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。














工业AI盒子基于ARM+NPU异构架构,通过ARM Cortex-A78 CPU与64TOPS NPU的协同计算,实现任务高效分流与实时响应。采用LPDDR4X内存与UMA架构保障存算一致性,支持16路4K视频并发处理,CPU占用率控制在35%以下。该方案通过模型混合精度量化压缩,在损失低于3%的前提下提升能效比,为边缘视觉算法与多模态数据处理提供高实时、低延迟的算力支撑,有效解决工业场景传统架构的性能瓶颈。
工业AI盒子采用ARM+NPU异构架构,通过Cortex-A78处理器与64 TOPS NPU的协同计算,结合PCIe 3.0高速总线,满足工业场景高并发、低延迟需求。该方案优化存算一致性机制,突破传统边缘设备算力瓶颈,为多路视频处理、实时推理等任务提供稳定支撑,有效赋能智能制造的边缘计算升级。
本文基于ARM+NPU异构计算架构,通过量化64/108 TOPS算力输出,探讨工业AI盒子在多路视频处理、4K显示及3D渲染等场景的技术路径。重点优化硬解码并行策略、模型加载延迟及存算一致性,实现8路4K解码与4路AI推理并行处理,时延控制在15ms内,较传统x86降低42%功耗。为工业AI系统集成商提供可复用的技术参考框架,验证边缘智能赋能的有效性。
工业AI盒子通过ARM Cortex-A78四核CPU与独立NPU的异构架构,实现64/108 TOPS算力输出,解决边缘侧多路视频流实时分析与3D渲染的性能瓶颈。7nm CPU与16nm NPU通过PCIe 3.0 x4总线互联,共享LPDDR4X内存池确保存算一致性,显著降低数据搬运损耗。该设计在功耗比与并发性能上突破传统x86局限,为工业AIoT提供高效边缘计算解决方案,满足毫秒级延迟需求。
本文基于ARM+NPU异构架构的工业AI盒子,通过算力协同机制解决边缘智能多模态并发推理需求。CPU负责系统调度与轻量级推理,NPU专攻视觉模型稠密运算,实现任务隔离与高效处理。该架构通过PCIe 3.0总线互联,低延迟数据传输结合64 TOPS INT8算力,突破视频并发处理、模型加载延迟等工业瓶颈,为智能制造与数字孪生场景提供实时边缘智能解决方案。
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