下一個40年，研華科技行業驅動助推數智化升級

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。

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AIoT規模化的發展，單純產品思維已不能滿足日益復雜的企業數智化需求，研華科技啟動第三次全球化轉型，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，請他分享近期研華科技最新技術與發展動向。

▲研華科技智能設備事業部

業務發展總監李國忠先生

四十“不惑”之年，行業驅動跨越數智化鴻溝

各行業的基本規律是企業發展初期其需求往往是淺層單一，也是標準同質化的。李國忠在回顧過往四十年的歷史進程談到，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優勢，實現了由產品驅動(product driven)的快速增長。

順應時代潮流，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”。這時期，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，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。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，不斷提升自身研發軟實力，下沉到行業逐步的轉型浪潮中。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推出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高效、快速開發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。

▲AMAX-354

▲AMAX-357

李國忠重點談到，研華科技開發基于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復雜工藝與需求。

此外，為充分順應實時性、開放性、靈活性、易用性、小型化并重的行業路線發展方向，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，縮短用戶的開發與除錯時間，大大降低用戶應用門檻，提升易用性。

深入行業，AI深度學習助力降本增效

研華憑借其多年在工控領域的優勢，保留其工業級產品基因，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。

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生產需求。采用機器視覺進行外觀檢測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由多個連續的曲面和平面銜接而成，使用定點平面拍攝來采集圖像效率很低，且采集到的圖像質量不佳。

這一應用難題，李國忠進一步闡述針對到，研華與合作伙伴偲倢共同開發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，大幅降低檢測成本，提高檢測效率達80%以上，加速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。