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　　伴隨網絡通信、AI算法、視覺檢測等技術的更新迭代，面向未來的AIoT規模化發展，單純產品思維已不能滿足日益復雜的企業數智化需求，為此，研華科技啟動了第三次全球化轉型，在充分了解用戶“痛點”及需求的基礎上，深入到行業的具體應用場景中，致力于從產品驅動(Product Driven)向行業驅動(Sector Driven)的發展與轉型。近期，《伺服與運動控制》雜志采訪了研華科技智能設備事業部業務發展總監李國忠先生，請他詳細分享了研華近期最新的技術發展動向。

　　文/劉娟

　　研華科技成立于1983年，40年以來從簡單的設備自動化，到工業物聯網蓬勃發展，再到AIoT規模化應用，涉獵領域從工業、制造向交通、能源、城市、零售、醫療、園區等廣泛輻射，研華科技始終以先鋒者的姿態，在這些行業發展的各個重要節點，引領行業數智化轉型。

　　研華智能設備制造事業部自2014年組建以來，倚靠研華科技PC-Based架構，長期深耕工控機領域，自主發展了設備行業客戶所需品類豐富的運動控制、機器視覺與I/O數據采集等硬件產品，實現了由產品驅動(Product Driven)的快速增長。

　　四十“不惑”之年，行業驅動跨越數智化鴻溝

　　總體而言，大多數行業的基本規律是，在企業發展的初期階段，其需求往往是淺層、單一的，同時也是標準同質化的。研華科技智能設備事業部業務發展總監李國忠在回顧過往四十年的產業進程時談到，研華科技憑借在工控機領域的長期深耕，快速抓住物聯網的崛起機遇，并且得益于品類豐富的工業網關、工業計算機、領先的嵌入式設計等技術優勢，實現了由產品驅動(Product Driven)的快速增長。

　　順應時代潮流，當前，企業已從信息化建設加速到數字化轉型，需要全面構筑數字化基礎設施。而產業數字化，不再是“單機游戲”，更需要“生態合作”。在這一時期，研華科技及其生態共創體系的主線任務是初探行業數智化需求，深入行業細分應用場景，梳理用戶“痛點”及需求，進而針對性地提供從端到邊到云的整體解決方案。

　　當一個行業或企業的數智化行至水深處，數字化平臺將與企業的核心業務、組織管理、市場表現緊密綁定，它是否能滿足企業生產經營中的核心需求，例如降本、增效、提質、節能、降碳等，成為了至關重要的因素。進入40“不惑”之年，隨著產業數智化水平邁上新臺階，研華科技啟動了第三次全球化轉型，以行業驅動(Sector Driven)作為40年之際的戰略基調，致力于在具體的場景下，解決特定問題，提供可衡量的附加值，跨越產業數智化“深水區”的鴻溝。

　　軟硬整合，行業專機滿足細分市場需求

　　研華科技過去四十年的成功離不開標準化、成熟的產品體系，而面向未來AIoT規模化的發展，單純的產品思維已不能滿足日益復雜的企業數智化需求，這就要求原來的產品與技術提供者必須向前跨越一步，深入到行業的具體應用場景中，充分了解用戶“痛點”與需求。

　　面對這些深化的需求，李國忠闡述到，研華不再只是數字化產品和技術的提供者，而必須以集成或被集成的方式，以服務化的形式，不斷提升自身研發的軟實力，下沉到行業逐步轉型的浪潮中。

　　在今年上海慕尼黑電子生產設備展上，研華科技智能設備制造事業部展出了其創新性的明星產品——AMAX-357與AMAX-354控制器。近年來，開發一體化的邏輯控制、運動控制、視覺控制開發平臺，是升級高效、快速智能制造生產線和裝備的必然趨勢。傳統的運動控制器雖然集成了PLC功能，但PLC和運動控制是相對獨立的兩套軟件，存在成本高、系統復雜、不易維護等難題。而基于研華AMAX-354、MotionNavi Designer的軟硬件一體的運動控制系統，以上問題則迎刃而解。

　　李國忠重點談到，研華科技開發的基于ARM-base的AMAX-354超微型EtherCAT運動控制器，其產品定位為專用設備運動控制器，最高支持32軸控制，可用于高速、高精度的運動控制與I/O控制，提供本地Slice I/O擴充遠程EtherCAT I/O模塊連接，具備性能上的深度與功能上的寬度，同時還具備多源異構系統的重構便利性，用戶可針對需求選擇相應的擴充方式，可適應機械手、半導體、2D/3D點膠、激光切割、3D量測等多種細分行業的復雜工藝應用需求。

　　此外，為充分順應實時性、開放性、靈活性、易用性、小型化并重的行業發展方向，AMAX-354超微型EtherCAT運動控制器內建Linux核心，具有穩定、低延時的控制系統，其小于智能手機的超微型體積使得空間利用最大化，并在軟件部分提供低代碼開發環境 MotionNavi Designer，縮短了用戶的開發與除錯時間，大大降低了用戶的應用“門檻”，同時也提升了易用性。

　　深入行業，AI深度學習助力降本增效

　　研華憑借多年來在工控領域的優勢，保留其工業級產品基因，在提供軟加硬的產品之外，還向設備商與用戶提供多維度整體解決方案。如今的研華已不僅僅是控制器的研發與制造商，更是數智化的實踐者與賦能者。

　　為協助系統伙伴快速開發設備方案，李國忠介紹到，研華結合運動控制MotionNavi Designer低代碼開發平臺和MotionNavi API二次開發工具，以及智能視覺軟件VisionNavi和AI瑕疵檢測軟件AINavi，整合研華測試完善的伺服電機與工業電腦、機器視覺、運動控制等，打造精準控制、高效感知的智能設備解決方案，具有代表性的智能設備解決方案包括復雜曲面外觀缺陷檢測、三維五軸點膠控制、連接器AI瑕疵檢測等等。

　　以復雜曲面外觀缺陷檢測控制方案的落地為例，眾所周知，產品外觀缺陷檢測是行業典型的應用場景，由于以往產線工人檢查標準難以統一，且人工方式不容易被生產追溯，難以滿足現代化智能制造的生產需求。當采用機器視覺進行外觀檢測時，所遇到的新難題是，手機、PAD、智能手表等電子產品的整體外觀是由多個連續曲面和平面銜接而成，使用定點平面拍攝來采集圖像的效率很低，且采集到的圖像質量不佳，往往很難達到客戶實際生產的要求。

　　針對這一應用難題，李國忠進一步闡述到，研華與合作伙伴偲倢科技共同開發出AI深度學習瑕疵視覺檢測軟件——AINavi ，讓AI落地符合制造業產線多樣化、產品復雜化及對瑕疵低容忍的需求。據了解，AINavi提供一站式平臺方案，客戶可流暢地完成訓練、測試和部署深度學習模型，包括字符檢測、分類、物件偵測、分割、異常檢測等，滿足絕大多數工業應用場景的需求，大幅降低檢測成本，檢測效率高達80%以上，加速提升企業智能制造的彈性與效率，助力企業實現降本增效的最終目標。

　　結 語

　　回顧40年的發展歷程，研華科技見證了諸多行業的發展變遷：從簡單的設備自動化，到初涉物聯網，到工業物聯網蓬勃發展，再到AIoT規模化應用，這條發展道路有坎坷，也有起伏。下一個40年，研華科技將乘著更大的產業驅動力，攜手合作伙伴，保持與產業發展共命運的決心，繼續行駛在產業數智化的道路上。

　　研華開發的AMAX-354與AMAX-357控制器

　　AI深度學習瑕疵視覺檢測軟件——AINavi