摘要：Node-RED边缘计算网关为老旧设备智能化改造提供高效解决方案，解决协议封闭、数据沉默等核心痛点。通过低代码可视化编程，实现万能协议转换、边缘计算和本地决策，支持Modbus、CAN等工业协议与MQTT等现代协议的转换。方案优势包括：非侵入式接入、极低改造成本、本地断网续传能力，以及快速部署调试。典型应用如注塑机改造案例中，实现了设备透明化管理、生产效率提升和故障响应加速。该技术让老旧设备

ARM 边缘计算网关与低代码拖拽式编程工具 Node-RED 的结合，为工业智能化提供了强大的支持。它们的优势互补，将推动工业领域向更加高效、智能、可持续的方向发展。在当今数字化快速发展的时代，高效、智能的解决方案对于工业领域的发展至关重要。ARM 边缘计算网关与低代码拖拽式编程工具 Node-RED 的结合，正为工业智能化带来全新的突破。ARM 边缘计算网关与 Node-RED 的结合，为工业智

Ubuntu环境监测微站，代表的不仅仅是一项技术产品，更是一种治理思维的转变。它通过将算力下沉，让每一个监测点都变得“聪明”起来，共同编织成一张感知灵敏、反应迅速、成本可控的城市环境智能监测网络。当无数个这样的“神经末梢”与“智慧大脑”协同工作，我们就在真正意义上，为城市构建起了一道全天候、全方位的生态环境数字屏障，让蓝天、净水、宁静成为城市生活的常态。

锂电池生产检测面临传统人工检测精度低、效率差的痛点。通过ARM控制器、高速AD采样与AI识别技术的融合，构建了智能化检测系统：高速AD实现微米级缺陷捕捉，ARM控制器完成实时数据处理，AI模型实现精准缺陷分类。该系统实现了99.9%的检测精度，大幅提升生产效率，为锂电池质量安全提供了可靠保障。

ARM边缘计算正推动工业智能化变革，通过将AI下沉到生产现场，解决了云端处理的延迟和网络依赖问题。其三大核心应用场景包括：1）实时质量全检，通过ARM芯片实现毫秒级缺陷识别；2）预测性维护，利用边缘网关分析设备数据预测故障；3）本地化工艺优化，保障敏感数据安全。ARM架构的低功耗、高能效特性，结合丰富的软件生态，为工业AI提供了分布式智能新范式。随着5G等技术的融合，边缘计算将成为构建"

工业物联网领域正经历从X86工控机向ARM架构的转型。ARM工控机凭借低功耗（几瓦级）、小型化、原生AI支持和低成本等优势，精准匹配边缘计算需求，在智能质检、预测性维护、移动机器人等场景展现潜力。未来将形成边缘（ARM主导）-车间（混合）-云端（X86）的分层计算格局，推动工业从数据收集向实时决策演进。这场轻命标志着工业数字化转型进入深水区，企业需及时调整边缘计算架构以适应变革。

传统农业灌溉依赖经验，存在水资源浪费和土壤问题。ARM边缘网关作为田间智能大脑，通过边缘计算技术实现精准灌溉：汇聚土壤、气象等多元数据，本地智能分析作物需水量，实时控制灌溉设备，仅上传关键数据至云端。该方案可节水30%-50%，提升产量品质，降低能耗成本，增强应对气候风险能力，推动农业从劳力驱动转向数据智能驱动。未来结合AI算法，将实现从自动化到智能化的跨越发展。

摘要：智慧水务通过物联网传感器实时监测水泵运行状态，结合AI算法建立设备健康模型，实现从被动维修到预测性维护的转型。该系统可提前数周预警潜在故障，降低70%非计划停机，延长设备寿命20%-30%，并优化维护资源调度。虽然面临初始投入大、数据整合等挑战，但该技术将推动水务管理向智能化升级，未来有望实现设备自主优化运行，提升城市供水系统的可靠性和能效。

传统温室种植依赖人工经验，面临经验难复制、成本高、资源浪费等问题。基于Node-red的边缘计算网关为温室装上"本地大脑"，实现实时数据采集、即时处理和自主控制，通过AI模型动态决策光照、水肥等需求，形成"感知-决策-执行-学习"闭环。这一技术将种植从经验艺术转变为数据科学，推动农业向智能化、精准化、可持续发展迈进。

工业4.0时代，ARM嵌入式计算机通过技术创新推动工业物联网智能化升级。硬件采用Cortex-A76处理器和NPU单元，具备6TOPS算力及工业级特性；软件突破实现了.NET框架在工业边缘端的深度优化，支持机器学习模型轻量化和实时数据处理。典型应用场景中，视觉质检准确率达99.7%，预测性维护提前72小时预警。ARMxy已与西门子、ABB等企业合作构建产业生态，未来将集成5G模组和量子机器学习技术