除硬件产品之外，研华科技携手AI合作伙伴、传感器供应商及机器人创新企业，致力于打造更为广阔的实体智能生态体系。依托基于 NVIDIA Jetson T4000 的平台产品矩阵，研华旨在帮助客户加快从方案构思到部署落地的进程，推动智能自主系统在全球范围内的规模化应用。

2026年5月14日，由中国电子测量与仪器分会主办、北京开源聚合媒体承办的“国产测试技术与AI赋能大会”苏州站在金鸡湖万怡酒店圆满收官。作为本次大会的重要参展商，研华科技以“算力前置：GPU×DAQ高速量测架构方案”为主题，通过技术演讲与现场Demo展示，向到场观众呈现了AI+DAQ工具链与新能源汽车NVH智能诊断的创新实践。  测试数据爆发，传统架构难承其重  随着新能源汽车、半导体等行业的快速发展，测试测量领域正面临“数据海啸”。高频多通道信号（如电机振动、齿轮噪声）的实时采集与处理，对传统CPU架构的数据采集系统提出了严峻挑战——数据吞吐量不足、处理延迟高、实时性差等问题，严重制约了产线效率与诊断精度。研华科技敏锐捕捉到这一行业痛点，创新性地将GPU算力前置至数据采集前端，构建“GPU×DAQ高速量测架构”，为测试测量领域带来全新解决方案。技术方案GPU加速DAQ，算力前置破局瓶颈  研华在演讲中系统阐述了“GPU赋能数据采集系统”的技术路径。以研华工控机为载体, 通过底层驱动的数据流打通,实现英伟达GPU直连研华PCIE-1840高速采集卡的解决方案。现场演示显示，该方案相较传统CPU架构，在数据吞吐量与处理延迟上提升显著，尤其在多通道高频信号处理中表现优异，为半导体、轨道交通等领域的高速量测需求提供了全新技术范式。产业应用AI+NVH智能诊断，新能源汽车测试迎革新在产业应用端，研华进一步展示了NVH（振动/噪声/声振粗糙度）智能诊断方案。该系统以数据驱动为核心，结合声学成像与AI声纹识别算法，实现振动噪声源的毫秒级定位与智能分类。针对新能源汽车“电机啸叫、齿轮异响”等NVH痛点，研华的方案通过GPU加速数据处理，让AI算法能够实时分析海量声学数据，精准识别异常声纹，替代传统人工听音，大幅提升检测效率与准确性。现场互动Demo展示引围观，技术实力获认可  大会现场，研华展示了GPU加速实时瑕疵检测与NVH智能诊断两大Demo box，使参会嘉宾直观感受到GPU加速后数据采集系统的效能提升，以及新能源汽车NVH智能诊断的噪声实时捕捉与定位。研华技术专家现场详细讲解了方案的技术细节与应用场景，引起参会嘉宾的浓厚兴趣，大家纷纷上前操作体验，并就技术细节与研华工程师展开了热烈探讨。本次苏州站的成功亮相，是研华科技在测试测量领域技术实力的又一次集中展示。未来，研华将继续深耕测试测量技术与方案，结合AI与边缘计算，为新能源汽车、半导体、轨道交通等行业提供更高效、更智能的测试解决方案，助力中国测试技术向“智能化、系统化”加速迈进。

研华iFactory.AI Agent工业智能体平台，不做虚的，只做工厂用得上、管得住、见效快的AI。它让知识不再沉睡，让数据开口说话，让一线员工拥有“超级助手”。无论是开箱即用的预构建智能体，还是灵活DIY的低代码开发，都指向同一个目标：让AI真正扎根工厂，创造可衡量的业务价值。

研华科技近日宣布，扩充其基于 NVIDIA Jetson T4000 的边缘 AI 产品阵容。作为下一代自主系统的智能核心，该产品矩阵突破性地将数据中心级生成式 AI 能力、实时传感器融合技术与工业级高可靠性集成于边缘端，为实体智能时代的加速到来注入核心动力。

当前，工业4.0的浪潮席卷而来，物联网应用日益复杂，EtherCAT、Profinet、CClink等众多通讯协议带来不小的选择难题。现场设备数据如何实现采集？怎样才能保证设备运行的安全性？等等一系列问题随之而来。如果你是终端客户，或者设备制造商，下图中理想与现实的差距你一定深有体会。