Galileo OS提供全面的行业解决方案,涵盖工厂数字化转型的各个环节,助您加速数字化进程,避免弯路。

Galileo OS提供易用的操作界面、灵活的工作流和低代码开发平台,让工程师轻松构建行业应用,提高效率,释放创新潜能。

Galileo OS连接各类设备和系统,实时采集海量数据,通过AI算法和分析引擎,洞察数据价值,推动智能决策和持续优化。

Galileo OS遵循开放互通架构,兼容新老系统,保护既有IT投资。灵活的集成和扩展机制,让您的数字化转型之路走得更稳、更远。

物联网平台
连接设备

连接各类工业设备和传感器,实现设备数据采集、监控和远程控制。为设备智能化和预测性维护奠定基础。让万物互联成为工业智能化的起点。
数据中台
聚合数据

聚合工厂内外数据,统一数据标准和接口,为数据分析、挖掘和应用提供强大支撑。让数据成为企业的核心资产和竞争力。
AI中台
智能分析

融合前沿AI技术,提供工业知识图谱和预训练大模型,内置丰富的工业AI算法库。赋能工业场景智能应用,让AI驱动工厂效率倍增。

我们的咨询团队提供端到端的数字化咨询服务,从战略规划、业务梳理到技术选型,为您量身定制数字化转型路线图。让数字化转型有的放矢,降低风险,创造更大价值。

采用混合云架构,具备优秀的可伸缩性。一键安装,实现最简易的框架部署。根据用户需求自动扩展分类、集群、工业中台、数据中心模块,全程界面化操作,无需专业知识即可搭建适应不同规模企业的信息系统。

摒弃各系统独立的数据存储和无规范接口模式,提供统一的数据存储、消息服务和功能互调规范。各应用系统面向平台编程,遵循统一规范,实现应用解耦,真正实现数据价值化。

基于工业微服务,充分考虑私有云资源有限情况,集成IaaS的动态部署能力,增加应用克隆功能,全面保障工业应用在本地运行的可靠性。

采用“Galileo OS”工厂平台架构私有化部署、混合云部署、公有云服务均为,平台统一处理协议接口服务安全加密,杜绝数据丢失、篡改等问题,在多系统多数据情况下,实现安全有效的最大价值化数据利用。

丰富的操作系统和元应用软件,通过"Galileo OS工业平台"可一键简单上传部署、一键订阅使用。同一工业平台,多应用同时运行,各个系统互联互通,小白设计功能使用简单易懂。

响应国家工业信息化号召,实现企业自身社会价值。产品满足"大""中""小"型企业需求,让工厂信息化、数字化变得简单。

"Galileo OS"智能工厂平台提供丰富的工业应用商店,涵盖生产制造、生产管理、设备管理、安全生产、运营管理等各个领域。企业可根据需求,快速选择和部署所需应用,实现端到端的数字化管理。

"Galileo OS"智能工厂平台深刻理解数据的重要性,帮助企业实现从经验驱动到数据驱动的转变。通过统一的数据采集、存储和分析框架,平台可以集成各个系统的海量数据,形成企业级的数据资产。

"Galileo OS"智能工厂平台采用"一云多端"的架构设计,支持多种终端设备的接入和使用。无论是PC、平板、手机,还是各类工业终端如PLC、HMI、SCADA等,都可以无缝连接到平台。
高争水泥高争水泥结合水泥行业特点,基于"Galileo OS"智能工厂平台,通过数据融合、3D孪生、多终端适配等技术,以"平台+应用"的方式,实现生产设备全生命周期管理、质量能耗一体化优化、供应链协同等智能场景。通过数字化转型,高争水泥进一步提升了生产运营的自动化、智能化水平,打造了行业领先的智慧水泥工厂标杆。
天投蔚蓝天投蔚蓝依托"Galileo OS"智能工厂平台,融合物联网、大数据等新技术,以"平台+APPs"的模式,构建了全流程智慧垃圾收运处置系统。系统实现了收运、处置、出售垃圾的全生命周期管理、环保指标的实时监管、生产处置流程的自动优化以及安全生产的可视化管控。通过数字化手段,天投蔚蓝大幅提升了垃圾处置的效率和达标排放水平,建设了行业一流的智慧环保标杆企业。














本文深入剖析了基于ARM CPU + NPU异构架构的工业AI盒子在边缘侧的技术实践。重点探讨了四核64位ARM处理器的任务调度、64/108 TOPS NPU算力矩阵对16+路视频流并发推理的支撑、以及LPDDR4X高带宽内存对降低模型加载延迟的贡献。通过针对机器视觉、数字孪生、协作机器人等重度场景的性能验证,阐述了该架构如何实现从视频采集到控制输出的毫秒级端到端延迟,并作为高可靠、低TCO的边缘算力底座,保障工业AI应用的业务连续性。
本文深入剖析了基于ARM+NPU异构架构的工业AI盒子在边缘侧的技术实现。重点分析了四核ARM的任务调度、64/108 TOPS NPU的并发推理能力、LPDDR4X高带宽内存的价值,以及16+路视频硬解码与双4K输出能力。通过量化性能指标,阐述了该架构如何通过优化数据通路与存算一致性,满足工业场景对高并发处理、毫秒级响应及3D数字孪生实时渲染的严苛需求。最终评估其作为稳定算力底座,在降低系统集成复杂度与长期运维成本方面的综合优势。
本文深入剖析了基于ARM+NPU异构架构的工业AI盒子在高并发边缘计算场景下的工程实践。通过解析四核ARM的任务调度、最高108 TOPS NPU的量化推理矩阵及LPDDR4X高带宽内存的协同机制,量化论证了其在实现16+路视频流毫秒级分析、AI Agent快速加载及3D数字孪生直驱渲染等方面的性能优势。该架构解决了工业现场对确定性延迟、高可靠性与业务连续性的核心诉求,为复杂视觉检测、安全生产监控及机器人控制等场景提供了高集成度、低TCO的算力底座。
本文深入探讨了基于四核64位ARM处理器与专用NPU(提供64/108 TOPS INT8算力)的异构工业边缘计算架构。通过分析ARM核心的任务调度策略、NPU算力矩阵的并发支撑能力、LPDDR4X高带宽内存对时延的优化,以及硬解码单元与双HDMI 4K输出对多媒体负载的分担,论证了该架构如何满足工业场景下16+路高清视频流并发分析、AI Agent快速响应及3D数字孪生直驱等严苛性能需求。文章重点评估了其在机器视觉、智慧工厂及协作机器人等场景下的实时表现,并指出此类高度集成的“算力底座”对于降低系统集成复杂度与长期运维成本(TCO)的工程价值。
本文深入解析了一种面向工业边缘侧的高性能异构计算架构,其核心为四核64位ARM处理器与独立NPU(64/108 TOPS INT8算力)的协同。文章从工程实现角度,阐述了该架构如何通过优化的任务调度、高带宽LPDDR4X内存及多路硬解码单元,解决16+路视频流并发分析、AI模型快速加载及4K数字孪生直驱渲染等工业场景下的性能瓶颈。通过量化分析在多场景下的端到端延迟与稳定性表现,论证了该架构作为一体化“算力底座”在降低系统复杂性与总拥有成本(TCO)方面的显著价值。
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