一年一度的工业领域盛会-2018中国国际工业博览会在上海国家会展中心隆重举行。本届工博会以“创新、智能、绿色”为主题，吸引全球27个国家和地区的2631家展商参展，全面展示了工业自动化、机器人、工业物联网、数字化系统等先进技术产品和解决方案，突显了前沿工业技术所带来的强大魅力。作为全球领先的智能平台技术提供商，中科创达携工业视觉、工业物联网、物联网安全守护者-Zingbox等优秀的工业解决方案首秀2018工博会，向观众展示中科创达在工业自动化、智能化和数字化方面的实力和魅力，吸引了众多观众频频驻足体验。
中科创达工业视觉一站式解决方案赋予机器“智慧眼睛”
近年来，人工智能的蓬勃发展给传统工业注入新动能。智能视觉作为人工智能感知世界的重要部分，其赋予了机器的“智慧眼睛”，使得机器能够做出分析判断，进而代替人完成更多的任务，从而有效地帮助工业智能增加产能、提升产品合格率，更是极大降低成本，成为传统工业迈向智能化和自动化的重要引擎。
体积测量、物料码识别、3D引导、缺陷检测
在人工智能领域，中科创达一直以来集中资源专注于智能视觉、机器视觉领域的研发和技术创新。目前，中科创达可以向行业客户提供集安装、调试、优化、部署等环节于一身的工业视觉软硬件一站式解决方案。该方案不仅拥有基于人工智能技术的高鲁棒性视觉软件，可应对各种复杂检测情况，还拥有包括光源、镜头、工业相机和图像采集卡等完整的智能视觉硬件选型，匹配多种极端工厂环境，同时支持在多平台上实现人工智能技术。在本次工博会现场，中科创达展示了缺陷检测、物料码识别、体积测算、3D引导、人脸识别等多个优秀的工业视觉解决方案，向行业展示了在智能视觉领域的实力。
中科创达工业物联网解决方案引领智造未来
随着中国工业转型战略的持续深化，推动智能工厂的规划与实施开始成为广大制造企业实现转型的主要手段和方向。作为智能工厂实施的重要支撑技术，工业物联网迎来了快速发展期。工业物联网作为一种新型制造技术的产物，被众多业内人士称为物联网时代的新入口。由工业物联网所引发的企业资产管理、智能供应链、生产流程重塑等正在变革整个工业领域，降低成本和增加销量是企业最为直接的需求，毫无疑问，工业物联网将引领制造业的未来。
在工业物联网方面，中科创达可以向行业客户提供从设备层、网络协议、智能网关、PaaS到SaaS完整的工业物联网端到端解决方案，帮助生产制造商实现生产过程中设备及传感器之间互联互通、数据接入、数据管理、数据 挖掘分析，提升生产、制造全流程的数据化和智能化运维，助力企业创新研发、生产、运营、营销和服务。
工业物联网安全守护者-Zingbox
随着日益增加的物联网设备的采用和部署，基于IT设备特性部署的传统工业安全方案已不能满足物联网设备的安全需求。首先，传统安全方案通过操作系统、插件和应用来分类和提供设备描述表，而对于没有操作系统的物联网设备，如X光机、工业自动化设备等而言，通过设备描述表很难进行设备管理和安全监控;另外，传统的风险评估方案，主要通过对比设备行为和典型用户的正常/可信行为来评估风险，而这种机制不能够精准评估物联网设备;不仅如此，传统安全方案依赖类似于EMS或MDM等工具来管理和升级终端设备，这类方案需要确认设备已经具备最新的软件和最佳的配置，但是按目标部署而非为终端用户设计的物联网设备往往使用周期极长，很难满足配置条件。
Zingbox是中科创达投资并在中国市场代理推广的行业领先的物联网安全解决方案。Zingbox是业界领先的基于SaaS的安全方案，其通过利用自有专利的机器学习能力去侦测物联网设备，发现风险，建立常态基线，发现不当攻击，提供基于物联网整体网络的实时补救措施，可以为工业智能化运营提供强有力的安全保障。相比传统的安全方案，Zingbox实现物联网安全的方式有以下三大特点：
1.侦测物联网设备：Zingbox后台可以实现所有物联网设备可见，无需安装终端代理，其可以识别出网络中的所有物联网设备，然后基于功能和行为对设备进行分类管理。
2.发现安全隐患：通过机器学习建立所有物联网设备的常态基线，Zingbox运用自有专利技术可以分析70余种设备特征和三层设备特性。通过以上分析，Zingbox可以通过识别网络中的每一台物联网设备的正常和异常行为，对每一台物联网设备进行风险评分，超出预设安全值立即发出警报。
3.防范安全威胁：Zingbox可以持续监控整个物联网网络的正常和异常行为，通过侦测、剔除、隔离设备等方式来保护网络，并通过整合既有的SIEM和其他安全方案，能够实时采取行动来最小化安全风险。和其他的安全方案不同，Zingbox可识别零日威胁。
在制造转型升级的大背景下，中科创达将持续加大投入人工智能、工业物联网等方面的技术研发，加快推动新一代信息技术和制造业的 融合，助力中国实现智能智慧制造升级。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
