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工业显示器对工业自动化重要性

工控触摸一体机随着人类的发展与进步，在实现工业自动化起着决定性作用。在工厂中工业电脑可以实现智能制造，它是一种由智能机器和人类共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思、决策等等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人力在制造过程中的脑力劳动。他那制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

毫无疑问，工控触摸一体机的智能化是工业自动化的反战方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用工业电脑。工业电脑可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等的电脑智能方法应用于产品配方，触摸工业显示器，生产调度等，实现制造过程自动化。

广州如江智能科技有限公司的工控机解决方案，使工业自动化控制器厂和工业电脑配合，计算，能耗低，嵌入式工业显示器，丰富的输入/输出连接和宽带数据采集。佳维视工控触摸一体机具有竞争力的价格，尺寸紧凑，易于安装，长时间持续的产品满足了自动化工业的需求。

工控触摸一体机系统的设计以满足需求为关键任务的自动化应用。嵌入式系统的设计，海南工业显示器，坚固耐用的特点和计算功率优化生产力和生产质量。紧凑，无风扇，工业级设计，他们可以提供高稳定性和灵活性。检查相关的产品找到合适的平台，满足你的需要。

为了满足需求的关键任务的自动化应用。

工控触摸一体机的无风扇设计，工业自动化功能和的计算技术提供的鲁棒性，可靠性和灵活性。特别适合客户正在寻找一个坚固和紧凑型平台与综合输入/输出集和工业平板电脑。工业平板电脑的重型铝的前面板，15寸工业显示器，可以承受恶劣的工作环境。

工控机并不是没有替代品，而是工控机交货期和需求量不满足经济性要求

目前工控机的应用形式有：工控机+客制软硬件、工控机+扩展卡+客制软硬件、工业主板+（扩展卡）+客制软硬件、工业主板+工业背板+（扩展卡）+客制软硬件等。在现有应用模式下，工控机并不是没有替代品，而是工控机交货期和需求量不满足经济性要求。交货期由工控机厂商的技术积累决定，而需求量是决定经济性的决定性因素。

未来工控机的应用形式可能为：标准通用工控机+标准通用接口模块+客制软硬件、客户自主研发包括工控机在内的软硬件。而是否改变主要取决于两个因素：一是CPU厂商提供整套软硬件开发系统，完全不需要工控机厂商参与。二是I/O接口高度标准化和云计算技术成熟在工业领域应用。

总线和I/O接口将向串行化和统一化发展

无风扇工控机由于速度更高，占用空间更小，不管是普通计算机，还是工控机，并行总线已逐渐被串行总线取代。I/O总线方面，原来的显示接口和外存接口也实现了从并行转串行。更重要的是，USB Type-C接口标准将来会统一计算机的电源接口、键盘接口、鼠标接口、音频接口、存储接口、网络接口和显示接口，而且无极性，用户体验更好。

I/O接口高度标准化除了大大减少I/O电缆种类外，也能大幅减少工控机与外设之间的接线，主要特点有：1、支持连接多个外设。2、数据同步速度更快。、支持多功能、单端口连接。随着计算机的总线和I/O接口向串行化演变，未来的计算机系统各功能部件可以不在同一个机箱内。将对现有工控机架构体系产生巨大影响。

Prophet AI系统是第四范式自主研发的企业级人工智能通用平台，内置数据、算法、业务生产、AI应用开发套件等模块，集成业界的高维机器学习、AutoML和AutoCV等算法技术，为企业提供AI应用构建、运行生产和管理的全流程能力，具备低门槛、低TCO和高可用等企业级软件系统技术特点。

OpenPOWER是业界的硬件架构体系，其新POWER9处理器是针对AI应用设计的全新架构。它集成了OpenCAPI，NVlink，PCIe Gen4.0等IO技术，具备单4/8线程和超大内存带宽等技术优势，依托GPU、FPGA、DSP 以及 ASIC的优化加速能力和内存一致性等功能特点，在机器、大数据、云计算和数据库等领域应用中展现出的计算能力。

Prophet AIO软硬一体化设计将Prophet AI系统和OpenPOWER硬件架构的优势综合体现出来，产品内置大数据存储模块、数据管理模块、高维分布式计算框架、计算任务调度系统和智能运维等多个组件，并针对第四范式自研的大规模分布式高维机器学习框架（GDBT）和业界主流深度学习框架进行优化。依托POWER9硬件架构的特性，Prophet AIO针对120GB/s超大内存带宽进行系统访存优化，优化提升一体机处理器中176线程的上下文切换效率，利用NVLink2.0提速深度学习相关算法，并针对PCIe4.0，OpenCAPI等IO技术优化内存和显存的模型数据交换，为数据接入、数据ETL、自动建模、模型自动上线、数据自动回流、模型自学习、线上弹性伸缩等能力提供计算能力支撑，大幅提升产品在数据挖掘处理、模型训练等应用场景下的性能表现。

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