象有時被稱為“庫梅定律”：庫梅博士指出，計算系統的電費下降速率，甚至比摩爾定律中描述的技術進步速度還要快。綜合考慮所有這些因素，包括供應側的改進，需求管理方面取得的長足進步，以及計算系統能效的提升等等，我對我們的能源未來非常樂觀。

哪個領域的數字化進程較快？

Brynjolfsson：當前，*領域包括媒體、零售、金融和制造業。醫療和教育行業正迎頭趕上。這兩個領域的發展非常積極。以大型開放式網絡課程（MOOC）為例，這些混合教學系統有可能集中并復制較出色的講師和學習系統，以供數百萬人學習之用。此外，在這樣的數字環境中，每一筆交易都會被衡量和量化，這有助于快速了解哪些技術有用，哪些技術沒用。這些特性可以更好地改進學習及教學內容。

您是否認為我們將走向技術奇點，即機器智能終將與人類智慧相當，甚或超出人類智慧？

Brynjolfsson：我認為，這一理念背后，有許多對人類有益的科學。我所認識的工程師，堅信人工智能的指數級進步，還要再等至少10年才會實現。最終，我們很可能將擁有以人類或者超人類智能運行的計算機。我們可能擁有能設計出更好的計算機的計算機，能創造出更好的人工智能的人工智能。關于奇點，人們常說：這是一種能產生極快加速度的積極反饋循環。或許，在我們的有生之年，就能實現。

所有這一切，會不會導致一個充滿不可理解的結果的世界——基于如此龐大的數據集，系統提出解決方案，但我們卻無法理解？

Brynjolfsson：這是許多神經網絡和大數據算法的不幸的副作用。其結果很精確，但卻不能為了便于人類消化、理解，而拆解其解釋。

為迎接日益數字化的世界，社會應當做些什么準備？

Brynjolfsson：正如我和Andrew McAfee在我們出版的新書《第二次機器時代》中所言，技術并非我們的宿命，我們的命運掌握在自己手中。這句話的含義是：我們必須更加清醒地認識到，我們想要在什么樣的社會中生活？我們的價值觀是什么？我們的目標是什么？并且明確向我們的政治*和我們自己，提出這樣的要求。我們所討論的技術十分靈活，可用于創造無窮的財富。但這些財富既可能被集中在少數人手里，也能夠為數十億人創造廣泛的機會。這些技術既可能被用于創造無法想象的破壞性武器，也可能被用于改善醫療，或消除饑餓。這些技術既可以被用于消除隱私，也可以被用于加強隱私。我們認識到，由于未能跟上技術進步的步伐，現在正有許多人受到傷害。但如果我們恰當行事，那么，技術將幫助所有人。我們當然有能力創造普遍的繁榮。但如果我們坐視不管、放任自流，那么這樣的繁榮景象，就永遠不會到來。